Hype Cycle de tecnologías de inteligencia artificial (IA)

Las tecnologías de inteligencia artificial (IA) están transformando rápidamente el panorama empresarial y tecnológico a nivel global. Gartner, una firma líder en investigación y asesoramiento en tecnología de la información, ha identificado algunas de las tendencias y aplicaciones más prometedoras de la IA que están impulsando cambios en el mundo actual.

Las tecnologías de inteligencia artificial identificadas por Gartner están cambiando la forma en que las empresas operan y cómo abordan los desafíos actuales. Adoptar y aprovechar estas tecnologías será crucial para mantener la competitividad en el futuro.

Según Gartner, la IA generativa impacta en los negocios en lo que respecta al descubrimiento de contenido, creación, autenticidad y regulaciones. También tiene la capacidad de automatizar el trabajo humano, así como las experiencias de clientes y empleados.

Las tecnologías críticas que caen en esta categoría incluyen las siguientes:

  1. Inteligencia Artificial General (AGI): es la inteligencia (actualmente hipotética) de una máquina que puede realizar cualquier tarea intelectual que un humano puede realizar.
  2. Ingeniería de IA: es fundamental para la entrega empresarial de soluciones de IA a gran escala. La disciplina crea sistemas coherentes de desarrollo, entrega y operación de IA a nivel empresarial.
  3. Sistemas autónomos: son sistemas físicos o de software autogestionados que realizan tareas delimitadas por dominios y que exhiben tres características fundamentales: autonomía, aprendizaje y agencia.
  4. Servicios de IA en la nube: proporcionan herramientas para construir modelos de IA, API para servicios preconstruidos y middleware asociado que permite la construcción/entrenamiento, implementación y consumo de modelos de aprendizaje automático (ML) ejecutándose en infraestructura preconstruida como servicios en la nube.
  5. IA compuesta: se refiere a la aplicación combinada (o fusión) de diferentes técnicas de IA para mejorar la eficiencia del aprendizaje y ampliar el nivel de representaciones de conocimiento. Resuelve una gama más amplia de problemas empresariales de manera más efectiva.
  6. Visión por computadora: es un conjunto de tecnologías que involucra la captura, procesamiento y análisis de imágenes y videos del mundo real para extraer información significativa y contextual del mundo físico.
  7. IA centrada en datos: es un enfoque que se centra en mejorar y enriquecer los datos de entrenamiento para obtener mejores resultados de IA. También aborda la calidad, privacidad y escalabilidad de los datos.
  8. IA en el borde: se refiere al uso de técnicas de IA integradas en productos no informáticos, puntos finales de IoT, puertas de enlace y servidores de borde. Abarca casos de uso para aplicaciones de consumo, comerciales e industriales, como vehículos autónomos, capacidades mejoradas de diagnóstico médico y análisis de video en streaming.
  9. Aplicaciones inteligentes: utilizan la adaptación aprendida para responder de manera autónoma a personas y máquinas.
  10. Operacionalización de modelos (ModelOps): se centra principalmente en la gobernanza de extremo a extremo y la gestión del ciclo de vida de análisis avanzados, IA y modelos de decisión.
  11. Sistemas operativos de IA (OAISys): permiten la orquestación, automatización y escalado de IA lista para producción y de grado empresarial, que comprende ML, DNNs y IA generativa.
  12. Ingeniería de prompts: es la disciplina de proporcionar entradas, en forma de texto o imágenes, a modelos de IA generativa para especificar y delimitar el conjunto de respuestas que el modelo puede producir.
  13. Robots inteligentes: son máquinas móviles impulsadas por IA diseñadas para ejecutar autónomamente una o más tareas físicas.
  14. Datos sintéticos: es una clase de datos generados artificialmente en lugar de obtenidos de observaciones directas del mundo real.


En posts de este blog se pueden encontrar otros modelos e informes de Gartner como el Hype Cycle tecnológico de Gartner, el Cuadrante Mágico de Gartner, el Trends Impact Radar de Gartner o los Niveles de madurez tecnológica según los Hype Cycles de Gartner.

Fuente

What’s New in Artificial Intelligence from the 2023 Gartner Hype Cycle <https://www.gartner.com/en/articles/what-s-new-in-artificial-intelligence-from-the-2023-gartner-hype-cycle>

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