El mundo de la inteligencia artificial (IA) evoluciona rápidamente. A medida que las empresas adoptan esta tecnología revolucionaria, se enfrentan a oportunidades incomparables y desafíos sin precedentes. El informe de Appen State of AI 2024, publicado recientemente, profundizó en el panorama de la IA el pasado año.
El estudio analizó en profundidad el potencial transformador de la IA y destacó tanto sus oportunidades como los desafíos.
La adopción de la IA se está acelerando en todas las industrias y las organizaciones están explorando formas innovadoras de integrar la IA en sus operaciones comerciales. Sin embargo, la rápida adopción conlleva obstáculos que deben abordarse para lograr el éxito a largo plazo.
Estas fueron, de acuerdo con el informe de Appen, tres aspectos clave y tendencias de la IA en el año 2024:
La IA generativa está en auge
La adopción de la IA generativa aumentó 17 puntos porcentuales durante el último año, impulsada por los avances en el procesamiento del lenguaje natural y su integración en los flujos de trabajo empresariales.
Las empresas utilizan la IA generativa para impulsar la productividad interna, especialmente en las operaciones de TI y en la investigación y el desarrollo (I+D). Esta tecnología potencia los chatbots, la creación automatizada de contenido y el análisis avanzado de datos: Encuentra aplicaciones en todos los sectores, desde el marketing hasta la fabricación.
Si bien la IA generativa mejora la eficiencia, también presenta nuevos desafíos, como la gestión de sesgos y la garantía de una implementación ética de la IA, advirtió el estudio de Appen. A medida que más empresas recurran a la recopilación de datos de IA personalizados para entrenar sus modelos, estas tendrán mayores oportunidades de priorizar la ética de los datos y la seguridad de los modelos al elegir proveedores de datos responsables.
La calidad de los datos es clave para el éxito de la IA
El informe State of AI 2024 destacó que el 97 % de los responsables de la toma de decisiones de TI coinciden en la importancia fundamental de la calidad de los datos para el éxito de la IA. A pesar de este reconocimiento, los desafíos en materia de datos persisten.
Un aumento de 10 puntos porcentuales en los cuellos de botella de datos indica la necesidad de soluciones de gestión de datos más sólidas. Sin datos de entrenamiento de IA de alta calidad, los modelos de IA son más propensos a sesgos e imprecisiones, lo que limita su eficacia en el mundo real.
Factores clave como la diversidad de datos, la reducción de sesgos y la escalabilidad son esenciales para construir sistemas de IA confiables y efectivos. A medida que las aplicaciones de IA se vuelven más especializadas, la necesidad de datos precisos, representativos y diversos se vuelve cada vez más importante.
Las alianzas estratégicas son cruciales
Mientras los modelos de IA se vuelven más sofisticados, la demanda de soluciones de datos personalizados sigue creciendo. El informe reveló que más del 93 % de las empresas buscan el apoyo de empresas externas de datos de entrenamiento de IA para el entrenamiento y/o la anotación de sus modelos.
Los conjuntos de datos recopilados de forma personalizada, en particular en texto, imágenes y vídeos, se están convirtiendo en la columna vertebral de muchas aplicaciones de IA.
La coherencia, la precisión y la obtención responsable de datos son elementos clave para el éxito. Asociarse con proveedores de datos confiables que puedan ofrecer datos específicos de dominio y de alta calidad es vital para crear modelos de IA sólidos. La asociación estratégica adecuada puede marcar la diferencia a la hora de garantizar que los proyectos de IA lleguen a su implementación y generen un retorno de la inversión significativo.
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