{"id":14692,"date":"2023-12-12T13:06:08","date_gmt":"2023-12-12T12:06:08","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=14692"},"modified":"2023-12-12T13:06:08","modified_gmt":"2023-12-12T12:06:08","slug":"7-predicciones-sobre-la-evolucion-de-la-ia-en-los-negocios-en-2024","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=14692","title":{"rendered":"7 predicciones sobre la evoluci\u00f3n de la IA en los negocios en 2024"},"content":{"rendered":"

Snowflake, la empresa de Data Cloud, ha reunido a sus expertos para pronosticar c\u00f3mo va evolucionar el uso de la IA en los negocios a lo largo de 2024<\/strong><\/p>\n

Se prev\u00e9 que la IA se convertir\u00e1 en un aliado para las empresas, impulsando la productividad y facilitando la creaci\u00f3n de soluciones innovadoras.<\/p>\n

Los modelos ling\u00fc\u00edsticos m\u00e1s peque\u00f1os facilitar\u00e1n informaci\u00f3n hiperpersonalizada<\/strong>
\nLos modelos ling\u00fc\u00edsticos m\u00e1s peque\u00f1os se convertir\u00e1n en el est\u00e1ndar. Seguir\u00e1n existiendo algunas empresas que trabajen con Grandes Modelos Ling\u00fc\u00edsticos (LLM), pero en general la mayor\u00eda de los proveedores perfeccionar\u00e1 modelos m\u00e1s peque\u00f1os orientados a sectores verticales y casos de uso espec\u00edficos. En el futuro habr\u00e1 millones de modelos ling\u00fc\u00edsticos m\u00e1s peque\u00f1os, que operen a nivel de empresa o departamento y proporcionen informaci\u00f3n hiperpersonalizada basada necesidades espec\u00edficas.
\nEstos modelos ling\u00fc\u00edsticos m\u00e1s peque\u00f1os requieren menos tiempo y recursos para su mantenimiento, pueden funcionar dentro del per\u00edmetro de seguridad existente en una empresa y suelen ser m\u00e1s r\u00e1pidos y precisos porque est\u00e1n optimizados para un conjunto m\u00e1s limitado de tareas, en comparaci\u00f3n con los LLM que han acaparado la mayor parte de la atenci\u00f3n hasta la fecha. Cada vez hay m\u00e1s pruebas de que se puede conseguir que un modelo de 20.000 millones de par\u00e1metros haga la mayor\u00eda de las cosas que hacen los modelos ling\u00fc\u00edsticos, en comparaci\u00f3n con el modelo de ~1,8 billones de par\u00e1metros de GPT-4 de OpenAI, y son igual de eficaces, o incluso m\u00e1s.<\/p>\n

La creaci\u00f3n de aplicaciones de IA generativa, como los chatbots, se convertir\u00e1 en tareas cotidianas<\/strong>
\nLos grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos no solo son una nueva forma de IA muy potente, sino que tambi\u00e9n son incre\u00edblemente f\u00e1ciles de usar. El reciente informe State of LLM Apps 2023 analiz\u00f3 c\u00f3mo m\u00e1s de 13.000 desarrolladores crearon m\u00e1s de 21.000 aplicaciones de IA generativa en cuesti\u00f3n de meses. Alrededor del 74% de esas aplicaciones se crearon con OpenAI, que ha democratizado el desarrollo de aplicaciones de IA generativa a trav\u00e9s de su sencilla API, catalizando una nueva ola de innovaci\u00f3n en la comunidad de c\u00f3digo abierto. Las principales plataformas de datos y computaci\u00f3n est\u00e1n llevando estas sencillas API a las empresas. De cara a 2024, el mismo nivel de creatividad, experimentaci\u00f3n audaz y nuevas aplicaciones que hemos visto en el mundo del c\u00f3digo abierto surgir\u00e1 en el sector empresarial. La IA generativa se convertir\u00e1 en una fuerza impulsora en las empresas, haciendo que las aplicaciones de IA sean una caracter\u00edstica habitual para diversas operaciones y tareas empresariales diarias.<\/p>\n

El problema de las alucinaciones se resolver\u00e1 en gran medida<\/strong>
\nEn 2023, las \u00abalucinaciones\u00bb de los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos se citaron como uno de los principales obst\u00e1culos para su adopci\u00f3n. Si los modelos de IA generativa pueden simplemente inventar hechos, \u00bfc\u00f3mo se puede confiar en ellos en entornos empresariales? Los diversos avances t\u00e9cnicos que se est\u00e1n produciendo eliminar\u00e1n pr\u00e1cticamente el problema de las alucinaciones. Uno de ellos es la Generaci\u00f3n Aumentada de Recuperaci\u00f3n (RAG, por sus siglas en ingl\u00e9s), que prepara el gran modelo ling\u00fc\u00edstico con informaci\u00f3n real y contextualmente relevante justo antes de plantearle una consulta al usuario. Esta t\u00e9cnica, a\u00fan en pa\u00f1ales, ha demostrado reducir dr\u00e1sticamente las alucinaciones. Seg\u00fan el informe State of LLM Apps 2023, en el que se analizan m\u00e1s de 21.000 aplicaciones creadas por m\u00e1s de 13.000 desarrolladores diferentes, el 20% de las aplicaciones utilizan la recuperaci\u00f3n vectorial, un ingrediente clave de la GAR. En el pr\u00f3ximo a\u00f1o, la RAG, junto con modelos mejor entrenados, comenzar\u00e1 a resolver r\u00e1pidamente el problema de la alucinaci\u00f3n, allanando en \u00faltima instancia el camino para la adopci\u00f3n generalizada de la IA generativa en los flujos de trabajo empresariales.<\/p>\n

La IA ser\u00e1 la mejor compa\u00f1era de trabajo<\/strong>
\nUna de las propuestas m\u00e1s interesantes para aumentar la productividad en el trabajo es el despliegue de asistentes de IA que ayuden a los empleados a ser -y seguir siendo- eficientes y eficaces. De cara al futuro, podemos esperar que los asistentes de IA adaptados a departamentos y funciones espec\u00edficos proporcionen orientaci\u00f3n a las nuevas incorporaciones. A medida que los procesos y necesidades de una organizaci\u00f3n maduren, podr\u00e1n entrenar al agente para que haga lo mismo una y otra vez. Y cuando se contrate a una nueva persona, recibir\u00e1 todo ese caudal de conocimientos necesario. Yendo un paso m\u00e1s all\u00e1, estos asistentes de IA empezar\u00e1n a contribuir al conocimiento m\u00e1s amplio de la empresa y se convertir\u00e1n en los mejores compa\u00f1eros de trabajo de todos los empleados, ya que asimilar\u00e1n la nueva documentaci\u00f3n y los comentarios exhaustivos de los empleados actuales, buscar\u00e1n en Internet nuevas formas de optimizar los procesos, etc. Esto se convertir\u00e1 r\u00e1pidamente en la norma en el lugar de trabajo y en la clave para aumentar la productividad.<\/p>\n

La IA finalmente se convertir\u00e1 en una aliada para los equipos de seguridad<\/strong>
\nLos ciberdelincuentes se beneficiar\u00e1n del despliegue generalizado de herramientas avanzadas de IA antes de que sus objetivos puedan establecer la IA en su propia defensa. Muchas empresas son cautelosas a la hora de adoptar y utilizar nuevas tecnolog\u00edas debido a los costes, los requisitos regulatorios que hay que cumplir, el riesgo para la reputaci\u00f3n, entre otros. En cambio, los delincuentes inform\u00e1ticos no esperan. Por ejemplo, el phishing sigue siendo un gran problema, y la mayor\u00eda de los correos electr\u00f3nicos de phishing tienen una apariencia poco profesional. La IA generativa har\u00e1 que este vector de ataque, ya de por s\u00ed eficaz, tenga a\u00fan m\u00e1s \u00e9xito. Dispondr\u00e1n de toda la potencia de los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos y la IA generativa, y los equipos de seguridad tendr\u00e1n que ponerse al d\u00eda. Con el tiempo, el campo de juego se igualar\u00e1, pero mientras tanto se prev\u00e9 que aumentar\u00e1n los ciberataques.<\/p>\n

La cadena de suministro de datos de IA ser\u00e1 blanco de ataques<\/strong>
\nLa evoluci\u00f3n de la IA est\u00e1 siendo muy r\u00e1pida y no deja indiferente a nadie por su alcance y potencial. Su progreso supone un reto para los equipos de seguridad. El mal uso de la IA puede significar una vulnerabilidad potencial de los datos a largo plazo ya que se podr\u00eda inyectar datos incorrectos o sesgados en los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM) fundacionales. Por ejemplo, en una campa\u00f1a de propaganda pol\u00edtica se podr\u00eda introducir contenidos falsos sobre un conflicto entre un estado-naci\u00f3n, la integridad de unas elecciones o un candidato pol\u00edtico. En el plano empresarial, la informaci\u00f3n inexacta sobre un mercado podr\u00eda alterar la posibilidad de establecer una buena estrategia empresarial.
\nHoy en d\u00eda, los equipos de seguridad est\u00e1n trabajando para solucionar este tipo de problemas. Se pueden encontrar nuevos enfoques de seguridad para las nuevas herramientas de IA, pero la mejor defensa es una pr\u00e1ctica recomendada desde hace mucho tiempo: aseg\u00farese de que los partners y proveedores con los que se trabaja son de confianza.<\/p>\n

Los desarrolladores y los ingenieros y cient\u00edficos de datos asumir\u00e1n nuevos retos<\/strong>
\nLas IA generativa aumentar\u00e1 tambi\u00e9n la productividad de los desarrolladores facilitando la creaci\u00f3n de una parte del c\u00f3digo que generan, de tal manera que tendr\u00e1n m\u00e1s disponibilidad para el pensamiento creativo y la resoluci\u00f3n de problemas necesarios con el objetivo de impulsar la innovaci\u00f3n. Por su parte, los ingenieros de datos empezar\u00e1n a trabajar en c\u00f3mo consumir un modelo de IA y conectarlo a los pipelines de datos dise\u00f1ados para automatizar la extracci\u00f3n de valor. Y, por \u00faltimo, los cient\u00edficos de datos tendr\u00e1n que aprender a trabajar con proveedores externos. Ser\u00e1n responsables de identificar a los proveedores adecuados de modelos de IA con los que relacionarse, determinar c\u00f3mo introducir el contexto adecuado en un LLM, minimizar las alucinaciones o incitar a los LLM a responder correctamente a las preguntas mediante el contexto y la formalizaci\u00f3n de metadatos.<\/p>\n

Arriba, en la foto, Frank Slootman, CEO de Snowflake \/\u00a0 Imagen cortes\u00eda de Snowflake<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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