{"id":16274,"date":"2024-04-02T13:00:44","date_gmt":"2024-04-02T12:00:44","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=16274"},"modified":"2024-04-02T13:00:44","modified_gmt":"2024-04-02T12:00:44","slug":"en-2023-se-desarrollaron-de-media-90-aplicaciones-de-ia-cada-dia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=16274","title":{"rendered":"En 2023 se desarrollaron de media 90 aplicaciones de IA cada d\u00eda"},"content":{"rendered":"<p><strong>El informe Snowflake desvela que Python es el lenguaje de programaci\u00f3n preferido para el desarrollo de IA, y que el procesamiento de datos no estructurados ha aumentado un 123% en el \u00faltimo a\u00f1o<\/strong><\/p>\n<p>Los Large language models (LLMs) son cada vez m\u00e1s utilizados para crear chatbots. A medida que la Inteligencia Artificial (IA) generativa sigue revolucionando la industria, los chatbots han pasado en menos de un a\u00f1o de representar aproximadamente el 18% del total de aplicaciones LLM disponibles a suponer el 46%, y esta cifra no hace m\u00e1s que aumentar. As\u00ed lo desvela el \u00faltimo estudio \u00abData Trends 2024\u00bb realizado por Snowflake, la empresa del Data Cloud, en el que se observa que el 65% de los desarrolladores trabajan en proyectos LLM con fines laborales, lo que indica un cambio en la importancia de aprovechar la IA generativa para mejorar la productividad, la eficiencia y los conocimientos de los trabajadores.<br \/>\nLos resultados del estudio \u00abData Trends 2024\u00bb se basan en los datos de uso de m\u00e1s de 9.000 clientes de Snowflake. El informe se centra en c\u00f3mo los l\u00edderes empresariales y tecnol\u00f3gicos globales est\u00e1n aprovechando recursos como la IA para construir su data foundation y transformar las operaciones empresariales futuras. Los nuevos datos muestran un cambio de aplicaciones LLM que requer\u00edan escritura (2023: 82%, 2024: 54%) a chatbots con las que se interact\u00faa a trav\u00e9s del texto iterativo, es decir que ofrecen la posibilidad de mantener una conversaci\u00f3n natural.<br \/>\n\u00abLas aplicaciones conversacionales est\u00e1n en auge, porque es la forma natural como interactuamos los humanos. Y ahora es a\u00fan m\u00e1s f\u00e1cil interactuar conversando con una aplicaci\u00f3n\u00bb, explica Jennifer Belissent, Principal Data Strategist de Snowflake. \u00abEsperamos que esta tendencia contin\u00fae a medida que sea m\u00e1s f\u00e1cil crear y desplegar aplicaciones LLM conversacionales, sobre todo sabiendo que los datos subyacentes siguen estando bien gobernados y protegidos. Con esa tranquilidad, estos nuevos chatbots interactivos y altamente vers\u00e1tiles satisfar\u00e1n tanto las necesidades empresariales como las expectativas de los usuarios\u00bb.<\/p>\n<p><strong>M\u00e1s de 33.000 aplicaciones LLM en nueve meses<\/strong><br \/>\nEl estudio tambi\u00e9n muestra que 20.076 desarrolladores de la comunidad de desarrolladores Streamlit de Snowflake han creado m\u00e1s de 33.143 aplicaciones LLM en los \u00faltimos nueve meses. Cuando se trata de desarrollar proyectos de IA, Python es el lenguaje de programaci\u00f3n preferido por su facilidad de uso, su activa comunidad de desarrolladores y su amplio ecosistema de bibliotecas y marcos de trabajo. En Snowpark, que permite a los desarrolladores crear aplicaciones de forma r\u00e1pida y rentable, el uso de Python creci\u00f3 significativamente m\u00e1s r\u00e1pido que el de Java y Scala (en el \u00faltimo a\u00f1o): Python creci\u00f3 un 571%, Scala un 387% y Java un 131%. Con Python, los desarrolladores pueden trabajar m\u00e1s r\u00e1pido, lo que acelera la creaci\u00f3n de prototipos y la experimentaci\u00f3n y, por tanto, el aprendizaje general a medida que los equipos de desarrolladores realizan las primeras incursiones en proyectos de IA de vanguardia.<br \/>\nEn cuanto a d\u00f3nde tiene lugar el desarrollo de aplicaciones, la tendencia es hacia la programaci\u00f3n de aplicaciones LLM directamente en la plataforma en la que tambi\u00e9n se gestionan los datos. As\u00ed lo indica el aumento del 311% de Snowflake Native Apps- que permite desarrollar aplicaciones directamente en la plataforma de Snowflake- entre julio de 2023 y enero de 2024. El desarrollo de aplicaciones en una \u00fanica plataforma de datos elimina la necesidad de exportar copias de datos a tecnolog\u00edas de terceros, lo que ayuda a desarrollar y desplegar aplicaciones m\u00e1s r\u00e1pidamente, al mismo tiempo que reduce los costes de mantenimiento operativo.<\/p>\n<p><strong>Crece la importancia de la gobernanza de datos en las empresas<\/strong><br \/>\nCon la adopci\u00f3n de la IA, las empresas est\u00e1n aumentando el an\u00e1lisis y el procesamiento de sus datos no estructurados. Esto est\u00e1 permitiendo a las empresas descubrir fuentes de datos sin explotar, lo que hace que un enfoque moderno de la gobernanza de datos sea m\u00e1s crucial que nunca para proteger los datos sensibles y privados. El informe revela que las empresas han aumentado el procesamiento de datos no estructurados en un 123% en el \u00faltimo a\u00f1o. IDC calcula que hasta el 90% de los datos del mundo son v\u00eddeos, im\u00e1genes y documentos no estructurados. Los datos limpios dan ventaja a los modelos ling\u00fc\u00edsticos, por lo que desbloquear este 90 por ciento sin explotar abre una serie de ventajas empresariales.<br \/>\n\u00abLa gobernanza de los datos no consiste en bloquearlos, sino en liberar su valor\u00bb, afirma Belissent. \u00abNosotros dividimos la gobernanza en tres pilares: conocer los datos, protegerlos y utilizarlos para generar valor. Nuestros clientes utilizan nuevas funciones para etiquetar y clasificar los datos, de modo que puedan aplicarse las pol\u00edticas de acceso y uso adecuadas. El uso de todas las funciones de gobierno de datos ha aumentado entre un 70% y un 100%. Como resultado, el n\u00famero de consultas de objetos protegidos ha aumentado en un 142 por ciento. Cuando los datos est\u00e1n protegidos, pueden utilizarse de forma segura. Eso da tranquilidad\u00bb.<br \/>\n\u00abTomadas individualmente, cada una de estas tendencias es un \u00fanico dato que muestra c\u00f3mo las organizaciones de todo el mundo se enfrentan a diferentes desaf\u00edos. Cuando se consideran en conjunto, cuentan una historia m\u00e1s amplia sobre c\u00f3mo los CIO, CTO y CDO est\u00e1n modernizando sus organizaciones, abordando experimentos de IA y resolviendo problemas de datos, todos pasos necesarios para aprovechar las oportunidades que presenta la IA avanzada\u00bb, dice Belissent. \u00abLo importante es entender que la era de la IA generativa no requiere un cambio fundamental en la estrategia de datos. Sin embargo, s\u00ed requiere una ejecuci\u00f3n acelerada de esa estrategia. Requiere romper los silos de datos a\u00fan m\u00e1s r\u00e1pido y abrir el acceso a las fuentes de datos, dondequiera que se encuentren en la empresa o en un ecosistema de datos m\u00e1s amplio\u00bb.<\/p>\n<p><span style=\"color: #999999;\"><em>Arriba, en la foto, Jennifer Belissent, Principal Data Strategist de Snowflake \/ imagen cortes\u00eda de Snowflake<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El informe Snowflake desvela que Python es el lenguaje de programaci\u00f3n preferido para el desarrollo de IA, y que el procesamiento de datos no estructurados ha aumentado un 123% en el \u00faltimo a\u00f1o Los Large language models (LLMs) son cada vez m\u00e1s utilizados para crear chatbots. 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