Claves del futuro de la IA: hiperpersonalización, Edge Computing, datos en tiempo real y aprendizaje automático federado

Los expertos de Couchbase analizan cuáles son los avances en datos, nube e inteligencia artificial que mayor impacto tendrán en la resiliencia empresarial y en la consecución de nuevas oportunidades de crecimiento de las compañías en este próximo año

LOS RETOS económicos del último han obligado a muchas compañías a reevaluar sus prioridades. Pese a ello, la inversión en transformación digital sigue siendo alta y no muestra signos de caer. La tecnología cumple una función estratégica cada vez más esencial para afrontar el reto de controlar los costes, mejorar la eficiencia, la agilidad y la capacidad de recuperación para prepararse para el reto que su pone el rápido crecimiento de la IA generativa.

En consecuencia, la tecnología se mantiene como un activo crítico y estratégico para las compañías, tal y como reveló un reciente estudio de Couchbase según el cual las empresas españolas tienen previsto invertir una media superior a los 30 millones de euros en proyectos digitales en los próximos doce meses. El proveedor de bases de datos modernas para aplicaciones empresariales Couchbase ha reunido a sus expertos para analizar cómo los avances en datos, nube e IA pueden ayudar a la resiliencia empresarial y, al mismo tiempo, a la consecución de nuevas oportunidades de crecimiento.

• Los datos en tiempo real se convertirán en la norma para que las empresas potencien las experiencias generativas con IA

Cada vez más empresas integrarán la IA generativa para impulsar aplicaciones de datos en tiempo real y crear soluciones dinámicas y adaptables basadas en IA. A medida que la IA se convierte en un factor crítico para el negocio, las organizaciones deben asegurarse de que los datos que sustentan los modelos de IA se basan en la verdad y la realidad, aprovechando los datos más recientes posibles. Para que la IA generativa sea realmente eficaz, precisa y proporcione resultados contextualmente relevantes, debe basarse en datos actualizados continuamente y en tiempo real. A partir de 2024, las empresas aprovecharán cada vez más una capa de datos que admita tanto análisis transaccionales como en tiempo real para tomar decisiones oportunas y responder a la dinámica del mercado de forma instantánea.

• Se espera un cambio de paradigma de la IA centrada en modelos a la centrada en datos

Los datos son fundamentales en el aprendizaje automático actual, pero deben abordarse y manejarse adecuadamente en los proyectos de IA. Dado que la IA actual adopta un enfoque centrado en el modelo, se pierden cientos de horas ajustando un modelo creado a partir de datos de baja calidad. A medida que los modelos de IA maduren, evolucionen y aumenten, la atención se centrará en acercar los modelos a los datos y no al revés. La IA centrada en los datos permitirá a las organizaciones ofrecer experiencias generativas y predictivas basadas en los datos más recientes, lo que mejorará significativamente el rendimiento de los modelos al tiempo que reducirá las alucinaciones.

• Las empresas recurrirán a copilotos de IA para obtener información más rápidamente

La integración de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en los procesos de gestión de datos y herramientas de análisis seguirá evolucionando. A medida que surja la tecnología de IA generativa, las empresas necesitarán una forma de interactuar con la IA y los datos que produce a nivel contextual. Para ello, las empresas comenzarán a construir copilotos de IA en sus productos para obtener información más rápido, ya que estos actúan como asistentes de los modelos de IA para comprender, clasificar y procesar grandes cantidades de datos y generar las mejores prácticas y recomendaciones. Se trata de una herramienta poderosa que cambiará la forma en que las empresas construyen infraestructuras y aplicaciones en los próximos años, ya que la gestión de datos aumentada automatizará tareas rutinarias de calidad e integración de datos, mientras que el análisis aumentado proporcionará información avanzada y automatizará la toma de decisiones basadas en datos.

• Las herramientas de IA separarán a los buenos desarrolladores de los excepcionales

Los buenos desarrolladores se apoyarán en herramientas de IA para aligerar su carga de trabajo, mientras que los desarrolladores excepcionales lo harán para aumentar la productividad en tareas repetitivas y mundanas, de modo que puedan centrarse más en ser creativos, abordar los problemas difíciles y manejar las tareas de mayor valor que promueven la innovación. La IA seguirá desempeñando un papel crítico en la productividad de los desarrolladores, siempre y cuando estos comprendan las limitaciones de estas herramientas y ejerzan buen juicio al usarlas. El uso excesivo de la IA puede limitar la innovación y el pensamiento crítico, y a menudo los resultados de estas herramientas pueden no ser la forma más precisa, actualizada o eficiente de resolver el problema.

• El auge de la hiperpersonalización

El auge de la hiperpersonalización representa un cambio radical en la forma en que las empresas conectan con sus clientes. Los productos, servicios y contenidos deben hacer que el usuario se sienta único, como si hubieran sido creados para él. Para ofrecer unos niveles de personalización sin precedentes, es fundamental contar con una infraestructura de datos en tiempo real. Esta es la única forma en que las empresas pueden recopilar, procesar y actuar sobre grandes volúmenes de datos de forma instantánea, lo que permite interacciones dinámicas e individualizadas.

• El aprendizaje federado será clave en el futuro de la IA, especialmente en un mundo con problemas de privacidad

El aprendizaje automático federado –adopción un enfoque descentralizado para la formación de modelos de IA–, entra en juego como una respuesta a la creciente popularidad de la IA generativa. Al tener la capacidad de asegurar los modelos de formación y admitir aplicaciones sensibles a la privacidad, el aprendizaje federado será un actor fundamental para desbloquear el futuro de la IA, al tiempo que se abordan preocupaciones cruciales en torno a la privacidad y la seguridad de los datos.

• La Inteligencia Artificial en el borde impulsará las inferencias en tiempo real y las optimizaciones avanzadas de modelos.

La convergencia de la IA y la computación periférica seguirá madurando, lo que permitirá una analítica en tiempo real y una toma de decisiones más sólidas en el perímetro. Las capacidades mejoradas de la inteligencia artificial en el borde reducirán la necesidad de transmisión de datos a las ubicaciones centrales en la nube, garantizando respuestas más rápidas y una mejor preservación de la privacidad. Esto, combinado con la IA en el borde, permitirá un procesamiento eficiente de los datos en dispositivos locales, reduciendo la latencia y garantizando la privacidad de los datos.