Gartner predice que para 2026 más del 80% de las empresas utilizarán modelos o interfaces de programación de aplicaciones de Inteligencia Artificial Generativa (AI GenAI), y/o implementarán aplicaciones habilitadas por esta tecnología en sus entornos de producción. Las cifras muestran un aumento significativo respecto al porcentaje de apenas el 5% estimado para 2023.
"La Inteligencia Artificial Generativa se ha convertido en una prioridad absoluta para la alta dirección y ha impulsado la innovación en el uso de herramientas y modelos fundamentales", afirma Arun Chandrasekaran, vicepresidente y analista de Gartner. "La demanda de tecnología está aumentando en una variedad de áreas, incluida la atención médica, las ciencias biológicas, los servicios legales, financieros y el sector público".
El Hype Cycle 2023 de Gartner para la inteligencia artificial generativa identificó tecnologías clave que están cada vez más integradas en las aplicaciones empresariales. Entre las innovaciones que se prevé impactarán a las empresas en los próximos diez años, tres incluyen aplicaciones habilitadas para Inteligencia Artificial Generativa, modelos fundamentales y gestión de confianza, riesgo y seguridad de Inteligencia Artificial (AI TRiSM). Son la siguientes:
Aplicaciones habilitadas para Inteligencia Artificial Generativa: Las aplicaciones habilitadas para Inteligencia Artificial Generativa utilizan esta tecnología para mejorar la experiencia del usuario (UX) y mejorar la consecución de los resultados deseados. A medida que las aplicaciones se vayan habilitando con IA Generativa tendremos una amplia gama de habilidades dentro de la fuerza laboral. "El estándar más común para las capacidades de tecnología integrada hoy en día es el texto a X, que democratiza el acceso a tareas que solían ser especializadas, como técnicas de ingeniería e indicaciones en lenguaje natural", explica Chandrasekaran. "Sin embargo, estas aplicaciones todavía presentan obstáculos como imprecisiones y errores que pueden limitar su impacto y su adopción generalizada por ahora".
Modelos fundamentales: "Los modelos fundamentales representan un importante paso adelante para la inteligencia artificial debido a su capacitación masiva y su amplia aplicabilidad en diversos casos de uso", dice Chandrasekaran. "Los modelos fundamentales impulsarán la transformación digital dentro de las empresas, mejorarán la productividad de la fuerza laboral, automatizarán y mejorarán las experiencias de los clientes y permitirán la creación rentable de nuevos productos y servicios". Gartner predice que para 2027, los modelos fundamentales sustentarán el 60% de los casos de uso del procesamiento del lenguaje natural (PNL), lo que representa un aumento significativo con respecto a 2021. "Los líderes tecnológicos deben comenzar con modelos de alta precisión en las tablas de clasificación de rendimiento, aquellos que tienen niveles superiores soporte del ecosistema y tener pautas comerciales apropiadas en términos de seguridad y privacidad", dice Chandrasekaran.
Gestión de confianza, riesgos y seguridad de la inteligencia artificial (AI TRiSM) : AI TRiSM garantiza la gobernanza de los modelos de inteligencia artificial, la confiabilidad, la equidad, la solidez, la eficacia y la protección de datos. AI TRiSM incluye soluciones y técnicas para interpretación y explicación de modelos, detección de anomalías de datos y contenido, protección de datos de IA, operaciones de modelos y resistencia a ataques. "Las empresas que no gestionan consistentemente los riesgos de la IA tienen una inclinación exponencial a experimentar resultados adversos, como fallos de diseño e infracciones. Los resultados de la IA inexactos, poco éticos o no intencionados, los errores de proceso y la interferencia de actores malintencionados pueden provocar violaciones de seguridad, problemas financieros y pérdida de reputación y daño social", dice Chandrasekaran. AI TRiSM es un marco importante para ofrecer inteligencia artificial responsable y se espera que logre una adopción generalizada en dos a cinco años. Gartner predice que, para 2026, las empresas que pongan en práctica la transparencia, la confianza y la seguridad de la Inteligencia Artificial verán que sus modelos tecnológicos lograrán un aumento del 50% en términos de adopción, objetivos comerciales y aceptación de los usuarios.
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