Las tendencias de IA que vale la pena tener en cuenta en 2024

Las innovaciones en inteligencia artificial la han convertido en parte integrante de la sociedad y han encontrado aplicaciones en diversos campos. En este artículo examinamos las tendencias previstas en inteligencia artificial que dominarán en 2024. Invitamos a los lectores a imaginar el panorama futuro de la inteligencia artificial y considerar el profundo impacto que estos avances podrían tener en nuestra vida cotidiana, en las industrias y en el ecosistema tecnológico mundial.

1. IA generativa

La IA generativa se refiere a una categoría de técnicas y modelos de inteligencia artificial diseñados para generar nuevas muestras de datos, a menudo realistas. En lugar de ser programados explícitamente para realizar una tarea específica, los modelos de IA generativa se entrenan en grandes conjuntos de datos y aprenden a generar nuevos contenidos capturando patrones y estructuras presentes en los datos de entrenamiento.

La IA generativa tiene aplicaciones en diversos ámbitos, como la generación de imágenes, la generación de textos, el procesamiento de datos, las artes creativas, etc.

En 2024 se espera que los modelos generativos produzcan contenidos con un realismo y una fidelidad aún mayores. Esto podría dar lugar a avances en la generación de imágenes de alta resolución, simulaciones realistas y experiencias inmersivas en entornos virtuales.

Quizá los mejores resultados los hayan obtenido las IA generativas que trabajan con textos. Una de ellas es ChatGPT. Se trata de un modelo de lenguaje de inteligencia artificial desarrollado por OpenAI. Utiliza técnicas de aprendizaje profundo para generar texto similar al humano a partir de los datos proporcionados. Puede utilizarse para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural, como completar textos, conversar y traducir idiomas.

ChatGPT se ha hecho tan popular que muchas soluciones lo integran para ofrecer una mejor experiencia al usuario en varios programas para generar, analizar, traducir y otras tareas de procesamiento lingüístico. Por ejemplo, se utiliza en el plugin de AI de ONLYOFFICE Docs.

La combinación del paquete ofimático y la IA generativa ayuda a crear y editar textos realizando tareas como redactar y resumir, generar imágenes, traducir y analizar palabras, encontrar palabras clave y dar definiciones de palabras.

2. Chatbots de IA

Se espera que el uso de chatbots de IA evolucione significativamente en el futuro, con avances en el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático y las tecnologías de IA conversacional.

En 2024 es probable que los chatbots con IA ofrezcan una atención al cliente más sofisticada, proporcionando respuestas instantáneas a las consultas, resolviendo problemas complejos y gestionando una gama más amplia de solicitudes. La integración con bases de conocimientos y análisis de datos ampliará su capacidad para ofrecer asistencia personalizada.

3. Uso de análisis predictivos

Se espera que la analítica generada por la IA revolucione varios sectores. Con los avances tecnológicos y la abundancia de datos, las empresas podrán tomar decisiones más informadas y optimizar sus operaciones. El análisis predictivo permitirá a las empresas prever tendencias futuras, identificar riesgos potenciales y personalizar sus ofertas para satisfacer las necesidades específicas de sus clientes. Esto llevará a una mayor eficiencia, ahorro de costes y, en última instancia, a una ventaja competitiva en el mercado.

En finanzas, el análisis predictivo puede utilizarse para predecir los precios de las acciones, identificar oportunidades de inversión y gestionar riesgos financieros. Ayuda a tomar decisiones basadas en datos relacionados con las estrategias de inversión y la gestión de carteras.

4. Inteligencia artificial multifuncional

La IA multifuncional se refiere a los sistemas o modelos de IA diseñados para realizar diferentes tareas y funciones en distintos ámbitos. El desarrollo de IA multifuncional suele implicar la integración de diferentes métodos y modelos de IA para crear una solución completa y adaptable. Pueden utilizar texto, voz, imágenes, vídeo y audio.

Las empresas pueden utilizar la IA multimodal para crear sistemas inteligentes que analicen diferentes flujos de datos, mejorando la comprensión del lenguaje natural, la percepción visual y el reconocimiento de voz para mejorar la experiencia del usuario.

5. Ciberseguridad de IA

A medida que evolucionen las ciberamenazas, la IA desempeñará un papel fundamental para que las medidas de ciberseguridad sean más eficaces. Los algoritmos de IA ayudarán a detectar y responder a las ciberamenazas en tiempo real, proporcionando una mejor protección a los sistemas y redes digitales.

Además, la IA puede analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones que los humanos no pueden percibir, lo que permite prevenir posibles ataques. Al aprender constantemente nuevas amenazas y adaptar sus algoritmos, la IA puede ir un paso por delante de los ciberdelincuentes y prevenir los ataques antes de que se produzcan. Además, los sistemas basados en IA pueden automatizar las tareas de seguridad rutinarias, liberando a los especialistas para que se centren en cuestiones más complejas y en la planificación estratégica.

6. Modelos de código generados por IA

Los modelos de código generados por IA hacen referencia a modelos y algoritmos de aprendizaje automático diseñados para generar automáticamente código informático o ayudar a generarlo.

Algunos modelos de IA están entrenados para comprender descripciones en lenguaje natural de tareas de programación y generar el código correspondiente. Esto es especialmente útil para los usuarios que no tienen mucha experiencia en programación pero pueden expresar sus necesidades en un lenguaje sencillo.

Además, los modelos generados por la IA pueden ayudar a refactorizar el código sugiriendo mejoras para su legibilidad y optimización.

Esta tendencia de la IA permite a las empresas programar herramientas de IA personalizadas para su dominio, analizar datos y dar forma a los procesos actuales y futuros. Esto también reducirá significativamente los costes de desarrollo de los proyectos.

7. Desarrollo ético y responsable de la IA

El desarrollo ético y responsable de la IA se refiere a los principios, prácticas y directrices que pretenden garantizar el desarrollo y la implantación de sistemas de inteligencia artificial de una manera que se ajuste a las normas morales, sociales y jurídicas. A medida que avanzan las tecnologías de IA, se reconoce cada vez más la necesidad de abordar las cuestiones éticas y garantizar que los sistemas de IA se desarrollen y utilicen de forma responsable.

En 2024 se espera que los sistemas de IA sean más transparentes y explicables. Esto implica ofrecer explicaciones claras sobre cómo toman decisiones los modelos de IA, especialmente en áreas críticas como la sanidad, las finanzas y la justicia penal. Comprender el proceso de toma de decisiones ayuda a generar confianza y permite a los usuarios impugnar o apelar las decisiones.

8. Integración de la IA y el Internet de las Cosas (IoT)

La combinación de IA y dispositivos IoT permitirá que los hogares y las ciudades sean más eficientes y autónomos. Con los sistemas basados en IA, los dispositivos IoT podrán comunicarse y colaborar, tomar decisiones y emprender acciones para optimizar el uso de la energía, gestionar los recursos y mejorar la calidad de vida en general. Los hogares inteligentes podrán anticiparse a las necesidades de sus habitantes y responder a ellas, mientras que las ciudades inteligentes podrán gestionar eficazmente el tráfico, reducir la contaminación y mejorar la seguridad pública. Esta integración transformará nuestros espacios y entornos urbanos, creando un futuro más sostenible e interconectado.

9. Robots con IA

Los robots con IA pueden automatizar tareas repetitivas y cotidianas, liberando a los trabajadores humanos para que puedan centrarse en aspectos más complejos y creativos de su trabajo. Esto podría acelerar los ciclos de producción, mejorar la prestación de servicios y favorecer el crecimiento económico general, además de aumentar la eficiencia en diversos sectores, desde la fabricación hasta la atención al cliente.

En sanidad, los robots con IA pueden realizar tareas como cirugía, diagnóstico y atención al paciente. Los robots quirúrgicos, por ejemplo, pueden proporcionar más precisión en las operaciones, lo que conlleva tiempos de recuperación más rápidos y menos riesgos.
En educación, los robots con IA pueden proporcionar experiencias de aprendizaje y tutorías personalizadas, y ayudar en el desarrollo de habilidades. Pueden adaptarse a los estilos de aprendizaje individuales, ayudando a los estudiantes a comprender los conceptos con mayor eficacia.

En el sector del transporte, los vehículos autónomos y los drones, impulsados por IA, tienen el potencial de transformar el transporte. Esto podría dar lugar a desplazamientos más seguros y eficientes, a una reducción de la congestión del tráfico e incluso a cambios en la planificación urbana.

En agricultura, los robots con IA pueden optimizar las prácticas agrícolas supervisando los cultivos, gestionando el riego y realizando otras tareas de forma autónoma. Esto puede aumentar el rendimiento, reducir el uso de recursos y hacer más sostenible la agricultura.

A pesar de los beneficios potenciales, la adopción generalizada de robots con inteligencia artificial también plantea problemas éticos y sociales. Las cuestiones relacionadas con el desplazamiento de puestos de trabajo, la privacidad de los datos, la seguridad y las consideraciones éticas en la toma de decisiones requieren una cuidadosa consideración a medida que estas tecnologías se integran cada vez más en nuestra vida cotidiana. A medida que evolucione la tecnología, será importante encontrar un equilibrio entre el aprovechamiento de las ventajas de los robots con inteligencia artificial y la resolución de los posibles problemas que puedan acarrear.

Cómo sacar el máximo partido de la IA en 2024

Para sacar el máximo partido de la IA en 2024, las organizaciones deben invertir en una sólida infraestructura de datos y en una recopilación de datos de calidad. Esto garantizará que los algoritmos de IA tengan acceso a datos precisos y diversos para el entrenamiento y la toma de decisiones. Además, las empresas deben priorizar las consideraciones éticas, como garantizar la transparencia y la imparcialidad de los sistemas de IA, para generar confianza entre los usuarios y las partes interesadas. Por último, es crucial fomentar la colaboración entre los seres humanos y la IA, ya que los humanos pueden proporcionar valiosos conocimientos y contexto para potenciar los sistemas de IA.