El nuevo informe de la empresa ofrece una descripción general de las ocho tendencias que seguirán impulsando la innovación en IA en los próximos meses.
TORONTO, 27 de marzo de 2023 /PRNewswire/ – Para ayudar a los líderes tecnológicos y sus organizaciones a mantenerse al tanto de los últimos cambios tecnológicos, la firma global de investigación y asesoría de TI Info-Tech Research Group ha publicado su informe AI Trends 2023. El informe cubre varios temas, incluidos los datos sintéticos, la IA perimetral, los gemelos digitales y el razonamiento de la IA, y tiene como objetivo preparar a los equipos tanto para lo que está sucediendo actualmente como para lo que está por venir.
Las ocho principales tendencias de IA para 2023 que darán forma a su investigación futura y definirán nuevas oportunidades comerciales estratégicas. (Grupo CNW/Grupo de investigación de tecnología de la información)
Con las tecnologías de IA evolucionando rápidamente, los líderes tecnológicos deben comprender y mantenerse a la vanguardia de las últimas tendencias y desarrollos. Este enfoque con visión de futuro permitirá a los líderes planificar futuras inversiones en tecnologías y sistemas impulsados por IA, impulsar nuevas oportunidades comerciales estratégicas y habilitar la ventaja competitiva de su organización.
«A medida que se acelera el ritmo de la innovación de la IA, es importante que las organizaciones cuenten con una estrategia comercial para responder a las tecnologías emergentes y las transformaciones que la IA trae a las organizaciones». dice Irina Sedenkodirector de investigación en Info-Tech Research Group. «El panorama de la IA que cambia constantemente está impactando todas las áreas de negocios y todas las industrias. Comprender las direcciones estratégicas y las tendencias generales de la innovación de la IA ayudará a los líderes de TI a identificar las oportunidades que brinda la nueva tecnología y definir estrategias para los nuevos desafíos».
El informe AI Trends 2023 de Info-Tech detalla las barreras que pueden retrasar la adopción inicial de la IA, como la preparación de los datos y los problemas de calidad de los datos, la falta de herramientas o metodologías, la falta de comprensión de los casos de uso de la IA y la mejor manera de definir el valor comercial de las inversiones en IA. El informe también explora las estrategias que las empresas han utilizado para superar estos desafíos.
En el informe, la firma ha identificado las siguientes ocho tendencias para los próximos meses:
- Diseño para IA – El diseño sostenible del sistema de IA deberá considerar aspectos como la aplicación comercial del sistema, los datos, el software y el hardware, la gobernanza, la privacidad y la seguridad. Es crucial definir el propósito de la IA y establecer objetivos para su implementación desde el principio. El enfoque debe cubrir todas las etapas del ciclo de vida de la IA y permitir el desarrollo iterativo. Para aprovechar las diferentes herramientas y tecnologías para el desarrollo, la implementación y el monitoreo de IA, el diseño del sistema de IA debe considerar las necesidades de software y hardware y la integración perfecta con otros sistemas existentes dentro de la empresa.
- Información basada en eventos: Los sistemas de recopilación de señales impulsados por IA brindan información y predicciones para la toma de decisiones estratégicas a través del análisis continuo de datos. La IA permite el modelado basado en escenarios y la identificación de patrones, lo que permite a las empresas comprender cómo se relacionan los eventos. Será necesaria una arquitectura basada en eventos que analice varios tipos de datos a través de múltiples canales para las capacidades anticipatorias.
- Datos sintéticos – Los datos sintéticos se utilizan para entrenar modelos de aprendizaje automático cuando los datos reales son insuficientes o no cumplen requisitos específicos. Los datos sintéticos también pueden eliminar el sesgo contextual de los datos personales, garantizar el cumplimiento de la privacidad y resolver los desafíos del intercambio de datos. Los investigadores han descubierto que los conjuntos de datos sintéticos pueden superar a los datos del mundo real en algunos casos y se pueden utilizar en diversas aplicaciones, como sistemas de lenguaje, vehículos autónomos, detección de fraudes e investigación clínica. En el futuro, los datos sintéticos tienen el potencial de permitir la innovación en otras aplicaciones emergentes.
- IA de borde – Edge AI permite que las aplicaciones de IA se implementen en dispositivos físicos donde se generan datos, como dispositivos IoT o dispositivos de atención médica, así como automóviles autónomos. Ofrece beneficios tales como procesamiento de datos en tiempo real, costos reducidos y requisitos de ancho de banda, mayor seguridad de datos y automatización mejorada. Edge AI se puede usar para varias aplicaciones, incluida la visión por computadora, la inteligencia geoespacial, la detección de objetos, los drones y los dispositivos de monitoreo de salud.
- IA en ciencia e ingeniería – La IA tiene numerosos usos en la ciencia y la ingeniería, incluida la secuenciación del genoma para identificar trastornos genéticos, modelar procesos físicos y comprender los ecosistemas del planeta. También está impulsando avances en el descubrimiento de fármacos al ayudar con la síntesis de moléculas y la identificación de propiedades. Se espera que la IA continúe contribuyendo a la comprensión científica al permitir una innovación más rápida, generar nuevos conocimientos e ideas, generalizar conceptos científicos y transferirlos entre áreas de investigación científica.
- Razonamiento de IA – La mayoría de las aplicaciones de aprendizaje automático e IA actuales implican predecir comportamientos futuros en función de datos históricos y correlaciones entre diferentes parámetros. Sin embargo, el desarrollo de una IA causal que pueda identificar las causas fundamentales y las relaciones causales entre las variables sin confundir la correlación y la causalidad aún se encuentra en sus primeras etapas. Los investigadores están trabajando en algoritmos y modelos de gráficos causales en la intersección de la inferencia causal con la toma de decisiones y el aprendizaje por refuerzo para abordar este desafío.
- Gemelo digital – Los gemelos digitales permiten a las organizaciones predecir fallas futuras, realizar mantenimiento predictivo y diseñar y probar equipos complejos antes de fabricarlos físicamente. Los gemelos digitales se utilizan en diversas industrias, incluidas la fabricación, la arquitectura, la construcción, la energía, la infraestructura y el comercio minorista. La combinación de gemelos digitales con el metaverso proporciona un entorno interactivo inmersivo con capacidades de física en tiempo real. El potencial futuro incluye habilitar el comportamiento autónomo de los gemelos digitales, lo que influirá en el crecimiento y mayor avance de la IA.
- Optimización Combinatoria – La optimización combinatoria se utiliza tradicionalmente en la cadena de suministro, programación y logística, y optimización de operaciones. Recientemente, la integración de algoritmos de aprendizaje profundo con algoritmos de optimización clásicos ha llevado a mejoras significativas en el rendimiento. La investigación en esta área continúa explorando el potencial del aprendizaje automático y la IA para resolver problemas combinatorios y de toma de decisiones desafiantes.
Descargar y leer completo Tendencias de IA 2023 informe para obtener más información sobre cada una de las tendencias para el próximo año.
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FUENTE Info-Tech Research Group
