Comprende y saca provecho de la IA generativa con el nuevo radar de impacto de Gartner

«La inteligencia artificial generativa (IA generativa) está avanzando rápidamente y abre nuevas oportunidades para generar valor para los clientes. Aquellos que desarrollen productos y servicios basados en IA generativa deben primero dominar las tecnologías a corto plazo antes de comprometerse con inversiones a largo plazo en este campo.»

Una visión global

Aprovecha el radar de impacto de la IA generativa para planificar inversiones y estrategias. Gartner recomienda seguir los siguientes pasos al desarrollar productos y servicios basados en IA generativa:

1. Elabora un plan de implementación y pruebas.

2. Prioriza los casos de uso más consolidados, aquellos que ya están generando valor real para los usuarios.

3. Diseña una hoja de ruta de inversiones que priorice las oportunidades más relevantes.

4. Busca obtener una ventaja competitiva sostenible.

5. Considera esperar antes de realizar inversiones a largo plazo en tecnologías de IA generativa.

Cada una de las 25 tecnologías y tendencias del radar de impacto corresponde a uno de estos cuatro temas.

Tema 1: Innovaciones relacionadas con los modelos

Este tema aborda los componentes clave en la oferta de IA generativa, como los modelos de lenguaje grandes (Large Language Models, LLM) y modelos de negocio innovadores, como los «modelos como servicio» (Models as a Service, MaaS). Las siguientes tecnologías y tendencias se destacan en esta categoría:

LLM ligeros: Utiles para casos de uso donde los modelos más grandes no son viables.

LLM de código abierto: Modelos de aprendizaje profundo que ofrecen acceso al código fuente y la arquitectura a los desarrolladores.

Cadenas de LLM multi etapa: Bibliotecas que conectan varios LLM para completar múltiples tareas.

Centros de modelos: repositorios que almacenan modelos de machine learning (ML) previamente entrenados y listos para usar, incluidos los modelos generativos.

Modelos de IA de difusión: utilizan variación probabilística para generar nuevas muestras de datos a partir de ruido agregado.

Modelos de IA como servicio (AIMaaS): ofrecen capacidades de inferencia y ajuste a través de proveedores de la nube.

“En 2027, los modelos fundacionales respaldarán el 70 % de los casos de uso de procesamiento del lenguaje natural (PLN), partiendo de menos del 5 % en 2022.”

Fuente: Gartner

Tema 2: Rendimiento de los modelos y seguridad de la IA

Este tema destaca la importancia del rol del usuario en la mitigación de riesgos y la gestión responsable de la IA generativa. Las tecnologías y tendencias relevantes son:

IA con el usuario en el bucle (UITL): Flujo de trabajo donde los usuarios participan en cada fase del desarrollo de la IA.

Gestión de alucinaciones en IA: Aborda los errores en los contenidos generados cuando los LLM producen respuestas ilógicas o incorrectas.

Generación mejorada por recuperación (RAG): Combina la búsqueda con la capacidad generativa para producir resultados más fundamentados.

Extensiones de IA generativa: Herramientas que amplían las capacidades de los modelos al incorporar datos en tiempo real y actuar en nombre del usuario.

Herramientas de ingeniería de instrucciones: Permiten delimitar las respuestas de los modelos mediante entradas específicas.

Detectores de procedencia: Identifican si el contenido de texto, audio o vídeo fue creado mediante IA generativa.

En 2026, los modelos de IA multimodales (texto, imagen, audio y vídeo) superarán a los monomodales en más del 60 % de las soluciones de IA generativa, partiendo de menos del 1 % en 2023.

Fuente: Gartner

Tema 3: Construcción de modelos y gestión de datos

Este tema cubre decisiones clave en la creación y promoción de modelos de IA generativa. Las tecnologías y tendencias en esta categoría incluyen:

Grafos de conocimiento (KG): Estructuras de datos que representan entidades y sus relaciones en el mundo físico y digital.

Modelos multimodales: Permiten la entrada y salida de múltiples tipos de datos en un solo modelo generativo.

Datos sintéticos generados por IA: Datos artificiales derivados de conjuntos de datos reales.

Bases de datos vectoriales escalables: Soportan la búsqueda semántica y se integran con LLM para ofrecer respuestas personalizadas.

Herramientas de ingeniería de IA generativa: Permiten a las empresas implementar modelos de manera eficiente equilibrando la gobernanza y el tiempo de comercialización.

Tema 4: Aplicaciones basadas en IA

Este tema se enfoca en las aplicaciones emergentes y sus proyecciones para los próximos tres años. Las tecnologías y tendencias clave son:

Gemelos de simulación: Combinan gemelos digitales con escenarios hipotéticos.

Aplicaciones nativas de IA generativa: Software creado específicamente con tecnología de IA generativa.

Herramientas y agentes de flujo de trabajo: Funciones que permiten a los agentes de IA interactuar con su entorno.

Aplicaciones de IA generativa integrada: Software existente actualizado con capacidades de IA generativa.

Modelado molecular con IA: Utiliza simulación para probar tratamientos potenciales.

Sistemas generativos multiagente (MAG): Combinan agentes de software con LLM para simular entornos complejos.

Generación de código con IA: Emplea LLM para crear código basado en instrucciones del usuario.

Asistentes virtuales basados en IA generativa: una nueva generación de asistentes mejorados por LLM.

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