Decir que 2023 ha sido un año transformador para la IA sería quedarse corto.

Ahora que nos encontramos en el 2024, es momento de reflexionar sobre lo que le deparará este año a la IA. Si algo nos ha enseñado el ritmo vertiginoso de 2023 es que nadie puede predecir con precisión lo que nos espera. Pero podemos comenzar examinando las tres tendencias principales y los impulsores clave que continuarán en 2024:

1. Más empresas experimentan con GenAI, pero hay una gran brecha en la producción

Una encuesta de Gartner en el 1T’23 mostró que el 70% de las organizaciones estaban investigando exclusivamente GenAI y solo el 4% había implementado soluciones GenAI. Pero cuando se hicieron las mismas preguntas en el 3T’23, el 45% estaba realizando pruebas piloto o experimentando, y otro 10% había puesto en marcha soluciones GenAI. Esto es un testimonio de la rápida inversión que se está realizando en IA y del ritmo de adopción y escala.

2. Más allá de las exageraciones: es hora de ser realista

Estamos empezando a ver que el gran entusiasmo en torno a GenAI comienza a estabilizarse, y las empresas y los inversores han comenzado a volverse prácticos nuevamente. Las organizaciones se centrarán en proyectos de IA con resultados comerciales tangibles y establecerán métodos para medir el éxito. De manera similar, los capitalistas de riesgo ahora buscan fundamentos comerciales sólidos y buscan cosas como economía unitaria, rentabilidad, etc.

3. Todavía estamos en una carrera de IA

A pesar del entorno económico limitado, las empresas están compitiendo para hacer avanzar la IA y aprovechar las áreas de oportunidad. Las empresas tradicionales están integrando la IA en sus productos existentes, mientras que las nuevas empresas están innovando con experiencias y productos reinventados. Esta carrera está marcada por una rápida innovación y una intensa competencia, sin que todavía haya surgido un ganador claro. Cada empresa está desarrollando su estrategia única para el crecimiento sostenible y el año 2024 no mostrará signos de desaceleración.

Ahora, exploremos las 6 principales predicciones de IA para empresas en 2024:

1. Más grande no siempre es mejor: las empresas implementarán modelos más pequeños y especializados en la producción en lugar de modelos grandes de uso general

Los modelos grandes y de propósito general son excelentes para la experimentación y la creación temprana de prototipos, pero requieren enormes cantidades de computación y almacenamiento para su desarrollo, ajuste y uso y, por lo tanto, pueden tener un costo prohibitivo para la mayoría de las organizaciones.

A medida que las empresas avancen para hacer operativa la IA en 2024, tomarán decisiones sobre los modelos que utilizarán no en función de cuántos parámetros tengan los modelos, sino de su eficacia en tareas de dominios específicos y su eficiencia.

2. Modelos multimodales y multisensoriales: la mayor prevalencia en la vida cotidiana y las aplicaciones industriales

En 2023, vimos avances en sistemas de IA multimodal especializados que procesan y comprenden información en diversas modalidades, incluidos texto, imágenes, 3D, audio, video… A medida que estos modelos se vuelvan más sofisticados, creemos que en este 2024 veremos cómo estas tecnologías se integran más en la vida cotidiana.

Estas aplicaciones de IA serán profundamente conscientes del contexto y capaces de realizar interacciones complejas y matizadas. Un ejemplo es el pin de portatil anunciado recientemente , indicativo de dispositivos y agentes emergentes impulsados por IA que pueden comprender y responder a una amplia gama de entradas sensoriales y, eventualmente, iniciar acciones de forma autónoma con una mínima instrucción humana.

2024 será el año en que veamos a las empresas utilizar estos sistemas de inteligencia artificial en entornos del mundo real, desde interfaces conversacionales hasta sistemas autónomos. Dichos sistemas revolucionarán industrias como la atención médica, la educación, la robótica y el comercio electrónico y transformarán la forma en que interactuamos con el mundo que nos rodea.

3. Cosas como “datos” y “seguridad” volverán a ser habituales

A medida que las empresas se centren en hacer operativa la IA en 2024, se encontrarán lagunas en áreas clave como la calidad de los datos, la seguridad, la privacidad y la confiabilidad, que deberán abordarse para aprovechar plenamente las capacidades de la IA.

Por ejemplo, la calidad de los datos sigue siendo fundamental para cualquier proyecto de IA. Los datos de alta calidad pueden ayudar a construir modelos más eficaces, incluso con conjuntos de datos más pequeños, y estos datos también pueden aprovecharse mejor en aplicaciones de IA que incorporen la recuperación. En 2024, veremos que las organizaciones darán prioridad a la construcción de bases de datos y gobernanza sólidas.

GenAI también aumenta el riesgo de amenazas cibernéticas más sofisticadas. Y el uso de GenAI sin precauciones también abre a las empresas a posibles vulnerabilidades, como manipulación de modelos, infracciones y más. Las empresas invertirán en medidas y herramientas de seguridad proactivas para mitigar estos riesgos.

GenAI también puede ser parte de la solución. Varias herramientas del mercado están explorando el uso de GenAI para automatizar el análisis de datos o mejorar la respuesta a incidentes.

4. Los modelos de IA de código abierto serán cada vez más competitivos y superarán a los modelos cerrados en su adopción en el mercado

El código abierto es una gran parte del futuro de la IA. El desarrollo de modelos de código abierto se está acelerando rápidamente y estos modelos ya superan a los principales modelos cerrados en tareas seleccionadas.

La reciente saga de liderazgo de OpenAI también fue un recordatorio para las empresas sobre los riesgos de depender de un único proveedor de IA y la necesidad de continuidad del negocio. Las empresas ahora están priorizando la flexibilidad en sus estrategias de IA, buscando alternativas que permitan una mayor autonomía y control, y los modelos de código abierto ofrecen un camino eficaz para lograrlo.

5. Las regulaciones divergentes sobre IA resultarán en implementaciones de IA más graduales y una desaceleración temporal en la velocidad de desarrollo de productos

A medida que evoluciona el panorama regulatorio de la IA, vemos diferentes enfoques por parte de diferentes gobiernos. La Ley de IA de la UE, por ejemplo, propone restricciones sobre los fines para los cuales se puede emplear la IA, sometiendo a un mayor escrutinio las aplicaciones de alto riesgo.

En 2024, las empresas se prepararán para adherirse a nuevos estándares sobre privacidad, prejuicios, discriminación y ciberseguridad de los datos de los consumidores. Este cambio también dará como resultado que las empresas adopten enfoques más graduales para la implementación de la IA, lo que aumentará el tiempo de obtención de valor para los clientes.

6. Una importante aseguradora ofrecerá una póliza de seguro contra alucinaciones por IA

A medida que prolifera el uso de GenAI, también lo hacen los riesgos potenciales, siendo uno de los más frecuentes el riesgo de «alucinaciones» o resultados falsos. En 2024, las aseguradoras adaptarán sus ofertas de gestión de riesgos para incluir cobertura especializada para pérdidas financieras derivadas de fallas del modelo de IA. Esto es similar al aumento de los seguros de ciberseguridad después de notables violaciones de seguridad.

Aunque todavía es un concepto emergente, este tipo de seguro también puede abordar las preocupaciones de gestión de riesgos de las partes interesadas en todos los ámbitos.