En 2023, las empresas cambiaron rápidamente sus prioridades, pasando de centrarse en la ampliación de las pilas tecnológicas a maximizar la eficiencia mediante la consolidación y estrategias rentables. Sin embargo, con el ascenso de la IA, las empresas se enfrentan a nuevos riesgos en la adopción de tecnología. Existen estrategias específicas que los responsables de TI y de las empresas pueden -y deben- adoptar para aprovechar la IA y la tecnología de vanguardia de forma segura y eficaz. A continuación expongo mis principales predicciones para 2024, centrándome en la calidad de los datos, dónde deben residir y cómo las bases de datos permitirán una nueva frontera para las aplicaciones modernas.
Publicado originalmente en vmblog.com.
La generación aumentada por recuperación será primordial para obtener resultados contextuales y fundamentados cuando se aproveche la IA.
El entusiasmo en torno a los grandes modelos lingüísticos y sus capacidades generativas seguirá trayendo consigo el problemático fenómeno de las alucinaciones de los modelos. Se trata de casos en los que los modelos producen resultados que, aunque coherentes, pueden estar alejados de la realidad o del contexto de entrada.
A medida que las empresas modernas avanzan, será importante desmitificar las alucinaciones de la IA y aplicar una técnica emergente denominada Retrieval-Augmented Generation (RAG) que, cuando se combina con datos contextuales en tiempo real, puede reducir estas alucinaciones, mejorando la precisión y el valor del modelo. La RAG aporta contexto sobre la empresa o el usuario, reduciendo las alucinaciones y aumentando la veracidad y la utilidad.
Los datos en tiempo real se convertirán en el estándar para que las empresas potencien las experiencias generativas con IA; Las capas de datos deben admitir tanto análisis transaccionales como en tiempo real.
El crecimiento explosivo de IA generativa en 2023 se mantendrá fuerte en 2024. Además, las empresas integrarán la IA generativa para potenciar las aplicaciones de datos en tiempo real y crear soluciones dinámicas y adaptables basadas en IA. A medida que la IA se convierte en un elemento crítico para el negocio, las organizaciones deben asegurarse de que los datos que sustentan los modelos de IA se basan en la verdad y la realidad, aprovechando los datos más recientes posibles.
Al igual que los alimentos, las tarjetas regalo y los medicamentos, los datos también tienen fecha de caducidad. Para que la IA generativa sea realmente eficaz, precisa y proporcione resultados contextualmente relevantes, debe basarse en datos actualizados continuamente y en tiempo real. La creciente demanda de información en tiempo real impulsará la adopción de tecnologías que permitan el procesamiento y el análisis de datos en tiempo real. A partir de 2024, las empresas aprovecharán cada vez más una capa de datos que admita tanto análisis transaccionales como en tiempo real para tomar decisiones oportunas y responder a la dinámica del mercado de forma instantánea.
Se espera un cambio de paradigma de la IA centrada en modelos a la centrada en datos
Los datos son fundamentales en el aprendizaje automático actual, pero deben abordarse y manejarse adecuadamente en los proyectos de IA. Dado que la IA actual adopta un enfoque centrado en el modelo, se pierden cientos de horas ajustando un modelo creado a partir de datos de baja calidad.
A medida que los modelos de IA maduren, evolucionen y aumenten, la atención se centrará en acercar los modelos a los datos y no al revés. La IA centrada en los datos permitirá a las organizaciones ofrecer experiencias tanto generativas como predictivas basadas en los datos más recientes. Esto mejorará significativamente el rendimiento de los modelos al tiempo que reducirá las alucinaciones.
Las empresas recurrirán a los copilotos de IA para conocer más rápidamente los tiempos
La integración de la IA y el aprendizaje automático en los procesos de gestión de datos y las herramientas de análisis seguirá evolucionando. A medida que surge la tecnología de IA generativa, las empresas necesitan una forma de interactuar con la IA y los datos que produce a nivel contextual. Aprovechando los datos y los análisis aumentados, las empresas empezarán a incorporar copilotos de IA en sus productos para obtener información más rápidamente. Con la capacidad de comprender y procesar grandes cantidades de datos, los copilotos actúan como asistentes de los modelos de IA para clasificar los datos y generar mejores prácticas y recomendaciones.
El aumento de datos es una poderosa herramienta que cambiará la forma en que las empresas construyen infraestructuras y aplicaciones en los próximos años, ya que la gestión de datos aumentada automatizará las tareas rutinarias de calidad e integración de datos, mientras que la analítica aumentada proporcionará conocimientos avanzados y automatizará la toma de decisiones basada en datos.
Los LLM multimodales y las bases de datos permitirán una nueva frontera de aplicaciones de IA en todos los sectores
Una de las tendencias más interesantes para 2024 será el auge de los LLM multimodales. Con esta aparición, ha crecido la necesidad de bases de datos multimodales que puedan almacenar, gestionar y permitir consultas eficientes a través de diversos tipos de datos. Sin embargo, el tamaño y la complejidad de los conjuntos de datos multimodales suponen un reto para las bases de datos tradicionales, que suelen estar diseñadas para almacenar y consultar un único tipo de datos, como texto o imágenes.
Las bases de datos multimodales, por su parte, son mucho más versátiles y potentes. Representan una progresión natural en la evolución de los LLM para incorporar los distintos aspectos del procesamiento y la comprensión de la información utilizando múltiples modalidades como texto, imágenes, audio y vídeo. Habrá varios casos de uso e industrias que se beneficiarán directamente del enfoque multimodal, como la sanidad, la robótica, el comercio electrónico, la educación, el comercio minorista y los juegos. Las bases de datos multimodales experimentarán un crecimiento y unas inversiones significativas a partir de 2024, para que las empresas puedan seguir impulsando las aplicaciones basadas en IA.
Edge AI potenciará las inferencias en tiempo real y las optimizaciones avanzadas de modelos
La convergencia de la IA y la computación periférica seguirá madurando, lo que permitirá un análisis en tiempo real más sólido y la toma de decisiones en el perímetro. Las capacidades mejoradas de IA en los bordes reducirán la necesidad de transmisión de datos a las ubicaciones centrales en la nube, garantizando respuestas más rápidas y una mejor preservación de la privacidad.
A medida que se hagan evidentes las ventajas de Edge AI y de la inferencia más cercana a la aplicación y a los datos, las organizaciones empezarán a buscar diversas pilas de inferencia edge y bases de datos para procesar los datos localmente. Esta inferencia distribuida permite que los modelos se entrenen a través de múltiples dispositivos o servidores que contienen muestras de datos locales, sin intercambiarlos y abordando la privacidad de los datos y las preocupaciones de cumplimiento. Esto, combinado con Edge AI, permitirá un procesamiento eficiente de los datos en dispositivos locales, reduciendo la latencia y garantizando la privacidad de los datos.
El poder de la IA radicará en sus datos en 2024
Las empresas de todo el mundo han desbloqueado una gran cantidad de nuevas oportunidades con la IA. Ahora, los líderes empresariales y de TI deben centrarse en la toma de decisiones basada en datos para aprovechar las ventajas de la IA en las aplicaciones modernas. Al adoptar un enfoque de IA centrado en los datos, aprovechando los datos en tiempo real y adoptando las capacidades de inferencia de la IA Edge combinada con el poder de aumento de datos de los copilotos de IA, las empresas estarán mejor posicionadas para tener éxito en sus iniciativas de transformación de cara al futuro.
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