{"id":15198,"date":"2024-01-03T08:41:47","date_gmt":"2024-01-03T16:41:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=15198"},"modified":"2025-06-13T16:37:09","modified_gmt":"2025-06-13T23:37:09","slug":"2024-predictions-ai-applications","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/2024-predictions-ai-applications\/","title":{"rendered":"Predicciones tecnol\u00f3gicas para 2024: Los datos en tiempo real, la IA en los bordes y las bases de datos en la nube multimodelo ser\u00e1n clave para adoptar la IA de forma efectiva"},"content":{"rendered":"

En 2023, las empresas cambiaron r\u00e1pidamente sus prioridades, pasando de centrarse en la ampliaci\u00f3n de las pilas tecnol\u00f3gicas a maximizar la eficiencia mediante la consolidaci\u00f3n y estrategias rentables. Sin embargo, con el ascenso de la IA, las empresas se enfrentan a nuevos riesgos en la adopci\u00f3n de tecnolog\u00eda. Existen estrategias espec\u00edficas que los responsables de TI y de las empresas pueden -y deben- adoptar para aprovechar la IA y la tecnolog\u00eda de vanguardia de forma segura y eficaz. A continuaci\u00f3n expongo mis principales predicciones para 2024, centr\u00e1ndome en la calidad de los datos, d\u00f3nde deben residir y c\u00f3mo las bases de datos permitir\u00e1n una nueva frontera para las aplicaciones modernas.\u00a0<\/span><\/p>\n

Publicado originalmente en vmblog.com<\/a>.<\/p>\n

La generaci\u00f3n aumentada por recuperaci\u00f3n ser\u00e1 primordial para obtener resultados contextuales y fundamentados cuando se aproveche la IA.<\/h2>\n

El entusiasmo en torno a los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos y sus capacidades generativas seguir\u00e1 trayendo consigo el problem\u00e1tico fen\u00f3meno 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.\u00a0<\/span><\/p>\n

A medida que las empresas modernas avanzan, ser\u00e1 importante desmitificar las alucinaciones de la IA y aplicar una t\u00e9cnica emergente denominada Retrieval-Augmented Generation (RAG) que, cuando se combina con datos contextuales en tiempo real, puede reducir estas alucinaciones, mejorando la precisi\u00f3n 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.<\/span><\/p>\n

Los datos en tiempo real se convertir\u00e1n en el est\u00e1ndar para que las empresas potencien las experiencias generativas con IA; Las capas de datos deben admitir tanto an\u00e1lisis transaccionales como en tiempo real.<\/h2>\n

El crecimiento explosivo de IA generativa<\/a> en 2023 se mantendr\u00e1 fuerte en 2024. Adem\u00e1s, las empresas integrar\u00e1n la IA generativa para potenciar las aplicaciones de datos en tiempo real y crear soluciones din\u00e1micas y adaptables basadas en IA. A medida que la IA se convierte en un elemento cr\u00edtico 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 m\u00e1s recientes posibles.<\/span><\/p>\n

Al igual que los alimentos, las tarjetas regalo y los medicamentos, los datos tambi\u00e9n 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 informaci\u00f3n en tiempo real impulsar\u00e1 la adopci\u00f3n de tecnolog\u00edas que permitan el procesamiento y el an\u00e1lisis de datos en tiempo real. A partir de 2024, las empresas aprovechar\u00e1n cada vez m\u00e1s una capa de datos que admita tanto an\u00e1lisis transaccionales como en tiempo real para tomar decisiones oportunas y responder a la din\u00e1mica del mercado de forma instant\u00e1nea.<\/span><\/p>\n

Se espera un cambio de paradigma de la IA centrada en modelos a la centrada en datos<\/h2>\n

Los datos son fundamentales en el aprendizaje autom\u00e1tico 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.\u00a0<\/span><\/p>\n

A medida que los modelos de IA maduren, evolucionen y aumenten, la atenci\u00f3n se centrar\u00e1 en acercar los modelos a los datos y no al rev\u00e9s. La IA centrada en los datos permitir\u00e1 a las organizaciones ofrecer experiencias tanto generativas como predictivas basadas en los datos m\u00e1s recientes. Esto mejorar\u00e1 significativamente el rendimiento de los modelos al tiempo que reducir\u00e1 las alucinaciones.<\/span><\/p>\n

Las empresas recurrir\u00e1n a los copilotos de IA para conocer m\u00e1s r\u00e1pidamente los tiempos<\/h2>\n

La integraci\u00f3n de la IA y el aprendizaje autom\u00e1tico en los procesos de gesti\u00f3n de datos y las herramientas de an\u00e1lisis seguir\u00e1 evolucionando. A medida que surge la tecnolog\u00eda 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 an\u00e1lisis aumentados, las empresas empezar\u00e1n a incorporar copilotos de IA en sus productos para obtener informaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pidamente. Con la capacidad de comprender y procesar grandes cantidades de datos, los copilotos act\u00faan como asistentes de los modelos de IA para clasificar los datos y generar mejores pr\u00e1cticas y recomendaciones.<\/span><\/p>\n

El aumento de datos es una poderosa herramienta que cambiar\u00e1 la forma en que las empresas construyen infraestructuras y aplicaciones en los pr\u00f3ximos a\u00f1os, ya que la gesti\u00f3n de datos aumentada automatizar\u00e1 las tareas rutinarias de calidad e integraci\u00f3n de datos, mientras que la anal\u00edtica aumentada proporcionar\u00e1 conocimientos avanzados y automatizar\u00e1 la toma de decisiones basada en datos.<\/span><\/p>\n

Los LLM multimodales y las bases de datos permitir\u00e1n una nueva frontera de aplicaciones de IA en todos los sectores<\/h2>\n

Una de las tendencias m\u00e1s interesantes para 2024 ser\u00e1 el auge de los LLM multimodales. Con esta aparici\u00f3n, ha crecido la necesidad de bases de datos multimodales que puedan almacenar, gestionar y permitir consultas eficientes a trav\u00e9s de diversos tipos de datos. Sin embargo, el tama\u00f1o y la complejidad de los conjuntos de datos multimodales suponen un reto para las bases de datos tradicionales, que suelen estar dise\u00f1adas para almacenar y consultar un \u00fanico tipo de datos, como texto o im\u00e1genes.\u00a0<\/span><\/p>\n

Las bases de datos multimodales, por su parte, son mucho m\u00e1s vers\u00e1tiles y potentes. Representan una progresi\u00f3n natural en la evoluci\u00f3n de los LLM para incorporar los distintos aspectos del procesamiento y la comprensi\u00f3n de la informaci\u00f3n utilizando m\u00faltiples modalidades como texto, im\u00e1genes, audio y v\u00eddeo. Habr\u00e1 varios casos de uso e industrias que se beneficiar\u00e1n directamente del enfoque multimodal, como la sanidad, la rob\u00f3tica, el comercio electr\u00f3nico, la educaci\u00f3n, el comercio minorista y los juegos. Las bases de datos multimodales experimentar\u00e1n un crecimiento y unas inversiones significativas a partir de 2024, para que las empresas puedan seguir impulsando las aplicaciones basadas en IA.<\/span><\/p>\n

Edge AI potenciar\u00e1 las inferencias en tiempo real y las optimizaciones avanzadas de modelos<\/h2>\n

La convergencia de la IA y la computaci\u00f3n perif\u00e9rica seguir\u00e1 madurando, lo que permitir\u00e1 un an\u00e1lisis en tiempo real m\u00e1s s\u00f3lido y la toma de decisiones en el per\u00edmetro. Las capacidades mejoradas de IA en los bordes reducir\u00e1n la necesidad de transmisi\u00f3n de datos a las ubicaciones centrales en la nube, garantizando respuestas m\u00e1s r\u00e1pidas y una mejor preservaci\u00f3n de la privacidad.<\/span><\/p>\n

A medida que se hagan evidentes las ventajas de Edge AI y de la inferencia m\u00e1s cercana a la aplicaci\u00f3n y a los datos, las organizaciones empezar\u00e1n 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 trav\u00e9s de m\u00faltiples 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, permitir\u00e1 un procesamiento eficiente de los datos en dispositivos locales, reduciendo la latencia y garantizando la privacidad de los datos.<\/span><\/p>\n

El poder de la IA radicar\u00e1 en sus datos en 2024<\/h2>\n

Las empresas de todo el mundo han desbloqueado una gran cantidad de nuevas oportunidades con la IA. Ahora, los l\u00edderes 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 estar\u00e1n mejor posicionadas para tener \u00e9xito en sus iniciativas de transformaci\u00f3n de cara al futuro.\u00a0<\/span><\/p>\n

M\u00e1s informaci\u00f3n<\/h2>\n

\u00bfQu\u00e9 opina de estas predicciones de tendencias? Siga nuestros avances en IA a trav\u00e9s de este blog:<\/p>\n