{"id":15231,"date":"2024-01-12T10:24:21","date_gmt":"2024-01-12T18:24:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=15231"},"modified":"2025-06-13T22:42:05","modified_gmt":"2025-06-14T05:42:05","slug":"couchbase-2024-predictions-ai-edge","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/couchbase-2024-predictions-ai-edge\/","title":{"rendered":"Predicciones Couchbase 2024: Impulsando la adopci\u00f3n exitosa de la IA con Edge Computing, modelos ligeros y empoderamiento de los desarrolladores"},"content":{"rendered":"

IA Generativa<\/a> y Edge Computing pueden trabajar en sinergia para ofrecer informaci\u00f3n personalizada e inteligente a gran escala.<\/span>. El procesamiento de vol\u00famenes masivos de datos en el per\u00edmetro, m\u00e1s cerca del punto de generaci\u00f3n o consumo, ahorra costes de ancho de banda al evitar la necesidad de transferir los datos a la nube para su an\u00e1lisis. Adem\u00e1s, la informaci\u00f3n obtenida en el per\u00edmetro est\u00e1 siempre disponible, aunque la conectividad a la nube sea nula o limitada. <\/span>Las organizaciones est\u00e1n invirtiendo en herramientas y tecnolog\u00edas de IA no s\u00f3lo para mejorar el valor para sus clientes, sino tambi\u00e9n para reducir los costes operativos aumentando la productividad y la eficiencia de los desarrolladores.<\/span><\/p>\n

Publicado originalmente en\u00a0vmblog.com<\/a>.<\/p>\n

La \u00fanica forma de escalar las aplicaciones de IA ser\u00e1 distribuirlas, con la ayuda de la computaci\u00f3n de borde<\/h2>\n

Predigo que la convergencia de la IA en el borde y en la nube es la forma de ofrecer IA a escala, con la nube y el borde descargando tareas computacionales al otro lado seg\u00fan sea necesario. Por ejemplo, el borde puede encargarse de las inferencias del modelo, mientras que la nube puede encargarse de la formaci\u00f3n del modelo. O el borde puede descargar las consultas a la nube bas\u00e1ndose en heur\u00edsticas como la longitud de una pregunta.<\/span><\/p>\n

Cuando se trata de una estrategia de IA exitosa, ser\u00eda prohibitivo si toda la computaci\u00f3n de IA se ejecutara \u00fanicamente en la nube. Si a esto le sumamos los requisitos de energ\u00eda y potencia y los gastos de salida de los centros de datos en la nube, los costes operativos de la computaci\u00f3n de IA pueden ser muy elevados. Las empresas deben considerar una estrategia de computaci\u00f3n en los bordes -en t\u00e1ndem con la nube- para permitir predicciones de IA personalizadas, en tiempo real y de baja latencia de forma rentable, con una menor huella de carbono y sin comprometer la privacidad y soberan\u00eda de los datos.\u00a0<\/span><\/p>\n

El \u00e9xito de Edge AI depender\u00e1 de los avances en los modelos ligeros de IA<\/h2>\n

Para que la IA Edge sea una opci\u00f3n viable, los modelos de IA deben ser ligeros y capaces de ejecutarse en dispositivos integrados y servidores Edge con recursos limitados, sin dejar de ofrecer resultados con niveles de precisi\u00f3n aceptables.\u00a0<\/span><\/p>\n

Los modelos deben encontrar el equilibrio adecuado, es decir, deben ser peque\u00f1os y menos intensivos desde el punto de vista computacional y eficientes desde el punto de vista energ\u00e9tico para que puedan ejecutarse de forma eficiente en el borde y, al mismo tiempo, ofrecer resultados precisos. Aunque se ha avanzado mucho en la compresi\u00f3n de modelos, preveo que se seguir\u00e1 innovando en este \u00e1mbito, lo que, unido a los avances en los procesadores, har\u00e1 que la IA Edge sea omnipresente.<\/span><\/p>\n

Las herramientas de IA separar\u00e1n a los buenos desarrolladores de los excepcionales, desempe\u00f1ando un papel integral en la productividad de los desarrolladores.<\/h2>\n

Los buenos desarrolladores se apoyar\u00e1n en herramientas de IA para aligerar su carga de trabajo. Los desarrolladores excepcionales utilizar\u00e1n herramientas y asistentes de IA para aumentar la productividad en tareas repetitivas y mundanas, de modo que puedan centrarse m\u00e1s en ser creativos, abordar los problemas dif\u00edciles y gestionar las tareas de mayor valor que promueven la innovaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Aunque advierto que los desarrolladores no deben depender demasiado de las herramientas de IA y apoyarse en las herramientas de productividad para que hagan todo o casi todo el trabajo por ellos, la realidad es que la IA seguir\u00e1 desempe\u00f1ando un papel fundamental en la productividad de los desarrolladores. Los desarrolladores deben comprender las limitaciones de estas herramientas y actuar con buen criterio cuando las utilicen, ya que su uso excesivo puede ahogar la innovaci\u00f3n y el pensamiento cr\u00edtico. Adem\u00e1s, los resultados pueden no ser los m\u00e1s precisos, actualizados o la forma m\u00e1s eficiente de resolver el problema.\u00a0<\/span><\/p>\n

Edge computing, modelos de IA ligeros y un enfoque en el empoderamiento de los desarrolladores mover\u00e1n la aguja de la IA en 2024<\/h2>\n

Los modelos de IA ligeros junto con las innovaciones de hardware en el borde, y la convergencia de la IA en el borde y en la nube, ser\u00e1n fundamentales para una estrategia de IA exitosa en 2024 y m\u00e1s all\u00e1. Adem\u00e1s, las organizaciones de ingenier\u00eda seguir\u00e1n buscando formas de aprovechar las herramientas y los asistentes de IA para acelerar la productividad de los desarrolladores al tiempo que fomentan la creatividad y la innovaci\u00f3n. En el pr\u00f3ximo a\u00f1o, espero ver <\/span>c\u00f3mo las organizaciones ampl\u00edan su uso de la IA generativa para seguir evolucionando sus operaciones y crear soluciones innovadoras para sus clientes trasladando las cargas de trabajo a la periferia.\u00a0<\/span><\/p>\n

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

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