La inteligencia artificial (IA) implica crear máquinas capaces de realizar tareas que típicamente requieren inteligencia humana. Esto incluye comprender el lenguaje natural, reconocer patrones y tomar decisiones basadas en datos.

Desafíos como el sesgo en los algoritmos, preocupaciones sobre la privacidad de los datos y la necesidad de procesos de toma de decisiones transparentes deben abordarse para garantizar el desarrollo ético de la IA. A pesar de eso, la IA tiene el potencial de revolucionar varias industrias y mejorar la eficiencia y la conveniencia en la vida cotidiana.

¿Cómo puede la tecnología de IA impactar la vida cotidiana en un futuro cercano?

Indudablemente, la expansión de la tecnología de IA tendrá (o ya tiene) un enorme impacto en nuestra vida cotidiana. Si es una amenaza o una oportunidad sigue siendo una pregunta debatible. Sin embargo, la tecnología de IA tiene el potencial de mejorar significativamente la eficiencia, la conveniencia y la calidad de vida en varios aspectos de la vida cotidiana, como:

  • Servicios Personalizados
  • Mejora del Cuidado de la Salud
  • Automatización y Robótica
  • Procesamiento de Lenguaje Natural
  • Hogares Inteligentes e IoT
  • Comunicación y Colaboración Mejoradas
  • Educación Personalizada
  • Servicios Financieros
  • Entretenimiento y Medios de Comunicación

Sin embargo, es esencial abordar las implicaciones éticas, de privacidad y sociales para garantizar que las tecnologías de IA beneficien a la humanidad en su conjunto. Por eso es importante tener en cuenta ¿Cuáles son los peligros de la IA para los próximos años?

¿Cuáles son las 10 principales tendencias de IA para 2024?

La tecnología de IA está creciendo y mejorando rápidamente, por lo que probablemente para finales de año la lista mencionada a continuación podría expandirse más:

1. Verificación de la realidad: expectativas más realistas

Comprender las capacidades actuales, limitaciones y desafíos de la IA, en lugar de confiar en representaciones demasiado optimistas o sensacionalistas de sus capacidades. Además de eso, reconocer los posibles peligros y tratar de prevenirlos.

2. IA multimodal

Procesamiento y comprensión de información de múltiples recursos, como texto, imágenes, audio, video y otras formas de datos. En lugar de centrarse en un solo tipo de entrada, la IA multimodal tiene como objetivo integrar y analizar información de diversas fuentes para generar percepciones y respuestas más completas.

3. Modelos de lenguaje más pequeños y avances de código abierto

Evolucionando tendencias significativas en el campo del procesamiento de lenguaje natural (PLN) y la inteligencia artificial (IA). Estos desarrollos tienen como objetivo hacer que las tecnologías de IA sean más accesibles, eficientes y adaptables para un usuario.

4. Modelos locales personalizados y tuberías de datos (por ejemplo, chatbots personalizados)

Desarrollar e implementar soluciones de IA y aprendizaje automático adaptadas a tareas específicas, dominios o casos. Al aprovechar el conocimiento del dominio, conjuntos de datos especializados y tuberías de procesamiento personalizadas, las organizaciones pueden construir aplicaciones de IA robustas, eficientes y escalables que aborden sus requisitos y desafíos únicos.

5. Agentes virtuales más poderosos

Sistemas avanzados de IA diseñados para simular interacciones conversacionales similares a las humanas y realizar tareas en nombre de los usuarios. Por lo tanto, se relaciona con una mejorada:

  • comprensión del lenguaje/contexto natural
  • interacción multimodal
  • personalización y adaptación

6. Regulación, derechos de autor y preocupaciones éticas de la IA

Consideraciones críticas en el desarrollo y uso de tecnologías de inteligencia artificial (IA). Abordar estos problemas es esencial para garantizar que los sistemas de IA se desplieguen de manera responsable, ética y en cumplimiento con marcos legales y regulatorios.

7. IA sombra (y políticas corporativas de IA)

Uso de inteligencia artificial (IA) dentro de las organizaciones sin la supervisión adecuada, la gobernanza o el conocimiento del manejo central o los departamentos de TI. Estas iniciativas de IA pueden ser iniciadas e implementadas por equipos o departamentos individuales para abordar necesidades o desafíos específicos.

8. IA para Educación

La IA tiene el potencial de transformar la educación al proporcionar experiencias de aprendizaje personalizadas, adaptativas e interactivas, automatizar tareas administrativas y apoyar a los educadores en varios aspectos de su trabajo.

9. IA para la Gestión de la Seguridad de Datos

Utilizando capacidades avanzadas para la detección de amenazas, la evaluación de riesgos, la detección de anomalías y la respuesta a incidentes, lo que permite a las organizaciones mejorar su postura general de seguridad y la resiliencia contra los ciberataques.

10. Avances continuos en Aprendizaje Profundo

El aprendizaje profundo, particularmente con arquitecturas como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN), se espera que continúe impulsando el progreso en varias aplicaciones de IA, incluyendo el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y el aprendizaje por refuerzo.

Lenso.ai como tendencia de búsqueda de imágenes con IA

Lenso.ai ejemplifica la tendencia de búsqueda de imágenes con IA que se espera domine en los próximos años. Con tecnología avanzada, los usuarios pueden encontrar rápidamente las imágenes deseadas. Además, las búsquedas pueden categorizarse por Personas, Lugares, Duplicados, Texto o Dominio, especificando y estrechando los resultados.

Author

Julia Mykhailiuk

Marketing Specialist