Aunque hace algunos años la Inteligencia Artificial era algo que nos sonaba a película de ciencia ficción, actualmente es uno de los pilares fundamentales de la transformación digital y la innovación corporativa. Las empresas tienen que modernizarse, aplicar la IA de la forma más efectiva posible y tener muy claro cómo pueden obtener el máximo partido de ella. La cuestión es que la Inteligencia Artificial es algo dinámico, por lo que está sujeta de forma constante a numerosos cambios. Algo que los responsables de las empresas deben tener muy en cuenta.
Es obvio que los avances en Inteligencia Artificial se están produciendo a gran velocidad y es necesario mantenerse al día para tener éxito. Por eso, hoy te traemos una lista de las cuatro tendencias que marcarán el futuro y la manera de hacer las cosas en lo que respecta a la Inteligencia Artificial.
1. Los nuevos tipos de datos
Las nuevas formas de afrontar los datos pasan por el salto al Small y el Wide Data, lo que permitirá realizar análisis más sólidos. El Small Data consiste en aplicar técnicas analíticas que requieren de menos datos peri que proporcionan insights muy útiles, mientras que el el Wide Data permite un análisis y la sinergia de una variedad de fuentes de datos.
De esta forma, las empresas dependerán menos del Big Data y conseguirán identificar el entorno de una manera más rica y compleja. Para el año 2025, tres cuartos de las empresas estarán llevando a cabo la transición de Big Data a Small y Wide Data.
2. Inteligencia artificial responsable
Aunque, al principio, parecía que la Inteligencia Artificial iba a enseñarnos a hacerlo todo mejor y más rápido, no tardaron mucho en aparecer las primeras voces críticas. La Inteligencia Artificial había caído en sesgos y no era más ecuánime que las propias personas, ya que se surtía de datos que habían adoptado los mismos sesgos que la información utilizada.
Por este motivo, no es extraño que una de las tendencias que se esperan para el futuro es la de la Inteligencia Artificial responsable. Se espera que, para el año 2023, todos los empleados de entrenamiento y desarrollo de Inteligencia Artificial posean conocimientos en este terreno con el objetivo de mejorar la transparencia, la confianza y la justicia.
3. La operacionalización de las plataformas de IA
La necesidad de la operacionalización de las plataformas de Inteligencia Artificial se ha incrementado a raíz de que esta tecnología se haya convertido en un pilar clave dentro del proceso de transformación de los negocios. La Inteligencia Artificial no puede estar en fase de concepto, sino que debe entrar en producción y tiene que resolver problemas corporativos. Esto significa que ha llegado el momento de dejar atrás los proyectos piloto y trabajar en serio.
4. Utilización más eficaz de los recursos
Los requerimientos de la Inteligencia Artificial son muy variados y el entorno que crean es muy complejo. Con lo cual, para poder continuar innovando, las marcas tienen que ser eficaces en la manera de aprovechar los recursos que tienen a su disposición.
Fuente: Digital List Hub
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