Jennifer Gales enero de 2024 MEDIUM

Conozca las principales tendencias populares de IA para 2024 que debe conocer para tener éxito en su carrera en IA y comprender cómo prometen transformar la industria.

Con el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, la inteligencia artificial experimentó un cambio drástico en 2023. El último año ha sido testigo de enormes y emocionantes avances en el campo de la IA, que incluye modelos multimodales complejos y un próspero panorama de código abierto.

En 2024, la inteligencia artificial cambiará las reglas del juego para las empresas globales.

Sin embargo, a medida que las organizaciones comienzan a centrarse más en esfuerzos en tiempo real que en la experimentación, las opiniones se vuelven más maduras, incluso cuando la IA generativa continúa cautivando al mundo de la tecnología.

Las tendencias de la IA para 2024 muestran cómo las tácticas de desarrollo e implementación de la IA se están volviendo más sofisticadas y cautelosas, sin perder de vista la seguridad, la ética y el entorno regulatorio cambiante.

Principales tendencias en inteligencia artificial y aprendizaje automático para 2024

Estas son las tendencias populares de inteligencia artificial y aprendizaje automático para las que prepararse en 2024.

1. IA de código abierto

Desarrollar grandes modelos de lenguaje y otros sistemas de IA generativa eficaces es un proceso costoso que requiere mucha computación y datos.

No obstante, la IA de código abierto es de libre acceso para el público y, por lo general, no tiene costo, lo que permite a los investigadores y organizaciones mejorar y ampliar el código existente.

A principios de año, los modelos generativos de código abierto eran bastante pocos y con frecuencia funcionaban peor que las opciones propietarias como ChatGPT.

Sin embargo, en 2023, el campo creció sustancialmente para incluir fuertes competidores de código abierto como los modelos Mixtral de Mistral AI y Llama 2 de Meta. Esto tiene el potencial de cambiar la dinámica del panorama de la IA en 2024 al crear modelos y herramientas de IA avanzados sobre los cuales usted Aprenderás en tu carrera de IA .

2. IA agente

La IA agente está pasando significativamente de una IA reactiva a una proactiva. Al ser sistemas avanzados, los agentes de IA exhiben proactividad, autonomía y capacidad para actuar de forma independiente.

Los agentes de IA, a diferencia de los sistemas de IA tradicionales, están diseñados para comprender su entorno, establecer objetivos y tomar acciones para lograr esos objetivos sin la necesidad de participación humana directa. Mientras que los sistemas de IA tradicionales reaccionan principalmente a las entradas del usuario y siguen una programación preestablecida.

Se podría capacitar a un agente de IA para recopilar datos, identificar tendencias e iniciar medidas preventivas en respuesta a riesgos potenciales como los primeros indicios de un incendio forestal, por ejemplo, en el contexto del monitoreo ambiental.

Esta de las Tendencias Artificiales 2024 es imprescindible por sus aspectos positivos.

3. IA multimodal

Al analizar varios formatos de entrada, incluidos texto, gráficos y sonido, la IA multimodal va más allá del procesamiento de datos básico de modo único y se acerca a simular la capacidad humana para procesar una amplia entrada sensorial.

El modelo GPT-4 de OpenAI tiene características multimodales que permiten que el programa reaccione tanto a la entrada de audio como a la visual.

Las aplicaciones del mundo real de la IA multimodal son numerosas y están en constante crecimiento. Los modelos multimodales, por ejemplo, pueden evaluar imágenes médicas en el contexto del historial y la información genética de un paciente para mejorar la precisión del diagnóstico en la industria de la salud.

4. Modelos personalizados de IA generativa empresarial

Las grandes herramientas de uso general, como ChatGPT y Midjourney, han despertado un mayor interés entre los usuarios que exploran la IA generativa para adquirir habilidades en IA .

Sin embargo, los modelos más pequeños y centrados pueden resultar los más resistentes para casos de uso comercial debido a la creciente necesidad de sistemas de IA que puedan satisfacer necesidades especializadas.

Aunque es posible, construir un nuevo modelo desde cero será demasiado costoso para muchas organizaciones debido a su naturaleza intensiva en recursos.

En cambio, la mayoría de las organizaciones modifican los modelos de IA existentes para crear IA generativa personalizada, por ejemplo, ajustando su arquitectura u optimizando conjuntos de datos de dominios específicos. Este puede ser un enfoque menos costoso.

Los beneficios de los modelos de IA generativa personalizados incluyen su capacidad para satisfacer las demandas de los usuarios y los nichos de mercado. Se pueden desarrollar herramientas de IA generativa personalizadas para una amplia gama de aplicaciones, incluido el análisis de documentos, la gestión de la cadena de suministro y el servicio al cliente.

Aprenderá sobre estos modelos de IA en varios de los mejores programas de certificación de inteligencia artificial .

5. Generación aumentada de recuperación

La generación de recuperación aumentada (RAG) se ha convertido en una técnica para disminuir las alucinaciones, con implicaciones potencialmente profundas para la adopción de la IA empresarial.

RAG aumenta la precisión y la relevancia del contenido generado por IA al combinar la generación de texto con la recuperación de información. Proporciona a los LLM acceso a datos externos, lo que les ayuda a proporcionar respuestas más precisas y sensibles al contexto.

Eliminar la necesidad de almacenar toda la información directamente en el LLM también da como resultado un modelo más pequeño, lo que aumenta la eficiencia y reduce los gastos.

Estas ventajas son especialmente atractivas para aplicaciones empresariales donde el conocimiento factual actual es esencial. Por ejemplo, las empresas pueden emplear RAG con modelos básicos para desarrollar asistentes virtuales y chatbots que sean más efectivos.

Cuando te inscribas en cualquier prestigioso programa de Certificaciones de IA , aprenderás sobre esta técnica en profundidad.

6. IA en las sombras

Shadow AI se ha vuelto popular entre los empleados que requieren soluciones rápidas para problemas o que desean aprender sobre nuevas tecnologías más rápidamente de lo que permiten los canales autorizados.

Shadow AI es un típico chatbot de IA fácil de usar que los empleados pueden probar fácilmente en sus navegadores web sin necesidad de procedimientos de revisión y aprobación de TI.

El lado positivo es que encontrar formas de utilizar esta nueva tecnología demuestra un espíritu innovador. Sin embargo, también existe un riesgo porque los usuarios finales no tienen el conocimiento necesario sobre la privacidad, la seguridad y el cumplimiento de los datos.

En 2024, las organizaciones tendrán que gestionar la IA en la sombra con la ayuda de marcos de gobernanza que equilibren correctamente el apoyo a la innovación y la salvaguardia de la seguridad y la privacidad.

En conclusión

Estas tendencias muestran cómo las aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático continúan extendiéndose y diversificándose en una variedad de sectores y dominios. Sin embargo, es crucial monitorear los desarrollos y adaptarse a medida que el campo evoluciona para mantenerse a la vanguardia en 2024.