Los avances tecnológicos en IA, datos, deep learning y macrodatos serán tendencia durante este año, predice la empresa Altair.
La tecnología con la que contamos actualmente tal vez era inimaginable para muchas personas en las décadas pasadas. La inteligencia artificial (IA), por ejemplo, está presente en aspectos diversos, desde asistentes virtuales, hasta el reciente y famoso Chat OpenAI, que se viralizó en los últimos días y que se trata de uno de los sistemas de IA más sofisticados en los últimos tiempos, capaz de responder prácticamente a cualquier tema que se le pida.
¿Qué otros avances podríamos esperar ver este año? Altair, empresa especializada en software y soluciones en la nube para simulación, IoT, computación de alto rendimiento, análisis de datos e inteligencia artificial, ofreció algunas predicciones de avances tecnológicos en IA, datos, aprendizaje profundo y macrodatos que serán tendencia durante este año.
Avances en datos e IA
El auge de las startups de IA generativa: La inteligencia artificial generativa explotó en 2022. En este año, veremos cómo el procesamiento de texto y el arte visual mediante IA generativa siguen mejorando. Los emprendedores buscarán desarrollar soluciones y ganar dinero y surgirán muchas startups que crearán experiencias sencillas para personas sin conocimientos técnicos, basadas en IA generativa. Puede tratarse de textos publicitarios, consultas SQL, textos de documentación, ideas para títulos de blogs, comentarios de código, material didáctico e incluso contenido de video deepfake.
Los macrodatos no están muertos (todavía): Los proveedores intentarán adelantarse a las tendencias, y veremos cómo muchos empiezan a anunciar que «Big data ha muerto». En lugar de eso, muchas organizaciones se están inclinando por los datos inteligentes para obtener mayores conocimientos. A pesar de los anuncios, los big data seguirán desempeñando un papel importante en las operaciones empresariales. La clave está en asegurarse de que se dispone de herramientas de autoservicio fáciles de usar que permitan limpiar, verificar y preparar los datos que luego pueden conectarse a un modelo de análisis de datos para obtener resultados valiosos y decisiones inteligentes. Las empresas que conviertan sus big data en smart data serán las que se beneficien de las nuevas formas de pensar sobre los datos.
El aprendizaje profundo ya está aquí: El siguiente paso para la inteligencia artificial en 2023 es el aprendizaje profundo. Aunque hasta ahora la IA ha sido sobre todo una mezcla de aprendizaje automático supervisado y análisis de datos, el auge del aprendizaje profundo marcará el comienzo de una nueva era en la que las computadoras podrán aprender sin supervisión. Los avances en el aprendizaje profundo conducirán a innovaciones en robótica, IA generativa, procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento del habla, así como hacia avances científicos en salud, sostenibilidad y más. Al igual que con cualquier modelo de IA, la clave para que las organizaciones garanticen que los resultados sean precisos y cumplan con las nuevas regulaciones emergentes es asegurarse de que todavía haya un elemento humano para la supervisión rutinaria y la precisión confiable de los modelos de ML.
Se necesita eficiencia: Con una inflación todavía galopante y una posible recesión en ciernes, la eficiencia será la prioridad número uno de las organizaciones. Los ejecutivos tratarán de exprimir al máximo la eficiencia de sus sistemas utilizando datos de toda la empresa. Se hará más hincapié en la comunicación de máquina a máquina a medida que los datos se integren cada vez más a partir de sistemas dispares, lo que permitirá a las empresas utilizar el análisis predictivo y la toma de decisiones prescriptiva impulsada por la IA para hacer que los procesos y la producción sean más eficientes.
En camino a la fabricación inteligente
Resolver la escasez de semiconductores: Como resultado de la Ley CHIPS de 2022, la industria de semiconductores florecerá en la economía estadounidense en 2023. El aumento de las inversiones de los gobiernos estatales y locales, así como de las empresas, dará lugar a más contrataciones de alta tecnología y a presupuestos crecientes para herramientas EDA (análisis exploratorio de datos) centradas en el diseño y la fabricación. Pero, incluso con estas inversiones, los problemas de escasez no acabarán en 2023. Harán falta años para construir plantas locales y volver a encarrilar la industria de semiconductores.
La fabricación se vuelve virtual: En 2023, veremos cómo los fabricantes de equipos originales diseñan, prueban, fabrican y prestan asistencia a los productos de forma completamente virtual a través de modelos vivos de diversos procesos físicos, biológicos y empresariales. El sector de la fabricación de automóviles liderará esta tendencia, impulsando una política de pruebas cero ante la creciente necesidad de simulaciones rápidas y precisas.
La fabricación se hace local: La mayor transformación en la fabricación será el movimiento hacia la fabricación nacional. Esta tendencia alcanzará su punto álgido en 2023, a medida que los fabricantes sigan luchando contra las interrupciones de la cadena de suministro mundial y los gobiernos presionen a favor de la inversión local. Esto supondrá la demanda de mejores herramientas y tecnología en todo el mundo: la demanda de simulación y automatización, procesos mejorados, procesos sostenibles y mejores productos empezará a satisfacerse en todas las regiones, en lugar de en centros específicos.
Paso a paso con los vehículos autónomos
Finalmente, Altair señala que, en el futuro, la industria automovilística reducirá las inversiones internas en conducción autónoma y se centrará en asociaciones con empresas más pequeñas, nuevas empresas y proveedores de tecnología, como Google. Pero otras inversiones empezarán a realizarse internamente para ayudar a los fabricantes de equipos originales a diferenciarse y proteger la tecnología patentada, incluida la tecnología crítica.
Fuente: computerweekly.com
