La inversión en IA podría llegar hasta US$200 mil millones en 2025

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Sin duda, la inteligencia artificial ha acaparado la atención de todo mundo este año, y podría llegar a tener un mayor impacto financiero en la economía a nivel mundial, según la Banca de Inversión Goldman Sachs, quien señaló que podría atraer hasta 200 mil millones de dólares en 2025, desde la perspectiva global.

Es como un tsunami sobre el planeta, en el que la mayoría se quiere subir a la gran ola. Sin embargo, se ha advertido de su potencial para provocar un impacto importante en la humanidad, se ha afirmado que supone una amenaza para la seguridad nacional. De acuerdo con datos de economistas de Goldman Sachs, muestran que la IA podría afectar a 300 millones de puestos de trabajo a nivel mundial.

Respecto al sistema ChatGPT se posiciona como la aplicación de mayor crecimiento en la historia, su lanzamiento se dio en noviembre de 2022, y el primer mes tenía 100 millones de usuarios registrados al día. De acuerdo con Bloomberg, Latinoamérica accedió este año un total de 303 millones de visitas a ChatGPT, las cuales se dividen en Brasil 2.2%, Colombia 1.9%, México 1.7%, Chile 0.72%, Argentina 0.71%, Perú 0.71%, Ecuador 0.7%, y República Dominicana 0.4%. Posicionándose Brasil en el décimo país que más la utiliza, seguido de Colombia en el 14 y México en el 16. Estas visitas en su mayoría son usuarios de entre 18 y 34 años, perfiles jóvenes especialmente masculinos.

Los modelos generativos de IA (GenAI), como el ChatGPT, parecen generar un gran debate en torno a su potencial para transformar nuestra vida cotidiana. Pero ¿qué ocurre en el entorno empresarial? ¿Cómo aprovechar esta tecnología?

“La evolución de la inteligencia artificial generativa está sucediendo rápidamente, y aquellas empresas que no se adapten a tiempo, sin duda quedarán rezagadas. Sería ideal que las organizaciones abrazaran esta avanzada tecnología en lugar de rechazarla. No obstante, esto no implica que una única solución sea adecuada para todas cuando se trata de modelos de GenAI”, explica Alejandro Luna, country manager de Infor México.

Aunque la IA Generativa, que no es otra cosa que generar contenido original como textos e imágenes a partir de data existente, es aún bastante incipiente, nos encontramos en un punto de inflexión. El procesamiento del lenguaje natural (PLN) que busca que las máquinas comprendan y manipulen el lenguaje humano está causando sensación. En multitud de sectores, estos modelos GenAI pueden ayudar a facilitar la búsqueda de información a los usuarios y a proporcionar una capacidad de búsqueda en toda la empresa basada en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) de los datos empresariales, que se traslada a la rama de la IA y se ocupa de dar a las computadoras la capacidad de comprender textos y palabras habladas de la misma manera que los seres humanos.


En la medida que dichas herramientas abren paso en las empresas y la sociedad, podrían impulsar un aumento del 7 %, o casi 7 mil MDD en el PIB mundial y elevar el crecimiento de la productividad en 1.5 puntos porcentuales en un período de 10 años, señala Goldman Sachs Research.

Sin embargo, aunque la IA pueda impactar millones de puestos de trabajo, la sustitución de los humanos por la máquina sólo ocurre donde existen actividades repetitivas y de baja complejidad. Un trabajo que implique creatividad, pensamiento crítico y estratégico, mirada analítica, empatía y ética no será eliminado del mapa. De hecho, este tipo de trabajo se optimizará con el apoyo de la IA generativa, que ofrece soluciones con alta velocidad, calidad y profundidad, en la medida de las capacidades del usuario.

Lo interesante de esta tecnología es analizar los retos a futuro que este panorama supone:

GenAI en acción y los retos del futuro

Las empresas que necesiten crear sus propios modelos de lenguaje específicos deben estar atentas a tres riesgos principales:

1.     Confiabilidad: aunque el contenido generado a partir de un gran modelo lingüístico parece original, en realidad está imitando un patrón basado en un conjunto de datos de entrenamiento similar al que ha sido expuesto. Muchas veces, se puede generar información falsa, con la misma pregunta y por tanto crear respuestas diferentes.

2.     Privacidad: los datos y las condiciones que comparten los usuarios se utilizan para entrenar al modelo mayor. La generación y el intercambio de contenido específico del negocio debe cumplir con estrictos requisitos legales y de privacidad de datos; por ejemplo, cuando las empresas realizan una Evaluación de Impacto de Protección de Datos (DPIA), deben garantizar el cumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).

3.     Parcialidad: el contenido generado por la IA está hecho a la medida, en función de la solicitud de entrada. También se puede entrenar el modelo utilizando sólo puntos de datos favorables sin exponerlo al panorama completo. En última instancia, puede moldear el resultado de la forma que desee, tanto útil como perjudicial.

Estos retos no son insuperables

Una forma de combatir estas amenazas es aplicar filtros de moderación adecuados en la interfaz de usuario final. Sin duda, para el uso empresarial, se debe seguir un enfoque “humano en el medio”, es decir, todo el contenido generado debe ser dirigido por una persona real antes de ser desplegado para su consumo habitual. El control y la moderación de humanos serán necesarios durante algún tiempo para aumentar la precisión y coherencia de los contenidos generados, ayudar a reducir los sesgos sociopolíticos y garantizar que la ventaja competitiva de una empresa no se vea comprometida.

Rápida evolución de la GenAI

Es evidente que en los próximos cinco a diez años, las inversiones en la tecnología aumentarán considerablemente, tanto en términos de generación de mejores modelos como en el espacio del hardware, con chips más rápidos y potentes y la necesidad de más anchos de banda de red. “No hay que subestimar su impacto. Todo el contenido multimedia que consumiremos en los próximos años se verá influido por la GenAI; la búsqueda en Internet, tal y como la conocemos, se orientará más hacia una experiencia personalizada y conversacional; las herramientas que detectan contenido generado por la IA serán cada vez más inteligentes y la normativa y el cumplimiento de la misma serán cada vez más estrictos”, concluye el ejecutivo.

(tynmagaznie.com)

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