El informe anual de Gartner ha puesto sobre la mesa las expectativas y realidades que rodean a la inteligencia artificial (IA) en este 2023. En un mundo donde las empresas tecnológicas hacen promesas grandiosas sobre las capacidades de la IA, este informe destaca cuatro áreas clave: agentes de IA, datos listos para IA, IA multimodal, y la gestión de confianza, riesgo y seguridad de IA (TRiSM). Pero, ¿qué significa realmente esto para el futuro? Vamos a desglosarlo.
Agentes de IA: la nueva frontera de la automatización
Los agentes de IA son sistemas cada vez más autónomos que realizan tareas para nosotros con mínima intervención. Desde chatbots hasta asistentes más complejos, la definición de ‘agente’ abarca una amplísima gama de aplicaciones. Sin embargo, no todos son igual de efectivos o sofisticados. El informe señala que el uso creciente de estos agentes es una clara señal de que la automatización está tomando fuerza en diversas industrias. ¿Te imaginas un día en el que estos agentes estén completamente integrados en nuestras rutinas diarias? La clave para su éxito radica en que cada organización identifique los casos de uso más relevantes para maximizar los beneficios de esta tecnología.
Datos listos para IA: la base de la efectividad
Gartner también subraya que los datos son fundamentales para que la IA funcione correctamente. Los datos listos para IA son aquellos que están estructurados de tal manera que pueden ser procesados eficientemente por las herramientas de IA, optimizando así su precisión y eficacia. A diferencia de los otros tres enfoques, estos datos tienen un horizonte de madurez de entre cinco a diez años. ¿Por qué tan largo? Porque es el tiempo que se necesita para que una tecnología demuestre su utilidad real en el mercado. Gestionar adecuadamente los datos es crucial; tener datos sin una buena administración no es suficiente para aprovechar al máximo la inteligencia artificial.
Multimodalidad y gestión de riesgos como pilares del futuro de la IA
La IA multimodal, capaz de procesar y generar diferentes tipos de datos —como texto, audio, imágenes y video— abre la puerta a aplicaciones empresariales innovadoras. Por otro lado, la gestión de confianza, riesgo y seguridad de IA (TRiSM) se presenta como un componente vital para asegurar un uso seguro y ético de la inteligencia artificial. A medida que la IA avanza, también surgen nuevos desafíos de seguridad y cuestiones éticas que no podemos pasar por alto. Implementar tecnologías de TRiSM permitirá a las organizaciones gestionar de manera efectiva las políticas relacionadas con el uso de IA, garantizando así confianza y mitigando riesgos.
En resumen, el informe de Gartner señala que, aunque la inteligencia artificial está en el centro de expectativas infladas, su implementación efectiva requiere una comprensión clara de su contexto operativo y una gestión adecuada de los datos. Las organizaciones deben estar listas para adaptarse y evolucionar en su enfoque hacia la inteligencia artificial, asegurando que se aprovechen sus capacidades de manera responsable y efectiva. ¿Estás preparado para lo que viene?
