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Adoptar La mayoría de las organizaciones deberían seguir esta tendencia

• 1. Simulación basada en agentes

  El uso de agentes independientes simulados, cada uno con sus propios objetivos, para modelar una situación del mundo real. Estos simulacros pueden ayudarnos a comprender fenómenos complejos como la propagación de enfermedades o el plegamiento de proteínas.
• 2. IA como servicio

  Soluciones de IA "listas para usar" ofrecidas como servicio en plataformas en la nube. A menudo no requieren conocimientos especializados de IA o ML para su uso.
• 3. IA en seguridad

  La IA se despliega cada vez más tanto a la defensiva, para responder a las amenazas de forma más dinámica, como a la ofensiva, para sondear los puntos débiles de un sistema.
• 4. Desarrollo de software asistido por IA

  El uso de la IA para acelerar o mejorar el desarrollo de software. Algunos ejemplos son la finalización de código en IDE, las pruebas automatizadas creadas por IA, la IA capaz de detectar errores o incluso las herramientas de generación de código con IA.
• 5. IA/ML al límite

  La capacidad de ejecutar algoritmos de IA y aprendizaje automático en el extremo de una red, a menudo en dispositivos con recursos limitados.
• 6. Cumplimiento automatizado

  El uso de la tecnología para que todos los datos necesarios para satisfacer los informes de cumplimiento, controles y balances estén fácilmente disponibles. En muchos casos, la automatización simplifica la elaboración de informes mediante la criba de datos; sin embargo, la IA está empezando a sustituir la toma de decisiones manual.
• 7. Código ético del software

  Un conjunto de directrices que las organizaciones pueden utilizar para gestionar el riesgo y mitigar las posibles consecuencias negativas de determinadas tecnologías (como el sesgo de la IA).
• 8. Ecosistemas de colaboración

  Cuando los individuos o las organizaciones comparten objetivos comunes, probablemente querrán trabajar juntos. Para ello, necesitan un conjunto de herramientas y recursos que puedan utilizar para liberar valor de forma eficaz: un buen ejemplo es un entorno remoto para equipos de desarrollo. Permite a las personas resolver problemas juntas.
• 9. Malla de datos

  Una plataforma de datos organizada en torno a dominios empresariales en la que los datos se tratan como un producto, y cada producto de datos es propiedad de un equipo. Para agilizar e impulsar la estandarización, los equipos de infraestructura proporcionan herramientas que permiten a los equipos de productos de datos autogestionarse.
• 10. Computación de borde

  Acercar el almacenamiento y procesamiento de datos a los dispositivos donde se almacenan, en lugar de depender de una ubicación central que puede estar a miles de kilómetros de distancia. Entre sus ventajas se encuentran la reducción de la latencia de los sistemas en tiempo real y la mejora de la privacidad de los datos.
• 11. Marcos éticos

  Marcos de toma de decisiones que intentan aportar transparencia y claridad a la forma en que se toman las decisiones, especialmente en torno al uso de la IA y los posibles sesgos en los datos.
• 12. Arquitecturas evolutivas

  En contraste con los diseños tradicionales de arquitectura empresarial, la arquitectura evolutiva acepta que no podemos predecir el futuro y, en su lugar, proporciona un mecanismo para el cambio guiado e incremental de la arquitectura de sistemas.
• 13. IA explicable

  Conjunto de herramientas y enfoques para comprender el razonamiento utilizado por un modelo de ML para llegar a una conclusión. Estas herramientas suelen aplicarse a modelos cuyo razonamiento es opaco.
• 14. Herramientas GenAI en IDE

  La integración de capacidades de inteligencia artificial generativa (GenAI) en entornos de desarrollo integrados (IDE), las aplicaciones de software que los programadores utilizan para escribir código.
• 15. IA generativa

  IA que crea texto, imágenes, audio y vídeo a partir de sencillas indicaciones del lenguaje humano.
• 16. Ingeniería de software ecológica

  Elegir tecnologías, lenguajes de programación, algoritmos y arquitecturas de software que sean eficientes y utilicen menos energía.
• 17. Plataformas integradas de datos e IA

  Plataformas diseñadas específicamente para el aprendizaje automático, que brindan capacidades de un extremo a otro, como gestión de datos, ingeniería de funciones, entrenamiento de modelos, evaluación de modelos, gobernanza de modelos, explicabilidad, AutoML, control de versiones de modelos, promoción entre entornos, servicio de modelos, implementación de modelos y monitoreo de modelos.
• 18. MLOps

  Un movimiento para llevar las prácticas de DevOps al campo del aprendizaje automático. MLOps fomenta una cultura en la que las personas, independientemente de su título o experiencia, trabajan juntas para imaginar, desarrollar, implementar, operar, monitorear y mejorar sistemas de aprendizaje automático de manera continua. La entrega continua para aprendizaje automático (CD4ML) es el enfoque de ÷ÈÓ°Ö±²¥ para implementar MLOps de un extremo a otro.
• 19. Procesamiento del lenguaje natural

  Inteligencia artificial y otras tecnologías modernas que ayudan a las computadoras a comprender la intención y el significado del lenguaje hablado o escrito. Se utiliza para todo, desde software de dictado hasta análisis de significado de documentos.
• 20. Aprendizaje automático en línea

  Una técnica en la que los algoritmos aprenden continuamente basándose en la llegada secuencial de datos y pueden explorar el espacio de un problema en tiempo real. Contrasta con el aprendizaje automático tradicional, donde el entrenamiento de modelos utiliza solo datos históricos y no puede responder a situaciones dinámicas o nunca antes vistas.
• 21. Operacionalizar la IA

  Hacer de la IA una parte normal de las operaciones comerciales, incluida la seguridad y la gobernanza adecuadas.
• 22. Plataformas como productos

  Una forma de crear y respaldar plataformas centrada en proporcionar valor al cliente (usuario), en lugar de tratar la creación de plataformas como un proyecto limitado en el tiempo.
• 23. La privacidad ante todo

  La privacidad ante todo es un cambio significativo en la estrategia empresarial, organizativa y de producto, en la que la privacidad funciona como un valor y una oferta empresariales fundamentales. Este cambio se aleja del movimiento anterior en el que "los usuarios son el producto" y se adentra en un nuevo ámbito en el que la confianza y la transparencia son lo primero.
• 24. RAG (Generación Aumentada de Recuperación)

  Un método de inteligencia artificial en el que el sistema mejora la generación de respuestas obteniendo información relevante de una gran base de datos o fuente de conocimiento. Este enfoque combina los aspectos creativos de los modelos generativos de IA con la precisión de la recuperación de datos, permitiendo respuestas más precisas y contextualmente relevantes en diversas aplicaciones empresariales.
• 25. Hogares inteligentes

  Los hogares se están volviendo "inteligentes" gracias a los smart hubs, que permiten controlar casi todos los sistemas domésticos. La analítica puede incluso guiar o gestionar el suministro de calefacción y energía y aprender de los hábitos individuales o de los de un vecindario.
• 26. Vehículos definidos por software

  Automóviles en los que las principales funcionalidades, características y experiencia del usuario se rigen principalmente por software, en lugar de por los sistemas mecánicos y eléctricos tradicionales. Este enfoque permite una mayor flexibilidad, personalización y mejora continua a través de actualizaciones remotas, transformando significativamente las capacidades del vehículo y, a su vez, los modelos de negocio de la industria del automóvil.
• 27. Bases de datos vectoriales

  Sistemas de almacenamiento especializados diseñados para manejar e indexar de forma eficiente vectores de datos de alta dimensión, utilizados habitualmente en aplicaciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial.

Analizar Decide el valor para tus circunstancias específicas y adopta si es apropiado

• 28. Mercados de IA

  Los mercados como AWS Marketplace, Google TensorFlow Hub y MS Azure Marketplace permiten a desarrolladores y empresas independientes vender sus modelos a un mercado global. También permiten a los consumidores aprovechar rápidamente esos modelos para crear valor rápidamente.
• 29. Soluciones combinadas de IA, IoT y XR

  Una nueva raza de soluciones en las que se combinan múltiples tecnologías y actúan conjuntamente. Los drones, la robótica y los vehículos autónomos son ejemplos de dispositivos que requieren aprendizaje automático, procesamiento de flujos de datos y capas de inteligencia para resolver problemas.
• 30. Medios generados por IA

  Imágenes, audio o vídeo manipulados por la IA. También conocidos como medios sintéticos.
• 31. Mano de obra automatizada

  El uso de la tecnología para realizar flujos de trabajo repetibles o predecibles. La mano de obra automatizada no significa sustituir por completo a los humanos; en algunos casos, el "trabajo en equipo" humano-máquina puede producir mejores resultados que cualquiera de los dos trabajando por separado.
• 32. AutoML

  Un enfoque para automatizar en parte el trabajo de los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático, seleccionando y entrenando automáticamente modelos de aprendizaje automático para tareas específicas.
• 33. Computación cifrada

  Capacidad de realizar cálculos sobre datos encriptados sin desencriptarlos previamente. Útil para mantener la privacidad de los datos al tiempo que permite externalizar su almacenamiento y manipulación. Esto incluye tecnologías como el cálculo seguro multipartito y el cifrado homomórfico.
• 34. Aprendizaje federado

  Un enfoque que descarga un modelo de aprendizaje automático y, a continuación, calcula o entrena un modelo específico modificado utilizando datos locales en otro dispositivo. Este enfoque ayuda a varias organizaciones a colaborar en la creación de modelos sin intercambiar explícitamente datos protegidos.
• 35. Economía de la información personal

  Un modelo de negocio que tiene como objetivo extraer valor empresarial de la posesión y uso de grandes cantidades de información personal. Los ejemplos van desde el uso primitivo de cookies hasta la elaboración de perfiles específicos de las personas a través de su comportamiento en línea. Históricamente, este ha sido el dominio de empresas o servicios intermedios basados en publicidad que intentan retener y dirigirse a los clientes, pero, desde el RGPD y leyes de privacidad similares, estamos viendo un cambio hacia que las personas controlen qué datos desean exponer a cambio de un servicio.
• 36. Asistencia sanitaria personalizada

  Comprender el perfil genético de cada paciente para identificar posibles problemas antes de que se produzcan y ofrecer tratamientos más eficaces en respuesta a las afecciones existentes.
• 37. Automatización de procesos robóticos y bajo código

  La automatización de procesos robóticos (RPA) pretende permitir que scripts o bots interactúen con las interfaces de usuario en lugar de necesitar un operador humano. El código bajo pretende democratizar la programación, permitiendo a los no programadores crear sistemas de software.
• 38. Ciudades inteligentes

  Una zona urbana que utiliza diferentes tipos de sensores IoT para recopilar datos junto con plataformas para integrar y actuar sobre los datos, asesorando u ordenando a los sistemas habilitados digitalmente que lleven a cabo alguna respuesta. La información obtenida a partir de los datos se utiliza para gestionar activos, recursos y servicios de manera eficiente; a cambio, esos datos se utilizan para mejorar las operaciones en toda la ciudad.

Anticipar Vigila esta tendencia y considera cómo y cuándo reaccionar ante su evolución