Tendencias emergentes en inteligencia artificial (IA), transformación digital y el impacto de la IA en las industrias.

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Perspectivas del sector

El poder del impacto transformador de la IA está remodelando las industrias, las economías y la fuerza laboral global. La definición de PwCEl informe destaca la capacidad de la IA para detectar, aprender y actuar de forma autónoma, imitando los procesos cognitivos de los humanos, pero a una escala mucho mayor. A medida que la IA se integra en el uso empresarial y personal cotidiano, su potencial para impulsar el crecimiento económico y la productividad es inmenso.

El Foro Económico Mundial predice que la IA podría añadir 15 billones de dólares a la economía mundial de aquí a 2030. A medida que los seres humanos y las máquinas colaboran cada vez más estrechamente y las innovaciones de la IA pasan de los laboratorios de investigación a la generalización, el potencial transformador es asombroso. El los mayores beneficios económicos de la IA estará en China (aumento del PIB del 26% en 2030) y América del Norte (aumento del 14,5%), con un total de 10,7 billones de dólares y representará casi el 70% del impacto económico mundial.

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Tendencias emergentes

La intersección de la IA y la transformación digital está remodelando las industrias, impulsando la innovación y creando nuevos modelos de negocio. Las organizaciones que se adaptan a estas tendencias pueden aumentar su ventaja competitiva, mejorar la eficiencia operativa y ofrecer un mayor valor a los clientes. A medida que estas tecnologías sigan evolucionando, mantenerse informado y ágil será fundamental para alcanzar el éxito.

IBM identificó recientemente la IA multimodal como una tendencia clave de IA para 2024. IA multimodal (MM AI): un modelo de aprendizaje automático (ML) que puede procesar e integrar información de múltiples modalidades o tipos de datos. Estas modalidades pueden incluir texto, imágenes, audio, vídeo y otras formas de información sensorial.

Nota: AI y ML no son lo mismo, hay una gran diferencia. La IA está presente en una variedad de aplicaciones que imitan a los humanos, mientras que el aprendizaje automático mejora la capacidad de razonamiento de dichas aplicaciones. La IA es simplemente un concepto más amplio.

MM AI es un campo en rápida evolución, con varias tendencias clave que dan forma a su desarrollo y aplicación. Las tendencias notables incluyen:

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Modelos unificados

El GPT-4 (Vision) de OpenAI, el Gemini de Google y otros modelos unificados están diseñados para gestionar texto, imágenes y otros tipos de datos en una sola arquitectura. Estos modelos pueden comprender y generar contenido multimodal sin problemas.

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Interacción intermodal mejorada

Se están utilizando transformadores y mecanismos de atención avanzados para alinear y fusionar mejor los datos de diferentes formatos, lo que conduce a resultados más coherentes y contextualmente precisos.

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Procesamiento multimodal en tiempo real

Las aplicaciones de conducción autónoma y realidad aumentada, por ejemplo, requieren que la IA procese e integre datos de varios sensores (cámaras, LIDAR y más) en tiempo real para tomar decisiones instantáneas.

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Aumento de datos multimodales

Los investigadores están generando datos sintéticos que combinan varias modalidades (por ejemplo, descripciones de texto con las imágenes correspondientes) para aumentar los conjuntos de datos de entrenamiento y mejorar el rendimiento de los modelos.

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Código abierto y colaboración

Iniciativas como Hugging Face y Google AI proporcionan herramientas de IA de código abierto y fomentan un entorno colaborativo para que los investigadores y desarrolladores avancen en este campo.

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El impacto de la IA en los sectores financiero, educativo y robótico

Finanzas

Entidades financieras como fraud.net es una plataforma basada en la nube que aprovecha la inteligencia artificial para detectar y bloquear el fraude de forma proactiva en tiempo real, ayudar a la incorporación de clientes y supervisar el flujo de trabajo. La solución proporciona información útil en tiempo real. Puede personalizar y configurar las reglas y políticas para que se adapten a las necesidades de su empresa.

Evidente, una plataforma de inteligencia y evaluación comparativa de la IA que evalúa la madurez de la IA de 50 de los bancos más grandes del mundo mediante una combinación de una exhaustiva investigación manual, la recopilación automatizada de datos de fuentes públicas, la consulta con una red de expertos en IA y el diálogo continuo con los bancos destacados, ha enumerado los bancos que están ganando la carrera de la IA en la actualidad.

A la cabeza está JPMorgan Chase. Según la IA de Evident índice, el banco de inversiones estadounidense sigue «superando radicalmente» al mercado más amplio de investigación sobre IA, manteniendo su posición como líder bancario en innovación en IA.

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Educación

La IA ha dividido al sector de la educación superior en entusiastas y escépticos, y la integración de la IA en la educación superior ofrece resultados prometedores, como la educación personalizada, la automatización de las tareas administrativas y la mejora de la eficiencia, tal y como se debatió en Universidades digitales en Europa Evento (DUE) en 2023. El mayor desafío para las instituciones de educación superior a la hora de aprovechar la IA generativa es saber por dónde empezar y definir una estrategia.

En la era digital, invertir en la tecnología adecuada para apoyar a todo el ecosistema estudiantil nunca ha sido más importante apoyar las futuras experiencias inteligentes que permitan obtener mejores resultados para los estudiantes. Los delegados del DUE descubrieron estrategias holísticas de transformación digital y datos para mejorar la experiencia de los estudiantes y el apoyo docente.

El Universidad de la Sorbona se ha establecido como un actor influyente en el campo de la investigación de la IA a escala mundial: en Francia, la Universidad de la Sorbona es la tercera institución más prolífica en el campo de la IA y contribuye con el 8% de las publicaciones nacionales. Esta actuación la sitúa en torno al puesto 20 de Europa. Y si restringimos el análisis a las instituciones que han publicado al menos 50 artículos, la Universidad de la Sorbona ocupa el primer lugar en Francia, el cuarto en Europa y alrededor del 30 en el mundo.

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Robótica

La definición amplia de robótica es la ingeniería y la informática que construye máquinas para realizar tareas programadas sin más intervención humana. La robótica y la inteligencia artificial son dos cosas muy diferentes. Sin embargo, ambas pueden coexistir.

Colaborador principal de Forbes habla sobre la creciente influencia de los robots en la industria automotriz. Los desarrollos recientes han ampliado sus capacidades mucho más allá de la planta de fabricación por tres razones principales:

1. La computación integrada o «perimetral» se ha vuelto mucho más potente, lo que nos permite ejecutar algoritmos de inteligencia artificial y visión artificial más avanzados en el robot. La capacidad de usar cámaras ayuda a mantener los costos bajos en comparación con otros sensores más caros y, al mismo tiempo, estos sistemas informáticos se han vuelto mucho más eficientes desde el punto de vista energético.

2. La conectividad celular como la LTE se ha convertido en un factor importante. Si bien los robots pueden navegar en gran medida de forma autónoma, hay casos excepcionales en los que un operador humano necesita ayudar de forma remota.

3. Con el enorme aumento de los patinetes eléctricos y las bicicletas eléctricas, lo que ha creado una cadena de suministro mucho más rentable para los componentes de micromovilidad, como los motores y los sistemas de baterías.

En 2021, Amazon anunció Astro, el robot doméstico. En 2024, hay cobot - la colaboración entre humanos y robots, que se ha ganado un lugar en el mercado gracias a los rápidos avances en los sensores, las tecnologías de visión y las pinzas inteligentes que permiten a los robots responder a los cambios en su entorno en tiempo real, lo que les permite trabajar de forma segura junto a los trabajadores humanos. Los cobots ofrecen una nueva herramienta para los trabajadores humanos, ya que los alivian y apoyan. Pueden ayudar en las tareas que requieren levantar objetos pesados, realizar movimientos repetitivos o trabajar en entornos peligrosos.

La gama de aplicaciones colaborativas que ofrecen los fabricantes de robots sigue ampliándose.

Un desarrollo reciente del mercado es el aumento de las aplicaciones de soldadura por cobots, impulsado por la escasez de soldadores expertos. Esta demanda demuestra que la automatización no está provocando una escasez de mano de obra, sino que ofrece un medio para resolverla. Por lo tanto, los robots colaborativos complementarán, no reemplazarán, las inversiones en robots industriales tradicionales, que funcionan a velocidades mucho más rápidas y, por lo tanto, seguirán siendo importantes para mejorar la productividad en respuesta a los estrechos márgenes de los productos.

También están ingresando nuevos competidores al mercado con un enfoque específico en los robots colaborativos. Los manipuladores móviles, la combinación de brazos robóticos colaborativos y robots móviles (AMR), ofrecen nuevos casos de uso que podrían aumentar considerablemente la demanda de robots colaborativos.

Robots multitarea se inspiran en algunas de las técnicas principales detrás del auge actual de la IA generativa, y los especialistas en robótica están empezando a construir más robots de uso general que puedan realizar una gama más amplia de tareas. Ahora estamos en la era de la Cuarta Revolución Industrial o Industria 4.0, que se caracteriza por una tecnología inteligente y adaptativa. La automatización se está automatizando cada vez más, y las máquinas se comunican entre sí e incluso envían datos a ubicaciones remotas. Esta conectividad y adaptabilidad han revolucionado las capacidades de los robots industriales, permitiéndoles realizar múltiples tareas sin problemas.

En general, la IA está remodelando las industrias y ofreciendo nuevas herramientas para la innovación y la mejora operativa. Su evolución continua, combinada con la colaboración de código abierto y la implementación estratégica, es crucial para aprovechar todo su potencial en varios sectores.

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IA clara

IA clara desempeña un papel clave para ayudar a las empresas a adoptar la inteligencia artificial al ofrecer una integración perfecta de las tecnologías de IA que se adaptan a las necesidades específicas de cada empresa. Proporciona modelos y servicios de IA que abordan los desafíos específicos de la industria, ayudando a las organizaciones a innovar, crecer y posicionarse para el éxito a largo plazo.

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