Innovación tecnológica e inteligencia artificial
Desde la irrupción de la inteligencia artificial generativa a finales de 2022, se han ido conociendo con más detalle las bases tecnológicas que la sustentan y gracias al acceso a modelos de código abierto puede afirmarse que su utilización se ha extendido más allá de los desarrollos de las grandes tecnológicas, llegando a las pequeñas y medianas empresas de todos los sectores.
De acuerdo con diferentes informes tecnológicos, la inteligencia artificial generativa podría llegar a impulsar un crecimiento del 7 por ciento del PIB mundial a lo largo de la próxima década e incrementar la productividad laboral entre el 0,1 por ciento y el 0,6 por ciento anualmente hasta 2040. Unas cifras que muestran hasta qué punto la generalización de esta tecnología tendrá impacto en las cadenas de valor de los diversos sectores económicos, desde el punto de vista de la innovación, de la mejora de la productividad y de la capacidad de adaptación a entornos muy dinámicos.
Asimismo, se calcula que la adopción de la inteligencia artificial generativa tiene potencial para liberar en algunos ámbitos entre el 60 y el 70 por ciento del tiempo que los profesionales dedican actualmente a tareas laborales rutinarias, según algunos estudios sobre el impacto de la tecnología, los cuales señalan las operaciones con clientes, el marketing y las ventas, la ingeniería de software y la I+D entre las áreas más beneficiadas por la irrupción de esta innovación.
Estas tendencias, los desafíos y las claves en relación con las tecnologías de los datos y de inteligencia artificial han centrado la décima edición del AI & Big Data Congress, uno de los congresos de referencia en este ámbito, organizado por el Centre of Innovation for Data Tech and Artificial Intelligence (CIDAI) en el marco de la Estrategia de Inteligencia Artificial de Cataluña Catalonia.AI.
En esta décima edición, el ecosistema tecnológico TIC catalán, integrado principalmente por empresas, academia y centros tecnológicos y de investigación, así como el sector de la demanda de servicios y soluciones basadas en datos e inteligencia artificial, han analizado aplicaciones de la IA generativa que dan solución a los retos de sectores como el financiero, el media o el logístico.
Dentro de este marco, el evento ha mostrado plataformas para crear aplicaciones de inteligencia artificial generativa ‘as a service’ o para trabajar de forma sencilla con Transformers multimodales. Asimismo, se ha discutido sobre los pros y contras de los modelos de lenguaje pequeños (SLMs) frente a los grandes modelos de lenguaje (LLMs) y se han dado recomendaciones de cómo superar el efecto FOMO (fear of missing out), debido a la evolución vertiginosa de la IA generativa y a la constante aparición de nuevos modelos y aplicaciones.
Entre las tendencias que transformarán el ámbito de la inteligencia artificial analítica o no generativa, es decir, la inteligencia artificial que hemos conocido desde un inicio, destaca su intersección con la computación cuántica, dado que incrementará de forma exponencial la velocidad de procesamiento de datos y la eficiencia de la inteligencia artificial, al mismo tiempo que creará nuevas oportunidades de negocio.
El congreso ha presentado ya varios ejemplos demostrativos de la inteligencia artificial cuántica, así como también de sistemas multiagente e IA accionable, y técnicas de modelos en caja negra para una inteligencia artificial explicable, que permita comprender los resultados obtenidos por los algoritmos.