Gartner anuncia las cinco tendencias en ciencia de datos y machine learning

Gartner ha dado a conocer cuáles son las tendencias que van a marcar la hoja de ruta de las empresas y de los profesionales de la ciencia de datos para mantenerse a la vanguardia en un mundo cada vez más competitivo y digitalizado. La tecnología se convierte en el principal aliado para definir un plan de acción efectivo que permita alcanzar objetivos estratégicos ambiciosos, aumentar los ingresos y acelerar el negocio digital.

Para Gartner, las tendencias del futuro de la ciencia de datos y el machine learning son clave para que las empresas, al margen de los modelos predictivos, puedan establecer una disciplina más democratizada y dinámica con la ayuda de la IA generativa.

Ecosistema de datos en la nube

Están evolucionando desde soluciones autónomas o software basados en implementaciones combinadas o integraciones manuales hasta soluciones nativas en la nube.

De ahí que para 2024 se espere que el 50% de las implementaciones de sistemas en la nube sean ecosistemas de datos completos y no soluciones aisladas e integradas de manera manual. Para ello, las empresas deben evaluar los ecosistemas en función de su capacidad para solventar desafíos de datos distribuidos, así como su integración con fuentes de dato externas fuera de su entorno más próximo.

El valor de Edge AI

Gracias a ello se mejorará el procesamiento de datos en el mismo lugar en el que se generasen. De este modo, se permite la obtención de información en tiempo real y el cumplimiento de requisitos de privacidad.

Según Gartner, más del 55% de los análisis de datos por redes neuronales profundas se realizarán en 2025 en el punto de captura en sistemas perimetrales. Este dato contrasta con el menos del 10% registrado en 2021.

Generar una IA responsable

Esta tendencia hace referencia a cuestiones comerciales y éticas relacionadas con la adopción de la IA. Según Gartner, el 1% de los modelos de IA preentrenados convertirá la IA responsable en una preocupación social. De este modo, la tarea principal de las empresas será velar porque los proveedores sepan gestionar los riesgos y cumplir con las regulaciones vigentes.

Impulsar una IA centrada en datos

Otra tendencia efectiva es crear un enfoque centrado en datos en lugar de códigos para crear sistemas de IA más efectivos. La gestión de datos con datos sintéticos y tecnologías de etiquetado de datos son soluciones relacionadas con la accesibilidad, la privacidad y la complejidad de los datos. Por tanto, se espera que el uso de IA generativa evolucione a un ritmo frenético y que represente aproximadamente el 60% de los datos para IA en 2024. Así se logrará simular la realidad, los escenarios futuros y eliminar el riesgo, mejorando las cifras del 1% registradas en 2021.

Una inversión constante en IA

Esa es la última tendencia que pronostica Gartner. Las empresas seguirán apostando por un negocio enfocado en IA, de tal modo que se espera que para finales de 2026 se hayan invertido más de 10.000 millones de dólares en startups de IA basadas en modelos fundamentales. El objetivo no es otro que construir grandes modelos de IA entrenados en grandes cantidades de datos.

El 45% de los directivos asegura haber aumentado sus inversiones en IA debido a los avances en IA generativa. Y es que gracias a herramientas como ChatGPT se ha logrado aumentar las inversiones en IA. Así pues, el 70% aseguró que su organización se encuentra en un momento de investigación de la IA generativa, mientras que el 19% afirma que se encuentra en modo de prueba o producción.

Se estima que aproximadamente el 64% de las PYMEs que invierten en herramientas de IA consiguen un aumento considerable en los niveles de productividad de sus empleados, y por ende, un ahorro que oscila en las 2,5 horas diarias por empleado. Y es que más del 66% de las empresas españolas ya ha invertido en IA y más del 55% la considera esencial en su trabajo diario.

Con el estudio presentado recientemente por Gartner se concluye cuáles son las tendencias y cómo se espera un crecimiento constante y evolución en las áreas de ciencia de datos y aprendizaje automático. De este modo, seguirán transformando el método operacional de las empresas y la toma de decisiones de éstas, que utilizarán e impulsarán la IA generativa de manera paulatina en los próximos años.