El futuro de la IA: hiperpersonalización, edge computing, datos en tiempo real y deep learning federado

A pesar de las dificultades económicas que puedan afrontar las empresas, la inversión para transformación digital sigue siendo alta, y no parece que vaya a bajar en el futuro, debido a la función estratégica y esencial de la tecnología en su día a día. Dentro de ella, es especialmente relevante la IA, cuyo futuro será de gran importancia para el funcionamiento de compañías y profesionales de todos los sectores.

Uno de los ingredientes para su avance, según Couchbase, será el uso de los datos en tiempo real. En el caso de la IA generativa, serán vitales para que las empresas puedan potenciar las experiencias con ella. Y todavía lo serán más a medida que la IA se vaya convirtiendo en un factor critico para el negocio. Por eso, además, las empresas tendrán que asegurarse de que los datos en los que se apoyan los modelos de IA se basan en la verdad y la realidad. Además, estos datos deben ser lo más recientes posible.

Para que la IA generativa sea eficaz y precisa, y sus resultados relevantes en cuanto al constante, es necesario que se base en datos que se están actualizando de manera continua, y que lo hacen en tiempo real. Por eso, desde 2024, las empresas aprovecharán cada vez más una capa de datos que admita análisis transaccionales y en tiempo real. Así se facilitará la toma de decisiones y será posible responder al instante a las dinámicas del mercado.

El futuro también verá un paso de la IA centrada en modelos a la centrada en datos. Estos son fundamentales en la actualidad para el machine learning, pero es necesario que en los proyectos de IA estén gestionados y seleccionados de manera adecuada. El enfoque actual de la Inteligencia Artificial, centrado en el modelo, hace que se pierdan cientos de horas ajustándolos, ya que entre otras cosas están generados a partir de datos de baja calidad.

Cuando los modelos de Inteligencia Artificial vayan madurando y crezcan en número, la atención pasará a su mejora a través de los datos. Esta IA centrada en datos permitirá ofrecer experiencias generativas y predictivas con los datos más recientes, lo que mejorará el rendimiento de los modelos y rebajará las alucinaciones.

Por otra parte, el futuro de la IA pasará cada vez más por la personalización casi al detalle, con empresas utilizando copilotos de IA a medida para conseguir con más agilidad la información que necesitan. Esto aumentará a medida que se extienda el uso de la IA generativa, con las organizaciones desarrollando copilotos en sus productos. Esta herramienta cambiará en unos años la manera que tienen las empresas de desarrollar infraestructuras y aplicaciones. La gestión de datos aumentada automatizará tareas de rutina de calidad e integración de datos, y el análisis aumentado dará información avanzada y automatizará la toma de decisiones basadas en datos.

En cuanto a los desarrolladores, la Inteligencia Artificial separará a los buenos de los mejores. Mientras que los primeros usarán la IA para aligerar su carga de trabajo, los segundos la usarán para aumentar la productividad eliminando tareas repetitivas y mundanas para centrarse en otras más creativas o complicadas, así como para gestionar las tareas de mayor valor e importancia. La Inteligencia Artificial seguirá teniendo un papel crítico en la productividad de los desarrolladores, eso sí, mientras la usen con buen juicio y tengan claras sus limitaciones.

Otra de las tendencias que cambiará la manera en que actuarán muchas empresas en el futuro es la hiperpersonalización, que cambiará la manera en que las organizaciones conectan con sus clientes. La tendencia va hacia conseguir que el usuario sienta que productos, servicios y contenidos se han creado para él. Para lograrlo, es necesario tener una infraestructura de datos en tiempo real. De esta manera, las empresas podrán recoger, procesar y actuar sobre grandes cantidades de datos al instante para generar interacciones individualizadas y dinámicas.

El aprendizaje automático federado entrará también en escena a medida que crezca la popularidad de la IA generativa. Dada su capacidad de asegurar los modelos de formación y de admitir aplicaciones sensibles a la privacidad, el aprendizaje federado será básico para el futuro de la Inteligencia Artificial, mientras se cuidan las preocupaciones sobre privacidad y seguridad de datos.

Por último, la convergencia entre IA y computación en el edge seguirá creciendo, lo que llevará a analítica en tiempo real y a una toma de decisiones más robusta. Las capacidades de la IA en el edge rebajarán la necesidad de llevar datos a la nube, garantizando respuestas más rápidas y mejor privacidad. Al combinarlo con la Inteligencia Artificial en el edge, dará la oportunidad de procesar los datos de manera eficiente en local, rebajando la latencia y garantizando su privacidad.