Las 13 principales tendencias en 2024: predicciones de IA

¿Sabía que se espera que el mercado mundial de la IA alcance la asombrosa cifra de 190.61 mil millones de dólares para 2025 , creciendo a una tasa de crecimiento anual compuesta del 36,62 por ciento?

El software de inteligencia artificial está transformando rápidamente nuestro mundo y esta tendencia solo se acelerará en los próximos años.

Sumerjámonos en el futuro de la inteligencia artificial con nuestra guía de las 13 principales tendencias de IA que están preparadas para revolucionar el año 2024. Desde el auge de la IA generativa hasta BYOAI y la legislación sobre IA, descubra cómo está dando forma al mundo que nos rodea.

Principales tendencias de IA de 2024

Aquí hay un resumen rápido de las 13 principales predicciones de IA para 2024.

1. IA generativa: la tendencia de IA más disruptiva de la década
2. Trabajo aumentado, BYOAI y Shadow AI
3. IA de código abierto
4. Política de alucinaciones de riesgo de IA
5. Codificación IA
6. TRiSM de IA
7. IA para la personalización: tendencia en las aplicaciones de IA
8. IA cuántica
9. Legislación sobre IA
10. IA ética
11. Trabajos de IA
12. Búsqueda en línea impulsada por IA
13. IA en el servicio al cliente

1. IA generativa: la tendencia de IA más disruptiva de la década

La IA generativa (GenAI) es un tipo de inteligencia artificial que puede generar nuevo contenido creativo , como texto, código, guiones, piezas musicales, correos electrónicos, cartas, etc. Los modelos GenAI se entrenan con cantidades masivas de datos y son capaces de aprender patrones en los datos y utilizar esos patrones para generar nuevos resultados.

Casi todas las imágenes de este artículo se generaron utilizando Chat GPT-4 y DALL-E 3 integrados de Bing. Este texto completo se escribió con la ayuda de Bard y Chat GPT-3 de Google.

La IA generativa no reemplazará a los escritores y diseñadores gráficos (DALL-E 3 todavía no puede escribir bien las palabras en las imágenes que genera); sin embargo, acelera drásticamente todo el proceso al generar imágenes y texto, reformularlo, hacerlo más corto, más largo o más simple, y al verificar los hechos y la gramática.

La tendencia de la inteligencia artificial generativa a acelerar el trabajo se aplica a cualquier trabajo y actividad. Ofrece el potencial de automatizar tareas, aumentar la productividad, reducir costos y ofrecer nuevas oportunidades de crecimiento.

Es por eso que la disponibilidad generalizada de herramientas de creación de contenido de IA que democratizan el acceso a la información y las habilidades la convierte en una de las tendencias más disruptivas de esta década.

El informe de tendencias de IA de Gartner predice : para 2026, se espera que la adopción de IA generativa se dispare, con más del 80% de las empresas incorporando API, modelos y aplicaciones de IA generativa en sus operaciones, frente a menos del 5% actualmente.

2. Trabajo aumentado, BYOAI e IA en la sombra

BYOAI (Bring Your Own Artificial Intelligence) es una nueva tendencia en el lugar de trabajo en la que los empleados traen sus propias herramientas y aplicaciones de IA al trabajo . La creciente disponibilidad de herramientas de IA asequibles y fáciles de usar y la creciente demanda de habilidades de IA en la fuerza laboral impulsan esta tendencia. Forrester informa que el 60% de los trabajadores utilizará su propia IA para realizar tareas.

BYOAI tiene muchos beneficios, incluido el aumento de la productividad y la innovación, la mejora de la satisfacción de los empleados y la reducción de costos.

Si bien BYOAI es una gran oportunidad para los trabajadores, fácilmente podría salirse de control .

Shadow AI, también conocida como Shadow IT for AI , se refiere al uso de aplicaciones y herramientas de inteligencia artificial dentro de una organización sin conocimiento o supervisión explícitos por parte del departamento de TI.

Presenta varios riesgos, tales como:

• Violaciones de seguridad y privacidad de datos : Es posible que las herramientas de IA no autorizadas no tengan la misma protección que las oficiales, por lo que la información confidencial puede ser robada o perdida.

• Infracciones de cumplimiento : de manera similar, es posible que estas herramientas no sigan regulaciones importantes, lo que podría generar problemas legales.

3. IA de código abierto

El auge de la IA generativa de 2023 fue impulsado principalmente por los modelos patentados de OpenAI; también construimos nuestro chatbot Pragmatic AI utilizando ChatGPT 3.5 Turbo .

Sin embargo, muchas organizaciones están adoptando modelos de código abierto, como GPT-J.

Los modelos de código abierto son más transparentes, flexibles, personalizables y rentables que los modelos propietarios.

Si bien esto no significa que los modelos propietarios desaparecerán pronto, el futuro deja más espacio para las soluciones de IA de código abierto , ya que el 85% de las empresas incorporan modelos de IA de código abierto en sus pilas de tecnología, según Forrester .

4. Política de alucinaciones de riesgo de IA

Si bien GenAI es una herramienta poderosa, también tiene el potencial de producir resultados falsos que parecen ser verdaderos. Estas salidas falsas se conocen como alucinaciones.

A medida que GenAI se utiliza más ampliamente, existe una creciente preocupación por el riesgo de alucinaciones y aumentará la demanda de cobertura de seguro.

El mercado de seguros contra el riesgo de alucinaciones por IA aún se encuentra en sus primeras etapas, pero se espera que crezca rápidamente en los próximos años. Según una de las predicciones de IA de Forrester para 2024 , una importante aseguradora ofrecerá una póliza específica de IA contra el riesgo de alucinaciones . [...] De hecho, el seguro contra alucinaciones generará grandes ganancias en 2024 .

5. Codificación de IA

Según Gartner , para 2028, tres de cada cuatro ingenieros de software empresarial utilizarán ayudas de IA para escribir código . Solo para comparar: a principios de 2023, menos de uno de cada diez ingenieros de software utilizaba estos ayudantes.

¿Por qué es tendencia?

La inteligencia artificial ayuda a los desarrolladores de varias maneras, como por ejemplo:

• Automatización de tareas repetitivas (generación de código, formateo de documentación, pruebas de aplicaciones),
• Optimización de procesos creativos,
• Mejorar la calidad del código,
• Apoyar la resolución de problemas.

Dado que la IA mejora tanto el proceso de desarrollo, debe asumir que todos los que lo rodean ya han comenzado a utilizar herramientas de IA para aumentar su productividad y su tiempo de comercialización.

Pronto, si no ya, el uso de herramientas de codificación de IA será una práctica estándar. Aquellos que no los adopten a tiempo pronto quedarán atrás de sus competidores.

6. TRiSM de IA

AI TRiSM significa Gestión de seguridad, riesgos y confianza en inteligencia artificial. Es un marco que ayuda a las organizaciones a gestionar los riesgos de desarrollar e implementar modelos de IA.

AI TRiSM aborda cinco áreas clave:

1. Explicabilidad : AI TRiSM ayuda a las organizaciones a comprender cómo sus modelos de IA toman decisiones e identifican posibles sesgos.

   
   

2. ModelOps : los modelos de IA deben gestionarse y mantenerse como cualquier otro sistema de software. AI TRiSM proporciona herramientas y procesos para automatizar y monitorear el ciclo de vida de los modelos de IA.

   
   

3. Detección de anomalías en los datos : los modelos de IA se entrenan con datos; si los datos son incorrectos, los resultados tampoco serán satisfactorios. AI TRiSM ayuda a las organizaciones a identificar y abordar anomalías en los datos que podrían provocar errores en los modelos de IA.

   
   

4. Resistencia a ataques adversarios : AI TRiSM proporciona herramientas y técnicas para defenderse contra ataques adversarios.

   
   

5. Protección de datos : los modelos de IA suelen contener datos personales sensibles. AI TRiSM ayuda a las organizaciones a cumplir con las regulaciones de privacidad de datos y proteger la privacidad de las personas.

AI TRiSM se está volviendo cada vez más importante a medida que las organizaciones adoptan más IA. Según los conocimientos de Gartner , para 2026, las empresas que utilicen AI TRiSM para gestionar sus sistemas de IA tomarán mejores decisiones al eliminar el 80% de los datos inexactos o falsos.

7. Aplicaciones inteligentes e IA para personalización

Lea cualquiera de nuestros últimos artículos sobre predicciones de fintech , el futuro de la banca o tendencias de salud digital para 2024 y verá que la palabra "personalización" aparece allí todo el tiempo.

No es de extrañar: el auge de la IA está transformando la forma en que interactuamos con la tecnología, y esto es especialmente evidente en el ámbito de la personalización.

Como podemos leer en el informe de Gartner , para 2026, un tercio de todas las aplicaciones nuevas utilizarán IA para crear interfaces de usuario personalizadas y adaptables . Este es un aumento significativo con respecto a las cifras actuales, donde solo alrededor del 5% de las aplicaciones usan IA de esta manera.

¿Por qué es tendencia?

Al aprovechar los algoritmos de IA para analizar los datos y las preferencias de los usuarios, las aplicaciones inteligentes pueden adaptar el contenido, las recomendaciones y las experiencias de los usuarios a cada usuario individual.

La personalización impulsada por la IA tiene un gran impacto en la participación de los usuarios y las tasas de conversión. Por ejemplo, un estudio de McKinsey encontró que las empresas que destacan en la personalización generan un 40% más de ingresos de esas actividades que los jugadores promedio.

Esto se debe a que las recomendaciones personalizadas se alinean más estrechamente con los intereses de un usuario, lo que hace que sea más probable que haga clic y compre un producto.

8. IA cuántica

La unión de la computación cuántica y la IA, conocida como IA cuántica, es un campo que emerge rápidamente y abre muchas posibilidades. Se espera que el mercado mundial de IA cuántica alcance los 1.800 millones de dólares en 2030, con un crecimiento CAGR del 34,1% .

Las computadoras cuánticas pueden proporcionar la potencia computacional para entrenar y ejecutar modelos complejos de IA, mientras que los algoritmos de IA pueden optimizar y utilizar los recursos cuánticos de manera eficiente.

Esta relación sinérgica tiene el potencial de revolucionar áreas como:

• Modelado financiero y evaluación de riesgos : Quantum AI puede analizar grandes cantidades de datos financieros para identificar patrones y predecir movimientos del mercado, mejorando la gestión de riesgos y las estrategias de inversión.

• Descubrimiento y desarrollo de fármacos : con algoritmos cuánticos, los científicos podrán optimizar el diseño de fármacos y simular interacciones moleculares para acelerar el descubrimiento de terapias nuevas y eficaces.

• Inteligencia general artificial (AGI) : la IA cuántica podría desempeñar un papel crucial en el logro de la aún hipotética inteligencia general artificial (AGI), la capacidad de las máquinas para realizar cualquier tarea intelectual que un humano pueda realizar.

9. Legislación sobre IA

A medida que la inteligencia artificial se vuelve cada vez más sofisticada e integrada en nuestras vidas, existe una creciente necesidad de legislación que regule su desarrollo y uso.

La IA se puede utilizar para una amplia gama de propósitos positivos y negativos, y es importante contar con leyes que garanticen que se utilice de manera responsable y ética.

Ley de IA de la UE

La Unión Europea está liderando el camino en la legislación sobre IA, y la Comisión Europea propondrá la Ley de Inteligencia Artificial en 2021. Esta regulación propuesta sería el primer marco global para la gobernanza de la IA. La Ley de IA de la UE probablemente se adoptará a principios de 2024, antes de las elecciones al Parlamento Europeo de junio de 2024.

Cumbre de seguridad de IA 2023

En noviembre de 2023, un grupo de expertos de gobiernos, empresas de IA y la sociedad civil se reunieron en la Cumbre de Seguridad de la IA para discutir los riesgos de la inteligencia artificial (IA), especialmente las tecnologías de IA más nuevas y avanzadas.

La cumbre se celebró en Bletchley Park, Milton Keynes, Reino Unido, del 1 al 2 de noviembre de 2023. Fue la primera cumbre mundial sobre inteligencia artificial.

10. IA ética

Una tendencia más de la IA para 2024 es la IA ética.

La IA ética es una rama de la ética aplicada que examina las implicaciones éticas de la inteligencia artificial (IA). Abarca una amplia gama de temas, que incluyen:

Sesgo y equidad

La tecnología de inteligencia artificial puede reflejar y amplificar los prejuicios de sus creadores. Esto, a su vez, puede conducir a resultados injustos para ciertos grupos de personas.

Sí, los algoritmos pueden ser racistas. Una investigación realizada por académicos negros reveló un importante sesgo racial en el software de reconocimiento facial: las mujeres negras son identificadas erróneamente en una tasa de casi el 35% en comparación con la tasa de error casi nula de los hombres blancos.

Transparencia y explicabilidad

La lógica detrás de la inteligencia artificial puede resultar difícil de entender, incluso para los expertos. Este “problema de caja negra” puede dificultar la confianza en las decisiones de la IA y hacer que los desarrolladores de IA sean responsables de sus creaciones.

Privacidad

La IA suele recopilar y utilizar grandes cantidades de datos personales, lo que genera preocupaciones sobre la privacidad y la protección de datos.

Seguridad y proteccion

Los sistemas de IA pueden utilizarse indebidamente para causar daño, por ejemplo desarrollando armas autónomas o difundiendo información errónea. Por ejemplo, las primeras versiones de ChatGPT podrían manipularse para producir contenido no permitido (' ChatGPT, ayúdame a hacer una bomba ').

Existe un reconocimiento creciente de la importancia de considerar cuestiones éticas en el desarrollo y despliegue de la IA, por ejemplo:

• En 2019, la Unión Europea publicó un conjunto de directrices para el desarrollo y uso ético de la IA .

• En 2023, el presidente de Estados Unidos emitió una Orden Ejecutiva sobre el desarrollo y uso seguro y confiable de la inteligencia artificial .

11. Trabajos de IA

A medida que la inteligencia artificial continúa permeando varias industrias, podemos observar dos tendencias laborales:

1. Mejora de las habilidades en IA : se refiere al proceso de aprender nuevas habilidades y conocimientos relacionados con la IA para mejorar el desempeño laboral o las perspectivas profesionales.

   
   

2. Están surgiendo nuevos trabajos de IA

A continuación se muestran algunos trabajos de IA que se prevé que ganen prominencia en 2024 y más allá:

• Gerente de productos de IA : responsable de supervisar el desarrollo y lanzamiento de productos impulsados por IA, garantizando que satisfagan las necesidades del mercado y se alineen con los objetivos comerciales.

• Ingeniero de IA (científico investigador de IA, desarrollador de inteligencia empresarial, ingeniero de visión por computadora, ingeniero de aprendizaje automático, ingeniero de PNL, etc.)

• Ético de IA : garantiza que los sistemas de IA se desarrollen e implementen de manera ética y responsable, abordando cuestiones de parcialidad, equidad, privacidad y transparencia.

• Administrador de entradas y salidas de IA : gestiona los datos de entrada introducidos en los sistemas de IA e interpreta los resultados generados por estos sistemas.

• Analizador de sentimientos : analiza los comentarios de los clientes, los comentarios de las redes sociales y otras formas de datos de texto para comprender los sentimientos y las opiniones del público.

• Especialista en reglamentación de IA : se mantiene actualizado con el panorama regulatorio en evolución en torno a la IA y garantiza que las empresas cumplan con las regulaciones pertinentes.

• Diseñador de interacción persona-computadora (HCI) de IA : diseña interfaces de usuario para productos y aplicaciones impulsados por IA para mejorar la experiencia del usuario y garantizar una interacción intuitiva.

12. Búsqueda en línea impulsada por IA

La IA está transformando la búsqueda en línea, brindándonos experiencias personalizadas, contextuales y predictivas:

• Los algoritmos de IA adaptan los resultados a las preferencias del usuario para que podamos obtener información más relevante y oportuna.

• La comprensión contextual garantiza resultados precisos incluso para consultas complejas.

• La búsqueda conversacional , impulsada por el procesamiento del lenguaje natural, permite interacciones naturales con los motores de búsqueda.

• La búsqueda visual permite a los usuarios buscar mediante imágenes o vídeos.

  
  

El impacto de la IA es evidente en el SEO y la creación de contenidos. Sin embargo, el principal desafío que enfrentan las empresas impulsadas por la inteligencia artificial es ganarse la confianza de los clientes.

Una investigación realizada por Statista en febrero de 2023 mostró que los consumidores sienten curiosidad por la búsqueda impulsada por IA, pero les preocupa su precisión y sesgos. El 39% de los adultos encuestados en EE. UU. afirmaron que no confían en las herramientas de inteligencia artificial para respetar la privacidad de sus datos.

Los consumidores priorizan la seguridad, la facilidad de uso y la integración con las plataformas digitales existentes. Mientras que algunos buscan resultados mejorados por IA, otros prefieren los métodos de búsqueda tradicionales.

La misma encuesta reveló que más de la mitad de los adultos estadounidenses dudaban en hacer la transición a motores de búsqueda basados en inteligencia artificial . Esta resistencia fue más pronunciada entre los Baby Boomers: el 54% de los encuestados más jóvenes también expresaron desgana. Por el contrario, los Millennials mostraron una mayor apertura a la búsqueda impulsada por IA, y el 40% indicó estar dispuesto a cambiar.

13. IA en el servicio al cliente

Por último, para concluir nuestras predicciones de inteligencia artificial, veamos El estado de la IA en el servicio al cliente: Informe 2023 de Intercom para ver cómo se predice que las tendencias de la IA cambiarán el servicio al cliente.

1. Las empresas están invirtiendo más en IA para el servicio al cliente.

Los líderes de servicio al cliente están entusiasmados con el potencial de la IA y planean invertir más en ella en los próximos años. De hecho, el 69% de los líderes de soporte dicen que invertirán más en IA durante el próximo año.

2. La IA mejorará los trabajos de atención al cliente, no los reemplazará.

La IA no sustituirá a los representantes humanos de atención al cliente, pero hará que su trabajo sea más fácil y eficiente. Más de tres cuartas partes (78%) de los líderes de soporte esperan que la IA transforme las carreras de soporte al cliente en los próximos cinco años.

3. La IA puede ayudar a las empresas a ahorrar dinero y mejorar la eficiencia.

Agregar inteligencia artificial y automatización a su conjunto de herramientas de servicio al cliente puede ayudarlo a ahorrar dinero y mejorar la eficiencia. En un momento en el que la resiliencia empresarial es más importante que nunca, el 66 % de los líderes de soporte están entusiasmados con el uso de la inteligencia artificial y la automatización para aumentar la eficiencia de sus equipos en el próximo año.

4. La IA puede dar a las empresas una ventaja competitiva en el servicio al cliente.

La experiencia del cliente es un diferenciador clave en el mercado actual y la IA puede ayudar a las empresas a brindar un mejor servicio al cliente y brindarles una ventaja competitiva. De hecho, el 73% de los líderes de soporte creen que los clientes esperarán un servicio al cliente asistido por IA en los próximos cinco años.

5. Existe una brecha entre lo que los líderes de servicio al cliente y los representantes de servicio al cliente saben sobre la IA.

Si bien más de dos tercios de los líderes de soporte confían en que los clientes están listos para interactuar con un chatbot de IA, menos de la mitad de los profesionales de soporte sienten lo mismo.

Los líderes de servicio al cliente son optimistas sobre el uso de la inteligencia artificial, pero los consumidores no están tan ansiosos por usar chatbots (consulte este investigación de Gartner ). Esto arroja dudas sobre el futuro próximo de la IA en el servicio al cliente.

Principales tendencias de IA para 2024. Resumen

La inteligencia artificial está evolucionando rápidamente y transformando industrias en todo el mundo.

Este año, podemos esperar ver aún más innovación y avances en este campo. Muchas de las tendencias de IA 2024 mencionadas anteriormente ya son o pronto se convertirán en nuestra realidad cotidiana.

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