La Inteligencia Artificial (IA) ha pasado de ser una mera fantasía de ciencia ficción a una realidad palpable que está transformando la forma en que vivimos, trabajamos e interactuamos con el mundo que nos rodea. En la última década, los avances en este campo han sido extraordinarios, y el futuro de la IA promete aún más innovación y progreso.
Según la consultora española Gartner, se prevé que en 2026, al menos el 80% de las empresas habrán implementado aplicaciones basadas en IA generativa o utilizado una API (acrónimo del inglés, application programming interface) de IA.
En este artículo, exploraremos algunas de las tendencias más emocionantes y los avances más prometedores que están dando forma al futuro de la Inteligencia Artificial.
¿Qué pasará en el futuro con la inteligencia artificial?
El futuro de la humanidad se asemeja cada vez más a las tramas de ciencia ficción que nos sorprenden en las salas de cine. Ahora bien, hay ciertas tendencias que seguirán marcando la historia:
Deep Learning y redes neuronales
El aprendizaje profundo, o deep learning, se basa en redes neuronales artificiales, y ha sido el catalizador del progreso en IA en los últimos años. Las redes neuronales profundas son capaces de aprender representaciones de datos con múltiples niveles de abstracción, lo que les permite realizar tareas cada vez más complejas con un alto rendimiento.
En el futuro, se espera que el aprendizaje profundo continúe avanzando, con redes neuronales cada vez más grandes y sofisticadas, de tal forma que se logre la comprensión del lenguaje natural, la percepción visual avanzada y la toma de decisiones autónomas.
IA explicativa
Si crees que la IA generativa se convierte en una caja negra cuando tratamos de entender qué sucede por detrás para su funcionamiento, no solo somos tú y yo. Es una realidad innegable y esta incapacidad por comprender a esta tecnología afecta la confianza que siente el “usuario común” que comulga en Internet.
La IA explicativa es un campo emergente que busca desarrollar sistemas puedan explicar cómo llegan a sus conclusiones de manera transparente y comprensible para la mente humana.
Esta vertical en las IA aumentará la confianza en ellas, al mismo tiempo que ayuda a detectar y corregir posibles sesgos o errores en su funcionamiento.
IA generalizada
Este es el tipo de IA más añorado de ver en el futuro. Aunque la IA actualmente se destaca en tareas específicas, como el reconocimiento de voz o la traducción automática, la cúspide es desarrollar una IA generalizada, capaz de realizar una amplia gama de tareas cognitivas de la misma manera que lo hace el cerebro humano.
Si bien este es un objetivo ambicioso y aún distante, los avances en áreas como el aprendizaje por refuerzo y la computación cuántica están acercando cada vez más la IA generalizada a la realidad. En el futuro, podríamos ver sistemas de IA que pueden adaptarse y aprender nuevas tareas de manera flexible y eficiente.
Ética y responsabilidad en la IA
A medida que la IA se integra más profundamente en nuestra sociedad, surgen importantes cuestionamientos éticos. Esto implica estudiar cómo la IA puede afectar a la sociedad, la privacidad, la equidad y la toma de decisiones.
Desde el sesgo algorítmico hasta la privacidad de los datos (como la regulación GDPR de la Unión Europea) y el impacto en el empleo, hay una serie de preocupaciones que deben abordarse para garantizar que la IA se utilice de manera responsable.
¿Sabías que el periódico The New York Times demandó a OpenAI y Microsoft por clonar sus artículos? Este es un claro ejemplo de la delgada línea que recorre la IA para ser entrenada. A la fecha de hoy, ¿hasta dónde llega la protección intelectual de todo el contenido “público” que se encuentra a lo largo y ancho de Internet?
En el futuro, se espera que la ética en la IA siga siendo un área de investigación clave, con un enfoque en la creación de marcos regulatorios, la implementación de prácticas de desarrollo transparentes y la promoción del rendición de cuentas en el uso de la IA.
Integración de la IA en la vida cotidiana
Finalmente, el futuro de la IA se caracterizará por su integración cada vez más profunda en nuestra vida cotidiana. Desde asistentes virtuales hasta sistemas de IA integrados en nuestros hogares, automóviles y lugares de trabajo; su adopción seguirá siendo acelerada y necesaria en muchas industrias.
Los datos son la base de esta increíble tecnología, así que es buena idea de que te enteres de todo lo que necesitas saber sobre data mining, el método para encontrar y recopilar toda la información de valor que existe.
Si esta área llama tu atención, entonces es hora de que te enteres de todo lo que debes estudiar para trabajar en inteligencia artificial.
Qué inteligencias artificiales existen en la actualidad
Hace un tiempo, casi todos los medios afirmaban que ChatGPT acabaría con los programadores y programadoras. Ahora podemos ver que no será así. Según el “Developer Skills Report,” la IA ya ha logrado una adopción generalizada entre desarrolladores y desarrolladores: el 76% afirma utiliza ChatGPT para trabajar.
El nicho del desarrollo de inteligencias artificiales se ha vuelto mucho más competido para OpenAI, la empresa detrás del desarrollo de ChatGPT y Sora, ¡han surgido muchísimos competidores en el sector! Cada uno con una propuesta de IA diferente, buscando crear la más potente.
Devin, la primera IA “software engineer”
Devin, desarrollada por Cognition Labs, llegó con la promesa de ser mucho más que ChatGPT. Esta inteligencia artificial está equipada con las herramientas más habituales de un equipo de desarrollo: el intérprete de comandos, el editor de código y el navegador, dentro de un entorno.
No olvidemos que, para escribirle instrucciones precisas a Devin y confiar en sus resultados, las personas deben entender la profesión y el proceso de desarrollo. Así que no, Devin no reemplazará a las ingenieras o ingenieros de software.
Gemini, la IA de Google
Lo que estamos viviendo en la actualidad es una carrera por lograr desarrollar la mejor y más avanzada inteligencia artificial del mercado. ¡Parece que cada semana cambia quién va a la delantera!
Seguramente conociste la IA de Google como “Bard”. Recientemente, este producto fue sometido a un rebranding y ahora lo conocemos como Gemini y quiere hacerle la guerra de frente a ChatGPT. Solo el tiempo dirá si lo logrará.
Sora de OpenAI
Sora es el resultado de increíbles investigaciones sobre IA generativa, que ha logrado marcar un precedente como ningún otro para los modelos de conversión de texto a vídeo. El objetivo de OpenAI es enseñar a la IA a comprender y simular el mundo físico en movimiento, con el objetivo de entrenar modelos que ayuden a las personas a resolver problemas que requieren interacción en el mundo real (o la simulación de la misma).
Llama 2 de Meta
Llama-2 es la versión más reciente del modelo de lenguaje de gran tamaño desarrollado por Meta, que cumple con la característica de ser open source. Esto viene alineado a la visión de la empresa de apoyar el enfoque de innovación abierta de la IA.
Este punto de vista se inclina a pensar que la innovación responsable y abierta nos da a todas las personas una participación en el proceso de desarrollo de la IA, aportando visibilidad, escrutinio y confianza a estas tecnologías.
Gracias al acercamiento que ha tenido Meta sobre el entrenamiento de IA, se ha traído a la mesa la necesidad de introducir a estos modelos con otros idiomas, ya que principalmente se hace con el inglés, pero esto influye en que los modelos de lenguaje no tengan el mismo nivel de rendimiento y calidad en otras lenguas.
Grok de xAI
Como no podía ser de otra forma, Elon Musk, CEO de Tesla y SpaceX, se sumó a la ola de las inteligencias artificiales tras adquirir Twitter (ahora “X”). De Grok se ha revelado poco, más allá de que la división corporativa xAI tiene como misión trabajar en la creación de inteligencia artificial para acelerar los descubrimientos científicos humanos y publicaron el código en GitHub de la fase de pre-entrenamiento.
¿Cómo puedes ser parte del futuro de la IA?
Para ser parte de los perfiles profesionales que serán más buscados en un futuro dominado por la IA, aprende ciencia de datos desde cero. Esta es la cuna de la inteligencia artificial y las disciplinas que le dan vida.
Ten siempre en consideración que el uso de la inteligencia artificial tiene sus ventajas y desventajas, pero que mientras continúes formándote y utilizándola con buena ética profesional, podrás superar los desafíos tecnológicos del mañana.
Este es un campo con cada vez más posibilidades en Europa.
Satya Nadella, CEO, y Brad Smith, vicepresidente de Microsoft han confirmado en X (antes Twitter) la inversión de 2.100 millones de dólares por expandir su infraestructura de IA y nube en España en los próximos dos años. Además, la sede de la AESIA (Agencia Estatal de Supervisión de la Inteligencia Artificial) se encuentra en A Coruña.
Sí, todo lo que se puede lograr con IA es impresionante, pero no debemos olvidar detalles técnicos, que muchas veces son sacados del contexto de noticias más bien alarmantes. Primero, que la inteligencia artificial no tiene pensamiento cognitivo (por ahora), los únicos seres vivientes capaces de generar nuevo conocimiento o de interconectarlo de forma orgánica somos los seres humanos.
Y en un punto más relacionado con la empleabilidad: la inteligencia artificial no entiende el funcionamiento interno de un negocio, es aquí donde un o una data scientist o data analyst tiene la ventaja absoluta por sobre la IA. Entender el modelo de negocio, su nicho y qué acciones pueden desencadenar el declive o el crecimiento su empresa.
Saca el mayor provecho de las ventajas naturales que te ofrece tu condición de ser humano, ¡y adelántate al futuro! Apúntate al Bootcamp de Data Science & IA. Si tienes alguna duda, completa el formulario debajo de este artículo.
