En 2026, más del 80% de las empresas habrán utilizado interfaces de programación de aplicaciones (API) o modelos de inteligencia artificial generativa (GenAI), y/o desplegado aplicaciones habilitadas para GenAI en entornos de producción, frente a menos del 5% en 2023, según Gartner, Inc.
«La IA generativa se ha convertido en una prioridad absoluta para la C-suite y ha desencadenado una enorme innovación en nuevas herramientas más allá de los modelos fundacionales», dijo Arun Chandrasekaran, Distinguido VP Analista de Gartner. «La demanda de IA generativa está aumentando en muchas industrias, como la salud, las ciencias de la vida, los servicios legales, financieros y el sector público.»
El 2023 Gartner Hype Cycle for Generative AI identificó tecnologías clave que están cada vez más integradas en muchas aplicaciones empresariales. En concreto, tres innovaciones que se prevé que tengan un enorme impacto en las organizaciones dentro de diez años son las aplicaciones habilitadas para GenAI, los modelos de cimentación y la gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la IA (AI TRiSM).
Aplicaciones habilitadas para GenAILas aplicaciones habilitadas para GenAI utilizan GenAI para la experiencia del usuario (UX) y el aumento de tareas para acelerar y ayudar a completar los resultados deseados por el usuario. A medida que las aplicaciones se habiliten con GenAI, esto impregnará un amplio espectro de conjuntos de habilidades dentro de la fuerza de trabajo.
«El patrón más común para las capacidades integradas de GenAI hoy en día es text-to-X, que democratiza el acceso de los trabajadores a lo que solían ser tareas especializadas, a través de la ingeniería de instrucciones utilizando el lenguaje natural», dijo Chandrasekaran.»Sin embargo, estas aplicaciones todavía presentan obstáculos como alucinaciones e imprecisiones que pueden limitar el impacto y la adopción generalizados».
Modelos de cimentación
«Los modelos de fundación son un importante paso adelante para la IA debido a su preentrenamiento masivo y amplia aplicabilidad de casos de uso», dijo Chandrasekaran. «Los modelos de fundación avanzarán en la transformación digital dentro de la empresa mejorando la productividad de la fuerza de trabajo, automatizando y mejorando la experiencia del cliente y permitiendo la creación rentable de nuevos productos y servicios.»
Los modelos Foundation se encuentran en el pico de expectativas infladas del Hype Cycle. Gartner predice que para 2027, los modelos de fundamentos apuntalarán el 60% de los casos de uso de procesamiento de lenguaje natural (NLP), lo que representa un gran aumento desde menos del 5% en 2021.
Los modelos de base se encuentran en la cima de las expectativas infladas del Hype Cycle. Gartner predice que, para 2027, los modelos de base sustentarán el 60% de los casos de uso del procesamiento del lenguaje natural (PLN), lo que supone un gran aumento frente a menos del 5% en 2021.
Según Chandrasekaran, «los líderes tecnológicos deberían empezar por modelos con una alta precisión en las tablas de clasificación de rendimiento, que cuenten con un apoyo superior del ecosistema y que dispongan de guardarraíles empresariales adecuados en torno a la seguridad y la privacidad».
Gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la IA (AI TRiSM)
AI TRiSM garantiza la gobernanza, fiabilidad, imparcialidad, solidez, eficacia y protección de datos de los modelos de IA. AI TRiSM incluye soluciones y técnicas para la interpretabilidad y explicabilidad de modelos, la detección de anomalías en datos y contenidos, la protección de datos de IA, las operaciones de modelos y la resistencia a ataques adversos.
«Las organizaciones que no gestionan de forma coherente los riesgos de la IA están exponencialmente inclinadas a experimentar resultados adversos, como fracasos de proyectos e infracciones. Los resultados imprecisos, poco éticos o no intencionados de la IA, los errores de proceso y la interferencia de actores maliciosos pueden dar lugar a fallos de seguridad, pérdidas o responsabilidad financiera y de reputación, y daños sociales», dijo Chandrasekaran.»
AI TRiSM es un marco importante para ofrecer una IA responsable y se espera que alcance la adopción generalizada en un plazo de dos a cinco años. Para 2026, las organizaciones que operacionalicen la transparencia, la confianza y la seguridad de la IA verán cómo sus modelos de IA logran una mejora del 50% en términos de adopción, objetivos empresariales y aceptación de los usuarios.
Fuente: Gartner
