En este artículo, discutiremos las 15 últimas tecnologías de inteligencia artificial y cómo están impactando nuestra vida diaria.
La inteligencia artificial (IA) es un área de las ciencias de la computación que se ocupa de crear máquinas inteligentes capaces de realizar tareas que normalmente realizan los humanos, como percepción visual, toma de decisiones, reconocimiento de voz y traducción de idiomas.
Según Gray Scott, un experto en inteligencia artificial, "no hay razón ni forma de que una mente humana pueda seguir el ritmo de una máquina de inteligencia artificial para 2035".
Se prevé que el mercado de la IA aumente en 76.44 millones de dólares de 2020 a 2025, con una CAGR de 21%.AI ya está teniendo un impacto significativo en nuestra vida diaria y está listo para transformar nuestro mundo en los próximos años.
Por ejemplo, los robots habilitados para IA se están utilizando en hospitales para ayudar con tareas como desinfectar habitaciones y entregar suministros médicos, y muchas empresas ya están utilizando chatbots impulsados por IA para brindar atención al cliente.
Pero no se preocupe, los robots de IA aún no pueden lavar su ropa o hacer su cama, ¡todavía! La tecnología de inteligencia artificial aún se encuentra en sus primeras etapas y tiene un largo camino por recorrer antes de que pueda igualar las capacidades de los humanos.
Si bien la IA puede automatizar ciertas tareas y brindar asistencia, aún debe ser monitoreada y supervisada por humanos para garantizar que se use de manera responsable y ética.
Las 15 últimas tecnologías de inteligencia artificial de 2024
Aquí está la lista de las 15 tecnologías de IA más recientes que están transformando nuestras vidas para mejor:
1. Transformador preentrenado generativo 3 (GPT-3)
GPT-3 es un avanzado modelo de procesamiento del lenguaje desarrollado por OpenAI que genera texto similar al humano. Puede realizar una variedad de tareas, como escribir ensayos, redactar correos electrónicos e incluso codificar.
GPT-3 ha sido elogiado por sus capacidades de generación de lenguaje natural y las empresas lo utilizan para automatizar la creación de contenido y la atención al cliente.
GPT-3 se considera una de las herramientas de IA más poderosas jamás creadas, con aplicaciones potenciales que van desde el procesamiento del lenguaje natural y la traducción automática hasta la creación automatizada de contenido.
Se ha anunciado como un gran avance en inteligencia artificial y tiene el potencial de revolucionar la forma en que interactuamos con las computadoras.
Por ejemplo, GPT-3 se utilizó para crear un asistente virtual que puede responder a las preguntas de los clientes en lenguaje natural, lo que reduce el tiempo y los recursos necesarios para la atención al cliente.
2. Visión por computadora
La visión artificial es un subcampo de la IA que permite a las máquinas interpretar y comprender datos visuales del mundo. La visión artificial puede reconocer caras, identificar objetos y analizar emociones.
La visión por computadora ya se usa en industrias como la atención médica, el comercio minorista y la seguridad. MarketsandMarkets espera que el mercado global de visión por computadora crezca de USD 10.9 billones en 2020 a USD Más de 25.2 mil millones para 2025, en un CAGR de 18.0%.
Este crecimiento se puede atribuir a la creciente demanda de visión por computadora en vehículos autónomos, la creciente necesidad de procesos de fabricación automatizados y la creciente demanda de visión por computadora en diagnósticos médicos.
Por ejemplo, en la industria minorista, la visión artificial se utiliza para detectar ladrones, realizar un seguimiento del inventario y analizar el comportamiento de los clientes.
3. Vehículos autónomos
Los vehículos autónomos son coches que pueden conducirse solos sin intervención humana. Usan sensores, GPS e inteligencia artificial para navegar por las carreteras y tomar decisiones.
Los vehículos autónomos están preparados para revolucionar la industria del transporte al reducir los accidentes, mejorar el flujo de tráfico y aumentar la accesibilidad para las personas que no pueden conducir.
Según Allied Market Research, se espera que el mercado global de vehículos autónomos crezca de USD 54.23 billones en 2019 a USD 556.67 billones para 2026, en un CAGR de 39.47%.
La tecnología de vehículos autónomos está siendo desarrollada por los principales fabricantes de automóviles, empresas tecnológicas y nuevas empresas. Empresas como Tesla, Toyota y Apple están invirtiendo fuertemente en investigación y desarrollo de vehículos autónomos.
Además, muchos países alrededor del mundo están tomando medidas para crear marcos legales y regulatorios para la adopción de vehículos autónomos.
Por ejemplo, Singapur ha establecido la Iniciativa de Vehículos Autónomos de Singapur para supervisar el desarrollo de tecnología de vehículos autónomos y garantizar la seguridad del público.
4. Robótica
La robótica es el campo de la IA que se ocupa de la creación de robots que realizan tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen trabajo en línea de montaje, cirugía e incluso extinción de incendios.
La robótica ya se usa en industrias como la manufactura, la atención médica y la agricultura. ResearchAndMarkets espera que el mercado global de robótica crezca de USD 62.75 billones en 2020 a USD 103.94 billones para 2026, en un CAGR de 8.8%.
Este crecimiento está impulsado por la creciente adopción de robots en aplicaciones industriales y no industriales. La creciente necesidad de automatización y el aumento de los costos laborales son otros factores que impulsan el crecimiento del mercado de la robótica.
Por ejemplo, en el sector agrícola, los robots se utilizan para tareas como plantar, desherbar, cosechar y podar, que requieren mucha mano de obra y precisión.
5. Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es un subcampo de la IA que permite a las máquinas comprender e interpretar el lenguaje humano. NLP ya se usa en chatbots, asistentes virtuales e incluso sistemas de reconocimiento de voz.
MarketsandMarkets espera que el mercado global de procesamiento de lenguaje natural crezca de USD 10.2 billones en 2020 a USD 26.4 billones para 2025, a una tasa compuesta anual del 21.5%.
La PNL se está volviendo cada vez más importante a medida que más empresas buscan aprovechar las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar el servicio al cliente, automatizar procesos y obtener información de los datos.
La creciente demanda de soluciones de PNL está impulsando el crecimiento del mercado de PNL.
Por ejemplo, Amazon anunció recientemente el lanzamiento de Amazon Comprehend Medical, un servicio de NLP que facilita a las organizaciones de atención médica la extracción de información relevante de textos médicos no estructurados.
6. Sistemas de recomendación
Los sistemas de recomendación son algoritmos de IA que analizan los datos de los usuarios para sugerir productos, servicios o contenidos que podrían interesar al usuario.
Los sistemas de recomendación ya están siendo utilizados por sitios de comercio electrónico, servicios de transmisión y plataformas de redes sociales.
Según Zion Market Research, se espera que el mercado global de motores de recomendación crezca de USD 3.6 billones en 2020 a USD 11.1 billones para 2026, en un CAGR de 20.9%.
A medida que los sistemas de recomendación continúan mejorando, se vuelven cada vez más importantes para que las empresas sigan siendo competitivas en la era digital.
Al analizar los patrones de compra, las preferencias y los intereses de los clientes, los sistemas de recomendación pueden hacer recomendaciones personalizadas y dirigidas que aumentan las tasas de participación y conversión.
Por ejemplo, el sistema de recomendaciones de Amazon "comprado juntos con frecuencia" está diseñado para sugerir artículos a los clientes en los que podrían estar interesados en función de sus compras anteriores.
7. Análisis predictivo
El análisis predictivo es el uso de algoritmos de IA para analizar datos y hacer predicciones sobre eventos futuros. El análisis predictivo ya se está utilizando en industrias como la atención médica, las finanzas y el marketing.
Aproximadamente 19.5% se proyecta que sea la CAGR para el mercado global de análisis predictivo para 2027, de USD 7.2 billones en el 2020.
Para tomar decisiones más informadas, las empresas recurren cada vez más al análisis predictivo para tomar decisiones más informadas, como pronosticar la demanda, predecir el comportamiento del cliente y optimizar las campañas de marketing.
El análisis predictivo puede ayudar a las empresas mejorar la eficiencia operativa, aumentar los ingresos y reducir los costos.
Además, la creciente disponibilidad de datos y la creciente sofisticación de las tecnologías de IA están impulsando el crecimiento del mercado de análisis predictivo.
El análisis predictivo es como un superpoder que permite a las empresas tomar decisiones más informadas de forma rápida y precisa. Al igual que los superhéroes, cuantos más datos y herramientas haya disponibles, más poderoso se vuelve el análisis predictivo.
8. Reconocimiento de voz
El reconocimiento de voz es el campo de la IA que se ocupa de permitir que las máquinas reconozcan e interpreten el habla humana. El reconocimiento de voz ya se está utilizando en asistentes virtuales, parlantes inteligentes y software de dictado.
Según MarketsandMarkets, se espera que el mercado global de reconocimiento de voz y voz crezca de USD 7.5 billones en 2020 a USD 27.16 billones para 2026, en un CAGR del 23.0%.
La tecnología se está utilizando en una variedad de industrias, que incluyen atención médica, automotriz, de consumo y empresarial. También se está volviendo cada vez más popular en la educación, ya que ayuda a que el aprendizaje sea más interactivo y atractivo.
Por ejemplo, el uso de tecnología de reconocimiento de voz en el aula ha permitido a los estudiantes practicar hablar en un idioma extranjero y recibir comentarios instantáneos sobre su pronunciación.
9. Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un subcampo de la IA que se ocupa de permitir que las máquinas aprendan y mejoren a través de la experiencia, sin ser programadas explícitamente.
El aprendizaje profundo ya se está utilizando en industrias como la atención médica, las finanzas y el transporte.
Según MarketsandMarkets, se espera que el mercado global de aprendizaje profundo crezca de USD 2.9 billones en 2020 a USD 17.2 billones para 2025, en un CAGR del 42.7%.
Este crecimiento se debe en gran medida a la creciente demanda de soluciones habilitadas para IA y la creciente necesidad de análisis de datos en tiempo real.
Además, se espera que la aparición de redes 5G acelere aún más el crecimiento del mercado.
Por ejemplo, las soluciones de atención médica basadas en el aprendizaje profundo se utilizan para diagnosticar enfermedades como cáncer, alzheimer y parkinson, Y a detectar irregularidades en radiografías y resonancias magnéticas.
10. Reconocimiento facial
El reconocimiento facial es una tecnología que permite que las máquinas reconozcan e identifiquen rostros humanos. El reconocimiento facial ya se está utilizando en seguridad, marketing e incluso atención médica.
Según MarketsandMarkets, se espera que el mercado global de reconocimiento facial crezca de USD 3.2 billones en 2020 a USD 8.5 billones para 2025, en un CAGR de 21.3%.
Este crecimiento se atribuye a la creciente demanda de tecnología de reconocimiento facial en varios sectores, así como a su creciente adopción en forma de sistemas de vigilancia y control de acceso biométrico.
Además, el uso cada vez mayor de la tecnología de reconocimiento facial en la aplicación de la ley es un factor clave que impulsa el mercado.
Por ejemplo, la directriz Servicio de Policía Metropolitana del Reino Unido utiliza tecnología de reconocimiento facial para identificar personas buscadas en áreas concurridas para reducir el crimen.
11. Computación de borde
Edge Computing es una tecnología que permite que el procesamiento y el análisis de datos se realicen localmente en el dispositivo, en lugar de en un servidor centralizado.
Edge Computing ya se está utilizando en industrias como la atención médica, la fabricación y el transporte.
Según MarketsandMarkets, se espera que el mercado global de edge computing crezca de USD 3.6 billones en 2020 a USD 15.7 billones para 2025, en un CAGR de 34.1%.
Este crecimiento está impulsado por la necesidad de análisis de datos en tiempo real, una mayor adopción de dispositivos IoT y la necesidad de baja latencia y alto ancho de banda.
Se espera que Edge Computing revolucione la forma en que se procesan y analizan los datos.
Por ejemplo, en el cuidado de la salud, la computación perimetral se puede usar para detectar anomalías en las imágenes médicas, lo que permite a los médicos diagnosticar enfermedades en tiempo real y brindar atención médica más rápida.
12. Aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo es un subcampo de la IA que se ocupa de permitir que las máquinas aprendan de los comentarios y mejoren sus capacidades de toma de decisiones.
El aprendizaje por refuerzo ya se está utilizando en industrias como los juegos, la robótica y las finanzas.
Según MarketsandMarkets, se espera que el mercado global de aprendizaje por refuerzo crezca de USD 303 millones en 2020 a USD 9.9 billones para 2025, en un CAGR de 75.8%.
Este rápido crecimiento se debe a la creciente demanda de automatización y soluciones innovadoras basadas en IA en todas las industrias.
Se espera que el aprendizaje por refuerzo se utilice cada vez más en los próximos años para crear sistemas y procesos más inteligentes y eficientes.
Por ejemplo, Amazon ha estado aprovechando el aprendizaje por refuerzo para tareas como optimizar las operaciones de su cadena de suministro y las decisiones de precios.
13. IA explicable
La IA explicable es una tecnología que permite la interpretación de decisiones y resultados de IA de una manera que los humanos pueden entender fácilmente.
La IA explicable se está volviendo cada vez más importante a medida que la IA se integra en los procesos críticos de toma de decisiones.
Según la MarketsandMarkets, se espera que el mercado global de IA explicable crezca de USD 1.7 billones en 2020 a USD 4.5 billones para 2025, en un CAGR de 21.7%.
Este crecimiento se atribuye en gran medida al creciente enfoque en la transparencia y la confianza en las decisiones impulsadas por la IA, así como a la necesidad de cumplir con diversas regulaciones relacionadas con la IA explicable.
La creciente demanda de aplicaciones habilitadas para IA en los sectores verticales de la industria también está impulsando el crecimiento del mercado de IA explicable.
Por ejemplo, se espera que el mercado de atención médica basado en IA crezca significativamente debido al uso cada vez mayor de IA explicable en el sector médico.
14. Aprendizaje federado
El aprendizaje federado es una técnica que permite el entrenamiento de máquina de aprendizaje modelos en fuentes de datos descentralizadas sin comprometer la privacidad de los datos.
El aprendizaje federado se está volviendo cada vez más importante a medida que los dispositivos IoT y otras fuentes generan más datos.
Según MarketsandMarkets, se espera que el mercado global de aprendizaje federado crezca de USD 117 millones en 2020 a USD 831 millones para 2025, en un CAGR de 47.8%.
Esta tecnología está ganando terreno con las principales empresas tecnológicas como Google, Microsoft y Apple. La creciente demanda de privacidad y seguridad de datos está impulsando el crecimiento del mercado de aprendizaje federado.
Por ejemplo, Google ha desarrollado un sistema de aprendizaje federado basado en IA para mejorar el reconocimiento de voz en dispositivos móviles, que utiliza datos del propio dispositivo para mejorar la precisión y minimizar los datos enviados a la nube.
15. Ética de la IA
La ética de la IA es un campo que se ocupa de las consideraciones éticas que rodean el desarrollo y el uso de la IA.
A medida que la IA se integra en más aspectos de nuestras vidas, se vuelve cada vez más importante garantizar que se utilice de manera ética y responsable.
Un informe de Allied Market Research estima que el mercado mundial de la ética de la IA alcanzará USD 1.3 billones para 2025, en un complejo tasa de crecimiento anual del 52.6%.
La ética de la IA será cada vez más relevante para las empresas y los gobiernos a medida que la tecnología se implemente más ampliamente. Las empresas deben asegurarse de que sus sistemas de IA se construyan y utilicen de manera ética.
Los gobiernos también deberían crear políticas y regulaciones para garantizar el uso ético de la IA. por ejemplo, el Reglamento general de protección de datos de la Unión Europea (GDPR) incluye disposiciones relacionadas con la IA para garantizar la privacidad del usuario.
Quick Links:
- ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
- ¿Qué es GPT-3 y por qué está cambiando el rostro de la inteligencia artificial?
- Ejemplos poderosos de inteligencia artificial en uso hoy
- ¿Dónde se usa la inteligencia artificial hoy en día?
Conclusión: últimas tecnologías de IA 2024
En conclusión, la IA está transformando rápidamente nuestra vida diaria e impactando en varias industrias. Estas 15 tecnologías de IA son solo algunos ejemplos de las innovaciones que están dando forma a nuestro futuro.
Es importante considerar el impacto de estas tecnologías en la sociedad y garantizar que se desarrollen y utilicen de manera ética y responsable.
A medida que la IA continúa evolucionando, sin duda traerá nuevas oportunidades y desafíos, y depende de nosotros asegurarnos de aprovechar su poder para el mejoramiento de la humanidad. ¡Será mejor que nos aseguremos de no crear un apocalipsis robótico!
En general, las tecnologías de IA están revolucionando nuestras vidas y se espera que el mercado global de IA siga creciendo rápidamente en los próximos años.
Es un momento emocionante para la IA y podemos esperar ver muchas más innovaciones y avances en el campo en los próximos años.
Se espera que el mercado global de IA valga casi dos billones de dólares estadounidenses para 2030, de su valor actual de alrededor 100 mil millones de dólares estadounidenses.
A medida que adoptamos estas nuevas tecnologías, es importante recordar que no están exentas de riesgos y desafíos.
Depende de nosotros asegurarnos de que se desarrollen y utilicen de una manera que beneficie a la sociedad en su conjunto y minimice los posibles riesgos e inconvenientes.
Si bien es importante ser consciente de los riesgos y desafíos asociados con las nuevas tecnologías, también debemos recordar que tienen el potencial de traer mucho bien a la sociedad.
Por ejemplo, las nuevas tecnologías pueden ayudarnos a comunicarnos de manera más fácil y eficiente, conectarnos con otras personas en todo el mundo y acceder a información y recursos que pueden mejorar nuestras vidas.
A medida que la IA continúa evolucionando, podemos esperar ver un progreso continuo en campos como la atención médica, el transporte, las finanzas y muchos otros.
El potencial de la IA para transformar nuestro mundo es ilimitado y depende de nosotros asegurarnos de que la usamos de manera responsable y ética para crear un mundo mejor para nosotros y para las generaciones futuras.
Como escribió una vez el famoso físico Stephen Hawking: “El éxito en la creación de IA sería el evento más grande en la historia de la humanidad. Desafortunadamente, también podría ser el último, a menos que aprendamos a evitar los riesgos”.
¡Excelente sinopsis de las innovaciones más recientes en IA! Es interesante observar cómo la IA está transformando varias industrias. Tiene un potencial enorme, pero para mejorar las cosas en el futuro, la ética debe dirigir su crecimiento. Enhorabuena por abordar la variedad de aplicaciones y la necesidad de un uso responsable. ¡Anticipando actualizaciones adicionales sobre el progreso de la IA!