La IA Generativa empieza a madurar después de la locura inicial

Ahora que parece que se ha pasado un poco la locura de la inteligencia artificial y llega agosto, creo que es un buen momento para echar la vista atrás y ver cómo han cambiado las cosas en estos 18 meses de locura.

Una buena manera de mantener la cordura es leer a aquellos que están monitorizando las tendencias. En mayo de 2023 hice un análisis de la evolución de la inteligencia artificial en base al análisis de Gartner, en el que trataba de poner un poco de calma.

Recientemente he encontrado el análisis de Gartner actualizado. Así que vamos a ver qué ha pasado en estos meses.

La AI Generativa ya ha pasado la fase de expectativas infladas

Que la IA generativa haya pasado el punto álgido de locura, es una buena noticia, porque nos indica que empezamos a asimilar lo que puede significar. Como veis en el gráfico ya está en la bajando la ola del hype que hemos vivido.

Si lo vemos en formato de tabla, queda algo más claro.

Gartner predice que para 2027, más del 50% de los modelos de GenAI utilizados por las empresas serán específicos de una industria o función empresarial, comparado con aproximadamente el 1% en 2023. Esto se debe a la creciente demanda de modelos específicos de dominio que son más eficientes y menos intensivos en recursos.

Agentes de IA Guiados

Esto se refiere a los agentes de IA Guiados. Son como los agentes de IA Generativa de los que os hablaba hace un par de meses, pero estandarizados y pensados para una función concreta. Es decir que ya están predefinidos para una función concreta y no los puedes modificar. Es como si en lugar de construirte una herramienta de email marketing, usas Mailchimp (salvando las evidentes diferencias).

Los Agentes de IA Guiados ayudan a automatizar tareas, mejorar la eficiencia y proporcionar soporte al cliente personalizado. Estos agentes son capaces de aprender y adaptarse a las necesidades específicas de una empresa, ofreciendo soluciones a medida y facilitando la toma de decisiones informadas.

Gartner predice que para 2025, el 37% de las pymes habrán implementado algún tipo de agente de IA guiado para optimizar la atención al cliente.

Salesforce, Hubspot, Drift o IBM, ya ofrecen soluciones de IA generativa guiada.

Uso de Datos Sintéticos para IA

¿Qué son los datos sintéticos?

Los datos sintéticos son información generada de forma artificial para sustituir los datos históricos reales con el fin de entrenar modelos de Inteligencia Artificial. Se recurre a este tipo de datos porque los datos reales son insuficientes (o de mala calidad) e imposibilitan su uso para la consecución de fines.

Recientemente me han enseñado una herramienta basada en datos sintéticos (estoy en un grupo de usuarios avanzados de IA Generativa con personas de todo el mundo, y es increíble las cosas que se están haciendo), que te permite realizar estudios de mercado realizando las preguntas a usuarios sintéticos. Por lo que el tiempo, el coste, etc. se reducen al máximo. Se trata de Syntheticusers.com.

Según Gartner para 2026, el 75% de las empresas utilizarán IA generativa para crear datos sintéticos, frente a menos del 5% en 2023.

Y me pregunto, ¿qué pasará cuándo apliquemos esto a la analítica digital y el big data?

Optimización Energética de la IA

Tanto uso de la IA genera un gasto en energía impresionante. Por eso, para 2028, el 30% de las implementaciones de GenAI serán optimizadas utilizando métodos computacionales que conservan energía, impulsadas por iniciativas de sostenibilidad.