El 2024 recién parte, pero ya se avizoran muchas novedades y desafíos interesantes en el área de la tecnología, donde la inteligencia artificial seguramente nos seguirá sorprendiendo (y asustando a no pocos).
En ese sentido ¿qué podemos de esperar y de qué manera puede avanzar esta carrera? Al respecto, Altair, empresa líder en ciencia computacional e inteligencia artificial (IA), ofrece un vistazo:
1. Simulación autónoma: diseño forjado por la IA
En este panorama, la inteligencia artificial emerge como la fuerza propulsora detrás de una revolución: la era de la auto-simulación. La interacción creciente entre datos/IA y simulación acelera el uso de simulaciones basadas en la física, empoderando incluso a aquellos sin experiencia técnica. Se trata de una transformación donde la máquina se convierte en la diseñadora principal, acelerando el proceso creativo y democratizando el acceso a la simulación.
2. La transparencia imperativa: “IA Explicable” como norma
Con la IA desempeñando un papel central, la exigencia de una “IA Explicable” se vuelve esencial. Los usuarios demandan una comprensión más clara de los procesos de la IA. Altair prevé una respuesta a esta demanda mediante una transparencia que se convierte en un estándar.
Esta necesidad cambiará la forma en que las organizaciones abordan la gobernanza y las regulaciones en torno a la inteligencia artificial, llevando la confianza a nuevos niveles.
3. Blockchain como escudo del linaje de datos: confianza en decisiones cruciales
En el núcleo de las decisiones críticas, la tecnología blockchain surge como el protector del linaje de datos. La procedencia/linaje del modelo se vuelve crucial y blockchain se erige como la piedra angular de la integridad de los registros.
Esta aplicación no solo responde a la creciente preocupación por la manipulación de datos, sino que también proporciona una confianza inquebrantable en el proceso de toma de decisiones, impulsando una nueva era de decisiones seguras y fiables.
4. MLOps en el límite: revolucionando la eficiencia del modelo
La evolución de MLOps (Operaciones de aprendizaje automático) trasciende las operaciones convencionales para abrazar la optimización del modelo en todos sus niveles. Desde el ajuste de hiperparámetros hasta la optimización del rendimiento específico para casos de uso y conjuntos de chips, esta expansión redefine la eficiencia del aprendizaje automático.
Esta evolución no solo permite implementación y escalamiento eficientes, sino también la adaptación ágil a diversos entornos y requisitos, marcando un hito en la flexibilidad y rendimiento del aprendizaje automático.
5. Ingeniería 2024: simulación, gemelos digitales y eficiencia sin fronteras
Este año promete avances audaces en la ingeniería, donde la simulación y los gemelos digitales se alzan como héroes. Los gemelos digitales, reproducciones virtuales exactas de sistemas físicos, revolucionarán industrias como la manufactura, BFSI (Banca , Finanzas, Aseguradoras) y la logística. Proporcionarán un terreno de prueba para el diseño y la optimización, permitiendo a las empresas identificar y resolver problemas antes de la producción física.
En la industria BFSI, los gemelos digitales ayudarán a mejorar la eficiencia operativa, facilitar la gestión de riesgos y aumentar la agilidad al proporcionar una visión integral y en tiempo real de la infraestructura y los flujos de trabajo, impulsando así la innovación y la adaptación rápida a cambios en el entorno financiero. Esta tecnología no sólo acelera la innovación sino que también reduce costos y riesgos, abriendo la puerta a un horizonte donde la eficiencia y la precisión son la norma.
El escenario está preparado para la innovación y la convergencia tecnológica, donde la anticipación y la adaptación son las claves.
