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3 tendencias que marcan el futuro de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial se ha convertido en una de las piezas claves de innovación corporativa y transformación digital. Las compañías deben ponerse al día, aplicar la IA de la manera más eficiente posible y tener muy claro cómo pueden sacarle provecho. No hay duda, de que es la clave para el futuro. Sin embargo, la inteligencia artificial es algo vivo, como la tecnología, por lo que está siempre protagonizando ajustes y cambios.
¿Hacia dónde va la IA? Desde EUDE Digital hemos tomado como referencia el último análisis de la cuestión que plantea Gartner, y deja claro que la innovación en inteligencia artificial está sucediendo a un «ritmo rápido» y que hay que seguir ese paso acelerado. También indica las grandes tendencias que marcarán la agenda y la ejecución que hacen de las cosas las empresas:

Tendencias en Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial responsable 
Aunque en un primer momento la IA se vio como una suerte de promesa de cómo hacer todo mejor y más rápido, pronto empezaron las voces críticas. Había caído en sesgos y no era más ecuánime que las propias personas: dado que tenía que alimentarse de información, había adoptado los mismos sesgos que la información usada.

 

Por ello, no sorprende que una de las tendencias que detecta Gartner para el futuro sea responsable. En 2023 esperan que se exija a todos los trabajadores de desarrollo y entrenamiento de IA que tengan conocimientos en IA responsable. La inteligencia artificial responsable es aquella que mejora en confianza, transparencia y justicia.

 

La operacionalización de las plataformas 

Dado que la inteligencia artificial se ha convertido en un elemento crítico para la transformación de los negocios, también ha aumentado, explican desde la firma de análisis, la necesidad de operacionalización de las plataformas IA. No puede estar en fase de concepto, tiene que entrar en producción y debe solucionar ya problemas corporativos. O lo que es lo mismo, ha llegado la hora de abandonar los proyectos piloto y trabajar en serio.

 

El uso eficiente de recursos 

Las exigencias de la IA son muchas y el entorno que generan muy complejo. Por ello, para seguir innovando, las empresas deben ser eficientes en cómo emplean los recursos que tienen.

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