Las 10 tendencias de la inteligencia artificial que protagonizarán 2022

La IA responsable, las iniciativas basadas en el procesamiento del lenguaje o el aprendizaje por refuerzo ganarán peso durante este año.

Alberto Payo

Periodista

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Inteligencia Artificial
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Como al inicio de cada año muchos expertos tecnológicos hacen sus pronósticos referentes a qué se llevará o serán tendencia durante el ejercicio. Y este 2022 no es una excepción.

¿Qué cosas nos ofrecerá la inteligencia artifical en los próximos 12 meses? ¿Qué maravillas nos traerá? ¿Tenemos razones para preocuparnos por su evolución?

En un artículo publicado en Forbes, Rob Toews, columnista en el medio, además de socio en la firma de capital riesgo Radical Ventures, hace sus vaticinios respecto a la IA para los meses venideros. Estas son las diez cosas que esta tecnología nos brindará este año:

La IA del lenguaje tendrá una importancia capital

La capacidad de automatizar el lenguaje con precisión abre oportunidades prácticamente ilimitadas para la creación de valor.

El campo del procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) se ha visto alterado y potenciado en los últimos años por una nueva tecnología fundamental conocida como transformadores, presentada por primera vez por los investigadores de Google en un artículo de 2017. Esta tecnología por fín está lo suficientemente madura para producirse y comercializarse a escala. 

El experto vislumbra una explosión en la innovación de startups en PNL a medida que más labores y actividades basadas en el lenguaje se automaticen.

Data Bricks, DataRobot y Scale AI saldrán a bolsa

Estas tres empresas tienen tasas de crecimiento de ingresos muy altas y han conseguido cerrar grandes rondas en 2021 de firmas de inversión pre-IPO. Cada una proporciona herramientas e infraestructura para ayudar a otras empresas a desarrollar IA y su importancia será vital. 

Habrá startups de IA climática que se convertirán en unicornios

Varias startups de inteligencia artificial climática han irrumpido recientemente en escena con grandes rondas de financiación (a pesar de la tracción comercial limitada hasta la fecha). El próximo año, algunos de estos jugadores aprovecharán el creciente fervor por la tecnología climática hasta alcanzar valoraciones que superar los mil millones de dólares. 

Se crearán poderosas herramientas de IA para vídeo

El vídeo domina Internet. Según Cisco, más del 80% de todos los datos de la Red en 2022 serán vídeos. Pero hasta la fecha se ha prestado relativamente poca atención a la creación de productos y capacidades basados ​​en el aprendizaje profundo específicamente para el mundo del vídeo. Esto representa una gran oportunidad de mercado. Este año veremos nuevas herramientas de búsqueda, edición y generación de vídeo basadas en IA. 

Habrá un modelo de PNL con billones de parámetros

El campo del procesamiento del lenguaje natural (PLN) en la actualidad se define por el desarrollo de modelos cada vez más grandes basados ​​en transformadores. Esta carrera armamentista continuará en 2022. Existe una gran posibilidad de que el modelo más grande de 2022 provenga de OpenAI y se llame GPT-4.

La colaboración e inversión entre China y EE.UU parará

Las tensiones geopolíticas entre estos dos grandes gigantes continuará y se recrudecerá. EE.UU vetatá las tecnologías y a los players de China y viceversa, como ya está sucediendo. A medida que avance 2022, será casi imposible para los actores estadounidenses y chinos (empresarios, inversores, corporaciones, líderes empresariales, investigadores académicos) trabajar juntos de manera significativa en iniciativas de IA.

Existirán nuevas iniciativas de datos sintéticos

Gartner espera que para 2024 los datos sintéticos representen el 60% de todos los datos usados en el desarrollo de la IA. Estos ofrecen ventajas evidentes para recopilar y etiquetar conjuntos de datos en el mundo real.

Este año múltiples plataformas en la nube importantes lanzarán nuevos esfuerzos de datos sintéticos a medida que reconocen la importancia de esta tecnología para la pila de inteligencia artificial del mañana y buscan atraer a más constructores a sus ecosistemas.

Toronto será el tercer hub mundial de IA

Aunque muchos lo desconocen, Toronto es uno de los centros de IA más importantes del mundo, con grandes talentos y organizaciones como el Vector Institute. 

Según un informe de CBRE, el área metropolitana de Toronto-Waterloo es el segundo mercado más grande para el talento tecnológico en toda América del Norte y el de mayor crecimiento. Le faltaba que su ecosistema se consolidara y eso ya está pasando, con startups de IA con sede en la ciudad que están cerrando cuantiosas rondas de financiación.

Este año la urbe canadiense se consolidará como el centro de inteligencia artificial más importante del mundo fuera de Silicon Valley y China. 

La IA responsable cobrará fuerza

Ha surgido un movimiento creciente para abogar por el uso responsable de la IA, liderado por investigadores como Timnit Gebru, Joy Buolamwini y Cathy O'Neill. Este impulso por una IA más responsable abarca un amplio conjunto de problemas que incluyen los sesgos, la procedencia de los datos, la explicabilidad del modelo y la auditabilidad del modelo.

Por ahora el tema era muy abstracto para que los profesionales integrarán prácticas de IA responsable en sus flujos de trabajo diario, pero esto está empezando a cambiar. Poco a poco habrá leyes y las propias empresas también tratarán de autorregularse para contar con una inteligencia artificial ética. 

El aprendizaje por refuerzo ganará en influencia

El enfoque dominante de la IA hoy en día es el aprendizaje supervisado, que implica recopilar una gran cantidad de datos, etiquetarlos e introducirlos en un modelo de IA para que la IA aprenda patrones útiles sobre el mundo. 

Pero hay otro paradigma en la IA, que ha existido durante décadas pero cuyo vasto potencial no se ha aprovechado: el aprendizaje por refuerzo. Aquí la IA no se entrena con datos históricos del mundo real; no se le da la “clave de respuestas” ni se le dice a qué prestar atención, como en el aprendizaje supervisado. En cambio, se le permite explorar abiertamente su entorno, aprendiendo sobre el mundo a medida que avanza, guiado solo por un objetivo particular que busca optimizar.

El aprendizaje por refuerzo puede ofrecer un camino hacia una forma más sofisticada y flexible de inteligencia artificial.