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LAS NUEVAS TENDENCIAS EN CIENCIA DE DATOS Y MACHINE LEARNING

Las principales tendencias que definirán el futuro de la ciencia de datos y el aprendizaje automático han sido desveladas por Gartner. En una era concentrada en la inteligencia artificial generativa, estas tendencias resaltan el cambio desde los modelos predictivos tradicionales hacia una perspectiva más democratizada y dinámica en el mundo de los datos.

La ciencia de datos y el aprendizaje automático están en constante evolución, y Gartner ha identificado las tendencias que encaminaran su futuro cercano.


Sobre los ecosistemas de datos en la nube, Gartner prevé que para 2024, el 50% de las nuevas implantaciones en la nube se basarán en ecosistemas de datos completos. Se espera que las empresas opten por soluciones nativas en la nube en lugar de soluciones integradas manualmente. La firma aconseja que las organizaciones evalúen estos ecosistemas en función de su capacidad para enfrentar desafíos de datos distribuidos y para integrarse con diversas fuentes de datos.


Por otro lado, en lo que se refiere al Edge AI, con un crecimiento pronosticado, el procesamiento de datos en el punto de origen será una norma para 2025. Gartner espera que más del 55% de todos los análisis de datos mediante redes neuronales profundas se realicen en el punto de captura, un aumento significativo del 10% observado en 2021. Esta tendencia permitirá a las empresas obtener insights en tiempo real, cumplir con regulaciones de privacidad y mejorar la implementación de IA en general.


En cuanto a lo que se refiere a IA responsable, con la concentración de modelos de IA pre entrenados entre pocos proveedores, la responsabilidad en IA se convertirá en una preocupación social para 2025. Gartner insta a las empresas a ser cautelosas al aplicar soluciones y modelos, asegurando que se manejen adecuadamente los riesgos y cumplimientos asociados.


La IA centrada en datos refleja un cambio del enfoque tradicional centrado en el código a uno centrado en los datos. Herramientas como la gestión de datos específica de IA y las tecnologías de etiquetado buscan resolver desafíos de accesibilidad, volumen, privacidad y seguridad. En particular, Gartner destaca el crecimiento en el uso de IA generativa para crear datos sintéticos. Se espera que para 2024, el 60% de los datos para IA sean sintéticos, en contraste con el 1% en 2021.


Finalmente, Gartner resalta que la inversión en IA sigue en aumento, y se espera que nuevas empresas basadas en esta tecnología emerjan rápidamente. Para finales de 2026, se prevé que se habrán invertido más de 10.000 millones de dólares en estas empresas emergentes. Curiosamente, la popularidad y el impacto de Chat GPT han motivado a un 45% de los ejecutivos a incrementar sus inversiones en IA, con un 70% explorando activamente la IA generativa.


Estas tendencias no sólo marcan el rumbo para los profesionales de la ciencia de datos, sino que también proporcionan una hoja de ruta para las organizaciones que buscan innovar y mantenerse a la vanguardia en un mundo cada vez más digitalizado.



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