Modelos de IA generativa específicos de cada dominio  

Aunque los modelos GenAI han demostrado una notable versatilidad, su verdadero potencial reside en la especialización. En lugar de confiar en los modelos básicos creados por los grandes actores de la IA, las empresas están considerando la posibilidad de implementar múltiples modelos más pequeños que puedan ser más eficientes para requisitos empresariales específicos. Para 2027, se espera que más del 50% de los modelos de IA Generativa empleados por las empresas estén adaptados a sectores o funciones empresariales específicos, lo que supone un fuerte aumento con respecto al mero 1% actual. Estos modelos de dominio específico se entrenarán con grandes cantidades de datos específicos del sector, lo que les permitirá generar resultados muy pertinentes y precisos adaptados a los retos y requisitos únicos de cada sector.

Por ejemplo, en el sector sanitario, los modelos GenAI de dominio específico podrían entrenarse en literatura médica, datos de pacientes y notas clínicas para ayudar en tareas como el descubrimiento de fármacos, la planificación de tratamientos personalizados y la generación de informes médicos. En el sector financiero, estos modelos podrían entrenarse con datos financieros, tendencias de mercado y marcos normativos para apoyar tareas como el análisis de riesgos, la optimización de carteras de inversión y la redacción automatizada de informes.

Modelos de IA conversacional específicos  

Se espera que la importancia de los modelos de dominio específico en la IA conversacional aumente significativamente, sobre todo en el desarrollo y la utilización de léxicos avanzados. Un léxico bien desarrollado es crucial para que los sistemas de IA capten los matices del lenguaje humano, interpreten con precisión la intención del usuario y ofrezcan respuestas personalizadas. Las empresas líderes en este ámbito están desarrollando sofisticados enfoques de léxico multicapa que combinan el conocimiento del lenguaje universal, la terminología específica del sector y los términos específicos del cliente.

A medida que el mercado de la IA siga creciendo, cabe esperar que cada vez más organizaciones inviertan en tecnologías avanzadas de léxico para mejorar sus modelos de IA específicos del sector. Estas inversiones se centrarán probablemente en crear experiencias conversacionales más intuitivas y conscientes del contexto, mejorando la capacidad de los sistemas de IA para comprender y responder al lenguaje específico del sector y a las intenciones del usuario. Esta tendencia hacia léxicos altamente especializados será un factor clave para impulsar la próxima generación de soluciones de IA conversacional.

Plataformas de simulación de IA  

A medida que los sistemas de IA se vuelven cada vez más complejos, aumenta el riesgo de deuda técnica y de modelos defectuosos. Para mitigar estos riesgos, se espera que las organizaciones de ciencia de datos aprovechen las plataformas de simulación de IA, que ayudarán a reducir la deuda técnica de IA en un 70 % para 2027. Estas plataformas proporcionan un entorno controlado para probar y perfeccionar los modelos de IA antes de desplegarlos en producción.Permiten a las organizaciones simular varios escenarios del mundo real, probar el rendimiento de sus modelos de IA en diferentes condiciones e identificar posibles sesgos o vulnerabilidades.

Al mejorar y perfeccionar sus modelos de forma iterativa en un entorno simulado, las organizaciones pueden asegurarse de que sus soluciones de IA son sólidas, fiables y están listas para su implantación en el mundo real.

IA para la sostenibilidad  

A medida que el mundo se enfrenta a retos medioambientales, la IA se perfila como una poderosa herramienta para impulsar prácticas empresariales sostenibles. Se prevé que la adopción de servicios de IA diseñados específicamente para la sostenibilidad alcance el 20% en 2028, frente a menos del 5% en la actualidad. Estas soluciones de IA pueden ayudar a las organizaciones a minimizar su impacto medioambiental, optimizar la utilización de recursos y desarrollar productos y servicios sostenibles.

Por ejemplo, la IA puede utilizarse para optimizar el consumo de energía en edificios e instalaciones de fabricación, reduciendo las emisiones de carbono y los costes energéticos. En el sector agrícola, la IA puede ayudar en las técnicas agrícolas de precisión, minimizando el uso de agua y pesticidas y maximizando el rendimiento de las cosechas. Además, la IA puede ayudar en el diseño y desarrollo de productos ecológicos mediante la simulación y optimización del uso de materiales, la reducción de residuos y la identificación de alternativas sostenibles.

Previsiones basadas en IA  

Una previsión precisa es crucial para una planificación y una toma de decisiones eficaces en cualquier organización. Para 2028, se prevé que la IA sustituya a los métodos de previsión tradicionales en el 50 % de las organizaciones, lo que conducirá a una planificación autónoma en diversas operaciones empresariales. La capacidad de la IA para analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones y realizar predicciones precisas revolucionará los procesos de previsión.

La previsión basada en IA puede aplicarse a diversos ámbitos, como la previsión de ventas, la planificación de la demanda, la gestión de inventarios y la asignación de recursos. Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático y el análisis avanzado de datos, la IA puede aprender continuamente de los datos históricos, adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado y proporcionar previsiones más precisas y oportunas que los métodos tradicionales.

Estas tecnologías de IA emergentes son sólo la punta del iceberg, y su impacto será de gran alcance, permitiendo a las organizaciones desbloquear nuevos niveles de eficiencia, innovación y sostenibilidad en sus operaciones.