Noticias IBL | Santa Clara, California
La tecnología de inteligencia artificial (IA) en las empresas se ha convertido en la corriente principal. Esta es una de las principales conclusiones del AI & Big Data Expo North America conferencia, que comenzó ayer y continuará hoy.
Este evento presencial y virtual, realizado en el Centro de Convenciones de Santa Clara, atrajo a miles de asistentes, más de 5000, según la organización del evento. Ingenieros y líderes empresariales exploraron las últimas innovaciones y exploraron el impacto de la IA en todos los sectores de la industria.
La adopción de IA ha superado el 60% del panorama corporativo. La tasa de adopción promedio en todas las geografías fue del 56 % en 2021, hasta un 6 % a partir de 2020, según los datos mostrados por Daniel Wu, Head of AI & Machine Learning Commercial Banking y JP Morgan Chase. El ejecutivo bancario, que participó en una charla de apertura, estuvo de acuerdo en que los datos todavía están bastante aislados. Destacó que el principal desafío en este sentido son los datos heredados con una calidad inconsistente, y la falta de modelos de datos adecuados aumentó con el hecho de que los sistemas híbridos en la nube y en las instalaciones terminan duplicándolos.
Henry Ehrenberg, cofundador de Snorkel AI [en la primera imagen a continuación], reveló que el 85 % de los datos no están estructurados, no están etiquetados y no están listos para el uso de IA.
Actualmente, el gobierno de datos es lo más importante para todos los líderes empresariales. Otras tendencias son, según Mohan Reddy, cofundador y director de tecnología de SkyHive y director asociado del Laboratorio de percepción humana de la Universidad de Stanford:
- Análisis unificado
- Redes neuronales gráficas y aplicaciones empresariales
- El surgimiento de las plataformas de IA sin código
- Modelos multilingües. Los transformadores como una gran parte de Enterprise NLP
- Estrategias de IA federadas en grandes empresas
- Nuevos modelos de negocio
Mohan Reddy [en la segunda imagen a continuación] explicó cómo MLOps y AIOps están ganando terreno. También hizo hincapié en cómo las organizaciones buscan generar confianza en la IA mediante el establecimiento de protocolos para el abastecimiento, el manejo y el uso de datos para desarrollar soluciones éticas de IA y prevenir el sesgo algorítmico en los resultados.
