El Próximo Salto en la IA: Tendencia #9 en las SDG's 2024 Data, Analytics & AI Trends

AI/ML in Cloud Environments 

Un componente crítico de esta evolución es la integración de IA/ML en entornos cloud. Esta combinación aprovecha la potencia del cloud computing, permitiendo el entrenamiento y despliegue de amplios modelos de IA. Esta fusión no solo aporta un nuevo nivel de accesibilidad a las tecnologías de IA, sino que también las hace más asequibles, marcando el amanecer de una nueva era en la IA y el cloud computing .

The Rise of LLMs 

Además, los grandes modelos lingüísticos (LLM) se están convirtiendo en la espina dorsal de las casas de los cloud lake houses. Su integración en plataformas de data & analytics está redefiniendo el alcance del procesamiento y la comprensión del lenguaje natural. Esto permite extraer información valiosa de grandes data lakes, algo que antes era inalcanzable. Los avances en el aprendizaje automático de máquinas democratizan aún más la IA, haciéndola accesible a las organizaciones sin necesidad de profundos conocimientos técnicos.

Caso práctico: Grandes modelos lingüísticos para mejorar el proceso de selección de pacientes en ensayos clínicos

Emparejar a los pacientes con los ensayos clínicos es esencial para evaluar los tratamientos, pero el proceso sigue siendo ineficaz. La rápida proliferación de estudios ha hecho que encontrar el ensayo adecuado para cada paciente sea complejo y lleve mucho tiempo. Este panorama está a punto de transformarse gracias a la inteligencia artificial.

Los grandes modelos lingüísticos tienen la capacidad de procesar el lenguaje natural para descodificar la variada terminología de los registros electrónicos y los criterios de los ensayos. Al extraer y alinear el significado de estos sistemas inconexos, la IA puede automatizar el emparejamiento paciente-ensayo con mayor precisión. Los pacientes obtienen un acceso más rápido a los ensayos óptimos, mientras que los investigadores se benefician de un reclutamiento acelerado y muestras más representativas.

La automatización que permiten los grandes modelos lingüísticos también permite que la correspondencia se amplíe con el creciente universo de ensayos. A medida que aumente la adopción de la IA, los pacientes de todo el mundo recibirán un acceso más personalizado y oportuno a las intervenciones que se están investigando para cambiar sus vidas. La agilización del cotejo se traduce en respuestas más rápidas a preguntas médicas apremiantes y en una entrega más rápida de nuevas terapias a los pacientes que más las necesitan.

Semantic Augmentation en plataformas de data y analytics

Otro avance significativo en el ámbito de la inteligencia artificial es el aumento semántico en las Plataformas de Data y Analytics (DAPs). Esta innovación permite a las organizaciones mejorar la comprensión y la interpretación de los datos mediante IA consciente del contexto, añadiendo una nueva capa de inteligencia a los datos y aumentando su relevancia y valor para los responsables de la toma de decisiones.

Sistemas generativos multiagente: Una nueva frontera en la cooperación en IA

Por último, la aparición de los Sistemas Generativos Multiagente (MAGS) marca un hito en la cooperación en IA. Estos sistemas permiten a múltiples agentes de IA colaborar en la generación de soluciones complejas, allanando el camino a nuevos métodos de resolución de problemas y a la innovación. Los MAGS son escalables y pueden adaptarse a diversos ámbitos. Pueden encargarse de tareas que van desde simples problemas de diseño a complejas simulaciones, como la modelización de cambios ambientales o la dinámica de los mercados.

Mirando hacia el futuro

Los sistemas de IA están llamados a ser decisivos para impulsar la eficiencia, fomentar la innovación y mejorar la toma de decisiones informadas en diversos sectores. Su impacto los está convirtiendo en una fuerza transformadora dentro del ecosistema de data y analytics.

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