Tendencias de aprendizaje automático más relevantes de 2023
Con el 20% de los ejecutivos de nivel C informando que están utilizando el aprendizaje automático como una parte central de su negocio, no sorprende que el valor del mercado global de aprendizaje automático probablemente alcance los $ 117 mil millones para fines de 2027.
Hemos explorado la web para reunir las siete tendencias de aprendizaje automático más comentadas. Estas son nuestras predicciones sobre cuál será la forma más popular de desarrollar tecnología en el futuro previsible y lo que necesita saber ahora.
Contenido
1. Crecimiento tecnológico sostenible
La tecnología sostenible y respetuosa con el medio ambiente se refiere a los servicios producidos o prestados con conciencia de los costos éticos y ambientales asociados con su creación, uso y eliminación. Las organizaciones seguirán buscando formas de cambiar las prácticas para crear productos sostenibles que reduzcan la huella de carbono de una empresa al minimizar los riesgos ambientales y ecológicos.
2. Mayor inteligencia artificial y aprendizaje automático
Los beneficios de AI y ML son cada vez más comunes y las organizaciones buscan talento con las habilidades para implementar estas tecnologías. Según este estudio reciente, las organizaciones esperan que su inversión en talento relacionado con la IA aumente entre un 50 y un 100 % en los próximos tres años.
3. minúsculo ml
Según la firma global de asesoría del mercado tecnológico, ABI Research, se espera que un total de 2500 millones de dispositivos se envíen con un conjunto de chips Tiny Machine Learning (TinyML) en 2030. A lo largo del día, usa Tiny ML más de lo que cree. Tareas como desplazarse por su teléfono, tomar una selfie, revisar su correo electrónico, todas usan modelos de aprendizaje automático.
Este método se está desarrollando rápidamente para modelos de IA y ML que utilizan maquinaria limitada por hardware llamada microcontroladores para realizar tareas automatizadas. Los algoritmos están diseñados para reconocer comandos simples de nuestras voces o gestos.
4. Aprendizaje automático automatizado (AutoML)
Automatice el proceso manual tradicional, como el etiquetado de datos. Cualquiera puede tener acceso a AutoML y también tiene el beneficio adicional de reducir el error humano. Casi todas las etapas están automatizadas en este proceso. Esto es excelente porque ya no dedicamos demasiado tiempo a analizar y modelar datos. El aprendizaje semisupervisado y autosupervisado ayudará con la necesidad de etiquetar datos sin seguir gastando dinero en anotadores humanos, ya que se minimizarán los datos etiquetados manualmente.
5. Gestión de riesgos y seguridad de IA
Líderes que esperan cambiar para comprender mejor los tipos de riesgos que están asumiendo y sus causas subyacentes. Si algo sale mal durante el proceso, desde los datos, la tecnología y la seguridad, la primera línea debe comprender si es el juicio humano o errores de secuencias de comandos los que pueden comprometer la privacidad, el compromiso y la seguridad.
6. Automatización Robótica de Procesos (RPA)
RPA permite que un sistema automatice cualquier proceso que pueda ser repetitivo, lo que permite al usuario dedicar su tiempo a trabajar en otros proyectos que requieren habilidades de pensamiento humano más críticas. Pero la cosa tiene que estar predefinida antes de que el bot RPA pueda procesarla. La desviación mínima hará que un bot RPA falle. El aprendizaje automático puesto en el RPA puede ayudar, lo que brinda más fluidez para realizar cambios aceptables en el proceso.
7. Hiperautomatización
Otra tendencia emergente es la hiperautomatización, que es una forma de mejorar el servicio al cliente y acelerar varios procesos que ahorra tiempo. Tecnologías avanzadas que ayudan a potenciar la hiperautomatización, incluido el aprendizaje automático, la inteligencia artificial (IA), la automatización de procesos cognitivos y más. Gartner ha identificado la hiperautomatización como una de las 10 principales tendencias tecnológicas estratégicas.
La infraestructura y los procesos heredados pueden ralentizar una organización y afectar su capacidad para ser competitiva. La automatización simple basada en tareas no ofrece los resultados multifuncionales que impulsarán la toma de decisiones y los resultados comerciales. Además de mejorar la experiencia de servicio al cliente, la hiperautomatización también puede ayudar a realizar otras tareas importantes a un ritmo más rápido, como la integración y organización del sistema, así como a mejorar la productividad de los trabajadores.
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