Ahora, los avances en el aprendizaje automático han transformado varios sectores vitales como la tecnología, el transporte, la sanidad, las finanzas, la ciencia/investigación e incluso el militar. Los investigadores que estudian la IA y el ML creen que, para 2053, hay un 50% de posibilidades de que la IA supere a los humanos en todas las tareas en 45 años y de que automatice todos los trabajos humanos en 120 años.
A medida que se acerca el año 2021, es importante analizar las principales tendencias en IA y ML para que tu empresa tenga una ventaja competitiva en un mercado hipercompetitivo. La diversidad de las aplicaciones de la IA y el ML han allanado el camino a la innovación y a nuevas oportunidades para las empresas de todo el mundo. Se espera que los ingresos generados por el hardware, el software y los servicios de IA alcancen los 156.500 millones de dólares en todo el mundo en 2020, según el investigador de mercado IDC, un 12,3% más que en 2019.
La IA superará a los humanos en todas las tareas dentro de 45 años – Estudio de la Universidad de Cornell: ¿Cuándo superará la IA el rendimiento humano? Pruebas de expertos en IA
He aquí algunas tendencias importantes que las empresas pueden aprovechar:
Reimaginar la nube
Con las empresas migrando rápidamente a la nube para mejorar los servicios, mejorar la eficiencia de la gestión de datos , agilizar las operaciones y ofrecer un ROI sustancial, las posibilidades son infinitas. Los principales sectores, como el financiero y el sanitario, se han dado cuenta ahora de la capacidad de la IA para analizar y anticiparse a los problemas, al tiempo que les proporciona apoyo para afrontar los retos que plantea la pandemia del COVID-19, en el año 2020.
El sentido práctico de la IA
Aunque al principio la IA no se centraba en la practicidad, ha evolucionado gradualmente para centrarse más en la resolución de problemas. Con la capacidad de la IA de introducirse sin problemas en cualquier sector, se ha convertido en parte integrante de las aplicaciones «inteligentes para la empresa». La naturaleza discreta de la IA puede procesar enormes cantidades de datos, reconocer el problema, investigar soluciones y proporcionar apoyo durante el crucial proceso de toma de decisiones.
Prepararse para la «Explosión de los Grandes Datos
El aumento del uso de dispositivos IoT que se comunican perfectamente entre sí a gran velocidad, junto con la introducción de nuevas tecnologías como 5G y 6G, multiplicará por diez las capacidades de la IA. Según una encuesta de Deloitte, el 74% de los que adoptan la IA están de acuerdo en que ésta se integrará en todas las aplicaciones empresariales dentro de tres años. La IA permitirá a estas aplicaciones, y a los dispositivos que las incorporan, generar nuevos servicios, nuevas percepciones y tipos de conocimiento más profundos. La IA y el ML son más fiables que nunca
Debido a la pandemia, muchas empresas y negocios adoptaron la IA y el ML para superar los retos que surgieron al operar su fuerza de trabajo a distancia. Las empresas tienen ahora la confianza necesaria para mantener a sus trabajadores en línea, al tiempo que maximizan su potencial y aumentan la eficacia en la resolución de retos sobre la marcha. Previsión mejorada y más precisa
A pesar de la situación pandémica sin precedentes, se recopilaron, organizaron y procesaron enormes cantidades de datos sobre la propagación del virus a escala mundial. Las herramientas de IA han sido fundamentales para procesar los modelos de datos altamente sofisticados, al tiempo que han permitido a los funcionarios sanitarios predecir, planificar y ejecutar sus estrategias para luchar contra la pandemia.
Modos de fallo y tasa de fallo
Aunque todo esto empezó con la inyección de latencia, como en los artículos de Yan Cui, la latencia está lejos de ser el único fallo posible que podemos tener en nuestras aplicaciones sin servidor. En fallo-lambda, fallo-azurefunctions y fallo-cloudfunctions hay ahora cinco modos de fallo diferentes entre los que elegir:
Identificar los puntos débiles
Inyecta latencia a la función ejecutada, controlada mediante un intervalo mínimo y máximo de milisegundos. Esto puede utilizarse, por ejemplo, para simular la latencia del servicio o para probar y ayudar a establecer tus valores de tiempo de espera.
Excepción
Lanza una excepción en la función. Te ayuda a probar cómo tu aplicación y tu código gestionan las excepciones.
Código de estado
Tu función devolverá un código de estado a elegir, por ejemplo 502 o 404 en lugar del normal 200. Esto te da la posibilidad de probar qué ocurre cuando hay errores.
Espacio en disco
Llenará tu disco temporal de archivos para crear un fallo. Si utilizas un disco para almacenar archivos temporales, puedes probar cómo se comporta tu aplicación si ese disco se llena o no puedes almacenar en él.
Lista negra (cortesía de Jason Barto)
Bloquea las conexiones a los hosts especificados. Utilízalo para simular que los servicios o terceros no están disponibles.
Todos estos modos de fallo pueden utilizarse junto con un índice de fallo que tú establezcas. Por defecto, se inyecta un fallo en cada invocación, pero en realidad, es probable que, por ejemplo, un tercero no esté disponible en el 50% de las llamadas realizadas a ese host o que se lance una excepción en una cuarta parte de las invocaciones. Fijar la tasa te permitirá conseguirlo.