IA Generativa, Predictiva, Robótica…
Los sistemas de IA que entienden y generan texto, conocidos como modelos de lenguaje, son lo nuevo en la empresa. Una encuesta reciente encontró que el 60 % de los líderes tecnológicos dijeron que sus presupuestos para tecnologías de lenguaje de IA aumentaron al menos un 10 % en 2020, mientras que el 33 % informó un aumento del 30 %.
Si se despliega en la luna, el robot podría saltar fácilmente medio kilómetro en gravedad reducida.
Los autobuses sin conductor pueden vencer a los automóviles sin conductor al convertirse en un medio de transporte común. Tendría sentido. Los autobuses funcionan en rutas fijas, siempre se detienen en los mismos lugares, no necesitan ir demasiado rápido y, dado que son más grandes y pesados, podrían sentirse como un lugar más seguro para que los pasajeros se acostumbren a la falta de un conductor humano.
A medida que la IA y la robótica continúan avanzando, existe la preocupación de que las máquinas pronto puedan reemplazar a los humanos en una amplia gama de ocupaciones. Ahora hay una nueva forma de saber qué tan probable es que los robots o la IA se hagan cargo de su trabajo , y a qué trabajo cambiar si está en riesgo.
Las herramientas de análisis predictivo pueden ayudar a simplificar los flujos de trabajo para los proveedores, pero estas herramientas deben evitar ciertas trampas para tener éxito.
Vuelve Transform 2022 en persona el 19 de julio y virtualmente del 20 al 28 de julio. Ya sea que esté genuinamente interesado en obtener información y resolver problemas usando datos, o simplemente atraído por lo que LinkedIn ha llamado “la carrera más prometedora” y Glassdoor como el “mejor trabajo en Estados Unidos”, es probable que esté familiarizado con la ciencia de datos. Pero, ¿qué pasa con la ciencia de datos gráficos?
En enero de 2021, el consorcio OpenAI, fundado por Elon Musk y respaldado financieramente por Microsoft, presentó su proyecto más ambicioso hasta la fecha, el sistema de aprendizaje automático DALL-E .
Si hemos aprendido algo en los últimos años, es lo importante que es no dar por sentado el contacto físico. Desafortunadamente, el contacto físico con los humanos es algo que los robots encuentran especialmente difícil y ocasionalmente peligroso, por lo que (todavía) no podemos usarlos de manera segura como un representante para el contacto físico matizado con otra persona.
La jugadora campeona de bridge Sharon Osberg escribió una vez : “Jugar al bridge es como administrar un negocio. Se trata de la caza, la persecución, el matiz, el engaño, la recompensa, el peligro, la cooperación y, en un buen día, la victoria”.
En 2022, mientras continúan factores adversos como la pandemia y la crisis de la cadena de suministro, podríamos ver el surgimiento de una variedad de nuevos casos de uso e innovación de IA mientras la tecnología progresa para lidiar con desafíos tales como obtener la confianza del consumidor en la inteligencia artificial y aplicar tecnologías avanzadas para abordar los problemas asociados con el cambio climático.