El editor de Downcodes ofrece una interpretación del "Informe sobre el estado de la inteligencia artificial" de 2024 publicado por Appen. El informe muestra que la IA generativa está creciendo rápidamente, pero las empresas enfrentan serios desafíos en la gestión de datos. La encuesta muestra que la calidad de los datos ha disminuido y el retorno de la inversión de los proyectos de IA también ha disminuido, lo que destaca la importancia de los datos de alta calidad en las aplicaciones de IA. El informe también enfatiza la importancia de los modelos de aprendizaje automático de "colaboración hombre-máquina" para mejorar el rendimiento del modelo de IA y garantizar su ética y relevancia. Echemos un vistazo más de cerca a las conclusiones clave del informe.
Recientemente, el Informe sobre el estado de la inteligencia artificial 2024 de Appen ha atraído una atención generalizada. El informe, basado en una encuesta a más de 500 tomadores de decisiones de TI en Estados Unidos, muestra que la IA generativa ha crecido un 17% durante el año pasado. Sin embargo, con esta tendencia creciente, las empresas se enfrentan a desafíos considerables en la gestión de datos.
Si Chen, jefe de estrategia de Appen, mencionó en una entrevista que a medida que la aplicación de modelos de IA penetra gradualmente en campos más complejos y profesionales, los requisitos de datos también aumentan. Los datos por sí solos no son suficientes. Las empresas necesitan datos que no sólo sean precisos y diversos, sino que también tengan etiquetas claras y se ajusten a escenarios específicos de uso de la IA.
El alcance de las aplicaciones de IA generativa se está ampliando y empresas, desde operaciones de TI hasta I+D, aprovechan la tecnología para mejorar la eficiencia. Sin embargo, a pesar del auge en este campo, el retorno de la inversión de los proyectos de IA está disminuyendo.
Desde 2021, la proporción de proyectos de IA implementados con éxito ha disminuido un 8,1%, mientras que el número de proyectos que pueden generar retornos significativos también se ha reducido un 9,4%. Esto se debe principalmente a que los proyectos de IA actuales se están volviendo cada vez más complejos y muchas empresas están comenzando a probar aplicaciones de IA generativa más desafiantes, que requieren soporte de datos de mayor calidad.
Además, el informe señala que los problemas de calidad de los datos se han vuelto cada vez más graves. Desde 2021, la precisión de los datos ha disminuido casi un 9%. Hoy en día, el 86% de las empresas necesitan actualizar los modelos cada trimestre, lo que impone mayores exigencias en cuanto a precisión y diversidad de los datos. Para resolver estos problemas, muchas empresas están recurriendo a proveedores de datos externos en busca de ayuda.
Al mismo tiempo, la preparación de datos se ha convertido en el mayor obstáculo al que se enfrentan los proyectos de IA empresarial. A medida que aumenta la complejidad de los modelos generativos de IA, las empresas necesitan estrategias a más largo plazo para garantizar la calidad y coherencia de los datos. Además, la intervención humana se ha vuelto cada vez más importante en este proceso. La encuesta muestra que el 80% de los encuestados cree que el aprendizaje automático de la "colaboración hombre-máquina" es crucial. Este modelo no sólo ayuda a mejorar el rendimiento de los modelos de IA, sino que también garantiza su ética y relevancia.
Destacar:
La IA generativa alcanzará un crecimiento del 17% en 2024, pero las empresas enfrentan muchas dificultades en la gestión de datos.
? El porcentaje de implementaciones exitosas de proyectos de IA está disminuyendo, al igual que el retorno de la inversión.
Los problemas de calidad de los datos son cada vez más graves y las empresas necesitan urgentemente datos de mayor calidad para satisfacer las necesidades de los complejos modelos de IA.
Considerándolo todo, el informe de Appen proporciona una referencia valiosa para las estrategias de datos de las empresas en la era de la IA generativa. Mientras se busca la aplicación de la tecnología de IA, es fundamental prestar atención a la calidad de los datos y a las estrategias efectivas de gestión de datos para garantizar el éxito de los proyectos de IA y obtener el retorno de la inversión ideal. El editor de Downcodes seguirá prestando atención a las tendencias en el campo de la IA y le brindará informes más interesantes.