Mientras crece la demanda de habilidades profesionales relacionadas con la IA, el año pasado la inversión privada en este campo cayó, según el Informe del índice de Inteligencia Artificial de 2023 de la Universidad de Stanford.
Está claro que la Inteligencia Artificial (IA) es un tren a máxima velocidad que nadie puede parar y que todavía no estamos seguros de poder conducir con responsabilidad. Las aplicaciones de esta tecnología, que se proyecta que contribuirá con 15,7 billones de dólares a la economía mundial en 2030, en ámbitos tan diversos como la industria, la educación y la salud siguen creciendo, generando reducciones de costos y aumentos de los ingresos.
Mientras en la Argentina el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación, lanzó un nuevo Programa de Apoyo a las Exportaciones de la Economía del Conocimiento de 35 millones de dólares para el desarrollo de tecnologías basadas en IA, el sector sigue creciendo en el mundo impactando en el mercado del trabajo, el estudio y, aunque no lo crean, el medio ambiente.
A continuación, presentamos diez puntos esenciales que el Informe del índice de Inteligencia Artificial de 2023 de la Universidad de Stanford publicado la semana pasada desarrolla en sus 386 páginas y pueden dar una idea de lo que nos depara esta industria gigantesca para los próximos años.
10 tendencias en IA (Inteligencia Artificial) según Stanford
La inversión privada en IA fue cayendo año tras año.
Si bien aumentó significativamente durante la última década y en 2022 la inversión privada en IA fue de 91.900 millones de dólares, 18 veces más que en 2013, el número del año pasado muestra una disminución del 26,7% en relación a 2021.
La adopción de IA genera reducciones de costos y aumentos de ingresos.
Entre las reducciones, elinforme detalla que logra un 52% en la Gestión de la cadena de suministro un 45% en Operaciones de servicios y un 43% en Estrategia y finanzas. En relación al aumento de ingresos, menciona: un 70% en Marketing y ventas, un 70% en Desarrollo de producto y un 65% en Estrategia y finanzas.
Crece la demanda de habilidades profesionales relacionadas con la IA
La cantidad de ofertas de trabajo relacionadas con la IA se incrementó del 1,7% en 2021 a 1,9% en 2022 y los entendidos en el tema proyectan que estará muy por encima del 2% en 2023. Los empleadores en los Estados Unidos cada vez buscan más trabajadores con habilidades relacionadas con esta especialidad.
Más robots
2021 vio un repunte en el número total de robots instalados en todo el mundo. En 2021 se incorporaron 517.000 robots industriales, lo que representa un incremento del 31,3% con respecto a 2020.
Sistemas de Machine Learning (aprendizaje automático)
Los modelos más empleados dentro de estos sistemas fueron los de lenguaje. En 2022 se lanzaron 23 considerados significativos para la industria. Este supera por seis veces el número de lanzamientos del siguiente sistema más común, el multimodal.
Inteligencia Artificial en Educación
La mayoría de los cursos relacionados con IA se ofrecen como parte de un plan de estudios de informática. En 2021, el número total de nuevos graduados de licenciatura en Ciencias de la Computación en Norteamérica fue de 33.059, cuatro veces más que en 2012.
Cada vez más mujeres se gradúan de la carrera Ciencias de la Computación
El porcentaje de mujeres entre las graduadas en este campo aumentó al 22,3%, una tendencia sostenida durante la última década. Aun así, el documento advierte sobre la falta de diversidad entre los investigadores y los profesionales norteamericanos en la industria y en el mundo académico de IA.
Software de IA de código abierto
El número total de proyectos GitHub —una plataforma para crear proyectos abiertos de herramientas y aplicaciones— relacionados con IA viene aumentando constantemente: pasó de 1.536 en 2011 a 347.934 en 2022. El año pasado una gran proporción de los proyectos de IA de GitHub fueron aportados por desarrolladores de software en la India (24,2%) seguidos por la Unión Europea y el Reino Unido (17,3%) y Estados Unidos (14,0%).
Muchas más publicaciones de IA a nivel mundial
El número total de publicaciones de IA se duplicó con creces durante la última década, de 200.000 en 2010 a casi 500.000 en 2021. Hace dos años el 60% de todos los documentos de IA publicados eran artículos de revistas, el 17% eran documentos de conferencias y 10% eran libros, capítulos de libros, tesis y tipos de documentos desconocidos.
Alto costo ambiental de los modelos de entrenamiento
Los modelos grandes con muchos parámetros emiten gran cantidad de emisiones de carbono. El mayor emisor de carbono fue GPT-3. Para entrenar a BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model conocido como BLOOM, un modelo de lenguaje grande, se necesitaron 433 MWh de potencia, lo que sería suficiente para alimentar un hogar estadounidense promedio durante 41 años.
