Predicciones para 2023: IA que dobla la realidad, desenrosca el tornillo de oro y el yo

Después de tres años de incertidumbre causada por la pandemia y su resaca posterior al confinamiento, en 2023 las empresas (incluso con una recesión inminente y una incertidumbre abundante) enfrentan los mismos imperativos que antes: liderar, innovar y resolver problemas.

La IA se está convirtiendo en el hilo conductor para lograr estos objetivos. En promedio, el 54% de los proyectos empresariales de IA pasaron del piloto a la producción, según una encuesta reciente de Gartner realizada a casi 700 empresas en Estados Unidos, Reino Unido y Alemania. Un sorprendente 80% de los ejecutivos encuestados dijo que la automatización se puede aplicar a cualquier decisión empresarial y que están pasando de los usos tácticos a los estratégicos de la IA.

¿El mantra para 2023? Haz más con menos. Algunos de los expertos de NVIDIA en IA predicen que las empresas darán prioridad a la ampliación de sus proyectos de IA en medio de despidos y escasez de trabajadores calificados mediante el uso de ofertas de software y hardware integradas basadas en la nube que se pueden comprar y personalizar para cualquier empresa, aplicación o presupuesto.

El desarrollo rentable de la IA también es un tema recurrente entre nuestras predicciones de expertos para 2023. Dado que la ley de Moore choca con las leyes de la física, la instalación de potencia informática local se está volviendo más costosa y menos eficiente desde el punto de vista energético. Y la búsqueda de componentes críticos por parte de Golden Screw está acelerando el cambio a la nube para desarrollar aplicaciones de IA, así como para encontrar soluciones basadas en datos para problemas de la cadena de suministro.

Esto es lo que nuestros expertos tienen que decir sobre el próximo año en IA:

ANIMA ANANDKUMARDirectora de Investigación de ML y Profesora Bren en Caltech

Los gemelos digitales se vuelven físicos: veremos gemelos digitales a gran escala de procesos físicos que son complejos y de múltiples escalas, como modelos meteorológicos y climáticos, fenómenos sísmicos y propiedades de los materiales. Esto acelerará las simulaciones científicas actuales hasta en un millón de veces y permitirá nuevos conocimientos y descubrimientos científicos.

Agentes de IA generalistas: los agentes de IA resolverán tareas abiertas con instrucciones en lenguaje natural y aprendizaje por refuerzo a gran escala, mientras aprovechan los modelos básicos (esos grandes modelos de IA entrenados en una gran cantidad de datos sin etiquetar a escala) para permitir que los agentes puedan analizar cualquier tipo de solicitud y adaptarse a nuevos tipos de preguntas a lo largo del tiempo.

MANUVIR DASVicepresidente de Computación Empresarial

Los avances en el software acaban con los silos de la IA: Las empresas han tenido que elegir durante mucho tiempo entre la computación en la nube y las arquitecturas híbridas para la investigación y el desarrollo de la IA, una práctica que puede sofocar la productividad de los desarrolladores y ralentizar la innovación. En 2023, el software permitirá a las empresas unificar los procesos de IA en todos los tipos de infraestructura y ofrecer una experiencia única y conectada a los profesionales de la IA. Esto permitirá a las empresas equilibrar los costos con los objetivos estratégicos, independientemente del tamaño o la complejidad del proyecto, y brindará acceso a una capacidad prácticamente ilimitada para un desarrollo flexible.

La IA generativa transforma las aplicaciones empresariales: el revuelo sobre la IA generativa se hará realidad en 2023. Esto se debe a que las bases para una verdadera IA generativa finalmente están sentadas, con software que puede transformar grandes modelos de lenguaje y sistemas de recomendación en aplicaciones de producción que van más allá de las imágenes para responder de manera inteligente. preguntas, crear contenido e incluso generar descubrimientos. Esta nueva era creativa impulsará avances masivos en el servicio al cliente personalizado, impulsará nuevos modelos de negocio y allanará el camino para avances en la atención sanitaria.

KIMBERLY POWELLVicepresidenta de Atención Médica

La biología se convierte en ciencia de la información: los avances en modelos de lenguaje grandes y la afortunada capacidad de describir la biología en una secuencia de caracteres están brindando a los investigadores la capacidad de entrenar una nueva clase de modelos de IA para química y biología. Las capacidades de estos nuevos modelos de IA brindan a los equipos de descubrimiento de fármacos la capacidad de generar, representar y predecir las propiedades e interacciones de moléculas y proteínas, todo en silicio. Esto acelerará nuestra capacidad para explorar el espacio esencialmente infinito de terapias potenciales.

La cirugía 4.0 ya está aquí: los simuladores de vuelo sirven para formar pilotos e investigar nuevos controles de aeronaves. Lo mismo ocurre ahora con los cirujanos y los fabricantes de dispositivos de cirugía robótica. Los gemelos digitales que pueden simular en todas las escalas, desde el entorno del quirófano hasta el robot médico y la anatomía del paciente, están abriendo nuevos caminos en ensayos quirúrgicos personalizados y en el diseño de interacciones entre humanos y máquinas impulsadas por IA. Las residencias largas no serán la única manera de formar un cirujano experimentado. Muchos se convertirán en operadores expertos cuando realicen su primera cirugía asistida por robot en un paciente real.

DANNY SHAPIROVicepresidente de Automoción

Entrenamiento de vehículos autónomos en el metaverso: los más de 250 fabricantes de automóviles y camiones, nuevas empresas, proveedores de transporte y movilidad como servicio que desarrollan vehículos autónomos están abordando uno de los desafíos de IA más complejos de nuestro tiempo. Simplemente no es posible encontrar todos los escenarios que deben poder manejar mediante pruebas en la carretera, por lo que gran parte de la industria en 2023 recurrirá al mundo virtual para ayudar.

La recopilación de datos en carretera se complementará con flotas virtuales que generan datos para entrenar y probar nuevas funciones antes de su implementación. La simulación de alta fidelidad hará funcionar vehículos autónomos a través de una gama prácticamente infinita de escenarios y entornos. También veremos el despliegue continuo de gemelos digitales para la producción de vehículos para mejorar la eficiencia de fabricación, agilizar las operaciones y mejorar la ergonomía y la seguridad de los trabajadores.

Pasar a la nube: 2023 traerá más ofertas de software como servicio (SaaS) e infraestructura como servicio a la industria del transporte. Los desarrolladores podrán acceder a un conjunto completo de servicios en la nube para diseñar, implementar y experimentar aplicaciones de metaverso en cualquier lugar. Los equipos diseñarán y colaborarán en flujos de trabajo 3D, como simulación de desarrollo audiovisual, experiencias en vehículos, juegos en la nube e incluso configuradores de automóviles entregados a través de la web o en salas de exposición.

Su conserje en el vehículo: los avances en inteligencia artificial conversacional, procesamiento del lenguaje natural, detección de gestos y animación de avatares se están abriendo camino hacia los vehículos de próxima generación en forma de asistentes digitales. Este conserje de IA puede hacer reservas, acceder a los controles del vehículo y proporcionar alertas utilizando la comprensión del lenguaje natural. Utilizando cámaras interiores, redes neuronales profundas e interacción multimodal, los vehículos podrán garantizar que la atención del conductor esté en la carretera y garantizar que ningún pasajero o mascota se quede atrás cuando se complete el viaje.

REV LEBAREDIANVicepresidente de Omniverse y Tecnología de Simulación

Metaverse Universal Translator: así como HTML es el lenguaje estándar de la web 2D, Universal Scene Description está destinado a convertirse en el lenguaje abierto, extensible y más potente para la web 3D. Como estándar 3D para describir mundos virtuales en el metaverso, USD permitirá a las empresas e incluso a los consumidores moverse entre diferentes mundos 3D utilizando diversas herramientas, visores y navegadores de la manera más fluida y consistente.

Doblar la realidad con gemelos digitales: una nueva clase de gemelos digitales de bienes, servicios y ubicaciones realistas ofrecerá mayores ganancias inesperadas que sus contrapartes del mundo real. Imagínese vender muchos pares de zapatillas virtuales en asociación con una empresa de juegos que simplemente están pasando por pruebas de diseño, mucho antes de enviar el patrón a fabricación. Las empresas también se beneficiarán al ahorrar en residuos, aumentar la eficiencia operativa y aumentar la precisión.

RONNIE VASISHTAVicepresidente senior de telecomunicaciones

Cortar el cable de AR/VR a través de redes 5G: si bien muchas empresas migrarán a la nube para el desarrollo de hardware y software, el diseño de borde y la colaboración también crecerán a medida que las redes 5G se implementen más plenamente en todo el mundo. Los diseñadores de automóviles, por ejemplo, pueden ponerse cascos de realidad aumentada y transmitir el mismo contenido que ven a través de redes inalámbricas a colegas de todo el mundo, acelerando los cambios colaborativos y desarrollando soluciones innovadoras a velocidades récord. 5G también conducirá a implementaciones aceleradas de robots conectados en todas las industrias, utilizados para reabastecer los estantes de las tiendas, limpiar pisos, entregar pizzas y recoger y empacar productos en las fábricas.

RAN en la nube: Los operadores de redes de todo el mundo están implementando una red de acceso de radio virtual 5G definida por software para ahorrar tiempo y dinero mientras buscan retornos más rápidos de sus inversiones multimillonarias. Ahora, están pasando de los aceleradores L1 personalizados a una aceleración de banda base 5G 100% definida por software y de pila completa que incluye ofertas L2, RIC, Beamforming y FH. Este cambio conducirá a un aumento en la utilización de los sistemas RAN al permitir la tenencia múltiple entre cargas de trabajo de RAN e IA.

BOB PETTEVicepresidente de visualización profesional

Una revolución industrial a través de la simulación: todo lo construido en el mundo físico será primero simulado en un mundo virtual que obedece a las leyes de la física. Estos gemelos digitales (incluidos entornos a gran escala como fábricas, ciudades e incluso el planeta entero) y el metaverso industrial se convertirán en componentes críticos de las iniciativas de transformación digital. Los ejemplos ya abundan: Siemens está llevando la automatización industrial a un nuevo nivel. BMW está simulando plantas enteras de fábrica para planificar de manera óptima los procesos de fabricación. Lockheed Martin está simulando el comportamiento de los incendios forestales para anticipar dónde y cuándo desplegar los recursos. DNEG, SONY Pictures, WPP y otros están impulsando la productividad a través de departamentos de arte distribuidos globalmente que permiten a los creadores, artistas y diseñadores iterar escenas virtualmente en tiempo real.

Repensar la arquitectura de TI empresarial: así como muchas empresas se apresuraron a adaptar su cultura y tecnologías para enfrentar los desafíos del trabajo híbrido, el nuevo año traerá una reestructuración de toda la infraestructura de TI de muchas empresas. Las empresas buscarán dispositivos cliente potentes capaces de hacer frente a las demandas cada vez mayores de aplicaciones y conjuntos de datos complejos. Y adoptarán la flexibilidad y se trasladarán a la nube para lograr un escalamiento exponencial. La adopción de plataformas de software informático distribuido permitirá que una fuerza laboral dispersa globalmente colabore y se mantenga productiva en los entornos de trabajo más dispares.

De manera similar, el desarrollo y la capacitación de modelos complejos de IA requerirán una potente infraestructura informática en el centro de datos y el escritorio. Las empresas analizarán pilas de software de IA seleccionadas para diferentes casos de uso industrial para facilitarles la incorporación de la IA a sus flujos de trabajo y ofrecer productos y servicios de mayor calidad a los clientes más rápidamente.

AZITA MARTINVicepresidenta de IA para comercio minorista, grupo de consumo empaquetado y restaurantes de servicio rápido

Abordar la merma: Los minoristas tradicionales luchan constantemente con un problema común: la merma, el lenguaje de la industria para referirse al robo. A medida que más y más personas adopten servicios basados ​​en inteligencia artificial para el pago sin contacto, buscarán software sofisticado que combine visión por computadora con datos analíticos de la tienda para asegurarse de que lo que un comprador marca sea en realidad el artículo que está comprando. La adopción de tecnología de seguimiento automático inteligente ayudará al desarrollo de experiencias de tienda totalmente automatizadas y ayudará a resolver la escasez de mano de obra y la pérdida de ingresos.

IA para optimizar las cadenas de suministro: incluso los minoristas y las empresas de comercio electrónico más sofisticados tuvieron problemas en los últimos dos años para equilibrar la oferta con la demanda. Los consumidores adoptaron las compras desde casa durante la pandemia y luego regresaron en masa a las tiendas físicas después de que se levantaron los cierres. Después de que llegó la inflación, cambiaron sus hábitos de compra una vez más, lo que provocó ataques a los gerentes de la cadena de suministro. La IA permitirá realizar pronósticos más frecuentes y precisos, garantizando que el producto correcto esté en la tienda correcta en el momento correcto. Además, los minoristas adoptarán software de optimización de rutas y tecnología de simulación para brindar una visión más holística de las oportunidades y los obstáculos.

MALCOLM DEMAYOVicepresidente de Servicios Financieros

Mejor gestión de riesgos: las empresas buscarán oportunidades como la computación acelerada para impulsar la eficiencia. Las técnicas de simulación utilizadas para valorar el riesgo en el comercio de derivados son computacionalmente intensivas y normalmente consumen grandes cantidades de espacio, energía y refrigeración del centro de datos. Lo que se ejecuta toda la noche en la computación tradicional se ejecutará durante la pausa del almuerzo o más rápido en la computación acelerada. Un valor de sensibilidades en tiempo real permitirá a las empresas gestionar mejor el riesgo y mejorar el valor que ofrecen a sus inversores.

Cloud-First para servicios financieros: los bancos tienen un nuevo imperativo: ser ágiles rápidamente. Ante la creciente competencia de instituciones financieras no tradicionales, las cambiantes expectativas de los clientes derivadas de sus experiencias en otras industrias y cargadas con una infraestructura heredada, los bancos y otras instituciones adoptarán un enfoque de IA que dé prioridad a la nube. Pero como industria altamente regulada que requiere resiliencia operativa, un término de la industria que significa que sus sistemas pueden absorber y sobrevivir a las crisis (como una pandemia), los bancos buscarán soluciones híbridas, abiertas, portátiles y reforzadas. Como resultado, los bancos están obligados a adquirir acuerdos de soporte cuando estén disponibles.

CHARLIE BOYLEVicepresidente, sistemas DGX

La IA se vuelve rentable con la informática energéticamente eficiente: en 2023, las arquitecturas informáticas heredadas ineficientes basadas en x86 que no pueden admitir el procesamiento paralelo darán paso a soluciones informáticas aceleradas que ofrezcan el rendimiento, la escala y la eficiencia computacionales necesarios para crear modelos de lenguaje. , recomendadores y más.

En medio de vientos económicos en contra, las empresas buscarán soluciones de IA que puedan cumplir sus objetivos, al mismo tiempo que racionalicen los costos de TI y aumenten la eficiencia. Las nuevas plataformas que utilizan software para integrar flujos de trabajo en toda la infraestructura ofrecerán avances en el rendimiento informático, con un costo total de propiedad más bajo, una huella de carbono reducida y un retorno de la inversión más rápido en proyectos transformadores de IA, desplazando arquitecturas más antiguas y derrochadoras.

DAVID REBERDirector de Seguridad

Los científicos de datos son su nuevo activo cibernético: los ciberprofesionales tradicionales ya no pueden defenderse eficazmente contra las amenazas más sofisticadas porque la velocidad y la complejidad de los ataques y la defensa han excedido efectivamente las capacidades humanas. Los científicos de datos y otros analistas humanos utilizarán la IA para observar todos los datos de manera objetiva y descubrir amenazas. Se van a producir infracciones, por lo que las técnicas de ciencia de datos que utilizan inteligencia artificial y humanos ayudarán a encontrar la aguja en el pajar y responder rápidamente.

La ciberseguridad de la IA se personaliza: así como los sistemas de recomendación sirven a todos los consumidores del planeta, los sistemas de ciberseguridad de la IA se adaptarán a todas las empresas. Las soluciones personalizadas se convertirán en la necesidad número uno para los centros de operaciones de seguridad de las empresas a medida que aumenten los ataques basados ​​en identidad. La ciberseguridad es un problema de todos, por lo que veremos más transparencia y intercambio de varios tipos de arquitecturas de ciberseguridad. La democratización de la IA permite que todos contribuyan a la solución. Como resultado, la defensa colectiva del ecosistema avanzará más rápido para contrarrestar las amenazas.

KARI BRISKIVicepresidente de software de IA y HPC

El auge de las aplicaciones LLM: la investigación sobre grandes modelos lingüísticos conducirá a nuevos tipos de aplicaciones prácticas que pueden transformar idiomas, textos e incluso imágenes en conocimientos útiles que pueden ser utilizados en una multitud de organizaciones diversas por todos, desde ejecutivos de empresas hasta artistas plásticos. También veremos un rápido crecimiento en la demanda de la capacidad de personalizar modelos para que la experiencia en LLM se extienda a idiomas y dialectos mucho más allá del inglés, así como a todos los dominios comerciales, desde generar descripciones de catálogos hasta resumir notas médicas.

Los datos sin etiquetar encuentran su propósito: Los grandes modelos lingüísticos y los datos estructurados también se extenderán a una gran cantidad de fotografías, grabaciones de audio, tweets y más para encontrar patrones ocultos y pistas que respalden los avances en la atención médica, los avances científicos, una mejor interacción con los clientes e incluso avances importantes en transporte autónomo. En 2023, agregar todos estos datos no estructurados a la mezcla ayudará a desarrollar redes neuronales que puedan, por ejemplo, generar perfiles sintéticos para imitar los registros médicos de los que han aprendido. Este tipo de aprendizaje automático no supervisado llegará a ser tan importante como el aprendizaje automático supervisado.

El nuevo centro de llamadas: Esté atento al centro de llamadas en 2023, donde la adopción de flujos de trabajo de IA de voz cada vez más fáciles de implementar brindará flexibilidad empresarial en cada paso del proceso de interacción con el cliente, desde la modificación de arquitecturas de modelos hasta el ajuste de modelos en propiedad. datos y personalización de pipelines. A medida que se amplía la accesibilidad de los flujos de trabajo de IA de voz, veremos una mayor adopción empresarial y un aumento gigante en la productividad de los centros de llamadas al acelerar el tiempo de resolución. La IA ayudará a los agentes a extraer la información correcta de una base de conocimiento masiva en el momento adecuado, minimizando los tiempos de espera para los clientes.

KEVIN DEIERLINGVicepresidente senior de redes

Ley de Moore sobre soporte vital: a medida que el diseño de la CPU choca con las leyes de la física y lucha por mantenerse al día con la ley de Moore (la postulación de que aproximadamente cada dos años la cantidad de transistores en los microchips se duplicaría y crearía un procesamiento más rápido y eficiente), las empresas cada vez son más. recurrirá a la computación acelerada. Utilizarán combinaciones personalizadas de CPU, GPU, DPU y más en centros de datos escalables para innovar más rápido y al mismo tiempo estar más orientados a la nube y ser más eficientes energéticamente.

La red como nueva plataforma informática: Así como las computadoras personales combinan software, hardware y almacenamiento en herramientas generadoras de productividad para todos, la nube se está convirtiendo rápidamente en la nueva herramienta informática para la IA y la red es lo que permite la nube. Las empresas utilizarán software de terceros, o traerán el suyo propio, para desarrollar aplicaciones y servicios de inteligencia artificial que se ejecuten tanto localmente como en la nube. Utilizarán operadores de servicios en la nube para comprar la capacidad que necesitan cuando la necesiten, trabajando en CPU, GPU, DPU y conmutadores inteligentes para optimizar la computación, el almacenamiento y la red para sus diferentes cargas de trabajo. Es más, dado que los proveedores de servicios en la nube están adoptando rápidamente la seguridad de confianza cero, la nube ofrecerá computación tan segura como las soluciones locales.

DEEPU TALLAVicepresidente, Computación integrada y perimetral

Los robots obtienen un millón de vidas: se entrenarán más robots en mundos virtuales a medida que la representación fotorrealista y el modelado físico preciso se combinen con la capacidad de simular en paralelo millones de instancias de un robot en GPU en la nube. Las técnicas de IA generativa facilitarán la creación de escenarios de simulación 3D altamente realistas y acelerarán aún más la adopción de simulación y datos sintéticos para desarrollar robots más capaces.

Ampliando el horizonte: la mayoría de los robots operan en entornos restringidos donde la actividad humana es limitada o nula. Los avances en la informática de punta y la inteligencia artificial permitirán a los robots tener una percepción multimodal para una mejor comprensión semántica de su entorno. Esto impulsará una mayor adopción de robots que operen en instalaciones abandonadas y espacios públicos como tiendas minoristas, hospitales y hoteles.

MARC SPIELERDirector Senior, Energía

Red de energía impulsada por IA: a medida que la red se vuelve más compleja debido a la tasa sin precedentes de recursos energéticos distribuidos que se agregan, las empresas de servicios eléctricos necesitarán IA de vanguardia para mejorar la eficiencia operativa, mejorar la seguridad funcional, aumentar la precisión del pronóstico de carga y demanda, y acelerar el tiempo de conexión de energías renovables, como la solar y la eólica. La IA en el borde aumentará la resiliencia de la red y, al mismo tiempo, reducirá el desperdicio y el costo de energía.

Previsión meteorológica extrema más precisa: una combinación de inteligencia artificial y física puede ayudar a predecir mejor la atmósfera mundial utilizando una técnica llamada operador neuronal de Fourier. El sistema FourCastNet puede predecir la trayectoria precisa de un huracán y también puede hacer predicciones meteorológicas por adelantado y proporcionar actualizaciones en tiempo real a medida que cambian las condiciones climáticas. El uso de esta información permitirá a las empresas de energía planificar mejor los gastos en energía renovable, predecir la capacidad de generación y prepararse para eventos climáticos severos.

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