El futuro del aprendizaje multimodal y el impacto de la inteligencia artificial en los negocios

La inteligencia artificial (IA) no solo ayuda a que las empresas funcionen de manera más eficiente, sino que también genera ideas críticas que las empresas utilizan para mejorar. La IA se ha proliferado en las empresas, convirtiéndose en un componente crucial para el éxito de las mismas. Este éxito impulsa el crecimiento continuo de la IA, con un incremento previsto de 1.800 millones de dispositivos de IA en los próximos cinco años, según revela un informe de ABI Research.

En su publicación de blog "Aprendizaje multimodal y el futuro de la inteligencia artificial", ABI Research destaca el impacto y el futuro de la IA en los negocios. Actualmente, los dispositivos de IA trabajan de manera independiente, con un alto flujo de datos en cada dispositivo. A medida que la IA continúa desarrollándose, estos dispositivos serán capaces de trabajar de manera poderosa y conjunta, revelando así todo el potencial de la IA, según se menciona en el post del blog.

La acción de consolidar datos independientes de varios dispositivos de IA en un solo modelo se denomina aprendizaje multimodal. Los sistemas multimodales son capaces de procesar múltiples conjuntos de datos, utilizando métodos basados en el aprendizaje para generar ideas más inteligentes, según el blog. En lugar de tener que analizar por separado los datos de diferentes dispositivos y sacar conclusiones, un sistema multimodal lo hace automáticamente.

El blog identifica los dos principales beneficios del aprendizaje multimodal:

• La observación de los mismos datos por múltiples sensores puede generar predicciones más sólidas, ya que la detección de cambios podría ser posible solo cuando ambas modalidades estén presentes.
• La fusión de múltiples sensores puede facilitar la captura de información complementaria o de tendencias que individualmente no se podrían capturar.

Con el fin de romper los silos de la IA, las organizaciones están abiertas a adoptar el aprendizaje multimodal. El coste de desarrollar sistemas multimodales no es abrumador, ya que el mercado de sensores de hardware y software de percepción es muy competitivo, según se menciona en el post del blog.

Algunas de las plataformas multimodales más conocidas incluyen IBM Watson y Microsoft Azure, pero la mayoría de las organizaciones solo se han enfocado en la expansión de sistemas unimodales. Existe una brecha entre la oferta y la demanda, según se menciona en el blog, lo que brinda una gran oportunidad a las empresas desarrolladoras de plataformas para ingresar al campo. El aprendizaje multimodal también presenta oportunidades para los proveedores de chips, cuyas habilidades serán beneficiosas en la periferia.

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Casos de uso multimodales

Los casos de uso de aplicaciones multimodales abarcan diversas industrias, según se menciona en el post. En la industria automotriz, se están introduciendo sistemas multimodales en sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADA), interfaces hombre-máquina (HMI) en vehículos y sistemas de monitorización de conductores (DMS, por sus siglas en inglés).

Los proveedores de robótica están integrando sistemas multimodales en HMI de robótica y automatización de movimiento, según se menciona en el post. Las empresas de dispositivos de consumo están viendo aplicaciones de sistemas multimodales en seguridad y autenticación de pagos, motores de recomendación y personalización, y asistentes personales.

Las empresas médicas y los hospitales se encuentran en las primeras etapas de la adopción de técnicas de aprendizaje multimodal, pero existen aplicaciones prometedoras en el campo de la imagen médica. Las industrias de medios y entretenimiento también están comenzando a adoptar el aprendizaje multimodal con la estructuración de contenidos, sistemas de recomendación de contenidos, publicidad personalizada y marketing de cumplimiento automatizado, según se menciona en el post.

Hasta que más empresas adopten públicamente esta forma de operar, los sistemas de aprendizaje multimodal seguirán siendo desconocidos para la mayoría de las personas. Sin embargo, el futuro de la IA se dirige hacia la dirección multimodal.

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