29/08/2023
🔎 En la entrada de hoy, vamos a analizar las últimas tendencias en que aparecen en el último "Hype Cycle" de Gartner 🔍
📈 El Hype Cycle es un gráfico publicado anualmente por esta afamada consultora americana, que muestra las expectativas y la madurez de diversas tecnologías (IA en este caso pero hay de otras). Atraviesa varias fases que nos dan "pistas" sobre la madurez o expectativas de cada .
🧭 ¿Por qué es importante leerlo? Porque te da una visión clara de qué tecnologías están listas para ser adoptadas y cuáles aún necesitan tiempo para madurar. No querrás invertir o implementar en algo que aún está en "con expectativas infladas o que brinden escasa rentabilidad", ¿verdad?
🎯 Centrándonos en el gráfico de este 2023, entre las tecnologías que se muestran en los "disparadores de innovación", donde aparecen las tecnologías que poseen unas expectativas que están en su punto más alto, impulsadas por el entusiasmo y la publicidad, podemos destacar la AGI (Inteligencia Artificial General); Ingeniería de IA o Data Centric AI, entre otras.
💡 En el apartado del "pico de expectativas infladas", que es donde la tecnología en cuestión suele ser sometida a un escrutinio más riguroso, destaca la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) con ChatGPT como gran exponente; así como el prompt engineering o Smarts Robots.
😿 En el "abismo de la desilusión", las expectativas inicialmente altas se encuentran con la realidad de las limitaciones técnicas, problemas de implementación y tal vez un retorno de inversión (ROI) más bajo de lo esperado. En esta zona se encuentran actualmente la EdgeAI, los vehículos autónomos o la IA destinada a la enseñanza.
🚀 Dentro de la "Pendiente de la Iluminación", la tecnología o aplicación en cuestión comienza a ser más ampliamente entendida y utilizada. Aquí encontramos desde las aplicaciones inteligentes, la visión por computadora o los servicios en la nube con IA.
💰 Para concluir, el gráfico muestra la "Meseta de la Productividad". Es el lugar donde las tecnologías se convierten en estándares de la industria o en prácticas recomendadas.
🧠 Entender cada fase del ciclo es esencial para cualquier persona involucrada en la adopción, inversión o desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial. Este modelo proporciona una hoja de ruta que ayuda a discernir entre el entusiasmo inicial y las expectativas infladas, y la viabilidad real y el valor a largo plazo de una tecnología. 🧠
Evaluar dónde se encuentra una tecnología en su ciclo de vida, puede mejorar nuestra toma de decisiones y minimizar riesgos. Y tú, ¿Qué opinas?
