Nuestro segundo informe de la serie «Tendencias tecnológicas para 2030: A Siemens Foresight» explora los avances en la IA generativa y sus implicaciones en la industria. Las tendencias clave, como la IA de las agencias y los modelos fundamentales, darán forma a las aplicaciones industriales en los próximos años.
La IA ha aportado un enorme valor a las industrias en las últimas décadas. Las innovaciones en el aprendizaje automático y las redes neuronales permitieron soluciones como el mantenimiento predictivo o el diseño generativo. Sin embargo, con el reciente avance de la IA generativa, han surgido nuevas oportunidades que, más allá de todo el bombo y el entusiasmo, están ofreciendo un verdadero valor a las industrias. Desde los copilotos industriales para abordar la mano de obra cualificada y acelerar la colaboración entre humanos y máquinas impulsada por la IA, hasta los grandes modelos lingüísticos (LLM) como «traductores» entre las API de las aplicaciones industriales, el potencial de la IA generativa en el espacio industrial no hace más que crecer.
Modelos de bases industriales
Los modelos de base industrial están preentrenados en datos específicos del sector, lo que permite un despliegue más rápido y preciso de las soluciones de IA.
IA agencial
La IA de agencia se refiere al uso de sistemas de IA que poseen un cierto nivel de autonomía y capacidad de toma de decisiones en el contexto industrial.
LLM multimodales
Los modelos lingüísticos grandes (LLM) multimodales combinan la comprensión lingüística con la percepción visual, el procesamiento de datos de texto, imágenes y vídeos y datos específicos del sector, como series temporales.
Modelos Edge
La ventaja industrial implica el despliegue de algoritmos de IA y potencia de procesamiento en el borde de las redes industriales, más cerca de la fuente de datos.
Hardware especializado
El hardware especializado, como los dispositivos periféricos compatibles con unidades de procesamiento gráfico (GPU) o unidades de procesamiento lingüístico (LPUs), proporciona una potencia de cálculo de alto rendimiento en el extremo, lo que permite procesar en tiempo real los algoritmos de IA.
Para garantizar la preparación para los avances y los desafíos de la IA industrial en 2030, es esencial que las partes interesadas adopten un enfoque estratégico integral.
