Nuestro segundo informe de la serie «Tendencias tecnológicas 2030: una serie de previsiones de Siemens» explora los avances en la IA generativa y sus implicaciones en la industria. Las tendencias clave, como la IA de agencia 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, surgieron nuevas oportunidades que, más allá de todo el bombo y el entusiasmo, están aportando un valor real a las industrias. Desde los copilotos industriales para abordar la mano de obra calificada y acelerar la colaboración entre humanos y máquinas impulsada por la inteligencia artificial, hasta los modelos lingüísticos grandes (LLM) como «traductores» entre las API de las aplicaciones industriales, el potencial de la IA generativa en el espacio industrial no hace más que expandirse.
Modelos de cimentaciones industriales
Los modelos de base industrial se entrenan previamente con datos específicos de la industria, lo que permite un despliegue más rápido y preciso de las soluciones de IA.
IA de agencia
La IA agencial 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 extensos (LLM) multimodales combinan la comprensión del idioma con la percepción visual, procesando datos de texto, imágenes y vídeos y datos específicos de la industria, como series temporales.
Modelos Edge
La ventaja industrial implica el despliegue de algoritmos de inteligencia artificial 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 de gráficos (GPU) o unidades de procesamiento de lenguaje (LPUs), proporciona una potencia informática de alto rendimiento en el borde, lo que permite el procesamiento en tiempo real de los algoritmos de IA.
Para garantizar la preparación para los avances y desafíos de la IA industrial en 2030, es esencial que las partes interesadas adopten un enfoque estratégico integral.
