La Inteligencia Artificial (IA) ha centralizado las discusiones sobre tecnología en los últimos meses y la tendencia es que ocupe aún más espacio, especialmente a partir de la IA Híbrida. Para entender la importancia de esta tecnología, es necesario dibujar este escenario. En general, la Inteligencia Artificial es capaz de aprender patrones e información, y generar respuestas, proponiendo las mejores soluciones en diferentes aplicaciones. Entre las vertientes de la IA, la llamada IA Generativa, que permite herramientas de búsqueda como ChatGPT, es ya un mercado estimado en 1 billón de dólares, según los análisis de UBS.
La IA generativa es un tipo de tecnología capaz de generar respuestas -en texto, imagen e incluso sonidos- a peticiones realizadas de forma habitual. Es decir, el usuario puede hacer una pregunta (en lugar de introducir un código), como en un chat con una persona real, y recibir una respuesta. Gracias a esta tecnología, ChatGPT proporciona respuestas textuales en un tono natural que emula la respuesta de una persona. Dos meses después de su lanzamiento, en noviembre de 2022, se convirtió en la app con mayor crecimiento de usuarios de la historia, alcanzando los 100 millones de usuarios activos.
El tema dominó las redes sociales, despertando la curiosidad de usuarios de todo el mundo y llevando rápidamente la IA Generativa a nuestra vida cotidiana. Sin embargo, para difundir realmente las herramientas de IA en diferentes apps, aplicaciones y dispositivos, es necesario centrarse en mejorar algunos aspectos, como los costos, la privacidad y la seguridad, el consumo de energía y la personalización.
La respuesta a este reto está en la IA híbrida. Qualcomm, como uno de los líderes del sector, está invirtiendo para convertirse en un actor clave en la adopción global de la IA Generativa a través de la IA Híbrida. ¿Y qué es? La IA híbrida es una forma de procesamiento distribuido en la que el procesamiento de la IA se divide entre la nube y el dispositivo, eligiendo cuándo sea más apropiado, para mejorar la eficiencia de los recursos y la experiencia del usuario.
La IA híbrida reduce costos al depender menos de la nube, ya que con el tiempo el aumento del uso de la nube exigiría más estructuras de centros de datos. Los dispositivos con esta tecnología también deberían ofrecer un rendimiento más eficiente, con un mejor costo por vatio, especialmente en comparación con la nube, lo que favorece el ahorro de energía. Otro punto es que el procesamiento de IA híbrida garantiza que el dispositivo siga operando los recursos de IA cuando la nube está congestionada o no hay conectividad. La IA en el dispositivo también ayuda a proteger la privacidad de los usuarios, ya que las consultas y la información personal permanecen exclusivamente en el dispositivo.
Un buen ejemplo para ilustrar este concepto fue la presentación de Stable Diffusion, basada en la arquitectura Qualcomm AI Stack, en el MWC (Mobile World Congress), que tuvo lugar en febrero de este año. Un gran modelo de IA generador de texto a imagen, ejecutado en un smartphone Android, generó una imagen de un “Fluffy Armored Warrior Cat”. El resultado fue un renderizado fotorrealista, 4K, ultradetallado y renderizado vray.
Además de todo esto, la IA híbrida debería permitir experiencias más personalizadas. Los asistentes digitales se personalizarán en función del usuario, sin sacrificar la privacidad, basándose en sus preferencias, costumbres y particularidades. Recordando que esto también se aplica a las organizaciones, que pueden utilizar este aspecto para estandarizar sus contenidos.
Creemos que estas capacidades serán clave para mejorar las experiencias en los principales dispositivos: como smartphones, a través de herramientas de búsqueda y asistentes digitales, aumentando la productividad de portátiles y PCs, en conducción autónoma y asistencia digital en vehículos, en dispositivos de realidad extendida y también para la industria del Internet de las Cosas (IoT).
Es decir, la IA estará en todas partes y para que pueda escalar eficientemente, es necesario invertir en tecnologías que resuelvan sus principales desafíos. Mucho más que “embarcarse” en tendencias, es necesario pensar en formas de habilitar la tecnología para que aporte los mejores beneficios al sector y, principalmente, a los usuarios. Y con todo eso en mente, podemos decir: el futuro de la IA es híbrido
