Cómo la IA está fomentando el nacimiento de nuevas tecnologías | IA en los negocios #80

La inteligencia artificial está cambiando el mundo de maneras asombrosas y este es sólo el comienzo de su evolución. Explore cómo las nuevas tecnologías, los grandes modelos de lenguaje y el aprendizaje automático impulsan las innovaciones, desde herramientas de programación hasta sistemas avanzados para probar y diagnosticar problemas técnicos. Continúe leyendo para obtener más información.

¿Cómo puede contribuir la inteligencia artificial a la creación de nuevas tecnologías?

La inteligencia artificial no es sólo una nueva tecnología fascinante, sino también una poderosa herramienta para crear soluciones tecnológicas innovadoras. ¿Cómo puede la IA contribuir a esto?

1. Generando nuevas ideas y conceptos. La IA ayuda a inventar tecnologías y prototipos de dispositivos completamente nuevos. La inteligencia artificial puede combinar hechos y conceptos de una manera poco convencional, encontrando soluciones que pueden eludir la mente humana.
2. Probar y mejorar prototipos. Gracias a las simulaciones por ordenador, es posible probar de forma rápida y económica la funcionalidad de un prototipo, sin perder tiempo ni dinero en la construcción de modelos físicos. La IA también permite modelar varios escenarios de uso y optimizar el proyecto para objetivos específicos.
3. Apoyando el proceso de producción. Los sistemas inteligentes pueden analizar datos de producción en tiempo real, detectar anomalías y sugerir modificaciones a los procesos, garantizando una mayor eficiencia, menores tasas de fallas y un mejor control de calidad.
4. Mejorar la gestión de la tecnología. La IA facilita el seguimiento de los sistemas tecnológicos, diagnosticando y resolviendo problemas sin intervención humana. Esto ahorra tiempo y recursos, y la nueva tecnología funciona de manera más eficiente.

Fuente: DALL·E 3, sugerencia: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Programación de IA: GitHub Copilot

Uno de los ejemplos más interesantes del uso de IA para ayudar a los programadores es GitHub Copilot (https://github.com/features/copilot). Es una herramienta basada en modelos de lenguaje avanzados que “codifica de forma colaborativa” con humanos.

Sin embargo, ¿cómo funciona GitHub Copilot? Copilot analiza el código escrito por el programador y lo utiliza como referencia. Esto le permite sugerir lo que se debe encontrar en las siguientes líneas del programa. Es capaz de:

• sugiriendo expresiones e incluso funciones completas,
• generar código para algoritmos basados ​​únicamente en la descripción,
• crear documentación basada en el código mismo,
• explicando el código,
• proponer correcciones,
• participar en discusiones complejas con el programador,
• y mucho más, todo en docenas de lenguajes de programación populares.

Fuente: Github (https://github.com/features/copilot)

Todo lo que un desarrollador tiene que hacer es comenzar a escribir un fragmento de código y GitHub Copilot sugerirá una propuesta completa, basada en el análisis de millones de repositorios públicos y una comprensión profunda de la semántica de los lenguajes de programación.

Los principales beneficios para los programadores incluyen:

• acelerar el trabajo hasta en un 55%,
• Mayor productividad y satisfacción gracias a soluciones efectivas que surgen rápidamente.
• menos frustración al crear código repetitivo,
• resolución de problemas más rápida.

Nuevas tecnologías en la nube: innovaciones de Microsoft

Microsoft ha desarrollado aplicaciones innovadoras de modelos de lenguaje natural para abordar un desafío común para muchas empresas que utilizan la nube: cuestiones relacionadas con la gestión de una infraestructura tan compleja y la respuesta rápida a las fallas.

¿Cómo se logró esto? Los especialistas de Microsoft utilizaron las capacidades de los modelos de lenguaje para analizar descripciones y registros de incidentes. En base a esto, los modelos pueden sugerir las causas más probables de los problemas y las soluciones óptimas.

Es importante destacar que cuantos más datos se introduzcan en la inteligencia artificial, más precisa será a la hora de detectar y clasificar nuevas fallas, lo que resulta en tiempos de respuesta más rápidos y menores pérdidas debido a las interrupciones en la nube.

El uso de IA en la gestión automática de incidentes en la nube presenta una oportunidad para:

• diagnóstico más rápido de las causas de las fallas: la IA analiza los datos más rápido que un humano,
• Reparaciones automatizadas: las soluciones generadas por inteligencia artificial eliminan la necesidad de intervención humana.
• Menos tiempo de inactividad y mejor continuidad operativa: una respuesta más rápida reduce las pérdidas para las empresas que utilizan nuevas tecnologías en la nube.

Este es solo el comienzo del uso de la IA en nuevas tecnologías de computación en la nube. Quizás pronto la mayoría de los procesos administrativos y de soporte técnico puedan automatizarse.

Siemens: software de prueba con IA

Los especialistas de Siemens han utilizado capacidades de aprendizaje automático para automatizar un aspecto del desarrollo de software que requiere mucho tiempo: las pruebas.

Desarrollaron un sistema de nuevas tecnologías que, basándose en datos de pruebas anteriores y versiones de código, puede predecir los resultados de nuevas pruebas con un 78% de precisión.

¿Qué aporta esto en la práctica? El aspecto más importante es una retroalimentación más rápida para los desarrolladores. Los desarrolladores reciben sugerencias preliminares sobre los resultados de las pruebas casi instantáneamente, sin esperar a que se completen las pruebas, lo que en proyectos grandes puede llevar horas o días.

Esto permite una identificación y eliminación de errores más rápida, sin perder tiempo cambiando de contexto y recordando detalles de código escrito previamente.

El segundo aspecto significativo es la optimización del orden de las pruebas. Las predicciones sobre sus resultados permiten determinar la secuencia óptima para ejecutar pruebas individuales y encontrar errores potenciales lo más rápido posible.

Esto ahorra recursos computacionales necesarios para realizar un conjunto completo de pruebas. En los estudios, se observó incluso una reducción del 10% en el tiempo total de prueba.

Resumen: nuevas tecnologías de IA

La inteligencia artificial impulsa el progreso tecnológico de muchas maneras. Principalmente:

• genera nuevas ideas y conceptos de dispositivos combinando hechos de formas no convencionales,
• facilita la creación de prototipos rápida y rentable, además de acelerar el proceso de prueba de la solución,
• optimiza los procesos de diseño y producción,
• automatiza el seguimiento y mantenimiento de los sistemas,
• acelera el trabajo de los programadores,
• ayuda a diagnosticar problemas técnicos y
• automatiza las pruebas de software.

Quizás pronto la mayoría de los inventos innovadores surjan con el apoyo de la inteligencia artificial. Por lo tanto, vale la pena mantenerse al tanto de estos fascinantes cambios y aprender continuamente a aprovechar las nuevas tecnologías en su trabajo.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que capacita a los departamentos de TI. Su principal objetivo es mejorar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar eficazmente mientras codifican.

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