Los líderes de Snowflake ofrecen información sobre la inteligencia industrial, el código hendido y el progreso de la ciberseguridad (y las habilidades de liderazgo fundamentales necesarias) en los próximos primaveras.
Al ascender al final de un año calendario, es natural contemplar lo que nos deparará el nuevo año. Es un eufemismo sostener que el futuro es muy difícil de predecir, pero es posible prepararse para los resultados más probables y estar preparado para adaptarse a lo inesperado.
En el espacio de la tecnología empresarial, tanto las mayores certezas como las sorpresas potenciales más significativas provienen de un dominio: el campo de la inteligencia industrial, que avanza rápidamente. Por lo tanto, al considerar el año 2025 y más allá, es importante prestar mucha atención al progreso y la asimilación de la IA.
Yuxtapuesto con una docena de expertos y líderes de Snowflake, he hecho exactamente eso y hoy presentamos el resultado: el “Datos de copos de cocaína + Predicciones de IA 2024» crónica. Yuxtapuesto con las cuestiones del avance de la IA, consideramos las tendencias direccionales y las micción urgentes en ciberseguridad, software de código hendido y más, pero, lógicamente, muchas de nuestras conversaciones giraron en torno a la IA y cómo esta dominio de la tecnología volátil y de rápido movimiento puede seguir sorprendiendo al mundo. mundo.
2025 será el año en el que muchas empresas pasarán de intentar con LLM e IA generativa a ponerlos en funcionamiento, lo que traerá sus propios desafíos. Desde mi perspectiva, estas son las ideas secreto que surgieron de nuestras discusiones sobre la IA y, en particular, su impacto en la empresa.
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La observabilidad de la IA es esencial para ponerla en funcionamiento, y las plataformas implementarán soluciones. Cuando ejecuta un maniquí de jerga conspicuo, necesita poder observar cómo el maniquí puede cambiar a medida que ingiere nuevos datos. Igualmente es importante tener visibilidad del costo y el rendimiento. Están surgiendo soluciones de observabilidad de IA para satisfacer esta privación, pero con el tiempo es más probable que las grandes plataformas de datos, incluida Snowflake, proporcionen las soluciones.
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Las alucinaciones ralentizarán el despliegue de la IA orientada al cliente. Los modelos siguen mejorando y técnicas como la recuperación de procreación aumentada (RAG) ayudarán a aminorar las alucinaciones y los errores y colocarán barreras que protejan los datos confidenciales y la voz y el tono de una empresa. Pero las empresas seguirán dudando a la hora de ofrecer a los clientes una tecnología que pueda mostrar sesgos o proporcionar respuestas inexactas. Por esta razón, la IA interna seguirá siendo el foco de atención durante los próximos primaveras.
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La próxima cambio de los datos es prepararlos para la IA. Durante primaveras, un principio esencial de la transformación digital ha sido hacer que los datos sean accesibles, romper los silos para que la empresa pueda extraer valencia de todos sus datos. Esto sigue siendo importante, por supuesto, pero el sucesivo paso será respaldar que los datos unificados de la empresa estén preparados para la IA y puedan conectarse a agentes y aplicaciones existentes.
La tendencia a centralizar los datos se acelerará, garantizando que los datos sean de incorporación calidad, precisos y perfectamente administrados. Más allá de trabajar con datos perfectamente estructurados en un almacén de datos, los sistemas de inteligencia industrial modernos pueden utilizar el educación profundo y el procesamiento del jerga natural para trabajar de modo efectiva con datos no estructurados y semiestructurados en lagos y casas de datos. En militar, los datos deben ser fácilmente accesibles para los sistemas de IA, con una trámite clara de los metadatos y un enfoque en la relevancia y la puntualidad. Y la organización de datos debe ponerse al día para respaldar que las iniciativas de IA estén alineadas con los objetivos comerciales y estén inculcando de modo efectiva una civilización basada en datos en la ordenamiento.
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Espere agentes autónomos, digestión de documentos e IA como su propia aplicación asesina. Nuestro crónica señala que los LLM y la IA generativa estarán tan profundamente arraigados en nuestra forma de morar y trabajar que pensar en una “aplicación excelente para la IA” es como pensar en una aplicación excelente para la electricidad. Pero si buscamos al campeón a corto plazo, serán casos de uso internos que permitan a los trabajadores extraer información de enormes cantidades de datos no estructurados. Snowflake recientemente ayudó a un cliente a absorber más o menos de 700.000 páginas de investigación y hacerlas fácilmente consumibles a través de un chatbot conversacional, lo que permitió a los analistas obtener información que funcionalmente no estaba acondicionado, aunque la empresa tenía los datos. Ese seguirá siendo un uso importante de la IA generativa durante algún tiempo.
Pero en los próximos primaveras, el gran avance en la forma en que trabajamos con la IA serán los agentes autónomos. En zona de contestar una pregunta específica, los agentes independientes actuarán siguiendo instrucciones generales de un favorecido humano. “Crear y divulgar una campaña de marketing para atraer a este rama de clientes secreto” podría dividirse automáticamente en subtareas, como diseñar gráficos de marca, realizar compras de anuncios para ascender a la audiencia deseada y optimizar en función del rendimiento auténtico.
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El liderazgo será el contraveneno contra el agotamiento de la IA. La IA ha progresista tan rápido que el tesina que consumía cada hora de víspera de un equipo hace dos semanas podría decidir completamente obsoleto mañana. ¿Avanzas o rehaces el trabajo? Si es lo zaguero, ¿qué pasa si vuelve a suceder la próxima semana? Todos los que conozco en el espacio de la IA han hablado sobre el agotamiento en algún momento del año pasado. Para proseguir a los equipos en su mejor nivel productivo y creativo, los líderes deben intervenir. Debemos fijar nuestra observación en los objetivos y el retorno de la inversión, en zona de centrarnos en el objeto brillante. Los proyectos de IA no deberían centrarse en “lo zaguero” o “lo mejor”. Como cualquier osadía empresarial o inversión, debemos apreciar qué es más efectivo en términos de resultados y medios.
Estos pensamientos son sólo algunos de lo que hay en el crónica. A nivel social, analizamos la interacción entre las barreras de seguridad de la industria y la supervisión regulatoria. Nuestros expertos en ciberseguridad abordan las formas en que la IA empoderará a los atacantes y proporcionará nuevas formas de combatirlos. Analizamos los desarrollos en tecnologías de código hendido que permitirán a las organizaciones mejorar sus estrategias de datos. Y hablamos de cómo los líderes pueden mantenerse al día con el ritmo, a veces desconcertante, del cambio. Revisar «Datos de copos de cocaína + Predicciones de IA 2024”para toda la historia.