Tendencias Emergentes en Tecnología y Sostenibilidad para 2024
Tendencias Emergentes en Tecnología y Sostenibilidad para 2024
En el umbral de 2024, el mundo empresarial se enfrenta a una transformación sin precedentes. La intersección de tecnología avanzada y sostenibilidad se ha convertido en un eje central para las empresas que buscan innovar y prosperar en un mercado global cada vez más consciente y exigente. Este artículo explora las tendencias emergentes en tecnología y sostenibilidad que están marcando el año 2024 y cómo están redefiniendo el sector empresarial.
Tendencia 1: Inteligencia Artificial y Ética Empresarial
La inteligencia artificial (IA) sigue siendo un motor de cambio significativo. En 2024, no solo estamos viendo avances en la capacidad de la IA, sino también un enfoque renovado en la ética de la IA. Las empresas están adoptando modelos de IA responsables que enfatizan la transparencia, la justicia y la privacidad de los datos. Esto se traduce en una IA que no solo es poderosa, sino también confiable y alineada con los valores humanos.
Es crucial que las empresas reconozcan estos riesgos y trabajen activamente para mitigarlos, promoviendo un uso consciente y equilibrado de la tecnología en el trabajo.
Tendencia 2: Economía Circular y Modelos de Negocio Sostenibles
La sostenibilidad ha pasado de ser una palabra de moda a una necesidad empresarial. La economía circular, que busca reducir el desperdicio y maximizar el uso de recursos, está en el centro de esta transformación. Las empresas están adoptando modelos de negocio que promueven la reutilización, el reciclaje y la reducción de la huella de carbono, mostrando un compromiso real con el medio ambiente.
Tendencia 3: Tecnologías Verdes y Energías Renovables
El avance en tecnologías verdes está permitiendo a las empresas reducir su impacto ambiental y operar de manera más sostenible. La adopción de energías renovables, como la solar y la eólica, está en auge, y las innovaciones en almacenamiento de energía y eficiencia energética están abriendo nuevas posibilidades para operaciones más limpias y eficientes.
Tendencia 4: Realidad Aumentada y Virtual en la Capacitación y Desarrollo
La realidad aumentada (RA) y la realidad virtual (RV) están revolucionando la capacitación y el desarrollo dentro de las empresas. Estas tecnologías ofrecen experiencias de aprendizaje inmersivas y efectivas, permitiendo a los empleados adquirir habilidades y conocimientos de manera más eficiente, reduciendo así los costos de capacitación y aumentando la productividad.
Conclusión
El año 2024 está demostrando ser un punto de inflexión para las empresas en términos de adopción de tecnologías avanzadas y prácticas sostenibles. Las organizaciones que se adaptan rápidamente a estas tendencias no solo están estableciendo un camino hacia el éxito empresarial, sino también contribuyendo a un futuro más sostenible y ético. En Hasten Group, estamos comprometidos a liderar este cambio, adoptando estas tendencias y fomentando un entorno empresarial responsable e innovador.
Tendencias Emergentes en Tecnología y Sostenibilidad para 2024
Qué son Vertex AI y Google AI Studio, las herramientas de desarrollo de inteligencia artificial que ya permiten usar Gemini Pro
Google facilita con estas herramientas que los desarrolladores creen aplicaciones basadas en Gemini (y otros modelos de IA)
En este último año, hemos experimentado el mayor auge de la historia en aplicaciones y plataformas basadas en IA orientadas al usuario final. Pero también han surgido numerosas herramientas destinadas al desarrollo de aplicaciones basadas en IA. Y Google no se ha quedado atrás en este campo, con el lanzamiento de Vertex AI y Google AI Studio.
¿Qué es Vertex AI?
Vertex AI, lanzada por Google Cloud, es una plataforma de desarrollo y operaciones de inteligencia artificial (AIOps) que permite a las organizaciones desarrollar, desplegar y gestionar sus modelos de IA.
La plataforma permite a los desarrolladores y científicos de datos centrarse más en sus proyectos y menos en la infraestructura, pues Vertex AI ya proporciona un entorno gestionado para entrenar, alojar y desplegar modelos de IA, ofreciendo una serie de funcionalidades clave:
- Entrenamiento automatizado de modelos: Vertex AI ofrece AutoML, una característica que automatiza la creación de modelos de ML. Los usuarios pueden entrenar modelos de alta calidad con mínima experiencia en ML.
- Entorno unificado para ML: Permite a los usuarios gestionar todo el ciclo de vida del 'machine learning', desde la preparación de datos hasta las predicciones, en una sola plataforma.
- Integración con otras herramientas de Google Cloud.
Así como de componentes especializados como, por ejemplo…
- Vertex AI Search: Esta herramienta se centra en mejorar las capacidades de búsqueda en aplicaciones y sitios web. Utiliza modelos avanzados de inteligencia artificial para proporcionar resultados de búsqueda más relevantes y personalizados. Puede analizar y entender grandes volúmenes de datos, incluyendo texto, imágenes y otros medios, para ofrecer respuestas y recomendaciones más precisas a las consultas de búsqueda.
- Vertex AI Conversation: Este componente está diseñado para crear y gestionar chatbots e interfaces de conversación. Utiliza modelos de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para entender y responder a las consultas de los usuarios de manera natural y eficiente. Vertex AI Conversation permite a las empresas desarrollar asistentes virtuales que pueden interactuar con los usuarios a través de texto o voz, ofreciendo respuestas y soporte en una variedad de aplicaciones y plataformas.
- Herramientas para científicos de datos: Como Notebooks, TensorFlow, PyTorch, etc.
Google lanzó hace unos días unos cursos gratuitos sobre IA que abordaban también la introducción al uso de esta herramienta.
Google AI Studio
Recientemente, Google ha presentado también su 'Google AI Studio', una nueva plataforma web que brinda a los desarrolladores un acceso sencillo a sus recientemente anunciados modelos de IA Gemini. Este servicio permite a los creadores desarrollar y desplegar rápidamente chatbots, aplicaciones y otro software impulsado por las capacidades de generación de lenguaje natural de Gemini.
Esta herramienta —un rebranding y una mejora de otra herramienta preexistente de Google, MakerSuite— proporciona cuotas de uso gratuitas, bibliotecas de código y herramientas para comenzar a desarrollar con su nuevo modelo de lenguaje estrella.
Las mejoras incluyen controles de ajuste para la seguridad, prompts y estilos de salida, además de flujos de trabajo estructurados adaptados a formatos como el diálogo, preguntas y respuestas, resúmenes y más.
Así lo cuenta Google en uno de sus blogs corporativos:
"Google AI Studio es una herramienta gratuita que permite a los desarrolladores crear rápidamente prompts y luego obtener una clave de API para usar en el desarrollo de aplicaciones. Puedes iniciar sesión en Google AI Studio con tu cuenta de Google y aprovechar la cuota gratuita, que permite 60 solicitudes por minuto, 20 veces más que otras ofertas gratuitas.
Cuando estés listo, simplemente haz clic en 'Obtener código' para transferir su trabajo al IDE de su elección, o utiliza una de las plantillas de inicio rápido disponibles en Android Studio, Colab o Project IDX".
Diferencia entre Vertex AI y Google AI Studio
Google destaca la integración de AI Studio con la plataforma Vertex AI, lo que convierte al primero en una especie de campo de pruebas para aquellos interesados en explorar el ecosistema de IA generativa de Google sin necesidad de realizar un gran gasto en otros servicios.
Así, Google AI Studio como una herramienta de creación de prototipos para que desarrolladores y científicos de datos interactúen y prueben los modelos de IA de Google —incluido Gemini— lanzando aplicaciones de manera rápida y sencilla.
Por contra, Vertex AI es una plataforma de aprendizaje automático de un extremo a extremo que ofrece herramientas detalladas para el entrenamiento y la implementación de modelos. Ambos nos dan acceso a los últimos modelos de Gemini.
Precios de acceso a Gemini Pro
En este momento los desarrolladores tienen acceso gratuito a Gemini Pro y Gemini Pro Vision a través de Google AI Studio, con hasta 60 solicitudes/minuto. Los desarrolladores de Vertex AI pueden probar los mismos modelos, con los mismos límites de velocidad, sin coste alguno hasta que estén disponibles de manera general a principios del año que viene, tras lo cual se cobrará por cada 1.000 caracteres o por imagen en Google AI Studio y Vertex AI.
La estructura de precios anunciada parece diseñada para competir directamente con OpenAI y su GPT-3.5 Turbo LLM:
- El modelo Gemini Pro tendrá un precio por carácter de $0.00025 por 1.000 caracteres de entrada y $0.0005 por salida.
- Aproximadamente cuatro caracteres conforman un token, la medida más común para el procesamiento de IA generativa, por lo que el precio es de alrededor de $0.0010 por 1.000 tokens de entrada y $0.0020 por 1.000 tokens de salida…
- …exactamente el mismo precio que OpenAI cobra por GPT-3.5-turbo.
Ya no solo Python: Google Bard admite 19 lenguajes de programación como C+, JavaScript o Rust.
Google dice que los desarrolladores recurren a Bard para obtener ayuda con la programación y ahora acepta 19 lenguajes
Google Bard anunció esta semana que exporta código para replicarlo en 18 lenguajes de programación. La función Exportar a Replit de Google Bard ahora admite 19 lenguajes de programación en total, que son Python, C+, JavaScript, PHP, Bash, C, C#, C++, CSS, Dart, Go, HTML, Java, Kotlin, Ruby, Rust, SQL, Swift y TypeScript.
Otro anuncio es que ahora se usar Bard para acceder a información útil de aplicaciones y servicios de Google en japonés y coreano, además de inglés. "Con las extensiones de Bard puedes obtener información en tiempo real de YouTube, Hoteles, Vuelos y Maps, e incluso permitir que Bard acceda a información de tu cuenta de Gmail, Documentos y Drive, para que puedas encontrar, resumir y obtener respuestas fácilmente de tu contenido personal", dice el anuncio.
Qué quiere decir la integración de los lenguajes de programación en Bard
Explican desde la web oficial de la herramienta de inteligencia artificial de Google, que además de Python, la función Exportar a Replit ahora admitirá 19 lenguajes de programación, como C++ y JavaScript, Ruby, SQL y Swift.
El gigante de Mountain View afirma que "seguimos viendo que los desarrolladores recurren a Bard para obtener ayuda con la programación y nos han informado de que existe interés por utilizar las funciones específicas de programación de Bard en más lenguajes de programación".
Los usuarios de Bard pueden encontrar la opción "Exportar a Replit" en el menú "Compartir" al final de una conversación. Ahora, dicen desde Google, "después de codificar algo en Bard, puedes enviarlo a tu cuenta Replit para integrarlo con el resto de tus proyectos de codificación, como el desarrollo de complementos de WordPress".
Ya habíamos visto que Google Bard es una excelente herramienta para entornos profesionales y académicos, y que "si quieres que te ayude con cualquier materia, basta con que se lo pidas". Entre otras, también puedes hacer que te ayude con tu código y obtener así soluciones alternativas. Hasta ahora, si escribías en Python podías exportar el código a Replit y a Google Colab a través de una función integrada de Bard.
Qué es Rust y por qué se piensa que será el lenguaje con el que crearemos la 'IA General'
Rust ofrece toda una serie de ventajas frente a Python para avanzar hacia la meta de la AGI
El sector de la inteligencia artificial está a la caza de la próxima gran innovación que transforme la forma en que desarrollamos esta tecnología, y que nos acerque a la meta del desarrollo de la IA General o AGI; es decir, de aquella IA con capacidad para entender, aprender y aplicar conocimientos en una amplia variedad de tareas de manera equivalente a un ser humano.
Elon Musk, una de las figuras más influyentes en el campo de la tecnología, y él mismo co-fundador de OpenAI y, recientemente, fundador de xAI, señalaba hace unos meses en su red social que Rust podría ser el lenguaje de programación que marque la diferencia en nuestra búsqueda de la AGI.
La edad de Python termina. El tiempo de Rust ha llegado
Para entender por qué Elon Musk hace esta afirmación y por qué Rust está ganando terreno en el ámbito de la IA, es esencial analizar algunas de las razones fundamentales detrás de esta elección.
Durante los últimos 20 años, Python ha dominado el ámbito de la IA y el aprendizaje automático por su simplicidad y la gran cantidad de bibliotecas disponibles. Sin embargo, este dominio está siendo desafiado por las crecientes necesidades de eficiencia y seguridad en el procesamiento de datos.
Python, aunque es conocido por su facilidad de uso y versatilidad, es, en palabras de Chris Lattner, el creador de LLVM, Clang y Swift,
"simplemente demasiado lento, demasiado inflado y, paradójicamente, demasiado incómodo para la nueva ola de desarrolladores".
Pero, ¿qué es (y qué ofrece) Rust?
Es aquí donde Rust, un lenguaje de programación menos conocido pero extremadamente prometedor, entra en juego. Pero, ¿qué hace que Rust sea tan atractivo para la IA? Hay varias razones clave:
- Alto rendimiento: El código de Rust tiene un rendimiento excepcional sin la sobrecarga de tiempo de ejecución propio de lenguajes interpretados como Python. Así, proporciona abstracciones de alto nivel que se compilan en un código máquina, tan eficiente como el de conocidos lenguajes de bajo nivel como C/C++.
- Seguridad de memoria sin recolector de basura: A diferencia de lenguajes como Java o C#, Rust garantiza la seguridad de la memoria sin necesidad de un 'recolector de basura' (un componente que libera automáticamente la memoria que ya no está en uso,). Esto se logra mediante su sistema de 'propiedad' y 'préstamo', que elimina las pausas impredecibles en la ejecución del programa, algo crucial para sistemas en tiempo real.
- Compilador optimizado: Rust utiliza LLVM como componente central de su backend, lo que optimiza el código Rust y le permite funcionar en una amplia variedad de arquitecturas de CPU.
- Prevención de carreras de datos: Las 'carreras de datos' son un problema grave en la programación concurrente, que conduce a comportamientos impredecibles y errores en el software. Pero el sistema de tipos, propiedad y reglas de préstamo de Rust puede garantizar que los programas multi-hilo estén libres de este problema.
- Administrador de paquetes Cargo: A diferencia de C/C++ y al igual que Python, Rust cuenta con un administrador de paquetes estándar, que facilita la escritura de aplicaciones Rust con dependencias y simplifica el proceso de desarrollo.
- Acceso directo al hardware: Al igual que C/C++ y a diferencia de Python, Rust permite a los desarrolladores acceder directamente al hardware y la memoria, lo que es esencial para la programación de sistemas y aplicaciones integradas.
Rust + Wasm: combinación ganadora
Rust combinado con WebAssembly (o Wasm) —un estándar de código binario que permite ejecutar código a nivel de máquina en un navegador web— proporciona una solución más robusta para el desarrollo de infraestructuras para aplicaciones de IA, superando varios de los desafíos y limitaciones asociados con el enfoque tradicional basado en el uso conjunto de Python y Docker.
Recordemos que el código compilado con Rust y WASM tiende a ser más pequeño, lo que se traduce en tiempos de carga más rápidos y una ejecución más eficiente.
Además, el proyecto WasmEdge —un motor de ejecución para Wasm optimizado para la nube— permite a los desarrolladores utilizar Rust de alto rendimiento en todas las capas de la pila de aplicaciones IA, ofreciendo una alternativa mucho más eficiente que Python.
Rust y el futuro de la IA
En resumen, Elon Musk no está solo en su afirmación de que Rust será fundamental en la IA General. Este lenguaje combina un alto rendimiento, seguridad de memoria, un potente compilador y un sistema de tipos robusto, lo que lo convierte en una elección lógica para las aplicaciones de IA del futuro.
Así, aunque nadie pone en duda que Python seguirá siendo relevante aún por mucho tiempo en el campo de la IA, Rust se perfila como un fuerte candidato para liderar la próxima generación de inteligencias artificiales.