CMG Anuncia las 10 Principales Tendencias en IA para 2026
El genio ha salido de la botella, y su nombre es inteligencia artificial (IA). En China y alrededor del mundo, la IA se está convirtiendo en una parte integral de la actividad humana, desde la industria hasta las interacciones cotidianas, lo que hace que su gobernanza y acceso inclusivo sean críticos.
Para ayudar a navegar este futuro, se ha publicado un informe sobre las principales tendencias en IA para el próximo año.
1. Globalización de la Gobernanza de la IA
La IA para beneficios inclusivos y compartidos se ha convertido en el tema central de la agenda de desarrollo global. Se destaca la importancia de fortalecer la cooperación internacional en la gobernanza de la IA para apoyar el crecimiento económico global y abordar desafíos como el cambio climático y la salud pública.
2. Escalado del Poder de Cómputo Inteligente
Se resalta el papel central de fortalecer el suministro de insumos industriales clave, especialmente las tecnologías de chips, que están avanzando rápidamente y expandiendo significativamente el poder de cómputo.
3. Adopción Generalizada de Aplicaciones de IA
Se espera que los agentes de IA se desplieguen en una amplia gama de industrias, pasando de tareas generales a abordar problemas específicos. Se ha lanzado un plan de acción para lograr un suministro seguro y confiable de tecnologías de IA clave.
4. Despliegue de Interacciones Multimodales
Las tecnologías de IA están evolucionando de herramientas especializadas a socios inteligentes. Las mejoras en la capacidad de cómputo están apoyando interacciones más sofisticadas basadas en datos multimodales.
5. Proliferación de Dispositivos de IA Nativos
Los próximos terminales inteligentes se están integrando con experiencias de consumo inmersivas. Se espera que una nueva generación de dispositivos, como teléfonos inteligentes y PCs, redefina la educación y el entretenimiento.
6. Convergencia de la IA y la Inteligencia Incorporada
La convergencia de la IA «física» y la inteligencia incorporada está creando robots que aprenden a través de interacciones más profundas con el mundo real y se adaptan a entornos complejos.
7. Especialización en Dominios Científicos
La IA para la ciencia está logrando avances disruptivos en la investigación fundamental, acelerando descubrimientos en múltiples disciplinas científicas.
8. Convergencia entre Campos de Vanguardia
La inteligencia inspirada en el cerebro está convergiendo con otras disciplinas de vanguardia, impulsando avances en áreas como la imagen biológica y la ciencia de datos.
9. Mayor Enfoque en Problemas Energéticos
Se enfatiza el campo emergente de la «IA Verde», destacando la necesidad de equilibrar el crecimiento del poder de cómputo con el control de emisiones de carbono.
10. Escalación de Desafíos de Seguridad y Adversariales
Se ha lanzado un marco actualizado de gobernanza de seguridad de IA, promoviendo un ecosistema de desarrollo de IA seguro y confiable y estableciendo un modelo de gobernanza colaborativa.
Estas tendencias destacan la rápida evolución de la IA y su impacto en la sociedad, subrayando la necesidad de un enfoque responsable y ético en su desarrollo y aplicación.
