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Si bien la IA ha sido bien aceptada por varios sectores, según IBM esta no es la indicada para resolver todos los problemas
La tecnología tuvo un gran salto luego de la pandemia y el boom de la inteligencia artificial que se dio este 2023 cambió el panorama de las compañías y de los consumidores. Ante esto IBM compartió cuáles serían las cinco predicciones para el cercano 2024.
Si bien la inteligencia artificial ha sido bien aceptada por varios sectores, según IBM esta no es la indicada para resolver todos los problemas. Pues los modelos funcionales pueden resolver problemas o necesidades específicas de las empresas aprovechando sus propios datos.
El ransomware es uno de los principales ataques cibernéticos y consiste en un secuestro de datos. Varios países han sido víctimas de estos, pero cada vez más son los que no se comprometen a pagar rescates, como lo que pasó este año con varios entes gubernamentales. Sin embargo, esto no desaparecerá, por el contrario, evolucionará y tendrá un cambio de imagen, ya no irán por grandes empresas, sino por las más pequeñas pidiendo menos cantidad de dinero por los rescates de información.
Ante la inteligencia artificial generativa, es necesario que se impulse a medida que las empresas desarrollen nuevos tipos de computación, almacenamiento y modelos fundacionales, así se logrará una mayor cooperación y competencia para llevar soluciones al mercado.
Dado que las computadoras actuales son susceptibles a posibles robos de datos que podrían ser descifrados en el futuro, es importante que las empresas reconozcan la necesidad de actualizar su criptografía a soluciones que sean resistentes a la computación cuántica (Quantum-Safe). Según algunas estimaciones, este proceso de transición podría extenderse hasta 15 años.
IBM prevé que en 2024 más empresas opten por ajustar su enfoque de centro de datos hacia el edge computing para atender las demandas de procesamiento de datos en la nueva era de la inteligencia artificial. Este enfoque posibilita la distribución de las operaciones informáticas en una red de diversas ubicaciones, mejorando la disponibilidad y permitiendo el procesamiento y análisis de datos en tiempo real a nivel local.