Cuando la burbuja estalla, serán los programadores de código indestructibles quienes aprenderán a usar estas herramientas y nuevos idiomas, pero que también tienen la disciplina necesaria para desplegar todas estas operaciones a escala. Las cifras de adopción son impresionantes. Mientras que algunos expertos, como el ganador del Premio Nobel Joel Mokyr, dicen que tiene un impacto muy positivo en el crecimiento económico, ayudando a las personas a aprender temas avanzados, otros, como Sam Altman, dicen que es una burbuja a punto de estallar. 78% of global companies La IA generativa ha cerrado la brecha entre las personas que no conocen los principios fundamentales necesarios para comprenderlo, al tiempo que también genera una cultura pop del uso de IA. La restauración de fotos antiguas y la creación de vídeos cortos hacen que la IA sea fácil de usar para el público principal. Sin embargo, este momento se asemeja a la agitación del oro de Norteamérica. Muchos pensaban que el oro podría extraerse con una cucharada y no comprendían realmente el sufrimiento, los sistemas o la experiencia requerida. La gente no debe equivocarse en pensar que al dar una promesa a un chat, ya sabes cómo usar la IA. Esto ha creado una cultura mediocre de generación de conocimiento, que es perjudicial para la sociedad porque amolece la creatividad y el instinto para avanzar en el conocimiento. Cuando las bases son frágiles, el escalado falla Aunque las tasas de adopción son altas, muchas empresas ahora se enfrentan al hecho de que la IA requiere mucho más que simples indicaciones. requiere bases sólidas; estructura, disciplina y principios tan antiguos como la propia ingeniería de software. Las organizaciones deben diseñar arquitecturas claras, entender cómo y dónde se debe desplegar cada capacidad, y tomar decisiones deliberadas sobre cuándo la IA agrega valor y cuándo no. Sin esa base, la adopción permanece superficial, independientemente de lo avanzada que parezca la tecnología. Junto a esto, también ha surgido una cultura pop entre los programadores. Construir dos o tres agentes impresionantes puede eludir el dominio, incluso cuando los sistemas son poco más que luces y sirenas que cativan a la clase gerente. El problema es escalar a uno, dos o cinco millones de clientes. Cuando se escalan, los casos de borde se multiplican y los costos de inferencia se agrupan. Agentes que dependen de fuentes de datos frágiles y prompts manuales o entradas semi-estructuradas colapsan. Esa es la burbuja que está estallando. En enero Encuentran a 600 líderes de TI y negocios estadounidenses y descubren que, abrumadoramente, el 97% está de acuerdo en que la infraestructura de nube robusta es esencial para escalar la IA, y dos tercios dijeron que sus entornos de IA son demasiado complejos para gestionar. study Tenemos varias perspectivas que nos vienen con confianza fracturada porque, como dijo Spider-Man, con gran poder viene gran responsabilidad, y ellos lo reconocen. proyectos de IA sostenibles requieren responsabilidad, conocimiento profundo y la arquitectura adecuada. Los jugadores disciplinados ganarán la carrera La primera ola de éxito de la IA pertenecía a nosotros, los nerds, y me refiero a eso como un elogio. Estos investigadores e ingenieros vieron que sus algoritmos se desplegaban a través de innumerables tuberías de aprendizaje automático. Miles como el avance de AlexNet de 2012 por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton demostraron las capacidades prácticas del aprendizaje profundo, y hoy estos algoritmos se han absorbido en sistemas básicos como ERP, análisis y flujos de trabajo de automatización. Cuando la burbuja estalla, sólo los ingenieros que se adapten a nuevas herramientas y idiomas, pero todavía tienen el conocimiento y la disciplina para desplegar sistemas a escala, quedarán parados.Muchos estarán desilusionados, habiendo confundido la IA con una panacea.No es. Los codificadores deben aplicar los fundamentos de la ingeniería de software: pruebas para la fiabilidad, control de costes y rigor operativo para construir modelos duraderos. Los usuarios no se comportan como datos de entrenamiento, por lo que la IA no puede simular por completo la realidad desordenada, adversaria, socio-técnica que enfrentará. la IA puede optimizar localmente, pero el rigor requiere anticipar los modos de fallo sistémicos que sólo aparecen a través de la experiencia operativa vivida a lo largo del tiempo. Además, los entornos operativos, las regulaciones, los vectores de ataque y los patrones de uso cambian constantemente. Lo que tanto la cultura pop del usuario final como la cultura de la experimentación temprana están empezando a comprender es que este cambio no es cosmético. No se trata de interfaces, prompts o demostraciones virales. Es una reconfiguración cognitiva de cómo se produce, distribuye y actúa el conocimiento. Como con las anteriores revoluciones industriales, los beneficios no se acumularán a los que se mueven más rápido, sino a los que construyen sistemas capaces de absorber y sostener el cambio. Fourth Industrial Revolution Es hora de que los líderes empresariales se detengan y piensen Un informe de PwC de enero mostró que sólo La mayoría de las organizaciones luchan para ir más allá de los pilotos y capturar el valor empresarial.Muchos, el 42%, están preguntando si están transformando lo suficiente rápido como para seguir adelante con el cambio tecnológico. one in eight CEOs La velocidad a la que aparecen las herramientas, modelos y metodologías ahora es impresionante.Estamos en un momento de plena turbulencia.Lo que nos queda es serenidad: reconocer que estamos cruzando un mar áspero, y que si lo navegamos con cuidado y disciplina, finalmente se calmará.Cuando lo haga, abrirá un nuevo horizonte de productividad para las empresas y las personas. Las organizaciones que invierten en prácticas de IA responsables, como estructuras de gobernanza, monitoreo e integración estratégica, ya han empezado a darse cuenta de los beneficios de la profundidad sobre la velocidad. El retorno de la inversión y la eficiencia organizacional, el 55% reportó una mejor experiencia del cliente e innovación, y más de la mitad citó mejoras en ciberseguridad y protección de datos. 58% said responsible AI improved Hoy en día, gran parte de la conversación gira en torno a la ética y la regulación, y con razón.La cultura pop nos ha empujado a confrontar los resultados inmediatos de los usos de la IA en masas y culturas medias.Como en las civilizaciones antiguas, una nueva clase de ídolos ha surgido a partir de los espectáculos auto-generados en las redes sociales, como un presidente tocando los tambores o cantando carols navideños. Lo que queda es guiar esta corriente de la cultura media hacia su mayor potencial, canalizando su energía lejos de la novedad y hacia sistemas que amplíen la capacidad, la productividad y la comprensión a escala.

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Donde solo falla la IA, los codificadores de IA disciplinados no lo hacen

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