Los Large language models (LLMs) son cada vez más utilizados para crear chatbots. A medida que la Inteligencia Artificial (IA) generativa sigue revolucionando la industria, los chatbots han pasado en menos de un año de representar aproximadamente el 18% del total de aplicaciones LLM disponibles a suponer el 46%, y esta cifra no hace más que aumentar. Así lo desvela el último estudio «Data Trends 2024» realizado por Snowflake, la empresa del Data Cloud, en el que se observa que el 65% de los desarrolladores trabajan en proyectos LLM con fines laborales, lo que indica un cambio en la importancia de aprovechar la IA generativa para mejorar la productividad, la eficiencia y los conocimientos de los trabajadores.
Los resultados del estudio «Data Trends 2024» se basan en los datos de uso de más de 9.000 clientes de Snowflake. El informe se centra en cómo los líderes empresariales y tecnológicos globales están aprovechando recursos como la IA para construir su data foundation y transformar las operaciones empresariales futuras. Los nuevos datos muestran un cambio de aplicaciones LLM que requerían escritura (2023: 82%, 2024: 54%) a chatbots con las que se interactúa a través del texto iterativo, es decir que ofrecen la posibilidad de mantener una conversación natural.
«Las aplicaciones conversacionales están en auge, porque es la forma natural como interactuamos los humanos. Y ahora es aún más fácil interactuar conversando con una aplicación«, explica Jennifer Belissent, Principal Data Strategist de Snowflake. «Esperamos que esta tendencia continúe a medida que sea más fácil crear y desplegar aplicaciones LLM conversacionales, sobre todo sabiendo que los datos subyacentes siguen estando bien gobernados y protegidos. Con esa tranquilidad, estos nuevos chatbots interactivos y altamente versátiles satisfarán tanto las necesidades empresariales como las expectativas de los usuarios«.
Más de 33.000 aplicaciones LLM en nueve meses
El estudio también muestra que 20.076 desarrolladores de la comunidad de desarrolladores Streamlit de Snowflake han creado más de 33.143 aplicaciones LLM en los últimos nueve meses. Cuando se trata de desarrollar proyectos de IA, Python es el lenguaje de programación preferido por su facilidad de uso, su activa comunidad de desarrolladores y su amplio ecosistema de bibliotecas y marcos de trabajo. En Snowpark, que permite a los desarrolladores crear aplicaciones de forma rápida y rentable, el uso de Python creció significativamente más rápido que el de Java y Scala (en el último año): Python creció un 571%, Scala un 387% y Java un 131%. Con Python, los desarrolladores pueden trabajar más rápido, lo que acelera la creación de prototipos y la experimentación y, por tanto, el aprendizaje general a medida que los equipos de desarrolladores realizan las primeras incursiones en proyectos de IA de vanguardia.
En cuanto a dónde tiene lugar el desarrollo de aplicaciones, la tendencia es hacia la programación de aplicaciones LLM directamente en la plataforma en la que también se gestionan los datos. Así lo indica el aumento del 311% de Snowflake Native Apps– que permite desarrollar aplicaciones directamente en la plataforma de Snowflake- entre julio de 2023 y enero de 2024. El desarrollo de aplicaciones en una única plataforma de datos elimina la necesidad de exportar copias de datos a tecnologías de terceros, lo que ayuda a desarrollar y desplegar aplicaciones más rápidamente, al mismo tiempo que reduce los costes de mantenimiento operativo.
Crece la importancia de la gobernanza de datos en las empresas
Con la adopción de la IA, las empresas están aumentando el análisis y el procesamiento de sus datos no estructurados. Esto está permitiendo a las empresas descubrir fuentes de datos sin explotar, lo que hace que un enfoque moderno de la gobernanza de datos sea más crucial que nunca para proteger los datos sensibles y privados. El informe revela que las empresas han aumentado el procesamiento de datos no estructurados en un 123% en el último año. IDC calcula que hasta el 90% de los datos del mundo son vídeos, imágenes y documentos no estructurados. Los datos limpios dan ventaja a los modelos lingüísticos, por lo que desbloquear este 90 por ciento sin explotar abre una serie de ventajas empresariales.
«La gobernanza de los datos no consiste en bloquearlos, sino en liberar su valor«, afirma Belissent. «Nosotros dividimos la gobernanza en tres pilares: conocer los datos, protegerlos y utilizarlos para generar valor. Nuestros clientes utilizan nuevas funciones para etiquetar y clasificar los datos, de modo que puedan aplicarse las políticas de acceso y uso adecuadas. El uso de todas las funciones de gobierno de datos ha aumentado entre un 70% y un 100%. Como resultado, el número de consultas de objetos protegidos ha aumentado en un 142 por ciento. Cuando los datos están protegidos, pueden utilizarse de forma segura. Eso da tranquilidad«.
«Tomadas individualmente, cada una de estas tendencias es un único dato que muestra cómo las organizaciones de todo el mundo se enfrentan a diferentes desafíos. Cuando se consideran en conjunto, cuentan una historia más amplia sobre cómo los CIO, CTO y CDO están modernizando sus organizaciones, abordando experimentos de IA y resolviendo problemas de datos, todos pasos necesarios para aprovechar las oportunidades que presenta la IA avanzada«, dice Belissent. «Lo importante es entender que la era de la IA generativa no requiere un cambio fundamental en la estrategia de datos. Sin embargo, sí requiere una ejecución acelerada de esa estrategia. Requiere romper los silos de datos aún más rápido y abrir el acceso a las fuentes de datos, dondequiera que se encuentren en la empresa o en un ecosistema de datos más amplio«.
