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El rendimiento de la Inteligencia Artificial (IA) está mejorando en 50 veces a la velocidad de la Ley de Moore. Después de duplicarse cada dos años, desde 1960 hasta 2010, la complejidad del cálculo de IA se ha disparado 10 veces cada año desde entonces, como se muestra a continuación en el gráfico 1.

Gráfico 1

Is AI About to Hit a Wall? - Data Science Central

Al mismo tiempo, los costos de entrenamiento de IA han caído aproximadamente 10 veces cada año. En el 2017, por ejemplo, el costo de capacitar una red de reconocimiento de imágenes como ResNet-50 (Redes Residuales, usadas en muchas tareas de visión por computadora) en una nube pública fue de ~ $ 1,000. En 2019, el costo cayó a ~ $ 10, como se muestra a continuación en el gráfico 2. Al ritmo actual de mejora, el costo debería caer a $ 1 para fines de 2020.

Gráfico 2

👩‍💻 DynamicWebPaige @ 127.0.0.1 🏠 on Twitter:

El costo para clasificar mil millones de imágenes ha caído de $10,000 a solo $0.03, como se muestra a continuación en el gráfico 3.

Gráfico 3

ARK Invest: AI training costs dropped 100-fold between 2017 and ...

Basado en el ritmo de su mejora de rendimiento y su disminución de costos, La Inteligencia Artificial está recién partiendo.

A partir de ahora, el impacto positivo y disruptivo que la IA puede tener en la creación de valor, la transformación del modelo de negocio y las mejoras en el rendimiento de éste, se limitará a:

1) La visión y comprensión de los líderes responsables de sus negocios, tanto lucrativas como sin fines de lucro.

2) Disponibilidad y calidad de los datos para cada negocio.

3) Comprensión básica de cómo la IA puede mejorar todos los procesos y capacidades comerciales.

Aurous ayuda a sus clientes a tener éxito con la inteligencia artificial.

Escrito por Nathaniel Fry.

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