La inteligencia artificial registró un avance significativo en 2024. El número de modelos de lenguaje grandes (LLM) superó los mil 300, y la adopción de dispositivos de IA se multiplicó por diez, según cifras compartidas por Huawei durante su reciente actualización tecnológica.
La compañía tecnológica china delineó cinco ejes para el desarrollo sectorial: inteligencia artificial, actualización de big data, migración a la nube de centros de datos (IDC), modernización de aplicaciones y migración de SAP a la nube. El objetivo es establecer un ecosistema que acompañe tanto a industrias como a personas en su adaptación a un entorno más conectado e inteligente.
Chen Liang, presidente de Huawei Cloud Latinoamérica, afirmó que la innovación continua en estas cinco tecnologías fundamentales es el motor central de la transformación industrial. Asimismo, destacó el compromiso de Huawei Cloud con soluciones más avanzadas, experiencia sectorial y soporte técnico cercano para acelerar la digitalización de las empresas en la región.
Uno de los avances más relevantes es la evolución de Huawei Cloud, que integra PanGu Model, una familia de modelos de lenguaje grandes disponible a través de ModelArts Studio. Esta tecnología permite que organizaciones en sectores como salud, manufactura, transporte, energía o minería desarrollen soluciones de inteligencia artificial ajustadas a sus procesos y objetivos específicos.
Entre sus aplicaciones más visibles destacan las tiendas autónomas y los vehículos inteligentes. En las primeras, los clientes ingresan, escanean su entrada, toman productos y salen sin pasar por una caja. Humanos digitales —impulsados por la nube— ofrecen recomendaciones personalizadas y automatizan toda la experiencia de compra.
En ambos entornos, los modelos PanGu —con arquitectura modular y escalable— interpretan lenguaje, imágenes y datos contextuales para tomar decisiones en tiempo real. En los vehículos, esto se traduce en reconocimiento de voz por usuario, ajustes automáticos del asiento y navegación inteligente mediante sensores, cámaras y sistemas de inferencia avanzada.
El impacto también se refleja en la economía. De acuerdo con datos de la compañía, la inversión en inteligencia artificial en América Latina alcanzará los 4 mil 720 millones de dólares hacia 2030, lo que refuerza la importancia de una infraestructura tecnológica robusta para detonar innovación a escala regional.
En un contexto de avances constantes, el desafío ya no es si adoptaremos estas tecnologías, sino cómo integrarlas de forma ética, eficiente y humana en la vida diaria.
GCM
