Los chatbots representan el 46% del total de aplicaciones LLM disponibles

Los Large language models (LLM) son cada vez más utilizados para crear chatbots. De hecho, 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 la cifra no hace más que aumentar. Así lo desvela el último estudio "Data Trends 2024" realizado por Snowflake, que revela que el 65% de los desarrolladores trabajan en proyectos LLM con fines laborales, lo que indica la importancia de aprovechar la IA generativa para mejorar la productividad, la eficiencia y los conocimientos de los trabajadores.

Los resultados del estudio muestran un cambio de aplicaciones LLM que requerían escritura 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".

Tendencias en el desarrollo de aplicaciones LLM

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. 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. 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.

Con la adopción de la IA, las empresas están aumentando el análisis y el procesamiento de sus datos no estructurados. 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.

Para 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".