Los modelos de IA entrenados por empresas de tecnología como OpenAI, Meta y Google dependen en gran medida de los datos en línea para su aprendizaje. Sin embargo, el ritmo rápido al que los modelos de IA aprenden plantea un desafío: la agotación de los datos disponibles para 2026. Para garantizar un aprendizaje continuo, las grandes empresas tecnológicas están explorando soluciones innovadoras. Manténgase informado sobre las últimas noticias de mercado, tecnología y negocios suscribiéndose a nuestro boletín. Previsualice el contenido antes de suscribirse y acceda a temas personalizados sobre la marcha con nuestra aplicación móvil. Solo proporcione su dirección de correo electrónico para comenzar. Al hacer clic en "Registrarse", acepta nuestros Términos de servicio y Política de privacidad.

Puede darse de baja en cualquier momento. Anuncio Para la IA, la cantidad importa. Cuantos más datos sean expuestos los sistemas de IA durante el entrenamiento, más poderosas se vuelven sus capacidades. Sin embargo, a medida que la competencia en IA se intensifica, empresas como Meta, Google y OpenAI se enfrentan a una escasez inminente de datos para entrenar sus modelos. Los principales sistemas de IA históricamente se han basado en vastas reservas de datos en línea. Sin embargo, según Epoch, un instituto de investigación en IA, la disponibilidad de datos de alta calidad podría agotarse para 2026. En respuesta, los principales actores tecnológicos están explorando activamente fuentes de datos alternativas para garantizar el aprendizaje continuo de sus sistemas de IA. Veamos más de cerca algunas de las opciones imaginativas que estas empresas están considerando.