La I+D, o Investigación y Desarrollo, se refiere al conjunto de actividades creativas y sistemáticas destinadas a aumentar el conocimiento y diseñar nuevas aplicaciones. Engloba tanto la exploración fundamental como la innovación tecnológica orientada a productos, servicios o procesos mejorados. En la inteligencia artificial, la I+D es esencial porque permite imaginar, prototipar y validar nuevos algoritmos, arquitecturas o casos de uso, diferenciándose así del simple despliegue operativo o la explotación comercial de tecnologías existentes.
Casos de uso y ejemplos de aplicación
En IA, la I+D puede dirigirse a la creación de nuevos modelos de aprendizaje automático, la optimización de redes neuronales o la búsqueda de soluciones para desafíos no resueltos como la explicabilidad o la robustez de los sistemas. Laboratorios académicos, departamentos de innovación de empresas tecnológicas y startups deeptech desarrollan proyectos de I+D para diseñar agentes conversacionales, sistemas de visión por computador o herramientas de procesamiento del lenguaje natural. La I+D también se emplea en la mejora de procesos industriales, la salud, la automoción o las finanzas.
Principales herramientas, librerías y frameworks
La I+D en IA se apoya en herramientas como Python, R o Julia y en librerías y frameworks especializados: TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, JAX, Hugging Face Transformers y OpenAI Gym para investigación en aprendizaje por refuerzo. También son habituales las plataformas de gestión de datos y computación distribuida (Spark, Dask, Ray). Para la colaboración y la gestión de proyectos de I+D, se usan herramientas como Git, MLflow, Weights & Biases o DVC.
Últimos desarrollos, evoluciones y tendencias
La I+D en IA está marcada por el auge de los modelos fundacionales, la integración de IA generativa y la democratización del aprendizaje autosupervisado. Las empresas invierten mucho en I+D para mejorar la eficiencia energética de los modelos, su ética y gobernanza. Surgen nuevos paradigmas como la IA híbrida, el aprendizaje federado o la cuantificación de modelos como líneas principales de investigación. La colaboración en código abierto y los consorcios internacionales aceleran el ritmo de innovación en I+D.