El invierno de la IA es un período tranquilo para la investigación y el desarrollo de la inteligencia artificial. A lo largo de los años, la financiación de las iniciativas de IA ha pasado por una serie de ciclos activos e inactivos. La etiqueta «invierno» se utiliza para describir los períodos de inactividad en los que disminuye el interés de los clientes por la inteligencia artificial.
Históricamente, los inviernos de IA se han producido porque las promesas de los proveedores se han quedado cortas y las iniciativas de IA han sido más complicadas de llevar a cabo de lo prometido. Cuando los productos lavados con IA no ofrecen un sólido retorno de la inversión (ROI), los compradores se decepcionan y dirigen su atención a otra parte. El uso de la temporada de invierno para describir la recesión resultante enfatiza la idea de que el período de tranquilidad será un estado temporal, seguido nuevamente por el crecimiento y el interés renovado.
En los últimos años, la IA ha experimentado un repunte fuerte y prolongado, pero después de varios años de publicidad, avances e implementaciones, algunos analistas predicen otro invierno de IA. La ética es un tema candente de discusión para la industria de la tecnología en este momento, especialmente en los campos de rápido desarrollo en torno al uso de grandes conjuntos de datos para entrenar el aprendizaje automático y los sistemas de decisión automatizados. Los consumidores y los trabajadores de la industria tecnológica están planteando preguntas sobre cómo se diseñan los sistemas automatizados de toma de decisiones y qué decisiones se les debe permitir tomar, tanto en términos de verticales de la industria como de aplicaciones específicas dentro de ellos.
Para prevenir otro invierno de IA, algunos proveedores están optando por etiquetar las características del software como «predictivas» en lugar de «artificialmente inteligentes».
