Con el auge de la inteligencia artificial (IA), el campo de la interacción humana con datos y la analítica visual enfrenta desafíos cruciales. En un esfuerzo por desentrañar estas dificultades y explorar nuevas oportunidades, un comité organizador de BigVis 2024 realizó una encuesta entre reconocidos científicos del área.
Los resultados, basados en respuestas de 32 expertos de diversas disciplinas, revelan que los problemas de escalabilidad y eficiencia siguen siendo las preocupaciones más destacadas, con el 94% de los encuestados coincidiendo en su importancia actual. Plataforma global para la participación científica, BigVis, atracta la atención de expertos de industrias y el mundo académico. Las áreas de mayor concentración son la visualización de información (47%) y las bases de datos (37%).
Otro hallazgo crucial es el creciente reconocimiento de la analítica visual aplicada a las aplicaciones de aprendizaje automático, respaldada por el 78% de los participantes. Sin embargo, no todas las áreas han ganado unanimidad; desafíos como ofrecer recomendaciones personalizadas siguen siendo menos valorados.
En contraste, varias dificultades destacadas en encuestas pasadas, como “ideas sostenibles”, han perdido relevancia. Pero la encuesta también arroja luz sobre nuevas arterias críticas. El uso de grandes modelos lingüísticos (LLMs) y la búsqueda de equidad y confianza en las visualizaciones emergen por primera vez como áreas de interés.
La interacción y asistencia de usuarios, así como la necesidad de entender sus requerimientos, ganan protagonismo, reflejando la evolución tecnológica y la importancia de integrar al usuario final en el proceso de visualización de datos. Lo mismo aplica para el tratamiento de datos de alta dimensionalidad, resaltando la progresividad tanto en el análisis como en la visualización.
Para sintetizar estas opiniones, se invita a los participantes a sugerir los temas más emergentes dentro del campo. A la cabeza de estas tendencias se encuentran el procesamiento humano en bucle, el aprendizaje automático interactivo y centrado en el usuario, y el análisis progresivo.
Concluyendo sobre la importancia de estos desarrollos, la encuesta demuestra que aunque ciertas dificultades persisten, la rápida evolución tecnológica sigue abriendo caminos nunca antes contemplados. Así, el diálogo continuo entre expertos y el intercambio de conocimientos se vuelven vitales para enfrentar los desafíos futuros de la analítica visual en la era de la IA.