Principales tendencias de IA en 2025

La Inteligencia Artificial (IA) seguirá evolucionando en 2025 y tendrá un impacto cada vez mayor en nuestra vida cotidiana y en el mundo empresarial. Las tendencias clave de la IA muestran cómo esta tecnología alcanza nuevas cotas. Aquí analizamos algunos desarrollos fundamentales que definirán el futuro de la IA.

1. IA Agentica: IA Autónoma y Decisiva

IA Agéntica se refiere a sistemas capaces de tomar decisiones de forma independiente dentro de límites predefinidos. En 2025, los sistemas de IA serán cada vez más autónomos, con aplicaciones en áreas como vehículos autónomos, gestión de la cadena de suministro e incluso en la atención sanitaria. Estos agentes de IA no solo son reactivos, sino también proactivos, lo que alivia la carga de los equipos humanos y aumenta la eficiencia.

2. Cálculo de Tiempo de Inferencia: Optimización de Decisiones en Tiempo Real

Con el crecimiento de las aplicaciones de IA en entornos en tiempo real, como el reconocimiento de voz y la realidad aumentada, el cómputo para inferencia se convierte en un factor crucial. En 2025, se prestará mucha atención a las optimizaciones de hardware y software para hacer que los modelos de IA sean más rápidos y energéticamente eficientes. Esto incluye chips especializados como las unidades de procesamiento tensorial (TPU) y el hardware neuromórfico que soportan la inferencia con una latencia mínima.

3. Modelos de Gran Escala: La Próxima Generación de IA

Desde la introducción de modelos como GPT-4 y GPT-5, los modelos muy grandes continúan creciendo en tamaño y complejidad. En 2025, estos modelos no solo serán más grandes, sino que también se optimizarán para tareas específicas, como análisis legales, diagnóstico médico e investigación científica. Estos modelos hipercomplejos ofrecen una precisión y una comprensión contextual sin precedentes, pero también plantean desafíos en términos de infraestructura y ética.

4. Modelos Muy Pequeños: IA para el Borde

En el otro extremo del espectro, observamos una tendencia hacia modelos muy pequeños diseñados específicamente para la computación en el borde (edge computing). Estos modelos se utilizan en dispositivos IoT, como termostatos inteligentes y dispositivos portátiles de salud. Gracias a técnicas como la poda de modelos (model pruning) y la cuantificación, estos pequeños sistemas de IA son eficientes, seguros y accesibles para una amplia gama de aplicaciones.

5. Casos de Uso Avanzados: IA 

Las aplicaciones de IA en 2025 van más allá de los dominios tradicionales como el reconocimiento de imágenes y voz. Pensemos en la IA que apoya procesos creativos, como el diseño de moda, la arquitectura e incluso la composición musical. Además, vemos avances en dominios como la química cuántica, donde la IA ayuda a descubrir nuevos materiales y medicamentos. Pero también en la gestión de sistemas de TI completos, el desarrollo de software y la ciberseguridad

6. Memoria Casi Infinita: IA Sin Límites

Mediante la integración de tecnología en la nube y sistemas avanzados de gestión de datos, los sistemas de IA tienen acceso a lo que casi se siente como una memoria infinita. Esto permite retener el contexto a largo plazo, esencial para aplicaciones como asistentes virtuales personalizados y sistemas complejos de atención al cliente. Esta capacidad permite a la IA ofrecer experiencias consistentes y conscientes del contexto durante períodos prolongados. De hecho, la IA recuerda todas las conversaciones que ha tenido contigo. La pregunta es si tú también quieres eso, por supuesto, por lo que también debe haber una opción para restablecer partes o la totalidad.

7. Aumento Humano en el Bucle: Colaboración con IA

Aunque la IA se vuelve cada vez más autónoma, el factor humano sigue siendo importante. El aumento con el humano en el bucle (Human-in-the-loop augmentation) garantiza que los sistemas de IA sean más precisos y fiables mediante la supervisión humana en fases críticas de la toma de decisiones. Esto es especialmente importante en sectores como la aviación, la sanidad y las finanzas, donde la experiencia y el juicio humanos siguen siendo cruciales. Curiosamente, las pruebas con diagnósticos realizados por 50 médicos demuestran que una IA lo hace mejor e incluso lo hace mejor solo que cuando es asistida por una IA. Por lo tanto, debemos aprender principalmente a hacer las preguntas correctas.

7. IA de Razonamiento

Con la llegada de O1, OpenAI dio el primer paso hacia un LLM con capacidad de razonamiento. Este paso fue rápidamente superado por O3. Pero la competencia también llega desde un ángulo inesperado: Deepseek R1. Un modelo de código abierto de razonamiento y aprendizaje por refuerzo que es muchas veces más económico que sus competidores estadounidenses, tanto en términos de consumo de energía como de uso de hardware. Dado que esto tuvo un impacto directo en la valoración bursátil de todas las empresas relacionadas con la IA, se ha marcado la pauta para 2025.

Cómo puede ayudar NetCare con este tema

NetCare tiene un historial comprobado en la implementación de innovaciones digitales que transforman los procesos empresariales. Con nuestra amplia experiencia en servicios y soluciones de TI, incluidos servicios de TI gestionados, seguridad de TI, infraestructura en la nube y transformación digital, estamos bien equipados para apoyar a las empresas en sus iniciativas de IA.

Nuestro enfoque incluye:

• Consultoría y Estrategia: Trabajamos con su equipo para identificar las capacidades de IA que se alinean con sus objetivos comerciales y desarrollamos una estrategia personalizada para una implementación exitosa.
• Análisis y Gestión de Datos: Ayudamos a recopilar, analizar y gestionar datos, lo cual es crucial para soluciones de IA efectivas.
• Desarrollo e Integración de IA: Diseñamos e integramos soluciones de IA adaptadas a sus necesidades, ya sea para automatización de procesos, interacción con el cliente o toma de decisiones.
• Formación y Soporte: Aunque no ofrecemos formación directamente, ayudamos a establecerla desde el programa

Qué objetivos establecer

Al implementar la IA, es importante establecer objetivos claros y alcanzables que se alineen con su estrategia empresarial general. A continuación, se presentan algunos pasos para ayudarle a definir estos objetivos:

1. Identificar Necesidades: Determine qué áreas de su organización pueden beneficiarse de la IA. Esto puede variar desde la automatización de tareas repetitivas hasta la mejora de las relaciones con los clientes.
2. Evaluar Recursos: Evalúe los recursos tecnológicos y humanos disponibles para la implementación de IA. ¿Tiene su organización la infraestructura y las habilidades adecuadas?
3. Establecer Metas Claras: Formule objetivos claros, como "reducir el tiempo de procesamiento de datos en un 30% en seis meses".
4. Definir KPIs y Métricas: Defina cómo medirá el progreso y el éxito de sus iniciativas de IA.
5. Implementar y Evaluar: Ejecute la estrategia de IA y evalúe los resultados regularmente para realizar ajustes para la mejora continua.

Siguiendo estos pasos y colaborando con un socio experimentado como NetCare, puede maximizar los beneficios de la IA y posicionar a su organización para el éxito futuro.

Conclusión

Las tendencias en IA para 2025 muestran cómo esta tecnología se entrelaza cada vez más con nuestra vida diaria y resuelve problemas complejos de maneras que eran impensables hace solo unos años. Desde la IA agentica avanzada hasta una capacidad de memoria casi infinita, estos desarrollos prometen un futuro en el que la IA nos apoyará, enriquecerá y nos permitirá superar nuevos límites. Asegúrese también de leer las noticias fascinantes sobre el nuevo LLM de OpenAI O3