Principales tendencias de IA en 2025

La inteligencia artificial (IA) seguirá desarrollándose en 2025 y tendrá un impacto cada vez mayor en nuestra vida cotidiana y en el mundo empresarial. Las principales tendencias de la IA muestran cómo esta tecnología alcanza nuevas cotas. En este artículo analizamos algunos avances clave que definirán el futuro de la IA.

1. IA agéntica: una IA autónoma y resolutiva

IA agéntica se refiere a sistemas capaces de tomar decisiones de forma autónoma dentro de unos límites predefinidos. En 2025, los sistemas de IA serán cada vez más autónomos, con aplicaciones, por ejemplo, en vehículos autónomos, la gestión de la cadena de suministro e incluso la atención sanitaria. Estos agentes de IA no solo son reactivos, sino también proactivos, lo que permite aliviar la carga de los equipos humanos y aumentar la eficiencia.

2. Cómputo en tiempo de inferencia: optimización de las 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 durante la 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 eficientes desde el punto de vista energético. Entre ellas se encuentran los chips especializados, como las unidades de procesamiento tensorial (TPU), y el hardware neuromórfico, que permiten realizar inferencias con una latencia mínima.

3. Modelos de gran tamaño: la próxima generación de la IA

Desde la introducción de modelos como GPT-4 y GPT-5, los modelos de gran tamaño han seguido creciendo en dimensiones y complejidad. En 2025, estos modelos no solo serán más grandes, sino que también estarán optimizados para tareas específicas, como el análisis jurídico, el diagnóstico médico y la investigación científica. Estos modelos hipercomplejos ofrecen una precisión y una comprensión del contexto sin precedentes, pero también plantean desafíos en materia de infraestructura y ética.

4. Modelos muy pequeños: IA para dispositivos periféricos

En el otro extremo del espectro observamos una tendencia hacia los modelos muy pequeños que están diseñados específicamente para la computación en el borde. Estos modelos se utilizan en dispositivos del Internet de las cosas (IoT), como termostatos inteligentes y dispositivos portátiles de monitorización de la salud. Gracias a técnicas como la poda de modelos y la cuantización, estos pequeños sistemas de IA son eficientes, seguros y accesibles para una amplia variedad de aplicaciones.

5. Casos de uso avanzados: IA 

En 2025, las aplicaciones de IA irán más allá de los ámbitos tradicionales, como el reconocimiento de imágenes y de voz. Pensemos en la IA que apoya procesos creativos, como el diseño de moda y arquitectura, e incluso la composición musical. Además, estamos viendo avances decisivos en ámbitos como la química cuántica, donde la IA ayuda a descubrir nuevos materiales y medicamentos. También en la gestión de sistemas informáticos completos, el desarrollo de software y la ciberseguridad

6. Memoria casi infinita: IA sin límites

Gracias a la integración de la tecnología en la nube y de sistemas avanzados de gestión de datos, los sistemas de IA tienen acceso a algo que casi parece una memoria infinita. Esto permite conservar el contexto durante largos periodos, algo esencial para aplicaciones como los asistentes virtuales personalizados y los complejos sistemas de atención al cliente. Esta capacidad permite a la IA ofrecer experiencias coherentes y conscientes del contexto durante periodos prolongados. En realidad, la IA recuerda todas las conversaciones que ha mantenido contigo. Naturalmente, queda por ver si también quieres eso, por lo que debería existir una opción para restablecer una parte o la totalidad de esa memoria.

7. Aumento con intervención humana: colaboración con la IA

Aunque la IA es cada vez más autónoma, el factor humano sigue siendo importante. El aumento de capacidades mediante supervisión humana garantiza que los sistemas de IA sean más precisos y fiables gracias a la supervisión humana en fases críticas de la toma de decisiones. Esto es especialmente importante en sectores como la aviación, la atención sanitaria y las finanzas, donde la experiencia y el criterio humanos siguen siendo fundamentales. Curiosamente, los ensayos de diagnóstico realizados con 50 médicos demuestran que la IA lo hace mejor, e incluso que los médicos obtienen mejores resultados cuando cuentan con la ayuda de una IA. Por tanto, sobre todo debemos aprender a formular las preguntas adecuadas.

7. IA de razonamiento

Con la llegada de O1, OpenAI dio el primer paso hacia un LLM capaz de razonar. Este avance fue superado rápidamente por O3. Pero la competencia también llega desde un ámbito inesperado: Deepseek R1. Un modelo de código abierto de razonamiento y aprendizaje por refuerzo que es muchas veces más barato que sus competidores estadounidenses, tanto en consumo energético como en uso de hardware. Como esto tuvo un impacto directo en el valor bursátil de todas las empresas relacionadas con la IA, marcó la pauta para 2025.

Cómo puede ayudar Fortis AI con este tema

Fortis AI cuenta con una trayectoria demostrada en la implementación de innovaciones digitales que transforman los procesos empresariales. Gracias a nuestra amplia experiencia en servicios y soluciones de TI, incluidos los servicios de TI gestionados, la seguridad informática, la infraestructura en la nube y la transformación digital, estamos bien preparados para ayudar a las empresas con sus iniciativas de IA.

Nuestro enfoque incluye:

• Consultoría y desarrollo de estrategias: Trabajamos con su equipo para identificar oportunidades de IA que se ajusten a sus objetivos empresariales y desarrollamos una estrategia personalizada para una implementación exitosa.
• Análisis y gestión de datos: Ayudamos a recopilar, analizar y gestionar datos, algo fundamental para crear soluciones de IA eficaces.
• Desarrollo e integración de soluciones de IA: Diseñamos e integramos soluciones de IA adaptadas a sus necesidades, ya sea para automatizar procesos, interactuar con clientes o facilitar la toma de decisiones.
• Formación y apoyo: Aunque nosotros mismos no ofrecemos formación, sí ayudamos a organizarla como parte del programa

Qué objetivos debe establecer

Al implementar la IA, es importante establecer objetivos claros y alcanzables que estén alineados con su estrategia empresarial general. Estos son algunos pasos que le ayudarán a definir dichos objetivos:

1. Identifique las necesidades empresariales: Determine qué áreas de su organización podrían beneficiarse de la IA. Esto puede abarcar desde la automatización de tareas repetitivas hasta la mejora de las relaciones con los clientes.
2. Evalúe los recursos disponibles: Evalúe los recursos tecnológicos y humanos disponibles para la implementación de la IA. ¿Cuenta su organización con la infraestructura y las competencias adecuadas?
3. Establezca objetivos específicos y medibles: Formule objetivos claros, como «reducir el tiempo de procesamiento de datos en un 30 % en un plazo de seis meses».
4. Defina los KPI y los métodos de medición: Determine cómo medirá el progreso y el éxito de sus iniciativas de IA.
5. Implemente y evalúe: Implemente la estrategia de IA y evalúe periódicamente los resultados para realizar ajustes que permitan una mejora continua.

Si sigue estos pasos y colabora con un socio experimentado como Fortis AI, podrá maximizar los beneficios de la IA y preparar a su organización para el éxito futuro.

Conclusión

Las tendencias de la IA en 2025 muestran cómo esta tecnología está cada vez más integrada en nuestra vida cotidiana y resuelve problemas complejos de maneras que hace tan solo unos años eran inimaginables. Desde la avanzada IA agéntica hasta una capacidad de memoria casi infinita, estos avances auguran un futuro en el que la IA nos apoyará, enriquecerá nuestras vidas y nos permitirá superar nuevas fronteras. Lea también las interesantes noticias sobre el nuevo LLM de OpenAI O3