Principales tendencias de IA en 2025

La Inteligencia Artificial (IA) sigue evolucionando en 2025 y tiene un impacto cada vez mayor en nuestra vida diaria y en las empresas. Las principales tendencias en IA muestran cómo esta tecnología alcanza nuevas cotas. Aquí analizamos algunos desarrollos clave que determinarán el futuro de la IA.

1. IA agentiva: IA autónoma y con capacidad de toma de decisiones

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

2. Cómputo en 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 rendimiento de inferencia se convierte en un factor crucial. En 2025 se presta mucha atención a optimizaciones de hardware y software para que los modelos de IA sean más rápidos y energéticamente eficientes. Piensa en chips especializados como las unidades de procesamiento tensorial (TPU) y en hardware neuromórfico que soporta la inferencia con latencias mínimas.

3. Modelos extremadamente grandes: La próxima generación de IA

Desde la introducción de modelos como GPT-4 y GPT-5, los modelos muy grandes siguen creciendo en tamaño y complejidad. En 2025 estos modelos no solo son más grandes, sino también optimizados para tareas específicas, como análisis jurídicos, diagnóstico médico e investigación científica. Estos modelos hipercomplejos ofrecen una precisión y comprensión de contexto sin precedentes, pero también plantean desafíos en materia de infraestructura y ética.

4. Modelos extremadamente pequeños: IA para dispositivos en el borde

En el otro extremo del espectro observamos una tendencia de modelos muy pequeños diseñados específicamente para la computación en el borde (edge computing). Estos modelos se emplean en dispositivos IoT, como termostatos inteligentes y dispositivos portátiles de salud. Gracias a técnicas como la poda de modelos (model pruning) y la cuantización, estos sistemas de IA pequeños 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. Piensa en IA que apoya procesos creativos, como el diseño de moda, la arquitectura e incluso la composición musical. Además, vemos avances en áreas como la química cuántica, donde la IA ayuda a descubrir nuevos materiales y fármacos. También hay progresos en la gestión de sistemas informáticos completos, desarrollo de software y ciberseguridad

6. Memoria casi infinita: IA sin límites

Mediante la integración de tecnología en la nube y avanzados sistemas de gestión de datos, los sistemas de IA tienen acceso a lo que casi parece una memoria infinita. Esto posibilita mantener 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 coherentes y conscientes del contexto durante periodos prolongados. De hecho, la IA recuerda todas las conversaciones que ha mantenido contigo. La pregunta es si realmente quieres eso, por lo que también debe existir una opción para restablecer partes o la totalidad de esa memoria.

7. Aumento con humano en el bucle: Colaboración con IA

Aunque la IA sea cada vez más autónoma, el factor humano sigue siendo importante. La augmentación con human-in-the-loop asegura que los sistemas de IA sean más precisos y fiables mediante la supervisión humana en fases críticas de toma de decisiones. Esto es especialmente importante en sectores como la aviación, la salud y las finanzas, donde la experiencia y el juicio humano siguen siendo cruciales. Curiosamente, en pruebas con diagnósticos realizados por 50 médicos, se observó que una IA lo hace mejor e incluso que un médico mejorado por IA rinde aún mejor. Por lo tanto, debemos aprender a formular las preguntas correctas.

7. IA de razonamiento

Con la llegada de O1, OpenAI dio el primer paso hacia un LLM que razona. Este avance fue pronto superado por O3. Pero también surge competencia desde un ángulo inesperado de Deepseek R1. Un modelo de código abierto de razonamiento y aprendizaje por refuerzo que es mucho más económico que los competidores estadounidenses, tanto en consumo de energía como en uso de hardware. Dado que esto tuvo un impacto directo en la capitalización bursátil de todas las empresas relacionadas con la IA, se marcó el tono para 2025.

Cómo Fortis AI puede ayudar con este tema

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

Nuestro enfoque incluye:

• Consultoría y Desarrollo de Estrategia: Colaboramos con su equipo para identificar capacidades de IA que se alineen con sus objetivos empresariales y desarrollamos una estrategia a medida para una implementación exitosa.
• Análisis y Gestión de Datos: Ayudar en la recopilación, el análisis y la gestión de datos, lo cual es crucial para soluciones de IA efectivas.
• Desarrollo e Integración de Soluciones de IA: Diseñar e integrar soluciones de IA adaptadas a sus necesidades, ya sea para la automatización de procesos, la interacción con clientes o la toma de decisiones.
• Formación y Soporte: Aunque no ofrecemos formación directamente, sí ayudamos a ponerla en marcha desde el programa.

Qué objetivos debe establecer

Al implementar IA es importante establecer objetivos claros y alcanzables que estén alineados con su estrategia empresarial general. Aquí tiene algunos pasos para ayudarle a definir estos objetivos:

1. Identificar Necesidades Empresariales: Determine qué áreas dentro de su organización pueden beneficiarse de la IA. Esto puede variar desde la automatización de tareas repetitivas hasta la mejora de las relaciones con clientes.
2. Evaluar Recursos Disponibles: Evalúe los recursos tecnológicos y humanos disponibles para la implementación de IA. ¿Tiene su organización la infraestructura y las competencias adecuadas?
3. Establecer Objetivos Específicos y Medibles: Formule objetivos claros, como “reducir el tiempo de procesamiento de datos en un 30% en seis meses”.
4. Definir KPI y Métodos de Medición: Determine cómo medirá el progreso y el éxito de sus iniciativas de IA.
5. Implementar y Evaluar: Ejecute la estrategia de IA y evalúe regularmente los resultados para realizar ajustes que permitan una mejora continua.

Al seguir estos pasos y colaborar con un socio experimentado como Fortis AI, 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 cotidiana y resuelve problemas complejos de maneras que hace unos años eran impensables. Desde IA agentiva avanzada hasta una capacidad de memoria casi infinita, estos desarrollos prometen un futuro en el que la IA nos apoya, enriquece y nos permite explorar nuevos límites. Lea también, sin duda, las noticias fascinantes sobre el nuevo LLM de OpenAI O3