Predicciones 2025: Año del AI Compuesto para la Adopción Empresarial

El nuevo año traerá la adopción de la IA de maneras que no hemos visto antes, después de una recalibración de lo que ahora sabemos que se puede lograr dentro de la empresa. Los gráficos de conocimiento que respaldan el AI compuesto estarán en el centro, ya que agregan combustible para convertir la información no estructurada en conocimiento accionable. Junto con otras herramientas como GraphRAG que hacen que la IA Generativa (GenAI) sea más eficiente, seguirán pavimentando el camino para cómo la IA se integra en nuestra vida diaria.

Visiones realistas de lo que se puede hacer con los modelos de IA Generativa traerán el año del AI compuesto

Las organizaciones están comenzando a implementar el potencial de la GenAI para resolver problemas reales. En el nuevo año, veremos que se adopta de maneras que no se han visto antes, pero cuando se trata de la adopción de la IA para los usuarios empresariales, los modelos aún no son suficientes por sí solos para resolver problemas complejos. Tomemos a los humanos, por ejemplo, somos más inteligentes y efectivos con herramientas, y hemos podido lograr mucho más con acceso a calculadoras, una biblioteca y una computadora. No podemos esperar que los modelos de lenguaje hagan todo lo que necesitamos que hagan en esta etapa, especialmente en un entorno empresarial, sin la herramienta adecuada. Agregar gráficos de conocimiento que respalden las cargas de trabajo del AI compuesto permitirá que los sistemas sean ampliamente utilizados y beneficiados dentro de la empresa.

Una revolución de la clasificación de la información con GraphRAG

En los primeros días de Internet, los principales motores de búsqueda eran AltaVista y Lycos. Una consulta de búsqueda indexaba todas las palabras de una página y ofrecía resultados en un orden de clasificación de página. Finalmente, Google reinventó esto al observar cómo las páginas se relacionan entre sí. Las páginas se volvieron más importantes si otras páginas importantes se referían a ellas. Esta regla recursiva solo fue posible cuando se consideró la web como un gráfico. Así es como terminamos con el Google y el ranking de página que conocemos hoy. Además, cuando Google comenzó a convertir datos textuales en un gráfico de conocimiento en 2012, vimos una evolución de cómo los usuarios recibieron información estructurada sobre entidades del mundo real al buscar.

En el año que viene, habrá una progresión similar a la que vimos con Internet desde la búsqueda de palabras clave hasta la búsqueda basada en estructuras de red y gráfico. Las búsquedas basadas en la conversión de texto en representación estructurada también ocurrirán con los modelos de lenguaje, beneficiando en gran medida a las empresas. A medida que avanzamos con la GenAI, estamos comenzando a ver algo similar con la GenAI que aprovecha RAG, que convierte cada palabra o cada pieza de un documento en un vector, lo que nos permite tomar una pregunta y mapearla a las palabras individuales del documento.

Creo que la próxima iteración de la búsqueda se moverá hacia el uso de una combinación de gráfico de conocimiento y RAG. Lo que esto hace es cruzar referencias de documentos y encontrar rápidamente que tienen algo en común y enlazarlo como una conexión mientras responde a una consulta. Con el tiempo, es probable que la mayoría de lo que hemos documentado se convierta en información estructurada que se colocará en gráficos de conocimiento que permitirán que se produzca razonamiento cuando se nos pida una consulta de búsqueda. Habrá un énfasis en la conversión rápida de información de texto no estructurada en información estructurada para conocimiento simbólico para que se vuelva accionable.

La interfaz de Internet está cambiando, nuestra vida diaria verá la adopción de la IA antes que la fuerza laboral

Como alguien que creció con Google, es inevitable notar que la interfaz de Internet está comenzando a cambiar. El aumento de la adopción de ChatGPT ha progresado hasta convertirse en el mecanismo principal para cómo la próxima generación se comunica con Internet. A medida que continuamos viendo esta adopción en 2025 y más allá, tendrá un impacto significativo en cómo las industrias como la publicidad evolucionan para mantener una ventaja competitiva.

Al igual que con la mayoría de las innovaciones tecnológicas, las implementaremos en nuestras vidas personales primero. Creo que veremos que esto sucede con asistentes personales como Siri o Alexa basados en modelos de lenguaje que razonan y desarrollan patrones naturales para nuestros hábitos diarios. A medida que comencemos a ver a las personas confiar más en la asistencia personal fuera del trabajo, las expectativas de tener asistentes similares en el trabajo seguirán.

Recalibración del presupuesto para implementar la IA Generativa en la empresa

Ahora que el ciclo de hiper del AI está detrás de nosotros, la gente es mucho más pragmática en su enfoque de la GenAI. En el último año y medio, muchos han gastado una gran parte de sus presupuestos en la GenAI, y pueden haber puesto otras áreas importantes de la huella de TI y datos en el horno y subinvertido. Así que el próximo año, veremos que muchas organizaciones calibran mejor el presupuesto para hacer más. Ahora que tenemos la visibilidad y la exposición de cómo la GenAI podría funcionar o no funcionar para una organización, esas empresas pueden equilibrar la inversión entre la GenAI y todas las otras iniciativas importantes.