Siete tendencias que se esperan en la IA en 2025

Otro año, otra inversión en inteligencia artificial (IA). Sin duda, así ha sido en 2024, pero ¿se mantendrá el mismo impulso en 2025, cuando muchas organizaciones comiencen a cuestionar su retorno de la inversión?

Según la mayoría de los analistas, la respuesta es un sí rotundo. Se espera que la inversión mundial aumente alrededor de un tercio en los próximos 12 meses y continuará en la misma trayectoria hasta 2028. Sin embargo, si bien los presupuestos pueden estar aumentando, veo un enfoque más cauteloso en 2025 con las empresas volviéndose más exigentes sobre el tipo de tecnología que necesitan y, lo que es más importante, si puede superar desafíos comerciales específicos de la vida real.

Dicho esto, aquí están algunas de mis predicciones para 2025:

1. Mejor análisis antes de dar el paso

Con un mayor énfasis en la mejora del retorno de la inversión, las empresas recurrirán a la propia IA para asegurarse de que están gastando de forma inteligente. Uno de los mayores problemas hasta la fecha es la prisa por "subirse al carro", especialmente desde la introducción de la IA generativa y los LLM. De hecho, hasta el 63% de los líderes empresariales mundiales admiten que su inversión en IA se debió al FOMO (miedo a perderse algo), según un estudio estudio recientePor eso es esencial adoptar un enfoque basado en datos. Siguiendo con la automatización de agentes, inteligencia del proceso cognitivo Se centrará en proporcionar un contexto más profundo en torno a las operaciones comerciales, lo que esencialmente le dará a la IA la capacidad de actuar como un consultor operativo. Estos sistemas podrán mapear, analizar y predecir flujos de trabajo complejos dentro de una organización, y luego recomendar mejoras basadas en análisis de datos en tiempo real y patrones pasados, más allá de la simple automatización de tareas. Esto resultará especialmente atractivo para sectores como las finanzas, la logística y la fabricación, donde incluso pequeñas mejoras en las operaciones se traducirán en importantes ahorros de costos. 

2. La era de la IA renueva el interés en BPM

Se vislumbra una nueva era dorada de la gestión de procesos empresariales (BPM). Desde la década de 1990, cuando la aparición de la planificación de recursos empresariales (ERP) desencadenó una digitalización generalizada, las empresas no habían tenido que revisar su forma de operar para seguir siendo competitivas. Dos factores están impulsando el cambio. En primer lugar, las empresas se dan cuenta de que el crecimiento a cualquier precio no es sostenible y están cambiando hacia el rendimiento y la eficiencia para lograr una economía unitaria saludable y un retorno de la inversión positivo. En segundo lugar, el entusiasmo por la inteligencia artificial aceleró el interés y la adopción de la tecnología, ya que los ejecutivos de las empresas ordenaron a los equipos que exploraran casos de uso, buscando obtener ventajas en el mercado.

El modelo más eficaz o el mensaje más complejo no son productivos por sí solos. Como resultado, BPM está nuevamente en el centro de atención. La influencia inminente de la IA en casi todos los flujos de trabajo empresariales hace que el descubrimiento, análisis y rediseño de procesos sean fundamentales para poner en funcionamiento cualquier programa, y ​​más aún para escalarlo. Esta situación refleja los desafíos de transformación digital anteriores, que tuvieron bajas tasas de éxito debido a un enfoque excesivo en la tecnología y a la descuidación de las consideraciones humanas o de proceso.

3. Sistemas de IA multimodales más integrados

La IA multimodal que combina texto, visión, audio y datos de sensores se convertirá en la norma para las empresas que buscan un conocimiento holístico y situacional. Esto irá más allá del análisis de documentos o el reconocimiento de voz independientes; en cambio, los sistemas integrados podrán extraer información de múltiples modalidades para proporcionar interpretaciones más completas y precisas de escenarios complejos.

En el sector financiero, la IA multimodal puede revolucionar el servicio al cliente al integrar texto, voz, registros de transacciones y datos de comportamiento para brindar una comprensión integral de las necesidades del cliente. Esta integración permite a las instituciones financieras ofrecer servicios personalizados, mejorar la satisfacción del cliente y mejorar la eficiencia operativa.

Por ejemplo, los asesores financieros virtuales impulsados ​​por IA pueden brindar acceso las 24 horas del día, los 7 días de la semana a asesoramiento financiero, analizar los patrones de gasto de los clientes y ofrecer consejos personalizados para la elaboración de presupuestos. Además, los chatbots impulsados ​​por IA pueden gestionar grandes volúmenes de consultas rutinarias, agilizando las operaciones y manteniendo la atención de los clientes.

Al aprovechar la IA multimodal, las instituciones financieras pueden anticipar las necesidades de los clientes, abordar los problemas de forma proactiva y brindar asesoramiento financiero personalizado, fortaleciendo así las relaciones con los clientes y obteniendo una ventaja competitiva en el mercado.

4. IA explicable y preparada para la regulación

Con el aumento de las regulaciones globales, habrá un enfoque en explicable y una IA transparente que cumpla con los requisitos regulatorios desde el principio. Veremos un mayor énfasis en herramientas que permitan la transparencia de la IA, la reducción de sesgos y los registros de auditoría, lo que permitirá a las empresas confiar en sus soluciones de IA y verificar el cumplimiento a pedido.

Es probable que los desarrolladores de IA proporcionen interfaces que permitan a las partes interesadas interpretar y cuestionar las decisiones de IA, especialmente en sectores críticos como las finanzas, los seguros, la atención médica y el derecho.

Más allá de la transparencia, el compromiso con una IA responsable será una prioridad a medida que las empresas intenten ganarse la confianza de los clientes y consumidores. La OCDE informa de más de 700 iniciativas regulatorias en desarrollo en más de 60 países. Si bien la legislación aún está poniéndose al día con la innovación, las empresas buscarán seguir de manera proactiva códigos de conducta voluntarios, como los desarrollados por IEEE o NIST, para establecer estándares claros. Al adoptar la transparencia, adherirse a las mejores prácticas y comunicarse claramente con los clientes, fomentan una reputación de confiabilidad que cierra la brecha de confianza en la IA y aumenta la lealtad y la confianza.

Las auditorías externas también serán cada vez más populares para ofrecer una perspectiva imparcial. Un ejemplo de ello es Por la humanidad  una organización sin fines de lucro que puede proporcionar auditoría independiente de sistemas de IA para analizar riesgos.

5. Diseño de IA centrado en el ser humano

A medida que las herramientas de IA se integran más en nuestras vidas, Consideraciones éticas y diseño de IA centrado en el ser humano La inteligencia artificial cobrará cada vez mayor importancia. Se espera un cambio hacia sistemas de IA diseñados con un enfoque humanista, que prioricen el empoderamiento, la inclusión y el bienestar del usuario.

Es probable que las empresas apunten a desarrollar soluciones de IA que enfaticen inteligencia colaborativa—Sistemas de IA que mejoran la toma de decisiones humanas en lugar de reemplazarla. Esto también podría incluir un enfoque en la seguridad psicológica y el bienestar del usuario en las interacciones entre humanos y máquinas.

6. No te desanimes. Agentic

En 2025, los límites entre la automatización determinista y la automatización basada en agentes se desdibujarán, lo que dará lugar a sistemas más integrados, inteligentes y adaptativos que mejorarán diversos aspectos de nuestras vidas e industrias. Pero la automatización determinista seguirá rigiendo y potenciando al menos el 95 % de la automatización en la producción el año que viene.

Sin duda, la automatización agenética, caracterizada por sistemas que pueden tomar decisiones autónomas y adaptarse a nuevas situaciones, es atractiva y está lista para dar pasos importantes. En entornos dinámicos donde la flexibilidad y la adaptabilidad son cruciales, estos sistemas permitirán interacciones más personalizadas y receptivas, mejorando las experiencias y los resultados de los usuarios.

7. Resistencia a los títulos de LLM

Los avances en los modelos de lenguaje extensos (LLM) han sido revolucionarios, pero, como ocurre con todas las grandes cosas, también conllevan sus propios desafíos, en particular el elevado costo de los recursos.

Muchos de los inconvenientes de la IA generativa y de los LLM se derivan de los enormes depósitos de datos que se deben analizar para obtener valor. Esto no solo plantea riesgos en términos de ética, precisión (como alucinaciones) y privacidad, sino que también aumenta enormemente la cantidad de energía necesaria para utilizar las herramientas.

En lugar de herramientas de IA muy generales, en 2025 las empresas pasarán a utilizar una IA diseñada específicamente para tareas y objetivos más específicos. Es como cortar lo que realmente no se necesita, como un árbol Bonzi: hay que cortarlo para que se vuelva más eficiente y eficiente. Al comprimir el modelo en sí, la precisión de sus cálculos es menor, lo que aumenta la velocidad y reduce los requisitos de energía para la potencia de los ordenadores.

Envolver

Sin duda, 2025 será otro año de mayor inversión en inteligencia artificial, en particular en IA generativa, que seguirá transformando empresas y empleos en todos los sectores. Sin embargo, los líderes empresariales adoptarán un enfoque de inversión más holístico y basado en datos que permita alcanzar objetivos empresariales reales, al tiempo que garantiza el cumplimiento de estándares éticos y de sostenibilidad. Después de todo, el verdadero potencial de la IA se encuentra en la forma en que se aplica de forma reflexiva y estratégica: no deje que el miedo a perderse algo nuble su juicio.