La evolución de la IA generativa en 2025: de la novedad a la necesidad

El año 2025 marca un momento crucial en el viaje de IA generativa (Gen AI). Lo que comenzó como una fascinante novedad tecnológica se ha convertido en una herramienta fundamental para empresas de diversos sectores.

IA generativa: de la búsqueda de soluciones a un problema a una potencia que resuelve problemas

El aumento inicial del entusiasmo por la Generación de la IA fue impulsado por la cruda novedad de interactuar con grandes modelos de lenguaje (LLM), que se entrenan en grandes conjuntos de datos públicos. Tanto las empresas como los individuos quedaron cautivados con la capacidad de escribir indicaciones en lenguaje natural y recibir respuestas detalladas y coherentes de los modelos de frontera públicos. La calidad humana de los resultados de los LLM llevó a muchas industrias a lanzarse de cabeza a proyectos con esta nueva tecnología, a menudo sin un problema empresarial claro que resolver ni ningún KPI real para medir el éxito. Si bien ha habido algunos descubrimientos de gran valor en los primeros días de la Generación de IA, es una clara señal de que estamos en un ciclo de innovación (o de exageración) cuando las empresas abandonan la práctica de identificar un problema primero y luego buscar una solución tecnológica viable para resolverlo.

En 2025, esperamos que el péndulo vuelva a oscilar. Las organizaciones buscarán en Gen AI valor comercial identificando primero los problemas que la tecnología puede abordar. Seguramente habrá muchos más proyectos científicos bien financiados, y la primera ola de casos de uso de Gen AI para resúmenes, chatbots, contenido y generación de código seguirá floreciendo, pero los ejecutivos comenzarán a responsabilizar a los proyectos de IA por el retorno de la inversión este año. El enfoque tecnológico también cambiará de modelos de lenguaje públicos de propósito general que generan contenido a un conjunto de modelos más acotados que se pueden controlar y entrenar continuamente en el lenguaje específico de una empresa para resolver problemas del mundo real que impactan en el resultado final de una manera mensurable.

2025 será el año en que la IA se convierta en el núcleo de la empresa. Los datos empresariales son el camino para liberar valor real con la IA, pero los datos de entrenamiento necesarios para construir una estrategia de transformación no están en Wikipedia, y nunca lo estarán. Viven en contratos, registros de clientes y pacientes, y en las interacciones desordenadas y no estructuradas que a menudo fluyen a través de la oficina administrativa o residen en cajas de papel. Obtener esos datos es complicado, y los LLM de propósito general son una tecnología inadecuada para esto, a pesar de las preocupaciones sobre privacidad, seguridad y gobernanza de datos. Las empresas adoptarán cada vez más arquitecturas RAG y pequeños modelos de lenguaje (SLM) en entornos de nube privada, lo que les permite aprovechar los conjuntos de datos internos de la organización para crear soluciones de IA patentadas con una cartera de modelos entrenables. Los SLM específicos pueden comprender el lenguaje específico de una empresa y los matices de sus datos, y brindar mayor precisión y transparencia a un menor costo, al mismo tiempo que se mantienen en línea con los requisitos de privacidad y seguridad de los datos.

El papel fundamental de la depuración de datos en la implementación de la IA

A medida que proliferan las iniciativas de IA, las organizaciones deben priorizar la calidad de los datos. El primer paso y el más crucial para implementar la IA, ya sea mediante LLM o SLM, es garantizar que los datos internos estén libres de errores e imprecisiones. Este proceso, conocido como “depuración de datos”, es esencial para la conservación de un patrimonio de datos limpio, que es el eje central del éxito de los proyectos de IA.

Muchas organizaciones aún dependen de documentos en papel, que deben digitalizarse y limpiarse para las operaciones comerciales diarias. Lo ideal sería que estos datos fluyeran hacia conjuntos de entrenamiento etiquetados para la IA patentada de una organización, pero estamos en los primeros días en que eso suceda. De hecho, en una encuesta reciente que realizamos en colaboración con Harris Poll, donde entrevistamos a más de 500 tomadores de decisiones de TI entre agosto y septiembre, descubrimos que el 59% de las organizaciones ni siquiera están utilizando todo su patrimonio de datos. El mismo informe descubrió que el 63% de las organizaciones están de acuerdo en que no comprenden sus propios datos y esto está inhibiendo su capacidad para maximizar el potencial de GenAI y tecnologías similares. Las preocupaciones sobre privacidad, seguridad y gobernanza son ciertamente obstáculos, pero los datos precisos y limpios son fundamentales; incluso los pequeños errores de entrenamiento pueden generar problemas complejos que son difíciles de resolver una vez que un modelo de IA se equivoca. En 2025, la depuración de datos y los canales para garantizar la calidad de los datos se convertirán en un área de inversión crítica, lo que garantizará que una nueva generación de sistemas de IA empresarial pueda operar con información confiable y precisa.

El impacto creciente del rol del CTO

El papel del director de tecnología (CTO) siempre ha sido crucial, pero se prevé que su impacto se multiplique por diez en 2025. Si se traza un paralelismo con la “era del CMO”, en la que la experiencia del cliente bajo la dirección del director de marketing era primordial, los próximos años serán la “generación del CTO”.

Si bien las responsabilidades básicas del CTO siguen siendo las mismas, la influencia de sus decisiones será más significativa que nunca. Los CTO exitosos necesitarán una comprensión profunda de cómo las tecnologías emergentes pueden transformar sus organizaciones. También deben comprender cómo la IA y las tecnologías modernas relacionadas impulsan la transformación empresarial, no solo la eficiencia dentro de las cuatro paredes de la empresa. Las decisiones que tomen los CTO en 2025 determinarán la trayectoria futura de sus organizaciones, lo que hará que su rol sea más impactante que nunca.

Las predicciones para 2025 destacan un año transformador para la Generación de IA, la gestión de datos y el papel del CTO. A medida que la Generación de IA pasa de ser una solución en busca de un problema a una potencia de resolución de problemas, la importancia de la depuración de datos, el valor de los patrimonios de datos empresariales y el impacto creciente del CTO darán forma al futuro de las empresas. Las organizaciones que adopten estos cambios estarán bien posicionadas para prosperar en el cambiante panorama tecnológico.