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Cinco tendencias de inteligencia artificial que se vienen en 2025, según los expertos

Dic 15, 2024

Domingo, 15 de Diciembre 2024

Desde la IA generativa y autónoma, hasta sistemas abiertos y multimodales, estas son las predicciones del sector para el año próximo.

Cinco tendencias de inteligencia artificial que se vienen en 2025, según los expertos

A medida que llegamos a 2025, el panorama de la inteligencia artificial (IA) experimenta transformaciones significativas que prometen redefinir la forma en que las organizaciones operan y se relacionan con la tecnología.

Estas tendencias emergentes en IA no solo reflejan avances tecnológicos, sino también un cambio en la dinámica laboral y empresarial.

Entre estas tendencias se destacan el auge de los agentes de IA autónomos, la adopción de soluciones de código abierto, y la creciente necesidad de automatización como un requisito esencial para el éxito organizacional.

Desde la IA generativa y autónoma, hasta sistemas abiertos y multimodales, estas son las predicciones del sector para el año próximo. (Imagen: AdobeStock).

Expertos de IBM compartieron  las cinco tendencias clave que marcarán el rumbo de la inteligencia artificial en 2025, lo que proporciona una visión integral sobre cómo estas innovaciones influirán en la estrategia empresarial y en la gestión del talento humano.

Con un enfoque en la seguridad, la colaboración entre humanos y máquinas, y la sostenibilidadestas tendencias no solo son relevantes para los líderes tecnológicos, sino que también ofrecen oportunidades para todos los niveles dentro de las organizaciones

Los agentes de IA están aquí y ahora: será esencial construir barreras para una autonomía segura y potente

La directora general de datos e inteligencia artificial de IBM, Ritika Gunnar, indicó que a medida que los agentes de IA se conviertan en un tema principal en 2025, marcando un cambio fundamental de las soluciones tradicionales de IA a agentes y equipos proactivos, también surgirán preguntas sobre la responsabilidad y el control de estos sistemas cada vez más autónomos.

“Esto atraerá una mayor atención a las barreras, los procesos y las herramientas de cómo gestionamos los agentes con el fin de generar confianza para esta nueva y poderosa ola de las capacidades de IA. También aumentará la necesidad de mejorar las habilidades de los empleados en todas las disciplinas y niveles de liderazgo para que puedan desarrollar, utilizar y supervisar soluciones de manera responsable”, explicó la especialista.

El papel de los “colaboradores individuales” evolucionará, todos seremos gestores de agentes

“Estamos entrando en un nuevo capítulo sobre cómo los empleados realizan su trabajo con la aparición de agentes de IA”, aseguró Jill Goldstein, socia gerente global, transformación de talento y recursos humanos, IBM Consulting.

A diferencia de los asistentes, los agentes tienen la capacidad de generar planes basados en un aviso y realizar tareas de forma independiente. Son más eficaces cuando se centran en tareas especializadas y trabajan junto a otros agentes en solicitudes complejas. “A medida que los agentes de IA se vuelvan más comunes, las empresas necesitarán reevaluar sus procesos de trabajo y crear nuevos tipos de equipos para que los humanos supervisen grupos de agentes de IA autónomos”, agregó.

La IA de código abierto impulsará la adopción empresarial

A pesar de la creciente presión, muchas empresas todavía luchan por mostrar el retorno medible de sus inversiones en IA, y las altas tarifas de licencia para modelos propios son un factor importante. “Para 2025, las soluciones de inteligencia artificial de código abierto surgirán como una fuerza dominante para cerrar esta brecha”, dice Bill Higgins, experto de Ingeniería de plataforma watsonx e innovación abierta, IBM Research.

Gracias al avance impulsado por la comunidad de desarrolladores y los modelos de código abierto, la proliferación de soluciones de IA abiertas para industrias y tareas específicas harán que sea más fácil que nunca para las organizaciones aplicarlos a una amplia gama de casos de uso innovadores, sin tarifas ni costos de llamadas API. “Con su estructura de costos más amigable, mayor transparencia y auditabilidad, y soporte para arquitecturas de múltiples nubes, esperamos que la IA de código abierto sea fundamental para ayudar a las organizaciones a escalar más allá de la experimentación y comenzar a obtener retornos el próximo año”, agregó el experto.

La IA multimodal, especialmente para el procesamiento de documentos complejos, crecerá significativamente dentro de las empresas

La IA multimodal está preparada para generar un valor sustancial para las empresas al permitirles desbloquear más valor de sus datos. “Los modelos de IA multimodal son capaces de procesar y analizar todo tipo de documentos complejos con contenido enriquecido integrado en forma de imágenes, tablas y gráficos”, explicó Sriram Raghavan, vicepresidente de IBM Research for AI. Estos modelos también están evolucionando para admitir otras modalidades, como audio e imágenes, lo que abre innumerables posibilidades nuevas de conocimiento.

“Como resultado, las organizaciones deberán comenzar a poner orden y método en la forma en que manejan todos estos datos multimodales no estructurados para prepararlas para la IA empresarial. Esto ejercerá presión sobre la infraestructura existente, incluidos mayores requisitos de almacenamiento y soluciones de gestión sólidas”, afirmó el especialista.

Las empresas combinarán la IA y las tecnologías de automatización para lograr los objetivos de sostenibilidad para 2030

Las empresas tienen objetivos de sostenibilidad audaces para 2030, pero también tienen una infraestructura más compleja y más fuentes de datos que cuando esos objetivos se anunciaron por primera vez hace años. “Para 2025, las organizaciones con ambiciones y objetivos de sostenibilidad deben implementar capacidades de automatización impulsadas por IA, incluida la observabilidad, la gestión de recursos y la gestión del ciclo de vida de las aplicaciones”, aseguró Kendra DeKeyrel, vicepresidenta de ESG y líder de productos de gestión de activos en IBM. Estas capacidades pueden ayudar a reducir la presión sobre los centros de datos, incluida la gestión del consumo de energía y la mejora del rendimiento y el ciclo de vida de los activos, lo que en última instancia puede ayudar a avanzar en los objetivos generales de sostenibilidad.

 

 

 

Por Fabian