Tendencias IA 2025

La Inteligencia Artificial está evolucionando muy rápidamente. Cada vez son más las empresas que ponen en marcha proyectos de transformación digital vinculados a la IA. La revolución de la AI trends está en marcha.

Lo que está alimentando el interés por la IA más allá de la noción de rentabilidad es, por supuesto, su versatilidad. De hecho, los campos de aplicación son numerosos. Esta es una oportunidad para que echemos la vista atrás y veamos las tendencias en inteligencia artificial que habrá que observar en 2025.

Cifras clave sobre las tendencias de la IA en 2025

• En 2026, el 80% de las empresas habrán utilizado API o modelos de IA generativa en su entorno de producción, frente al 5% en 2023 (Gartner).
• El mercado de la IA generativa podría alcanzar un valor de 1,3 billones de dólares en 2032. (Bloomberg)
• La IA generativa podría aumentar la productividad de los usuarios empresariales entre un 30 y un 40%. (PWC - 2023)
• Casi el 73% de los consumidores afirma confiar en los contenidos escritos por herramientas de IA. (CapGemini - 2023 )
• En 2024, seguramente habrá tantos asistentes de voz digitales, si no más, como humanos en el planeta (8.400 millones de unidades). (Statista)
• Para 2030, se espera que China sea el país líder en IA, con una cuota de mercado superior al 26% (IMD).

Tendencia nº 1: IA generativa a raudales

💡 Dato clave: En 2025, la expansión de la IA generativa va a continuar con nuevas herramientas y casos de uso dirigidos tanto al público en general como a profesionales de todos los sectores. Según Bloomberg, en 2032, el mercado de la IA generativa podría estar valorado en más de 1,3 billones de dólares, impulsado principalmente por las ventas de hardware y software para gestionar la infraestructura de IA.

En 2023, la IA generativa se habrá democratizado ampliamente. Sería difícil imaginar lo contrario con una punta de lanza como ChatGPT. Y, sin embargo, sólo estamos en las primeras fases de su expansión.

En 2025 y en la década venidera, sin duda se seguirá oyendo hablar de ella a través de nuevas herramientas y usos dirigidos al gran público y a los profesionales de todas las industrias. La emulación es muy fuerte. De hecho, en 2032, el mercado de la IA generativa podría superar los 1,3 billones de dólares (sí, has leído bien).

Según Bloomberg, se espera que el hardware sea el principal impulsor del mercado, con modelos que requieren máquinas con una potencia de cálculo muy elevada. A continuación vendrá el software, especialmente todo lo relacionado con los asistentes de IA generativa y las herramientas para gestionar la infraestructura de IA empresas en el sentido más amplio del término.

Tendencia nº 2: la llegada de los modelos multimodales

💡 Dato clave: La democratización de los modelos de aprendizaje multimodal está en marcha. La competencia entre los líderes de la IA tiene como objetivo crear el modelo multimodal más completo, que revolucionará todas las industrias en un futuro próximo.

¿Qué es un modelo monomodal?

En IA, cuando hablamos de un modelo de aprendizaje monomodal, el término "monomodal" se refiere a un modelo capaz de centrarse en un solo tipo de datos al realizar una tarea específica.

Tomemos un ejemplo sencillo: el reconocimiento de imágenes. En este contexto, basta con un único tipo de datos. Esto significa que el entrenamiento del modelo utilizado para hacer predicciones o tomar decisiones se basa en un único tipo de información: imágenes, o más bien píxeles de imágenes.

Al estar especializado en una sola modalidad de datos, un modelo de este tipo puede encontrarse limitado, sobre todo a la hora de interpretar contextos más complejos que podrían comprenderse mejor si el modelo se hubiera entrenado con varios tipos de datos.

¿Qué es un modelo multimodal?

Se dice que un modelo es multimodal cuando puede manejar varios tipos de datos y modalidades. Un modelo de este tipo puede utilizarse para analizar imágenes, sonidos, textos, vídeos, etc.

Los análisis son más ricos, lo que permite obtener resultados con mayor granularidad y precisión, y comprender mejor las relaciones entre los datos enviados como entrada, aunque sean de distinta naturaleza.

Una de las aplicaciones para las empresas es la posibilidad de conocer y comprender mejor a sus clientes gracias a los distintos tipos de señales captadas durante sus interacciones con las organizaciones. Podría tratarse, por ejemplo, de un modelo capaz de interpretar el tono de voz durante las llamadas telefónicas, las transcripciones de llamadas de estos intercambios, los correos electrónicos y mensajes de texto, etc.

Previsiones para 2025

Como puede verse, el futuro de la IA generativa pasará inevitablemente por esta multimodalidad, que permitirá a la inteligencia artificial acercarse un poco más al funcionamiento cognitivo humano.

Dentro de unos años (o meses, dado el ritmo vertiginoso de los avances tecnológicos), las posibilidades ofrecidas tanto a las empresas como a los particulares serán más amplias e impactantes que las actuales.

La multimodalidad ya está aquí, pero aún no está totalmente democratizada.

De hecho, se está librando una batalla entre los líderes de la IA para crear el modelo multimodal más completo, que pueda servir de piedra angular para modelos hiper especializados que, en un futuro próximo, invadirán todas las industrias (sanidad, investigación, agricultura, educación, finanzas, etc.).

Tendencia nº 3: La integración perfecta de la IA en tus flujos de trabajo

💡Dato clave: En 2025, la integración de la IA en los flujos de trabajo es una tendencia importante. La democratización de la IA generativa comenzó con tareas específicas, pero también se está extendiendo por los procesos operativos y de toma de decisiones de las empresas.

En 2025, una de las principales tendencias en IA es claramente la integración de la IA en los flujos de trabajo. La democratización de la IA, en particular de la IA generativa, comenzó con la realización de tareas muy específicas y aisladas, como la traducción o la generación de imágenes a partir de prompts, pero poco a poco se está integrando en los procesos operativos de las empresas.

Será más fácil integrar las herramientas de IA en su pila tecnológica gracias a un mayor número de API o integraciones llave en mano. Mejor aún, más editores de software podrán ofrecerle funcionalidades potenciadas por la IA en su software empresarial, lo que debería mejorar su productividad.

Según PWC, la IA generativa podría aumentar la productividad de los usuarios entre un 30 % y un 40 %.

Tendencia nº 4: cada vez más personalización

💡 Dato clave: La personalización es esencial para el éxito de una estrategia de ventas o de relación con el cliente. La IA permite aprovechar los datos recopilados para ofrecer recomendaciones y experiencias personalizadas, manteniendo el equilibrio adecuado para evitar la intrusión. Esta tendencia será una de las que habrá que seguir de cerca en 2025.

La personalización es una de las claves del éxito de una buena estrategia de comunicación y de relación con los clientes, y contribuye en gran medida a los resultados comerciales.

Esta personalización es posible gracias a la recogida masiva de datos. Pero, ¿de qué sirve recopilar tantos datos si no se pueden utilizar correctamente, o no se pueden utilizar en absoluto? ¿Cómo pasar de la recogida masiva de datos a una comunicación racionalizada y personalizada?

La ventaja de la IA en este caso es que puede aprovechar al máximo los datos activando la automatización para ofrecer a los clientes las mejores recomendaciones y experiencias personalizadas posibles.

Sin embargo, habrá que tener cuidado de encontrar el equilibrio adecuado para no adoptar una estrategia demasiado intrusiva porque sería muy personalizada. En 2025, esta es una tendencia que habrá que seguir muy de cerca, aunque la comunicación de masas no desaparecerá de la noche a la mañana.

Tendencia nº5: La regulación y la ética de la IA en el centro de los debates

💡 Dato clave: Las tecnologías de IA plantean una variedad de cuestiones regulatorias. Los líderes de la industria están trabajando para abordar estos desafíos y cumplir con la regulación apropiada. Las leyes evolucionan lentamente en relación con la IA, pero se están llevando a cabo debates en la Comisión Europea para establecer un marco normativo sólido. En 2025, la cuestión de la regulación estará en el centro de las preocupaciones legislativas.

Es imposible hablar de IA sin abordar la cuestión de la ética y la regulación. Por desgracia, incluso las tecnologías de IA más convencionales pueden utilizarse de forma indebida.

Lo vemos cada día con el resurgimiento de las deepfakes. De hecho, según CapGemini, casi tres cuartas partes de los consumidores dicen confiar en los contenidos escritos por IA generativa. Pero la desinformación es solo la punta del iceberg. Los riesgos y preocupaciones que rodean a la IA son múltiples:

• Sesgo
• Falta de transparencia
• Protección de la intimidad

Por su parte, los líderes del sector tienen mucho trabajo por hacer para corregir las trampas de sus modelos, evitar abusos y cumplir la normativa. Pero, ¿qué normativas?

Marcos como el RGPD en Europa son claramente insuficientes. Lo mismo ocurre en Estados Unidos, donde las políticas reguladoras están luchando por ponerse en marcha, como informa el New York Times. En resumen, las tecnologías de inteligencia artificial evolucionan más rápido que las leyes.

En junio de 2023, los Estados miembros de la Comisión Europea iniciaron conversaciones sobre este tema con el objetivo de proporcionar un marco regulador suficientemente sólido para limitar los riesgos.

El pasado mes de junio, la Comisión Europea anunció que el objetivo era alcanzar un acuerdo para finales de 2023. En el momento de escribir estas líneas, las conversaciones continúan. Sin embargo, una cosa es segura: en 2025, con la ganancia financiera que supone la IA, la cuestión de la regulación será una de las principales preocupaciones de legisladores y gobiernos.

Resumiendo

Está claro que nos encontramos al principio de una nueva era tecnológica con su cuota de convulsiones. No hace falta ser Nostradamus para apostar que 2025 será un año apasionante para el desarrollo de la IA.

No cabe duda de que los gobiernos harán todo lo posible para que los distintos marcos legislativos se pongan a la altura del tren tecnológico: hay tanto en juego en el plano ético y político como en el económico.

Por su parte, con Empower, Ringover pretende desempeñar un papel de apoyo a las empresas en la adopción de la IA, con el objetivo de ayudarlas a afrontar sus retos específicos en términos de rendimiento comercial y relación con los clientes. Para saber más, lee nuestros artículos sobre inteligencia artificial o realiza tu prueba gratuita.