En este nuevo año, el panorama tecnológico promete transformaciones significativas en inteligencia artificial, enfocadas principalmente en la seguridad y la confianza dado el nuevo contexto normativo de la Unión Europea que afecta globalmente. En el presente artículo vamos a adelantar nuestra visión de las tendencias en IA para este 2025.
Aumento en la seguridad y confianza de la IA
La adopción de GenAI dentro de las empresas todavía está aislada. La IA está ahora donde estaban las redes a principios de la década de los 90 e Internet en los 2000. Ahora estamos justo en la punta del iceberg y, en 2025, veremos cómo se dispara el interés por la adopción de la IA.
Las empresas utilizarán modelos de IA más pequeños para tareas específicas ya que son más fáciles de construir y consumen menos energía. Estos pequeños LLM a menudo obtienen mejores resultados en tareas específicas. Se entrenan con datos «especializados», lo que dará lugar a que muchos agentes de IA trabajen juntos para resolver tareas comunes. El próximo gran desafío será orquestar estas interacciones con precisión.
Las redes de IA que conectan a los agentes de IA con flujos de trabajo automatizados impulsarán la productividad. Ayudarán a las organizaciones a optimizar los procesos clave y lo harán mejorando la colaboración entre los humanos y la IA.
En segundo lugar, existe un riesgo de seguridad inherente a la hora de enviar información sensible a la IA y para poder mitigar esto, este año se ampliarán las ‘ventanas de contexto’ lo que permitirá aliviar las preocupaciones sobre la privacidad de los datos. Se trata de la cantidad de texto que una IA puede procesar a la vez. Una ventana de contexto más amplia permite a un LLM retener más texto en su capacidad de atención inmediata.
Este enfoque permite al usuario enviar datos confidenciales a una ventana de contexto. La IA solo conserva los datos mientras dure esa transacción. Una vez que el usuario comparte la información, el algoritmo de IA «olvida» los datos y esto puede cambiar las reglas del juego en la forma en que entrenamos con modelos de IA.
Además, la generación de recuperación aumentada (RAG) es un método que las organizaciones utilizan cada vez más y que permite mejorar la precisión de los datos. Se trata del proceso de optimización de los resultados de un modelo lingüístico de gran tamaño, debe hacer referencia a una base de conocimientos autorizada antes de generar una respuesta. Estas tecnologías serán vitales en los próximos años y veremos un auge en las soluciones de gobierno de la IA para mejorar la seguridad y fiabilidad de la misma.
En tercer lugar, los líderes empresariales y los consumidores carecen de confianza total en la IA. Existe una gran brecha en su regulación en muchos mercados globales. Durante este año veremos cómo se cierra esta brecha normativa, ya que varios actores globales como el Europa y EE. UU., proporcionarán reglas más claras para el desarrollo y uso de la IA. Esto impulsará aún más la adopción y la confianza en la tecnología.
Los modelos privados de IA son cruciales para un ecosistema de IA fiable, permitiendo a las organizaciones entrenar e implementar IA internamente. Esto es especialmente importante para las empresas, dado que este enfoque permite a las organizaciones proteger datos sensibles. Pueden mantener el control total de su propiedad intelectual dejando de exponer sus conocimientos técnicos y los datos de sus clientes a la IA pública y a sus rivales.
Por último, a medida que la IA esté mejor regulada e inspire más confianza, surgirán modelos de IA personalizados. La IA, en su estado actual, está basada en modelos genéricos. El futuro tiene un gran potencial para la IA, pudiendo convertirse en una herramienta personalizada e individualizada. El próximo gran salto de la IA será utilizar tu identidad, creando modelos Gen AI que coincidan con tu ética, es decir, serán asistentes personales que comprenderán y atenderán nuestros deseos y necesidades únicas.
Procesamiento de documentos y creciente adopción de la automatización impulsada por IA genética
GenAI cambiará las posibilidades en el procesamiento de documentos y el trabajo de oficina. Irónicamente, la mejor oportunidad para los agentes de IA puede ser automatizar el trabajo más aburrido: el procesamiento de documentos y las tareas administrativas. Podría hacerlo con una escala y precisión 100 veces mayor que lo que era posible hace un año. A pesar de su publicidad y éxito, GenAI no ha ayudado a los clientes del sector bancario y sanitario, por ejemplo. Esto se debe a la preocupación por la privacidad de los datos y el cumplimiento de la normativa. Aprovechar esta oportunidad ha creado un clima propicio para la cooperación en la industria tecnológica. Por lo tanto, la verdadera creación de valor está en los líderes en automatización de procesos existentes. Se están asociando con las principales empresas de GenAI, cuyo objetivo es garantizar la introducción segura de GenAI en procesos de negocio altamente regulados.
Además, de cara a este nuevo año, las empresas adoptarán Gen AI con mayor frecuencia, debido a su integración a gran escala en procesos y flujos de trabajo, dando lugar a la IA genética.
La IA es más eficaz en un proceso estructurado. Necesita acceso a los datos de toda la empresa a través de data fabric, además de colaboradores humanos y digitales. Por último, necesita acciones predefinidas, ejecutables y que tengan impacto. Esto es especialmente cierto cuando el trabajo es complejo y la tolerancia al error es baja.
Integrar la IA genética (una IA que responde de forma autónoma a los estímulos) en procesos estructurados puede garantizar su buen funcionamiento. Las empresas pueden hacerlo utilizando el acceso a datos, impulsando la colaboración y proporcionando acciones para maximizar el retorno de la inversión. Utilizando el proceso como marco, la IA genética tiene el entorno ideal para prosperar.
