En el panorama en rápida evolución de la inteligencia artificial, 2025 promete ser un año de avances notables. Aunque muchos se centran en las aplicaciones prácticas de la IA, una mirada más atenta revela que estamos en el precipicio de un cambio de paradigma. No sólo asistimos al auge de las máquinas inteligentes, sino a los primeros pasos hacia un futuro en el que la IA trascienda las capacidades humanas: la llegada de la singularidad.
Un paso hacia la singularidad
Uno de los avances más emocionantes de 2025 será el uso generalizado de múltiples agentes de IA trabajando en tándem. Este es también un paso que nos acerca a la singularidad. Aún no hemos llegado a ella, ni llegaremos a la singularidad en 2025. Pero asistiremos a un cambio fundamental en el funcionamiento de la IA. En lugar de confiar en un único modelo de IA para generar ideas o tomar decisiones, múltiples modelos de IA Generativa (GenAI) se cotejarán entre sí, comparando sus resultados para mejorar la precisión y reducir los errores o «alucinaciones».
Este concepto de agentes de IA que «hablan» entre sí es increíblemente prometedor para mejorar la fiabilidad de las ideas generadas por la IA. La capacidad de estos modelos para cruzar sus conclusiones reduce la probabilidad de errores, acercándonos a un futuro en el que la IA pueda crear, validar y refinar ideas de forma autónoma. Sin embargo, esta evolución conlleva un nuevo nivel de escrutinio. La cuestión de la confianza será fundamental: ¿Cómo podemos asegurarnos de que los resultados de una IA son lo bastante creíbles como para ser validados por otra?
La transparencia y la responsabilidad serán cruciales para que este enfoque sea realmente eficaz. Las empresas tendrán que exigir explicaciones a los sistemas de IA y comprender el razonamiento que subyace a cada decisión tomada por los modelos. Sin estas salvaguardias, existe el riesgo de que la IA no controlada genere información inexacta o sesgada que otros sistemas podrían aceptar ciegamente, lo que podría conducir a una difusión más rápida de la desinformación.
La IA como asistente de confianza en las empresas
A medida que la tecnología de IA madure, la IA Generativa se convertirá cada vez más en un asistente de confianza en los entornos empresariales. Más allá de sus capacidades actuales, la IA evolucionará para gestionar tareas automatizadas más complejas dentro de las organizaciones, permitiendo a los humanos centrarse en funciones más estratégicas y gratificantes. Esta transformación se verá impulsada por la capacidad de la IA para ejecutar tareas mundanas de forma eficiente. Los empleados tendrán más libertad para dedicarse a tareas creativas como la resolución de problemas y la toma de decisiones.
El desarrollo de la IA como asistente de confianza depende de su capacidad para ofrecer un razonamiento lógico y una mayor explicabilidad. La necesidad de que la IA sea transparente en sus procesos de toma de decisiones se convertirá en un requisito innegociable para las empresas. Las empresas querrán saber cada vez más el «qué» y el «por qué» de las decisiones generadas por la IA. Este cambio hacia una IA explicable ayudará a resolver el antiguo problema de que los modelos de IA se perciban como «cajas negras», en las que sus resultados son claros, pero no su proceso de razonamiento.
Las capacidades de razonamiento lógico cambiarán las reglas del juego, permitiendo a la IA funcionar como herramienta reactiva y socio proactivo en la estrategia empresarial. La IA será capaz de desarrollar múltiples hipótesis que lleven a una conclusión, proponer un proceso para verificarlas y presentar la validez de la conclusión. Mientras que la IA convencional deriva «conclusiones» lógicamente correctas a partir de fenómenos observados y leyes conocidas, también será posible el razonamiento retroactivo, una forma de pensar que deriva una «hipótesis» que explica mejor los fenómenos observados. Extraer «hipótesis» creativas a partir de varias posibilidades permitirá descubrir nuevas reglas que los humanos no pueden imaginar. Este movimiento hacia una IA razonadora y explicable es esencial para tomar decisiones empresariales cada vez más complejas, y contribuirá a generar confianza en los sistemas de IA como asistentes fiables y responsables.
La adopción a gran escala de la IA y los problemas de sostenibilidad
La adopción a gran escala de grandes modelos lingüísticos (LLM) en el ámbito empresarial experimentará un aumento significativo en los próximos 12-18 meses. Estos modelos destacan en la comprensión de datos no estructurados, que constituyen hasta el 90% de todos los datos empresariales, lo que los convierte en herramientas inestimables para las empresas que buscan información a partir de grandes conjuntos de datos. Sin embargo, para liberar el verdadero potencial de los LLM, las empresas tendrán que convertir estos datos no estructurados en formatos estructurados, como los gráficos de conocimiento, para que la IA pueda procesarlos y analizarlos más fácilmente. Esto también lo hará cada vez más la IA.
A medida que los LLM se integren más en las operaciones empresariales cotidianas, uno de los mayores retos será gestionar el consumo de energía y la huella de carbono asociados al funcionamiento de estos sistemas de IA a gran escala. El impulso de la sostenibilidad ocupará un lugar central a medida que las empresas traten de equilibrar los avances tecnológicos con sus compromisos medioambientales. Aunque el potencial de la IA para transformar las empresas es innegable, su creciente impacto en el uso de la energía y las emisiones de carbono es una preocupación importante que requiere soluciones innovadoras.
El desarrollo de modelos y métodos informáticos de IA más eficientes desde el punto de vista energético será crucial para que la IA sea sostenible a largo plazo. Veremos un cambio hacia el diseño de soluciones de IA que consuman menos energía sin comprometer el rendimiento. Estos avances serán fundamentales no solo para reducir el impacto medioambiental de la IA, sino también para que su implantación a gran escala sea más viable y rentable para las empresas.
Los próximos 12 meses serán cruciales para configurar el futuro de la IA. Estamos en la cúspide de la singularidad y somos testigos del rápido crecimiento de las empresas impulsadas por la IA. Es nuestra responsabilidad garantizar que los principios de ética, transparencia y responsabilidad guíen estos avances. El futuro de la IA no consiste únicamente en el progreso tecnológico, sino en construir un futuro en el que la IA, con su potencial para empoderar y beneficiar a toda la humanidad, nos llene de esperanza y optimismo.
Toshihiro Sonoda
Director de IA, Fujitsu Research, Fujitsu Limited
