Las 7 principales tendencias de IA a tener en cuenta en 2025

Como lo han demostrado los acontecimientos de los últimos años, la IA está lejos de ser una tendencia pasajera. La tecnología en rápido desarrollo ya ha dejado su huella en el panorama económico mundial, y ninguna industria central ha quedado exenta de su influencia en 2024.

Como ocurre con cualquier tecnología innovadora, no adoptar estos avances sólo resultará en la pérdida de oportunidades para las empresas. Por el contrario, los líderes que se mantienen a la vanguardia con una sólida estrategia de IA estarán mucho mejor equipados para mantener su ventaja competitiva y detectar posibles obstáculos en el futuro.

La realidad es que, para muchas empresas, la IA ya no es algo agradable, sino que se está convirtiendo en una necesidad . Entonces, al concluir el año, hemos reunido siete tendencias de IA que deberían estar en su radar a medida que entramos en 2025.

7 tendencias de IA que seguirán creciendo en 2025

Cubrimos algunas tendencias de IA familiares y, un poco menos conocidas, que están en camino de dar forma al panorama empresarial en los próximos años.

1. Sistemas de lenguajes pequeños (SLM)

"Cuanto más grande, mejor" ha sido el mantra de muchos desarrolladores de IA desde que se inició el auge de la inteligencia artificial con el lanzamiento de ChatGPT. Si avanzamos un par de años, los sistemas de lenguajes pequeños y medianos (MLS) se están volviendo cada vez más importantes debido a sus ventajas de escalabilidad y eficiencia sobre los modelos más grandes.

Los SLM necesitan menos parámetros para procesar, lo que significa que a menudo pueden generar respuestas mucho más rápido que los LLM. Su tamaño compacto y sus requisitos informáticos más modestos también significan que a menudo también pueden ejecutarse en el dispositivo, lo que reduce la necesidad de enviar datos desde y hacia la nube y, como resultado, reduce su huella ambiental.

Algunos de los nombres más importantes de la tecnología lanzaron su propio SLM este año. Microsoft lanzó Phi-4, un modelo que se especializa en razonamiento complejo, y Apple lanzó ocho pequeños modelos de IA que son lo suficientemente pequeños como para ejecutarse en un teléfono inteligente. Dado que los SLM hacen posible que las nuevas empresas y las pequeñas empresas escalen la IA de manera más asequible, solo podemos ver que se conviertan en un elemento tecnológico básico en los próximos años.

2. IA agente

La IA agente son sistemas de IA autónomos que pueden tomar decisiones con una mínima participación humana. La rama de la inteligencia artificial puede aprender de nuevos datos y resolver problemas complejos adaptándose dinámicamente a nuevas situaciones.

Denominada la 'principal tendencia tecnológica para 2025' por la firma de investigación y consultoría Gartner, la tendencia está en camino de transformar la automatización en todas las industrias al optimizar los procesos con menos contacto humano. La tecnología ya se está utilizando para ayudar a las empresas a mejorar la eficiencia: los minoristas utilizan IA agente para personalizar las experiencias de compra y los proveedores de atención médica utilizan la tecnología para analizar los datos de los pacientes.

Google ya se ha sumado a la tendencia al aprovechar la IA agente en su lanzamiento de Gemini 2.0 en diciembre, y es probable que más gigantes tecnológicos sigan este ejemplo en 2025. Sin embargo, dado que la IA agente se está desarrollando más rápido que las barreras legales, recomendamos a las empresas implementar la tecnología con precaución, manteniendo la supervisión humana y realizando pruebas E2E.

3. Ciberseguridad de la IA

Lamentablemente, a medida que los modelos avanzados de IA se vuelvan más accesibles, se prevé que el mercado del cibercrimen siga creciendo hasta 2025, a medida que los delincuentes sigan aprovechando la tecnología para engañar a las víctimas. En concreto, se prevé que los ingresos anuales por delitos cibernéticos superen los 10,5 billones de dólares el próximo año, impulsados ​​por el crecimiento de los ataques de phishing, deepfake y malware basados ​​en IA , según Cybersecurity Ventures.

Sin embargo, a medida que las amenazas cibernéticas continúan avanzando, también lo hacen los protocolos diseñados para mitigarlas. Al utilizar IA en lugar de soluciones tradicionales, las empresas pueden detectar amenazas como malware, intentos de phishing y vulnerabilidades de día cero en tiempo real. La IA también se utiliza para realizar ingeniería inversa en exploits de día cero, lo que permite a los desarrolladores crear parches de seguridad para las vulnerabilidades antes de que se hagan públicas.

Dado que más de la mitad de las empresas ya utilizan la IA para mejorar la detección de amenazas, la tecnología solo se volverá más vital en 2025 y más allá, a medida que los riesgos cibernéticos sigan volviéndose más sofisticados.

4. Motores de búsqueda de IA

Si bien el panorama de las búsquedas está en constante evolución, el auge de la IA transformó radicalmente la forma en que recuperamos información en 2024.

En particular, el gigante de los motores de búsqueda Google lanzó su función de resumen de IA en mayo, ayudando a mejorar el enfoque y la reverencia de miles de millones de consultas de búsqueda. OpenAI, pionero de la IA y creador de ChatGPT, lanzó su propio motor de búsqueda rival, ChatGPT Search , en octubre, en un intento por desafiar el antiguo monopolio de Google en las búsquedas.

Si bien la función de resumen de búsqueda de IA de Google inicialmente fue recibida con cierta aversión, lo que obligó a la compañía a reducir algunos de sus esfuerzos, Google afirma que llevó a la mayoría de los usuarios a estar más satisfechos con los resultados: los jóvenes de entre 18 y 24 años tienen el nivel más alto de compromiso con la función.

Entonces, si bien todavía no es momento de decir adiós a las páginas de resultados de los motores de búsqueda tradicionales, los desarrollos que han tenido lugar este año, junto con los rápidos avances en la IA generativa, sugieren que la IA solo seguirá alterando la forma en que buscamos más en los próximos años. .

5. Chips de IA

Los chips de inteligencia artificial son circuitos integrados diseñados para manejar tareas de IA, incluido el aprendizaje automático (ML), el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el análisis de datos.

Dado que estos chips se crearon teniendo en cuenta la IA, son capaces de manejar cálculos más avanzados y mayores cantidades de datos que las unidades centrales de procesamiento (CPU) tradicionales. Como resultado, los chips de IA suelen producir respuestas más precisas, con una latencia más baja, lo que los convierte en el operando elegido por empresas como NVIDA, Intel, Google, Amazon y muchas más.

Debido a su ventaja competitiva, el análisis de la industria predice que la demanda de chips de IA crecerá un 35% año tras año en 2025, alcanzando un valor de mercado potencial de 120 mil millones de dólares según el banco de inversión japonés Daiwa.

Es más, con Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) y Samsung invirtiendo en una nueva planta de fabricación en su territorio, también se espera que este giro resuelva los desafíos de la cadena de suministro al reducir la dependencia global de los centros de fabricación asiáticos, lo que sugiere que los chips de IA serán aún más fundamental para el ecosistema de chips en el futuro.

6. IA de vanguardia

Edge AI se refiere a la combinación de IA y computación de borde. Al almacenar datos cerca del dispositivo, sin depender de un servidor en la nube externo, la solución puede reducir el uso de ancho de banda y los problemas de latencia, al tiempo que proporciona una capa adicional de seguridad.

Al permitir el procesamiento en tiempo real en dispositivos perimetrales, la IA perimetral representa un cambio importante en la forma en que las empresas abordan el procesamiento de datos y la toma de decisiones. Edge AI ya está causando gran revuelo en el mundo empresarial, y la tecnología se utiliza en la industria de la salud para mejorar el diagnóstico y el tratamiento, la industria manufacturera para analizar los riesgos laborales y la industria automotriz para mejorar la seguridad de los vehículos autónomos.

De cara al futuro, el despliegue de la IA de vanguardia crecerá más rápidamente, y los expertos proyectan que el mercado tendrá un valor asombroso de 62.930 millones de dólares para 2030.

7. Sistemas de búsqueda empresarial

Los sistemas de búsqueda empresarial, que no deben confundirse con los sistemas de búsqueda de IA, son soluciones que se utilizan para buscar información dentro de las organizaciones corporativas.

Las herramientas de búsqueda empresarial aprovechan los datos de todos los principales silos de información, incluidos documentos, repositorios de códigos, correos electrónicos y herramientas de gestión de proyectos . Al contener únicamente datos relevantes para empresas específicas, los sistemas de búsqueda interna pueden revolucionar la forma en que los empleados resuelven consultas, permitiendo que los equipos sean más productivos y rentables como resultado.

Si bien los sistemas de búsqueda empresarial no siempre se han basado en la IA, la incorporación de esta tecnología ha ayudado a mejorar drásticamente la eficiencia de la búsqueda. Al pasar de la simple concordancia de palabras clave asociada con los mecanismos de búsqueda tradicionales, las herramientas de búsqueda empresarial de IA también permiten que estas plataformas sean más conversacionales e intuitivas, lo que resulta en interacciones más parecidas a las humanas.

Entonces, con una nueva cosecha de nuevos sistemas de búsqueda empresarial de IA que surgirán en 2024, es casi seguro que la inteligencia artificial continuará optimizando los procesos de búsqueda empresarial tradicionales en los próximos años.