Las organizaciones están yendo más allá de la experimentación inicial para aplicar estrategias de IA más sofisticadas y prácticas. La tendencia a adoptar simplemente soluciones de IA estándar está dando paso a un enfoque más matizado, en el que las empresas están equilibrando cuidadosamente la potencia de los grandes modelos lingüísticos con la precisión de las soluciones especializadas, al tiempo que preparan a su personal y su infraestructura para esta transformación. Este cambio se alinea con las predicciones de IA para 2025, marcando una coyuntura crítica en la adopción de la IA por parte de las empresas. Las organizaciones deben tomar decisiones estratégicas sobre su arquitectura de IA, desarrollo de aplicaciones, gestión de datos y desarrollo de talento para seguir siendo competitivas en 2025 y más allá.
Cuatro predicciones sobre IA para 2025: Cómo evolucionará la estrategia empresarial
Las empresas adoptarán modelos híbridos de IA, combinando LLM y modelos más pequeños específicos de un dominio, para salvaguardar los datos y maximizar los resultados.
Las empresas adoptarán un enfoque híbrido para el despliegue de la IA que combine grandes modelos lingüísticos con modelos más pequeños, especializados y específicos de un dominio para satisfacer las demandas de los clientes de soluciones de IA que sean privadas, seguras y específicas para ellos.
Aunque los grandes modelos lingüísticos ofrecen potentes capacidades generales, no están equipados para responder a todas las preguntas relacionadas con el dominio empresarial específico de una empresa. La proliferación de modelos especializados, entrenados con datos específicos del dominio, ayudará a garantizar que las empresas puedan mantener la privacidad y la seguridad de los datos al tiempo que acceden a los amplios conocimientos y capacidades de los LLM.
El uso de estos LLM forzará un cambio en la complejidad técnica de las arquitecturas de datos a las arquitecturas de modelos de lenguaje. Las empresas tendrán que simplificar sus arquitecturas de datos y finalizar sus proyectos de modernización de aplicaciones.
La IA impulsará la reescritura completa de aplicaciones a medida que las empresas vayan más allá de las soluciones complementarias.
Aunque ahora hay una oleada de empresas que añaden capacidades de IA a las aplicaciones existentes, sobre todo en la generación de contenidos y el marketing, sectores como la sanidad, con grandes cantidades de datos sin explotar, tendrán que ir más allá de las simples mejoras de la IA. Las empresas se darán cuenta de que no basta con utilizar la IA para mejorar las aplicaciones existentes, sino que tendrán que reescribirlas por completo para aprovechar todo su potencial.
El futuro a largo plazo es una transformación integral en la que todas las aplicaciones -pequeñas, medianas y grandes- van a ser revisadas y reescritas utilizando IA. Este amplio movimiento marcará un cambio fundamental de las soluciones complementarias a los rediseños integrales, a medida que las organizaciones reconozcan las ventajas de crear aplicaciones que den prioridad a la IA y puedan aprovechar plenamente las capacidades de la tecnología.
Las arquitecturas de datos se rediseñarán para apoyar la integración de la IA y garantizar la transparencia
A medida que la IA se integre más en las aplicaciones, las arquitecturas de datos se rediseñarán fundamentalmente para soportar las cargas de trabajo de la IA. Las empresas implementarán nuevas arquitecturas de datos que vayan más allá del simple almacenamiento de registros para capturar el "historial de inteligencia" y los procesos de pensamiento de los sistemas de IA. Tendrán que simplificar las arquitecturas complejas, incluida la consolidación de plataformas, y eliminar los silos de datos para crear datos fiables.
Estas arquitecturas evolucionadas incorporarán sólidas medidas de seguridad tanto para los datos como para las comunicaciones de IA. Darán prioridad a la transparencia y la gobernanza, permitiendo a las organizaciones rastrear cómo se utilizaron sus datos en el entrenamiento de IA, supervisar los procesos de toma de decisiones de los sistemas de IA y mantener registros detallados de los conocimientos generados por la IA y su razonamiento subyacente.
Las aplicaciones de IA se construirán más cerca de las fuentes de datos para reducir la latencia, mejorar la privacidad, reducir costes, abordar las limitaciones de ancho de banda, mejorar la eficiencia energética y permitir la escalabilidad. Esta tendencia incluye tecnologías como la IA periférica, la IA local y el aprendizaje automático federado. Aunque ofrece ventajas significativas, sigue habiendo retos como las limitaciones de hardware, la optimización de modelos y la complejidad de la integración.
Las empresas que no den prioridad a la preparación de su mano de obra para la IA se enfrentarán a importantes retos.
Las organizaciones tendrán que desarrollar planes integrales para mejorar la cualificación y la formación de la mano de obra existente a fin de garantizar integración perfecta con las capacidades de IA. Deben desarrollarse nuevas funciones creativas y estratégicas para complementar las capacidades de la IA en lugar de sustituir a los humanos por sistemas de IA. Los agregadores desempeñarán un papel crucial a la hora de ayudar a las empresas a identificar y aplicar las soluciones de IA adecuadas.
Las empresas también deben preparar a sus empleados para gestionar eficazmente las normativas gubernamentales sobre IA, asegurándose de que se mantienen adaptables y flexibles, ya que es probable que estas normativas requieran actualizaciones continuas de los sistemas organizativos y de IA.
Si miramos hacia las tendencias de 2025, las empresas se enfrentan a un momento crucial en la adopción de la IA. Las predicciones de IA para 2025 indican que el éxito dependerá de una cuidadosa planificación, innovación e implementación para lograr operaciones verdaderamente integradas y centradas en la IA. Las organizaciones deben combinar eficazmente soluciones de IA de propósito general y especializadas, al tiempo que garantizan la preparación de la mano de obra y una infraestructura sólida. Aquellas que equilibren la innovación con la implementación práctica -manteniendo la seguridad, la privacidad y la transparencia en todo momento- obtendrán una ventaja competitiva significativa.