{"id":19606,"date":"2024-12-10T17:37:19","date_gmt":"2024-12-10T16:37:19","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=19606"},"modified":"2024-12-10T17:37:19","modified_gmt":"2024-12-10T16:37:19","slug":"4-tendencias-clave-que-definiran-el-futuro-de-la-ia-en-2025","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=19606","title":{"rendered":"4 tendencias clave que definir\u00e1n el futuro de la IA en 2025"},"content":{"rendered":"

La inteligencia artificial est\u00e1 experimentando una r\u00e1pida evoluci\u00f3n, y 2025 se perfila como un a\u00f1o crucial para su maduraci\u00f3n y adopci\u00f3n generalizada<\/strong><\/p>\n

Jos\u00e9 Mar\u00eda Alonso, country manager de Snowflake para Espa\u00f1a y Portugal, ha identificado cuatro tendencias clave que definir\u00e1n el futuro de la IA: la contextualizaci\u00f3n de los datos como la pr\u00f3xima fase en la evoluci\u00f3n de las plataformas de datos, el auge de los agentes aut\u00f3nomos como la \u00abaplicaci\u00f3n estrella\u00bb, la superaci\u00f3n de las barreras actuales para la adopci\u00f3n de la IA, y la consolidaci\u00f3n de los sistemas ag\u00e9nticos como la fuerza impulsora detr\u00e1s de las aplicaciones de alto valor.<\/p>\n

Contextualizar los datos ser\u00e1 la siguiente fase para las plataformas de datos.<\/strong>
\nLa evoluci\u00f3n de la plataforma de datos es esencial para la evoluci\u00f3n de la IA. El pr\u00f3ximo a\u00f1o, veremos avances que ayudar\u00e1n a los LLM a comprender mejor los datos con los que est\u00e1n trabajando a trav\u00e9s de la capa sem\u00e1ntica. A las plataformas de datos actuales les falta en gran medida la capa sem\u00e1ntica de los datos, que es la comprensi\u00f3n de lo que significan los datos. Por ejemplo, cuando se tienen datos financieros en una tabla, normalmente es el desarrollador o el analista quien tiene la tarea de comprender de d\u00f3nde provienen esos datos, c\u00f3mo se calcularon y qu\u00e9 significan, pero esta comprensi\u00f3n deber\u00eda estar integrada directamente en las plataformas de datos. Tener que depender de estos perfiles e incorporar esa comprensi\u00f3n en cada aplicaci\u00f3n que se desarrolla es extremadamente laborioso. Como resultado, la capa sem\u00e1ntica debe integrarse cerca de los datos para que la IA pueda comprender su naturaleza y hacer un trabajo mucho mejor al analizarlos. Los usuarios no quieren, y no deber\u00edan tener que, reinventar los conceptos sem\u00e1nticos para cada aplicaci\u00f3n. Estos deben integrarse en la capa de datos. Esta es la pr\u00f3xima evoluci\u00f3n.<\/p>\n

Los agentes aut\u00f3nomos ser\u00e1n la \u00abaplicaci\u00f3n estrella\u00bb de la IA.<\/strong>
\nLos chatbots y asistentes funcionan mejor cuando se dise\u00f1an para tareas espec\u00edficas o para recopilar informaci\u00f3n. Este enfoque suele ser m\u00e1s eficiente en costes y recursos, y reduce significativamente la tasa de error. Sin embargo, tambi\u00e9n limita sus capacidades. Esto cambia cuando se les permite interactuar entre s\u00ed: aqu\u00ed entran en juego los agentes aut\u00f3nomos. Pronto, las empresas podr\u00e1n utilizar una interfaz capaz de interpretar un prompt general para una acci\u00f3n compleja y dividirla en un conjunto discreto de subtareas que se distribuyen a una cadena de asistentes especializados. Muchas de las capacidades necesarias para implementar estos agentes ya existen, al menos en cierta medida. Las organizaciones necesitan una gran cantidad de datos en una plataforma unificada, un marco de aplicaci\u00f3n y conjuntos de herramientas clave como la generaci\u00f3n aumentada por recuperaci\u00f3n (RAG, por sus siglas en ingl\u00e9s). Si bien crear un agente verdaderamente potente requerir\u00e1 mejoras sustanciales, no se trata de una visi\u00f3n futurista, sino de una tecnolog\u00eda que se usar\u00e1 de manera generalizada el pr\u00f3ximo a\u00f1o.<\/p>\n

Las barreras actuales para la adopci\u00f3n de la IA se ir\u00e1n desvaneciendo, e incluso podr\u00edan desaparecer por completo.<\/strong>
\nPara 2025, muchos de los obst\u00e1culos que hoy dificultan la adopci\u00f3n de la IA, como la falta de confianza, los errores, las limitaciones de los datos sint\u00e9ticos y las cuestiones relativas a los derechos de la IA, se habr\u00e1n resuelto en gran medida para un amplio abanico de aplicaciones. Veremos, por ejemplo, avances en el desarrollo de chatbots que citen sistem\u00e1ticamente sus fuentes, lo que aumentar\u00e1 la fiabilidad de la interacci\u00f3n de los usuarios con los datos.
\nSi bien los datos sint\u00e9ticos pueden plantear problemas para el entrenamiento de futuras generaciones de modelos, la generaci\u00f3n actual ya ofrece un rendimiento excelente en diversas aplicaciones que podemos desarrollar hoy mismo.
\nTambi\u00e9n existen soluciones ingeniosas para mitigar la escasez actual de GPU, especialmente con la entrada de desarrolladores y startups en el mercado, impulsados por la creciente importancia de la inferencia. Un ejemplo es la posibilidad de que clientes en zonas con acceso limitado o nulo a GPU puedan aprovechar la capacidad de procesamiento de otras regiones. A medida que se superen estos obst\u00e1culos t\u00e9cnicos, la atenci\u00f3n se centrar\u00e1 cada vez m\u00e1s en el desarrollo de aplicaciones de IA que generen valor real, marcando as\u00ed un per\u00edodo de avances pr\u00e1cticos y significativos en todo el sector.<\/p>\n

Los sistemas ag\u00e9nticos emerger\u00e1n como la fuerza principal para las aplicaciones de alto valor.<\/strong>
\n2025 ser\u00e1 el a\u00f1o en que comenzaremos a ver c\u00f3mo la expectaci\u00f3n en torno a los sistemas ag\u00e9nticos empieza a dar frutos, con el primer conjunto de casos de uso de alto valor en producci\u00f3n; pensemos en la gesti\u00f3n de problemas de servicio al cliente, la identificaci\u00f3n de ciberamenazas y la gesti\u00f3n de proyectos. La IA ag\u00e9ntica ampliar\u00e1 las capacidades de las aplicaciones impulsadas por IA para tomar medidas, a veces de forma aut\u00f3noma, pero en la mayor\u00eda de los casos todav\u00eda con la participaci\u00f3n de personas. El cambio hacia la IA ag\u00e9ntica permitir\u00e1 capacidades de automatizaci\u00f3n m\u00e1s sofisticadas y ayudar\u00e1 a las empresas a ver un retorno de la inversi\u00f3n real en sus iniciativas de IA. La IA ag\u00e9ntica tiene el potencial de generar un valor comercial m\u00e1s tangible al realizar tareas de forma independiente mediante la toma de decisiones aut\u00f3noma, algo que la IA generativa no es capaz de hacer por s\u00ed sola.<\/p>\n

Arriba, Jos\u00e9 Mar\u00eda Alonso, country manager de Snowflake para Espa\u00f1a y Portugal \/ imagen cortes\u00eda de Snowflake<\/em><\/span><\/p>\n

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