{"id":20404,"date":"2025-02-24T19:03:08","date_gmt":"2025-02-24T18:03:08","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=20404"},"modified":"2025-02-24T19:03:08","modified_gmt":"2025-02-24T18:03:08","slug":"la-ia-entrara-en-2025-en-una-nueva-fase-la-de-la-automejora-la-colaboracion-entre-agentes-y-la-busqueda-de-la-eficiencia-energetica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=20404","title":{"rendered":"La IA entrar\u00e1 en 2025 en una nueva fase: la de la automejora, la colaboraci\u00f3n entre Agentes y la b\u00fasqueda de la eficiencia energ\u00e9tica"},"content":{"rendered":"

Nutanix, l\u00edder en computaci\u00f3n h\u00edbrida multicloud, considera que el uso de la inteligencia artificial en las empresas entrar\u00e1 en una nueva fase en 2025, la de la auto-optimizaci\u00f3n, la cooperaci\u00f3n entre Agentes IA y la apuesta por la eficiencia energ\u00e9tica<\/strong><\/p>\n

El a\u00f1o 2025 ser\u00e1 el del inicio de una profunda transformaci\u00f3n en el software empresarial, que ir\u00e1 mucho m\u00e1s all\u00e1 de la actual democratizaci\u00f3n en el desarrollo e ingenier\u00eda de software generada por la IA generativa. \u00abEste a\u00f1o seremos testigos del lanzamiento de un nuevo tipo de software que aprender\u00e1 de su propio uso y mejorar\u00e1 la experiencia de usuario y la productividad de forma aut\u00f3noma, es decir, sin programaci\u00f3n activa\u00bb, afirma Induprakas Keri, Senior Vice President y General Manager Hybrid Multicloud de Nutanix.
\nAdem\u00e1s de esta auto-optimizaci\u00f3n o capacidad de automejora, la cooperaci\u00f3n entre Agentes IA ser\u00e1 tambi\u00e9n cada vez m\u00e1s importante. Esto significar\u00e1 disponer de Agentes capaces de negociar con otros Agentes. \u00abY para que las empresas puedan aprovechar estas ventajas de cooperaci\u00f3n, necesitar\u00e1n empleados con las capacidades, procesos y tecnolog\u00edas adecuados\u00bb, explica Debo Dutta, Chief AI Officer de Nutanix. Los nuevos modelos de razonamiento, incluidos los de c\u00f3digo abierto, dotar\u00e1n a los modelos de IA de capacidades adicionales. En su opini\u00f3n, surgir\u00e1n nuevas tecnolog\u00edas y arquitecturas para dar soporte a las nuevas generaciones de modelos y sistemas multiagente. Por ejemplo, se popularizar\u00e1 el uso de la \u201ccomputaci\u00f3n en memoria\u201d, que opera utilizando la memoria del sistema o la memoria RAM como mecanismo de almacenamiento.
\nEn cuanto a la eficiencia, la inferencia ser\u00e1 el verdadero devorador de energ\u00eda, no tanto el entrenamiento de los modelos de IA. Y a medida que aumente el consumo energ\u00e9tico tambi\u00e9n lo har\u00e1n los costes. Seg\u00fan Dutta, \u201cesto se debe principalmente al escalado de las capacidades inform\u00e1ticas necesarias para la inferencia. Por tanto, las empresas tendr\u00e1n que replantearse su gasto en infraestructuras y energ\u00eda\u201d.
\nPara garantizar que las inversiones y los costes operativos no pongan en peligro el \u00e9xito de los proyectos de IA, las empresas deber\u00e1n utilizar la inteligencia artificial para \u00abidentificar ineficiencias y automatizar procesos intensivos de su mano de obra\u00bb, a\u00f1ade Tobi Knaup, General Manager Cloud Native de Nutanix Nutanix. \u00abLos responsables de TI deber\u00e1n financiar la IA con la ayuda de la IA\u00bb.
\nPor \u00faltimo, Rajiv Ramaswami, Presidente y CEO de Nutanix, afirma que, internamente, la compa\u00f1\u00eda tiene como objetivo una mejora del 25% en la productividad de sus desarrolladores mediante el empleo de IA generativa. \u00abUtilizaremos esta tecnolog\u00eda, por ejemplo, para generar c\u00f3digo para pruebas unitarias y otra serie de funciones.\u00bb<\/p>\n

Arriba, en la foto, Rajiv Ramaswami, Presidente y CEO de Nutanix<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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