Cómo la IA se sigue desarrollando en los próximos 10 años
Entre ahora y 2034, la IA se convertirá en un elemento fijo en muchos aspectos de nuestra vida personal y empresarial. Los modelos de IA como GPT-4 han mostrado una inmensa promesa en el poco tiempo que han estado disponibles para el consumo público, pero sus limitaciones también se han hecho bien conocidas. Como resultado, el futuro de la IA se está definiendo por un cambio hacia modelos de código abierto a gran escala para la experimentación y el desarrollo de modelos más pequeños y eficientes para estimular la facilidad de uso y facilitar un menor costo.
Iniciativas como Llama 3.1, un modelo de IA de código abierto con 400 000 millones de parámetros y Mistral Large 2, lanzado con fines de investigación, ilustran la tendencia de fomentar la colaboración comunitaria en proyectos de IA manteniendo los derechos comerciales. El creciente interés en modelos más pequeños llevó a la creación de modelos como el mini GPT 4o-mini de 11 mil millones de parámetros, que es rápido y rentable. No pasará mucho tiempo antes de que haya un modelo adecuado para incrustar en dispositivos como teléfonos inteligentes, especialmente a medida que el costo continúa disminuyendo.
Este movimiento refleja una transición de modelos exclusivamente grandes y cerrados a soluciones de IA más accesibles y versátiles. Si bien los modelos más pequeños ofrecen asequibilidad y eficiencia, sigue habiendo una demanda pública de sistemas de IA más poderosos, lo que indica que probablemente habrá un enfoque equilibrado en el desarrollo de la IA para intentar priorizar tanto la escalabilidad como la accesibilidad. Estos nuevos modelos ofrecen una mayor precisión con menos recursos, lo que los hace ideales para las empresas que necesitan la creación de contenido a medida o capacidades de resolución de problemas complejos.
La IA influyó en el desarrollo de varias tecnologías básicas. La IA desempeña un papel fundamental en el avance de la visión artificial al permitir un análisis de imágenes y videos más preciso, que es esencial para tecnologías, como los vehículos autónomos y los diagnósticos médicos. En el procesamiento de lenguaje natural (PLN), la IA mejora la capacidad de las máquinas para comprender y generar lenguaje humano, mejorando las interfaces de comunicación y permitiendo herramientas de traducción y análisis de sentimientos más sofisticadas.
La IA potencia los analytics predictivos y de big data procesando e interpretando grandes cantidades de datos para predecir tendencias y fundamentar decisiones. En la robótica, el desarrollo de máquinas más autónomas y adaptables simplifica tareas, como el ensamblaje, la exploración y la capacidad de servicios. Además, las innovaciones impulsadas por la IA en el Internet de las cosas (IoT) mejoran la conectividad y la inteligencia de los dispositivos, lo que conduce a hogares, ciudades y sistemas industriales más inteligentes.
Estos son algunos de los avances en IA que deberíamos ver en diez años:
El incipiente campo de la IA multimodal se probará y perfeccionará a fondo para 2034. La IA unimodal se centra en un único tipo de datos, como el PLN o la visión artificial. Por el contrario, la IA multimodal se asemeja más a la forma en que los humanos se comunican al comprender los datos a través de imágenes, voz, expresiones faciales e inflexiones vocales. Esta tecnología integrará texto, voz, imágenes, videos y otros datos para crear interacciones más intuitivas entre los humanos y los sistemas informáticos. Tiene el potencial de impulsar asistentes virtuales avanzados y chatbots que entienden consultas complejas y pueden proporcionar texto personalizado, ayudas visuales o tutoriales en video en respuesta.
Democratización de la IA y creación de modelos más sencilla
La IA se integrará aún más en las esferas personal y profesional, impulsada por plataformas fáciles de usar que permiten a los no expertos utilizar la IA empresarial, tareas individuales, investigación y proyectos creativos. Estas plataformas, similares a los creadores de sitios web actuales, permitirán a emprendedores, educadores y pequeñas empresas desarrollar soluciones de IA personalizadas sin requerir una profunda experiencia técnica.
La IA y los microservicios basados en API permitirán a las empresas integrar funciones de IA avanzadas en sus sistemas existentes de forma modular. Este enfoque acelerará el desarrollo de aplicaciones personalizadas sin necesidad de una amplia experiencia en IA.
Para las empresas, una creación de modelos más sencilla significa ciclos de innovación más rápidos, con herramientas de IA personalizadas para cada función empresarial. Las plataformas sin código y de código bajo permitirán a los usuarios no técnicos crear modelos de IA utilizando componentes de arrastrar y soltar, módulos plug-and-play o flujos de trabajo guiados. Como muchas de estas plataformas se basarán en LLM, los usuarios también podrán consultar un modelo de IA mediante instrucciones.
Las plataformas de ML automatizado están mejorando rápidamente y automatizando tareas, como el preprocesamiento de datos, la selección de características y el ajuste de hiperparámetros. Durante la próxima década, el ML automatizado será aún más fácil de usar y accesible, lo que permitirá a las personas crear modelos de IA de alto rendimiento rápidamente sin necesidad de conocimientos especializados. Los servicios de IA basados en la nube también proporcionarán a las empresas modelos de IA prediseñados que se pueden personalizar, integrar y escalar según sea necesario.
Para los aficionados, las herramientas de IA accesibles fomentarán una nueva ola de innovación individual, permitiéndoles desarrollar aplicaciones de IA para proyectos personales o negocios paralelos.
El desarrollo de código abierto puede fomentar la transparencia, mientras que la gobernanza cuidadosa y directrices éticas pueden ayudar a mantener estándares de seguridad elevados y generar confianza en los procesos impulsados por la IA. La culminación de esta facilidad de acceso podría ser un asistente virtual multimodal totalmente controlado por voz, capaz de crear activos visuales, de texto, de audio o visuales a pedido.
Aunque es muy especulativo, si surge un sistema de inteligencia artificial general (IAG) para 2034, podríamos ver el comienzo de los sistemas de IA que pueden generar, curar y refinar de forma autónoma sus propios conjuntos de datos, permitiendo la mejora automática y la adaptación sin intervención humana [1].
Empresas de todo el mundo están adoptando la IA para aumentar la productividad y obtener ventajas competitivas. Casi cuatro de cada cinco organizaciones a nivel mundial ya usan o exploran la IA de alguna forma – un pico histórico en compromiso.
Solo en 2024, la inversión privada en IA en EE. UU. alcanzó $109 mil millones, aproximadamente 12 veces más que la inversión de China y 24 veces la del Reino Unido.
Este aumento en la financiación está impulsado por la confianza en el valor tangible de la IA para los negocios: el 78% de las organizaciones reportaron usar IA en 2024 (frente al 55% en 2023) mientras integran IA en productos, servicios y estrategias centrales.
Crecimiento Global del Mercado de IA (2025-2030)
Los analistas proyectan que este impulso continuará, con el mercado global de IA creciendo de aproximadamente $390 mil millones en 2025 a más de $1.8 billones para 2030 – una tasa de crecimiento anual asombrosa de ~35%. Este crecimiento, sin precedentes incluso comparado con anteriores auge tecnológicos, refleja cuán integral se está volviendo la IA para la empresa moderna.Las ganancias en productividad y el retorno de inversión son impulsores clave. Los primeros adoptantes ya están viendo retornos significativos con la IA. Estudios muestran que las principales empresas que usan IA reportan mejoras del 15–30% en métricas como productividad y satisfacción del cliente en flujos de trabajo habilitados por IA.
Por ejemplo, pequeñas y medianas empresas que implementaron IA generativa han visto aumentos de ingresos de dos dígitos en algunos casos. Gran parte del valor de la IA proviene de ganancias incrementales acumulativas – automatizando innumerables tareas pequeñas y optimizando procesos – que pueden transformar la eficiencia de una empresa cuando se escalan a toda la organización.
Advertencia sobre brecha competitiva: Las empresas que se retrasen en la adopción de IA corren el riesgo de quedar irremediablemente rezagadas, ya que los analistas predicen una brecha creciente entre líderes y rezagados en IA.
Por ello, tener una estrategia clara de IA es ahora misión crítica. Las empresas que logren integrar la IA en sus operaciones y toma de decisiones pueden adelantarse a sus competidores, mientras que las que se queden atrás corren el riesgo de quedar irremediablemente rezagadas. De hecho, los analistas de la industria predicen una brecha creciente entre líderes y rezagados en los próximos años, lo que podría remodelar por completo los paisajes del mercado.
La integración empresarial de IA se está acelerando. En 2025 y más allá, veremos empresas de todos los tamaños pasar de proyectos piloto a despliegues completos de IA. Los gigantes de la computación en la nube (los «hiperescaladores») reportan que la demanda empresarial de servicios en la nube con IA está en auge, e invierten fuertemente en infraestructura de IA para capturar esta oportunidad.
Estos proveedores se asocian con fabricantes de chips, plataformas de datos y empresas de software para ofrecer soluciones integradas de IA que satisfagan las necesidades empresariales de rendimiento, rentabilidad y seguridad. Notablemente, más del 60% de los productos de software como servicio ahora incluyen funciones de IA integradas, y las empresas están lanzando «copilotos» de IA para funciones que van desde marketing hasta recursos humanos.
El mandato para los ejecutivos es claro: tratar la IA como una parte central del negocio, no como un experimento tecnológico. En la práctica, esto significa infundir sistemáticamente la IA en los flujos de trabajo, capacitar a los empleados para trabajar junto a la IA y reingenierar procesos para aprovechar plenamente la automatización inteligente. Se espera que las organizaciones que tomen estos pasos vean beneficios desproporcionados en los próximos años [2].
[1] https://www.ibm.com/mx-es/think/topics/artificial-general-intelligence-examples
[2] https://inviai.com/es/tendencias-en-el-desarrollo-de-ia-en-los-proximos-5-anos
