Más allá del Hype

Más allá del Hype: Tendencias de IA y Datos que Redefinirán los Negocios en 2025

Aunque la IA generativa acapara los titulares, representa solo «el 5% de los casos de uso en producción», según Bryan Harris, CTO de SAS. Esta afirmación pone en perspectiva cómo el verdadero impacto de la inteligencia artificial va mucho más allá de los chatbots. Lo que viene en 2025 promete ser transformador.

Hay cinco tendencias clave que marcarán un antes y un después en el panorama empresarial: la evolución de los modelos de IA como productos independientes, el auge de los datos sintéticos para entrenamiento, la importancia crítica de los marcos de gobernanza en IA, los retos ambientales y de costos en la computación en la nube, y el potencial revolucionario de la computación cuántica.

Modelos de IA: De herramientas a productos autónomos

En 2025, veremos cómo los modelos de IA evolucionan más allá de simples herramientas para convertirse en productos especializados. Los modelos de lenguaje como ChatGPT son solo una pequeña fracción de lo que realmente está sucediendo en la IA de producción. Por ejemplo, cuando recibes una alerta por actividad sospechosa en tu tarjeta de crédito o recomendaciones personalizadas al comprar, modelos específicos están funcionando detrás de escena.

Empresas como SAS ya están desarrollando decenas de modelos especializados, diseñados para integrarse rápidamente en operaciones empresariales mediante APIs. Esta transición permite que las organizaciones adopten capacidades de IA sin tener que construirlas desde cero, ganando tiempo y eficiencia.

Datos Sintéticos: La próxima ola de innovación en IA

La necesidad de datos de alta calidad, especialmente en sectores como salud y finanzas, está impulsando la adopción de datos sintéticos. Estos datos permiten mejorar la precisión de los modelos predictivos y abordar desafíos como la detección de eventos raros (por ejemplo, fraudes) donde los ejemplos reales son limitados.

Los datos sintéticos crean escenarios artificiales pero realistas, lo que facilita el entrenamiento de modelos sin comprometer la privacidad o el cumplimiento normativo. Esta tecnología abre un abanico de posibilidades para avanzar en sectores regulados de manera segura y eficiente.

Gobernanza en IA: Una prioridad estratégica

Con IA tomando decisiones críticas, la gobernanza es más esencial que nunca. Es fundamental que las empresas sepan dónde y cómo se utiliza la IA, qué datos alimentan los modelos y cómo están funcionando.

Los mejores marcos de gobernanza incluyen supervisión, plataformas sólidas, controles constantes y una cultura organizacional que valore la ética y los riesgos asociados a la IA. Este enfoque no solo mitiga riesgos, sino que también posiciona a las organizaciones para aprovechar la IA de manera más estratégica.

Computación en la Nube: Retos económicos y ambientales

El impacto ambiental de la computación en la nube es alarmante: ya genera más emisiones de carbono que la industria aérea. Además, los costos crecientes están llevando a muchas empresas a optimizar sus operaciones en la nube.

Un ejemplo destacable es cómo una empresa de bienes de consumo redujo el tiempo de pronóstico de 13 horas a solo 15 minutos, ahorrando costos y mejorando su agilidad operativa. Este tipo de optimizaciones no solo benefician al medio ambiente, sino que también fortalecen la rentabilidad empresarial.

Computación Cuántica: El próximo gran avance

La computación cuántica promete revolucionar la IA al abordar problemas complejos que las computadoras tradicionales no pueden resolver eficientemente. Por ejemplo, optimizar rutas logísticas o procesos de manufactura con miles de variables será más rápido y rentable gracias a la capacidad de los sistemas cuánticos.

Aunque no reemplazará a las CPUs tradicionales, la computación cuántica será un acelerador clave para ciertas aplicaciones de IA, con implicaciones masivas en industrias como la cadena de suministro y la manufactura.

La clave está en los datos

En este ecosistema de innovación, una cosa sigue siendo cierta: sin datos de calidad, no hay IA efectiva. Las organizaciones que invierten en la calidad de sus datos están mejor posicionadas para aprovechar las oportunidades que trae el futuro.

El 2025 será un año de convergencia tecnológica, y quienes logren equilibrar la innovación con fundamentos sólidos en datos y gobernanza tendrán una ventaja competitiva clara.