Crecimiento del mercado de IA
Se espera que el mercado de IA crezca un 35% en 2025 en comparación con 2024, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 41% de 2023 a 2028. Y aunque la IA generativa (GenAI) está ganando importancia, la IA predictiva seguirá dominando el mercado.
Desafíos y oportunidades de la GenAI
Las grandes inversiones necesarias para entrenar y operar modelos de GenAI plantean preguntas sobre su viabilidad financiera a largo plazo. La aparición de sistemas capaces de crear salidas de video y utilizar imágenes en movimiento y sonido como datos de entrada hace que la gestión eficiente de la energía y el procesamiento sea crucial.
Adopción de la IA agente
La IA agente, que permite a los sistemas completar tareas complejas de manera autónoma, acelerará la adopción de la GenAI en las empresas. Estas capacidades permiten a los agentes de IA entender mejor las intenciones humanas y actuar de manera independiente.
Modelos de lenguaje pequeños (SLMs)
Los SLMs requieren menos poder de procesamiento y son más fáciles de personalizar, lo que los hace atractivos para implementaciones locales o en el borde. Estos tienen implicaciones significativas para aplicaciones en tiempo real que requieren baja latencia.
Gestión de datos
La necesidad de estrategias robustas de gestión y gobernanza de datos será prioritaria para escalar la GenAI. La seguridad de la información y la gestión adecuada de los datos serán cruciales para evitar filtraciones de información sensible.
Modelos de consultoría de IA
Los modelos de precios de los servicios de consultoría de IA evolucionarán, vinculándose cada vez más a los resultados y plazos de los proyectos. Las técnicas de RAG combinan la GenAI con datos detallados para ofrecer información precisa y relevante, mejorando la adopción de la IA agente.
Por otro lado, se producirá un aumento de la tracción. Los modelos de código abierto ganarán tracción, ofreciendo accesibilidad y transparencia, aunque con preocupaciones de seguridad.
Las predicciones para este 2025
Enfoque Maduro en GenAI: Las organizaciones adoptarán un enfoque más maduro para implementar la GenAI, desarrollando hojas de ruta realistas y midiendo el impacto de los proyectos.
- Adopción de IA Agente: La IA agente acelerará la adopción de la GenAI, mejorando la productividad a través de la automatización compleja.
- SLMs y Despliegues Locales: Los SLMs permitirán a más organizaciones considerar despliegues locales o en el borde, optimizando el rendimiento y la seguridad.
- Inversión en Gestión de Datos: La necesidad de escalar la GenAI obligará a los ejecutivos a priorizar las inversiones en estrategias robustas de gestión de datos.
- Consultoría Basada en Resultados: Los modelos de precios de la consultoría de IA se vincularán más a los resultados y plazos de los proyectos.
El papel de la transformación digital
La IA es fundamental para la transformación digital, permitiendo que los procesos y servicios aprendan y se adapten al entorno.
Esta puede analizar y resolver operaciones complejas más rápido que los humanos, mejorando la productividad y la toma de decisiones.
Transformación de procesos
- Automatización de Procesos: La IA permite automatizar tareas manuales, reduciendo errores y aumentando la eficiencia.
- Mejora en la Toma de Decisiones: La capacidad de análisis predictivo de la IA ayuda a tomar decisiones más informadas y estratégicas.
- Reducción de Costes: Al automatizar procesos y mejorar la eficiencia, la IA contribuye a la reducción de costes operativos.
Aplicaciones empresariales
- Experiencia del Cliente: Recomendaciones personalizadas, chatbots para atención al cliente, y segmentación de audiencias.
- Detección de Fraude: En el sector financiero, la IA se utiliza para detectar y prevenir fraudes.
- Mejora de Procesos Industriales: Optimización de procesos en sectores como la industria, la sanidad y la educación.
Soluciones de IA específicas
- Insights de Espacios: Análisis del perfil de clientes y tránsito de visitantes en puntos de venta.
- Insights de Turismo: Comprensión del comportamiento de los visitantes en el sector turístico mediante técnicas de Big Data e IA.
