Seis tendencias sobre inteligencia artificial que marcarán el 2025, según SAS

SAS, compañía líder en datos e IA, vuelve a analizar de la mano de sus expertos, las principales tendencias y predicciones que definirán el 2025, con la lupa puesta en la inteligencia artificial.

2025, el año donde se demostrará todo el potencial de la IA

La IA generativa ha sido el tema estrella en los últimos años, pero hasta ahora sus promesas han podido generar más expectativas que resultados concretos. En 2025, las organizaciones empezarán a implementar esta tecnología de manera eficiente, con el objetivo de generar un valor empresarial real. Para lograrlo, simplificarán el uso de la IA, revisarán sus estrategias, reglas y modelos, y complementarán estas acciones con el uso de los grandes modelos de lenguaje (LLM) y pequeños modelos de lenguaje especializados (SLM).

Por otro lado, a medida que la IA generativa pase de ser considerada un 'juguete nuevo' a convertirse en un tipo más convencional de inteligencia artificial, las organizaciones implementarán de manera integral todas sus modalidades para automatizar las tareas rutinarias, lo que permitirá a los empleados concentrarse en funciones de mayor valor. “Estas automatizaciones permitirán la toma de decisiones ágiles, reconocer oportunidades con mayor rapidez e impulsar la innovación para destacar en el mercado” declara el CIO de SAS, Jay Upchurch.

A su vez, según Stu Bradley, vicepresidente senior de Fraud & Security Intelligence de SAS, en 2025 se producirá una gran racionalización de TI, en la que los líderes empresariales aprovecharán la nube para simplificar sus infraestructuras y sus relaciones con los proveedores, ganar velocidad crítica y reducir costes. “Aquellos que se modernicen en una plataforma nativa en la nube y potenciada por IA obtendrán el mayor valor, logrando capacidades de datos y toma de decisiones integradas y democratizadas”.

El éxito de la IA generativa dependerá de la calidad de los datos

El año 2025 reflejará cómo las organizaciones prosperan gracias a la IA generativa, creando experiencias de cliente especializadas y lanzando productos innovadores con mayor rapidez. Sin embargo, muchas otras se han quedado atrás, afectadas por el abandono de proyectos iniciados en 2023, ya que ignoraron un aspecto clave: la IA necesita buenos datos. Las organizaciones deberán evitar los datos deficientes y empezar a trabajar con nuevos que tengan una mayor calidad para que la IA pueda ofrecer el mayor rendimiento.

LLM más especializados, con el auge en el código abierto

Durante el próximo año, los grandes modelos de lenguaje se volverán tan comunes que su uso básico será accesible para todos y de forma gratuita. Por ello, el valor real se trasladará a los servicios especializados y a las aplicaciones de dominios específicos creadas sobre estos modelos. Además, se espera un crecimiento de LLM de código abierto, con el objetivo de que cualquier persona o empresa pueda acceder, modificar y utilizar dichos modelos. “De esta forma, se impulsará un panorama de IA más descentralizado en el que la personalización y la integración serán los diferenciadores clave” afirma Udo Sglavo, vicepresidente de AI y Analytics de SAS.

El compromiso por la huella medio ambiental se fortalecerá en 2025

La adopción urgente de la IA está generando modelos ineficientes que consumen grandes recursos en la nube y aumentan la huella de carbono. La responsabilidad de reducir el impacto ambiental recae tanto en los proveedores como en los propios usuarios que manejan datos y cargas de trabajo. En este sentido, mejorar la eficiencia en el desarrollo de modelos de IA mediante plataformas optimizadas para la nube ayudará a reducir la duplicación, los residuos innecesarios y el consumo energético.

Asimismo, Bryan Harris, CTO de SAS, considera que la velocidad y la eficiencia algorítmica no pueden ser ignoradas como factores críticos para reducir el consumo de la nube. Aunque la IA seguirá impulsando la búsqueda de fuentes de energía sostenibles, también aumentará la demanda de modelos más eficientes desde el punto de vista energético. “Así como el sector de los electrodomésticos y la industria automovilística han hecho grandes avances en eficiencia energética, debemos hacer que los modelos de IA sean más eficientes” afirma.

La responsabilidad de los líderes seguirá siendo promover el uso ético de la IA

La inteligencia artificial está transformando la forma en la que interactuamos con la información al personalizar contenidos y gestionar grandes volúmenes de datos, pero también conlleva riesgos como la desinformación y la manipulación social. Esto plantea amenazas a nivel individual, grupal e institucional, lo que obliga a los gobiernos a proteger el discurso civil y la integridad cultural. Para mitigar estos riesgos, los líderes empresariales deberán promover un uso ético de la IA, reafirmar los valores organizativos y establecer políticas y normas claras para su implementación.

La IA generativa se vuelve personal (y más avanzada) para los profesionales del marketing

En 2025, los profesionales del marketing harán una transición radical desde aplicaciones más sencillas de IA generativa centradas en la productividad y la creación de contenidos hacia capacidades más avanzadas que impulsen la ventaja competitiva y el crecimiento de los ingresos. Más allá de los LLM, los expertos del sector adoptarán herramientas como los datos sintéticos, los gemelos digitales y tecnologías de IA consolidadas, como el machine learning y el deep learning, para ofrecer experiencias personalizadas y campañas eficaces, respetando la privacidad del cliente.