La Inteligencia Artificial (IA) avanzará este año hacia una mayor especialización y consolidación, y se integrará en forma más profunda en casi todos los sectores de los negocios.
Expertos en el sector de la tecnología aseguran que, además, esta tecnología planteará diversos desafíos.
Renzo Molina, director de Business Transformation Services en IBM Consulting México, explica que en los últimos años, lo que se ha visto es el desarrollo de una IA tradicional, lo cual podría considerarse como la primera etapa.
Esta Inteligencia Artificial es eficiente para tareas estructuradas y repetitivas, como el análisis de datos, clasificación, automatización de procesos y detección de patrones en escenarios predecibles.
Sin embargo, el mundo está entrando ya en una segunda etapa donde la IA generativa tiene un impacto más fuerte en diversos rubros.
Este tipo de IA ofrece flexibilidad y creatividad en comparación con las tecnologías más previas, pues es capaz de crear contenido nuevo (texto, imágenes, código) y de responder a contextos complejos.
Para el experto de IBM, este año se verá la consolidación de los agentes de IA, un modelo más avanzado de asistentes que, combinando la IA tradicional y generativa, ejecutarán funciones autónomas. “Ya no necesitan tanta interacción; son agentes que toman decisiones en temas especializados de forma independiente”, explica.
Por ello, dice, una de las tendencias del año a nivel empresarial será contar con un agente de IA para temas legales, otro para recursos humanos y otro más para atención al cliente o viajes. Detrás de esta especialización están los modelos de lenguaje avanzado (Large Language Models, LLM), que gobiernan estos agentes y vuelven autónomas las decisiones.
“No hay que preguntarles constantemente; entre agentes y con fuentes externas, pueden resolver cualquier detalle”, asegura Molina.
El reto de evitar la Shadow IA
Con los avances tecnológicos también surgen retos en las empresas que incluyen la capacitación de los colaboradores para gestionar modelos como los de IA. Los expertos dicen que si bien la IA no sustituirá a los humanos, éstos deben capacitarse para aprovechar sus beneficios y saberla operar.
“Vinculado con la consolidación de los agentes de IA, está el rol de los colaboradores, quienes deben aprender a gestionarlos. No vemos que la IA reemplace al ser humano, pero quienes no la utilicen o sepan manejarla podrían ser desplazados”, comenta Molina.
A esto se suma el riesgo de la Shadow IA, término que acuñado por expertos y que se refiere al uso de esta tecnología y sus aplicaciones, pero de forma indiscriminada y sin la supervisión o autorización de sus empresas. Pese a que el objetivo es loable: productividad y eficiencia de las tareas, podría convertirse en un riesgo para la información y privacidad de datos internos o de clientes.
Aunque la IA incrementa la productividad, también puede implicar que “información de la empresa se aloje en programas no corporativos ni protegidos”.
“La IA y los datos son críticos; las empresas deben establecer modelos operativos, procedimientos y políticas de seguridad”, alerta Molina.
IBM, por ejemplo, mediante su plataforma Watson X, ofrece una solución segura para implementar IA empresarial, priorizando la protección y transferencia de conocimiento.
Computación cuántica
Uno de los temas clave este año será la computación cuántica, un nuevo tipo de procesador mucho más potente que los actuales. Según Molina, “la computación cuántica permite procesar enormes cantidades de información en menos tiempo”.
Así, los Cubits, es decir, las unidades básicas de información en computación cuántica, cada día estarán más presentes, pues reemplazan a los bytes, siendo tridimensionales y con mayor capacidad de procesamiento.
Parece futurista, dice Molina, pero es una realidad que además, acelera los trabajos para atender serios retos criptográficos.
Democratización de la IA.
La especialización de la IA podría elevar sus costos. Sin embargo, el código abierto, que permite el uso, estudio y modificación gratuita del código fuente, es clave para democratizarla. Esta opción promoverá este año un enfoque colaborativo y transparente en el desarrollo de la IA.
Según Renzo Molina, la nube híbrida también facilita esta democratización, al ofrecer a las empresas flexibilidad y capacidad de procesamiento con diferentes proveedores de nube.
¿Qué puede hacer la IA por tu empresa?
Procesamiento de datos: Los algoritmos de la IA poseen la capacidad de procesar múltiples datos en corto tiempo
Automatización: Reduce la necesidad de realizar tareas repetitivas
Precisión: Sin emociones, los algoritmos garantizan resultados con menor margen de error. Asimismo, posibilitan la reducción de errores
Predicción: A través del uso de análisis estadísticos y machine learning, la IA es capaz de identificar patrones, anticipar comportamientos y anticipar próximos eventos