Qué sigue para la IA: tendencias, expectativas para 2025 y más allá

Más de dos años desde la introducción de ChatGPT por parte de OpenAI (una forma rápida y sencilla de preguntarle casi cualquier cosa a un modelo de IA), la inteligencia artificial ha seguido dominando las conversaciones, los titulares y la investigación económica y probablemente seguirá haciéndolo durante el año siguiente.

Desde algoritmos que impulsan los motores de búsqueda hasta herramientas sofisticadas que diagnostican afecciones médicas, la inteligencia artificial está remodelando las industrias, redefiniendo el trabajo y desafiando nuestra comprensión de la inteligencia misma.

La IA ya no es una fantasía futurista; se está convirtiendo rápidamente en una parte integral de la vida. Pero con una innovación vertiginosa, es probable que el futuro cercano traiga cambios aún más transformadores moldeados por las tendencias clave que impulsan esta revolución.

Si bien la IA generativa y los modelos de lenguajes grandes (LLM) han dado forma principalmente a estas tendencias hasta ahora, lo que parece ser el comienzo de una nueva era es la llamada IA ​​agente.

Descrito básicamente como “una combinación de diferentes técnicas, modelos y enfoques de IA”, se ve como “una nueva generación de agentes autónomos que pueden analizar datos, establecer objetivos y tomar medidas para alcanzarlos, todo con una mínima supervisión humana”.

Según muchas empresas, expertos e informes recientes, esta tendencia parece ser la dominante que podría dar forma al sector de la inteligencia artificial el próximo año.

¿Pero qué más se puede esperar? Vamos a desglosarlo:

Transición abierta a IA

Hablar de IA significa hablar de la empresa, que algunos llaman “trascendental” en el campo – y sí, eso es OpenAI.

Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, acaba de decir que el próximo año podrían producirse avances sorprendentes.

“Espero que en 2025 tengamos sistemas que la gente mire, incluso las personas que son escépticas sobre el progreso actual, y digan: ‘Vaya, no esperaba eso'”, dijo Altman, hablando en la Cumbre DealBook del New York Times. a principios de este mes.

Al reflexionar sobre el momento en que se lanzó ChatGPT, Altman también dijo: “Creo que alcanzaremos la AGI (inteligencia general artificial) antes de lo que la mayoría de la gente en el mundo piensa, y importará mucho menos”.

Sus declaraciones se produjeron antes del anuncio del nuevo modelo o3 de la startup y de los detalles sobre la transición de ser una entidad sin fines de lucro, como se ha clasificado hasta ahora.

Según el plan anunciado el viernes, OpenAI dijo que busca renovar su estructura, diciendo que crearía una corporación de beneficio público para facilitar “recaudar más capital del que habíamos imaginado” y eliminar las restricciones impuestas a la startup por su actual padre sin fines de lucro.

Futuro de la IA, multimodalidad

“No creo que nadie sepa la verdad. Estoy segura de que habrá otra explosión en algún momento en el que se produzca un cambio fundamental en la arquitectura de los modelos. No sé cuándo ni dónde”, Pascale Fung , director del Centro de Investigación de IA (CAiRE) de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong, dijo a la Agencia Anadolu (AA) cuando se le preguntó sobre el futuro de la IA.

Los sistemas de inteligencia artificial capaces de procesar múltiples tipos de datos simultáneamente, como texto, imágenes, audio y video, se han convertido en una fuerza impulsora en la industria hacia lo que se ha llamado multimodalidad.

Fung, también director senior de investigación de IA en Meta-FAIR, una iniciativa de investigación de Meta, la empresa matriz de Facebook, destacó la importancia de tal cambio.

“Eso no es sólo texto. No es sólo un chatbot, sino que también puede ver lo que ves y escuchar lo que escuchas”.

Los sistemas multimodales, como ChatGPT y Gemini de Google, ya integran la visión y la percepción auditiva con capacidades basadas en texto.

Estas tecnologías analizan datos visuales o auditivos en tiempo real, permitiendo aplicaciones como ayudar a personas con discapacidad visual describiendo su entorno o leyendo textos en voz alta.

Agentes de IA

Un paso adelante de los chatbots, los agentes de IA están redefiniendo la asistencia mediante la gestión de tareas complejas de varios pasos.

A diferencia de los chatbots que responden preguntas, los agentes de IA pueden realizar tareas complejas, como reservar vacaciones familiares o gestionar horarios ejecutivos, explicó Fung. Estos agentes funcionan como “humanos inteligentes” y utilizan herramientas para resolver problemas y crear valor.

En un informe reciente, Charles Lamanna, vicepresidente corporativo de negocios e industria de Microsoft Copilot, describió a los agentes como “las aplicaciones de la era de la IA”.

“Los agentes comenzarán a transformar cada proceso empresarial, revolucionando la forma en que trabajamos y gestionamos nuestras organizaciones”, añadió.

Las posibilidades son enormes. Como planificadores de viajes virtuales, los agentes de IA podrían optimizar los itinerarios. Como asistentes ejecutivos, pueden programar reuniones y gestionar flujos de trabajo con un juicio matizado, capaces de hacer malabarismos con una multitud de factores que influyen en las decisiones que implicarían.

Haciéndose eco de estos puntos de vista y proporcionando detalles sobre el concepto de agentes de IA, Kristina Tikhonova, directora general de Microsoft para el Sudeste de Europa, dijo anteriormente en una entrevista con Daily Sabah que “los agentes de IA representan una nueva era en la que los sistemas de IA trabajan juntos sin problemas, con un agente de IA capaz de solicitar acciones de otros.”

Algunas grandes empresas ya han lanzado sus productos de agentes en esta dirección. Salesforce, por ejemplo, creó Agentforce y Microsoft ha compartido el concepto de crear agentes autónomos con Copilot Studio.

Nuevas fronteras

Sin embargo, a pesar de los importantes avances, los sistemas de IA actuales todavía no alcanzan a igualar la inteligencia humana en la mayoría de las áreas, algo que sólo podría lograrse mediante lo que se ha llamado inteligencia artificial general o AGI.

Al mismo tiempo, también prevalece un dilema sobre la cuestión de cuál es el punto de referencia real para lograrlo.

A menudo denominado el “santo grial” de la IA, el desarrollo de un sistema AGI representaría un salto significativo hacia la superinteligencia artificial (ASI), sistemas capaces de superar las capacidades cognitivas humanas en múltiples dominios.

Mientras que AGI se define por su capacidad para lograr un rendimiento intelectual a nivel humano, ASI va más allá y supera a los humanos en razonamiento, resolución de problemas y tareas creativas.

Altman de OpenAI ha predicho que la superinteligencia podría surgir dentro de “unos pocos miles de días”, lo que marcaría un profundo cambio de paradigma.

A corto plazo, se espera que para 2025 los sistemas de IA resuelvan problemas cada vez más complejos con habilidades de razonamiento avanzadas.

Los modelos avanzados de IA, como OpenAI o1, ya exhiben capacidades que imitan el razonamiento humano, permitiendo tareas como análisis de contratos, descubrimientos científicos y ejecución de proyectos de varios pasos. Se espera que estas capacidades se desarrollen en los próximos años.

Poder computacional, gasto.

Además, detrás de los rápidos avances de la IA se esconde un progreso sin precedentes en el poder computacional.

Google reveló recientemente su emblemático chip cuántico, Willow, capaz de completar un cálculo de referencia en menos de cinco minutos, una tarea que a las supercomputadoras más rápidas de la actualidad les llevaría 10 septillones de años, afirmó la compañía.

Este avance destaca el potencial para superar los límites computacionales actuales, permitiendo que los modelos avanzados de IA aborden desafíos que antes eran insuperables.

Sin embargo, las demandas energéticas de tales sistemas plantean preocupaciones medioambientales. Se espera que los líderes de la industria como Google, Microsoft y Nvidia den prioridad a las tecnologías sostenibles y energéticamente eficientes para mitigar estos impactos.

Algunos de estos gigantes tecnológicos, junto con Amazon y Meta, ya han avanzado hacia la energía nuclear a medida que los centros de datos que alimentan la inteligencia artificial y la computación en la nube están llevando la demanda y la producción de energía a nuevos límites.

Por otro lado, todo esto ha resultado en un gasto sin precedentes relacionado con la IA, lo que convirtió a la inteligencia artificial y las criptomonedas en una de las principales novedades del mercado tecnológico en 2024.

“Algunos de los mayores ganadores en el repunte del mercado de valores de este año, en el que el Nasdaq saltó un 33% y otros índices estadounidenses registraron ganancias de dos dígitos, tienen vínculos directos con los rápidos avances en la IA. El fabricante de chips Nvidia está entre ellos, pero no está solo”. dijo recientemente un informe de CNBC.

¿Una desaceleración?

Sin embargo, después de dos años de feroz impulso ascendente, algunos analistas siguen preguntándose si una desaceleración de la IA es inminente.

Un informe reciente del New York Times, titulado “¿Está la industria tecnológica ya al borde de una desaceleración de la IA?” dijo: “Las entrevistas con 20 ejecutivos e investigadores mostraron una creencia generalizada de que la industria tecnológica se está topando con un problema que para muchos era impensable hace apenas unos años. Han consumido la mayor parte del texto digital disponible en Internet”.

También citó a Demis Hassabis, uno de los expertos en IA más influyentes del mundo y ganador de este año del Premio Nobel de Química por sus contribuciones a la investigación de la IA para la predicción de la estructura de las proteínas, para hacer una advertencia al resto de la industria tecnológica.

“No esperemos que los chatbots sigan mejorando tan rápidamente como lo han hecho en los últimos años”, afirmó.

Con un aparente pico en los datos y una rápida proliferación, queda por ver cómo las grandes empresas avanzarán para afinar los modelos, trabajar en el razonamiento y sus próximas estrategias clave.

Aplicaciones más amplias, impacto

A menudo descrita como una especie de nueva “revolución industrial”, la IA también trae consigo una larga lista de impactos y transformaciones. Desde aspectos relacionados con el empleo hasta un posible impacto tremendo en campos como la atención médica, la IA está en camino de integrarse e involucrarse más en la vida cotidiana a medida que pasa el tiempo.

Fung, por ejemplo, subrayó el potencial de la IA en la agricultura: revolucionar la productividad, la detección de enfermedades y la regulación del agua.

“Puede ayudar a erradicar el hambre garantizando una producción y distribución de alimentos más equitativa”, explicó Fung. Las mejoras en la logística también podrían reducir el desperdicio de alimentos, abordando los desafíos globales del hambre y la ineficiencia, afirmó.

La integración de la IA en la vida diaria también ha generado preocupaciones sobre el desplazamiento laboral.

“Cada logro tecnológico importante ha resultado en importantes cambios laborales”, reconoció Altman.

Sin embargo, Fung enfatizó que si bien la IA reemplazará algunas funciones, también creará nuevas oportunidades. “Muchos de los empleos que tenemos hoy no existían hace 100 años”, dijo, e instó a que lo importante es estar preparado para el cambio.

Sugirió que los sistemas educativos deben adaptarse para preparar a las personas y enseñarles “lo que nos hace humanos”.

Dijo que las escuelas deberían enseñar a la gente la “sabiduría colectiva de la humanidad”, como la filosofía, las artes, la literatura, la ciencia y las matemáticas, y aconsejó a la gente que se volviera más crítica, creativa y conocedora para disuadir los efectos de la IA.