Aumento de los modelos multimodales: tendencias de IA en 2025
El debate sobre la inteligencia artificial ha evolucionado rápidamente en los últimos años. Lo que antes era un sueño lejano se ha convertido ahora en una necesidad estratégica para organizaciones de todos los tamaños. En 2025, estamos asistiendo a un punto de inflexión en el que la IA ya no es dominio exclusivo de los gigantes tecnológicos. Las empresas están adoptando la IA en todas las funciones empresariales y los ejecutivos se están preparando para destinar importantes presupuestos a iniciativas de IA. Las encuestas muestran que más de tres cuartas partes de las organizaciones utilizan ahora alguna forma de IA y los líderes empresariales están duplicando sus inversiones. Este cambio, de la exageración a la adopción pragmática, refleja una comprensión cada vez mayor de que la IA debe aportar un valor empresarial tangible.
El panorama está siendo remodelado por dos importantes avances: el auge de la IA agencial y la proliferación de modelos multimodales. Al mismo tiempo, las industrias se enfrentan a cuestiones relacionadas con el retorno de la inversión, la gobernanza y la ética. Para entender este momento, exploraremos qué significa la IA agencial, por qué son importantes los modelos multimodales y cómo pueden prepararse las organizaciones para la próxima ola de automatización.
IA agencial: más que simples flujos de trabajo automatizados
Muchas personas siguen confundiendo los agentes de IA con flujos de trabajo simples, pero la diferencia es fundamental. Un flujo de trabajo sigue una secuencia predefinida de pasos establecida por un programador, mientras que un agente de IA está diseñado para comprender su entorno, elegir sus propias acciones y adaptarse a las condiciones cambiantes. Piense en un agente como un empleado junior que puede planificar e improvisar; un flujo de trabajo es más bien como un guion que se ejecuta siempre de la misma manera. Al percibir y decidir por sí mismo, un agente puede perseguir un objetivo incluso si el camino no está claro desde el principio.
Las organizaciones están experimentando con agentes de IA en tareas que van desde la atención al cliente hasta el desarrollo de software. Herramientas como Devin, un ingeniero de software de IA, y Julius, un analista de datos de IA, demuestran cómo los agentes pueden abordar problemas complejos observando datos, planificando la siguiente acción, ejecutándola y aprendiendo de los comentarios recibidos. Estos agentes no solo gestionan comandos sencillos, sino proyectos completos, desglosando los objetivos en pasos manejables y ajustándolos cuando encuentran un obstáculo. Esta autonomía requiere modelos subyacentes potentes y una supervisión cuidadosa, pero las ganancias potenciales en productividad son enormes.
El reto es que la IA agencial sigue siendo cara de construir y mantener. Es necesario evaluar si la complejidad y la imprevisibilidad de una tarea justifican la inversión. También se necesita un equipo que sepa cómo supervisar las decisiones del agente e intervenir cuando sea necesario. A pesar de estos obstáculos, el interés está aumentando. Las encuestas indican que solo una minoría de organizaciones ha implementado plenamente soluciones de IA agencial, pero una gran parte está llevando a cabo proyectos piloto o tiene previsto invertir pronto. Los líderes empresariales ven a los agentes como una forma de gestionar tareas repetitivas, apoyar a los equipos de TI y mejorar el servicio al cliente.
La IA generativa y multimodal se está generalizando
La IA agencial está estrechamente relacionada con los avances en los modelos generativos, que impulsan las capacidades de razonamiento y lenguaje en las que se basan los agentes. La IA generativa ha ido más allá de los chatbots y se ha extendido a aplicaciones empresariales como la redacción de documentos, la creación de contenidos y la generación de códigos. Su adopción está aumentando rápidamente a medida que los ejecutivos se dan cuenta de que la IA puede mejorar la satisfacción del cliente, la eficiencia y la seguridad. Por ejemplo, las suites empresariales ahora incluyen asistentes de IA que resumen reuniones, redactan correos electrónicos y analizan informes.
Por su parte, los modelos multimodales pueden gestionar texto, imágenes, audio y vídeo en un único sistema. Los nuevos modelos combinan estas modalidades para generar resultados más ricos, lo que permite a las empresas automatizar el procesamiento de documentos, las descripciones de productos, los subtítulos de vídeos e incluso la supervisión de la cadena de suministro. La capacidad de sintetizar información de diferentes medios abre nuevas posibilidades en marketing, comercio electrónico y formación. En lugar de crear sistemas separados para cada tipo de datos, las empresas pueden confiar en un único modelo para comprender y generar una amplia gama de contenidos.
Otra tendencia importante es la evolución hacia modelos empresariales personalizados. En lugar de depender únicamente de grandes modelos lingüísticos públicos, las empresas están creando soluciones a medida adaptadas a sus propios datos. Al adaptar los modelos a tareas específicas, esperan mejorar la precisión y controlar los costes, al tiempo que protegen la información confidencial. Al mismo tiempo, los marcos de código abierto facilitan la experimentación con la IA generativa sin depender de un único proveedor. Esta democratización del desarrollo de la IA significa que incluso las pequeñas empresas pueden crear agentes sofisticados.
Casos de uso: desde el soporte administrativo hasta la experiencia del cliente
La promesa de la IA agencial y multimodal cobra vida en casos de uso específicos. Pensemos en una empresa que automatiza la incorporación de empleados. En lugar de guiar manualmente a un nuevo empleado a través de cientos de formularios, un agente de IA puede encargarse del papeleo rutinario, programar sesiones de formación y responder a preguntas sobre políticas. Esto reduce los gastos administrativos y ayuda a los nuevos empleados a ser productivos más rápidamente. Del mismo modo, los servicios de asistencia informática pueden desplegar agentes para restablecer contraseñas, enrutar tickets y supervisar el estado del sistema, lo que libera a los ingenieros para que se centren en cuestiones más complejas.
En marketing y ventas, los agentes pueden personalizar las comunicaciones y analizar los datos de los clientes. Por ejemplo, un agente impulsado por IA podría rastrear el historial de navegación de un cliente en nuestro sitio web y adaptar las recomendaciones de productos en consecuencia. Otro agente podría redactar correos electrónicos de seguimiento y programar llamadas. La plataforma itsalesaas.com muestra cómo los agentes de IA mejoran la generación de clientes potenciales al automatizar la divulgación, calificar a los clientes potenciales y transferirlos a los representantes de ventas humanos en el momento adecuado. Estos sistemas reducen el esfuerzo innecesario y aumentan las tasas de conversión.
La gestión de proyectos también se beneficia. Los agentes pueden actualizar listas de tareas, asignar recursos y destacar riesgos. Pueden proporcionar análisis en tiempo real, identificando patrones que los gestores humanos podrían pasar por alto. Cuando se combinan con modelos multimodales, los agentes pueden revisar documentos de diseño, imágenes o vídeos para garantizar que un proyecto siga su curso.
Desafíos y gobernanza
A pesar del impulso, las organizaciones se enfrentan a importantes obstáculos. Muchos líderes tienen dificultades para comprender cómo la IA agencial beneficia a sus negocios. Esta incertidumbre se debe a la falta de marcos claros y a la complejidad de implementar agentes en entornos altamente regulados. Las preocupaciones sobre la ciberseguridad y la privacidad de los datos siguen siendo los principales obstáculos. A los líderes les preocupa dar acceso a los agentes a información confidencial sin garantías sólidas.
Otro reto es la fiabilidad. Los modelos actuales a veces tienen alucinaciones o producen resultados incorrectos, y un agente que actúe de forma autónoma podría agravar estos errores. Las ventanas de contexto amplias y una mejor gestión de la memoria pueden reducir los errores, pero también aumentan los costes computacionales. Por lo tanto, la supervisión humana es crucial, y la mayoría de los expertos coinciden en que los agentes de IA deben complementar, y no sustituir, a los responsables de la toma de decisiones humanos.
Por último, está el factor humano. Los empleados necesitan formación para trabajar junto a los agentes de IA, y la cultura corporativa debe adaptarse. Las encuestas indican que muchas organizaciones tienen previsto ofrecer formación adicional en los próximos años. Aunque algunos temen que la IA elimine puestos de trabajo, la opinión emergente es que los agentes se encargarán de las tareas repetitivas, lo que permitirá a los equipos centrarse en el trabajo creativo y estratégico.
Cómo preparar su organización
La adopción de la IA agencial y multimodal requiere un plan bien pensado. Comience por identificar los puntos débiles en los que la automatización podría tener un mayor impacto. Las tareas de bajo riesgo, como la programación, la introducción de datos y las preguntas frecuentes, son buenas candidatas para las primeras pruebas piloto. Involucre a los empleados que utilizarán los agentes y recopile comentarios para mejorar el sistema. Amplíe gradualmente a tareas más complejas, pero mantenga siempre puntos de control en los que pueda intervenir un humano. Este enfoque incremental ayuda a generar confianza y evita los riesgos de promesas excesivas.
Invierta en la calidad de los datos y en la infraestructura. Los agentes aprenden de los datos que usted les proporciona, por lo que los errores o las lagunas darán lugar a resultados deficientes. Colabore con los equipos jurídicos y de TI para establecer controles de seguridad sólidos. Considere la posibilidad de trabajar con socios de confianza o marcos de código abierto que permitan una mayor flexibilidad. A medida que adquiera experiencia, puede decidir crear un equipo interno centrado en la personalización y el mantenimiento de sus modelos de IA.
Lo más importante es enmarcar la adopción de la IA en torno a los objetivos empresariales. La IA no debe ser un proyecto fin en sí mismo. Pregúntese qué procesos desea mejorar, cómo se define el éxito y cómo medirá el retorno de la inversión. Utilice el Lecciones que hemos aprendido sobre cómo elegir empresas de software como plantilla para evaluar a los proveedores y consultores de IA. Analice su trayectoria, pregunte por sus prácticas de seguridad y exija una comunicación transparente. Del mismo modo que elegir al socio de software adecuado puede determinar el éxito o el fracaso de un proyecto, elegir al proveedor de soluciones de IA adecuado determinará si su inversión da sus frutos.
El camino por delante
Todo apunta a que 2025 será un año crucial. El coste de utilizar modelos avanzados está disminuyendo, los sistemas son cada vez más eficientes y los investigadores los están optimizando para el razonamiento y la toma de decisiones. Los gobiernos y los organismos de normalización se apresuran a redactar normativas que equilibren la innovación y la protección. Mientras tanto, los primeros en adoptarlos están obteniendo beneficios cuantificables, lo que inspira a otros a seguir su ejemplo. Las encuestas muestran que las organizaciones que invierten pronto ya están obteniendo rendimientos positivos y muchas tienen previsto aumentar su gasto.
A medida que avancemos, cabe esperar que los agentes de IA sean cada vez más colaborativos. En lugar de agentes individuales que trabajan por su cuenta, veremos redes de agentes que se coordinan entre departamentos. Estos sistemas aprenderán a delegar tareas, negociar e incluso formarse entre sí. Las capacidades multimodales permitirán a los agentes comprender y generar contenidos complejos, desde diagramas técnicos hasta llamadas de atención al cliente. Al mismo tiempo, los marcos éticos guiarán la forma en que los agentes interactúan con los seres humanos y toman decisiones. Las empresas que inviertan ahora en estas capacidades estarán bien posicionadas para mantenerse por delante de la competencia.
En resumen, la IA agencial y los modelos multimodales marcan la siguiente etapa de la revolución de la IA. Prometen transformar los procesos empresariales, desbloquear nuevas formas de creatividad y remodelar la relación entre los seres humanos y las máquinas. La oportunidad es inmensa, pero también lo son las responsabilidades. Al combinar la planificación estratégica, las consideraciones éticas y el compromiso con el aprendizaje continuo, las organizaciones pueden aprovechar todo el potencial de la IA y construir un futuro en el que los seres humanos y los agentes inteligentes trabajen juntos para lograr más.
Para obtener más información, póngase en contacto con nosotros.
TENDENCIAS DE LA IA EN 2025