El siguiente es un extracto de nuestro informe técnico, «Guía ejecutiva para inversiones en IA en 2025»:
La evolución de la IA está dando lugar a nuevas tecnologías revolucionarias y a avances en las ya existentes que están llamadas a transformar los sectores industriales y las operaciones empresariales. A principios de 2025, varias tecnologías de IA de vanguardia están ganando un gran impulso y abriendo nuevas posibilidades.
Modelos de IA generativa específicos para cada dominio
Si bien los modelos GenAI han demostrado una versatilidad notable, su verdadero potencial reside en la especialización. En lugar de depender de modelos básicos creados por grandes actores del sector de la IA, las empresas están considerando la posibilidad de implementar múltiples modelos más pequeños que pueden ser más eficientes para requisitos empresariales específicos. Para 2027, se espera que más del 50 % de los modelos de IA generativa empleados por las empresas estén adaptados a sectores o funciones empresariales específicos, lo que supone un fuerte aumento con respecto al escaso 1 % actual. Estos modelos específicos para cada ámbito se entrenarán con grandes cantidades de datos específicos del sector, lo que les permitirá generar resultados muy relevantes y precisos, adaptados a los retos y requisitos únicos de cada sector.
Por ejemplo, en el sector sanitario, los modelos GenAI específicos del dominio podrían entrenarse con literatura médica, datos de pacientes y notas clínicas para ayudar en tareas como el descubrimiento de fármacos, la planificación de tratamientos personalizados y la generación de informes médicos. En el sector financiero, estos modelos podrían entrenarse con datos financieros, tendencias de mercado y marcos normativos para apoyar tareas como el análisis de riesgos, la optimización de carteras de inversión y la redacción automatizada de informes.
Modelos de IA conversacional específicos para cada dominio
Se espera que la importancia de los modelos específicos de dominio en la IA conversacional crezca significativamente, especialmente en el desarrollo y la utilización de léxicos avanzados. Un léxico bien desarrollado es fundamental para que los sistemas de IA capten los matices del lenguaje humano, interpreten con precisión la intención del usuario y ofrezcan respuestas personalizadas. Las empresas líderes en este ámbito están desarrollando sofisticados enfoques léxicos multicapa que combinan conocimientos lingüísticos universales, terminología específica del sector y términos específicos del cliente.
A medida que el mercado de la IA sigue expandiéndose, es de esperar que más organizaciones inviertan en tecnologías léxicas avanzadas para mejorar sus modelos de IA específicos para cada dominio. Es probable que estas inversiones se centren en crear experiencias conversacionales más intuitivas y sensibles al contexto, mejorando la capacidad de los sistemas de IA para comprender y responder al lenguaje específico del sector y a las intenciones de los usuarios. Esta tendencia hacia léxicos altamente especializados será un factor clave para impulsar la próxima generación de soluciones de IA conversacional.
Plataformas de simulación de IA
A medida que los sistemas de IA se vuelven cada vez más complejos, aumenta el riesgo de deuda técnica y modelos defectuosos. Para mitigar estos riesgos, se espera que las organizaciones de ciencia de datos aprovechen las plataformas de simulación de IA, lo que ayudará a reducir la deuda técnica de la IA en un 70 % para 2027. Estas plataformas proporcionan un entorno controlado para probar y perfeccionar los modelos de IA antes de implementarlos en producción. Permiten a las organizaciones simular diversos escenarios del mundo real, probar el rendimiento de sus modelos de IA en diferentes condiciones e identificar posibles sesgos o vulnerabilidades.
Mediante la mejora y el ajuste iterativos de sus modelos en un entorno simulado, las organizaciones pueden garantizar que sus soluciones de IA sean robustas, fiables y estén preparadas para su implementación en el mundo real.
IA para la sostenibilidad
Mientras el mundo se enfrenta a retos medioambientales, la IA está emergiendo como una potente herramienta para impulsar prácticas empresariales sostenibles. Se prevé que la adopción de servicios de IA diseñados específicamente para la sostenibilidad alcance el 20 % en 2028, frente al menos del 5 % actual. Estas soluciones de IA pueden ayudar a las organizaciones a minimizar su impacto medioambiental, optimizar la utilización de los recursos y desarrollar productos y servicios sostenibles.
Por ejemplo, la IA se puede utilizar para optimizar el consumo energético en edificios e instalaciones industriales, reduciendo las emisiones de carbono y los costes energéticos. En el sector agrícola, la IA puede ayudar en las técnicas de agricultura de precisión, minimizando el uso de agua y pesticidas y maximizando el rendimiento de los cultivos. Además, la IA puede ayudar en el diseño y desarrollo de productos ecológicos mediante la simulación y optimización del uso de materiales, la reducción de residuos y la identificación de alternativas sostenibles.
Previsiones basadas en inteligencia artificial
La precisión en las previsiones es fundamental para una planificación y una toma de decisiones eficaces en cualquier organización. Se prevé que, para 2028, la IA sustituirá a los métodos de previsión tradicionales en el 50 % de las organizaciones, lo que dará lugar a una planificación autónoma en diversas operaciones empresariales. La capacidad de la IA para analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones y realizar predicciones precisas revolucionará los procesos de previsión.
Las previsiones basadas en IA pueden aplicarse a diversos ámbitos, como la previsión de ventas, la planificación de la demanda, la gestión de inventarios y la asignación de recursos. Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático y el análisis avanzado de datos, la IA puede aprender continuamente de los datos históricos, adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado y proporcionar previsiones más precisas y oportunas que los métodos tradicionales.
Estas tecnologías emergentes de IA son solo la punta del iceberg, y su impacto será de gran alcance, ya que permitirán a las organizaciones alcanzar nuevos niveles de eficiencia, innovación y sostenibilidad en sus operaciones.
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