La firma Gartner señala que los agentes de IA y la inteligencia artificial local están causando gran interés. No obstante, advierte que persisten desafíos significativos, especialmente en el ámbito de la memoria persistente de estos modelos.
Alvaro Abril. Coordinador de Comunicaciones Unisabaneta
El ciclo de expectativas de Gartner ofrece un retrato fascinante de cómo las tendencias tecnológicas evolucionan en medio de un constante ir y venir de modas. Con la inteligencia artificial generativa, el fenómeno es similar: los chatbots como ChatGPT despertaron una gran emoción, pero la mirada de la industria ahora se fija en tendencias emergentes que prometen ir más allá de lo que estos primeros modelos podían ofrecer.
La era de los agentes de IA: el salto de los chatbots a una inteligencia verdaderamente autónoma
Una de las tendencias más destacadas es la de los agentes de IA. Estos modelos no solo responden a preguntas, sino que pueden actuar para cumplir tareas y ejecutar acciones complejas, representando un cambio radical respecto a los chatbots que simplemente dan respuestas. Sin embargo, aún hay barreras que superar. Según Arun Chandrasekaran de Gartner, para que los agentes de IA sean efectivos, deben mejorar en áreas como el razonamiento y la memoria a largo plazo. La posibilidad de recordar contextos y experiencias previas es fundamental para que realmente se adapten a las necesidades de los usuarios, un reto en el que la industria está poniendo mucho esfuerzo.
Multimodalidad: cuando el texto no es suficiente
Otra de las tendencias es la multimodalidad, una evolución que hace posible que las IA trabajen con diferentes tipos de datos: imágenes, videos y audios que permiten interacciones mucho más ricas. No se trata solo de escribir una pregunta, sino de tener un diálogo visual y auditivo que amplía los casos de uso, desde asistencia en tiempo real hasta aplicaciones creativas en diseño o análisis de datos. Este desarrollo aporta un enfoque más natural y versátil, aunque sigue siendo costoso y requiere gran potencia computacional.
IA de código abierto: flexibilización y colaboración
La aparición de modelos de IA de código abierto, como Llama de Meta, es otro avance crucial. Estos modelos, al ser más accesibles para desarrolladores y empresas, permiten la personalización y el despliegue de soluciones específicas sin depender de los altos costos de licenciamiento de los modelos propietarios. Este enfoque está democratizando la IA, permitiendo que más empresas adopten soluciones a medida que se ajusten a sus necesidades específicas.
Edge AI: la inteligencia local para mayor privacidad
La inteligencia artificial en el “borde” o edge AI ha cobrado importancia, sobre todo en el contexto de la privacidad de los datos. Esta tecnología permite que los modelos de IA se ejecuten directamente en los dispositivos del usuario, sin la necesidad de depender de la nube. Apple, por ejemplo, está impulsando este enfoque para garantizar que los datos se procesen de manera segura en el dispositivo, reduciendo los riesgos asociados con el almacenamiento en línea.
Expectativas vs. Realidad: el camino hacia la meseta de productividad
La desilusión es una fase inevitable en el ciclo de expectativas. Tras la emoción inicial, muchas tecnologías experimentan un descenso de interés al no cumplir todas las promesas iniciales. En el caso de la IA generativa, Gartner advierte que esta caída puede ser temporal, pero no una señal de que estamos en una burbuja. Los avances siguen ocurriendo a un ritmo sostenido, aunque no siempre logran satisfacer las expectativas a corto plazo de los líderes empresariales.
En conclusión, la IA generativa y sus derivados están en un proceso de maduración. Las nuevas tendencias, como los agentes autónomos, la multimodalidad, el código abierto y la inteligencia en el borde, representan pasos importantes hacia un ecosistema más dinámico y funcional. Sin embargo, es fundamental gestionar las expectativas y entender que el verdadero potencial de estas tecnologías no se desvelará de un día para otro.
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