La inteligencia artificial (IA) ha avanzado a un ritmo vertiginoso en los últimos años – desde herramientas de IA generativa como ChatGPT que se han vuelto nombres familiares hasta los coches autónomos que han salido de los laboratorios para circular por vías públicas.

A partir de 2025, la IA está permeando casi todos los sectores de la economía, y los expertos la consideran ampliamente como una tecnología transformadora del siglo XXI.

Es probable que en los próximos cinco años la influencia de la IA se profundice aún más, trayendo tanto innovaciones emocionantes como nuevos desafíos.

Este artículo examina las principales tendencias en el desarrollo de la IA proyectadas para moldear nuestro mundo durante la próxima mitad de década, basándose en perspectivas de instituciones líderes de investigación y observadores de la industria.

Adopción e Inversión en IA en Auge

La adopción de la IA está en su punto más alto. Empresas de todo el mundo están adoptando la IA para aumentar la productividad y obtener ventajas competitivas. Casi cuatro de cada cinco organizaciones a nivel mundial ya usan o exploran la IA de alguna forma – un pico histórico en el compromiso.

Solo en 2024, la inversión privada en IA en EE. UU. alcanzó los $109 mil millones, aproximadamente 12 veces más que la inversión de China y 24 veces la del Reino Unido. Este aumento en la financiación se debe a la confianza en el valor tangible de la IA para los negocios: el 78% de las organizaciones reportaron usar IA en 2024 (frente al 55% en 2023) mientras integran la IA en productos, servicios y estrategias centrales.

Los analistas proyectan que este impulso continuará, con el mercado global de IA creciendo de aproximadamente $390 mil millones en 2025 a más de $1.8 billones para 2030 – una tasa de crecimiento anual sorprendente de ~35%. Este crecimiento, sin precedentes incluso en comparación con anteriores auge tecnológicos, refleja lo integral que la IA se está volviendo para la empresa moderna.

Las ganancias en productividad y el retorno de inversión son impulsores clave. Los primeros adoptantes ya están viendo retornos significativos de la IA. Estudios muestran que las principales empresas que usan IA reportan mejoras de 15–30% en métricas como productividad y satisfacción del cliente en flujos de trabajo habilitados por IA.

Por ejemplo, pequeñas y medianas empresas que implementaron IA generativa han visto aumentos de ingresos de dos dígitos en algunos casos. Gran parte del valor de la IA proviene de ganancias incrementales acumulativas – automatizando innumerables tareas pequeñas y optimizando procesos – que pueden transformar la eficiencia de una empresa cuando se escalan a toda la organización.

Como resultado, tener una estrategia clara de IA es ahora crítico. Las empresas que logren integrar la IA en sus operaciones y toma de decisiones podrán adelantarse a sus competidores, mientras que aquellas que se retrasen en la adopción corren el riesgo de quedarse irreparablemente atrás. De hecho, los analistas de la industria predicen una brecha creciente entre líderes y rezagados en IA en los próximos años, lo que podría remodelar paisajes enteros del mercado.

La integración empresarial de la IA se acelera. En 2025 y más allá, veremos empresas de todos los tamaños pasar de proyectos piloto a despliegues completos de IA. Los gigantes de la computación en la nube (los “hiperescaladores”) reportan que la demanda empresarial de servicios en la nube con IA está en auge, e invierten fuertemente en infraestructura de IA para aprovechar esta oportunidad.

Estos proveedores se asocian con fabricantes de chips, plataformas de datos y empresas de software para ofrecer soluciones integradas de IA que satisfagan las necesidades de rendimiento, rentabilidad y seguridad de las empresas. Notablemente, más del 60% de los productos de software como servicio ya incluyen funciones de IA integradas, y las empresas están lanzando “copilotos” de IA para funciones que van desde marketing hasta recursos humanos.

El mandato para los ejecutivos es claro: tratar la IA como una parte central del negocio, no como un experimento tecnológico. Como dijo un líder de la industria, “estamos al borde de una base tecnológica completamente nueva, donde lo mejor de la IA está disponible para cualquier empresa”.

En la práctica, esto significa infundir sistemáticamente la IA en los flujos de trabajo, capacitar a los empleados para trabajar junto a la IA y rediseñar procesos para aprovechar plenamente la automatización inteligente. Se espera que las organizaciones que tomen estas medidas vean beneficios desproporcionados en los próximos años.

Avances en Modelos de IA e IA Generativa

Los modelos base y la IA generativa están evolucionando rápidamente. Pocas tecnologías han crecido tan explosivamente como la IA generativa. Desde el debut de los grandes modelos de lenguaje (LLM) como GPT-3 y generadores de imágenes como DALL·E 2 en 2022, el uso de IA generativa se ha disparado.

A principios de 2023, ChatGPT superó los 100 millones de usuarios, y hoy se ingresan más de 4 mil millones de solicitudes en las principales plataformas de LLM cada día. Los próximos cinco años traerán modelos de IA aún más capaces.

Las empresas tecnológicas compiten para desarrollar modelos de IA de frontera que empujen los límites del procesamiento del lenguaje natural, generación de código, creatividad visual y más. De manera crucial, también se esfuerzan por mejorar las capacidades de razonamiento de la IA – permitiendo que los modelos resuelvan problemas lógicamente, planifiquen y “piensen” en tareas complejas de forma más humana.

Este enfoque en el razonamiento de la IA es uno de los principales motores de I+D en la actualidad. En el ámbito empresarial, el santo grial es tener una IA que pueda comprender profundamente los datos y el contexto empresarial para asistir en la toma de decisiones, no solo en la generación de contenido. Las empresas que desarrollan LLM avanzados creen que la oportunidad más prometedora ahora es aplicar el poder de razonamiento de la IA a datos empresariales propietarios – habilitando casos de uso desde recomendaciones inteligentes hasta apoyo en planificación estratégica.

IA multimodal y de alto rendimiento. Otra tendencia es el auge de sistemas de IA multimodales que pueden procesar y generar diferentes tipos de datos (texto, imágenes, audio, video) de manera integrada. Los avances recientes han permitido que modelos de IA generen videos realistas a partir de indicaciones textuales y destaquen en tareas que combinan lenguaje y visión.

Por ejemplo, nuevos modelos multimodales pueden analizar una imagen y responder preguntas sobre ella usando lenguaje natural, o tomar una indicación textual compleja y producir un video corto. Estas capacidades madurarán para 2030, abriendo nuevas aplicaciones creativas y prácticas – desde contenido de video generado por IA hasta percepción avanzada en robótica.

Pruebas de referencia introducidas en 2023 para impulsar estos límites (como MMMU y GPQA) ya han mostrado saltos en rendimiento de decenas de puntos porcentuales en un año, indicando la rapidez con que la IA aprende a enfrentar desafíos multimodales complejos. En algunas competencias especializadas de codificación, agentes de IA incluso comenzaron a superar a programadores humanos bajo ciertas condiciones de tiempo limitado.

Podemos esperar que los futuros modelos de IA sean más versátiles, manejando sin problemas múltiples tipos de entrada y tareas. Esta convergencia de modalidades, junto con la ampliación continua de arquitecturas de modelos, apunta a modelos base  más potentes para finales de la década – aunque acompañados de mayores demandas computacionales.

Mejoras en eficiencia y acceso abierto. Una tendencia destacada en el desarrollo de IA es la búsqueda de modelos más pequeños y eficientes y un acceso más amplio. No se trata solo de construir redes neuronales cada vez más grandes; los investigadores encuentran formas de lograr un rendimiento comparable con menos recursos.

De hecho, entre finales de 2022 y finales de 2024, el costo computacional de ejecutar un sistema de IA al nivel de GPT-3.5 cayó más de 280 veces. Los avances en optimización de modelos y nuevas arquitecturas significan que incluso modelos relativamente pequeños (con muchos menos parámetros que los LLM más grandes) pueden alcanzar un rendimiento sólido en muchas tareas.

Según el Índice de IA de Stanford, “modelos pequeños cada vez más capaces” están reduciendo rápidamente las barreras para la IA avanzada. Al mismo tiempo, la IA de código abierto está en auge: modelos de peso abierto de la comunidad investigadora están cerrando la brecha de calidad con grandes modelos propietarios, reduciendo las diferencias de rendimiento en pruebas de referencia de alrededor del 8% a menos del 2% en solo un año.

Para 2025–2030, probablemente veremos un ecosistema floreciente de modelos y herramientas de IA abiertas que desarrolladores de todo el mundo podrán usar, democratizando el desarrollo de IA más allá de los gigantes tecnológicos. La combinación de computación más barata, algoritmos más eficientes y modelos abiertos significa que la IA será mucho más asequible y accesible.

Incluso startups y organizaciones pequeñas podrán ajustar modelos de IA potentes para sus necesidades sin costos exorbitantes. Esto es positivo para la innovación, ya que permite aplicaciones y experimentos diversos, alimentando un ciclo virtuoso de progreso en IA.

Auge de los Agentes Autónomos de IA

Una de las tendencias emergentes más intrigantes es la aparición de agentes autónomos de IA – sistemas de IA dotados no solo de inteligencia sino de la capacidad de actuar por sí mismos para cumplir objetivos. A veces denominados “IA agentiva”, este concepto combina modelos avanzados de IA (como LLM) con lógica de toma de decisiones y uso de herramientas, permitiendo que la IA ejecute tareas multietapa con mínima intervención humana.

En los próximos cinco años, podemos esperar que los agentes de IA pasen de demostraciones experimentales a herramientas prácticas en el lugar de trabajo. De hecho, los líderes empresariales predicen que los agentes de IA podrían duplicar efectivamente el tamaño de su fuerza laboral al asumir una gran cantidad de tareas rutinarias y basadas en conocimiento.

Por ejemplo, los agentes de IA ya pueden manejar de forma autónoma consultas rutinarias de servicio al cliente, generar borradores iniciales de textos de marketing o código de software, y convertir especificaciones de diseño en productos prototipo. A medida que esta tecnología madure, las empresas desplegarán agentes de IA como “trabajadores digitales” en departamentos – desde asociados de ventas virtuales que interactúan con clientes en conversaciones naturales, hasta gerentes de proyectos de IA que coordinan flujos de trabajo simples.

Es fundamental destacar que estos agentes no están destinados a reemplazar a los humanos, sino a complementarlos. En la práctica, los empleados humanos trabajarán en conjunto con los agentes de IA: supervisarán a los agentes, brindarán orientación de alto nivel y se enfocarán en tareas complejas o creativas mientras delegan el trabajo repetitivo a sus contrapartes digitales.

Los primeros adoptantes reportan que esta colaboración humano-IA puede acelerar dramáticamente los procesos (por ejemplo, resolver solicitudes de clientes o programar nuevas funciones más rápido) mientras libera a los humanos para tareas estratégicas.

Para aprovechar esta tendencia, las organizaciones deberán comenzar a repensar sus flujos de trabajo y roles. Se requieren nuevos enfoques de gestión para integrar eficazmente a los agentes de IA – incluyendo capacitar al personal para aprovechar a los agentes, crear roles de supervisión para monitorear la salida de los agentes y establecer gobernanza para que las acciones autónomas de IA se mantengan alineadas con los objetivos empresariales y estándares éticos.

Es un desafío significativo de gestión del cambio: una encuesta reciente de la industria encontró que muchas empresas apenas están comenzando a considerar cómo orquestar una fuerza laboral híbrida humano-IA. No obstante, quienes tengan éxito podrían desbloquear niveles sin precedentes de productividad e innovación.

Como señaló un experto en fuerza laboral, “los agentes de IA están destinados a revolucionar la fuerza laboral, combinando la creatividad humana con la eficiencia de la máquina para desbloquear niveles sin precedentes de productividad”. Para 2030, no sería sorprendente que las empresas tengan equipos completos de “agentes de IA” o Centros para Agentes de IA que manejen operaciones sustanciales, redefiniendo fundamentalmente cómo se realiza el trabajo.

Hardware Especializado para IA y Computación en el Borde

El rápido avance de las capacidades de IA ha ido de la mano con una explosión en las necesidades computacionales, impulsando una gran innovación en hardware. En los próximos años, espere ver una nueva generación de chips específicos para IA y estrategias de computación distribuida para apoyar el crecimiento de la IA.

El apetito de la IA por la potencia de procesamiento ya es extremo – entrenar modelos de vanguardia y permitir que razonen sobre tareas complejas requiere enormes ciclos de cómputo. Para satisfacer esta demanda, empresas de semiconductores y grandes tecnológicas están diseñando silicio personalizado optimizado para cargas de trabajo de IA.

A diferencia de las CPU de propósito general o incluso las GPU, estos aceleradores de IA (a menudo ASICs – circuitos integrados de aplicación específica) están diseñados para ejecutar eficientemente cálculos de redes neuronales. Ejecutivos tecnológicos reportan que muchos clientes ahora consideran chips especializados para IA en sus centros de datos para obtener mayor rendimiento por vatio.

La ventaja de estos chips es clara: un ASIC construido para un algoritmo de IA particular puede superar ampliamente a una GPU general en esa tarea, lo que es especialmente útil para escenarios de IA en el borde (ejecutar IA en smartphones, sensores, vehículos y otros dispositivos con energía limitada). Expertos de la industria predicen que la demanda de estos aceleradores de IA se acelerará mientras las empresas despliegan más IA en el borde en los próximos años.

Al mismo tiempo, los proveedores de nube están ampliando su infraestructura de computación para IA. Las principales plataformas en la nube (Amazon, Microsoft, Google, etc.) están invirtiendo miles de millones en capacidad de centros de datos, incluyendo el desarrollo de sus propios chips y sistemas de IA, para atender la creciente necesidad de entrenamiento e inferencia de modelos de IA bajo demanda.

Ven las cargas de trabajo de IA como una gran oportunidad de ingresos, ya que las empresas migran cada vez más sus datos y tareas de aprendizaje automático a la nube. Esta centralización ayuda a las empresas a acceder a IA poderosa sin comprar hardware especializado por sí mismas.

Sin embargo, vale la pena señalar que han surgido restricciones de suministro – por ejemplo, la demanda mundial de GPUs de alta gama ha provocado escasez y retrasos en algunos casos. Factores geopolíticos como restricciones a la exportación de chips avanzados también generan incertidumbre. Estos desafíos probablemente impulsarán aún más innovación, desde nuevas fábricas de chips hasta arquitecturas de hardware novedosas (incluyendo computación neuromórfica y cuántica en el horizonte a largo plazo).

En una nota positiva, la eficiencia del hardware para IA está mejorando constantemente. Cada año, los chips se vuelven más rápidos y energéticamente eficientes: análisis recientes muestran que los costos del hardware de IA disminuyen ~30% anualmente mientras la eficiencia energética (cómputo por vatio) mejora ~40% por año.

Esto significa que incluso a medida que los modelos de IA se vuelven más complejos, el costo por operación está bajando. Para 2030, ejecutar algoritmos sofisticados de IA podría costar solo una fracción de lo que cuesta hoy.

La combinación de computación más barata y hardware de IA diseñado a medida permitirá que la IA se integre literalmente en todas partes – desde electrodomésticos inteligentes hasta sensores industriales – porque el procesamiento podrá realizarse tanto en dispositivos pequeños en el borde como transmitirse desde servidores en la nube altamente optimizados.

En resumen, los próximos cinco años consolidarán la tendencia del hardware específico para IA en ambos extremos: enormes clústeres de supercomputación en la nube y chips eficientes que llevan inteligencia al borde. Juntos, formarán la columna vertebral digital que impulsará la expansión de la IA.

La IA Transformando Industrias y la Vida Diaria

La IA no se limita a los laboratorios tecnológicos – está cada vez más integrada en la vida cotidiana y en todas las industrias. Los próximos años serán testigos de una integración más profunda de la IA en sectores como salud, finanzas, manufactura, comercio minorista, transporte, y más, cambiando fundamentalmente cómo se prestan los servicios.

• Salud: La IA ayuda a los médicos a diagnosticar enfermedades más temprano y gestionar la atención al paciente de manera más efectiva. Por ejemplo, la FDA de EE. UU. aprobó 223 dispositivos médicos con IA en 2023, un salto enorme desde solo 6 aprobaciones en 2015.
  
  Estos van desde IA que puede analizar imágenes médicas (resonancias magnéticas, radiografías) para ayudar a detectar tumores, hasta algoritmos que monitorean signos vitales y predicen crisis de salud. Las tendencias emergentes incluyen el uso de IA generativa para resumir notas médicas y redactar informes para pacientes, así como herramientas de traducción de IA que convierten jerga médica en lenguaje sencillo para los pacientes.

  Para 2030, los analistas pronostican que la IA podría generar casi $200 mil millones en valor anual en salud mediante mejores resultados y eficiencias. También vemos que la IA acelera el descubrimiento de fármacos – algunas farmacéuticas ya han reducido los tiempos de desarrollo de medicamentos en más del 50% con investigación asistida por IA, permitiendo un desarrollo más rápido de nuevas terapias.

• Finanzas: La industria financiera fue una de las primeras en adoptar la IA y seguirá impulsando la frontera. Bancos y aseguradoras usan IA para detección de fraudes, evaluación de riesgos en tiempo real y trading algorítmico.
  
  Instituciones importantes como JPMorgan Chase tienen reportados más de 300 casos de uso de IA en producción, desde modelos que escanean transacciones para detectar fraudes hasta herramientas generativas que automatizan el procesamiento de documentos.

  En adelante, podemos esperar “asesores financieros” de IA y agentes autónomos de gestión patrimonial que personalizan estrategias de inversión para clientes. La IA también puede redactar informes de analistas y manejar servicio al cliente rutinario vía chatbots. Importante destacar que, dado que las finanzas son un sector altamente regulado, hay un fuerte énfasis en la explicabilidad y gobernanza de la IA – por ejemplo, los bancos invierten en tecnologías como la interpretabilidad mecanicista para entender por qué una IA tomó una decisión, asegurando que los modelos cumplan con regulaciones y estándares éticos.

• Manufactura y Logística: En fábricas y cadenas de suministro, la IA impulsa la eficiencia. Las empresas despliegan IA para mantenimiento predictivo – sensores y aprendizaje automático predicen fallos en equipos antes de que ocurran, reduciendo tiempos de inactividad.
  
  Visión por computadora en líneas de ensamblaje detecta defectos en tiempo real. La próxima ola incluye robótica impulsada por IA que puede manejar tareas delicadas o complejas junto a humanos, y gemelos digitales (simulaciones virtuales de fábricas o productos) donde la IA prueba optimizaciones en un modelo virtual antes de aplicarlas en el mundo real.

  La IA generativa incluso se usa para diseñar nuevos componentes y productos, sugiriendo mejoras de ingeniería que los humanos podrían pasar por alto. Estas innovaciones pueden reducir drásticamente costos y acelerar la producción – según expertos, adoptar IA en desarrollo de productos e I+D puede reducir a la mitad el tiempo de lanzamiento al mercado y bajar costos en ~30% en campos como automotriz y aeroespacial.

• Comercio Minorista y Servicio al Cliente: La IA está transformando cómo compramos e interactuamos con las empresas. Las plataformas de comercio electrónico dependen de motores de recomendación de IA para personalizar sugerencias de productos (“Clientes como tú también compraron…”). Algoritmos de precios dinámicos ajustan precios en tiempo real según demanda e inventario.
  
  En comercio electrónico y soporte al cliente, chatbots y asistentes virtuales con IA se están volviendo estándar, atendiendo consultas 24/7.

  Para 2025, muchas empresas orientadas al consumidor planean usar una mezcla de chatbots y agentes de IA para complementar sus equipos de servicio al cliente, ofreciendo autoservicio instantáneo para preguntas rutinarias mientras ayudan al personal humano con información relevante para casos complejos.
  
  Incluso en tiendas físicas, herramientas impulsadas por IA como espejos inteligentes o probadores de realidad aumentada mejoran la experiencia de compra. Detrás de escena, la IA optimiza cadenas de suministro – desde pronósticos de demanda hasta gestión logística de almacenes – asegurando que los productos estén en stock y se entreguen eficientemente.

Estos ejemplos apenas rascan la superficie. Es notable que incluso campos tradicionalmente poco tecnológicos como agricultura, minería y construcción ahora aprovechan la IA, ya sea mediante equipos agrícolas autónomos, exploración mineral impulsada por IA o gestión inteligente de energía.

De hecho, todas las industrias están viendo un aumento en el uso de IA, incluyendo sectores antes considerados poco relacionados con IA. Las empresas en estos ámbitos descubren que la IA puede optimizar el uso de recursos, reducir desperdicios y mejorar la seguridad (por ejemplo, sistemas de IA que monitorean fatiga de trabajadores o condiciones de maquinaria en tiempo real).

Para 2030, el consenso es que ninguna industria quedará intacta por la IA – la diferencia estará solo en qué tan rápido y qué tan lejos avanzará cada sector en su camino con la IA.

En el ámbito del consumidor, la vida diaria se entrelaza cada vez más con la IA de maneras sutiles. Muchas personas ya se despiertan con aplicaciones en sus smartphones que usan IA para seleccionar noticias o planificar su trayecto.

Los asistentes virtuales en nuestros teléfonos, autos y hogares se vuelven más inteligentes y conversacionales cada año. Vehículos autónomos y drones de entrega, aunque aún no son omnipresentes, probablemente se vuelvan comunes en los próximos cinco años, al menos en ciertas ciudades o para ciertos servicios (flotas de robotaxis, entregas automatizadas de comestibles, etc.).

La educación también siente el impacto de la IA: software de aprendizaje personalizado puede adaptarse a las necesidades de los estudiantes, y tutores de IA ofrecen ayuda bajo demanda en diversas materias. En general, la trayectoria es que la IA operará cada vez más en segundo plano en las actividades cotidianas – haciendo los servicios más convenientes y personalizados – hasta el punto que para 2030 podríamos simplemente dar por sentado estas comodidades impulsadas por IA como parte de la vida normal.

IA Responsable y Regulación

El ritmo vertiginoso del desarrollo de la IA ha planteado preguntas importantes sobre ética, seguridad y regulación, y estos serán temas centrales en los próximos años. La IA responsable – garantizar que los sistemas de IA sean justos, transparentes y seguros – ya no es solo una palabra de moda sino un imperativo empresarial.

En 2024, los incidentes relacionados con IA (como resultados sesgados o fallos de seguridad) han aumentado considerablemente, pero pocos desarrolladores principales de IA tienen protocolos estandarizados de evaluación para ética y seguridad. Esta brecha entre reconocer los riesgos de la IA y mitigarlos efectivamente es algo que muchas organizaciones ahora se apresuran a cerrar.

Encuestas de la industria indican que en 2025, los líderes empresariales ya no tolerarán una gobernanza de IA improvisada o “a medias”; se están moviendo hacia una supervisión sistemática y transparente de la IA en toda la empresa. La razón es simple: a medida que la IA se vuelve intrínseca a las operaciones y experiencias del cliente, cualquier fallo – ya sea una recomendación errónea, una brecha de privacidad o simplemente una salida de modelo poco confiable – puede causar daños reales al negocio (desde daños reputacionales hasta sanciones regulatorias).

Por lo tanto, espere ver que las prácticas rigurosas de gestión de riesgos de IA se conviertan en la norma. Las empresas comienzan a realizar auditorías y validaciones regulares de sus modelos de IA, ya sea con equipos internos capacitados o expertos externos, para asegurar que la IA funcione como se espera y dentro de los límites legales y éticos.

Como señaló un líder en aseguramiento de IA, la gobernanza exitosa de la IA se medirá no solo por evitar riesgos sino por cumplir objetivos estratégicos y retorno de inversión – en otras palabras, alinear el desempeño de la IA con el valor empresarial de manera confiable.

Los reguladores de todo el mundo también están intensificando esfuerzos. La regulación de la IA se está endureciendo tanto a nivel nacional como internacional. En 2024, agencias federales de EE. UU. introdujeron 59 acciones regulatorias relacionadas con IA – más del doble que el año anterior.

La Unión Europea está finalizando su completo AI Act, que impondrá requisitos a los sistemas de IA (especialmente aplicaciones de alto riesgo) sobre transparencia, responsabilidad y supervisión humana. Otras regiones no están lejos: organizaciones como la OCDE, Naciones Unidas y la Unión Africana lanzaron marcos de gobernanza de IA en 2024 para guiar a las naciones en principios como transparencia, equidad y seguridad.

Se espera que esta tendencia de cooperación global en ética y estándares de IA se intensifique, incluso cuando diferentes países adopten enfoques variados. Notablemente, las diferencias en filosofía regulatoria pueden influir en la trayectoria de la IA en cada región. Analistas han señalado que regímenes relativamente flexibles (como EE. UU.) podrían permitir una innovación y despliegue más rápidos, mientras que reglas más estrictas (como las de la UE) podrían ralentizar ciertas aplicaciones pero potencialmente generar mayor confianza pública.

China, por su parte, invierte fuertemente en IA y también está elaborando sus propias regulaciones (por ejemplo, reglas sobre deepfakes y transparencia algorítmica) para moldear el uso de IA dentro de sus fronteras.

Otro aspecto de la IA responsable es abordar problemas de sesgo, desinformación y la confiabilidad general de las salidas de IA. Se están desarrollando nuevas herramientas y pruebas para evaluar los sistemas de IA en estos criterios – por ejemplo, HELM (Evaluación Holística de Modelos de Lenguaje) de Seguridad y otras pruebas que miden cuán fácticamente correctos y seguros son los contenidos generados por IA.

Es probable que veamos que este tipo de controles estandarizados se conviertan en parte obligatoria del desarrollo de sistemas de IA. Mientras tanto, la percepción pública sobre los riesgos y beneficios de la IA influirá en qué tan fuerte presionan reguladores y empresas por la supervisión.

Curiosamente, el optimismo sobre la IA varía mucho según la región: encuestas muestran que ciudadanos en países como China, Indonesia y gran parte del mundo en desarrollo son muy optimistas sobre los beneficios netos de la IA, mientras que la opinión pública en países occidentales es más cautelosa o incluso escéptica.

Si el optimismo crece (como ha aumentado lentamente en Europa y Norteamérica recientemente), podría haber más licencia social para desplegar soluciones de IA – siempre que existan garantías de que estos sistemas son justos y seguros.

En resumen, los próximos cinco años serán cruciales para la gobernanza de la IA. Probablemente veremos las primeras leyes integrales de IA entrar en vigor (por ejemplo, en la UE), más gobiernos invirtiendo en organismos de supervisión de IA y empresas incorporando principios de IA Responsable en sus ciclos de desarrollo de productos.

El objetivo es encontrar un equilibrio donde la innovación no se vea sofocada – enfoques regulatorios “flexibles” pueden permitir avances rápidos continuos – pero que consumidores y sociedad estén protegidos de posibles efectos negativos. Lograr este equilibrio no es tarea fácil, pero es uno de los desafíos definitorios a medida que la IA pasa de ser una tecnología incipiente a una madura y ubicua.

Competencia y Colaboración Global

El desarrollo de la IA en la próxima mitad de década también estará marcado por la intensa competencia global por liderar en IA, junto con esfuerzos de colaboración internacional. Actualmente, Estados Unidos y China son los dos contendientes principales en la arena de la IA.

EE. UU. lidera en muchos indicadores – por ejemplo, en 2024, instituciones estadounidenses produjeron 40 de los principales modelos de IA del mundo, frente a 15 de China y solo unos pocos de Europa. Sin embargo, China está cerrando rápidamente la brecha en áreas clave.

Los modelos de IA desarrollados en China han alcanzado una calidad casi equivalente a los modelos estadounidenses en pruebas importantes en 2024. Además, China supera a cualquier otro país en volumen de artículos de investigación y patentes de IA, señalando su compromiso a largo plazo con I+D en IA.

Esta rivalidad probablemente impulsará una innovación más rápida – una carrera espacial moderna pero en IA – mientras cada nación invierte recursos para superar los avances de la otra. Ya hemos visto un aumento en compromisos de inversión gubernamental en IA: China anunció un fondo nacional colosal de $47.5 mil millones para tecnología de semiconductores e IA, mientras EE. UU., UE y otros también invierten miles de millones en iniciativas de investigación y desarrollo de talento en IA.

Dicho esto, la IA está lejos de ser una historia de solo dos países. La colaboración y contribución global están aumentando. Regiones como Europa, India y Medio Oriente están produciendo innovaciones y modelos de IA notables propios.

Por ejemplo, Europa tiene un fuerte enfoque en la IA confiable y alberga muchos proyectos de IA de código abierto. India aprovecha la IA para aplicaciones a gran escala en educación y salud, y también suministra gran parte del talento global en IA (India y EE. UU. juntos representan más de la mitad de la fuerza laboral global en IA en términos de profesionales capacitados).

También hay un impulso en países más pequeños para crear nichos – como las inversiones de Singapur en gobernanza de IA e iniciativas de nación inteligente, o los esfuerzos de los Emiratos Árabes Unidos en investigación y despliegue de IA. Organismos internacionales convocan discusiones sobre estándares de IA para lograr al menos cierta alineación – ilustrado por los marcos de la OCDE y la ONU mencionados antes, y eventos como la Alianza Global para la IA (GPAI) que reúnen a múltiples países para compartir mejores prácticas.

Aunque la competencia geopolítica continuará (y probablemente se intensifique en áreas como IA para uso militar o ventaja económica), existe un reconocimiento paralelo de que temas como ética, seguridad y abordar desafíos globales requieren cooperación. Podríamos ver más colaboraciones transfronterizas en investigación para temas como IA para cambio climático, respuesta a pandemias o proyectos humanitarios.

Un aspecto interesante del panorama global de IA es cómo las actitudes y bases de usuarios diferentes moldearán la evolución de la IA. Como se mencionó, el sentimiento público es muy positivo en algunas economías en desarrollo, lo que podría hacer que esos mercados sean terreno más permisivo para experimentación con IA en sectores como fintech o tecnología educativa.

En contraste, regiones con públicos escépticos podrían imponer regulaciones más estrictas o enfrentar adopción más lenta debido a baja confianza. Para 2030, podríamos presenciar una especie de bifurcación: algunos países alcanzando integración casi ubicua de IA (ciudades inteligentes, IA en gobernanza diaria, etc.), mientras otros avanzan con más cautela.

Sin embargo, incluso las regiones cautelosas reconocen que no pueden ignorar el potencial de la IA – por ejemplo, el Reino Unido y países europeos están invirtiendo en seguridad e infraestructura de IA (el Reino Unido planea una nube nacional de investigación en IA, Francia tiene iniciativas públicas de supercomputación para IA, etc.).

Así, la carrera no es solo por construir la IA más rápida, sino la IA adecuada para las necesidades de cada sociedad.

En esencia, los próximos cinco años verán una interacción compleja de competencia y colaboración. Probablemente presenciaremos logros revolucionarios en IA provenientes de lugares inesperados en todo el mundo, no solo Silicon Valley o Pekín.

Y a medida que la IA se convierta en un pilar del poder nacional (similar al petróleo o la electricidad en eras anteriores), cómo las naciones gestionen tanto la cooperación como la rivalidad en este ámbito influirá significativamente en la trayectoria del desarrollo global de la IA.

Impacto de la IA en Empleos y Habilidades

Finalmente, ninguna discusión sobre el futuro cercano de la IA está completa sin examinar su impacto en el trabajo y el empleo – un tema que preocupa a muchos. ¿La IA quitará nuestros empleos o creará otros nuevos? La evidencia hasta ahora sugiere un poco de ambos, pero con una fuerte inclinación hacia la augmentación más que la automatización pura.

El Foro Económico Mundial proyectó que para 2025, la IA creará alrededor de 97 millones de nuevos empleos a nivel mundial mientras desplaza aproximadamente 85 millones – un saldo neto de 12 millones de empleos.

Estos nuevos roles van desde científicos de datos e ingenieros de IA hasta categorías completamente nuevas como éticos de IA, ingenieros de prompts y expertos en mantenimiento de robots. Ya estamos viendo que esa predicción se cumple: más del 10% de las ofertas de empleo actuales son para roles que apenas existían hace una década (por ejemplo, Jefe de IA o Desarrollador de Aprendizaje Automático).

Importante destacar que, en lugar de desempleo masivo, el impacto inicial de la IA en los lugares de trabajo ha sido incrementar la productividad de los trabajadores y cambiar la demanda de habilidades. Las industrias que adoptan IA más rápido han visto hasta un crecimiento de ingresos por empleado de 3 veces desde que comenzó el auge de la IA alrededor de 2022.

En esos sectores, los trabajadores no están siendo reemplazados; en cambio, se vuelven más productivos y más valiosos. De hecho, los salarios están aumentando el doble de rápido en industrias intensivas en IA en comparación con industrias con menor adopción de IA.

Incluso los trabajadores en roles altamente automatizables ven aumentos salariales si poseen habilidades relacionadas con IA, lo que indica que las empresas valoran a empleados que pueden trabajar eficazmente con herramientas de IA. En general, hay una creciente prima por habilidades en IA – los trabajadores que pueden aprovechar la IA (incluso a nivel básico, como usar análisis o herramientas de generación de contenido impulsadas por IA) ganan salarios más altos.

Un análisis encontró que los empleados con habilidades en IA obtienen una prima salarial del 56% en promedio sobre aquellos en roles similares sin esas habilidades. Esta prima se ha más que duplicado en solo un año, destacando lo rápido que la “alfabetización en IA” se está convirtiendo en una competencia imprescindible.

Dicho esto, la IA está indudablemente reconfigurando la naturaleza de los empleos. Muchas tareas rutinarias o de bajo nivel están siendo automatizadas – la IA puede encargarse de la entrada de datos, generación de informes, consultas simples de clientes, etc. Esto significa que algunos empleos serán eliminados o redefinidos.

Los trabajadores en roles administrativos y de procesamiento repetitivo están particularmente en riesgo de desplazamiento. Sin embargo, incluso a medida que esas tareas desaparecen, surgen nuevas tareas que requieren creatividad humana, juicio y supervisión de la IA.

El efecto neto es un cambio en el conjunto de habilidades necesarias para la mayoría de las profesiones. Un análisis de LinkedIn predice que para 2030, alrededor del 70% de las habilidades usadas en un empleo promedio serán diferentes de las habilidades que se necesitaban en ese empleo hace unos años.
En otras palabras, casi todos los empleos están evolucionando. Para adaptarse, el aprendizaje continuo y la recapacitación son esenciales para la fuerza laboral.

Afortunadamente, hay un gran impulso hacia la educación y capacitación en IA: dos tercios de los países han introducido ciencias de la computación (a menudo incluyendo módulos de IA) en los currículos de K-12, y las empresas invierten fuertemente en programas de formación para empleados. A nivel mundial, el 37% de los ejecutivos dice que planea invertir más en capacitar a empleados en herramientas de IA a corto plazo.

También estamos viendo el auge de cursos y certificaciones en línea en IA – por ejemplo, programas gratuitos de empresas tecnológicas y universidades para enseñar fundamentos de IA a millones de estudiantes.

Otro aspecto de la IA en el lugar de trabajo es la aparición del “equipo humano-IA” como unidad fundamental de productividad. Como se describió antes, agentes de IA y automatización manejan partes del trabajo, mientras los humanos aportan supervisión y experiencia.
Las empresas con visión de futuro están redefiniendo roles para que el trabajo de nivel inicial (que la IA podría manejar) sea menos central; en cambio, contratan personas directamente para roles más estratégicos y confían en la IA para hacer el trabajo pesado.

Esto podría aplanar las tradicionales escalas profesionales y requerir nuevas formas de capacitar talento (ya que el personal junior no aprenderá haciendo tareas simples si la IA las realiza). También aumenta la importancia de la gestión del cambio en las organizaciones. Muchos empleados sienten ansiedad o agobio por el ritmo de cambio que trae la IA.

Por ello, los líderes deben gestionar activamente esta transición – comunicando los beneficios de la IA, involucrando a los empleados en su adopción y asegurándoles que el objetivo es potenciar el trabajo humano, no reemplazarlo. Las empresas que cultiven con éxito una cultura de colaboración humano-IA – donde usar IA sea algo natural para el personal – probablemente verán las mayores mejoras en desempeño.

En resumen, el mercado laboral en los próximos cinco años estará marcado por cambios transformadores más que por catástrofes. La IA automatizará ciertas tareas y funciones laborales, pero también creará demanda de nuevas habilidades y hará que muchos trabajadores sean más productivos y valiosos.

El desafío (y oportunidad) está en guiar a la fuerza laboral durante esta transición. Aquellos individuos y organizaciones que adopten el aprendizaje permanente y adapten roles para aprovechar la IA prosperarán en la nueva economía impulsada por IA. Los que no, podrían tener dificultades para mantenerse relevantes.

Como dijo un informe de forma sucinta, gracias en parte a la IA, la naturaleza de los empleos está cambiando de dominar tareas específicas a adquirir constantemente nuevas. Los próximos años pondrán a prueba nuestra capacidad para seguir el ritmo de este cambio – pero si lo logramos, el resultado podría ser un mundo laboral más innovador, eficiente e incluso más centrado en lo humano.

>>> Puede que necesite:

Habilidades necesarias para trabajar con IA

Beneficios de la IA para Personas y Empresas

La trayectoria del desarrollo de la IA en los próximos cinco años está lista para traer cambios profundos en tecnología, negocios y sociedad. Probablemente veremos sistemas de IA cada vez más capaces – dominando múltiples modalidades, mostrando mejor razonamiento y operando con mayor autonomía.

Al mismo tiempo, la IA se entrelazará profundamente en el tejido de la vida cotidiana: impulsando decisiones en juntas directivas y gobiernos, optimizando operaciones en fábricas y hospitales, y mejorando experiencias desde el servicio al cliente hasta la educación.

Las oportunidades son inmensas – desde aumentar la productividad económica y el descubrimiento científico hasta ayudar a enfrentar desafíos globales como el cambio climático (de hecho, se espera que la IA acelere la transición a energías renovables y un uso más inteligente de los recursos). Pero para realizar todo el potencial de la IA será necesario navegar los riesgos y obstáculos que la acompañan. Cuestiones de ética, gobernanza e inclusión demandarán atención continua para que los beneficios de la IA se compartan ampliamente y no queden opacados por sus riesgos.

Un tema general es que las decisiones humanas y el liderazgo darán forma al futuro de la IA. La IA es una herramienta – una herramienta extraordinariamente poderosa y compleja, pero que en última instancia refleja los objetivos que le asignamos.

Los próximos cinco años presentan una ventana crítica para que los interesados guíen el desarrollo de la IA de manera responsable: las empresas deben implementar la IA con reflexión y ética; los responsables políticos deben crear marcos equilibrados que fomenten la innovación mientras protegen al público; educadores y comunidades deben preparar a las personas para los cambios que traerá la IA.

La colaboración internacional e interdisciplinaria en torno a la IA debe profundizarse, asegurando que colectivamente orientemos esta tecnología hacia resultados positivos. Si lo logramos, 2030 podría marcar el amanecer de una nueva era donde la IA aumente significativamente el potencial humano – ayudándonos a trabajar de forma más inteligente, vivir más saludables y abordar problemas antes inalcanzables.

En ese futuro, la IA no se verá con miedo o exageración, sino como una parte aceptada y bien gobernada de la vida moderna que trabaja para la humanidad. Alcanzar esta visión es el gran desafío y la promesa de los próximos cinco años en el desarrollo de la IA.