La IA empieza a florecer en todo su esplendor. Según confirman los grandes actores de la industria TIC, este año empezaremos a ver avances significativos que se materializarán en multitud de casos de éxito, sobre todo en las áreas de sanidad, educación y sector de automoción. Además de una mayor apuesta por la automatización de procesos repetitivos, también se generalizarán los agentes inteligentes y se desarrollarán modelos multimodales más eficientes.
La IA generativa será más potente y especializada gracias a la progresión de modelos como GPT y DALL.E que ofrecerán mayor precisión en generación de texto, imágenes, audio y video. No obstante también empezarán a surgir nuevas redes neuronales avanzadas multimodales que combinarán todo tipos de datos para dar respuesta a las necesidades de los usuarios.
Por otro lado, se destinarán recursos de seguridad para identificar amenazas y vulnerabilidades más sofisticadas. Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) empezarán a coexistir también con los modelos de lenguaje más pequeños (SLM) y con los dominios más específicos.
Índice de temas
1.- IA generativa más potente
La inteligencia artificial generativa es una rama de la IA que se centra en la creación de contenido original, como texto, imágenes, audio, video y código, a partir de datos existentes. A diferencia de los modelos tradicionales de IA, que solo analizan o clasifican información, la IA generativa aprende patrones y genera nuevas creaciones de manera autónoma.
Los modelos de IA generativa utilizan redes neuronales avanzadas, como:
- Grandes modelos de lenguaje (LLMs) → Generan texto (GPT-4, Bard, Claude).
- Modelos de creación de imágenes → Generan imágenes realistas (DALL.E)
- Modelos multimodales → Procesan múltiples tipos de datos (texto, imágenes, audio, etc.).
Después de una etapa de desarrollo que se inició en el año 2019, con el despliegue de los modelos GPT-3 (2020) y GPT-4 (2023) para generación de texto y de DALL-e en imágenes, asistimos a un momento de despegue en vertical de esta tecnología en todos los sectores de actividad que será más potente y especializada gracias a la progresión de LLM, DALL.E y SLM
La creciente disponibilidad de grandes modelos de lenguaje (LLM) de código abierto que ofrecen buenos resultados en su uso comercial coexiste con el interés por los modelos de dominios específicos. Por esta razón, según vaticina Gartner, en 2027 más del 50% de los modelos de IA generativa serán específicos de su sector o de un departamento concreto.
En los próximos tres años también el ahorro de energía se convertirá en una prioridad para las empresas teniendo en cuenta el enorme consumo de energía que representa el uso de la IA. Por esta razón, según argumenta Gartner, para 2028 el 30 % de la IA generativa implementada se optimizará utilizando técnicas dirigidas a promover el ahorro de energía, impulsados por las iniciativas de sostenibilidad.
2.- Grandes modelos de lenguaje
Después de varios ejercicios en los que las empresas destinaron inversiones millonarias para la implantación de modelos de inteligencia artificial muy complejos y difíciles de mantener, este año, se espera que las compañías empiecen a trasladar su apuesta por los grandes modelos de lenguaje (LLM) hacia ámbitos productivos.
En línea con la estrategia de ahorro en recursos, es probable que los pequeños modelos de lenguaje (SLM) también empiecen a cobrar importancia y aborden tareas específicas sin sobrecargar el procesamiento y la energía del centro de datos, según vaticina Forrester Research.
Se espera que para 2025, 750 millones de aplicaciones utilicen LLM, lo que subraya el rápido crecimiento del mercado de IA generativa. Forrester predice que el mercado pasará de un valor de 1.590 millones de dólares en 2023 a 259.800 mil millones para 2030.
Además de casos basados en IA generativa, las empresas también avanzarán en el desarrollo e implementación de aplicaciones de IA predictiva para mantenimiento, personalización, optimización de la cadena de suministro y previsión de la demanda. En este sentido, se espera que ese enfoque aumente la proporción de casos de uso combinados del 28% actual al 35%, según Forrester.
3.- Procesamiento de lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una parte de la inteligencia artificial que utiliza el machine learning para permitir que los ordenadores entiendan y se comuniquen con el lenguaje humano.
Aunque no lo sepan muchos usuarios, el PLN ya forma parte de la vida cotidiana de muchas personas a través de los motores de búsqueda, los chatbots del servicio de atención al cliente con comandos hablados, los sistemas GPS controlados por voz y los asistentes digitales para responder preguntas en los smartphones, como Alexa de Amazon, Siri de Apple y Cortana de Microsoft.
El PLN también desempeña un papel cada vez más importante en las soluciones empresariales que ayudan a agilizar y automatizar las operaciones de negocio, aumentar la productividad de los empleados y simplificar los procesos de negocio.
Entre las ventajas destacan la automatización de tareas repetitivas, el análisis de datos e información mejorados, la búsqueda mejorada y la generación de contenido.
4.- Inteligencia artificial aplicada a sectores
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando múltiples industrias al mejorar la eficiencia, reducir costes y crear nuevas oportunidades. Desde el sector sanitario, hasta el bancario y sector seguros, pasando por educación, fabricación e industria, medios de comunicación o retail, todos ellos pueden beneficiarse de la aplicación de modelos de inteligencia artificial que ayudan a mejorar técnicas, reducir recursos y procesos repetitivos y detectar y adelantar tendencias.
Sector médico
La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado la medicina, mejorando diagnósticos y tratamientos y ayudando a detectar posibles enfermedades. También está contribuyendo a mejorar la gestión hospitalaria reduciendo los recursos destinados a esta actividad.
Entre los casos de éxito destacan:
- Hospital Clínic de Barcelona: Este hospital ha implementado un sistema de IA para mejorar el diagnóstico y tratamiento del cáncer de mama. Utilizando algoritmos avanzados, el sistema puede analizar imágenes de mamografías y detectar anomalías con una precisión superior a la de los métodos tradicionales
- Hospital Universitario La Paz en Madrid: La IA se utiliza para predecir complicaciones en pacientes ingresados en la UCI. Mediante el análisis de datos en tiempo real, el sistema puede anticipar problemas como infecciones o fallos orgánicos, permitiendo una intervención temprana y mejorando los resultados clínicos.
- Hospital Sant Joan de Déu en Barcelona: Este hospital pediátrico ha desarrollado un asistente virtual basado en IA para apoyar a los padres de niños con enfermedades crónicas. El asistente proporciona información personalizada y recomendaciones basadas en los datos médicos del paciente, mejorando la gestión de la enfermedad desde casa.
- Hospital Universitario Virgen del Rocío en Sevilla: La IA se utiliza para optimizar la gestión de camas y recursos hospitalarios. El sistema analiza patrones de admisión y alta de pacientes para predecir la demanda y asignar recursos de manera más eficiente
- Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares (CNIC): En colaboración con hospitales de toda España, el CNIC ha desarrollado un sistema de IA para la detección temprana de enfermedades cardiovasculares. Este sistema analiza datos de electrocardiogramas y otros exámenes para identificar riesgos antes de que se manifiesten síntomas clínicos.
Sector educativo
La implementación de la inteligencia artificial en el sector educativo español está generando mejoras significativas en el rendimiento académico, eficiencia en la gestión educativa y fortalecimiento de la relación entre instituciones educativas y el sector empresarial.
- Mejora en el proceso de admisión: La Junta de Extremadura implementó un sistema de IA para optimizar el proceso de admisión en ciclos formativos de Formación Profesional (FP). Hasta la fecha, aproximadamente 5.500 personas han utilizado esta herramienta, con una precisión del 98% en las recomendaciones proporcionadas.
- Preparación para el futuro en el CIFP del Mar: En Gijón, este centro utiliza IA para preparar a sus estudiantes en competencias socioemocionales críticas para su futuro profesional en el sector marítimo. La IA facilita un seguimiento detallado y personalizado, adaptando las intervenciones educativas a las necesidades específicas.
- Optimización habilidades investigadoras: El Instituto Sancho III de Tafalla implementó un bachillerato de investigación donde los estudiantes desarrollan proyectos innovadores, incluyendo el uso de IA. Uno de los proyectos destacados es el reconocimiento de variedades de vid mediante inteligencia artificial que contribuyó a mejorar el rendimiento vitivinícola local.
- Transformación educativa en la Red Educativa Itínere: Esta red educativa ha adoptado IA para potenciar el desarrollo integral de estudiantes y docentes, promoviendo una educación ética y responsable
- Inclusión tecnológica en el Colegio El Molino: Este colegio ha integrado IA para apoyar a estudiantes con necesidades educativas especiales, mejorando su inclusión y personalizando su aprendizaje.
Sector automoción
La inteligencia artificial está transformando el sector de la automoción en España, impulsando la innovación y mejorando la eficiencia en diversas áreas
- SEAT: La empresa automovilística española ha implementado IA en su fábrica de Martorell para optimizar la producción y mejorar la calidad de los vehículos. Utilizan sistemas de visión artificial para inspeccionar piezas y detectar defectos, lo que reduce el tiempo de producción y mejora la precisión.
- Grupo Antolín: Este proveedor global de componentes para el interior del automóvil utiliza IA para mejorar sus procesos de fabricación. Han desarrollado un sistema de mantenimiento predictivo que utiliza datos de sensores para anticipar fallos en las máquinas y evitar paradas no planificadas.
- Gestamp: La empresa especializada en el diseño, desarrollo y fabricación de componentes metálicos para automóviles ha implementado IA para optimizar el uso de materiales y reducir el desperdicio. Utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos de producción y mejorar la eficiencia.
5.- IA y Seguridad
La IA es un arma de doble filo. Por una parte, puede ser una de las principales amenazas que atentan contra la privacidad de los usuarios con técnicas como deepfake, que promueve la creación de contenido falso o la suplantación de identidades. Por otra, también puede convertirse en una herramienta clave en la lucha contra las amenazas cibernéticas, ayudando a detectar, prevenir y responder a ataques de manera más rápida y eficiente.
Gracias a los últimos desarrollos en seguridad asociados a la inteligencia artificial se pueden detectar amenazas en tiempo real analizando patrones y comportamientos sospechosos en redes.
Además, también está permitiendo reducir el tiempo de reacción ante ataques como ransomware o phishing gracias a la automatización de respuestas, identificando brechas de seguridad antes de que sean explotadas como parte de un análisis somero de vulnerabilidades. Con la autenticación avanzada también permite utilizar reconocimiento facial, biometría y análisis de comportamiento para accesos más seguros.
6.- Desarrollo de la IA cuántica
La inteligencia artificial cuántica es un campo emergente que combina la computación cuántica con la inteligencia artificial (IA) para crear sistemas más potentes y eficientes que utiliza qubits en lugar de bits tradicionales que permiten procesar grandes cantidades de datos a velocidades exponencialmente mayores.
La IA cuántica puede resolver problemas complejos que antes se consideran irresolubles en áreas científicas, industriales, sanitarias o contables. A pesar del enorme potencial que atesora, esta disciplina enfrenta desafíos significativos, como el consumo energético extremo y los largos tiempos de procesamiento
Empresas como Google, IBM, D-Wave, y Rigetti han desarrollado procesadores cuánticos con decenas o cientos de qubits. Aunque todavía son propensos a errores, estos sistemas están mejorando rápidamente con nuevas técnicas de corrección de errores y estabilidad.
7.- Agentes autónomos
Los agentes autónomos son programas que pueden operar de forma independiente sin necesidad de intervención humanan. La automatización de tareas y la implementación de agentes autónomos en diversas industrias están aumentando la eficiencia y reduciendo costos.
Características de un agente autónomo:
- Autonomía: Funciona sin supervisión humana continua.
- Percepción: Capta información del entorno a través de sensores o datos digitales.
- Toma de decisiones: Procesa la información y elige acciones basadas en algoritmos o inteligencia artificial.
- Acción: Ejecuta tareas o interactúa con su entorno de forma eficaz
Tendencias en IA en 2026
1. IA Generativa Más Potente y Especializada
Modelos como GPT y DALL·E seguirán evolucionando, ofreciendo mayor creatividad y precisión en generación de texto, imágenes, audio y video. Se espera que haya más herramientas enfocadas en industrias específicas, como salud, derecho y educación.
2. Sistemas Multimodales
Los modelos de IA podrán procesar y combinar múltiples tipos de datos (texto, imágenes, audio, video) para ofrecer respuestas más completas. Esto impulsará asistentes digitales más avanzados.
3. Agentes de IA Autónomos
Veremos más agentes de IA capaces de operar de manera independiente para realizar tareas complejas sin supervisión humana, lo que revolucionará sectores como el comercio, la atención al cliente y la logística.
4. Mayor Regulación y Gobernanza de la IA
Dado el crecimiento acelerado de la IA, gobiernos y organizaciones trabajarán en regulaciones más estrictas para garantizar su uso responsable, estableciendo estándares globales.
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