–(Imagen iStock). La revista Forbes ha reseñado las tendencias más importantes que marcarán la industria de la inteligencia artificial el año que viene. A medida que la IA sigue evolucionando, su impacto en todos los sectores de la sociedad crece exponencialmente. Desde el comercio hasta el entretenimiento, la IA está cambiando la forma en que las personas viven y trabajan. De cara al 2025, la revista Forbes ha enumerado diez predicciones sobre lo que le depara a esta industria el próximo año.

Se espera que el nuevo presidente de EE.UU., Donald Trump, provoque cambios en la política de la IA influenciados por su relación con el magnate Elon Musk. Esto podría dar lugar a normativas más estrictas que beneficien a sus empresas como xAI y Tesla, y una postura menos favorable hacia OpenAI.

Sin embargo, el historial de Trump de relaciones tensas con aliados sugiere que su asociación podría no durar, lo que podría alterar la influencia de Musk en la política de IA, recoge Forbes. Si su relación se deteriora, OpenAI podría beneficiarse, Tesla podría sufrir contratiempos y es probable que el Gobierno estadounidense adopte un enfoque de no intervención en la regulación de la IA, generando incertidumbre sobre la seguridad en la industria.

Se prevé que la demanda mundial de energía de los centros de datos se duplique para 2026. Esta presión sobre las infraestructuras energéticas ha despertado el interés por soluciones no convencionales, como los centros de datos de IA con base en el espacio.

El espacio ofrece ventajas como la energía solar ilimitada y la refrigeración natural, que resuelven los problemas de energía y calor a los que se enfrentan las instalaciones terrestres. Aunque siguen existiendo obstáculos logísticos como la transmisión de datos, algunas ‘startups’ como Lumen Orbit y grandes empresas tecnológicas están empezando a explorar este concepto.

A medida que avanza la IA, aumenta la preocupación por su posible desalineación con los intereses humanos, lo que pone de relieve riesgos como el comportamiento engañoso o manipulador de estos sistemas. Estas preocupaciones, clasificadas como «seguridad de la IA», han pasado de ser especulativas a convertirse en la corriente dominante, y grandes empresas como Google, Microsoft y OpenAI dedican recursos a este campo.

Aunque todavía no se ha producido ningún incidente en el mundo real, se espera que en 2025 se produzca el primer suceso vinculado con la seguridad de la IA, probablemente relacionado con comportamientos sutiles más que con daños dramáticos.

La prueba de Turing, que en su día sirvió de referencia para evaluar la capacidad de la IA de imitar la comunicación humana a través del texto, se considera hoy resuelta. Sin embargo, ha surgido un nuevo reto, la prueba de Turing para el habla, que consiste en crear sistemas de IA capaces de interactuar con humanos de forma indistinguible a través de la voz. Con rápidos avances como los modelos de voz a voz, la IA se encuentra en una fase de transformación y se esperan avances significativos en 2025.

Se espera que Meta, conocida por su liderazgo en IA de código abierto y la distribución gratuita de su gran modelo de lenguaje Llama, introduzca una estrategia de monetización en 2025. Aunque Llama seguirá siendo de código abierto para aficionados a pequeña escala, la revista prevé que se endurezcan sus condiciones de licencia, exigiendo a las empresas a pagar por su uso comercial.

Los laboratorios como OpenAI y Anthropic se enfrentan a retos como los elevados costes, la escasa fidelidad de los clientes y la amenaza de mercantilización de modelos abiertos como Llama de Meta. Para hacer frente a estas presiones, se espera que en 2025 estos laboratorios se centren en el desarrollo de aplicaciones propias de mayor margen para diferenciarse y fidelizar a sus clientes.

Esta estrategia llevará a estos laboratorios a competir directamente con sus propios clientes, que están desarrollando aplicaciones similares.

Los debates recientes en el campo de la IA se han centrado en el posible estancamiento de las leyes de escala, es decir, el principio según el cual el aumento de los parámetros del modelo, los datos de entrenamiento y la computación mejoran el rendimiento de forma fiable, como se observa en los modelos GPT-2 y GPT-4.

Las leyes de escala distan mucho de estar obsoletas y siguen sin aprovecharse en otras modalidades como la robótica o la biología. Las ‘startups’ que exploran estas áreas están preparadas para impulsar avances, desplazando el enfoque de las leyes de escala más allá de los modelos lingüísticos de gran tamaño LLM en 2025.

Los agentes web -asistentes de la IA capaces de realizar tareas en línea como pagar facturas, concertar citas o gestionar suscripciones- están a punto de convertirse en la corriente dominante en 2025. Los recientes avances en los modelos de lenguaje, junto con la mejora del razonamiento y la computación en tiempo de inferencia, harán viables estos agentes. Aunque tendrán aplicaciones empresariales, su mayor potencial reside en los mercados de consumo, donde podrían convertirse en el próximo gran avance de la IA.

El concepto de mejora recursiva de la IA, según el cual los sistemas de IA diseñan una IA mejor, está pasando de la teoría a la realidad. Entre los avances más destacados se encuentra el ‘AI Scientist’ de Sakana, un sistema autónomo capaz de llevar a cabo todo el proceso de investigación en IA, desde la generación de ideas hasta la publicación y revisión de artículos.

Aunque todavía está en una etapa temprana, este campo está ganando adeptos, y se cree que los principales laboratorios están explorando con IA automatizada. En 2025, se espera que esta investigación se generalice, con hitos potenciales como la aceptación de artículos generados por IA en conferencias de primer nivel.

Klarna, una empresa sueca que se prepara para salir a bolsa en 2025, ha hecho afirmaciones exageradas sobre su uso de la IA, entre ellas la de sustituir a todos los empleados humanos por IA generativa y automatizar 700 funciones de atención al cliente.

Según Forbes, estas afirmaciones son inverosímiles y reflejan un malentendido de las capacidades actuales de la IA. Aunque la IA puede aumentar la productividad en tareas específicas, aún quedan retos importantes antes de que sea posible la automatización total de la mano de obra. La exagerada narrativa de Klarna sobre la IA probablemente pretende atraer a los inversores a pesar de su falta de rentabilidad, pero se espera un mayor escrutinio y escepticismo a medida que se acerque la oferta pública de venta. (Información RT).