Predicciones 2025: estrategias para hacer realidad la promesa de la IA

Los líderes de Snowflake ofrecen información sobre el desarrollo de la inteligencia artificial (IA), el código abierto y la ciberseguridad, así como las habilidades básicas de liderazgo necesarias, en los próximos años.
Al acercarnos al final del año, es natural contemplar lo que nos deparará el año nuevo. Decir que el futuro es muy difícil de predecir es quedarse corto, pero es posible prepararse para los resultados más probables y mantenerse listo para adaptarse a lo inesperado.
En el ámbito de la tecnología empresarial, tanto las mayores certezas como las sorpresas potenciales más significativas proceden de un área: el campo de la IA, que avanza rápidamente. Por lo tanto, si pensamos en 2025 y los años venideros, es importante prestar mucha atención al desarrollo y la adopción de la IA.
Eso es exactamente lo que he hecho junto con una docena de expertos y líderes de Snowflake. Hoy presentamos el resultado: el informe “Predicciones de Snowflake sobre datos e IA en 2025”. Junto con los problemas del avance de la IA, consideramos las tendencias direccionales y las necesidades urgentes en ciberseguridad, software de código abierto y mucho más, pero es natural que muchas de nuestras conversaciones se centraran en la IA y en cómo esta volátil área tecnológica puede seguir sorprendiendo al mundo.
2025 será el año en que muchas empresas pasen de experimentar con los large language models (LLM) y la IA generativa a operacionalizarlos, lo que traerá consigo sus propios desafíos. Desde mi punto de vista, estas son las ideas clave que surgieron de nuestros debates sobre la IA y, en particular, su impacto en la empresa.
La observabilidad de la IA es esencial para operacionalizarla y las plataformas implementarán soluciones. Cuando se ejecuta un LLM, es necesario poder observar cómo puede cambiar el modelo a medida que ingiere nuevos datos. También es importante tener visibilidad sobre el coste y el rendimiento. Para satisfacer esta necesidad están surgiendo soluciones de observabilidad de la IA, pero con el tiempo lo más probable es que las grandes plataformas de datos, incluida Snowflake, proporcionen las soluciones.
Las alucinaciones ralentizarán el lanzamiento de la IA orientada al cliente. Los modelos siguen mejorando, y técnicas como la generación aumentada de recuperación (retrieval augmented generation, RAG) ayudarán a reducir las alucinaciones y los errores, así como a colocar barreras de protección que protejan los datos confidenciales y la voz y el tono de una empresa. Sin embargo, las empresas seguirán dudando en presentar a los clientes una tecnología que pueda mostrar sesgos o proporcionar respuestas imprecisas. Por este motivo, la IA interna seguirá siendo el foco de atención durante los próximos dos años.
La próxima evolución en los datos está preparando la IA. Durante años, un principio esencial de la transformación digital ha sido hacer accesibles los datos, eliminar los silos para que la empresa pueda extraer valor de todos sus datos. Esto sigue siendo importante, pero el siguiente paso será asegurarse de que los datos unificados de la empresa estén preparados para la IA y se puedan conectar a los agentes y aplicaciones existentes.
La tendencia a centralizar los datos se acelerará, lo que garantizará que sean de alta calidad, precisos y estén bien gestionados. Además de trabajar con datos bien estructurados en un almacén de datos, los sistemas modernos de IA pueden utilizar el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural para trabajar eficazmente con datos no estructurados y semiestructurados en data lakes y lakehouses. En general, los sistemas de IA deben poder acceder fácilmente a los datos, con una gestión clara de los metadatos y el foco puesto sobre la pertinencia y la actualización. Además, la estrategia de datos debe evolucionar para garantizar que las iniciativas de IA estén alineadas con los objetivos empresariales e inculquen una cultura basada en datos en la organización de forma efectiva.
Se esperan agentes autónomos, digestión de documentos e IA (que será una aplicación revolucionaria en sí misma). Nuestro informe señala que los LLM y la IA generativa estarán tan integrados en nuestra forma de vivir y trabajar que pensar en una “aplicación revolucionaria para la IA” es como pensar en una aplicación revolucionaria para la electricidad. Pero si buscamos al ganador a corto plazo, serán los casos de uso internos los que permitan a los trabajadores extraer información de grandes cantidades de datos no estructurados. Hace poco, Snowflake ayudó a un cliente a ingerir unas 700 000 páginas de investigación para consultarlas fácilmente a través de un chatbot conversacional, lo que permitió a los analistas obtener información que funcionalmente no estaba disponible, aunque la empresa disponía de los datos. Eso seguirá siendo un uso importante de la IA generativa durante algún tiempo.
Sin embargo, en los próximos años, la verdadera revolución en nuestra forma de trabajar con la IA serán los agentes autónomos. En lugar de responder a una pregunta concreta, los agentes independientes seguirán instrucciones generales de un usuario humano. “Crear y lanzar una campaña de marketing para atraer a esta cohorte de clientes clave” se podría dividir automáticamente en subtareas, como diseñar gráficos con texto alineados con la marca, comprar anuncios para llegar al público deseado y optimizar en función del rendimiento inicial.
El liderazgo será el antídoto contra el agotamiento de la IA. La IA ha avanzado tan rápido que el proyecto que consumía cada hora de vigilia de un equipo hace dos semanas podría quedar completamente obsoleto mañana. ¿Avanzas o rehaces el trabajo? Si esto último, ¿y si vuelve a suceder la próxima semana? Todos los que conozco en el ámbito de la IA han hablado del agotamiento en algún momento del año pasado. Para mantener a los equipos en su mejor momento creativo y productivo, los líderes deben intervenir. Debemos fijar la vista en los objetivos y el ROI, en lugar de centrarnos en el objeto brillante. Los proyectos de IA no deben ser “los más recientes” ni “los mejores”. Como cualquier decisión empresarial o inversión, debemos sopesar qué es lo más eficaz en términos de resultados y recursos.
Estas ideas son solo algunas de las que figuran en el informe. En el plano social, analizamos la interacción entre las directrices del sector y la supervisión reglamentaria. Nuestros expertos en ciberseguridad abordan las formas en que la IA capacitará a los atacantes y les proporcionará nuevas formas de combatirlos. Examinamos los avances en tecnologías de código abierto que permitirán a las organizaciones mejorar sus estrategias de datos. Y hablamos de cómo los líderes pueden seguir el ritmo, a veces inquietante, del cambio. Echa un vistazo a “Predicciones de Snowflake sobre datos e IA en 2025” para conocer toda la historia.