#Exclusivo: IBM precisa las 5 tendencias de la Inteligencia Artificial en 2025 con la IA agéntica
El presidente de IBM Venezuela, Germán Pacheco, detalla el panorama de la evolución de la IA en el mundo corporativo y cómo enfrentar estos cambios, cuando irrumpe la Inteligencia Artificial Agéntica, capaz de automatizar la toma de decisiones sin participación humana.
La Inteligencia Artificial (IA) generativa ha estado en el centro del más asombroso cambio tecnológico, al introducir un mundo de nuevas oportunidades, así como riesgos inexplorados.
El primer concepto que me gustaría introducir y que van a escuchar mucho en este año 2025 es el de Inteligencia Artificial Agéntica o Agenética (Agentic AI).
La IA Agéntica es una transformación fundamental de como los sistemas tecnológicos interactúan con su entorno. Esta permite que los sistemas ejecuten órdenes, analicen situaciones y actúen de forma autónoma para generar un impacto muy significativo en todos los sectores de industria.
La IA agéntica puede actuar en nombre de los empleados mientras estos realizan otras tareas. Al otorgar a los agentes de IA permisos y derechos específicos, pueden automatizar la toma de decisiones, la resolución de problemas y otras tareas que van más allá de los datos con los que se entrenaron los modelos de machine learning del sistema de una forma que la mayoría de los asistentes de IA no tienen en este momento.
A medida que la mano de obra digital evoluciona, pone el poder de la transformación firmemente en manos de los empleados. Hace posible que los individuos aumenten la productividad y redefinan los flujos de trabajo, y desafía las nociones preconcebidas sobre lo que significa dirigir o liderar.
Líderes en la cuerda floja
En este entorno, los líderes caminan por la cuerda floja entre la agilidad y la seguridad, al establecer un equilibrio entre la resiliencia y el riesgo. No es tarea fácil. Para saber cómo están ganando terreno, entre octubre y noviembre de 2024 el IBM Institute for Business Value (IBM IBV), en colaboración con Oxford Economics, ha encuestado a 400 líderes mundiales de 17 industrias y seis geografías.
Se les ha preguntado sobre los retos que deben superar para triunfar en un panorama competitivo alimentado por la IA, cómo están preparando a su personal para impulsar el cambio y qué oportunidades esperan que aceleren más el progreso.
En 2025, los líderes esperan ver un cambio importante. El 46 % de los directivos afirma que sus organizaciones escalarán la IA, utilizándola para optimizar los procesos y sistemas existentes, mientras que el 44 % espera utilizar la IA para innovar. Solo el 6 % afirma que sus organizaciones seguirán experimentando.
La IA agéntica puede actuar en nombre de los empleados mientras estos realizan otras tareas.
Cinco tendencias de la IA para 2025
Las personas son el ingrediente secreto para ganar con la IA, pero no pueden tener éxito sin volver a formarse estratégicamente. Basado en la encuesta realizada, les comentaré sobre las 5 tendencias para el 2025 sobre Inteligencia Artificial
La IA agéntica transformará su negocio, pero primero debe volver a capacitar a su personal
El futuro del trabajo se está reescribiendo con la IA. Pero muchos empleados no están preparados para lo que viene y el progreso se estancará si demasiadas personas se quedan atrás.
Parte del problema es la falta de formación. Aunque los directivos afirman que la alfabetización en IA es la capacidad más crítica que necesitará su personal en 2026, solo el 22 % está totalmente de acuerdo en que su organización ha integrado los conocimientos, destrezas y habilidades de la IA en los planes de desarrollo profesional de los empleados.
Y menos de la mitad afirma que su organización ha puesto en marcha un programa formal de gestión del cambio para permitir la integración de los asistentes y agentes de IA en los flujos de trabajo diarios. Se trata de un gran problema, ya que la IA agéntica está transformando rápidamente el papel de los colaboradores individuales.
A medida que los asistentes de IA sencillos se complementen con agentes de IA con capacidades más avanzadas, los empleados tendrán que gestionar equipos enteros de agentes que estén completando tareas de forma autónoma, y aprender a trabajar con agentes de IA supervisores basados en chat que puedan ayudar a racionalizar este proceso.
El 67 % de los directores ejecutivos (CEO) afirman que las ganancias potenciales de productividad de la automatización son tan grandes que deben aceptar un riesgo significativo para seguir siendo competitivos.
Es más, el 82 % de los directivos están de acuerdo en que los beneficios que esperan de la IA generativa superarán los riesgos potenciales. Los empleados necesitarán formación específica y desarrollo de habilidades para cumplir con estas expectativas y obtener la ventaja competitiva que esperan los directivos.
¿Qué hacer?
Convierta la alfabetización en IA en algo imprescindible y redoble sus esfuerzos en las habilidades de la IA Agéntica. Ponga en marcha iniciativas educativas integrales combinadas con proyectos prácticos destinados a mejorar rápidamente la alfabetización en IA y a conseguir que los equipos se sientan cómodos con la IA agéntica.
Imponga la formación en habilidades de IA en todos los puestos y cree una cultura en la que el dominio de la IA no sea negociable para hacer posible una colaboración más inteligente y una integración responsable de los agentes y asistentes de IA en los flujos de trabajo cotidianos.
Desbloquee el ingenio colectivo de su equipo. Destierre el pensamiento aislado y establezca ambientes de prueba de colaboración en los que los flujos de trabajo basados en la IA puedan probarse y perfeccionarse con rigor, animando a las personas a ensuciarse las manos sin miedo al fracaso.
Responsabilice de forma conjunta a los responsables de las unidades de negocio, TI y RR. HH. de los resultados de la IA para subrayar la importancia estratégica de la adopción en toda la empresa. Es importante que la gobernanza de la data sea parte integral de los esfuerzos colaborativos de innovación y reinvente el modelo operativo para integrar la IA agentica de forma eficaz y responsable.
Prepare a su fuerza laboral para el futuro. Establezca nuevas funciones, como orquestadores de procesos y bibliotecarios digitales, para gestionar cómo se utilizan y comparten los asistentes, los modelos y las directrices de gobernanza de la IA en toda la organización. Introduzca controles y equilibrios que supervisen las decisiones autónomas tomadas por la IA agentica.
«Entrenar los modelos de IA generativa con datos internos y propios resulta crítico para ayudar a las organizaciones a ganar ventaja con ellos».
A pesar de los esfuerzos por frenar su crecimiento, la deuda técnica sigue aumentando.
Pensemos en la industria automotriz. Mientras que la vida útil de un carro puede ser de 15 años o más, la experiencia digital en el asiento del conductor suele quedar obsoleta en 18 meses. Si los fabricantes no diseñan e instalan el software de forma que pueda actualizarse fácilmente a medida que evoluciona la tecnología, la satisfacción del cliente se resentirá.
Lo mismo ocurre con la Tecnología de la Información empresarial. Para ofrecer las innovaciones que esperan los clientes, los empleados y los socios, las organizaciones deben crear soluciones dentro de una arquitectura moderna. Esto se debe a que los sistemas tradicionales no suelen funcionar bien con las aplicaciones, el software y la infraestructura de última generación.
Esto es especialmente relevante para la IA generativa y la IA agéntica. Las organizaciones necesitan una infraestructura robusta que pueda manejar los datos y los requisitos computacionales de la IA para pasar de los proyectos piloto a las soluciones para toda la empresa.
Una de las mayores barreras es la calidad, accesibilidad y seguridad de los datos empresariales. Entrenar los modelos de IA generativa con datos internos y propios resulta crítico para ayudar a las organizaciones a ganar ventaja con ellos.
Para escalar los sistemas de IA e incorporar la IA agéntica sin agravar la deuda técnica, las organizaciones deben incentivar a los equipos para que modernicen los sistemas tradicionales y cambien la forma de desarrollar nuevas soluciones.
Al vincular las ganancias de productividad a largo plazo y las métricas de rendimiento a cada nueva solución, los directores de sistemas de información (CIO), los CFO y otros responsables clave pueden medir los beneficios potenciales de la modernización y poner precio a tomar atajos.
La flexibilidad también debe formar parte de la ecuación. Para obtener el mayor beneficio de las tecnologías basadas en la nube, las organizaciones deben ser capaces de ejecutar cada sistema y aplicación en el entorno de nube pública o privada adecuado, un enfoque que denominamos híbrido por diseño.
En promedio, los directivos de TI de las empresas que adoptan el híbrido por diseño para sus esfuerzos de transformación digital informan de un retorno de la inversión (ROI) tres veces mayor que los que no lo hacen.
Al vincular las ganancias de productividad a largo plazo y las métricas de rendimiento a las nuevas soluciones, los líderes pueden medir los beneficios de la modernización y poner precio a las improvisaciones.
¿Qué hacer?
Acorte la distancia entre las perspectivas y la realidad. Identifique las piezas de arquitectura que faltan para tener éxito con la IA a escala. Conecte los casos de negocios de IA con los costos de modernización asociados para evitar gastos inesperados. Invierta intencionadamente en las iniciativas de IA que aportarán el mayor valor empresarial a largo plazo.
Incentive la escalabilidad. Capacite a los responsables de TI para que informen a la empresa sobre el costo total asociado a la arquitectura tecnológica necesaria para escalar la IA. Cuantifique el costo de tomar atajos y el valor empresarial que supone desarrollar proyectos piloto que puedan escalarse rápidamente. Felicite a los equipos que piensan de forma holística sobre la innovación de la IA (y proponga proyectos que limiten la creación de deuda técnica futura) para cambiar la economía conductual de la organización.
Diseñe una arquitectura para la agilidad. Establezca un centro neurálgico que se focalice en diseñar soluciones de modularidad y escalabilidad y que se encargue de desplegar cada caso de uso de la IA en el entorno más adecuado. Debe crear una plataforma componible que desvincule modelos, herramientas, infraestructura y aplicaciones, generando flexibilidad y rentabilidad en su ecosistema de IA. Dé prioridad a que los datos de alta calidad sean accesibles en todas las plataformas.
«Las estrategias de localización, que definen dónde residen los recursos y capacidades clave de una empresa, también se están viendo influidas por la revolución de la IA».
En la era de la IA, la ubicación lo es todo
La disrupción permanente está aquí para quedarse. Pero eso no significa que sea predecible.
Para navegar por la complejidad dondequiera que aparezca, los líderes deben ser capaces de ver el panorama general (y los detalles a escala de mercado) en una visión de conjunto. Se deben ajustar estratégicamente las operaciones en función de los cambios del mercado, sin reaccionar de forma exagerada a las perturbaciones locales que se producen.
Encontrar el equilibrio adecuado es cada día más difícil. De cara al futuro, el 60 % de los líderes gubernamentales cree que es probable que los shocks aumenten en frecuencia y el 70 % cree que es probable que aumenten en intensidad e impacto. Esta situación está obligando a los líderes empresariales a evaluar dónde se alojan sus datos y a replantearse cómo (y dónde) deben operar sus organizaciones.
Las estrategias de localización, que definen dónde residen los recursos y capacidades clave de una empresa, también se están viendo influidas por la revolución de la IA. A medida que las organizaciones buscan el talento, los ecosistemas de datos y la infraestructura necesarios para escalar la IA con eficacia, están trasladando las operaciones a lugares que creen que proporcionarán la mayor ventaja estratégica.
En 2024, el 67 % de los directivos afirma que el uso de la IA por parte de su organización ha cambiado el lugar en el que operaba, y un enorme 93 % espera que la IA afecte a su estrategia de localización en 2026.
A medida que nuevas normativas se definan y adopten más ampliamente, los directivos esperan que este riesgo disminuya.
¿Qué hacer?
Ponga a prueba su estrategia. Desarrolle modelos de IA específicos para navegar por la inestabilidad global, mediante el uso de análisis predictivos para adelantarse a los cambios normativos, los retos de la cadena de suministro y los cambios en los mercados laborales de las regiones más inestables.
Innove a través de la volatilidad. Combine plataformas en la nube híbrida seguras y escalables con marcos de IA de código abierto para impulsar la innovación, facilitar la interoperabilidad en todos los mercados y abordar el cumplimiento de las diversas normativas regionales, a la vez que fomenta la colaboración y la inclusión en el desarrollo de la IA en todo el mundo.
Integre la preparación reglamentaria. Obsesiónese con la documentación. Evalúe dónde se alojan los datos y cómo esto podría afectar a las operaciones. Asegúrese de que los activos generados por la IA puedan rastrearse hasta el modelo fundacional, el conjunto de datos u otras entradas creando un inventario de cada instancia en la que se esté utilizando la IA.
«Empiece por centrar las inversiones en IA generativa en las áreas con mayor potencial y las aplicaciones de menor riesgo».
El rápido giro hacia la IA ha trastocado los presupuestos de TI, pero el autofinanciamiento es inminente.
Los líderes saben que necesitan invertir en IA generativa para mantenerse a la altura de la competencia, pero estas soluciones aún tienen que ofrecer un retorno de la inversión (ROI) a nivel de producción.
Esto ha provocado una canibalización generalizada de los presupuestos de Tecnología de la Información (TI). En 2024, una de cada tres organizaciones sacó fondos para la IA generativa de otras iniciativas de TI, y sólo el 18 % de los directivos de tecnología financiaron estos proyectos con nuevos gastos netos.
Mientras que tres de cada cuatro líderes empresariales piensan hoy en la IA generativa más como una inversión en innovación que en la TI tradicional, el 71 % de los directivos afirma que la IA generativa debería autofinanciarse para justificar su inversión.
Entonces, ¿qué hace falta para que la IA generativa salga de la fase experimental de la innovación y entre en el flujo de ingresos? Empiece por centrar las inversiones en IA generativa en las áreas con mayor potencial y las aplicaciones de menor riesgo, en lugar de repartir los fondos uniformemente por toda la cartera.
En 2024, el 71 % del gasto en IA generativa se destinó a RR.HH., finanzas, servicio de atención al cliente, ventas y marketing y TI, donde se esperaba que las inversiones redujeran los costos. Sólo el 29 % se destinó a funciones empresariales relacionadas con los productos, donde se incuban las innovaciones que impulsan el crecimiento. Esto dificulta la definición de casos de negocios que rompan moldes.
Pero para que las métricas de ingresos y retorno de la inversión (ROI) estén donde tienen que estar, los líderes deben tomar decisiones basadas en datos sobre qué jugadas de IA generativa esperan que hagan avanzar más los objetivos estratégicos, y financiarlas en consecuencia.
¿Qué hacer?
Unifique la infraestructura, amplifique el impacto. Defina claramente lo que vale cada inversión en IA para la empresa y lo que costará su implementación. Identifique las mejoras de infraestructura necesarias para implementar soluciones a escala y agrupe los proyectos que puedan compartir estos costes para impulsar el retorno de la inversión (ROI).
Invierta como un tiburón. Sumérjase en los datos para identificar los proyectos que parecen tener más probabilidades de aportar un valor empresarial real y, a continuación, elimine el peso que le está frenando.
Comprometa los recursos suficientes para escalar con éxito la IA y asigne su presupuesto de IA basándose en una cosa: el potencial de crecimiento. Piense en ecosistemas, no en silos, e involucre a sus clientes más valiosos y a sus socios estratégicos de TI en conversaciones ambiciosas sobre dónde puede añadir más valor la IA generativa.
Haga suya la ventaja del código abierto. Cree un departamento de programas de código abierto que gestione el consumo de su organización al mismo. Construya un almacén de código abierto que haya sido cuidadosamente revisado para racionalizar el acceso a las ofertas.
Incentive a los desarrolladores para que contribuyan de forma activa a los proyectos de código abierto críticos para su negocio, especialmente la modernización de la infraestructura de TI, para ganar influencia sobre los proyectos en los que confía su organización.
«85 % de los directivos (consultados por IBM a escala internacional) afirma que la IA hará posible la innovación del modelo de negocio».
La innovación en productos y servicios de IA es el objetivo principal de los directores ejecutivos (CEO), pero los modelos empresariales no están a la altura
A medida que la IA generativa potencia la innovación, el flujo de nuevos productos y servicios está por colapsar. Pero muchas organizaciones están demasiado aferradas a los viejos modelos empresariales como para aprovechar las nuevas oportunidades de impulsar el crecimiento.
En los próximos tres años, el 85 % de los directivos afirma que la IA hará posible la innovación del modelo de negocio y el 89% afirma que impulsará la innovación de productos y servicios.
¿En qué consiste esto? Comience con un análisis de los datos de los clientes y del mercado más rápido y exhaustivo que nunca y, a continuación, un cambio de estrategias para adaptarse a las demandas cambiantes. Esto requerirá centrar los modelos de negocio en el diseño cuidadoso de la interacción hombre-máquina (y crear sólidas estructuras de gobierno de apoyo) así como replantearse las estructuras organizativas y los flujos de trabajo.
Hacerlo bien puede ayudar a las empresas a mantenerse por delante de la competencia y a fortalecer las relaciones con los clientes.
De hecho, los directivos esperan que la personalización y la adaptación sean las principales demandas de los clientes que alterarán la forma en que su organización ofrece productos y servicios. Pero adaptarse a la rápida evolución de las preferencias de los consumidores requiere algo más que algoritmos inteligentes y análisis de datos. Requiere modelos de negocio abiertos basados en asociaciones de ecosistemas.
Al asociarse con organizaciones que ofrecen capacidades complementarias, las empresas pueden aprovechar una amplia red de conocimientos y recursos que potencian la innovación. Ya no se trata de ser el mejor en todo. Se trata de ser el mejor en lo que mejor sabes hacer y recurrir a socios para todo lo demás.
¿Qué hacer?
Acabe con las divisiones departamentales. Cree equipos multidisciplinarios para fusionar la tecnología y el negocio. Fomente el intercambio de conocimientos reuniendo a personas con experiencia en productos, ingeniería e IA. Haga de la innovación un mandato colectivo y cree un equipo encargado de reformular el modelo de negocio.
Apunte al blanco móvil de la demanda de los clientes. Escuche lo que dicen los clientes en todos los canales, incluidas las redes sociales, los comentarios en Internet y las encuestas. Utilice la IA generativa para descodificar las conversaciones y ajustar en consecuencia las ofertas de sus productos, la distribución de las tiendas y las estrategias de marketing. Aproveche los datos de los clientes, incluida la información de los dispositivos IoT, para crear experiencias personalizadas.
Deje de intentar hacerlo sólo. Identifique socios potenciales que ofrezcan capacidades complementarias (piense en nuevas empresas, instituciones académicas o incluso competidores) y forje alianzas que puedan ayudarle a aprovechar su experiencia.
En conclusión, para convertir el impulso de la Inteligencia Artificial en valor empresarial real, los líderes tendrán que capacitar a las personas para que aprovechen al máximo la tecnología que tienen a su alcance. Eso significa democratizar la toma de decisiones y dar a las personas las herramientas y la formación que necesitan para tener éxito.
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