Empresas Premium
La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando la tecnología y promete transformar nuestra forma de interactuar y tomar decisiones. Sin embargo, más allá de sus avances técnicos, su impacto real dependerá de cómo enfrentemos los seres humanos los retos éticos, legales, sociales y medioambientales.
Desde el consumo energético hasta dilemas éticos por su opacidad, la IA plantea una cuestión clave: ¿cómo garantizar un futuro tecnológico sostenible y responsable?
En este sentido, desde ITI, centro tecnológico privado especializado en TIC, dan respuesta a esta cuestión dando a conocer los siete retos a los que se enfrenta la IA en 2025:
El desarrollo de IA Generativa, como ChatGPT, enfrenta desafíos ambientales debido a su alto consumo energético, que podría duplicarse para 2030, alcanzando los 1.065 teravatios, equivalente al 4% del consumo energético global. Aunque las empresas ya están invirtiendo en energías renovables y hardware eficiente, el reto será equilibrar innovación y sostenibilidad. En este contexto, los Small Language Models, modelos de lenguaje más compactos y eficientes, junto con tecnologías como la IA Neuromórfica, jugarán un papel clave. Su capacidad para combinar alto rendimiento con eficiencia energética permitirá replantear cómo integramos la IA en nuestra vida cotidiana y en el ámbito profesional de manera más sostenible.
La adopción de una IA Responsable seguirá marcando el futuro de la tecnología. Un ejemplo de ello son las regulaciones, como la AI Act de la Unión Europea, que exigen transparencia, trazabilidad y medidas, marcando estándares globales que no solo evitarán sanciones a las empresas, sino que las posicionarán como líderes éticos en un entorno tecnológico cada vez más competitivo. En este sentido, el 91 % de las organizaciones no se sienten preparadas para implementar el uso de la IA de forma segura y responsable. No obstante, se prevé que el 40 % de las empresas en sectores regulados combinarán la gobernanza de datos y de IA, respondiendo a la creciente complejidad normativa y a la demanda de operaciones más transparentes. En esta línea, la responsabilidad en la IA requiere integrar innovación y ética, ya que no son opuestas, sino complementarias.
La opacidad de la IA, especialmente en grandes modelos de lenguaje, es un desafío técnico y ético, ya que sus decisiones a menudo son difíciles de explicar, generando problemas en sectores como la medicina, el transporte autónomo o las finanzas. Para abordar esto, la industria está desarrollando herramientas como análisis local, que ayudan a identificar qué datos influyen en las decisiones, y análisis global, que estudia el funcionamiento general del modelo. También se trabaja en interpretabilidad mecanicista para entender cómo las redes procesan información. Estos avances reducen errores, mejoran la confianza del usuario y hacen la IA más segura. Por tanto, la transparencia no solo mejorará la aceptación pública, sino que también impulsará aplicaciones más seguras y efectivas en sectores clave.
Muchas empresas han invertido en IA Generativa, pero el retorno de inversión está siendo más lento de lo esperado. Esto requiere un enfoque estratégico que combine casos de uso a corto plazo con iniciativas transformadoras a largo plazo. Para maximizar beneficios, es clave superar la etapa de proyectos piloto y adoptar soluciones integrales que reduzcan costos, mejoren la productividad y permitan escalar resultados. Un ejemplo de este enfoque es la adopción de modelos híbridos que combinan IA Generativa con analítica predictiva, una fórmula que ya está demostrando su efectividad en sectores clave como la logística, las operaciones industriales y la personalización de productos.
La próxima evolución de la IA se centra en agentes autónomos capaces de gestionar flujos de trabajo completos y tomar decisiones complejas sin intervención humana. Estos sistemas aún enfrentan desafíos técnicos y altos costos, tres de cada cuatro empresas que intenten desarrollar arquitecturas basadas en agentes por sí solas fracasarán. Muchas recurrirán a proveedores especializados o agentes ya integrados en plataformas comerciales para superar estas barreras. La clave estará en la colaboración entre empresas, centros de I+D+i y proveedores tecnológicos, apostando por soluciones escalables que puedan integrarse en sectores como la fabricación, la logística y la atención sanitaria.
La calidad de los datos seguirá siendo tan crucial como los algoritmos que los procesan, aunque solo el 22% de las empresas considera que sus fundamentos de datos están preparados para afrontar este desafío. Las empresas que logren extraer valor de la IA serán aquellas que adopten enfoques integrales de gestión de datos, cimentando las bases necesarias para alcanzar objetivos ambiciosos.
Los espacios de datos serán esenciales para una economía digital más conectada y sostenible. En 2025, permitirán que múltiples actores colaboren y compartan datos de forma segura, fomentando la innovación y el crecimiento económico. Actualmente, el 80% de los datos industriales no se utiliza, según la Comisión Europea, lo que representa un gran potencial desaprovechado.
ITI, como centro tecnológico de referencia en TIC a nivel europeo, cuenta con amplia experiencia gracias a los diversos proyectos relacionados con IA y espacios de datos que lidera y desarrolla año tras año alineados con las principales políticas y estrategias europeas, como certifica con la firma del AI Pact. En definitiva, desde ITI destacan que el verdadero valor de la IA más allá de 2025 no estará solo en su capacidad técnica, sino en su integración ética, sostenible y pragmática en nuestro día a día. “El reto no es solo crear máquinas más inteligentes, sino garantizar que esa inteligencia sirva a un propósito humano y colectivo, transformando la tecnología en una herramienta que amplíe no solo nuestras capacidades, sino también nuestras aspiraciones”, ha concluido Francisco Ricau, experto en Inteligencia Artificial Generativa en ITI.
