{"id":179347,"date":"2024-12-13T14:48:36","date_gmt":"2024-12-13T17:48:36","guid":{"rendered":"https:\/\/nuevoitsitio1.wpenginepowered.com\/ar\/sin-categoria\/los-expertos-de-ibm-comparten-las-predicciones-para-2025\/"},"modified":"2025-11-21T16:00:28","modified_gmt":"2025-11-21T19:00:28","slug":"los-expertos-de-ibm-comparten-las-predicciones-para-2025","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/inteligencia-artificial\/los-expertos-de-ibm-comparten-las-predicciones-para-2025\/","title":{"rendered":"Los expertos de IBM comparten las predicciones para 2025"},"content":{"rendered":"

A medida que se acerca el final de a\u00f1o, IBM<\/a> ha seleccionado un conjunto de predicciones que podr\u00edan estar en la agenda para 2025. Se trata de apuestas que van desde la seguridad hasta la IA generativa, basadas en la opini\u00f3n de los ejecutivos de la compa\u00f1\u00eda y su amplio conocimiento del mercado y escenarios.<\/p>\n

Los agentes de IA est\u00e1n aqu\u00ed y ahora: ser\u00e1 esencial construir barreras para una autonom\u00eda segura y potente:<\/strong><\/span><\/h2>\n

A medida que los agentes de IA se conviertan en un tema principal en 2025, marcando un cambio fundamental de las soluciones tradicionales de IA a agentes y equipos proactivos, tambi\u00e9n surgir\u00e1n preguntas sobre la responsabilidad y el control de estos sistemas cada vez m\u00e1s aut\u00f3nomos. Esto atraer\u00e1 una mayor atenci\u00f3n a las barreras, los procesos y las herramientas de c\u00f3mo gestionamos los agentes con el fin de generar confianza para esta nueva y poderosa ola de las capacidades de IA. Tambi\u00e9n aumentar\u00e1 la necesidad de mejorar las habilidades de los empleados en todas las disciplinas y niveles de liderazgo para que puedan desarrollar, utilizar y supervisar soluciones de manera responsable \u2014 Ritika Gunnar, directora general de datos e inteligencia artificial, IBM.<\/strong><\/p>\n

El papel de los \u00a8colaboradores individuales\u00a8 evolucionar\u00e1, todos seremos gestores de agentes:<\/strong><\/span><\/h2>\n

Estamos entrando en un nuevo cap\u00edtulo sobre c\u00f3mo los empleados realizan su trabajo con la aparici\u00f3n de agentes de IA. A diferencia de los asistentes, los agentes tienen la capacidad de generar planes basados \u200b\u200ben un aviso y realizar tareas de forma independiente. Son m\u00e1s eficaces cuando se centran en tareas especializadas y trabajan junto a otros agentes en solicitudes complejas. A medida que los agentes de IA se vuelvan m\u00e1s comunes, las empresas necesitar\u00e1n reevaluar sus procesos de trabajo y crear nuevos tipos de equipos para que los humanos supervisen grupos de agentes de IA aut\u00f3nomos \u2014 Jill Goldstein, socia gerente global, transformaci\u00f3n de talento y recursos humanos, IBM Consulting.<\/strong><\/p>\n

La IA de c\u00f3digo abierto impulsar\u00e1 la adopci\u00f3n empresarial:<\/strong><\/span><\/h2>\n

A pesar de la creciente presi\u00f3n, muchas empresas todav\u00eda luchan por mostrar el retorno medible de sus inversiones en IA, y las altas tarifas de licencia para modelos propios son un factor importante. Para 2025, las soluciones de inteligencia artificial de c\u00f3digo abierto surgir\u00e1n como una fuerza dominante para cerrar esta brecha. Gracias al desarrollo impulsado por la comunidad de desarrolladores y los modelos de c\u00f3digo abierto<\/a>, est\u00e1n r\u00e1pidamente igualando las mejores ofertas patentadas en potencia y la proliferaci\u00f3n de soluciones de IA abiertas para industrias y tareas espec\u00edficas har\u00e1n que sea m\u00e1s f\u00e1cil que nunca para las organizaciones aplicarlos a una amplia gama de casos de uso innovadores, sin tarifas ni costos de llamadas API. Con su estructura de costos m\u00e1s amigable, mayor transparencia y auditabilidad, y soporte para arquitecturas de m\u00faltiples nubes,<\/a> esperamos que la IA de c\u00f3digo abierto sea fundamental para ayudar a las organizaciones a escalar m\u00e1s all\u00e1 de la experimentaci\u00f3n y comenzar a obtener retornos el pr\u00f3ximo a\u00f1o \u2014 Bill Higgins, Ingenier\u00eda de plataforma watsonx e innovaci\u00f3n abierta, IBM Research.<\/strong><\/p>\n

\"width=\"
Las soluciones de IA de c\u00f3digo abierto eliminan las altas tarifas de licencia asociadas con los modelos propietarios, lo que facilita a las empresas la implementaci\u00f3n de estas tecnolog\u00edas.<\/figcaption><\/figure>\n

La automatizaci\u00f3n se convierte en un requisito para la IA:<\/strong><\/span><\/h2>\n

2025 ser\u00e1 el a\u00f1o de las iniciativas de IA, cuando la automatizaci\u00f3n impulsada por la tecnolog\u00eda haya alcanzado un punto de inflexi\u00f3n de algo deseable a un requisito. En pocas palabras: la automatizaci\u00f3n es necesaria para resolver la complejidad de la IA. Las organizaciones ahora pueden avanzar y escalar con confianza sus iniciativas utilizando la automatizaci\u00f3n, pasando de invertir tiempo en administrar y mantener aplicaciones de IA y entornos de TI a detectar y resolver problemas de manera proactiva. Automatizar estas tareas ser\u00e1 esencial para lograr una ventaja competitiva. El a\u00f1o que viene, no se podr\u00e1 tener una conversaci\u00f3n sobre IA sin hablar de automatizaci\u00f3n, y viceversa: no se puede tener una conversaci\u00f3n sobre automatizaci\u00f3n sin hablar de IA \u2014Bill Lobig, vicepresidente de gesti\u00f3n de productos, IBM Automation.<\/strong><\/p>\n

La aceleraci\u00f3n de la IA adaptada al prop\u00f3sito aumentar\u00e1 el rendimiento y la seguridad del mainframe:<\/strong><\/span><\/h2>\n

Para 2025, veremos a las empresas adoptar un enfoque compatible con la IA utilizando un hardware espec\u00edfico, especialmente en mainframes que manejan grandes vol\u00famenes de datos transaccionales. Estos aceleradores de hardware, que pueden entregarse en chips y tarjetas externas, permiten el uso de modelos de IA tradicionales junto con modelos de lenguaje LLM basados \u200b\u200ben codificadores a elecci\u00f3n del usuario, mejorando el an\u00e1lisis de datos y la informaci\u00f3n a gran escala y en tiempo real para sectores como la banca y seguros. Debido a que este enfoque permite que las cargas de trabajo de IA permanezcan en las instalaciones, tambi\u00e9n mejora el proceso de gesti\u00f3n de seguridad, resiliencia y cumplimiento para los operadores de mainframe en industrias reguladas, permiti\u00e9ndoles desbloquear nuevos niveles de eficiencia e informaci\u00f3n, estableciendo el nuevo est\u00e1ndar para resultados predictivos \u2013 Tina Tarquinio, vicepresidenta de gesti\u00f3n de productos, IBM Z y LinuxONE.<\/strong><\/p>\n

A medida que las organizaciones comiencen la transici\u00f3n a la criptograf\u00eda poscu\u00e1ntica el pr\u00f3ximo a\u00f1o, la agilidad ser\u00e1 crucial para garantizar que los sistemas est\u00e9n preparados para la transformaci\u00f3n continua, p<\/strong>articularmente a medida que el Instituto Nacional de Est\u00e1ndares y Tecnolog\u00eda (NIST) de EE.UU. contin\u00faa ampliando su conjunto de herramientas de est\u00e1ndares de criptograf\u00eda poscu\u00e1ntica. Los est\u00e1ndares iniciales del NIST fueron una se\u00f1al para el mundo de que ahora es el momento de comenzar el viaje hacia la seguridad cu\u00e1ntica. Pero igualmente importante es la necesidad de agilidad criptogr\u00e1fica, garantizando que los sistemas puedan adaptarse r\u00e1pidamente a nuevos mecanismos y algoritmos criptogr\u00e1ficos en respuesta a amenazas cambiantes, avances tecnol\u00f3gicos y vulnerabilidades, idealmente aprovechando la automatizaci\u00f3n para agilizar y acelerar el proceso \u2014 Ray Harishankar, miembro de IBM, IBM Quantum Safe.<\/strong><\/p>\n

\"width=\"
Las empresas est\u00e1n adoptando hardware espec\u00edfico para IA, lo que permite un procesamiento m\u00e1s eficiente y r\u00e1pido de grandes vol\u00famenes de datos transaccionales en mainframes.<\/figcaption><\/figure>\n

El surgimiento de la IA en la sombra:<\/strong><\/span><\/h2>\n

En los \u00faltimos a\u00f1os, las empresas han estado lidiando con la TI en la sombra: el uso de infraestructura en la nube y aplicaciones SaaS no aprobadas sin el consentimiento de los equipos de TI, lo que abre la puerta a posibles violaciones de datos o incumplimiento. Ahora, las empresas se enfrentan a un nuevo desaf\u00edo en el horizonte: la IA en la sombra. Shadow AI tiene el potencial de ser un riesgo a\u00fan mayor que Shadow IT porque no solo afecta la seguridad sino tambi\u00e9n la otras naturalezas. La democratizaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda de IA con ChatGPT y OpenAI ha ampliado el alcance de los empleados que tienen el potencial de poner informaci\u00f3n confidencial en una herramienta p\u00fablica de IA. En 2025, es fundamental que las empresas act\u00faen estrat\u00e9gicamente para ganar visibilidad y mantener el control sobre el uso de la IA por parte de sus empleados. Con pol\u00edticas sobre el uso de la IA y la infraestructura h\u00edbrida adecuada, las empresas pueden estar en una mejor posici\u00f3n para gestionar mejor los datos confidenciales y el uso de aplicaciones \u2014 Nataraj Nagaratnam, director tecnol\u00f3gico de seguridad en la nube de IBM.<\/strong><\/p>\n

Para conocer m\u00e1s sobre este tema, recomendamos un art\u00edculo de Joaquim Campos, vicepresidente de IA, Datos y Automatizaci\u00f3n de IBM Latinoam\u00e9rica, disponible en este enlace.<\/a><\/p>\n

La IA multimodal, especialmente para el procesamiento de documentos complejos, crecer\u00e1 significativamente dentro de la empre<\/strong>sa: la IA multimodal est\u00e1 preparada para generar un valor sustancial para las empresas al permitirles desbloquear m\u00e1s valor de sus datos. Los modelos de IA multimodal son capaces de procesar y analizar todo tipo de documentos complejos con contenido enriquecido integrado en forma de im\u00e1genes, tablas y gr\u00e1ficos. Estos modelos tambi\u00e9n est\u00e1n evolucionando para admitir otras modalidades, como audio e im\u00e1genes, lo que abre innumerables posibilidades nuevas de conocimiento. Como resultado, las organizaciones deber\u00e1n comenzar a poner orden y m\u00e9todo en la forma en que manejan todos estos datos multimodales no estructurados para prepararlas para la IA empresarial. Esto ejercer\u00e1 presi\u00f3n sobre la infraestructura existente, incluidos mayores requisitos de almacenamiento y soluciones de gesti\u00f3n s\u00f3lidas \u2014Sriram Raghavan, vicepresidente de IBM Research for AI\u00a0<\/strong><\/p>\n

Las empresas combinar\u00e1n la IA y las tecnolog\u00edas de automatizaci\u00f3n para lograr los objetivos de sostenibilidad para 2030:<\/strong><\/span><\/h2>\n

Las empresas tienen objetivos de sostenibilidad audaces para 2030, pero tambi\u00e9n tienen una infraestructura m\u00e1s compleja y m\u00e1s fuentes de datos que cuando esos objetivos se anunciaron por primera vez hace a\u00f1os. Para 2025, las organizaciones con ambiciones y objetivos de sostenibilidad deben implementar capacidades de automatizaci\u00f3n impulsadas por IA, incluida la observabilidad, la gesti\u00f3n de recursos y la gesti\u00f3n del ciclo de vida de las aplicaciones. Estas capacidades pueden ayudar a reducir la presi\u00f3n sobre los centros de datos, incluida la gesti\u00f3n del consumo de energ\u00eda y la mejora del rendimiento y el ciclo de vida de los activos, lo que en \u00faltima instancia puede ayudar a avanzar en los objetivos generales de sostenibilidad \u2014 Kendra DeKeyrel, vicepresidenta de ESG y l\u00edder de productos de gesti\u00f3n de activos en IBM.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

A medida que se acerca el final de año, IBM ha seleccionado un conjunto de predicciones que podrían estar en la agenda para 2025. Se trata de apuestas que van desde la seguridad hasta la IA generativa, basadas en la opinión de los ejecutivos de la compañía y su amplio conocimiento del mercado y escenarios. Los agentes de IA están aquí y ahora: será esencial construir barreras para una autonomía segura y potente: A medida que los agentes de IA se conviertan en un tema principal en 2025, marcando un cambio fundamental de las soluciones tradicionales de IA a agentes y equipos proactivos, también surgirán preguntas sobre la responsabilidad y el control de estos sistemas cada vez más autónomos. Esto atraerá una mayor atención a las barreras, los procesos y las herramientas de cómo gestionamos los agentes con el fin de generar confianza para esta nueva y poderosa ola de las capacidades de IA. También aumentará la necesidad de mejorar las habilidades de los empleados en todas las disciplinas y niveles de liderazgo para que puedan desarrollar, utilizar y supervisar soluciones de manera responsable — Ritika Gunnar, directora general de datos e inteligencia artificial, IBM. El papel de los ¨colaboradores individuales¨ evolucionará, todos seremos gestores de agentes: Estamos entrando en un nuevo capítulo sobre cómo los empleados realizan su trabajo con la aparición de agentes de IA. A diferencia de los asistentes, los agentes tienen la capacidad de generar planes basados ​​en un aviso y realizar tareas de forma independiente. Son más eficaces cuando se centran en tareas especializadas y trabajan junto a otros agentes en solicitudes complejas. A medida que los agentes de IA se vuelvan más comunes, las empresas necesitarán reevaluar sus procesos de trabajo y crear nuevos tipos de equipos para que los humanos supervisen grupos de agentes de IA autónomos — Jill Goldstein, socia gerente global, transformación de talento y recursos humanos, IBM Consulting. La IA de código abierto impulsará la adopción empresarial: A pesar de la creciente presión, muchas empresas todavía luchan por mostrar el retorno medible de sus inversiones en IA, y las altas tarifas de licencia para modelos propios son un factor importante. Para 2025, las soluciones de inteligencia artificial de código abierto surgirán como una fuerza dominante para cerrar esta brecha. Gracias al desarrollo impulsado por la comunidad de desarrolladores y los modelos de código abierto, están rápidamente igualando las mejores ofertas patentadas en potencia y la proliferación de soluciones de IA abiertas para industrias y tareas específicas harán que sea más fácil que nunca para las organizaciones aplicarlos a una amplia gama de casos de uso innovadores, sin tarifas ni costos de llamadas API. Con su estructura de costos más amigable, mayor transparencia y auditabilidad, y soporte para arquitecturas de múltiples nubes, esperamos que la IA de código abierto sea fundamental para ayudar a las organizaciones a escalar más allá de la experimentación y comenzar a obtener retornos el próximo año — Bill Higgins, Ingeniería de plataforma watsonx e innovación abierta, IBM Research. La automatización se convierte en un requisito para la IA: 2025 será el año de las iniciativas de IA, cuando la automatización impulsada por la tecnología haya alcanzado un punto de inflexión de algo deseable a un requisito. En pocas palabras: la automatización es necesaria para resolver la complejidad de la IA. Las organizaciones ahora pueden avanzar y escalar con confianza sus iniciativas utilizando la automatización, pasando de invertir tiempo en administrar y mantener aplicaciones de IA y entornos de TI a detectar y resolver problemas de manera proactiva. Automatizar estas tareas será esencial para lograr una ventaja competitiva. El año que viene, no se podrá tener una conversación sobre IA sin hablar de automatización, y viceversa: no se puede tener una conversación sobre automatización sin hablar de IA —Bill Lobig, vicepresidente de gestión de productos, IBM Automation. La aceleración de la IA adaptada al propósito aumentará el rendimiento y la seguridad del mainframe: Para 2025, veremos a las empresas adoptar un enfoque compatible con la IA utilizando un hardware específico, especialmente en mainframes que manejan grandes volúmenes de datos transaccionales. Estos aceleradores de hardware, que pueden entregarse en chips y tarjetas externas, permiten el uso de modelos de IA tradicionales junto con modelos de lenguaje LLM basados ​​en codificadores a elección del usuario, mejorando el análisis de datos y la información a gran escala y en tiempo real para sectores como la banca y seguros. Debido a que este enfoque permite que las cargas de trabajo de IA permanezcan en las instalaciones, también mejora el proceso de gestión de seguridad, resiliencia y cumplimiento para los operadores de mainframe en industrias reguladas, permitiéndoles desbloquear nuevos niveles de eficiencia e información, estableciendo el nuevo estándar para resultados predictivos – Tina Tarquinio, vicepresidenta de gestión de productos, IBM Z y LinuxONE. A medida que las organizaciones comiencen la transición a la criptografía poscuántica el próximo año, la agilidad será crucial para garantizar que los sistemas estén preparados para la transformación continua, particularmente a medida que el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) de EE.UU. continúa ampliando su conjunto de herramientas de estándares de criptografía poscuántica. Los estándares iniciales del NIST fueron una señal para el mundo de que ahora es el momento de comenzar el viaje hacia la seguridad cuántica. Pero igualmente importante es la necesidad de agilidad criptográfica, garantizando que los sistemas puedan adaptarse rápidamente a nuevos mecanismos y algoritmos criptográficos en respuesta a amenazas cambiantes, avances tecnológicos y vulnerabilidades, idealmente aprovechando la automatización para agilizar y acelerar el proceso — Ray Harishankar, miembro de IBM, IBM Quantum Safe. El surgimiento de la IA en la sombra: En los últimos años, las empresas han estado lidiando con la TI en la sombra: el uso de infraestructura en la nube y aplicaciones SaaS no aprobadas sin el consentimiento de los equipos de TI, lo que abre la puerta a posibles violaciones de datos o incumplimiento. Ahora, las empresas se enfrentan a un nuevo desafío en el horizonte: la<\/p>\n","protected":false},"author":229,"featured_media":177444,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[65],"tags":[81,237],"class_list":["post-179347","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial","tag-ibm","tag-rinconisv"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/179347","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/users\/229"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=179347"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/179347\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/media\/177444"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=179347"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=179347"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=179347"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}