La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) ha dejado de ser una promesa de futuro para convertirse en una realidad que está transformando la operativa empresarial. Según datos de BCG, el 85% de las compañías en España han incrementado su inversión en I+D para su implementación en 2025. Además, el Gobierno español ha destinado 150 millones de euros en ayudas para fomentar su adopción en el tejido empresarial.
Más allá de la inversión en tecnología, el éxito de la IAG radica en su integración estratégica, la capacitación de los equipos y la adaptación de los modelos de negocio. Para afrontar este reto, Netmind, compañía perteneciente a BTS, ha identificado cinco tendencias clave que marcarán la evolución de la IAG en el ámbito empresarial en 2025.
Estrategia antes que tecnología: la IA al servicio del negocio
La IA no es un fin en sí mismo, sino una herramienta para alcanzar objetivos empresariales. Para aprovechar su potencial, las empresas deben:
- Identificar casos de uso clave: Desde la atención al cliente hasta la personalización de productos, la IAG puede optimizar múltiples áreas de negocio.
- Alineación organizativa: La implicación de la alta dirección, mandos intermedios y equipos operativos es fundamental para garantizar el alineamiento estratégico y la capacitación adecuada.
- Visión holística: La implementación debe maximizar el valor para el negocio, considerando talento, cultura organizativa y plataformas tecnológicas, además de garantizar la calidad y seguridad de los datos.
- Medición de impacto: Establecer KPIs específicos para evaluar el éxito de las iniciativas, como mejoras en eficiencia operativa o incremento en la satisfacción del cliente.
“Una estrategia bien definida no solo asegura un camino claro hacia la adopción, sino que minimiza el riesgo de desorientarse en un entorno tecnológico en constante cambio”, señala Alfred Maeso, lead expert en Netmind.
Automatización de procesos con Inteligencia Artificial Agéntica
La Inteligencia Artificial Agéntica (Agentic AI) se refiere a sistemas con un alto grado de autonomía, capaces de anticiparse a necesidades y ejecutar tareas complejas sin intervención humana constante. Sus aplicaciones incluyen:
- Automatización avanzada: Chatbots generativos que gestionan interacciones personalizadas con clientes.
- Simulaciones y análisis predictivo: Aplicaciones en logística, salud y finanzas para ofrecer soluciones en tiempo real.
- Optimización del capital humano: Reducción de tareas repetitivas para que los equipos se enfoquen en actividades estratégicas.
“La Agentic AI no solo agiliza procesos, sino que permite una toma de decisiones más inteligente y basada en datos. Sin embargo, su implantación aún genera dudas por costes, confiabilidad y transparencia”, añade Maeso.
Democratización del acceso a la IA
El acceso a la IAG ha estado tradicionalmente limitado por los costes de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de código cerrado. No obstante, esta situación está cambiando con iniciativas como:
- Modelos de código abierto: La aparición de DeepSeek ha revolucionado el ecosistema de IAG, ofreciendo una alternativa más accesible.
- Iniciativas gubernamentales: El Gobierno español ha lanzado “Alia”, el primer modelo fundacional de IA en español, facilitando su adopción en empresas nacionales.
- Alternativas sin licenciamiento: Modelos como LlaMA de Meta eliminan barreras económicas para su implementación.
Regulación y gobierno de la IA
El crecimiento de la IAG ha impulsado la necesidad de regulaciones que garanticen su uso ético y seguro. La Unión Europea ha desarrollado el AI Act, una legislación pionera que establece marcos claros para su desarrollo y aplicación.
“Para las empresas, cumplir con estas regulaciones no es solo una obligación legal, sino una oportunidad para construir confianza con clientes y stakeholders”, destaca Maeso.
Impacto medioambiental y sostenibilidad
El crecimiento de la IA plantea desafíos en términos de consumo energético. Para mitigar su impacto, las empresas están adoptando estrategias como:
- Uso de energías renovables: Inversión en infraestructuras que funcionan con fuentes de energía limpia.
- Optimización de modelos: Reducción del tamaño de los modelos sin comprometer su rendimiento.
- Iniciativas verdes: Implementación de prácticas sostenibles en toda la cadena de valor.
“La IAG está marcando el inicio de una nueva era para las empresas, llena de oportunidades y desafíos. La clave está en adoptar la tecnología de manera estratégica, ágil y sostenible”, concluye Maeso.
