Le pedimos a 5 chatbots de IA sus predicciones sobre la IA para 2025. Esto es lo que dijeron

Los cinco chatbots respondieron que la IA generativa seguirá evolucionando y se integrará en diversas operaciones comerciales para mejorar la innovación y la eficiencia en el próximo año, especialmente en las industrias de atención médica, finanzas, educación y fabricación.

A medida que las empresas integren la IA en sus operaciones principales, la adopción irá más allá de la etapa experimental y la IA se utilizará “para la toma de decisiones estratégicas, la optimización de procesos y la mejora de la experiencia del cliente”, dijo Claude, y agregó que la tecnología se integrará en las herramientas y flujos de trabajo del lugar de trabajo.

La IA generativa se volverá “ubicua”, afirmó ChatGPTo1, y agregó que la tecnología se utilizará en la creación de contenido y para la creatividad en marketing, diseño y producción de medios.

A medida que los modelos de IA mejoren en la generación de resultados realistas y creativos, habrá “avances en campos como el arte, el diseño, la música y la creación de contenido”, dijo Gemini. Mientras tanto, las empresas de todas las industrias integrarán la IA generativa “para agilizar las operaciones, personalizar las experiencias de los clientes e impulsar la innovación”.

La personalización impulsada por IA alcanzará “niveles sin precedentes” en 2025, afirmó ChatGPT 4o, y agregó que “se convertirá en una importante ventaja competitiva para las empresas”.

Además, la IA podrá automatizar tareas rutinarias y “permitir que los trabajadores se concentren en funciones cognitivas de nivel superior”, afirmó Gemini. “Si bien la IA puede desplazar ciertos roles, también creará nuevas oportunidades laborales en el desarrollo, el mantenimiento y la supervisión ética de la IA”.

ChatGPT 4o también predijo que la IA “se alejará cada vez más del reemplazo y se encaminará más hacia la ampliación”. Para el año que viene, “se podrían diseñar más herramientas para trabajar junto a los humanos, mejorando la productividad y la creatividad en lugar de automatizar completamente los roles”.

Tanto ChatGPT4o como Groq dijeron que habrá avances en “IA explicable”, o sistemas de IA que puedan explicar su proceso de toma de decisiones.

A medida que las empresas de IA aborden el consumo energético de la informática, “probablemente habrá un cambio hacia modelos más pequeños y especializados”, afirmó ChatGPT4o.

Los modelos más pequeños y especializados serán más rápidos, más baratos y más eficientes para aplicaciones del mundo real, dijo ChatGPT4o, porque estarán optimizados para tareas e industrias específicas. Mientras tanto, técnicas como el modelado disperso o la activación de solo una parte de un modelo para una tarea específica reducirán las cargas computacionales.

Y las iniciativas para la IA de código abierto y la investigación académica “se centrarán en convertir modelos masivos en arquitecturas livianas que funcionen en hardware de consumo o dispositivos de borde”, como teléfonos inteligentes y computadoras portátiles, que reducirán las barreras de entrada y acelerarán la adopción de IA, dijo ChatGPT o1.

Los modelos más especializados y eficientes reducirán el consumo de energía y la dependencia de la nube, dijo Copilot, y agregó que esto es “crucial para el desarrollo sostenible de la IA”. Y técnicas como limitar el uso de energía durante el entrenamiento de la IA pueden reducir el consumo de energía hasta en un 15%, agregó el chatbot.

Al mismo tiempo, las empresas están empezando a invertir en energía renovable para centros de datos y operaciones de IA, dijo Copilot, reduciendo la huella de carbono.

Los sistemas de almacenamiento de energía, como las baterías, permitirán que los centros de datos almacenen el exceso de energía que se puede utilizar más adelante, dijo Gemini, lo que mejorará la eficiencia energética.

Gemini también predijo que técnicas como “la poda de modelos, la cuantificación y la destilación de conocimientos reducirán el tamaño y la complejidad de los modelos de IA, lo que conducirá a un menor consumo de energía”.

Groq predijo que la IA de borde, o la implementación de modelos de IA directamente en dispositivos de borde locales o dispositivos de Internet de las cosas (IoT), adquirirá mayor importancia a medida que crezca la cantidad de datos generados por estos dispositivos.

“Esto permitirá el procesamiento y análisis de datos en tiempo real más cerca de su fuente, reduciendo la latencia y mejorando el rendimiento”, afirmó Groq.

Trasladar la IA al borde también reducirá “la necesidad de transmisión de datos y procesamiento central, ahorrando energía”, predijo Copilot.

Y la computación de borde “ayudará a preservar la privacidad del usuario y a cumplir con requisitos de protección de datos más estrictos”, dijo ChatGPTo1, porque habrá menos necesidad de enviar datos a la nube.

ChatGPT o1 también pronosticó que “los chips de IA de ultra bajo consumo y alta eficiencia se volverán omnipresentes en la electrónica de consumo”, lo que permitirá la inferencia de redes neuronales sin tener que conectarse a la nube.

Copilot predijo que los agentes de IA serán más frecuentes en el próximo año.

“Estos agentes podrán realizar tareas complejas de forma independiente, lo que los convierte en herramientas valiosas para las empresas”, afirmó Copilot.

Las capacidades mejoradas de planificación y toma de decisiones permitirán a los agentes autónomos “manejar tareas más complejas”, desde la gestión de cartera financiera hasta la generación de contenido personalizado, afirmó ChatGPT o1.

ChatGPT o1 dijo que la IA multimodal —o un sistema de IA que puede procesar texto, imágenes, audio y video—se expandirá en 2025.

Estos modelos de próxima generación “podrían mejorar drásticamente las capacidades en campos como los robots, la conducción autónoma o el análisis avanzado de datos”, afirmó ChatGPTo1.

Y debido a que los modelos de IA podrían procesar datos a través de múltiples sensores, podrían mejorar la “comprensión del contexto”, dijo ChatGPTo1, y volverse “más robustos en tareas complejas”.

Claude también predijo avances en IA multimodal que llevarán a que los modelos de IA se vuelvan “más aptos para comprender y generar contenido en diferentes tipos de medios”.

A medida que la IA se vuelve más influyente, los chatbots predijeron más marcos regulatorios en todo el mundo en el próximo año.

Copilot dijo que las regulaciones se volverán más estrictas para abordar cuestiones como los sesgos y la privacidad de los datos. Gemini agregó que los esfuerzos para abordar los sesgos en los algoritmos de IA se fortalecerán para garantizar la equidad y la inclusión.

Gemini también dijo que el próximo año se implementarán estándares y regulaciones para toda la industria “para regir el desarrollo y la implementación éticos de la IA”.

Las regulaciones en torno a la IA “probablemente implicarán requisitos de transparencia, responsabilidad y quizás incluso ‘licencias de IA’ para operar ciertos sistemas de IA de alto riesgo”, dijo ChatGPT4o.

“La investigación continua se centrará en hacer que los sistemas de IA sean más confiables, interpretables y alineados con los valores humanos”, afirmó Claude. “Esto incluye desarrollar mejores métodos para garantizar que los sistemas de IA se comporten de manera predecible y ética”.

A medida que la industria de la IA aborda el uso masivo de energía de los centros de datos y otras infraestructuras de IA, los chatbots predijeron avances en el hardware de IA.

Copilot, ChatGPT 4o y o1, y Gemini predijeron procesadores de IA y unidades de procesamiento gráfico, o GPU, más eficientes energéticamente para el próximo año, que pueden reducir la energía necesaria para ejecutar modelos de IA.

Gemini también dijo que los centros de datos implementarán estrategias para mejorar los sistemas de enfriamiento y la eficiencia del uso de energía, así como también utilizarán fuentes de energía alternativas. Mientras tanto, los proveedores de la nube continuarán invirtiendo en infraestructura energéticamente eficiente, dijo Gemini, y ofrecerán herramientas para optimizar las cargas de trabajo de IA.

Ubicar centros de datos en climas más fríos también podría ayudar a reducir los costos de refrigeración, afirmó ChatGPT4o.

“La IA por sí sola puede optimizar el consumo de energía de los sistemas de hardware y software”, afirmó ChatGPT4o. “Por ejemplo, la IA puede predecir patrones de uso de energía en centros de datos y ajustar dinámicamente la asignación de recursos para minimizar el desperdicio”.