La IA generativa es una rama de la Inteligencia Artificial especializada en crear contenido original a partir de datos ya existentes con los que se ha entrenado. Este contenido puede ser texto, imagen, sonido o vídeo.
El sector de la IA generativa es uno de los que mayor proyección económica tiene en el mundo tecnológico, tanto a corto como a medio plazo, convirtiéndose ya en una herramienta más dentro de las empresas y en la vida diaria de las personas.
Si trabajas o quieres trabajar con este tipo de tecnología, conviene que conozcas las últimas novedades en el sector, y para eso estamos aquí. En este artículo hacemos un recorrido por las tendencias en IA generativa más interesantes de este 2025. Así que, si quieres prepararte bien para poder adaptarte a todo lo que se viene en este sector, has llegado a buen puerto.
Los conocidos como agentes de IA son sistemas autónomos diseñados para percibir el entorno en el que se encuentran y poder realizar acciones sin necesidad de que intervengan los humanos de manera directa. Dentro del sector de los agentes de IA se engloban tanto los robots con Inteligencia Artificial como los programas de software equipados con esta tecnología. En este caso, queremos centrarnos en los segundos.
Cada vez más plataformas digitales están incorporando a los agentes de IA en su entorno, permitiendo que se conecten con los datos de la compañía y que puedan realizar de forma eficiente acciones en diferentes momentos del ciclo de vida del cliente. Son capaces, por ejemplo, de generar respuestas personalizadas en tiempo real en la plataforma, agilizando así el tiempo de respuesta y mejorando la experiencia del cliente.
Además, pueden realizar muchas más acciones dentro de un mismo sistema para que no las tengan que hacer los equipos, como gestionar el inventario, programar citas, aprobar solicitudes, generar informes, asignar recursos, resolver dudas de los profesionales o identificar comportamientos sospechosos, por ejemplo.
La IA generativa, como todos los avances tecnológicos, puede utilizarse para fines productivos, pero también para cometer delitos. En el sector de la IA, una de las mayores preocupaciones de los expertos en ciberseguridad se encuentra en los conocidos como deepfakes, piezas de contenido visual, de audio o audiovisual en las que se utiliza la imagen o la voz de una persona para ponerla en un contexto o en una situación en la que nunca ha estado. Como te puedes imaginar, los deepfake pueden usarse para estafar o cometer fraudes online, para extorsionar, para difamar y para difundir información falsa.
No solo los expertos están preocupados por cómo la IA generativa puede ayudar a cometer este tipo de delitos, sino también los internautas.
En cuanto a las marcas, también pueden ser víctimas de este tipo de delitos online y ver dañada su reputación, perder grandes cantidades de dinero y ver disminuida la confianza que los clientes tienen. En ese sentido, te recomendamos que no pierdas de vista estos posibles riesgos y que implementes en tus plataformas tecnología de autenticación avanzada, que conciencies a tu personal sobre estos riesgos y que le capacites para que no caigan en ellos, así como que desarrolles políticas de privacidad y de seguridad robustas.
La IAG es un concepto teórico dentro del campo de la IA que se refiere a los sistemas capaces de realizar cualquier tarea cognitiva humana. Por ahora, solo hemos sido capaces de crear herramientas con Inteligencia Artificial estrecha, es decir, herramientas diseñadas para realizar una o varias tareas específicas. Pero con la IAG, estas herramientas podrían aprender, planificar, razonar y comprender a un nivel muy parecido al de los humanos.
La Inteligencia Artificial general podría, por tanto, aprender de forma autónoma sin necesidad de intervención humana, solucionar problemas complejos para dar solución a problemas inéditos y tomar decisiones éticas e informadas. El sector IAG todavía está en fase de investigación y parece que en los próximos años vamos a ver grandes avances.
La memoria persistente hace referencia a la capacidad de estos sistemas inteligentes para almacenar y recordar información a largo plazo. Esto, por un lado, permite a la IA utilizar experiencias pasadas para mejorar el rendimiento de sus tareas futuras como, por ejemplo, emitir respuestas mejor contextualizadas y más personalizadas.
Se espera que esta sea una de las tendencias en IA generativa para 2025 y que más herramientas con esta tecnología integren esta capacidad, transformando absolutamente la interacción entre máquinas y humanos.
Sin embargo, esta tendencia genera algunos desafíos, como los relativos a la privacidad y la seguridad de los datos y a la gestión de ingentes cantidades de información.
Se prevé que para 2025 la IA se integre en herramientas o en contextos donde todavía no ha llegado. Por ejemplo, se espera que se empiece a integrar en el ámbito de las instituciones educativas para facilitar la creación de materiales didácticos más personalizados que atiendan a las necesidades específicas de cada estudiante. Se cree que esto puede promover un aprendizaje más efectivo y ser beneficioso tanto para los alumnos como para los educadores.
Además, en el ámbito de la salud también se espera que los pacientes vean una implementación de la IA que modifique el cómo ellos se relacionan con las pruebas y los profesionales sanitarios. Por ejemplo, se espera que la Inteligencia Artificial se integre en aplicaciones de salud para realizar una monitorización más precisa del paciente.