Por Manja Thessin, gerente de mercado, estrategia e innovación (MS&I) en AFL

A medida que se acerca el año 2025, el optimismo desenfrenado que impulsó el auge de la IA en los últimos dos años ha evolucionado hacia una visión más equilibrada de las capacidades y limitaciones de esta tecnología. Datos recientes de la industria y las agendas regulatorias cambiantes sugieren que la IA ha entrado en el “valle de la desilusión” de Gartner, un período caracterizado por la reevaluación, la recalibración y el realineamiento en torno a las aplicaciones prácticas.

Mercados en enfriamiento, escepticismo persistente

Los inversores ya no están dispuestos a respaldar proyectos de IA ambiciosos sin un camino claro hacia la rentabilidad. El ETF BOTZ, centrado en la IA, ha bajado aproximadamente un 15 por ciento desde su máximo de mediados de 2024, lo que subraya este nuevo escepticismo.

Las principales instituciones financieras expresan preocupaciones similares; analistas de Goldman Sachs han calificado repetidamente la IA generativa de “sobrevalorada” y “cara”, en consonancia con un sentimiento más amplio en Wall Street de que los retornos a corto plazo pueden ser difíciles de alcanzar.

Sin embargo, el año 2025 no está exento de optimismo. Un estudio reciente de Ernst & Young LLP (EY US) concluyó que el 97 por ciento de los líderes empresariales de alto nivel cuyas organizaciones invierten en IA informan un retorno de la inversión positivo, y un número cada vez mayor planea invertir 10 millones de dólares o más en proyectos de IA este año.

Está claro que, si bien el entusiasmo se está moderando, la creencia en el potencial transformador de la IA sigue siendo fuerte.

Desafíos en la adopción y la implementación

A pesar de las grandes promesas de la IA, su adopción en el mundo real sigue enfrentándose a obstáculos. Las empresas citan la infraestructura de datos como uno de los obstáculos más importantes; el 83 por ciento de los líderes empresariales de alto nivel afirman que su adopción de la IA sería más rápida con canales de datos más sólidos. 

Esto se confirma en proyectos que intentan integrar modelos de lenguaje avanzados como GPT-4: a pesar de su sofisticación, estos modelos aún tienen dificultades con tareas de razonamiento complejas y, a veces, fallan casi la mitad de las veces cuando se enfrentan a consultas comerciales del mundo real.

Además, las organizaciones que se enfrentan a la “fatiga” de la IA están buscando formas de agilizar la implementación. Según un informe reciente, casi el 50 por ciento de los ejecutivos han notado un declive del entusiasmo de toda la empresa por la IA, mientras que el 54 por ciento dijo que siente que está “fallando como líder” en medio del crecimiento acelerado de la IA. Estas estadísticas subrayan la rapidez con la que la ambición puede convertirse en frustración si las implementaciones se ejecutan mal.

El panorama regulatorio se vuelve más estricto

Uno de los cambios más importantes que configuran el futuro de la IA es el entorno regulatorio en constante evolución. La Ley de IA de la Unión Europea, cuya entrada en vigor está prevista para principios de 2025, está a punto de introducir estrictas medidas de cumplimiento y requisitos de presentación de informes para los sistemas considerados de “alto riesgo”. Estas normas afectarán a todo, desde los servicios financieros hasta la atención sanitaria, sectores que ya se enfrentan a una creciente regulación y escrutinio.

En Estados Unidos, la administración recién inaugurada ha indicado una inclinación hacia la desregulación, especialmente en torno a tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y las criptomonedas.

Sin embargo, las acciones a nivel estatal y la presión continua de la sociedad civil aún podrían conducir a un mosaico de pautas. Esta tensión entre las diferentes filosofías regulatorias en los EE. UU. y la UE tendrá efectos globales, a medida que los principales proveedores de tecnología recalibran sus productos y estrategias para seguir cumpliendo con las normas en todas las jurisdicciones.

Adaptación a los “terribles dos” de la IA generativa

El año 2025 también ha sido llamado el año de los “terribles dos” de la IA generativa, un guiño a la volatilidad y las promesas resultantes de la tecnología. Los rápidos avances continúan –se rumorea que el GPT-5 de OpenAI resolverá muchas de las imprecisiones fácticas observadas en el GPT-4–, pero los costos exorbitantes de los modelos cada vez más grandes son una preocupación creciente. Mientras tanto, el efecto de estancamiento de las “leyes de escala” resalta que los modelos más grandes no necesariamente ofrecerán ganancias proporcionalmente mayores.

Además, la disponibilidad de datos de entrenamiento de alta calidad  se está convirtiendo en una limitación apremiante. Algunas empresas están experimentando con datos “sintéticos” generados por IA para llenar los vacíos, pero las primeras investigaciones muestran sesgos acumulativos y una menor precisión  cuando se entrena con conjuntos de datos creados por IA. Este tipo de problemas resaltan la necesidad de una gobernanza de datos rigurosa y protocolos de validación sólidos.

Un camino más mesurado hacia adelante

A pesar de los altibajos, la financiación y el interés por la IA siguen siendo notablemente resistentes. Las empresas están poniendo mayor énfasis en implementaciones medidas con un retorno de la inversión específico en mente. Tareas como el análisis predictivo en finanzas, el procesamiento automatizado de documentos en oficinas gubernamentales y los chatbots en el sector sanitario siguen ganando terreno. 

En muchos casos, la viabilidad comercial de la IA es más sólida cuando la tecnología se utiliza para ampliar las capacidades humanas en lugar de reemplazarlas.

Desde un punto de vista regulatorio y de cumplimiento, los expertos señalan que el éxito de la IA en 2025 dependerá de la protección de los datos, la demostración de la transparencia algorítmica y la adopción de medidas de rendición de cuentas. Estas consideraciones están impulsando los esfuerzos por adoptar marcos de “IA responsable”, que incluyan pruebas de modelos más rigurosas, evaluaciones de riesgos y barandillas para aplicaciones de alto riesgo como los sistemas autónomos y el triaje de la atención sanitaria.

Las empresas que prosperen en este entorno tratarán a la IA menos como una solución milagrosa y más como una herramienta poderosa que requiere una cuidadosa calibración. Como lo expresa sucintamente Dan Ives, analista tecnológico de Wedbush: “Este es un período clave para que las empresas tecnológicas actúen y no se limiten a hablar cuando se trata de IA generativa”.

Conclusión

Si bien la industria de la IA está atravesando un período de expectativas moderadas y cargas regulatorias, esta fase no debe verse como el fin de la promesa de la IA, sino como un punto de inflexión crítico. Tanto los niveles de inversión como la adopción práctica siguen siendo saludables, incluso si los niveles de publicidad han disminuido.

En 2025, los ganadores serán aquellas organizaciones que prioricen la infraestructura de datos, alineen las iniciativas de IA con resultados comerciales concretos y aborden de manera proactiva las preocupaciones legítimas en torno a la confianza, la seguridad y el cumplimiento.

Lejos de ser un callejón sin salida, el Valle de la Decepción está despejando el ruido y preparando el escenario para usos más responsables, fundamentados y, en última instancia, transformadores de la IA en los próximos años.