El ciclo de las expectativas de Gartner suele reflejar de forma bastante precisa una realidad cotidiana: la de que las modas van y vienen, incluidas las tecnológicas. Con la inteligencia artificial generativa está pasando lo mismo: la expectación que generan los chatbots sigue siendo elevada, pero hay otras tendencias que han surgido más recientemente y que están claramente al alza.
Tendencias y expectación. Como indican en VentureBeat, el nuevo informe de Gartner sobre el ciclo de expectativas de la IA generativa revela cuatro grandes tendencias que están captando el mayor interés en la industria. Cada una de ellas va más allá que la tendencia que lo impulsó todo: la de los chatbots como ChatGPT que ahora se ven reforzados con variantes de lo más llamativas.
Agentes de IA. La primera y más importante de esas tendencias es sin duda la de los agentes de IA, modelos que se alejan de la pasividad de los chatbots tradicionales —te respondo y ya— a un perfil mucho más activo —te respondo y además hago lo que necesitas—.
Pero los agentes están muy verdes. Arun Chandrasekaran, responsable de ese estudio, explicaba que "para que los agentes autónomos [de IA] prosperen, los modelos tienen que evolucionar notablemente. Necesitan razonamiento, memoria y la capacidad de recordar y contextualizar las cosas.
El ciclo de las expectativas de Gartner sigue siendo una singular forma de retratar la evolución de las tendencias tecnológicas. Muchas siguen desde luego esa línea. Otras lo hacen en parte.Primero memorizar, luego vendrán agentes de IA muy potentes. Es un discurso similar al que recientemente hacía Mustafa Suleyman, máximo responsable de la división de IA de Microsoft, que hablaba de las tres fases por las que están pasando sus proyectos en IA generativa. La primera, chatbots como Copilot. La segunda, memoria persistente. La tercera, agentes de IA.
Multimodalidad. La segunda de estas grandes tendencias es una que en realidad es algo más antigua. Mientras que la mayoría de modelos comenzaron trabajando con texto —escribes lo que quieres en el teclado, el chatbot te responde a su vez con un mensaje de texto—, poco a poco fueron añadiendo otros tipos de entradas y salidas (modelos de IA multimodales). Ahora es posible añadir como entrada una imagen, un vídeo de YouTube o un audio —grabado o en una conversación— a partir del cual un chatbot puede generar su respuesta.
IA Open Source. Chandrasekaran destacaba cómo hasta ahora el mercado ha estado dominado por modelos propietarios, pero poco a poco modelos de IA Open Source —o modelos que pretenden serlo, como Llama, de Meta— se han convertido en una potente forma de que las empresas los tomen como base para personalizarlos y desplegarlos de forma flexible.
IA local. La llamada "edge AI" es esa inteligencia artificial que es capaz de ejecutarse en local, sin conexión a la nube. Es por ejemplo el gran argumento de Apple Intelligence, ya que gracias a esa ejecución y procesamiento en local es posible proteger la privacidad de los datos y de la interacción con la máquina.
Cuidado con la desilusión. Tras el habitual pico de expectativas al que llegan estas tendencias suele producirse una caída del interés por dichas tecnologías, afirman en Gartner. Eso parece esar pasando con la IA generativa en ciertos ámbitos —algunos sienten que la prometida revolución sigue sin llegar—, y para estos analistas esa desilusión "es inevitable a corto plazo".
De burbuja, nada. En Gartner, eso sí, creen que no hay burbuja de la IA. "No estamos viviendo en una burbuja tecnológica hoy en día. Las tecnologías están avanzando suficientemente. Sin embargo, no están avanzando lo suficientemente rápido para mantener las elevadas expectativas que los líderes empresariales tienen hoy en día".
Imagen | aleelee1977 con Midjourney
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