5 tendencias tecnológicas y de IA 2025 a nivel global según Globant

De acuerdo con Globant, especialista en tecnología e Inteligencia Artificial, las tendencias que veremos a lo largo de 2025 van desde el potencial transformador de la computación cuántica y la robótica hasta el auge de los humanos sintéticos y la integración sin fisuras de los sistemas de agentes de IA dibujan un panorama vívido de un futuro apasionante.

Estos avances no son solo maravillas técnicas, sino que representan un cambio hacia un mundo en el que la tecnología es más intuitiva, empática y se integra perfectamente en la vida cotidiana y en el día a día de diversas industrias como la de alimentos y bebidas.

Ahora que la IA se está convirtiendo en una fuerza invisible pero omnipresente y los sistemas están evolucionando para emular una colaboración similar a la humana, el futuro promete no solo una innovación sin precedentes, sino también un paisaje tecnológico más conectado y centrado en el ser humano.

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5 tendencias tecnológicas que innovarán en la industria durante 2025

Las siguientes tendencias emergentes redefinirán las interacciones de diversas industrias con la tecnología y crearán oportunidades de crecimiento, creatividad y mejora de la calidad de vida.

1. Computación cuántica

La computación cuántica ya se ha simplificado y explicado de innumerables maneras: proviene de los qubits que mantienen dos estados a la vez, rompiendo los límites de la lógica clásica.

La computación cuántica no solo representa un nuevo nivel de velocidad: se trata de una nueva forma de pensar.
Gracias a los principios del entrelazamiento y la superposición cuánticos, los ordenadores cuánticos pueden transformar la forma de abordar la IA y llevar las innovaciones actuales al siguiente nivel y más allá.

Dos algoritmos cuánticos, en particular, cambian las reglas del juego de la IA:

• Algoritmo de grover: Aumenta considerablemente la velocidad de búsqueda en bases de datos y mejora la capacidad de la IA para identificar patrones. Esto es crucial en campos como el diagnóstico de enfermedades y la detección del fraude financiero.
• Transformada cuántica de Fourier (QFT): Analiza datos de series temporales y potencia el aprendizaje automático extrayendo características de conjuntos de datos complejos. Esto es clave en el análisis de tendencias de mercado, la previsión meteorológica y el reconocimiento de voz.

2. Sistemas de agentes de Inteligencia Artificial

En 2025, los sistemas de agentes de IA se perfilan como una fuerza transformadora en el ámbito de la inteligencia artificial, con un enfoque colaborativo en la resolución de problemas.

Mientras que los grandes modelos lingüísticos (LLM) funcionan como un experto solitario que depende de los prompts y de intervención continua, los agentes de IA pueden emular en cierto modo un entorno colaborativo en el que varios agentes especializados trabajan en conjunto.

Según Gartner, en 2028, un tercio de las interacciones con IA generativa implicarán modelos de acción y agentes autónomos, capaces de completar tareas sin intervención humana constante.

Los sistemas de agentes de IA suponen un gran salto en la IA, ya que se centran en la colaboración, la adaptabilidad y la resolución de problemas. Para 2025, la integración de agentes evolucionará diversos campos transformando la forma en que se interactúa con la tecnología.

Los sistemas de agentes repercutirán en numerosos sectores, por ejemplo, en la fabricación estos sistemas pueden optimizar las líneas de producción y aumentar la eficiencia mediante la colaboración.

La convergencia de estos sistemas con las tecnologías emergentes dará paso a una nueva era de innovación y creatividad que impulsará mejoras sin precedentes en todos los sectores.

3. Robótica

La IA está transformando todos los aspectos de la robótica. Recientemente, hemos sido testigos de un gran avance en el entrenamiento basado en grandes modelos lingüísticos y espacios de simulación. Ahora, la IA está dotando a los robots de mayor precisión para tomar decisiones independientes.

Según el estudio “Emerging Technologies AI Roadmap for Smart Robots - Journey to a Super Intelligent Humanoid Robot”, de Gartner, para 2026 más del 30% de los robots inteligentes alcanzarán el nivel 3 de inteligencia (un alto grado de autonomía y capacidad cognitiva, que permite tomar decisiones independientes en entornos complejos y variables), frente a menos del 2% en 2022.

El auge de la robótica es impresionante, pero los retos operativos se derivan de una comunicación ineficaz entre los códigos de los distintos proveedores. Por ejemplo, los robots de varias marcas pueden colisionar debido a una telemetría no reconocida, lo que complica la gestión de cientos de robots en múltiples ubicaciones industriales.

Por otro lado, el Internet de las cosas (IoT) hace avanzar la robótica a través de una conectividad sin fisuras y nuevos lenguajes de programación, fusionándose con la IA para crear la inteligencia artificial de las cosas (AIoT). Esto permite a los robots satisfacer diversas necesidades de la industria alimentaria y mejorar las interacciones.

4. Humanos sintéticos

Saluda a Charlie, un entrenador profesional virtual para los fans de Heineken es uno de los “humanos digitales” que están transformando las interacciones digitales: crean conexiones emocionales e impulsan la satisfacción del cliente, dando a la IA un rostro humano (literalmente) redefiniendo el engagement digital.

Los humanos sintéticos, entidades impulsadas por IA que se asemejan a los humanos en apariencia, personalidad, comportamiento e inteligencia, y su desarrollo está creciendo exponencialmente.

A diferencia de los gemelos digitales, réplicas de objetos del mundo real utilizadas en simulaciones para distintas industrias, los humanos sintéticos encarnan una nueva frontera en la evolución de los grandes modelos lingüísticos.

Con su manejo a través de expresiones faciales, lenguaje corporal y respuestas emocionales, estas interfaces avanzadas pueden asimilar toda la gama de la comunicación humana para redefinir aún más la relación entre humanos y máquinas.

5. Experiencias invisibles

Las experiencias invisibles son interacciones sin fricciones con la tecnología que anticipan sin esfuerzo lo que necesitan los usuarios, proporcionándoles directamente la asistencia relevante.

Por ejemplo, cuando la gente visite un país extranjero, todas las señales de la calle, los menús y las conversaciones podrán traducirse al instante, lo que les hará sentirte como un local en cualquier lugar. Esto no se trata de un sueño lejano de ciencia ficción: es el próximo capítulo de la interacción con el mundo, y está por llegar.

Como ejemplo de estas experiencias invisibles están las gafas inteligentes, dispositivos usan la tecnología de punta de los grandes modelos de lenguaje (LLM) y los grandes modelos de acción (LAM) para acercarnos a interacciones naturales y humanas con la tecnología.

Estos muestran indicios de un mundo en el que la tecnología se anticipa a las necesidades de la población y responde en su lenguaje, no en código máquina. Pero estos dispositivos se enfrentaron a bastantes obstáculos. No fueron las experiencias inmersivas revolucionarias que se esperaban, en gran parte porque seguían pareciendo artilugios separados en lugar de extensiones de los seres humanos.

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