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Un vistazo a las 5 lecciones más importantes de IA de 2025
Lior Pozin, CEO de la plataforma de comercio electrónico impulsada por IA AutoDS, tuvo una epifanía a principios de 2025 que resonó en toda la industria: la velocidad por sí sola no era suficiente. Su empresa, creada con recursos propios, había prosperado gracias al despliegue rápido, pero escalar la IA desde un piloto hasta la producción exigió un enfrentamiento con fundamentos poco glamurosos.'Sin la gobernanza, organización y acceso adecuados a los datos, la IA no puede escalar', señaló Pozin. Esta lección —que la infraestructura precede a la transformación— se convirtió en un tema central del año.Era un sentimiento compartido por Oren Eini, fundador de la empresa de bases de datos RavenDB, cuyo propio intento de construir un asistente de documentación de IA con Microsoft fracasó no por limitaciones del modelo, sino por tuberías de datos frágiles e intervenciones manuales. La maduración de la industria en 2025 tuvo menos que ver con perseguir el próximo modelo revolucionario y más con incorporar la fiabilidad en los cimientos arquitectónicos, trasladando la IA de una característica llamativa a un núcleo operativo.Este cambio hacia la previsibilidad sobre el poder bruto fue defendido por líderes como Arnd Baranowski de la empresa de software de telecomunicaciones Oculeus, quien argumentó que en aplicaciones críticas como la detección de fraude, los sistemas deterministas y eficientes que ofrecen resultados consistentes importan mucho más que la novedosa imprevisibilidad de los grandes modelos de lenguaje. El año también obligó a examinar seriamente la confianza y la responsabilidad, cristalizadas por casos como el del chatbot de Air Canada considerado responsable.Eini planteó el desafío de manera cruda, comparando a los agentes de IA con 'empleados que sé que son susceptibles a sobornos', lo que requiere límites estrictos y protocolos de verificación. Sin embargo, el progreso más impactante vino de un enfoque en la cantidad sobre los proyectos ambiciosos: resolver una miríada de problemas pequeños y molestos a escala, empoderando a los equipos para construir características prácticas rápidamente.Como observó Steve Brierley de la empresa de computación cuántica Riverlane, el auge de ChatGPT había expuesto lo poco preparadas que estaban las industrias, una advertencia para prepararse para la próxima ola. La lección colectiva de 2025 fue un giro del asombro a la utilidad: construir una IA que funcione de manera confiable, escale de forma predecible y resuelva problemas sin crear otros nuevos. Para una industria criada en el bombo publicitario, ese enfoque operativo puede ser su objetivo más ambicioso hasta ahora.
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