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<\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\nTema 1: Innovaciones relacionadas con los modelos<\/strong><\/h2>\n\n\n\nEste tema aborda los componentes clave en la oferta de IA generativa, como los modelos de lenguaje grandes (Large Language Models, LLM) y modelos de negocio innovadores, como los \u00abmodelos como servicio\u00bb (Models as a Service, MaaS). Las siguientes tecnolog\u00edas y tendencias se destacan en esta categor\u00eda:<\/p>\n\n\n\n
LLM ligeros: Utiles para casos de uso donde los modelos m\u00e1s grandes no son viables.<\/p>\n\n\n\n
LLM de c\u00f3digo abierto: Modelos de aprendizaje profundo que ofrecen acceso al c\u00f3digo fuente y la arquitectura a los desarrolladores.<\/p>\n\n\n\n
Cadenas de LLM multi etapa: Bibliotecas que conectan varios LLM para completar m\u00faltiples tareas.<\/p>\n\n\n\n
Centros de modelos: repositorios que almacenan modelos de machine learning (ML) previamente entrenados y listos para usar, incluidos los modelos generativos.<\/p>\n\n\n\n
Modelos de IA de difusi\u00f3n: utilizan variaci\u00f3n probabil\u00edstica para generar nuevas muestras de datos a partir de ruido agregado.<\/p>\n\n\n\n
Modelos de IA como servicio (AIMaaS): ofrecen capacidades de inferencia y ajuste a trav\u00e9s de proveedores de la nube.<\/p>\n\n\n\n
\n\u201cEn 2027, los modelos fundacionales respaldar\u00e1n el 70 % de los casos de uso de procesamiento del lenguaje natural (PLN), partiendo de menos del 5 % en 2022.\u201d<\/strong><\/p>\n\n\n\nFuente: Gartner<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\nTema 2: Rendimiento de los modelos y seguridad de la IA<\/strong><\/h2>\n\n\n\nEste tema destaca la importancia del rol del usuario en la mitigaci\u00f3n de riesgos y la gesti\u00f3n responsable de la IA generativa. Las tecnolog\u00edas y tendencias relevantes son:<\/p>\n\n\n\n
IA con el usuario en el bucle (UITL): Flujo de trabajo donde los usuarios participan en cada fase del desarrollo de la IA.<\/p>\n\n\n\n
Gesti\u00f3n de alucinaciones en IA: Aborda los errores en los contenidos generados cuando los LLM producen respuestas il\u00f3gicas o incorrectas.<\/p>\n\n\n\n
Generaci\u00f3n mejorada por recuperaci\u00f3n (RAG): Combina la b\u00fasqueda con la capacidad generativa para producir resultados m\u00e1s fundamentados.<\/p>\n\n\n\n
Extensiones de IA generativa: Herramientas que ampl\u00edan las capacidades de los modelos al incorporar datos en tiempo real y actuar en nombre del usuario.<\/p>\n\n\n\n
Herramientas de ingenier\u00eda de instrucciones: Permiten delimitar las respuestas de los modelos mediante entradas espec\u00edficas.<\/p>\n\n\n\n
Detectores de procedencia: Identifican si el contenido de texto, audio o v\u00eddeo fue creado mediante IA generativa.<\/p>\n\n\n\n
\nEn 2026, los modelos de IA multimodales (texto, imagen, audio y v\u00eddeo) superar\u00e1n a los monomodales en m\u00e1s del 60 % de las soluciones de IA generativa, partiendo de menos del 1 % en 2023.<\/p>\n\n\n\n
Fuente: Gartner<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Tema 3: Construcci\u00f3n de modelos y gesti\u00f3n de datos<\/strong><\/h2>\n\n\n\nEste tema cubre decisiones clave en la creaci\u00f3n y promoci\u00f3n de modelos de IA generativa. Las tecnolog\u00edas y tendencias en esta categor\u00eda incluyen:<\/p>\n\n\n\n
Grafos de conocimiento (KG): Estructuras de datos que representan entidades y sus relaciones en el mundo f\u00edsico y digital.<\/p>\n\n\n\n
Modelos multimodales: Permiten la entrada y salida de m\u00faltiples tipos de datos en un solo modelo generativo.<\/p>\n\n\n\n
Datos sint\u00e9ticos generados por IA: Datos artificiales derivados de conjuntos de datos reales.<\/p>\n\n\n\n
Bases de datos vectoriales escalables: Soportan la b\u00fasqueda sem\u00e1ntica y se integran con LLM para ofrecer respuestas personalizadas.<\/p>\n\n\n\n
Herramientas de ingenier\u00eda de IA generativa: Permiten a las empresas implementar modelos de manera eficiente equilibrando la gobernanza y el tiempo de comercializaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Tema 4: Aplicaciones basadas en IA<\/strong><\/h2>\n\n\n\nEste tema se enfoca en las aplicaciones emergentes y sus proyecciones para los pr\u00f3ximos tres a\u00f1os. Las tecnolog\u00edas y tendencias clave son:<\/p>\n\n\n\n
Gemelos de simulaci\u00f3n: Combinan gemelos digitales con escenarios hipot\u00e9ticos.<\/p>\n\n\n\n
Aplicaciones nativas de IA generativa: Software creado espec\u00edficamente con tecnolog\u00eda de IA generativa.<\/p>\n\n\n\n
Herramientas y agentes de flujo de trabajo: Funciones que permiten a los agentes de IA interactuar con su entorno.<\/p>\n\n\n\n
Aplicaciones de IA generativa integrada: Software existente actualizado con capacidades de IA generativa.<\/p>\n\n\n\n
Modelado molecular con IA: Utiliza simulaci\u00f3n para probar tratamientos potenciales.<\/p>\n\n\n\n
Sistemas generativos multiagente (MAG): Combinan agentes de software con LLM para simular entornos complejos.<\/p>\n\n\n\n
Generaci\u00f3n de c\u00f3digo con IA: Emplea LLM para crear c\u00f3digo basado en instrucciones del usuario.<\/p>\n\n\n\n
Asistentes virtuales basados en IA generativa: una nueva generaci\u00f3n de asistentes mejorados por LLM.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfTienes la misi\u00f3n de implementar la inteligencia artificial en tu empresa? Escribenos para solicitar una sesi\u00f3n de consultor\u00eda gratuita en la implementaci\u00f3n de proyectos de Inteligencia Artificial.<\/strong><\/p>\n\n\n\n\n\n<\/p>
<\/ul><\/div>\n
\u201cEn 2027, los modelos fundacionales respaldar\u00e1n el 70 % de los casos de uso de procesamiento del lenguaje natural (PLN), partiendo de menos del 5 % en 2022.\u201d<\/strong><\/p>\n\n\n\n Fuente: Gartner<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n Este tema destaca la importancia del rol del usuario en la mitigaci\u00f3n de riesgos y la gesti\u00f3n responsable de la IA generativa. Las tecnolog\u00edas y tendencias relevantes son:<\/p>\n\n\n\n IA con el usuario en el bucle (UITL): Flujo de trabajo donde los usuarios participan en cada fase del desarrollo de la IA.<\/p>\n\n\n\n Gesti\u00f3n de alucinaciones en IA: Aborda los errores en los contenidos generados cuando los LLM producen respuestas il\u00f3gicas o incorrectas.<\/p>\n\n\n\n Generaci\u00f3n mejorada por recuperaci\u00f3n (RAG): Combina la b\u00fasqueda con la capacidad generativa para producir resultados m\u00e1s fundamentados.<\/p>\n\n\n\n Extensiones de IA generativa: Herramientas que ampl\u00edan las capacidades de los modelos al incorporar datos en tiempo real y actuar en nombre del usuario.<\/p>\n\n\n\n Herramientas de ingenier\u00eda de instrucciones: Permiten delimitar las respuestas de los modelos mediante entradas espec\u00edficas.<\/p>\n\n\n\n Detectores de procedencia: Identifican si el contenido de texto, audio o v\u00eddeo fue creado mediante IA generativa.<\/p>\n\n\n\n En 2026, los modelos de IA multimodales (texto, imagen, audio y v\u00eddeo) superar\u00e1n a los monomodales en m\u00e1s del 60 % de las soluciones de IA generativa, partiendo de menos del 1 % en 2023.<\/p>\n\n\n\n Fuente: Gartner<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n Este tema cubre decisiones clave en la creaci\u00f3n y promoci\u00f3n de modelos de IA generativa. Las tecnolog\u00edas y tendencias en esta categor\u00eda incluyen:<\/p>\n\n\n\n Grafos de conocimiento (KG): Estructuras de datos que representan entidades y sus relaciones en el mundo f\u00edsico y digital.<\/p>\n\n\n\n Modelos multimodales: Permiten la entrada y salida de m\u00faltiples tipos de datos en un solo modelo generativo.<\/p>\n\n\n\n Datos sint\u00e9ticos generados por IA: Datos artificiales derivados de conjuntos de datos reales.<\/p>\n\n\n\n Bases de datos vectoriales escalables: Soportan la b\u00fasqueda sem\u00e1ntica y se integran con LLM para ofrecer respuestas personalizadas.<\/p>\n\n\n\n Herramientas de ingenier\u00eda de IA generativa: Permiten a las empresas implementar modelos de manera eficiente equilibrando la gobernanza y el tiempo de comercializaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Este tema se enfoca en las aplicaciones emergentes y sus proyecciones para los pr\u00f3ximos tres a\u00f1os. Las tecnolog\u00edas y tendencias clave son:<\/p>\n\n\n\n Gemelos de simulaci\u00f3n: Combinan gemelos digitales con escenarios hipot\u00e9ticos.<\/p>\n\n\n\n Aplicaciones nativas de IA generativa: Software creado espec\u00edficamente con tecnolog\u00eda de IA generativa.<\/p>\n\n\n\n Herramientas y agentes de flujo de trabajo: Funciones que permiten a los agentes de IA interactuar con su entorno.<\/p>\n\n\n\n Aplicaciones de IA generativa integrada: Software existente actualizado con capacidades de IA generativa.<\/p>\n\n\n\n Modelado molecular con IA: Utiliza simulaci\u00f3n para probar tratamientos potenciales.<\/p>\n\n\n\n Sistemas generativos multiagente (MAG): Combinan agentes de software con LLM para simular entornos complejos.<\/p>\n\n\n\n Generaci\u00f3n de c\u00f3digo con IA: Emplea LLM para crear c\u00f3digo basado en instrucciones del usuario.<\/p>\n\n\n\n Asistentes virtuales basados en IA generativa: una nueva generaci\u00f3n de asistentes mejorados por LLM.<\/p>\n\n\n\n \u00bfTienes la misi\u00f3n de implementar la inteligencia artificial en tu empresa? Escribenos para solicitar una sesi\u00f3n de consultor\u00eda gratuita en la implementaci\u00f3n de proyectos de Inteligencia Artificial.<\/strong><\/p>\n\n\n\n <\/p> Tema 2: Rendimiento de los modelos y seguridad de la IA<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Tema 3: Construcci\u00f3n de modelos y gesti\u00f3n de datos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Tema 4: Aplicaciones basadas en IA<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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