La IA generativa está reescribiendo las reglas de la inteligencia artificial, ¿estás preparado para ello?

¿Qué es la IA generativa?

Un vistazo rápido a las noticias hace evidente que la GenAI está en todas partes. Antes del auge de GenAI, el término “Inteligencia Artificial” se asociaba con modelos de aprendizaje automático. GenAI puede verse como un modelo de aprendizaje automático creado para entregar nuevos datos, en lugar de hacer una predicción sobre un conjunto de datos en particular. Se basa en gran medida en sofisticados modelos de aprendizaje automático conocidos como modelos de aprendizaje profundo que estimulan la toma de decisiones y el proceso de aprendizaje del cerebro humano. Desde los últimos años, los investigadores han cambiado su enfoque de encontrar un algoritmo de aprendizaje automático que haga el mejor uso de un conjunto de datos específico a conjuntos de datos más grandes que constan de millones o miles de millones de puntos de datos para entrenar modelos y producir resultados impresionantes.

Adobe encuestó a 3.000 ejecutivos y profesionales en funciones de CX para su programa de investigación e informes Adobe 2026 AI y Digital Trends, que ha desatado algunas victorias tempranas para la IA generativa y planes para la IA agente. El informe afirma que es esencial que las organizaciones ofrezcan experiencias innovadoras a los clientes, que prevén que en los próximos años se definirán por:

●      Altamente personalizado y anticipativo de las necesidades del cliente en tiempo real (80%).

●      Sin problemas en los puntos de contacto físicos y digitales (72%).

●      Impulsado por IA sin dejar de sentirse humano y alineado con la marca (60%).

 Según los datos publicados por McKinsey en marzo de 2024, aproximadamente un tercio de las organizaciones del mundo ya utilizan GenAI a diario para al menos una de sus funciones comerciales. NVIDIA domina el panorama GenAI con sus GPU con AMD y Huawei como sus rivales. Para los modelos básicos, los modelos GPT 3.5 y GPT-4 de Open AI, Anthropic (Claude), Google (Gemini), Mistral AI y Meta (Llama) son algunos de los modelos más populares y conocidos. Microsoft Azure, AWS, Google Cloud y Oracle son los principales proveedores de nube y plataforma. Accenture, IBM, Deloitte y McKinsey son los influencers para las series/consultoría empresarial.

¿Cómo funcionan los modelos GenAI?

Capacitación:

Los modelos GenAI se basan en modelos fundamentales de IA a gran escala que comienzan aprendiendo sobre vastos conjuntos de datos utilizando redes neuronales profundas. Están capacitados para que sirvan de base para numerosas aplicaciones de IA. Los modelos básicos más comunes son la arquitectura basada en transformadores, las redes generativas adversas (GAN), los modelos de lenguaje grande (LLM) y los modelos básicos multimodales.

Desarrollo:

El desarrollo de modelos generalmente implica una combinación de ajuste fino supervisado (SFT) para el conocimiento de tareas específicas y aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF) para la alineación del comportamiento que debe ejecutar tareas específicas de generación de contenido. Se puede lograr mediante el aprendizaje de ajuste o refuerzo con retroalimentación humana.

Implementación y evaluación:

Después de la capacitación y el desarrollo, los desarrolladores y usuarios deben evaluar y valorar continuamente los resultados de los modelos GenAI y perfeccionarlos para lograr una mayor precisión y relevancia. Aparte de esto, el rendimiento de estos modelos se puede mejorar mediante la generación aumentada de recuperación (RAG). Este marco garantiza que los modelos GenAI tengan acceso a la información más reciente.

Lista de poder de la IA: las personas más influyentes en la IA

Innovación y establecimiento de bases 

Conocido como el padrino de la IA, Geoffrey Hinton sentó las bases de las redes neuronales profundas y la retropropagación que hicieron posible el desarrollo de la GenAI moderna.

Fundador de Mila (Instituto de IA de Quebec), Yoshua Bengio, reconocido por el aprendizaje profundo, las redes generativas adversarias (GAN) y la incorporación de palabras.

• Ian Goodfellow(Director de ML, Apple), un reconocido investigador, mejor conocido por inventar las GAN (Generative Adversarial Networks), es un experto en aprendizaje profundo. Su contribución es de seguridad y aprendizaje automático adversario, junto con su libro de texto definitivo. El aprendizaje profundo se ha convertido en la base de todos los modelos GenAI.

• Jerry Liu(LlamaIndex) es el desarrollador del marco de datos para LLM.

• harrison perseguidor(LangChain) ha desarrollado el marco dominante para crear flujos de trabajo de agentes de IA.

Principales líderes y ejecutivos de la era generativa

• Fei-Fei Li, codirector del Instituto de IA centrado en las personas de Stanford e inventor de ImageNet, ha proporcionado los datos necesarios para entrenar modelos de aprendizaje profundo.

• Andrés Ng, fundador de DeepLearning.AI y cofundador de Coursera, ha desempeñado un papel decisivo en la educación de la comunidad y la popularización de la educación en IA.

• El investigador israelí-canadiense de IA Ilya Sutskever, cofundador y ex científico jefe de OpenAI, es mejor conocido por su trabajo en el establecimiento de la arquitectura clave de los modelos GPT y la seguridad de la IA.

GenAI en acción: ¿Qué piensan los líderes de la industria sobre GenAI?

Jensen Huang, director ejecutivo de NVIDIA, cuyo desarrollo de GPU y la plataforma CUDA ha permitido la inmensa potencia computacional necesaria para entrenar la IA generativa moderna. Considera que la IA generativa es la marca de un nuevo comienzo en la revolución industrial. Enfatiza que la computación acelerada y el hardware GPU son el "nuevo petróleo", junto con la plataforma CUDA de NVIDIA como la infraestructura crítica para implementar y entrenar modelos básicos.

Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, que ha hecho la transición de GenAI de la investigación a la corriente principal con el lanzamiento de ChatGPT en 2022. Ha estado impulsando la transición de GenAI de una “curiosidad de investigación a una tecnología convencional” para la cual se requiere una financiación masiva por valor de 40 mil millones de dólares. Su visión de creación de mercado y la relación con la infraestructura de hardware de NVIDIA están definiendo el panorama actual de la IA.

Elon MuskLa entrada a través de xAI muestra sus intentos de crear una alternativa de "búsqueda de la verdad" a los LLM. Su empresa Neuralink desarrolla interfaces cerebro-computadora que aprovechan la inteligencia artificial avanzada para generar datos de entrenamiento únicos con X.

Yann LeCun, científica jefa de IA en Meta, es muy reconocida por sus redes neuronales convolucionales (CNN) y su trabajo pionero en el procesamiento de imágenes. Las redes neuronales de LeChun han revolucionado el reconocimiento de imágenes, lo que le ha valido el Premio Turing, también conocido como el Premio Nobel de Computación. Él da forma a su estrategia de IA para plataformas utilizadas por miles de millones, desafiando las nociones de predicciones apocalípticas de IA.

Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind está liderando los avances en capacidades multimodales (Gemini). La fusión de DeepMind y Google Brain ha consolidado los esfuerzos de Alphabet en materia de IA. Los esfuerzos de Hassabis han creado AlphaGo y AlphaFold.

Del texto a la imagen y más allá: herramientas de inteligencia artificial a tener en cuenta

1)     Copiloto de GitHub:Es un programador de pares impulsado por IA que se desarrolló en colaboración con GitHub y OpenAI. Ayuda con sugerencias de código en tiempo real, autocompletado y ayuda basada en chat directamente dentro de IDE como VS Code, Visual Studio y JetBrains.

2)     Adobe luciérnagaes una herramienta que proviene de la familia de modelos de IA generativa desarrollada por Adobe, está diseñada para crear, editar y mejorar imágenes, texto y gráficos vectoriales mediante indicaciones de texto simples.

3)     Jaspe IAes una plataforma de inteligencia artificial diseñada teniendo en cuenta las necesidades del dominio del marketing y de los creadores para generar contenido de alta calidad de marca. La plataforma se utiliza particularmente para redacción de blogs, fines de redes sociales, publicidad y reutilización de contenido.

4)     Claudio:Una familia de modelos avanzados de lenguaje grande de alto rendimiento y una IA conversacional desarrollada por Anthropic. La herramienta es reconocida por generar razonamientos complejos, analizar grandes conjuntos de datos y escribir creativamente.

5)     IA entusiasta:Un conjunto de herramientas de inteligencia artificial para la modernización de la suscripción de créditos para bancos, cooperativas de crédito y otros prestamistas. 

• Generación de imágenes:Adobe Firefly, DALL-E 3

• Generación de audio/vídeo: ElevenLabs, Pista ML

• tpróxima generación:ChatGPT, Claude, Géminis AI

• Marketing: Jasper AI, Anyword, Midjourney, Perplexity, HubSpot

• Para desarrolladores:Copiloto de GitHub, AlphaCode, Cohere

• Por seguridad:Darktrace AI, Ayasdi, Zest AI

La frontera de la IA entre abierta y cerrada

A medida que se intensifica la carrera para acelerar la implementación de la IA, aún queda un debate de larga duración entre la IA abierta y cerrada. Esta cuestión ha despertado especial interés: si los modelos de IA deben ser accesibles para inspección, modificación y redistribución pública o deben mantenerse como propietarios con acceso restringido. Los modelos abiertos, incluidos Mistral y Llama, permiten a los usuarios modificar, ver y aplicar los modelos según sus propias necesidades. Por el contrario, los modelos cerrados están restringidos al público y sólo pueden interactuar con la interfaz del modelo. Los modelos cerrados de IA ofrecen alto rendimiento, seguridad y fácil uso en comparación con los modelos abiertos, presentados por GPT-4 y Gemini. Mantienen la privacidad de los datos y la arquitectura para mantener la ventaja sobre la competencia. En lo que respecta a la seguridad, los controles patentados permiten controles de seguridad y protección de datos.

El panorama de modelos abiertos en 2026: DeepSeek, Qwen 3, Llama y Mistral Large 3 son algunos de los mayores proveedores de modelos abiertos y Claude Opus 4.5, GPT-5.2, GPT-5, GPT-4.1, o3, Claude Sonnet y Gemini Pro 3 son algunos de los principales proveedores de modelos cerrados. Lo que la mayoría de la gente llama "LLM de código abierto" se denominan con mayor precisión "modelos de peso abierto". Ambos enfoques ofrecen distintas ventajas, riesgos y aplicaciones a largo plazo. Aunque los modelos cerrados de IA siguen utilizándose ampliamente en términos de volumen total de tokens. A finales de 2025, se adoptó un enfoque híbrido en el que las empresas utilizaban modelos cerrados para tareas genéricas y modelos abiertos para flujos de trabajo sensibles y específicos de un dominio.

Las empresas emergentes a menudo inician con modelos cerrados para mantenerlos actualizados y luego migran lentamente hacia modelos abiertos para reducir los costos operativos. Dominan los chatbots de atención al cliente, la generación de contenido de marketing, la creación rápida de prototipos, la automatización de pequeñas y medianas empresas y los experimentos de inteligencia artificial a corto plazo. Los modelos de código abierto se adoptan en las empresas para herramientas internas relacionadas con la empresa, plataformas de análisis impulsadas por IA, automatización en reclutamiento y recursos humanos, sistemas de ciberseguridad, infraestructura de ciudades inteligentes, diagnósticos de atención médica y agentes y copilotos de IA personalizados.

Poder expansivo de GenAI: qué problemas pueden resolver los modelos de IA generativa

Los modelos GenAI, incluidos LLM, modelos de difusión y GAN, están diseñados para desarrollar contenido nuevo y original a través de patrones y conjuntos de datos. En diversas industrias, son capaces de resolver problemas relacionados con el análisis de datos, la personalización, la creación de contenidos y la automatización. 

1)      Generación de contenidos y creatividad

 Gen AI se utiliza para escribir y redactar copias de marketing, correos electrónicos, artículos, documentación técnica y escritura creativa, lo que reduce el tiempo dedicado a escribir borradores manualmente. También crea imágenes fotorrealistas, modelos 3D, logotipos y animaciones a partir de indicaciones de texto. Por último, también puede generar videoclips, aplicar efectos especiales y componer música para reducir la necesidad de costosos equipos de producción. ChatGPT (OpenAI), Claude 3.5 Sonnet (Anthropic) y Gemini 1.5 Pro (Google) se utilizan ampliamente para redactar blogs y textos de marketing. McKinsey informa que para 2026, al menos el 88% de las empresas utilizarán GenAI en al menos una de sus funciones comerciales y la mayor parte se dedicará a la generación de contenido, tareas creativas y marketing.

2)     Productividad empresarial y automatización

Según la Encuesta global de esperanzas y temores de la fuerza laboral 2025 de PwC, de 50.000 trabajadores en 48 países respondieron que los usuarios diarios de GenAI reportan ganancias de productividad del 92%. Para aumentar la productividad empresarial, GenAI automatiza tareas mundanas y repetitivas, incluida la entrada de datos, la clasificación y la generación de informes, y completa automáticamente el código, genera casos de prueba, traduce entre idiomas y depura. Son potentes chatbots avanzados que funcionan las 24 horas del día, los 7 días de la semana, que ofrecen respuestas personalizadas en lenguaje natural y manejan consultas complejas.

3)     Análisis de datos e información

Los modelos GenAI poseen la capacidad de analizar y resumir exhaustivamente documentos de gran tamaño, transcripciones de reuniones o comentarios de clientes para obtener información clave. También pueden reconocer patrones en los datos de la demanda en las cadenas de suministro e identificar transacciones fraudulentas. Pueden desarrollar conjuntos de datos artificiales que puedan imitar datos del mundo real, lo que resulta útil para entrenar otros modelos de IA y al mismo tiempo preservar la privacidad. 

Redefiniendo el análisis competitivo

Las organizaciones pueden utilizar modelos GenAI para generar materiales más técnicos, como imágenes de mayor resolución, materiales claramente escritos y, con el ahorro de tiempo y recursos, las organizaciones pueden buscar nuevas oportunidades comerciales. Walmart ha desarrollado un sistema de “compras dirigidas por máquinas” que utiliza inteligencia artificial generativa para predecir las necesidades de existencias basándose en un análisis predictivo del comportamiento competitivo y los patrones de demanda. Los resultados derivados de GenAI se seleccionan cuidadosamente con las combinaciones de datos utilizadas para entrenar los algoritmos debido a conjuntos de datos masivos. La IA generativa tiene la capacidad de simular cómo responderán los rivales del mercado a diversas estrategias de precios antes de utilizarlas. El análisis predictivo realizado por estos modelos se realiza a través de datos y patrones históricos según la respuesta del mercado, la elasticidad de la demanda y el sector en el que se encuentra el mercado. Estas simulaciones incluyen simultáneamente estacionalidad, datos de promoción antiguos, stock disponible y fluctuaciones regulatorias.

Los sistemas de IA saben cómo analizar constantemente el panorama competitivo y cómo se comunican los participantes en la competencia. Desde descripciones de productos y redacción publicitaria hasta imágenes y mensajes clave, se sabe que identifican oportunidades. Por ejemplo, Amazon lanzó Lens Live, una herramienta de descubrimiento visual en tiempo real que analiza automáticamente los productos de la competencia. Su sistema de personalización y descripción de productos integrado con IA generativa les permite adaptar las ofertas en función de las carencias identificadas en los catálogos de la competencia. La tecnología también detecta lagunas en el contenido competitivo, incluidos temas, palabras clave y enfoques que deben abordarse de forma eficaz. Estas brechas simbolizan oportunidades para captar audiencias desatendidas. La IA verifica búsquedas, catálogos y redes sociales para identificar las necesidades no satisfechas. Si los consumidores buscan un producto que ofrece la competencia, el modelo notifica a la organización inmediatamente. Además, identifica grupos adyacentes donde las empresas pueden expandirse. Procesa una gran cantidad de puntos de datos a diario para identificar tendencias emergentes.

El análisis de sentimiento tradicional clasifica las opiniones como positivas, negativas o neutrales. GenAI mejora el análisis de sentimientos tradicional existente haciéndolo más sofisticado para comprender narrativas, contextos emocionales y subtextos más complejos. Marriott utiliza GenAI para procesar las opiniones de los clientes en sus más de 7000 propiedades utilizando IA para evaluar la satisfacción del cliente. Por ejemplo, identifican cuándo los consumidores comienzan a asociar a un competidor con atributos de sostenibilidad o cuándo surgen problemas específicos con un producto. Además, mapea quién impulsa estas narrativas: personas influyentes, comunidades digitales o medios especializados. Wayfair también utiliza Decorify para analizar el sentimiento y las preferencias del consumidor en diseño de interiores. 

Cómo las industrias hablan el lenguaje de GenAI

No hay duda de que GenAI es una de las innovaciones de las que se habla; con su exageración, hace que sea más imperativo tener en cuenta lo que los líderes de la industria tienen que decir. El consenso concluye que GenAI ha estado pasando de chatbots conversacionales a IA agente, ejecutando tareas complejas. Las empresas que priorizan la IA siempre buscan transformar sus respectivas industrias, desde las finanzas hasta el comercio minorista y la atención médica.

Cuidado de la salud

• Laboratorios BayRocks En su búsqueda por convertirse en líder en innovación centrada en la IA, ha estado invirtiendo fuertemente en PNL (procesamiento del lenguaje natural), visión por computadora y aprendizaje automático.

• GE atención sanitariaha estado utilizando su plataforma Edison para infundir IA en dispositivos de imágenes, Siemens Healthneers está utilizando gemelos digitales impulsados ​​por IA y compañeros de imágenes inteligentes para un diagnóstico preciso, y Epic Systems, a través de su plataforma Cosmos, incorpora directamente modelos predictivos en EHR.

• Butterfly Network utiliza Ultrasound-on-Chip™ (CMUT)para reemplazar los cristales piezoeléctricos tradicionales, permitiendo que una sonda realice imágenes de cuerpo completo. La empresa integra hardware con software impulsado por IA para orientación de imágenes, almacenamiento en la nube e interpretación. De manera similar, otra organización llamada Tempus Radiology, impulsada por la plataforma Tempus Pixel, utiliza inteligencia artificial para analizar imágenes médicas para ayudar a los radiólogos. 

Finanzas

• El "cerebro" de la gestión del dinero de BlackRock, Aladdin (Red de Activos, Responsabilidad, Deuda y Derivados de Inversión), es la plataforma tecnológica patentada central de la empresa que proporciona una visión unificada, integral y en tiempo real del riesgo y el rendimiento de las inversiones.

• Tarjeta MasterCardha estado utilizando en gran medida GenAI para el sistema de “Inteligencia de decisiones” para detectar nuevos patrones de fraude para anomalías observadas al doble de velocidad en tarjetas comprometidas y reducir los falsos positivos. Napier utiliza inteligencia artificial generativa y aprendizaje automático en su plataforma de cumplimiento inteligente para mejorar el cumplimiento contra el lavado de dinero (AML) y los delitos financieros.

• Nubank,un neobanco de América Latina que ha estado aprovechando el modelo “IA-first” está utilizando GenAI para la gestión de riesgos, cobranzas y marketing.

Minorista

• Zaraha estado utilizando GenAI para crear gemelos digitales de los modelos de imágenes de marketing para mostrar su línea de ropa, H&M está utilizando la tecnología para pronosticar y optimizar el inventario y consejos de estilo personalizados, y Nike está generando estilos de diseño basados ​​en datos de rendimiento de los atletas y utilizando aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial (Nike Fit) para mediciones personalizadas y precisas. 

• Séfora está aprovechando el departamento digital y de TI de LVMH en pleno apogeo para optimizar las operaciones y mejorar la experiencia del cliente en más de 15 países. Otra empresa, Carrefour, en asociación con OpenAI, ha introducido Hopla en su plataforma de comercio electrónico para seleccionar los carritos de compras de los clientes según sus preferencias personalizadas.

• LVMHestá trabajando con Google Cloud para prestar servicios a sus 75 casas y cumplir con los requisitos únicos de cada casa. La empresa lo llama "enfoque silencioso". El conglomerado también se ha asociado con Rigsters y OKCC para desarrollar un modelo interno de producción de activos que utiliza la digitalización de productos y GenAI para transformar productos físicos en una amplia gama de activos digitales.

• L'Oréal Groupe y NVIDIAcolaboró ​​en junio de 2025 para desbloquear el potencial de la IA en varios aspectos de la belleza para crear experiencias de belleza nunca antes imaginadas. L'Oréal aprovechará la plataforma NVIDIA AI Enterprise y lanzó CREAITECH para escalar la representación digital 3D de los productos L'Oréal, para una fusión de IA física e IA generativa, ampliando las posibilidades creativas.

Fabricación

• Grupo BMW utiliza GenAI para la identificación en tiempo real de defectos de componentes en líneas de producción, Mercedes-Benz para asistentes de voz personalizados en automóviles y ha invertido grandes fondos en capacitar al personal para que se conviertan en especialistas en IA, y Nissan para pruebas de GenAI para diseñar parrillas de automóviles, equilibrando los requisitos estéticos, de refrigeración y aerodinámicos.

• En el sector aeroespacial y de maquinaria pesada, Airbus asume los diseños generativos para desarrollar piezas de aviones más ligeras e identificar más de 600 casos de uso potenciales de GenAI en ingeniería y ciencia de datos. Rolls-Royce implementa GenAI para analizar datos de sensores de pruebas para el mantenimiento predictivo de motores a reacción.

• En la industria de la electrónica de consumo, Bosch lo utiliza para crear datos de imágenes sintéticas para el entrenamiento de IA, reduciendo el tiempo de desarrollo de los sistemas de inspección, Flexitron para optimizar la programación de producción para la fabricación de productos electrónicos, reduciendo los tiempos de ciclo, y Schneider Electric utiliza algoritmos de automatización impulsados ​​por IA para monitorear el rendimiento de la máquina y optimizar la eficiencia energética.

• En mayo de 2025, Capgemini amplió su asociación estratégica con Mistral AI & SAP. Esta colaboración garantizará la implementación exitosa de soluciones de IA personalizadas con SAP para industrias con requisitos de datos estrictos. Con los revolucionarios modelos GenAI de Mistral AI y BTP de SAP, Capgemini desarrollará múltiples casos de uso de IA empresarial de fácil acceso y con una menor huella de carbono. 

Mapeo de la adopción regional y nacional de la IA

Hay un puñado de países que están liderando el desarrollo de la IA. En 2024, el sector privado de IA de Estados Unidos invirtió alrededor de 109.100 millones de dólares, lo que representa aproximadamente el 40% de la I+D corporativa. Si bien el Norte Global está invirtiendo fuertemente en infraestructura de IA, la adopción e integración de modelos de IA en los países de ingresos medios (Brasil, India, Filipinas e Indonesia) se está acelerando a un ritmo rápido.

La Cumbre de Impacto India-IA 2026, en la que participaron 89 países y varias organizaciones internacionales para firmar la Declaración de Nueva Delhi, hizo hincapié en la distribución equitativa de los beneficios de la IA. La cumbre trazó el lanzamiento de la siguiente fase de la estrategia de IA del país, que se centrará en aumentar la adopción de la IA en varios sectores y ampliar los conjuntos de datos y la infraestructura informática. En la cumbre, la plataforma soberana de inteligencia artificial completa de la India, Sarvam AI, reveló dos LLM llamados Sarvam-30B (30 mil millones de parámetros) y Sarvam-105B (105 mil millones de parámetros). Esto ha allanado el camino para que la India entre en un grupo de naciones capaces de desarrollar modelos de inteligencia artificial de vanguardia.

A principios de 2026, los Emiratos Árabes Unidos, la India y Singapur ocupaban sistemáticamente los primeros puestos en la adopción de GenAI. Los Emiratos Árabes Unidos han informado que más del 50% de la población activa utiliza herramientas de inteligencia artificial. El gobierno ha estado integrando proactivamente la IA en el sector público e invirtiendo en infraestructura digital. Singapur está experimentando un fuerte respaldo de su gobierno y también tiene un enfoque estratégico en I+D. Corea del Sur ha sido uno de los países en adopción de IA de más rápido crecimiento y el gobierno está desarrollando un modelo de rendimiento en idioma coreano de alta calidad.

En 2026, Estados Unidos, a través de una estrategia de todo el gobierno, se centró en exportar su "pila de IA", lanzando nueva financiación internacional para la IA a través del Tesoro y el Ex-Im Bank, y estableciendo estándares respaldados por el NIST para la IA agente. Las iniciativas clave incluyen el despliegue del "Cuerpo Tecnológico de EE. UU." para la IA, la consolidación de la IA en adquisiciones gubernamentales seguras (GovRAMP) y el fomento de asociaciones público-privadas para la transición de GenAI de piloto a producción.

Europa se está preparando agresivamente para acelerar la adopción de GenAI a través de la estrategia "Aplicar IA", con una financiación de más de 1.150 millones de dólares a través de Horizonte Europa para su adopción en 10 sectores clave. Las principales iniciativas del gobierno incluyen el lanzamiento de la Oficina de IA para supervisar los modelos de propósito general, la expansión de "GenAI4EU" para impulsar ecosistemas de innovación abiertos y la implementación del marco regulatorio de la Ley de IA para impulsar una IA soberana confiable.

En 2026, el gobierno de Medio Oriente está acelerando la adopción de GenAI a través de inversiones masivas en infraestructura respaldadas por el estado, centrándose en la IA soberana e integrando la IA agente en todas las empresas. Las iniciativas clave incluyen el Proyecto Transcendence de Arabia Saudita por valor de 100 mil millones de dólares, el proyecto de campus de IA de 5 gigavatios de los Emiratos Árabes Unidos (G42/NVIDIA) y desarrollos masivos de centros de datos, cuyo objetivo es la industrialización de la IA.

GenAI vs Agentic AI: diferencias clave explicadas

• A medida que las empresas y los desarrolladores continúan avanzando en la carrera para integrar sistemas más inteligentes y actualizar sus sistemas existentes con IA. Los términos GenAI e IA agente se utilizan a menudo indistintamente, pero son tres tipos diferentes de paradigmas evolucionados de IA. Representan diferente autonomía, complejidad de tareas y capacidad.

• GenAI crea contenido nuevo a partir de conjuntos de datos, mientras que la IA agente toma acciones independientes para lograr los objetivos. Es decir, la IA agente es proactiva y autónoma para resolver problemas complejos y GenAI crea contenido basado en indicaciones.

• La IA agente puede procesar problemas complejos con sus flujos de trabajo de varios pasos, rastrear el progreso y ajustar las estrategias en función de los resultados intermedios. Su capacidad de planificación es bastante poderosa, dado su objetivo, puede determinar los pasos, dependencias, recursos y ejecución requeridos. GenAI sobresale en tareas específicas con entradas y salidas definidas. Requiere intervención humana para manejar las tareas complejas en cada paso. A diferencia de la IA agente, la GenAI no puede rastrear el progreso, coordinar recursos ni ajustar tiempos.

• GenAI opera de manera reactiva, lo que significa que cada acción requiere iniciación humana e incluso los LLM más sofisticados permanecen inactivos. La IA agente, con la autonomía dada, identifica cuándo es necesario actuar, determina las respuestas adecuadas, lleva a cabo el proceso de toma de decisiones y evalúa los resultados.

•  Las aplicaciones de IA agente incluyen pruebas de software autónomas, optimización de la cadena de suministro, comercio algorítmico, automatización de procesos robóticos y mantenimiento predictivo. Por el contrario, las aplicaciones de GenAI comprenden atención al cliente, análisis de datos, diseño y arte, generación de código y generación de contenido. 

KPI para la implementación de GenAI: medición del éxito de los modelos GenAI

La escalabilidad y la implementación exitosas de los modelos GenAI requieren que las empresas adopten varios modelos operativos, que van desde la gobernanza centralizada hasta los descentralizados integrados en el negocio. El modelo apropiado y correcto para cada organización depende de su madurez en IA, las capacidades tecnológicas existentes y la infraestructura de datos. Las empresas que se encuentran en la etapa novedosa prefieren modelos centralizados para una gobernanza estricta y, por el contrario, es probable que las empresas con marcos de IA bien establecidos adopten modelos descentralizados para una mayor flexibilidad e innovación. Los modelos GenAI exitosos que vemos hoy estuvieron alguna vez en su fase de desarrollo y luego pasaron a la fase de producción. Estos modelos han demostrado su éxito en las métricas de medición que se les establecen. Los proyectos GenAI demuestran su éxito al hacer que las operaciones sean eficientes, que la interfaz con el cliente sea impactante y que la toma de decisiones sea más rápida y mejor informada. La pregunta es ¿cómo se mide su éxito?

Las métricas de calidad del modelo son esenciales ya que ayudan a medir la eficacia y la precisión. Las métricas integradas dan una dirección a los proyectos GenAI, comenzando por cómo será su mejora. GenAI tiene el poder de automatizar procesos y reducir los errores humanos; empresas como Amazon utilizan robótica impulsada por IA en los almacenes para agilizar los procesos, reducir los costos operativos y aumentar la eficiencia. Establecer métricas claras ayudará a diseñar qué problemas resolverá GenAI. Su capacidad para generar una amplia gama de resultados ilimitados exige una evaluación más subjetiva. Los criterios para las métricas basadas en modelos, aún en su etapa experimental, permiten una evaluación más rica donde los resultados se observan de cerca en cuanto a cohesión, seguridad, fluidez, calidad del texto, verbosidad, instrucción seguida, resumen y fundamento.

Para aprovechar todo el potencial de GenAI, las empresas invierten en plataformas de IA de extremo a extremo. Estas plataformas pueden integrar todos los componentes clave necesarios para desarrollar, implementar y gestionar los modelos. Las métricas del sistema abordan aspectos operativos del sistema de IA, garantizando eficiencia, confiabilidad y escalabilidad para respaldar todas las necesidades de la organización. Las métricas de implementación ayudan a rastrear las canalizaciones y los artefactos modelo que se implementan, proporcionando información sobre la capacidad, la gobernanza y el impacto en toda la organización de la plataforma de IA.

La capacidad de los modelos GenAI para mejorar la experiencia del cliente y el rendimiento de las ventas a través de conversaciones personalizadas. El tiempo de respuesta, la precisión y la adopción son importantes, ya que afectan la participación del cliente, la calidad y la confianza de las decisiones y miden su valor. Netflix y Spotify utilizan IA para analizar el comportamiento de los usuarios y predecir preferencias. Esto impulsa mayores ventas, atrae nuevos clientes potenciales y retiene la atención del cliente.

Ética de la IA generativa: preocupaciones y riesgos destacados

Toda organización quiere ser la organización que priorice la IA; la prisa por adaptar, implementar e integrar la IA y otras nuevas tecnologías a menudo pasa por alto los aspectos que prevalecen en el otro lado. Elon Musk, uno de los pioneros y pioneros en el sector de la IA, ha sido expresivo pero paradójico con respecto a la IA generativa. Sus preocupaciones surgen del potencial de GenAI para publicar información errónea a gran escala. Musk, como emprendedor visionario, es consciente de los beneficios que traerá la GenAI y, al mismo tiempo, también cree que estos beneficios deben equilibrarse con los riesgos potenciales asociados con la tecnología.

Los líderes de la industria coinciden en gran medida en que GenAI también introduce un nuevo conjunto de riesgos, importantes preocupaciones relacionadas con la seguridad de los datos, el robo de propiedad intelectual, las "alucinaciones" y la creación de "deepfakes". Las alucinaciones en la IA ocurren cuando los textos producidos por los LLM parecen plausibles pero están respaldados por hechos del mundo real, datos de entrenamiento o contexto del usuario. Sophos en su nuevo informe "Más allá del bombo: la realidad empresarial de la IA para la ciberseguridad", encuestó a 400 líderes de TI sobre su uso de la IA en seguridad. La encuesta evaluó que, a pesar de que el 65% ha adoptado las capacidades de GenAI, al 89% de los líderes de TI les preocupa que las fallas en las herramientas de ciberseguridad de GenAI puedan poner en riesgo a su organización.

• Con respecto a la seguridad de los datos, ingresar datos personales sensibles o información confidencial en herramientas públicas de GenAI puede provocar fugas de datos. Otra preocupación es que los datos introducidos en estos modelos puedan almacenarse y utilizarse para entrenar modelos futuros, exponiendo potencialmente información confidencial a terceros.

• GenAI permite un phishing sofisticado en el que los ciberdelincuentes pueden generar correos electrónicos de phishing y campañas de ingeniería social altamente personalizados, convincentes y gramaticalmente perfectos. La facilidad para crear deepfakes es un fraude de impresión importante y los atacantes también pueden manipular los modos para revelar datos seguros.

• Existe un importante litigio en curso sobre si los modelos entrenados con datos disponibles públicamente violan los derechos de propiedad intelectual. El rápido ritmo de adopción está superando la regulación formal, creando riesgos para el cumplimiento de leyes emergentes como la Ley de IA de la UE. Persiste la ambigüedad sobre quién posee los derechos de autor del contenido generado por la IA.

• Los modelos entrenados con datos históricos pueden generar sesgos raciales, de género o políticos. Además, algunos líderes están preocupados por el desplazamiento incontrolado de trabajadores en codificación, creación de contenido y servicio al cliente. Por último, el consumo masivo de energía necesario para entrenar y ejecutar modelos grandes también está planteando problemas de sostenibilidad.

Inversiones que encabezan el panorama GenAI

La inversión total de las principales empresas tecnológicas en GenAI, incluidos los proveedores de infraestructura y nube, se estimó en alrededor de 87 mil millones de dólares en los primeros 11 meses de 2025, casi el doble que en los primeros 11 meses de 2024. La IA está entrando en otra nueva fase en 2026 y se espera que Alphabet, Amazon, Microsoft y Meta inviertan un capital acumulado superior a los 650 mil millones de dólares en 2026. Están ganando fuerza con fuertes inversiones en GenAI; Google con 75 mil millones de dólares para el uso de la IA en publicidad y búsqueda y OpenAI con 100 mil millones de dólares de financiación de Oracle y Softbank. Oracle también apunta a 50 mil millones de dólares en asociaciones centradas en la IA nativa de la nube. En febrero de 2026, Capgemini unió fuerzas con OpenAI y Frontier para acelerar la próxima era de transformación de la IA empresarial. Como miembro fundador de OpenAI Frontier Alliance, Capgemini trabajará para abordar la brecha de oportunidades de IA centrándose en los desafíos de integración empresarial, de datos, organizacional y de sistemas que enfrentan los clientes, para implementar la IA en toda la empresa.

GenAI está pasando de estar centrado en modelos a aplicaciones, flujos de trabajo agentes e integración. Después de varios años de experimentación, las organizaciones están yendo más allá de los modelos piloto. La adopción exitosa requerirá armonización de procesos, mejora de habilidades y gobernanza para gestionar la IA de manera segura y responsable. Según el análisis de la industria, para 2030, el 80% del software empresarial será multimodal, lo que demuestra un enorme aumento que fue inferior al 5% en 2024. Las tendencias clave incluyen sistemas agentes multimodales que actúan de forma autónoma, IA integrada en el software existente y convergencia en el rendimiento del modelo.

La IA agente está transformando los flujos de trabajo y los procesos de toma de decisiones, con agentes autónomos capaces de ejecutar procesos complejos de varios pasos. Al mismo tiempo, los DSLM y SLM también están ganando reconocimiento por sus soluciones personalizadas y que preservan la privacidad, que cumplen con regulaciones estrictas y brindan inteligencia escalable. Con la continua escalada de la lucha contra el lavado de dinero, el fraude de incorporación, los procesos de cobranza y el KYC, los delitos financieros están evolucionando y la defensa antifraude avanzada se está volviendo esencial, particularmente contra los documentos sintéticos y los deepfakes. Además, se predice que la IA integrada en el software existente será más común que las herramientas independientes, ya que los usuarios prefieren experiencias de IA más pasivas. De cara al futuro, los principales laboratorios de IA cambiarán su enfoque hacia aplicaciones más verticalizadas y específicas de dominio para brindar una experiencia de usuario más personalizada, en lugar de inteligencia general.