Zebra Technologies Corporation, líder global en la digitalización y automatización de flujos de trabajo para ofrecer operaciones inteligentes, ha compartido sus perspectivas sobre las principales tendencias de IA que están generando retorno de la inversión (ROI) para las empresas este año.

“El evento tecnológico global CES, puso el foco en nuevas y avanzadas formas en las que la IA impactará y dará forma al mundo físico y a las operaciones de primera línea en los ámbitos de consumo y empresarial”, afirmó Stuart Hubbard, Senior Director of AI and Advanced Development en Zebra Technologies. “Esto puede indicar una economía de ‘automatización inteligente’ similar a la economía de servicios y bajo demanda que hemos experimentado en el último año. El ritmo de los avances en IA sigue sorprendiendo, con innovaciones inesperadas que pueden surgir, como los World Models. Las empresas y las personas deben mantenerse ágiles, preparadas para adaptarse a nuevas y sorprendentes oportunidades”.

La IA está transformando las industrias al acelerar la innovación y permitir nuevos modelos de negocio. Los primeros en adoptar esta tecnología en sectores como la logística, la fabricación y el comercio minorista están obteniendo una ventaja competitiva gracias a los insights impulsados por IA, modelos de precios dinámicos, mejoras de productividad y experiencias de cliente personalizadas.

El auge de los agentes de IA y los sistemas autónomos

Los agentes impulsados por IA son cada vez más sofisticados, capaces de automatizar tareas complejas y trabajar de forma autónoma con una intervención humana mínima. Estos agentes están transformando la productividad en sectores como las finanzas, TI y la atención al cliente, y las empresas que aprovechan sistemas multiagente están logrando mejorar su eficiencia hasta en un 50%.

Un ejemplo destacado de esta tendencia es la integración de OpenAI con Spotify, donde los sistemas impulsados por IA están permitiendo el descubrimiento musical personalizado, la creación de listas de reproducción cuidadas y las interacciones conversacionales. Estas integraciones ilustran cómo los agentes de IA pueden crear valor al combinar de forma fluida el procesamiento de datos, las preferencias de los usuarios y la automatización de tareas.

El éxito de la asociación entre OpenAI y Spotify subraya una tendencia más amplia: a medida que la IA puede comprender y responder mejor a las necesidades de los usuarios, las industrias deben explorar cómo estos sistemas pueden redefinir la productividad y las experiencias de los mismos. Las lecciones aprendidas de los avances de OpenAI pueden inspirar nuevas formas de integrar la IA en los ecosistemas de dispositivos, impulsando la innovación y las operaciones inteligentes.

“Por ejemplo, los agentes de IA en los dispositivos de Zebra podrían gestionar de forma autónoma flujos de trabajo complejos, como el seguimiento de inventario en tiempo real, el mantenimiento predictivo o las recomendaciones de tareas personalizadas para trabajadores de logística, retail y salud”, señaló Hubbard. “Los dispositivos pueden utilizar interfaces conversacionales impulsadas por IA para ayudar a los trabajadores, responder a consultas operativas o sugerir flujos de trabajo optimizados».

Al incorporar herramientas de coordinación de IA, la combinación de diferentes funciones del dispositivo, sistemas externos y APIs (por ejemplo, sistemas de gestión de almacenes, sensores IoT) podría ofrecer información contextualizada en tiempo real. Estas integraciones podrían generar importantes ganancias en la eficiencia, reducir tiempos de inactividad y permitir que los trabajadores se centren en tareas de alto valor.

Copilotos, modelos multimodales e integrados en el dispositivo

El concepto de copilotos de IA (asistentes inteligentes integrados en los flujos de trabajo) se está expandiendo en todos los sectores. Más allá de los trabajadores de oficina y los desarrolladores, industrias como la salud, la fabricación y el comercio minorista están incorporando estos copilotos para mejorar la eficiencia operativa. Se espera que los modelos de IA específicos para tareas concretas y adaptados a industrias concretas, destaquen al ofrecer información y automatización a medida.

Estos copilotos adoptarán cada vez más la forma de sistemas de IA multimodales, capaces de procesar y generar contenido en texto, audio, vídeo e imágenes. Además, se están integrando progresivamente en los dispositivos de uso cotidiano. Las aplicaciones en robótica, sistemas automotrices y asistentes inteligentes están allanando el camino hacia interacciones humano-máquina más intuitivas.

El movimiento hacia el procesamiento de IA integrado en el dispositivo está ganando impulso, potenciado por preocupaciones de privacidad, una menor dependencia de la nube y la rentabilidad. Lo modelos de IA más pequeños y eficientes energéticamente permiten una experimentación y despliegue más rápidos, al tiempo que abordan cuestiones de seguridad de los datos.

IA responsable, regulación y sostenibilidad

A medida que se amplían las capacidades de la IA generativa, cobran más protagonismo las preocupaciones éticas y los marcos regulatorios. Las empresas están incorporando prácticas de IA responsable para abordar desafíos como la desinformación y las disputas de propiedad intelectual. La transparencia y la confianza se están convirtiendo en factores críticos para una adopción exitosa de la IA.

La IA también es un elemento central de las iniciativas de sostenibilidad, ya que optimiza el uso de la energía, reduce los residuos y permite diseños de productos de bajo impacto. Las empresas que integran la IA en sus estrategias de sostenibilidad reducen su huella ambiental y obtienen precios más elevados de consumidores concienciados con el medioambiente.

Madurez de la IA de código abierto

El ecosistema de IA de código abierto continúa madurando, democratizando significativamente el acceso a herramientas, modelos y plataformas avanzadas de IA. Esta democratización está impulsada por el auge de las herramientas para desarrolladores, la automatización de MLOps (Machine Learning Operations) y las plataformas no-code/low-code, que permiten a individuos y organizaciones crear y desplegar aplicaciones de IA, incluso si no tienen un gran experiencia técnica.

Las plataformas no-code y low-code proporcionan interfaces intuitivas que eliminan la necesidad de una programación compleja. Integran capacidades de MLOps, automatizando aspectos críticos del ciclo de vida del desarrollo de IA, incluidos el preprocesamiento de datos, el entrenamiento de modelos, el despliegue y la monitorización. Al abstraer las complejidades técnicas, permiten que una audiencia más amplia aproveche la IA de formas innovadoras (ScienceDirect, IBM).

La automatización de MLOps refuerza aún más esta tendencia al optimizar los flujos de trabajo y garantizar la escalabilidad y fiabilidad de las aplicaciones de IA. Marcos como Edge MLOps aprovechan cloud y edge computing para organizar las operaciones de aprendizaje automático, acercando así las capacidades de IA a los usuarios finales y reduciendo la latencia (MLOPS Landscape). Estos avances hacen viable integrar la IA en diferentes aplicaciones, desde herramientas orientadas al consumidor hasta soluciones empresariales, sin necesidad de contar con un equipo dedicado de ingenieros de IA.

Sin embargo, esta democratización también presenta desafíos. La facilidad de acceso incrementa el riesgo de uso indebido, así como las vulnerabilidades de seguridad y las preocupaciones éticas. Es esencial mantener la vigilancia mediante la supervisión comunitaria, una gobernanza sólida y prácticas de desarrollo éticas para mitigar estos riesgos y garantizar un despliegue responsable de la IA.

Para las organizaciones, la convergencia de la madurez del código abierto, la automatización de MLOps y las plataformas no-code representa una oportunidad única.

“Al adoptar estas herramientas, pueden acelerar la adopción de la IA, reducir los costes de desarrollo y capacitar a equipos no técnicos para contribuir a la innovación impulsada por IA”, concluyó Hubbard. “Esta tendencia subraya el potencial transformador de la IA a medida que se convierte en una herramienta para todos, no solo para expertos, marcando el comienzo de una nueva era de desarrollo generalizado de aplicaciones de IA que mejore el trabajo cada día”.