La colaboración sinérgica entre las personas y las máquinas evoluciona y nos lleva a un futuro en el que el potencial ya no estará limitado por el tiempo, las tareas ni el conocimiento. Este concepto clave fue identificado como “agentes humanos mejorados” en Technology Foresight 2025 de NTT DATA: un informe anual que se consolida como la guía que señala las últimas tendencias tecnológicas que NTT DATA analiza e investiga.
Las capacidades humanas pueden amplificarse gracias a tecnologías como IA, aprendizaje automático y automatización para aumentar la productividad de las personas, mejorar la calidad de su producción y darles herramientas para enfrentar desafíos más complejos y valiosos.
Cinco tecnologías que cambian el juego
Según el informe, cinco tecnologías particularmente relevantes están haciendo realidad la incorporación de la IA al trabajo diario.
- Modelos de lenguaje de gran escala (LLM) como GPT-4, Gemini (Google) y Nemotron-3 (NVIDIA). Se siguen perfeccionando para tareas que van desde el procesamiento en tiempo real hasta la implementación en dispositivos, especialmente útiles en sectores como la educación o el soporte al cliente.
- GPT-4o. La última evolución del modelo de OpenAI interpreta entradas multimodales, interactúa en tiempo real, aprende mediante memoria contextual e incorpora capacidades avanzadas de traducción y detección emocional.
- El modelo o1 de OpenAI. Es más lento y costoso, pero destaca en razonamientos complejos. Fue entrenado para “pensar antes de responder”, por lo que genera extensas cadenas internas de razonamiento.
- La técnica RAG (retrieval-augmented generation). Mejora el rendimiento de los LLM ya que integra información externa relevante. Mejora la precisión y el contexto, pero plantea desafíos relacionados con la calidad de los datos y cuestiones éticas.
- Los avatares digitales impulsados por IA. Cada vez más realistas e interactivos, pueden leer expresiones faciales y detectar emociones en tiempo real. Impactan en sectores como atención médica, entretenimiento o atención al cliente.
El camino hacia una adopción exitosa
El informe, además, propone cuatro estrategias clave para una integración armónica entre personas y tecnología.
La primera, fortalecer la seguridad y el cumplimiento. Herramientas como la privacidad diferencial (que permite analizar y compartir datos, protegiendo al mismo tiempo la privacidad de las personas), el aprendizaje federado y los sistemas de detección de sesgos ofrecen protección sin sacrificar funcionalidad. Al mismo tiempo, enfoques como las explicaciones aditivas de Shapley (SHAP), una forma de explicar el resultado de los modelos de aprendizaje automático, y las explicaciones locales interpretables e independientes del modelo (LIME), que se aproximan a los modelos de machine learning de caja negra para explicar predicciones individuales, aumentan la transparencia de las decisiones y protegen contra ciberataques.
Luego, impulsar una cultura organizacional habilitada por IA. La IA no solo optimiza procesos: transforma personas, estructuras y mentalidades. Su adopción estratégica genera ventajas competitivas clave si se acompaña de una adecuada gestión del cambio y programas de capacitación continua.
En tercer lugar, incorporar asistentes de IA al trabajo cotidiano. Gracias a su capacidad de comprender el lenguaje natural, ayudan a analizar datos, resumir información y generar contenido y facilitan así tareas diarias como organizar reuniones o priorizar pendientes. Esto mejora la eficiencia y genera confianza interna en la convivencia hombre-máquina.
Por último, integrar la IA en el desarrollo de software. Esto acelera la creación de software, optimiza procesos de DevOps y fortalece la seguridad del código. Modelos asistidos pueden sugerir líneas de código en tiempo real y mejorar los resultados a través de técnicas como el aprendizaje por transferencia y por refuerzo.
Desafíos e incertidumbres
Como toda tecnología transformadora, la IA presenta desafíos e incertidumbres.
Por ejemplo, en términos de retrasos en la regulación. El progreso de la IA puede superar los marcos normativos, lo que genera dudas sobre su uso ético y seguro. Sectores altamente regulados como el financiero o el de la salud podrían liderar la estandarización, pero otros podrían quedar sin una supervisión adecuada.
Otra alerta a considerar es que la adopción de IA podría profundizar las brechas sociales si no se promueven programas inclusivos de formación. La democratización del conocimiento será clave para evitar que solo unos pocos capitalicen los beneficios.
Por otra parte, el auge de la economía colaborativa impulsada por IA redefine el concepto de empleo. Aunque permite mayor flexibilidad, también cuestiona la seguridad laboral tradicional, exigiendo nuevas estructuras que ofrezcan equilibrio entre autonomía y estabilidad.
También se espera que el debate sobre propiedad de los modelos y la distribución del valor generado marque la agenda tecnológica de los próximos años.
De cara al futuro: los próximos pasos
Con un ecosistema de IA que evoluciona a gran velocidad, las organizaciones deberán mantenerse ágiles, adoptar nuevas herramientas y cumplir con marcos normativos cada vez más exigentes.
Aunque las máquinas amplíen nuestras capacidades, el pensamiento crítico, el juicio humano y la ética seguirán siendo irremplazables.