La siguiente etapa de los agentes de IA: tendencias a seguir en 2025

Los agentes de IA son sistemas basados en LLM que realizan tareas complejas en nombre del usuario con una intervención mínima, y su uso está creciendo rápidamente en las actividades empresariales.

1. Las big tech y los principales desarrolladores de LLM dominan el campo de los agentes de IA de propósito general
2. El mercado de agentes de IA privados se está especializando cada vez más
3. El mercado de infraestructura para agentes de IA se está consolidando claramente
4. La adopción de agentes de IA por parte de las empresas se está acelerando de forma decidida

1. Las big tech y los principales desarrolladores de LLM dominan el campo de los agentes de IA de propósito general

• Las big tech y los principales desarrolladores de LLM (modelos de lenguaje grandes) popularizarán en 2025 agentes de IA más baratos y con mejor rendimiento
• Los costos de los modelos se están volviendo aproximadamente 10 veces más baratos cada año, y la brecha de rendimiento entre los modelos abiertos y cerrados también se está reduciendo gradualmente, creando un entorno favorable para el desarrollo de agentes
• En particular, OpenAI planea lanzar su propio agente de IA, 'Operator', apoyándose en ChatGPT, que cuenta con 400 millones de usuarios activos semanales, y empresas como Klarna y Uber ya están construyendo agentes de IA para atención al cliente en colaboración con OpenAI
• Lyft, en colaboración con Anthropic, implementó un agente de soporte al cliente y logró reducir en un 87% el tiempo de resolución de problemas

2. El mercado de agentes de IA privados se está especializando cada vez más

• Se espera que las startups de agentes de IA fortalezcan su competitividad desarrollando soluciones especializadas profundamente integradas con los datos de los clientes
• Actualmente predominan áreas generales como atención al cliente, programación, ventas y flujos de trabajo empresariales generales, y se espera que en adelante se diferencien las empresas que aprovechen en profundidad los datos y los flujos de trabajo integrados en estos campos
• En particular, se espera que las soluciones verticales por industria (por ejemplo, salud y servicios financieros) crezcan rápidamente, y que se expandan los agentes de IA con experiencia sectorial en áreas con regulaciones estrictas y alta sensibilidad de los datos
• En el sector salud, Hippocratic AI está llamando la atención por su integración de datos y su IA explicable, mientras que Norm AI ha atraído inversión de firmas como Citi Ventures por su especialización en flujos de trabajo de compliance

3. El mercado de infraestructura para agentes de IA se está consolidando claramente

• El entorno actualmente disperso para el desarrollo y la gestión de agentes de IA se está estructurando gradualmente, y están surgiendo soluciones especializadas por área
• Principales áreas de infraestructura:
  • Curación de datos (Data Curation): soluciones que transforman los datos no estructurados de las empresas en formatos utilizables por la IA (LlamaIndex, Unstructured, etc.)
  • Búsqueda web y uso de herramientas (Web Search & Tool Use): herramientas de automatización web basadas en IA (Browserbase, etc.)
  • Evaluación y monitoreo (Evaluation & Observability): herramientas que monitorean continuamente la confiabilidad y la precisión de los agentes de IA (Langfuse, Haize Labs, Coval, etc.)
• Además, están ganando atención las plataformas integradas de desarrollo de agentes de IA que ofrecen todas las funciones en un solo lugar, especialmente mediante soluciones no-code y low-code que permiten a usuarios sin conocimientos especializados en IA desarrollar agentes con facilidad

4. La adopción de agentes de IA por parte de las empresas se está acelerando de forma decidida

• Según una encuesta, el 63% de las empresas considera a los agentes de IA como una estrategia muy importante para los próximos 12 meses, y se está pasando de simples experimentos a una etapa de adopción plena
• Empresas consolidadas de software empresarial como Twilio están integrando agentes de IA en sus productos y operaciones internas, elevando la madurez del mercado
• Sin embargo, persisten desafíos importantes:
  • Confiabilidad y seguridad (el 47% de los encuestados lo señaló como su principal preocupación)
  • Dificultad de implementación técnica (41%)
  • Falta de personal y habilidades (35%)
• Las empresas deben resolver los problemas de privacidad de datos e integración con sistemas existentes, y centrarse en asegurar talento especializado para la adopción de IA
• Utilizar 'Human-in-the-loop' (supervisión de IA con intervención humana) o construir una infraestructura de datos sólida será un elemento clave para una adopción exitosa de agentes de IA

En conclusión, resumen de las tendencias de agentes de IA a seguir en 2025:

• Las big tech y los principales desarrolladores de LLM liderarán los agentes de IA de uso general
• El mercado privado de agentes de IA se especializará en torno a industrias específicas y datos de clientes
• El mercado de infraestructura para agentes de IA se consolidará en una forma más estructurada y especializada
• El uso de agentes de IA por parte de las empresas pasará rápidamente de la experimentación a la implementación real

[konsent]

Incluso ahora estoy aprovechando muchísimo la IA tanto en el trabajo como en casos personales, así que me entusiasma ver qué tal serán los agentes.