Gartner proyecta que para 2027, el 40% de las soluciones de Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) serán multimodales, abarcando texto, imágenes, audio y video, frente al escaso 1% registrado en 2023. Este avance hacia modelos multimodales permitirá interacciones más fluidas entre humanos y la IA, ofreciendo una ventaja competitiva para las soluciones habilitadas por esta tecnología.
La GenAI multimodal, al estar entrenada en múltiples modalidades desde su origen, facilita la integración de diversos tipos de datos, lo que ampliará su aplicación en diferentes industrias y procesos. "Con esta evolución, la IA podrá ayudar en más tareas sin importar el contexto", comentó Erick Brethenoux, Vicepresidente de Gartner. Esto tiene el potencial de mejorar las aplicaciones empresariales, añadiendo capacidades que antes eran imposibles.
Este tipo de GenAI es una de las dos innovaciones que Gartner destaca como claves en el Ciclo de Sobreexpectación para GenAI, junto con los modelos de lenguaje a gran escala (LLMs) de código abierto, ambos con un alto impacto previsto en los próximos cinco años.
Entre las tecnologías emergentes, Gartner identifica dos con un gran potencial de transformación a largo plazo: los modelos de IA generativa específicos para dominios y los agentes autónomos. Sin embargo, la adopción masiva de estas innovaciones será un reto para las empresas, que enfrentarán un entorno tecnológico dinámico y cambiante.
La GenAI multimodal promete revolucionar el panorama empresarial al combinar múltiples modalidades, permitiendo a la IA interactuar de manera más natural con los humanos. Brethenoux explicó que en la vida cotidiana, las personas procesan información a través de distintos canales, por lo que la IA debe reflejar este enfoque multimodal para optimizar los resultados.
Por otro lado, los LLMs de código abierto acelerarán el valor empresarial de GenAI al hacer que esta tecnología sea más accesible. Estas plataformas permitirán personalización, mayor control sobre la privacidad y seguridad, y facilitarán la colaboración entre desarrolladores, lo que contribuirá a reducir la dependencia de grandes proveedores.
Gartner también señala que los modelos de IA generativa adaptados a sectores específicos pueden mejorar la precisión, seguridad y privacidad de los datos, alineando mejor los casos de uso con las necesidades empresariales. Estas soluciones específicas reducirán los riesgos de "alucinación" de la IA, ya que se entrenan en ámbitos más controlados.
Finalmente, los agentes autónomos, que operan sin intervención humana, representan una de las transformaciones más disruptivas de la IA. Capaces de aprender y mejorar con el tiempo, estos sistemas pueden transformar las operaciones empresariales, optimizar la experiencia del cliente y generar nuevos productos y servicios, ofreciendo ahorros significativos y una ventaja competitiva en el mercado.
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