¿Qué puede hacer la IA generativa sin intervención humana?

Resumen ejecutivo

La Inteligencia Artificial Generativa (IA), la tecnología que permite a las máquinas crear texto, imágenes, código y mucho más, ha experimentado un crecimiento exponencial en los últimos años. Este informe técnico ofrece una visión general accesible de las capacidades actuales de la IA generativa sin intervención humana y de sus expectativas para la próxima década. Analizamos su uso en escritura, arte, programación, atención al cliente, sanidad, educación, logística y finanzas, destacando los ámbitos donde la IA opera de forma autónoma y donde la supervisión humana sigue siendo crucial. Se incluyen ejemplos reales para ilustrar tanto los éxitos como las limitaciones. Entre las principales conclusiones se encuentran:

• Adopción generalizada: En 2024, el 65 % de las empresas encuestadas informaron usar regularmente IA generativa, casi el doble que el año anterior ( El estado de la IA a principios de 2024 | McKinsey ). Las aplicaciones abarcan la creación de contenido de marketing, chatbots de atención al cliente, generación de código y más.

• Capacidades autónomas actuales: La IA generativa actual gestiona de forma fiable tareas estructuradas y repetitivas con una supervisión mínima. Algunos ejemplos son la generación automática de informes de noticias con formato (p. ej., resúmenes de ganancias corporativas) ( Philana Patterson – Perfil de la comunidad ONA ), la creación de descripciones de productos y reseñas destacadas en sitios de comercio electrónico, y el autocompletado de código. En estos ámbitos, la IA suele complementar el trabajo humano encargándose de la generación rutinaria de contenido.

• Supervisión humana para tareas complejas: Para tareas más complejas o abiertas, como la redacción creativa, el análisis detallado o el asesoramiento médico, la supervisión humana suele ser necesaria para garantizar la precisión de los datos, el criterio ético y la calidad. Muchas implementaciones de IA actuales utilizan un modelo de «supervisión humana» en el que la IA redacta el contenido y los humanos lo revisan.

• Mejoras a corto plazo: Se prevé que en los próximos 5 a 10 años, la IA generativa se vuelva mucho más fiable y autónoma . Los avances en la precisión de los modelos y los mecanismos de control podrían permitir que la IA gestione una mayor proporción de tareas creativas y de toma de decisiones con una mínima intervención humana. Por ejemplo, para 2030, los expertos predicen que la IA gestionará la mayoría de las interacciones y decisiones de atención al cliente en tiempo real ( Para reinventar la experiencia del cliente, los profesionales del marketing deben hacer estas dos cosas ), y una gran película podría producirse con un 90 % de contenido generado por IA ( Casos de uso de IA generativa para industrias y empresas ).

• Para 2035: En una década, prevemos que los agentes de IA autónomos serán habituales en numerosos campos. Los tutores de IA podrían ofrecer educación personalizada a gran escala, los asistentes de IA podrían redactar de forma fiable contratos legales o informes médicos para su aprobación por expertos, y los sistemas de conducción autónoma (con ayuda de la simulación generativa) podrían gestionar operaciones logísticas de principio a fin. Sin embargo, ciertas áreas sensibles (por ejemplo, diagnósticos médicos de alto riesgo, decisiones legales definitivas) probablemente seguirán requiriendo criterio humano para garantizar la seguridad y la responsabilidad.

• Preocupaciones éticas y de fiabilidad: A medida que aumenta la autonomía de la IA, también lo hacen las preocupaciones. Entre los problemas actuales se incluyen la alucinación (la IA inventa hechos), los sesgos en el contenido generado, la falta de transparencia y el posible uso indebido para la desinformación. Es fundamental garantizar la fiabilidad de la IA cuando opera sin supervisión. Se están logrando avances; por ejemplo, las organizaciones están invirtiendo más en la mitigación de riesgos (abordando la precisión, la ciberseguridad y las cuestiones de propiedad intelectual) ( El estado de la IA: Encuesta global | McKinsey ), pero se necesitan marcos éticos y de gobernanza sólidos.

• Estructura de este artículo: Comenzamos con una introducción a la IA generativa y el concepto de usos autónomos frente a supervisados. A continuación, para cada dominio principal (escritura, arte, programación, etc.), analizamos las capacidades actuales de la IA y sus posibilidades futuras. Concluimos con los desafíos transversales, las proyecciones futuras y recomendaciones para el uso responsable de la IA generativa.

En general, la IA generativa ya ha demostrado ser capaz de gestionar una sorprendente variedad de tareas sin la constante intervención humana. Al comprender sus límites actuales y su potencial futuro, las organizaciones y el público pueden prepararse mejor para una era en la que la IA no sea solo una herramienta, sino una colaboradora autónoma en el trabajo y la creatividad.

Introducción

La inteligencia artificial (IA) lleva tiempo analizando datos , pero solo recientemente los sistemas de IA han aprendido a crear : escribir prosa, componer imágenes, programar software, etc. Estos generativos de IA (como GPT-4 para texto o DALL·E para imágenes) se entrenan con enormes conjuntos de datos para producir contenido novedoso en respuesta a instrucciones. Este avance ha desatado una ola de innovación en todos los sectores. Sin embargo, surge una pregunta crucial: ¿Qué podemos confiar realmente en que la IA haga por sí sola, sin que un humano revise sus resultados?

Para responder a esto, es importante distinguir entre supervisados ​​y autónomos de la IA:

• La IA supervisada por humanos se refiere a escenarios donde los resultados de la IA son revisados ​​o seleccionados por personas antes de su versión final. Por ejemplo, un periodista podría usar un asistente de redacción de IA para redactar un artículo, pero un editor lo edita y aprueba.

• La IA autónoma (IA sin intervención humana) se refiere a sistemas de IA que ejecutan tareas o producen contenido listo para su uso inmediato, con poca o ninguna edición humana. Un ejemplo es un chatbot automatizado que resuelve la consulta de un cliente sin un agente humano, o un medio de comunicación que publica automáticamente un resumen de un resultado deportivo generado por IA.

La IA generativa ya se está implementando en ambos modos. Entre 2023 y 2025, su adopción se disparó , con organizaciones experimentando con entusiasmo. Una encuesta global realizada en 2024 reveló que el 65 % de las empresas utilizaban IA generativa con regularidad, frente a aproximadamente un tercio tan solo un año antes ( El estado de la IA a principios de 2024 | McKinsey ). Los usuarios también han adoptado herramientas como ChatGPT: se estima que el 79 % de los profesionales había tenido algún contacto con la IA generativa a mediados de 2023 ( El estado de la IA en 2023: El año del despegue de la IA generativa | McKinsey ). Esta rápida adopción se debe a la promesa de mejoras en la eficiencia y la creatividad. Sin embargo, aún es pronto, y muchas empresas siguen formulando políticas sobre cómo utilizar la IA de forma responsable ( El estado de la IA en 2023: El año del despegue de la IA generativa | McKinsey ).

Por qué importa la autonomía: Permitir que la IA opere sin supervisión humana puede generar enormes beneficios en eficiencia (automatizando por completo las tareas tediosas), pero también aumenta la exigencia en cuanto a fiabilidad. Un agente de IA autónomo debe funcionar correctamente (o conocer sus límites) porque puede que no haya un humano presente en tiempo real para detectar errores. Algunas tareas se prestan más a esto que otras. En general, la IA funciona mejor de forma autónoma cuando:

• La tarea tiene una estructura o patrón claro (por ejemplo, generar informes rutinarios a partir de datos).

• Los errores son de bajo riesgo o fácilmente tolerables (por ejemplo, la generación de una imagen que puede descartarse si no es satisfactoria, frente a un diagnóstico médico).

• Existen amplios datos de entrenamiento que cubren los escenarios, por lo que la salida de la IA se basa en ejemplos reales (reduciendo las conjeturas).

Por el contrario, las tareas abiertas , de alto riesgo o que requieren un juicio matizado son menos adecuadas para la ausencia total de supervisión en la actualidad.

En las siguientes secciones, analizamos diversos campos para ver qué está haciendo la IA generativa actualmente y qué le depara el futuro. Examinaremos ejemplos concretos —desde artículos de noticias y obras de arte generadas por IA, hasta asistentes de programación y agentes virtuales de atención al cliente— destacando qué tareas puede realizar la IA de principio a fin y cuáles aún requieren la intervención humana. Para cada dominio, diferenciamos claramente las capacidades actuales (alrededor de 2025) de las proyecciones realistas de lo que podría ser fiable para 2035.

Al analizar el presente y el futuro de la IA autónoma en diversos ámbitos, buscamos ofrecer a los lectores una comprensión equilibrada: sin exagerar la infalibilidad de la IA ni subestimar sus capacidades reales y en constante crecimiento. Con esta base, abordamos los principales desafíos que implica confiar en la IA sin supervisión, incluyendo consideraciones éticas y gestión de riesgos, para concluir con las principales conclusiones.

Inteligencia artificial generativa en la escritura y la creación de contenido

Uno de los primeros ámbitos donde la IA generativa causó sensación fue la generación de texto. Los grandes modelos lingüísticos pueden producir desde artículos de noticias y textos publicitarios hasta publicaciones en redes sociales y resúmenes de documentos. Pero ¿cuánto de este trabajo de redacción puede realizarse sin un editor humano?

Capacidades actuales (2025): La IA como escritor automático de contenido rutinario

Hoy en día, la IA generativa gestiona de forma fiable diversas tareas rutinarias de redacción con mínima o ninguna intervención humana. Un ejemplo paradigmático se encuentra en el periodismo: la agencia Associated Press lleva años utilizando la automatización para generar miles de informes de ganancias empresariales cada trimestre directamente a partir de fuentes de datos financieros ( Philana Patterson – Perfil de la comunidad ONA ). Estas breves noticias siguen una plantilla (por ejemplo, «La empresa X reportó ganancias de Y, un aumento del Z%...») y la IA (mediante software de generación de lenguaje natural) puede completar las cifras y el texto más rápido que cualquier persona. El sistema de AP publica estos informes automáticamente, ampliando su cobertura de forma drástica (más de 3000 noticias por trimestre) sin necesidad de redactores humanos ( Multiplican las noticias automatizadas sobre ganancias | Associated Press ).

El periodismo deportivo también se ha visto potenciado: los sistemas de IA pueden tomar estadísticas de partidos y generar resúmenes. Dado que estos ámbitos se basan en datos y siguen fórmulas, los errores son poco frecuentes siempre que los datos sean correctos. En estos casos, observamos una verdadera autonomía : la IA redacta el texto y el contenido se publica de inmediato.

Las empresas también utilizan la IA generativa para redactar descripciones de productos, boletines informativos por correo electrónico y otros contenidos de marketing. Por ejemplo, el gigante del comercio electrónico Amazon ahora emplea IA para resumir las reseñas de clientes sobre sus productos. La IA analiza el texto de numerosas reseñas individuales y genera un párrafo conciso que destaca lo que gusta o disgusta a los usuarios del artículo, el cual se muestra en la página del producto sin edición manual ( Amazon mejora la experiencia de reseñas de clientes con IA ). A continuación, se muestra una ilustración de esta función implementada en la aplicación móvil de Amazon, donde la sección «Opiniones de los clientes» se genera completamente mediante IA a partir de los datos de las reseñas:

( Amazon mejora la experiencia de las reseñas de clientes con IA ) Resumen de reseñas generado por IA en la página de un producto de comercio electrónico. El sistema de Amazon resume los puntos comunes de las reseñas de los usuarios (por ejemplo, facilidad de uso, rendimiento) en un breve párrafo, que se muestra a los compradores como «Generado por IA a partir del texto de las reseñas de los clientes».

Estos casos de uso demuestran que, cuando el contenido sigue un patrón predecible o se agrega a partir de datos existentes, la IA suele poder procesarlo de forma autónoma . Otros ejemplos actuales incluyen:

• Actualizaciones meteorológicas y de tráfico: Los medios de comunicación utilizan IA para recopilar informes meteorológicos diarios o boletines de tráfico basados ​​en datos de sensores.

• Informes financieros: Empresas que generan automáticamente resúmenes financieros sencillos (resultados trimestrales, informes bursátiles). Desde 2014, Bloomberg y otros medios de comunicación utilizan IA para ayudar a redactar breves noticias sobre las ganancias de las empresas; un proceso que se ejecuta de forma prácticamente automática una vez introducidos los datos ( Los «periodistas robot» de AP ya escriben sus propias noticias | The Verge ) ( Detienen a un periodista de Wyoming por usar IA para crear citas y noticias falsas ).

• Traducción y transcripción: Los servicios de transcripción ahora utilizan IA para generar transcripciones de reuniones o subtítulos sin necesidad de mecanógrafos humanos. Si bien no son generativas en el sentido creativo, estas tareas lingüísticas se ejecutan de forma autónoma con gran precisión para obtener un audio nítido.

• Generación de borradores: Muchos profesionales utilizan herramientas como ChatGPT para redactar correos electrónicos o primeras versiones de documentos, enviándolos ocasionalmente con pocas o ninguna edición si el contenido es de bajo riesgo.

Sin embargo, para textos más complejos, la supervisión humana sigue siendo la norma en 2025. Los medios de comunicación rara vez publican artículos de investigación o análisis directamente generados por IA; los editores verifican los datos y perfeccionan los borradores escritos por la IA. La IA puede imitar bien el estilo y la estructura , pero puede introducir errores factuales (a menudo llamados «alucinaciones») o frases poco naturales que un humano debe detectar. Por ejemplo, el periódico alemán Express presentó a una «colega digital» de IA llamada Klara para ayudar a redactar las primeras noticias. Klara puede redactar con eficiencia crónicas deportivas e incluso escribir titulares atractivos, contribuyendo al 11 % de los artículos de Express; sin embargo, los editores humanos siguen revisando cada texto para garantizar su precisión e integridad periodística, especialmente en historias complejas ( 12 maneras en que los periodistas usan herramientas de IA en la redacción - Twipe ). Esta colaboración entre humanos e IA es común hoy en día: la IA se encarga del trabajo pesado de generar texto, y los humanos lo revisan y corrigen según sea necesario.

Perspectivas para 2030-2035: Hacia una escritura autónoma de confianza

En la próxima década, esperamos que la IA generativa sea mucho más fiable a la hora de generar textos de alta calidad y veraces, lo que ampliará el abanico de tareas de escritura que puede realizar de forma autónoma. Varias tendencias respaldan esta previsión:

• Mayor precisión: Las investigaciones en curso están reduciendo rápidamente la tendencia de la IA a generar información falsa o irrelevante. Para 2030, los modelos de lenguaje avanzados con mejor entrenamiento (incluidas técnicas para verificar datos con bases de datos en tiempo real) podrían lograr una verificación de datos interna casi tan precisa como la humana. Esto significa que una IA podría redactar automáticamente un artículo periodístico completo con citas y estadísticas correctas extraídas de las fuentes originales, requiriendo poca edición.

• Inteligencias artificiales especializadas: Veremos modelos generativos más especializados, optimizados para ciertos campos (legal, médico, redacción técnica). Un modelo de IA legal de 2030 podría redactar contratos estándar o resumir jurisprudencia de forma fiable; tareas que, si bien son rutinarias, actualmente requieren la intervención de un abogado. Si la IA se entrena con documentos legales validados, sus borradores podrían ser lo suficientemente fiables como para que un abogado solo les dé un último vistazo.

• Estilo natural y coherencia: Los modelos mejoran su capacidad para mantener el contexto en documentos extensos, lo que da como resultado contenido más coherente y preciso. Para 2035, es plausible que una IA pueda redactar por sí sola un primer borrador decente de un libro de no ficción o un manual técnico, con los humanos principalmente en un rol de asesoramiento (para establecer objetivos o proporcionar conocimientos especializados).

¿Cómo se vería esto en la práctica? El periodismo rutinario podría automatizarse casi por completo en ciertas secciones. Podríamos ver en 2030 una agencia de noticias con un sistema de IA que redacte la primera versión de cada informe de ganancias, noticia deportiva o actualización de resultados electorales, y un editor que solo revise algunos textos para garantizar la calidad. De hecho, los expertos pronostican que una proporción cada vez mayor del contenido en línea será generada por máquinas; una predicción audaz de analistas de la industria sugiere que hasta el 90 % del contenido en línea podría ser generado por IA para 2026 ( Para 2026, el contenido en línea generado por sistemas no humanos superará con creces al generado por humanos — OODAloop ), aunque esta cifra es objeto de debate. Incluso un escenario más conservador significaría que, para mediados de la década de 2030, la mayoría de los artículos web rutinarios, las descripciones de productos e incluso los canales de noticias personalizados serían creados por IA.

En marketing y comunicación corporativa , es probable que la IA generativa se encargue de gestionar campañas completas de forma autónoma. Podría generar y enviar correos electrónicos de marketing personalizados, publicaciones en redes sociales y variaciones de anuncios, ajustando constantemente el mensaje en función de las reacciones de los clientes, todo ello sin la intervención de un redactor humano. Los analistas de Gartner prevén que, para 2025, al menos el 30 % de los mensajes de marketing saliente de las grandes empresas se generarán sintéticamente mediante IA ( Casos de uso de IA generativa para industrias y empresas ), y este porcentaje aumentará aún más para 2030.

Sin embargo, es importante destacar que la creatividad y el criterio humanos seguirán siendo fundamentales, sobre todo para contenido de gran relevancia . Para 2035, la IA podría gestionar por sí sola una nota de prensa o una entrada de blog, pero en el periodismo de investigación que implica responsabilidad o temas delicados, los medios de comunicación podrían seguir insistiendo en la supervisión humana. El futuro probablemente traerá consigo un enfoque gradual: la IA producirá de forma autónoma la mayor parte del contenido cotidiano, mientras que los humanos se centrarán en la edición y producción de las piezas estratégicas o delicadas. En esencia, la línea que separa lo que se considera «rutinario» se ampliará a medida que aumente la capacidad de la IA.

Además, podrían surgir nuevos formatos de contenido, como narrativas interactivas generadas por IA o informes personalizados . Por ejemplo, un informe anual de una empresa podría generarse mediante IA en varios estilos: un resumen para ejecutivos, una versión narrativa para empleados y una versión con gran cantidad de datos para analistas; cada una creada automáticamente a partir de los mismos datos subyacentes. En el ámbito educativo, los libros de texto podrían redactarse dinámicamente mediante IA para adaptarse a distintos niveles de lectura. Estas aplicaciones podrían ser en gran medida autónomas, pero respaldadas por información verificada.

La trayectoria en la escritura sugiere que, para mediados de la década de 2030, la IA será una escritora prolífica . La clave para un funcionamiento verdaderamente autónomo radicará en generar confianza en sus resultados. Si la IA puede demostrar consistentemente precisión factual, calidad estilística y adecuación a los estándares éticos, la necesidad de una revisión humana minuciosa disminuirá. Para 2035, es muy posible que secciones de este mismo documento sean redactadas por un investigador de IA sin necesidad de un editor; una perspectiva que nos genera un optimismo prudente, siempre que se implementen las salvaguardias adecuadas.

Inteligencia artificial generativa en artes visuales y diseño

La capacidad de la IA generativa para crear imágenes y obras de arte ha cautivado al público, desde pinturas generadas por IA que ganan concursos de arte hasta vídeos deepfake indistinguibles de grabaciones reales. En el ámbito visual, modelos de IA como las redes generativas antagónicas (GAN) y los modelos de difusión (por ejemplo, Stable Diffusion, Midjourney) pueden producir imágenes originales a partir de texto. Entonces, ¿puede la IA funcionar ahora como un artista o diseñador autónomo?

Capacidades actuales (2025): La IA como asistente creativo

A partir de 2025, los modelos generativos son capaces de crear imágenes a demanda con una fidelidad impresionante. Los usuarios pueden pedirle a una IA de imágenes que dibuje «una ciudad medieval al atardecer al estilo de Van Gogh» y recibir una imagen artística convincente en segundos. Esto ha llevado a un uso generalizado de la IA en el diseño gráfico, el marketing y el entretenimiento para el arte conceptual, los prototipos e incluso, en algunos casos, las imágenes finales. Cabe destacar:

• Diseño gráfico e imágenes de archivo: Las empresas generan gráficos, ilustraciones o fotografías de archivo para sus sitios web mediante IA, lo que reduce la necesidad de encargar cada pieza a un artista. Muchos equipos de marketing utilizan herramientas de IA para producir variaciones de anuncios o imágenes de productos y así comprobar qué resulta más atractivo para los consumidores.

• Arte e ilustración: Algunos artistas colaboran con la IA para generar ideas o completar detalles. Por ejemplo, un ilustrador podría usar la IA para generar fondos, que luego integra con sus personajes dibujados a mano. Algunos creadores de cómics han experimentado con viñetas o coloreado generados por IA.

• Medios y entretenimiento: El arte generado por IA ha aparecido en portadas de revistas y libros. Un ejemplo famoso fue la de Cosmopolitan , que mostraba a un astronauta; al parecer, fue la primera portada de revista creada por una IA (DALL·E de OpenAI) bajo la dirección de un director de arte. Si bien esto implicó la intervención y selección humana, la obra de arte en sí fue generada por máquina.

Fundamentalmente, la mayoría de estos usos actuales aún implican la selección e iteración humanas . La IA puede generar decenas de imágenes, y una persona elige la mejor y, posiblemente, la retoca. En ese sentido, la IA trabaja de forma autónoma para producir opciones, pero los humanos guían la dirección creativa y toman las decisiones finales. Es fiable para generar mucho contenido rápidamente, pero no garantiza que cumpla con todos los requisitos al primer intento. Problemas como detalles incorrectos (por ejemplo, que la IA dibuje manos con un número erróneo de dedos, una peculiaridad conocida) o resultados no deseados implican que, por lo general, un director de arte humano deba supervisar la calidad del resultado.

Sin embargo, existen ámbitos en los que la IA se está acercando a la plena autonomía:

• Diseño generativo: En campos como la arquitectura y el diseño de productos, las herramientas de IA pueden crear prototipos de diseño de forma autónoma, cumpliendo con las restricciones especificadas. Por ejemplo, dadas las dimensiones y funciones deseadas de un mueble, un algoritmo generativo podría producir varios diseños viables (algunos bastante innovadores) sin intervención humana más allá de las especificaciones iniciales. Estos diseños pueden ser utilizados o perfeccionados directamente por personas. De forma similar, en ingeniería, la IA generativa puede diseñar piezas (por ejemplo, un componente de avión) optimizadas en cuanto a peso y resistencia, produciendo formas novedosas que un humano no habría imaginado.

• Recursos para videojuegos: La IA puede generar automáticamente texturas, modelos 3D e incluso niveles completos para videojuegos. Los desarrolladores los utilizan para acelerar la creación de contenido. Algunos juegos independientes han comenzado a incorporar arte generado proceduralmente e incluso diálogos (mediante modelos de lenguaje) para crear mundos de juego vastos y dinámicos con un mínimo de recursos creados por humanos.

• Animación y vídeo (Tecnología emergente): Si bien la IA generativa para vídeo está menos desarrollada que la de imágenes estáticas, está avanzando. La IA ya puede generar videoclips cortos o animaciones a partir de indicaciones, aunque la calidad es inconsistente. La tecnología deepfake —que es generativa— puede producir intercambios de rostros o clones de voz realistas. En un entorno controlado, un estudio podría usar IA para generar automáticamente una escena de fondo o una animación de multitudes.

Cabe destacar que Gartner predijo que para 2030 veríamos una superproducción cinematográfica con el 90 % del contenido generado por IA (desde el guion hasta los efectos visuales) ( Casos de uso de IA generativa para industrias y empresas ). A fecha de 2025, aún no hemos llegado a ese punto: la IA no puede crear un largometraje por sí sola. Sin embargo, se están desarrollando las piezas clave: generación de guiones (IA de texto), generación de personajes y escenas (IA de imagen/vídeo), doblaje (clones de voz de IA) y asistencia en la edición (la IA ya puede ayudar con los cortes y las transiciones).

Perspectivas para 2030-2035: Medios generados por IA a gran escala

De cara al futuro, el papel de la IA generativa en las artes visuales y el diseño está a punto de expandirse drásticamente. Para 2035, prevemos que la IA será la principal creadora de contenido en muchos medios visuales, operando a menudo con una mínima intervención humana más allá de la orientación inicial. Algunas expectativas:

• Películas y vídeos totalmente generados por IA: En los próximos diez años, es muy posible que veamos las primeras películas o series producidas en gran medida por IA. Los humanos podrían proporcionar directrices generales (por ejemplo, un esquema del guion o el estilo deseado) y la IA renderizaría las escenas, crearía las representaciones de los actores y animaría todo. Es probable que los primeros experimentos con cortometrajes se realicen en pocos años, y que los primeros intentos con largometrajes se den para la década de 2030. Estas películas de IA podrían comenzar siendo de nicho (animación experimental, etc.), pero podrían popularizarse a medida que mejore la calidad. La predicción de Gartner de que el 90 % de las películas serán generadas por IA para 2030 ( Casos de uso de IA generativa para industrias y empresas ), si bien ambiciosa, subraya la creencia de la industria en que la creación de contenido mediante IA será lo suficientemente sofisticada como para asumir la mayor parte de la carga de la producción cinematográfica.

• Automatización del diseño: En campos como la moda o la arquitectura, es probable que la IA generativa se utilice para crear de forma autónoma cientos de conceptos de diseño basándose en parámetros como «coste, materiales, estilo X», dejando que los humanos elijan el diseño final. Esto invierte la dinámica actual: en lugar de que los diseñadores creen desde cero y tal vez se inspiren en la IA, los diseñadores del futuro podrían actuar más como curadores, seleccionando el mejor diseño generado por IA y, posiblemente, ajustándolo. Para 2035, un arquitecto podría introducir los requisitos de un edificio y obtener planos completos como sugerencias de una IA (todos estructuralmente sólidos, gracias a las reglas de ingeniería integradas).

• Creación de contenido personalizado: Es posible que veamos IA creando elementos visuales al instante para cada usuario. Imagina un videojuego o una experiencia de realidad virtual en 2035 donde el escenario y los personajes se adapten a las preferencias del jugador, generados en tiempo real por IA. O historietas personalizadas generadas a partir del día del usuario: una IA autónoma que crea un «diario en formato cómic» y que transforma automáticamente tu diario de texto en ilustraciones cada noche.

• Creatividad multimodal: Los sistemas de IA generativa son cada vez más multimodales, lo que significa que pueden procesar texto, imágenes, audio, etc., simultáneamente. Al combinar estos elementos, una IA podría tomar una simple instrucción como «Crea una campaña de marketing para el producto X» y generar no solo texto, sino también gráficos a juego, e incluso breves vídeos promocionales, todo con un estilo coherente. Este tipo de suite de contenido con un solo clic probablemente estará disponible a principios de la década de 2030.

la IA a los artistas humanos ? Esta pregunta surge con frecuencia. Es probable que la IA asuma gran parte del trabajo de producción (especialmente el arte repetitivo o de entrega rápida necesario para las empresas), pero el arte humano seguirá siendo fundamental para la originalidad y la innovación. Para 2035, una IA autónoma podría dibujar con precisión un cuadro al estilo de un artista famoso, pero crear un nuevo o arte con una profunda resonancia cultural seguirá siendo una fortaleza humana (potencialmente con la IA como colaboradora). Prevemos un futuro donde los artistas humanos trabajen junto a «co-artistas» de IA autónoma. Por ejemplo, se podría encargar a una IA personal la generación continua de arte para una galería digital en el hogar, proporcionando un ambiente creativo en constante evolución.

Desde el punto de vista de la fiabilidad, la IA generativa visual tiene, en ciertos aspectos, un camino más sencillo hacia la autonomía que la generada por texto: una imagen puede considerarse subjetivamente «suficientemente buena», aunque no sea perfecta, mientras que un error factual en un texto resulta más problemático. Por lo tanto, ya observamos una adopción de riesgo relativamente bajo : si un diseño generado por IA es poco atractivo o incorrecto, simplemente no se utiliza, pero en sí mismo no causa ningún daño. Esto significa que, para la década de 2030, las empresas podrían sentirse cómodas dejando que la IA genere diseños sin supervisión y recurriendo a la intervención humana únicamente cuando se necesite algo realmente novedoso o arriesgado.

En resumen, se espera que para 2035 la IA generativa sea una potente creadora de contenido visual, probablemente responsable de una parte significativa de las imágenes y los medios que nos rodean. Generará contenido de forma fiable para el entretenimiento, el diseño y la comunicación cotidiana. El artista autónomo está a la vuelta de la esquina; sin embargo, el debate sobre si la IA se considera creativa o simplemente una herramienta muy inteligente seguirá evolucionando a medida que sus resultados se vuelvan indistinguibles de los creados por humanos.

Inteligencia Artificial Generativa en el Desarrollo de Software (Programación)

El desarrollo de software puede parecer una tarea altamente analítica, pero también tiene un componente creativo: escribir código es, fundamentalmente, crear texto en un lenguaje estructurado. La IA generativa moderna, especialmente los grandes modelos de lenguaje, ha demostrado ser bastante hábil en la programación. Herramientas como GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer y otras actúan como programadores de IA, sugiriendo fragmentos de código o incluso funciones completas mientras los desarrolladores escriben. ¿Hasta qué punto puede llegar esto hacia la programación autónoma?

Capacidades actuales (2025): La IA como copiloto de programación

Para 2025, los generadores de código de IA se habrán integrado en el flujo de trabajo de muchos desarrolladores. Estas herramientas pueden autocompletar líneas de código, generar código repetitivo (como funciones o pruebas estándar) e incluso escribir programas sencillos a partir de una descripción en lenguaje natural. Sin embargo, es fundamental destacar que operan bajo la supervisión del desarrollador, quien revisa e integra las sugerencias de la IA.

Algunos datos y cifras actuales:

• A finales de 2023, más de la mitad de los desarrolladores profesionales habían adoptado asistentes de codificación con IA ( Coding on Copilot: 2023 Data Suggests Downward Pressure on Code Quality (incl 2024 projections) - GitClear ), lo que indica una rápida adopción. Se informó que GitHub Copilot, una de las primeras herramientas ampliamente disponibles, generaba en promedio entre el 30 % y el 40 % del código en los proyectos donde se utilizaba ( Coding is no more a MOAT. 46% of codes on GitHub is already... ). Esto significa que la IA ya está escribiendo porciones significativas de código, aunque un humano lo supervisa y valida.

• Estas herramientas de IA destacan en tareas como escribir código repetitivo (por ejemplo, clases de modelos de datos, métodos getter/setter), convertir un lenguaje de programación a otro o generar algoritmos sencillos que se asemejan a los ejemplos de entrenamiento. Por ejemplo, un desarrollador puede comentar «// función para ordenar la lista de usuarios por nombre» y la IA generará una función de ordenación adecuada casi al instante.

• También ayudan a corregir errores y a explicarlos : los desarrolladores pueden pegar un mensaje de error y la IA puede sugerir una solución, o preguntar "¿Qué hace este código?" y obtener una explicación en lenguaje natural. En cierto modo, es autónoma (la IA puede diagnosticar problemas por sí sola), pero una persona decide si aplica la solución.

• Es importante destacar que los asistentes de programación de IA actuales no son infalibles. Pueden sugerir código inseguro o código que casi resuelve el problema, pero que contiene errores sutiles. Por lo tanto, la mejor práctica hoy en día es mantener la intervención humana : el desarrollador prueba y depura el código escrito por la IA del mismo modo que lo haría con el código escrito por un humano. En industrias reguladas o con software crítico (como sistemas médicos o de aviación), cualquier contribución de IA se somete a una revisión rigurosa.

Actualmente, ningún sistema de software convencional se implementa completamente mediante IA desde cero sin la supervisión de un desarrollador. Sin embargo, están surgiendo algunos usos autónomos o semiautónomos:

• Pruebas unitarias autogeneradas: La IA puede analizar el código y generar pruebas unitarias para cubrir diversos casos. Un marco de pruebas podría generar y ejecutar de forma autónoma estas pruebas escritas por IA para detectar errores, complementando así las pruebas escritas por humanos.

• Plataformas de bajo código/sin código con IA: Algunas plataformas permiten a usuarios sin conocimientos de programación describir sus necesidades (por ejemplo, «crear una página web con un formulario de contacto y una base de datos para guardar entradas») y el sistema genera el código. Aunque aún se encuentra en sus primeras etapas, esto apunta a un futuro en el que la IA podría crear software de forma autónoma para casos de uso comunes.

• Scripting y código de integración: La automatización de TI a menudo implica la creación de scripts para conectar sistemas. Las herramientas de IA suelen generar estos pequeños scripts automáticamente. Por ejemplo, para escribir un script que analice un archivo de registro y envíe una alerta por correo electrónico, una IA puede generar un script funcional con mínimas o ninguna modificación.

Perspectivas para 2030-2035: Hacia un software de "autodesarrollo"

En la próxima década, se espera que la IA generativa asuma una mayor parte de la carga de programación, acercándose al desarrollo de software totalmente autónomo para ciertos tipos de proyectos. Algunos desarrollos previstos:

• Implementación completa de funcionalidades: Para 2030, prevemos que la IA será capaz de implementar funcionalidades sencillas de aplicaciones de principio a fin. Un gerente de producto podría describir una funcionalidad en lenguaje natural («Los usuarios deberían poder restablecer su contraseña mediante un enlace por correo electrónico») y la IA podría generar el código necesario (formulario de la interfaz, lógica del servidor, actualización de la base de datos, envío de correo electrónico) e integrarlo en la base de código. La IA actuaría como un desarrollador junior capaz de seguir especificaciones. Un ingeniero humano podría limitarse a revisar el código y ejecutar pruebas. A medida que mejore la fiabilidad de la IA, la revisión del código podría convertirse en una revisión superficial, si es que se realiza.

• Mantenimiento autónomo de código: Una parte importante de la ingeniería de software no se limita a escribir código nuevo, sino que también implica actualizar el código existente: corregir errores, mejorar el rendimiento y adaptarlo a nuevos requisitos. Es probable que los futuros desarrolladores de IA destaquen en esta área. Dada una base de código y una directiva («nuestra aplicación falla cuando demasiados usuarios inician sesión simultáneamente»), la IA podría localizar el problema (como un error de concurrencia) y solucionarlo. Para 2035, los sistemas de IA podrían gestionar automáticamente las tareas de mantenimiento rutinarias durante la noche, funcionando como un equipo de mantenimiento incansable para los sistemas de software.

• Integración y uso de API: A medida que más sistemas de software y API incorporan documentación legible por IA, un agente de IA podría determinar de forma autónoma cómo conectar el Sistema A con el Servicio B mediante la escritura del código de integración. Por ejemplo, si una empresa desea que su sistema interno de RR. HH. se sincronice con una nueva API de nómina, podría encargar a una IA que «facilite la comunicación entre ambos sistemas», y esta escribirá el código de integración tras analizar las especificaciones de ambos sistemas.

• Calidad y optimización: Es probable que los futuros modelos de generación de código incorporen bucles de retroalimentación para verificar su correcto funcionamiento (por ejemplo, mediante pruebas o simulaciones en un entorno aislado). Esto significa que una IA no solo podría escribir código, sino también autocorregirse mediante pruebas. Para 2035, podríamos imaginar una IA que, dada una tarea, itere continuamente su código hasta que todas las pruebas sean exitosas; un proceso que un humano no necesitaría supervisar línea por línea. Esto aumentaría considerablemente la confianza en el código generado de forma autónoma.

Es posible imaginar un escenario para 2035 donde un pequeño proyecto de software —por ejemplo, una aplicación móvil personalizada para una empresa— podría ser desarrollado en gran medida por un agente de IA con instrucciones generales. En ese caso, el desarrollador humano actuaría más como gestor o validador del proyecto, especificando requisitos y restricciones (seguridad, guías de estilo) y dejando que la IA se encargue de la mayor parte de la codificación.

Sin embargo, en el caso de software complejo y de gran escala (sistemas operativos, algoritmos avanzados de IA, etc.), la participación de expertos humanos seguirá siendo fundamental. Es probable que la resolución creativa de problemas y el diseño arquitectónico del software continúen estando liderados por humanos durante un tiempo. La IA puede encargarse de muchas tareas de codificación, pero decidir qué construir y diseñar la estructura general representa un desafío diferente. Dicho esto, a medida que la IA generativa comience a colaborar —con múltiples agentes de IA gestionando diferentes componentes de un sistema— es concebible que puedan codiseñar arquitecturas hasta cierto punto (por ejemplo, una IA propone un diseño de sistema, otra lo critica y, de forma iterativa, un humano supervisa el proceso).

Una de las principales ventajas que se esperan de la IA en la programación es el aumento de la productividad . Gartner predice que para 2028, el 90 % de los ingenieros de software utilizarán asistentes de código con IA (frente a menos del 15 % en 2024) ( GitHub Copilot lidera el informe de investigación sobre asistentes de código con IA - Visual Studio Magazine ). Esto sugiere que habrá pocos casos atípicos, es decir, aquellos que no utilicen IA. También podríamos ver una escasez de desarrolladores humanos en ciertas áreas, la cual se vería mitigada por la IA al cubrir esas necesidades; en esencia, cada desarrollador puede hacer mucho más con un asistente de IA que pueda generar código de forma autónoma.

La confianza seguirá siendo un aspecto fundamental. Incluso en 2035, las organizaciones deberán garantizar que el código generado de forma autónoma sea seguro (la IA no debe introducir vulnerabilidades) y cumpla con las normas legales y éticas (por ejemplo, que la IA no incluya código plagiado de una biblioteca de código abierto sin la licencia correspondiente). Prevemos que las herramientas de gobernanza de la IA mejoradas, capaces de verificar y rastrear el origen del código generado por IA, contribuirán a una programación más autónoma y sin riesgos.

En resumen, para mediados de la década de 2030, es probable que la IA generativa se encargue de la mayor parte de la codificación de las tareas de software rutinarias y contribuya significativamente a las más complejas. El ciclo de vida del desarrollo de software estará mucho más automatizado —desde los requisitos hasta la implementación—, con la IA generando e implementando cambios de código de forma automática. Los desarrolladores humanos se centrarán más en la lógica de alto nivel, la experiencia del usuario y la supervisión, mientras que los agentes de IA se encargarán de los detalles de implementación.

Inteligencia artificial generativa en atención al cliente y soporte

Si has interactuado recientemente con un chat de atención al cliente en línea, es muy probable que una IA haya estado al otro lado de la línea, al menos en parte. La atención al cliente es un ámbito ideal para la automatización mediante IA: implica responder a las consultas de los usuarios, algo que la IA generativa (especialmente los modelos conversacionales) puede hacer bastante bien, y a menudo sigue guiones o artículos de la base de conocimientos, que la IA puede aprender. ¿Hasta qué punto puede la IA gestionar a los clientes de forma autónoma?

Capacidades actuales (2025): Los chatbots y los agentes virtuales toman la delantera.

Actualmente, muchas organizaciones utilizan chatbots con IA como primer punto de contacto en atención al cliente. Estos abarcan desde bots sencillos basados ​​en reglas («Pulse 1 para facturación, 2 para soporte…») hasta chatbots avanzados con IA generativa que pueden interpretar preguntas abiertas y responder de forma conversacional. Puntos clave:

• Gestión de preguntas frecuentes: Los agentes de IA destacan por responder a las preguntas más comunes, proporcionar información (horario de atención al cliente, políticas de reembolso, solución de problemas conocidos) y guiar a los usuarios a través de los procedimientos habituales. Por ejemplo, un chatbot de IA para un banco puede ayudar de forma autónoma a un usuario a consultar el saldo de su cuenta, restablecer una contraseña o explicarle cómo solicitar un préstamo, sin intervención humana.

• Comprensión del lenguaje natural: Los modelos generativos modernos permiten una interacción más fluida y similar a la humana. Los clientes pueden escribir una pregunta con sus propias palabras y la IA suele comprender su intención. Las empresas informan que los agentes de IA actuales satisfacen mucho mejor a los clientes que los bots toscos de hace unos años; casi la mitad de los clientes ahora cree que los agentes de IA pueden ser empáticos y eficaces al abordar sus inquietudes ( 59 estadísticas de servicio al cliente con IA para 2025 ), lo que demuestra una creciente confianza en los servicios impulsados ​​por IA.

• Soporte multicanal: La IA no se limita al chat. Los asistentes de voz (al igual que los sistemas IVR telefónicos con IA integrada) están empezando a gestionar llamadas, y la IA también puede redactar respuestas por correo electrónico a las consultas de los clientes, que podrían enviarse automáticamente si se consideran precisas.

• Cuando interviene un humano: Normalmente, si la IA se confunde o la pregunta es demasiado compleja, la consulta se transfiere a un agente humano. Los sistemas actuales suelen reconocer sus limitaciones . Por ejemplo, si un cliente pregunta algo inusual o muestra frustración («Esta es la tercera vez que me pongo en contacto con ustedes y estoy muy molesto…»), la IA podría indicar que un humano debe hacerse cargo. Las empresas establecen el umbral para la transferencia de la consulta con el fin de equilibrar la eficiencia con la satisfacción del cliente.

Muchas empresas han informado que una parte importante de las interacciones se resuelven únicamente mediante IA. Según estudios del sector, entre el 70 % y el 80 % de las consultas rutinarias de los clientes pueden gestionarse actualmente mediante chatbots de IA, y cerca del 40 % de las interacciones de las empresas con sus clientes en todos los canales ya están automatizadas o asistidas por IA ( 52 estadísticas sobre atención al cliente con IA que debería conocer - Plivo ). El Índice Global de Adopción de IA de IBM (2022) indicó que el 80 % de las empresas utilizan o planean utilizar chatbots de IA para la atención al cliente antes de 2025.

Un avance interesante es que la IA no solo responde a los clientes, sino que asiste proactivamente a los agentes humanos en tiempo real. Por ejemplo, durante un chat o una llamada, la IA puede escuchar y proporcionar al agente humano respuestas sugeridas o información relevante al instante. Esto difumina la línea entre autonomía y control: la IA no interactúa con el cliente sola, sino que participa activamente sin necesidad de una consulta humana explícita. En la práctica, actúa como un asesor autónomo para el agente.

Perspectivas para 2030-2035: Interacciones con los clientes impulsadas en gran medida por la IA

Para 2030, se espera que la mayoría de las interacciones de atención al cliente involucren IA, y muchas serán gestionadas completamente por IA de principio a fin. Predicciones y tendencias que respaldan esto:

• Resolución de consultas de mayor complejidad: A medida que los modelos de IA integran un amplio conocimiento y mejoran su razonamiento, podrán gestionar solicitudes de clientes más complejas. En lugar de simplemente responder a "¿Cómo devuelvo un artículo?", la IA del futuro podría resolver problemas complejos como "No tengo internet, he intentado reiniciar el ordenador, ¿me pueden ayudar?", diagnosticando el problema mediante un diálogo, guiando al cliente a través de la resolución de problemas avanzada y, solo si todo lo demás falla, programando la visita de un técnico; tareas que hoy en día probablemente requerirían la intervención de un técnico de soporte humano. En la atención al cliente en el sector sanitario, una IA podría gestionar la programación de citas de pacientes o las consultas sobre seguros de principio a fin.

• Resolución de servicio integral: Es posible que veamos la IA no solo indicando al cliente qué hacer, sino realizándolo en su nombre dentro de los sistemas de backend. Por ejemplo, si un cliente dice: «Quiero cambiar mi vuelo al próximo lunes y añadir otra maleta», un agente de IA en 2030 podría interactuar directamente con el sistema de reservas de la aerolínea, realizar el cambio, procesar el pago de la maleta y confirmarlo al cliente, todo de forma autónoma. La IA se convierte así en un agente de servicio completo, no solo en una fuente de información.

• Agentes de IA omnipresentes: Es probable que las empresas implementen la IA en todos los puntos de contacto con el cliente: teléfono, chat, correo electrónico y redes sociales. Muchos clientes quizá ni siquiera se den cuenta de si están hablando con una IA o con una persona, sobre todo a medida que las voces de la IA se vuelvan más naturales y las respuestas del chat tengan más en cuenta el contexto. Para 2035, contactar con el servicio de atención al cliente podría significar, a menudo, interactuar con una IA inteligente que recuerde las interacciones anteriores, comprenda las preferencias y se adapte al tono de voz; en esencia, un agente virtual personalizado para cada cliente.

• Toma de decisiones por IA en las interacciones: Más allá de responder preguntas, la IA comenzará a tomar decisiones que actualmente requieren la aprobación de la gerencia. Por ejemplo, hoy en día, un agente humano podría necesitar la aprobación de un supervisor para ofrecer un reembolso o un descuento especial para apaciguar a un cliente molesto. En el futuro, se podría confiar en una IA para tomar esas decisiones, dentro de límites definidos, basándose en el valor del ciclo de vida del cliente y el análisis de sentimiento. Un estudio de Futurum/IBM proyectó que para 2030, aproximadamente el 69 % de las decisiones tomadas durante las interacciones con los clientes en tiempo real serán tomadas por máquinas inteligentes ( Para reimaginar el cambio hacia la experiencia del cliente, los profesionales del marketing deben hacer estas dos cosas ); en definitiva, la IA decidirá el mejor curso de acción en una interacción.

• Integración total de la IA: Un informe sugiere que la IA acabará desempeñando un papel fundamental en todas las interacciones con los clientes ( 59 estadísticas de atención al cliente con IA para 2025 ), ya sea de forma directa o indirecta. Esto podría significar que, incluso si un humano interactúa con un cliente, recibirá asistencia de la IA (proporcionando sugerencias y buscando información). Otra interpretación posible es que ninguna consulta del cliente quede sin respuesta en ningún momento: si los humanos no están disponibles, la IA siempre estará presente.

Para 2035, es posible que los agentes de atención al cliente se hayan especializado en los casos más delicados o que requieran una atención personalizada (por ejemplo, clientes VIP o la resolución de quejas complejas que exigen empatía humana). Las consultas habituales —desde banca y comercio minorista hasta soporte técnico— podrían ser atendidas por un sistema de agentes de IA que trabajarían las 24 horas del día, los 7 días de la semana, aprendiendo continuamente de cada interacción. Este cambio podría hacer que la atención al cliente sea más consistente e inmediata, ya que la IA no haría esperar a los usuarios y, en teoría, podría realizar múltiples tareas simultáneamente para atender a un número ilimitado de clientes.

Esta visión presenta desafíos: la IA debe ser muy robusta para gestionar la imprevisibilidad de los clientes. Debe ser capaz de lidiar con la jerga, el enfado, la confusión y la infinidad de formas de comunicación. Además, necesita conocimientos actualizados (de nada sirve que la información de la IA esté desactualizada). Invirtiendo en la integración entre la IA y las bases de datos de la empresa (para obtener información en tiempo real sobre pedidos, incidencias, etc.), se pueden superar estos obstáculos.

Desde un punto de vista ético, las empresas deberán decidir cuándo informar que están interactuando con una IA y garantizar la imparcialidad (que la IA no discrimine a ciertos clientes debido a un entrenamiento sesgado). Si se gestionan adecuadamente estos aspectos, el argumento comercial es sólido: el servicio de atención al cliente con IA puede reducir drásticamente los costes y los tiempos de espera. Se prevé que el mercado de la IA en atención al cliente alcance decenas de miles de millones de dólares para 2030 ( Informe de mercado de IA en atención al cliente 2025-2030: Caso práctico ) ( Cómo la IA generativa está impulsando la logística | Ryder ), a medida que las organizaciones inviertan en estas capacidades.

En resumen, cabe esperar un futuro donde la atención al cliente autónoma mediante IA sea la norma . Obtener ayuda a menudo implicará interactuar con una máquina inteligente capaz de resolver el problema rápidamente. Los humanos seguirán interviniendo para supervisar y gestionar casos excepcionales, pero principalmente como supervisores de la IA. El resultado podría ser un servicio más rápido y personalizado para los consumidores, siempre que la IA esté debidamente entrenada y supervisada para evitar las frustraciones de las antiguas líneas telefónicas automatizadas.

Inteligencia artificial generativa en la atención médica y la medicina

La atención médica es un campo donde hay mucho en juego. La idea de que la IA opere sin supervisión humana en medicina genera tanto entusiasmo (por su eficiencia y alcance) como cautela (por motivos de seguridad y empatía). La IA generativa ha comenzado a abrirse camino en áreas como el análisis de imágenes médicas, la documentación clínica e incluso el descubrimiento de fármacos. ¿Qué puede hacer de forma responsable por sí sola?

Capacidades actuales (2025): Apoyar a los profesionales clínicos, no reemplazarlos.

Actualmente, la IA generativa en el ámbito sanitario sirve principalmente como una potente herramienta de apoyo para los profesionales médicos, más que como un sistema autónomo de toma de decisiones. Por ejemplo:

• Documentación médica: Una de las aplicaciones más exitosas de la IA en la atención médica es la asistencia a los médicos con el papeleo. Los modelos de lenguaje natural pueden transcribir las consultas de los pacientes y generar notas clínicas o informes de alta. Algunas empresas cuentan con sistemas de transcripción automática que escuchan durante la consulta (mediante micrófono) y generan automáticamente un borrador de las notas para que el médico lo revise. Esto ahorra tiempo a los médicos al no tener que escribir. Algunos sistemas incluso completan automáticamente partes de las historias clínicas electrónicas. Esto se puede hacer con una mínima intervención: el médico solo corrige pequeños errores en el borrador, lo que significa que la redacción de las notas es prácticamente autónoma.

• Radiología e Imagenología: La IA, incluyendo los modelos generativos, puede analizar radiografías, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas para detectar anomalías (como tumores o fracturas). En 2018, la FDA aprobó un sistema de IA para la detección autónoma de retinopatía diabética (una afección ocular) en imágenes de retina; cabe destacar que se autorizó el diagnóstico sin la revisión de un especialista en ese contexto específico de detección. Si bien ese sistema no era de IA generativa, demuestra que los organismos reguladores han permitido el diagnóstico autónomo mediante IA en casos limitados. Los modelos generativos se utilizan para crear informes completos. Por ejemplo, una IA podría examinar una radiografía de tórax y redactar un informe radiológico que indique: «Sin hallazgos agudos. Pulmones limpios. Corazón de tamaño normal». El radiólogo simplemente confirma y firma. En algunos casos rutinarios, estos informes podrían emitirse sin modificaciones si el radiólogo confía en la IA y realiza una revisión rápida.

• Verificadores de síntomas y enfermeras virtuales: Los chatbots con IA generativa se utilizan como verificadores de síntomas de primera línea. Los pacientes pueden ingresar sus síntomas y recibir consejos (por ejemplo, «Podría ser un resfriado común; reposo y líquidos, pero consulte a un médico si presenta X o Y»). Aplicaciones como Babylon Health utilizan IA para brindar recomendaciones. Actualmente, estas se presentan generalmente como informativas, no como consejos médicos definitivos, y recomiendan consultar con un profesional de la salud para problemas graves.

• Descubrimiento de fármacos (Química generativa): Los modelos de IA generativa pueden proponer nuevas estructuras moleculares para fármacos. Esto se enmarca más en el ámbito de la investigación que en la atención al paciente. Estas IA funcionan de forma autónoma para sugerir miles de compuestos candidatos con las propiedades deseadas, que posteriormente son revisados ​​y probados por químicos en el laboratorio. Empresas como Insilico Medicine han utilizado la IA para generar nuevos fármacos candidatos en mucho menos tiempo. Si bien esto no implica una interacción directa con los pacientes, es un ejemplo de cómo la IA crea de forma autónoma soluciones (diseños moleculares) que a los humanos les habría llevado mucho más tiempo encontrar.

• Operaciones sanitarias: La IA está ayudando a optimizar la planificación, la gestión de suministros y otros aspectos logísticos en los hospitales. Por ejemplo, un modelo generativo podría simular el flujo de pacientes y sugerir ajustes en la programación para reducir los tiempos de espera. Aunque no sean tan visibles, estas son decisiones que una IA puede tomar con una mínima intervención manual.

Es importante señalar que, a partir de 2025, ningún hospital permitirá que la IA tome decisiones médicas importantes o tratamientos de forma independiente sin la aprobación de un profesional sanitario. El diagnóstico y la planificación del tratamiento siguen estando firmemente en manos humanas, con la IA aportando información. Aún no existe la confianza necesaria para que una IA pueda diagnosticar a un paciente con cáncer de forma totalmente autónoma o prescribirle medicamentos, ni debería existir sin una validación exhaustiva. Los profesionales sanitarios utilizan la IA como apoyo o como herramienta para ahorrar tiempo, pero verifican los resultados críticos.

Perspectivas para 2030-2035: La IA como colega del médico (y quizás de la enfermera o el farmacéutico)

En la próxima década, esperamos que la IA generativa asuma más tareas clínicas rutinarias de forma autónoma y que amplíe el alcance de los servicios sanitarios:

• Diagnósticos Preliminares Automatizados: Para 2030, la IA podría realizar análisis iniciales fiables para muchas afecciones comunes. Imagine un sistema de IA en una clínica que, mediante una cámara, analiza los síntomas, el historial médico e incluso el tono de voz y las expresiones faciales de un paciente, y proporciona una sugerencia diagnóstica y recomienda pruebas, todo ello antes de que el médico vea al paciente. El médico puede entonces centrarse en confirmar y explicar el diagnóstico. En telemedicina, un paciente podría conversar primero con una IA que acota el problema (por ejemplo, una posible sinusitis frente a algo más grave) y, si es necesario, lo conecta con un médico. Los organismos reguladores podrían permitir que la IA oficialmente ciertas afecciones leves sin supervisión humana si demuestra una precisión extrema; por ejemplo, sería posible que una IA diagnosticara una simple otitis a partir de una imagen de otoscopia.

• Monitores personales de salud: Con la proliferación de dispositivos portátiles (relojes inteligentes, sensores de salud), la IA monitorizará a los pacientes de forma continua y alertará automáticamente sobre posibles problemas. Por ejemplo, para 2035, la IA de su dispositivo portátil podría detectar una arritmia cardíaca y programar automáticamente una consulta virtual urgente o incluso llamar a una ambulancia si detecta signos de un infarto o un ictus. Esto nos lleva al ámbito de la toma de decisiones autónoma: determinar que una situación es una emergencia y actuar en consecuencia, lo que representa un uso probable y vital de la IA.

• Recomendaciones de tratamiento: La IA generativa, entrenada con literatura médica y datos de pacientes, podría sugerir planes de tratamiento personalizados. Para 2030, en el caso de enfermedades complejas como el cáncer, los comités de tumores basados ​​en IA podrían analizar la composición genética y el historial médico del paciente y elaborar de forma autónoma un régimen de tratamiento recomendado (plan de quimioterapia, selección de fármacos). Los médicos lo revisarían, pero con el tiempo, a medida que aumente la confianza, podrían empezar a aceptar los planes generados por IA, especialmente para casos rutinarios, ajustándolos solo cuando sea necesario.

• Enfermeras virtuales y atención domiciliaria: Una IA capaz de conversar y brindar orientación médica podría encargarse de gran parte del seguimiento y la monitorización de enfermedades crónicas. Por ejemplo, los pacientes con enfermedades crónicas en casa podrían informar diariamente sus parámetros a una asistente de enfermería virtual que les daría consejos («Su nivel de azúcar en sangre está un poco alto, considere ajustar su merienda») y solo contactaría con una enfermera humana cuando las lecturas estuvieran fuera de rango o surgieran problemas. Esta IA podría funcionar de forma prácticamente autónoma bajo la supervisión remota de un médico.

• Análisis de imágenes médicas y de laboratorio: Procesos totalmente automatizados: Para 2035, la interpretación de escaneos médicos podría realizarse principalmente mediante IA en algunos campos. Los radiólogos supervisarían los sistemas de IA y gestionarían los casos complejos, pero la mayoría de los escaneos normales (que efectivamente lo son) podrían ser interpretados y aprobados directamente por una IA. De forma similar, el análisis de muestras patológicas (por ejemplo, la detección de células cancerosas en una biopsia) podría realizarse de forma autónoma para el cribado inicial, lo que aceleraría drásticamente los resultados de laboratorio.

• Descubrimiento de fármacos y ensayos clínicos: Es probable que la IA no solo diseñe moléculas de fármacos, sino que también genere datos sintéticos de pacientes para ensayos o encuentre los candidatos óptimos para los mismos. Podría ejecutar de forma autónoma ensayos virtuales (simulando la reacción de los pacientes) para reducir las opciones antes de los ensayos reales. Esto puede acelerar la comercialización de medicamentos con menos experimentos realizados por humanos.

La visión de un médico con IA que reemplace por completo al médico humano aún está lejos de hacerse realidad y sigue siendo controvertida. Incluso para 2035, se espera que la IA actúe como colega de los médicos, en lugar de sustituir el trato humano. Los diagnósticos complejos a menudo requieren intuición, ética y diálogo para comprender el contexto del paciente, áreas en las que los médicos humanos destacan. Dicho esto, una IA podría encargarse, por ejemplo, del 80 % de la carga de trabajo rutinaria: papeleo, casos sencillos, monitorización, etc., lo que permitiría a los médicos centrarse en el 20 % más complejo y en la relación con el paciente.

Existen obstáculos importantes: la aprobación regulatoria para la IA autónoma en la atención médica es rigurosa (y con razón). Los sistemas de IA requerirán una amplia validación clínica. Podríamos observar una aceptación gradual; por ejemplo, se permitiría que la IA diagnosticara o tratara de forma autónoma en zonas desatendidas donde no hay médicos disponibles, como una manera de ampliar el acceso a la atención médica (imaginemos una «clínica de IA» en una aldea remota para 2030 que opere con supervisión remota periódica de un médico en la ciudad).

Las consideraciones éticas son fundamentales. La rendición de cuentas (si una IA autónoma comete un error en el diagnóstico, ¿quién es responsable?), el consentimiento informado (los pacientes deben saber si la IA participa en su atención) y garantizar la equidad (que la IA funcione bien para todas las poblaciones, evitando sesgos) son desafíos que superar. Si se abordan, para mediados de la década de 2030 la IA generativa podría integrarse plenamente en la prestación de servicios sanitarios, realizando numerosas tareas que liberarían a los profesionales sanitarios y, potencialmente, llegarían a pacientes con acceso limitado a la atención médica.

En resumen, para 2035, la IA probablemente estará profundamente integrada en el sector sanitario, aunque principalmente en funciones administrativas o de apoyo. Confiaremos en que la IA realice muchas tareas de forma autónoma —interpretar exploraciones, monitorizar constantes vitales, elaborar planes—, pero manteniendo la supervisión humana para las decisiones críticas. El resultado podría ser un sistema sanitario más eficiente y adaptable, donde la IA se encargue de las tareas más complejas y los humanos aporten la empatía y el criterio final.

Inteligencia artificial generativa en la educación

La educación es otro campo donde la IA generativa está causando sensación, desde tutores virtuales con IA hasta la calificación automatizada y la creación de contenido. La enseñanza y el aprendizaje implican comunicación y creatividad, dos puntos fuertes de los modelos generativos. Pero ¿se puede confiar en que la IA eduque sin la supervisión de un profesor?

Capacidades actuales (2025): Tutores y generadores de contenido bajo control

En la actualidad, la IA se utiliza en la educación principalmente como herramienta complementaria, más que como profesor independiente. Ejemplos de uso actual:

• Asistentes de tutoría con IA: Herramientas como "Khanmigo" de la Khan Academy (con tecnología GPT-4) o diversas aplicaciones para el aprendizaje de idiomas utilizan IA para simular un tutor o compañero de conversación individual. Los estudiantes pueden hacer preguntas en lenguaje natural y obtener respuestas o explicaciones. La IA puede proporcionar pistas para las tareas, explicar conceptos de diferentes maneras o incluso representar el papel de un personaje histórico para una lección de historia interactiva. Sin embargo, estos tutores de IA suelen utilizarse bajo supervisión; los profesores o los responsables de la aplicación a menudo supervisan los diálogos o establecen límites sobre lo que la IA puede tratar (para evitar información errónea o contenido inapropiado).

• Creación de contenido para docentes: La IA generativa ayuda a los profesores creando preguntas para cuestionarios, resúmenes de lecturas, esquemas de planes de clase, etc. Un profesor podría pedirle a una IA: «Genera 5 problemas de práctica sobre ecuaciones cuadráticas con respuestas», ahorrando tiempo de preparación. Si bien se trata de generación de contenido autónoma, el profesor suele revisar el resultado para comprobar su precisión y su alineación con el currículo. Por lo tanto, es más una herramienta que ahorra trabajo que una solución totalmente independiente.

• Calificación y retroalimentación: La IA puede calificar automáticamente exámenes de opción múltiple (algo habitual) y, cada vez más, evaluar respuestas breves o ensayos. Algunos sistemas escolares utilizan la IA para calificar respuestas escritas y brindar retroalimentación a los estudiantes (por ejemplo, correcciones gramaticales, sugerencias para ampliar un argumento). Si bien no se trata de una tarea generativa propiamente dicha, las nuevas IA pueden incluso generar un informe de retroalimentación personalizado para cada estudiante según su desempeño, destacando las áreas de mejora. Los profesores suelen revisar los ensayos calificados por la IA en esta etapa debido a la preocupación por los matices.

• Sistemas de Aprendizaje Adaptativo: Son plataformas que ajustan la dificultad o el estilo del material según el desempeño del estudiante. La IA generativa mejora esto al crear nuevos problemas o ejemplos sobre la marcha, adaptados a las necesidades del estudiante. Por ejemplo, si un estudiante tiene dificultades con un concepto, la IA podría generar otra analogía o pregunta de práctica centrada en ese concepto. Esto es relativamente autónomo, pero dentro de un sistema diseñado por educadores.

• Uso por parte de los estudiantes para el aprendizaje: Los propios estudiantes utilizan herramientas como ChatGPT para facilitar su aprendizaje, solicitando aclaraciones, traducciones o incluso usando la IA para obtener comentarios sobre un borrador de ensayo («mejorar mi párrafo introductorio»). Este aprendizaje es autodirigido y puede realizarse sin el conocimiento del profesor. En este caso, la IA actúa como un tutor o corrector a demanda. El reto consiste en garantizar que los estudiantes la utilicen para aprender y no solo para obtener respuestas (integridad académica).

Es evidente que, a partir de 2025, la IA en la educación será poderosa, pero generalmente operará con la supervisión de un docente que modera sus aportaciones. Existe una cautela comprensible: no queremos confiar en que una IA enseñe información incorrecta ni que gestione interacciones delicadas con los estudiantes de forma aislada. Los docentes ven a los tutores de IA como asistentes útiles que pueden brindar a los estudiantes más práctica y respuestas inmediatas a preguntas rutinarias, lo que les permite centrarse en una tutoría más profunda.

Perspectivas para 2030-2035: Tutores de IA personalizados y ayudantes de enseñanza automatizados

En la próxima década, prevemos que la IA generativa permitirá experiencias de aprendizaje más personalizadas y autónomas , mientras que el papel de los profesores evolucionará:

• Tutores personales de IA para cada estudiante: Para 2030, la visión (compartida por expertos como Sal Khan de la Khan Academy) es que cada estudiante tenga acceso a un tutor de IA tan eficaz como un tutor humano en muchos aspectos ( según su creador, este tutor de IA podría multiplicar por diez la inteligencia humana ). Estos tutores estarían disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana, conocerían a fondo el historial de aprendizaje del estudiante y adaptarían su método de enseñanza en consecuencia. Por ejemplo, si un estudiante aprende mejor visualmente y tiene dificultades con un concepto de álgebra, la IA podría crear dinámicamente una explicación visual o una simulación interactiva para ayudarle. Dado que la IA puede monitorizar el progreso del estudiante a lo largo del tiempo, puede decidir de forma autónoma qué tema repasar a continuación o cuándo avanzar a una nueva habilidad, gestionando eficazmente el plan de estudios de cada estudiante de forma personalizada.

• Reducción de la carga de trabajo docente en tareas rutinarias: Corregir, elaborar hojas de trabajo y preparar materiales didácticos: estas tareas podrían ser delegadas casi por completo a la IA para la década de 2030. Una IA podría generar una semana de tareas personalizadas para una clase, calificar todas las tareas de la semana anterior (incluso las de respuesta abierta) con comentarios, e indicar al profesor qué alumnos podrían necesitar ayuda adicional en qué temas. Esto podría ocurrir con una mínima intervención del profesor, quizás solo un vistazo rápido para asegurarse de que las calificaciones de la IA parezcan justas.

• Plataformas de Aprendizaje Adaptativo Autónomo: Es posible que veamos cursos totalmente impulsados ​​por IA para ciertas materias. Imaginemos un curso en línea sin instructor humano, donde un agente de IA presenta el material, proporciona ejemplos, responde preguntas y ajusta el ritmo según el estudiante. La experiencia del estudiante sería única, generada en tiempo real. Algunos programas de formación corporativa y aprendizaje para adultos podrían adoptar este modelo antes, de modo que para 2035 un empleado podría decir: «Quiero aprender macros avanzadas de Excel», y un tutor de IA le enseñará mediante un programa personalizado, que incluye la generación de ejercicios y la evaluación de sus soluciones, sin necesidad de un instructor humano.

• Asistentes de IA en el aula: Tanto en aulas físicas como virtuales, la IA podría escuchar las conversaciones de clase y ayudar al profesor en tiempo real (por ejemplo, susurrando sugerencias por el auricular: «Varios alumnos parecen confundidos con este concepto, quizá podríamos dar otro ejemplo»). También podría moderar los foros de clase en línea, responder a preguntas sencillas de los alumnos («¿Cuándo se entrega la tarea?» o incluso aclarar algún punto de la clase) para que el profesor no se vea inundado de correos electrónicos. Para 2035, contar con un asistente de IA en el aula, mientras el profesor humano se centra en la orientación y la motivación, podría ser algo habitual.

• Acceso global a la educación: Los tutores autónomos de IA podrían contribuir a la educación de estudiantes en zonas con escasez de docentes. Una tableta con un tutor de IA podría servir como instructor principal para estudiantes con acceso limitado a la educación, impartiendo conocimientos básicos de lectoescritura y matemáticas. Para 2035, este podría ser uno de los usos más impactantes: la IA cerrando brechas donde no hay docentes humanos disponibles. Sin embargo, será fundamental garantizar la calidad y la adecuación cultural de la educación con IA en diferentes contextos.

¿Reemplazará la IA a los docentes? Es poco probable que lo haga por completo. Enseñar va más allá de impartir conocimientos: implica mentoría, inspiración y apoyo socioemocional. Estos elementos humanos son difíciles de replicar para la IA. Sin embargo, la IA puede convertirse en un segundo docente en el aula, o incluso en el principal para la transmisión de conocimientos, permitiendo que los educadores humanos se concentren en lo que mejor saben hacer: empatizar, motivar y fomentar el pensamiento crítico.

Existen preocupaciones que abordar: garantizar que la IA proporcione información precisa (evitando alucinaciones educativas basadas en datos falsos), prevenir sesgos en el contenido educativo, proteger la privacidad de los datos de los estudiantes y mantener su motivación (la IA debe ser motivadora, no solo correcta). Probablemente veremos la acreditación o certificación de los sistemas educativos de IA —similar a la aprobación de los libros de texto— para asegurar que cumplan con los estándares.

Otro desafío es la excesiva dependencia: si un tutor de IA proporciona respuestas con demasiada facilidad, los estudiantes podrían no aprender perseverancia ni a resolver problemas. Para mitigar esto, los futuros tutores de IA podrían diseñarse para que, en ocasiones, permitan a los estudiantes esforzarse (como lo haría un tutor humano) o para animarlos a resolver problemas con pistas en lugar de darles las soluciones directamente.

Para 2035, el aula podría transformarse: cada estudiante contaría con un dispositivo conectado a IA que lo guiaría a su propio ritmo, mientras el profesor coordina las actividades grupales y aporta una perspectiva humana. La educación podría volverse más eficiente y personalizada. La promesa es que cada estudiante reciba la ayuda que necesita cuando la necesita: una verdadera experiencia de tutoría personalizada a gran escala. El riesgo reside en perder cierto contacto humano o en el mal uso de la IA (como que los estudiantes hagan trampa mediante ella). Pero, en general, si se gestiona adecuadamente, la IA generativa tiene el potencial de democratizar y mejorar el aprendizaje al ser un compañero experto y siempre disponible en la trayectoria educativa del estudiante.

Inteligencia artificial generativa en logística y cadena de suministro

La logística —el arte y la ciencia de transportar mercancías y gestionar las cadenas de suministro— podría no parecer un ámbito tradicional para la IA generativa, pero la resolución creativa de problemas y la planificación son clave en este campo. La IA generativa puede ayudar simulando escenarios, optimizando planes e incluso controlando sistemas robóticos. El objetivo en logística es la eficiencia y el ahorro de costes, lo que se alinea perfectamente con las fortalezas de la IA en el análisis de datos y la propuesta de soluciones. Entonces, ¿hasta qué punto puede llegar a ser autónoma la IA en la gestión de las cadenas de suministro y las operaciones logísticas?

Capacidades actuales (2025): Optimización y simplificación con supervisión humana

En la actualidad, la IA (incluidos algunos enfoques generativos) se aplica en logística principalmente como herramienta de apoyo a la toma de decisiones :

• Optimización de rutas: Empresas como UPS y FedEx ya utilizan algoritmos de IA para optimizar las rutas de entrega, garantizando que los conductores sigan el camino más eficiente. Tradicionalmente, se trataba de algoritmos de investigación operativa, pero ahora los enfoques generativos permiten explorar estrategias de enrutamiento alternativas en diversas condiciones (tráfico, clima). Si bien la IA sugiere rutas, los despachadores o gerentes humanos establecen los parámetros (por ejemplo, las prioridades) y pueden modificarlos si es necesario.

• Planificación de carga y espacio: Para la carga de camiones o contenedores, la IA puede generar planes de carga óptimos (dónde va cada caja). Una IA generativa podría producir múltiples configuraciones de carga para maximizar el uso del espacio, creando soluciones entre las que los operarios pueden elegir. Esto se puso de manifiesto en un estudio que señalaba que en EE. UU. los camiones suelen circular con un 30 % de carga vacía, y que una mejor planificación, con ayuda de la IA, puede reducir este desperdicio ( Principales casos de uso de IA generativa en logística ). Estos planes de carga generados por IA tienen como objetivo reducir los costes de combustible y las emisiones, y en algunos almacenes se ejecutan con mínimas modificaciones manuales.

• Previsión de la demanda y gestión de inventario: Los modelos de IA pueden predecir la demanda de productos y generar planes de reposición. Un modelo generativo podría simular diferentes escenarios de demanda (por ejemplo, una IA «imagina» un aumento repentino de la demanda debido a una festividad próxima) y planificar el inventario en consecuencia. Esto ayuda a los responsables de la cadena de suministro a prepararse. Actualmente, la IA proporciona previsiones y sugerencias, pero la decisión final sobre los niveles de producción o los pedidos suele recaer en las personas.

• Evaluación de riesgos: La cadena de suministro global se enfrenta a interrupciones (desastres naturales, retrasos portuarios, problemas políticos). Los sistemas de IA ahora analizan noticias y datos para identificar riesgos inminentes. Por ejemplo, una empresa de logística utiliza IA generativa para rastrear internet y detectar corredores de transporte riesgosos (áreas con probabilidad de sufrir problemas debido, por ejemplo, a un huracán o disturbios) ( Principales casos de uso de IA generativa en logística ). Con esta información, los planificadores pueden redirigir los envíos de forma autónoma para evitar zonas problemáticas. En algunos casos, la IA puede recomendar automáticamente cambios de ruta o de modo de transporte, que posteriormente son aprobados por personal humano.

• Automatización de almacenes: Muchos almacenes están semiautomatizados con robots para la preparación y el empaquetado de pedidos. La IA generativa puede asignar dinámicamente tareas a robots y operarios para optimizar el flujo de trabajo. Por ejemplo, una IA podría generar la cola de trabajo para los robots preparadores de pedidos cada mañana en función de los pedidos recibidos. Este proceso suele ser totalmente autónomo, y los responsables solo supervisan los indicadores clave de rendimiento (KPI). Si los pedidos aumentan repentinamente, la IA ajusta las operaciones automáticamente.

• Gestión de flotas: La IA ayuda a programar el mantenimiento de los vehículos analizando patrones y generando programas de mantenimiento óptimos que minimizan el tiempo de inactividad. También puede agrupar envíos para reducir los viajes. Estas decisiones pueden ser tomadas automáticamente por el software de IA siempre que cumpla con los requisitos de servicio.

En general, a partir de 2025, los humanos establecerán los objetivos (por ejemplo, «minimizar costes y garantizar la entrega en dos días») y la IA generará soluciones o cronogramas para lograrlos. Los sistemas pueden funcionar sin intervención diaria hasta que ocurra algo inusual. Gran parte de la logística implica decisiones repetitivas (¿cuándo debe salir este envío?, ¿desde qué almacén debe prepararse este pedido?), que la IA puede aprender a tomar de forma consistente. Las empresas confían cada vez más en la IA para gestionar estas microdecisiones y solo alertan a los responsables cuando se producen excepciones.

Perspectivas para 2030-2035: Cadenas de suministro autónomas

En la próxima década, podemos prever logística autónoma

• Vehículos autónomos y drones: Los camiones autónomos y los drones de reparto, si bien forman parte de un tema más amplio de IA/robótica, tienen un impacto directo en la logística. Para 2030, si se superan los desafíos regulatorios y técnicos, podríamos ver camiones con IA conduciendo habitualmente en autopistas o drones gestionando la entrega de última milla en las ciudades. Estas IA tomarán decisiones en tiempo real (cambios de ruta, evitación de obstáculos) sin necesidad de conductores humanos. El aspecto generativo reside en cómo estas IA vehiculares aprenden a partir de grandes volúmenes de datos y simulaciones, «entrenándose» eficazmente en innumerables escenarios. Una flota totalmente autónoma podría operar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, con supervisión humana únicamente a distancia. Esto elimina un elemento humano fundamental (los conductores) de las operaciones logísticas, aumentando drásticamente la autonomía.

• Cadenas de suministro autorreparables: Es probable que la IA generativa se utilice para simular constantemente escenarios en la cadena de suministro y preparar planes de contingencia. Para 2035, una IA podría detectar automáticamente el cierre de una fábrica proveedora (mediante noticias o flujos de datos) y inmediatamente el abastecimiento a proveedores alternativos previamente evaluados en simulaciones. Esto significa que la cadena de suministro se recupera de las interrupciones gracias a la iniciativa de la IA. Los gerentes humanos serían informados de las acciones de la IA, en lugar de quienes implementaran la solución alternativa.

• Optimización integral del inventario: La IA podría gestionar de forma autónoma el inventario en toda una red de almacenes y tiendas. Decidiría cuándo y dónde trasladar las existencias (quizás mediante robots o vehículos automatizados), manteniendo la cantidad justa en cada ubicación. Básicamente, la IA controla la cadena de suministro: supervisa todos los flujos y realiza ajustes en tiempo real. Para 2035, la idea de una cadena de suministro «autónoma» podría significar que el sistema determine el mejor plan de distribución cada día, realice pedidos, programe la producción y gestione el transporte de forma totalmente autónoma. Los humanos supervisarían la estrategia general y gestionarían las excepciones que excedan la capacidad de la IA.

• Diseño generativo en logística: Es posible que veamos la IA diseñando nuevas redes de cadenas de suministro. Imaginemos que una empresa se expande a una nueva región; una IA podría generar las ubicaciones óptimas de almacenes, las rutas de transporte y las políticas de inventario para esa región a partir de los datos disponibles, algo que ya hacen consultores y analistas. Para 2030, las empresas podrían basarse en las recomendaciones de la IA para la toma de decisiones sobre el diseño de la cadena de suministro, confiando en que ponderará los factores con mayor rapidez y tal vez encuentre soluciones creativas (como centros de distribución poco convencionales) que los humanos pasan por alto.

• Integración con la manufactura (Industria 4.0): La logística no es una actividad aislada; está integrada a la producción. Las fábricas del futuro podrían contar con IA generativa para la planificación de la producción, el pedido de materias primas justo a tiempo y la instrucción a la red logística para el envío inmediato de los productos. Esta IA integrada podría reducir la planificación humana en general, creando una cadena fluida desde la fabricación hasta la entrega, impulsada por algoritmos que optimizan el coste, la velocidad y la sostenibilidad. Ya en 2025, las cadenas de suministro de alto rendimiento se basan en datos; para 2035, podrían estar impulsadas en gran medida por la IA.

• Servicio al cliente dinámico en logística: Basándose en la IA aplicada al servicio al cliente, la IA en la cadena de suministro podría interactuar directamente con los clientes. Por ejemplo, si un cliente importante desea modificar su pedido a granel a última hora, un agente de IA podría negociar alternativas viables (como «Debido a limitaciones, podemos entregar la mitad ahora y la otra mitad la semana que viene») sin necesidad de esperar a un supervisor. Esto implica que la IA generativa comprenda ambas perspectivas (la necesidad del cliente frente a la capacidad operativa) y tome decisiones que garanticen la fluidez de las operaciones y, al mismo tiempo, la satisfacción del cliente.

El beneficio esperado es un sistema logístico más eficiente, resiliente y con mayor capacidad de respuesta . Las empresas prevén enormes ahorros: McKinsey estimó que las optimizaciones de la cadena de suministro impulsadas por IA podrían reducir significativamente los costos y mejorar los niveles de servicio, agregando potencialmente billones de dólares en valor en todas las industrias ( El estado de la IA en 2023: El año de despegue de la IA generativa | McKinsey ).

Sin embargo, delegar mayor control a la IA también conlleva riesgos, como errores en cadena si la lógica de la IA es defectuosa (por ejemplo, el infame caso de una cadena de suministro de IA que, inadvertidamente, provoca el desabastecimiento de una empresa debido a un error de modelado). Es probable que medidas de seguridad como la intervención humana en las decisiones importantes, o al menos paneles de control que permitan una rápida anulación humana, se mantengan hasta 2035. Con el tiempo, a medida que las decisiones de la IA demuestren su eficacia, los humanos se sentirán más cómodos delegando el control.

Curiosamente, al optimizar la eficiencia, la IA a veces puede tomar decisiones que entran en conflicto con las preferencias humanas o las prácticas tradicionales. Por ejemplo, la optimización pura podría conducir a inventarios muy reducidos, lo cual es eficiente pero puede generar cierta sensación de riesgo. Los profesionales de la cadena de suministro en 2030 podrían tener que replantearse sus intuiciones, ya que la IA, al procesar enormes cantidades de datos, podría demostrar que su estrategia inusual funciona mejor.

Finalmente, debemos considerar que las limitaciones físicas (infraestructura, velocidad de los procesos) restringen la rapidez con que la logística puede evolucionar, por lo que la revolución en este ámbito reside en una planificación y un uso más inteligentes de los recursos, más que en una realidad física completamente nueva. Aun dentro de estos límites, las soluciones creativas y la optimización constante de la IA generativa podrían mejorar drásticamente el transporte de mercancías por todo el mundo con una mínima planificación manual.

En resumen, la logística para 2035 podría funcionar de forma similar a una máquina automatizada bien engrasada: las mercancías fluyen de manera eficiente, las rutas se ajustan en tiempo real a las interrupciones, los almacenes se gestionan a sí mismos con robots y todo el sistema aprende y mejora continuamente a partir de los datos; todo ello orquestado por una IA generativa que actúa como el cerebro de la operación.

Inteligencia artificial generativa en finanzas y negocios

El sector financiero maneja grandes cantidades de información (informes, análisis, comunicaciones con clientes), lo que lo convierte en un terreno fértil para la IA generativa. Desde la banca hasta la gestión de inversiones y los seguros, las organizaciones exploran la IA para la automatización y la generación de conocimiento. La pregunta es: ¿qué tareas financieras puede gestionar la IA de forma fiable sin supervisión humana, dada la importancia de la precisión y la confianza en este ámbito?

Capacidades actuales (2025): Informes automatizados y apoyo a la toma de decisiones

Actualmente, la IA generativa está contribuyendo al sector financiero de diversas maneras, a menudo bajo la supervisión humana:

• Generación de informes: Los bancos y las entidades financieras elaboran numerosos informes: resúmenes de ganancias, análisis de mercado, análisis de cartera, etc. La IA ya se utiliza para redactarlos. Por ejemplo, Bloomberg desarrolló BloombergGPT , un extenso modelo de lenguaje entrenado con datos financieros, para ayudar en tareas como la clasificación de noticias y la gestión de preguntas y respuestas para sus usuarios ( La IA generativa llega al sector financiero ). Si bien su principal uso es ayudar a las personas a encontrar información, demuestra el papel cada vez más importante de la IA. Automated Insights (la empresa con la que colaboró ​​AP) también generó artículos financieros. Muchos boletines de inversión utilizan IA para resumir los movimientos diarios del mercado o los indicadores económicos. Normalmente, estos informes son revisados ​​por personas antes de enviarlos a los clientes, pero se trata de una edición rápida en lugar de una redacción desde cero.

• Comunicación con el cliente: En la banca minorista, los chatbots con IA gestionan las consultas de los clientes sobre saldos, transacciones o información de productos (integrando el servicio de atención al cliente). Además, la IA puede generar cartas de asesoramiento financiero personalizadas o recordatorios. Por ejemplo, una IA podría identificar que un cliente podría ahorrar en comisiones y redactar automáticamente un mensaje sugiriéndole que cambie a otro tipo de cuenta, el cual se envía con mínima intervención humana. Este tipo de comunicación personalizada a gran escala es una aplicación actual de la IA en el sector financiero.

• Detección y alertas de fraude: La IA generativa puede ayudar a crear explicaciones para las anomalías detectadas por los sistemas antifraude. Por ejemplo, si se detecta actividad sospechosa, la IA podría generar un mensaje explicativo para el cliente («Hemos detectado un inicio de sesión desde un dispositivo nuevo…») o un informe para los analistas. La detección es automática (mediante detección de anomalías con IA/ML) y la comunicación también lo es cada vez más, aunque las acciones finales (como el bloqueo de una cuenta) suelen requerir cierta revisión humana.

• Asesoramiento financiero (limitado): Algunas plataformas de inversión automatizadas (robo-advisors) utilizan algoritmos (no necesariamente inteligencia artificial generativa) para gestionar carteras sin asesores humanos. La inteligencia artificial generativa se está incorporando, por ejemplo, generando comentarios sobre las razones de ciertas operaciones o un resumen del rendimiento de la cartera adaptado al cliente. Sin embargo, el asesoramiento financiero puro (como la planificación financiera compleja) sigue siendo mayoritariamente humano o algorítmico basado en reglas; el asesoramiento generativo de formato libre sin supervisión es arriesgado debido a la responsabilidad legal en caso de error.

• Evaluación de riesgos y suscripción: Las aseguradoras están probando la IA para generar automáticamente informes de evaluación de riesgos e incluso borradores de pólizas. Por ejemplo, a partir de datos sobre una propiedad, una IA podría generar un borrador de póliza de seguro o un informe de suscripción que describa los factores de riesgo. Actualmente, estos documentos son revisados ​​por personas, ya que cualquier error en un contrato puede resultar costoso.

• Análisis de datos e información: La IA puede analizar estados financieros o noticias y generar resúmenes. Los analistas utilizan herramientas que pueden resumir instantáneamente un informe anual de 100 páginas en puntos clave, o extraer las principales conclusiones de la transcripción de una conferencia telefónica sobre resultados. Estos resúmenes ahorran tiempo y pueden utilizarse directamente en la toma de decisiones o compartirse, pero los analistas prudentes verifican minuciosamente los detalles cruciales.

En esencia, la IA actual en finanzas actúa como un analista/redactor incansable , generando contenido que los humanos perfeccionan. Su uso totalmente autónomo se limita principalmente a áreas bien definidas, como noticias basadas en datos (donde no se requiere criterio subjetivo) o respuestas de atención al cliente. Confiar directamente en la IA para la toma de decisiones financieras (como la transferencia de fondos o la ejecución de operaciones fuera de los algoritmos preestablecidos) es poco común debido a los altos riesgos y al escrutinio regulatorio.

Perspectivas para 2030-2035: Analistas de IA y operaciones financieras autónomas

De cara al futuro, para 2035 la IA generativa podría estar profundamente integrada en las operaciones financieras, pudiendo gestionar muchas tareas de forma autónoma:

• Analistas financieros con IA: Es posible que veamos sistemas de IA capaces de analizar empresas y mercados, y generar recomendaciones o informes con la misma precisión que un analista de renta variable humano. Para 2030, una IA podría leer toda la información financiera de una empresa, compararla con datos del sector y generar automáticamente un informe de recomendaciones de inversión («Comprar/Vender» con justificación). Algunos fondos de cobertura ya utilizan IA para generar señales de trading; para la década de 2030, los informes de análisis generados por IA podrían ser habituales. Los gestores de cartera humanos podrían empezar a confiar en los análisis generados por IA como un insumo más. Incluso existe la posibilidad de que la IA gestione carteras de forma autónoma: supervisando y reequilibrando continuamente las inversiones según una estrategia predefinida. De hecho, el trading algorítmico ya está altamente automatizado; la IA generativa podría hacer que las estrategias sean más adaptativas al generar y probar nuevos modelos de trading por sí misma.

• Planificación financiera automatizada: Los asesores de IA orientados al consumidor podrían gestionar la planificación financiera rutinaria de las personas. Para 2030, podrías indicarle a una IA tus objetivos (comprar una casa, ahorrar para la universidad) y esta podría generar un plan financiero completo (presupuesto, asignación de inversiones, recomendaciones de seguros) personalizado. Inicialmente, un asesor financiero humano podría revisarlo, pero a medida que aumente la confianza, este tipo de asesoramiento podría ofrecerse directamente a los consumidores, con las debidas advertencias. La clave será garantizar que el asesoramiento de la IA cumpla con la normativa y vele por los intereses del cliente. Si se logra, la IA podría hacer que el asesoramiento financiero básico sea mucho más accesible y económico.

• Automatización de la gestión administrativa: La IA generativa podría gestionar de forma autónoma numerosos documentos administrativos, como solicitudes de préstamo, informes de cumplimiento y resúmenes de auditoría. Por ejemplo, una IA podría procesar todos los datos de transacciones y generar un informe de auditoría que señale cualquier anomalía. En 2035, los auditores podrían dedicar más tiempo a revisar las excepciones detectadas por la IA que a examinarlo todo manualmente. Del mismo modo, en materia de cumplimiento, la IA podría generar informes de actividades sospechosas (SAR) para los reguladores sin necesidad de que un analista los redacte desde cero. La generación autónoma de estos documentos rutinarios, con la supervisión humana restringida a casos excepcionales, podría convertirse en la norma.

• Reclamaciones y suscripción de seguros: Una IA podría procesar una reclamación de seguro (con pruebas fotográficas, etc.), determinar la cobertura y generar automáticamente la carta de resolución de pago. Podríamos llegar a un punto en el que las reclamaciones sencillas (como accidentes de tráfico con datos claros) se resuelvan completamente mediante IA en cuestión de minutos tras su presentación. La suscripción de nuevas pólizas podría ser similar: la IA evalúa el riesgo y genera las condiciones de la póliza. Para 2035, quizá solo los casos complejos o dudosos se remitan a suscriptores humanos.

• Fraude y seguridad: La IA probablemente desempeñará un papel aún más crucial en la detección y respuesta al fraude o las ciberamenazas en el sector financiero. Los agentes autónomos de IA podrían monitorizar las transacciones en tiempo real y tomar medidas inmediatas (bloquear cuentas, congelar transacciones) cuando se cumplan ciertos criterios, para luego generar un informe. La velocidad es fundamental, por lo que se busca una mínima intervención humana. La clave reside en comunicar estas acciones a los clientes o reguladores de forma clara.

• Apoyo a la Dirección: Imagine un «jefe de gabinete» con IA capaz de generar informes de negocio para los directivos al instante. Basta con preguntar: «¿Cómo se desempeñó nuestra división europea este trimestre y cuáles fueron los principales factores determinantes en comparación con el año pasado?». La IA generará un informe conciso con gráficos precisos, basados ​​en los datos disponibles. Este tipo de informes y análisis dinámicos y autónomos podrían ser tan sencillos como una conversación. Para 2030, consultar a la IA para obtener inteligencia empresarial y confiar en sus respuestas correctas podría reemplazar en gran medida los informes estáticos e incluso algunos puestos de analista.

Una proyección interesante: para la década de 2030, la mayor parte del contenido financiero (noticias, informes, etc.) podría ser generado por IA . Medios como Dow Jones y Reuters ya utilizan la automatización para ciertas noticias. Si esta tendencia continúa, y dada la explosión de datos financieros, la IA podría encargarse de filtrar y comunicar la mayor parte de ellos.

Sin embargo, la confianza y la verificación serán fundamentales. El sector financiero está fuertemente regulado y cualquier IA que opere de forma autónoma deberá cumplir con estándares estrictos.

• Garantizar que no haya alucinaciones (no se puede hacer que un analista de IA invente una métrica financiera que no sea real; eso podría engañar a los mercados).

• Evitar sesgos o prácticas ilegales (como la discriminación involuntaria en las decisiones de préstamo debido a datos de entrenamiento sesgados).

• Auditabilidad: es probable que los reguladores exijan que las decisiones de la IA sean explicables. Si una IA rechaza un préstamo o toma una decisión de compraventa, debe existir una justificación que pueda examinarse. Los modelos generativos pueden ser algo opacos, por lo que cabe esperar el desarrollo de de IA explicables para que sus decisiones sean transparentes.

Es probable que los próximos diez años impliquen una estrecha colaboración entre profesionales de la IA y las finanzas, ampliando gradualmente los límites de la autonomía a medida que aumente la confianza. Los primeros éxitos se darán en la automatización de bajo riesgo (como la generación de informes). Será más difícil tomar decisiones clave, como las de crédito o la selección de inversiones, pero incluso en estos casos, a medida que la IA consolide su trayectoria, las empresas podrían otorgarle mayor autonomía. Por ejemplo, un fondo de IA podría gestionarse con un supervisor humano que solo intervendría si el rendimiento se desviaba de lo previsto o si la IA detectaba incertidumbre.

Desde el punto de vista económico, McKinsey estimó que la IA (especialmente la IA generativa) podría aportar entre 200 y 340 mil millones de dólares anuales al sector bancario, con un impacto similar en los mercados de seguros y de capitales ( El estado de la IA en 2023: El año del despegue de la IA generativa | McKinsey ) ( ¿Cuál es el futuro de la IA generativa? | McKinsey ). Esto se debe a la mayor eficiencia y a la mejora en la toma de decisiones. Para aprovechar este valor, es probable que gran parte del análisis financiero y la comunicación rutinarios se deleguen a sistemas de IA.

En resumen, para 2035, la IA generativa podría asemejarse a un ejército de analistas, asesores y administrativos junior trabajando en todo el sector financiero, realizando gran parte del trabajo rutinario y algunos análisis sofisticados de forma autónoma. Los humanos seguirán estableciendo objetivos y gestionando la estrategia de alto nivel, las relaciones con los clientes y la supervisión. El mundo financiero, con cautela, extenderá la autonomía gradualmente, pero la tendencia es clara: cada vez más procesamiento de información e incluso recomendaciones de decisiones provendrán de la IA. Idealmente, esto se traduce en un servicio más rápido (préstamos instantáneos, asesoramiento las 24 horas), menores costos y, potencialmente, mayor objetividad (decisiones basadas en patrones de datos). Sin embargo, mantener la confianza será crucial; un solo error grave de la IA en finanzas podría causar daños enormes (imagínese una caída repentina provocada por la IA o la denegación injusta de un beneficio a miles de personas). Por lo tanto, es probable que se mantengan las medidas de seguridad y los controles humanos, especialmente para las acciones dirigidas al consumidor, incluso a medida que los procesos administrativos se vuelven altamente autónomos.

Desafíos y consideraciones éticas

En todos estos ámbitos, a medida que la IA generativa asume responsabilidades más autónomas, surge una serie de desafíos comunes y cuestiones éticas. Garantizar que la IA sea un agente autónomo fiable y beneficioso no es solo una tarea técnica, sino también social. A continuación, describimos las principales preocupaciones y cómo se están abordando (o cómo deberán abordarse):

Fiabilidad y precisión

El problema de las alucinaciones: Los modelos de IA generativa pueden producir resultados incorrectos o completamente inventados que aparentan ser fiables. Esto es especialmente peligroso cuando no hay un humano involucrado para detectar errores. Un chatbot podría dar instrucciones erróneas a un cliente, o un informe generado por IA podría contener una estadística inventada. A partir de 2025, la inexactitud se reconoce como el principal riesgo de la IA generativa para las organizaciones ( El estado de la IA en 2023: El año del despegue de la IA generativa | McKinsey ) ( El estado de la IA: Encuesta global | McKinsey ). De cara al futuro, se están implementando técnicas como la verificación de datos con bases de datos, mejoras en la arquitectura de los modelos y el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación para minimizar las alucinaciones. Es probable que los sistemas de IA autónomos requieran pruebas rigurosas y quizás una verificación formal para tareas críticas (como la generación de código, que podría introducir errores o fallos de seguridad si es incorrecta).

Consistencia: Los sistemas de IA deben funcionar de forma fiable a lo largo del tiempo y en diferentes escenarios. Por ejemplo, una IA podría obtener buenos resultados con preguntas estándar, pero tener dificultades con casos límite. Garantizar un rendimiento consistente requerirá datos de entrenamiento exhaustivos que abarquen diversas situaciones y una monitorización continua. Muchas organizaciones planean adoptar enfoques híbridos: la IA funciona, pero muestras aleatorias son auditadas por humanos para evaluar los índices de precisión de forma continua.

Mecanismos de seguridad: Cuando la IA es autónoma, es crucial que reconozca su propia incertidumbre. El sistema debe estar diseñado para «saber cuándo no sabe». Por ejemplo, si un médico de IA no está seguro de un diagnóstico, debería solicitar una revisión humana en lugar de dar una suposición al azar. Integrar la estimación de la incertidumbre en los resultados de la IA (y establecer umbrales para la intervención humana automática) es un área de desarrollo activa.

Sesgo y equidad

La IA generativa aprende de datos históricos que pueden contener sesgos (raciales, de género, etc.). Una IA autónoma podría perpetuar o incluso amplificar esos sesgos:

• En procesos de contratación o admisión, un sistema de toma de decisiones basado en IA podría discriminar injustamente si sus datos de entrenamiento presentaran sesgos.

• En atención al cliente, una IA podría responder de manera diferente a los usuarios según el dialecto u otros factores, a menos que se revise cuidadosamente.

• En los campos creativos, la IA podría subrepresentar ciertas culturas o estilos si el conjunto de entrenamiento estuviera desequilibrado.

Para abordar este problema se requiere una cuidadosa selección de datos, pruebas de sesgo y, posiblemente, ajustes algorítmicos para garantizar la imparcialidad. La transparencia es fundamental: las empresas deberán divulgar los criterios de decisión de la IA, sobre todo si una IA autónoma afecta las oportunidades o los derechos de una persona (como obtener un préstamo o un empleo). Los organismos reguladores ya están prestando atención; por ejemplo, la Ley de IA de la UE (en desarrollo desde mediados de la década de 2020) probablemente exigirá evaluaciones de sesgo para los sistemas de IA de alto riesgo.

Responsabilidad y Responsabilidad Legal

Cuando un sistema de IA que opera de forma autónoma causa daños o comete un error, ¿quién es responsable? Los marcos legales se están poniendo al día:

• Las empresas que implementen IA probablemente tendrán responsabilidad legal, similar a la que se tendría con sus empleados. Por ejemplo, si una IA da un mal consejo financiero que resulta en pérdidas, la empresa podría tener que indemnizar al cliente.

• Existe un debate sobre la "personalidad jurídica" de la IA o sobre si la IA avanzada podría ser parcialmente responsable, pero eso es más bien teórico por ahora. En la práctica, la culpa recaerá sobre los desarrolladores o los operadores.

• Es posible que surjan nuevos productos de seguros para cubrir los fallos de la IA. Si un camión autónomo provoca un accidente, el seguro del fabricante podría cubrirlo, de forma similar a la responsabilidad civil por productos defectuosos.

• La documentación y el registro de las decisiones de la IA serán fundamentales para los análisis posteriores. Si algo falla, es necesario auditar el historial de decisiones de la IA para aprender de ello y determinar responsabilidades. Los organismos reguladores podrían exigir el registro de las acciones autónomas de la IA precisamente por este motivo.

Transparencia y explicabilidad

Idealmente, la IA autónoma debería poder explicar su razonamiento en términos comprensibles para los humanos, especialmente en ámbitos de gran trascendencia (finanzas, sanidad, sistema judicial). La IA explicable es un campo que se esfuerza por desentrañar los misterios de la IA.

• En caso de denegación de un préstamo por parte de una IA, las regulaciones (como la ECOA en EE. UU.) podrían exigir que se proporcione al solicitante una razón. Por lo tanto, la IA debe ofrecer factores (por ejemplo, «elevado ratio de deuda/ingresos») como explicación.

• Los usuarios que interactúan con la IA (como estudiantes con un tutor de IA o pacientes con una aplicación de salud con IA) merecen saber cómo llega a sus recomendaciones. Se están realizando esfuerzos para que el razonamiento de la IA sea más transparente, ya sea simplificando los modelos o mediante el uso de modelos explicativos paralelos.

• La transparencia también implica que los usuarios sepan cuándo interactúan con una IA y cuándo con una persona. Las directrices éticas (y probablemente algunas leyes) tienden a exigir que se informe si un cliente está hablando con un bot. Esto evita el engaño y permite obtener el consentimiento del usuario. Algunas empresas ahora etiquetan explícitamente el contenido generado por IA (por ejemplo, «Este artículo fue generado por IA») para mantener la confianza.

Privacidad y protección de datos

La IA generativa a menudo necesita datos —incluidos datos personales potencialmente sensibles— para funcionar o aprender. Las operaciones autónomas deben respetar la privacidad.

• Un agente de atención al cliente con IA accederá a la información de la cuenta para ayudar al cliente; esos datos deben protegerse y utilizarse únicamente para dicha tarea.

• Si los tutores de IA tienen acceso a los perfiles de los estudiantes, existen consideraciones bajo leyes como FERPA (en los EE. UU.) para garantizar la privacidad de los datos educativos.

• Los modelos de gran tamaño pueden recordar inadvertidamente detalles específicos de sus datos de entrenamiento (por ejemplo, repetir la dirección de una persona vista durante el entrenamiento). Técnicas como la privacidad diferencial y la anonimización de datos durante el entrenamiento son importantes para evitar la filtración de información personal en los resultados generados.

• Normativa como el RGPD otorga a las personas derechos sobre las decisiones automatizadas que les afectan. Pueden solicitar una revisión humana o que las decisiones no se basen exclusivamente en procesos automatizados si les impactan significativamente. Para 2030, esta normativa podría evolucionar a medida que la IA se generalice, introduciendo posiblemente el derecho a recibir explicaciones o la posibilidad de oponerse al procesamiento de datos por IA.

Seguridad y abuso

Los sistemas de IA autónomos podrían ser objetivos de pirateo informático o podrían ser explotados para realizar actos maliciosos:

• Un generador de contenido basado en IA podría utilizarse indebidamente para crear desinformación a gran escala (vídeos deepfake, noticias falsas), lo que supone un riesgo para la sociedad. La ética de la publicación de modelos generativos tan potentes es objeto de un intenso debate (OpenAI, por ejemplo, se mostró inicialmente cautelosa con las capacidades de procesamiento de imágenes de GPT-4). Entre las soluciones se incluyen el uso de marcas de agua en el contenido generado por IA para facilitar la detección de falsificaciones y el uso de la IA para combatir la IA (como los algoritmos de detección de deepfakes).

• Si una IA controla procesos físicos (drones, automóviles, control industrial), protegerla contra ciberataques es fundamental. Un sistema autónomo pirateado puede causar daños reales. Esto implica un cifrado robusto, sistemas de seguridad y la posibilidad de intervención humana o de apagado si algo parece estar comprometido.

• También preocupa que la IA sobrepase los límites previstos (el escenario de la «IA descontrolada»). Si bien las IA actuales carecen de agencia o intención, si los futuros sistemas autónomos adquieren mayor capacidad de acción, se requerirán restricciones y supervisión estrictas para garantizar que no realicen, por ejemplo, transacciones no autorizadas o infrinjan la ley debido a un objetivo mal definido.

Uso ético e impacto humano

Finalmente, consideraciones éticas más amplias:

• Desplazamiento laboral: Si la IA puede realizar tareas sin intervención humana, ¿qué sucederá con esos empleos? Históricamente, la tecnología automatiza algunos trabajos, pero también crea otros. La transición puede ser difícil para los trabajadores cuyas habilidades se centran en las tareas que se automatizan. La sociedad deberá gestionar esto mediante la recapacitación, la educación y, posiblemente, una revisión del apoyo económico (algunos sugieren que la IA podría requerir ideas como la renta básica universal si se automatiza una gran cantidad de trabajo). Las encuestas ya muestran opiniones encontradas: un estudio reveló que un tercio de los trabajadores teme que la IA reemplace empleos, mientras que otros la ven como una forma de eliminar las tareas monótonas.

• Pérdida de habilidades humanas: Si los tutores de IA enseñan, los pilotos automáticos de IA conducen y la IA escribe código, ¿perderán las personas estas habilidades? En el peor de los casos, la excesiva dependencia de la IA podría erosionar la experiencia; es algo que los programas de educación y formación deberán tener en cuenta, garantizando que las personas sigan aprendiendo los fundamentos incluso con la ayuda de la IA.

• Toma de decisiones éticas: La IA carece de juicio moral humano. En el ámbito sanitario o jurídico, las decisiones basadas exclusivamente en datos podrían entrar en conflicto con la compasión o la justicia en casos concretos. Quizá sea necesario incorporar marcos éticos a la IA (un área de investigación en ética de la IA, por ejemplo, alinear las decisiones de la IA con los valores humanos). Como mínimo, es recomendable mantener la participación humana en las decisiones con implicaciones éticas.

• Inclusión: Garantizar que los beneficios de la IA se distribuyan ampliamente es un objetivo ético. Si solo las grandes empresas pueden permitirse la IA avanzada, las pequeñas empresas o las regiones más pobres podrían quedar rezagadas. Las iniciativas de código abierto y las soluciones de IA asequibles pueden contribuir a democratizar el acceso. Asimismo, las interfaces deben diseñarse para que cualquier persona pueda usar las herramientas de IA (en diferentes idiomas, con accesibilidad para personas con discapacidad, etc.), para evitar crear una nueva brecha digital que defina quién tiene un asistente de IA y quién no.

Mitigación de riesgos actual: Como aspecto positivo, a medida que las empresas implementan la IA generativa, crece la concienciación y las medidas adoptadas en relación con estos problemas. A finales de 2023, casi la mitad de las empresas que utilizaban IA trabajaban activamente para mitigar riesgos como la imprecisión ( El estado de la IA en 2023: El año del despegue de la IA generativa | McKinsey ) ( El estado de la IA: Encuesta global | McKinsey ), y esta cifra va en aumento. Las empresas tecnológicas han creado comités de ética de la IA; los gobiernos están elaborando normativas. La clave reside en integrar la ética en el desarrollo de la IA desde el principio («Ética por diseño»), en lugar de reaccionar a posteriori.

En conclusión, en cuanto a los desafíos: otorgar mayor autonomía a la IA es un arma de doble filo. Puede generar eficiencia e innovación, pero exige un alto grado de responsabilidad. Es probable que en los próximos años se implementen una combinación de soluciones tecnológicas (para mejorar el comportamiento de la IA), soluciones de procesos (marcos normativos y de supervisión) y quizás nuevos estándares o certificaciones (los sistemas de IA podrían ser auditados y certificados como se hace hoy con los motores o la electrónica). Superar con éxito estos desafíos determinará la fluidez con la que podamos integrar la IA autónoma en la sociedad de manera que se mejore el bienestar y la confianza de las personas.

Conclusión

La IA generativa ha evolucionado rápidamente, pasando de ser un experimento novedoso a una tecnología transformadora de propósito general presente en todos los ámbitos de nuestra vida. Este informe técnico ha explorado cómo, para 2025, los sistemas de IA ya estarán redactando artículos, diseñando gráficos, programando software, conversando con clientes, resumiendo historiales médicos, impartiendo tutorías a estudiantes, optimizando cadenas de suministro y elaborando informes financieros. Cabe destacar que, en muchas de estas tareas, la IA puede operar con poca o ninguna intervención humana , especialmente en trabajos bien definidos y repetitivos. Empresas y particulares están empezando a confiar en la IA para que realice estas tareas de forma autónoma, obteniendo así ventajas en términos de velocidad y escalabilidad.

De cara a 2035, nos encontramos al borde de una era donde la IA será una colaboradora aún más omnipresente: una fuerza laboral digital, a menudo invisible , que se encarga de las tareas rutinarias para que los humanos puedan centrarse en lo excepcional. Prevemos que la IA generativa conducirá coches y camiones con fiabilidad por nuestras carreteras, gestionará el inventario en almacenes durante la noche, responderá a nuestras preguntas como asistentes personales expertos, impartirá clases particulares a estudiantes de todo el mundo e incluso ayudará a descubrir nuevas curas en medicina, todo ello con una supervisión directa cada vez menor. La línea entre herramienta y agente se difuminará a medida que la IA pase de seguir instrucciones de forma pasiva a generar soluciones de forma proactiva.

Sin embargo, el camino hacia este futuro de IA autónoma debe recorrerse con cautela. Como ya hemos señalado, cada dominio conlleva su propio conjunto de limitaciones y responsabilidades:

• Análisis de la realidad: La IA no es infalible. Sobresale en el reconocimiento de patrones y la generación de contenido, pero carece de la comprensión y el sentido común humanos. Por lo tanto, por ahora, la supervisión humana sigue siendo la red de seguridad. Es crucial reconocer cuándo la IA está lista para operar de forma autónoma (y cuándo no). Muchos éxitos actuales provienen del equipo humano-IA , y este enfoque híbrido seguirá siendo valioso donde la autonomía total aún no sea prudente.

• La promesa del futuro: Gracias a los avances en arquitecturas de modelos, técnicas de entrenamiento y mecanismos de supervisión, las capacidades de la IA seguirán expandiéndose. La próxima década de I+D podría resolver muchos de los problemas actuales (reducir las alucinaciones, mejorar la interpretabilidad y alinear la IA con los valores humanos). De ser así, para 2035 los sistemas de IA podrían ser lo suficientemente robustos como para que se les confíe una autonomía mucho mayor. Las proyecciones de este documento —desde profesores de IA hasta empresas prácticamente autónomas— bien podrían convertirse en realidad, o incluso ser superadas por innovaciones difíciles de imaginar hoy en día.

• El papel del ser humano y su adaptación: En lugar de que la IA reemplace por completo a los humanos, prevemos una evolución de los roles. Es probable que los profesionales de todos los ámbitos necesiten familiarizarse con la IA, guiándola, verificándola y centrándose en los aspectos del trabajo que requieren fortalezas distintivamente humanas como la empatía, el pensamiento estratégico y la resolución de problemas complejos. La educación y la formación laboral deben orientarse para enfatizar estas habilidades exclusivamente humanas, así como la alfabetización en IA para todos. Los responsables políticos y los líderes empresariales deben planificar las transiciones en el mercado laboral y garantizar sistemas de apoyo para quienes se vean afectados por la automatización.

• Ética y gobernanza: Quizás lo más importante sea que un marco de uso ético y gobernanza de la IA debe sustentar este crecimiento tecnológico. La confianza es la clave para la adopción: las personas solo permitirán que la IA conduzca un automóvil o asista en una cirugía si confían en su seguridad. Generar esa confianza requiere pruebas rigurosas, transparencia, participación de las partes interesadas (por ejemplo, involucrar a médicos en el diseño de IA médica y a docentes en herramientas educativas de IA) y una regulación adecuada. La colaboración internacional puede ser necesaria para abordar desafíos como los deepfakes o la IA en la guerra, garantizando normas globales para un uso responsable.

En conclusión, la IA generativa se erige como un poderoso motor de progreso. Utilizada con inteligencia, puede liberar a los humanos de tareas rutinarias, potenciar la creatividad, personalizar servicios y cubrir carencias (aportando conocimientos especializados donde escasean). La clave reside en implementarla de forma que amplifique el potencial humano en lugar de marginarlo . A corto plazo, esto implica mantener a los humanos involucrados en el proceso para guiar la IA. A largo plazo, significa incorporar valores humanísticos en el núcleo de los sistemas de IA para que, incluso cuando actúen de forma independiente, lo hagan en beneficio de todos.

Dominio	Autonomía confiable hoy (2025)	Se espera una autonomía fiable para 2035
Redacción y contenido	- Noticias rutinarias (deportes, resultados financieros) generadas automáticamente. - Reseñas de productos resumidas por IA. - Borradores de artículos o correos electrónicos para edición humana. ( Philana Patterson – Perfil de la comunidad ONA ) ( Amazon mejora la experiencia de reseñas de clientes con IA )	- La mayor parte del contenido de noticias y marketing se redacta automáticamente con precisión factual. - La IA produce artículos completos y comunicados de prensa con una supervisión mínima. - Contenido altamente personalizado generado bajo demanda.
Artes visuales y diseño	- La IA genera imágenes a partir de indicaciones (el humano selecciona la mejor). - El arte conceptual y las variaciones de diseño se crean de forma autónoma.	- La IA produce escenas completas de vídeo/películas y gráficos complejos. - Diseño generativo de productos/arquitectura que cumplen con las especificaciones. - Creación de contenido multimedia personalizado (imágenes, vídeo) bajo demanda.
Codificación de software	- La IA autocompleta el código y escribe funciones sencillas (revisadas por el desarrollador). - Generación automatizada de pruebas y sugerencias de errores. ( Coding on Copilot: 2023 Data Suggests Downward Pressure on Code Quality (incl 2024 projections) - GitClear ) ( GitHub Copilot Leads Research Report on AI Code Assistants -- Visual Studio Magazine )	- La IA implementa de forma fiable funcionalidades completas a partir de las especificaciones. - Depuración autónoma y mantenimiento de código para patrones conocidos. - Creación de aplicaciones con poco código y mínima intervención humana.
Servicio al cliente	Los chatbots responden preguntas frecuentes y resuelven problemas sencillos (derivando los casos complejos). La IA gestiona aproximadamente el 70 % de las consultas rutinarias en algunos canales. ( Estadísticas de atención al cliente con IA para 2025 ) ( Para 2030, el 69 % de las decisiones durante las interacciones con los clientes serán... )	- La IA gestiona la mayoría de las interacciones con los clientes de principio a fin, incluidas las consultas complejas. - Toma de decisiones en tiempo real mediante IA para concesiones de servicio (reembolsos, mejoras). - Agentes humanos solo para escalamientos o casos especiales.
Cuidado de la salud	La IA redacta informes médicos y sugiere diagnósticos que los médicos verifican. También interpreta algunas exploraciones (radiología) bajo supervisión y clasifica los casos sencillos. ( Los productos de imágenes médicas con IA podrían quintuplicarse para 2035 ).	- La IA diagnostica de forma fiable dolencias comunes e interpreta la mayoría de las imágenes médicas. - La IA monitoriza a los pacientes e inicia la atención (por ejemplo, recordatorios de medicación, alertas de emergencia). - Las "enfermeras" virtuales de IA se encargan de los seguimientos rutinarios; los médicos se centran en la atención compleja.
Educación	- Tutores de IA responden preguntas de los estudiantes y generan problemas de práctica (con supervisión del profesor). - La IA ayuda en la calificación (con revisión del profesor). ([Inteligencia Artificial generativa para la educación primaria y secundaria])	Informe de investigación de Applify]( https://www.applify.co/research-report/gen-ai-for-k12#:~:text=AI%20tutors%3A%20Virtual%20AI,individual%20learning%20styles%20and%20paces ))
Logística	La IA optimiza las rutas de entrega y el embalaje (los objetivos los establecen los humanos). La IA detecta riesgos en la cadena de suministro y sugiere medidas de mitigación. ( Principales casos de uso de IA generativa en logística )	- Entregas mayoritariamente autónomas (camiones, drones) supervisadas por controladores de IA. - La IA redirige de forma autónoma los envíos para evitar interrupciones y ajusta el inventario. - Coordinación integral de la cadena de suministro (pedidos, distribución) gestionada por IA.
Finanzas	La IA genera informes financieros y resúmenes de noticias (revisados ​​por humanos). Los robo-asesores gestionan carteras sencillas; el chat con IA atiende las consultas de los clientes. ( La IA generativa llega al sector financiero ).	- Los analistas de IA generan recomendaciones de inversión e informes de riesgo con alta precisión. - Operaciones autónomas y reequilibrio de cartera dentro de los límites establecidos. - La IA aprueba automáticamente los préstamos/reclamaciones estándar; los humanos gestionan las excepciones.

Referencias:

1. Patterson, Philana. Las noticias automatizadas sobre ganancias se multiplican . The Associated Press (2015) – Describe la generación automatizada por parte de AP de miles de informes de ganancias sin ningún redactor humano ( Las noticias automatizadas sobre ganancias se multiplican | The Associated Press ).

2. McKinsey & Company. El estado de la IA a principios de 2024: La adopción de la IA generativa se dispara y comienza a generar valor . (2024) – Informa que el 65% de las organizaciones utilizan IA generativa de forma regular, casi el doble que en 2023 ( El estado de la IA a principios de 2024 | McKinsey ), y analiza los esfuerzos de mitigación de riesgos ( El estado de la IA: Encuesta global | McKinsey ).

3. Gartner. Más allá de ChatGPT: El futuro de la IA generativa para empresas . (2023) – Predice que para 2030, el 90% de una película taquillera podría ser generada por IA ( Casos de uso de IA generativa para industrias y empresas ) y destaca casos de uso de IA generativa como el diseño de fármacos ( Casos de uso de IA generativa para industrias y empresas ).

4. Twipe. 12 maneras en que los periodistas utilizan herramientas de IA en la redacción . (2024) – Ejemplo de la IA “Klara” en un medio de comunicación que escribe el 11% de los artículos, con editores humanos que revisan todo el contenido de IA ( 12 maneras en que los periodistas utilizan herramientas de IA en la redacción - Twipe ).

5. Noticias de Amazon.com. Amazon mejora la experiencia de las reseñas de clientes con IA . (2023) – Anuncia resúmenes de reseñas generados por IA en las páginas de productos para ayudar a los compradores ( Amazon mejora la experiencia de las reseñas de clientes con IA ).

6. Zendesk. 59 estadísticas de servicio al cliente con IA para 2025. (2023) – Indica que más de dos tercios de las organizaciones de CX piensan que la IA generativa añadirá “calidez” al servicio ( 59 estadísticas de servicio al cliente con IA para 2025 ) y predice que la IA estará presente en el 100% de las interacciones con los clientes eventualmente ( 59 estadísticas de servicio al cliente con IA para 2025 ).

7. Futurum Research & SAS. Experience 2030: El futuro de la experiencia del cliente . (2019) – Hallazgo de una encuesta que indica que las marcas esperan que alrededor del 69% de las decisiones durante la interacción con el cliente sean tomadas por máquinas inteligentes para 2030 ( Para reimaginar el cambio hacia la CX, los profesionales del marketing deben hacer estas 2 cosas ).

8. Dataiku. Principales casos de uso de IA generativa en logística . (2023) – Describe cómo GenAI optimiza la carga (reduciendo aproximadamente un 30 % el espacio vacío en los camiones) ( Principales casos de uso de IA generativa en logística ) y señala los riesgos de la cadena de suministro mediante el análisis de noticias.

9. Revista Visual Studio. GitHub Copilot lidera el informe de investigación sobre asistentes de código con IA . (2024) – Supuestos de planificación estratégica de Gartner: para 2028, el 90 % de los desarrolladores empresariales utilizarán asistentes de código con IA (frente al 14 % en 2024) ( GitHub Copilot lidera el informe de investigación sobre asistentes de código con IA -- Revista Visual Studio ).

10. Bloomberg News. Presentamos BloombergGPT . (2023) – Detalles del modelo de 50 mil millones de parámetros de Bloomberg destinado a tareas financieras, integrado en la Terminal para soporte de preguntas y respuestas y análisis ( La IA generativa llega a las finanzas ).

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