El jefe de investigación de IA de Gartner, Erick Brethenoux, estaba en una posición privilegiada para presenciar la explosión del interés en la IA generativa por parte de las empresas de todo el mundo desde el lanzamiento de ChatGPT en 2022. De hecho, dijo que ahora, por primera vez, incluso su madre de 83 años finalmente entiende lo que hace para ganarse la vida.
“Ella ha sido muy creativa, de hecho, en la forma en que ha estado usando [IA generativa]”, dijo.
Sin embargo, las empresas no siempre comienzan con una comprensión completa de la IA generativa. Hablando con TechRepublic en el Simposio/Xpo de TI de Gartner en Australia en septiembre, Brethenoux dijo que hay confusión en el mercado sobre la tecnología, parcialmente debido al lenguaje utilizado por los proveedores.
Los malentendidos comunes incluyen lo que realmente es la IA general en comparación con la IA generativa, y cómo difieren los agentes de IA de los modelos de IA generativa. Esto está causando que algunas organizaciones cometan errores en la forma en que buscan aplicar la tecnología para casos de uso en sus negocios.
Erick Brethenoux, jefe de investigación de IA, Gartner
Confusión sobre diferentes tipos de IA
Brethenoux dijo que, en la actualidad, la IA generativa representa solo una pequeña proporción de la IA en producción.
“Es el 90 por ciento de las ondas de aire y el 5 por ciento de los casos de uso”, explicó.
“Eso es básicamente lo que veo hoy en producción. Por supuesto, si contamos el número de copilotos que hay, y decimos que eso es IA generativa, entonces ahora el número es mucho mayor. Pero hasta que vea un retorno de inversión en ese tipo de aplicación, para mí, eso no es realmente un caso de uso. Eso es solo una característica.”
Mientras tanto, Brethenoux señaló que otras tecnologías de IA continúan utilizándose en una variedad de casos de uso.
Agentes de IA se están confundiendo con modelos de IA estáticos
Gartner destacó a la IA agente como una tendencia tecnológica estratégica clave a seguir en 2025. Sin embargo, Brethenoux dijo que los clientes deben evitar la confusión sobre lo que realmente es un agente de IA, especialmente cuando “los proveedores son muy buenos para confundir a nuestros clientes” al afirmar que los modelos de IA y los agentes de IA son lo mismo.
“Están muy lejos de ser lo mismo”, dijo. “Es muy perjudicial, de hecho, ponerlos en la misma oración.”
Brethenoux agregó que:
– Un agente de IA es una entidad de software activa que realiza tareas en nombre de alguien o algo y a menudo actúa de forma independiente.
– Un modelo de IA es una entidad pasiva creada por un algoritmo y un conjunto de datos. Si bien un agente puede usar modelos para realizar su tarea, no son lo mismo.
Confusión de la IA causando costosos errores para las organizaciones
Brethenoux dijo que había visto organizaciones “cometer grandes y costosos errores” como resultado de no entender la IA. Algunas organizaciones tienen problemas cuando aplican un modelo de IA estático sin tener la infraestructura correcta para hacerlo dinámico, lo que causa retrasos costosos y otros problemas en la producción.
Brethenoux dijo que algo de confusión era evidente en el Symposium de Gartner, “Acabo de tener una discusión con un caballero, que me decía, ‘Queremos usar IA generativa para esto’. Y le dije, ‘Bueno, lo que estás intentando hacer se puede resolver con una técnica de grafo de una forma mucho más fácil, más barata y más rápida”.´Área de cobertura de Australia
El campo de la IA se sumergió de cabeza en un período de exploración de modelos de IA generativa después del lanzamiento de ChatGPT. Esto marcó un cambio desde un enfoque anterior en la operativización de la IA y en la gestión de la deuda técnica asociada con la implementación de sistemas de IA a gran escala, que Brethenoux llamó ingeniería de IA.
A partir de enero de 2024, Brethenoux dijo que las organizaciones habían regresado de este “receso” y estaban volviendo a hacer de la ingeniería de IA una prioridad absoluta, ya que intentan implementar eficazmente nuevas capacidades de IA generativa.
“A partir de enero de 2024, fue repentino para nosotros desde una perspectiva de consulta; el receso había terminado, y estábamos de vuelta en la sala de clases”, explicó. “Fue, ‘¿Cómo hacemos que esas malditas cosas funcionen?’, ‘¿Cuánto cuestan?’, ‘¿Son realmente útiles?’, y ‘¿Dónde las usamos?’ La ingeniería de IA está de vuelta.”