El último Hype Cycle de Gartner sobre Inteligencia Artificial 2025 ha puesto de relieve un cambio de prioridades en la industria tecnológica. La fiebre inicial por la IA generativa (GenAI) sigue viva, pero ahora cede protagonismo a dos pilares que marcarán el futuro inmediato: los agentes de IA (AI agents) y los AI-ready data. Ambos aparecen en el “Pico de Expectativas Infladas”, donde la innovación convive con la especulación y las promesas aún por materializarse.
Este giro refleja una tendencia clara: las empresas quieren que la IA deje de ser un experimento y pase a ser una infraestructura fiable, escalable y con impacto real en negocio.
Agentes de IA: más allá de los chatbots
Los AI agents representan la evolución natural de los asistentes virtuales. Mientras los chatbots clásicos se limitan a responder preguntas, los agentes autónomos perciben su entorno, toman decisiones y ejecutan acciones.
Ejemplos prácticos ya están en marcha:
- Finanzas: agentes que analizan riesgos en tiempo real y recomiendan operaciones.
- Sanidad: asistentes médicos que cruzan datos clínicos con imágenes diagnósticas.
- IT corporativa: agentes que monitorizan servidores y aplican parches automáticamente.
El reto es identificar los casos de uso adecuados. No todos los procesos se benefician de delegar en un agente autónomo y Gartner advierte que el éxito dependerá de definir bien los límites y responsabilidades.
Datos preparados: la gasolina de la IA
El segundo gran protagonista son los AI-ready data. Tener datasets preparados para IA significa contar con información limpia, estructurada, contextualizada y conforme a la normativa.
Hoy, los problemas más frecuentes en proyectos de IA no vienen de los modelos, sino de los datos: sesgos, ruido, duplicados o falta de trazabilidad. Gartner señala que invertir en gobernanza y calidad de datos ya no es opcional: es la única forma de evitar errores de inferencia y cumplir con regulaciones como la Ley de IA europea.
Para el sector tecnológico, esto abre oportunidades en herramientas de ETL inteligente, catálogos de datos, synthetic data y plataformas que garanticen el linaje y la seguridad de la información.
IA multimodal: hacia un entendimiento más humano
Otra tecnología destacada en el informe es la IA multimodal, que combina texto, audio, imágenes y vídeo en un mismo modelo. Frente a los sistemas unimodales, esta aproximación multiplica las posibilidades de integración.
- En seguridad: detección de amenazas que cruza imágenes de cámaras con registros de audio.
- En educación: tutores digitales que procesan tanto preguntas escritas como respuestas habladas.
- En industria 4.0: análisis en fábricas donde confluyen lecturas de sensores, planos visuales y reportes técnicos.
Según Gartner, la multimodalidad será un estándar en prácticamente todos los productos digitales en los próximos cinco años.
AI TRiSM: seguridad y confianza en la era de la IA
El cuarto gran eje es AI TRiSM (Trust, Risk and Security Management). Se trata de un marco que agrupa las capacidades necesarias para garantizar que la IA sea segura, justa, confiable y transparente.
El auge de la IA trae consigo riesgos: manipulación de modelos, fugas de datos sensibles, sesgos discriminatorios o incluso responsabilidad legal por decisiones automatizadas. AI TRiSM busca establecer controles continuos para mitigar estos problemas.
Para las empresas tecnológicas, esta tendencia apunta a un mercado emergente de soluciones de auditoría y gobernanza de IA.
¿Qué significa para el sector tecnológico?
El Hype Cycle de Gartner 2025 confirma un punto de inflexión: ya no se trata de impresionar al mercado con demos espectaculares, sino de construir infraestructuras sólidas que permitan llevar la IA a escala.
- Los proveedores de nube ven una oportunidad en ofrecer entornos optimizados para agentes autónomos y datos listos para IA.
- Las startups tienen terreno fértil en verticales específicos: salud, legaltech, fintech, educación.
- Las empresas de software están llamadas a integrar IA multimodal y controles de AI TRiSM en sus productos para no quedarse atrás.
En definitiva, el foco se desplaza de la creatividad generativa a la sostenibilidad operativa.
Guía práctica para profesionales del sector
- Explora casos de uso viables para agentes de IA
Prioriza procesos repetitivos de alto coste donde la autonomía pueda liberar tiempo humano. - Invierte en calidad de datos
Establece pipelines de limpieza, normalización y gobernanza del dato antes de escalar proyectos de IA. - Adopta la multimodalidad paso a paso
Si tu negocio genera datos en varios formatos, considera pilotos que integren texto + imagen o audio + texto. - Evalúa soluciones de AI TRiSM desde ahora
No esperes a la regulación: implementar auditorías, fairness testing y seguridad desde el inicio evitará sanciones y pérdida de confianza.
Preguntas frecuentes (FAQ)
1. ¿Qué diferencia hay entre IA generativa y agentes de IA?
La IA generativa produce contenido (texto, imagen, audio), mientras que los agentes de IA toman decisiones y actúan en función de objetivos definidos.
2. ¿Por qué Gartner destaca los datos preparados como críticos?
Porque sin datos limpios, trazables y conformes a normativa, cualquier modelo de IA genera resultados poco fiables o ilegales.
3. ¿Qué industrias liderarán la adopción de IA multimodal?
Salud, educación, seguridad y medios digitales son los primeros sectores donde se esperan despliegues masivos.
4. ¿Qué implica AI TRiSM para las empresas?
La necesidad de adoptar marcos de seguridad y gobernanza específicos para IA, más allá de las medidas de ciberseguridad tradicionales.
