De los pilotos a la producción: El punto de inflexión de GenAI en 2025

Durante gran parte de los dos últimos años, la IA generativa ha vivido en fase piloto. 

Los equipos probaron chatbots orientados al cliente, experimentaron con herramientas de resumen y construyeron prototipos para mostrar a los consejos lo que podía hacer la tecnología. Estos esfuerzos despertaron entusiasmo, pero rara vez se ampliaron. Los presupuestos se consumían, las pruebas de concepto arrojaban resultados desiguales y las dudas sobre el cumplimiento y la fiabilidad frenaban la inversión.

Esa dinámica está cambiando. En 2025, la IA generativa está pasando de la experimentación a la ejecución. Lo que antes parecía una serie de proyectos piloto desconectados se está convirtiendo en una capacidad empresarial, respaldada por nuevas disciplinas y arquitecturas.

Construir una GenAI preparada para la empresa significa encontrar especialistas que comprendan la gobernanza, la observabilidad y la escala. Tenth Revolution Group puede ponerle en contacto con talentos tecnológicos de confianza que lo hacen posible.

Por qué por fin es posible escalar

Tres avances están permitiendo este cambio.

• LLMOps aporta la disciplina operativa necesaria para ejecutar grandes modelos a escala. El control de versiones de las instrucciones, la supervisión de los índices de alucinación y las canalizaciones de despliegue automatizadas garantizan que la IA generativa se gobierne y sea predecible.
• GAR 2.0 mejora las técnicas de recuperación, lo que permite a los modelos fundamentar las salidas en el conocimiento de la empresa con mayor precisión. La fragmentación jerárquica, la búsqueda híbrida y la retroalimentación continua reducen el ruido y mejoran la fiabilidad.
• Flujos de trabajo agénticos hacer que la IA pase de la percepción a la acción. En lugar de responder pasivamente, los modelos pueden activar procesos, interactuar con API y completar tareas de varios pasos en nombre de los usuarios.

Juntas, estas capacidades transforman la IA de un experimento de laboratorio en algo en lo que las empresas pueden confiar en la producción.

Lecciones de los pioneros

Algunas industrias ya están mostrando cómo es la IA generativa a escala en la práctica.

• Operaciones con clientes. Las organizaciones de servicios están implantando sistemas de agentes que resuelven las consultas de principio a fin, desde el reembolso hasta la resolución de problemas, reduciendo drásticamente los tiempos de resolución.
• Servicios financieros. RAG 2.0 está impulsando las consultas de cumplimiento y las herramientas de investigación que permiten a los analistas navegar por normativas complejas y presentaciones financieras con confianza.
• Recursos humanos. Los agentes de IA ayudan a seleccionar las solicitudes, cotejar las cualificaciones y programar las entrevistas, liberando a los responsables de contratación para que se centren en la captación de candidatos.

Estos ejemplos ponen de relieve un hilo común: la escala requiere algo más que la capacidad del modelo. Depende de la gobernanza, la infraestructura y la calidad de los datos.

Si 2025 es el año en que planea pasar de los pilotos a la producción, Tenth Revolution Group puede proporcionar el talento en IA y datos necesita hacerlo de forma segura, eficaz y a escala

La perspectiva de los ejecutivos

Para los líderes empresariales, la llegada de la GenAI lista para la empresa representa tanto una oportunidad como una responsabilidad. La oportunidad reside en una prestación de servicios más rápida, una toma de decisiones mejorada y nuevas experiencias para los clientes. La responsabilidad es garantizar que estos sistemas sean seguros, conformes y explicables.

Los ejecutivos deben esperar que los reguladores y los inversores hagan preguntas más difíciles en 2025. ¿Puede rastrear cómo tomó una decisión su IA? ¿Ha comprobado la existencia de sesgos? ¿Dispone de barandillas para evitar resultados inadecuados? Las organizaciones que no puedan responder tendrán dificultades para ganarse la confianza.

El coste de la espera

El próximo año es un punto de inflexión. Las empresas que industrialicen ahora sus prácticas de GenAI obtendrán ganancias de eficiencia y ventajas en el mercado. Las que se retrasen corren el riesgo de verse superadas por competidores que integren profundamente la IA en sus operaciones. Lo que era opcional en la fase piloto es ahora estratégico.

La ampliación responsable no consiste en ir rápido porque sí. Se trata de sentar las bases -LLMOps, sistemas de recuperación, gobernanza y flujos de trabajo agénticos- que permitan mantener la innovación.