La IA se pone manos a la obra en IBM Think 2025

Un auto de carreras de Fórmula 1 de la Scuderia Ferrari se sentó encerrado en vidrio en el centro de la conferencia IBM Think 2025 en Boston esta semana, flanqueado por asistentes y retroiluminado por un logotipo azul brillante de IBM. Su chasis rojo intenso y sus curvas aerodinámicas atrajeron un flujo constante de fotos, pero su presencia fue más que simbólica. Según IBM, el automóvil genera más de un millón de puntos de datos cada segundo, capturando presión, fricción, temperatura y velocidad en tiempo real. Esa información ahora impulsa una experiencia móvil personalizada para los aficionados, impulsada por la plataforma IBM watsonx.

La exposición abrió el evento, donde la compañía expuso su postura de que la IA ya no es especulativa. La inteligencia artificial, la computación cuántica, la infraestructura de nube híbrida y la Automatización se presentaron no como conceptos futuros, sino como capacidades actuales que están reconfigurando las Operaciones en las empresas globales.

En conferencias magistrales y paneles, oradores de industrias tan variadas como defensa, venta minorista y finanzas describieron cómo los cambios fundacionales en arquitectura, talento, gestión de datos e interoperabilidad ya están en marcha. Ejecutivos e ingenieros de PepsiCo, Meta, Lockheed Martin, The Heineken Company y BNP Paribas se unieron a los líderes de IBM para Compartir cómo la inteligencia artificial, la computación cuántica y la Automatización están produciendo Resultados.

“La IA es el motor de la productividad”, afirmó Arvind Krishna, presidente y director ejecutivo (CEO) de IBM. "La IA desbloquea el valor de sus datos".

Un discurso de apertura se centró en un cambio en la forma en que se desarrolla la IA empresarial. IBM introdujo la computación generativa, un enfoque que se aleja de la ingeniería rápida y se acerca a la programación estructurada para modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). El método, dijeron los expertos de IBM, tiene como objetivo hacer que las aplicaciones de IA sean más escalables, seguras y adaptables a medida que evolucionan los modelos.

El nuevo marco conecta la computación de alto rendimiento con los sistemas cuánticos, lo que permite lo que IBM llama "supercomputación centrada en la cuántica". Según Zaira Nazario, Directora de Ciencia y Tecnología de IBM investigación, esa conexión ya está en marcha.

El nuevo enfoque permite a los desarrolladores definir el comportamiento de la IA utilizando componentes modulares y restricciones programables en lugar de instrucciones en lenguaje natural. Sriram Raghavan, vicepresidente de IBM Research AI, dijo que el modelo actual de ingeniería de instrucciones conduce a "libros y libros de instrucciones", lo que da como resultado lo que él llamó "seguridad por oración".

Los expertos de IBM dijeron que las pruebas internas mostraron que la computación generativa puede alcanzar el mismo nivel de precisión que los modelos de 70 mil millones de parámetros utilizando solo mil millones de parámetros. Raghavan dijo que el resultado es una mayor velocidad, un rendimiento más confiable y una seguridad más sólida en una variedad de casos de uso.

Shobhit Varshney, director de datos e IA de IBM Consulting Americas, estuvo en el evento y dijo en una entrevista con IBM Think que el cambio hacia la computación generativa no podría llegar en un momento más urgente.

"A medida que las empresas despliegan soluciones multiagente y delegan tareas más complejas a la IA, necesitamos una forma más transparente y sólida de programar estos modelos que el inglés", dijo. Varshney dijo que escuchó a los desarrolladores repetir el mismo punto: la necesidad de más control y fiabilidad a medida que la IA se mueve más profundamente en las funciones de actividad principal del negocio. “Ahí es donde el nuevo marco de IBM cambia las reglas del juego”, agregó. “Aporta el rigor y la disciplina de la ingeniería de software para escalar la IA de manera responsable”.

Pero construir modelos más rápidos y más limpios es solo una parte del desafío. A medida que las compañías profundizan en la automatización y despliegan agentes en todas las operaciones, surgen nuevas preguntas sobre la supervisión y el costo. Maryam Ashoori, de IBM watsonx.ai’s Director sénior de gestión de productos, estuvo en el evento y dijo a Think en una entrevista que, si bien más empresas están trasladando la IA a la producción, los agentes aún están en sus primeras etapas. "El dieciséis por ciento ha pasado de la experimentación al escalado, pero los agentes apenas están empezando a tomar forma", dijo.

Señaló el creciente interés en el uso de agentes para extraer más valor de los sistemas de IA generativa existentes. "Los agentes permiten a las empresas impulsar la IA generativa en los flujos de trabajo a través de llamadas a herramientas y funciones, pero la mayoría no ha pensado completamente en los riesgos".

Los expertos de IBM también destacaron el trabajo de la empresa en quantum, diciendo que había alcanzado un nuevo hito técnico. La utility cuántica, tal y como la describe Jay Gambetta, vicepresidente de Quantum en IBM, se refiere al punto en el que los procesadores cuánticos pueden resolver problemas que los sistemas clásicos no pueden simular. En una serie de experimentos recientes, los investigadores de IBM combinaron un procesador de 45 cúbits con la supercomputadora japonesa Fugaku para simular moléculas complejas, con resultados consistentes con los mejores métodos clásicos. Una prueba posterior de 77 qubits confirmó los resultados.

“No estamos interesados en demostraciones”, dijo Gambetta. "Estamos construyendo sistemas que realmente funcionan".

La empresa espera alcanzar la supremacía cuántica para 2026, cuando los sistemas cuánticos puedan superar a las computadoras clásicas en tareas del mundo real con precisión verificada

En otras partes de la conferencia, la atención se dirigió a la preparación de la infraestructura. Rob Thomas, vicepresidente senior de software y director comercial de IBM, señaló el reto de integrar la IA en los sistemas operativos. “En los próximos tres años, se crearán mil millones de aplicaciones sobre la base de la IA generativa”, dijo. "Tendrán que trabajar entre sí perfectamente".

Deutsche Telekom y otros proporcionaron ejemplos de avances. El director de sistemas de información (CIO) Peter Leukert dijo que la Automatización ha reducido el tiempo de parcheo en un 80 por ciento, y agregó que el enfoque puede carecer de glamour, pero aborda las necesidades operativas básicas.

El despliegue de agentes de IA en toda la empresa fue otro tema central. PepsiCo, por ejemplo, utiliza más de 1500 bots impulsados por IA en toda la cadena de valor. Una estrategia centrada en la plataforma ha ayudado a unificar estas herramientas, según Magesh Bagavathi, vicepresidente sénior y director de datos e IA de la empresa.

La rápida expansión de tales sistemas trae una nueva complejidad. Ritika Gunnar, gerente general de Datos e IA de IBM, se refirió al creciente desafío de la “expansión de agentes”, donde bots desconectados operan en silos. Para abordar esto, IBM está evolucionando watsonx Orchestrate, que coordina agentes entre proveedores y flujos de trabajo. “Crear agentes poderosos es solo el comienzo”, dijo Gunnar. "La verdadera magia ocurre cuando se conectan".

En las propias operaciones de recursos humanos de IBM, la empresa ha automatizado más de un millón de tareas y ahora resuelve el 95 por ciento de las solicitudes de servicio de los empleados sin escalarlas. El resultado, dijo Neil Dhar, socio gerente global de IBM Consulting, es una función de RR. HH. que puede escalar con la organización.

Prepararse para tales cambios requiere más que herramientas. La Estrategia de fuerza laboral, por ejemplo, sigue siendo crítico. Laura-Elizabeth Ware, vicepresidenta sesiva de Operaciones de Nube HCM en Norteamérica en Oracle, enfatizó la necesidad de que las compañías realicen un inventario claro de habilidades antes de introducir agentes en los sistemas de RRHH. Un estudio reciente del IBM Institute for Business Value (IBV) respalda esto, y encontró que un tercio de los directores ejecutivos (CEO) planea volver a capacitar a los empleados, y la mitad está contratando para roles que no existían hace un año.

Las estrategias de código abierto se exhibieron cuando Meta destacó la rápida adopción de su serie de modelos Llama, que ahora ha superado los 1.2 mil millones de descargas. La compañía presentó el Llama Stack, un nuevo marco modular que permite a los desarrolladores combinar agentes, herramientas de evaluación y componentes de post-formación. "La belleza de lo abierto es que la comunidad se convierte en un multiplicador de fuerzas", dijo Ash Jhaveri, vicepresidente de asociaciones de IA en Meta, durante el evento. Este enfoque refleja un cambio más amplio en las industrias hacia arquitecturas de IA flexibles y modulables que pueden adaptarse rápidamente a las necesidades cambiantes de las empresas.

Para permitir el escalado gobernado de modelos de código abierto, IBM ha integrado watsonx en la pila de Llama. Aun así, no todas las industrias pueden adoptar un enfoque totalmente abierto. Al señalar sectores como defensa y atención médica, Richard Vitek de Lockheed Martin enfatizó la necesidad de un control y cumplimiento más estrictos.

Esa demanda está dando forma a la estrategia de IBM, afirmó Dinesh Nirmal, vicepresidente sénior de productos de software de IBM. La plataforma watsonx.data rige los datos de propiedad exclusiva antes de que entren en los pipelines del modelo. "La plataforma ahora puede preparar datos listos para la IA para empresas en menos de cinco minutos", agregó Nirmal.

El auto de Fórmula 1 Scuderia Ferrari HP hizo una segunda aparición durante el discurso de apertura de Krishna, esta vez no detrás de un vidrio, sino destacado en el escenario como símbolo de datos de alta velocidad y alto riesgo. Utilizó la telemetría impulsada por sensores del automóvil para establecer paralelismos con otras industrias en las que las empresas gestionan grandes cantidades de datos en tiempo real.

Kate Johnson, directora ejecutiva (CEO) y presidenta de Lumen Technologies, dijo que su compañía utiliza herramientas IBM para acercar la IA a su borde de red. “Cada milisegundo importa”, dijo. "No es como un Ferrari, pero el mismo concepto".

BNP Paribas está siguiendo un camino similar. El banco trabajó con IBM y Red Hat durante siete años. Ahora está desarrollando una "fábrica de IA", diseñada para unificar la infraestructura y apoyar el despliegue de IA en un entorno regulado. Jean-Michel García, el director de tecnología del banco, hizo hincapié en la necesidad de la hibridación, la contenedorización y la gobernanza de datos. "Es IA con cinturones de seguridad", dijo Hillery Hunter, Director de tecnología de infraestructura de IBM.

Los temas de la conferencia apuntaban a un cambio más amplio. Las herramientas modulares, los sistemas basados en agentes, las arquitecturas de nube híbrida y los flujos de datos regulados ya no son conceptos emergentes. Son, cada vez más, la forma en que se hacen negocios.

“Esto no es un experimento”, dijo Krishna. “Esto está sucediendo ahora”.