De RAG a agentes: 21 pistas para la IA aplicada en 2025
Guía periodística en español que sintetiza 21 artículos recientes sobre IA aplicada: del salto de RAG a capas semánticas y agentes, al escalado eficiente de modelos, la visión multimodal para documentos, y las implicaciones sociales y de costos. Incluye enlaces y claves prácticas para equipos y profesionales.
RAG queda corto: llega la capa semántica
La recuperación evoluciona hacia ingeniería de contexto y capas semánticas que orquestan agentes y conocimiento corporativo.
Agentes que piensan, aprenden y deciden
De asistentes a sistemas con agencia: reflexión, herramientas y bucles de feedback capaces de ejecutar tareas complejas de forma autónoma.
Eficiencia primero: modelos óptimos bajo presupuesto
El futuro prioriza tamaño de modelo y datos adecuados para maximizar rendimiento y reducir costes operativos.
VLMs para documentos del mundo real
Los VLMs se consolidan en extracción de metadatos, comprensión de formularios y automatización documental.
Recomendadores masivos impulsan hiperpersonalización
Transformers de miles de millones de parámetros redefinen la personalización, con nuevas arquitecturas escalables para e-commerce y medios.