Un informe elaborado por Reply en colaboración con PAC (Pierre Audoin Consultants) proyecta que el mercado global de inteligencia artificial en diez países clave alcanzará los 101.000 millones de euros (unos 109.000 millones de dólares) para 2027. De esa cifra, la IA generativa (Generative AI) representará más de 12.000 millones de euros, una porción todavía menor del total pero con una tasa de crecimiento muy por encima de la media del sector. Los países analizados son EE. UU., Reino Unido, Brasil, Francia, Alemania, Italia, China, India, Bélgica y Países Bajos.
El estudio, publicado en noviembre de 2023, recoge el estado de adopción de la IA en empresas de esos diez mercados y analiza cómo los LLM (modelos de lenguaje grande) y los modelos de texto a imagen están modificando procesos en departamentos de marketing, atención al cliente, desarrollo de software y back-office legal.
De la automatización de procesos al trabajo de conocimiento
El informe distingue dos etapas en la adopción de IA empresarial. La primera, ya bastante consolidada en 2023, cubre tareas de optimización: detección de fraude, mantenimiento predictivo en entornos industriales y automatización de procesos administrativos. La segunda etapa, en plena expansión, afecta directamente a los llamados trabajadores del conocimiento: quienes redactan, analizan, programan o gestionan relaciones con clientes.
La diferencia entre ambas etapas es relevante porque la primera sustituye pasos mecánicos, mientras que la segunda entra en terrenos que hasta ahora se considerán exclusivos de personas con formación especializada. Un asistente que redacta código, propone correcciones o genera borradores de documentos jurídicos trabaja en la misma capa que un desarrollador, un abogado o un redactor.
Asistentes de IA en desarrollo de software
El informe de Reply destaca los asistentes de código como una de las áreas con mayor adopción real en 2023. Estas herramientas identifican ineficiencias, proponen mejoras, detectan errores y pueden generar bloques de código desde una descripción en lenguaje natural. GitHub Copilot, el producto de Microsoft y OpenAI, es el ejemplo más extendido, pero el mercado de asistentes de programación se ha multiplicado en pocos meses. La carrera por la infraestructura que sostiene estos modelos es paralela: OpenAI ha comenzado a desarrollar su propio chip con Broadcom para abaratar los costes de inferencia de los LLM, lo que da idea de la escala de inversión que requiere el sector.
IA en atención al cliente y los llamados «humanos digitales»
En el terreno de la relación con clientes, el informe apunta a sistemas que combinan procesamiento del lenguaje natural (NLP) con personalización basada en historial. La novedad respecto a los chatbots de generaciones anteriores es la capacidad de mantener conversaciones más fluidas y de anticipar necesidades, no solo responder a lo que se pregunta.
Un concepto que el informe menciona es el de los «hhumanos digitales»: agentes de IA con apariencia y comportamiento diseñados para parecerse a personas reales, pensados para sectores como banca, sanidad o formación. La tecnología existe en forma de prueba de concepto desde 2022, pero su despliegue comercial masivo en 2023 todavía era incipiente.
El papel de los plugins y la arquitectura multiagente
El informe también recoge la aparición de los plugins en los LLM, que permiten conectar el modelo a fuentes de datos externas, APIs o herramientas específicas. ChatGPT introdujo su sistema de plugins en marzo de 2023, y OpenAI lo sustituyó más tarde por los GPTs personalizados. La idea de fondo es la misma: combinar múiltiples «cerebros» de IA especializados bajo un orquestador central. Esta arquitectura es la base de los sistemas multiagente que hoy están en el centro del debate técnico, como refleja el trabajo de Sakana AI que reabre la pregunta sobre si el futuro es un modelo grande o un enjambre de agentes especializados.
Proyecciones hacia la AGI y los límites del informe
El informe cierra con un apartado sobre la inteligencia artificial general (AGI), el término que se usa para describir una IA capaz de realizar cualquier tarea cognitiva que pueda hacer una persona. La proyección de 101.000 millones de euros en 2027 no depende de que la AGI exista: se basa en la extensión del uso de la IA especializada actual en más sectores y geografías.
Conviene leer estos datos con precaución. Las proyecciones de mercado de consultoras tecnológicas suelen tener márgenes de error amplios y están condicionadas por el ritmo real de adopción empresarial, que en 2023 era muy desigual entre países y sectores. El informe no especifica la metodología de muestreo ni el tamaño de la muestra, lo que limita la comparabilidad de sus cifras.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la IA generativa y en qué se diferencia de la IA tradicional?
La IA generativa crea contenido nuevo (texto, imágenes, audio, vídeo, código) a partir de un prompt o instrucción. La IA tradicional, en cambio, clasifica o predice a partir de datos existentes. Los LLM como GPT-4 o Llama son modelos de IA generativa especializados en texto.
¿Qué países analiza el informe Reply-PAC?
EE. UU., Reino Unido, Brasil, Francia, Alemania, Italia, China, India, Bélgica y Países Bajos. El informe cubre mercados de diferente tamaño y nivel de madurez digital, aunque la ponderación de cada uno en el total no se detalla en el resumen público.
¿Qué son los LLM y para qué los usan las empresas?
Los LLM (Large Language Models, o modelos de lenguaje grande) son sistemas de IA entrenados sobre grandes volúmenes de texto. Las empresas los usan para redactar documentos, resumir informes, atender consultas en lenguaje natural, generar código y automatizar tareas de back-office que antes requerían intervención humana en cada paso.
¿Qué es la AGI y cuándo se espera que llegue?
La AGI (Artificial General Intelligence, inteligencia artificial general) es una IA hipotética capaz de realizar cualquier tarea cognitiva al nivel de un humano. No existe acuerdo en la comunidad científica sobre cuándo podría llegar ni si los sistemas actuales son el camino correcto para conseguirla. Los plazos que circulan en la industria van desde 2030 hasta «mucho más allá» o «nunca en esa forma».
