Milagros Martin
Front Person & Content Creator en Coderhouse
Inteligencia Artificial y Data
Tendencias en inteligencia artificial para 2025
Publicado el
28 de agosto de 2025
La inteligencia artificial (IA) pasó de ser un concepto de laboratorio a estar presente en nuestro día a día. En 2025, la IA atraviesa todas las industrias: desde cómo escribimos y diseñamos hasta cómo programamos, vendemos o gestionamos proyectos. Este artículo resume las tendencias más importantes de la IA en 2025 y explica, con ejemplos simples, cómo impactan en el trabajo y qué significan términos que pueden sonar técnicos.
1) Consolidación de la IA generativa
La IA generativa es la que crea contenido nuevo a partir de instrucciones: textos, imágenes, audios o videos. Ya no es algo experimental, sino que se usa de forma cotidiana en marketing, educación, diseño y atención al cliente. Lo que antes llevaba horas, ahora se resuelve con un buen prompt (instrucción que le damos al modelo).
Ejemplo: pedirle a un modelo que escriba un borrador de un mail de ventas o que genere una imagen para una campaña.
Impacto: reduce el tiempo en tareas repetitivas y potencia la creatividad.
2) IA integrada en el trabajo diario
Antes usábamos aplicaciones aparte de IA. Ahora la tendencia es que venga integrada en las herramientas de siempre: Excel, Google Docs, CRM, editores de código o apps de diseño. A estas integraciones se las llama copilots, porque funcionan como un “copiloto digital” que sugiere ideas o soluciones en tiempo real.
Ejemplo: un editor de texto que completa frases o un IDE (entorno de programación) que propone líneas de código.
3) Ética, sesgos y regulaciones
A medida que la IA se usa más, surgen debates sobre ética (qué usos son correctos y cuáles no) y sesgos (errores o injusticias en los resultados por datos de entrenamiento mal balanceados). En 2025 aparecen leyes como el AI Act en la Unión Europea, que regulan cómo deben usarse estos sistemas.
Ejemplo: una IA de reclutamiento que favorece a un grupo de personas más que a otro si no está entrenada con datos diversos.
4) IA y empleabilidad
La IA automatiza muchas tareas repetitivas, pero al mismo tiempo crea nuevos roles para personas que sepan aprovecharla. Se habla mucho de reskilling, que significa “volver a capacitarse” para aprender nuevas habilidades y adaptarse a este nuevo entorno laboral.
Ejemplo: un analista de marketing que aprende a usar IA para optimizar anuncios en lugar de hacerlo manualmente.
5) Modelos multimodales
Un modelo multimodal es un tipo de IA que puede trabajar con varios tipos de información al mismo tiempo: texto, imagen, audio y video. Esto permite aplicaciones mucho más naturales, como asistentes que entienden lo que decís, lo que escribís y lo que mostrás en una foto.
Ejemplo: subir una foto de un producto y preguntarle a la IA que te redacte la descripción para un e-commerce.
6) Cómo usan la IA los equipos de desarrollo web
Los desarrolladores web están entre los que más rápido adoptan la IA. No reemplaza su trabajo, pero sí acelera procesos:
Boilerplate: bloques de código repetitivos que ahora se generan automáticamente.
Debugging: la IA ayuda a detectar y corregir errores en el código.
Testing: creación de pruebas para asegurar que el sitio funciona bien.
Documentación: generar explicaciones claras del código y buenas prácticas.
7) AI Agents y workflows inteligentes
Un AI Agent es un agente autónomo: un sistema de IA que no solo responde, sino que toma decisiones y ejecuta pasos en cadena. Se suelen usar con plataformas como n8n o Pipedream, que permiten crear workflows (flujos de trabajo automatizados).
Ejemplo simple: un agente que recibe un formulario de contacto, analiza el mensaje, lo clasifica como “soporte” o “ventas” y lo guarda en una hoja de cálculo automáticamente.
Impacto: permite a equipos pequeños automatizar tareas que antes requerían mucho tiempo.
8) MLOps accesible
MLOps significa “Machine Learning Operations”: es la práctica de llevar modelos de IA desde la idea hasta la producción, de forma ordenada y escalable. Antes solo grandes empresas podían hacerlo; ahora existen servicios que lo hacen más accesible, con herramientas para monitorear calidad y costos.
Ejemplo: un sistema que mide si los resultados de tu modelo siguen siendo buenos con el tiempo y te avisa si empeoran.
Cómo prepararte para estas tendencias
El mejor camino es identificar una o dos tendencias que te impacten directamente y armar un pequeño proyecto o piloto. En Coderhouse podés formarte con cursos prácticos y guías en vivo:
Curso de Introducción a la Inteligencia Artificial — bases para entender cómo funciona la IA y aplicarla en tu trabajo.
Curso de IA aplicada a Marketing — enfocado en marketing digital, segmentación y creatividad asistida.
Curso de IA: Generación de Prompts — cómo dar instrucciones efectivas a los modelos de IA para obtener mejores resultados.
Diplomatura en Data — programa intensivo que combina analítica, machine learning y deep learning aplicado.
Preguntas frecuentes
¿La IA reemplazará trabajos en 2025?
No reemplaza profesiones completas, pero sí tareas específicas. Los mejores perfiles serán los que integren la IA en su flujo de trabajo.
¿Qué sectores usan más IA hoy?
Marketing, ventas, salud, educación, logística, finanzas y desarrollo de software.
¿Qué riesgos tiene la IA generativa?
Puede inventar datos (alucinaciones), reflejar sesgos o usar información sensible. La clave es supervisar siempre sus resultados.
¿Necesito programar para aprovechar estas tendencias?
No siempre. Muchas tareas se resuelven con plataformas de workflows sin necesidad de escribir código. Programar abre más posibilidades, pero no es obligatorio para empezar.
¿Cómo empiezo con agentes de IA?
Elegí un proceso repetitivo (ej.: clasificación de correos), creá un flujo en una herramienta como n8n, añadí un paso con IA y probalo. Medí cuánto tiempo ahorraste.
Conclusión
El 2025 confirma que la IA ya no es opcional: se vuelve parte del día a día. Generativa, integrada en herramientas, con agentes autónomos y automatizaciones, la clave está en saber elegir los casos que generan mayor impacto. Capacitarte hoy puede marcar la diferencia en tu carrera.
Si querés dar el salto, podés comenzar con el Curso de Introducción a la Inteligencia Artificial, aplicar estas ideas en marketing con el Curso de IA aplicada a Marketing y dominar la habilidad de prompting con el Curso de IA: Generación de Prompts. Para un recorrido más profundo, la Diplomatura en Data te prepara para roles más avanzados.
Fuentes y referencias
Sobre el autor
Hola! Soy Mili y soy creadora de contenido con una audiencia de más de 600k seguidores en mis plataformas (@soymilimartin), donde comparto contenido de estilo de vida, viajes y vlogs📱 🤝He trabajado con marcas reconocidas como Banco Santander, Amazon Music, Aeropuertos Argentina, Coderhouse, QS Top Universities, Turismo City y Surfshark, entre otras.