2025: el año en que la IA dejó de hablar…
...y empezó a moverse
Hay un momento, en casi todos los trabajos, en el que te das cuenta de que ya no controlas la agenda.
Hasta ahora la culpa solía ser del jefe, de los clientes o del correo electrónico.
En 2025 ha empezado a ser… de la máquina.
No porque la IA “piense” mejor que tú (eso es discutible), sino porque ha empezado a actuar sin pedirte permiso para cada paso: reprograma reuniones, negocia con proveedores, lanza campañas, mueve dinero, abre tickets, cierra incidencias.
Tú te enteras al final, cuando recibes el resumen.
2023 y 2024 fueron los años de los juguetes: chatbots simpáticos, prompts ingeniosos, pruebas de concepto que quedaban muy bien en un demo.
2025 ha sido otra cosa.
Ha sido el año de la IA agéntica, de la infraestructura a lo bestia y de una verdad incómoda: el límite ya no es solo el silicio… es la electricidad, la geopolítica y, sobre todo, la capacidad de las personas y organizaciones para adaptarse.
Así que, como dijo Jack el Destripador, vayamos por partes.
De “hablar con un chatbot” a delegar en una fuerza laboral invisible
Hace dos años la escena típica era esta: abres una ventana de chat, escribes una instrucción, esperas una respuesta.
Ahora cada vez se parece más a esto:
El sistema detecta un conflicto en tu agenda, revisa tus preferencias, propone tres huecos alternativos, negocia con la otra parte por email y actualiza el calendario.
Tú solo ves una notificación: “Reunión reprogramada. Aquí tienes el resumen de contexto”.
Eso es IA agéntica:
Modelos que no solo generan texto, sino que observan, deciden y ejecutan flujos de trabajo completos conectados a sistemas reales.
Y aquí está la diferencia clave con el “boom del chatbot”:
Antes: la IA era una interfaz bonita.
Ahora: la IA es una capa operativa que:
llama APIs,
consulta bases de datos,
lanza scripts,
valida resultados,
y deja trazabilidad de todo.
Las empresas se han dado cuenta de que el valor no está en tener “otro asistente” más, sino en construir agentes propios que entienden sus procesos, sus reglas y sus restricciones.
Por eso:
El gasto en “features mágicas de IA” de software genérico ha caído en desgracia.
Y ha subido el gasto en equipos internos que construyen agentes a medida sobre modelos fundacionales.
Traducción práctica:
Si tu empresa sigue enseñando demos de chat tipo “pregúntale a tus datos” pero no tiene todavía un agente que haga algo de verdad (cerrar un pedido, proponer un descuento, lanzar una acción automática cuando detecta un riesgo), va tarde.
Y tú, como profesional, también.
No basta con saber “usar ChatGPT”.
El siguiente filtro es: ¿qué parte de tu trabajo puede convertirse en un agente que trabaje en segundo plano?
Y, sobre todo: ¿qué parte no debería delegarse nunca?
El límite ya no es el modelo, es el enchufe
Durante años el drama han sido los chips: “no hay GPUs”, “Nvidia se queda con todo”, “los demás no llegan”.
En 2025 el foco se ha desplazado medio metro más allá del rack: ahora el problema es la luz, la energía, la chispa de la vida que alimenta los modelos.
Data centers que no pueden crecer porque la red no da para más.
Ciudades que frenan proyectos porque no soportan ni siquiera la demanda de los hogares, como para preocuparse de los centros de datos.
Hyperscalers firmando acuerdos directos con plantas nucleares y apostando por reactores modulares pequeños para alimentar la fiesta.
Mientras tanto, la IA baja al suelo:
Soberanía de IA: gobiernos metiendo miles de millones para entrenar sus propios modelos nacionales. No quieren que todo pase por modelos entrenados con los datos, valores y prioridades de otros países.
Guerra por la ubicación: el mapa de la infraestructura ya no se dibuja solo con cables submarinos y latencias… sino con nodos energéticos.
¿El mensaje escondido?
La IA ya no es solo “software”. Es infraestructura física crítica.
Las empresas que hoy ignoran la energía como parte de su estrategia tecnológica están viviendo en 2015, no en 2025.
Para muchos países, tener o no tener capacidad de entrenar y desplegar IA propia empieza a ser una cuestión de poder nacional, no de moda tecnológica.
Si trabajas en negocio, estrategia o innovación y nunca has tenido una conversación seria sobre:
consumo energético de tus modelos,
dónde se alojan de verdad tus cargas más sensibles,
y qué dependencias geopolíticas arrastras…
tienes un ángulo ciego peligroso.
Ganadores, perdedores… y qué nos enseñan
Detrás de los titulares hay patrones que se repiten.
Este 2025 ganaron los que construyen infraestructura, no solo productos.
Nvidia sigue como rey de la colina.
No solo por vender chips, sino por estar en el centro del triángulo:
modelos – nubes – estados.
La fusión Synopsys + Ansys ha creado un monstruo del diseño: del transistor a la simulación física, todo bajo el mismo techo.
Cuando tus chips queman megavatios y rozan límites térmicos, simular bien es la diferencia entre una generación ganadora y una nota a pie de página.
HPE comprando Juniper, Cisco integrando Splunk…
No se están comprando “startups molonas”.
Se están comprando las tuberías: networking, observabilidad, seguridad, datos.
Moraleja para tu carrera, en la próxima década, el valor se va a ir a quienes entienden la fontanería digital:
Cómo se mueven los datos.
Qué se puede automatizar sin romper nada.
Dónde se mira el sistema cuando falla.
Si solo estás en la capa del “front bonito” y los slides… te estás quedando en la superficie del pastel.
El año en que el sistema operativo cambió
Mientras todos hablaban de modelos, otra revolución se cocinaba en silencio:
Windows sobre ARM ha dejado de ser un experimento fallido.
Los nuevos portátiles con NPU y autonomía real de “todo el día” han roto, por fin, el monopolio mental de x86 (Intel).
Apple ha usado su ventaja de integración para hacer algo muy potente: IA on-device, con foco obsesivo en la privacidad. De momento es solo una promesa, pero parece que es el último tren que tiene la empresa de Jobs para subirse al tren de la GenAI.
¿Dónde está el giro?
Cada portátil nuevo decente empieza a venir con aceleradores de IA dedicados.
Los small language models corriendo en local permiten hacer muchas cosas sin salir nunca de tu máquina.
La frontera entre “cliente” y “servidor” se difumina: parte de la inteligencia está en la nube… y parte en tu bolsillo.
Eso cambia el tablero de tres formas:
Técnicamente: obliga a pensar arquitecturas híbridas, no “todo en cloud” ni “todo en local”.
Económicamente: reduce la factura de inferencia para ciertas cargas.
Éticamente: devuelve algo de control al usuario final (si se hace bien).
Si sigues pensando en IA solo como “algo que pasa en un data center lejano”, te vas a perder la otra mitad de la revolución que viene.
Robots, deepfakes y el nuevo riesgo de ser junior
2025 también ha sido el año en que varias ficciones han empezado a pisar tierra.
Robots humanoides que ya hacen cosas útiles
No es ciencia ficción:
Robots tipo Tesla Optimus, Figure o el nuevo Atlas eléctrico de Boston Dynamics están haciendo trabajos muy concretos en fábricas: mover cajas, tareas repetitivas, operaciones peligrosas.
Nada glamuroso, poco “instagrammeable”, pero tremendamente transformador para costes y seguridad.
Estamos viendo un patrón:
Primero, la IA aumenta cabezas (trabajo cognitivo).
Luego, la IA + robótica empiezan a aumentar brazos y piernas (trabajo físico).
Más adelante, la frontera entre “trabajo cualificado” y “no cualificado” se va a redibujar entera.
Deepfakes y la crisis de lo real
Por otro lado, la ciberseguridad ha tenido que enfrentarse a algo nuevo:
Fraudes con videollamadas falsas de CEOs.
Voces clonadas pidiendo transferencias urgentes.
Ransomware que negocia solo, adaptándose a las respuestas del equipo de seguridad.
El juego ha pasado de:
“Protégete para que no entren”
a:
“Aprende a distinguir qué es real y qué no, incluso cuando ya han entrado”.
La ventaja, esta vez, no la tiene el usuario despistado.
El eslabón débil: los juniors
Y mientras todo esto pasaba, el mercado laboral ha lanzado una señal incómoda:
La demanda de desarrolladores junior se ha hundido.
La de perfiles capaces de definir problemas, diseñar sistemas, revisar y orquestar el trabajo de la IA se ha disparado.
No es solo tecnología. Es un cambio en cómo se aprende una profesión:
Antes: Entrabas por abajo, te comías el trabajo repetitivo, y subías con los años.
Ahora: Lo repetitivo lo hace una IA, y el primer escalón tiene cada vez menos sitio.
Si tienes cierta experiencia, tu reto es otro. No quedarte atascado en tareas que un agente podrá hacer mejor y más barato en dos años, y moverte hacia: donde hay que poner criterio, diseño, supervisión, y responsabilidad.
Y ahora, ¿qué hacemos tú y yo con todo esto?
Podríamos quedarnos en el resumen de titulares, pero tenemos que ir más allá. Va de qué cambias mañana por la mañana.
Te propongo tres focos para el 2026 que viene:
El primero es el cambio de enfoque, pasar de ser usuario de IA a diseñador de agentes.
No tienes que convertirte en ingeniero de software, pero sí en alguien capaz de responder a:
¿Qué proceso de mi trabajo podría ejecutar un agente de principio a fin?
¿Qué datos necesita?
¿Qué reglas no puede saltarse bajo ningún concepto?
¿Cómo sabré si está haciendo bien su trabajo?
Si no te haces estas preguntas tú, te las hará otro.
Y no siempre en tu favor.
El segunda va sobre cómo integrar la energía y la infraestructura en tus decisiones.
Aunque no seas “de IT”, empieza a incorporar a tu vocabulario preguntas como:
¿Dónde corre esto?
¿Qué dependencia energética, regulatoria o geopolítica tiene?
¿Qué pasaría si ese proveedor o esa región se vuelven inviables?
La IA ya es suficientemente importante como para que no sea un tema exclusivo del departamento de tecnología.
Es estrategia.
Es riesgo.
Es, en muchos casos, continuidad de negocio.
Y por último, redefine cuál es tu ventaja injusta en un mundo de máquinas que hacen “cosas”.
Si las máquinas: escriben correos, programan scripts, analizan datos, mueven cajas… ¿qué pintas tú aquí?
Hay ciertas respuestas mejores que otras:
“Conozco a fondo el contexto de mi sector y sé qué no hay que automatizar nunca.”
“Sé diseñar procesos donde humanos e IA se complementan sin estorbarse.”
“Tengo criterio para decir que no a la próxima moda con una presentación preciosa pero cero encaje en la realidad de mi empresa.”
Tu ventaja ya no será “saber manejar una herramienta”, sino saber qué juego estás jugando mientras todos los demás solo persiguen la siguiente feature.
También déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto puede ser una muy buena opción.
Food for thought
2025 pasará, probablemente, a la historia como el año en que:
La IA dejó de ser un juguete de chat para convertirse en fuerza laboral silenciosa.
La infraestructura se convirtió en la verdadera batalla: energía, redes, diseño de chips, nubes, regulación.
Y muchos profesionales se dieron cuenta, a veces tarde, de que el verdadero riesgo no era que la IA pensara más rápido…
…sino que empezara a actuar antes que ellos.
La buena noticia es que todavía estamos a tiempo de decidir qué papel queremos jugar en este nuevo tablero.
Y esa decisión no la va a tomar ningún agente por ti.
Y eso es todo por hoy. Si algo de lo que has leído te ha removido, dímelo.
Ya sabes que estoy al otro lado si quieres comentar, discrepar o simplemente saludar.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
Aquí te dejo unas lecturas para seguir tirando del hilo: