La era de los agentes autónomos
 

El cambio que se avecina es lo que se conoce como la era de los Agentes Autónomos. A diferencia de los sistemas de IA tradicionales que siguen pasos predefinidos, estos son capaces de comprender contextos, tomar decisiones y actuar de forma independiente. Los agentes autónomos utilizan enfoques generativos basados en entrenamiento en lugar de programación determinista. 
 

Se puede pensar en ellos como colegas digitales capaces de gestionar tareas complejas sin necesidad de supervisión constante. Lo más importante es que aprenden de sus acciones y se adaptan a nuevos escenarios. En aplicaciones de seguridad, esto significa sistemas capaces de identificar automáticamente posibles amenazas, coordinar respuestas y predecir incidentes antes de que ocurran.

 

 

IA que actúa
 

En la evolución de la IA, estamos presenciando un cambio de sistemas que solo analizan a aquellos que toman decisiones y acciones definitivas. Mientras que las métricas tradicionales como el IQ miden la capacidad cognitiva y el EQ evalúa la conciencia emocional, está surgiendo una nueva capacidad: el poder de actuar de manera inteligente y autónoma — AQ (Cociente de Acción). Como ejemplo se puede tomar los autos autónomos de Tesla, que no solo procesan las condiciones de la carretera, sino que navegan de manera fluida en escenarios de tráfico complejos en tiempo real.
 

Los sistemas de monitoreo tradicionales alertan a los operadores sobre posibles problemas, requiriendo intervención humana para cada respuesta. En contraste, los sistemas con alto AQ pueden evaluar situaciones, iniciar respuestas y ajustar sus acciones en función de condiciones cambiantes, haciendo que los sistemas sean menos dependientes de supervisión humana constante.
 

Estos sistemas podrán coordinar respuestas complejas a través de múltiples subsistemas, desde el control de acceso hasta las comunicaciones de emergencia, creando soluciones de seguridad más completas y efectivas. La clave es que estas acciones no son simplemente respuestas preprogramadas, sino decisiones inteligentes basadas en análisis en tiempo real y patrones aprendidos.

 

 

El elemento humano
 

Los roles humanos no desaparecen, sino que evolucionan. Como señaló el CEO de Microsoft: "No es la IA la que te reemplazará, sino alguien que la use". El éxito en 2025 dependerá de qué tan eficazmente se aprenda a trabajar junto a estos sistemas de IA, utilizándolos para ampliar las capacidades humanas.
 

Es necesario evaluar cómo ha evolucionado la programación: hoy en día, la democratización de la tecnología no elimina la necesidad de experiencia humana; más bien, eleva nuestro papel a la toma de decisiones de alto nivel y supervisión. Los profesionales de seguridad deberán desarrollar habilidades centradas en gestionar y dirigir sistemas de IA, en lugar de realizar tareas rutinarias de monitoreo.
 

Los humanos se destacan por comprender el contexto, tomar decisiones matizadas y manejar situaciones inesperadas, habilidades que serán aún más valiosas a medida que las tareas rutinarias se automaticen.

 

 

La evolución de los modelos de IA
 

Estamos presenciando la aparición de tres tipos clave de modelos: los Modelos de Lenguaje Pequeños (SLMs) para aplicaciones específicas, los Modelos de Lenguaje Visual (VLMs) diseñados específicamente para el procesamiento de video, y los Modelos Multimodales Grandes (LMMs) capaces de manejar múltiples tipos de datos simultáneamente.
 

Esta evolución representa un cambio de las analíticas tradicionales. Estos modelos no se limitan a seguir reglas preprogramadas; aprenden de cada incidente y mejoran sus respuestas con el tiempo. Esto es crucial para aplicaciones en ciudades inteligentes, donde los sistemas deben procesar y comprender múltiples tipos de datos simultáneamente.
 

Este avance está impulsando un cambio paralelo en la infraestructura informática en los países latinoamericanos. Se migra del procesamiento basado en CPU a arquitecturas centradas en GPU, transformando el diseño y la programación de sistemas. Mientras las grandes empresas tecnológicas invierten millones en el entrenamiento de modelos base de gran escala, las compañías de seguridad pueden aprovechar estas bases para crear aplicaciones especializadas con inversiones de hardware mucho más modestas.
 

Esta democratización de las capacidades de IA significa que incluso las organizaciones de seguridad más pequeñas pueden comenzar a implementar soluciones sofisticadas impulsadas por IA, considerando sus necesidades y casos de uso específicos.
 

Lo que hace que este desarrollo sea significativo en los países de la región es la creciente accesibilidad de estas tecnologías. Aunque el entrenamiento de modelos a gran escala es intensivo en recursos, las organizaciones ahora pueden aprovechar modelos preentrenados para aplicaciones específicas, haciendo que las capacidades avanzadas de IA sean más accesibles.

 

 

Innovación responsable
 

En 2025, el desarrollo tecnológico responsable se convertirá en una ventaja competitiva. Sin embargo, esto no significa frenar la innovación con un exceso de precaución. La clave está en encontrar el equilibrio adecuado, tomando riesgos calculados mientras se mantienen altos estándares éticos.
 

Para las empresas latinoamericanas, esto implica mantenerse a la vanguardia de las curvas de innovación mientras construyen relaciones de confianza con usuarios. Así como los consumidores eligen marcas confiables para sus dispositivos, las organizaciones seleccionarán cada vez más socios tecnológicos de seguridad basándose en su historial de innovación responsable y despliegue ético de IA. 

 

 

Grandes datos crean una gran IA
 

En este panorama de tecnologías emergentes en la región, es fundamental resaltar que una gran IA requiere grandes datos. Las organizaciones que han invertido en la calidad de sus datos obtienen beneficios acelerados de sus iniciativas de IA, mientras que aquellas con infraestructuras de datos deficientes podrían quedarse atrás. Para 2025 el enfoque en la calidad de los datos será fundamental puesto que el uso de datos sintéticos y la computación acelerada expanden los límites de lo que es posible con la IA.
 

La convergencia de estas tendencias en 2025 promete inaugurar una nueva era de capacidades de IA, donde el éxito no dependerá únicamente de adoptar las tecnologías más recientes, sino también de construir bases sólidas en calidad y gobernanza de datos.

 

 

El futuro de la gestión de video
 

La gestión de video experimenta su propia transformación. Los sistemas tradicionales de gestión de video (VMS) evolucionan de herramientas pasivas de grabación y reproducción a plataformas inteligentes capaces de automatizar respuestas y flujos de trabajo.
 

Los centros de seguridad, que antes requerían grandes equipos de operadores, se convertirán en entornos optimizados, donde la experiencia humana se enfocará en la toma de decisiones estratégicas y en situaciones complejas. Tareas como la gestión de eventos y la elaboración de informes de incidentes serán automatizadas con agentes de IA.
 

Esta evolución no implica una automatización completa, sino una colaboración más eficiente entre humanos y sistemas de IA. La clave será encontrar el equilibrio donde la tecnología se encargue de las tareas rutinarias mientras los operadores se concentran en situaciones que requieran juicio y decisiones complejas, transformación que demandará nuevos enfoques para la formación y el desarrollo del personal.
 

La industria de la seguridad en América Latina se encuentra en un momento decisivo. Las tecnologías que estamos desarrollando hoy moldearán no solo cómo enfrentamos los desafíos de seguridad, sino también cómo concebimos la relación entre los humanos y los sistemas de IA. Al adoptar estos cambios podemos crear soluciones de seguridad más efectivas, inteligentes y capaces de responder a los complejos retos del futuro.