En 2025, el mundo finalmente dejó de utilizar ChatGPT como sinónimo de IA.
A medida que experimentábamos con todo tipo de herramientas de IA, desde escritores e generadores de imágenes hasta aplicaciones para la detección de fraudes financieros y la automoción, la inteligencia artificial se fue convirtiendo poco a poco en un pilar fundamental de nuestra vida (de trabajo).
Alrededor del 78 % de las empresas de todo el mundo comenzaron a utilizar la IA en al menos una parte de su trabajo, desde el servicio al cliente hasta el análisis de datos, frente al 55 % de hace solo unos años.
Las corporaciones que utilizaron la IA en su trabajo obtuvieron resultados reales, como una mayor rapidez y una mejor calidad en las tareas rutinarias. Gracias a herramientas más inteligentes, muchas afirman ahorrar al menos entre 40 y 60 minutos al día.
Por supuesto, no toda la IA se crea de la misma manera, y su simple adopción no es suficiente para garantizar estos resultados. Por eso, este artículo desglosa las principales tendencias de IA que dominaron el 2025, desde sistemas que actúan en su nombre hasta formas en que los equipos convierten el conocimiento disperso en información útil.
También compartiremos cómo puede aplicar estos cambios al trabajo de su equipo ahora mismo.
Comencemos con los cambios más importantes y con mayor impacto de todos.
1. IA agencial e IA generativa
En 2025, el ritmo de cambio de la IA hizo que dejara de ser un mero asistente pasivo. Se convirtió en un colaborador activo. Esto marca un cambio fundamental, pasando de una IA que simplemente responde a comandos a una IA que cumple metas de forma activa.
IA generativa
La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial que genera contenido original. Esto incluye texto, imágenes, código y resúmenes, todo ello basado en los patrones que ha aprendido a partir de grandes cantidades de datos de entrenamiento. Este año, los modelos de lenguaje grandes (LLM) (que alimentan las herramientas de IA generativa y los chatbots como ChatGPT, Claude y Gemini) mejoraron significativamente en la comprensión del contexto, la generación de contenido más preciso y el trabajo con múltiples tipos de datos a la vez.
Tendencias generativas de la IA que dominaron el 2025
Entre los avances clave de la IA generativa de este año se incluyen:
- Generación multimodal: la IA ahora maneja texto, imágenes y vídeo en flujos de trabajo unificados, lo que le permite generar un resumen del proyecto y una imagen conceptual a partir de la misma indicación.
- Resultados sensibles al contexto: los modelos comprenden el historial de su proyecto y las preferencias de su equipo, y adaptan las respuestas a sus necesidades específicas.
- Colaboración en tiempo real: las herramientas generativas ahora funcionan junto con la edición humana, lo que le permite a usted y a su IA co-crear documentos a la perfección.
- Reducción de las alucinaciones: las técnicas de base mejoradas, como la generación aumentada por recuperación (RAG), hacen que los resultados de la IA sean más fiables y precisos desde el punto de vista factual.
🧠 Dato curioso: Los mayores éxitos de la IA en 2025 provinieron de equipos que integraron la IA directamente en sus flujos de trabajo diarios, en lugar de tratarla como un proyecto secundario. Con ClickUp Brain, la IA más sensible al contexto del mundo, integrada directamente en ClickUp, obtienes soporte para salidas de texto y multimodales, directamente en tu entorno de trabajo.
Utiliza el contexto de sus tareas y documentos para adaptar las respuestas, colabora con la edición humana y basa las respuestas en los datos del entorno de trabajo para reducir las alucinaciones. El resultado es una IA que funciona en todos los formatos y flujos de trabajo, sin necesidad de que los equipos cambien de herramienta o repitan el contexto.
Incluso puede hacer una mención en un comentario de tarea escribiendo @brain, como lo haría con un colega, para obtener ayuda con su trabajo.
IA agencial
La IA agencial se refiere a los sistemas de IA que pueden planificar de forma independiente, ejecutar tareas de varios pasos y tomar decisiones para alcanzar una meta sin necesidad de indicaciones constantes por parte de los humanos. Mientras que la IA generativa crea contenido cuando se le solicita, la IA agencial toma la iniciativa. Desglosa los objetivos en pasos más pequeños y completa flujos de trabajo completos por sí misma.
Algunas características de la IA agencial incluyen:
- Orientación a metas: entiende sus metas de alto nivel y realiza el trabajo hacia atrás para crear un plan de acción concreto.
- Ejecución en varios pasos: completa flujos de trabajo complejos, como la incorporación de un nuevo cliente, sin necesidad de instrucciones paso a paso.
- Integración de herramientas: se conecta con otros sistemas para recopilar información y tomar medidas, como extraer datos de una hoja de cálculo para actualizar el panel de un proyecto.
- Autocorrección: puede identificar cuándo falla un paso de su plan y ajustar su enfoque de forma autónoma para seguir alcanzando la meta.
Tendencias de la IA agencial que dominaron el 2025
En 2025, tanto las startups en fase inicial como las grandes empresas tecnológicas impulsaron el uso práctico de la IA agencial:
- La cohorte de Y Combinator de la primavera de 2025 contó con unas 70 startups centradas en sistemas agenciales, lo que puso de manifiesto la firme confianza de los inversores en los flujos de trabajo autónomos.
- Startups específicas del sector: Los actores especializados en el sector sanitario, financiero y de automatización de soporte (por ejemplo, Cognition IA, Hippocratic IA, Penciled, Regal. ai) demostraron autonomía a nivel de agente en todos los sectores.
- Amplia innovación en plataformas: grandes empresas como AWS, Google, Microsoft y Salesforce incorporaron funciones de agencia en herramientas de corporación, desde la automatización de flujos de trabajo hasta asistentes sensibles al contexto.
- Adquisiciones de startups de IA: en el mundo del software empresarial, esta tendencia se manifestó en forma de adquisiciones destinadas a cerrar la brecha entre la planificación y la ejecución. En diciembre de 2025, ClickUp adquirió la startup de codificación de IA Codegen. La meta era clara: acelerar el desarrollo de los superagentes de ClickUp. Estos agentes están diseñados para trabajar como compañeros de equipo humanos. Pueden crear software, avanzar en el trabajo y tomar medidas utilizando el contexto de las tareas, los documentos y las conversaciones de los usuarios en ClickUp, no solo indicaciones aisladas.
Los superagentes no solo realizan automatización. Entienden, recuerdan y actúan según el contexto.
Los superagentes no solo realizan automatización. Entienden, recuerdan y actúan según el contexto.
🧠 Dato curioso: ¡Los superagentes de ClickUp cuentan con más de 500 habilidades humanas!
Puede asignarles trabajo, mencionarlos en un comentario o pedirles que actualicen tareas y resúmenes sin necesidad de darles instrucciones constantemente. Esto convierte la coordinación repetitiva en un trabajo de fondo, lo que libera a su equipo para que se centre en decisiones de mayor valor.
Esto solo es posible en un entorno de trabajo convergente en el que el agente de IA tiene todo el contexto, lo que elimina la fragmentación que hace que las herramientas de IA independientes sean menos eficaces.
🎥 Vea este vídeo para obtener más información:
IA generativa frente a IA agencial de un vistazo
| Aspecto | IA generativa | IA agencial |
|---|---|---|
| Rol principal | Crea contenido bajo demanda. | Toma medidas para alcanzar una meta. |
| Cómo funciona | Responde a las indicaciones. | Planifica y ejecuta pasos por sí misma. |
| Nivel de iniciativa | Reactivo | Proactivo |
| Resultados típicos | Texto, imágenes, código, resúmenes. | Flujos de trabajo completados y actualizaciones de tareas |
| Participación humana | Necesario para cada indicación | Necesaria principalmente para orientación o supervisión. |
| Lo mejor para | Redacción, lluvia de ideas, resumir | Coordinación, automatización, seguimiento. |
2. La IA en la robótica, la sanidad y los vehículos inteligentes
Este año, la IA se materializó, traspasando las fronteras del software y entrando en el mundo físico. Los robots comenzaron a aceptar instrucciones verbales. Los dispositivos portátiles empezaron a proporcionar datos en tiempo real para la toma de decisiones sobre cuidados médicos. Los coches tomaron más decisiones por sí mismos.
A medida que la IA se hizo física, los problemas más difíciles pasaron de ser «¿Puede el modelo hacer esto?» a «¿Pueden los equipos gestionar todo lo que lo rodea?». Como resultado, también vimos surgir cada vez más herramientas de gestión de proyectos basadas en IA para equipos de los sectores sanitario, tecnológico y automovilístico.
🤖 Robótica y automatización
Las fábricas y los almacenes se han vuelto mucho más inteligentes este año con el auge de los robots humanoides y los robots colaborativos (cobots) que trabajan junto a equipos humanos:
- En Japón, Seven-Eleven se asoció con Telexistence para desarrollar robots humanoides destinados a hacer frente a la escasez de mano de obra en el sector minorista y logístico.
- En entornos industriales, empresas como Accenture y Schaeffler comenzaron a probar flotas de robots humanoides de uso general en fábricas digitales gemelas, lo que apunta a proyectos piloto en los que los robots ayudan con la inspección, el movimiento y las tareas rutinarias en las plantas de producción y los almacenes.
Gracias a la convergencia de la IA generativa y la robótica, ahora se puede controlar maquinaria compleja con comandos sencillos en lenguaje natural.
Un avance clave en la investigación robótica de 2025 fue el auge de los modelos de visión-lenguaje-acción (VLA), como Helix y Gemini Robotics. Estos modelos combinan la percepción visual con la comprensión del lenguaje, lo que permite a los robots interpretar instrucciones en lenguaje natural y actuar en consecuencia con movimientos coordinados.
💡 Consejo profesional: Para los equipos de operaciones y de productos que gestionan estas iniciativas de hardware y software, la coordinación entre ingeniería, fabricación y logística puede ser una pesadilla. El incumplimiento de los plazos y la falta de comunicación provocan costosos retrasos.
Gestión de proyectos complejos de principio a fin con ClickUp. Realice el seguimiento de las especificaciones de hardware, gestione las aprobaciones por fases y resuma la densa documentación técnica para las partes interesadas sin conocimientos técnicos con ClickUp para equipos de producto.
⌚️ Salud y dispositivos portátiles
En el ámbito de la salud, la IA aceleró todo, desde el descubrimiento de medicamentos hasta los planes de tratamiento personalizados. Los dispositivos portátiles y de monitoreo comenzaron a generar flujos continuos de datos de pacientes, mientras que los modelos de IA ayudaron a señalar riesgos, sugerir tratamientos o acelerar los flujos de trabajo de investigación. La meta no era reemplazar a los médicos, sino apoyar decisiones mejores y más rápidas.
- Los dispositivos wearables inteligentes se están combinando ahora con algoritmos avanzados para la detección precoz de enfermedades. Los investigadores demostraron que los modelos de IA entrenados con datos de dispositivos wearables (como los ECG del Apple Watch) pueden detectar condiciones cardíacas estructurales con gran precisión.
- Los fabricantes de dispositivos portátiles introdujeron dispositivos, como el anillo inteligente Evie, con un chatbot de IA entrenado con más de 100 000 fuentes de revistas médicas. Su objetivo es ofrecer orientación sanitaria basada en datos revisados por pares, en lugar de resultados genéricos.
💡 Consejo profesional: Los equipos de tecnología sanitaria se enfrentan a un difícil equilibrio: necesitan innovar rápidamente y, al mismo tiempo, cumplir con estrictas normativas de conformidad, como la HIPAA. Las herramientas de proyecto tradicionales suelen carecer de la seguridad y la flexibilidad necesarias para este trabajo tan delicado.
Mantenga un registro claro de quién accedió a qué y cuándo, y gestione los proyectos de forma segura con los controles de permisos y los registros de auditoría avanzados de ClickUp. Obtenga la documentación que necesita para cumplir con la normativa gracias a los registros de auditoría de ClickUp, que proporcionan datos detallados de los eventos y realizan un seguimiento de todo, desde los inicios de sesión de los usuarios hasta los cambios en los campos personalizados.
Vehículos autónomos
Los vehículos autónomos y semiautónomos siguieron mejorando en 2025, especialmente en entornos controlados como autopistas y zonas piloto urbanas.
- Waymo, de Alphabet, siguió liderando la implantación de los robotaxis, aumentando su flota a unos 2500 vehículos y completando cientos de miles de viajes de pago semanales en ciudades como San Francisco, Phoenix y Los Ángeles. A finales de año, había realizado más de 14 millones de viajes, más del triple que en 2024.
- Empresas más pequeñas como Zoox y Avride también ampliaron sus servicios en determinadas ciudades, lo que indica que no se trata solo de una historia de Waymo, sino de un cambio más amplio hacia las redes de transporte autónomo.
- Tesla comenzó a operar su servicio Robotaxi en Austin, Texas, probando viajes totalmente sin conductor en vías públicas.
Entre bastidores, estos sistemas se basan en múltiples capas de IA que trabajan conjuntamente. Detectan el mundo, predicen comportamientos, planifican acciones y ejecutan decisiones en tiempo real.
3. El auge de la pila de datos no estructurados
🧠 Dato curioso: se estima que el 90 % de los datos del mundo se generaron solo en los últimos dos años. Solo en 2025, se espera que el mundo haya generado 181 zettabytes de datos. Un zettabyte = 1000 exabytes, mil millones de terabytes o un billón de gigabytes.
Se puede afirmar con seguridad que la mayoría de las empresas en 2025 no carecían de datos. De hecho, estaban inundadas de ellos. El problema era dónde se encontraban esos datos. La gran mayoría de la información de la corporación estaba dispersa en documentos, correos electrónicos, cadenas de chat, notas de reuniones y grabaciones. No estaba organizada en filas y columnas ordenadas. Y no se encontraba en un solo lugar.
Esto se convirtió en un verdadero problema cuando los equipos intentaron utilizar la IA en el trabajo. Las herramientas de IA pueden generar respuestas rápidamente, pero sin acceso a esta información desordenada y desestructurada, esas respuestas suelen carecer de contexto o precisión. Es posible que obtenga una respuesta, pero no la correcta.
Al mismo tiempo, los equipos comenzaron a invertir en tecnologías que permiten utilizar este tipo de datos. Las herramientas que permiten la búsqueda semántica y la recuperación basada en el significado fueron las que crecieron más rápidamente entre las tecnologías de infraestructura de IA. La meta pasó de almacenar información a encontrarla y utilizarla cuando fuera necesario. En 2025, la IA finalmente hizo que toda esta información fuera buscable y procesable a gran escala.
La tecnología que lo hace posible incluye:
- Bases de datos vectoriales: estas bases de datos especializadas almacenan información como representaciones matemáticas, lo que permite realizar búsquedas basadas en el significado y el contexto, y no solo en palabras clave, un mercado que se expandirá hasta alcanzar los 7340 millones de dólares en 2030.
- Modelos de incrustación: convierten su texto, imágenes y audio en vectores buscables que la base de datos puede comprender.
- Grafos de conocimiento: estos correlacionan las relaciones entre diferentes conceptos y entidades, lo que ayuda a la IA a comprender cómo se conecta su trabajo.
- Generación aumentada por recuperación (RAG): esta técnica combina la búsqueda con la generación de IA para proporcionar respuestas precisas y fundamentadas basadas en sus documentos reales.
El problema de la expansión del trabajo
Esta tendencia puso de manifiesto un problema mayor: la dispersión del trabajo. El conocimiento se dispersó entre demasiadas herramientas inconexas, lo que dificultó tanto a las personas como a la IA tener una visión global.
Por eso, muchos equipos comenzaron a adoptar plataformas de trabajo más convergentes y basadas en IA, como ClickUp. Se trata de lugares donde las tareas, los documentos, los chats y los archivos conviven y se pueden buscar como un todo. Cuando la información está conectada, la IA se vuelve más útil, las respuestas son más fiables y los equipos dedican menos tiempo a buscar y más tiempo a trabajar.
📮 ClickUp Insight: El profesional medio dedica más de 30 minutos al día a buscar información relacionada con el trabajo, lo que supone más de 120 horas al año perdidas en rebuscar entre correos electrónicos, hilos de Slack y archivos dispersos. Un asistente de IA inteligente integrado en tu entorno de trabajo de ClickUp puede cambiar eso. Descubra ClickUp Brain. Ofrece información y respuestas instantáneas al mostrar los documentos, conversaciones y detalles de tareas adecuados en cuestión de segundos, para que pueda dejar de buscar y empezar a trabajar. 💫 Resultados reales: Equipos como QubicaAMF recuperaron más de 5 horas semanales utilizando ClickUp, lo que supone más de 250 horas al año por persona, al eliminar los procesos obsoletos de gestión del conocimiento. ¡Imagine lo que su equipo podría crear con una semana extra de productividad cada trimestre!
💡 Consejo profesional: puedes encontrar cualquier cosa, en cualquier lugar, con la búsqueda empresarial con IA de ClickUp. Unifica la búsqueda en todo tu contenido de ClickUp, incluidos los documentos, comentarios, tareas y chats de ClickUp, e incluso obtén resultados de aplicaciones conectadas como Figma y GitHub.
4. Datos sintéticos
Los datos sintéticos son información generada artificialmente que imita los patrones de los datos del mundo real sin contener ningún detalle confidencial o privado real. Es una solución potente para entrenar modelos de IA cuando los datos reales son escasos o están protegidos por normativas de privacidad como el RGPD.
- En 2025, la calidad de los datos sintéticos mejoró drásticamente, lo que llevó a una adopción más amplia en casos de uso críticos, desde la generación de escenarios extremos para vehículos autónomos hasta la ampliación de conjuntos de datos de imágenes médicas sin poner en riesgo la privacidad de los pacientes.
- Las señales del mercado también reflejan este cambio. En 2025, el mercado mundial de datos sintéticos se valoró en aproximadamente 486 millones de dólares, y se espera un fuerte crecimiento en los próximos años.
5. Hardware e infraestructura de IA
Los increíbles avances de la IA en 2025 fueron impulsados por una revolución del hardware.
- El mercado de los chips de IA, incluidos los GPU, los NPU y los chips de silicio personalizados, creció rápidamente, con estimaciones que lo sitúan en torno a los 203 000 millones de dólares en 2025, debido al aumento de la demanda de cargas de trabajo de IA.
- NVIDIA presentó nuevas arquitecturas de GPU diseñadas para acelerar tanto el entrenamiento de modelos como la inferencia en los centros de datos. Al mismo tiempo, AMD introdujo sistemas de IA a escala de rack creados para ofrecer un mayor ancho de banda de memoria y facilitar el escalado en grandes implementaciones.
Los proveedores de servicios en la nube también desempeñaron un rol importante.
- En re:Invent 2025, AWS anunció nuevos chips y herramientas personalizados para ayudar a las empresas a ejecutar grandes modelos de IA de manera más eficiente.
- Tsavorite Scalable Intelligence informó de más de 100 millones de dólares en pedidos anticipados de chips de IA flexibles diseñados para soportar una amplia gama de cargas de trabajo.
En conjunto, estos avances hicieron que los modelos de IA más grandes y rápidos fueran más asequibles y prácticos, impulsando todo, desde los sistemas autónomos hasta el análisis empresarial cotidiano de las corporaciones.
6. Gobernanza, ética y regulación de la IA
A medida que la IA se hizo más potente, la necesidad de gobernanza y regulación de la IA se volvió urgente. Este año se implementaron marcos importantes, como la Ley de IA de la UE ( con disposiciones que entrarán en vigor en febrero de 2025 ) y nuevas normas en los EE. UU., todas ellas centradas en garantizar que la IA se desarrolle y se implemente de forma responsable.
Las áreas clave de la gobernanza de la IA incluyen:
- Clasificación de riesgos: categorización de los sistemas de IA en función de su nivel potencial de daño.
- Requisitos de transparencia: documentar cómo los sistemas de IA llegan a sus decisiones.
- Auditoría de sesgos: comprobar activamente los resultados de la IA para garantizar que no produzcan resultados injustos o discriminatorios.
- Supervisión humana: mantener un nivel adecuado de control humano sobre las decisiones de IA de alto riesgo.
Para los equipos que implementan la IA, este nuevo panorama plantea importantes retos. Ahora se enfrentan a requisitos de cumplimiento cada vez mayores y a una responsabilidad poco clara. ¿Quién es responsable cuando una IA comete un error? ¿Cómo se documenta el proceso de toma de decisiones de una IA para los auditores?
💡 Consejo profesional: Crea tus flujos de trabajo de gobernanza de IA directamente en ClickUp para optimizar el cumplimiento normativo y la gestión de riesgos. Crea un inventario central de todos los sistemas de IA, realiza un seguimiento de las tareas de cumplimiento, gestiona las evaluaciones de riesgos y mantén un registro de auditoría completo, todo ello en ClickUp. Asegúrate de que solo el personal autorizado pueda acceder a modelos o datos de IA confidenciales con los controles de permisos de ClickUp. Obtén total transparencia sobre la información a la que accede tu IA, ya que ClickUp Brain opera con tus datos dentro de tu entorno de trabajo seguro.
7. IA y ciberseguridad
En materia de ciberseguridad, la IA demostró ser un arma de doble filo en 2025. Por un lado, reforzó las defensas gracias a una detección más rápida de las amenazas y una respuesta automatizada a las incidencias. Por otro, proporcionó a los atacantes nuevas formas de ampliar el alcance de sus daños.
- Los correos electrónicos de phishing generados por IA se volvieron más difíciles de detectar.
- Los deepfakes se volvieron más convincentes.
- Los ataques que antes tardaban días en planificarse ahora pueden lanzarse en cuestión de minutos.
Por supuesto, las organizaciones respondieron. Un estudio del sector realizado en 2025 reveló que el 68 % de las empresas invirtió en protección basada en IA, como sistemas automatizados de detección y respuesta al phishing, para contrarrestar estas amenazas.
💡 Consejo profesional: Nivele el campo de juego para su equipo de operaciones de seguridad con ClickUp. Gestione todo su flujo de trabajo de respuesta a incidentes en un solo lugar y active instantáneamente los manuales de respuesta cuando se detecte una amenaza utilizando ClickUp Automatizaciones. Realice un seguimiento de las métricas clave de amenazas en tiempo real y ayude a los analistas a resumir rápidamente los informes de incidentes y los feeds de inteligencia sobre amenazas con ClickUp Paneles y ClickUp Brain.
Cómo aprovechar las tendencias de IA en su flujo de trabajo
La mayoría de los equipos saben que la IA es importante. Lo más difícil es saber cómo integrarla en el trabajo sin perder tiempo y dinero en el proceso. Adoptar la IA sin un plan suele provocar confusión, sobrecarga de herramientas y resultados decepcionantes.
La clave para una transformación exitosa de la IA es empezar poco a poco y generar impulso. En lugar de intentar abarcar demasiado, concéntrese en casos de uso de alto impacto y bajo riesgo que aporten un valor inmediato. Consolide su trabajo en plataformas menos numerosas y más conectadas para proporcionar a su IA el contexto que necesita para ser realmente útil.
Aquí tienes algunos pasos prácticos que puedes dar hoy mismo:
- Audite su conjunto de herramientas: identifique dónde las herramientas desconectadas están creando silos de información.
- Consolide el contexto: traslade su trabajo a una única plataforma convergente en la que su IA pueda ver el panorama completo.
- Empiece con resúmenes: utilizar la IA para resumir documentos largos o transcripciones de reuniones es un punto de partida de bajo riesgo y alto valor.
- Documenta el uso de la IA: lleva un registro sencillo de dónde y cómo utiliza tu equipo la IA para prepararte para futuras necesidades de gobernanza.
Estos pasos ayudan a los equipos a generar confianza en la IA y a evitar complejidades innecesarias.
Por qué la expansión de la IA se convirtió en un problema en 2025
A medida que se aceleraba la adopción de la IA, muchas empresas optaron por ampliar su alcance en lugar de profundizar. Se añadieron nuevas herramientas rápidamente, a menudo sin una propiedad o estrategia claras. El resultado fue la expansión de la IA: una colección cada vez mayor de herramientas, modelos y plataformas de IA desconectadas entre sí y repartidas entre los distintos equipos.
Al principio, esto parecía innovador. Con el tiempo, se volvió agotador.
Una encuesta realizada por ClickUp en 2025 a más de 1000 trabajadores del conocimiento reveló que, aunque las empresas invirtieron en docenas de herramientas de IA, la mayoría de los empleados solo utilizaban de forma habitual entre una y cuatro. Casi la mitad de los equipos abandonaron las herramientas de IA que habían adoptado durante el último año. Muchos de los encuestados afirmaron que se sentirían indiferentes, o incluso aliviados, si se eliminaran varias herramientas.
La conclusión fue clara: más IA no significaba automáticamente un mejor trabajo.
El cambio de la expansión de la IA a la consolidación de la IA
Estas experiencias llevaron a los equipos a replantearse su enfoque. En lugar de acumular más herramientas, muchas organizaciones comenzaron a consolidar la IA en plataformas donde ya se realizaba el trabajo. La IA contextual se convirtió en la estrella polar.
Este cambio marcó un avance hacia los entornos de trabajo de IA convergentes: entornos en los que las tareas, los documentos, las conversaciones y los datos conviven, y la IA se integra directamente en los flujos de trabajo diarios en lugar de superponerse a ellos.
Y ClickUp encarna ese cambio.
En lugar de ofrecer la IA como un complemento independiente, se integra directamente en el entorno de trabajo donde los equipos planifican, colaboran y ejecutan.
| Reto | Enfoque tradicional | Entorno de trabajo de IA convergente (ClickUp) |
|---|---|---|
| Generación de contenido | Herramienta de escritura con IA independiente | ClickUp Brain genera en contexto. |
| Notas de la reunión | Aplicación de transcripción independiente | IA Notetaker crea tareas automáticamente. |
| Búsqueda de conocimientos | Búsquedas con múltiples herramientas | IA empresarial Busque en todo el trabajo |
| Automatización de tareas | Configuración manual en todas las herramientas | Automatización del lenguaje natural + Superagentes en un solo lugar |
Con ClickUp, los equipos pueden acceder tanto a la IA generativa como a la IA agencial en un solo lugar.
- ClickUp Brain genera contenido, resume el trabajo y responde preguntas, mientras que Super Agents realizan la automatización de las acciones en todas las tareas y proyectos.
- La búsqueda de IA empresarial muestra información de documentos, tareas, comentarios y herramientas integradas como Google Drive y Figma, mientras que los controles de nivel empresarial respaldan la seguridad y la gobernanza.
Este enfoque es fundamentalmente diferente a hacer malabarismos con herramientas de IA separadas. Le da a la IA el contexto que necesita para ser realmente útil y reduce el número de sistemas que los equipos deben gestionar.
Con ClickUp, obtienes un completo sistema de productividad impulsado por IA en un solo lugar, con funciones como AI Notetaker para reuniones, ClickUp Talk to Text para comandos de voz y acceso a múltiples modelos de lenguaje de gran tamaño, incluidos los últimos modelos de Claude, Gemini y ChatGPT.
Qué significa esto para el futuro del trabajo
El futuro del trabajo no consiste en sustituir a los seres humanos por la IA, sino en aumentar las capacidades humanas y realizar la automatización del trabajo tedioso que obstaculiza la innovación.
Los equipos que adoptan entornos de trabajo de IA convergentes, donde los seres humanos y los agentes de IA colaboran con todo el contexto, superarán ampliamente a aquellos que siguen haciendo malabarismos con una docena de herramientas desconectadas.
Así es como los equipos superan la proliferación del trabajo, la proliferación del contexto y la proliferación de la IA, y comienzan a obtener un valor real de la IA.
Pruebe ClickUp gratis para experimentarlo por sí mismo.
Preguntas frecuentes (FAQ)
La IA generativa crea nuevos contenidos, como texto o imágenes, cuando se le solicita, mientras que la IA agencial puede planificar y ejecutar de forma autónoma tareas de varios pasos para alcanzar una meta por sí misma.
Para los gestores de proyectos, las tendencias más impactantes son la IA agencial para automatizar tareas de coordinación, la búsqueda de datos no estructurados para encontrar información rápidamente y las herramientas de gobernanza de la IA para garantizar un uso responsable.
Puede empezar utilizando las funciones de IA que ya están integradas en las herramientas que utiliza a diario, como ClickUp Brain. Céntrese en las funciones gratuitas o incluidas para tareas como resumir documentos antes de invertir en herramientas de IA especializadas e independientes.
De cara al futuro, se espera que la IA agencial sea aún más capaz, que se realice más procesamiento de IA en dispositivos periféricos en lugar de en la nube y que sigan tomando forma nuevos marcos normativos.