A medida que nos acercamos al año 2025, el panorama tecnológico se transforma rápidamente, presentando innovaciones que redefinen la forma en que las organizaciones operan y compiten. Gartner, líder mundial en investigación y consultoría tecnológica, ha identificado las diez principales tendencias estratégicas que influirán en el futuro cercano.
Estas tendencias se agrupan en tres ejes principales: imperativos y riesgos de la inteligencia artificial (IA), nuevas fronteras de la computación y sinergia entre humanos y máquinas. Desde Ymant exploraremos las claves de estas innovaciones y su impacto previsto para los próximos años.
Imperativos y riesgos de la IA
- IA Agente (Agentic AI):
Se refiere a sistemas de IA autónomos capaces de planificar y ejecutar acciones para alcanzar objetivos definidos por el usuario. Estos agentes virtuales pueden asistir, descargar y aumentar el trabajo humano, mejorando la eficiencia y productividad. Sin embargo, su implementación requiere establecer salvaguardias robustas para garantizar que sus acciones estén alineadas con las intenciones de los proveedores y usuarios.
- Plataformas de Gobernanza de IA (AI Governance Platforms):
Con el creciente uso de sistemas de IA, surge la necesidad de soluciones tecnológicas que permitan a las organizaciones gestionar el rendimiento legal, ético y operativo de estos sistemas. Las plataformas de gobernanza de IA facilitan la creación y aplicación de políticas que aseguran un uso responsable, explican el funcionamiento de los sistemas y proporcionan transparencia para construir confianza y responsabilidad. No obstante, las directrices de IA varían según la región e industria, lo que dificulta la estandarización de prácticas consistentes.
- Seguridad contra la Desinformación (Disinformation Security):
La proliferación de información falsa representa un desafío significativo. Las tecnologías emergentes en seguridad contra la desinformación buscan discernir sistemáticamente la confianza en la información, disminuyendo el fraude mediante controles más estrictos para validar identidades y protegiendo la reputación de las marcas al identificar narrativas perjudiciales. Implementar estas soluciones requiere un enfoque de aprendizaje adaptativo y actualizado continuamente.
Nuevas fronteras de la computación
- Criptografía Post-Cuántica (Post-Quantum Cryptography, PQC):
La llegada de la computación cuántica plantea riesgos para la seguridad de los datos actuales. La PQC ofrece protección resistente a las capacidades de descifrado de la computación cuántica, asegurando que la información permanezca segura. Sin embargo, los algoritmos de PQC no son reemplazos directos de los actuales, lo que implica la necesidad de pruebas y posibles reescrituras de aplicaciones existentes.
- Inteligencia Ambiental Invisible (Ambient Invisible Intelligence):
Esta tendencia implica la integración discreta de tecnología en el entorno, permitiendo experiencias más naturales e intuitivas. Facilita el seguimiento y la detección de objetos en tiempo real y a bajo costo, mejorando la visibilidad y eficiencia en diversos procesos. No obstante, es crucial abordar preocupaciones relacionadas con la privacidad y obtener el consentimiento adecuado para el uso de datos.
- Computación Energéticamente Eficiente (Energy-Efficient Computing):
La sostenibilidad se ha convertido en una prioridad, y la computación energéticamente eficiente busca reducir la huella de carbono mediante arquitecturas, códigos y algoritmos más eficientes, hardware optimizado y el uso de energías renovables. Este enfoque responde a presiones legales, comerciales y sociales para mejorar la sostenibilidad, aunque su implementación puede ser compleja y costosa.
- Computación Híbrida (Hybrid Computing):
Combina diversos mecanismos de computación, almacenamiento y redes para resolver problemas complejos. Esta tendencia permite entornos de innovación altamente eficientes y rápidos, superando los límites tecnológicos actuales y potenciando capacidades humanas aumentadas. Sin embargo, su complejidad requiere habilidades especializadas y puede conllevar riesgos de seguridad.
Sinergia entre humanos y máquinas
- Computación Espacial (Spatial Computing):
Mejora digitalmente el mundo físico utilizando tecnologías como la realidad aumentada y virtual para ofrecer experiencias inmersivas. Responde a la demanda de experiencias interactivas en sectores como juegos, educación y comercio electrónico, aunque enfrenta desafíos relacionados con la usabilidad de dispositivos y la privacidad de los datos.
- Robots Polifuncionales (Polyfunctional Robots):
Se refiere a robots capaces de realizar múltiples tareas y adaptarse según las necesidades. Esta versatilidad mejora la eficiencia operativa y reduce el tiempo de implementación. Sin embargo, su adopción inicial puede ser costosa y plantea preocupaciones éticas y de seguridad.
- Mejora Neurológica (Neurological Enhancement):
Utiliza tecnologías que interactúan directamente con el cerebro humano para potenciar las capacidades cognitivas. Tiene aplicaciones potenciales en educación personalizada y prolongación de la vida laboral, pero también plantea desafíos éticos y de seguridad significativos.
En resumen…
Las tendencias tecnológicas reflejan un futuro donde la integración de la inteligencia artificial, la evolución de la computación y la colaboración entre humanos y máquinas serán fundamentales. Las organizaciones deben prepararse para adoptar estas innovaciones de manera responsable, considerando los desafíos éticos, de seguridad y sostenibilidad que conllevan, para mantenerse competitivas en un entorno en constante cambio.
