Las transformaciones tecnológicas y las incertidumbres económicas requieren la voluntad de actuar estratégicamente para mejorar la resiliencia. Las empresas se encuentran en una posición única para analizar y definir cuáles son las herramientas tecnológicas que mejor se ajustarán a las necesidades que en el futuro deberán ser cubiertas para la supervivencia del negocio.

Cada año la industria TI cambia de piel y aparecen nuevas tendencias, conceptos y territorios para explorar. La Inteligencia Artificial generativa y otros tipos de tecnologías ofrecen nuevas oportunidades e impulsan diversas tendencias. Sin embargo, lograr valor empresarial a partir del uso duradero de la IA requiere un enfoque disciplinado para su adopción generalizada, junto con atención a los riesgos.

La integración de tecnología será clave para que las empresas permanezcan siendo competitivas en sus mercados. Dicho todo esto, surgen dos grandes preguntas: 1. Dónde está el horizonte al cual la empresa quiere ir. 2. Cuál es la manera más inteligente de utilizar la digitalización para llegar a ese destino. Bajo ese contexto, recurrir a la ayuda de un partner TI puede ser una alternativa interesante. Las razones para hacerlo son varias, pero entre las principales, es tener la experiencia para distribuir el presupuesto TI de la manera más eficiente y estratégica posible, y supervisar que la digitalización se haga de manera adecuada y segura. Según un estudio realizado por la consultora de tecnología Gartner, este 2024 habrán diez tendencias que marcarán la brújula. Aquí dejamos sus coordenadas.

INTELIGENCIA  ARTIFICIAL GENERATIVA DEMOCRATIZADA

La Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) se está democratizando mediante la confluencia de modelos masivamente pre-entrenados, la computación en la nube y el código abierto, haciéndolo accesible a profesionales de todo el mundo.

Para 2026, según la consultora Gartner más del 80% de las empresas habrán utilizado API y modelos de Inteligencia Artificial Generativa y/o implementado aplicaciones habilitadas por tecnología en sus entornos de producción.

Las aplicaciones de inteligencia pueden hacer que grandes fuentes de información (internas y externas) sean accesibles y estén disponibles para los profesionales. Esto significa que la rápida adopción de esta tecnología democratizará significativamente el conocimiento y las habilidades dentro de las empresas. Los modelos de lenguaje avanzados permiten a las empresas conectar a sus trabajadores con el conocimiento de forma conversacional, con una rica comprensión semántica.

GESTIÓN DE LA CONFIANZA, EL RIESGO Y LA SEGURIDAD ARTIFICIAL (TRiSM)

La democratización del acceso a la Inteligencia Artificial ha hecho que la necesidad de una Gestión de la Confianza, el Riesgo y la Seguridad (TRiSM) de la tecnología sea aún más urgente y clara. Sin directrices, los modelos de Inteligencia Artificial pueden generar rápidamente efectos negativos que se salen de control.

La gestión de seguridad, riesgos y confianza de la inteligencia artificial proporciona herramientas para ModelOps, protección proactiva de datos, seguridad específica de IA, monitoreo de modelos (incluida la deriva de datos, modelos y/o resultados no deseados) y controla el riesgo de entradas y salidas de modelos y aplicaciones de terceros.

DESARROLLO ASISTIDO POR INTELIGENCIA ARTIFICIAL

El desarrollo asistido por Inteligencia Artificial es el uso de tecnologías de este tipo, como la Inteligencia Artificial Generativa y el Aprendizaje Automático, para ayudar a los ingenieros de software en su diseño, codificación y prueba de aplicaciones. La ingeniería de software asistida por inteligencia artificial mejora la productividad de los desarrolladores y permite a los equipos de desarrollo satisfacer la creciente demanda de software empresarial. Estas herramientas de desarrollo basadas en IA permiten a los ingenieros de software dedicar menos tiempo a escribir código, por lo que pueden dedicar más tiempo a actividades más estratégicas, como diseñar y componer aplicaciones comerciales atractivas.

APLICACIONES INTELIGENTES

Las aplicaciones inteligentes incluyen la inteligencia como capacidad. Esta inteligencia se puede utilizar en muchos casos para mejorar o automatizar el trabajo. Como capacidad fundamental, las aplicaciones inteligentes incluyen diversos servicios basados ​​en Inteligencia Artificial, como Machine Learning, almacenamiento vectorial y datos conectados. Como resultado, las aplicaciones inteligentes ofrecen experiencias que se adaptan dinámicamente a los usuarios.  Existe una clara necesidad y demanda de aplicaciones inteligentes. La escasez de talento parece como el riesgo más dañino para sus empresas. Atraer y retener profesionales es una de las principales prioridades laborales.

GESTIÓN CONTINUA DE LA EXPOSICIÓN A AMENAZAS

La gestión continua de la exposición a amenazas (CTEM) es un enfoque pragmático y sistemático que permite a las empresas evaluar de forma continua y consistente la accesibilidad, exposición y explotabilidad de los activos físicos y digitales de una empresa. Alinear las áreas de evaluación y remediación de la Gestión de exposición continua a amenazas con vectores de amenazas o proyectos comerciales en lugar de un componente de infraestructura revela no solo vulnerabilidades sino también amenazas incorregibles.

CLIENTES DE MÁQUINAS

También llamados ‘custobots’, los Clientes de Máquinas son actores económicos no humanos que pueden negociar y comprar de forma autónoma bienes y servicios a cambio de un pago.

Para 2028, de acuerdo al estudió realizado por Gartner habrá 15 mil millones de productos conectados con potencial para actuar como clientes, y se lanzarán miles de millones más en los próximos años.

Esta tendencia de crecimiento será la fuente de billones de dólares en ingresos para 2030 y eventualmente será más significativa que la llegada del comercio digital. Las consideraciones estratégicas deben incluir oportunidades para facilitar estos algoritmos y dispositivos o incluso crear nuevos robots de costos.

TECNOLOGÍA SOSTENIBLE

La tecnología sostenible es un conjunto de soluciones digitales que se utilizan para promover resultados ambientales, sociales y de gobernanza (ESG) que respaldan el equilibrio ecológico y los derechos humanos a largo plazo. El uso de tecnologías como la Inteligencia Artificial, las criptomonedas, el Internet de las Cosas (IoT) y la Computación en la Nube está generando preocupación sobre el consumo de energía y sus impactos ambientales. Esto hace que sea aún más crítico garantizar que el uso de TI sea más eficiente, circular y sostenible.

INGENIERÍA DE PLATAFORMAS

La ingeniería de plataformas es la disciplina de construir y operar plataformas internas de desarrollo de autoservicio. Cada plataforma es una capa, creada y mantenida por un equipo de producto dedicado, diseñada para satisfacer las necesidades de sus usuarios interactuando con herramientas y procesos. El objetivo de la ingeniería de plataformas es optimizar la productividad, la experiencia del usuario y acelerar la entrega de valor empresarial.

PLATAFORMAS INDUSTRIALES EN LA NUBE

Para 2027, Gartner predice que más del 70% de las empresas utilizarán plataformas industriales en la nube (ICP) para acelerar sus iniciativas comerciales, lo que representa un aumento con respecto al 15% estimado para 2023. Las plataformas abordan negocios relevantes para la industria resultados combinando servicios subyacentes SaaS, PaaS e IaaS en una oferta completa con capacidades componibles.

Por lo general, estos servicios incluyen una estructura de datos de la industria, una biblioteca de capacidades comerciales empaquetadas, herramientas de composición y otras innovaciones de plataforma. Las plataformas son propuestas de nube personalizadas y específicas de una industria y pueden adaptarse aún más a las necesidades de las empresas.