Nuestro estudio detalla las seis tendencias que están moldeando las operaciones comerciales, de crecimiento y de transformación en las empresas, a través de la IA.
La IA se está incorporando en diferentes áreas para crear las capacidades tecnológicas en las que las empresas confiarán durante las próximas décadas. Los fundamentos sólidos son esenciales en esta implementación, pero el diseño de una arquitectura moderna capaz de respaldar procesos, talento y sistemas a escala todavía es uno de los mayores desafíos para avanzar este camino.
El 16° informe anual Tech Trends de Deloitte, elaborado con base en la experiencia actual que vive el mundo empresarial, arroja las tendencias que están listas para volverse elementos fundamentales en los próximos 18 a 24 meses.
“Los líderes, de la sala del consejo directivo e inclusive en otros niveles descendientes, sienten la presión de innovar con la tecnología e invertir en la modernización de su principal tecnología, con presupuestos limitados. Esto genera una tensión significativa y una manera de aliviarla es resistirse al llamado ‘síndrome del objeto brillante’. El futuro de la tecnología es más familiar de lo que parece, pero en última instancia corre el riesgo de perder relevancia si no es posible traducir el potencial tecnológico en una ventaja operativa, de mercado o de misión”, tal como lo señala Bill Briggs, Chief Technology Officer en Deloitte Global.
Por su parte, Germán Ortiz, Socio Líder de Tecnología, Medios y Telecomunicaciones en Deloitte Spanish Latin America, señala que: “En Latinoamérica, la convergencia entre las tendencias tecnológicas globales y nuestras realidades locales exige tener una visión audaz pero pragmática. Las organizaciones enfrentan el desafío de modernizar sus operaciones y capitalizar tecnologías emergentes, pero con una restricción clave: maximizar el impacto con recursos limitados. No se trata de adoptar todo lo nuevo, sino de priorizar soluciones que impulsen ventajas operativas y competitivas duraderas. En una región marcada por la diversidad y el dinamismo, el éxito radicará en traducir el potencial tecnológico en innovación con propósito: es decir, aquella que no sólo resuelva los problemas de hoy, sino que construya cimientos para el crecimiento sostenible del mañana. El futuro no es sólo tecnológico sino además estratégico, y Latinoamérica tiene la oportunidad de escribirlo y llamarlo con su propia voz”.
1. Interacción espacial para un mundo en tres dimensiones
La visualización de las ideas y objetos fuera de la pantalla 2D, así como agregar voz y gestos a las formas de interacción de humanos con máquinas, se ha transformado en una capacidad técnica que ha despertado cada vez un mayor interés. En ese sentido, el uso de la computación espacial está evolucionando, en parte, por su capacidad de contextualizar datos e involucrar a las personas.
Escalar esta tecnología para satisfacer la demanda y casos de uso requerirá de nuevo hardware y software, al igual que un conjunto de habilidades y mentalidades. Gracias a la IA, la computación espacial está madurando al pasar de ser una herramienta de capacitación útil que beneficia a un conjunto específico de trabajadores a un centro de ganancias empresarial, capaz de analizar datos avanzados en tiempo real y ajustes automáticos.
2. Los modelos de lenguaje pequeños ayudan a que la IA sea más grande
El uso de hiperescaladores para los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) ha ayudado a que muchas empresas aceleren la adopción de IA, en lugar de construirla desde cero. Sin embargo, el tamaño no lo es todo, y en ocasiones se interpone en el camino de la especialización y la flexibilidad, ya que algunas organizaciones recurren por seguridad a modelos más pequeños y específicos, uso de energía, comunicación entre agentes y otras necesidades particulares que estos sistemas cubren.
Varios modelos de lenguaje pequeño (SLM, por sus siglas en inglés) pueden trabajar conjuntamente para abordar tareas discretas, generar resultados multimodales, ejecutar simulaciones y equipar a los usuarios con múltiples asistentes virtuales. Gracias a los modelos pequeños y de código abierto, la conocida frase de ayer “existe una aplicación para eso” puede convertirse en el “existe un agente para eso” del mañana.
3. La IA se vuelve física en computadoras y el IoT
La IA ya no es solo software debido a que los fabricantes están realizando una nueva generación de chips que integran modelos de IA en computadoras y dispositivos periféricos para uso localizado y fuera de línea, potenciando las capacidades del usuario y preparando la infraestructura tecnológica para el futuro. La IA incorporada también puede hacer que el Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) sea más robusto para dispositivos médicos y robótica, por ejemplo.
De esta manera, la potencia de los procesadores mejora y se vuelven energéticamente más eficientes, una consideración importante debido al creciente consumo de energía que demanda la informática a nivel global. Las empresas que se alejaron del hardware en el núcleo de sus negocios pueden realizar nuevas inversiones en la computación de borde (edge computing), pero solo a través de una visión sólida y un caso comercial.
4. Los técnicos dependen de sí mismos
Las nuevas capacidades basadas en IA para escribir códigos, probar y aumentar el talento humano comienzan a transformar a los equipos y las funciones del área de tecnología de las organizaciones. Esto puede indicar una dependencia al modelo as a Service, a medida que nuevas capacidades ingresan a las empresas y la ingeniería de software evoluciona como un punto de apoyo estratégico intersectorial.
Pero a medida que la IA democratice el desarrollo de funciones y el área de TI organice grandes porciones del trabajo manual actual, es posible que la IA transforme la TI en un outcome as a Service, mediante una combinación del componente humano y de aparatos electrónicos.
5. La seguridad actual tiene fecha de caducidad
El camino de la computación cuántica hacia su madurez tiene una oportunidad y una fecha límite. Su poder de descifrado sin precedentes haría que las prácticas actuales de ciberseguridad representen un mayor desafío en comparación con los códigos de año de dos dígitos a finales de 1999, es decir, al igual que con el año 2000, el trabajo en solucionar esto debe comenzar con anticipación.
¿En qué es diferente a la década de 2010? La caducidad que se avecina no tiene una fecha fija y con la cual trabajar. El marco de ciberseguridad del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST, por sus siglas en inglés) ha avanzado hacia nuevos estándares de cifrado, pero dependerá de cada organización reimaginar su mentalidad cibernética. ¿Qué se encuentra en juego? Identidades, finanzas, comunicaciones y cualquier cosa que se le confíe a las computadoras hoy y mañana.
6. Modernización central, lo complejo de la simplicidad
La integración de IA en la arquitectura empresarial central impulsa cambios profundos en sistemas y procesos, con el objetivo brindar a los usuarios una experiencia más optimizada; sin embargo, se necesitan cimientos complejos para volver posible esa simplicidad. Mientras tanto, las empresas confían e invierten en soluciones personalizadas heredadas, sistemas enterprise resource planning (ERP) y soluciones en la nube personalizadas.
La IA eventualmente se integrará en esos sistemas y también conducirá a una reformulación del contenido, datos y transacciones centrales, especialmente cuando la IA se entrene con datos de toda la organización y potencialmente más allá.
