Con tecnologías cada vez más intuitivas y omnipresentes, las empresas se enfrentarán este año a importantes desafíos que requieren acción inmediata y planificación estratégica, según el último informe sobre tendencias de la compañía
Unisys ha presentado su informe anual de tendencias tecnológicas para 2025 en el que destacan algunas de las innovaciones que más oportunidades de negocio generarán este año.
Según los expertos de la industria a los que la organización ha consultado en todo el mundo, las principales innovaciones tecnológicas que veremos en 2025 son:
El lenguaje natural centrará las interacciones entre IA y humanos
El enfoque con el que se trabaja con herramientas de Inteligencia Artificial va a cambiar: se pasará de enseñar a los humanos a dar instrucciones a la IA a enseñarle a comprender a los humanos, lo que representa una completa inversión de los enfoques actuales. Para conseguirlo, es importante preparar los entornos laborales para que puedan aprovecharse de las herramientas de IA conversacional, planificar interfaces de voz y gestos que vayan más allá de las pantallas e identificar procesos que puedan beneficiarse de la automatización basada en lenguaje natural.
Apuesta por el edge computing y por modelos de lenguaje pequeños
En contraste con el enfoque utilizado hasta ahora, en el que parecía que «más grande es mejor», los modelos de IA más pequeños y especializados mejorarán la respuesta de las aplicaciones empresariales. En este sentido, es fundamental identificar procesos que requieran un procesamiento rápido de IA local, evaluar soluciones de edge computing para datos sensibles y desarrollar estrategias híbridas que combinen recursos edge y cloud. Apostar por el edge reducirá costes a la vez que mejorará la seguridad y la latencia.
La nube híbrida gana protagonismo para evitar costes ocultos
La era del «cloud-first» comienza a transformarse, ya que los crecientes costes por esta apuesta están llevando a las empresas a redescubrir los beneficios de las soluciones locales. Es crucial reevaluar los costes de la nube en relación con el valor que aportan al negocio, identificar qué cargas de trabajo deben permanecer en las instalaciones propias frente a las que deben migrar a la nube y desarrollar criterios claros para tomar decisiones futuras sobre migración. El coste oculto del cloud exigirá enfoques más estratégicos para la infraestructura y una sólida experiencia técnica
El cifrado post-cuántico pasa de la teoría a la práctica
Los datos robados hoy podrían ser descifrados por máquinas cuánticas en el futuro, lo que genera una urgencia por apostar por el cifrado seguro en la computación cuántica desde ya mismo. Es necesario comenzar a adoptar estándares de cifrado post-cuántico, identificar los sistemas que requieren cifrado resistente a la computación cuántica y establecer cronogramas para actualizar los métodos de cifrado, porque los datos cifrados con las tecnologías actuales se enfrentan a riesgos futuros de descifrado cuántico.
Los nuevos trabajadores se convertirán en el modelo para una fuerza laboral capacitada por la IA
Los trabajadores con menos experiencia suelen adaptarse a las herramientas de IA con mayor facilidad que aquellos con mayor antigüedad. Es importante mantener la contratación de personal joven para captar talento nativo digital, desarrollar programas de formación en IA y crear oportunidades de mentoría que conecten distintos niveles de experiencia. El éxito radicará en combinar perspectivas innovadoras con experiencia comprobada.
El punto ideal para el trabajo híbrido es de tres días
Cinco años después de la pandemia, se ha demostrado que el horario óptimo no es completamente remoto ni totalmente presencial, sino combinado. Las empresas que organizan los horarios híbridos en torno a tres días presenciales, diseñan espacios para fomentar la colaboración y mejoran las herramientas de interacción virtual consiguen equilibrar la interacción cara a cara con la flexibilidad remota para optimizar la productividad y la retención.
La IA eficiente en consumo energético será una ventaja competitiva
El creciente consumo de energía que provoca la IA podría convertirse en su mayor limitación, por lo que es necesario mejorar su eficiencia. Este año será clave medir el consumo energético de la IA, explorar arquitecturas de modelos más eficientes y considerar la sostenibilidad al tomar decisiones sobre la puesta en marcha de herramientas basadas en IA. El aumento de los costes de computación y las demandas de energía hacen que la eficiencia sea un factor crucial.
Los estándares diversos darán forma al futuro del cumplimiento de la IA
Los requisitos de datos regionales obligarán a las empresas a localizar las operaciones de IA, en contraste con la tendencia globalizadora de la nube.
Es fundamental establecer marcos de gobernanza para la IA, prepararse para los requisitos de soberanía de datos en cada región y crear directrices claras para el uso de la IA por parte de los profesionales de las compañías.
Las diferentes regulaciones exigen estrategias sólidas de cumplimiento.
«El rápido ritmo de los avances tecnológicos nos motiva y nos reta a pensar en grande sobre lo que la tecnología puede lograr para mejorar la sociedad», afirma Ana Rubio, directora general de Unisys en España. «Innovaciones como la inteligencia artificial, la computación en la nube o el cifrado cuántico están generando oportunidades que hace poco tiempo habrían parecido imposibles, por lo que es imprescindible estar atentos al mercado para no perder el ritmo de la industria».
Los enfoques tecnológicos que propone Unisys para 2025 revelan un panorama que requiere tanto acción inmediata como planificación estratégica a largo plazo. Las organizaciones se enfrentan a un período crucial en el que la IA se volverá más intuitiva y omnipresente, las arquitecturas de computación serán más sofisticadas y los modelos laborales continuarán evolucionando. La convergencia de estos cambios creará tanto oportunidades como importantes desafíos para los líderes empresariales.
Arriba, en la foto, Peter Altabef, CEO de Unisys / imagen cortesía de Unisys
