El mundo del análisis de datos y de la inteligencia artificial (IA) es un mundo en constante evolución y que avanza muy rápido.
A medida que dibujamos los pasos que marcarán 2025, las grandes consultorías expertas en tecnología ya prevén varias tendencias que transformarán y marcarán significativamente el ámbito de los datos y la inteligencia artificial en el próximo año.
Destacan la presencia de Large Language Models (LLM) y la creciente importancia de la calidad de datos y las estrategias de data quality management.
¿Quieres descubrir las tendencias que marcarán el mundo de los datos y la IA en 2025?¡Sigue leyendo!
A continuación, presentamos las 10 tendencias que dominarán el próximo año y cómo los equipos de datos e IA pueden adaptarse a ellas.
Los grandes modelos lingüísticos o Large Language Models (LLM) han revolucionado la tecnología en los últimos años. En 2025, esta tendencia continuará, impulsando una mayor demanda de datos y la necesidad de nuevas arquitecturas de datos, como las bases de datos vectoriales.
La integración del análisis y la automatización de datos será común en todos los niveles de la infraestructura de datos. Esto permitirá una mejor gestión y uso de los datos, optimizando el valor que se ofrece a los usuarios finales.
La adopción de LLM no solo traerá cambios tecnológicos, sino que también requiere replantear las estrategias actuales de gestión de datos. Las empresas deberán invertir en infraestructura y formación para que sus equipos puedan sacar el máximo provecho de estas herramientas avanzadas.
La transición a bases de datos vectoriales y otros componentes de la "infraestructura de IA" será esencial para mantenerse competitivos en un mercado cada vez más orientado a la inteligencia artificial.
Los equipos de datos más avanzados están comenzando a gestionar sus activos como auténticos productos de datos, una tendencia que se conoce como Data as a Product (DaaP). Esto implica la implementación de requisitos de producto, documentación, sprints y acuerdos de nivel de servicio (SLA) para los usuarios finales.
A medida que se asigna más valor a estos productos de datos, los equipos de datos se gestionarán cada vez más como equipos de productos críticos.
Esta evolución también requiere un cambio cultural dentro de las organizaciones. Los equipos de datos deberán adoptar metodologías ágiles y de desarrollo utilizadas en la ingeniería de software. Esto incluye la adopción de herramientas de gestión de proyectos, sistemas de control de versiones y procesos de revisión de código.
El objetivo es mejorar la calidad y la eficiencia en el desarrollo de productos de datos, asegurando que estos cumplan con los estándares y expectativas del negocio.
La ingeniería de software y los datos se están fusionando.
Los expertos pronostican que, en 2025, no se lanzará ningún desarrollo de software importante sin considerar la inteligencia artificial y los datos empresariales.
Los ingenieros tendrán que desarrollar una comprensión profunda de los datos para crear modelos de IA que aporten un valor continuo y significativo.
Esta convergencia entre datos e IA implica una mayor colaboración entre ingenieros de software y científicos de datos.
Los equipos multidisciplinarios serán esenciales para abordar los desafíos complejos que surgen en la intersección de software y datos. Los ingenieros de software deberán adquirir habilidades en ciencia de datos, mientras que los científicos de datos deberán familiarizarse con las mejores prácticas de desarrollo de software.
La generación aumentada de recuperación (RAG) se volverá esencial para mejorar los productos de IA empresarial.
A medida que los equipos enfrentan los desafíos de los datos contextuales, la necesidad de datos limpios y curados se hará más evidente.
Las organizaciones desarrollarán mejores prácticas en torno a la RAG para crear productos de IA más robustos y fiables.
La implementación de RAG permitirá a las empresas mejorar la precisión y relevancia de sus modelos de IA. Al utilizar datos contextuales y personalizados, los modelos podrán generar resultados más precisos y útiles para los usuarios finales.
Esto no solo mejorará la experiencia del usuario, sino que también aumentará la confianza en las soluciones de IA, fomentando una adopción más amplia en diferentes sectores.
En 2025, la operacionalización de productos de inteligencia artificial será una prioridad.
Los equipos de datos adoptarán prácticas más sofisticadas para desarrollar productos de IA, centrados en resolver problemas empresariales reales y crear valor, en lugar de simplemente integrar tecnología por razones de imagen.
La creación de productos de IA listos para ser usados en una empresa requiere un enfoque sistemático y riguroso. Los equipos deben realizar pruebas exhaustivas para garantizar la fiabilidad y robustez de los modelos antes de su implementación.
Además, es crucial establecer procesos de monitorización y mantenimiento continuo para asegurar que los productos de IA sigan siendo efectivos y relevantes a lo largo del tiempo.
La calidad de los datos o data quality es crucial para el éxito de la IA generativa.
Los equipos de datos necesitarán estrategias de data quality management y de observabilidad de datos para detectar, resolver y evitar problemas de datos en entornos dinámicos.
Estas soluciones deben priorizar la resolución eficiente y la robustez de las infraestructuras de flujo que soportan la IA.
La observabilidad de datos implica el monitoreo continuo de la calidad de los datos y la identificación proactiva de problemas potenciales. Esto incluye la implementación de herramientas y técnicas avanzadas de análisis y visualización de datos. Al mejorar la visibilidad y el control sobre los datos, las organizaciones pueden garantizar que sus modelos de IA operen con datos precisos y fiables, minimizando el riesgo de errores y sesgos.
Descubre las características de Data Quality Framework, una solución que automatiza la validación de la calidad de los datos emprsariales mediante un sistema integral de observabilidad de datos.
Con el avance del hardware, las líneas entre soluciones comerciales y empresariales se están difuminando.
En 2025, los equipos de datos comenzarán a utilizar bases de datos en memoria para gestionar y mover conjuntos de datos de manera más eficiente.
Estas soluciones rápidas de implementar permitirán escalar rápidamente y alcanzar funcionalidad de nivel empresarial.
La miniaturización de grandes datos también permitirá una mayor flexibilidad en la gestión de datos. Las empresas podrán adaptar sus infraestructuras de datos a sus necesidades específicas, optimizando el uso de recursos y reduciendo costos.
Además, la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos en memoria facilitará el desarrollo de aplicaciones de análisis en tiempo real, mejorando la capacidad de respuesta y la toma de data-driven decisions.
El reto de equilibrar el uso de más datos y la reducción de costos de la infraestructura cloud será un enfoque clave en los próximos años.
Herramientas que permiten la supervisión de metadatos y el dimensionamiento adecuado de la utilización de datos serán invaluables.
En 2025, las organizaciones buscarán optimizar sus infraestructuras para maximizar el impacto de la IA sin incurrir en costos excesivos.
El dimensionamiento correcto implica la identificación y eliminación de ineficiencias en el uso de recursos de datos y computación. Las empresas deberán invertir en herramientas de monitoreo y análisis que les permitan evaluar y ajustar continuamente su infraestructura.
Este enfoque proactivo no solo reducirá costos, sino que también mejorará el rendimiento y la escalabilidad de las soluciones de IA.
Apache Iceberg, un formato de tabla de data lake desarrollado por Netflix, se está convirtiendo en una solución estándar para muchas organizaciones.
Ofrece un almacenamiento estructurado y rentable que puede ser consultado por diferentes motores de procesamiento de datos. Se espera que la adopción de Iceberg y sus alternativas siga creciendo en 2025.
La popularidad de Apache Iceberg se debe a su capacidad paragestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
Su compatibilidad con múltiples motores de procesamiento permite una mayor flexibilidad y escalabilidad en la gestión de datos. Además, su diseño optimizado facilita el acceso y análisis de datos en tiempo real, lo que es crucial para aplicaciones de inteligencia artificial y advanced analytics.
A medida que más empresas implementan políticas de regreso a la oficina, el debate sobre el teletrabajo continúa.
Aunque algunos equipos seguirán trabajando desde casa, otros serán llamados a volver a la oficina. Las empresas deberán equilibrar las necesidades de flexibilidad con las ventajas de la colaboración en persona.
El regreso a la oficina puede ofrecer beneficios en términos de colaboración y sinergia de equipo. No obstante, es importante que las organizaciones implementen políticas flexibles que permitan a los empleados combinar el trabajo remoto y presencial.
Esto no solo mejorará la satisfacción y productividad de los empleados, sino que también permitirá a las empresas atraer y retener talento en un mercado laboral competitivo.
Las tendencias en datos e IA para 2025 indican una evolución hacia una mayor integración, sofisticación y eficiencia.
La transformación de la infraestructura de datos, la convergencia de la ingeniería de software y datos, y la implementación de productos de IA empresariales serán fundamentales para aprovechar al máximo las oportunidades que ofrece el futuro de los datos y la inteligencia artificial.
La capacidad de adaptación y la innovación serán claves para el éxito en un entorno en constante cambio.
Las organizaciones que inviertan en la formación y el desarrollo de sus equipos, así como en la implementación de infraestructuras y tecnologías avanzadas, estarán mejor posicionadas para liderar en el ámbito de los datos y la IA en 2025 y más allá.