Todas las predicciones apuntan a que, el próximo año, la tecnología continuará transformando, no solo el panorama empresarial, sino también la manera en que interactuamos con el mundo.
¿Están las empresas listas para enfrentar los retos y aprovechar las oportunidades de este nuevo escenario? Exploramos las 10 tendencias tecnológicas que marcarán 2025.
Este 2025 promete ser un punto de inflexión para la tecnología y los negocios, marcado por tendencias emergentes que modificarán la manera en que las empresas operan.
En su último informe, Gartner ha identificado las 10 tendencias tecnológicas que marcarán el rumbo de las organizaciones en 2025.
Según Gartner, estas tendencias constituyen una hoja de ruta diseñada para guiar a los líderes de TI y a los CIO hacia decisiones más informadas.
Divididas en tres bloques clave —los retos y oportunidades de la inteligencia artificial, las nuevas fronteras de la computación y la creciente integración entre humanos y máquinas—, estas áreas trazan un panorama que mezcla avances disruptivos con responsabilidades éticas y sociales cada vez más apremiantes.
Por ejemplo, la inteligencia artificial no solo promete mejorar procesos, sino también plantea desafíos importantes en gobernanza y seguridad, especialmente frente al auge de la desinformación.
El reto para las empresas no es solo adoptar estas tecnologías, sino entender cómo utilizarlas de forma estratégica, ética y sostenible.
La IA agéntica se refiere a aquellos sistemas de inteligencia artificial diseñados para actuar de manera autónoma, tomando decisiones y ejecutando tareas sin intervención humana directa.
Los sistemas de IA Agéntica combinan múltiples técnicas de IA con características como memoria, planificación, percepción del entorno, uso de herramientas y cumplimiento de directrices de seguridad para ejecutar tareas de manera autónoma.
Son capaces de percibir su entorno, razonar, planificar acciones y aprender de sus experiencias para adaptarse a nuevas situaciones.
La capacidad de la IA Agéntica para actuar de forma autónoma o semiautónoma tiene el potencial de ayudar a los CIO a materializar su visión de la IA generativa para aumentar la productividad en toda la organización.
Las plataformas de gobernanza de la inteligencia artificial (IA) son soluciones tecnológicas diseñadas para supervisar, gestionar y asegurar el uso responsable y ético de los sistemas de IA en las organizaciones.
Estas plataformas integran capacidades que permiten a líderes empresariales y usuarios evaluar, implementar y monitorear políticas de gobernanza, garantizando que los sistemas de IA operen de manera transparente, justa y conforme a las normativas vigentes.
La inteligencia artificial está ganando terreno en un número creciente de sectores, particularmente en aquellos con regulaciones más estrictas. Sin embargo, su expansión trae consigo desafíos significativos, como el riesgo de sesgos en los algoritmos, conflictos con la privacidad y la creciente demanda de alineación con principios éticos y valores humanos.
A medida que estas tecnologías se integran más profundamente en la sociedad, resulta esencial prevenir impactos negativos. La responsabilidad en su desarrollo y uso se convierte, así, en un pilar fundamental.
El hardware especializado se refiere a dispositivos o componentes diseñados específicamente para ejecutar tareas concretas con mayor eficiencia que el hardware genérico. En lugar de abarcar una amplia gama de funciones como un procesador estándar, este tipo de hardware se optimiza para aplicaciones específicas, ofreciendo mejor rendimiento, menor consumo de energía y mayor velocidad.
El hardware especializado emerge como un componente clave para el crecimiento en tres áreas esenciales de la inteligencia artificial: dispositivos con IA integrada e Internet de las cosas (IoT), centros de datos y robótica avanzada.
Los Small Language Models (SLM) son modelos de lenguaje natural que, a diferencia de los grandes modelos de lenguaje (Large Language Models), están diseñados para operar con recursos computacionales más limitados.
Estos modelos se enfocan en ser más eficientes en términos de tamaño, velocidad y consumo de energía, sin comprometer significativamente su capacidad para realizar tareas específicas relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Los Small Language Models (SLM) están ganando protagonismo en el ámbito de la inteligencia artificial por su capacidad para ofrecer soluciones más específicas, eficientes y rentables. A diferencia de los grandes modelos de lenguaje (LLM), que requieren enormes recursos para funcionar, los SLM están diseñados para resolver problemas concretos con menor consumo de datos y computación.
La tendencia responde a una necesidad práctica: optimizar tareas existentes. Por ejemplo, en lugar de usar un modelo masivo para resumir un informe o consultar inventarios, las empresas pueden entrenar un SLM con datos altamente curados para responder de forma precisa y rápida, ahorrando tiempo y recursos.
El atractivo de los SLM también radica en su capacidad para ejecutarse localmente, mejorando la privacidad y reduciendo la dependencia de infraestructuras en la nube. Empresas como Microsoft, Meta y Mistral ya están liderando esfuerzos para desarrollar modelos más pequeños y accesibles, demostrando que la eficiencia y la personalización son las claves del próximo capítulo en la evolución de la IA.
Los modelos multimodales son sistemas de IA capaces de procesar y generar información a través de múltiples medios, como texto, imágenes, videos, sonido, etc. A diferencia de los modelos tradicionales centrados en un solo tipo de datos, los modelos multimodales buscan integrar diferentes formas de comunicación para imitar las interacciones humanas.
El auge de los modelos multimodales responde a la creciente demanda de las empresas, que necesitan procesar y generar información en múltiples formatos más allá del texto. La capacidad de estos modelos por ofrecer soluciones más versátiles y adaptadas a diferentes medios, permite a las compañías abordar problemas comerciales complejos de forma más eficiente.
Por otro lado, el lanzamiento en 2024 de herramientas como GPT-4 Omni de OpenAI, el Proyecto Astra de Google y Titan de AWS, han marcado un hito en la IA generativa multimodal, atrayendo la atención del mercado.
Estos desarrollos prometen una IA que puede entrenarse una vez y operar en cualquier formato, optimizando procesos como traducciones rápidas, generación de contenido o análisis de datos combinados de sensores e imágenes, fundamentales para sectores como la cadena de suministro.
El edge computing es un modelo de computación que acerca el procesamiento de datos al lugar donde se generan o consumen, en lugar de depender exclusivamente de centros de datos centralizados o la nube.
Este enfoque permite analizar y procesar datos en dispositivos locales o en nodos cercanos a la fuente, reduciendo la latencia, mejorando la eficiencia y optimizando el uso del ancho de banda.
El edge computing está ganando terreno al acercar el procesamiento de datos a los dispositivos donde se generan, reduciendo la dependencia de la nube.
La integración de IA en PCs y smartphones, impulsada por empresas como Apple, Microsoft y HP, está acelerando esta transición, mientras las empresas adoptan estrategias híbridas para equilibrar costos, rendimiento y privacidad.
Más que una tendencia emergente, el edge computing ya es una respuesta práctica a las demandas actuales del mercado.
La computación espacial transforma el mundo físico al integrar contenido digital directamente en el entorno real, permitiendo a los usuarios interactuar con él de forma inmersiva, realista y natural..
La computación espacial está ganando protagonismo gracias a los avances en tecnologías como la realidad aumentada (AR), la realidad mixta (MR) y la inteligencia artificial, que posibilitan experiencias digitales inmersivas en sectores como los videojuegos, la atención sanitaria y el e-commerce.
La adopción del 5G, junto con dispositivos innovadores como Apple Vision Pro y Meta Quest 3, está impulsando el interés de los consumidores y creando oportunidades para nuevos modelos de negocio.
Además, con gigantes como Nvidia y Qualcomm liderando la construcción de ecosistemas tecnológicos, se prevé que el mercado pase de $110 mil millones en 2023 a $1.7 billones en 2033.
La computación híbrida integra múltiples tecnologías, como CPUs, GPUs, dispositivos edge, ASICs, y sistemas neuromórficos, cuánticos y fotónicos, para abordar problemas computacionales complejos.
Este enfoque combina las capacidades específicas de cada tecnología en un entorno único, maximizando sus fortalezas y optimizando el rendimiento global.
La computación híbrida ofrece a las empresas la posibilidad de incorporar tecnologías emergentes, como los sistemas fotónicos, bioinformáticos, neuromórficos y cuánticos, para lograr un impacto transformador en sus operaciones.
Un ejemplo destacado es la inteligencia artificial generativa, que demanda capacidades avanzadas de computación, redes y almacenamiento a gran escala para resolver problemas complejos con eficiencia y precisión.
La computación energéticamente eficiente, también conocida como computación verde, se centra en diseñar, desarrollar y utilizar sistemas informáticos que minimicen el consumo de energía y reduzcan su impacto ambiental.
Este enfoque busca optimizar el uso de recursos tecnológicos para disminuir la huella de carbono y promover la sostenibilidad en el sector de las tecnologías de la información.
La sostenibilidad se ha convertido en una prioridad clave para las juntas directivas.
El sector TI tiene un impacto considerable en las huellas ambientales, especialmente en industrias como los servicios financieros y tecnológicos, debido al alto consumo energético de tecnologías como la inteligencia artificial.
Mientras las mejoras en los sistemas de procesamiento tradicionales se acercan a su límite, se prevé que nuevas tecnologías, como las unidades de procesamiento gráfico (GPU), la computación neuromórfica y la computación cuántica, aporten avances significativos en eficiencia energética en los próximos cinco a diez años.
La seguridad contra la desinformación se centra en garantizar la fiabilidad y autenticidad de la información que circula en entornos digitales.
Su objetivo principal es desarrollar sistemas capaces de identificar contenido confiable, verificar su precisión y prevenir intentos de suplantación de identidad o la creación de información manipulada.
Además, incluye el monitoreo activo de la propagación de contenido dañino para mitigar su impacto en la sociedad, organizaciones y procesos críticos.
La desinformación se ha convertido en una verdadera carrera armamentista en el ámbito digital. Tácticas como el phishing, el hacktivismo, la difusión de noticias falsas y la manipulación mediante ingeniería social están siendo aprovechadas por actores malintencionados con el objetivo de generar caos, infundir temor y perpetrar fraudes.
Con el avance y la democratización de tecnologías como la inteligencia artificial y el deep learning, los ataques de desinformación dirigidos a empresas están en aumento, representando amenazas persistentes y de alto impacto si no se gestionan de manera efectiva.
En conclusión, el año 2025 se perfila como un periodo de transformación tecnológica sin precedentes, donde las empresas deberán adaptarse rápidamente a un entorno en constante evolución.
Las tendencias identificadas por Gartner no solo ofrecen un vistazo al futuro, sino que también subrayan la importancia de una adopción estratégica y ética de estas innovaciones.
Desde la inteligencia artificial agéntica hasta la mejora neurológica, cada tendencia presenta tanto oportunidades como desafíos que las organizaciones deben abordar con responsabilidad y visión.
La clave del éxito radicará en la capacidad de las empresas para integrar estas tecnologías de manera que impulsen la eficiencia, fomenten la sostenibilidad y refuercen la confianza en un mundo cada vez más digitalizado.
Al prepararse para este futuro, las organizaciones no solo asegurarán su relevancia, sino que también contribuirán a un ecosistema tecnológico más equitativo y seguro.