En un entorno tecnológico en constante evolución, Gartner ha identificado las 10 tendencias tecnológicas estratégicas que marcarán el rumbo en 2024. A continuación, se presentan cada una de estas tendencias, junto con una descripción detallada y ejemplos prácticos de su aplicación.

1. Aumento de la Mano de Obra Conectada

Descripción: La digitalización del trabajo está conectando a los empleados con herramientas y datos en tiempo real, lo que incrementa la productividad y facilita la colaboración. Esta tendencia está impulsada por tecnologías como el 5G, dispositivos móviles avanzados, y plataformas de colaboración en la nube.

Ejemplo: Una empresa global implementa Microsoft Teams y dispositivos de realidad aumentada (AR) para que los trabajadores de campo y de oficina colaboren en tiempo real, independientemente de su ubicación geográfica.

2. Gestión Continua de la Exposición a Amenazas

Descripción: Las organizaciones deben adoptar un enfoque proactivo y continuo para la ciberseguridad, utilizando herramientas avanzadas de detección y respuesta que monitoreen el tráfico de red y detecten amenazas en tiempo real.

Ejemplo: Una compañía financiera utiliza soluciones de seguridad como SIEM (Security Information and Event Management) para monitorizar constantemente el tráfico de datos y alertar sobre cualquier actividad sospechosa, permitiendo una respuesta inmediata.

3. IA Generativa Democratizada

Descripción: La democratización de la IA generativa permite que tanto grandes como pequeñas empresas accedan a herramientas de IA para generar contenido, diseñar productos o automatizar procesos sin necesidad de un profundo conocimiento técnico.

Ejemplo: Startups utilizan herramientas como ChatGPT o DALL·E para generar contenido de marketing y diseño de productos, eliminando la necesidad de contratar personal especializado y permitiéndoles competir con grandes empresas.

4. Tecnología Sostenible

Descripción: Implica el desarrollo y adopción de tecnologías que minimicen el impacto ambiental. Esto incluye desde la reducción del consumo energético en centros de datos hasta la fabricación de dispositivos con materiales reciclables.

Ejemplo: Google ha implementado centros de datos que funcionan con energía 100% renovable y ha desarrollado algoritmos para optimizar el uso de energía en sus operaciones, reduciendo así su huella de carbono.

5. Ingeniería de Plataformas

Descripción: Se centra en la construcción de plataformas digitales robustas, escalables y flexibles, que puedan soportar diversas aplicaciones y servicios, facilitando la integración y la innovación.

Ejemplo: Amazon Web Services (AWS) ofrece una plataforma en la nube que permite a las empresas desarrollar, desplegar y escalar aplicaciones rápidamente, integrando servicios como bases de datos, análisis de datos y almacenamiento.

6. Desarrollo Aumentado por IA

Descripción: La IA se integra en el proceso de desarrollo de software para automatizar tareas como la codificación, la detección de errores y la optimización del código, acelerando el ciclo de desarrollo.

Ejemplo: GitHub Copilot, una herramienta que utiliza IA para sugerir automáticamente líneas de código a los desarrolladores, reduce el tiempo necesario para escribir y depurar código, permitiendo a los desarrolladores centrarse en problemas más complejos.

7. Aplicaciones Inteligentes

Descripción: Son aplicaciones que utilizan tecnologías como el aprendizaje automático, la IA y el análisis de datos para ofrecer experiencias personalizadas y mejorar la toma de decisiones de los usuarios.

Ejemplo: Una app de salud utiliza IA para analizar los datos de salud de un usuario y ofrecer recomendaciones personalizadas de dieta y ejercicio, adaptándose a sus necesidades y preferencias.

8. Plataformas en la Nube para la Industria

Descripción: Se refiere a la creación de plataformas en la nube diseñadas específicamente para sectores industriales como la manufactura, la energía, y la logística, ofreciendo soluciones adaptadas a sus necesidades.

Ejemplo: Siemens utiliza su plataforma MindSphere en la nube para conectar máquinas y equipos industriales, permitiendo el monitoreo en tiempo real y el análisis predictivo, lo que mejora la eficiencia operativa y reduce los tiempos de inactividad.

9. Máquinas como Clientes

Descripción: En esta tendencia, las máquinas equipadas con IoT y capacidades de IA se convierten en actores autónomos que pueden interactuar con sistemas y realizar transacciones por sí mismas.

Ejemplo: Un sistema de IoT en una fábrica realiza pedidos automáticos de piezas de repuesto cuando detecta que los niveles de stock están bajos, interactuando directamente con los sistemas de inventario y proveedores.

10. Gestión de la Confianza, Riesgos y Seguridad de la IA

Descripción: A medida que la IA se integra más profundamente en los procesos empresariales, es crucial gestionar los riesgos asociados, incluyendo la privacidad de los datos, la equidad en los algoritmos y la seguridad. También se busca garantizar que los sistemas de IA sean transparentes y confiables.

Ejemplo: Una empresa de salud utiliza herramientas de auditoría de IA para asegurarse de que sus algoritmos de diagnóstico médico sean justos y no sesgados, y establece mecanismos de supervisión humana para tomar decisiones críticas, garantizando así la confianza en sus sistemas de IA.

«Estas tendencias reflejan la evolución continua del panorama tecnológico, donde la innovación y la adopción estratégica de nuevas tecnologías son esenciales para el éxito en un entorno empresarial cada vez más digitalizado y competitivo.