Siete tendencias tecnológicas para este 2024

La tecnología sigue evolucionando a un ritmo sin precedentes y las predicciones sobre las próximas tendencias están siempre en debate: qué es real y qué es exagerado. Los avances en la IA, especialmente de la generativa (GenAI), están abriendo nuevas oportunidades, transformando sectores, modos de funcionamiento y trayectorias profesionales.

El Índice de Preparación para la IA de Cisco reveló que el 95% de los encuestados tiene una estrategia de IA en marcha o desarrollo, pero sólo el 14% está totalmente preparado para integrar la IA en su negocio. ¿Qué se necesita para la adopción de la IA? ¿Cómo se puede aprovechar su integración y mantenerse competitivo? ¿Dónde y cómo se cruzarán la innovación y la confianza?

Estas ideas y preguntas han inspirado algunas tendencias tecnológicas en 2024:

GenAI se expandirá en el mundo empresarial. Las interfaces de lenguaje natural (NLI) impulsadas por GenAI se esperarán para los nuevos productos y más de la mitad las tendrán por defecto a finales de 2024. La GenAI también se aprovechará en las interacciones B2B con usuarios que exigen soluciones más contextualizadas, personalizadas e integradas. Además, la combinación multimodal de varios tipos de datos (imágenes, texto, voz y datos numéricos) con algoritmos de procesamiento inteligente ampliará los casos de uso de B2B. Así se obtendrán mejores resultados en la planificación empresarial, la medicina y los servicios financieros.

Además, la GenAI ofrecerá API, interfaces y servicios para acceder, analizar y visualizar datos y perspectivas, y se masificará en ámbitos como la gestión de proyectos, la calidad y las pruebas de software, las evaluaciones de conformidad y la contratación de personal. Como resultado, aumentará la visibilidad de la IA y habrá un auge de modelos especializados y específicos de cada dominio.

Gobernanza de la IA. Necesitamos reglamentos/políticas, autocontrol y gobernanza para mitigar los riesgos de la GenAI, ya que el 76% de las empresas no cuentan con políticas integrales de IA. Hay que garantizar que los consumidores tengan acceso y control sobre sus datos. Con la creciente importancia de los sistemas de IA, los datos públicos disponibles pronto tocarán techo y es probable que los datos lingüísticos de alta calidad se agoten antes de 2026. Las organizaciones deben cambiar a datos privados/ sintéticos, lo que abre la posibilidad de un acceso/ uso no intencionados.

Con ello, los líderes deben comprometerse con la transparencia y la fiabilidad en el desarrollo, uso y resultados de la IA. Por ende, veremos empresas, sin importar su tamaño o sector, describir formalmente cómo la gobernanza responsable de IA guía el desarrollo interno, la aplicación y el uso.

Desinformación, estafas y fraudes. Son amenazas que seguirán creciendo en 2024 para las empresas, las personas y los procesos. En respuesta, veremos más inversiones en detección y mitigación de riesgos. Las nuevas soluciones inclusivas de IA protegerán contra las voces clonadas, los deepfakes, los bots de las redes sociales y las campañas de influencia. Por su parte, los modelos de IA se entrenarán en grandes conjuntos de datos para mejorar su precisión y eficacia. Los nuevos mecanismos de autenticación y procedencia promoverán la transparencia y la rendición de cuentas.

Esto llevará a una mayor colaboración público-privada para aumentar la concienciación y aplicar medidas de verificación y seguridad para sancionar y garantizar el cumplimiento de la normativa. Las empresas deben priorizar la detección avanzada de amenazas y la protección de datos, la evaluación periódica de vulnerabilidades, la actualización de los sistemas de seguridad y las auditorías exhaustivas de las infraestructuras de red. Para los consumidores, la vigilancia será clave para proteger su identidad, sus ahorros y su crédito.

Avances cuánticos en la criptografía y redes. Seremos testigos de la adopción de la criptografía post-cuántica (PQC) -incluso antes de que se estandarice- como un enfoque basado en software que funciona con sistemas convencionales para proteger los datos de futuros ataques cuánticos. La PQC será adoptada por navegadores, sistemas operativos y bibliotecas, y se experimentará integrándola en protocolos como SSL/TLS 1.3, que rige la criptografía clásica. En ese sentido, otra tendencia será la creciente importancia de las redes cuánticas, que en 4 o 5 años -quizá más- permitirán a los ordenadores cuánticos comunicarse y colaborar para lograr soluciones más escalables.

El potencial de la abstracción de las API. Las empresas buscarán formas de aprovechar el poder y las ventajas de la IA sin la complejidad y el coste de crear sus propias plataformas. Las interfaces de programación de aplicaciones (API) desempeñarán un papel fundamental, ya que actuarán cada vez más como una “capa de abstracción”, puentes sin fisuras que integrarán una multitud de herramientas, servicios y sistemas de IA. Con el acceso a una amplia gama de capacidades de IA, los equipos automatizarán tareas repetitivas, obtendrán una visión más profunda de los datos y mejorarán la toma de decisiones.

Este año también marcará el comienzo de una carrera hacia la personalización impulsada por las API, en la que las compañías podrán elegir y combinar las interfaces de varios proveedores, adaptando fácilmente las soluciones de IA para satisfacer requisitos. La flexibilidad y la escalabilidad fomentarán la colaboración sin esfuerzo con expertos externos en IA, startups e instituciones de investigación, impulsando un intercambio de ideas y avances revolucionarios.

Nuevos paradigmas de redes y eficiencia energética. La energía sostenible desempeña un papel vital en la lucha contra el cambio climático. Seleccionando modelos de IA más pequeños, con menos capas y filtros específicos para los casos de uso, las empresas empezarán a reducir los costes de consumo de energía en comparación con los sistemas generales. Estos sistemas dedicados se preparan con conjuntos de datos más pequeños y de gran precisión, y realizan con eficacia tareas específicas. En cambio, los modelos de aprendizaje profundo utilizan grandes cantidades de datos.

La emergente categoría de redes de energía, que combina las capacidades de las redes definidas por software y un sistema de energía eléctrica formado por microrredes de corriente continua, también contribuirá a la eficiencia energética. Las redes de energía ayudarán a las organizaciones a medir el uso y las emisiones con mayor precisión, a automatizar muchas funciones en TI, edificios inteligentes y sensores IoT, y a desbloquear la energía ineficiente y no utilizada.

Nueva experiencia de programación. El desarrollo de software cambiará con nuevas herramientas, enfoques y tecnologías. Los programadores aprovecharán las plataformas y la colaboración -con ayuda de la IA- para centralizar los conjuntos de herramientas y desbloquear una eficiencia para que puedan centrarse en ofrecer experiencias digitales excepcionales.

Algunos seguirán luchando con soluciones puntuales dispares, dejando lagunas de seguridad y problemas en la cadena de suministro de software. La IA será utilizada para acelerar la entrega y gestionar tareas como las pruebas de defectos y errores. Por el camino, las herramientas de colaboración y los asistentes de IA serán aliados de confianza mientras los equipos abordan las complejidades de la seguridad, visibilidad e infraestructura. Los controles humanos deben garantizar que las decisiones basadas en IA sean justas, imparciales y acordes con los valores éticos y morales.

Creemos que la IA debe aumentar la toma de decisiones humana, no sustituirla. La confianza entre las personas y los sistemas es fundamental e innegociable. Esto significa aclarar lo que la IA puede y no puede hacer con nuevos marcos de transparencia de datos y responsabilidad, esfuerzos para educar a las personas y empresas, enseñar habilidades necesarias para los nuevos puestos de trabajo, y nuevas formas de colaborar con foco en las personas. Es un momento apasionante, en el que juntos haremos avanzar la promesa de la IA con confianza.