Alrededor del 26% de los directivos encuestados citaron la escasez de talento como el riesgo más dañino para sus empresas.
“Las transformaciones tecnológicas y las incertidumbres socio económicas requieren la voluntad de actuar con audacia y estratégicamente para mejorar la resiliencia en lugar de respuestas improvisadas”, afirma Bart Willemsen, vicepresidente de análisis de Gartner. “Los líderes de TI se encuentran en una posición única para trazar estratégicamente un camino donde las inversiones en tecnología ayudan a mantener el éxito de su negocio frente a estas incertidumbres y presiones”.
“Ellos y otros ejecutivos deben evaluar los impactos y beneficios de las tendencias tecnológicas, pero no es una tarea fácil dado el crecimiento de la innovación tecnológica “, afirma Chris Howard, vicepresidente y jefe de investigación de Gartner. “La IA generativa y otros tipos de tecnología ofrecen nuevas oportunidades e impulsan diversas tendencias. Sin embargo, lograr valor empresarial a partir del uso duradero de la IA requiere un enfoque disciplinado para su adopción generalizada, junto con atención a los riesgos”.
Gartner predice que las principales tendencias tecnológicas estratégicas para 2024 son:
Inteligencia artificial generativa democratizada:
La Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) se está democratizando mediante la confluencia de modelos masivamente pre-entrenados, la computación en la nube y el código abierto, haciéndolo accesible a profesionales de todo el mundo. Para 2026, Gartner predice que más del 80% de las empresas habrán utilizado API y modelos de Inteligencia Artificial Generativa y/o implementado aplicaciones habilitadas por tecnología en sus entornos de producción, lo que representa un aumento desde menos del 5% registrado a principios de 2023.
Las aplicaciones de inteligencia pueden hacer que grandes fuentes de información (internas y externas) sean accesibles y estén disponibles para los profesionales. Esto significa que la rápida adopción de esta tecnología democratizará significativamente el conocimiento y las habilidades dentro de las empresas. Los modelos de lenguaje avanzados permiten a las empresas conectar a sus trabajadores con el conocimiento de forma conversacional, con una rica comprensión semántica.
Gestión de la Confianza, el Riesgo y la Seguridad de la Inteligencia Artificial (TRiSM):
La democratización del acceso a la Inteligencia Artificial ha hecho que la necesidad de una Gestión de la Confianza, el Riesgo y la Seguridad (TRiSM) de la tecnología sea aún más urgente y clara. Sin directrices, los modelos de Inteligencia Artificial pueden generar rápidamente efectos negativos que se salen de control, enmascarando cualquier desempeño positivo y ganancia para la sociedad que el la tecnología lo hace posible.
La gestión de seguridad, riesgos y confianza de la inteligencia artificial proporciona herramientas para ModelOps, protección proactiva de datos, seguridad específica de IA, monitoreo de modelos (incluida la deriva de datos, modelos y/o resultados no deseados) y controla el riesgo de entradas y salidas de modelos y aplicaciones de terceros. . Gartner predice que para 2026, las empresas que apliquen controles de Gestión de Confianza, Riesgos y Seguridad de Inteligencia Artificial aumentarán la precisión de su toma de decisiones, eliminando hasta el 80% de la información mala o ilegítima.
Desarrollo asistido por Inteligencia Artificial:
El desarrollo asistido por Inteligencia Artificial es el uso de tecnologías de este tipo, como la Inteligencia Artificial Generativa y el Aprendizaje Automático, para ayudar a los ingenieros de software en su diseño, codificación y prueba de aplicaciones. La ingeniería de software asistida por inteligencia artificial mejora la productividad de los desarrolladores y permite a los equipos de desarrollo satisfacer la creciente demanda de software empresarial. Estas herramientas de desarrollo basadas en IA permiten a los ingenieros de software dedicar menos tiempo a escribir código, por lo que pueden dedicar más tiempo a actividades más estratégicas, como diseñar y componer aplicaciones comerciales atractivas.
Aplicaciones inteligentes:
Las aplicaciones inteligentes incluyen la inteligencia como capacidad. Gartner define esto como una adaptación aprendida para responder de manera adecuada y autónoma. Esta inteligencia se puede utilizar en muchos casos para mejorar o automatizar el trabajo. Como capacidad fundamental, las aplicaciones inteligentes incluyen diversos servicios basados en Inteligencia Artificial, como Machine Learning, almacenamiento vectorial y datos conectados.
Como resultado, las aplicaciones inteligentes ofrecen experiencias que se adaptan dinámicamente a los usuarios. Existe una clara necesidad y demanda de aplicaciones inteligentes. Alrededor del 26% de los directores ejecutivos en la encuesta Gartner de 2023 entre directores ejecutivos y altos ejecutivos de negocios citaron la escasez de talento como el riesgo más dañino para sus empresas. Atraer y retener profesionales es una de las principales prioridades laborales de los directores ejecutivos, mientras que la Inteligencia Artificial ha sido nombrada como la tecnología que tendrá el impacto más significativo en sus industrias durante los próximos tres años.
Gestión continua de la exposición a amenazas:
La gestión continua de la exposición a amenazas (CTEM) es un enfoque pragmático y sistemático que permite a las empresas evaluar de forma continua y consistente la accesibilidad, exposición y explotabilidad de los activos físicos y digitales de una empresa. Alinear las áreas de evaluación y remediación de la Gestión de exposición continua a amenazas con vectores de amenazas o proyectos comerciales en lugar de un componente de infraestructura revela no solo vulnerabilidades sino también amenazas incorregibles. Para 2026, Gartner predice que las empresas que prioricen sus inversiones en seguridad basándose en un programa de Gestión Continua de la Exposición a Amenazas lograrán una reducción de dos tercios en las infracciones.
Clientes de máquinas:
También llamados ‘custobots‘, los Clientes de Máquinas son actores económicos no humanos que pueden negociar y comprar de forma autónoma bienes y servicios a cambio de un pago. Para 2028, habrá 15 mil millones de productos conectados con potencial para actuar como clientes, y se lanzarán miles de millones más en los próximos años. Esta tendencia de crecimiento será la fuente de billones de dólares en ingresos para 2030 y eventualmente será más significativa que la llegada del comercio digital. Las consideraciones estratégicas deben incluir oportunidades para facilitar estos algoritmos y dispositivos o incluso crear nuevos robots de costos.
Tecnología sostenible:
La tecnología sostenible es un conjunto de soluciones digitales que se utilizan para promover resultados ambientales, sociales y de gobernanza (ESG) que respaldan el equilibrio ecológico y los derechos humanos a largo plazo. El uso de tecnologías como la Inteligencia Artificial, las criptomonedas, el Internet de las Cosas (IoT) y la Computación en la Nube está generando preocupación sobre el consumo de energía y sus impactos ambientales. Esto hace que sea aún más crítico garantizar que el uso de TI sea más eficiente, circular y sostenible. De hecho, Gartner predice que para 2027, el 25% de los CIO verán su compensación personal ligada al impacto de su tecnología sostenible.
Ingeniería de plataformas:
La ingeniería de plataformas es la disciplina de construir y operar plataformas internas de desarrollo de autoservicio. Cada plataforma es una capa, creada y mantenida por un equipo de producto dedicado, diseñada para satisfacer las necesidades de sus usuarios interactuando con herramientas y procesos. El objetivo de la ingeniería de plataformas es optimizar la productividad, la experiencia del usuario y acelerar la entrega de valor empresarial.
Plataformas industriales en la nube:
Para 2027, Gartner predice que más del 70% de las empresas utilizarán plataformas industriales en la nube (ICP) para acelerar sus iniciativas comerciales, lo que representa un aumento con respecto al 15% estimado para 2023. Las plataformas abordan negocios relevantes para la industria resultados combinando servicios subyacentes SaaS, PaaS e IaaS en una oferta completa con capacidades componibles. Por lo general, estos incluyen una estructura de datos de la industria, una biblioteca de capacidades comerciales empaquetadas, herramientas de composición y otras innovaciones de plataforma. Las plataformas son propuestas de nube personalizadas y específicas de una industria y pueden adaptarse aún más a las necesidades de las empresas.
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