La firma identifica por séptimo año consecutivo las tendencias en IA, tecnología y arquitectura de datos, proporcionando conocimiento clave sobre el panorama tecnológico y empresarial que se está configurando para 2025
Madrid, 22 de enero de 2025 – SDG Group, líder global en consultoría de Datos, Analítica e Inteligencia Artificial, ha presentado hoy su informe "Data, Analytics & AI Trends 2025", una publicación que analiza las tendencias emergentes que darán forma al futuro del panorama tecnológico y empresarial. Expertos de SDG Group, junto con colaboradores de vanguardia del ámbito académico y tecnológico, han analizado las tecnologías que alcanzarán un punto de inflexión el próximo año; agrupándolas en cuatro áreas fundamentales: Inteligencia Artificial, tecnologías de Datos, arquitectura de Datos y Negocio.
SDG Group, que invierte más del 15% de sus ingresos en innovación, ha utilizado su Radar de Innovación para identificar las tendencias tecnológicas clave de 2025. Esta plataforma propia, que ha sido una de las fuentes para la elaboración del informe, permite a los equipos de ingeniería de datos e IA de la compañía, en colaboración con instituciones académicas y empresas tecnológicas, analizar y anticipar avances en el sector.
"Nuestro compromiso es proporcionar a las organizaciones tanto el conocimiento adecuado como las herramientas para generar valor y consolidar su liderazgo en un mundo cada vez más impulsado por los datos", comenta Miguel Romero, responsable de Tecnología e Innovación en SDG Group. "Nuestro Radar de Innovación nos ha permitido elaborar este informe de Tendencias, que también proporciona marcos accionables que permiten a las empresas adaptarse y optimizar sus recursos, generando una mayor viabilidad del negocio".
En la foto: Miguel Romero, responsable de Tecnología e Innovación en SDG Group
Un análisis profundo sobre el futuro de la IA
En el ámbito de la Inteligencia Artificial, el informe destaca tres innovaciones clave que impulsarán el desarrollo y aplicación de la IA a lo largo de 2025:
1. La evolución de los LLMs – Los avances en los Modelos de Lenguaje Especializados (SLMs) -que proporcionan una precisión sin precedentes en el análisis de datos clínicos- y en los Modelos de Visión a Gran Escala (LVMs) -que integran el procesamiento del lenguaje natural con interpretación visual- convertirán sin duda los xLMs en herramientas esenciales para impulsar la creatividad y la productividad en entornos digitales. Dicha evolución está configurando una nueva generación de modelos especializados que transformarán industrias como la de la salud y las finanzas.
2. Inferencia causal para ML – La inferencia causal en machine learning (ML) es un área emergente que va más allá de las correlaciones para descubrir relaciones de causa y efecto en los datos. A diferencia de los modelos tradicionales de ML que se centran en identificar patrones, la inferencia causal responde a preguntas sobre qué sucedería si se introducen cambios en un determinado contexto o sistema. Este enfoque hacia una comprensión más profunda y orientada a la toma de decisiones fundamentadas continuará ganando importancia en diversos ámbitos, desde la medicina y la economía hasta la inteligencia artificial aplicada.
3. Inteligencia y Gobernanza Responsable – La implementación de una IA responsable avanza gracias a auditorías en procesos generativos, protocolos de seguridad especializados y también gracias a la monitorización continua para corregir sesgos. En este contexto, la gobernanza de la IA cobra un papel fundamental con el desarrollo de marcos regulatorios para supervisar los resultados de los modelos, la adopción de estrictas medidas de protección de datos y la promoción de la transparencia en la toma de decisiones algorítmicas. El futuro de la IA dependerá de la colaboración entre reguladores, empresas y tecnólogos, quienes deberán trabajar en conjunto para establecer estándares éticos sólidos.
Tecnología de datos que deslumbrarán en 2025
En el ámbito de las llamadas data technologies, SDG Group ha identificado las siguientes tendencias:
4. Ingeniería de Insights - Gracias a la Gen AI, la Ingeniería de Insights permite el análisis autónomo de dashboards y la consulta directa de datos, marcando el inicio de una nueva era de descubrimiento de insights. Los decision makers pueden interactuar con sus datos en lenguaje natural, obteniendo respuestas contextuales en tiempo real, sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados. Lo que la diferencia de la inteligencia de negocios tradicional es su naturaleza dinámica: en lugar de depender de dashboards preconfigurados, la IA generativa actúa como un motor cognitivo, identificando patrones ocultos y proporcionando insights proactivos.
5. Autonomous Data Constructs - Los sistemas de datos interactivos impulsados por IA están transformando la forma en que las organizaciones construyen y gestionan sus ecosistemas de datos, centrándose en la creación de lakes de datos, data warehouses y data lakehouses. Al aprovechar la capacidad de la IA generativa para interpretar de manera intuitiva la intención del usuario, estos sistemas posibilitan el diseño de flujos de trabajo end-to-end, automatizando la ingesta, transformación e integración de datos, sin necesidad de configuraciones manuales extensas. Este cambio supone una reducción significativa de las barreras técnicas en la ingeniería de datos.
6. Bring Your Own Cloud - BYOC se está convirtiendo en un modelo cada vez más popular, permitiendo a las empresas desplegar el software de un proveedor directamente en su propio entorno en la nube, generalmente dentro de su Virtual Private Cloud (VPC). Esta configuración garantiza que todos los datos permanezcan dentro del entorno de la nube del cliente, brindándole el control total sobre su infraestructura. A pesar de los desafíos, sin duda, el principal beneficio de BYOC es el alto nivel de control que proporciona.
Arquitectura de datos e IA, aliados para el 2025
En el ámbito de la arquitectura de datos e IA, los analistas de SDG Group destacan:
7. Observatorio de IA y Data Stack - Este Observatorio responde a la necesidad crítica de las organizaciones de establecer marcos de monitorización sólidos en un contexto tecnológico en constante evolución. Esta herramienta proactiva para identificar, evaluar y adoptar soluciones emergentes tiene el cometido de ayudar a las organizaciones a evaluar la relevancia y el impacto potencial de las tecnologías de vanguardia en tiempo real, permitiéndoles determinar qué innovaciones vale la pena explorar.
8. The Cognitive Platform - A diferencia de los sistemas tradicionales, que a menudo tienen dificultades para manejar la complejidad de los datos multimodales, The Cognitive Platform integra cualquier dato en un marco unificado. Su capacidad para procesar grabaciones de audio, videos y contenido textual junto con datos transaccionales y estructurados permite a las organizaciones obtener una visión más completa de sus operaciones, clientes y mercados. Mediante la incorporación de modelos de ML, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y técnicas de IA generativa, la plataforma transforma datos sin procesar en insights procesables con una precisión y velocidad sin precedentes.
9. Sistemas Multiagente (MAS) - Los MAS están emergiendo como una innovación disruptiva transformando la manera en que se abordan y resuelven problemas complejos. Estos sistemas compuestos por múltiples agentes autónomos, trabajan de manera colaborativa o competitiva para alcanzar objetivos individuales o compartidos. Basados en los principios de la inteligencia distribuida, los MAS destacan en entornos dinámicos, proporcionando una escalabilidad, flexibilidad y resiliencia inigualables.
Negocio y datos: una convergencia necesaria para 2025
A continuación, SDG Group presenta las tendencias que afectarán al core business de las empresas:
10. Agentes de IA hiperpersonalizados - Al ofrecer soluciones adaptadas a las necesidades específicas de cada empresa y diferenciándose de los sistemas de IA genéricos, estos agentes son capaces de proporcionar experiencias personalizadas para los clientes y, a la vez, optimizar la eficiencia operativa. Utilizando datos específicos del dominio, técnicas avanzadas de ajuste fino y arquitecturas modulares, los llamados AI Agents son ya un elemento clave para el éxito en entornos altamente competitivos. Las aplicaciones en el mundo real abarcan diversas industrias, donde estos automatizan el servicio al cliente con interacciones más fluidas y naturales. Por ejemplo, consiguen optimizar la personalización en estrategias de marketing, mejorando la segmentación y la conversión.
11. ROI de la IA Generativa - A medida que las organizaciones invierten recursos en IA generativa, surge un desafío clave alrededor de cómo medir con precisión su retorno de inversión (ROI). Los métodos tradicionales no capturan su impacto total, que incluye, por ejemplo, la mejora en la experiencia del cliente, la innovación y la resiliencia operativa. Para abordar esto, las organizaciones están adoptando nuevas métricas, como la velocidad y calidad en el desarrollo de productos; el compromiso del cliente a través de experiencias personalizadas y la capacidad de mitigar riesgos y optimizar operaciones.
12. Planificación Empresarial Integrada - Para conseguir precisión, eficiencia y agilidad, la Analítica Avanzada y IA se han convertido en pilares fundamentales de la Planificación Empresarial Integrada (IBP, en inglés). Estas tecnologías están transformando la forma en que las organizaciones predicen, planifican y ejecutan estrategias, permitiendo decisiones basadas en datos y optimizadas en tiempo real. El siguiente paso para IBP es la adopción de IA con algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia contextual, capaces de aprender de fuentes de datos diversas y mejorar continuamente las previsiones. Estas fuentes incluyen datos internos (tráfico en tiendas, interacciones con clientes) y externos (tendencias de turismo, dinámicas de precios, condiciones climáticas).
El informe "Data, Analytics & AI Trends 2025" ya está disponible para consulta y descarga en la página web de SDG Group.
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