Tendencias tecnológicas empresariales: Principales innovaciones en 2025

El futuro de las empresas: el panorama tecnológico de 2025

El mundo de los negocios está cambiando rápidamente gracias a los avances tecnológicos que están transformando los sectores y nuestra forma de trabajar. Desde la automatización de tareas complejas hasta la creación de experiencias virtuales envolventes, el impacto de la tecnología es innegable. Comprender estas tendencias emergentes es esencial para triunfar en el mercado actual. Al igual que Internet y la informática móvil cambiaron las operaciones empresariales, las tecnologías de 2025 crearán un cambio similar, abordando retos empresariales clave, optimizando procesos y desbloqueando nuevas oportunidades de crecimiento.

Históricamente, la adopción de la tecnología evoluciona gradualmente, con cambios ocasionales disruptivos. Actualmente nos encontramos en uno de ellos, impulsado por el aumento de la potencia informática, la proliferación de datos y el auge de algoritmos sofisticados. Estas fuerzas impulsan una nueva generación de tecnologías inteligentes, conectadas y envolventes.

Las 10 tendencias tecnológicas que marcarán 2025

Este artículo explora las diez tendencias tecnológicas empresariales más impactantes de 2025. Profundizaremos en los conceptos básicos, las aplicaciones prácticas y el impacto potencial de estas tecnologías.

• Inteligencia Artificial (IA): Inteligencia artificial está transformando las industrias, desde la automatización del servicio al cliente hasta la mejora de la toma de decisiones.

• Ciberseguridad: Con el aumento de las ciberamenazas, es crucial adoptar medidas de seguridad sólidas para proteger los datos sensibles y mantener las operaciones empresariales.

• Internet de los objetos (IoT): La creciente red de dispositivos conectados ofrece nuevas oportunidades de recopilación de datos, automatización y mejora de la eficiencia. Internet de los objetos conecta objetos cotidianos, desde electrodomésticos a vehículos, creando un mundo más inteligente y conectado.

• Computación en nube: Computación en nube proporciona a las empresas un acceso escalable y rentable a los recursos informáticos, lo que permite una mayor flexibilidad y agilidad.

• Tecnología Blockchain: Más allá de las criptomonedas, blockchain ofrece soluciones de gestión de datos seguras y transparentes en diversos sectores.

• Realidad ampliada (RX): Abarcando la realidad virtual, aumentada y mixta, XR está creando experiencias inmersivas para la formación, el marketing y la captación de clientes.

• Computación cuántica: Aunque aún se encuentra en sus primeras fases, informática cuántica puede revolucionar campos como la medicina, la ciencia de los materiales o las finanzas.

• 5G y la próxima generación inalámbrica: Velocidades más rápidas y menor latencia permitirán nuevas aplicaciones y servicios, sobre todo en áreas como IoT y vehículos autónomos.

• Impresión 3D: Impresión 3D está transformando la fabricación, permitiendo la creación rápida de prototipos, la personalización de productos y la producción descentralizada.

• Análisis de macrodatos: El análisis de conjuntos de datos masivos permite a las empresas obtener información valiosa, mejorar la toma de decisiones y personalizar la experiencia del cliente.

Al comprender estas tendencias, las empresas pueden adaptarse, innovar y posicionarse para el éxito en el cambiante mundo de los negocios. Prepárese para navegar por el futuro y descubra las herramientas que darán forma a la próxima era del comercio.

1. Inteligencia artificial y aprendizaje automático

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AM) están cambiando rápidamente el mundo empresarial. Estas tecnologías ya no son una visión futurista; están aquí, y están teniendo un gran impacto. Las empresas están utilizando la IA y el ML para automatizar procesos complejos, obtener información predictiva de sus datos y crear experiencias personalizadas para los clientes. No es de extrañar que sean una tendencia tecnológica empresarial clave.

¿Qué se entiende exactamente por IA y ML? Piense en análisis predictivo, procesamiento del lenguaje natural (PLN), visión por ordenador, modelos generativos de IA, algoritmos de aprendizaje profundo y toma de decisiones automatizada. Mientras que la IA tradicional se centraba en automatizar tareas basadas en reglas, IA generativa ha ampliado considerablemente las posibilidades. Esta nueva forma de IA puede crear contenidos, generar código e incluso ofrecer apoyo a la toma de decisiones estratégicas.

El auge de la IA generativa

Esta evolución se ha visto impulsada por varios factores clave. Los avances en la potencia informática, el acceso a grandes conjuntos de datos y los avances en algoritmos de aprendizaje profundo han desempeñado un papel. Empresas como OpenAI (con figuras como Sam Altman), Google DeepMindy personalidades como Andrew Ng han desempeñado un papel decisivo en la popularización y el avance de estas tecnologías.

Los beneficios de aplicar la IA y el ML son sustanciales. Las empresas pueden aumentar la eficacia operativa y reducir los costes mediante la automatización. Las recomendaciones e interacciones personalizadas conducen a experiencias de cliente mejoradas. El análisis de datos basado en IA facilita mejor toma de decisionesy la automatización de tareas mundanas libera empleados humanos para iniciativas más estratégicas. En última instancia, la IA y el ML desbloquear nuevas posibilidades de innovación en productos y servicioscreando una importante ventaja competitiva.

Aplicaciones reales de IA y ML

Varias empresas ya están utilizando la IA y el ML de forma innovadora. JPMorgan Chase utiliza su plataforma COIN (Contract Intelligence) para analizar documentos jurídicos y extraer datos importantes, ahorrando incontables horas de revisión manual. Netflix motor de recomendación, impulsado por la IA, influye 80% de consumo de contenidos, lo que demuestra la eficacia de las experiencias personalizadas. Sephora La herramienta Visual Artist utiliza la realidad aumentada (RA) y la IA para ofrecer recomendaciones personalizadas de productos. Herramientas como ChatGPT de OpenAI y Copiloto GitHub están transformando la creación de contenidos y las prácticas de codificación, mientras que Salesforce Einstein ofrece información basada en IA dentro de su plataforma CRM.

Retos y consideraciones

La implantación de la IA y el ML no está exenta de dificultades. Las empresas deben tener en cuenta los costes de implantación, el posible desplazamiento de puestos de trabajo debido a la automatización y los problemas de privacidad y seguridad de los datos. Las consideraciones éticas en torno a la parcialidad e imparcialidad de los algoritmos también son primordiales. La integración exitosa de la IA también requiere talento especializado para su implementación y mantenimiento.

Un enfoque estratégico de la IA y el ML

Para las empresas que desean implantar IA y ML, es esencial adoptar un enfoque estratégico. Comience con casos de uso específicos y de alto valor. Dar prioridad a la calidad de los datos, ya que los datos inexactos conducen a ideas erróneas. Abordar de forma proactiva las implicaciones éticas y establecer marcos de gobernanza sólidos. Para que la transición se realice sin contratiempos, es fundamental mejorar la cualificación de los empleados. Por último, adopte un enfoque gradual, comenzando con proyectos piloto y ampliándolos a medida que adquiera experiencia. Quizá le interese: Nuestro mapa del sitio para ver más contenidos relacionados.

Al abordar cuidadosamente estos factores, las empresas pueden aprovechar el poder de la IA y el ML para impulsar la innovación, mejorar la eficiencia y obtener una ventaja competitiva.

2. Edge Computing: La nube más cerca de ti

En el vertiginoso mundo actual, las empresas dependen del análisis rápido de los datos y de respuestas instantáneas. Aquí es donde computación periférica entra en juego. En lugar de enviar todos los datos a un servidor central en la nube, la computación de borde los procesa más cerca de la fuente, en el "borde" de la red. Esto ofrece importantes ventajas en cuanto a velocidad, fiabilidad y seguridad, lo que la convierte en una tecnología vital para empresas de diversos sectores.

Edge computing utiliza un arquitectura informática distribuida. Esto significa que la potencia de procesamiento y el almacenamiento se reparten entre muchos nodos más pequeños situados cerca de la fuente de datos. Este procesamiento localizado reduce drásticamente latenciao el retraso entre la generación y el procesamiento de los datos. Imagínese recibir una respuesta inmediata de alguien que está en la misma habitación en lugar de enviar una carta a todo el país y esperar semanas a recibir una respuesta.

Por qué es importante el Edge Computing

El crecimiento del Internet de los objetos (IoT)con sus miles de millones de dispositivos conectados que generan enormes cantidades de datos, ha impulsado la necesidad de la computación de borde. Enviar todos estos datos al nube es ineficaz y a menudo poco práctica. Muchas aplicaciones, sobre todo en la automatización industrial, los vehículos autónomos y la asistencia sanitaria, requieren respuestas en tiempo real que la computación en nube por sí sola no puede ofrecer. La computación de borde resuelve estos problemas permitiendo el procesamiento local y minimizando la necesidad de conectividad constante a la nube.

Características y ventajas

• Latencia reducida: El procesamiento local reduce drásticamente la latencia, lo que permite aplicaciones en tiempo real y decisiones más rápidas.

• Menores requisitos de ancho de banda: Hay que enviar menos datos a la nube, lo que ahorra ancho de banda y reduce costes.

• Fiabilidad mejorada: Los sistemas pueden funcionar incluso con conectividad a Internet limitada o nula.

• Privacidad mejorada: Los datos confidenciales pueden procesarse y almacenarse localmente, lo que minimiza los riesgos de filtración de datos.

• Análisis y toma de decisiones en tiempo real: Edge computing permite el análisis inmediato de los datos, lo que se traduce en respuestas más rápidas y eficaces.

Ventajas e inconvenientes

Pros	Contras
Tiempos de respuesta más rápidos para aplicaciones críticas	Mayor complejidad en la arquitectura del sistema
Reducción de los costes de la nube	Mayores costes de hardware para los sistemas distribuidos
Mayor fiabilidad con Internet limitado	Retos de gestión y mantenimiento en todos los nodos
Mayor seguridad de los datos	Preocupaciones de seguridad con múltiples ubicaciones de borde
Permite realizar análisis en tiempo real	Potencia de procesamiento limitada en comparación con la nube

Ejemplos reales

• Vehículos autónomos: Los coches autónomos utilizan la computación de borde para procesar los datos de los sensores al instante y tomar decisiones de conducción en tiempo real.

• Fábricas inteligentes: Los dispositivos Edge supervisan las líneas de producción, analizando los datos localmente para optimizar la eficiencia y predecir el mantenimiento.

• Sanidad: Los dispositivos de monitorización de pacientes analizan las constantes vitales y alertan inmediatamente a los profesionales médicos de posibles problemas.

• Al por menor: Las tiendas utilizan edge computing para realizar inventarios en tiempo real, promociones personalizadas y mejorar la seguridad. Servicios web de Amazon (AWS) ofrece soluciones como Local Zones y Outposts, que acercan las capacidades de la nube a los usuarios y ponen de relieve la creciente adopción de la computación de borde.

Consejos para implantar Edge Computing

• Identificar los casos de uso críticos: Céntrese en las áreas donde la baja latencia es esencial.

• Enfoque híbrido: Combine recursos de borde y de nube para obtener un rendimiento y un coste óptimos.

• Seguridad robusta: Implantar una seguridad sólida en todas las ubicaciones periféricas.

• Programas piloto: Empezar poco a poco y ampliar después de probar y perfeccionar.

• Herramientas de gestión de bordes: Utilizar herramientas especializadas para gestionar y supervisar sistemas de borde distribuidos.

Actores clave

CiscoAWS, Microsoft AzureDell Technologies y IBM se encuentran entre las principales empresas impulsoras de la innovación en edge computing.

La computación de borde es importante porque cambia la forma en que las empresas procesan y utilizan los datos. Al acercar la computación a la fuente, crea nuevas posibilidades para las aplicaciones en tiempo real, mejora la fiabilidad y aumenta la seguridad, lo que la convierte en clave para el futuro de la tecnología empresarial.

3. Blockchain para aplicaciones empresariales

Más allá de su relación con las criptomonedas, la tecnología blockchain está cambiando el funcionamiento de las empresas. Proporciona sistemas transparentes, seguros y eficientes. Sus principios fundamentales de inmutabilidad, descentralizacióny transparencia están afectando a sectores que van desde las cadenas de suministro y los contratos hasta la verificación de la identidad, entre otros. Esto convierte a blockchain en una importante tendencia tecnológica empresarial.

En esencia, blockchain es una tecnología de libro mayor distribuido. Piense en ello como un libro de registro digital compartido, actualizado y verificado simultáneamente en muchos ordenadores. Este registro compartido es inmutable. Una vez que se hace una entrada, no se puede cambiar ni borrar, lo que garantiza integridad de los datos. Este proceso de verificación descentralizado elimina la necesidad de una autoridad central, lo que genera confianza entre los usuarios.

Características clave que impulsan la adopción empresarial

• Tecnología de libro mayor distribuido: Un registro compartido sincronizado y replicado a través de una red.
• Contratos inteligentes: Contratos autoejecutables con condiciones preestablecidas, que automatizan las transacciones.
• Registro inmutable: Garantiza la integridad de los datos y facilita la auditoría.
• Verificación descentralizada: Elimina los puntos únicos de fallo y genera confianza.
• Seguridad criptográfica: Protege los datos de accesos no autorizados y manipulaciones.
• Tokenización de activos: Representa activos físicos o digitales en la cadena de bloques.

Ejemplos reales demuestran el poder de Blockchain

• Transparencia de la cadena de suministro: IBM Food Trust, en colaboración con Walmart, realiza un seguimiento de los productos alimentarios a lo largo de toda la cadena de suministro. Esto mejora la seguridad y la eficiencia. La plataforma Tracr de De Beers verifica el origen de los diamantes y lucha contra la falsificación.
• Comercio mundial: La plataforma TradeLens de Maersk e IBM digitaliza los documentos de transporte. Esto agiliza los procesos del comercio mundial.
• Servicios financieros: Plataforma Onyx de JPMorgan gestiona los pagos al por mayor y las transacciones de valores, aumentando la rapidez y reduciendo los costes.
• Autenticación de artículos de lujo: Plataforma AURA de LVMH verifica la autenticidad de los artículos de lujo, protegiendo a las marcas y a los consumidores.

Ventajas e inconvenientes de implantar Blockchain

Pros:

• Mayor transparencia y trazabilidad en las cadenas de suministro
• Reducción del fraude y mejora de la seguridad
• Eliminación de intermediarios y costes asociados
• Liquidación más rápida de las transacciones
• Mayor integridad y confianza en los datos

Contras:

• Problemas de escalabilidad en algunas implantaciones
• Elevado consumo energético de algunos mecanismos de consenso
• Incertidumbre normativa en muchas regiones
• Dificultades de integración con los sistemas existentes
• Resistencia al cambio en sectores establecidos

El auge de Blockchain

Mientras que blockchain existía antes, Bitcoin y más tarde Ethereumencabezada por Vitalik Buterin, la popularizó. Plataformas como Hyperledger (Fundación Linux), IBM Blockchain, R3 Corday Ripple ha hecho avanzar aún más el desarrollo y las aplicaciones empresariales de blockchain.

Consejos prácticos para implantar Blockchain

• Enfoque centrado en el problema: Identifique un problema empresarial específico que blockchain pueda resolver, en lugar de adoptar la tecnología porque sí.
• Blockchains autorizadas: Considere la posibilidad de utilizar blockchains privadas o autorizadas en las empresas para obtener más control y seguridad.
• Proyectos piloto: Empiece con poco para validar el valor empresarial e identificar posibles retos.
• Colaboración: Asociarse con las partes interesadas pertinentes para maximizar los efectos de red y los beneficios compartidos.
• Análisis comparativo: Evaluar si blockchain ofrece ventajas reales sobre las bases de datos tradicionales.

Al comprender sus capacidades, límites y usos potenciales, las empresas pueden utilizar blockchain para desbloquear nuevos niveles de eficiencia, seguridad y confianza. La clave es un enfoque estratégico, centrado en retos empresariales específicos y que fomente la colaboración.

4. Arquitectura de malla de ciberseguridad

El panorama empresarial moderno está cada vez más distribuido. Con empleados que trabajan a distancia y recursos repartidos en varias plataformas en la nube, la seguridad tradicional basada en el perímetro ya no es suficiente. Arquitectura de malla de ciberseguridad ofrece un nuevo enfoque crucial, ganándose un puesto en esta lista de tendencias tecnológicas empresariales esenciales. Proporciona una postura de seguridad más granular, flexible y resistente al descentralizar la aplicación y priorizar los controles basados en la identidad.

En lugar de un perímetro único y reforzado, la malla de ciberseguridad crea perímetros de seguridad individuales alrededor de cada punto de acceso: usuarios, dispositivos y aplicaciones. Esto forma una red de nodos de seguridad interconectados que se comunican y cooperan para aplicar las políticas, independientemente de su ubicación.

Principales características y ventajas

La arquitectura de malla de ciberseguridad ofrece lo siguiente

• Verificación de identidad distribuida: La identidad se confirma en cada punto de acceso, lo que elimina la confianza implícita que antes se depositaba en los usuarios dentro del perímetro de la red.

• Integración de la arquitectura de confianza cero: La malla de ciberseguridad se alinea perfectamente con los principios de confianza cero, exigiendo verificación y autorización continuas para todas las solicitudes de acceso.

• Gestión de políticas consciente del contexto: Las políticas son dinámicas y se adaptan al contexto de la solicitud de acceso. Esto incluye factores como la ubicación del usuario, el estado del dispositivo y la sensibilidad de los datos a los que se accede.

• Orquestación centralizada con aplicación distribuida: Las políticas de seguridad se gestionan de forma centralizada, pero se aplican en cada punto de acceso, lo que proporciona coherencia y adaptabilidad.

• Arquitectura de seguridad nativa de la nube: Diseñada para entornos en nube, la malla de ciberseguridad se integra a la perfección con las plataformas y servicios en nube.

• Límites de seguridad basados en la identidad: La seguridad se construye en torno a las identidades individuales, concediendo acceso basado en que eres, no donde lo eres.

Estas características aportan importantes ventajas:

Pros:

• Mayor protección para redes distribuidas y trabajo a distancia: El acceso seguro se aplica sistemáticamente con independencia de la ubicación.

• Escalabilidad mejorada: El diseño modular de la malla simplifica la ampliación de la seguridad a medida que crece la empresa.

• Controles de acceso granulares: Las políticas precisas garantizan que los usuarios sólo accedan a los recursos necesarios.

• Mayor resistencia a las brechas: Es menos probable que una brecha en un área comprometa todo el sistema.

• Adaptabilidad: La arquitectura flexible se adapta a las nuevas tecnologías y necesidades empresariales.

Contras:

La implantación de la arquitectura de malla de ciberseguridad también presenta retos:

• Complejidad de la aplicación: Diseñar y desplegar una red mallada requiere conocimientos especializados.

• Impactos potenciales sobre el rendimiento: La transición de la seguridad tradicional puede afectar temporalmente al rendimiento.

• Mayores costes iniciales: La naturaleza distribuida puede conllevar una mayor inversión inicial.

• Coordinación a través de múltiples herramientas: Una aplicación eficaz requiere la integración y coordinación de diversas soluciones de seguridad.

• Cambios culturales y de procesos: Adoptar con éxito una malla de ciberseguridad requiere cambios en la cultura organizativa y en los procesos de seguridad.

Ejemplos reales y evolución

Gartner popularizó el concepto de arquitectura de malla de ciberseguridad. Otras empresas de análisis como Investigación Forrester y el Alianza para la Seguridad en la Nube también han contribuido a su desarrollo. Varios proveedores ofrecen ahora soluciones basadas en esta arquitectura, entre ellos:

• Microsoft: Implanta la Confianza Cero con controles de seguridad distribuidos.

• Zscaler: Proporciona una plataforma de seguridad en la nube con puntos de aplicación distribuidos.

• Palo Alto Networks: Ofrece Prisma Access, un servicio de seguridad basado en un enfoque similar.

• Cisco: Desarrolla la arquitectura Secure Access Service Edge (SASE), que se ajusta a los principios de la malla de ciberseguridad.

• Okta: Ofrece una plataforma de identidad compatible con la gestión de acceso distribuido.

Consejos prácticos de aplicación:

• Activos de inventario: Comience con un inventario completo de todos los puntos de acceso y activos.

• Dar prioridad a la IAM: Implantar una sólida gestión de identidades y accesos (IAM) como base.

• Definir políticas: Desarrollar políticas de seguridad claras antes de iniciar la ejecución técnica.

• Enfoque por fases: Empiece por las zonas de alto riesgo y amplíe gradualmente la malla.

• Supervisión continua: Garantizar la supervisión y el análisis constantes de todos los puntos de seguridad.

La arquitectura de malla de ciberseguridad representa un cambio fundamental en la seguridad de las empresas distribuidas modernas. Aunque su implantación requiere una cuidadosa planificación e inversión, la mayor seguridad, escalabilidad y resiliencia que ofrece la convierten en una tecnología crucial para las empresas que buscan sortear las ciberamenazas actuales.

5. Plataformas de desarrollo Low-Code/No-Code

El auge de bajo código/sin código (LCNC) está cambiando la forma en que las empresas crean software. Estas plataformas permiten desarrolladores ciudadanos - personas con poca o ninguna experiencia en codificación- para crear aplicaciones y automatizar flujos de trabajo. Lo hacen a través de interfaces visuales y componentes de arrastrar y soltar. Esta democratización del desarrollo de software permite a las empresas atender rápidamente sus necesidades, evitar los retrasos informáticos y liberar a los desarrolladores cualificados para proyectos más complejos. Esta rápida capacidad de desarrollo convierte a LCNC en una importante tendencia tecnológica empresarial.

Las plataformas LCNC ofrecen diversas funciones para simplificar el desarrollo de aplicaciones:

• Interfaces visuales de desarrollo: Las interfaces de arrastrar y soltar y los creadores de flujos de trabajo visuales facilitan el diseño de aplicaciones sin necesidad de escribir código.
• Plantillas y componentes preconstruidos: Los componentes y plantillas reutilizables ofrecen un punto de partida para las funciones comunes de las aplicaciones, lo que acelera el tiempo de desarrollo.
• Capacidades de integración: Conecte con los sistemas y bases de datos actuales para utilizar los datos existentes y optimizar los flujos de trabajo.
• Funciones integradas de seguridad y conformidad: Estas plataformas suelen disponer de funciones de autenticación de usuarios, control de acceso y cifrado de datos para la seguridad de las aplicaciones.
• Opciones de despliegue multiplataforma: Implemente aplicaciones en distintas plataformas (web, móvil y escritorio) fácilmente.
• Herramientas de automatización del flujo de trabajo: Automatice las tareas y procesos repetitivos, aumentando la eficacia y reduciendo los errores manuales.

La adopción de plataformas LCNC ofrece varias ventajas:

• Desarrollo e implantación de aplicaciones más rápidos: Cree e implante aplicaciones rápidamente, reduciendo el tiempo de comercialización.
• Menores retrasos y costes de desarrollo: Permita a los desarrolladores ciudadanos gestionar aplicaciones más sencillas, liberando recursos informáticos y reduciendo costes.
• Empoderamiento del ciudadano desarrollador: Permita a los usuarios empresariales resolver directamente sus necesidades, fomentando la innovación e impulsando la eficiencia.
• Mayor agilidad y capacidad de respuesta empresarial: Adaptarse rápidamente a la evolución de los mercados y las necesidades empresariales.
• Cerrar la brecha de cualificaciones en TI: Hacer frente a la escasez de desarrolladores cualificados permitiendo a los usuarios no técnicos contribuir al desarrollo de software.

Retos de las plataformas LCNC

Aunque beneficiosas, las plataformas LCNC también presentan algunos retos:

• Limitaciones para aplicaciones complejas: Puede que no sean adecuadas para aplicaciones complejas que requieran una gran personalización o una lógica compleja.
• Posible bloqueo del proveedor: Depender de una plataforma puede crear dependencia de ese proveedor y limitar la flexibilidad.
• Gobernanza y seguridad: Gestionar la seguridad y el control de las aplicaciones creadas por múltiples desarrolladores ciudadanos puede resultar difícil.
• Cuestiones de rendimiento para aplicaciones de gran volumen: LCNC puede no ser ideal para aplicaciones que manejan muchos datos o transacciones.
• Retos de integración con sistemas heredados: Conectar con sistemas antiguos y complejos puede ser todo un reto.

Aplicaciones reales e historias de éxito

La creciente popularidad de LCNC está impulsada por la necesidad de agilizar el desarrollo de aplicaciones y capacitar a los usuarios empresariales. Empresas como Microsoft (Plataforma de energía), Salesforce (Lightning Platform), OutSystems, Mendixy Appia son actores clave en el avance de la tecnología LCNC. Ejemplos reales ponen de relieve el impacto de estas plataformas: Siemens capacitó a más de 160,000 para crear sus propias aplicaciones con Microsoft Power Platform. Morgan Stanley utiliza Mendix para sus herramientas de cartera de clientes. Coca-Cola agiliza su cadena de suministro con OutSystems. Toyota utiliza Zoho Creator para aplicaciones de gestión de concesionarios, y Prudential Financial informa de un 75% reducción del tiempo de desarrollo de aplicaciones con Appian.

Buenas prácticas para implantar LCNC

Para implantar con éxito el LCNC, tenga en cuenta estos consejos:

• Establecer una gobernanza clara: Definir directrices, mejores prácticas y protocolos de seguridad para garantizar la calidad y el control.
• Crear componentes reutilizables: Promover la reutilización y la coherencia entre aplicaciones.
• Centrarse en problemas empresariales concretos: Diríjase a proyectos con beneficios cuantificables y un claro retorno de la inversión.
• Proporcionar formación y apoyo: Dotar a los ciudadanos desarrolladores de los conocimientos y recursos necesarios para crear aplicaciones eficaces.
• Realice pruebas exhaustivas: Garantizar la calidad y fiabilidad de las aplicaciones mediante pruebas adecuadas.

Al comprender las ventajas, los retos y las mejores prácticas, las empresas pueden utilizar eficazmente las plataformas LCNC para impulsar la innovación, aumentar la eficiencia y obtener una ventaja competitiva.

6. Internet de los comportamientos (IoB)

El Internet de los comportamientos (IoB) toma el concepto de Internet de los objetos (IoT) un paso más allá. Mientras que IoT conecta dispositivos y recopila datos, IoB analiza estos datos para comprender el comportamiento humano. Es como añadir una capa de psicología del comportamiento al mundo ya rico en datos de los dispositivos conectados. Mediante la combinación de tecnologías como el seguimiento de la ubicación, el reconocimiento facial y el análisis de big data, IoB pretende predecir e influir en las acciones de los usuarios, proporcionando información muy útil para las empresas.

Este profundo conocimiento del comportamiento de los clientes convierte a IoB en una tendencia fundamental para las empresas que buscan conectar realmente con su público.

Características principales de IoB

IoB logra sus objetivos mediante una combinación de potentes funciones:

• Recogida y análisis de datos conductuales: Esto implica recopilar información de diversas fuentes, como la actividad en línea, los datos de los sensores y las interacciones en las redes sociales.
• Seguimiento de usuarios entre dispositivos: Seguir el comportamiento de los usuarios a través de múltiples dispositivos ayuda a crear una comprensión más holística de las preferencias individuales.
• Modelización predictiva del comportamiento: IoB aprovecha los datos para anticipar acciones y preferencias futuras.
• Capacidades de compromiso contextuales: Esta función permite a las empresas ofrecer experiencias personalizadas adaptadas a la situación actual del usuario.
• Motores de personalización: Estos motores generan recomendaciones y contenidos personalizados basados en el comportamiento observado.
• Mecanismos de influencia del comportamiento: IoB puede guiar sutilmente a los usuarios hacia las acciones deseadas a través de incentivos y comentarios personalizados.

Ventajas para las empresas

Los beneficios potenciales de IoB para las empresas son amplios:

• Mayor conocimiento del cliente: Conocer a fondo las necesidades de los clientes permite ofrecer experiencias altamente personalizadas.
• Marketing dirigido: Transmitir el mensaje adecuado en el momento oportuno aumenta la eficacia del marketing.
• Mejora del rendimiento de los empleados: IoB puede optimizar los flujos de trabajo y la formación basándose en los patrones de comportamiento de los empleados.
• Mejor desarrollo de productos: Analizar los patrones de uso de los productos ayuda a crear ofertas que satisfagan mejor las necesidades de los clientes.
• Evaluación precisa del riesgo: En sectores como los seguros y las finanzas, los datos sobre el comportamiento permiten una evaluación más precisa del riesgo.

Retos y preocupaciones

Aunque prometedor, IoB también presenta importantes retos:

• Cuestiones de privacidad: La recogida de datos sensibles sobre el comportamiento exige un estricto cumplimiento de la normativa sobre privacidad.
• Consideraciones éticas: La posibilidad de manipular el comportamiento de los usuarios plantea cuestiones éticas sobre transparencia y consentimiento.
• Percepción pública: Las iniciativas de IoB deben gestionarse cuidadosamente para evitar que se perciban como invasivas.
• Calidad de los datos: Garantizar la exactitud de los datos y evitar interpretaciones erróneas es crucial.
• Sesgo algorítmico: Hay que tener cuidado para evitar sesgos en los algoritmos que puedan dar lugar a resultados discriminatorios.

Aplicaciones reales

Ya se utilizan varios ejemplos reales de IoB:

• Programa Snapshot de Progressive Insurance: Realiza un seguimiento del comportamiento al volante para personalizar las tarifas de los seguros.
• Motores de recomendación de Amazon: Sugiere productos basándose en el historial de navegación y compras.
• Fitbit y Salud de Apple: Fomentar hábitos saludables mediante datos sobre el comportamiento.
• Aplicación Starbucks: Crea ofertas personalizadas basadas en el historial de compras.
• Telemática en la gestión de flotas: Mejora la seguridad y la eficacia del conductor mediante la supervisión de su comportamiento.

Gigantes del sector como Gartner, AccentureDeloitte Digital, IBMy Salesforce han reconocido que el IoB es una tendencia tecnológica clave.

Implantar IoB con éxito

Para implantar IoB con éxito, tenga en cuenta estos consejos:

• Recogida de datos transparente: Dé prioridad a mecanismos claros de inclusión voluntaria.
• Equilibrar personalización y privacidad: Respetar la privacidad del usuario al tiempo que se ofrecen experiencias personalizadas.
• Directrices éticas: Establecer directrices éticas claras.
• Valor para el usuario: Ofrezca valor real a cambio de datos.
• Auditorías periódicas: Auditar periódicamente los sistemas para comprobar su imparcialidad.

Al abordar estos retos de forma ética y responsable, las empresas pueden aprovechar el IoB para conocer mejor a sus clientes, mejorar la personalización e impulsar mejores resultados empresariales.

7. Gemelos digitales

Los gemelos digitales están cambiando la forma en que las empresas operan, diseñan e innovan. Estas representaciones virtuales de objetos físicos, procesos o sistemas actúan como homólogos digitales vivos, conectando los reinos físico y digital. Mediante el uso de Sensores IoT, inteligencia artificial (IA)y análisis de datosLos gemelos digitales ofrecen información valiosa sobre el rendimiento y el comportamiento de los activos y las operaciones del mundo real. Esto ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas, optimizar la eficiencia e impulsar la innovación en diversos sectores.

Comprender el poder de los gemelos digitales

Un gemelo digital no es simplemente un modelo en 3D. Es una representación dinámica, viva, que se actualiza y cambia constantemente en función de los datos que fluyen en tiempo real desde su homólogo físico. Esta integración de datos, impulsada por IoT dentro del activo físico, permite a las empresas realizar un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento, detectar posibles problemas y simular diferentes escenarios sin afectar a las operaciones en el mundo real.

Principales características y ventajas

• Integración de datos en tiempo real: Los sensores de los activos físicos proporcionan un flujo continuo de datos, manteniendo el gemelo digital sincronizado con su homólogo del mundo real.

• Capacidades de simulación: Los gemelos digitales permiten probar cambios y escenarios sin riesgos, optimizando el rendimiento antes de la implantación en el mundo real.

• Mantenimiento predictivo: Mediante el análisis de datos históricos y en tiempo real, los gemelos digitales pueden predecir los fallos de los equipos, lo que permite realizar un mantenimiento proactivo y reducir el tiempo de inactividad.

• Visualización virtual: Los sistemas complejos son más fáciles de visualizar y comprender en un entorno digital simplificado, lo que facilita la toma de decisiones.

• Optimización mediante IA: Los algoritmos de IA analizan los datos de los gemelos digitales para sugerir optimizaciones y mejoras que aumenten la eficiencia.

Aplicaciones reales

Las aplicaciones de los gemelos digitales se están extendiendo rápidamente por diversos sectores. He aquí algunos ejemplos:

• GE: Utiliza gemelos digitales para optimizar el rendimiento de los parques eólicos, lo que lleva a un Aumento 20% en la producción de energía.

• Siemens: Crea gemelos digitales de instalaciones de producción enteras, mejorando los procesos de fabricación y permitiendo el mantenimiento predictivo.

• Singapur: El proyecto Singapur Virtual utiliza gemelos digitales para modelizar toda la ciudad con fines de planificación urbana y gestión de recursos.

• NASA: Utiliza gemelos digitales para la supervisión, simulación y mantenimiento predictivo de naves espaciales en el difícil entorno del espacio.

• Unilever: Emplea gemelos digitales para mejorar la eficiencia de la fábrica y reducir los tiempos de inactividad imprevistos.

Evolución y popularización

El concepto de gemelos digitales se originó en la industria manufacturera, pero recientemente ha ganado una tracción significativa debido a los avances en IoT, AI, y computación en nube. Empresas como GE Digital, Siemens, Microsoft (gemelos digitales Azure), AWS IoT TwinMakery Omniverso NVIDIA han sido clave en la popularización y el desarrollo de las tecnologías de gemelos digitales.

Ventajas e inconvenientes

Pros:

• Reducción de los costes operativos gracias al mantenimiento predictivo
• Tiempos de inactividad reducidos y mayor fiabilidad
• Pruebas de cambios sin riesgos
• Mejora del diseño y el desarrollo de productos
• Mayor visibilidad operativa

Contras:

• Inversión inicial elevada
• Integración compleja con los sistemas existentes
• Requiere importantes capacidades de gestión de datos
• Déficit de competencias en aplicación e interpretación
• Posibles vulnerabilidades de ciberseguridad

Consejos de aplicación

• Empiece con un argumento empresarial claro: Defina objetivos específicos y resultados mensurables.

• Comience por los activos de gran valor: Céntrese en los activos críticos con mayor potencial de retorno de la inversión.

• Garantizar una arquitectura de datos adecuada: Una arquitectura de datos sólida es esencial para el análisis y la comprensión de los datos en tiempo real.

• Integración con los sistemas existentes: Integre los gemelos digitales con los sistemas empresariales existentes para obtener el máximo valor y aprovechamiento de los datos.

• Desarrollar las capacidades del equipo: Invertir en formación para subsanar el déficit de cualificaciones en tecnología operativa e informática.

Los gemelos digitales merecen reconocimiento por su potencial transformador. Ofrecen una poderosa forma de optimizar las operaciones, mejorar la eficiencia e impulsar la innovación. Al tender puentes entre los mundos físico y digital, los gemelos digitales abren una nueva era de toma de decisiones basada en datos y abren las puertas a posibilidades sin precedentes.

8. Hiperautomatización: Tejiendo una red de procesos automatizados

La hiperautomatización toma el concepto de Automatización robótica de procesos (RPA) varios pasos más allá. En lugar de limitarse a automatizar tareas individuales, su objetivo es orquestar un conjunto de tecnologías para automatizar procesos empresariales completos de principio a fin. Este enfoque orientado a la empresa ayuda a las organizaciones a identificar, evaluar y automatizar rápidamente tantos procesos como sea posible, lo que aumenta significativamente la eficiencia y la productividad. Su presencia entre las principales tendencias tecnológicas empresariales pone de relieve su potencial para remodelar las operaciones empresariales.

Hiperautomatización utiliza una combinación de herramientas y plataformas, entre las que se incluyen:

• Inteligencia Artificial (IA): Facilita la toma de decisiones inteligentes en los procesos automatizados.
• Aprendizaje automático: Permite a los sistemas aprender de los datos y optimizar la automatización a lo largo del tiempo.
• Automatización robótica de procesos (RPA): Automatiza las tareas repetitivas basadas en reglas.
• Software de gestión de procesos empresariales (BPM): Proporciona la estructura para diseñar, gestionar y optimizar los procesos empresariales.
• Minería y descubrimiento de procesos: Examina los procesos existentes para identificar las áreas susceptibles de automatización.
• Tratamiento inteligente de documentos (PID): Automatiza la extracción y el tratamiento de datos de los documentos.
• Análisis y supervisión avanzados: Proporciona información en tiempo real sobre el rendimiento de la automatización.

Este enfoque integrado permite a la hiperautomatización gestionar procesos complejos que las herramientas de automatización tradicionales no podrían gestionar, lo que aporta importantes ventajas.

Ventajas de la hiperautomatización

Pros:

• Reducción de los costes operativos: Racionalizar los procesos y minimizar el trabajo manual reduce considerablemente los costes.
• Mayor precisión y coherencia: Elimina el error humano y garantiza procesos estandarizados.
• Transformación digital más rápida: Facilita una adopción más rápida de nuevas tecnologías y modelos empresariales.
• Aumento de la productividad de los empleados: Libera a los empleados para que se centren en tareas estratégicas de gran valor.
• Mejores experiencias del cliente: Un procesamiento más rápido proporciona respuestas más ágiles y un mejor servicio.

Contras:

• Inversión inicial elevada: La implantación de múltiples tecnologías puede resultar costosa.
• Aplicación compleja: Requiere una planificación cuidadosa y un rediseño de los procesos.
• Posibles trastornos de la mano de obra: La automatización puede provocar el desplazamiento de puestos de trabajo y la necesidad de reciclaje profesional.
• Gobernanza y mantenimiento continuos: Garantizar el perfecto funcionamiento y la mejora continua de los procesos automatizados es crucial.
• Riesgos de seguridad: La automatización de los procesos de datos sensibles exige medidas de seguridad sólidas.

Hiperautomatización en acción

La hiperautomatización ya está causando sensación en varios sectores. Telefónica, por ejemplo, ha implantado la hiperautomatización en el servicio de atención al cliente, lo que le ha permitido ahorrar un millón de euros. 3 millones de horas anualmente. Erica, la asistente virtual de Bank of America, gestiona complejas transacciones financieras, lo que demuestra el potencial de la IA en la hiperautomatización. Otros ejemplos son el Deutsche Bank, que automatiza 30% de sus operaciones y Anthem Blue Cross logrando 99.9% precisión en la tramitación de siniestros. Vodafone también ha logrado automatizar más de 1.200 procesos utilizando 7.500 robots.

Implantación de la hiperautomatización: Consejos prácticos

• Crear un Centro de Excelencia: Gestionar y supervisar las iniciativas de automatización.
• Mapear y priorizar procesos: Céntrese en los procesos más complejos e impactantes.
• Automatización de extremo a extremo: Automatice procesos completos, no sólo tareas aisladas.
• Gestión eficaz del cambio: Abordar los problemas de mano de obra con una comunicación clara y programas de reciclaje.
• Seguimiento y medición: Supervise el rendimiento de la inversión y el impacto empresarial con métricas relevantes.

La influencia de Gartner y los principales proveedores

El reconocimiento por parte de Gartner de la hiperautomatización como tendencia tecnológica estratégica clave impulsó su popularidad. Los principales proveedores de RPA, como UiPath, Automatización en cualquier lugar, Prisma azuly ServiceNow contribuyeron aún más a su adopción generalizada.

La hiperautomatización presenta un poderoso camino hacia la excelencia operativa. Al adoptar esta tecnología, las organizaciones pueden alcanzar nuevos niveles de eficiencia, productividad y ventaja competitiva.

9. La realidad ampliada (RX) en la empresa

La Realidad Extendida (RX) está pasando rápidamente de ser una tecnología de nicho para jugadores a una poderosa herramienta empresarial. La RX abarca Realidad virtual (RV), Realidad aumentada (RA)y Realidad mixta (RM). Combina los mundos digital y físico, ofreciendo experiencias inmersivas con grandes implicaciones para las empresas. Su potencial para remodelar la formación, la colaboración, el diseño, la atención al cliente y las operaciones de servicio sobre el terreno le hace merecedor de un puesto en esta lista de las principales tendencias tecnológicas empresariales.

La creciente popularidad de la tecnología XR está impulsada por los avances en hardware y software, junto con la reducción de costes y una mayor accesibilidad. Adoptadas inicialmente por las industrias del juego y el entretenimiento, las tecnologías XR están encontrando ahora aplicaciones prácticas en diversos sectores. Empresas como Microsoft (HoloLens), Meta (antes Facebook Oculus), Manzana (Vision Pro), Google (ARCore), y Salto Mágico están a la cabeza de la innovación y adopción de XR.

Principales características y ventajas

XR ofrece varias funciones atractivas que contribuyen a su valor empresarial:

• Entornos y visualizaciones 3D inmersivos: Experimente simulaciones realistas con fines de formación y diseño.
• Capacidades informáticas espaciales: Interactuar digitalmente con el mundo físico y comprenderlo.
• Herramientas de colaboración a distancia: Facilite la colaboración en tiempo real en espacios virtuales compartidos.
• Superposición digital en entornos físicos (AR): Proporcionar información y orientación contextual y realista.
• Interfaces de control gestual y vocal: Permitir la interacción natural en entornos virtuales.
• Sistemas de retroalimentación háptica: Añada una capa de realismo mediante sensaciones táctiles.

Estas características se traducen en beneficios empresariales tangibles:

• Mejora de la eficacia de la formación y la retención de conocimientos: La formación inmersiva mejora los resultados del aprendizaje.
• Reducción de los gastos de viaje gracias a la colaboración virtual: Conéctese y colabore con equipos remotos, eliminando gastos de desplazamiento.
• Mejora de los procesos de diseño con la visualización 3D: Visualice y manipule diseños en 3D, acelerando el desarrollo de productos.
• Mejora del compromiso y las experiencias de los clientes: Ofrezca demostraciones interactivas de productos y experiencias personalizadas a los clientes.
• Reducción de las tasas de error en procedimientos complejos: El guiado por RA minimiza los errores en tareas como el montaje y el mantenimiento.

Ejemplos reales

Varias empresas han integrado con éxito la RX en sus operaciones:

• Boeing: Reduzca el tiempo de producción del cableado 25% utilizando el ensamblaje guiado por AR.
• Walmart: Formado en 1 millón empleados que utilizan la RV.
• Porsche: Utiliza la RA para el mantenimiento complejo de vehículos, dando a los técnicos acceso a información en tiempo real.
• IKEA: La aplicación IKEA Place AR permite a los clientes visualizar los muebles en sus casas antes de comprarlos.
• Ford: Utiliza la RV colaborativa para el diseño de vehículos, reduciendo el tiempo de diseño en 40%.

Ventajas e inconvenientes

Pros: Aumento de la eficacia, mejora de los resultados de la formación, mayor compromiso de los clientes, reducción de costes y aceleración de la innovación.

Contras: Los elevados costes iniciales de desarrollo de hardware y contenidos, la posible incomodidad del usuario con el uso prolongado de la RV, las limitaciones del campo de visión con algunos dispositivos de RA, los retos de integración de sistemas empresariales y las preocupaciones sobre la privacidad relacionadas con los datos de cartografía espacial.

Consejos de aplicación

Implantar con éxito la RX requiere una planificación y ejecución cuidadosas:

• Empieza por lo pequeño: Céntrese en casos de uso específicos con un ROI claro.
• Presupuesto inteligente: Contabilice los costes de desarrollo de contenidos además de las inversiones en hardware.
• Forme a su equipo: Impartir formación a los nuevos usuarios de las tecnologías XR.
• Dé prioridad a la seguridad: Visualizaciones seguras de datos sensibles.
• Pruebas de usabilidad: Pruebe a fondo las aplicaciones XR para garantizar la comodidad y la accesibilidad.

La realidad ampliada está llamada a convertirse en una tecnología empresarial fundamental. Si comprenden su potencial e implantan soluciones de RX de forma estratégica, las empresas podrán obtener una ventaja competitiva en un mercado en constante evolución.

10. Informática cuántica para las empresas

La computación cuántica está pasando rápidamente de la investigación teórica a una tecnología tangible con potencial para remodelar sectores enteros. A diferencia de los ordenadores clásicos, los cuánticos aprovechan los principios de la mecánica cuánticautilizando qubits. Estos qubits, a través de superposición y enredoLa computación cuántica permite aumentar significativamente la capacidad de procesamiento de problemas complejos específicos que incluso los superordenadores más potentes tienen dificultades para resolver. Esto convierte a la computación cuántica en un elemento clave en los debates sobre las tendencias tecnológicas empresariales de mayor impacto.

El atractivo de la computación cuántica reside en su capacidad para abordar problemas de cálculo intensivo en diversos sectores. Sus principales características son:

• Bits cuánticos (Qubits): Las unidades fundamentales de la computación cuántica, que existen en múltiples estados simultáneamente (superposición) y se influyen mutuamente de forma instantánea (entrelazamiento).

• Potencia de procesamiento exponencial: El potencial para resolver determinados problemas exponencialmente más rápido que los ordenadores clásicos.

• Algoritmos cuánticos especializados: Algoritmos diseñados específicamente para las capacidades únicas de los ordenadores cuánticos.

• Enfoques híbridos cuántico-clásicos: Combinar los puntos fuertes de la computación cuántica y clásica.

• Aprendizaje automático cuántico: Utilización de principios cuánticos para mejorar los algoritmos de aprendizaje automático y el análisis de datos.

• Protocolos de seguridad cuántica: Creación de métodos criptográficos resistentes a los ataques de los ordenadores cuánticos.

Las ventajas potenciales para las empresas son numerosas:

• Optimización: Resolver retos de optimización complejos, como la logística de la cadena de suministro, la gestión de carteras y la asignación de recursos, mucho más rápido.

• Ciencia de los materiales y descubrimiento de fármacos: Simulación de interacciones moleculares para acelerar el desarrollo de nuevos materiales y productos farmacéuticos.

• IA mejorada y aprendizaje automático: Entrenar modelos de IA más potentes y permitir un análisis de datos más eficaz.

• Modelización financiera y evaluación de riesgos: Desarrollo de modelos más precisos para la previsión financiera y la gestión de riesgos.

• Criptografía y seguridad avanzadas: Creación de nuevos métodos de cifrado para salvaguardar los datos sensibles en un mundo post-cuántico.

Retos de la computación cuántica

Sin embargo, siguen existiendo importantes obstáculos:

• Fase experimental: La computación cuántica sigue en gran medida en fase experimental, con aplicaciones prácticas limitadas en la actualidad.

• Costes elevados: El hardware cuántico es extremadamente caro y exige una infraestructura especializada.

• Falta de experiencia: Requiere conocimientos especializados y nuevos métodos de programación.

• Decoherencia y corrección de errores: Mantener la estabilidad de los qubits (coherencia) y corregir los errores son retos técnicos considerables.

• Amenaza a la encriptación actual: La potencia de la computación cuántica plantea un riesgo potencial para las normas de cifrado existentes.

Aplicaciones empresariales actuales de la computación cuántica

A pesar de estos retos, las empresas están explorando el potencial de la computación cuántica. JPMorgan Chase está experimentando con ella para la optimización de carteras, Volkswagen para optimizar el flujo de tráfico y el encaminamiento de los vehículos, Pfizer para acelerar el descubrimiento de fármacos, Airbus para la optimización del diseño de aeronaves, y ExxonMobil colabora con IBM sobre aplicaciones cuánticas para el sector energético.

Prepararse para la era cuántica

Para prepararse para la era cuántica, las empresas deben:

• Identificar problemas que supongan un reto computacional: Determinar qué problemas internos podrían beneficiarse de la computación cuántica.

• Desarrollar la alfabetización cuántica: Invierta en la formación de los equipos de informática y ciencia de datos en conceptos y algoritmos de computación cuántica.

• Utilice los servicios Quantum basados en la nube: Acceda a recursos cuánticos a través de plataformas en la nube como IBM Quantum, Google Quantum AI, Microsoft Quantum, Sistemas D-Wavey Rigetti Informáticaen lugar de invertir directamente en hardware costoso.

• Prepárese para la criptografía cuántica segura: Comience la transición a un cifrado resistente a la tecnología cuántica para proteger los datos confidenciales.

• Asóciese con expertos: Colaborar con instituciones académicas o empresas especializadas en cuántica.

Para conocer mejor las tecnologías emergentes y sus implicaciones, consulte nuestra guía sobre noticias recientes. El rápido avance de la computación cuántica, impulsado por empresas como IBM Quantum y Google Quantum AI, demuestra que su potencial transformador se está haciendo realidad. Aunque todavía faltan algunos años para que se generalice su uso, comprender esta tecnología y prepararse para ella es vital para las empresas que quieran seguir siendo competitivas.

Las 10 principales tendencias tecnológicas empresariales: Análisis comparativo

Tendencia	Complejidad de la aplicación (🔄)	Recursos necesarios (⚡)	Resultados esperados (📊)	Casos de uso ideales (💡)	Principales ventajas (⭐)
Inteligencia artificial y aprendizaje automático	Media - mejoras iterativas con talento especializado	Media a alta: inversión significativa y recursos cualificados	Mayor eficacia operativa, conocimientos predictivos y automatización	Personalización, análisis predictivo, apoyo automatizado a la toma de decisiones	Mayor innovación, reducción de costes
Computación de borde	Medio-Alto - retos de integración de la arquitectura distribuida	Media-alta - inversión en hardware de borde y procesamiento local	Tiempos de respuesta más rápidos, análisis en tiempo real	Aplicaciones sensibles al tiempo y procesamiento de datos IoT	Menor latencia y mayor fiabilidad
Blockchain para aplicaciones empresariales	Media - la integración con los sistemas heredados puede resultar complicada	Medio - necesidades energéticas y de infraestructuras seguras	Mayor transparencia y seguridad en las transacciones	Gestión de la cadena de suministro, ejecución segura de contratos	Registro inmutable, reducción del fraude
Arquitectura de malla de ciberseguridad	Alta - requiere una experiencia y coordinación significativas	Alta: múltiples herramientas de seguridad con aplicación distribuida	Mayor protección de la red y resistencia a las infracciones	Redes distribuidas, entornos de trabajo remotos	Control de acceso granular, seguridad escalable y adaptable
Plataformas de desarrollo Low-Code/No-Code	Bajo: desarrollo intuitivo mediante arrastrar y soltar	Baja: necesidad mínima de recursos de codificación tradicionales	Desarrollo rápido de aplicaciones y reducción del retraso informático	Aplicaciones específicas para cada departamento y automatización del flujo de trabajo	Democratiza el desarrollo, solución rentable
Internet de los comportamientos (IoB)	Media - complejidad debida a la privacidad y a consideraciones éticas	Media: se requieren análisis de datos avanzados e integración de sensores	Mejor conocimiento de los clientes y estrategias de marketing específicas	Marketing personalizado, análisis del comportamiento	Información precisa sobre el comportamiento y personalización mejorada
Gemelos digitales	Alta: requiere experiencia interfuncional e integración compleja.	Alta - inversión sustancial en sensores, IoT y arquitectura de datos	Reducción del tiempo de inactividad gracias al mantenimiento predictivo y a las pruebas sin riesgos	Fabricación, urbanismo, sistemas energéticos	Simulación en tiempo real y optimización proactiva
Hiperautomatización	Reingeniería intensiva de procesos y orquestación tecnológica	Alta: inversión significativa en múltiples tecnologías de automatización	Reducción drástica de los costes operativos y aumento de la productividad	Automatización de procesos de principio a fin en todas las funciones empresariales	Transformación digital acelerada, mayor precisión de los procesos
Realidad ampliada (RX) en la empresa	Media-alta - gran esfuerzo de desarrollo de hardware y contenidos	Alta: costes significativos de producción multimedia y de hardware de realidad aumentada y virtual.	Formación mejorada, colaboración inmersiva y visualización del diseño	Formación, colaboración a distancia, diseño de productos	Experiencias inmersivas, mayor compromiso del usuario
Computación cuántica para empresas	Muy alto - fase experimental que requiere conocimientos cuánticos especializados	Muy alto: costes extremadamente elevados para el hardware cuántico de vanguardia.	Optimización y resolución de problemas en entornos complejos	Optimización compleja, simulación avanzada y retos de modelización	Capacidad de procesamiento exponencial, soluciones algorítmicas novedosas

El poder de la tecnología

El mundo empresarial cambia constantemente gracias a la tecnología. En AI y aprendizaje automático cambiar la forma de tomar decisiones, al crecimiento de computación periférica y el potencial de blockchainLas empresas se enfrentan a una compleja mezcla de acontecimientos interconectados. Tener éxito en este entorno significa priorizar ciberseguridadadoptando métodos ágiles como plataformas low-code/no-codey comprender la ética de tecnologías como el Internet de los comportamientos (IoB).

Blockchain es un avance especialmente interesante, que podría reconfigurar sectores enteros. Del mismo modo, el auge de la computación periférica acerca la capacidad de procesamiento a la fuente de datos, permitiendo aplicaciones más rápidas y eficientes.

Adaptarse al cambio

Poner en práctica estos conceptos requiere un plan estratégico. Empiece por identificar los principales problemas de su empresa y estudie cómo pueden solucionarlos estas tecnologías. Proyectos piloto y implantaciones escalonadas ayudan a reducir el riesgo y permiten un aprendizaje iterativo. La clave es una cultura de aprendizaje y adaptación continuos.

• Identificar los retos: Entender dónde la tecnología puede proporcionar el mayor impacto.
• Soluciones piloto: Probar nuevas tecnologías a menor escala antes de implantarlas por completo.
• Iterar y aprender: Perfeccione continuamente su enfoque basándose en las reacciones y los resultados.

Capacite a sus empleados para que desarrollen habilidades y aprendan sobre tecnología emergente a través de formación, talleres y conferencias. Esta inversión en su equipo le reportará dividendos a medida que se vuelvan más expertos en el uso y la adaptación a las nuevas tecnologías.

Mirando al futuro

La fusión de estas tendencias tecnológicas no hará sino acelerar el ritmo del cambio. El sitio metaverso, organizaciones autónomas descentralizadas (OAD)y los avances en tecnología sostenible reconfigurarán los sectores y crearán nuevas oportunidades. Las empresas que aprendan y se adapten activamente serán las mejor situadas para triunfar en este entorno cambiante.

Aprendizaje automático seguirán desempeñando un papel fundamental en la automatización de procesos y la extracción de información a partir de los datos. Mientras tanto, la creciente atención a la sostenibilidad impulsará la innovación en ámbitos como las energías renovables y la gestión de recursos.

Principales conclusiones:

• Implantación estratégica: Adecuar la adopción de tecnología a los objetivos empresariales.
• Adaptación ágil: Sea flexible y adopte el aprendizaje iterativo.
• Aprendizaje continuo: Crear una cultura de desarrollo continuo de las competencias.
• Consideraciones éticas: Abordar los efectos sociales de las nuevas tecnologías.
• Enfoque de futuro: Anticipe y prepárese para los futuros avances tecnológicos.

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