1. AI TRiSM Gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la Inteligencia Artificial
La gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la Inteligencia Artificial (AI TRiSM) garantiza la gobernanza, la confiabilidad, la equidad, la fiabilidad, la solidez, la eficacia y la protección de los datos del modelo de Inteligencia Artificial que se decida utilizar en la organización. Esto incluye soluciones y técnicas para interpretar modelos, protección de datos de IA, operación de los modelos y resistencia a ataques adversos. Las organizaciones pueden adoptar prácticas de gestión de confianza para asegurarse de que los sistemas de IA sean éticos y seguros. Esto es especialmente importante en sectores como la atención médica y los servicios financieros, donde la confidencialidad y la integridad de los datos son cruciales.

2. CTEM Gestión continua de amenazas en constante evolución: A medida que las organizaciones luchan por mantenerse al día con un panorama de amenazas en constante evolución, muchas suelen recurrir a un enfoque reactivo, persiguiendo constantemente las amenazas y respondiendo a posibles incidentes. Reducir el riesgo de la manera más eficiente y efectiva requiere un nuevo enfoque para comprender de manera proactiva su superficie de ataque, priorizar mejor sus esfuerzos y poder medir y comunicar este progreso a lo largo del tiempo. La gestión continua de amenazas es esencial en el mundo digital y especialmente relevante en un entorno empresarial en constante evolución.

3. Tecnología sostenible: La tecnología sostenible es cada vez más importante desde el punto de vista operativo, para optimizar costos, rendimiento energético y utilización de activos, pero también impulsa resultados ESG (environmental, social and governance), como por ejemplo, mejorar el bienestar y proporcionar la trazabilidad necesaria para garantizar prácticas comerciales responsables. ESG es un marco utilizado para evaluar las prácticas comerciales y el desempeño de una organización en diversas áreas éticas y de sostenibilidad. También proporciona una manera de medir los riesgos y oportunidades comerciales en esas áreas. Existen una serie de tecnologías que pueden ayudar, por ejemplo, a que los centros de datos sean más sostenibles. Estos incluyen refrigeración líquida por agua o dieléctrica, optimización de energía basada en IA e infraestructura de almacenamiento y procesamiento de datos modular y basada en la demanda.

5. Desarrollo de software aumentado por Inteligencia Artificial: La inteligencia artificial puede acelerar el desarrollo de software y aplicaciones. La ingeniería de software aumentada por IA es un proceso de desarrollo de soluciones más confiables, efectivas y de bajo costo con alta calidad y velocidad a través de la hiperautomatización de componentes reutilizables que aplica un enfoque de aprendizaje automático. La IA se infiltra en todo el ciclo de vida del desarrollo de software, los ingenieros de software con visión de futuro pueden comenzar a aprovechar la IA para actividades críticas a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software, por ejemplo, introduciendo diseños UX/UI basados en IA, generando código de manera automatizada por IA, realizando la revisión o aseguramiento de calidad utilizando IA, aplicando IA en la detección y prevención inteligente de defectos, devOps impulsado por IA. Las herramientas de ingeniería de software mejoradas con IA ayudan a los desarrolladores a escribir más y mejor código, porque pueden recomendar los mejores fragmentos de código para cumplir con los requisitos funcionales y operativos. Los ingenieros de software que utilizan estas herramientas son más productivos y tienden a permanecer más tiempo en sus trabajos que aquellos que no lo hacen.

6. Las plataformas de nube vertical: Las plataformas en la nube creadas para industrias específicas combinan capacidades de software, plataforma e infraestructura como servicio (IaaS) para proporcionar soluciones específicas para diferentes industrias. Estas soluciones se basan principalmente en servicios de nube pública, pero ofrecen a los actores de algunos sectores muy específicos una forma más ágil de gestionar cargas de trabajo y acelerar el cambio según las necesidades particulares de negocio, datos, cumplimiento u otras necesidades del segmento. De hecho, las plataformas industriales en la nube convierten una plataforma en la nube en una plataforma empresarial, lo que permite que una herramienta de innovación tecnológica existente también sirva como herramienta de innovación empresarial. Lo hacen, no como soluciones SaaS verticales, únicas y predefinidas, sino más bien como plataformas modulares y componibles respaldadas por un catálogo de capacidades empresariales empaquetadas específicas de la industria.

7. Aplicaciones Inteligentes: Las aplicaciones basadas en IA pueden mejorar la experiencia del cliente y la fidelidad del producto. Las aplicaciones inteligentes se complementan con inteligencia artificial (IA) y se les infunden datos de transacciones y fuentes externas. Igual que la IA generativa (GenAI), las aplicaciones inteligentes aprenden de sus interacciones, mejorando las respuestas autónomas con el tiempo y potencialmente transformando la experiencia de los clientes, usuarios, propietarios de productos, arquitectos y desarrolladores. Las aplicaciones inteligentes van mucho más allá de GenAI, por ejemplo, recomiendan o automatizan acciones en lugar de simplemente proporcionar análisis, de modo que puedan impulsar mejoras, incluida una mejor personalización, un uso más eficiente de los recursos, una mayor precisión, una mayor automatización, respuestas más detalladas y apoyo a las decisiones. Los clientes exigen cada vez más este tipo de resultados inteligentes.

8. Democratización de la Inteligencia Artificial Generativa: Para 2026, más del 80% de las empresas habrán utilizado interfaces o modelos de programación de aplicaciones (API) de inteligencia artificial generativa (GenAI), y/o implementado aplicaciones habilitadas para GenAI en entornos de producción, en comparación con menos del 5% en 2023. La IA generativa se ha convertido en una prioridad para los directivos y ha generado una tremenda innovación en nuevas herramientas más allá de los modelos básicos. La demanda de IA generativa está aumentando en muchas industrias, como la atención médica, las ciencias biológicas, los servicios legales, financieros y el sector público. Es importante mencionar que esta tendencia trae consigo un importante tema que se mantiene en constante discusión, la IA generativa permite por ejemplo a cualquier persona obtener dibujos con una calidad gráfica extraordinaria, crear fórmulas, música y más, pero viene rodeada de problemas legales, como los relativos a los derechos de autor.

10. Cliente máquina: El “cliente máquina” es una megatendencia de crecimiento que se está produciendo silenciosamente y que será más grande que el comercio digital. Con los clientes máquina, existe una enorme ventaja en materia de gestión de las ventas, los clientes máquina son más confiables y predecibles que los clientes humanos debido a que se basan en datos, ayudando a minimizar el desperdicio, solicitando exactamente lo que se necesita en el momento adecuado. Para 2025, habrá al menos 15 mil millones de productos conectados con el potencial de comportarse como clientes. Todos los electrodomésticos, aparatos y máquinas de uso diario, y programas de software basados en inteligencia artificial, eventualmente se convertirán en clientes máquina. Por ejemplo, un HP Instant Ink puede realizar ciertas funciones automáticamente, con reglas predefinidas establecidas por los propietarios; un refrigerador inteligente ordenará la entrega de alimentos e incluso pedirá repuestos y programará el servicio regular. Los efectos iniciales de esta tendencia se observarán en industrias involucradas en transacciones rutinarias y repetitivas, particularmente en manufactura, finanzas y comercio minorista.