IA: tendencias en las operaciones comerciales

La Inteligencia Artificial (IA) se está incorporando en diferentes áreas para crear las capacidades tecnológicas en las que las empresas confiarán durante las próximas décadas.

Los fundamentos sólidos son esenciales en esta implementación, pero el diseño de una arquitectura moderna capaz de respaldar procesos, talento y sistemas a escala todavía es uno de los mayores desafíos para avanzar este camino.

El 16° informe anual Tech Trends de Deloitte, elaborado con base en la experiencia actual que vive el mundo empresarial, arroja las tendencias que están listas para volverse elementos fundamentales en los próximos 18 a 24 meses.

Tendencias

- Interacción espacial: La visualización de las ideas y objetos fuera de la pantalla 2D, así como agregar voz y gestos a las formas de interacción de humanos con máquinas, se ha transformado en una capacidad técnica que ha despertado cada vez un mayor interés.

Escalar esta tecnología para satisfacer la demanda y casos de uso requerirá de nuevo hardware y software, al igual que un conjunto de habilidades y mentalidades.

- Modernización central: La integración de IA en la arquitectura empresarial central impulsa cambios profundos en sistemas y procesos, con el objetivo brindar a los usuarios una experiencia más optimizada; sin embargo, se necesitan cimientos complejos para volver posible esa simplicidad.

La IA eventualmente se integrará en esos sistemas y también conducirá a una reformulación del contenido, datos y transacciones centrales, especialmente cuando la IA se entrene con datos de toda la organización y potencialmente más allá.'

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es el número del último informe Tech Trends de Deloitte, elaborado con base en la experiencia actual que vive el mundo empresarial, arroja las tendencias que están listas para volverse elementos fundamentales en los próximos 18 a 24 meses.

- La seguridad actual tiene fecha de caducidad: El camino de la computación cuántica hacia su madurez tiene una oportunidad y una fecha límite.

Su poder de descifrado sin precedentes haría que las prácticas actuales de ciberseguridad representen un mayor desafío en comparación con los códigos de año de dos dígitos a finales de 1999, es decir, al igual que con el año 2000, el trabajo en solucionar esto debe comenzar con anticipación.

- Los técnicos dependen de sí mismos: Las nuevas capacidades basadas en IA para escribir códigos, probar y aumentar el talento humano comienzan a transformar a los equipos y las funciones del área de tecnología de las organizaciones. Esto puede indicar una dependencia al modelo as a Service, a medida que nuevas capacidades ingresan a las empresas y la ingeniería de software evoluciona como un punto de apoyo estratégico intersectorial.

- La IA se vuelve física: solo software debido a que los fabricantes están realizando una nueva generación de chips que integran modelos de IA en computadoras y dispositivos periféricos para uso localizado y fuera de línea, potenciando las capacidades del usuario y preparando la infraestructura tecnológica para el futuro.

La IA incorporada también puede hacer que el Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) sea más robusto para dispositivos médicos y robótica, por ejemplo.

- Los modelos de lenguaje pequeños ayudan a que la IA sea más grande: El uso de hiperescaladores para los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) ha ayudado a que muchas empresas aceleren la adopción de IA, en lugar de construirla desde cero.

Sin embargo, el tamaño no lo es todo, y en ocasiones se interpone en el camino de la especialización y la flexibilidad, ya que algunas organizaciones recurren por seguridad a modelos más pequeños y específicos, uso de energía, comunicación entre agentes y otras necesidades particulares que estos sistemas cubren.