¿Está listo para repensar cómo sus equipos, productos y presupuestos responden a los cambios rápidos? Esta guía sobre tendencias tecnológicas Le ofrece un mapa claro de lo que los líderes están priorizando y por qué es importante para su trabajo.

Verás lo práctico perspectivas De las conversaciones de CIO sobre desarrollo acelerado por IA, hiperautomatización, edge computing, agentes autónomos y plataformas de datos unificadas. Los informes muestran que la IA puede aumentar la velocidad de los equipos entre un 30% y un 50% y reducir los costes de los proyectos entre un 20% y un 30%, respectivamente. Además, las encuestas revelan que el 82% de los altos ejecutivos planean aumentar las inversiones en IA.

El gasto en la nube suele superar las estimaciones en aproximadamente 301 TP3T, por lo que la gestión de costes y la seguridad de confianza cero son las principales preocupaciones. Utilice... fuentesDocumentar suposiciones y probar ideas con hitos mensurables. Esta breve introducción presenta las principales tendencias tecnológicas sin exageraciones y le indica los próximos pasos prácticos que equilibran... innovación con acción responsable.

Por qué las tendencias tecnológicas de 2025 son importantes ahora

Actuar ahora determinará si la nueva tecnología ayudará o dificultará sus planes este trimestre. Hoy en día, usted toma decisiones sobre presupuestos, contrataciones y la dependencia de proveedores. Esas decisiones determinan cómo... principales tendencias tecnológicas traducirse en ganancias o costos mensurables.

Debe vincular la estrategia con la ejecución definiendo primero resultados comerciales claros. Luego, seleccione casos de uso que pueda implementar en los próximos dos trimestres. Tenga en cuenta que 82% de los líderes de alto nivel planearon aumentar la inversión en IA, lo que subraya la urgencia y la necesidad de un ROI claro.

• Prepare sus datos: Corrija la calidad, el acceso y el linaje para que el análisis y la automatización funcionen de manera confiable.
• Empieza poco a poco: Ejecutar proyectos piloto específicos con métricas de éxito claras y equipos que opten por participar para reducir el riesgo al adoptar nuevas herramientas.
• Coordinar entre funciones: Involucrar a seguridad, finanzas, operaciones y líderes para alinear objetivos y limitaciones.
• Dar cuenta de las redes y la computación de borde: mover el procesamiento más cerca del lugar donde ocurren los eventos cuando la latencia, la privacidad o el costo lo exigen.
• Medir experiencias: Haga que los cambios resulten útiles para los clientes y empleados antes de su implementación completa.

Documente suposiciones, recopile información de uso real y mantenga su hoja de ruta flexible para que su empresa pueda adaptarse a medida que cambian las regulaciones, los socios o el panorama digital en evolución.

Desarrollo acelerado por IA y agentes autónomos

Cuando los equipos de desarrollo agregan flujos de trabajo agentes, la velocidad puede aumentar, si la gobernanza mantiene el ritmo. Desarrollo asistido por IA te lleva de simples asistentes de codificación a agentes que redactan pruebas, refactorizan código y actualizan documentación.

Desde asistentes de codificación hasta flujos de trabajo agentes

Asigna primero las tareas repetitivas del SDLC. Asigna agentes para generar pruebas unitarias, corregir errores de estilo y crear código repetitivo para que los ingenieros se centren en el diseño y los errores más complejos.

Preparando equipos, procesos y SDLC para la velocidad

Capacitar al personal, establecer estándares de revisión de código y utilizar normas de programación en pares. Mantener supervisión humana en puntos de control como la aceptación de requisitos y la aprobación de versiones.

Barandillas: explicabilidad, controles de sesgo y supervisión humana

Cree herramientas de explicabilidad, realice comprobaciones de sesgo en los datos de entrenamiento y establezca rutas de escalamiento claras. Analice el código generado en busca de secretos y vulnerabilidades para proteger la seguridad y el cumplimiento normativo.

Piloto práctico: instrumentar pequeños casos de uso, medir el tiempo del ciclo

Comience con uno o dos servicios de bajo riesgo. Mida el tiempo de ciclo, la densidad de defectos, las tasas de revisión y la frecuencia de reversión antes y después de la adopción.

• Limite el alcance y amplíe cuando mejoren la estabilidad y la satisfacción del desarrollador.
• Elija casos de uso apropiados para la industria en sectores como servicios financieros o venta minorista.
• Cree bucles de retroalimentación para realizar un seguimiento del impacto en el cliente y orientar las decisiones.

Hiperautomatización que agiliza las tareas rutinarias sin perder el control

Identifique los flujos de trabajo rutinarios donde la automatización puede liberar a las personas para realizar trabajos de mayor valor.

La hiperautomatización combina RPA, IA y aprendizaje automático Para gestionar procesos de principio a fin. El éxito depende de datos limpios y flujos de trabajo que permitan una rápida transferencia de tareas para casos extremos.

Elija flujos de trabajo predecibles y de alto impacto

Comience con un trabajo repetible que tenga resultados claros y pocas excepciones.

• Coincidencia de facturas, recepción de reclamaciones, gestión de préstamos o clasificación de tickets de TI.
• Ejecute proyectos piloto en 1 o 2 departamentos y mida el rendimiento, el tiempo de ciclo y la resolución en el primer contacto.
• Defina contratos de datos y estandarice los campos para reducir la repetición del trabajo.

Combine RPA, IA y participación humana

Utilice chatbots para la atención al cliente, RPA para los saltos del sistema y ML para la detección de anomalías. Cree puntos de control auditables para que las personas revisen los casos inciertos.

• Proteja la estabilidad con versiones canarias y planes de reversión.
• Incluya revisiones de privacidad y controles de acceso desde el principio para mantener los registros confidenciales dentro de sistemas aprobados.
• Catalogue las dependencias entre aplicaciones y dispositivos heredados para evitar automatizaciones frágiles cuando cambian las interfaces.
• Actualice los datos de entrenamiento y revalide los modelos según un cronograma para evitar desviaciones.

Mantenga a los pilotos manejables. Automatice primero las tareas predecibles, haga un seguimiento de métricas claras y amplíe cuando los resultados muestren una mejor experiencia del cliente y libere tiempo de recursos para el trabajo estratégico.

Computación de borde: habilitación de inteligencia en tiempo real donde se crean los datos

Ubicar los recursos de computación cerca de los dispositivos le permite actuar sobre los datos en el momento en que aparecen. Esto reduce la latencia y facilita la interacción con los clientes.

Punto de venta minorista, cámaras de seguridad y aplicaciones en el dispositivo

En los puntos de venta minoristas, el sistema informático local actualiza el inventario en segundos para que el personal pueda atender a los clientes sin tener que esperar en la nube. Las cámaras con IA pueden detectar humo o peligros en el lugar y enviar solo alertas y breves clips de vídeo. Las aplicaciones integradas en el dispositivo ejecutan la inferencia localmente para optimizar la capacidad de respuesta y reducir el ancho de banda.

Orquestación del borde de la nube y consideraciones sobre el costo total

Orqueste entrenando modelos centralmente y ejecutando inferencias en el edge. Este patrón híbrido mantiene cargas de trabajo pesadas en la nube y satisface las necesidades de baja latencia en el edge.

• Incluya los ciclos de vida del hardware, la conectividad y el mantenimiento al calcular el costo total.
• Utilice protocolos abiertos y API para facilitar la integración con redes heredadas y reducir la dependencia de proveedores.
• Supervise el estado de la batería, la CPU y las actualizaciones para poder predecir fallas y programar reparaciones.

Seguridad en el borde: fortalecimiento de dispositivos y privacidad por diseño

Fortalezca los dispositivos con arranque seguro, cifrado de disco y servicios limitados. Rote las credenciales automáticamente y minimice los datos de identificación personal en el borde.

Diseño para límites de potencia De esta forma, los dispositivos se degradan con elegancia cuando se pierde la conectividad y mantienen las funciones críticas en funcionamiento hasta que se restablece la sincronización.

Plataformas de datos unificadas: fuentes confiables que impulsan la IA y el análisis

Una plataforma de datos unificada convierte fuentes dispersas en una fuente única y confiable para análisis e inteligencia artificial. Esa base ayuda a sus equipos a obtener información consistente y evita costosas fallas del modelo cuando la calidad de los datos es deficiente.

Consolidar silos con estándares abiertos para la interoperabilidad

Consolide las fuentes en una plataforma que utiliza formatos abiertos y esquemas documentados. Esto reduce la dependencia de un proveedor y facilita la integración entre herramientas y dispositivos.

Gobernanza sólida para la calidad, el linaje y el acceso a los datos

Implemente una gobernanza sólida que registre el linaje, aplique políticas de acceso y mida la calidad. Estandarice los contratos de datos para que productores y consumidores acuerden campos, tipos y acuerdos de nivel de servicio (SLA).

• Organice tiendas de características y pautas de etiquetado para respaldar el aprendizaje automático y monitorear la desviación.
• Catalogue los campos sensibles y aplique acceso basado en roles con el mínimo privilegio para garantizar la seguridad y la confianza.
• Equilibre el procesamiento de datos por lotes y en streaming según las necesidades de latencia y los costos, y realice un seguimiento de la frescura y el rendimiento de las consultas.
• Cree bucles de retroalimentación para que los analistas e ingenieros desestimen los conjuntos de datos obsoletos y mejoren los confiables.

Paso práctico: Cree un dominio, publique feeds basados en eventos, documente esquemas y mida el tiempo de incorporación. Estas acciones preparan su empresa para análisis confiables y soluciones de IA escalables.

Gestión de costes de la nube con la disciplina FinOps

El control del gasto en la nube comienza con visibilidad compartida y prácticas simples y repetibles.

Comience con paneles de control claros. Cree vistas compartidas que muestren los costos unitarios por producto, equipo y entorno. Use estos paneles en las reuniones semanales para que el costo se convierta en una conversación habitual, no una sorpresa.

Visibilidad, dimensionamiento adecuado y optimización de la salida de datos

Dimensione correctamente los recursos de computación, almacenamiento y bases de datos semanalmente. Etiquete recursos, retire la capacidad inactiva y realice una monitorización específica: pequeños cambios pueden generar grandes beneficios. Una aseguradora de la lista Fortune 500 redujo los costos de volumen de EBS en 33% mediante una optimización enfocada.

Reduzca la salida mediante la coubicación de servicios, el almacenamiento en caché de resultados y la poda de transferencias entre regiones. Realice un seguimiento de los patrones de transferencia; las tarifas de salida inflan discretamente las facturas si no las controla.

Cuándo simplificar la multicloud y modernizar las arquitecturas

La multinube puede añadir herramientas duplicadas y cambios de contexto. Si observa cargas de trabajo repetidas y un aumento de la salida, considere la consolidación.

• Definir límites presupuestarios y alertas tempranas para que los equipos actúen antes de los picos de fin de mes.
• Negociar compromisos flexibles y alinear las reservas con un crecimiento realista.
• Modernizar selectivamente con servicios administrados y sin servidor donde reducen el trabajo y los costos.

Consejo práctico: Conecte los datos de costos con las métricas del producto para que cada dólar se corresponda con el valor del cliente y su empresa trate el gasto como un recurso a optimizar, no como un misterio a tolerar.

Confianza cero, malla de seguridad y ciberseguridad resiliente

Comience con el supuesto de que cada solicitud de acceso podría ser hostil y diseñe sus controles en consecuencia. La confianza cero y una malla de seguridad reducen el radio de explosión al verificar la identidad y el contexto antes de otorgar acceso.

Verificación continua para reducir el movimiento lateral

Aplique la verificación continua para que cada identidad, dispositivo y solicitud se autentique y autorice. Utilice una MFA robusta, acceso justo a tiempo y baja automatizada para eliminar los permisos inactivos.

Segmente las redes y las cargas de trabajo para contener las brechas. La microsegmentación y el aislamiento de las cargas de trabajo limitan el movimiento lateral entre la nube, el borde y los sistemas heredados.

IA para una detección y respuesta más rápidas, además de conocimiento del adversario

Utilice la IA para clasificar alertas, correlacionar señales y acelerar la detección, manteniendo a los humanos al tanto de las decisiones de alto riesgo. Recuerde que los atacantes también utilizan agentes autónomos y automatización.

Controlar los instrumentos y los registros de auditoría para garantizar la transparencia, y revisar periódicamente los modelos para detectar desviaciones y sesgos, de modo que las detecciones sigan siendo explicables y estén alineadas con las políticas.

Pasos prácticos: identidad, segmentación, telemetría, playbooks

Comience poco a poco y vaya iterando:

• Priorizar la identidad: aplicar MFA, acceso basado en roles y almacenamiento JIT.
• Unifique la telemetría de puntos finales, aplicaciones y servicios para reducir el ruido y mejorar el enfoque de los analistas.
• Documente manuales de estrategias, realice ejercicios de mesa y extienda la confianza cero a terceros con límites de privilegios mínimos.

Proteja las interacciones con los clientes Mediante la validación de entradas, el cifrado de datos en tránsito y en reposo, y la monitorización de comportamientos inusuales, estos pasos ayudan a los líderes a construir una seguridad resiliente que satisfaga las necesidades del negocio y de los clientes.

Construir versus comprar en la era GenAI

Decidir si construir o comprar comienza con una visión clara de su capacidad de ingeniería y de los costos a largo plazo. GenAI puede reducir el esfuerzo de desarrollo y mantenimiento, pero aún así es necesario modelar los gastos de vida útil completos y los costos generales de soporte antes de elegir un camino.

Evaluar la capacidad de ingeniería, la diferenciación y el ROI

Evalúe quién se encargará del mantenimiento, la aplicación de parches y la gestión de guardia de cualquier solución personalizada. Incluya el alojamiento, las actualizaciones, el cumplimiento normativo y la capacitación al modelar el ROI.

Construir cuando la capacidad crea un valor único para el cliente que los competidores no pueden replicar fácilmente. Comprar cuando un proveedor ofrece una solución madura que reduce el tiempo necesario para obtener valor y el riesgo continuo.

Evite la TI en la sombra con patrones claros de gobernanza e integración

Detenga la expansión con un proceso de admisión sencillo, estándares de integración y visibilidad presupuestaria. Exija revisiones de arquitectura y seguridad antes de que los pilotos entren en producción.

• Utilice agentes autónomos para crear prototipos de integraciones, pero mantenga supervisión humana para decisiones de arquitectura, seguridad y datos.
• Prefiera estándares abiertos y rutas de exportación de datos claras para evitar depender de un proveedor.
• Comience con un proyecto piloto específico, defina criterios de éxito y mida el tiempo hasta obtener el primer valor.

Alinee los aspectos legales y de compras con anticipación para las licencias y la protección de datos. Documente el motivo de su creación o compra y revise la decisión anualmente: los cambios en el mercado pueden determinar la mejor opción para su negocio.

Principales experiencias emergentes: XR, AR/VR y voz

La realidad extendida y las interfaces de voz están transformando el modo en que las personas aprenden, trabajan y obtienen ayuda. Puede utilizar estas herramientas para reducir errores, acelerar la capacitación y hacer que las interacciones con los clientes sean más fluidas.

Capacitación, flujos de trabajo guiados y participación del cliente

Utilice superposiciones de RA para guiar el montaje y el mantenimiento. Las superposiciones reducen los errores en las tareas al mostrar los pasos en la pantalla del dispositivo y adaptarse a sus limitaciones.

Utilice la realidad virtual para escenarios de seguridad, de modo que los equipos practiquen en entornos realistas y de bajo riesgo. Grupos pequeños validan el valor en sectores como la salud o los servicios de campo antes de su implementación a gran escala.

Diseñe servicios de voz que gestionen la toma de turnos, las confirmaciones y las transferencias a un agente en vivo cuando sea necesario. La voz reduce la fricción en situaciones de manos libres o móviles.

Diseño para accesibilidad, latencia y limitaciones del dispositivo

Pruebe los subtítulos, el contraste y las entradas alternativas para que las experiencias funcionen en todos los niveles. Personalice el contenido dentro de los límites de privacidad para adaptar los pasos al historial del usuario.

• Gestione la latencia precargando activos y comprimiendo contenido para los dispositivos de destino.
• Optimice la representación para que coincida con los límites de la CPU y la batería para que las sesiones se desarrollen sin problemas.
• Monitorear los puntos de entrega y refinar los flujos que confunden o fatigan a los usuarios.
• Planifique actualizaciones del dispositivo para que el contenido y el rendimiento se mantengan estables después de los cambios del sistema operativo.

Consejo práctico: Prototipar con grupos pequeños de usuarios, medir el tiempo de las tareas y las tasas de error, y luego iterar. Para más información sobre la adopción y las predicciones de RA/RV, consulte Predicciones de AR/VR.

Redes y dispositivos: expansión del 5G e IoT a escala

Las redes celulares más rápidas y los dispositivos más inteligentes permiten crear servicios en tiempo real que realmente responden a las personas y las máquinas. La expansión de 5G mejora las velocidades y la estabilidad de los datos, por lo que las experiencias de baja latencia se vuelven prácticas fuera de los laboratorios.

Experiencias de baja latencia y procesamiento de datos en tiempo real

Coloque el equipo cerca de los usuarios Y usa 5G para enlaces ascendentes rápidos y conexiones estables. Procesa primero los flujos de sensores en los dispositivos y envía resúmenes para análisis eficientes y bucles de control.

Integración con sistemas heredados y protocolos abiertos

Elija protocolos abiertos y modelos de datos estandarizados para conectar equipos antiguos con sus plataformas empresariales. Aproximadamente la mitad de las organizaciones tienen dificultades con la integración; los estándares abiertos reducen el tiempo de integración y los adaptadores frágiles.

• Segmente las redes para IoT y aplique el mínimo privilegio para proteger los sistemas críticos.
• Administre los ciclos de vida de los dispositivos con inscripción segura, aplicación de parches regulares y controles de estado.
• Diseñe límites de energía en los nodos de borde y programe cargas de trabajo para equilibrar el rendimiento y la batería.

Reglas prácticas: Defina acuerdos de nivel de servicio (SLA) que incluyan tiempos de fluctuación y transferencia, ancho de banda base antes de temporadas altas y pruebe las rutas de conmutación por error para que la telemetría siga fluyendo cuando se caigan los enlaces. Coordine los cambios con las instalaciones y el equipo de operaciones para evitar sorpresas.

Gemelos digitales y casos de uso en la industria

Los gemelos digitales permiten ensayar cambios en una copia virtual antes de tocar el hardware. Úsalos para simular cambios de diseño, probar programas de mantenimiento y supervisar el rendimiento con señales en vivo. Empieza con poco, mide el impacto y amplía la escala a medida que aumenta la confianza.

Simular, monitorear e iterar antes de que se produzcan cambios en el mundo real

Cree un gemelo vinculando la telemetría en vivo de los dispositivos a un modelo virtual que refleja los comportamientos clave. Luego, ejecute escenarios (cambios de rendimiento, cambios de diseño o modos de fallo) para ver los resultados antes de realizar modificaciones físicas.

• Comience con un solo activo o línea y defina KPI como tiempo de inactividad, rendimiento o uso de energía.
• Monitoree métricas en tiempo real para detectar anomalías y planificar intervenciones de manera temprana.
• Sincronice la configuración en ambos sentidos, los modelos de versiones y los supuestos del documento para mantener una alta fidelidad.
• Utilice el gemelo para capacitar al personal en un entorno seguro y conectar alertas a las revisiones hasta que confíe en la automatización.

Paso práctico: adoptar una clara estrategia de gemelo digital Para su primer piloto, vincule los resultados con planes viables y mida las ganancias ciclo tras ciclo a medida que escala en diferentes industrias.

IA responsable: AI TRiSM, gobernanza sólida y confianza

Diseñe ciclos de vida de IA para que la transparencia, la medición y la reversión sean parte integral de cada lanzamiento. AI TRiSM le ayuda a integrar seguridad, explicabilidad y controles de riesgo en el entrenamiento, la implementación y el mantenimiento de los modelos.

Explicabilidad, evaluación de riesgos y seguimiento de modelos

Definir niveles de riesgo Para casos de uso y aplicar controles más estrictos a medida que aumenta el impacto potencial. Exigir explicabilidad para cualquier modelo que afecte a las personas: documentar las entradas, la lógica y aclarar las limitaciones.

Monitoree los modelos para detectar desviaciones, cambios de precisión y comportamientos inusuales. Implemente planes de reversión e implementaciones canarias para poder actuar con rapidez cuando el rendimiento disminuya.

Roles claros para la supervisión humana en decisiones sensibles

Asigna puntos de control humanos donde las personas puedan revisar, modificar o detener resultados. Registra las decisiones y las interacciones de los usuarios para facilitar su auditoría, alineando la retención con las políticas.

• Realizar un seguimiento de la procedencia de los datos y el consentimiento para que la formación respete la privacidad y los términos de uso.
• Pruebe si hay sesgos en los segmentos y vuelva a entrenar con datos equilibrados cuando aparezcan brechas.
• Proteja las tuberías (datos, artefactos e implementaciones) para que la integridad se mantenga de extremo a extremo.
• Publique avisos orientados al usuario sobre la asistencia de IA para establecer expectativas y generar confianza.
• Capacitar a los equipos en patrones responsables para que las decisiones diarias reflejen la política y el contexto.

Paso práctico: Comience por clasificar tres modelos de alto impacto, asigne controles a cada nivel y ejecute informes de monitoreo mensuales que incluyan controles de sesgo y seguridad.

Conclusión

Termine con pasos sencillos: Pruebe una idea, mida los resultados y adapte lo que funciona. Comience con un piloto específico que se ajuste a objetivos comerciales claros y al impacto en el cliente.

Concéntrese en la preparación: prepare los datos, amplíe la gobernanza y mantenga controles humanos para flujos de alto riesgo. Realice un seguimiento de los costos y el gasto en la nube para que los resultados sean sostenibles.

Utilice esta información para seleccionar pilotos en IA, automatización, edge computing o XR. Documente suposiciones, verifique afirmaciones con fuentes confiables y ajuste los planes a medida que aumente la evidencia.

Manténgase curioso y responsable: Validar resultados, proteger la confianza e iterar para que su hoja de ruta se mantenga alineada con los equipos y los clientes.