Ocho predicciones de TI para 2025 y cómo prepararse

AI. Computación en la nube. Criptografía cuántica. Estas tecnologías prometen transformación, pero ¿cómo afectarán estas innovaciones al lugar de trabajo en 2025? 

Reunimos a expertos líderes de la industria y líderes tecnológicos de Unisys para explorar qué está transformando la tecnología y el negocio. Sus conocimientos son la base de nuestro último informe de investigación, "Top IT Insights for 2025: Navegar por el futuro de la tecnología y el negocio."

Este informe proporciona orientación práctica para sus iniciativas tecnológicas y empresariales en 2025 y más allá. Puede prepararse para el camino a seguir comprendiendo estos ocho hallazgos clave.

#1: El lenguaje natural se convertirá en la interacción predeterminada entre la IA y el ser humano 

A medida que las herramientas de IA se conviertan en un elemento básico de la plantilla, los humanos no necesitarán tanto aliento. En su lugar, la IA requerirá más formación para comprender a los humanos y ser más intuitiva.

Al mismo tiempo, la ingeniería inmediata para crear entradas de IA se volverá obsoleta a medida que los humanos comiencen a comunicarse con las máquinas tan cómodamente como lo hacen con otros humanos. La IA se integrará en nuestras vidas diarias de forma natural e intuitiva. 

¿Qué puede hacer usted? Empiece a hacer la transición a interfaces de lenguaje natural en sus aplicaciones de IA y amplíe su implementación de IA más allá de las aplicaciones web y de escritorio. 

#2: Los modelos de lenguaje pequeños y la computación en el extremo son la siguiente frontera

La privacidad, las preocupaciones de seguridad y las limitaciones de conectividad impiden que algunas infraestructuras de datos y aplicaciones de IA se conecten a modelos de gran lenguaje (LLM). La combinación de LLM y edge computing permite a las organizaciones procesar los datos más cerca de su fuente y mantener las capacidades avanzadas de la IA para aplicaciones de IA más seguras y rápidas. 

“Ofrecer a la tecnología la oportunidad de ser utilizada más ampliamente en lugares donde no es necesario enviar los datos a la nube”, dijo un antiguo director de sistemas sanitarios. "Realmente puede hacer el cálculo donde existe… Va a ir mucho más al borde, y eso traerá a otros jugadores." 

¿Qué puede hacer usted? Considere las ganancias en velocidad y seguridad de la computación en el extremo, despliegue modelos de lenguaje pequeños y combínelos con el extremo para obtener una solución de IA segura, rápida y eficiente. 

#3: La nube híbrida aumentará, mientras que las decisiones de migración a la nube requerirán matices 

La tasa de crecimiento de la nube se está ralentizando a medida que las organizaciones cuestionan el ahorro de costes de la migración a la nube. Dependiendo de las limitaciones y necesidades del negocio, están reevaluando qué cargas de trabajo deben trasladarse a la nubey cuáles deben permanecer en las instalaciones.

Los proveedores de la nube están subiendo los precios para compensar el gasto de la computación de IA. Los costes de la nube, como los cargos por almacenamiento, los servicios premium y los cargos por transferencia de datos, están ejerciendo una presión adicional sobre los CIO. Un enfoque híbrido en la nube puede ser lo mejor de ambos mundos, con recursos sensibles, dependientes de latencia o regulados que se mantienen en las instalaciones y aplicaciones escalables, que consumen muchos datos y están orientadas al cliente que se trasladan a la nube. 

¿Qué puede hacer usted? Implemente la supervisión del uso y los costes de la nube y pese la economía de la nube frente a las instalaciones locales. 

#4: La criptografía poscuántica pasará de la teoría a la práctica 

Para 2030, la computación cuántica podría dar a los ciberatacantes los medios para romper los estándares de cifrado actuales. Actuar ahora es imperativo porque podrían robar sus datos cifrados ahora y descifrarlos una vez que la tecnología cuántica avance. Esta táctica de “recopilar ahora, descifrar más tarde” supone un riesgo significativo para la seguridad de los datos. 

"Sabemos que hay una inmensa cantidad de datos cifrados de una manera que en un futuro no tan lejano será inútil. Por lo tanto, tendremos que cambiar el cifrado", afirmó un líder en ciberseguridad de la Universidad de Columbia. “El mundo empresarial en general no ha prestado suficiente atención al riesgo cuántico”. 

En respuesta a la amenaza cuántica, el National Institute of Standards and Technology (NIST) ha desarrollado estándares de criptografía poscuántica “diseñados para resistir ciberataques desde una computadora cuántica.” A medida que las amenazas evolucionen, la criptografía poscuántica también tendrá que crecer. 

¿Qué puede hacer usted? Utilice los estándares de criptografía poscuántica del NIST como punto de partida y planifique actualizar sus estándares regularmente para proteger los datos y evitar filtraciones. 

#5: Los trabajadores de nivel básico serán el modelo para una plantilla habilitada para la IA 

La IA puede automatizar tareas repetitivas, pero eso no significa que pueda sustituir a los humanos. Los trabajadores de nivel básico que son nativos digitales suelen estar ansiosos por utilizar herramientas de IA. Pueden aportar valiosos conocimientos sobre cómo introducir estas herramientas de forma eficaz en los flujos de trabajo.

La colaboración entre humanos e IA es el futuro del trabajo. La IA ayudará con tareas repetitivas como la introducción, el análisis y la generación de informes de datos, lo que permitirá a los empleados centrarse en el trabajo que requiere creatividad y juicio humano.

¿Qué puede hacer usted? Reconozca que los empleados tienen diferentes niveles de comodidad con la IA, así que céntrese en que sea una herramienta para los humanos en lugar de para ellos. Proporcionar formación para que todos los trabajadores puedan beneficiarse de las herramientas de IA. 

#6: Un programa de tres días in situ será el mejor lugar 

Las organizaciones quieren optimizar la forma de trabajar de los empleados, ya sea en la oficina, de forma remota o a través de un enfoque híbrido. El trabajo híbrido ha surgido como lo mejor de ambos mundos, equilibrando la flexibilidad del lugar de trabajo y la conexión en la oficina. 

Una solución híbrida de tres días a la semana en la oficina y dos días a distancia está surgiendo como la solución más sostenible a largo plazo. Una de las ventajas es atraer a los trabajadores más jóvenes, que valoran la mentoría en persona, la creación de redes y la colaboración que se producen en la oficina. 

¿Qué puede hacer usted? Evalúe si un enfoque híbrido de tres días en la oficina es el mejor para su organización. Invierta en actividades de grupo para fomentar la colaboración y el compromiso de los empleados, así como en programas de salud mental para disminuir los sentimientos de aislamiento. 

#7: La IA energéticamente eficiente será una ventaja competitiva 

Los enormes centros de datos construidos para la formación y las operaciones de IA están sometiendo a presión la red eléctrica global. Esto ha desencadenado un creciente debate sobre el impacto medioambiental de la IA y la necesidad de modelos de IA energéticamente eficientes. Las organizaciones que desarrollan prácticas de IA sostenibles obtienen una ventaja competitiva. 

“Practicar la IA sostenible podría ser un diferenciador”, dijo Suzanne Taylor, vicepresidenta de la cartera de IA de Unisys. "Mira el coste de las fichas y la formación: solo las grandes empresas pueden formar modelos de idiomas grandes. Ya estamos viendo que la IA optimiza los procesos en industrias como la carga, lo que conduce a beneficios de sostenibilidad. El futuro implicará la IA verde como ventaja competitiva." 

¿Qué puede hacer usted? Establezca prácticas de IA sostenibles, mueva algunas cargas de trabajo de IA a dispositivos periféricos para aliviar la carga del centro de datos y elija socios que prioricen las soluciones de IA energéticamente eficientes.

#8: Los diversos estándares globales darán forma al futuro del cumplimiento de la IA 

A medida que la tecnología de IA avanza, surgen marcos normativos para abordar preocupaciones críticas sobre la privacidad, la seguridad, la propiedad intelectual y la ética de los datos. Para 2026, se espera que regiones clave como la UE y EE. UU. desarrollen principios de gobernanza de la IA más completos.

Para cumplir con las normativas, las organizaciones deben aplicar políticas de gobernanza de IA sólidas y tendrán que adaptar sus modelos de IA por región. Las mayores preocupaciones serán la privacidad y la seguridad de los datos, especialmente para los LLM y otros sistemas de IA que procesan datos confidenciales. Esto hará que la soberanía de los datos sea una prioridad y que las pruebas y certificaciones rigurosas del modelo de IA sean un mandato probable. 

“La IA tendrá acceso a la información, y la pregunta será cómo gestionaremos y protegeremos éticamente esos datos”, dijo un antiguo miembro del consejo de administración de Fortune 500 en la encuesta. "Muchas empresas no tienen una buena preparación de los datos. No tienen una buena capacidad de gobernanza de datos." 

¿Qué puede hacer usted? Establezca ahora directrices claras y forme a sus empleados para que puedan cumplir con las normativas. 

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