Tecnología & Cultura Digital

Estas son las principales tendencias tecnológicas que han marcado 2023

En McKinsey analizaron las últimas tendencias en el mercado para los ejecutivos que buscan nuevas formas de evolucionar en su negocio.

2023-09-26

Por estrategiaynegocios.net

Tras el fin de la pandemia, en la primera mitad de 2023 se ha visto un resurgimiento del entusiasmo sobre el potencial de la tecnología para catalizar el progreso en los negocios y la sociedad. La inteligencia artificial (IA) generativa merece gran parte del crédito por marcar el comienzo de este resurgimiento, pero es solo uno de los muchos avances en el horizonte que podrían impulsar un crecimiento sostenible e inclusivo y resolver un complejo desafío global.

En McKinsey, a través de su Consejo de Tecnología, analizaron e investigaron sobre las últimas tendencias tecnológicas en el mercado con el objetivo de crear un estudio detallado y de utilidad que sirva de base para los ejecutivos que buscan nuevas formas de evolucionar en su negocio. Durante su investigación, seleccionaron tendencias basadas en el impacto que están teniendo en el mundo corporativo.

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El análisis examina medidas cuantitativas de interés, innovación e inversión para medir el impulso de cada tendencia. Al reconocer la naturaleza de largo plazo y la interdependencia de estas tendencias, también profundizaron en las tecnologías subyacentes, las incertidumbres y las preguntas que rodean cada tendencia.

La revolución de la IA: con capacidades de IA, como el aprendizaje automático, la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural, las empresas de todos los sectores pueden utilizar datos y obtener conocimientos para automatizar procesos, agregar o aumentar capacidades y tomar mejores decisiones. La investigación de McKinsey estima que el valor económico potencial en juego de la IA aplicada es de entre US$17.000 y US$26.000 millones, y la proporción de empresas que buscan ese valor ha ido en aumento.

Industrializando del aprendizaje automático: la industrialización del aprendizaje automático (ML por sus siglas en inglés), comúnmente conocido como operaciones de ML, o MLOps, se refiere a las prácticas de ingeniería necesarias para escalar y mantener las aplicaciones de ML en una empresa.

Estas prácticas están habilitadas y respaldadas por un ecosistema de herramientas técnicas que está mejorando rápidamente, tanto en funcionalidad como en interoperabilidad.

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Inteligencia Artificial Generativa: la IA generativa marca un punto de inflexión para la Inteligencia Artificial, ya que, a diferencia de la IA anterior, puede permitir la creación de contenido nuevo y no estructurado (como texto, audio, video, imágenes, códigos, simulaciones e incluso secuencias de proteínas o viajes de consumidores) basado en información que aprende de formatos similares de datos no estructurados. Y la tecnología en su núcleo, los modelos fundamentales, se puede adaptar a una amplia gama de tareas, por ejemplo, resumen, clasificación y redacción.

Desarrollo de software de próxima generación: Estos están transformando las capacidades de los ingenieros en cada etapa del ciclo de vida del desarrollo de software, desde la planificación y las pruebas hasta la implementación y el mantenimiento, y permiten que más empleados no técnicos creen aplicaciones. Pueden ayudar a simplificar tareas complicadas y reducir otras a comandos únicos. Estas tecnologías incluyen programadores de pares de IA; plataformas con o sin código; infraestructura como código; integración, implementación y pruebas automatizadas; y herramientas emergentes de IA generativa.

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El futuro de la movilidad: Más de un siglo después de que comenzara la producción en masa de automóviles, la movilidad ha llegado a un segundo gran punto de inflexión: un cambio hacia la conducción autónoma, la conectividad, la electrificación de los vehículos y las tecnologías de movilidad compartida. Este cambio promete alterar los mercados al mismo tiempo que mejoran la eficiencia y la sostenibilidad del transporte terrestre y aéreo de personas y bienes. Por ejemplo, se prevé que las tecnologías de conducción autónoma generarán hasta US$400.000 millones en ingresos para 2035.

Electrificación y energías renovables: la electrificación y las energías renovables ayudan a avanzar hacia compromisos netos cero e incluyen energías renovables solares, eólicas e hidroeléctricas y otras energías renovables; energía nuclear; hidrógeno; combustibles sostenibles; y carga de vehículos eléctricos.

Estas son solo algunas de las muchas tendencias tecnológicas que probablemente tendrán un impacto significativo en las empresas en 2023, sin embargo, aquellas que quieran mantenerse a la vanguardia deben estar al tanto de estas tendencias y empezar a planificar cómo pueden aprovecharlas para su beneficio.

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