ARTÍCULO
Tendencias en Datos e Inteligencia Artificial para 2025: Estrategias, novedades y desafíos
Ya entrados en este nuevo año, el panorama de los datos y la inteligencia artificial (IA) continúa evolucionando de manera acelerada.
En este artículo analizo las tendencias clave para 2025 con un enfoque centrado en la gobernanza del dato, explorando cómo las organizaciones pueden maximizar su potencial al tiempo que abordan los desafíos éticos, tecnológicos y regulatorios asociados.
1. Estrategia del dato: Un pilar estratégico para el crecimiento empresarial
Es fundamental contar con una estrategia del dato en las organizaciones alineada con sus objetivos empresariales, priorizando:
- Unificación de estrategias: Diseñar marcos coherentes que alineen la gestión de datos con los objetivos de negocio.
- Gobernanza, seguridad y calidad: Implementar sistemas robustos que garanticen la confiabilidad, integridad y privacidad de los datos.
- Cultura orientada al dato: Fomentar una cultura organizacional donde las decisiones basadas en datos sean una práctica transversal en todos los niveles jerárquicos.
2. Importancia del Ciclo de Vida del Dato
Entender y gestionar el ciclo de vida del dato es esencial para garantizar su utilidad y cumplimiento normativo a lo largo del tiempo.
Las organizaciones deben:
- Visualizar el ciclo completo: Desde la creación, almacenamiento y procesamiento hasta la eliminación o archivado de los datos, asegurando la trazabilidad.
- Gestión proactiva: Implementar estrategias que optimicen cada etapa del ciclo de vida, mejorando la calidad y disponibilidad de los datos.
- Cumplimiento regulatorio: Asegurarse de que el manejo del dato cumpla con las normativas locales e internacionales, especialmente en sectores altamente regulados como el financiero y sanitario.
3. Arquitecturas y tecnologías transformadoras
La adopción de arquitecturas modernas desempeña un rol crucial en la explotación eficiente de los datos.
Aunque los sistemas tradicionales continúan siendo efectivos, las nuevas tecnologías y plataformas nos permiten ser mucho más productivos en el desarrollo de estos sistemas, sin grandes inversiones iniciales y con costes que se adecúan a cada necesidad del cliente:
- Data Fabric y Data Lakehouse: Estas arquitecturas permiten la integración de fuentes heterogéneas, automatizan la gobernanza y facilitan el análisis en tiempo real.
- Plataformas cloud-nativas: Ofrecen escalabilidad, reducen costes y habilitan recursos avanzados sin sobrecargar los departamentos de IT.
Estas tecnologías no solo mejoran el acceso y análisis de datos, sino que también fortalecen la gobernanza al garantizar estándares consistentes de inter-operabilidad y seguridad.
4. IA Generativa y modelos de Lenguaje:
El auge de la IA generativa plantea oportunidades significativas, pero también retos importantes en términos de ética y gobernanza:
- Aplicaciones prácticas: Los modelos de IA multimodales y especializados impulsan la productividad, pero requieren un uso adecuado que garantice la explicabilidad y la ética.
- Explicabilidad y responsabilidad: Es fundamental abordar el problema de la “caja negra”, implementando mecanismos para auditar y supervisar los modelos.
- En muchas ocasiones nos encontraremos que ya existen otras soluciones que permiten responder al mismo problema con el uso de menos recursos.
- Privacidad y des-centralización: Con la proliferación de la Edge AI, el procesamiento local de datos puede mitigar riesgos de privacidad y reducir la dependencia de infraestructuras en la nube, lo que, sin duda, generará grandes beneficios.
“Es fundamental contar con una estrategia del dato en las organizaciones alineada con sus objetivos empresariales”
5. Sostenibilidad en la infraestructura de datos
El impacto ambiental de las tecnologías basadas en datos e IA es un aspecto crítico que no puede ser ignorado:
- Centros de datos sostenibles: Tecnologías como la refrigeración líquida y el uso de energías renovables son clave para minimizar la huella de carbono.
- Optimización mediante IA: La aplicación de algoritmos de IA para optimizar procesos y gestionar recursos contribuye a un uso más eficiente de la energía.
- Proliferación del Edge AI: como comentaba anteriormente, el distribuir las cargas de trabajo a los equipos locales, contribuirá de manera significativa a reducir la carga de los actuales centros de datos.
6. Gobernanza integral de la IA
La gobernanza integral de la IA es imprescindible para garantizar que su adopción sea ética, inclusiva y responsable:
- Pruebas rigurosas: Los modelos deben ser evaluados para asegurar su transparencia y equidad.
- Control organizacional: Es necesario establecer límites claros que protejan los intereses de los usuarios y de las organizaciones.
- Cumplimiento normativo: Las empresas deben alinearse con regulaciones locales e internacionales, como el Reglamento Europeo de IA.
La inteligencia artificial es una tecnología que ofrece beneficios sin precedentes y es accesible a cualquier persona.
Esta accesibilidad implica que, incluso cuando una organización no provee directamente estas herramientas, los empleados pueden adoptarlas en contextos empresariales.
Sin una adecuada supervisión, este uso no controlado puede derivar en riesgos significativos.
En lugar de prohibir su uso, es fundamental fomentar la formación adecuada y una comprensión profunda tanto de sus beneficios como de los riesgos inherentes, asegurando una adopción responsable y alineada con los objetivos corporativos.
7. Retos y oportunidades para 2025
Con las prometedoras tendencias actuales, las organizaciones tienen una gran oportunidad para innovar y transformar sus procesos, siempre y cuando afronten con responsabilidad los desafíos que puedan surgir en el camino:
- Expectativas realistas: Es fundamental alinear la adopción de tecnologías con metas concretas y alcanzables.
- Equilibrio entre innovación y ética: La privacidad y la sostenibilidad no deben ser sacrificadas en este proceso.
- Continuar fomentando la analítica descriptiva: La analítica descriptiva sigue siendo crucial en un entorno dominado por el mensaje de la urgencia de implantar Inteligencia Artificial. La analítica descriptiva proporciona una base sólida para comprender el desempeño histórico y contextualizar decisiones estratégicas.
- Sin una buena base de datos bien estructurados y con calidad, será muy complicado obtener buenos resultados con estas tecnologías.
- Dependencia tecnológica: Europa debe avanzar hacia la soberanía digital para reducir su dependencia de servicios provenientes de otras economías.
Conclusión:
Este año representa una oportunidad clave para que las empresas capitalicen el potencial de los datos y la inteligencia artificial.
El éxito radicará en implementar estas tendencias de manera estratégica y reflexiva, garantizando que la tecnología impulse la innovación, mejore la productividad y fomente un crecimiento sostenible.
Pablo Barrachina Pastor es el Responsable Territorial de la Comunidad Valenciana de DAMA ESPAÑA
