Hablar de tendencias tecnológicas estratégicas en 2025 implica referirse al creciente protagonismo de la inteligencia artificial en su conjunto. Esta tecnología ha evolucionado, extendiéndose en múltiples formas y aplicaciones —automatización inteligente, analítica predictiva, visión artificial o sistemas de recomendación—, consolidándose como un pilar transversal en las iniciativas de transformación digital de las organizaciones a nivel global.
El hecho de que la inteligencia artificial se posicione este año como eje principal de nuestro especial sobre tendencias tecnológicas refleja el interés sostenido del mercado y la inversión creciente en soluciones basadas en IA. Sin ir más lejos, en 2024, la IA generativa captó toda la atención, tanto de empresas como firmas analistas, debido a su poder disruptivo y su impacto inmediato en áreas como marketing, diseño, atención al cliente o desarrollo de software. La facilidad de acceso a esta tecnología, junto con los avances en modelos de lenguaje y en la generación de toda clase de contenidos, han promovido una adopción masiva y visibilizado el potencial de la IA de una forma sin precedentes. Este protagonismo se ha visto reforzado por el hecho de que, desde mediados de 2023, la IA GEN se ha convertido en el tema central de numerosas conferencias organizadas por las principales firmas analistas, entre ellas, Gartner e IDC.
En lo que concierne a los próximos avances, todas las señales apuntan a que la próxima ola de innovación vendrá de la mano de la inteligencia viva o living intelligence. Esta tendencia emergente es fruto de la convergencia entre inteligencia artificial, sensores avanzados y biotecnología, dando lugar a sistemas capaces de percibir, aprender y evolucionar de forma autónoma, trascendiendo los límites de la programación humana.
Junto con la inteligencia viva se perfilan otras tendencias que moldearán el ecosistema tecnológico y empresarial en 2025, como modelos LAM, plataformas BOAT, computación cuántica e IA agente.
Dentro de este marco, si su organización está considerando nuevas inversiones en transformación digital para mejorar la competitividad, fomentar la sostenibilidad e impulsar la innovación, le invitamos a consultar la presente publicación. Un documento que actualizamos anualmente y que ofrece un análisis exhaustivo acerca de las tendencias tecnológicas estratégicas con mayor proyección en 2025.
Listado tendencias tecnológicas 2025
1. LAMs
Bajo las siglas de LAM se encuentran los Large Action Models, también conocidos como modelos de acción amplificada o modelos de acción a gran escala. Se trata de una nueva generación de modelos de IA que trascienden las capacidades de los modelos de lenguaje tradicionales (LLM). Mientras que estos últimos se limitan a procesar y generar texto en lenguaje natural, los LAM están diseñados para ejecutar acciones de forma autónoma en entornos digitales, actuando como agentes inteligentes que pueden interactuar con interfaces informáticas para realizar tareas complejas que, hasta ahora, requerían intervención humana. A modo de ejemplo, mientras que un LLM puede responder a una consulta de atención al cliente, un LAM puede gestionar automáticamente el alta o la baja de un servicio asociado a esa consulta. El funcionamiento de un LAM se basa en la integración de varios componentes interrelacionados:
-
- Modelo Grande de Lenguaje (LLM): Es el componente fundamental de todo LAM. Un LLM preentrenado sirve para comprender el lenguaje natural, interpretar instrucciones complejas, razonar sobre ellas y generar respuestas coherentes. Este núcleo lingüístico es esencial para la interpretación de órdenes y la planificación de acciones dentro del modelo.
- LLM fine-tuning o RLHF: Para especializar un LLM en tareas concretas, se aplican técnicas de ajuste fino supervisado, aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF), retroalimentación artificial (RLAIF) y optimización directa de preferencias (DPO). En muchos casos, estas técnicas se complementan con entrenamiento multimodal —que combina texto, imágenes o audio—, lo que amplía la capacidad del modelo para desenvolverse en contextos complejos y de diversa índole.
- Herramientas externas: Este último componente marca la diferencia entre un LAM y un LLM convencional. La conexión con interfaces gráficas, APIs y otras aplicaciones de software permiten al modelo ejecutar acciones de forma autónoma, como hacer clic, rellenar formularios, enviar correos electrónicos o interactuar con sistemas.
Uno de los ejemplos más representativos de LAM es ACT-1, desarrollado por Adept AI, diseñado para ejecutar acciones, de manera directa, en aplicaciones digitales. Este modelo interpreta instrucciones en lenguaje natural y las convierte en acciones dentro de interfaces gráficas, coordinando tareas entre múltiples aplicaciones sin intervención humana. Asimismo, existen modelos como Claude 3.5 Sonnet que, aunque se consideran LLMs, han demostrado capacidades propias de un agente autónomo. Claude 3.5 Sonnet puede operar en entornos digitales, completando tareas y manejando interfaces visuales, de forma similar a un usuario humano.
2. Empresa impulsada por Inteligencia Artificial
Según el informe de IDC titulado El impacto global de la inteligencia artificial en la economía y el empleo, se prevé que “la IA tendrá un impacto económico global acumulado de 19,9 billones de dólares hasta 2030 e impulsará el 3,5 % del PIB mundial durante ese mismo año. Esto provocado por el gasto empresarial continuo en la adopción de inteligencia artificial, el uso de IA en las operaciones comerciales existentes y en la entrega de mejores productos y servicios a los clientes”. La investigación destaca “el enorme potencial de la IA para transformar las empresas, remodelar las industrias, crear nuevos mercados y alterar el panorama competitivo”.
La firma analista apunta que para lograr este nivel de impacto económico será necesario “un cambio en las inversiones en IA, desde la experimentación con IA GEN hasta proyectos aislados, para expandir verdaderamente su adopción”. De hecho, se espera que 2025 y 2026 sean los años clave para la IA, tras el auge de la IA GEN en 2023-2024 con numerosos casos de uso.
En base a estas previsiones, la firma analista señala que estamos entrando en una etapa de cambio, donde las empresas deben “establecer prioridades, tomar decisiones y superar barreras de forma eficaz, para planificar y desarrollar la escalabilidad hacia la aceleración de los negocios impulsados por IA para 2027 y años posteriores”. Este clima de constante innovación impulsado por el uso de IA, tendrá un doble impacto con mayores inversiones directas a nivel de infraestructura y software especializado, así como un aumento del gasto indirecto en toda la cadena de suministro tecnológica.
Los principales proveedores de servicios en la nube están respondiendo a esta demanda creciente con fuertes inversiones en infraestructura, destinadas a soportar los complejos ecosistemas de IA —formados por software, hardware, datos, modelos avanzados, etc.—.
De forma paralela, las organizaciones a nivel global están tomando decisiones estratégicas que reflejan un compromiso creciente con la inversión en IA. Un ejemplo relevante lo encontramos en la UE, con el AI Continent Action Plan, que contempla la creación de una infraestructura informática y de datos de IA a gran escala. Entre las medidas destaca, el despliegue de una red de fábricas de IA en varios países europeos, concebidas para apoyar a start-ups, industria y equipos de investigación en el desarrollo de modelos y aplicaciones de IA. Además, en el marco de la iniciativa Brújula para la Competitividad de la UE, se prevé la construcción de diversas gigafábricas de IA —instalaciones de alto rendimiento dotadas con 100.000 chips de última generación, cifra que cuadruplica la capacidad de las fábricas de IA actuales—. Estos centros contarán con una alta capacidad de procesamiento e infraestructuras especializadas, para el desarrollo y entrenamiento de modelos complejos de IA a gran escala.
3. Tecnologías de Orquestación y Automatización
En 2024, una reconocida firma analista introduce por primera el concepto de Tecnologías de Orquestación y Automatización —BOAT, por sus siglas en inglés, Business Orchestration and Automation Technologies—, durante la celebración de uno de sus congresos sobre innovación y soluciones tecnológicas empresariales. Poco después, prensa especializada y empresas de todo el mundo se hacen eco de esta innovación. Ahora bien, ¿qué lleva a esta tecnología a posicionarse como una tendencia emergente en el campo de la automatización? La propuesta diferencial de BOAT radica en su diseño, que integra múltiples tecnologías para coordinar y automatizar procesos empresariales de forma cohesionada, alineando personas, sistemas, datos y herramientas digitales en un único entorno operativo.
Este tipo de plataformas de software se caracterizan porque integran BPA, RPA e iPaaS en una solución centralizada para automatizar procesos de diversa complejidad, facilitando su diseño y ejecución, y garantizando una integración fluida entre aplicaciones empresariales.
- BPA (Business Process Automation) dispone de una interfaz Low Code/No-Code para modelar, ejecutar y optimizar procesos empresariales, de principio a fin, sin importar el nivel de complejidad. A diferencia de otras tecnologías más limitadas, BPA posibilita una automatización integral que abarca tanto tareas humanas como interacciones entre sistemas y decisiones basadas en reglas de negocio.
- RPA (Robotic Process Automation) consiste en automatizar tareas estructuradas y repetitivas mediante bots de software que imitan acciones humanas. El alcance es limitado, respecto a BPA, ya que no permite gestionar ni optimizar procesos de forma integral, ni adaptarse con flexibilidad a cambios en sistemas o interfaces.
- iPaaS (Integration Platform as a Service) proporciona un entorno unificado para conectar aplicaciones, datos y servicios tanto en la nube como on-premise. El objetivo es facilitar la integración fluida entre sistemas heterogéneos, asegurando que la información circule de forma continua, segura y sin interrupciones por toda la organización.
Además, BOAT dispone de capacidades avanzadas como orquestación de procesos, conectividad empresarial, procesamiento inteligente de documentos, minería de procesos, e IA generativa. La automatización end-to-end asegura la gestión de procesos sin intervención manual, mientras que la experiencia de usuario unificada fomenta la colaboración entre equipos de negocio y TI. Asimismo, la arquitectura avanzada garantiza escalabilidad y flexibilidad, integrando capacidades cognitivas como IA y Machine Learning para optimizar los flujos de trabajo.
4. Nubes industriales
Las plataformas de nube específicas para cada industria, también conocidas como plataformas de nube industrial (ICP), están sustituyendo de manera gradual las soluciones de nube universales. El principal motivo es porque se adaptan de manera más precisa a las necesidades particulares de cada sector.
Estas plataformas, que combinan servicios de nube pública como Software como Servicio (SaaS), Plataforma como Servicio (PaaS) e Infraestructura como Servicio (IaaS), ofrecen soluciones que abordan las demandas tecnológicas generales y, también, los requisitos regulatorios y específicos de cada sector. Todo ello sin necesidad de infraestructura adicional ni un mantenimiento extensivo.
El auge de las nubes industriales responde a varios factores, entre ellos, la necesidad de cumplir con estrictas normativas de seguridad y privacidad de datos, especialmente, en sectores altamente regulados, como el sector financiero y sanitario.
Además, estas plataformas permiten una integración más fácil de tecnologías como inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) e Internet de las Cosas (IoT), lo que mejora las operaciones comerciales y optimiza la toma de decisiones en tiempo real.
Otro factor que fomenta la adopción de las ICP es la disponibilidad de capacidades predefinidas y soluciones personalizadas, que permiten a las empresas obtener valor de forma más rápida y con menos esfuerzo. Las medidas de seguridad avanzadas y el cumplimiento normativo integrado aseguran que los datos confidenciales estén protegidos, lo que resulta fundamental para sectores con altos estándares de regulación.
Según datos de IBM, “se prevé que el mercado de las plataformas de nube industrial experimente un crecimiento significativo, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 17 % entre 2022 y 2027, alcanzando un estimado de 260.900 millones de dólares al final del período”. Este crecimiento refleja el creciente interés de las empresas, que buscan soluciones especializadas que sean tecnológicamente avanzadas y, también, seguras y alineadas con sus necesidades regulatorias y operativas.
5. Tecnología sostenible
La sostenibilidad está en el centro de la innovación actual y representa una ventaja competitiva para las empresas. No obstante, ¿qué se entiende por tecnología sostenible? Este término se refiere a todas aquellas soluciones que buscan preservar los principios de sostenibilidad y minimizar el impacto medioambiental.
En 2025, se prevén cambios sustanciales en este ámbito, impulsados por diversas iniciativas que remodelarán tanto el mercado de servicios tecnológicos como el desarrollo de soluciones más respetuosas con el medio ambiente. Estas transformaciones tendrán un impacto directo en las estrategias y prácticas de las empresas y gobiernos que deben tener en cuenta criterios de sostenibilidad en sus decisiones tecnológicas. En este contexto, la firma analista Everest Group identifica las siguientes líneas de actuación:
- La informática verde y la descarbonización: Se trata de dos elementos que juegan un papel muy importante en las estrategias de sostenibilidad, tanto a nivel nacional como local. Las empresas, en su compromiso por reducir las emisiones de carbono, están incorporando tecnologías de alta eficiencia energética como los centros de datos sostenibles y la adopción del modelo edge computing —enfoque que optimiza el uso de recursos energéticos al procesar los datos cerca de su origen, mejorando el rendimiento, reduciendo la latencia y limitando el traslado de datos a infraestructuras centralizadas—. En consecuencia, las organizaciones reducen su huella de carbono, optimizan costes y avanzan hacia un modelo más sostenible. Según IDC, “para 2026, el 60 % de las empresas implementarán marcos de IA sostenibles, aprovechando decisiones basadas en datos para escalar las operaciones de IA en las ubicaciones de los centros de datos y, al mismo tiempo, cumplir con los objetivos de descarbonización”.
- Eficiencia de recursos y circularidad: Las empresas buscan optimizar el uso de recursos, reducir residuos y extender la vida útil de los productos mediante un diseño más sostenible. En esta línea, Microsoft ha alcanzado una tasa de reutilización del 89,4 % de servidores y componentes en su infraestructura de la nube. Por su parte, Apple ha logrado reducir en más del 55 % las emisiones de gases de efecto invernadero en los ámbitos 1, 2 y 3 en 2023, en comparación con 2015, por medio de la transición de la cadena de suministro a electricidad renovable y el uso de materiales reciclados. Siemens, comprometida con la circularidad, busca reducir en un 50 % los residuos enviados a vertederos para 2025 y alcanzar la meta de cero residuos para 2030.
- IA y sostenibilidad: La inteligencia artificial jugará un papel fundamental en la promoción de la sostenibilidad, abarcando desde la optimización energética en ciudades inteligentes hasta la mejora de la capacidad para prever desastres naturales. En Brasil, una empresa llamada Sipremo ha desarrollado una solución que, mediante IA, proporciona a las empresas información detallada sobre los eventos climáticos, lo que contribuye a una mejor gestión de riesgos y minimización de pérdidas. En Francia, CO2 AI ayuda a las organizaciones a medir su impacto ambiental, cuantificando la huella de carbono e identificando palancas o formas efectivas para reducir esas emisiones. En Dinamarca, Ento utiliza IA para la optimización energética de empresas e instituciones públicas, en servicios como electricidad, gas, calefacción urbana, agua y paneles solares.
6. Living intelligence
Según la consultora estratégica Future Today Strategy Group – FTSG, la inteligencia viva o living intelligence marca el inicio de una transformación estructural sin precedentes, impulsada por la fusión de inteligencia artificial, sensores inteligentes y biotecnología. Esta convergencia tecnológica da origen a sistemas dotados de capacidades cognitivas avanzadas, capaces de interpretar su entorno, aprender de manera autónoma, adaptarse a nuevas condiciones y evolucionar de manera progresiva.
Los sensores avanzados recopilan datos en tiempo real desde una gran variedad de dispositivos, alimentando así a los modelos de lenguaje (LLM) y permitiendo la aparición de modelos de acción (LAM), enfocados en ejecutar tareas complejas. Con el tiempo, estos evolucionarán hacia modelos personales (PLAM) y corporativos (CLAM), capaces de tomar decisiones autónomas y adaptadas a cada contexto.
Por su parte, la biotecnología —especialmente, mediante avances en bioingeniería y biología generativa—, está enfocada en el desarrollo de nuevos materiales, enzimas, organismos e, incluso, computadoras biológicas.
Así las cosas, las organizaciones deben comprender e integrar estas tecnologías convergentes, para mantenerse competitivas. De hecho, su adopción está transformando sectores como el farmacéutico y el aeroespacial, y pronto lo hará en otros, creando un ciclo de innovación acelerado. No obstante, existe cierta resistencia a reconocer la verdadera magnitud de este cambio. Esta postura se debe, en gran medida, a un foco excesivo en el desarrollo de la IA como una tecnología independiente, sin considerar cómo su integración con sensores inteligentes y avances en bioingeniería amplifica de forma exponencial su impacto.
Esta falta de perspectiva limita la capacidad de anticipación y respuesta ante una transformación mucho más profunda, donde los sistemas además de procesar datos son capaces de percibir e influir de forma activa sobre el entorno. La capacidad para detectar cambios en el mercado, ajustar operaciones y adaptar productos y servicios en tiempo real dejará de ser una ventaja competitiva opcional para convertirse en una necesidad estratégica.
7. IA Agentic
La IA Agentic representa un nuevo salto tecnológico, con sistemas autónomos capaces de tomar decisiones, establecer objetivos y ejecutar estrategias complejas para alcanzarlos, sin supervisión humana continua. Esta tendencia tecnológica cambiará la forma en que los humanos interactúan con las máquinas y, también, transformará las capacidades tecnológicas para gestionar las operaciones a nivel empresarial. Esto es debido a que los sistemas pueden asumir responsabilidades operativas de forma autónoma.
A diferencia de los sistemas tradicionales de IA que se limitan al reconocimiento de patrones y análisis predictivo, los agentes de IA comprenden el contexto de las situaciones y adaptan las estrategias en función del contexto cambiante. Además de ser capaces de responder a instrucciones como lo haría un sistema tradicional, identifican oportunidades, definen metas y coordinan los recursos necesarios para su cumplimiento. Asimismo, los agentes pueden trabajar de manera conjunta. Esto implica que cada agente se especializa en una tarea concreta, pero juntos crean redes inteligentes capaces de resolver problemas complejos y dinámicos.
Según un estudio de Boston Consulting Group los agentes de IA están ganando terreno de forma rápida con una amplia gama de aplicaciones y casos de usos, como atención al cliente, modernización de tecnologías heredadas e investigación y desarrollo. De hecho, según esta consultora se espera que el mercado de agentes de IA crezca a un CAGR del 45 % durante el periodo comprendido entre 2024 y 2030. Por otra parte, los agentes de IA plantean ciertos desafíos relacionados con la seguridad, el cumplimiento normativo y el control sobre la autonomía de los sistemas. Esta situación ha motivado que muchas empresas hayan optado por proyectos piloto en áreas delimitadas, como la gestión de inventarios o el mantenimiento predictivo.
8. Robótica impulsada por IA
La robótica está atravesando un momento decisivo debido a la convergencia de tecnologías como inteligencia artificial, sensores avanzados y edge computing, junto a otros factores como la reducción de los costes de hardware. La confluencia de todos ellos está motivando que los robots dejen atrás los entornos controlados y las tareas repetitivas, para convertirse en sistemas inteligentes capaces de percibir su entorno, tomar decisiones autónomas y adaptarse en tiempo real a condiciones cambiantes.
De hecho, según datos de Statista, se proyecta que el tamaño del mercado de robótica industrial con IA alcance los 12.670 millones de dólares en 2025. Además, se espera que el tamaño del mercado muestre una tasa de crecimiento anual (CAGR 2025-2031) del 26,82 %, lo que resultará en un volumen de mercado de 52.720 millones de dólares para 2031.
El alcance de esta tendencia estratégica no para de crecer, con aplicaciones cada vez más relevantes en distintos sectores. En el ámbito de la salud, destaca el robot quirúrgico da Vinci que asiste en cirugías de alta precisión, aprendiendo patrones para mejorar resultados. En el sector logístico, Kiva, de Amazon, optimiza de forma dinámica las rutas y tareas dentro de los centros logísticos. Por su parte, la startup Tevel Aerobotics Technologies, ha respondido a la escasez de mano de obra en el sector agrícola mediante el desarrollo de Robots Autónomos Voladores (FAR), diseñados para recolectar frutas según el nivel de madurez y detectar enfermedades en tiempo real.
Lejos de reemplazar la mano de obra humana, las iniciativas más exitosas de adopción de robótica impulsada por IA son aquellas que promueven un modelo colaborativo entre humano-máquina. Este enfoque permite optimizar los procesos mediante la automatización de tareas repetitivas y de alta precisión, mejorar la calidad mediante la detección temprana de errores y reducir los riesgos en entornos laborales potencialmente peligrosos. Así, mientras los robots se encargan de tareas de tipo técnico, los profesionales asumen funciones de supervisión.
9. Computación cuántica
“Nature is quantum, goddamn it! So, if we want to simulate it, we need a quantum computer”. Esta esclarecedora afirmación fue pronunciada por el físico Richard Feynman, durante la conferencia Physics of Computation (1981), organizada por el MIT e IBM. En aquel momento, el premio Nobel de Física aludía a que la naturaleza, el universo en sí mismo, funciona según las leyes de la mecánica cuántica. Esto significa que los fenómenos del mundo físico —relacionados con el comportamiento de partículas subatómicas, átomos y moléculas—, no pueden ser simulados con precisión usando ordenadores clásicos, porque estos se basan en la lógica binaria y determinista, muy distinta de la lógica probabilística del mundo cuántico. Por ello, para simular de forma fiel el funcionamiento del universo a escala microscópica es necesario disponer de ordenadores que, también, se rijan por principios cuánticos como superposición, entrelazamiento e interferencia.
Poco tiempo después del discurso pronunciado por Feynman, se ponen en marcha diversas líneas de investigación que, durante la década de los noventa, dieron como resultado dos algoritmos que demostraron la aplicabilidad práctica de la computación cuántica y marcaron el punto de partida para el desarrollo de los ordenadores cuánticos. El de tipo universal, como el basado en compuertas de IBM con 1.121 qubits y el especializado en quantum annealing, como el de D-Wave con 5.000 qubits. Ahora bien, ¿qué impacto tiene la computación cuántica en el mundo actual?
Esta tendencia tecnológica tiene el potencial de transformar múltiples industrias. A nivel farmacéutico, acelerando el descubrimiento de nuevos medicamentos, por medio de la simulación molecular de alta precisión. En el sector energético, contribuyendo al avance de la fusión nuclear para generar energía 100 % limpia e ilimitada. También, ofrece la posibilidad de resolver problemas hasta ahora sin respuesta, como la simulación de sistemas cuánticos complejos o la optimización combinatoria a gran escala. Asimismo, abre la puerta a avances científicos relacionados con la mecánica cuántica o el desarrollo de nuevas tecnologías derivadas como la criptografía cuántica.
El informe de IDTechEx Quantum Computing Market 2025–2045 estima que el mercado de la computación cuántica superará los 10.000 millones de dólares estadounidenses para 2045, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 30 %. Esta predicción contrasta con las estimaciones recogidas por McKinsey en entrevistas con ejecutivos tecnológicos, inversores y académicos en computación cuántica, en base a las cuales “el 72 % cree que veremos una computadora cuántica totalmente tolerante a fallos para 2035. El 28 % restante cree que este hito no se alcanzará hasta 2040 o después”.
10. IA Generativa
Tal y como se ha mencionado al inicio de esta publicación, 2024 ha sido el año de la IA generativa, y los datos son una prueba fehaciente de este fenómeno. Según el informe de International Data Corporation (IDC), La oportunidad de negocio de la IA, el uso de IA GEN ha aumentado del 55 % en 2023, al 75 % en 2024. Otro dato relevante es que Microsoft ha ayudado a capacitar y certificar a 23 millones de usuarios durante el último año. Además, por cada dólar invertido en IA GEN, las empresas han experimentado un retorno de la inversión (ROI) de aproximadamente 3.7 veces.
Ante este panorama, se prevé que durante el período comprendido entre 2025 y 2026, la mayoría de las organizaciones avancen en el uso de soluciones de IA predefinidas hacia la adopción de opciones más avanzadas y personalizadas que se adapten a sus necesidades específicas como:
- Cargas de trabajo de IA avanzadas: Las también conocidas como AI workloads comprenden las tareas y los procesos computacionales necesarios para el desarrollo, entrenamiento e implementación de modelos de IA. Estas cargas requieren una gran capacidad de procesamiento, memoria y almacenamiento, ya que involucran el manejo de grandes volúmenes de datos y la ejecución de algoritmos complejos. En concreto, incluyen desde el entrenamiento de modelos con grandes conjuntos de datos hasta la implementación de soluciones en aplicaciones reales, como la predicción, la toma de decisiones en tiempo real y la optimización de procesos. Los casos de uso se encuentran en diversas industrias. En el sector retail, Zara utiliza análisis predictivo para anticipar tendencias de compra, optimizando la gestión del inventario y la planificación de la demanda. En el ámbito financiero, el Banco Santander emplea estas soluciones para detectar fraudes, mientras que OpenBank las utiliza para optimizar estrategias de inversión. En la industria automotriz, los vehículos autónomos de Tesla dependen de cargas de trabajo, las cuales son esenciales para procesar los datos de sensores y cámaras en tiempo real durante la conducción sin intervención humana.
- Soluciones IA personalizadas: Se refiere a un tipo de soluciones de IA adaptadas a las necesidades específicas de cada organización. En lugar de optar por una solución estándar, una empresa puede solicitar la adaptación de un sistema de IA para dar respuesta a sus necesidades y los requerimientos del sector. Esta personalización puede incluir la creación de modelos de IA entrenados con datos exclusivos de la empresa, procurando una respuesta alineada con sus procesos operativos.
- Soluciones IA a medida: Se refiere a la creación de una solución de IA 100 % personalizada, la cual no se comercializa en el mercado. En lugar de adaptarse a una solución preexistente, la empresa opta por desarrollar o encargar el diseño de un sistema único, creado desde cero.Estos avances invitan a reflexionar sobre el surgimiento de una nueva tendencia: la empresa impulsada por inteligencia artificial, la cual abordamos en el siguiente apartado.
