Publicamos la séptima edición del informe de la consultora SDG titulado «Data, Analytics & AI…
Publicamos la séptima edición del informe de la consultora SDG titulado «Data, Analytics & AI Trendes 2025» en el que hace un repaso a las tendencias en IA y tecnología para datos y analítica de datos.
El informe de SDG Group sobre tendencias en datos, análisis e IA para 2025 pone de manifiesto el avance de diversos temas clave, incluyendo la evolución de los modelos de lenguaje extenso (LLMs), la inferencia causal, la gobernanza de la IA, la ingeniería de insights, la construcción autónoma de datos, el BYOC, el observatorio en la pila de datos e IA, el sistema operativo cognitivo empresarial y los sistemas multiagente, todos ellos impulsando la innovación en el ámbito empresarial.
Principales Conclusiones
- Modelos de lenguaje extenso (LLMs): Estos modelos están volviéndose multimodales y especializados, lo que está revolucionando numerosas industrias.
- Inferencia causal: Facilita la comprensión de los efectos de las intervenciones, permitiendo decisiones estratégicas más informadas.
- Gobernanza de la IA (StAI Safe): Es esencial para mitigar riesgos y asegurar el cumplimiento de las regulaciones emergentes.
- Ingeniería de insights: Combina análisis avanzados con capacidades cognitivas de IA generativa para extraer información procesable.
- Sistemas de datos autónomos: Utilizan IA para construir y gestionar ecosistemas de datos de manera eficiente.
- Bring Your Own Cloud (BYOC): Ofrece mayor control sobre los datos, aunque implica retos operativos y de seguridad.
- Sistemas multiagente (MAS): Fomentan la colaboración entre agentes autónomos para resolver problemas complejos.
Aquí puede ver el informe completo:
Análisis del Informe «Data, Analytics & AI Trends for 2025»
El informe «Data, Analytics & AI Trends for 2025» de SDG Group presenta un análisis integral sobre las tendencias emergentes en el ámbito de los datos, la analítica y la inteligencia artificial (IA). Este análisis es fundamental dado el acelerado avance tecnológico que define la actualidad, ofreciendo herramientas y enfoques que las empresas deben adoptar para mantenerse competitivas en un paisaje cada vez más complejo.
1. Introducción a la Innovación Radar
La base del informe está construida sobre el Innovation Radar, una herramienta dinámica que monitorea y analiza los desarrollos tecnológicos emergentes. Este enfoque interdisciplinario, que incluye la colaboración de expertos internos, tecnólogos reconocidos y académicos, permite una perspectiva holística de cómo los avances influirán en la innovación impulsada por datos en el futuro. Se identifican 12 tendencias claves en los dominios de IA, tecnologías de datos y arquitectura de datos que deben tenerse en cuenta .
2. Grandeza de los Modelos de Lenguaje
Uno de los temas más destacados del informe es la evolución de los Modelos de Lenguaje Extenso (LLMs), que han pasado de ser herramientas centradas en el texto a sistemas versátiles con el potencial de transformar diversas industrias. Esta evolución es impulsada por innovaciones que integran múltiples modalidades (texto, imágenes y audio), facilitando interacciones más ricas y dinámicas en tiempo real. La aparición de los Modelos de Lenguaje Especializados (SLMs) también marca un cambio significativo, pues permiten un análisis más preciso en sectores específicos como la salud y las finanzas, optimizando decisiones estratégicas mediante el uso de conjuntos de datos complejos .
3. Inferencia Causal
El informe también aborda la inferencia causal, que es crucial para el desarrollo de modelos de decisión sólidos. Aunque el aprendizaje automático ha sido ampliamente utilizado para construir modelos predictivos, a menudo no puede evaluar correctamente los efectos causales. Las técnicas de inferencia causal permiten a las organizaciones determinar los resultados derivados de acciones específicas, lo que es vital para la toma de decisiones informadas. Este aspecto refuerza la importancia de no solo predecir lo que sucederá, sino entender el «qué pasaría si» .
4. Gobernanza y Seguridad de la IA
A medida que la IA generativa se integra cada vez más en diversas industrias, la necesidad de marcos de gobernanza robustos también se vuelve crítica. La preocupación por el uso indebido de los datos, la desinformación y los dilemas éticos exige un enfoque proactivo hacia la regulación y la seguridad de la IA. El informe menciona la Ley de IA de la Unión Europea, que subraya la necesidad de un uso ético y transparente de la IA, adoptando un enfoque de «cumplimiento desde el diseño» .
5. Ingeniería de Insights
La Ingeniería de Insights es otro avance notable que transforma la forma en que las organizaciones derivan y utilizan la información. Combina analíticas avanzadas con capacidades cognitivas impulsadas por IA generativa, permitiendo un análisis autónomo de datos y la obtención de recomendaciones en tiempo real. Esta tendencia reduce la dependencia de habilidades técnicas profundas, haciendo que las insights sean accesibles a un grupo más amplio dentro de las organizaciones .
6. Construcción Autónoma de Datos
El informe resalta la importancia de los sistemas de datos autónomos, que ofrecen un enfoque revolucionario en la construcción y gestión de ecosistemas de datos. Estos sistemas interactivos permiten a los usuarios formular preguntas en lenguaje natural, obtener insights en tiempo real e incluso automatizar la creación de tuberías de transformación de datos. Esto democratiza el acceso a procesos de datos complejos, haciendo que sean accesibles a usuarios no técnicos, lo cual es clave para la agilidad empresarial .
7. Observatorio de la Pilas de Datos e IA
El AI & Data Stack Observatory se presenta como una herramienta esencial para las organizaciones en la identificación y adopción de tecnologías emergentes. Este observatorio proporciona un enfoque estructurado para monitorear los avances tecnológicos, asegurando que las empresas puedan adaptarse de manera eficiente a los cambios y oportunidades en el panorama de la IA y los datos .
Conclusiones
El informe de SDG Group subraya que el futuro de los datos, la analítica y la IA está lleno de oportunidades y desafíos. Desde la evolución de los modelos de lenguaje hasta la necesidad de una gobernanza sólida y la innovación en ingeniería de insights, las organizaciones deben estar preparadas para navegar este entorno complejo. Adoptar estas tendencias no solo permitirá a las empresas mantenerse competitivas, sino también posicionarlas como líderes en la transformación digital que define esta era .