Tendencias tecnológicas que dominarán el 2025

Introducción

A medida que avanzamos hacia 2025, el panorama tecnológico se ve moldeado por diversas fuerzas transformadoras: una IA que actúa con mayor autonomía, nuevos paradigmas informáticos que acercan la computación al lugar donde se generan los datos y un mayor énfasis en la seguridad, la privacidad y la sostenibilidad. Los analistas del sector denominan a estos cambios las principales tendencias tecnológicas estratégicas para 2025, con temas que abarcan los imperativos de la IA, las nuevas fronteras de la computación y las sinergias entre humanos y máquinas. Para las organizaciones que buscan innovar rápidamente manteniendo la confianza y el cumplimiento normativo, comprender estas tendencias no es opcional, sino esencial. Este artículo sintetiza las tendencias más impactantes para 2025 y ofrece pasos prácticos para adoptarlas de forma responsable en proyectos reales.

1) La Economía que Prioriza la IA: IA Agenética, IA Generativa y Gobernanza de la IA

Gartner identifica tres cambios impulsados ​​por la IA que redefinirán el funcionamiento de las organizaciones en 2025: IA Agenética, inteligencia ambiental invisible y plataformas de gobernanza de la IA. La IA Agenética se refiere a la IA autónoma que puede planificar, decidir y actuar para alcanzar objetivos con mínima intervención humana. No se trata tanto de que la IA reemplace a los humanos, sino de que la IA asuma la toma y ejecución rutinaria de decisiones para liberar a las personas para realizar trabajos de mayor valor. Adoptar la IA Agenética requiere unas medidas de seguridad claras, una gobernanza de datos sólida y una gestión del cambio rigurosa. Fuente: Las 10 Principales Tendencias Estratégicas de Tecnología de Gartner para 2025.

Al mismo tiempo, las plataformas de gobernanza de la IA están en auge para abordar los riesgos éticos, legales y operativos asociados con las implementaciones de IA. Estas plataformas ayudan a garantizar la equidad, la transparencia, la rendición de cuentas y la gestión de riesgos a lo largo del ciclo de vida de la IA, acelerando su adopción fiable. Fuente: Gartner AI Ethics and AI Governance Platforms. Pasos prácticos para capitalizar estos cambios impulsados ​​por la IA:

• Asociar los casos de uso de la IA a los resultados empresariales. Comenzar con tareas repetibles y de alto valor (p. ej., análisis de datos, triaje de atención al cliente, informes automatizados) y avanzar progresivamente hacia flujos de trabajo más autónomos a medida que la gobernanza y la confianza maduren. Fuente: Gartner Trends Framework.
• Construir una base de referencia para la gobernanza de la IA. Establecer políticas para el uso de datos, la gestión de riesgos de modelos, la comprobación de sesgos y la explicabilidad, e integrarlas en el ciclo de vida del desarrollo.
• Realizar pruebas piloto con barandillas. Utilizar la IA con agentes en un entorno controlado (flujos de trabajo aislados, condiciones de activación claras y revisión humana en el circuito para decisiones críticas).
• Invertir en la alfabetización en IA para el liderazgo. Dotar a los ejecutivos de la capacidad para interpretar los resultados de la IA, evaluar el riesgo y establecer límites éticos. Fuente: Debates sobre alfabetización en IA para ejecutivos vinculados a las tendencias de 2025.

2) Inteligencia Ambiental y las Nuevas Fronteras de la Computación

La inteligencia ambiental invisible consiste en integrar la detección, la IA y la toma de decisiones en el entorno, a menudo mediante sensores de ultrabajo consumo, dispositivos IoT y computación contextual. La idea es recopilar las señales correctas con mínima fricción y actuar en tiempo real, protegiendo al mismo tiempo la privacidad. Este paradigma puede mejorar drásticamente la visibilidad de las operaciones, el seguimiento de activos y la optimización de procesos sin necesidad de introducir interfaces complejas ni intervenciones manuales. Gartner describe cómo los sensores energéticamente eficientes y sin batería, y las tecnologías inalámbricas de bajo consumo, harán posible una nueva clase de sistemas ambientales. Fuente: Tendencia de inteligencia ambiental/inteligencia ambiental invisible de Gartner.

Los ejemplos abarcan fábricas inteligentes con detección de equipos en tiempo real, análisis de estanterías de tiendas y procedencia de la cadena de suministro. Sin embargo, a medida que la inteligencia ambiental escala, la privacidad y el consentimiento se convierten en criterios de diseño críticos. Asegúrese de que las opciones de exclusión, la minimización de datos y una sólida gobernanza de datos estén integradas desde el principio.

Qué hacer ahora:

• Auditar los activos de IoT y los flujos de datos existentes para identificar dispositivos de bajo consumo que podrían contribuir a las iniciativas de inteligencia ambiental.
• Desarrollar un marco de privacidad por diseño para los datos de los sensores, que incluya la minimización de datos, las políticas de retención y el consentimiento del usuario cuando corresponda.
• Crear un prototipo de un caso de uso de inteligencia ambiental en un entorno controlado (por ejemplo, el seguimiento de activos en un almacén) antes de escalarlo a múltiples sitios.

3) Computación Híbrida y Edge: Llevando la Computación a Donde Importa

Las tendencias para 2025 enfatizan la computación híbrida: una combinación de computación local, en la nube y especializada (incluyendo opciones edge, cuánticas o neuromórficas) para resolver problemas complejos de manera eficiente. La computación híbrida permite análisis en tiempo real, procesamiento de datos privados y arquitecturas resilientes que no dependen de una única ruta de acceso a la nube. Esto se complementa con una tendencia hacia la computación edge, donde el procesamiento de datos se realiza cerca de la fuente de datos, lo que reduce la latencia y los costos de ancho de banda.

Los entornos industriales, los dispositivos sanitarios y los sistemas autónomos se beneficiarán enormemente de las arquitecturas híbridas/edge. La cobertura de tendencias de Gartner destaca estos cambios como esenciales para sistemas de alto rendimiento, seguros y con capacidad de respuesta. Fuente: Principales Tendencias Tecnológicas Estratégicas de Gartner para 2025.

Consejos de implementación:

• Comience con una evaluación de datos y computación. Identifique cargas de trabajo sensibles a la latencia (p. ej., detección de anomalías en tiempo real en manufactura) adecuadas para la implementación en el borde.
• Diseñe para la interoperabilidad. Utilice estándares abiertos y arquitecturas modulares para permitir un flujo de datos fluido entre dispositivos en el borde, nodos en la niebla y plataformas en la nube.
• Asegure entornos híbridos. Implemente principios de confianza cero, segmentación definida por software y datos cifrados en tránsito y en reposo en todas las capas de computación.

4) Computación espacial e interfaces inmersivas

La computación espacial fusiona los mundos digital y físico a través de la realidad aumentada (RA), la realidad virtual (RV) y la realidad mixta (RM) para crear experiencias inmersivas y contextualizadas. No se trata solo de aplicaciones atractivas para el consumidor; La computación espacial puede transformar la capacitación, las revisiones de diseño, la colaboración remota y el servicio de campo. Gartner destaca la computación espacial como una tendencia clave con un impacto significativo en el mercado a largo plazo. Fuente: Principales tendencias tecnológicas estratégicas de Gartner para 2025.

Oportunidades clave:

• Capacitación e incorporación con simulaciones inmersivas que aceleran la adquisición de habilidades.
• Colaboración remota con contextos espaciales compartidos, lo que reduce los viajes y agiliza los ciclos de decisión.
• Diseño y creación de prototipos con datos espaciales precisos y visualización en tiempo real.

Acciones para los equipos:

• Priorizar un piloto en un ámbito con abundantes datos espaciales (p. ej., planificación de planta de fabricación u optimización de espacios comerciales).
• Evaluar las plataformas de hardware y software para RA/RV/MR que se ajusten a sus requisitos de seguridad y privacidad.
• Integrar datos espaciales con plataformas de análisis existentes para obtener nuevos conocimientos (p. ej., mapas de calor de utilización de activos, optimización de rutas).

5) Sostenibilidad y eficiencia energética Informática

La informática energéticamente eficiente es una de las tendencias más concretas y con mayor valor para 2025. Abarca un mejor diseño de hardware, un software más inteligente y algoritmos optimizados que reducen el consumo energético manteniendo el rendimiento. La IA ecológica, los centros de datos eficientes y las prácticas sostenibles en la nube no solo son preocupaciones ambientales, sino que también reducen los costes operativos y se ajustan a las expectativas regulatorias. Gartner destaca la informática energéticamente eficiente como una tendencia importante y un imperativo continuo para los equipos de TI. Fuente: Principales tendencias tecnológicas estratégicas de Gartner para 2025.

Pasos prácticos:

• Perfilar el consumo de energía por carga de trabajo e identificar oportunidades de optimización (p. ej., tamaño del modelo, precisión y aceleradores de hardware).
• Adoptar una programación que tenga en cuenta el consumo energético en los centros de datos y aprovechar las opciones de energía renovable siempre que sea posible.
• En el desarrollo de software, priorizar algoritmos eficientes, la creación de perfiles y la optimización para minimizar los costes energéticos durante el tiempo de ejecución.

Para las organizaciones que buscan desarrollar prácticas tecnológicas sostenibles, combinar la eficiencia del hardware con un diseño de software inteligente es el camino más fiable. Consulte el análisis más amplio de Gartner sobre la computación energéticamente eficiente para obtener contexto y puntos de referencia. Fuente: Gartner e informes de tendencias relacionados de 2025.

6) Seguridad, privacidad y confianza: Ética de la IA y seguridad de la desinformación

A medida que proliferan las capacidades de la IA, también lo hacen las preocupaciones sobre la privacidad, los sesgos, el uso indebido y la desinformación. Gartner argumenta que las plataformas de ética y gobernanza de la IA serán fundamentales para facilitar la adopción segura de la IA, con herramientas de gobernanza que ayudarán a supervisar, explicar y controlar los resultados de la IA. Esto se complementa con un creciente énfasis en la seguridad contra la desinformación para combatir el uso indebido de la IA para la difusión de mensajes engañosos y la manipulación. Fuente: Plataformas de Ética y Gobernanza de la IA de Gartner; Cobertura de Gartner sobre seguridad contra la desinformación.

Pasos prácticos para fortalecer la seguridad y la confianza en los proyectos de IA:

• Adoptar un marco de gobernanza de IA desde el primer día de las iniciativas de IA, que incluya evaluación de riesgos, medidas de seguridad y auditabilidad.
• Implementar medidas de protección de datos, como técnicas de preservación de la privacidad (p. ej., privacidad diferencial, aprendizaje federado), cuando corresponda.
• Establecer políticas claras para la monitorización de modelos, la detección de sesgos y la respuesta a incidentes, con revisiones periódicas de terceros.
• Prepararse para los riesgos de desinformación mediante la creación de controles de seguridad de marca y la monitorización de los engaños generados por la IA en las comunicaciones y el marketing.

7) La frontera del desarrollo de software: Desarrollo aumentado con IA y DevSecOps

Más allá de la publicidad exagerada, la IA se está convirtiendo cada vez más en una ayuda práctica en el desarrollo de software. Los copilotos de IA generativa pueden acelerar la codificación, la documentación y las pruebas, mientras que los canales de desarrollo optimizados con IA permiten lanzamientos más inteligentes, rápidos y seguros. Los análisis del sector apuntan a una transición más amplia hacia el desarrollo asistido por IA, el uso de datos sintéticos para pruebas más seguras y la alfabetización ejecutiva para guiar la implementación responsable de la IA. Si bien diversas fuentes resumen estas capacidades bajo diferentes etiquetas (IA agente, gobernanza de la IA, etc.), el resultado práctico es el mismo: una entrega más rápida, de mayor calidad y con mejores controles de riesgos. Fuentes: Cobertura de tendencias de Gartner; TechRadar y comentarios del sector sobre agentes de IA y alfabetización ejecutiva.

Cómo aplicar esto en la práctica:

• Introducir la finalización y las pruebas de código asistidas por IA en un piloto controlado (p. ej., un único microservicio) para medir las ganancias de productividad y las mejoras en la calidad del código.
• Integrar revisiones de privacidad y seguridad en el flujo de trabajo de CI/CD (seguridad de desplazamiento a la izquierda, análisis automatizado de vulnerabilidades y comprobaciones de cumplimiento).
• Utilizar datos sintéticos para probar funciones habilitadas por IA cuando los datos reales sean sensibles o estén restringidos, garantizando la privacidad y la conformidad con la normativa.
• Invertir en la alfabetización en IA para desarrolladores y gerentes de producto para maximizar el valor y minimizar los riesgos de uso indebido.

En resumen, el desarrollo mejorado con IA no es una capacidad exótica y distante; es una capacidad práctica que puede acortar los ciclos y mejorar los resultados cuando se combina con una gobernanza sólida y prácticas seguras. Consultar la cobertura de Gartner y sus aliados sobre IA en la entrega de software.

8) Computación neuromórfica y de alto rendimiento: Una visión a largo plazo

Algunas tendencias analizadas por Gartner exploran el largo plazo de la computación, como la computación neuromórfica y la criptografía poscuántica. Estas tecnologías prometen eficiencia energética y mayor seguridad para la empresa potenciada por IA. Si bien la adopción es gradual, planificar una trayectoria de modernización multitecnológica ayuda a las organizaciones a evitar el estancamiento y a posicionarse para obtener beneficios futuros. La criptografía poscuántica, en particular, consiste en prepararse para algoritmos criptográficos resistentes a los ataques cuánticos, un tema que Gartner destaca como esencial para la protección de datos en la era cuántica. Fuentes: Tendencias de Gartner (Criptografía poscuántica); conjuntos de tendencias más amplios de Gartner; cobertura del sector.

Enfoque práctico:

• Mantener una hoja de ruta tecnológica con una trayectoria paralela para la preparación de la criptografía resistente a la cuántica, especialmente para datos de larga duración e infraestructura crítica.
• Probar conceptos de computación inspirados en neuromórficos para la eficiencia energética en cargas de trabajo en el borde cuando corresponda, evaluando cuidadosamente el costo y la complejidad.

9) Un plan práctico de 90 días para comenzar las iniciativas preparadas para 2025

Para traducir estas tendencias en resultados tangibles, aquí hay un plan compacto y práctico que puede adaptar a su organización. El plan enfatiza la adopción gradual y consciente del riesgo, con la gobernanza integrada desde el principio.

1. Identificar casos de uso de IA que impacten directamente en las métricas principales (ingresos, costo, experiencia del cliente). Crear un grupo directivo interfuncional que incluya producto, seguridad, privacidad y legal. Establecer criterios de éxito y medidas de seguridad para cada caso de uso.
2. Ejecutar un piloto controlado con un alcance reducido y bien definido. Implementar prácticas de gobernanza de IA, seguimiento del linaje de datos y un enfoque de privacidad desde el diseño. Medir los resultados en función de los criterios de éxito definidos y recopilar la opinión de los usuarios finales.
3. Expandir los pilotos exitosos a otros dominios, codificar las lecciones aprendidas en guías prácticas y consolidar el marco de gobernanza. Iniciar una hoja de ruta para la implementación híbrida/en el borde donde la latencia o las restricciones de privacidad requieran procesamiento local.

Durante estas fases, mantener una documentación clara, formación para las partes interesadas y comprobaciones continuas de seguridad y cumplimiento. Este enfoque estructurado refleja cómo las organizaciones líderes implementan las tendencias de Gartner para 2025 de forma práctica y consciente del riesgo.

Conclusión

2025 se perfila como un año en el que las capacidades basadas en IA, las arquitecturas de computación más inteligentes y la gobernanza responsable convergerán para transformar la forma en que las empresas diseñan, desarrollan y operan software. Los equipos más exitosos combinarán IA agentiva y generativa con computación ambiental y espacial, a la vez que invertirán en arquitecturas híbridas/de borde y plataformas de gobernanza de IA para mantenerse productivos, seguros y confiables. También planificarán la sostenibilidad, la seguridad resiliente y la evolución arquitectónica a largo plazo —desde consideraciones de criptografía poscuántica hasta exploraciones de computación neuromórfica— sin perder de vista el retorno de la inversión a corto plazo de los pilotos prácticos y las iteraciones rápidas. Al adoptar estas tendencias con un enfoque disciplinado y orientado a la gobernanza, las organizaciones pueden avanzar con decisión hacia 2025 y más allá con confianza y claridad.

Acerca de Multek

Multek ayuda a las organizaciones a convertir estas tendencias en soluciones de software reales y de alto impacto. Combinamos prácticas de ingeniería modernas, diseño centrado en el usuario y metodologías ágiles para ofrecer productos basados ​​en IA de forma rápida, segura y responsable. Si está listo para explorar formas prácticas de implementar las principales tendencias de 2025 en su negocio, podemos ayudarle: desde evaluaciones y marcos de gobernanza preparados para IA hasta implementaciones en el borde y arquitecturas de software escalables.