Las tendencias en TI que hay que tener en cuenta hasta finales de año

Con el cambio de año aproximándose, la industria empieza a hacer recuento de lo sucedido a lo largo de 2024 y a lanzar previsiones para 2025.

Pero también hay quien analiza las tendencias que habría que tener en cuenta en TI hasta finales de diciembre.

Bonitasoft ha compartido una lista con una serie de fenómenos que considera clave para el éxito de las empresas, empezando por “la importancia de la medición de la eficiencia en los procesos de negocio” en tiempo real para mejorar la calidad de la producción y la capacidad de adaptación. Y, por tanto, la competitividad.

Otras ventajas asociadas son “la reorganización de recursos, la modificación de métodos de trabajo y la reducción de la huella ecológica”.

Bonitasoft también pone los ojos en la inteligencia artificial (IA). Por un lado por su impacto en la automatización de procesos y la toma de decisiones; por otro, por sus implicaciones en la gobernanza de datos.

“Aunque en la actualidad la IA agrupa datos y sugiere soluciones, los humanos siguen tomando las decisiones finales”, señalan desde esta compañía, por lo que lo suyo sería desarrollar una IA capaz de colaborar con las personas.

Mientras la tecnología tomará ciertas responsabilidades operativas, los trabajadores pueden actuar como supervisores.

La gestión rigurosa de los datos es igualmente prioritaria y algo en lo que la IA puede ayudar, con nuevas posibilidades de orquestación y análisis.

“Sin embargo”, añade Bonitasoft, “la escalabilidad en la gobernanza de datos requiere un enfoque integral que combine los avances tecnológicos con nuevos cambios organizacionales”.

Y no hay que olvidar el enfoque de Green IT, que conlleva la utilización de soluciones tecnológicas respetuosas con el medioambiente.

Aquí entra también la formación de los ingenieros en diseño verde y herramientas de código abierto para alcanzar los objetivos de sostenibilidad.

Los expertos aconsejar considerar, además, el impacto que tiene la IA generativa a nivel energético. Esto se puede ver, por ejemplo, en el entrenamiento de modelos avanzados.