Technology Vision 2025

Las organizaciones están entrando en una etapa de transición que definirá una generación: el Big Bang binario. Cuando los modelos rompieron la barrera del lenguaje natural, iniciaron un cambio en nuestros sistemas tecnológicos: cómo los diseñamos, cómo los usamos y cómo funcionan. Están empujando los límites del software y la programación, multiplicando la producción digital de las empresas y acelerando enormemente la innovación. Nos encontramos ante el precipicio de un grado mayor, sin precedentes, de abundancia, abstracción y autonomía en nuestros sistemas tecnológicos, y las decisiones que las empresas tomen hoy tendrán un profundo impacto en lo que podrán lograr durante la próxima década.

Las empresas con visión de futuro ya están aprovechando este período de transición para garantizar su crecimiento futuro. La clave es mirar más allá de las aplicaciones de IA en lo inmediato y comprender el cambio más profundo que está ocurriendo en la base tecnológica en términos más generales. Los agentes, por ejemplo, no solo aumentan el software, sino que alteran fundamentalmente su naturaleza. Estamos viendo funciones de IA que permiten a los usuarios interactuar con softwares complejos simplemente usando lenguaje natural, así como copilotos de programación que transforman la eficiencia de los desarrolladores.

Mientras exploramos esta transición, comienzan a surgir tres pilares de la tecnología del mañana: abundancia, abstracción y autonomía. La abundancia reduce el costo y el tiempo de creación de sistemas digitales. La abstracción democratiza la tecnología al permitir que más personas la utilicen de nuevas formas. La autonomía promete un futuro de sistemas fluidos y basados en la intención, pero también exige un enfoque radicalmente nuevo para el desarrollo y el entrenamiento de sistemas.

La transformación que está atravesando la tecnología está cambiando las normas convencionales. Algunas aplicaciones están evolucionando desde cajas de herramientas y características a las que los usuarios pueden acceder, hasta plataformas con agentes que pueden usar herramientas y características en nombre de las personas. A medida que estas capacidades avanzan, surge la siguiente pregunta: Las aplicaciones, de la forma en que están diseñadas hoy, ¿todavía tienen sentido o los usuarios finales acudirán directamente a los agentes en el futuro? El Big Bang binario está dejando obsoletos muchos de nuestros supuestos fundamentales sobre la tecnología digital, lo que nos abre una oportunidad única para remodelar y revolucionar la competencia empresarial.

Las tecnologías del presente no son un fin en sí, sino un medio por el que avanzamos hacia el futuro. Los líderes deberían estar planificando para ese futuro tecnológico de abundancia, abstracción y autonomía.

¿Cómo preservar la confianza?

Para aprovechar el poder de los sistemas autónomos de manera responsable, las empresas deben implementar un monitoreo sólido y una capacitación estratégica. Esto implica hacer un seguimiento de métricas de los sistemas como el acceso a los datos, la dirección y la calidad de la salida, así como establecer planes claros de gobernanza y comunicación para generar confianza en los empleados. Además, es crucial entrenar estos sistemas para que tomen decisiones sólidas a través de procesos explicables, por ejemplo, dándoles a los agentes una base firme de código y funciones. Las empresas que actualmente utilizan agentes deben definir circuitos de retroalimentación que refuercen los resultados deseados, y las empresas que adoptan un enfoque más lento deben planificar proactivamente estas interacciones para alinear el entrenamiento futuro con los objetivos empresariales.

Próximos pasos

¿Qué debe hacer un usuario pionero en este campo?

• Definir el nuevo ecosistema digital 
• Es necesario identificar las oportunidades de mayor valor dentro del panorama tecnológico del futuro

¿Qué debe hacer alguien que está por dar sus primeros pasos?

• Planificar las ofertas de IA agénticas de los socios del ecosistema 
• Comenzar a experimentar con agentes internamente.

¿Y quienes prefieran un enfoque más lento?

• Preparar su núcleo digital para los agentes.
• Prestar atención a las señales para predecir futuros impactos en la industria.

A medida que las empresas integran la IA generativa en las interacciones con sus clientes, surge una pregunta clave: ¿cuál es la personalidad de tu IA? En un contexto en el que los agentes genéricos podrían llevar a una experiencia neutra que diluya la identidad de marca, la IA personificada ofrece una solución al infundir personalidad a los agentes y desbloquear nuevas formas de relacionarse con los clientes.

El desafío es hacer que los representantes digitales se destaquen en un mundo en que los clientes tienen experiencias cada vez más autónomas. Con el uso creciente de plataformas de chat y agentes de terceros, a menudo diseñados para ser genéricos, las empresas corren el riesgo de perder la voz única de su marca. Pero esto no es un llamado a darle la espalda a la autonomía o la IA en la experiencia del cliente. Es un llamado a utilizar la IA personificada para combinar la escala y la eficiencia de la IA con el poder humanizador de la marca y los valores de una empresa.

Imagina un futuro en el que cada interacción con el cliente esté guiada por un rostro familiar, un chatbot personificado que encarne una mascota querida o la personalidad de un influencer. Este agente opera en los canales de la empresa o puede participar en conversaciones en otras plataformas de IA. Con el tiempo, llega a conocer a los clientes individualmente, ganarse su confianza realizando acciones pertinentes y aprovecha las herramientas digitales para satisfacer las necesidades de cada cliente a la perfección. Un chatbot como este no solo personalizaría las interacciones superficialmente, sino que construiría relaciones de confianza, de forma autónoma, y gestiona miles de conversaciones a la vez.

Sin embargo, si bien los componentes básicos de esta visión ya existen (agentes de IA, marcos para dar a los agentes acceso a datos relevantes y el creciente campo de IA personificada), las empresas todavía necesitan conectar los puntos con la intención. Es hora de llevar la IA generativa a los roles de atención al cliente con propósito. Si se hace de forma deficiente, las empresas podrían ver eclipsada la magia de sus marcas. Si se hace correctamente, es el comienzo de una nueva era en las relaciones con los clientes y la confianza.

Las empresas que incorporan con éxito la IA con personalidades están buscando una tecnología que pueda construir relaciones con los clientes y satisfacer sus necesidades a una escala sin precedentes. Están tomando la marca y la IA personificadas e inventando el negocio personificado.

¿Cómo preservar la confianza?

Para preservar la confianza, es fundamental mantener a los chatbots alineados con la marca de la empresa,revisando meticulosamente y monitoreando continuamente sus datos de entrenamiento, así como trabajando con expertos en IA para fijar reglas y límites claros que restrinjan su conocimiento y vocabulario. Además, es importante demostrar moderación en la recopilación de datos, respetando la privacidad de los usuarios, adelantándose a posibles desafíos regulatorios y proporcionando ajustes de privacidad transparentes y personalizables. Con este enfoque, se garantiza que las interacciones con la IA de las empresas sean beneficiosas, respetuosas y alineadas con la marca, lo que, en última instancia, construye una marca confiable y personificada, digna de la confianza de los usuarios.

Próximos pasos

¿Qué debe hacer un usuario pionero en este campo?

• Incorporar la personalidad en tus iniciativas en torno a la IA generativa.
• Asegurarse de que sus sistemas autónomos cuenten con barreras de seguridad.

¿Qué debe hacer alguien que está por dar sus primeros pasos?

• Desarrollar una estrategia de implementación para la personificación que posibilite experiencias de cliente de alto impacto.
• Cultivar relaciones en el creciente ecosistema de IA personificada.

¿Y quienes prefieran un enfoque más lento?

• Auditar los chatbots en toda su organización.
• Iniciar la conversación entre los tecnólogos y la marca.

Estamos viviendo un momento decisivo en la robótica, ya que los modelos de base están transformando los robots para convertirlos, de máquinas programadas linealmente con un único fin, a máquinas versátiles capaces de razonar. Los LLM, los modelos de visión-lenguaje (VLM, del inglés Vision Language Model) y los Robotics Foundation Models están dando a los robots una autonomía cada vez mayor en el mundo físico, lo que les permite comprender mejor la física y su entorno, tener conciencia espacial, interactuar con las personas, comprender instrucciones complejas y responder ejecutando acciones seguras y precisas. Esta transición requerirá la creación de una pila completa construida para un propósito, pero aumentará los casos de uso y la operabilidad de la robótica, al mismo tiempo que hará que los robots sean más flexibles, reutilizables y duraderos.

Imagina pedirle a un robot que traiga algo y que el robot entienda la solicitud, identifique el objeto pertinente y lo traiga, todo sin necesidad de programarlo específicamente para la tarea. Esto ya es posible, ya que los modelos de base están desbloqueando un nuevo capítulo en la robótica, comenzando a desaparecer muchos de los límites que alguna vez mantuvieron a los robots relegados a fábricas y almacenes, lejos de la población general.

Además, el auge del software de robótica generalista, adaptable a diversas tareas y entornos, está impulsando un nuevo interés en el hardware robótico multiuso. Incluso cuando los componentes de hardware dentro de los robots se diseñan con propósitos cada vez más específicos, los cuerpos en los que se usan esos componentes están evolucionando para poder cumplir propósitos cada vez más generales. Se espera que diseños como los humanoides impulsen una integración cada vez mayor de los robots en nuestro mundo, revolucionando las industrias y permitiendo a las empresas de casi todas las industrias repensar las operaciones físicas y los flujos de trabajo.

Llegó el momento de comenzar a construir el futuro robótico. A medida que los robots con cerebros y cuerpos generalistas aprendan a navegar por nuevos entornos, se conecten con las personas que viven en ellos y “piensen” para resolver problemas de forma autónoma, su alcance e impacto se expandirá enorme y rápidamente. Pronto, los robots tendrán capacidades nunca antes vistas, y depende de cada empresa reimaginar su negocio para ese nuevo mundo.

Lo que ocurre es que la inteligencia artificial se está trasladando al mundo físico, y los robots están empezando a demostrar autonomía y capacidad de razonar.

¿Cómo preservar la confianza?

Es natural sentir algo de recelo por los robots, especialmente cuando se les confían tareas críticas, como la seguridad. Para generar confianza, es importante la transparencia en torno a los procesos de toma de decisiones, programación y rendición de cuentas. Los robots deberían posicionarse como copilotos que mejoran las experiencias de los empleados, no como reemplazos. Es recomendable destacar sus excepcionales habilidades de comunicación e implementar un sistema de comentarios para mejorar continuamente su colaboración con el equipo. Al priorizar la seguridad, la ética y la apertura, estará bien equipado para navegar por las complejidades de la IA responsable y fomentar una combinación armoniosa entre las capacidades de los humanos y las máquinas.

Próximos pasos

¿Qué debe hacer un usuario pionero en este campo?

• Trazar su recorrido a la escala.
• Llevar la experimentación a nuevas áreas.

¿Qué debe hacer alguien que está por dar sus primeros pasos?

• Colaborar con líderes en robótica.
• Aprovechar las oportunidades de innovación conjunta.

¿Y quienes prefieran un enfoque más lento?

• Examinar el panorama de la robótica.
• Ejecutar un recorrido corto de generación de ideas de robótica.

En todas las industrias, los líderes están compitiendo para capturar las inmensas ventajas de la IA, los agentes y los sistemas autónomos que potencian, y naturalmente una de las primeras aplicaciones que se nos viene a la mente es la automatización. Si bien el futuro del trabajo sin duda será moldeado por la IA generativa y los empleados reconocen su valor, las preocupaciones y la desconfianza acerca de cómo sucederá esto podrían ralentizar la adopción y el potencial de la tecnología en la actualidad.

La solución radica en la accesibilidad de la IA generativa. Dado que se está volviendo algo omnipresente de forma muy rápida, los líderes tienen la oportunidad de mejorar los empleos y encender la innovación desde cero. A diferencia de la automatización tradicional de arriba abajo, la IA generativa puede fomentar una interacción dinámica entre los trabajadores y la IA. Con el paso de la mera automatización a fomentar la autonomía y a equipar a los empleados para dirigir sus propias iniciativas de IA, los líderes pueden transformar a cada empleado en un innovador.

Este enfoque no solo desbloquea nuevas habilidades e impulsa el compromiso, sino que también alimenta una innovación sin precedentes. Un vendedor podría aprovechar la ciencia de datos para validar una nueva idea que tuvo, o un transportista podría diseñar y crear prototipos de una aplicación a fin de optimizar su proceso de inventario: las posibilidades son infinitas cuando se les da a los empleados la autonomía para innovar con IA.

Al distribuir la IA y empoderar a los empleados con autonomía, las empresas pueden lograr una innovación y un crecimiento exponenciales. Se trata de confiar en las personas para que lideren la transformación, alentándolas a convertirse en automatizadores y explorar nuevas ideas de forma independiente. Más allá de optimizar los flujos de trabajo, este enfoque libera el potencial humano con IA y fomenta una cultura en la que cada empleado sea parte del motor de innovación y crecimiento.

En el pasado, varias tecnologías se implementaban por decisión de las personas en cargos de mayor autoridad y, aunque su difusión completa pudo tomar tiempo, las empresas estaban en gran medida a la cabeza de este proceso. Ahora, las personas deben ser el motor de esa evolución, un desafío que se ve amenazado por el espectro de la automatización.

¿Cómo preservar la confianza?

Para aprovechar rápidamente el poder de la IA generativa, es fundamental priorizar la participación de los empleados. Involucra a la fuerza laboral en la planificación, comunica claramente tus objetivos de innovación y visión a largo plazo, y aborda las preocupaciones por la automatización de los puestos de trabajo. Además, redefine y formaliza las vías de crecimiento profesional, con expectativas claras y oportunidades educativas para desarrollar competencias relacionadas con la IA. Además de disipar sus miedos, este enfoque empoderará a los empleados para impulsar la transformación y sobresalir en un futuro marcado por la IA.

Próximos pasos

¿Qué debe hacer un usuario pionero en este campo?

• Desarrollar una plataforma para gestionar los cambios en la fuerza laboral.
• Iniciar un programa de recompensas relacionado con la IA.

¿Qué debe hacer alguien que está por dar sus primeros pasos?

• Ser específico con su estrategia de automatización.
• Comprender qué sostiene la participación de los trabajadores.

¿Y quienes prefieran un enfoque más lento?

• Acordar una política de IA.
• Monitorear las tendencias de la industria.