Gartner: las tendencias tecnológicas más estratégicas para 2025

Gartner publicó su lista anual de las 10 tendencias tecnológicas más estratégicas para el próximo año. Estas tendencias fueron seleccionadas en función de su potencial para transformar los modelos de negocio tradicionales, habilitar nuevas formas de innovación y abordar los desafíos más urgentes que enfrentan actualmente las empresas.

La lista está dirigida a CIOs y otros líderes de TI, y ofrece insights para que puedan anticiparse a estas tecnologías y prepararse para el futuro. Este año, las tendencias se dividieron en tres categorías: imperativos y riesgos de la Inteligencia Artificial (IA), nuevas fronteras de la computación y sinergia entre humanos y máquinas.

Imperativos y riesgos de la Inteligencia Artificial

El auge de los agentes de Inteligencia Artificial requerirá avances en la gobernanza de esta tecnología y la creación de nuevas herramientas para combatir la desinformación. Por eso, dentro de esta categoría, Gartner señaló tres tendencias tecnológicas emergentes: Agentic AI, plataformas de gobernanza de IA y seguridad contra la desinformación.

Agentic AI

Actualmente, los modelos de IA funcionan generando textos y otros contenidos, pero para ello necesitan recibir instrucciones o “prompts”; es decir, la IA no realiza el trabajo por sí sola. Sin embargo, esto está cerca de cambiar con Agentic AI.

Según Gartner, “para 2028, el 33% de las aplicaciones de software empresarial incluirán Agentic AI, frente a menos del 1% en 2024, lo que permitirá que el 15% de las decisiones cotidianas se tomen de forma autónoma mediante IA”.

Estos agentes inteligentes son programas de software que utilizan técnicas de IA para realizar tareas y alcanzar objetivos. Son capaces de elaborar un plan y utilizar herramientas para completar tareas y alcanzar objetivos de manera autónoma.

Plataformas de gobernanza de IA

Las organizaciones que utilizan IA enfrentan desafíos relacionados con la ética y los sesgos de la IA, por lo que se requieren prácticas sólidas de gobernanza para mitigarlos. Las plataformas de gobernanza de IA surgen para promover un uso responsable de la tecnología, permitiendo monitorear el desempeño legal, ético y operativo de la IA.

A medida que la IA se expande hacia industrias sujetas a regulaciones estrictas, los riesgos y los problemas relacionados con la privacidad se vuelven cada vez más desafiantes. Es fundamental mantener el control sobre la IA para evitar que perjudique a determinados grupos, manipule mercados o controle sistemas importantes.

Seguridad contra la desinformación

Los agentes que propagan desinformación están utilizando herramientas de IA y Machine Learning para difundir información falsa, creando ataques destinados a engañar, confundir y generar percepciones falsas entre distintos grupos.

Las campañas de desinformación ya se consideran una de las principales amenazas globales y se propagan rápidamente en las redes sociales, pudiendo generar importantes pérdidas para las empresas, como fraudes, boicots y daños reputacionales.

Según Gartner, “para 2028, el 50% de las empresas adoptarán productos, servicios o recursos específicamente destinados a abordar casos de uso relacionados con la seguridad contra la desinformación, frente a menos del 5% en 2024”.

Nuevas fronteras de la computación

La computación cuántica requerirá nuevos métodos criptográficos, mientras que los sensores de bajo costo permitirán modelos de negocio innovadores. Las tendencias tecnológicas señaladas por Gartner en esta categoría son: criptografía poscuántica, inteligencia ambiental invisible, computación energéticamente eficiente y computación híbrida.

Criptografía poscuántica

La transición hacia la criptografía poscuántica debe comenzar desde ahora, ya que la criptografía tradicional dejará de ser segura para 2029. La criptografía asimétrica está presente en la mayoría de los softwares, pero con los avances de la computación cuántica se considerará completamente vulnerable para 2034.

Los ciberdelincuentes ya están recopilando datos con la expectativa de poder descifrarlos en el futuro mediante tecnología cuántica. Esta amenaza hace que la urgencia de realizar la transición hacia la criptografía poscuántica sea una realidad.

Inteligencia ambiental invisible

A pesar del enorme volumen de datos que actualmente recopilan las organizaciones, todavía existen brechas que deben abordarse. La “inteligencia ambiental invisible” se refiere al uso creciente de pequeños dispositivos, como etiquetas y sensores de bajo costo, para monitorear la ubicación y el estado de distintos objetos y entornos.

Estos datos se envían a la nube, donde son analizados y registrados. Estas tecnologías pueden integrarse en objetos cotidianos, generalmente de manera imperceptible para el usuario.

Según Gartner, “para 2028, los primeros ejemplos de inteligencia ambiental invisible se centrarán en resolver problemas inmediatos, permitiendo el seguimiento y la detección de elementos a bajo costo, reduciendo gastos o mejorando la eficiencia”.

Computación energéticamente eficiente

La computación energéticamente eficiente, también denominada computación verde, utiliza el diseño y la operación de computadoras, centros de datos y otros sistemas de una manera que permite ahorrar recursos y reducir la huella de carbono, alineando la transformación digital con la sostenibilidad.

Esto incluye utilizar fuentes de energía más sostenibles o migrar hacia sistemas más eficientes, además de adoptar estrategias a largo plazo para cumplir con los requisitos de sostenibilidad de las organizaciones.

Computación híbrida

El progreso continuo de la computación requiere nuevas tecnologías, como la computación cuántica, neuromórfica y fotónica, que son sostenibles, pero presentan desafíos relacionados con los costos para las organizaciones.

En este contexto, la computación híbrida es una opción que permite superar estas limitaciones, pero que, al mismo tiempo, exige un esfuerzo considerable por parte de los equipos de TI, que necesitan aprovechar distintos tipos de computación mientras buscan mitigar el impacto ambiental.

Esta tecnología combina diversas tecnologías —como CPUs, GPUs, dispositivos de edge computing, ASICs y sistemas neuromórficos, cuánticos y fotónicos— para resolver problemas computacionales complejos, creando un entorno híbrido.

Sinergia humano-máquina

Las interacciones entre las experiencias físicas y virtuales se perfeccionarán, los robots se integrarán en la vida cotidiana y las tecnologías que influyen directamente en la cognición y el desempeño pasarán a formar parte del día a día de las empresas.

Dentro de la sinergia humano-máquina, Gartner señala tres tendencias tecnológicas: computación espacial, robots polifuncionales y mejora neurológica.

Computación espacial

La búsqueda de experiencias cada vez más inmersivas por parte de los consumidores, así como la necesidad de nuevas formas de colaboración remota y toma de decisiones por parte de los líderes, se verán impactadas por la computación espacial.

Esta tendencia tecnológica permite experiencias interactivas 3D en tiempo real, integrando de manera fluida objetos físicos y virtuales. De esta forma, es posible crear escenarios cada vez más inmersivos en los que las personas pueden interactuar en función de la ubicación y el contexto.

Robots polifuncionales

Los robots polifuncionales son máquinas capaces de realizar diversas tareas siguiendo instrucciones proporcionadas por seres humanos. Esta tecnología es una de las principales tendencias para 2025, ya que estos robots inteligentes cuentan con diseños y softwares versátiles que les permiten ejecutar diferentes tareas.

Según Gartner, “para 2030, el 80% de las personas interactuarán diariamente con robots inteligentes, un aumento significativo frente a menos del 10% en la actualidad”. Los robots también son capaces de “aprender” nuevas funciones para las que no fueron programados, lo que amplía su uso en diversos sectores.

Mejora neurológica

La mejora neurológica es un proceso destinado a potenciar las capacidades cognitivas humanas mediante la tecnología. Esta tecnología es capaz de leer y decodificar la actividad cerebral y, opcionalmente, introducir información en el cerebro.

De esta manera, es posible optimizar funciones mentales como la memoria, el aprendizaje y la toma de decisiones, e incluso aumentar el rendimiento cognitivo, abriendo nuevas posibilidades para tratamientos médicos, educación y desarrollo personal.