¿Qué pasaría si las decisiones que tomas hoy determinaran si tus proyectos liderarán o quedarán rezagados en el próximo ciclo?

Obtendrá una visión concisa y basada en datos que enmarca las decisiones como un contexto adaptable, no como respuestas fijas. Capgemini informa que muchos ejecutivos e inversores otorgan a los agentes de IA una alta calificación de impacto, y Microsoft y LinkedIn descubrieron que los líderes priorizan las habilidades de IA genérica al contratar. Forbes destaca el impulso de la IA agentica, los micro LLM, la computación espacial y las estrategias energéticas que respaldan la computación intensiva.

Esta sección establece expectativas: Explicamos por qué algunos cambios se aceleran y otros se estancan, destacamos dónde el interés empresarial es más fuerte y mostramos señales prácticas que puedes medir. Verás ejemplos reales de empresas y métricas para evaluar los proyectos piloto sin comprometerte demasiado.

Qué puedes esperar: Consejos claros para realizar pruebas responsables, comprobaciones sencillas de valor y riesgo, y una breve hoja de ruta con preguntas para seguir mientras planifica el futuro cercano. Utilice estas pistas para actuar con rapidez, aprender más rápido y mantenerse alerta ante la incertidumbre.

Introducción

tendencias tecnológicas 2025 muestran la intensidad de la IA, los cambios regulatorios, las limitaciones de la red y los movimientos de talento que están remodelando el mercado este año.

Esta guía le ayuda a leer señales de ejecutivos, inversores y observadores del mercado. Para que puedas convertir los titulares en acciones concretas. Capgemini prioriza el impacto de los agentes de IA, y Microsoft y LinkedIn informan que la contratación ahora prioriza las habilidades de IA de la generación anterior, lo que indica que las empresas están cambiando sus prioridades y requisitos de habilidades.

Encontrarás ejemplos actualizados, desde pilotos de IA con agentes y hardware XR para lanzamientos posteriores a 2024 hasta hitos poscuánticos tempranos. Cada ejemplo está vinculado a comprobaciones sencillas que puedes realizar.

Qué esperar: Pasos pequeños y comprobables que puedes escalar cuando rindan frutos, además de métricas sugeridas y medidas de gobernanza. Usa la breve guía aquí para realizar experimentos específicos que limiten el riesgo y midan el impacto real.

• Traducir las señales de los ejecutivos y los inversores en acciones
• Priorizar los pilotos con métricas claras
• Incorpore la gobernanza desde el primer día

Panorama del mercado: ¿Qué está dando forma a la agenda tecnológica en 2025?

Comencemos por observar dónde se agrupan los presupuestos y los proyectos piloto: Ese mapa te dice qué esperan los líderes escalar a continuación.

Las señales más sólidas de ejecutivos e inversores apuntan a los agentes de IA, la ciberseguridad y la eficiencia como prioridades presupuestarias. Capgemini informa que el 701% de los ejecutivos y el 851% de los inversores clasifican a los agentes de IA como una de las tres áreas de mayor impacto. Este enfoque guía las hojas de ruta de las alianzas y la selección de proveedores.

Señales de ejecutivos e inversores que puedes utilizar

Observe los flujos de financiación, las ofertas de empleo y los anuncios de pilotos como señales prácticas. Si la contratación prioriza las habilidades de inteligencia artificial, es de esperar que los equipos prioricen los flujos de trabajo de agentes y las comprobaciones de seguridad automatizadas.

Utilice estas señales para calibrar su cartera: Seleccionar victorias a corto plazo, implementar etapas y establecer criterios de salida claros para los proyectos piloto.

Fuerzas macro: intensidad, regulación y habilidades de la IA

Los factores macroeconómicos determinan el ritmo. La regulación en torno a la seguridad, la privacidad y la gobernanza de modelos de IA afecta las decisiones de adquisición e implementación en sectores regulados.

Los indicadores de demanda también son concretos: Cisco señala velocidades máximas de datos 5G de 20 Gbps y los recuentos de IoT aumentan hacia ~30 mil millones desde 16,6 mil millones en 2023. Esos cambios impulsan más computación al borde y aumentan los volúmenes de datos.

• Espere arquitecturas híbridas que combinen la nube, el borde y la computación cuántica.
• Tenga en cuenta las limitaciones de la red y del centro de datos al planificar la carga de trabajo: la energía y la capacidad son importantes.
• Planifique los movimientos de talento: priorice la contratación y la capacitación en inteligencia artificial de última generación y prácticas seguras por diseño.

Considere toda orientación como contexto, no como una fórmula. Utilice estas señales para decidir qué proyectos piloto financiar y cuáles retrasar hasta que se alivien las restricciones de gobernanza y de suministro.

La IA agente se vuelve operativa

Los sistemas de agentes están pasando de la sugerencia a la acción, y ese cambio modifica la forma de diseñar la supervisión y las verificaciones de valores.

De copilotos a agentes de tareas autónomos

Copilotos Siguen ayudando proponiendo acciones. Los agentes autónomos toman medidas controladas con restricciones y aprobaciones explícitas. Debes asignar los tipos de agentes por alcance: solo sugerencias, semiautónomos (requieren aprobación) y autónomos dentro de los límites.

Dónde trabajan los agentes hoy: operaciones, RPA y CX

Verá agentes en la automatización robótica de procesos (RPA) de back-office, la gestión de tickets, la recuperación de información y los centros de contacto. Las empresas los utilizan para agilizar las tareas rutinarias y reservar las decisiones de alto riesgo para los humanos.

Consideraciones sobre gobernanza e IA TRiSM

Definir herramientas permitidas, alcances de datos y umbrales de escalamiento. Incluya registros de auditoría, separación de funciones y mecanismos de políticas que controlen las operaciones privilegiadas. Planifique actualizaciones de los procedimientos operativos estándar (POE) y capacitación de supervisores para que la intervención humana sea clara y oportuna.

Métricas a tener en cuenta: finalización de tareas, tasas de escalada, seguridad

Monitoree la tasa de finalización de tareas, el tiempo promedio de finalización, la tasa de escalamiento humano y las categorías de errores. Monitoree los incidentes de seguridad por cada 1000 acciones antes de ampliar los permisos de los agentes.

• Contención: entornos aislados y comprobaciones de solo lectura antes de las acciones de escritura
• Integración: API en sistemas de tickets, ERP, CRM e ITSM
• Gestión del cambio: alinear la rendición de cuentas con los marcos de riesgo existentes

Sin garantías: Valide el rendimiento estadísticamente y mantenga a los usuarios informados sobre los pasos de alto riesgo. Este enfoque equilibra el impacto, el cumplimiento normativo y la resiliencia operativa a medida que escala las implementaciones de agentes.

Micro LLMs e inteligencia en el dispositivo

Cuando los modelos se adaptan al hardware, sus aplicaciones se vuelven más rápidas, más económicas y más privadas para los usuarios finales.

Por qué son importantes los modelos más pequeños

Los micro LLM reducen los costos de servicio y el retraso en los viajes de ida y vuelta. Esto posibilita funciones de respuesta en teléfonos y puertas de enlace. También permiten realizar inferencias cuando la conectividad es deficiente o inexistente.

Opciones de diseño: latencia, privacidad y especialización

Estado latente: Procure menos de 200 ms para las interacciones de la interfaz de usuario. Utilice CPU o NPU locales cuando estén disponibles y cuantice los modelos para reducir el tiempo de ejecución.

Privacidad: Mantenga la información confidencial en el dispositivo para limitar su transmisión y exposición. La inferencia local reduce el riesgo regulatorio y operativo.

Especialización: Los modelos pequeños adaptados al dominio a menudo superan a los modelos generales más grandes en tareas específicas, como formularios de campo o resolución de problemas de dispositivos.

• Patrones de implementación: CPU/NPU en el dispositivo, puertas de enlace perimetrales y respaldos híbridos a la nube.
• Reglas de UX: Inferencia local con respaldo en la nube cuando la confianza es baja; degradación elegante durante interrupciones.
• Ciclo vital: control de versiones, conjuntos de datos de evaluación, telemetría con controles de privacidad y actualizaciones seguras.

Para obtener orientación práctica, consulte la Nota del Consejo de Forbes Sobre el uso de micro LLM en entornos limitados. Pruebe primero aplicaciones específicas, mida la latencia y el costo, y luego escale su flota de computadoras y dispositivos.

IA y Gen AI en ciberseguridad

Las nuevas capacidades de IA cambian el campo de batalla cibernético: La detección se vuelve más inteligente mientras los atacantes ganan velocidad y escala.

Defensas: detección, triaje y respuesta automatizada. Puede usar el aprendizaje automático para priorizar alertas, enriquecer el contexto y automatizar respuestas de bajo riesgo con planes de reversión. Integre estos flujos en sus sistemas SIEM, EDR y de tickets para que las acciones sean auditables.

Lo que traen los atacantes

Las amenazas evolucionan rápidamente. Prepárese para phishing más rápido, fraudes de medios sintéticos y solicitudes adversarias dirigidas a sus modelos. Estas herramientas permiten a los ciberdelincuentes escalar la ingeniería social en su red y canales de datos.

Controles pragmáticos y gobernanza

Construya la gobernanza en torno a manuales de estrategias documentados, detección de desviaciones, equipos de seguridad y pruebas de sesgo para los modelos de seguridad. Mantenga canales de aprobación claros donde sea posible la exposición legal o cambios privilegiados. Asegure la intervención humana en acciones de alto riesgo.

• Fortalecer la integridad de los datos, la procedencia y la higiene de los secretos para reducir el envenenamiento y acelerar la inyección.
• Métricas de seguimiento: tiempo medio de detección, tiempo medio de respuesta, falsos positivos y éxito de contención bajo carga.
• Realice ejercicios de mesa que incluyan deepfakes y medios sintéticos para probar la verificación en todos los sistemas.

Por qué es importante: Capgemini descubrió que los ejecutivos consideran la IA y la IA general en ciberseguridad como una tendencia clave. Para la gerencia y los equipos, esto significa invertir en controles de modelos, una integración sólida y una supervisión humana clara antes de escalar la automatización.

Cambios en la informática: nube, edge y sistemas híbridos

Decida dónde debe residir el cómputo adaptando las necesidades de latencia, los flujos de datos y los límites de mantenimiento a los sitios del mundo real. Comience con criterios concretos: qué requiere respuestas inferiores a 200 ms, qué genera grandes cantidades de datos de sensores y qué se puede procesar de forma centralizada.

Casos de uso de vanguardia en IoT, visión y autonomía

Diseño centrado en el borde gana cuando los dispositivos deben actuar rápidamente, cuando el ancho de banda es costoso o cuando la privacidad exige inferencia local.

Los ejemplos incluyen inspección visual en líneas de producción, pilas de autonomía para vehículos e interfaces hombre-máquina de baja latencia en servicio de campo.

Puertas de enlace y dispositivos de tamaño adecuado para los ciclos de trabajo y el acceso de mantenimiento; un cómputo más pequeño puede reducir el consumo de energía y los costos, al mismo tiempo que se cumplen los acuerdos de nivel de servicio.

Orquestación híbrida en la nube, el borde, lo cuántico y lo neuromórfico

Utilice topologías de múltiples niveles que envíen resúmenes a la nube y mantengan la E/S pesada en el borde.

Orqueste cargas de trabajo con programadores y API que reconocen la región y que ocultan cálculos especializados, como experimentos cuánticos, detrás de interfaces estables.

Mantenga la gestión simple: prefiera canales basados en eventos, filtrado local y alternativas claras para evitar la deuda operativa.

Compensaciones en confiabilidad y patrones arquitectónicos

Equilibre la consistencia y la disponibilidad en función del riesgo. Utilice puntos de control, interruptores automáticos e implementación con reconocimiento de zonas para aislar fallos.

• Movimiento de datos: comprimir, filtrar y enriquecer en el borde para minimizar la salida.
• Radio de explosión: Aislar los servicios con una degradación elegante cuando la red se cae.
• Disponibilidad operativa: Establezca SLO y manuales de ejecución para que sus equipos puedan operar entornos híbridos sin esfuerzos heroicos.

Tendencias tecnológicas 2025: preparación para la poscuántica y la criptografía

Los avances cuánticos están cambiando los cálculos de riesgos de los secretos de larga duración y los archivos cifrados. La afirmación de Alphabet sobre el Willow de 105 qubits ha revivido el debate en el mercado sobre una era poscuántica y el riesgo práctico de "cosechar ahora, descifrar después".

El progreso cuántico y el riesgo de “cosechar ahora, descifrar después”

Los atacantes pueden capturar tráfico cifrado hoy y esperar avances futuros para descifrarlo. Esto pone en riesgo especial los pasaportes, los registros médicos, las claves de firmware y los certificados de firma de código.

Rutas de migración hacia la criptografía poscuántica

Comience con un inventario: enumere certificados, VPN, dispositivos y almacenes de archivos. Clasifique cada uno por sensibilidad, duración y esfuerzo de actualización.

• Algoritmos postcuánticos seleccionados por el NIST en modo híbrido para preservar la compatibilidad.
• Cree manuales de migración para certificados, VPN, firma de código y flotas de dispositivos con reversión y monitoreo.
• Evalúe el rendimiento (latencia y tamaño de clave) y luego optimice las implementaciones como tareas de ingeniería.

La gobernanza y las implementaciones por etapas son importantes. Coordínese con los proveedores, ajuste los plazos y amplíe la implementación según los resultados de la validación y los registros de auditoría. Mantenga una gestión de claves y un control de cambios rigurosos para reducir el riesgo operativo.

“Planifique a medida que los plazos se reducen, pero implemente con validación por etapas y evidencia clara”.

No existen garantías de seguridad universal. Considere esto como una gestión pragmática de riesgos: inventariar, priorizar, implementar pruebas piloto y luego migrar según un cronograma controlado.

La computación espacial y la realidad extendida entran en el trabajo

Las interfaces espaciales están abandonando los laboratorios y pasando al trabajo real, donde los resultados mensurables importan. Puede utilizar la realidad extendida para problemas empresariales específicos, no solo para demostraciones.

Aplicaciones a corto plazo incluye capacitación inmersiva que acorta el tiempo para adquirir competencia, servicio de campo guiado con superposiciones de expertos remotos y visualización minorista para la planificación y comercialización de tiendas.

Progreso del hardware y del ecosistema

El Vision Pro de Apple y otros lanzamientos de 2024 mejoraron las pantallas, los sensores y la comodidad. Aun así, es necesario diseñar flujos de trabajo que tengan en cuenta la ergonomía, la duración de la batería y la sensibilidad al movimiento.

Diseño, seguridad y medición

Diseño para seguridad y accesibilidad: Proporciona un conocimiento claro de la situación, controles de movimiento y modos alternativos para diferentes necesidades de visión o movilidad.

Mida el impacto con el tiempo de desarrollo de la competencia, la reducción de errores, la tasa de resolución a la primera y las puntuaciones de satisfacción basadas en roles. Realice un seguimiento de la retención y el coste operativo por tarea.

• Integre canales de contenido con PLM/ERP y CAD/BIM para mantener la precisión de los gemelos digitales.
• Prefiera el procesamiento en el dispositivo para videos sensibles y una retención mínima para proteger la privacidad.
• Utilice una representación híbrida que combine la capacidad del dispositivo y la descarga de la nube para lograr un rendimiento estable.

Pilota inteligentemente: Comience con tareas de alto valor, repita los comentarios de los trabajadores y amplíe la tarea solo después de ver ganancias cuantificadas.

Medios sintéticos: oportunidad, política y seguridad de marca

Los medios sintéticos pueden ampliar el alcance rápidamente, pero también plantean preguntas agudas sobre la confianza y el consentimiento. Puede utilizar anfitriones de videos de IA, clones de voz e influencers virtuales para reducir los costos de producción y localizar contenido en todas las plataformas.

Al mismo tiempo, las reacciones del público pueden ser rápidas e implacables. El experimento de OFF Radio Cracovia con presentadores virtuales (Emi, Kuba, Alex) cerró en una semana tras recibir comentarios dispares. Este ejemplo demuestra la rapidez con la que la percepción puede obligar a un retroceso.

Formatos emergentes y reacciones de la audiencia

Los formatos incluyen anclas sintéticas, anuncios deepfake y promociones basadas en personajes. Estas aplicaciones escalan el contenido, pero también difuminan la diferencia entre la experiencia real y la simulada.

La aceptación del público varía: La divulgación, el contexto y la intención percibida influyen en las reacciones. Pruebe a pequeña escala y mida la confianza antes de una divulgación generalizada.

Barandillas: divulgación, marcas de agua y moderación

Adoptar políticas transparentes: Marque el contenido sintético de forma clara, incorpore una marca de agua sólida y mantenga registros de consentimiento al usar una imagen o una voz.

• Implementar revisiones previas al lanzamiento y señalización automática de temas delicados.
• Crear canales de apelaciones y seguimiento del consentimiento para los contribuyentes afectados.
• Definir reglas de seguridad de marca para el contexto, el tema y el uso de la imagen.
• Monitorear métricas: confianza de la audiencia, tasas de quejas y velocidad de eliminación.

Evalúe la exposición legal en diferentes jurisdicciones y ajústese a las normas de la plataforma. Utilice medios sintéticos de forma responsable para la capacitación y la localización, donde la transparencia y el consentimiento sean claros.

“Un etiquetado claro y la participación de las partes interesadas reducen el riesgo de la marca y generan confianza a largo plazo”.

Impulsando la IA: energía nuclear, redes y eficiencia

Las crecientes necesidades de computación están obligando a repensar dónde y cómo se obtiene la energía para los modelos a gran escala.

Por qué la demanda energética de la IA está transformando las estrategias energéticas

Entrenamiento de IA y cargas de inferencia constantes Modificar la selección del sitio, las interconexiones a la red y los contratos a largo plazo. Es importante relacionar la demanda prevista con la capacidad de la red local y los límites regulatorios con antelación.

Planificación de pequeños reactores modulares y centros de datos

El interés en los SMR está aumentando a medida que las empresas buscan opciones de carga base más limpias. La ubicación conjunta con reactores requiere un estricto cumplimiento normativo, la participación de la comunidad y sólidos planes de gestión de residuos.

Palancas de eficiencia: dimensionamiento adecuado del modelo y asignación de la carga de trabajo

Priorizar el dimensionamiento correcto del modelo: La escasez, la cuantificación y el escalado automático reducen el dibujo sin perjudicar los resultados.

• Adapte las tareas sensibles a la latencia al perímetro o a los dispositivos y el trabajo por lotes a las regiones de la nube con menor intensidad de carbono.
• Coordinar con las empresas de servicios públicos y los reguladores de manera temprana para obtener permisos, capacidad y planes de contingencia.
• Realice un seguimiento de la PUE, la WUE y la intensidad de carbono para alinearlos con los informes de las partes interesadas y los objetivos de resiliencia.

“Planifique primero en torno a la seguridad y el cumplimiento; luego, integre la eficiencia y las soluciones energéticas diversificadas”.

Sistemas autónomos y robótica en la producción

Los sistemas robóticos ahora pasan de ser herramientas fijas a socios adaptables que cambian la forma de dotar de personal y diseñar líneas.

Empieza poco a poco: Evaluar dónde los cobots y los robots móviles ya reducen el tiempo de ciclo y el riesgo en el ensamblaje, la selección, la inspección y la intralogística.

De los cobots a los flujos de trabajo autodirigidos

La percepción, la planificación y el control a menudo utilizan aprendizaje automático Para la visión y el enrutamiento, mientras que la lógica determinista rige los enclavamientos de seguridad. Se espera que algunas tareas repliquen los sistemas utilizados en los vehículos autónomos para el mapeo y la planificación de rutas.

Seguridad, responsabilidad y gestión de cambios

Planifique las implementaciones con estándares ISO/ANSI, geocercado y monitoreo de velocidad y separación. Defina puntos de transferencia claros para intervención humana y requieren registro de incidentes y evaluaciones de seguridad de terceros antes de escalar.

• Integre robots con MES/ERP y herramientas de mantenimiento para que los dispositivos se unan a las operaciones de rutina.
• Realice un seguimiento del costo total: repuestos, acuerdos de nivel de servicio, capacitación y rediseño de procesos, no solo hardware.
• Gestione la carga de la flota, los ciclos de trabajo y la energía de las instalaciones para limitar el tiempo de inactividad y los picos de energía.

“Comience con aplicaciones específicas, mida la seguridad y el tiempo de actividad y luego amplíe”.

Al seguir estándares y conectar robots a sistemas centrales, las empresas pueden desbloquear la productividad y al mismo tiempo mantener la supervisión y la responsabilidad como elementos centrales para un mayor desarrollo de estas soluciones informáticas.

Datos, gemelos digitales y cadenas de suministro resilientes

Cuando los flujos físicos y sus espejos digitales comparten un circuito, las decisiones pasan de ser reactivas a anticipatorias.

Bucles físicos y digitales duales para planificación y operaciones

Los gemelos digitales reflejan activos, inventario y rutas para que puedas ejecutar pruebas hipotéticas sin detener la producción.

Utilice gemelos para simular escaseces, probar redirecciones y validar cambios de control antes de implementarlos.

Alimente a los gemelos con datos en vivo de sensores y análisis de borde para que los modelos se mantengan actualizados y listos para auditorías.

Interoperabilidad: IoT, redes satélite-terrestres y blockchain

La interoperabilidad práctica se basa en esquemas interoperables, un linaje claro y API seguras.

• Combine dispositivos IoT y computación de borde para reducir la latencia y detectar anomalías rápidamente.
• Utilice alternativas de red satelital-terrestre para carriles remotos y activos móviles.
• Aproveche la cadena de bloques de forma selectiva para obtener una procedencia inmutable entre socios sin duplicar datos.

Mide lo que importa: Realice un seguimiento de la precisión de las previsiones, las rotaciones de inventario, la variabilidad del tiempo de entrega y las emisiones por envío.

Adopción gradual por línea o familia de productos para demostrar valor y reducir la complejidad. Aplique el aprendizaje automático para la detección de demanda, la predicción de calidad y la optimización de rutas, e incorpore las mejoras en los gemelos y sus sistemas en la nube.

La tecnología sostenible como principio de diseño

Diseñar teniendo en cuenta los límites de recursos: El código eficiente, los modelos de tamaño adecuado y la reutilización del hardware deberían ser valores predeterminados. Considere la sostenibilidad como una restricción funcional que guía la arquitectura, las adquisiciones y las operaciones.

Computación más ecológica, circularidad y medición

Palancas prácticas: Priorice arquitecturas eficientes, optimice las rutas de código y elija modelos dimensionados para la tarea. Adapte las cargas de trabajo a las regiones con bajas emisiones de carbono y programe trabajos por lotes cuando las emisiones de la red sean bajas.

Adopte hardware circular: diseñe para que sea reparable, cree grupos de reutilización y aplique una gestión responsable de residuos electrónicos y de otros desechos. Coordínese con los proveedores para monitorear las emisiones incorporadas y la logística.

• Utilice políticas de caché y almacenamiento en frío para reducir el uso innecesario de energía y procesamiento.
• Introduzca datos telemétricos y de proveedores en los paneles para que los líderes vean métricas reales a lo largo de los años.
• Apoye a las ciudades y campus inteligentes a través de la respuesta a la demanda, la reutilización del calor y la planificación de infraestructura compartida.

Medir y divulgar: Elija métricas estandarizadas, publique métodos y evite exagerar los beneficios. Recompense a los equipos por reducir la intensidad de procesamiento e itere a medida que cambian los mercados y las realidades.

“Trate la sostenibilidad como un diseño, no como una casilla de verificación”.

Liderando en la incertidumbre: inversión y talento

Es posible navegar en la incertidumbre estructurando las inversiones en ciclos de aprendizaje cortos con reglas de salida claras.

Haga que su cartera sea táctica: Planifique inversiones por etapas que exploren, prueben, expandan y finalicen. Utilice proyectos piloto cortos para demostrar valor, no como compromisos permanentes.

Secuenciando apuestas y demostrando valor con pilotos

Comience con estrategias de retorno de la inversión (ROI) a corto plazo, como la automatización y la optimización analítica. Invierta en aprendizaje paralelo en sistemas agénticos, realidad extendida y preparación poscuántica.

Diseñe pilotos que se adapten a la producción. Utilice datos realistas, controles de seguridad y traspasos operativos claros para escalar o finalizar sin problemas.

• Escenario: explorar → piloto → expandir → retirarse, con criterios de salida en cada etapa.
• Medida: resultados a nivel de tarea, costo por resultado, tasas de escalamiento y velocidad de aprendizaje.
• Gobernancia: presupuesto para pruebas y cumplimiento como trabajo de primera clase para limitar la dependencia del proveedor.

Habilidades para 2025: seguridad de la IA, edge computing y pensamiento sistémico

Contrate y mejore sus habilidades en seguridad de IA, implementación de borde y pensamiento sistémico para que sus equipos puedan crear soluciones duraderas.

Microsoft y LinkedIn informan que el 71% de los líderes ahora prefieren candidatos con habilidades de inteligencia artificial de última generación. Esta señal es importante: las empresas favorecerán a quienes combinen conocimientos de dominio con un diseño de modelos seguro.

• Habilidades multifuncionales: seguridad de IA, desarrollo seguro y conocimiento de dispositivos perimetrales.
• Enfoque del dominio: operadores que comprenden los flujos de datos, la realidad mixta, la realidad aumentada y los casos de uso de realidad virtual.
• Señales de talento: realice un seguimiento de la demanda de capacitación interna, los embudos de contratación para dispositivos y socios, y las brechas de capacidad de los socios.

Comunicar la incertidumbre con franqueza A las juntas directivas y a los equipos. Muestre opciones, celebre los resultados medidos y recompense la velocidad de aprendizaje en lugar de afirmaciones destacadas.

“Secuenciar las apuestas, probarlas con pilotos y mantener la gobernanza presupuestada como trabajo central”.

Conclusión

Empieza poco a poco y mide con firmeza. y adaptar su estrategia a medida que lleguen los resultados.

Has visto dónde el impulso es claro hoy y dónde un pilotaje cuidadoso separará la señal del ruido. El alcance incluye casos de uso, establece métricas por adelantado y valida la seguridad y la gobernanza antes de escalar.

Mida consistentemente en la nube y las infraestructuras informáticas para comparar opciones. Mantenga a las personas en el centro: capacite a sus equipos, registre decisiones e integre la transparencia en su forma de trabajar.

Revise su cartera periódicamente. Utilice este informe como referencia dinámica para agentes de IA, preparación cuántica, realidad extendida y planificación energética. La guía es informativa (no hay garantías), así que base cada movimiento en su contexto y tolerancia al riesgo.