El estudio sobre tecnologías emergentes en Latinoamérica realizado por NTT DATA y Harvard Business Review nos deja una primera conclusión muy esperanzadora: las empresas de la región las adoptan para sus programas de transformación. El dato no deja de sorprender: 92% dice haber tenido éxito con su uso en los últimos doce meses.
En 2024, como es natural, predominaron la IA generativa, utilizada por el 53% de las compañías y con un 60% advirtiendo que la tienen en su roadmap de cara al próximo año, y la IA tradicional, por el 44% como las dos principales tendencias. Esto se diferencia de lo que había ocurrido en ediciones anteriores del estudio, cuando los encuestados solían mencionar seis o siete tecnologías emergentes que terminaban con porcentajes de adopción más o menos equilibrados.
A ellas se suma la biometría, que quedó tercera con el 37%, lo que habla de la necesidad creciente de las empresas de facilitar el acceso y acreditar la identidad de los usuarios.
En contraposición, otras tecnologías como edge computing, blockchain y web3 o gemelos digitales perdieron terreno frente a los diferentes sabores de IA en el último estudio, aunque desde nuestra visión se están verticalizando. Por ejemplo, digital twins gana cada vez más importancia en el segmento industrial. Y blockchain parece tener más sentido en el mundo financiero. Sin embargo, la IA impacta también aquí: se estima que en los próximos años se produzcan intersecciones entre estas tecnologías para combinar sus cualidades y liberar nuevos niveles de potencia.
Otra tendencia que se vislumbra de cara al 2025 es la de los agentes: IA con mayor autonomía para observar, razonar y tomar decisiones a partir de eventos temporales, de información llegada de sensores o de consultas activadas por otros agentes. Probablemente, IA Agentic sea una de las estrellas del próximo estudio de tecnologías emergentes.
OpenAI y otros actores han delineado una evolución en la madurez de la IA generativa, pasando por distintas etapas de desarrollo. Primero, los modelos genéricos como ChatGPT marcaron el inicio, proporcionando capacidades amplias pero no especializadas. Luego surgieron los modelos personalizados, entrenados con datos específicos de cada organización e integrados con sus políticas, medidas de seguridad y reglas de negocio, lo que permitió respuestas más precisas y contextuales mediante técnicas como el fine-tuning y el uso de RAG. Hoy nos encontramos en la era de los agentes de IA, sistemas que no solo generan texto, sino que pueden interpretar contexto, interactuar con otras herramientas y ejecutar tareas de forma autónoma dentro de un marco definido. La siguiente frontera en esta evolución es la transición hacia sistemas de innovación y organizaciones impulsadas por agentes de IA, donde la toma de decisiones, la optimización operativa y la exploración de nuevas oportunidades pueden ser gestionadas en colaboración con estas inteligencias avanzadas.
Más allá de las tecnologías en sí, uno de los grandes desafíos que tienen por delante las organizaciones de la región es el de generar impacto económico de su uso: poco más del 40% dice haber obtenido resultados positivos hasta el momento en ese sentido.
Lo que más buscan hoy las empresas tiene que ver con la productividad, las mejoras de las experiencias o la reducción de costos. Pero aún no se ha logrado capitalizar el potencial alrededor de producir ventajas competitivas, crear mercados y generar nuevas fuentes de ingresos. Por eso, en materia de tecnologías emergentes en Latinoamérica, queda un largo camino de oportunidades por recorrer.