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La IA es uno de los pocos campos en los que las tendencias dominantes pueden llegar a ser casi irreconocibles de un año para otro. La IA generativa (GenAI) está avanzando a gran velocidad, los líderes del mercado siguen ampliando sus ecosistemas de IA y, hoy en día, casi cualquiera puede convertirse en un “creador de IA”.
Entre las tendencias actuales, ya no encontrarás debates sobre por qué merece la pena implementar la IA a nivel empresarial, sino que podrás identificar cómo ampliar su uso para obtener un mayor retorno de la inversión y qué aspectos deben ampliarse en primer lugar. Hoy en día, estas tendencias reflejan las lecciones aprendidas de la primera ola de adopción de la IA a gran escala.
Llevo casi una década haciendo un seguimiento de las tendencias en IA para empresas, ayudando a los clientes empresariales a sacar el máximo partido a la IA. ¿Qué es lo que más te conviene? Descúbrelo en el artículo.
El hecho de integrar un chatbot en tu intranet no significa, por sí solo, que la empresa haya adoptado la IA. La IA alcanza un nivel empresarial mediante la integración deliberada y sistémica de tecnologías de IA —como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial o los modelos generativos— en las operaciones empresariales. Por lo general, la IA cambia la forma en que se organizan los flujos de trabajo, cómo funcionan los procesos de toma de decisiones y cómo interactúan los clientes con tu producto.
Para ganarse la etiqueta de “adoptada por la empresa”, la IA debe estar profundamente integrada en los flujos de trabajo, de modo que los empleados no perciban la tecnología en sí, pero sí noten claramente su impacto. Los algoritmos se incorporan a los sistemas CRM, ERP, heredados o personalizados que utiliza tu organización, y están diseñados para que su ampliación a todas las unidades de negocio se produzca sin contratiempos. Algunos ejemplos: cuando una previsión de la cadena de suministro se ajusta por sí sola de la noche a la mañana, un proceso de reclamaciones detecta un posible fraude antes de que un humano pueda pestañear, y un comercial responde a preguntas matizadas sobre productos con la ayuda de un copiloto de IA; todo ello indica que la adopción de la IA en la empresa se ha llevado a cabo correctamente.
Tradicionalmente, la adopción de la IA en las empresas se ha basado en cuatro ventajas fundamentales.
El volumen del mercado mundial de la IA empresarial se estimó en $23.95 mil millones en 2024, y se prevé que alcance $155.21 mil millones en 2030, con un crecimiento anual del 37,61 TP180T. A partir de 2025, unas 88% de organizaciones aprovechar la inteligencia artificial en al menos una función empresarial.
Lo más importante es que ese giro cultural ya se ha producido en gran medida. Las empresas han llegado a confiar en estos modelos —aunque al principio no los entendían del todo— tras ver los resultados y aprender a gestionarlos.
Hoy en día, las empresas que invierten activamente en IA se guían por estos factores clave:
Ya hemos dejado atrás los chatbots que se limitan a responder. Los agentes de IA actuales actúan en tu nombre: inician sesión en los sistemas, rellenan formularios, cotejan registros y realizan tareas de varios pasos de forma automática. Cuando se topan con un obstáculo, avisan a un humano, le explican lo que han hecho y retoman el proceso donde lo dejaron. Ahora, las empresas no necesitan implementar un modelo perfecto; necesitan uno con suficiente autonomía y reglas para pedir ayuda.
Gracias a los avances en la IA adaptativa, los agentes empresariales aprenden sobre la marcha. Tomemos como ejemplo las compras. El agente supervisa el inventario, prepara una orden de compra, la compara con el presupuesto y la envía para su aprobación. En IT, los agentes pueden detectar un certificado a punto de caducar, solicitar uno nuevo, reiniciar el servicio e informar al usuario de que “ya está hecho” antes de que se convierta en un problema. Lo más difícil de decidir es a qué proceso se le puede dar “libertad para decidir su propio destino” y cuál va a estar “bajo un control muy estricto”.”
Más grande no siempre significa mejor. Las empresas que se apresuraron a conectar todos sus procesos empresariales a un modelo de lenguaje de gran tamaño (GPT-4, Claude, Gemini, etc.) acabaron agotando sus presupuestos de inferencia. Los modelos de lenguaje pequeños (de hasta 14 000 millones de parámetros) pueden ejecutarse en una sola GPU y realizar tareas a un coste mucho menor.
Ya existen muchísimos. Microsoft ha lanzado los modelos Phi-3 (con 3.8B y 7B de parámetros) que pueden competir de igual a igual con GPT-3.5 en muchas pruebas de rendimiento, al tiempo que consumen muy pocos recursos informáticos. Google ha lanzado Gemma (con 2 000 millones y 7 000 millones de parámetros), optimizado para casos de uso empresarial, como la elaboración de resúmenes y el reconocimiento de entidades. Los modelos abiertos, como Mistral 7B y Zephyr, han permitido a los ingenieros ajustar con precisión sus propios modelos de lenguaje especializados (SLM) en tan solo un fin de semana.
En el caso de una implementación empresarial, verás que estos SLM se utilizan para procesos de negocio específicos, como la búsqueda de conocimientos internos, la clasificación de documentos o los chatbots de atención al cliente. Las empresas están utilizando cada vez más los SLM en «enjambres»: se transfieren tareas entre sí a través de capas de orquestación ligeras como LangGraph o DSPy. Cuando un SLM se encuentra con algo que no puede gestionar, recurre a un LLM más grande, pero eso ocurre quizás en el 5% de los casos. De esta forma, el coste de la inferencia se reduce a fracciones de un céntimo, lo cual es fundamental para empresas con más de 1000 empleados.
Ya casi nunca oigo la pregunta “¿Qué puede hacer la IA generativa?”. En su lugar, la pregunta es “¿Qué capacidades de la IA generativa incorporamos a producción ahora mismo?”. Las respuestas suelen reducirse a aspectos de utilidad práctica, como la síntesis automatizada de reuniones que respeta la terminología de la empresa, o la finalización de código que ahorra minutos en cada cambio de contexto de los desarrolladores.
Gran parte de este cambio ha sido posible gracias a los avances en la generación aumentada por recuperación (RAG), que encuentra contexto relevante entre millones de registros empresariales en milisegundos (copilotos). Han surgido plataformas de gestión de prompts (LangSmith, HoneyHive, PromptLayer) para realizar un seguimiento de los prompts, gestionar sus versiones y realizar pruebas A/B con ellos. Mientras tanto, las capas de detección de alucinaciones, como Guardrails AI, NeMo Guardrails y los modelos de verificación personalizados y ajustados para dominios específicos, se sitúan ahora entre el LLM y el usuario. La generación de resultados estructurados también ha contribuido a convertir la GenAI de un lastre «charlatán» en un componente fiable del sistema.
La IA se integra de forma sutil en el trabajo diario de los departamentos empresariales como una infraestructura que pasa desapercibida. Así es como se expresa en lenguaje empresarial:
En todos estos casos, la IA se integra en aplicaciones como Salesforce, Workday y SAP que los empleados ya utilizan, por lo que el cambio pasa desapercibido, salvo por sus efectos positivos.
Los modelos multimodales pueden procesar y razonar a partir de texto, imágenes, audio, vídeo y, ahora, datos empresariales estructurados en un único flujo de trabajo, interpretando señales procedentes de múltiples fuentes de forma simultánea. Así es como funciona en la práctica: un perito de seguros puede procesar formularios de reclamaciones, fotografías de accidentes y declaraciones de clientes para agilizar la tramitación, en lugar de tener que alternar entre varios sistemas aislados.
En la práctica, las empresas ya utilizan sistemas multimodales para tareas como la inspección visual en las naves industriales, la suscripción de pólizas y la tramitación de siniestros en empresas que se ven desbordadas por la documentación, el recuento de existencias en las estanterías de los comercios, el análisis de las interacciones con el servicio de atención al cliente y los copilotos de IA que comprenden tanto tus informes como tu discurso o una imagen. La IA ya es capaz de “comprender” el contexto empresarial de forma similar a como lo hacen los empleados.
A medida que la IA se va incorporando a casos de uso críticos, la transparencia y la rendición de cuentas son requisitos imprescindibles. Los marcos normativos, como la Ley de IA de la UE, las normativas de protección de datos como el RGPD y los requisitos específicos de cada sector en materia de gestión de riesgos de los modelos, están elevando el listón. Al mismo tiempo, normas como la ISO/IEC 42001, la ISO/IEC 23894 y el Marco de Gestión de Riesgos de la IA del NIST proporcionan a las organizaciones un marco para la implementación responsable de la IA.
Ahí es donde entramos nosotros. Innowise integra la gobernanza directamente en las plataformas de tu empresa, lo que hace que esta esté preparada para las auditorías, sea consciente de los sesgos y esté orientada al cumplimiento normativo desde su diseño.
Según un Estudio de Omdia De las más de 600 empresas de 10 países, 82% de ellas ya utilizan o tienen previsto implementar capacidades de procesamiento de datos en tiempo real, y más de 75% están potenciando sus implementaciones de IoT con IA y aprendizaje automático para actuar sobre los datos en flujo casi al instante. Tres tecnologías han convergido para hacer esto posible: los datos en tiempo real, la inferencia de IA de baja latencia y la computación en el borde.
Los casos de uso en tiempo real más exitosos en la actualidad:
Los avances en los modelos de lenguaje a gran escala, las herramientas de bajo código o sin código fáciles de usar, las API de IA sin servidor y los mecanismos de gobernanza integrados permiten poner la IA directamente en manos de los profesionales del marketing, los responsables financieros y los gestores de éxito del cliente; en definitiva, de cualquiera que pueda utilizarla. En resumen, ya no es necesario tener experiencia técnica.
Más allá del mero uso, se espera que cada vez más empleados creen e implementen sus propias soluciones basadas en la inteligencia artificial. Los generadores de IA personalizados y los agentes preconfigurados permiten a los usuarios empresariales crear rápidamente asistentes que realizan tareas rutinarias. Para las organizaciones, este enfoque ofrece un mayor control y seguridad sobre el uso de la IA a través de políticas, normas de gobernanza y gestión de costes, sin limitar las nuevas iniciativas.
Se acaba la fase de experimentación y comienza el retorno de la inversión a gran escala. En 38% de organizaciones, ya se ha producido una implantación a gran escala de la IA. Esta implantación conlleva la expectativa de obtener resultados, por lo que los asistentes de IA para la atención al cliente se evalúan en función de factores como la reducción del tiempo de resolución, la disminución del tiempo medio de gestión de las incidencias, etc. Por otro lado, las herramientas basadas en la IA para desarrolladores de software se justifican por la reducción del tiempo de lanzamiento o la disminución del esfuerzo de los ingenieros.
El “ROI-at-work” en 2026 será el más importante: no gracias a iniciativas de transformación a gran escala, sino a la IA integrada en el flujo de trabajo.
No existe un modelo de implementación ‘único’ para la IA en una empresa. Una estrategia híbrida sirve de puente entre las aspiraciones y su materialización. Una mejor coordinación de los modelos, la contenedorización y la gestión multicloud pueden ayudar a las organizaciones a implementar diferentes cargas de trabajo de IA allí donde obtengan el máximo valor. Por ejemplo, pueden entrenar modelos de gran envergadura en la nube pública y procesar de forma privada los datos confidenciales de los clientes y los datos operativos.
Un enfoque habitual consiste en utilizar modelos base de gran tamaño basados en la nube pública cuando sea posible, al tiempo que se implementan modelos personalizados más pequeños en el perímetro, cerca de los sistemas críticos para el negocio y de los datos propios.
La ventaja ya no radica tanto en los algoritmos como en los datos. Tanto las soluciones a medida como las plataformas ya no se limitan a la potencia de cálculo; ahora ofrecen flujos de trabajo listos para usar y adaptados a sectores específicos. Esto es lo que distingue a los líderes:
El panorama de la adopción de la inteligencia artificial sigue siendo desigual, y a la vanguardia de esta adopción se encuentran los sectores con gran cantidad de datos o digitalizados, aquellos con flujos de trabajo muy manuales y los sectores tradicionalmente más avanzados en materia tecnológica.
El gráfico que figura a continuación refleja el uso real en las operaciones, más allá de los experimentos y las pruebas piloto, en al menos una función empresarial.
Alrededor de 90% de operadores de telecomunicaciones Ya utilizan la IA de alguna forma, pero la mayoría de las implementaciones se encuentran todavía en fase piloto o en las primeras etapas de expansión.
La mayoría de los casos de uso se centran en la optimización de costes más que en la generación de ingresos.
Casi la mitad de las implementaciones de IA en el sector de las telecomunicaciones se centran en la automatización del servicio de atención al cliente y en los sistemas de IA conversacional.
Una amplia mayoría de los estudiantes universitarios, entre 86 y 921 TP180T, admiten que utilizan herramientas de IA para resumir o generar ideas para sus trabajos, o como ayuda a la hora de redactar.
Aunque los profesores podrían descubrir las aplicaciones de la IA En su aula, su principal objetivo es reducir las tareas de preparación.
Sólo 19% de instituciones de enseñanza superior cuentan ya con una política de IA, mientras que otros 42% están trabajando para elaborarla.
Sólo 41% de organizaciones utilizan la IA en el sector financiero en un grado moderado o elevado, mientras que el resto se encuentra en fases iniciales o limitadas de adopción.
Riesgos, asuntos jurídicos y cumplimiento normativo son los ámbitos en los que la mayoría de las entidades financieras aplican la inteligencia artificial, por delante de áreas como los recursos humanos y la estrategia.
El nivel de adopción de la IA generativa en los servicios financieros alcanzó alrededor de 61% a nivel mundial en 2025, lo que pone de manifiesto una implantación relativamente rápida de las herramientas basadas en modelos de lenguaje a gran escala (LLM) en el sector.
Alrededor de 82% de agentes inmobiliarios han incorporado herramientas de inteligencia artificial a su trabajo.
El más casos de uso habituales de la IA son la redacción de descripciones de anuncios (68%), la creación de contenido para redes sociales (59%) y la redacción de correos electrónicos (53%).
Casos de uso avanzados como la suscripción, la valoración y la toma de decisiones de inversión, siguen sin estar tan extendidas y aún se encuentran en una fase incipiente.
~66% de médicos utilizan herramientas de inteligencia artificial en su trabajo.
La IA está más avanzada en el ámbito de las imágenes médicas, pero solo menos de 10% de dichas soluciones se aplican a escala nacional; la IA aplicada al diagnóstico sigue estando muy limitada y estrictamente regulada.
Aunque la experimentación está muy extendida, la adopción de la IA en el sector sanitario sigue siendo bastante disperso y desigual; en la actualidad, la mayoría de las aplicaciones de la IA se limitan a un ámbito local o piloto, y no se extienden a sistemas sanitarios completos.
En 2024, solo una mínima parte de las empresas del sector manufacturero desarrollaba la IA internamente: la mayor parte de la IA que se utilizaba era adoptado tal cual o desarrolladas por proveedores externos.
El mantenimiento predictivo, el control de calidad y la optimización de la cadena de suministro son los casos de uso más habituales de la IA en el sector manufacturero.
Los principales obstáculos Los obstáculos para la adopción de la IA en el sector manufacturero son la escasez de personal cualificado, las limitaciones en la calidad de los datos y la incompatibilidad con las infraestructuras heredadas.
La IA se rige por el principio de “si entran datos erróneos, salen datos erróneos”. Décadas de sistemas fragmentados, compartimentos estancos entre departamentos, formatos inconsistentes, valores que faltan y etiquetas obsoletas hacen que la mayoría de las organizaciones simplemente no dispongan de datos “preparados para la IA”. Sin una estrategia sólida de gobernanza de datos, los proyectos de IA se estancan, y los científicos de datos dedican el 80% de su tiempo a limpiar e integrar datos, lo que les deja solo el 20% para el modelado propiamente dicho.
Cuando el entrenamiento de los modelos más avanzados y de vanguardia requiere clústeres que cuestan millones y consumen enormes cantidades de energía, todo este proceso queda simplemente fuera del alcance de todas las organizaciones, salvo las más ricas. Incluso su uso en entornos de producción genera enormes costes de nube, que ascienden a decenas de miles de dólares al mes. Su consumo energético y las emisiones de carbono asociadas también están suscitando una atención cada vez mayor por parte de las organizaciones que buscan equilibrar la innovación con los objetivos de sostenibilidad.
La IA moderna exige una infraestructura moderna: transmisión de datos en tiempo real, microservicios en contenedores, «data lakehouses» flexibles y pipelines de MLOps robustos. Sin embargo, la mayoría de las empresas siguen ancladas a sistemas heredados, como mainframes, COBOL, DB2 y ERP locales que se desarrollaron antes de que existiera la nube. Esto puede convertir la integración en un proyecto de reescritura que se prolongue durante varios años.
Por su propia naturaleza, los modelos de IA son «cajas negras» que retienen lo que aprenden. Si se entrenan con datos sensibles, como información personal identificable de los clientes, historiales médicos o transacciones financieras, se corre el riesgo de que esa información se filtre a través de indicaciones ingeniosamente elaboradas o de ataques adversarios. Al mismo tiempo, los organismos reguladores exigen la explicabilidad, ya que no se puede denegar un préstamo, rechazar una reclamación o tomar una decisión de contratación basándose en un modelo que no se pueda explicar ante un auditor o un tribunal.
El talento en IA está muy solicitado y es escaso, sobre todo entre los expertos en sectores específicos. La clave para adoptar la IA de forma adecuada es contar con la combinación adecuada de personas: ingenieros de datos, expertos en infraestructura, expertos en el ámbito que comprendan la lógica empresarial de la compañía y personas que sepan gestionar el cambio e impulsar la adopción. Muchas empresas no cuentan con ello. El proyecto se queda estancado con un solo científico de datos, pero luego se quedan sin las demás competencias necesarias para llevarlo a buen puerto.
La IA ofrece probabilidades, predicciones y lo que parecen ser consejos “inteligentes”, que resultan difíciles de separar de otros factores empresariales que entran en juego. Uno de tus modelos mejoró la previsión de la cadena de suministro en un 5%. Pero, ¿en qué medida esa mejora se traduce en ventas en dólares? ¿Qué porcentaje se debió a la estacionalidad? ¿Qué parte se debió a los esfuerzos de marketing? Además, gran parte del valor de la IA reside en la prevención (fraude, tiempo de inactividad de los equipos), y esta no es una cifra que se pueda calcular con precisión.
Tradicionalmente, el mayor obstáculo no es tecnológico, sino humano: la IA trastoca las jerarquías de poder establecidas, pasa por encima de los expertos y amenaza los puestos de trabajo. Los directivos pueden temer que un programa ponga en duda sus decisiones; los trabajadores de base pueden temer que la automatización les prive de su medio de vida. Como resultado, las herramientas de IA suelen quedar sin usar, desactivadas o ignoradas. De poco sirven el éxito técnico y la lenta aceptación de una nueva tecnología si nadie está dispuesto a adoptarla.
Identifica entre dos y tres problemas empresariales concretos y de gran repercusión, con un claro potencial de retorno de la inversión, en lugar de intentar "aplicar la IA a todo" de una sola vez.
Establecer políticas en materia de seguridad, cumplimiento normativo, ética y supervisión de modelos antes de la puesta en marcha, con el fin de evitar crisis normativas y de reputación en el futuro.
Limpia, unifica y estructura únicamente los datos necesarios para tus primeros casos de uso, en lugar de emprender un proyecto de transformación de datos a gran escala que se prolongue durante años.
Formar tanto a los equipos técnicos como a los usuarios de la empresa en conocimientos básicos sobre IA, gestión del cambio e ingeniería de prompts para garantizar que las herramientas se adopten correctamente.
Empieza por una sola unidad de negocio o función, demuestra su valor, documenta las lecciones aprendidas y, a continuación, amplía la iniciativa de forma gradual antes de pasar a una implantación en toda la organización.
Identifica entre dos y tres problemas empresariales concretos y de gran repercusión, con un claro potencial de retorno de la inversión, en lugar de intentar "aplicar la IA a todo" de una sola vez.
Establecer políticas en materia de seguridad, cumplimiento normativo, ética y supervisión de modelos antes de la puesta en marcha, con el fin de evitar crisis normativas y de reputación en el futuro.
Limpia, unifica y estructura únicamente los datos necesarios para tus primeros casos de uso, en lugar de emprender un proyecto de transformación de datos a gran escala que se prolongue durante años.
Formar tanto a los equipos técnicos como a los usuarios de la empresa en conocimientos básicos sobre IA, gestión del cambio e ingeniería de prompts para garantizar que las herramientas se adopten correctamente.
Empieza por una sola unidad de negocio o función, demuestra su valor, documenta las lecciones aprendidas y, a continuación, amplía la iniciativa de forma gradual antes de pasar a una implantación en toda la organización.
En Innowise, llevamos tiempo dedicándonos a desarrollo de IA para empresas desde hace años, desde la estrategia hasta el apoyo integral. Nuestra Centro de IA combina una amplia experiencia técnica, conocimientos del sector y marcos de trabajo contrastados para llevar tus iniciativas de IA desde la idea inicial hasta que tengan un impacto real.
Te ayudamos a aclarar qué significa para ti el “éxito de la IA” mediante la elaboración de hojas de ruta, la priorización de casos de uso de alto valor y la vinculación de las iniciativas de IA con los objetivos empresariales. De este modo, obtienes un plan sólido que tanto los directores financieros como los ingenieros pueden respaldar.
Quiere crear IA, pero ¿está preparada su organización? En primer lugar, evaluamos la madurez de sus datos, la infraestructura, la seguridad, la gobernanza y las necesidades de integración para diseñar sistemas de IA empresarial escalables que puedan entrar en producción sin problemas.
Los equipos de Innowise desarrollan sistemas de IA de nivel empresarial que abordan sus flujos de trabajo cotidianos, incluidos los procesos complejos, la colaboración entre funciones y la necesidad de respaldar la evolución constante del negocio. Nuestros modelos se integran a la perfección en su empresa.
Integramos la IA en software, sistemas heredados, entornos en la nube y plataformas de datos, y actualizamos las soluciones de IA de bajo rendimiento o sobrevaloradas. Sus sistemas siguen igual por fuera, pero despiertan por dentro.
Te ayudamos a poner en práctica la gobernanza de la IA, desde el diseño de políticas hasta el cumplimiento normativo. Nuestro enfoque abarca la detección de sesgos, la explicabilidad, los registros de auditoría, la supervisión humana y el cumplimiento de la Ley de IA de la UE, el RGPD, la HIPAA y la ley SOX.
Gracias a nuestra amplia experiencia, diseñamos, desarrollamos y adaptamos soluciones de inteligencia artificial para empresas de todo tipo.
Tendencias de la IA en 2026 apuntan a una cosa: la IA está pasando de ser una novedad experimental a convertirse en una necesidad operativa. La era de las demostraciones llamativas y los proyectos piloto aislados está llegando a su fin. Ya se han documentado los primeros éxitos, y la fase de “producción, gobernanza y escalabilidad” ya está aquí.
Si este año vas a desarrollar proyectos con IA, el éxito no estará del lado de los equipos que persigan cada nuevo lanzamiento de modelos. Estará del lado de aquellos que basen la IA en problemas empresariales reales, en casos de uso de gran volumen y alto valor, que la conecten con datos limpios e integrados y con los sistemas empresariales existentes, y que establezcan medidas de protección sólidas en materia de seguridad, cumplimiento normativo y riesgo ético.
Y sí, el aprendizaje continuo sigue siendo esencial: el ritmo al que avanza la IA hace que la ventaja competitiva de hoy se convierta en el punto de partida de mañana.
Se trata del proceso de integrar la inteligencia artificial en los flujos de trabajo fundamentales, la toma de decisiones y las operaciones de atención al cliente de una organización. La inteligencia artificial ha pasado de ser proyectos piloto aislados a convertirse en una parte invisible y fiable de la actividad diaria de la empresa.
Los sectores de la información, la educación y los servicios financieros lideran la clasificación con un índice de 30–40%, seguidos por el sector inmobiliario y el sanitario, con un índice de 20–25%, mientras que los sectores manufacturero y energético se quedan rezagados debido a sus infraestructuras obsoletas y a su complejidad física.
La mala calidad y la fragmentación de los datos, los sistemas heredados que no admiten la IA en tiempo real, los costes informáticos prohibitivos, la escasez de talento, las presiones para cumplir con la normativa, la dificultad para medir el retorno de la inversión y la resistencia cultural de los empleados que desconfían de la tecnología o le temen.
La IA está sustituyendo la intuición por predicciones basadas en datos a la hora de tomar decisiones, automatizando tareas rutinarias (atención al cliente, tramitación de documentos, elaboración de informes) y permitiendo una capacidad de respuesta en tiempo real —desde la fijación dinámica de precios hasta el mantenimiento predictivo— en todas las funciones empresariales.
La democratización de las herramientas (low-code/no-code, AutoML), un giro hacia soluciones de IA verticales específicas para cada sector, el auge de modelos de código abierto más pequeños y económicos que reducen la dependencia de un único proveedor, y la creciente adopción de una IA «agente» que actúa de forma autónoma en lugar de limitarse a generar recomendaciones.
Se prevé que el mercado mundial de la inteligencia artificial (IA) para empresas alcance los $155.21 mil millones en 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 37,6%, impulsado por la creciente adopción de la nube, la reducción de los costes informáticos en relación con el rendimiento y el retorno de la inversión (ROI) demostrado por los primeros usuarios en todos los sectores.
Responsable de Big Data
Philip crea infraestructuras de datos que aportan claridad. Se centra en el “por qué” de los datos y diseña sistemas que procesan grandes volúmenes y los convierten en información práctica, al tiempo que garantiza que la visión técnica siga siendo nítida y útil.
