El año 2025 se perfila como un periodo de intensa transformación tecnológica, impulsado por una serie de tendencias disruptivas. A continuación, se detallan algunas de las más significativas, con un énfasis particular en la Inteligencia Artificial y la automatización.

1. Large Action Models (LAMs): Una nueva generación de modelos de IA que trascienden las capacidades de los modelos de lenguaje tradicionales (LLM). Los LAMs pueden ejecutar acciones de forma autónoma, como hacer clic, rellenar formularios o interactuar con sistemas, gracias a su conexión con interfaces gráficas, APIs y otras aplicaciones. Modelos como Claude 3.5 Sonnet, aunque considerados LLM, ya muestran capacidades de agente autónomo.  

    

    

2. Empresa impulsada por Inteligencia Artificial: Un informe de IDC, "El impacto global de la inteligencia artificial en la economía y el empleo", proyecta un impacto económico global acumulado de la IA de 19.9 billones de dólares para 2030, impulsando el 3.5% del PIB mundial ese año. IDC considera los años 2025-2026 como claves para la IA, instando a las empresas a planificar y escalar hacia una aceleración empresarial impulsada por IA para 2027. Esto implicará mayores inversiones en infraestructura y software especializado. Los principales proveedores de servicios en la nube están invirtiendo fuertemente, y la UE planea crear "fábricas de IA" y "gigafábricas de IA" para apoyar el desarrollo de modelos complejos.  

    

    

3. Tecnologías de Orquestación y Automatización (BOAT): Introducido en 2024, el concepto BOAT (Business Orchestration and Automation Technologies) se refiere a plataformas que integran múltiples tecnologías (BPA - Business Process Automation, RPA - Robotic Process Automation, iPaaS - Integration Platform as a Service) para coordinar y automatizar procesos de negocio de manera cohesiva. Estas plataformas ofrecen interfaces Low Code/No-Code, automatizan tareas repetitivas y conectan aplicaciones en la nube y locales. BOAT también incluye capacidades avanzadas como orquestación de procesos, procesamiento inteligente de documentos, minería de procesos e IA generativa, garantizando escalabilidad y flexibilidad.

1. IA Generativa: El uso de IA Generativa aumentó del 55% en 2023 al 75% en 2024, según IDC. Microsoft ha ayudado a formar a 23 millones de usuarios, y por cada dólar invertido en IA Generativa, las empresas experimentaron un ROI de aproximadamente 3.7 veces. Para 2025-2026, se espera que las organizaciones pasen de soluciones predefinidas a opciones más personalizadas, utilizando cargas de trabajo de IA avanzadas para tareas como entrenamiento de modelos con grandes conjuntos de datos e implementación de soluciones en tiempo real (ej. Zara para tendencias de compra, Banco Santander para detección de fraude, Tesla para conducción autónoma).  

    

2. Inteligencia Viva: Según Future Today Strategy Group, esta tendencia marca una transformación estructural impulsada por la fusión de IA, sensores inteligentes y biotecnología. Se crean sistemas con capacidades cognitivas avanzadas que pueden interpretar su entorno, aprender autónomamente y evolucionar. Los sensores avanzados alimentan modelos de lenguaje (LLM) y de acción (LAM), que evolucionarán hacia modelos personales (PLAM) y corporativos (CLAM). La biotecnología, mediante la bioingeniería y la biología generativa, se enfoca en desarrollar nuevos materiales y hasta computadoras biológicas. Las organizaciones deben integrar estas tecnologías convergentes para seguir siendo competitivas.  

    

    

3. IA Agentic: Representa un salto tecnológico con sistemas autónomos capaces de tomar decisiones, establecer metas y ejecutar estrategias complejas sin supervisión humana continua. A diferencia de la IA tradicional, los agentes de IA entienden el contexto y adaptan estrategias. Pueden identificar oportunidades, definir objetivos y coordinar recursos, incluso trabajando colaborativamente. Un estudio de Boston Consulting Group indica que el mercado de agentes de IA crecerá a una TCAC del 45% entre 2024 y 2030. Sin embargo, plantean desafíos de seguridad y cumplimiento normativo.  

    

    

4. Robótica impulsada por IA: La convergencia de IA, sensores avanzados, edge computing y la reducción de costos de hardware está permitiendo que los robots se conviertan en sistemas inteligentes capaces de percibir su entorno y tomar decisiones autónomas. Statista proyecta que el mercado de robótica industrial con IA alcanzará los 12.67 mil millones de dólares en 2025, creciendo a una TCAC del 26.82% hasta 2031. Ejemplos incluyen el robot quirúrgico da Vinci, los robots Kiva de Amazon y los robots voladores autónomos de Tevel Aerobotics para la agricultura. Se promueve un modelo colaborativo humano-máquina.  

    

    

5. Computación Cuántica: Basada en los principios de la mecánica cuántica (superposición, entrelazamiento, interferencia), la computación cuántica es necesaria para simular con precisión fenómenos a escala subatómica. Tiene el potencial de transformar industrias como la farmacéutica (descubrimiento de fármacos) y la energía (fusión nuclear). El informe "Quantum Computing Market 2025–2045" de IDTechEx estima que el mercado superará los 10 mil millones de dólares para 2045. El 72% de los ejecutivos tecnológicos creen que se verá una computadora cuántica tolerante a fallos para 2035.