TRENDS REPORT
2025
Visión Empresarial
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Contenidos
Bienvenida
Computación espacial
Conectividad 5G Privada
Racionalización de software
Nube híbrida
Seguridad de la IA
Evolución de la IA
Conclusión
X
Las empresas se mueven a un ritmo vertiginoso, y las organizaciones se enfrentan a la toma de decisiones cada día: equilibrar costes y eficiencia, mantener los sistemas en funcionamiento, decidir qué se mantiene en la empresa y qué se subcontrata, o elegir en qué tecnología invertir para los próximos años con el fin de obtener a cambio la máxima rentabilidad. Ninguna empresa puede permitirse permanecer inmóvil en una época de enormes cambios. Como integrador de soluciones líder, Insight apoya las necesidades tecnológicas de sus clientes eligiendo el hardware, el software y los servicios adecuados para satisfacer sus necesidades y maximizar el rendimiento de su inversión. Insight, que cuenta con un equipo de expertos de gran prestigio en sus respectivas áreas de especialización y con una amplia red de partners dentro de la industria, está perfectamente preparada para ayudar a las organizaciones a preparar sus capacidades tecnológicas para el futuro. En consecuencia, el informe de tendencias Insight 2025 PARA EMEA ofrece un punto de vista único sobre dónde deben centrar su atención las empresas durante el próximo año. Además, ofrece una hoja de ruta para los CIO y los directores de tecnología que deseen adelantarse a estas tendencias.
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Este sector es un auténtico hervidero de desarrolladores que hacen avanzar la tecnología de IA a un ritmo vertiginoso y de empresas que se esfuerzan por sacar partido de estos avances. Tradicionalmente, la tecnología apoyaba la estrategia empresarial, pero desde la llegada de la nube pública en 2006 y la evolución de la IA, ésta influye ahora en las estrategias empresariales de casi todas las organizaciones. Los altos directivos son conscientes de que la IA afecta a todos los aspectos de su negocio, desde la eficiencia operativa y la calidad hasta la experiencia digital y la creatividad. La creación de capacidades para la generación constante y rápida de ideas, pruebas y comercialización de soluciones, son nuevos retos para muchas organizaciones. En este sentido, los responsables de TI deben buscar ayuda en sus ecosistemas de partners para acelerar el desarrollo de su motor de innovación y sus capacidades técnicas.
Esta tendencia tiene muchos aspectos positivos. Cada vez son más las organizaciones que elevan el perfil de las TI a nivel directivo, aumentando el ritmo de la innovación en todas las áreas de su tecnología. Los mejores motores de esta innovación están democratizados, integrados por diversos equipos de toda la empresa, pero centrados en torno al CIO/CTO, lo que garantiza el suministro de información, una financiación específica y una hoja de ruta común e integrada.
Phil Hawkshaw EMEA CTO
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Computación espacial:
La computación espacial es uno de los temas más candentes del momento.
una mirada al futuro
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Aunque puede que no todo el mundo esté familiarizado con ella, es un tema al que están prestando atención muchas de las empresas de TI más importantes. Y cuando compañías como Apple y Meta se involucran, sabemos que estamos ante una tecnología con un enorme potencial. El término fue acuñado por el investigador del MIT Simon Greenwold en 2003, quien lo definió como: "Interacción humana con una máquina en la que ésta conserva y manipula referentes de objetos y espacios reales". Actualmente, se utiliza como un sinónimo de realidad virtual o aumentada, que, aunque ampliamente reconocidas, no describen realmente toda la riqueza de la tecnología. Históricamente, la computación espacial se ha visto principalmente como una forma de atraer a los gamers y para su uso en el mundo del entretenimiento. La Realidad Virtual (VR), la Realidad Aumentada (AR) y la realidad mixta (MR) se consideraban tecnologías de nicho.
Todo esto está a punto de cambiar. La organización de investigación Markets and Markets predice que la computación espacial a nivel mundial se triplicará en cinco años, pasando de $99 mil millones a $280.5 mil millones en 2028. Según una investigación de Omdia, nueve de cada diez empresas ven la utilidad de la computación espacial dentro de sus propias organizaciones, pero solo el 20% ha realizado la inversión pertinente. ¿A qué se debe esta desconexión? Según Camille Mendler, autora del informe, no se debe a la reticencia de los empleados a usar los dispositivos ni al coste de los equipos, sino a la falta de voluntad de la dirección para invertir en la tecnología. Como ocurre con todas las innovaciones, es necesario invertir para identificar correctamente los casos de uso, preparar las plataformas para la integración, e incluso desarrollar aplicaciones a medida. Sin embargo, en lo que respecta a la computación espacial, el coste de esta innovación suele estar directamente relacionado con una mejora cuantificable de los procesos empresariales, y los beneficios pueden ser sustanciales en los casos de uso adecuados.
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CONTENTS
Conclusion
AI Evolution
Security of AI
Hybrid Cloud
Software Rationalisation
Private 5G
Spatial Computing
Welcome
Business Insight
Contents
Quizá la clave de la adopción sea el elemento educativo. La computación espacial es un nuevo enfoque que a las empresas a menudo les cuesta encontrar útil. Sin embargo, todo indica que se trata de una tecnología apasionante a la que le ha llegado su hora. La cuestión es: ¿cómo hacerla realidad? Sin duda, hay muchos ámbitos en los que la computación espacial podría desplegarse con eficacia. Ya hemos mencionado el sector de los videojuegos, pero hay otros sectores industriales en los que esta tecnología podría dejar su huella. La computación espacial tiene muchas aplicaciones en el ámbito de la salud: como medio de formación de médicos o para el diagnóstico a distancia. También ha habido varios ejemplos de su uso en entornos terapéuticos con pacientes de salud mental.
El mercado minorista ya está incorporando la computación espacial: los clientes pueden convertirse en compradores virtuales y examinar diferentes estilos de ropa a distancia.
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El mercado minorista ya está incorporando la computación espacial: los clientes pueden convertirse en compradores virtuales y examinar diferentes estilos de ropa a distancia. Además, también podría incorporarse al proceso de fabricación, bien como herramienta de formación, bien ayudando a los procesos, por ejemplo, controlando dispositivos remotos en tiempo real. Este es un ámbito en el que los gemelos digitales, o digital twins pueden desempeñar un papel importante. Este concepto, en el que se introducen réplicas digitales de productos para que las empresas puedan simular sus homólogos físicos, está llamado a generalizarse. Según una encuesta de Markets and Markets, el 75% de los ejecutivos afirmaron que una mayor digitalización de este tipo sería una parte importante del desarrollo de nuevos productos. Estamos en las primeras etapas de comprensión real de las posibilidades de esta tecnología, pero sin duda hay formas nuevas e innovadoras en las que se utilizará, sobre todo en combinación con la IA y vinculada al creciente número de dispositivos IoT.
Los proveedores de hardware y software están innovando a gran velocidad en este ámbito y se están produciendo muchos cruces con el IoT, la IA, los macrodatos y la robótica, que, combinados, se convierten en algo más que la suma de sus partes. La calidad y la inmersión de la RV son cada vez mayores y estamos viendo cómo se utiliza para la formación militar, en salas de exposición de coches y en entornos de aprendizaje inmersivo para todo tipo de funciones. Por ejemplo, hemos visto cirujanos que practican operaciones muy delicadas en RV con robótica 3D que aumenta la inmersión y la retención del aprendizaje al involucrar sentidos adicionales. La realidad aumentada también está progresando a medida que el hardware añade un procesamiento más rápido para manejar el mapeado 3D en tiempo real de espacios y objetos. Las personas con discapacidad visual pueden contar con el apoyo de unas gafas ligeras que escanean e identifican constantemente las cosas que tienen delante y les permiten hacer preguntas en un lenguaje común para entender mejor lo que están «viendo» delante de ellos.
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Las empresas siguen innovando en este campo. No se trata únicamente de los dispositivos. Los proveedores están estudiando distintos enfoques de entrada e interacción, ya sea mediante el seguimiento ocular, la háptica basada en la muñeca o los comandos de voz basados en inteligencia artificial. Habrá problemas que afrontar. Al igual que ocurre con la inteligencia artificial, la forma en la que se aplique la tecnología y la seguridad de su uso suscitarán cierta inquietud. Hasta ahora no ha habido planes gubernamentales para regular la computación espacial, aunque eso puede cambiar. Existe una presión notable para que los dispositivos sean menos intrusivos y más cómodos. Además, el coste sigue siendo todo un reto. Estos artefactos no son baratos, pero a medida que aumente su uso se espera una próxima bajada de los precios. En última instancia, los empresarios tendrán que pensar en formas de implantar cómodamente la computación espacial en sus organizaciones. Su momento ha llegado. La cuestión es si las empresas son capaces y están dispuestas a sacarle el máximo partido.
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Desde hace más de una década apoya a sus clientes en la transformación digital y la estrategia tecnológica para mejorar la experiencia de los empleados, acelerar el valor empresarial y mejorar los procesos de negocio. Lugar de trabajo y colaboración La práctica de Lugar de Trabajo y Colaboración tiene como objetivo ayudar a potenciar a las empresas y mejorar las experiencias de los usuarios finales, ayudando a diseñar, implementar y transformar la tecnología en las áreas de productividad, colaboración, movilidad y computación del usuario final.
Anthony Taylor Director de tecnología
La computación espacial está reconfigurando los paradigmas operativos a medida que fusiona la realidad aumentada (RA), la realidad virtual (RV) y la realidad mixta (RM). Para sacar partido de esta tecnología transformadora, las empresas pueden adoptar las siguientes prácticas clave: 1. Invertir en tecnología, procesos y personal: Alineando la tecnología con los procesos y el personal para optimizar la utilización de la tecnología y mejorar la experiencia del usuario. 2. Promover la innovación: Cultivando un entorno de innovación apoyando la exploración de nuevos conceptos de computación espacial mediante formación y talleres. 3. Personalizar las aplicaciones: Desarrollando aplicaciones de computación espacial personalizadas en colaboración con desarrolladores experimentados para abordar eficazmente requisitos empresariales específicos.
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Casos de éxito
4. Integrando con los sistemas existentes: Garantizando la compatibilidad sin fisuras de las soluciones de computación espacial con la infraestructura de TI actual para facilitar el intercambio eficiente de datos. 5. Centrarse en la experiencia del usuario: Dando prioridad al diseño intuitivo de la interfaz y a los comentarios de los usuarios para una mejora continua, garantizando la eficacia y la facilidad de uso de las aplicaciones. Insight está preparado para ayudar a las empresas a aprovechar el potencial transformador de la computación espacial para impulsar la innovación y la eficiencia operativa.
Virtual reality for wellbeing: Apax helps to lead the way with Insight
Department for Transport En Route to an Immersive Future
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El auge de la conectividad 5G privada
El auge del Internet de las Cosas (IoT) parece casi imparable.
Según IoT Analytics*, a finales de 2024 habrá 18.800 millones de dispositivos conectados. Pero aún experimentaremos un crecimiento mucho mayor. Una investigación de Exploding Topics* predice que el número de dispositivos IoT aumentará astronómicamente hasta casi 30.000 millones en 2030. La razón es sencilla: cada vez se necesitan datos más precisos y, en muchos casos, en tiempo real. Puede tratarse de cualquier cosa: dispositivos de seguridad, etiquetas RFID para el control de existencias, información sobre el rendimiento de piezas móviles o sensores meteorológicos. Por un lado, esto ha dado lugar a varias bromas al respecto como, por ejemplo, frigoríficos inteligentes que avisan de que estás a punto de quedarte sin leche. Sin embargo, ya más en serio, ha propiciado una mayor eficiencia operativa, ya que las empresas con una amplia gama de dispositivos remotos pueden ahora supervisar su estado continuamente.
Todos estos datos pueden combinarse con los mayores recursos informáticos disponibles en la actualidad y, cuando se integran con software de IA, las empresas disponen de un gran arsenal de información. Se ha abierto el debate sobre cómo se conectan esos dispositivos, y hay varias opciones. Dentro de un campus, el uso de Wi-Fi está muy extendido y cada vez hay más opciones. Actualmente, la conectividad Wi-Fi está empezando a estar disponible y se utilizará cada vez más en los próximos años. Otra tecnología de red que se está utilizando ampliamente es LoRaWAN, que significa red de área extensa de baja potencia. Es como el Wi-Fi a larga distancia y permite la comunicación de largo alcance entre los dispositivos IoT y las estaciones base, resultando extremadamente útil para la recopilación de datos industriales en situaciones de baja potencia.
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Se trata de una tecnología que ofrece un mayor arco de conectividad, pudiendo manejarla a una distancia de hasta 15 km, aunque no con un ancho de banda especialmente elevado. La tecnología móvil también está muy extendida. De nuevo, nos estamos acostumbrando a velocidades cada vez más rápidas. En los últimos años se ha pasado del 4G al 5G, a menudo debido a la obsolescencia de los servicios 2G y 3G, lo que ha obligado a sustituir muchos dispositivos IoT antiguos. Sin embargo, las organizaciones quieren hacer más con el 5G. Cada vez es más frecuente su uso como tecnología de conectividad en situaciones industriales y comerciales. Aunque tradicionalmente se ha vinculado a la tecnología móvil, las empresas pueden beneficiarse del uso de la conectividad 5G privada, es decir, el uso de la misma tecnología, pero limitada a una única organización.
Cada vez es más frecuente su uso como tecnología de conectividad en situaciones industriales y comerciales
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El uso de 5G privado tiene muchas ventajas: ofrece velocidades considerablemente más altas y un rendimiento más fiable. Pero lo más importante es la mayor seguridad que ofrece una configuración 5G privada, un factor vital cuando se trata de propiedad intelectual y datos de clientes. Hay que subrayar que el 5G privado no es intrínsecamente más seguro, sino que permite a las empresas establecer sus propios controles. Esta mayor personalización del 5G es una baza importante para las organizaciones. Por ejemplo, permitirá una mayor escalabilidad cuando se trate de patrones de tráfico inusuales, como los factores estacionales. Además, puede permitir configuraciones relacionadas con una industria en particular. Por ejemplo, puede haber una necesidad de mayor seguridad dentro de algunos sectores verticales, como las organizaciones de salud que manejan registros médicos sensibles o dentro del sector de la defensa, con su obvia necesidad de una mayor protección.
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Además de las enormes ventajas de la tecnología 5G privada, también existen algunos retos. Su consumo de energía es relativamente alto, algo que muchas organizaciones están contemplando. Por otra parte, su funcionamiento es más caro que el del 5G normal. A pesar de ello, consume menos que la conexión WiFi y, al no utilizar varias radios en un mismo dispositivo, se produce un ahorro de energía inherente. Cuando se trata de tecnología inalámbrica, puede haber problemas con la asignación de ancho de banda, ya que el espectro puede estar racionado. Esto no es necesariamente cierto cuando se trata de la tecnología 5G privada, sin embargo, las autoridades responsables de la concesión de licencias ya han asignado trozos de espectro específicos para el uso exento de licencia por parte de soluciones 5G privadas.
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Esa es sólo la mitad de la historia. Incluso cuando se ha conseguido el espectro, hay que mantenerlo y, tradicionalmente, eso ha supuesto la necesidad de conocimientos especializados. Sin embargo, Vodafone ya ha hecho una demostración de una estación base de menos de 1.000 dólares que puede controlarse con Raspberry Pi, por lo que las empresas ya se están equipando para una forma más sencilla de gestionar el 5G privado. A pesar de la necesidad de estas consideraciones, cualquier empresa que opte por el 5G privado tendrá muchas ventajas a la hora de preparar la infraestructura para el futuro. Además del mayor ancho de banda, la seguridad más estricta y la personalización mencionadas anteriormente, también habrá una red más robusta, que ofrecerá una disponibilidad de servicio mucho mayor y, lo que es más importante, estará disponible en zonas urbanas y remotas, donde la telefonía móvil pública puede no estar disponible. En el futuro, esto podría significar que las empresas podrán comprar propiedades inmobiliarias más baratas en zonas sin conexión a la red y conectarlas a una red 5G
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privada combinada con tecnología por satélite, para disponer de una propiedad comercial totalmente funcional por una fracción del coste de lo que supondría tener que tender kilómetros de cable por debajo o por encima del suelo. Esto, beneficiaría a sectores como la minería y la agricultura, que a menudo operan en lugares con infraestructuras de comunicaciones deficientes y capacidad limitada para tender cables. La tecnología 5G privada permite, entonces, que los sensores de IoT alimentados por máquinas locales o incluso por energía solar, recojan datos operativos y de eficiencia de un valor
La oficina del CTO
incalculable para transformar toda la operación. Cuando, además, se combinan con sistemas basados en la nube, la posibilidad de una mayor automatización robótica se convierte en una realidad. Otro ejemplo sería el de los cruceros y festivales, en los que se podrían ofrecer e-Sims para proporcionar conectividad tanto a los huéspedes como a los sensores IoT sin necesidad de desplegar cientos de puntos de acceso inalámbricos.
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A medida que las empresas exploran la adopción de redes 5G privadas, aquí hay cinco pasos accionables a considerar: 1. Analizar las necesidades: Comience por evaluar el rendimiento actual de la red, identificar los puntos débiles y pronosticar los requisitos futuros para adaptar la implementación privada de 5G a las necesidades de la empresa. 2. Invertir en infraestructura: Asigne recursos para adquirir equipos 5G, tecnologías de computación de borde y dispositivos IoT, garantizando una compatibilidad sin fisuras y un despliegue escalable. 3. Fomentar la colaboración entre TI y OT: Facilite la colaboración entre los equipos de Tecnología de la Información (TI) y Tecnología Operativa (OT) para permitir una integración fluida y optimizar el rendimiento de la red.
4. Dar prioridad a la seguridad: Implemente protocolos de seguridad sólidos, actualice periódicamente los sistemas e imparta formación en ciberseguridad a los empleados para salvaguardar los datos confidenciales y garantizar la integridad de la red. 5. Asociarse con proveedores experimentados: Seleccione proveedores de renombre con experiencia en despliegue y gestión privada de 5G para aprovechar sus conocimientos y tecnologías para una implementación exitosa. Siguiendo estas estrategias, las empresas pueden liberar todo el potencial de las redes 5G privadas e impulsar la eficiencia operativa en el cambiante panorama digital.
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Artículos
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Racionalizar las aplicaciones es el camino hacia una inversión más inteligente
Hoy en día hay innumerables aplicaciones disponibles para nuestros smartphones.
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Parece que hay una aplicación para casi todo, ya sea para controlar la forma física, gestionar las finanzas, aprender idiomas o hacer la compra. A menudo, descargamos estas aplicaciones y cada una aporta valor a su manera, aunque no siempre las utilicemos todas. Este modelo de consumo de aplicaciones ha llegado a la empresa. Ahora, los equipos pueden buscar, probar, comprar y utilizar aplicaciones fácilmente sin la intervención de los departamentos de TI. La sencillez de las aplicaciones SaaS -que no requieren instalación y están abiertas a cualquier comprador- permite a los equipos seleccionar herramientas que se ajusten a sus flujos de trabajo y objetivos únicos. Esta facilidad de acceso ha dado lugar a un aumento de la llamada «TI en la sombra». En ella, las aplicaciones se adoptan sin el conocimiento ni la supervisión de los departamentos de TI. Aunque cada aplicación puede satisfacer una necesidad organizativa específica, este enfoque descentralizado ha provocado una considerable «proliferación
de aplicaciones», es decir, una proliferación excesiva de herramientas que puede sobrecargar los recursos y presupuestos de TI. No estamos ante un problema insignificante. Según un estudio de Salesforce se estima que el número total de aplicaciones (en la nube y en las instalaciones) ha pasado de 843 a 1061 en sólo dos años. Además, la investigación de Insight sugiere que las empresas están malgastando cerca del 30% de su presupuesto en software no deseado o innecesario. Gestionar un gran número de aplicaciones es un reto importante para los departamentos de TI. Cada aplicación necesita una licencia, medidas de seguridad, integración con los sistemas actuales y actualizaciones periódicas. Esto suma complejidad y costes a la organización. Además, algunas aplicaciones SaaS pueden estar infrautilizadas, lo que aumenta aún más los costes. Debido a esta creciente complejidad, la racionalización de las aplicaciones se ha convertido en un tema clave en los debates sobre TI. El crecimiento descontrolado de la cartera de aplicaciones no es sostenible.
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Las organizaciones buscan cada vez más racionalizar sus carteras de aplicaciones por varias razones. En primer lugar, la rentabilidad es crucial: a medida que se acumulan las aplicaciones, aumentan los costes de licencia, mantenimiento y gestión, a veces de herramientas que apenas se utilizan. En segundo lugar, la racionalización de las aplicaciones mejora la postura de seguridad y el cumplimiento de la normativa. Cada nueva aplicación que se introduce en el entorno empresarial aumenta el potencial de riesgos de seguridad y violaciones de datos, especialmente cuando se hace sin la supervisión de los departamentos de TI. Por último, la racionalización de las aplicaciones mejora la eficacia operativa. Un catálogo de software simplificado es más fácil de mantener y permite a los departamentos de TI concentrar sus esfuerzos en innovar en lugar de gestionar una compleja mezcla de aplicaciones.
Cada nueva aplicación que se introduce en el entorno empresarial aumenta el potencial de riesgos de seguridad y violaciones de datos
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Existen numerosas razones por las que las organizaciones hacen todo lo posible por reducir el número de aplicaciones en su entorno de TI. En primer lugar, el entorno económico obliga a las empresas a reducir rápidamente los costes. En segundo lugar, las empresas deben priorizar sus esfuerzos de inversión en materia de transformación digital en herramientas que respalden sus objetivos empresariales. Por último, reducir el número de aplicaciones y el número de suscripciones ayuda a reducir los residuos digitales, contribuyendo a los objetivos de sostenibilidad a largo plazo (las aplicaciones SaaS se ejecutan en centros de datos que consumen energía y agua). Los objetivos deben formalizarse antes de poner en marcha cualquier iniciativa de racionalización de aplicaciones. Por ejemplo, ¿la prioridad es reducir costes, aumentar la eficacia operativa, mejorar la seguridad o alinear la tecnología con los resultados empresariales? El hecho de conocer el enfoque ayudará a orientar las decisiones a lo largo del proceso. Asimismo, debe definirse el alcance para garantizar que el enfoque sea manejable y específico.
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Por ejemplo, ¿qué unidades de negocio, tipos de aplicaciones o regiones se incluirán o excluirán? Una vez definidos los objetivos y el alcance, el siguiente paso es descubrir y crear un inventario de todas las aplicaciones en uso. El inventario debe categorizar las aplicaciones e incluir información crítica como la frecuencia de uso y el gasto en licencias por aplicación. La lista de aplicaciones descubiertas puede ser extensa. Para ello, proponemos un enfoque iterativo basado en hipótesis para priorizar los esfuerzos de investigación. Por ejemplo, durante un primer sprint, si el objetivo principal fuera reducir el número de aplicaciones con la misma funcionalidad, los esfuerzos deberían centrarse en revisar algunas de las categorías con mayor dispersión (por ejemplo, herramientas de BI). Pero, si la seguridad de los datos fuera la principal preocupación, los esfuerzos deberían centrarse en investigar las aplicaciones que puedan suponer un mayor riesgo para la seguridad de nuestros datos como el almacenamiento en la nube, los traductores o las aplicaciones de GenAI.
El siguiente paso es evaluar el valor de las aplicaciones seleccionadas. Este valor, vendrá determinado por varios factores como la alineación funcional, la compatibilidad técnica, la satisfacción de los usuarios, los costes, los riesgos de seguridad, el nivel de asistencia del proveedor etc. Es importante recabar la opinión de las partes interesadas, incluidos los propietarios de los productos, los usuarios finales, la seguridad informática o la arquitectura empresarial, entre otros. En este punto, empezarán a surgir redundancias entre aplicaciones que sirven al mismo propósito funcional. Una vez concluidas las evaluaciones de las solicitudes, se tomarán decisiones sobre qué solicitudes conservar, consolidar, sustituir o retirar. Dichas acciones deberán incluirse en un plan de acción. Este plan también puede incluir acciones para la consolidación de proveedores, la finalización conjunta de las fechas de vencimiento de las licencias y los contratos, y la optimización de las licencias (por ejemplo, la reducción de las suscripciones, la reducción de las cantidades etc.)
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Una vez tomadas las decisiones, es hora de ejecutarlas. Este proceso implica gestionar los cambios con eficacia y ayudar a los usuarios a adoptar las nuevas tecnologías. Por ello, es muy recomendable planificar y gestionar estos cambios. Por último, para garantizar la sostenibilidad de estos esfuerzos, sugerimos establecer un sistema de gobernanza y supervisión continua. Aplicando políticas de adquisición de nuevo software y exigiendo la supervisión de TI, las organizaciones pueden evitar la
proliferación de aplicaciones y garantizar que sus entornos se ajustan a los objetivos estratégicos. Este enfoque no impide que la empresa elija sus aplicaciones, más bien, brinda el apoyo necesario durante el proceso de adquisición de nuevo software. A medida que la transformación digital y los desafíos económicos continúan, la racionalización de las aplicaciones es una necesidad para las organizaciones que desean sacar el máximo provecho de sus carteras de aplicaciones. Una comprensión clara de los objetivos empresariales y de TI, combinada con un enfoque estructurado del inventario, la evaluación y la implementación de cambios, puede ayudar a crear un entorno de TI más ágil y eficaz, que se alinee estrechamente con la estrategia empresarial. Una cartera de aplicaciones simplificada y útil no sólo permite ahorrar costes, sino que también ayuda a las organizaciones a mantenerse al día con la innovación y seguir siendo competitivas de cara al futuro.
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Rene Sans Senior Manager Servicios de ciclo de vida del software
Profesional de la gestión de activos de TI con más de 12 años de experiencia, actualmente al frente de la práctica de servicios ITAM, especializada en proyectos de implantación y transformación, así como en servicios gestionados que ayudan a los clientes globales a optimizar los costes tecnológicos, mitigar los riesgos y mejorar las operaciones de gestión tecnológica. Servicios de ciclo de vida de la tecnología Ayudamos a nuestros clientes a obtener valor de sus inversiones tecnológicas actuales y futuras. Nuestros servicios abarcan desde la contratación hasta la renovación. Nos encargamos de la evaluación y optimización de proyectos, así como de la entrega de herramientas y la gestión de procesos para aportar claridad, reducir costes, mitigar riesgos y mejorar la toma de decisiones en materia de adquisiciones, gestión de activos informáticos y de software y negociaciones comerciales
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Casos de éxit
Para navegar eficazmente por el proceso de Racionalización del Software, las empresas pueden poner en práctica los siguientes pasos: 1. Identificar los objetivos empresariales: Comience por definir los objetivos generales de la empresa, como la reducción de costes, la mejora de la eficiencia operativa, la mejora de la seguridad y la alineación de la tecnología para ofrecer resultados empresariales. 2. Definir los objetivos de SaaS: Determine el alcance de los objetivos del Software como Servicio (SaaS), teniendo en cuenta factores como las unidades de negocio, las regiones o los tipos de aplicaciones. 3. Descubrir la adquisición y el uso: Lleve a cabo un análisis exhaustivo para identificar el software que se está adquiriendo y utilizando dentro del alcance definido. 4. Evaluar el valor de las aplicaciones: Evalúe el valor de las aplicaciones basándote en factores como la alineación funcional, la compatibilidad técnica, la satisfacción del usuario, la rentabilidad, los riesgos de seguridad y la disponibilidad de soporte.
5. Crear planes de acción: Desarrolle estrategias procesables, como conservar, consolidar, sustituir o retirar aplicaciones de software basándote en los resultados de la evaluación. 6. Establecer la gobernanza y la supervisión: Implemente un sistema sólido de gobernanza y supervisión continua para garantizar la alineación continua con los objetivos empresariales y la gestión eficiente del software. Nuestro servicio SaaS ofrece un enfoque rápido y perspicaz para perfeccionar su estrategia de gestión de SaaS y tomar decisiones informadas sobre objetivos clave. Mediante el análisis de los datos de consumo de SaaS de una muestra representativa de dispositivos de usuario final, proporcionamos información valiosa para apoyar los debates estratégicos y facilitar la toma rápida de decisiones. Con tiempos de respuesta rápidos, nuestros servicios, que incluyen Descubrimiento, Proyectos de Optimización de Proveedores y Servicios Gestionados Continuos, se adaptan a sus necesidades específicas de forma eficiente y eficaz.
Has FinOps forgotten SaaS?
Why modern organisations should be viewing FinOps and IT Asset Management through the same lens
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Cómo el despliegue híbrido será el futuro de la nube
La nube híbrida es la nueva normalidad.
Uno de los cambios más significativos de los últimos años ha sido la forma en que los proveedores tradicionales de TI han recurrido a la nube para renovar sus carteras de productos. Tal vez debería decirse más concretamente que han optado por la nube híbrida como el camino a seguir. Actualmente, la nube híbrida es la nueva normalidad. Esto es, una mezcla de nube pública y privada junto a la colocación de las cargas de trabajo adecuadas en el lugar adecuado. Los proveedores de TI más consolidados -HPE, Dell, Lenovo- tuvieron inicialmente una relación incómoda con la nube. Algunos la descartaron por considerarla una moda pasajera, o «vaporware», como dijo Larry Ellison, director ejecutivo de Oracle. Otros, en cambio, vieron su potencial, pero se resistieron a renunciar a su actual dominio del mercado on prem y de ahí la aparición de la llamada nube privada. Todo esto ha cambiado en poco más de una década. Mientras los proveedores de nube pública siguen pisando fuerte, las empresas tradicionales on prem han contraatacado
adaptando las soluciones on prem para que se parezcan más a la nube y sean más ágiles de consumir. Este cambio de enfoque por parte de los proveedores viene impulsado principalmente por un empuje tecnológico: el creciente despliegue de la IA. Este desarrollo necesita una nube híbrida para funcionar correctamente, ya que requiere una capacidad flexible para gestionar la potencia informática y de GPU necesarias para el cálculo masivo de IA y, al mismo tiempo, garantizar que no haya problemas de latencia y que la propiedad intelectual se mantenga en las instalaciones del cliente. Tanto HPE como Dell cuentan con soluciones de arquitectura de referencia para entornos de IA privada y los clientes pueden escalar estos entornos híbridos para los casos de uso de IA que necesitan ejecutar en producción de forma gobernada, segura y de baja latencia, al tiempo que se conectan a sus datos corporativos y propiedad intelectual de forma segura y protegida.
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Cada vez observamos más clientes que utilizan la nube pública como prueba de concepto para sus nuevos proyectos para tener una idea de cómo se ejecutarán y determinar cualquier dificultad, aunque después, a menudo, optan por ejecutar sus aplicaciones corporativas en una configuración híbrida. Del mismo modo, también buscan cada vez más crear aplicaciones que puedan diseñarse en contenedores para trabajar con proveedores de múltiples nubes y ofrecer portabilidad para evitar el bloqueo teniendo la capacidad de elegir dónde vive una aplicación en función del rendimiento, la seguridad, la gobernanza, las características técnicas/servicios y el coste. Un buen ejemplo son los establecimientos minoristas. Un importante cliente de comida rápida utiliza la nube híbrida en cada una de sus tiendas. Desde la aplicación que ejecuta
Lo que ha surgido es una nueva generación de productos as-a-service que han cambiado la cara de la nube híbrida.
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los dispositivos de los quioscos de pedido de comida hasta las aplicaciones y el contenido digital necesarios para las pantallas digitales que muestran las opciones de menú, cada uno de ellos es un dispositivo IoT y ejecuta una carga de trabajo de aplicación específica. Estas aplicaciones tienen que ser rápidas, estar disponibles en todo momento y tener una baja latencia para las transacciones de los quioscos y un gran ancho de banda para la visualización de los contenidos de los menús. Cada punto de venta tiene instalado un pequeño clúster hiperconvergente para ejecutar estas cargas de trabajo de aplicaciones. Además, deben estar gestionadas y preparadas para el futuro con el fin de permitir el despliegue de datos y servicios de IA en la tienda para la información de gestión y la experiencia del cliente. La gestión operativa es crucial y debe estar integrada en la nube y disponer de operaciones de IA y gestión del ciclo de vida. Este caso de uso no podría ofrecerse únicamente con la nube pública, son las soluciones híbridas las que desbloquean y potencian la experiencia del cliente.
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Y es aquí donde entran en juego los proveedores tradicionales de infraestructuras, adaptando y construyendo modelos como servicio para soluciones on-prem. Estos proveedores han adoptado varios elementos de la tecnología cloud: la flexibilidad/agilidad de la nube, por ejemplo, en el aprovisionamiento y la facturación, lo que permite la expansión en las instalaciones de forma rápida y sencilla, emulando la experiencia cloud para on-prem. Se hizo evidente que no eran los propios proveedores de la nube los que resultaban atractivos para los usuarios, sino lo que ofrecían: la autoselección, el rápido aprovisionamiento y, por supuesto, la posibilidad de pagar por lo que se utilizaba. Lo que ha surgido es una nueva generación de productos as-a-service que han cambiado la cara de la nube híbrida. Los proveedores han reunido todos los aspectos de una infraestructura de TI moderna y los han hecho suyos. Esto está transformando la forma en que se despliega la informática corporativa.
Históricamente, un cliente compraba sus servidores a una empresa, su almacenamiento a otra y su kit de redes a otra, pero ahora todo ha cambiado. Las empresas tienen la opción de comprar todo dentro de una misma organización, prediseñado para funcionar conjuntamente como una solución de arquitectura de referencia. Green Lake de HPE y Apex de Dell son arquitecturas de referencia de ingeniería que simplifican el diseño y la implantación de soluciones on prem. Estas ofertas están simplificando las soluciones híbridas on-prem: cargas de trabajo como máquinas virtuales, aplicaciones en contenedores, almacenamiento, puestos de trabajo modernos, bases de datos, datos e IA pueden ser gestionados por un único proveedor, al tiempo que se mantienen las ventajas de la computación en la nube. Lo que une a todos estos productos es que se acepta que la hibridación es la nueva normalidad, con una división equitativa entre las necesidades de la nube pública y la nube privada. Los clientes necesitan una plataforma que permita desplegar las cargas de trabajo en el lugar
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adecuado y gestionarlas mediante una plataforma de orquestación: un ejemplo de ello es Microsoft Azure Stack HCI. Ésta permite a los clientes el despliegue híbrido de recursos Azure on-prem y at the edge. HPE afirma haber incorporado 3.000 nuevos clientes de GreenLake en el último año. Este es un aumento vertiginoso que refleja el interés en este tipo de implementación híbrida. De acuerdo con IDC, el 65% de las organizaciones reconocen la necesidad de simplificar su infraestructura en la nube para mejorar la resistencia y reducir los costes operativos, y empresas como HPE GreenLake y Dell Apex lideran esta tendencia. Se trata de un cambio radical con respecto a la forma en que se solían ofrecer los servicios en la nube y dará forma a las infraestructuras corporativas durante mucho tiempo.
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Arquitecto y estratega empresarial con más de 30 años de experiencia en soluciones complejas en la nube e híbridas on-prem, transformación de TI y servicios gestionados. Nube y on-prem Una infraestructura moderna basada en la computación y el almacenamiento es clave para apuntalar el éxito de las aplicaciones y los datos de nuestros clientes. La práctica en la nube y on-prem se centra en permitir a nuestros clientes migrar a las mejores plataformas en la nube modernas y multihíbridas para sus necesidades de aplicaciones y datos. Asimismo, les permite evolucionar continuamente esas plataformas para optimizar la innovación, el rendimiento, la disponibilidad, los costes y el flujo de caja.
Lee Wilkinson Director de Tecnología
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Para las empresas que deseen adoptar soluciones de Nube Híbrida, un punto de partida puede consistir en implementar los siguientes pasos estratégicos: 1. Desarrollar una estrategia de nube: Elabore una estrategia integral que defina los objetivos, las expectativas y los criterios de éxito para la implantación de la nube híbrida. Debe incluir una evaluación del panorama informático actual y una hoja de ruta bien definida para la implantación. 2. Garantizar la seguridad y el cumplimiento: De prioridad a medidas de seguridad sólidas y al cumplimiento de la normativa para salvaguardar los datos. Implemente el cifrado, los controles de acceso y las auditorías periódicas, al tiempo que mantienes una supervisión continua para garantizar el cumplimiento normativo.
3. Optimizar la colocación de la carga de trabajo: Evalúe las cargas de trabajo para determinar el entorno más adecuado (nube pública, nube privada o local) en función de factores como el rendimiento, el coste y la seguridad. Este enfoque estratégico mejora la eficiencia operativa y la rentabilidad. 4. Fomentar la comunicación: Promueva la comunicación abierta y la colaboración entre los equipos de TI y otros departamentos para abordar los desafíos, compartir las mejores prácticas y alinear la estrategia de nube híbrida con los objetivos empresariales generales. 5. Aprovechar la automatización: Aproveche el poder de las herramientas de automatización y las plataformas de orquestación para agilizar los procesos, la gestión de recursos y la optimización del rendimiento. Al reducir los errores humanos y mejorar la eficiencia, la automatización desempeña un papel fundamental en el éxito de la implantación de la nube híbrida.
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Revolución de la IA: Navegando por la Encrucijada de la Seguridad
La IA está actualmente a la vanguardia de la innovación tecnológica, cautivando a todo el mundo con su potencial sin precedentes.
Casi todas las empresas tecnológicas están presentando sus soluciones o integraciones de IA. Esta oleada de actividad promete revolucionar el panorama empresarial. Según McKinsey, el 65% de las organizaciones ya utilizan regularmente la IA generativa, una cifra que casi se ha duplicado en sólo un año. De hecho, la mayoría de estas organizaciones prevén transformaciones significativas en sus sectores gracias a la IA. El futuro parece brillante: mayor eficiencia, operaciones optimizadas y mejoras sustanciales en los resultados. Sin embargo, en medio de este optimismo, surgen varias cuestiones críticas que merecen la atención de los responsables de TI y los líderes empresariales de todo el mundo. En primer lugar, la dimensión ética del despliegue de la IA representa un reto importante. Los responsables políticos se
enfrentan a la necesidad de fomentar la innovación minimizando los riesgos. Esta situación recuerda a la «tragedia de los comunes», en la que las acciones individuales agotan los recursos compartidos, perjudicando a todos en última instancia. En el contexto de la IA, el recurso compartido es la seguridad global y el desarrollo ético. La carrera por desarrollar la inteligencia artificial en aras de la superioridad económica, militar y tecnológica lleva a menudo a los países a pasar por alto salvaguardias cruciales, dando prioridad a la velocidad sobre la seguridad. Esta precipitación puede tener consecuencias perjudiciales, como el uso indebido de datos, la desigualdad, el desplazamiento de puestos de trabajo y las infracciones éticas. Además, esta carrera ha dado lugar a enfoques fragmentados, con países y Estados que persiguen sus propias agendas para obtener beneficios a corto plazo. Esta falta de cooperación internacional en materia de regulación de la IA supone una amenaza a largo plazo. Por ejemplo, la orden ejecutiva del presidente Trump sobre IA
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y la Ley de IA de la UE ponen de manifiesto los diferentes caminos que se están tomando. Mientras que EE.UU. se centra en invertir en infraestructuras de IA, la UE adopta un enfoque más prudente y trabaja para aplicar primero medidas sólidas de seguridad y protección de datos. La Ley de IA de la UE, con sus posibles multas de hasta 35 millones de euros o el siete por ciento de la facturación anual global en caso de infracción, ejemplifica este riguroso planteamiento. Los críticos, sin embargo, sostienen que esta estricta normativa podría crear inseguridad jurídica y frenar el avance de la IA en Europa. Otra preocupación apremiante es que, si bien la IA mejora la eficiencia corporativa y permite nuevas innovaciones, simultáneamente empodera a los ciberdelincuentes para crear amenazas más sofisticadas y perjudiciales. La IA ha
Para mitigar estos riesgos, las empresas deben priorizar los permisos de datos, asegurándose de que los modelos de IA operan dentro de estrictos límites de datos.
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democratizado el hacking, permitiendo a los atacantes sin habilidades avanzadas lanzar ciberataques, haciéndolos más difíciles de detectar. El Departamento de Ciencia, Innovación y Tecnología del Reino Unido realizó un estudio exhaustivo a principios de 2024, en el que detectó varios puntos vulnerables en muchas empresas: Falta de una arquitectura de seguridad robusta, que permite la inyección de código malicioso. Modelización inadecuada de las amenazas, lo que dificulta la identificación de todas las amenazas potenciales. Protección insuficiente de la privacidad de los datos, lo que ha llevado a algunas organizaciones a detener sus iniciativas de IA.
Autenticación y autorización inseguras, que conducen a la suplantación de usuarios legítimos. Validación y depuración deficientes de los datos de entrada, lo que permite manipular las consultas a las bases de datos. Codificación de salida inadecuada, que expone las páginas web a scripts maliciosos. Cifrado deficiente, con riesgo de interceptación de datos durante la transmisión. Estas vulnerabilidades subrayan la necesidad de que las empresas apliquen estrictas medidas de seguridad al desplegar IA generativa. Para mitigar estos riesgos, las empresas deben priorizar los permisos de datos, asegurándose de que los modelos de IA operan dentro de estrictos límites de datos. Además, deben reconocer sus limitaciones. Por ejemplo, desplegar un chatbot utilizando modelos existentes podría sugerir inadvertidamente competidores a los clientes, un resultado peligroso desde el punto de vista comercial
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Los responsables de seguridad de la información (CISOs) pueden recurrir a recursos como la guía «OWASP Top 10 for LLM» de la Fundación OWASP. En ella se destacan los ataques más comunes relacionados con la IA y se ofrecen estrategias de prevención y corrección. Prompt Injection, el primer ataque de la lista se detalla minuciosamente, ofreciendo valiosas ideas para la defensa. La guía OWASP ilustra la gran cantidad de apoyo disponible para las empresas que navegan por este cambio tecnológico transformador. Asociarse con expertos como Insight puede reforzar aún más la resiliencia de su organización, aprovechando su amplia experiencia en cambios complejos y retos de seguridad. En conclusión, aunque el despliegue de la IA promete enormes beneficios, también introduce importantes retos de seguridad. Manteniéndose informadas, aprovechando recursos como la guía OWASP y reconociendo sus limitaciones, las empresas pueden aprovechar con seguridad el potencial de la IA e impulsar el éxito futuro.
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Casi 20 años de experiencia en ciberseguridad en diversas funciones de ingeniería, diseño, autoridad de diseño, preventa y liderazgo estratégico. Seguridad y cumplimiento La práctica de Seguridad y Cumplimiento reúne las capacidades combinadas de la región EMEA de Insight para sobresalir como un partner de seguridad integral, salvaguardando las operaciones de nuestros clientes y asegurando su transformación digital. Mediante la realización de evaluaciones, les ayudamos a evaluar su madurez actual, les proporcionamos una hoja de ruta para alcanzar sus objetivos de confianza cero y les ayudamos a gestionar y mantener la postura de seguridad con nuestros servicios gestionados.
Rob O'Connor Director de Tecnología
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Guías
Para abordar el aspecto crítico de la seguridad de la IA, las empresas pueden emprender las siguientes acciones estratégicas: 1. Evaluación: Lleve a cabo una revisión exhaustiva de los controles de seguridad existentes e identifique cualquier riesgo residual. Colabore en la elaboración de una hoja de ruta priorizada destinada a alcanzar el nivel de seguridad deseado. 2. Planificación y diseño: Convierta sus retos empresariales en proyectos de seguridad viables con ayuda. Reciba orientación sobre la selección de proveedores, productos y servicios adecuados. Participle en talleres de visión y sesiones de diseño técnico para alinear las iniciativas de seguridad con los objetivos empresariales.
3. Construir e implementar: Lleve a buen término los planes de seguridad pasando del diseño a la implantación completa de los controles de seguridad. Cada proyecto se considera cuidadosamente en el contexto más amplio de tu hoja de ruta de seguridad. Transfiera la gestión de los controles de seguridad a sus equipos internos o pasa sin problemas a nuestros servicios gestionados. 4. Gestión de operaciones de seguridad: Garantice un rendimiento óptimo de sus controles de seguridad con servicios de asistencia continua. Considere la posibilidad de aprovechar los servicios gestionados en los que Insight asuma la responsabilidad de la gestión y el mantenimiento de sus controles de seguridad.
Insight's Data-Centric Security Guide
Insight's Cyber Security Capabilities Overview
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La Evolución de los Modelos de IA
Mirando hacia atrás en el tiempo, en 2024 quedó claro que ha habido un cambio real en la forma en que la IA es percibida dentro de las empresas.
En 2023, gran parte de la discusión aún estaba en sus primeras etapas, impulsada por los primeros adoptantes y entusiastas. Ahora, estamos empezando a ver un cambio significativo gracias a algunos avances fundamentales en la IA. La aparición de un nuevo modelo de IA de código abierto, DeepSeek, por ejemplo, ha puesto de relieve el antiguo debate entre los sistemas de código abierto y los patentados, además de cuestionar la norma en torno a la eficiencia informática de la IA. Las empresas tienen ahora la posibilidad de implantar la IA de forma más barata ejecutando modelos de código abierto in situ o en la periferia. Pero los últimos acontecimientos también han exacerbado la importancia de la seguridad, el enfoque y la buena gobernanza en torno a los sistemas de código abierto.
Al margen de esto, hay cinco áreas clave en las que el panorama de la IA va a cambiar: Evolución de la Tecnología de IA Generativa: Los avances en IA y modelos de IA Generativa incluyen mejores técnicas de entrenamiento, modelos más eficientes y el uso de hardware especializado. Capacidades Multimodales: La IA integrará cada vez más audio, video y otras modalidades, llevando la tecnología a nuevas fronteras y haciendo que el procesamiento del lenguaje natural sea aún más versátil. Orquestación de IA: Combinación de múltiples modelos y técnicas de IA para resolver problemas complejos, incluidos los sistemas multiagente en los que diferentes agentes de IA colaboran para completar tareas. IA Sostenible: Aunque no es el enfoque principal, la sostenibilidad en la IA para el entrenamiento y la inferencia, por ejemplo, es una consideración importante, particularmente en términos de reducir costes y mejorar la eficiencia
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Integración con RPA (Automatización Robótica de Procesos): La IA Generativa mejorará el movimiento de hiperautomatización, ampliando su alcance y capacidades en la toma de decisiones y la acción. Esto, se logrará a través de una comprensión integral del lenguaje natural escrito y hablado, interpretando los resultados requeridos y activando APIs para la acción. Además, algunas de estas áreas se integrarán entre sí: la orquestación de IA será compatible con RPA en una variedad de situaciones, y la capacidad multimodal será parte de todo tipo de implementación de IA. Evolución de los Modelos de IA La evolución de los modelos se traduce en una mayor precisión o velocidad, en función del caso de uso. Un LLM eficiente puede alcanzar un rendimiento de tarea final comparable al de un LLM transformador de precisión total con el mismo tamaño de modelo y tokens de entrenamiento. Además, ofrece ventajas en latencia, uso de memoria, rendimiento y consumo de energía.
Otro cambio impactante es la adopción de hardware especializado, diseñado para dar soporte a la IA.
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Otro cambio impactante es la adopción de hardware especializado, diseñado para dar soporte a la IA. Además de la evolución de la GPU, existen incluso nuevos tipos de procesadores denominados LPU. Estos están diseñados para abordar el procesamiento necesario para comprender y generar lenguaje natural. Orquestación de la IA Quizá uno de los mayores cambios observados es el salto de las herramientas de IA Gen, la forma más básica de chatbots, a una nueva generación de agentes de IA; software que tienen la capacidad de ejecutar una cadena de control mucho más sofisticada. Para ilustrar de lo que estamos hablando, imaginemos lo siguiente: la reserva de un viaje de negocios desde casa. Para reservar el viaje, primero hablaré con mi Alexa del viaje y le pediré que se coordine con mi Outlook. A continuación, tendré a otro agente coordinando toda la documentación necesaria. Puede que necesite otro agente que gestione mi casa mientras estoy fuera, que apague automáticamente la luz y la calefacción, por ejemplo. La capacidad de los agentes para hacer todo esto requiere
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una capacidad multimodal, entender el correo electrónico, las conversaciones telefónicas, las imágenes de las páginas web y mucho más. Antes, ese proceso era muy difícil. Los sistemas basados en agentes emplean ahora un nuevo principio, basado en conjuntos de datos muy amplios y desestructurados, que pueden adaptarse a distintos escenarios, en lugar de seguir respuestas fijas a una serie de indicaciones. Mediante el uso de agentes, los usuarios pueden dirigir un flujo de trabajo basado en IA a través del procesamiento del lenguaje natural, en lugar de mediante código. Esto significa que en el futuro podremos recibir (y reaccionar ante) llamadas telefónicas generadas por IA; un ejemplo de la forma en que pueden integrarse los cambios. Integración de RPA e IA Generativa RPA es una técnica que permite automatizar procesos empresariales más sencillos. Muchas industrias ya utilizan RPA por lo que se trata de un mercado que crece rápidamente. Según Statista, el mercado de la RPA alcanzará los 13.000 millones de dólares en 2030, más del doble que en 2020.
La capacidad de los RPA para gestionar una serie de tareas repetitivas permite su uso en diversos escenarios, incluidos los que implican un lenguaje natural, como las llamadas telefónicas, que antes eran inviables. En combinación con los agentes de IA, el alcance y la complejidad de los procesos empresariales que pueden automatizarse crecerán exponencialmente. Actualmente ya existen varias plataformas de automatización de flujos de trabajo empresariales de bajo código que integran nodos de Agente LLM en sus capacidades. IA multimodal La IA multimodal se refiere a los sistemas que procesan texto, imágenes, audio y vídeo. Se trata de un proceso más complejo que el de las generaciones anteriores de Gen AI, ya que es necesario que el software interprete datos procedentes de múltiples formas de entrada. No se trata sólo de «entender» diferentes modalidades, también puede «crear» en diferentes modalidades. Por ejemplo, la IA multimodal podría componer o producir un vídeo a partir de un guión preescrito.
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Entre los sectores empresariales que podrían utilizar la IA multimodal se encuentran la educación, para el aprendizaje personalizado, y el entretenimiento, en la producción de vídeos. A medida que la tecnología mejore, sus aplicaciones se multiplicarán. Sostenibilidad La IA tiene muchas ventajas, pero algo por lo que no es conocida es por ser sostenible. La huella de carbono de la IA Generativa es enorme. No se trata sólo del consumo de energía, sino también de la cantidad de agua necesaria para hacer funcionar la IA. ¿Cómo puede una empresa introducir la IA en su cultura manteniendo bajas las emisiones de carbono? La respuesta más obvia es utilizar la tecnología en sí misma. Utilizando la IA, las empresas podrían reducir su huella de carbono. ¿Cómo? Por ejemplo, la IA podría examinar la cadena de suministro y elaborar nuevas rutas de reparto más sostenibles. De otro modo, también podría examinar las áreas en las que se generan muchos residuos y explorar formas de reducirlos. En otras palabras, ver cómo se pueden hacer más eficientes los procesos internos.
Para que se produzcan todos estos cambios ... ... será necesario un cambio en los procesos empresariales; un esfuerzo concertado de las distintas áreas de las organizaciones para trabajar juntas. Por ejemplo, para sacar el máximo partido de la IA en un entorno jurídico, las empresas tendrán que asegurarse de que alguien con conocimientos jurídicos trabaje con el desarrollador de la IA. Aunque esto parece obvio, es nuevo para muchas organizaciones que suelen tener una estructura demasiado rígida. Es necesario que exista voluntad de cambio. En Insight, utilizamos la IA para optimizar los procesos internos, por ejemplo, gestionando las solicitudes de propuestas, ofreciendo así un mejor soporte a nuestros clientes y aumentando la eficacia de nuestros servicios. Es evidente que nos encontramos en un momento apasionante para el desarrollo de la IA, y ya estamos observando cómo puede influir en el funcionamiento de las empresas. Próximamente, surgirán nuevos avances que nos llevarán hacia un nuevo mundo.
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Director de consultoría y tecnología con más de 20 años de experiencia en la creación de soluciones informáticas complejas y programas de transformación de la entrega. Aplicaciones y datos La misión de la práctica de Aplicaciones y Datos es abordar algunos de los mayores desafíos de TI a los que se enfrentan nuestros clientes, desde el desarrollo de aplicaciones nativas en la nube, la modernización de aplicaciones monolíticas existentes hasta el uso de sus datos y nuevos servicios de IA para supervisar, gestionar y hacer avanzar su negocio.
Santo Orlando Practice Director
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Whitepaper
Para explorar la evolución de la IA y su impacto en las medidas de seguridad, las empresas pueden considerar los siguientes enfoques estratégicos: 1. Invertir en formación sobre IA: Ofrezca una formación completa sobre IA para garantizar que los empleados puedan utilizar eficazmente las herramientas de IA y fomentar la innovación. 2. Integrar la IA en las operaciones: Utilice la IA para agilizar los procesos, aumentar la productividad y reducir los costes. 3. Colabora con expertos: Asóciese con especialistas en IA, como Insight, para estar al día de los avances y obtener información.
4. Garantiza la calidad de los datos: Implemente una sólida gobernanza de datos para mantener datos precisos y seguros, mejorando la eficacia de la IA. 5. Adoptar prácticas éticas: Siga las directrices éticas de la IA para garantizar la transparencia, la imparcialidad y la responsabilidad, fomentando la confianza de las partes interesadas.
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Las tendencias analizadas en este informe, como la IA sostenible, la nube híbrida, la seguridad de la IA, la computación espacial y la 5G privada, están reconfigurando el panorama tecnológico y, en el caso de la IA, cambiando las estrategias empresariales. Para navegar en este entorno, las organizaciones deben adoptar la innovación y adaptarse al rápido ritmo de los avances tecnológicos. Hemos visto que mantenerse a la vanguardia es fundamental, dada la competencia en el sector de las TI. No adoptar las nuevas tecnologías puede dejar a las empresas vulnerables frente a competidores más rápidos en adaptarse. Este informe pone de manifiesto que, con la inversión y el enfoque adecuados, estas tecnologías tienen el potencial de impulsar o revolucionar la eficiencia, aumentar la seguridad, mejorar la experiencia del cliente y fomentar la
sostenibilidad. Sin embargo, es importante reconocer los retos, en particular las consideraciones éticas y de seguridad que rodean el despliegue de la IA. Las empresas deben adoptar un enfoque equilibrado, aprovechando estas tecnologías al tiempo que mitigan los riesgos potenciales. Al explorar los casos de uso de este informe y comprender cómo se aplican estas tendencias a sus situaciones particulares, las organizaciones pueden posicionarse para el éxito en el cambiante panorama de las TI. La adaptación proactiva y la implementación estratégica de estas tecnologías serán factores clave de diferenciación en los próximos años.
Phil Hawkshaw EMEA CTO & Director of Technology Services
