SDG Group ha publicado su informe anual de tendencias 2024 para ayudar a las organizaciones en el desarrollo de estrategias de datos más sólidas. El informe avanza las tecnologías y tendencias que definirán esta industria durante el próximo año.

"Las herramientas y las tecnologías de datos y análisis continúan evolucionando a un ritmo sin precedentes. Nuestro informe de tendencias facilita a las empresas la inteligencia que necesitan para ser más innovadoras y conseguir mejores resultados basados en los datos; pero este año en concreto estamos ante uno de esos momentos disruptivos y trascendentes en la industria debido al vertiginoso impulso de la IA en los últimos años; así lo reflejan las tendencias que previmos en 2022 y las que prevemos este año", ha señalado Antonio Torrado, socio director de SDG Group.

Las nueve principales tendencias en Datos, Analítica e Inteligencia Artificial mencionadas por el informe son las siguientes:

• Hiperautomatización de la construcción de estructuras de datos. Este concepto evolucionará para emplear tecnologías de automatización más avanzadas e integradas, lo que permitirá agilizar significativamente el proceso de creación y gestión de sistemas de datos interconectados.
• El catalizador de la IA generativa. El auge de la IA generativa, liderado por modelos como DALL-E 2, GPT-3 y Stable Diffusion, mejorará sus enfoques a partir de 2024, con capacidades para crear imágenes, textos, videos y audio originales; descubriendo una amplia gama de nuevas aplicaciones.
• La nueva Analítica Transaccional. La adopción acelerada de HTAP (procesamiento híbrido transaccional/analítico), que permite realizar consultas analíticas sobre datos transaccionales en tiempo real y dentro de la misma base de datos, agilizará el análisis en varias industrias, reduciendo el movimiento de datos y los obsoletos informes por volúmenes.
• Una inteligencia artificial más fiable y ética. A medida que crece el papel de la IA en la toma de decisiones, los organismos reguladores requerirán una mayor transparencia algorítmica y detección de sesgos, lo que impulsará a las organizaciones a adoptar políticas integrales de gobierno de la IA, marcos éticos y herramientas técnicas para garantizar su fiabilidad y cumplimiento.
• Aplicaciones empresariales optimizadas con inteligencia. La integración de análisis predictivos e inteligencia artificial en el software empresarial se convertirá en una práctica estándar de la industria, mediante su incorporación directa en las aplicaciones transaccionales que impulsan las operaciones.
• ESG mejorado por la IA. El uso de IA y análisis avanzado para extraer información de los datos ambientales, sociales y de gobierno (ESG), será crucial para las organizaciones, no solo convirtiéndolo en una práctica estándar para medir el progreso y el impacto, sino también para mejorar la fiabilidad de los informes de sostenibilidad.
• Un nuevo comienzo para la inteligencia de negocio. En el actual panorama digital, en evolución constante, el concepto de inteligencia de negocio (Business Intelligence) se está transformando y va más allá de los datos estructurados y las limitaciones tradicionales en la búsqueda empresarial, para abarcar toda la gama de activos digitales.
• Plataformas de datos de vanguardia. Se espera que las plataformas de datos modernas evolucionen hacia sistemas más integrados e inteligentes, aprovechando las capacidades avanzadas de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para mejorar el análisis en tiempo real, conseguir una mayor escalabilidad y un mejor gobierno de datos, entre otros beneficios.
• El próximo salto en inteligencia artificial. Esta tendencia resume una multitud de avances significativos que están listos para redefinir el panorama de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, presagiando la llegada de una nueva ola de innovación y potencial transformador.

El informe también ofrece recomendaciones sobre cómo las organizaciones pueden aprovechar todas estas innovaciones gracias a nuevas estrategias, el desarrollo de habilidades y las inversiones en tecnología.