El año 2025 se perfila como un periodo crucial para el análisis de datos y la inteligencia artificial (IA). Las organizaciones que deseen mantenerse competitivas deberán estar al tanto de las últimas tendencias y adaptarse con agilidad.

A continuación, presentamos cinco tendencias esenciales para el desarrollo y la implementación de estrategias empresariales basadas en datos e inteligencia artificial. 

1. Modelos de lenguaje grande (LLM) y su impacto en la infraestructura de datos

Los modelos de lenguaje grande, como GPT-4, están revolucionando la forma en que las empresas manejan y analizan datos, transformando no solo la eficiencia con la que se procesan grandes volúmenes de información, sino también la profundidad y precisión de los análisis realizados.

Estos modelos permiten a las organizaciones automatizar tareas complejas, como la generación de informes detallados y el análisis predictivo, lo que a su vez libera recursos humanos para enfocarse en estrategias más creativas e innovadoras.

En 2025, se espera que la adopción de LLM continúe creciendo de manera exponencial, impulsando la necesidad de nuevas arquitecturas de datos, como las bases de datos vectoriales, que son capaces de manejar y organizar la información de manera más eficiente y efectiva.

Estas arquitecturas no solo mejoran la velocidad de procesamiento, sino que también facilitan la integración de datos de múltiples fuentes, permitiendo a las empresas obtener una visión más holística y precisa de sus operaciones y del mercado en general.

Además, la evolución de los LLM está fomentando el desarrollo de herramientas más accesibles y democratizadas, que permiten a empresas de todos los tamaños aprovechar el poder de la inteligencia artificial. 

2. Datos sintéticos para la protección de la privacidad

Con el aumento de las regulaciones sobre privacidad de datos, que buscan proteger la información personal de los usuarios y garantizar que las empresas manejen los datos de manera ética y segura, los datos sintéticos se están convirtiendo en una solución viable y cada vez más popular para entrenar modelos de inteligencia artificial.

Estos tipos de datos son generados artificialmente y replican las características estadísticas de los datos reales sin contener información personal identificable, lo que permite a las organizaciones desarrollar y mejorar sus modelos de IA sin comprometer la privacidad de los usuarios.

Al utilizar datos sintéticos, las empresas pueden cumplir con las estrictas normativas de privacidad, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa y otras leyes similares en diferentes partes del mundo, mientras continúan innovando y optimizando sus procesos de análisis de datos. Además, los datos sintéticos ofrecen la ventaja de ser altamente personalizables, lo que permite a las organizaciones crear conjuntos de datos específicos para sus necesidades de entrenamiento, mejorando así la precisión y eficacia de sus modelos de IA.

Esta capacidad de generar datos que imitan situaciones del mundo real sin los riesgos asociados al uso de datos personales reales está transformando la manera en que las empresas abordan el desarrollo de inteligencia artificial, abriendo nuevas posibilidades para la innovación y el crecimiento en un entorno cada vez más regulado. 

3. Análisis en tiempo real como necesidad básica

La capacidad de analizar datos en tiempo real se convertirá en un pilar fundamental para la toma de decisiones empresariales en 2025. En un mundo donde la velocidad y la precisión son cruciales, esta habilidad permitirá a las empresas no solo responder rápidamente a cambios en el mercado, sino también anticiparse a ellos, identificando tendencias emergentes y ajustando sus estrategias de manera proactiva.

Al implementar análisis en tiempo real, las organizaciones podrán optimizar sus procesos internos, reducir costos operativos y mejorar la experiencia del cliente al ofrecer soluciones más personalizadas y oportunas.

Además, esta tendencia facilitará la detección temprana de problemas potenciales, permitiendo a las empresas abordar desafíos antes de que se conviertan en crisis, lo que a su vez fortalecerá su posición competitiva en un entorno empresarial cada vez más dinámico y exigente. 

4. Inteligencia artificial multimodal

La inteligencia artificial multimodal, que integra y procesa datos provenientes de diversas fuentes como texto, imágenes y audio, está ganando un impulso significativo en el ámbito tecnológico y se anticipa que revolucionará una amplia gama de industrias.

Esta tecnología avanzada no solo permite una comprensión más profunda y contextual de los datos, sino que también facilita la creación de modelos de IA más robustos y versátiles.

Al combinar diferentes tipos de datos, la IA multimodal puede ofrecer análisis más completos y precisos, lo que resulta en mejores decisiones empresariales y soluciones más innovadoras. Por ejemplo, en el sector de la salud, esta tecnología puede mejorar el diagnóstico médico al integrar imágenes de resonancias magnéticas con historiales clínicos y notas de los médicos, proporcionando una visión más completa del estado del paciente.

A medida que esta tecnología continúa evolucionando, se espera que su capacidad para interpretar y correlacionar información de múltiples fuentes impulse nuevas oportunidades de negocio y transforme la manera en que las organizaciones operan y compiten en el mercado global.

5. Equipos de datos como productos (Data as a Product)

La gestión de datos como productos implica un enfoque meticuloso y estructurado, donde los activos de datos son tratados con el mismo rigor y atención al detalle que los productos de software. Este enfoque abarca una serie de prácticas y procesos que aseguran que los datos sean gestionados de manera eficiente y efectiva.

Además, la gestión de datos como productos incluye la implementación de sprints, que son ciclos de trabajo cortos y enfocados, típicos en metodologías ágiles, donde se planifican, desarrollan y revisan mejoras o actualizaciones en la gestión de datos. Estos sprints permiten una adaptación rápida a las necesidades cambiantes del negocio y aseguran que los datos se mantengan relevantes y útiles.

La importancia del talento en datos

Para sacar el máximo provecho de estas tendencias, es súper importante contar con un equipo de análisis de datos que tenga el talento adecuado y sea versátil.

Los y las analistas de datos deberían tener una mezcla de habilidades técnicas y blandas, como:

• Programación,
• Manejo de bases de datos,
• Visualización de datos,
• Pensamiento crítico y
• Comunicación efectiva.

Además, es esencial que estas personas puedan trabajar en equipo y adaptarse rápidamente a los cambios tecnológicos y del mercado.

Los equipos de recursos humanos deberán trabajar de la mano con los equipos de datos para identificar y desarrollar el talento necesario que impulse la transformación digital de la organización porque el talento especializado en datos no solo es clave en los departamentos de tecnología, sino en toda la empresa.

Para las empresas que buscan talento especializado en datos, les recomendamos echar un vistazo a nuestras egresadas de análisis de datos de Laboratoria.

Este programa intensivo, exclusivo para mujeres, preparó a las estudiantes en habilidades clave como SQL, Python, data storytelling y visualización de datos, además de fomentar el desarrollo de habilidades blandas esenciales para triunfar en el mundo laboral.

Puedes conocer más sobre nuestras especialistas en análisis de datos y cómo contratarlas en talento.laboratoria.la.

Estas tendencias no solo representan avances tecnológicos, sino también oportunidades para que las empresas latinoamericanas se posicionen como líderes en innovación. Como menciona Bernard Marr, experto en tecnología, "la democratización del análisis de datos nivelará drásticamente el terreno entre las grandes empresas y sus competidores más pequeños y ágiles".

Adaptarse a estas tendencias será crucial para que las organizaciones puedan aprovechar al máximo el potencial de los datos y la inteligencia artificial en 2025.