SDG Group ha presentado su informe Data, Analytics & AI Trends 2025, en el que analiza las principales tendencias tecnológicas y empresariales que marcarán el año en curso. Entre ellas, destacan la evolución de los grandes modelos de lenguaje (LLM), los avances en la ingeniería de 'insights', la inferencia causal en machine learning (ML) y la implementación de la IA responsable.
La Inteligencia Artificial se presenta como una de las tendencias más relevantes para 2025, destacando tres innovaciones clave. La evolución de los LLM se manifiesta en los avances de los Modelos de Lenguaje Especializados (SLM), que ofrecen una precisión en el análisis de datos o en la optimización de decisiones estratégicas, y en los Modelos de Visión a Gran Escala (LVM), que integran la interpretación visual con el procesamiento del lenguaje natural.
Inferencia causal en machine learning (ML)
La inferencia causal en Machine Learning (ML) es otra área emergente que va más allá de la identificación de patrones, permitiendo descubrir relaciones de causa y efecto en los datos. A diferencia de los modelos tradicionales que se centran en asociaciones estadísticas, la inferencia causal responde a preguntas sobre el impacto de cambios en un determinado contexto.
Por lo tanto, este enfoque representa un avance significativo en la manera de realizar análisis. No solo permitirá examinar situaciones desde una perspectiva correlacional, sino que también facilitará un entendimiento más profundo, contribuyendo a una toma de decisiones más informada.
La implementación de una IA responsable, según SDG Group, se está consolidando mediante auditorías en procesos generativos, protocolos de seguridad especializados y monitorización continua para corregir sesgos. La gobernanza de la IA cobra un papel fundamental, con marcos regulatorios que supervisan los resultados de los modelos y promueven la transparencia en la toma de decisiones algorítmicas. El futuro de la IA dependerá de la colaboración entre reguladores, empresas y tecnólogos para establecer estándares éticos sólidos.
Tendencias en tecnologías de datos
En el campo de las tecnologías de datos, la ingeniería de insights impulsada por IA generativa se perfila como una innovación clave. Esta tecnología permite a los usuarios interactuar con sus datos mediante lenguaje natural, obteniendo respuestas contextuales en tiempo real sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados. La IA generativa actúa como un motor cognitivo, identificando patrones ocultos y proporcionando insights proactivos.
Además, los Autonomous Data Constructs están emergiendo como una solución que automatiza la integración de datos sin configuraciones manuales, reduciendo las barreras técnicas en la ingeniería de datos. El modelo Bring Your Own Cloud (BYOC) se está convirtiendo en una tendencia clave, permitiendo a las empresas desplegar software de proveedores directamente en su entorno de nube, garantizando un control total sobre su infraestructura.
Arquitectura de datos e IA
En el ámbito de la arquitectura de datos e IA, los Sistemas Multiagente (MAS) están ayudando a la resolución de problemas complejos mediante agentes autónomos que trabajan de manera colaborativa o competitiva. Basados en los principios de la inteligencia distribuida, los MAS destacan por su escalabilidad, flexibilidad y resiliencia en entornos dinámicos.
Los agentes de IA hiperpersonalizados también están emergiendo como una solución diferenciadora, ofreciendo experiencias personalizadas para los clientes y optimizando la eficiencia operativa. Gracias a datos específicos del dominio y arquitecturas modulares, estos agentes mejoran la personalización en estrategias de marketing y automatización del servicio al cliente.
Finalmente, SDG Group destaca la importancia de establecer marcos de monitorización sólidos para evaluar la relevancia y el impacto de la IA generativa. La medición del retorno de inversión (ROI) de la IA generativa es un reto clave, que las empresas están abordando mediante nuevas métricas que reflejan su impacto en la experiencia del cliente, la innovación y la resiliencia operativa.
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