Las tendencias tecnológicas de McKinsey 2024 [PDF de 100 páginas]

xguru · 2024-07-26T11:31:01+09:00

Revolución de la IA IA generativa IA aplicada Industrialización del aprendizaje automático Construcción del futuro digital Desarrollo de software de próxima generación Confianza digital y ciberseguridad La frontera de la computación y la conectividad Conectividad avanzada Tecnologías de realidad inmersiva Computación en la nube y en el edge Tecnologías cuánticas Ingeniería avanzada El futuro de la robótica El futuro de la movilidad El futuro de la biotecnología El futuro de la tecnología espacial Un mundo sostenible Electrificación y energías renovables Tecnologías climáticas más allá de la electrificación y las energías renovables El índice es el anterior. A continuación se presenta el contenido resumido por una IA. IA generativa La IA generativa está logrando avances extraordinarios en IA conversacional, generación de imágenes, composición musical y más, acelerando la innovación en una amplia variedad de campos. Sin embargo, también conlleva riesgos como sesgos, desinformación y deepfakes, por lo que será necesario preparar medidas para enfrentarlos Entre las principales tendencias tecnológicas están los modelos generativos multimodales, los potentes modelos open source, la ampliación de la context window en el procesamiento de lenguaje natural, la incorporación de LLM en herramientas empresariales y la expansión del uso de enfoques multi-agent Principales factores de incertidumbre Preocupaciones de ciberseguridad y privacidad Consideraciones éticas Regulación y compliance Titularidad y protección de los derechos de autor Impacto ambiental Inexactitud Preguntas clave Cambios en el costo de generar modelos y dinámica competitiva Aumento del gasto empresarial y monetización Desarrollo del open source y el closed source Cómo gestionar los factores de riesgo Políticas frente a la ingeniería social Nivel de tasa de error y control de hallucinations para uso real Grado de cambio laboral provocado por la gen AI Principales casos de uso y posicionamiento de las empresas según el avance de las tecnologías relacionadas IA aplicada Las tecnologías de IA analítica, como machine learning, visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural, están ganando cada vez más importancia en todos los sectores. El interés por la IA generativa también está elevando el reconocimiento del potencial de la IA aplicada. Aun así, persisten dificultades como el cambio de cultura corporativa, la obtención/uso/estructuración de datos a gran escala y la interpretación de las salidas del modelo por parte del usuario final para generar confianza Entre las principales tendencias están el énfasis en la data-centric AI, el aumento del impulso hacia la aceleración por hardware y el hecho de que la IA generativa está abriendo aún más la puerta a la IA aplicada Principales factores de incertidumbre Problemas de ciberseguridad y privacidad Regulación y compliance Consideraciones éticas Riesgos operativos Preguntas clave Integración estratégica entre IA generativa e IA aplicada Implicaciones para el talento y el stack tecnológico Formas de asegurar una ventaja competitiva Equilibrio entre reducción de costos y confiabilidad/responsabilidad de la IA Medidas para gestionar los riesgos relacionados con la IA Industrialización del aprendizaje automático MLOps es el proceso para escalar y mantener aplicaciones de machine learning dentro de las empresas, y es clave para convertir proyectos piloto de ML en procesos de negocio robustos. En particular, con la aparición de la Gen AI, también están cambiando los requisitos para las capacidades de MLOps Entre las principales tendencias están la consolidación del monitoreo y la orquestación como componentes centrales de MLOps, el aumento del uso de soluciones preconstruidas y API, y la creciente importancia de MLOps para la Gen AI Principales factores de incertidumbre Inversión previa y recursos necesarios para adoptar ML industrializado Establecimiento de procesos y responsables para mantener soluciones de ML a gran escala Equilibrio entre la eficiencia en la creación de valor de productos de vendors existentes y nuevos en un mercado que evoluciona rápidamente Prevención de posibles desajustes de capacidades Monitoreo y evaluación continuos para mitigar sesgos Evolución de habilidades y talento ante el aumento de la automatización Preguntas clave Dirección de evolución de las prácticas de MLOps y del ecosistema tecnológico Priorización de nuevas tecnologías de ML según las necesidades de la organización Impacto del ML industrializado en la organización, el modelo operativo y los roles de ingeniería Definición de esfuerzos y responsabilidades dentro de MLOps para garantizar un uso confiable y responsable de AI/ML Cómo integrar ML/DL/Gen AI dentro de MLOps Desarrollo de software de próxima generación Tecnologías avanzadas como la IA generativa y las arquitecturas basadas en la nube fortalecen las capacidades de los desarrolladores y permiten la participación de personas no técnicas en el desarrollo de aplicaciones. La adopción generalizada tomará más tiempo debido a desafíos de integración, falta de métricas claras y la necesidad de recapacitar masivamente a los desarrolladores. Aun así, las empresas que adoptan estas tecnologías de forma temprana ya están sentando las bases para mejorar la productividad Entre las tendencias más recientes están el paso de la prueba de concepto a la aplicación amplia de herramientas de desarrollo basadas en IA, la tendencia hacia plataformas de desarrollo integradas, los cambios en el ámbito del talento y la creciente atención al compliance y la confianza Principales factores de incertidumbre Aumento de errores al depender solo de pruebas y revisiones automatizadas Limitaciones de usar low/no-code sin monitoreo ni depuración por parte de desarrolladores experimentados Dificultades de control de versiones por cambios y upgrades descoordinados de distintos vendors Problemas de calidad y seguridad del código generado por IA Cuestiones de propiedad intelectual y responsabilidad legal del código generado por IA Posibles vulnerabilidades de seguridad derivadas de las API Preguntas clave Grado de impacto del código generado por IA en las tareas cotidianas, responsabilidades y cantidad de ingenieros de software En qué medida el uso de tecnologías no-code por desarrolladores amateur podría reducir la demanda de desarrolladores de software profesionales Si los equipos aceptarán cambios en su forma de trabajar Cuestiones de propiedad intelectual del código generado por IA A quién corresponde la responsabilidad de mantenimiento de las aplicaciones Si las organizaciones invertirán en recapacitar a sus equipos de software Cómo fortalecer la capacidad de los ingenieros para identificar resultados de calidad en herramientas asistidas por IA Confianza digital y ciberseguridad La confianza digital y la ciberseguridad permiten que las organizaciones gestionen riesgos tecnológicos y de datos, aceleren la innovación y protejan sus activos. Su importancia crece aún más con la adopción de nuevas tecnologías como computación en la nube/edge, IA aplicada y desarrollo de software de próxima generación. Sin embargo, enfrentan dificultades de adopción debido a desafíos de integración, silos organizacionales y escasez de talento Entre los cambios recientes más relevantes están la gestión de riesgos y preparación frente a la Gen AI como foco principal, la rápida evolución de los ciberdelincuentes y las amenazas, la aparición de nuevos compradores más allá del rol del CISO, la continuidad del debate entre plataformas de ciberseguridad y soluciones best-of-breed, el interés masivo despertado por los ETF de Bitcoin y Ethereum, y el paso de las empresas blockchain desde pilotos hacia implementaciones a gran escala de activos financieros tokenizados Principales factores de incertidumbre Complejidad de implementación Problemas de compatibilidad al integrarse con sistemas legacy Falta de estandarización en el uso de tecnologías de arquitectura de confianza por industria Tensión entre privacidad y equidad/seguridad Aumento del riesgo cibernético por tensiones geopolíticas Fragmentación del entorno regulatorio para blockchain y tokenización Incertidumbre sobre cómo abrir grandes modelos de IA de forma explicable Preocupación empresarial por el uso de datos confidenciales en el entrenamiento de LLM Falta de percepción de los líderes sobre integrar medidas de confianza digital como funciones centrales del producto Falta de comprensión de la propuesta de valor y la UX de Web3 Mayor interés de los reguladores en la protección del consumidor Preguntas clave Cómo gestionar las expectativas de clientes/empleados/comunidades sobre seguridad, experiencia y privacidad Cómo ajustarán los reguladores los requisitos de las nuevas tecnologías de confianza con los estándares previos Cómo gestionar el costo de reporting ante mayores expectativas regulatorias sobre gestión proactiva del riesgo de ciberseguridad Cómo identificar los sistemas/tipos de datos más importantes y detectar las partes expuestas al riesgo Cómo incorporar conceptos como "zero trust" en la arquitectura del portafolio digital preparada para el futuro Modelos de negocio y cadenas de valor de Web3 que sean técnicamente confiables y comercialmente viables Necesidad de seguir analizando en el futuro la convivencia entre el ecosistema Web3, la arquitectura de sistemas empresariales existente y las plataformas Web2, entre otros temas Conectividad avanzada Las tecnologías de conectividad avanzada tienen el potencial de transformar la experiencia en diversas industrias, como consumo, movilidad, manufactura y agricultura. Aunque algunas empresas dudan en invertir en ciertas tecnologías de conectividad de última generación por la incertidumbre sobre el ROI, el rápido avance de la conectividad satelital de próxima generación, las redes privadas 5G y 6G hace necesario que operadores y empresas se preparen para aprovechar sus beneficios Entre las principales tendencias están la persistencia de las dificultades en la industria de las telecomunicaciones, el avance en la adopción de redes privadas, algunas dudas aún presentes pese al desarrollo continuo de 6G, el auge de la adopción de xRAN en redes móviles y el progreso en la construcción de constelaciones de satélites LEO Principales factores de incertidumbre Deterioro de la rentabilidad de los operadores de telecomunicaciones Falta de casos de uso maduros que respondan a la integración vertical industrial y a las exigencias de acuerdos de nivel de servicio por parte de los clientes Falta de madurez del ecosistema, incluyendo fragmentación del mercado, problemas de seguridad, falta de interoperabilidad, despliegues complejos y poca estandarización, que ralentiza la adopción de IoT Incertidumbre sobre el papel de la intervención gubernamental en el despliegue de infraestructura 5G/6G Preguntas clave Qué cambios fundamentales necesita la industria de las telecomunicaciones para mejorar su rentabilidad Cómo afectarán los cambios en el mercado de fibra óptica a las opciones de red de los clientes Si la monetización de 5G será suficiente Cuáles son las expectativas de los actores involucrados respecto a las tecnologías inalámbricas de próxima generación Cómo será 6G y qué condiciones se necesitan para que proveedores de equipos de red, operadores, empresas y fabricantes de chips inviertan y generen ingresos Qué tan probable es el éxito en la adopción de redes privadas y qué necesitan las empresas para no perder esos beneficios Si el aumento de lanzamientos LEO y los avances tecnológicos podrían llevar a una sobreoferta de satélites Tecnologías de realidad inmersiva Las tecnologías de realidad inmersiva permiten añadir objetos virtuales al mundo real o interactuar dentro de mundos virtuales. A pesar de dificultades como retrasos en el desarrollo de hardware, inversión inestable y demanda del consumidor incierta, han mostrado resiliencia con el lanzamiento del headset Vision Pro y el interés sostenido de las empresas en la tecnología de gemelos digitales Entre las principales tendencias están el crecimiento selectivo del mercado de headsets, la expansión de los mundos virtuales más allá de los videojuegos hacia experiencias digitales y el hecho de que la adopción empresarial continúa, aunque escalarla está tomando más tiempo de lo previsto Principales factores de incertidumbre Miniaturización, mayor durabilidad y mejoras en precisión y comodidad del usuario mediante avances en hardware/SW Desafíos técnicos por resolver, como la gestión térmica y la ampliación de la duración de la batería Incertidumbre sobre la velocidad y el nivel de reducción de costos Dudas sobre el crecimiento del rango de necesidades de los usuarios Mitigación de problemas de seguridad y privacidad relacionados con el seguimiento del comportamiento del usuario Resolución de problemas de seguridad en el uso de plataformas AR/VR La proliferación de distintos form factors según el uso previsto genera incertidumbre sobre los casos de uso más adecuados para cada uno Preguntas clave Cuál podría ser el impacto de los casos de uso en distintos entornos (hogar, trabajo, en movimiento) Cómo y a qué ritmo evolucionará el hardware de los dispositivos Qué impacto tendrá la realidad inmersiva en nuevas formas de trabajo remoto/híbrido y en las interfaces humano-máquina Cómo pueden las empresas gestionar eficazmente la infraestructura tecnológica necesaria para casos de uso nuevos y en evolución Qué marco regulatorio se necesita para garantizar un uso seguro, confiable y ético de la tecnología VR, incluyendo moderación de contenidos, privacidad de datos y ciberseguridad Cloud y edge computing Las empresas están pasando del almacenamiento y la gestión tradicionales on-site a un modelo distribuido a través de múltiples puntos de infraestructura, desde centros de datos remotos hyperscale hasta servidores on-site en el edge. Una distribución equilibrada de cargas de trabajo entre cloud y edge computing contribuye a optimizar el aprovisionamiento de recursos, la latencia, la privacidad de datos y la escalabilidad de la seguridad La demanda creciente de IA ha incrementado fuertemente el uso de cloud y edge computing; entre los cambios recientes más destacados están el cambio de prioridades hacia soluciones edge on-premises, la transición de algunos modelos de IA del cloud al edge como próxima evolución y la tendencia de las empresas a diversificar la cadena de suministro de GPU Principales factores de incertidumbre Dificultades para escalar con el aumento del número de nodos y dispositivos edge Falta de talento interno y de apoyo ejecutivo para implementar eficazmente soluciones cloud Dificultades técnicas para construir y escalar capacidades de cloud computing debido a la complejidad de los modelos de ML/IA y la falta de soluciones listas para desplegar Falta de visibilidad del retorno de la inversión Largos periodos de recuperación de la inversión para el desarrollo edge Falta de comprensión del cliente sobre casos de uso con valor agregado Requisitos de inversión a gran escala para pasar del piloto a una implementación masiva Requisitos complejos de stack tecnológico, incluida la necesidad de integrarse con el entorno tecnológico existente de la mayoría de las empresas Otros desafíos, como la falta de soluciones listas para desplegar Problemas de privacidad en cloud que aún preocupan a muchas empresas Preguntas clave Si el edge, bien posicionado en términos de negocio y regulación, será más innovador que el cloud Si factores como la falta de interoperabilidad en networking y de estándares comunes impedirán que el edge alcance todo su potencial Si los proveedores de cloud hyperscale liderarán el edge computing Si los operadores con MEC habilitado por 5G competirán o colaborarán con los hyperscalers Cómo cambiarán los modelos de negocio de los proveedores de cloud y edge con la rápida evolución de la IA y los cambios regulatorios Cómo los chips especializados desplegados en centros de datos y en el edge modificarán el entorno competitivo de cloud y edge Si el aumento del número de unidades de almacenamiento y procesamiento generará vulnerabilidades de seguridad Cómo la transición hacia infraestructura verde impulsará el desarrollo continuo de las tecnologías cloud y edge Cómo responderán los recursos de edge y cloud al aumento de la demanda de movimiento de datos y análisis asistido por IA conforme bajen los costos de sensores y mejore su desempeño Si la reducción de los costos de conectividad impulsará aún más la adopción del edge Tecnologías cuánticas Están compuestas por computación cuántica, comunicaciones cuánticas y sensado cuántico. Aunque la ventaja cuántica para aplicaciones reales aún no se ha demostrado, se están llevando a cabo investigaciones y experimentos prometedores entre empresas líderes de diversas industrias como química, farmacéutica, finanzas, automotriz y aeroespacial. Es necesario superar barreras técnicas, lo que requiere esfuerzos tanto del sector público como del privado. Invertir con criterio para el desarrollo futuro es una decisión estratégicamente acertada Entre los cambios recientes más destacados están avances clave en corrección de errores, un mayor énfasis en construir el stack completo —incluida la integración de SW y de infraestructura de computación cuántica y clásica—, mejoras en seguridad de la información asociadas al avance de la computación cuántica y la continuidad de alianzas entre startups y empresas establecidas Principales factores de incertidumbre Retos técnicos como la capacidad de manejar una cantidad y calidad suficientes de qubits y obtener resultados de cálculo significativos Como la mayoría de los cálculos que necesitan las empresas aún pueden resolverse razonablemente con supercomputadoras existentes, tomará tiempo lograr eficiencia de costos antes de que las computadoras cuánticas de propósito general ocupen un lugar central Diferentes niveles de madurez tecnológica y aplicabilidad Mayor necesidad de coordinación entre disciplinas para llevar la tecnología al mercado Reconocimiento limitado y baja adopción tecnológica fuera de los hubs cuánticos, lo que dificulta el desarrollo y la innovación, junto con retos para asegurar talento en teoría/hardware/software Preguntas clave A qué ritmo avanzarán las tecnologías cuánticas en la próxima década y cuándo alcanzarán hitos importantes Qué beneficios puede aportar la combinación de tecnologías cuánticas e IA Cuándo y cómo deben comenzar a prepararse las empresas para las amenazas de seguridad derivadas de las tecnologías cuánticas, en especial de las computadoras cuánticas Si la oferta de talento podrá alcanzar la demanda Qué palancas están disponibles y cómo pueden las organizaciones ayudar a cerrar la brecha de talento El futuro de la robótica Los sistemas robóticos altamente sofisticados están especializados en automatizar diversas tareas físicas. Debido al contexto macroeconómico y a los avances tecnológicos, los casos de uso se están expandiendo desde servicios a nivel de consumidor hasta ensamblaje a nivel empresarial. En el plano macroeconómico, muchos países enfrentan mercados laborales ajustados por el aumento de los costos laborales, el envejecimiento de la población y la complejidad adicional del offshoring. Desde la perspectiva tecnológica, la IA está impulsando numerosas innovaciones que elevan las capacidades de los robots físicos y aceleran su entrenamiento. Aunque existen barreras tecnológicas y sociales, la adopción generalizada será clave para mejorar la productividad y para la transición hacia una economía que integre nuevas formas de trabajo fundamentalmente distintas de los empleos actuales centrados en humanos Entre los desarrollos recientes más destacables están la expansión de los sectores que adoptan robots, la ampliación de los tipos de robots, el fuerte aumento del interés por los robots humanoides y de propósito general, y el papel continuo de la IA para impulsar avances hacia robots más autónomos Principales factores de incertidumbre A medida que los robots se integren más en la sociedad y trabajen junto con los humanos, pueden surgir preocupaciones sobre seguridad, privacidad y responsabilidad Aunque la adopción de robots tiene el potencial de automatizar muchas tareas, al principio podría tener un efecto negativo en el mercado laboral y en la percepción pública (aunque también podría abrir oportunidades para rediseñar el mercado laboral hacia nuevos roles para la fuerza de trabajo) Integrar robots en la fuerza laboral requerirá recapacitar a los trabajadores humanos para otros roles o capacitarlos para colaborar eficazmente con nuevos compañeros El acceso a recursos suficientes, como baterías y talento, seguirá siendo importante tanto para el desarrollo tecnológico como para el suministro futuro de productos La competencia entre países puede influir fuertemente en los flujos globales de comercio tecnológico Posibles cambios regulatorios añaden una incertidumbre considerable a las perspectivas del mercado Preguntas clave ¿A qué velocidad incorporarán las empresas robots en sus organizaciones? ¿Cómo reconfigurará la integración con robots a la fuerza laboral del futuro? ¿Cuándo podríamos esperar robots de propósito general? ¿Qué nuevos casos de uso de negocio podrían surgir gracias a la robótica avanzada? El futuro de la movilidad Está creciendo el interés por los vehículos autónomos (AV), los vehículos eléctricos (EV), la movilidad aérea urbana (UAM) y las tecnologías ACES (autonomía, conectividad, electrificación y movilidad compartida/inteligente). Las empresas nuevas y establecidas del sector movilidad están acelerando la adopción tecnológica. Los programas piloto comerciales de robotaxis autónomos en grandes ciudades y las pruebas de vuelo de aeronaves urbanas representan pasos clave hacia una adopción a gran escala. Los problemas tecnológicos, regulatorios y de percepción del consumidor están aumentando la volatilidad del sector La demanda de EV sigue siendo alta, aunque el crecimiento reciente se ha desacelerado en regiones clave; los robotaxis están resolviendo barreras para un uso comercial más amplio; el transporte autónomo por camión ha llegado a un punto importante al comenzar las pruebas; la micromovilidad en general muestra resiliencia en medio de la consolidación del mercado; se está ampliando la escala y el alcance de las operaciones de entrega con drones; y, aunque la financiación de aeronaves eVTOL ha disminuido ligeramente, la posibilidad de certificación mantiene el impulso. Estos son algunos de los desarrollos recientes más relevantes Principales factores de incertidumbre Incertidumbre sobre la expansión del suministro energético global necesaria para satisfacer la demanda de EV Preocupaciones sobre seguridad y responsabilidad relacionadas con tecnologías de movilidad no tripulada y autónoma Incertidumbres técnicas relacionadas con baterías con suficiente alcance para soportar más aplicaciones (por ejemplo, movilidad aérea) Percepción de los clientes sobre el ruido y el impacto visual (por ejemplo, la contaminación acústica de los drones de entrega) Costos de equipamiento e infraestructura para nuevos medios de transporte (por ejemplo, construir redes de carga para EV) Cambios regulatorios que surgen a medida que se desarrollan marcos de certificación generalizados (por ejemplo, control de tráfico aéreo ampliado) Problemas de privacidad y seguridad en algoritmos básicos de IA y flujos de trabajo que dependen de datos de consumidores Asegurar recursos suficientes para escalar estas tecnologías (por ejemplo, materias primas para producir baterías, desarrolladores de software para software de conducción autónoma) Preguntas clave ¿Cómo darán forma a las ciudades las tendencias de movilidad del futuro? ¿Qué barreras regulatorias y factores habilitadores deben resolverse para permitir una adopción amplia? ¿Qué proporción de las ventas de vehículos corresponderá a los vehículos autónomos y cuál será el modelo de negocio dominante? ¿Qué logros deben alcanzarse para ganar la confianza del consumidor en los vehículos autónomos y la movilidad aérea urbana? ¿A qué escala podría llegar la movilidad aérea avanzada durante la próxima década? ¿Qué se necesita para que el desarrollo de la movilidad compartida tenga el impacto financiero y ambiental esperado? El futuro de la bioingeniería La combinación de avances en computación biológica está desencadenando una serie de innovaciones en productos y servicios en industrias como salud, alimentos y agricultura, bienes de consumo, sostenibilidad, energía y materiales. En los próximos diez años, podría generar un impacto económico potencial de más de 2 billones de dólares anuales y habilitar cientos de casos de uso. Será necesario superar desafíos de comercialización y retos sociales y regulatorios. La inversión continua y los esfuerzos de innovación siguen en marcha Entre los avances recientes más destacables están el progreso importante de las terapias génicas basadas en CRISPR, el descubrimiento continuo de nuevos usos de la IA en bioingeniería y los avances en la producción de proteínas alternativas a pesar de las restricciones regulatorias Principales factores de incertidumbre La regulación de tecnologías y productos de bioingeniería puede afectar el ritmo de desarrollo La percepción pública sobre seguridad, costo y calidad de los productos de bioingeniería, así como las preocupaciones éticas, puede determinar la velocidad del desarrollo del mercado Las preocupaciones sobre la modificación de organismos vivos pueden dificultar el avance Como los sistemas biológicos se autorreplican, se automantienen y están altamente interconectados, un cambio en una parte podría tener efectos indirectos negativos en todo el ecosistema o entre especies Preguntas clave ¿Cómo decidirá la sociedad el alcance adecuado de la edición genética a la luz de distintos valores y principios? ¿Cómo percibirá y adoptará el público la bioingeniería junto con su adopción empresarial (por ejemplo, cómo encajará la carne cultivada en las dietas convencionales)? ¿Cuánto tiempo tomará para que las terapias génicas basadas en CRISPR den resultados en diversas enfermedades y logren una mayor aceptación social? El futuro de la tecnología espacial Durante la última década, la fuerte reducción de los costos tecnológicos ha incrementado la viabilidad y la relevancia de la tecnología espacial. La conectividad a internet satelital se está expandiendo a gran escala, y aumenta la participación e innovación del mercado privado en torno a los vehículos de lanzamiento. El aumento de los casos de uso está atrayendo interés e inversión de empresas tecnológicas no espaciales. La industria espacial podría crecer hasta superar los 750 mil millones de dólares en ingresos para 2035. Superar obstáculos tecnológicos y geopolíticos será decisivo Entre los desarrollos recientes más destacables están el crecimiento continuo de las constelaciones de comunicaciones satelitales en LEO, la expansión del interés y las expectativas en torno a la conexión directa a dispositivos (D2D), el aumento de la actividad global de lanzamientos, la continuidad de las actividades lunares tanto en el sector público como en el privado, y el creciente interés por la integración hacia soluciones para el usuario final, lo que está impulsando el interés del sector tecnológico no espacial Principales factores de incertidumbre Si será posible una mayor escalabilidad al asegurar la eficiencia en costos de la tecnología espacial La necesidad de definir mecanismos de gobernanza para asignar derechos de uso de frecuencias y órbitas a medida que aumenta el número de actores, satélites y aplicaciones El aumento de riesgos cibernéticos, incluidas filtraciones de datos, malware y otros ciberataques, debido al crecimiento de los actores comerciales Preguntas clave ¿Cómo se definirán la propiedad y los derechos de acceso al espacio y a la tecnología espacial? ¿Cómo podrían los actores coordinarse para construir estructuras de gobernanza en áreas clave (por ejemplo, reducir interferencias no intencionales, promover operaciones seguras, proteger derechos de propiedad y uso, determinar responsabilidades y fomentar un intercambio justo de datos)? ¿Cómo podrían coordinarse los actores para gestionar eficazmente los desechos espaciales y el tráfico? ¿Cómo será la distribución futura de satélites (por ejemplo, el equilibrio entre distintas órbitas)? ¿Cómo evolucionará el mercado considerando diversos factores (macroeconomía, impulso a soluciones E2E, etc.)? ¿Cómo evolucionará la competencia dentro del mercado privado de lanzamientos? ¿Podrá sostenerse el sistema actual de asignación de frecuencias en un contexto de competencia creciente por el uso del espectro y mayor riesgo de congestión? Electrificación y energías renovables Son fundamentales para reducir las emisiones globales de carbono conforme al Acuerdo de París. Para recortar las emisiones globales en 45% para 2030 y alcanzar emisiones netas cero para 2050, la mayoría de las tecnologías necesarias ya existen: energías renovables como la solar y la eólica, energía nuclear, hidrógeno, combustibles sostenibles y bioenergía, fuentes de energía limpia firme como el almacenamiento de energía, así como soluciones de distribución como sistemas de baterías de larga duración y smart grids. Sin embargo, la inversión total en activos físicos para los sistemas de energía y uso del suelo está muy por debajo de los 9.2 billones de dólares anuales necesarios para llegar a net zero en 2050. Se estima que para 2050 se necesitarán alrededor de 200 millones de trabajadores calificados en la cadena de valor de tecnologías climáticas A pesar de diversos desafíos y problemas, entre los principales avances de 2023 estuvieron el fuerte aumento de la capacidad de generación renovable, el mayor apoyo del sector público al hidrógeno aunque su implementación sigue rezagada, la rápida expansión de la capacidad global de almacenamiento en baterías y los intentos de los incentivos de política por estimular la adopción estancada de bombas de calor Factores clave de incertidumbre Reducir costos es indispensable para ampliar la adopción de tecnologías de energía renovable, y esto puede lograrse mediante avances tecnológicos e inversiones para alcanzar economías de escala Si el ritmo de producción de energía baja en carbono alcanza el nivel necesario para alinearse con los compromisos globales de net zero, el suministro de materiales como litio, acero y cobre podría convertirse en una limitante La futura mezcla energética implicará ampliar el desarrollo de infraestructura para producir nuevas tecnologías como hidrógeno verde, baterías y combustibles sostenibles Acelerar la innovación y la inversión en infraestructura para transmisión y distribución eléctrica, almacenamiento en baterías, carga de EV y gestión de carga de smart grids Simplificar los permisos puede acortar los tiempos de desarrollo de proyectos y permitir una expansión más rápida a gran escala Desplegar tecnologías de electrificación y energías renovables al ritmo y escala que exigen los compromisos globales de carbono neutral requerirá un aumento gradual en la oferta de especialistas en tecnologías de energía limpia También se requieren respuestas y medidas como la cooperación entre regiones para armonizar estándares, acelerar la adopción global de tecnologías renovables y coordinar políticas globales de seguridad energética Preguntas clave Cómo impactará la innovación en tecnologías de almacenamiento en baterías en la adopción de vehículos eléctricos y activos de energías renovables Cómo pueden colaborar los actores públicos y privados para gestionar en paralelo los sistemas energéticos existentes y emergentes, garantizando al mismo tiempo la seguridad energética y la estabilidad de la red eléctrica Cómo pueden las regiones y organizaciones aprovechar las nuevas ventajas comparativas de un mundo electrificado mientras aumentan el acceso a la energía y mejoran la estabilidad laboral de los trabajadores de industrias existentes Cómo aumentará el sector eléctrico la fuerza laboral con habilidades relacionadas con electrificación y tecnologías de energías renovables Cómo suministrarán energía limpia los países emergentes a una población en crecimiento pese a las barreras de infraestructura existentes y la competencia en costos de los hidrocarburos Tecnologías climáticas más allá de la electrificación y las energías renovables Incluyen tecnologías relacionadas con circularidad y recursos, así como con captura y eliminación de carbono. La producción de productos y servicios sostenibles ayuda a las empresas a cumplir nuevas regulaciones, crear oportunidades de crecimiento y atraer talento. Muchas tecnologías para mitigar el impacto ambiental del consumo son técnicamente viables, pero pocas han logrado ser costo-eficientes a gran escala o superar barreras como la recapacitación laboral y el financiamiento. El alcance del desafío tampoco tiene precedentes. Para 2030, se necesita una capacidad adicional de eliminación de entre 0.8 y 2.9 GtCO2 al año. Cerrar la brecha entre aspiraciones y compromisos requerirá un cambio gradual en la inversión equivalente a alrededor de 0.1% del PIB global anual (unos 120 mil millones de dólares) Entre los principales avances de 2023 estuvieron la ampliación de los compromisos corporativos, una mayor adopción de soluciones agtech para agricultura sostenible (aunque la penetración sigue siendo relativamente baja), el aumento del apoyo del sector público a iniciativas de gestión de carbono y un cambio escalonado en el interés por la captura, utilización y almacenamiento de carbono (CCUS) Factores clave de incertidumbre Las políticas y regulaciones pueden desempeñar un papel decisivo al moldear decisiones de inversión, la viabilidad de los casos de negocio y la respuesta pública a los planes de gestión de carbono Según cómo distintas estructuras de incentivos para la gestión de carbono valoren el capital natural, las organizaciones podrían asignar valores diversos a los co-beneficios de las soluciones de capital natural frente a la eliminación pura de CO2 La expansión de la infraestructura para reducción y eliminación de carbono requiere mucho tiempo y capital, por lo que la coordinación a lo largo de la cadena de valor puede ser difícil, y la necesidad de articulación a nivel local entre actores públicos y privados puede convertirse en un obstáculo adicional No está claro cómo afectarán a la confianza en los planes de gestión de carbono los compromisos recientes de estándares independientes de créditos de carbono para aumentar la transparencia y la consistencia con el fin de cumplir las promesas Preguntas clave Cómo superarán los planes de gestión de carbono posibles cuellos de botella (por ejemplo, materias primas, tierra e infraestructura) mediante I+D, experiencia y economías de escala Cómo influirá en las decisiones de inversión y en la percepción pública el debate sobre la eficacia de la eliminación de carbono basada en la naturaleza frente a la basada en tecnología Si la innovación en tecnologías CCUS puede traducirse en reducciones significativas de costos y en la expansión de casos de uso Si los organismos independientes de créditos de carbono podrán aumentar la transparencia de sus puntuaciones para cumplir con éxito los estándares de certificación y construir confianza y credibilidad en el mercado voluntario de carbono Cómo reaccionarán los consumidores a la innovación continua en proteínas alternativas

(mckinsey.com)

20 puntos por xguru 2024-07-26 | Aún no hay comentarios. | Compartir por WhatsApp

Revolución de la IA

IA generativa
IA aplicada
Industrialización del aprendizaje automático

Construcción del futuro digital

Desarrollo de software de próxima generación
Confianza digital y ciberseguridad

La frontera de la computación y la conectividad

Conectividad avanzada
Tecnologías de realidad inmersiva
Computación en la nube y en el edge
Tecnologías cuánticas

Ingeniería avanzada

El futuro de la robótica
El futuro de la movilidad
El futuro de la biotecnología
El futuro de la tecnología espacial

Un mundo sostenible

Electrificación y energías renovables
Tecnologías climáticas más allá de la electrificación y las energías renovables

El índice es el anterior. A continuación se presenta el contenido resumido por una IA.

IA generativa

La IA generativa está logrando avances extraordinarios en IA conversacional, generación de imágenes, composición musical y más, acelerando la innovación en una amplia variedad de campos. Sin embargo, también conlleva riesgos como sesgos, desinformación y deepfakes, por lo que será necesario preparar medidas para enfrentarlos
Entre las principales tendencias tecnológicas están los modelos generativos multimodales, los potentes modelos open source, la ampliación de la context window en el procesamiento de lenguaje natural, la incorporación de LLM en herramientas empresariales y la expansión del uso de enfoques multi-agent
Principales factores de incertidumbre
- Preocupaciones de ciberseguridad y privacidad
- Consideraciones éticas
- Regulación y compliance
- Titularidad y protección de los derechos de autor
- Impacto ambiental
- Inexactitud
Preguntas clave
- Cambios en el costo de generar modelos y dinámica competitiva
- Aumento del gasto empresarial y monetización
- Desarrollo del open source y el closed source
- Cómo gestionar los factores de riesgo
- Políticas frente a la ingeniería social
- Nivel de tasa de error y control de hallucinations para uso real
- Grado de cambio laboral provocado por la gen AI
- Principales casos de uso y posicionamiento de las empresas según el avance de las tecnologías relacionadas

IA aplicada

Las tecnologías de IA analítica, como machine learning, visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural, están ganando cada vez más importancia en todos los sectores. El interés por la IA generativa también está elevando el reconocimiento del potencial de la IA aplicada. Aun así, persisten dificultades como el cambio de cultura corporativa, la obtención/uso/estructuración de datos a gran escala y la interpretación de las salidas del modelo por parte del usuario final para generar confianza
Entre las principales tendencias están el énfasis en la data-centric AI, el aumento del impulso hacia la aceleración por hardware y el hecho de que la IA generativa está abriendo aún más la puerta a la IA aplicada
Principales factores de incertidumbre
- Problemas de ciberseguridad y privacidad
- Regulación y compliance
- Consideraciones éticas
- Riesgos operativos
Preguntas clave
- Integración estratégica entre IA generativa e IA aplicada
- Implicaciones para el talento y el stack tecnológico
- Formas de asegurar una ventaja competitiva
- Equilibrio entre reducción de costos y confiabilidad/responsabilidad de la IA
- Medidas para gestionar los riesgos relacionados con la IA

Industrialización del aprendizaje automático

MLOps es el proceso para escalar y mantener aplicaciones de machine learning dentro de las empresas, y es clave para convertir proyectos piloto de ML en procesos de negocio robustos. En particular, con la aparición de la Gen AI, también están cambiando los requisitos para las capacidades de MLOps
Entre las principales tendencias están la consolidación del monitoreo y la orquestación como componentes centrales de MLOps, el aumento del uso de soluciones preconstruidas y API, y la creciente importancia de MLOps para la Gen AI
Principales factores de incertidumbre
- Inversión previa y recursos necesarios para adoptar ML industrializado
- Establecimiento de procesos y responsables para mantener soluciones de ML a gran escala
- Equilibrio entre la eficiencia en la creación de valor de productos de vendors existentes y nuevos en un mercado que evoluciona rápidamente
- Prevención de posibles desajustes de capacidades
- Monitoreo y evaluación continuos para mitigar sesgos
- Evolución de habilidades y talento ante el aumento de la automatización
Preguntas clave
- Dirección de evolución de las prácticas de MLOps y del ecosistema tecnológico
- Priorización de nuevas tecnologías de ML según las necesidades de la organización
- Impacto del ML industrializado en la organización, el modelo operativo y los roles de ingeniería
- Definición de esfuerzos y responsabilidades dentro de MLOps para garantizar un uso confiable y responsable de AI/ML
- Cómo integrar ML/DL/Gen AI dentro de MLOps

Desarrollo de software de próxima generación

Tecnologías avanzadas como la IA generativa y las arquitecturas basadas en la nube fortalecen las capacidades de los desarrolladores y permiten la participación de personas no técnicas en el desarrollo de aplicaciones. La adopción generalizada tomará más tiempo debido a desafíos de integración, falta de métricas claras y la necesidad de recapacitar masivamente a los desarrolladores. Aun así, las empresas que adoptan estas tecnologías de forma temprana ya están sentando las bases para mejorar la productividad
Entre las tendencias más recientes están el paso de la prueba de concepto a la aplicación amplia de herramientas de desarrollo basadas en IA, la tendencia hacia plataformas de desarrollo integradas, los cambios en el ámbito del talento y la creciente atención al compliance y la confianza
Principales factores de incertidumbre
- Aumento de errores al depender solo de pruebas y revisiones automatizadas
- Limitaciones de usar low/no-code sin monitoreo ni depuración por parte de desarrolladores experimentados
- Dificultades de control de versiones por cambios y upgrades descoordinados de distintos vendors
- Problemas de calidad y seguridad del código generado por IA
- Cuestiones de propiedad intelectual y responsabilidad legal del código generado por IA
- Posibles vulnerabilidades de seguridad derivadas de las API
Preguntas clave
- Grado de impacto del código generado por IA en las tareas cotidianas, responsabilidades y cantidad de ingenieros de software
- En qué medida el uso de tecnologías no-code por desarrolladores amateur podría reducir la demanda de desarrolladores de software profesionales
- Si los equipos aceptarán cambios en su forma de trabajar
- Cuestiones de propiedad intelectual del código generado por IA
- A quién corresponde la responsabilidad de mantenimiento de las aplicaciones
- Si las organizaciones invertirán en recapacitar a sus equipos de software
- Cómo fortalecer la capacidad de los ingenieros para identificar resultados de calidad en herramientas asistidas por IA

Confianza digital y ciberseguridad

La confianza digital y la ciberseguridad permiten que las organizaciones gestionen riesgos tecnológicos y de datos, aceleren la innovación y protejan sus activos. Su importancia crece aún más con la adopción de nuevas tecnologías como computación en la nube/edge, IA aplicada y desarrollo de software de próxima generación. Sin embargo, enfrentan dificultades de adopción debido a desafíos de integración, silos organizacionales y escasez de talento
Entre los cambios recientes más relevantes están la gestión de riesgos y preparación frente a la Gen AI como foco principal, la rápida evolución de los ciberdelincuentes y las amenazas, la aparición de nuevos compradores más allá del rol del CISO, la continuidad del debate entre plataformas de ciberseguridad y soluciones best-of-breed, el interés masivo despertado por los ETF de Bitcoin y Ethereum, y el paso de las empresas blockchain desde pilotos hacia implementaciones a gran escala de activos financieros tokenizados
Principales factores de incertidumbre
- Complejidad de implementación
- Problemas de compatibilidad al integrarse con sistemas legacy
- Falta de estandarización en el uso de tecnologías de arquitectura de confianza por industria
- Tensión entre privacidad y equidad/seguridad
- Aumento del riesgo cibernético por tensiones geopolíticas
- Fragmentación del entorno regulatorio para blockchain y tokenización
- Incertidumbre sobre cómo abrir grandes modelos de IA de forma explicable
- Preocupación empresarial por el uso de datos confidenciales en el entrenamiento de LLM
- Falta de percepción de los líderes sobre integrar medidas de confianza digital como funciones centrales del producto
- Falta de comprensión de la propuesta de valor y la UX de Web3
- Mayor interés de los reguladores en la protección del consumidor
Preguntas clave
- Cómo gestionar las expectativas de clientes/empleados/comunidades sobre seguridad, experiencia y privacidad
- Cómo ajustarán los reguladores los requisitos de las nuevas tecnologías de confianza con los estándares previos
- Cómo gestionar el costo de reporting ante mayores expectativas regulatorias sobre gestión proactiva del riesgo de ciberseguridad
- Cómo identificar los sistemas/tipos de datos más importantes y detectar las partes expuestas al riesgo
- Cómo incorporar conceptos como "zero trust" en la arquitectura del portafolio digital preparada para el futuro
- Modelos de negocio y cadenas de valor de Web3 que sean técnicamente confiables y comercialmente viables
- Necesidad de seguir analizando en el futuro la convivencia entre el ecosistema Web3, la arquitectura de sistemas empresariales existente y las plataformas Web2, entre otros temas

Conectividad avanzada

Las tecnologías de conectividad avanzada tienen el potencial de transformar la experiencia en diversas industrias, como consumo, movilidad, manufactura y agricultura. Aunque algunas empresas dudan en invertir en ciertas tecnologías de conectividad de última generación por la incertidumbre sobre el ROI, el rápido avance de la conectividad satelital de próxima generación, las redes privadas 5G y 6G hace necesario que operadores y empresas se preparen para aprovechar sus beneficios
Entre las principales tendencias están la persistencia de las dificultades en la industria de las telecomunicaciones, el avance en la adopción de redes privadas, algunas dudas aún presentes pese al desarrollo continuo de 6G, el auge de la adopción de xRAN en redes móviles y el progreso en la construcción de constelaciones de satélites LEO
Principales factores de incertidumbre
- Deterioro de la rentabilidad de los operadores de telecomunicaciones
- Falta de casos de uso maduros que respondan a la integración vertical industrial y a las exigencias de acuerdos de nivel de servicio por parte de los clientes
- Falta de madurez del ecosistema, incluyendo fragmentación del mercado, problemas de seguridad, falta de interoperabilidad, despliegues complejos y poca estandarización, que ralentiza la adopción de IoT
- Incertidumbre sobre el papel de la intervención gubernamental en el despliegue de infraestructura 5G/6G
Preguntas clave
- Qué cambios fundamentales necesita la industria de las telecomunicaciones para mejorar su rentabilidad
- Cómo afectarán los cambios en el mercado de fibra óptica a las opciones de red de los clientes
- Si la monetización de 5G será suficiente
- Cuáles son las expectativas de los actores involucrados respecto a las tecnologías inalámbricas de próxima generación
- Cómo será 6G y qué condiciones se necesitan para que proveedores de equipos de red, operadores, empresas y fabricantes de chips inviertan y generen ingresos
- Qué tan probable es el éxito en la adopción de redes privadas y qué necesitan las empresas para no perder esos beneficios
- Si el aumento de lanzamientos LEO y los avances tecnológicos podrían llevar a una sobreoferta de satélites

Tecnologías de realidad inmersiva

Las tecnologías de realidad inmersiva permiten añadir objetos virtuales al mundo real o interactuar dentro de mundos virtuales. A pesar de dificultades como retrasos en el desarrollo de hardware, inversión inestable y demanda del consumidor incierta, han mostrado resiliencia con el lanzamiento del headset Vision Pro y el interés sostenido de las empresas en la tecnología de gemelos digitales
Entre las principales tendencias están el crecimiento selectivo del mercado de headsets, la expansión de los mundos virtuales más allá de los videojuegos hacia experiencias digitales y el hecho de que la adopción empresarial continúa, aunque escalarla está tomando más tiempo de lo previsto
Principales factores de incertidumbre
- Miniaturización, mayor durabilidad y mejoras en precisión y comodidad del usuario mediante avances en hardware/SW
- Desafíos técnicos por resolver, como la gestión térmica y la ampliación de la duración de la batería
- Incertidumbre sobre la velocidad y el nivel de reducción de costos
- Dudas sobre el crecimiento del rango de necesidades de los usuarios
- Mitigación de problemas de seguridad y privacidad relacionados con el seguimiento del comportamiento del usuario
- Resolución de problemas de seguridad en el uso de plataformas AR/VR
- La proliferación de distintos form factors según el uso previsto genera incertidumbre sobre los casos de uso más adecuados para cada uno
Preguntas clave
- Cuál podría ser el impacto de los casos de uso en distintos entornos (hogar, trabajo, en movimiento)
- Cómo y a qué ritmo evolucionará el hardware de los dispositivos
- Qué impacto tendrá la realidad inmersiva en nuevas formas de trabajo remoto/híbrido y en las interfaces humano-máquina
- Cómo pueden las empresas gestionar eficazmente la infraestructura tecnológica necesaria para casos de uso nuevos y en evolución
- Qué marco regulatorio se necesita para garantizar un uso seguro, confiable y ético de la tecnología VR, incluyendo moderación de contenidos, privacidad de datos y ciberseguridad

Cloud y edge computing

Las empresas están pasando del almacenamiento y la gestión tradicionales on-site a un modelo distribuido a través de múltiples puntos de infraestructura, desde centros de datos remotos hyperscale hasta servidores on-site en el edge. Una distribución equilibrada de cargas de trabajo entre cloud y edge computing contribuye a optimizar el aprovisionamiento de recursos, la latencia, la privacidad de datos y la escalabilidad de la seguridad
La demanda creciente de IA ha incrementado fuertemente el uso de cloud y edge computing; entre los cambios recientes más destacados están el cambio de prioridades hacia soluciones edge on-premises, la transición de algunos modelos de IA del cloud al edge como próxima evolución y la tendencia de las empresas a diversificar la cadena de suministro de GPU
Principales factores de incertidumbre
- Dificultades para escalar con el aumento del número de nodos y dispositivos edge
- Falta de talento interno y de apoyo ejecutivo para implementar eficazmente soluciones cloud
- Dificultades técnicas para construir y escalar capacidades de cloud computing debido a la complejidad de los modelos de ML/IA y la falta de soluciones listas para desplegar
- Falta de visibilidad del retorno de la inversión
- Largos periodos de recuperación de la inversión para el desarrollo edge
- Falta de comprensión del cliente sobre casos de uso con valor agregado
- Requisitos de inversión a gran escala para pasar del piloto a una implementación masiva
- Requisitos complejos de stack tecnológico, incluida la necesidad de integrarse con el entorno tecnológico existente de la mayoría de las empresas
- Otros desafíos, como la falta de soluciones listas para desplegar
- Problemas de privacidad en cloud que aún preocupan a muchas empresas
Preguntas clave
- Si el edge, bien posicionado en términos de negocio y regulación, será más innovador que el cloud
- Si factores como la falta de interoperabilidad en networking y de estándares comunes impedirán que el edge alcance todo su potencial
- Si los proveedores de cloud hyperscale liderarán el edge computing
- Si los operadores con MEC habilitado por 5G competirán o colaborarán con los hyperscalers
- Cómo cambiarán los modelos de negocio de los proveedores de cloud y edge con la rápida evolución de la IA y los cambios regulatorios
- Cómo los chips especializados desplegados en centros de datos y en el edge modificarán el entorno competitivo de cloud y edge
- Si el aumento del número de unidades de almacenamiento y procesamiento generará vulnerabilidades de seguridad
- Cómo la transición hacia infraestructura verde impulsará el desarrollo continuo de las tecnologías cloud y edge
- Cómo responderán los recursos de edge y cloud al aumento de la demanda de movimiento de datos y análisis asistido por IA conforme bajen los costos de sensores y mejore su desempeño
- Si la reducción de los costos de conectividad impulsará aún más la adopción del edge

Tecnologías cuánticas

Están compuestas por computación cuántica, comunicaciones cuánticas y sensado cuántico. Aunque la ventaja cuántica para aplicaciones reales aún no se ha demostrado, se están llevando a cabo investigaciones y experimentos prometedores entre empresas líderes de diversas industrias como química, farmacéutica, finanzas, automotriz y aeroespacial. Es necesario superar barreras técnicas, lo que requiere esfuerzos tanto del sector público como del privado. Invertir con criterio para el desarrollo futuro es una decisión estratégicamente acertada
Entre los cambios recientes más destacados están avances clave en corrección de errores, un mayor énfasis en construir el stack completo —incluida la integración de SW y de infraestructura de computación cuántica y clásica—, mejoras en seguridad de la información asociadas al avance de la computación cuántica y la continuidad de alianzas entre startups y empresas establecidas
Principales factores de incertidumbre
- Retos técnicos como la capacidad de manejar una cantidad y calidad suficientes de qubits y obtener resultados de cálculo significativos
- Como la mayoría de los cálculos que necesitan las empresas aún pueden resolverse razonablemente con supercomputadoras existentes, tomará tiempo lograr eficiencia de costos antes de que las computadoras cuánticas de propósito general ocupen un lugar central
- Diferentes niveles de madurez tecnológica y aplicabilidad
- Mayor necesidad de coordinación entre disciplinas para llevar la tecnología al mercado
- Reconocimiento limitado y baja adopción tecnológica fuera de los hubs cuánticos, lo que dificulta el desarrollo y la innovación, junto con retos para asegurar talento en teoría/hardware/software
Preguntas clave
- A qué ritmo avanzarán las tecnologías cuánticas en la próxima década y cuándo alcanzarán hitos importantes
- Qué beneficios puede aportar la combinación de tecnologías cuánticas e IA
- Cuándo y cómo deben comenzar a prepararse las empresas para las amenazas de seguridad derivadas de las tecnologías cuánticas, en especial de las computadoras cuánticas
- Si la oferta de talento podrá alcanzar la demanda
- Qué palancas están disponibles y cómo pueden las organizaciones ayudar a cerrar la brecha de talento

El futuro de la robótica

Los sistemas robóticos altamente sofisticados están especializados en automatizar diversas tareas físicas. Debido al contexto macroeconómico y a los avances tecnológicos, los casos de uso se están expandiendo desde servicios a nivel de consumidor hasta ensamblaje a nivel empresarial. En el plano macroeconómico, muchos países enfrentan mercados laborales ajustados por el aumento de los costos laborales, el envejecimiento de la población y la complejidad adicional del offshoring. Desde la perspectiva tecnológica, la IA está impulsando numerosas innovaciones que elevan las capacidades de los robots físicos y aceleran su entrenamiento. Aunque existen barreras tecnológicas y sociales, la adopción generalizada será clave para mejorar la productividad y para la transición hacia una economía que integre nuevas formas de trabajo fundamentalmente distintas de los empleos actuales centrados en humanos
Entre los desarrollos recientes más destacables están la expansión de los sectores que adoptan robots, la ampliación de los tipos de robots, el fuerte aumento del interés por los robots humanoides y de propósito general, y el papel continuo de la IA para impulsar avances hacia robots más autónomos
Principales factores de incertidumbre
- A medida que los robots se integren más en la sociedad y trabajen junto con los humanos, pueden surgir preocupaciones sobre seguridad, privacidad y responsabilidad
- Aunque la adopción de robots tiene el potencial de automatizar muchas tareas, al principio podría tener un efecto negativo en el mercado laboral y en la percepción pública (aunque también podría abrir oportunidades para rediseñar el mercado laboral hacia nuevos roles para la fuerza de trabajo)
- Integrar robots en la fuerza laboral requerirá recapacitar a los trabajadores humanos para otros roles o capacitarlos para colaborar eficazmente con nuevos compañeros
- El acceso a recursos suficientes, como baterías y talento, seguirá siendo importante tanto para el desarrollo tecnológico como para el suministro futuro de productos
- La competencia entre países puede influir fuertemente en los flujos globales de comercio tecnológico
- Posibles cambios regulatorios añaden una incertidumbre considerable a las perspectivas del mercado
Preguntas clave
- ¿A qué velocidad incorporarán las empresas robots en sus organizaciones?
- ¿Cómo reconfigurará la integración con robots a la fuerza laboral del futuro?
- ¿Cuándo podríamos esperar robots de propósito general?
- ¿Qué nuevos casos de uso de negocio podrían surgir gracias a la robótica avanzada?

El futuro de la movilidad

Está creciendo el interés por los vehículos autónomos (AV), los vehículos eléctricos (EV), la movilidad aérea urbana (UAM) y las tecnologías ACES (autonomía, conectividad, electrificación y movilidad compartida/inteligente). Las empresas nuevas y establecidas del sector movilidad están acelerando la adopción tecnológica. Los programas piloto comerciales de robotaxis autónomos en grandes ciudades y las pruebas de vuelo de aeronaves urbanas representan pasos clave hacia una adopción a gran escala. Los problemas tecnológicos, regulatorios y de percepción del consumidor están aumentando la volatilidad del sector
La demanda de EV sigue siendo alta, aunque el crecimiento reciente se ha desacelerado en regiones clave; los robotaxis están resolviendo barreras para un uso comercial más amplio; el transporte autónomo por camión ha llegado a un punto importante al comenzar las pruebas; la micromovilidad en general muestra resiliencia en medio de la consolidación del mercado; se está ampliando la escala y el alcance de las operaciones de entrega con drones; y, aunque la financiación de aeronaves eVTOL ha disminuido ligeramente, la posibilidad de certificación mantiene el impulso. Estos son algunos de los desarrollos recientes más relevantes
Principales factores de incertidumbre
- Incertidumbre sobre la expansión del suministro energético global necesaria para satisfacer la demanda de EV
- Preocupaciones sobre seguridad y responsabilidad relacionadas con tecnologías de movilidad no tripulada y autónoma
- Incertidumbres técnicas relacionadas con baterías con suficiente alcance para soportar más aplicaciones (por ejemplo, movilidad aérea)
- Percepción de los clientes sobre el ruido y el impacto visual (por ejemplo, la contaminación acústica de los drones de entrega)
- Costos de equipamiento e infraestructura para nuevos medios de transporte (por ejemplo, construir redes de carga para EV)
- Cambios regulatorios que surgen a medida que se desarrollan marcos de certificación generalizados (por ejemplo, control de tráfico aéreo ampliado)
- Problemas de privacidad y seguridad en algoritmos básicos de IA y flujos de trabajo que dependen de datos de consumidores
- Asegurar recursos suficientes para escalar estas tecnologías (por ejemplo, materias primas para producir baterías, desarrolladores de software para software de conducción autónoma)
Preguntas clave
- ¿Cómo darán forma a las ciudades las tendencias de movilidad del futuro?
- ¿Qué barreras regulatorias y factores habilitadores deben resolverse para permitir una adopción amplia?
- ¿Qué proporción de las ventas de vehículos corresponderá a los vehículos autónomos y cuál será el modelo de negocio dominante?
- ¿Qué logros deben alcanzarse para ganar la confianza del consumidor en los vehículos autónomos y la movilidad aérea urbana?
- ¿A qué escala podría llegar la movilidad aérea avanzada durante la próxima década?
- ¿Qué se necesita para que el desarrollo de la movilidad compartida tenga el impacto financiero y ambiental esperado?

El futuro de la bioingeniería

La combinación de avances en computación biológica está desencadenando una serie de innovaciones en productos y servicios en industrias como salud, alimentos y agricultura, bienes de consumo, sostenibilidad, energía y materiales. En los próximos diez años, podría generar un impacto económico potencial de más de 2 billones de dólares anuales y habilitar cientos de casos de uso. Será necesario superar desafíos de comercialización y retos sociales y regulatorios. La inversión continua y los esfuerzos de innovación siguen en marcha
Entre los avances recientes más destacables están el progreso importante de las terapias génicas basadas en CRISPR, el descubrimiento continuo de nuevos usos de la IA en bioingeniería y los avances en la producción de proteínas alternativas a pesar de las restricciones regulatorias
Principales factores de incertidumbre
- La regulación de tecnologías y productos de bioingeniería puede afectar el ritmo de desarrollo
- La percepción pública sobre seguridad, costo y calidad de los productos de bioingeniería, así como las preocupaciones éticas, puede determinar la velocidad del desarrollo del mercado
- Las preocupaciones sobre la modificación de organismos vivos pueden dificultar el avance
- Como los sistemas biológicos se autorreplican, se automantienen y están altamente interconectados, un cambio en una parte podría tener efectos indirectos negativos en todo el ecosistema o entre especies
Preguntas clave
- ¿Cómo decidirá la sociedad el alcance adecuado de la edición genética a la luz de distintos valores y principios?
- ¿Cómo percibirá y adoptará el público la bioingeniería junto con su adopción empresarial (por ejemplo, cómo encajará la carne cultivada en las dietas convencionales)?
- ¿Cuánto tiempo tomará para que las terapias génicas basadas en CRISPR den resultados en diversas enfermedades y logren una mayor aceptación social?

El futuro de la tecnología espacial

Durante la última década, la fuerte reducción de los costos tecnológicos ha incrementado la viabilidad y la relevancia de la tecnología espacial. La conectividad a internet satelital se está expandiendo a gran escala, y aumenta la participación e innovación del mercado privado en torno a los vehículos de lanzamiento. El aumento de los casos de uso está atrayendo interés e inversión de empresas tecnológicas no espaciales. La industria espacial podría crecer hasta superar los 750 mil millones de dólares en ingresos para 2035. Superar obstáculos tecnológicos y geopolíticos será decisivo
Entre los desarrollos recientes más destacables están el crecimiento continuo de las constelaciones de comunicaciones satelitales en LEO, la expansión del interés y las expectativas en torno a la conexión directa a dispositivos (D2D), el aumento de la actividad global de lanzamientos, la continuidad de las actividades lunares tanto en el sector público como en el privado, y el creciente interés por la integración hacia soluciones para el usuario final, lo que está impulsando el interés del sector tecnológico no espacial
Principales factores de incertidumbre
- Si será posible una mayor escalabilidad al asegurar la eficiencia en costos de la tecnología espacial
- La necesidad de definir mecanismos de gobernanza para asignar derechos de uso de frecuencias y órbitas a medida que aumenta el número de actores, satélites y aplicaciones
- El aumento de riesgos cibernéticos, incluidas filtraciones de datos, malware y otros ciberataques, debido al crecimiento de los actores comerciales
Preguntas clave
- ¿Cómo se definirán la propiedad y los derechos de acceso al espacio y a la tecnología espacial?
- ¿Cómo podrían los actores coordinarse para construir estructuras de gobernanza en áreas clave (por ejemplo, reducir interferencias no intencionales, promover operaciones seguras, proteger derechos de propiedad y uso, determinar responsabilidades y fomentar un intercambio justo de datos)?
- ¿Cómo podrían coordinarse los actores para gestionar eficazmente los desechos espaciales y el tráfico?
- ¿Cómo será la distribución futura de satélites (por ejemplo, el equilibrio entre distintas órbitas)?
- ¿Cómo evolucionará el mercado considerando diversos factores (macroeconomía, impulso a soluciones E2E, etc.)?
- ¿Cómo evolucionará la competencia dentro del mercado privado de lanzamientos?
- ¿Podrá sostenerse el sistema actual de asignación de frecuencias en un contexto de competencia creciente por el uso del espectro y mayor riesgo de congestión?

Electrificación y energías renovables

Son fundamentales para reducir las emisiones globales de carbono conforme al Acuerdo de París. Para recortar las emisiones globales en 45% para 2030 y alcanzar emisiones netas cero para 2050, la mayoría de las tecnologías necesarias ya existen: energías renovables como la solar y la eólica, energía nuclear, hidrógeno, combustibles sostenibles y bioenergía, fuentes de energía limpia firme como el almacenamiento de energía, así como soluciones de distribución como sistemas de baterías de larga duración y smart grids. Sin embargo, la inversión total en activos físicos para los sistemas de energía y uso del suelo está muy por debajo de los 9.2 billones de dólares anuales necesarios para llegar a net zero en 2050. Se estima que para 2050 se necesitarán alrededor de 200 millones de trabajadores calificados en la cadena de valor de tecnologías climáticas
A pesar de diversos desafíos y problemas, entre los principales avances de 2023 estuvieron el fuerte aumento de la capacidad de generación renovable, el mayor apoyo del sector público al hidrógeno aunque su implementación sigue rezagada, la rápida expansión de la capacidad global de almacenamiento en baterías y los intentos de los incentivos de política por estimular la adopción estancada de bombas de calor
Factores clave de incertidumbre
- Reducir costos es indispensable para ampliar la adopción de tecnologías de energía renovable, y esto puede lograrse mediante avances tecnológicos e inversiones para alcanzar economías de escala
- Si el ritmo de producción de energía baja en carbono alcanza el nivel necesario para alinearse con los compromisos globales de net zero, el suministro de materiales como litio, acero y cobre podría convertirse en una limitante
- La futura mezcla energética implicará ampliar el desarrollo de infraestructura para producir nuevas tecnologías como hidrógeno verde, baterías y combustibles sostenibles
- Acelerar la innovación y la inversión en infraestructura para transmisión y distribución eléctrica, almacenamiento en baterías, carga de EV y gestión de carga de smart grids
- Simplificar los permisos puede acortar los tiempos de desarrollo de proyectos y permitir una expansión más rápida a gran escala
- Desplegar tecnologías de electrificación y energías renovables al ritmo y escala que exigen los compromisos globales de carbono neutral requerirá un aumento gradual en la oferta de especialistas en tecnologías de energía limpia
- También se requieren respuestas y medidas como la cooperación entre regiones para armonizar estándares, acelerar la adopción global de tecnologías renovables y coordinar políticas globales de seguridad energética
Preguntas clave
- Cómo impactará la innovación en tecnologías de almacenamiento en baterías en la adopción de vehículos eléctricos y activos de energías renovables
- Cómo pueden colaborar los actores públicos y privados para gestionar en paralelo los sistemas energéticos existentes y emergentes, garantizando al mismo tiempo la seguridad energética y la estabilidad de la red eléctrica
- Cómo pueden las regiones y organizaciones aprovechar las nuevas ventajas comparativas de un mundo electrificado mientras aumentan el acceso a la energía y mejoran la estabilidad laboral de los trabajadores de industrias existentes
- Cómo aumentará el sector eléctrico la fuerza laboral con habilidades relacionadas con electrificación y tecnologías de energías renovables
- Cómo suministrarán energía limpia los países emergentes a una población en crecimiento pese a las barreras de infraestructura existentes y la competencia en costos de los hidrocarburos

Tecnologías climáticas más allá de la electrificación y las energías renovables

Incluyen tecnologías relacionadas con circularidad y recursos, así como con captura y eliminación de carbono. La producción de productos y servicios sostenibles ayuda a las empresas a cumplir nuevas regulaciones, crear oportunidades de crecimiento y atraer talento. Muchas tecnologías para mitigar el impacto ambiental del consumo son técnicamente viables, pero pocas han logrado ser costo-eficientes a gran escala o superar barreras como la recapacitación laboral y el financiamiento. El alcance del desafío tampoco tiene precedentes. Para 2030, se necesita una capacidad adicional de eliminación de entre 0.8 y 2.9 GtCO2 al año. Cerrar la brecha entre aspiraciones y compromisos requerirá un cambio gradual en la inversión equivalente a alrededor de 0.1% del PIB global anual (unos 120 mil millones de dólares)
Entre los principales avances de 2023 estuvieron la ampliación de los compromisos corporativos, una mayor adopción de soluciones agtech para agricultura sostenible (aunque la penetración sigue siendo relativamente baja), el aumento del apoyo del sector público a iniciativas de gestión de carbono y un cambio escalonado en el interés por la captura, utilización y almacenamiento de carbono (CCUS)
Factores clave de incertidumbre
- Las políticas y regulaciones pueden desempeñar un papel decisivo al moldear decisiones de inversión, la viabilidad de los casos de negocio y la respuesta pública a los planes de gestión de carbono
- Según cómo distintas estructuras de incentivos para la gestión de carbono valoren el capital natural, las organizaciones podrían asignar valores diversos a los co-beneficios de las soluciones de capital natural frente a la eliminación pura de CO2
- La expansión de la infraestructura para reducción y eliminación de carbono requiere mucho tiempo y capital, por lo que la coordinación a lo largo de la cadena de valor puede ser difícil, y la necesidad de articulación a nivel local entre actores públicos y privados puede convertirse en un obstáculo adicional
- No está claro cómo afectarán a la confianza en los planes de gestión de carbono los compromisos recientes de estándares independientes de créditos de carbono para aumentar la transparencia y la consistencia con el fin de cumplir las promesas
Preguntas clave
- Cómo superarán los planes de gestión de carbono posibles cuellos de botella (por ejemplo, materias primas, tierra e infraestructura) mediante I+D, experiencia y economías de escala
- Cómo influirá en las decisiones de inversión y en la percepción pública el debate sobre la eficacia de la eliminación de carbono basada en la naturaleza frente a la basada en tecnología
- Si la innovación en tecnologías CCUS puede traducirse en reducciones significativas de costos y en la expansión de casos de uso
- Si los organismos independientes de créditos de carbono podrán aumentar la transparencia de sus puntuaciones para cumplir con éxito los estándares de certificación y construir confianza y credibilidad en el mercado voluntario de carbono
- Cómo reaccionarán los consumidores a la innovación continua en proteínas alternativas