La IA generativa ha sido una tendencia destacada desde 2022, y el extraordinario aumento del interés y la inversión en esta tecnología ha abierto posibilidades innovadoras en tendencias interconectadas como la robótica y la realidad inmersiva. En el último McKinsey Technology Trends Outlook, McKinsey Technology Council identifica las tendencias tecnológicas más importantes que están teniendo lugar hoy en día.
Pese a las exigentes condiciones generales del mercado en 2023, las inversiones continuas en tecnologías de vanguardia auguran un sustancial crecimiento futuro en la adopción empresarial. La IA generativa ha sido una tendencia destacada desde 2022, y el extraordinario aumento del interés y la inversión en esta tecnología ha abierto posibilidades innovadoras en tendencias interconectadas como la robótica y la realidad inmersiva. Si bien el entorno macroeconómico, con tasas de interés elevadas, ha afectado a la inversión y la contratación de capital social, los indicadores subyacentes (incluyendo el optimismo, la innovación y las necesidades de talento a más largo plazo) reflejan una trayectoria positiva a largo plazo en las 15 tendencias tecnológicas analizadas.
Estos son algunos de los hallazgos del último McKinsey Technology Trends Outlook, en el que el McKinsey Technology Council ha identificado las tendencias tecnológicas más importantes que están teniendo lugar hoy en día.
Tendencias nuevas y notables
Las dos tendencias que destacaron en 2023 fueron la IA generativa y la electrificación y las energías renovables. La IA generativa ha experimentado un incremento de casi el 700% en las búsquedas en Google de 2022 a 2023, junto con un aumento notable en las ofertas de trabajo y las inversiones. El ritmo de la innovación tecnológica ha sido notable. En el transcurso de 2023 y 2024, el tamaño de las indicaciones que pueden procesar los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), conocidas como “ventanas de contexto”, aumentó de 100.000 a dos millones de tokens. Y las modalidades que la IA generativa puede procesar han seguido aumentando, desde el resumen de texto y la generación de imágenes, hasta capacidades avanzadas en vídeo, imágenes, audio y texto. Esto ha catalizado un aumento de las inversiones y la innovación destinadas a desarrollar sistemas informáticos más potentes y eficientes.
Los grandes modelos básicos que impulsan la IA generativa, como los LLM, se están integrando en varias herramientas de software empresarial y también se están empleando para diferentes fines, como impulsar chatbots orientados al cliente, generar campañas publicitarias, acelerar el descubrimiento de fármacos y más.
McKinsey prevé que esta expansión continúe, ampliando los límites de las capacidades de la IA. Las inquietudes de los altos directivos en relación a la innovación en IA generativa ha aumentado el interés, la inversión y la innovación en tecnologías de IA y otras tendencias, como la robótica. Los avances en IA están marcando el comienzo de una nueva era de robots más capacitados, lo que estimula una mayor innovación y una variedad más amplia de implementaciones.
La electrificación y las energías renovables fueron la otra tendencia que resistió los vientos en contra de la economía, registrando las puntuaciones de inversión e interés más altas de entre todas las tendencias evaluadas. Las ofertas de empleo para este sector también mostraron un aumento moderado.
Aunque muchas tendencias hicieron frente a caídas en la inversión y la contratación en 2023, las perspectivas a largo plazo siguen siendo positivas. Este optimismo está respaldado por el crecimiento continuo a largo plazo de las ofertas de trabajo para las tendencias analizadas (un aumento del 8% de 2021 a 2023), la innovación continua de las empresas y el mayor interés en aprovechar estas tecnologías, particularmente para el crecimiento futuro.
En 2023, las inversiones en capital tecnológico cayeron entre un 30% y un 40%, hasta aproximadamente 570.000 millones de dólares, debido al aumento de los costes financieros y a unas prudentes perspectivas de crecimiento a corto plazo, lo que llevó a los inversores a favorecer tecnologías con un fuerte potencial de ingresos y márgenes. Este enfoque se alinea con la perspectiva estratégica que están adoptando las empresas líderes, en la que reconocen que adoptar y escalar plenamente tecnologías de vanguardia es un esfuerzo a largo plazo. Este reconocimiento es evidente cuando las empresas diversifican sus inversiones en un portfolio de varias tecnologías, intensificando selectivamente su enfoque en áreas con mayor probabilidad de ampliar los límites tecnológicos. Si bien muchas tecnologías han mantenido perfiles de inversión prudentes durante el año pasado, la IA generativa experimentó un incremento por siete en las inversiones, impulsada por avances sustanciales en la generación de texto, imágenes y vídeos.
Pese a una desaceleración general de la inversión en capital privado, el ritmo de la innovación no se ha desacelerado. La innovación se ha acelerado en las tres tendencias que forman parte del grupo de la “revolución de la IA”: la IA generativa, la IA aplicada y la industrialización del aprendizaje automático. La IA generativa crea contenido nuevo a partir de datos no estructurados (como texto e imágenes); la IA aplicada aprovecha los modelos de aprendizaje automático para tareas analíticas y predictivas, y la industrialización del aprendizaje automático acelera y reduce los riesgos en el desarrollo de soluciones de aprendizaje automático. La IA aplicada y la industrialización del aprendizaje automático, impulsadas por el creciente interés en la IA generativa, han experimentado el repunte más significativo en innovación, lo que se refleja en el aumento de las publicaciones y patentes entre 2022 y 2023. Mientras tanto, las tecnologías de electrificación y energías renovables siguen captando altos niveles de interés, lo que se ve reflejado en menciones de noticias y búsquedas web. Su popularidad se ve impulsada por un aumento en la capacidad renovable global, su papel crucial en los esfuerzos de descarbonización global y las mayores necesidades de seguridad energética en medio de tensiones geopolíticas y crisis energéticas.
El ámbito del talento reflejó en gran medida el escenario inversor en las tendencias tecnológicas de 2023. El sector tecnológico hizo frente a despidos importantes, particularmente entre las grandes empresas tecnológicas, y las ofertas de trabajo relacionadas con las tendencias tecnológicas estudiadas se redujeron en un 26%, una caída más pronunciada que la reducción del 17% en las ofertas de trabajo globales en general. La mayor caída en la demanda de talentos relacionados con las tendencias tecnológicas puede haber sido debida a los esfuerzos en reducción de costes de las empresas tecnológicas en el marco de proyecciones decrecientes del crecimiento de los ingresos. Pese a esta reducción, las tendencias con inversión e innovación sólidas, como la IA generativa, no sólo mantuvieron, sino que también incrementaron sus ofertas de trabajo, lo que se ve reflejado en una fuerte demanda de habilidades nuevas y avanzadas. La electrificación y las energías renovables fueron otra de las tendencias que registraron un crecimiento positivo del empleo, en parte debido al apoyo del sector público al gasto en infraestructura.
Incluso con las vicisitudes a corto plazo en la demanda de talento, el análisis de McKinsey de 4,3 millones de ofertas de trabajo en las 15 tendencias tecnológicas puso de manifiesto una amplia brecha de habilidades. En comparación con la media mundial, menos de la mitad de los candidatos potenciales tienen las habilidades tecnológicas de alta demanda especificadas en las ofertas de trabajo. Pese a las reducciones interanuales de las ofertas de trabajo en muchas tendencias de 2022 a 2023, el número de ofertas de trabajo relacionadas con la tecnología en 2023 aún representó un aumento del 8% con respecto a 2021, lo que sugiere un potencial de crecimiento a más largo plazo.
Impulso a la adopción de tecnología empresarial
La trayectoria de adopción de tecnología empresarial a menudo se describe como una curva en S que traza el siguiente patrón: innovación tecnológica y exploración, experimentación con la tecnología, pilotos iniciales en la empresa, ampliación del impacto en toda la empresa y, finalmente, adopción a gran escala. Este patrón se hace evidente en el análisis de la encuesta de este año sobre la adopción empresarial realizada en las 15 tecnologías. Los niveles de adopción varían según las diferentes industrias y tamaños de empresas, al igual que el progreso percibido hacia la adopción.
McKinsey observa que las tecnologías en las primeras etapas de innovación y experimentación de la curva S están a la vanguardia del progreso, como las tecnologías cuánticas y la robótica, o son más relevantes para un conjunto específico de industrias, como la bioingeniería y el espacio. Los factores que podrían afectar a la adopción de estas tecnologías incluyen los altos costes, las aplicaciones especializadas y el equilibrio entre la amplitud de las inversiones en tecnología y el enfoque en unas pocas que pueden ofrecer beneficios sustanciales para el primero en actuar.
A medida que las tecnologías ganan terreno y van más allá de la experimentación, las tasas de adopción comienzan a acelerarse y las empresas invierten más en pruebas piloto y escalamiento. McKinsey observa este cambio en una serie de tendencias, como el desarrollo de software de nueva generación y la electrificación. El rápido avance de la IA generativa lidera entre las tendencias analizadas, y aproximadamente una cuarta parte de los encuestados informan de que están ampliando su uso. Las tecnologías más maduras, como la computación en la nube y en el borde y la conectividad avanzada, prosiguieron su rápido ritmo de adopción, sirviendo también como facilitadores para la adopción de otras tecnologías emergentes.
El proceso de ampliación de la adopción de tecnología también requiere un ecosistema externo propicio donde la confianza y la preparación de los usuarios, la economía del modelo de negocio, los entornos regulatorios y la disponibilidad de talentos desempeñen papeles cruciales. Dado que estos factores del ecosistema varían según la geografía y la industria, McKinsey observa que se desarrollan diferentes escenarios de adopción. Por ejemplo, si bien los principales bancos de Latinoamérica están a la par de sus homólogos norteamericanos en la implementación de casos de uso de IA generativa, la adopción de la robótica en los sectores manufactureros varía significativamente debido a los diferentes costes laborales que afectan al caso de uso para la automatización.
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