[23/06/2025] Gartner, Inc. ha anunciado las principales predicciones de datos y análisis (D&A) para el 2025 y más allá. Entre las principales predicciones, la mitad de las decisiones empresariales serán aumentadas o automatizadas por agentes de IA; la alfabetización ejecutiva en IA impulsará un mayor rendimiento financiero; y las fallas críticas en la gestión de datos sintéticos pondrán en riesgo la gobernanza, la precisión de los modelos y el cumplimiento de la IA.
Carlie Idoine, vicepresidenta de análisis de Gartner, señaló que casi todo hoy en día, desde la forma en que trabajamos hasta cómo tomamos decisiones, está directa o indirectamente influenciado por la IA. "Pero no aporta valor por sí sola: la IA debe estar estrechamente alineada con los datos, la analítica y la gobernanza para permitir decisiones y acciones inteligentes y adaptables en toda la organización".
Gartner recomienda a las organizaciones que utilicen los siguientes supuestos estratégicos para informar su planificación durante los próximos dos a tres años.
Para el 2027, el 50% de las decisiones empresariales serán aumentadas o automatizadas por agentes de IA para la inteligencia de decisiones
La inteligencia de decisiones combina datos, análisis e IA para crear flujos de decisión que respalden y automaticen juicios complejos. Los agentes de IA mejoran este proceso al manejar la complejidad, el análisis y la recuperación de varias fuentes de datos. Gartner recomienda que los líderes de D&A trabajen con las partes interesadas del negocio para identificar y priorizar las decisiones críticas para el éxito de la organización, y aquellas que pueden beneficiarse de una aplicación más efectiva de la analítica y la IA.
"Los agentes de IA para la inteligencia de decisiones no son una panacea, ni son infalibles", anotó Idoine, en una entrada de blog. "Deben utilizarse de forma colectiva con una gobernanza y una gestión de riesgos eficaces. Las decisiones humanas siguen requiriendo un conocimiento adecuado, así como conocimientos sobre datos e inteligencia artificial".
Para el 2027, las organizaciones que hagan hincapié en la alfabetización de la IA para los ejecutivos lograrán un 20% más de rendimiento financiero en comparación con las que no lo hagan
Liberar todo el potencial empresarial de la IA requiere desarrollar la alfabetización ejecutiva en IA. "Deben ser educados sobre las oportunidades, los riesgos y los costos de la IA para tomar decisiones efectivas y preparadas para el futuro sobre las inversiones en IA que aceleren los resultados organizacionales”, comentó la analista.
Gartner recomienda a los líderes de D&A que introduzcan programas de mejora de habilidades experienciales para ejecutivos, como el desarrollo de prototipos específicos de dominio para hacer que la IA sea tangible. Esto conducirá a una inversión mayor y más adecuada en capacidades de IA.
Para el 2027, el 60% de los líderes de datos y análisis se enfrentarán a fallas críticas en la gestión de datos sintéticos, lo que pondrá en riesgo la gobernanza, la precisión de los modelos y el cumplimiento de la IA
El uso de datos sintéticos para entrenar modelos de IA es ahora una estrategia crítica para mejorar la privacidad y generar diversos conjuntos de datos. Sin embargo, las complejidades surgen de la necesidad de garantizar que los datos sintéticos representen con precisión escenarios del mundo real, se escalen de manera efectiva para satisfacer la creciente demanda de datos y se integren a la perfección con las canalizaciones y sistemas de datos existentes.
"Para gestionar estos riesgos, las organizaciones necesitan una gestión eficaz de los metadatos", afirmó Idoine. "Los metadatos proporcionan el contexto, el linaje y la gobernanza necesarios para rastrear, verificar y administrar datos sintéticos de manera responsable, lo cual es esencial para mantener la precisión de la IA y cumplir con los estándares de cumplimiento".
Para el 2028, el 30% de los pilotos de GenAI que avancen hacia la producción a gran escala se construirán en lugar de implementarse utilizando aplicaciones empaquetadas para reducir el costo y aumentar el control
La creación de modelos de GenAI internamente ofrece flexibilidad, control y valor a largo plazo que muchas herramientas empaquetadas no pueden igualar. A medida que crecen las capacidades internas, Gartner recomienda que las organizaciones adopten un marco claro para las decisiones de construcción frente a compra. Debe tener en cuenta el costo, el tiempo de comercialización, los conjuntos de habilidades disponibles, las capacidades de integración, el cumplimiento y el riesgo.
Para el 2027, las organizaciones que prioricen la semántica en los datos listos para IA aumentarán la precisión de su modelo GenAI hasta en un 80% y reducirán los costos hasta en un 60%
La mala semántica en GenAI conduce a mayores alucinaciones, se requieren más tokens y costos más altos. "Las organizaciones que replantean la gestión de datos para centrarse en los metadatos activos impulsan una mayor precisión y eficiencia de los modelos, tienen una mayor preparación de los datos de IA y reducen los costos informáticos. Esto permite a los agentes de IA operar de manera más efectiva y facilita una toma de decisiones más inteligente y rápida en toda la organización”, señaló Idoine.
Para el 2029, el 10% de los consejos de administración de todo el mundo utilizarán la orientación de la IA para impugnar las decisiones ejecutivas que son importantes para su negocio
A medida que la IA se integre en la estrategia de los consejos de administración, se intensificará la necesidad de una sólida gobernanza de datos, claridad normativa y gestión de la reputación. Gartner recomienda que los consejos de administración definan los límites de la participación de la IA en la toma de decisiones y establezcan políticas claras en torno a la supervisión, la responsabilidad y el cumplimiento normativo. Esto les permitirá utilizar la IA como asesor estratégico mientras mantienen la confianza y el control.
Franca Cavassa, CTOPerú