A medida que el metaverso se transforma en una herramienta empresarial, las tecnologías espaciales ganan terreno en aplicaciones industriales, utilizando datos e inteligencia artificial para replicar procesos de la vida real.

La computación espacial se ha convertido en una herramienta empresarial, especialmente en el campo de las aplicaciones industriales. Entre los avances más destacados se encuentran: los gemelos digitales, la simulación espacial, las instrucciones de trabajo aumentadas y los espacios digitales colaborativos.

Las aplicaciones espaciales permitirán avances como las cirugías a distancia o las fábricas supervisadas por un único trabajador conectado. La asociación de Hyundai Motors con Unity para construir una simulación de fábrica a gran escala o el lanzamiento de Apple Vision Pro son algunos ejemplos de lo que está por llegar. Dadas sus posibilidades, algunas proyecciones prevén que el mercado de la computación espacial sobrepase los 600.000 millones de dólares para 2032. 

Las mejoras en el campo del metaverso industrial, que utiliza datos espaciales e inteligencia artificial (IA) para crear imágenes inmersivas, están allanando el camino hacia una red espacial operacionalizada que acelere la forma de trabajar de todos los sectores. Las oportunidades de esta tecnología son prometedoras, con una previsión de ingresos generados de cerca de 100.000 millones de dólares en 2030, muy por encima del sector de consumo (50.000 millones de dólares) y empresarial (30.000 millones de dólares).

El 92 % de los ejecutivos del sector manufacturero afirmó, en una encuesta de Deloitte, que su empresa está experimentando o implantando al menos un caso de uso relacionado con el metaverso y, de media, más de seis. Gracias a esta inversión, los directivos esperan una mejora, en los próximos años, de entre el 12 % y el 14 % en las ventas, el rendimiento y la calidad.

Desde que la IA generativa salió a escena, muchas empresas han estado intentando determinar cómo podrían beneficiarse de su utilización. La respuesta podría ser más simple de lo que piensan.

La IA generativa puede imitar las capacidades humanas con una mayor potencia de cálculo, mejores datos de entrenamiento y una codificación inteligente, lo que supone una oportunidad para aumentar la productividad y eficiencia en el entorno empresarial. 

En este contexto, se ha hablado mucho de la amenaza que supone esta tecnología para el mercado de trabajo. Sin embargo, según una encuesta realizada a directivos, las razones más comunes para adoptarla son: mejorar la calidad de los contenidos, impulsar la ventaja competitiva y aumentar la experiencia de los empleados.

En la actualidad, las empresas innovadoras se están centrando en un enfoque estratégico en el que la IA generativa resuelva los problemas existentes y las ayude a diferenciarse. Para ello, requieren mejorar su infraestructura a través de interfaces de programación de aplicaciones, sistemas de control, barreras de gobernanza efectivas y una arquitectura adecuada para los datos. Las compañías CarMax y Enbridge son algunos ejemplos de empresas que están progresando gracias a la aplicación de estos avances.  

La incorporación de la tecnología como factor de diferenciación ha hecho que las empresas generen cargas de trabajo más complejas, pero existen operaciones tecnológicas complicadas que pueden ser difíciles de ejecutar con una infraestructura local estándar.

La incorporación de la tecnología como factor de diferenciación ha hecho que las empresas generen cargas de trabajo más complejas. De momento, los servicios en la nube suelen proporcionar soporte suficiente para las operaciones habituales. No obstante, existen operaciones tecnológicas complicadas (entrenar modelos de IA, realizar simulaciones complejas o crear gemelos digitales de entornos reales) que pueden ser difíciles de ejecutar con una infraestructura local estándar. 

Una codificación más inteligente y un mejor uso de los recursos informáticos podrían ayudar a las empresas a acelerar muchos de sus procesos. En este campo, las compañías que recurren al hardware especializado tienen como recurso principal a las unidades de procesamiento gráfico (GPU, en sus siglas en inglés) para entrenar modelos de IA. Por otro lado, empresas como Amazon o Google ya utilizan los chips de IA, diseñados para manejar grandes volúmenes de datos con un consumo energético inferior al de las unidades de procesamiento tradicionales. Asimismo, los ordenadores cuánticos y neuromórficos están empezando a definir la próxima era de la informática. 

En un momento en el que la tecnología supone un factor diferencial, el talento es más importante que nunca. Está emergiendo un nuevo enfoque para retener al mejor talento tecnológico: la experiencia del desarrollador, cuyo objetivo es mejorar la productividad y satisfacción de los ingenieros de software.

En un momento en el que la tecnología supone un factor diferenciador y una parte crucial del negocio, el talento es más importante que nunca. Por ello, se espera que los empleos en desarrollo de software crezcan un 25 % en la próxima década, tanto en el sector tecnológico como en otras industrias, mientras que la tasa media de crecimiento en otras profesiones es del 8 %. 

Hoy en día, los desarrolladores suelen enfrentarse, de media, a más de 250 aplicaciones de software como servicio y otros entornos técnicos, que están mal integrados y causan fragmentación del conocimiento entre los equipos. Las empresas pueden abordar esta ineficiencia a través de la mejora de la arquitectura, las herramientas de medición y la de habilitación. 

Nuevos enfoques como DevEx (Experiencia del Desarrollador), cuyo objetivo es mejorar la productividad y satisfacción de los ingenieros de software, pueden conducir a un futuro de herramientas integradas e intuitivas que impulsen el valor tecnológico de la empresa. 

Las compañías que quieran avanzar deberán renunciar a enfoques fragmentados y llevar a cabo un marco holístico de bienestar tecnológico que ataje este problema.

El 70 % de los líderes tecnológicos considera la deuda técnica como un obstáculo para la innovación en su empresa y la causa principal de la pérdida de productividad. Por ello, las compañías que quieran avanzar deberán renunciar a enfoques fragmentados y llevar a cabo un marco holístico de bienestar tecnológico que ataje este problema. 

Dicho marco ayudaría a los equipos a priorizar las áreas que necesitan soluciones y las que pueden seguir funcionando. En lugar de acumular deuda técnica, se identificarían las dolencias técnicas de la empresa con el objeto de predecir cuándo se puede invertir en soluciones. Su foco estaría en las cinco áreas de mayor gasto y oportunidad: infraestructura, datos, aplicaciones, fuerza de trabajo y ciberseguridad y confianza. 

En la próxima década, los avances podrían enfocarse hacia una tecnología resiliente que cure su propio código o sistema obsoleto. La IA, integrada en los sistemas centrales, diagnosticaría la acumulación de deuda técnica y ayudaría a los ingenieros a escribir el código necesario para modernizarse, mientras agiliza las tareas correctivas y de cumplimiento, incluso sería capaz de hacerlo de forma autónoma en el futuro. 

Los riesgos de seguridad para la empresa se multiplican con cada nueva herramienta de generación de contenidos. Como respuesta, las compañías están respondiendo a estos desafíos gracias a una combinación de políticas y tecnologías cuyo objetivo es identificar contenido dañino y hacer que sus empleados sean más conscientes de los ciberriesgos.

Los riesgos de seguridad para la empresa se multiplican con cada nueva herramienta de generación de contenidos. Algunos riesgos ya existentes como el phishing, los deepfakes, la desinformación o la inyección de prompt pueden agravarse causando daños en la seguridad y reputación de las empresas o incluso amenazando los precios de sus acciones. Como respuesta, las compañías líderes están respondiendo a estos desafíos gracias a una combinación de políticas y tecnologías cuyo objetivo es identificar contenido dañino y hacer que sus empleados sean más conscientes de los ciberriesgos.