10 Tendencias en datos que redefinirán los negocios en 2025

2. Avance de los datos sintéticos

La búsqueda de proteger la privacidad sin limitar la innovación está llevando al desarrollo de datos sintéticos. Estas réplicas artificiales de conjuntos de datos reales replican patrones sin exponer información sensible.

Sectores como la salud ya están adoptando este enfoque. Por ejemplo, empresas de biotecnología están entrenando algoritmos de diagnóstico usando datos sintéticos que simulan escenarios clínicos reales sin comprometer la privacidad de los pacientes. Esto permite un equilibrio entre desarrollo tecnológico y regulación.

3. Colaboración segura con informática confidencial

La seguridad en la colaboración interempresarial está alcanzando un nuevo nivel gracias a tecnologías como el cifrado homomórfico y el blockchain. Estas herramientas permiten el análisis de datos cifrados o la trazabilidad de la información compartida sin comprometer su confidencialidad.

En el sector financiero, por ejemplo, los bancos están explorando métodos para compartir patrones de fraude sin revelar información sensible de los clientes. Estas soluciones están creando un entorno colaborativo donde los datos pueden ser utilizados de manera más eficiente y segura.

4. El tiempo real como estándar

La capacidad de analizar y reaccionar a los datos en tiempo real se está consolidando como un estándar en diversas industrias. Las organizaciones que puedan responder al instante tendrán una ventaja significativa frente a sus competidores.

En el comercio electrónico, esto ya es una práctica común. Plataformas como Amazon ajustan los precios de productos en segundos, dependiendo de factores como la demanda o el comportamiento de la competencia. Este enfoque está encontrando aplicaciones en sectores como la logística y la atención al cliente, donde cada segundo puede marcar la diferencia.

5. La soberanía de los datos y debates éticos emergentes

El control sobre los datos personales está ganando relevancia, y los usuarios demandan herramientas que les otorguen mayor autonomía sobre cómo se comparte y utiliza su información. Este movimiento está impulsando el desarrollo de soluciones que refuercen la privacidad.

Simultáneamente, surgen dilemas éticos relacionados con los datos procesados por inteligencia artificial. Por ejemplo, si un modelo de IA genera contenido artístico basado en datos de usuarios, ¿quién es el propietario de ese resultado? Este tipo de preguntas configurarán el marco ético y legal de los próximos años.

6. Comercio de datos bajo regulación estricta

La gestión de datos como un recurso estratégico está ganando relevancia. Empresas e instituciones están explorando mecanismos para compartir información de manera segura y transparente, lo que está dando lugar a plataformas especializadas para el intercambio de conjuntos de datos bajo marcos normativos claros.

En Europa, donde la regulación de la privacidad es especialmente estricta, estas iniciativas avanzan con cautela. Sectores como la movilidad urbana podrían beneficiarse de estos sistemas. Por ejemplo, una empresa de transporte podría compartir datos sobre tráfico bajo acuerdos específicos con administraciones locales para mejorar la infraestructura vial. No obstante, su desarrollo dependerá de cómo se equilibren las oportunidades económicas con el cumplimiento de regulaciones como el RGPD.

7. La calidad como prioridad en los datos

En un entorno donde las aplicaciones de inteligencia artificial dependen de datos precisos, la calidad está cobrando mayor importancia. Errores en las bases de datos pueden llevar a pérdidas significativas o resultados poco confiables.

Las empresas están implementando sistemas avanzados de validación y limpieza de datos. En el sector minorista, por ejemplo, mantener actualizadas las bases de datos de inventario asegura que las proyecciones de ventas sean precisas, evitando problemas como sobrestock o faltantes.

8. Regulaciones necesarias para un entorno confiable

La inteligencia artificial está impulsando nuevas leyes destinadas a proteger a los usuarios y garantizar el uso ético de la tecnología. En Europa, la Ley de Inteligencia Artificial está estableciendo estándares claros, clasificando las aplicaciones de IA según su nivel de riesgo, desde usos de bajo impacto hasta sistemas críticos como los de diagnóstico médico.

Las organizaciones que operen en estas áreas deberán adoptar medidas como auditorías frecuentes y transparencia en los algoritmos, lo que ayudará a construir un entorno de confianza para los usuarios.

9. Edge Computing: el procesamiento descentralizado

El Edge Computing está transformando la forma en que se procesan los datos. Este modelo descentraliza el procesamiento, llevándolo a los dispositivos donde los datos se generan en lugar de enviarlos a servidores centrales.

Un caso destacado es el de los vehículos autónomos, que deben analizar información en tiempo real para tomar decisiones inmediatas. Este enfoque reduce la latencia y mejora la privacidad al minimizar el movimiento de datos sensibles.

10. El análisis de comportamiento como ventaja estratégica

Comprender cómo interactúan las personas con productos y servicios se está convirtiendo en un diferenciador clave. Los datos de comportamiento permiten personalizar experiencias y anticipar necesidades con mayor precisión.

En el sector del entretenimiento, plataformas como Netflix no solo analizan qué ve un usuario, sino también cómo lo hace: si pausa un episodio, abandona una serie o repite una escena. Este tipo de análisis permite ofrecer recomendaciones más precisas, incrementando la satisfacción del usuario.