Agosto 2022

McKinsey & Company

McKinsey & Company es una empresa global de consultoría de gestión, profundamente comprometida con ayudar a las instituciones de los sectores privado, público y social a alcanzar un éxito duradero. Durante más de 90 años, nuestro principal objetivo ha sido servir como el asesor externo de mayor confianza de nuestros clientes. Con consultores en más de 100 ciudades en más de 60 mercados, en todos los sectores y funciones, aportamos una experiencia inigualable a clientes de todo el mundo. Trabajamos estrechamente con equipos de todos los niveles de una organización para dar forma a estrategias ganadoras, movilizar para el cambio, crear capacidades e impulsar la ejecución con éxito.

Introducción

La tecnología sigue siendo el principal catalizador del cambio en el mundo. Los avances tecnológicos dan a las empresas, los gobiernos y las instituciones del sector social más posibilidades de aumentar su productividad, inventar o reinventar ofertas y contribuir al bienestar de la humanidad. Y aunque sigue siendo difícil predecir cómo se desarrollarán las tendencias tecnológicas, los ejecutivos pueden planificar mejor el futuro siguiendo el desarrollo de las nuevas tecnologías, anticipando cómo podrían utilizarlas las empresas y comprendiendo los factores que afectan a la innovación y la adopción.

Para ello, hemos trabajado con los expertos internos y externos del Consejo de Tecnología de McKinsey para identificar e interpretar 14 de las tendencias tecnológicas más importantes que se están desarrollando en la actualidad. Este estudio se basa en la investigación de tendencias que compartimos el año pasado, añadiendo datos frescos y un análisis más profundo para proporcionar una evaluación más granular de las tendencias en dos grupos temáticos: La Era del Silicio, que abarca las tecnologías digitales y de TI, y la Ingeniería del Mañana, que abarca las tecnologías físicas en ámbitos como la energía y la movilidad.

Nuestro análisis examina factores tangibles y cuantitativos como la inversión, la actividad investigadora y la cobertura informativa para calibrar el impulso de cada tendencia. También hemos realizado docenas de entrevistas y cientos de horas de investigación para saber qué sectores pueden beneficiarse más de estas tecnologías. Y, reconociendo que las tendencias pueden acelerarse, ralentizarse o cambiar de rumbo, examinamos las incertidumbres y los interrogantes que rodean a cada tendencia.

Este resumen de la investigación, un interactivo en línea que lo acompaña y un conjunto de 14 perfiles de tendencias en profundidad exponen estas consideraciones con más detalle para que los ejecutivos puedan comprender mejor cómo se desarrollan e interactúan las tendencias individuales,
y lo que estos desarrollos pueden significar para sus organizaciones. Al analizar las tendencias, también llegamos a algunas observaciones generales que los directivos pueden encontrar instructivas.

Acerca del Consejo de Tecnología de McKinsey

La tecnología lo está cambiando todo en nuestra vida laboral y doméstica. Lanzamos el Consejo de Tecnología de McKinsey para ayudar a entender lo que está por venir y cómo nos afectará a todos, echando una “mirada a la vuelta de la esquina” hacia los futuros que el cambio tecnológico puede desbloquear, así como las difíciles cuestiones que plantea.

Examinaremos un espectro de tecnologías, desde la informática hasta la biología, y sus aplicaciones en todos los sectores, desde la minería hasta el entretenimiento. Estudiaremos la ciencia, cómo se traduce en ingeniería y cuándo se acelerará su impacto, a escala y en todo el mundo. Para ello, contamos con un grupo diverso de más de 50 líderes de alto nivel en McKinsey, que provienen de una amplia gama de entornos científicos y tecnológicos, y orquestamos intercambios entre ellos y docenas de científicos, empresarios, fundadores e investigadores líderes que están liderando trabajos innovadores en sus campos.

-Lareina Yee, socia principal de McKinsey; presidenta del Consejo de Tecnología de McKinsey

Nuevas dinámicas

En primer lugar, varias tendencias que se basan en tecnologías probadas y maduras, específicamente la IA aplicada, la conectividad avanzada, el futuro de la bioingeniería y la computación en la nube y en los bordes, obtienen una puntuación más alta en las mediciones cuantitativas de la innovación, el interés y la inversión que las tendencias basadas en tecnologías que todavía están en las primeras etapas de desarrollo. Estas tendencias también tienden a tener aplicaciones viables en más sectores, lo que las sitúa más cerca de un estado de adopción generalizado que otras tendencias. El siguiente grupo digno de mención está formado por tendencias que están estrechamente alineadas con las prioridades de sostenibilidad.
Estas tendencias que denominamos futuro de la energía limpia, futuro del consumo sostenible y futuro de la movilidad, muestran niveles crecientes de innovación, interés e inversión. De hecho, de las 14 tendencias que estudiamos, las de energía limpia y movilidad son las que más inversiones atraen. También se han revelado como importantes en múltiples sectores.

Fuera de las dos primeras categorías principales, las herramientas digitales más nuevas y menos probadas impulsan un conjunto de tendencias emergentes: la industrialización del aprendizaje automático, las tecnologías de realidad inmersiva, las arquitecturas de confianza y la identidad digital, el desarrollo de software de nueva generación y las tecnologías cuánticas. Estas tendencias podrían tener grandes beneficios para las empresas.
Por ejemplo, la industrialización del aprendizaje automático (ML) puede acortar el plazo de producción de las aplicaciones de ML en un 90%. Pero hay que trabajar mucho para desarrollar, perfeccionar y comercializar las tecnologías que sustentan estas tendencias. Por ello, no está claro cuánto tiempo tardarán en adoptarse estas tendencias en múltiples sectores, y mucho menos en realizar el potencial que ven sus defensores.

La IA aplicada registró la mayor puntuación en innovación de las 14 tendencias, mientras que la energía limpia fue la que más interés e inversión atrajo.

Innovación, interés, inversión y adopción, por tendencia tecnológica, 2021

A pesar de la incertidumbre de estas nuevas tendencias, es evidente que las industrias están ampliamente expuestas a los cambios derivados de la innovación tecnológica y la difusión de nuevas prácticas empresariales basadas en la tecnología. Cuando analizamos la frecuencia con la que los informes de noticias mencionan a las empresas de 20 sectores junto con diferentes tendencias, descubrimos que la mayoría de estos sectores muestran una asociación significativa con cinco o más tendencias. Las tendencias maduras y centradas en la sostenibilidad descritas anteriormente muestran una estrecha relación con múltiples sectores. Varias tendencias incipientes también muestran una conexión moderadamente estrecha con muchas industrias. En general, vemos que la cobertura de la prensa conecta los sectores de la automoción, la industria manufacturera, las telecomunicaciones y la tecnología estrechamente con al menos una tendencia y moderadamente con varias otras. En los próximos meses tenemos previsto analizar con más detalle los efectos que las tendencias tecnológicas están teniendo, y podrían tener, en los sectores.

La mayoría de los sectores industriales muestran una asociación significativa con cinco o más tendencias tecnológicas.

Relevancia de la tendencia para la industria

Mirando al futuro

Esperamos que estos cambios se aceleren e intensifiquen en los próximos años, al igual que lo han hecho durante las casi tres décadas transcurridas desde el inicio de la revolución de Internet. Los cambios no solo alterarán el panorama competitivo, sino que también ejercerán efectos cada vez más poderosos en la sociedad: reconfigurarán los mercados, impulsarán la productividad, estimularán el crecimiento económico y mejorarán las vidas y los medios de subsistencia.

Cuando observamos estas tendencias, lo que más nos impresiona es el enorme efecto que tendrá la tecnología en todos los sectores. Las próximas décadas prometen ser una época en la que las tecnologías avancen cada vez más rápido, desde la ciencia hasta la ingeniería y el impacto, a escala y en todo el mundo. También esperamos ver el efecto multiplicador de la “innovación combinatoria”, ya que diferentes tecnologías se unen de forma creativa. Por ejemplo, esto está ocurriendo ahora cuando las organizaciones combinan diferentes tecnologías para crear el metaverso y las muchas capas que lo componen.

Informados por nuestros colegas y por los miembros del Consejo de Tecnología de McKinsey, tenemos la intención de publicar más sobre los efectos de las tendencias tecnológicas en determinados sectores, sobre los esfuerzos de las empresas para aprovechar las tendencias tecnológicas y sobre las formas en que los líderes empresariales pueden gestionar las implicaciones de las tendencias tecnológicas para sus estrategias, operaciones y talento.

Sobre los autores

Metodología de la Investigación

Para evaluar el desarrollo de cada tendencia tecnológica, nuestro equipo recopiló datos sobre cinco medidas tangibles de actividad: consultas en motores de búsqueda, publicaciones de noticias, patentes, publicaciones de investigación e inversiones. Para cada medida, utilizamos un conjunto definido de fuentes de datos para encontrar apariciones de palabras clave asociadas a cada una de las 14 tendencias, examinamos esas apariciones en busca de menciones válidas de actividad, e indexamos el número resultante de menciones en una escala de puntuación de 0 a 1 que es relativa a las tendencias estudiadas. La puntuación de innovación combina las puntuaciones de patentes e investigación; la puntuación de interés combina las puntuaciones de noticias y búsquedas. (Aunque reconocemos que la puntuación de interés puede estar inflada por los esfuerzos deliberados para estimular las noticias y la actividad de búsqueda, creemos que cada puntuación refleja de forma justa el alcance de discusión y el debate sobre una tendencia determinada). La inversión mide los flujos de financiación de los mercados de capitales hacia las empresas relacionadas con la tendencia. Las fuentes de datos para las puntuaciones son las siguientes:

• Patentes: Los datos sobre la presentación de patentes proceden de Google Patents.
• Investigación: Los datos sobre las publicaciones de investigación proceden de Lens.
• Noticias: Los datos de las publicaciones de noticias proceden de Factiva.
• Búsquedas: Los datos sobre las consultas en los motores de búsqueda proceden de Google Trends.
• Inversión: Los datos sobre las captaciones de capital en el mercado privado y en el público proceden de PitchBook.

Las asociaciones que aparecen en el mapa de calor de la industria se obtuvieron revisando los informes de noticias sobre cada tendencia en busca de referencias a empresas específicas dentro de cada una de las 20 industrias.

Además, hemos actualizado la selección y definición de tendencias del estudio del año pasado para reflejar la evolución de las tendencias tecnológicas:

• Tendencias añadidas desde el estudio del año pasado: industrialización del aprendizaje automático, Web3, tecnologías de realidad inmersiva, futuro de la movilidad y futuro de las tecnologías espaciales.
• Tendencias que no se han mantenido desde el estudio del año pasado: la automatización de procesos y la virtualización (que ahora se considera una implicación de varias tendencias) y los materiales de nueva generación (parcialmente representados por otras tendencias)
• Tendencias con definiciones ajustadas: desarrollo de software de próxima generación (cubierto en parte por el futuro de la programación en 2021), arquitecturas de confianza e identidad digital (cubierto en parte por la arquitectura de confianza en 2021), futuro del consumo sostenible (desagregado del futuro de las tecnologías limpias) y futuro de la energía limpia (desagregado del futuro de las tecnologías limpias).
• Tendencias con pequeños cambios en la definición: IA aplicada, conectividad avanzada (antes llamada futuro de la conectividad), computación en la nube y en los bordes (antes llamada infraestructura distribuida), tecnologías cuánticas (antes llamada computación de próxima generación) y futuro de la bioingeniería (antes llamada revolución biológica).

Conectividad Avanzada

La tendencia y por qué es importante

Los últimos protocolos y tecnologías de conectividad
potencian las redes con más caudal de datos, mayor eficiencia del espectro, mayor cobertura geográfica, menor latencia y menor demanda de energía. Estas mejoras mejorarán la experiencia de los usuarios y aumentarán la productividad en sectores como la movilidad, la sanidad y la fabricación. Las empresas se han apresurado a adoptar tecnologías de conectividad avanzadas que se basan en los estándares existentes, pero las tecnologías más nuevas, como la conectividad de órbita terrestre baja (LEO) y las redes privadas 5G, han tenido menos aceptación hasta la fecha.

Marcar la Tendencia

El interés por la conectividad avanzada, especialmente 5G/6G, Wi-Fi 6 y satélites LEO, ha aumentado considerablemente. La innovación ha sido incremental. La inversión de las empresas de capital privado y de riesgo se está recuperando después de una caída pandémica.

Importancia del Sector

La conectividad avanzada se está convirtiendo en una tecnología para todas las industrias. El valor en juego es mayor, creemos, en los siguientes sectores:

• Telecomunicaciones: Las empresas de telecomunicaciones están utilizando la conectividad avanzada para introducir nuevas ofertas de servicios B2C y B2B, como servicios celulares mejorados para clientes minoristas y soluciones 5G privadas para clientes empresariales.
• Aeroespacial y defensa: Los vehículos autónomos y conectados están repletos de funciones que dependen de un acceso a la red de alta calidad.

• Aviación, viajes y logística: La tecnología inalámbrica de baja potencia y área amplia (LPWA) permite a los proveedores de logística rastrear los productos y proporciona datos para ayudar a los clientes a optimizar las cadenas de suministro.
• Sistemas y servicios sanitarios: La conectividad será una gran ayuda para el tratamiento de enfermedades crónicas, ya que los diagnósticos impulsados por la IA pueden llevarse a cabo utilizando los datos de los pacientes mientras son monitorizados en casa a través de dispositivos médicos conectados.
• Aeroespacial y defensa: Desde las comunicaciones críticas a través de las redes no terrestres (NTN) hasta los activos de campo conectados, las expansiones de la conectividad, como las redes 5G, pueden aumentar enormemente las capacidades y el rendimiento de los usuarios del sector aeroespacial y de defensa.
• Tecnología de la información y electrónica: La demanda de sensores inteligentes y dispositivos habilitados para el Internet de las Cosas (IoT) crecerá a medida que la conectividad mejore y el coste disminuya.
• Construcción y materiales de construcción: Una conectividad más rápida y eficaz puede permitir una construcción rápida y segura. Building Information Modeling (BIM), la impresión 3D y las aplicaciones de realidad aumentada requerirán redes de conectividad expansivas, de alta velocidad y baja latencia.
• Metales y minería: En toda la cadena de valor, desde la prospección hasta la recuperación, la industria minera puede aprovechar la ampliación de la cobertura para permitir la “minería inteligente” y las prácticas de digitalización o automatización que mejorarán la productividad y la seguridad del sector.
• Medios de comunicación y entretenimiento: La capacidad de atender al aumento de la creación de datos y el crecimiento del número de dispositivos conectados para los consumidores permiten mejorar las experiencias de entretenimiento a medida que entran en el mercado nuevos dispositivos (por ejemplo, dispositivos de RA y RV).
• Energía eléctrica, gas natural y servicios públicos: La implantación de una red inteligente de servicios públicos con contadores inteligentes, sensores y otros dispositivos en la nube requerirá una conectividad avanzada que amplíe la cobertura y maximice la digitalización.
• Petróleo y gas: Los actores pueden aprovechar las tecnologías avanzadas de conectividad para permitir y optimizar la supervisión en tiempo real de las actividades de perforación y producción, así como para desplegar herramientas digitales y analíticas para los operadores en alta mar.
• Comercio minorista: La conectividad avanzada permite el desarrollo de mejores experiencias digitales y multicanal, lo que se traduce en experiencias de compra cada vez más personalizadas y específicas para los consumidores.

Principales incertidumbres y grandes preguntas

La adopción continua de la conectividad avanzada dependerá en parte de la escala de las inversiones de capital en las redes que soportan algunas tecnologías, como la banda ancha 5G y los satélites LEO, y del desarrollo de ecosistemas empresariales capaces de proporcionar servicios y soluciones. Los operadores también tienen que encontrar modelos de negocio viables para algunas tecnologías de conectividad. A medida que las tecnologías avanzan, la competencia entre las tecnologías tradicionales y las nuevas aumentará. La competencia entre la conectividad terrestre y la conectividad espacio-tierra; entre la 4G LTE, la 5G y la 5G de banda ancha; y entre la 5G y la LPWA para las aplicaciones del IoT serán probablemente fundamentales.

Tecnologías subyacentes

Las tecnologías de conectividad avanzada proporcionan mejoras significativas de rendimiento con respecto a los estándares actuales. Estas tecnologías incluyen las siguientes:

• Fibra óptica: Los cables físicos proporcionan la forma más fiable de conectividad de alto rendimiento y baja latencia.
• Redes de baja potencia y área amplia (LPWA): Estas redes inalámbricas admiten un gran número de dispositivos conectados.
• Wi-Fi 6: La nueva generación de Wi-Fi (también llamada Wi-Fi industrial) ofrece un mayor rendimiento, una calidad de servicio más controlable y una seguridad similar a la de las redes celulares.
• 5G/6G: Estos protocolos y tecnologías celulares de próxima generación presentan una mayor eficiencia del espectro, permitiendo servicios de gran ancho de banda y baja latencia.
• Constelaciones de satélites de órbita terrestre baja (LEO): Estos sistemas, compuestos por un gran número de satélites de mucho menor coste, ofrecen una amplia cobertura con una latencia considerablemente reducida, en comparación con las ofertas de satélites existentes que operan en órbitas geoestacionarias.

IA Aplicada

La tendencia y por qué es importante

Con las capacidades de IA, como el aprendizaje automático (ML)
la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural, las empresas de todos los sectores pueden utilizar los datos y obtener información para automatizar actividades, añadir o aumentar capacidades y tomar mejores decisiones. En una encuesta global de McKinsey de 2021 sobre el estado de la IA, el 56% de los encuestados dijo que sus organizaciones habían adoptado la IA, frente al 50% en la encuesta de 2020. La encuesta de 2021 también indicó que la adopción de la IA puede tener beneficios financieros: El 27% de los encuestados atribuyó el 5% o más del EBIT de sus empresas a la IA. Las empresas están desarrollando y adoptando más aplicaciones para la IA, pero las cuestiones organizativas, técnicas, éticas y normativas deben resolverse antes de que las empresas puedan aprovechar todo el potencial de la tecnología.

Marcar la tendencia

Las altas puntuaciones en innovación e inversión para la IA aplicada es proporcional a su gran impacto potencial. Cada año desde 2018 hasta 2021, la IA aplicada ha tenido las puntuaciones de innovación más altas de todas las tendencias que hemos estudiado. Su puntuación de inversión también se encuentra entre las cinco primeras.

Importancia del Sector

Las aplicaciones de la IA siguen apareciendo en todos los sectores y funciones empresariales. La industria tecnológica lidera la adopción de la IA. Entre las funciones empresariales, el desarrollo de productos y las operaciones de servicios son, en general, las que más beneficios han obtenido de la IA aplicada. Los sectores pueden utilizar la IA de las siguientes maneras:

• Tecnología de la información y electrónica: Es probable que las aplicaciones de la IA se generalicen en la industria tecnológica y en los sectores que la componen, como el software, el hardware y los dispositivos electrónicos. Los desarrolladores de productos, por ejemplo, podrían utilizar modelos generativos de IA para crear imágenes en 3D para simulaciones de software.

• Telecomunicaciones: Un departamento de operaciones de servicios de telecomunicaciones, por ejemplo, puede programar modelos de IA para identificar las preocupaciones recurrentes de los clientes y ofrecer soluciones antes de que surjan las quejas.
• Productos farmacéuticos y médicos: Las empresas farmacéuticas pueden utilizar algoritmos de IA para explorar las relaciones entre diferentes tratamientos médicos y sus resultados combinados para el descubrimiento de nuevos medicamentos.
• Aeroespacial y defensa: La IA y el ML pueden ayudar a los fabricantes del sector aeroespacial en el proceso de diseño (por ejemplo, mediante simulaciones visuales del rendimiento de las aeronaves en diferentes condiciones), así como en los procesos de seguridad y mitigación de riesgos.
• Sistemas y servicios sanitarios: Las funciones habilitadas por la IA, como el reconocimiento automatizado de patologías y el apoyo a la toma de decisiones de diagnóstico, pueden mejorar los servicios sanitarios.
• Servicios financieros: La IA puede apoyar la gestión de riesgos en los servicios financieros de muchas maneras diferentes. Un ejemplo es la detección de fraudes con tarjetas de crédito para reducir los incidentes de pérdidas.
• Comercio minorista; bienes de consumo envasados: Los minoristas podrían aumentar las ventas utilizando el ML para analizar enormes conjuntos de datos de compra, discernir patrones y ofrecer a los compradores recomendaciones personalizadas.
• Educación: La IA puede mejorar el aprendizaje personalizado en función del progreso de los alumnos.
• Aviación, viajes y logística: La fusión multimodal, habilitada por la IA, podría combinar las entradas de varios sensores para ayudar a manejar los vehículos autónomos.
• Agricultura: Desde la previsión de la productividad hasta las aplicaciones de tractores sin conductor, la IA permite la optimización de las operaciones. La IA y el ML también permiten la agricultura de precisión (es decir, la adaptación de las intervenciones a las necesidades y condiciones precisas de la explotación).
• Automoción y montaje: La IA es fundamental para el desarrollo de vehículos autónomos y también permite a los fabricantes de equipos originales automatizar las pruebas de calidad y los procesos de fabricación y montaje.
• Productos químicos: La IA puede optimizar los ciclos de desarrollo y producción de productos químicos mediante el reconocimiento de moléculas, la generación de fórmulas de compuestos químicos y el análisis de mezclas químicas. La automatización de estos procesos y la optimización de las técnicas de previsión pueden ayudar a minimizar los residuos químicos.
• Materiales de construcción y edificación: Las aplicaciones de la IA incluyen maquinaria y robots autónomos, procedimientos de seguridad de seguridad y el software de optimización del diseño en 3D.
• Energía eléctrica, gas natural y servicios públicos: La IA puede optimizar la producción y la programación de la energía, detectar con antelación los defectos de los equipos para minimizar el tiempo de inactividad y analizar los datos de uso de la energía por parte de los consumidores para hacer recomendaciones personalizadas.
• Metales y minería: La IA y el ML pueden mejorar las optimizaciones de los procesos en el lugar de trabajo para aumentar la eficiencia y ayudar al desarrollo de gemelos digitales que puedan generar visualizaciones y modelos de sitios remotos.
• Petróleo y gas: Los actores de esta industria pueden utilizar la visión por ordenador en la exploración para evaluar el valor de las explotaciones y utilizar la IA y el ML para personalizar los planes de perforación en zonas geológicamente complejas y prever la demanda.
• Sectores público y social: Las organizaciones pueden aprovechar la IA y el ML para agilizar la prestación de servicios clave (por ejemplo, el uso del procesamiento del lenguaje natural para la gestión de las preguntas frecuentes sobre impuestos). Además, la IA y el ML pueden utilizarse como herramientas de ayuda en los mecanismos de auditoría para garantizar el uso adecuado de los recursos (por ejemplo, herramientas predictivas para ayudar a enfocar la auditoría fiscal).
• Inmobiliaria: Los agentes inmobiliarios pueden aprovechar la IA para ofrecer recomendaciones personalizadas de propiedades a los clientes, realizar análisis de mercado para ayudar a los promotores a gestionar el riesgo y la volatilidad de los precios, así como a optimizar el retorno de la inversión.

Principales incertidumbres y grandes preguntas

El desarrollo y el uso de nuevas aplicaciones de IA podría verse afectado por la disponibilidad de recursos, como el talento y la financiación, a pesar de los avances técnicos en las soluciones para industrializar el ML y en la infraestructura de TI. Las preocupaciones en materia de ciberseguridad, sobre todo las relacionadas con los riesgos y las vulnerabilidades de los datos, podrían frenar la adopción de la IA: el 55% de los encuestados en la Encuesta Global McKinsey de 2021 sobre el estado de la IA citan la ciberseguridad como uno de los principales riesgos. Las empresas también pueden enfrentarse a preguntas de las partes interesadas sobre el uso responsable y fiable de la IA, tocando en cuestiones como la gobernanza de los datos, la equidad, la imparcialidad y la “explicabilidad”. Estas cuestiones pueden llevar a los responsables políticos a establecer normativas y requisitos de cumplimiento que afecten a la investigación y las aplicaciones de la IA. Para las empresas, abordar estas cuestiones podría significar incorporar más funciones a sus aplicaciones de IA y establecer mecanismos de gestión de riesgos.

Tecnologías Subyacentes

La IA comprende varias tecnologías que realizan tareas de tipo cognitivo. Entre ellas se encuentran las siguientes:

• ML: Este término se refiere a los modelos que hacen predicciones después de ser entrenados con datos, en lugar de algoritmos que siguen reglas programadas.
• Visión por ordenador: Este tipo de ML trabaja con datos visuales, como imágenes, vídeos y señales 3D.
• Aprendizaje profundo por refuerzo: Este tipo de ML utiliza redes neuronales artificiales y el entrenamiento mediante ensayo y error para hacer predicciones.
• Procesamiento del lenguaje natural: Este tipo de ML analiza y genera datos basados en el lenguaje, como el texto y el habla.
• Gráficos de conocimiento: Estas bases de datos se organizan como redes que muestran relaciones complejas entre puntos de datos.

Computación en la Nube y en los Bordes

La tendencia y por qué es importante

Las plataformas en la nube, construidas a partir de centros de datos de “hiperescala” que ofrecen y permiten enormes capacidades de computación y almacenamiento, y conectadas por redes rápidas de alta capacidad, permiten una serie de servicios cada vez más amplios y completos. Cada vez más, estas plataformas también incorporan recursos informáticos y de datos en nodos de borde de red situados cerca de los usuarios finales o en sus instalaciones. Estos recursos de borde satisfacen las necesidades de baja latencia (es decir, mínimos retrasos de procesamiento) en sistemas en tiempo real como la automatización de almacenes. Los recursos de borde también se utilizan cada vez más en aplicaciones móviles como los vehículos. La integración continua de la nube y los recursos de borde permitirá a los usuarios extender la velocidad y la calidad de la nube a los sistemas de borde y en tiempo real, acelerando así la innovación, aumentando la productividad y creando valor empresarial.

Marcar la Tendencia

Aunque los niveles relativamente bajos de interés general reflejan la creciente madurez de estas plataformas, la nube y la computación de borde se han convertido en tecnologías fundamentales para muchas soluciones digitales.

Importancia del Sector

La computación en nube puede permitir más de un billón de dólares en mejora del EBITDA únicamente contando las empresas de Fortune 500, según estimaciones de McKinsey.
Esto se consigue gracias a beneficios como la reducción del tiempo de creación de valor para las aplicaciones innovadoras de la IA, el aumento de la productividad y la velocidad en la entrega de TI, la reducción de riesgos y la hiperescalabilidad de las cargas de trabajo ante una demanda incierta. Todos los sectores verán estos beneficios. Algunos ejemplos son los siguientes:

• Telecomunicaciones: La computación en la nube y la computación de borde permiten aumentar las fuentes de ingresos de tecnologías como la computación de borde de acceso múltiple (MEC), dado el papel de las empresas de telecomunicaciones como propietarias principales de la infraestructura de red necesaria para la computación distribuida.

• Automoción y montaje: La computación en la nube y en los bordes permite una distribución eficiente de la computación y el almacenamiento entre los recursos a bordo y los basados en centros de datos remotos para ofrecer nuevos servicios a los conductores y pasajeros y permitir mayores niveles de autonomía.
• Aviación, viajes y logística: El uso de la nube para combinar la información de múltiples flujos de datos permite una previsión más eficaz de la demanda, la gestión de los horarios y la optimización de las rutas. Una descentralización de datos bien orquestada también puede proporcionar resistencia contra la pérdida de datos.
• Comercio minorista: Las experiencias de los clientes mejoran gracias a las cajas sin fricción, las promociones personalizadas en tiempo real y otros casos de uso que dependen de la computación de borde de baja latencia y de los análisis aplicados a una serie de flujos de datos en la tienda, desde las fuentes de vídeo hasta diversos tipos de sensores.
• Sistemas y servicios sanitarios: Estas tecnologías dan lugar a mejoras en los casos de uso digital, como el diagnóstico a distancia, la monitorización activa de medicamentos y los rastreadores de bienestar y fitness.
• Aeroespacial y defensa: La mejora de las redes y de la latencia de los datos hace que las tecnologías de fabricación automatizada sean más eficaces, lo que conduce a una mayor productividad general para los actores del sector aeroespacial, al tiempo que los datos fluyen hacia las plataformas en la nube para un análisis eficiente.
• Medios de comunicación y entretenimiento: Los proveedores pueden maximizar el rendimiento del streaming y ofrecer grandes volúmenes de contenidos digitales con un mínimo de retrasos y tiempos de inactividad, así como permitir una capacidad de servidor flexible para satisfacer la imprevisible demanda de los consumidores, manteniendo al mismo tiempo una alta calidad de servicio para los usuarios.
• Tecnología de la información y electrónica: Las empresas tecnológicas pueden desarrollar los productos y las herramientas que abarcan los entornos de la nube y de los bordes y permiten una innovación de alta velocidad.
• Productos farmacéuticos y médicos: Las tecnologías en la nube pueden acelerar el descubrimiento de fármacos al permitir un mejor uso y almacenamiento de los modelos de IA y ML. Los sensores y las capacidades de edge-computing permiten una supervisión continua de los equipos que mejora la calidad, la seguridad y el rendimiento de los medicamentos y las formulaciones.
• Servicios financieros: Los actores pueden utilizar los servicios en la nube para entrenar, almacenar y desplegar eficazmente algoritmos que modelen el riesgo y mejoren la detección del fraude. La computación de borde puede optimizar las interacciones almacenando y utilizando datos más cerca de los consumidores o de los usuarios muy sensibles al rendimiento (por ejemplo, en aplicaciones de finanzas cuantitativas).

Principales incertidumbres y grandes preguntas

La adopción de las tecnologías de nube y de borde dependerá de cómo respondan los proveedores de servicios y los usuarios a los problemas técnicos y prácticos que podrían surgir a medida que se amplíen las plataformas y las redes. Los proveedores de servicios tendrían que mantener redes que suministren interoperabilidad y acceso de próxima generación para un número y una variedad crecientes de dispositivos de borde. Los proveedores tendrían que satisfacer la creciente demanda de movimiento de datos y análisis habilitados por la IA, al tiempo que garantizarían la resistencia contra las ciberamenazas y los eventos catastróficos y simultáneamente cumplirían las expectativas de sostenibilidad. Además, tendrían que establecer modelos de negocio que sigan siendo rentables a medida que aumenta la complejidad técnica. En cuanto a los usuarios, tendrán que decidir si quieren asumir el gasto de añadir más nodos y dispositivos de borde (porque la computación de borde no se beneficia de las mismas economías de escala que la computación en nube) o confiar en mejores redes para permitir soluciones en nube en los casos en que la baja latencia u otros requisitos podrían parecer requerir tecnologías de borde.

Tecnologías subyacentes

Las redes en la nube y en el borde consistirán en unos pocos componentes tecnológicos:

• Centros de datos: Estos grandes grupos de servidores informáticos en red pueden funcionar como infraestructura de computación en la nube pública, privada o incluso híbrida.
• Dispositivos de borde: Los servidores locales o los dispositivos de usuario final y los sistemas en tiempo real permiten una computación de baja latencia para las aplicaciones en el borde de la red.
• Infraestructura de red: Las redes 5G y otras tecnologías de red son necesarias para permitir la computación de borde.
• El Internet de las cosas: La proliferación de sistemas de bajo coste, en tiempo real y basados en sensores, conectados por interfaces estándar tipo internet, permite la analítica y la automatización.

Tecnologías de Realidad Inmersiva

La tendencia y por qué es importante

Las tecnologías de realidad inmersiva utilizan la informática para interpretar el espacio físico, simular la adición de datos, objetos y personas a entornos del mundo real y permitir interacciones en mundos virtuales, con varios niveles de inmersión proporcionados por la realidad aumentada (RA), la realidad virtual (RV) y la realidad mixta (RM). Los inversores de capital de riesgo proporcionaron unos 4.000 millones de dólares de financiación a las nuevas empresas de RA y RV en 2021, la segunda mayor cantidad en cualquier año (después de 2018). Esto anuncia el desarrollo de nuevas aplicaciones para muchos sectores, lo que hace que el mercado mundial crezca aproximadamente 20% al año, formando la base de un mercado de un billón de dólares en los próximos diez a quince años. Por el momento, sin embargo, la adopción se ve limitada por una serie de factores, entre ellos la necesidad de avances tecnológicos, como la mejora de los conjuntos de características, la duración de la batería, el peso y la ergonomía de los dispositivos de realidad inmersiva portátiles, así como la madurez de la cadena de herramientas de desarrollo necesarias para crear grandes experiencias inmersivas de forma más eficiente.

Marcar La Tendencia

Mientras que los niveles de interés se han mantenido estables en los últimos años, la innovación ha aumentado y las inversiones se han recuperado.

Importancia del Sector

Aunque la adopción de la realidad inmersiva ha sido limitada, varias industrias han sido pioneras en nuevas aplicaciones:

• Tecnología de la información y electrónica: Para la industria tecnológica, la atención se centrará en despejar el camino hacia la adopción generalizada de las tecnologías de realidad inmersiva, mejorándolas en múltiples aspectos, desde los fundamentales, como el menor peso y la precisión sensorial, hasta los retos más amplios, como la comodidad del usuario (por ejemplo, la mitigación de las náuseas en la RV) y la integración en las arquitecturas empresariales para desbloquear los casos de uso de las empresas.
• Medios de comunicación y entretenimiento: La RV ha permitido participaciones como si estuvieras presente en eventos del mundo real como conciertos, conferencias, juegos y desfiles de moda.
• Comercio minorista: Algunos minoristas están utilizando tecnologías de realidad inmersiva para ofrecer a los compradores una sensación de cómo se ven y se sienten los productos, por ejemplo, permitiéndoles “probarse” ropa o visitar tiendas virtuales. Un reciente estudio de McKinsey reveló que alrededor de un tercio de los clientes activos en el metaverso han comprado allí artículos del mundo real.

De cara al futuro, los sectores que emplean a muchos trabajadores “sin escritorio” que suman unos 2.700 millones de personas, es decir, alrededor del 80% de la población activa mundial muestran potencial para utilizar la realidad inmersiva en muchas aplicaciones. Entre estos sectores se encuentran los siguientes:

• Sistemas y servicios sanitarios: Las tecnologías de realidad inmersiva podrían ayudar en los procedimientos quirúrgicos, la formación quirúrgica, la telemedicina, el diagnóstico por imagen y la patología, y el tratamiento de problemas de salud mental.
• Educación: Las tecnologías podrían proporcionar experiencias de aprendizaje inmersivas, así como formación práctica en habilidades para procedimientos en escenarios inusuales o peligrosos.
• Aviación, viajes y logística: Las tecnologías inmersivas podrían ayudar a diagnosticar las limitaciones de flujo en los almacenes o a gestionar las flotas de vehículos.
• Construcción y materiales de construcción: Las tecnologías podrían ayudar a modelar y probar nuevos edificios y proyectos de infraestructuras en entornos virtuales.
• Energía eléctrica, gas natural y servicios públicos: Las herramientas de realidad inmersiva podrían ayudar a las empresas a visualizar las infraestructuras subterráneas para mejorar la seguridad o analizar las pérdidas de energía para reducir el despilfarro.
• Aeroespacial y defensa; automoción y montaje: En el ámbito de la fabricación, la realidad inmersiva permite a los usuarios simular diseños de productos y fábricas, analizar problemas de calidad y productividad, facilitar el mantenimiento en las plantas y guiar las reparaciones. Estas tecnologías también proporcionan plataformas para la formación, en las que las personas pueden adquirir habilidades durante las simulaciones de situaciones peligrosas, evitando la mayor parte del riesgo del mundo real.
• El sector inmobiliario: La realidad inmersiva tiene muchas aplicaciones en toda la cadena de valor inmobiliaria, desde el diseño hasta la experiencia del usuario, pasando por el diseño de interiores, la planificación de suelos y mobiliario, y las visitas virtuales o los escaparates de propiedades.

Principales incertidumbres y grandes preguntas

En la actualidad, la generalización de las tecnologías de realidad inmersiva está limitada principalmente por el estado del hardware disponible. Sin embargo, las nuevas mejoras deberían dar lugar a una mayor variedad de dispositivos para el usuario final que también sean más pequeños, más ligeros, más duraderos y más precisos que los modelos actuales (incluyendo auriculares que generen menos calor, funcionen con baterías y mitiguen las náuseas de los usuarios). A medida que los dispositivos mejoren, las tecnologías de realidad inmersiva podrían aplicarse a las necesidades de muchos más usuarios, abarcando segmentos desde los nichos hasta los mercados de masas. El entusiasmo y la aceptación pueden verse influidos por la percepción de los usuarios sobre si las tecnologías de realidad inmersiva proporcionan la seguridad y la privacidad adecuadas y si contribuyen a los males sociales (o los contrarrestan).

Tecnologías subyacentes

Las tecnologías de realidad inmersiva incluyen las siguientes:

• Informática espacial: Estas tecnologías ayudan a crear una realidad inmersiva introduciendo objetos virtuales en 3D en los espacios físicos.
• Realidad aumentada (RA): Estas tecnologías permiten una inmersión parcial añadiendo información a los escenarios del mundo real.
• Realidad virtual (RV): Estas tecnologías sumergen a los usuarios en entornos totalmente virtuales.
• Realidad mixta (RM): Estas tecnologías permiten un nivel de inmersión entre la RA y la RV, añadiendo elementos virtuales al mundo real para que los usuarios puedan interactuar con ambos.
• Sensores en el cuerpo y fuera del cuerpo: Integrados en dispositivos de mano o portátiles o montados alrededor de los usuarios, estos instrumentos detectan objetos y cuerpos para su representación en entornos virtuales.
• Hápticos: Estas tecnologías son dispositivos de retroalimentación que transmiten sensaciones a los usuarios, normalmente en forma de vibraciones.
• Servicios de localización: Esta clase de tecnologías permite a los dispositivos móviles localizar a los usuarios con mayor precisión en el mundo físico, de modo que las superposiciones de RA y RM puedan mostrarse en los lugares adecuados.

Industrialización del Aprendizaje Automático

La tendencia y por qué es importante

La industrialización del aprendizaje automático (ML) implica crear una pila interoperable de herramientas técnicas para automatizar el ML y ampliar su uso de modo que las organizaciones puedan aprovechar todo su potencial. Las herramientas de ML pueden ayudar a las empresas a pasar de proyectos piloto a productos empresariales viables, a resolver fallos de modelado durante la producción y a superar los límites de capacidad y productividad de los equipos. La experiencia sugiere que las organizaciones que industrializan el ML con éxito pueden acortar el plazo de producción de las aplicaciones de ML en un 90% (desde la prueba de concepto hasta el producto) y reducir los recursos de desarrollo hasta en un 40%. Aunque un pequeño número de empresas líderes han sido pioneras en la industrialización de la IA, esperamos que su adopción se extienda a medida que más empresas intenten utilizar la IA para un número creciente de aplicaciones.

Importancia del Sector

La industrialización del ML apoya el desarrollo y la aplicación de soluciones de IA al permitir un rápido entrenamiento y despliegue de modelos. Como tal, la tendencia se relaciona con las mismas industrias que la tendencia de “IA aplicada”. Se espera que la industrialización del ML tenga un mayor impacto en los sectores en los que la aceleración de la producción de aplicaciones de ML supondrá una ventaja competitiva. Entre estos sectores se encuentran los siguientes:

• Tecnología de la información y electrónica: La IA y el ML serán más importantes para el diseño de hardware y software a medida que los dispositivos se vuelvan más integrados y conectados con el mundo natural (por ejemplo, modelos de IA para interpretar órdenes de voz, sensores).
• Telecomunicaciones: Las empresas confiarán más en la IA y el ML en múltiples funciones empresariales, desde el marketing y las ventas (por ejemplo, motores de upselling o cross-selling) hasta el servicio de atención al cliente (por ejemplo, previsión y predicción del volumen del centro de llamadas) y la optimización de la red.
• Productos farmacéuticos y médicos: La IA y el ML apoyarán cada vez más el desarrollo de nuevos fármacos (por ejemplo, mediante la exploración de las relaciones entre las moléculas y los compuestos químicos) y permitirán las funciones de apoyo (por ejemplo, fabricación, optimización de la cadena de suministro) para diversos tratamientos médicos.
• Servicios financieros: La IA y el ML seguirán apoyando los servicios clave del sector financiero, incluida la gestión de riesgos, y ayudarán en muchos otros procesos, por ejemplo, detectando el fraude con tarjetas de crédito.
• Aeroespacial y defensa: Los actores aumentarán cada vez más sus procesos de diseño y fabricación gracias a las optimizaciones de los modelos de IA y ML (por ejemplo, modelos de IA para ayudar en las simulaciones tridimensionales para el diseño de aviones, optimización de la cadena de suministro para la fabricación, gestión de riesgos de seguridad).
• Automoción y montaje: Los fabricantes de equipos originales utilizarán la IA y el ML para mejorar los procesos de diseño y fabricación, como el mantenimiento predictivo, las pruebas de calidad automatizadas y la previsión de la demanda, y para ofrecer servicios a los clientes, como la navegación.
• Medios de comunicación y entretenimiento: A medida que los consumidores esperan altos niveles de personalización en sus experiencias y entretenimiento, la IA y el ML serán más importantes, ya que los modelos ayudarán a proporcionar recomendaciones a medida.

Principales incertidumbres y grandes preguntas

A medida que las empresas intentan industrializar el LD, es probable que tengan que gestionar cambios en las condiciones internas y externas. Además de dedicar fondos y talento a la creación de herramientas de ML, muchas empresas también tendrán que establecer procesos y estructuras de gobernanza para gestionar las actividades relacionadas con el ML, cumplir los requisitos normativos y mantener las normas de los sistemas de ML responsables y fiables (para más información, véase la tendencia “IA aplicada”). Las empresas también tendrán que hacer un seguimiento de la aparición de soluciones de ML industrializadas y añadir (o sustituir) tecnologías para cumplir sus objetivos.

Tecnologías Subyacentes

Las soluciones de software corresponden a las etapas del flujo de trabajo de ML, que son las siguientes:

• Gestión de datos: El software ayuda a mejorar la calidad, la disponibilidad y el control de los datos para alimentar el sistema de ML.
• Desarrollo de modelos: Las herramientas se utilizan para construir modelos de ML y estandarizar los procesos.
• Despliegue de modelos: Las herramientas de provisión llevan los modelos de ML a la producción y estandarizan los procesos.
• Operaciones con modelos en vivo: El software ayuda a mantener o mejorar el rendimiento de los modelos en producción.

Las soluciones de hardware incluyen los chips de procesamiento y los mecanismos utilizados en las operaciones de flujo de trabajo de LD:

• Hardware integrado: Estas soluciones conectan los chips de hardware físico con los marcos de software. Hay dos tipos: los sistemas de hardware integrados vertical y horizontalmente.
• Computación heterogénea: Esta solución ayuda a optimizar las cargas de trabajo computacionales asignando tareas a chips de hardware como unidades de procesamiento gráfico (GPU), unidades de procesamiento tensorial (TPU) y unidades de procesamiento neuromórfico (NPU).

Desarrollo de Software de Nueva Generación

La tendencia y por qué es importante

Las tecnologías de nueva generación están transformando
las capacidades de los ingenieros en cada etapa del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC) desde la planificación y las pruebas hasta la implantación y el mantenimiento- y permiten que cada vez más empleados no técnicos creen aplicaciones.
Estas tecnologías, que incluyen programadores en pareja de IA, plataformas de código bajo y sin código, y pruebas automatizadas, pueden ayudar a simplificar tareas complicadas y reducir otras a comandos únicos.
La adopción puede ser lenta debido a los retos técnicos, la necesidad de reciclaje a gran escala de los desarrolladores e ingenieros de pruebas y los obstáculos organizativos. Sin embargo, las nuevas tecnologías podrían permitir que tanto los ingenieros como los no ingenieros construyan aplicaciones con rapidez, acelerando así la transformación digital, aportando ganancias de productividad y reduciendo la necesidad de contratar a un grupo de talentos de ingeniería escaso y competitivo.

Importancia del Sector

El desarrollo de software de próxima generación
beneficia a casi todos los sectores. Los sectores que están adoptando estas tecnologías comparten cualidades similares: operaciones con muchos procesos, necesidades significativas de soluciones de software a medida y ciclos de innovación rápidos (lo que se aplica especialmente a las empresas orientadas al cliente). Algunos ejemplos de los principales sectores afectados en la actualidad son los siguientes:

• Servicios financieros: La evolución de las normas relativas a procesos como la incorporación, el conocimiento del cliente y la diligencia debida del cliente exigen que las empresas utilicen software para agilizar estos procesos.
• Tecnología de la información y electrónica: Las empresas de este sector producen las herramientas y soluciones que permiten el desarrollo de software de próxima generación; entre ellas se encuentran los pares de IA programadores, plataformas de bajo código y sin código, y aplicaciones de pruebas automatizadas, entre otros productos.

Principales incertidumbres y grandes preguntas

La nueva generación de herramientas y técnicas de desarrollo de software es todavía joven. La rapidez con la que alcance la madurez y la adopción generalizada dependerá de varios factores. El equilibrio coste-beneficio de las plataformas de desarrollo de bajo código y sin código aún no es evidente, y puede que no favorezca a todos los tipos de aplicaciones de software. También es probable que cambie con el tiempo, ya que estas plataformas alteran la necesidad de los desarrolladores tradicionales al tiempo que hacen necesario que los no ingenieros aprendan habilidades de desarrollo.
El desarrollo de software con herramientas de nueva generación podría crear complicaciones: las aplicaciones basadas en código autogenerado podrían ser menos seguras, los defectos e ineficiencias podrían escapar a las revisiones de código automatizadas, y podría haber problemas de propiedad intelectual en relación con el código escrito por la IA. También podría haber problemas prácticos, como la forma de supervisar la calidad de las aplicaciones escritas por personas que no son ingenieros y cómo hacer que las unidades de negocio se responsabilicen de ellas.

Tecnologías Subyacentes

Las tecnologías que impulsan el desarrollo de software de próxima generación son las siguientes:

• Plataformas de bajo código y sin código: Los sistemas de desarrollo de software con interfaces gráficas de usuario facilitan la creación de aplicaciones a quienes no son ingenieros, ya que les permiten ensamblar bloques de código preescritos en lugar de tener que escribir el código desde cero.
• Infraestructura como código: Las plantillas de configuración ayudan a los usuarios a crear la infraestructura de TI que necesitan las aplicaciones.
• Microservicios: Se trata de componentes pequeños, autónomos y de una sola función de las aplicaciones de software que pueden combinarse para realizar funciones más complejas.
• Programador de pares de IA: Esta aplicación impulsada por la IA hace recomendaciones de código a los programadores humanos basándose en el contexto del código de entrada o el lenguaje natural.
• Pruebas basadas en la IA: El software de próxima generación puede utilizar la IA para probar las unidades y el rendimiento para ayudar a reducir el tiempo que los desarrolladores dedican a las pruebas.
• Revisión automatizada del código: Estas aplicaciones utilizan reglas predefinidas o IA para realizar comprobaciones de calidad o seguridad en el código fuente y mejorar la cobertura.

Tecnologías Cuánticas

La tendencia y por qué es importante

Las tecnologías cuánticas prometen aprovechar las propiedades únicas de la mecánica cuántica para realizar determinados tipos de cálculos complejos mucho más rápido que los ordenadores clásicos, transformar las redes haciéndolas más seguras y permitir mejoras significativas en la sensibilidad de los sensores. En principio, las tecnologías cuánticas podrían generar simulaciones y resolver problemas que supondrían importantes avances en sectores como el aeroespacial y de defensa, química, informática y farmacéutica. Sin embargo, los futuros usuarios de las tecnologías cuánticas deben prepararse para una hoja de ruta de adopción incierta, ya que deben superarse ciertos retos tecnológicos antes de que puedan crearse ordenadores totalmente corregidos de errores y redes escalables.

Importancia del Sector

En la actualidad, las tecnologías cuánticas, que se encuentran en fases muy tempranas de desarrollo científico, aún no han marcado una diferencia importante en ninguna industria. No obstante, las empresas han empezado a experimentar con los productos actuales para familiarizarse con ellos y explorar los usos de los productos más maduros. Las aplicaciones más prometedoras se encuentran en la tecnología de la información. Otras industrias están lidiando con problemas que las tecnologías cuánticas podrían ayudar a resolver:

• Tecnología de la información y electrónica: Las empresas están mejorando la seguridad de las redes con la tecnología de distribución de claves cuánticas, que está relativamente madura. Se están creando prototipos de dispositivos que transmiten información con partículas cuánticas. Los proveedores de la nube están desarrollando capacidades o formando asociaciones para ofrecer servicios de computación cuántica.
• Metales y minería; petróleo y gas: La tecnología de detección cuántica puede aumentar la eficacia de las actividades de exploración y extracción de las empresas.
• Aeroespacial y defensa: Las organizaciones pueden utilizar las tecnologías cuánticas para habilitar sistemas de comunicación a prueba de manipulaciones y desarrollar sistemas de navegación aumentados.
• Productos químicos, farmacéuticos y médicos: Los ordenadores cuánticos podrían ayudar a realizar simulaciones moleculares para crear nuevos materiales e identificar posibles medicamentos.

Principales incertidumbres y grandes preguntas

La mayor incertidumbre a la que se enfrentan las tecnologías cuánticas
es el plazo en el que se desarrollarán los ordenadores cuánticos con corrección de errores. Uno de los retos que hay que resolver para que la tecnología sea práctica es desarrollar la capacidad de gestionar una cantidad y calidad suficientes de bits cuánticos (qubits) durante el tiempo suficiente para obtener resultados computacionales significativos. Más allá de este logro, los posibles usuarios tendrán que esperar a que los ordenadores cuánticos sean rentables (los superordenadores tradicionales pueden ejecutar algoritmos que resuelven muchos problemas), a que los ecosistemas de computación cuántica tomen forma a medida que se amplíe la reserva de talentos y surjan más plataformas de hardware comercial, y a que se escriban nuevos algoritmos de computación que permitan más casos de uso. También está por ver qué casos de uso serán los más convincentes y si los ordenadores cuánticos pueden superar los estándares actuales de encriptación de datos.

Tecnologías Subyacentes

Los principios de la mecánica cuántica pueden aplicarse a varias clases diferentes de tecnologías, entre las que se encuentran las siguientes:

• Computación cuántica: Esta tecnología utiliza las propiedades cuánticas de las partículas subatómicas para examinar un enorme número de caminos hacia posibles resultados computacionales, resolviendo así ciertos problemas mucho más rápido que los ordenadores clásicos.
• Comunicaciones cuánticas: Se trata de la transferencia segura y a prueba de manipulaciones de información cuántica codificada entre lugares distantes a través de fibras ópticas o satélites.
• Detección cuántica: Algunos instrumentos son capaces de medir algunas magnitudes físicas con una sensibilidad superior a la de los sensores clásicos.

Arquitecturas de Confianza e Identidad Digital

La tendencia y por qué es importante

Las tecnologías de confianza digital permiten a las organizaciones
gestionar los riesgos tecnológicos y de datos, acelerar la innovación y proteger los activos. Además, la creación de confianza en la gobernanza de los datos y la tecnología puede mejorar el rendimiento de la organización y las relaciones con los clientes. Las tecnologías subyacentes incluyen las arquitecturas de confianza cero (ZTA), los sistemas de identidad digital y la ingeniería de privacidad. Otras tecnologías ayudan a crear confianza garantizando que los modelos de IA sean seguros, libres de prejuicios y explicables. Sin embargo, la adopción de tecnologías de confianza digital se ha visto obstaculizada por una serie de factores, como los problemas de integración, los silos organizativos y la falta de talento. La creación de una mentalidad y unas capacidades de riesgo que den prioridad a la confianza requiere un liderazgo descendente y cambios deliberados en múltiples esferas de actividad, desde la estrategia y la tecnología hasta la adopción por parte de los usuarios.

Importancia del Sector

Las tecnologías de confianza digital son cada vez más importantes a medida que las empresas de todos los sectores acumulan, gestionan y analizan más datos. Muchos sectores en los que las empresas suelen gestionar datos muy sensibles están a la vanguardia de la adopción de estas soluciones. Entre estos sectores se encuentran los siguientes:

• Tecnología de la información y electrónica: Las ZTA pueden mitigar el riesgo de los datos descentralizados. Las tecnologías de identidad digital reducen la fricción en los recorridos de los clientes. La ingeniería de la privacidad utiliza protocolos y controles integrados para preservar el rendimiento de los modelos y las soluciones.
• Servicios financieros: Las ZTA mejoran los controles de seguridad y las capacidades de corrección. La identidad digital ayuda a habilitar las aplicaciones financieras descentralizadas (DeFi) (véase la tendencia “Web3 para más información). La ingeniería de la privacidad ayuda a garantizar el cumplimiento de la normativa y a simplificar la presentación de informes.
• Sistemas y servicios sanitarios; productos farmacéuticos y médicos: Las ZTA protegen el acceso a datos sensibles (por ejemplo, historias clínicas, datos de pacientes) y a la propiedad intelectual. La identidad digital permite la creación de una “fuente única de verdad” para los historiales médicos y una coordinación más eficaz de la atención entre los proveedores. La ingeniería de la privacidad ayuda a equilibrar la creación de valor y la gobernanza de los datos para el diseño de medicamentos, diagnósticos y tratamientos.
• Bienes de consumo envasados; comercio minorista: Con las grandes y crecientes cantidades de datos de los consumidores, estos sectores pueden ser la próxima frontera para la aplicación integral de tecnologías de confianza digital e ingeniería de la privacidad.
• Aeroespacial y defensa: Los ciberataques y las violaciones de datos en este sector amenazan la seguridad nacional y la información clasificada, por lo que la industria querrá adoptar las ZTA como una de las muchas estrategias para mitigar las ciberamenazas.
• Educación: A medida que la educación se digitaliza y personaliza, las instituciones pueden recurrir a arquitecturas de confianza que protejan las identidades digitales y los datos de los estudiantes, al tiempo que garantizan el acceso a los recursos educativos.
• Medios de comunicación y entretenimiento: Para proteger la propiedad intelectual y los contenidos de los medios de comunicación, los actores están explorando las ZTA para limitar las vulnerabilidades en una cadena de valor de la industria fragmentada que depende de los flujos de datos de los consumidores y de la propiedad intelectual.
• Sectores público y social: El sector público ofrecerá más servicios de forma digital en los próximos años, por lo que serán necesarias identidades individuales seguras y verificables en combinación con medidas de ciberseguridad como la ingeniería de la privacidad para proteger los datos de los ciudadanos.
• Telecomunicaciones: Los actores pueden crear servicios de identidad digital en las redes de próxima generación para ampliar sus ofertas, permitir experiencias mejoradas a los clientes y extenderlas a los socios de terceros en sus redes, al tiempo que aplican las ZTA y la ingeniería de privacidad a los sistemas y procesos internos.
• En todos los sectores, las herramientas de IA explicable (XAI) identifican y miden el sesgo en los conjuntos de datos y modelos y ayudan a interpretar las predicciones de los modelos, aumentando la confianza en los resultados de los mismos.

Principales incertidumbres y grandes preguntas

A medida que las organizaciones se esfuerzan por implantar tecnologías de confianza digital, pueden encontrarse con complicaciones que van desde la escasez de recursos (incluido el talento), la falta de protocolos y métodos estandarizados y los sistemas incompatibles. Tendrán que aplicar nuevas prácticas y gestionar nuevos riesgos. En medio de estos cambios, las organizaciones también tratarán de tener en cuenta las expectativas cambiantes de los clientes, los empleados y otras partes interesadas con respecto a cuestiones como la privacidad (una prioridad que exige no recopilar datos demográficos) y la equidad (una prioridad que a menudo se cumple recopilando y utilizando algunos datos demográficos para comprobar y corregir los sesgos). La normativa también podría evolucionar a medida que las autoridades intenten conciliar las normas anteriores de privacidad de datos, permanencia de datos y otras cuestiones con las capacidades y requisitos de las nuevas tecnologías de confianza.

Tecnologías Subyacentes

Las tecnologías de confianza digital incluyen las siguientes:

• Arquitectura de confianza cero (ZTA): La arquitectura de confianza cero es un tipo de diseño de sistemas de TI que asume que no se puede confiar en todas las entidades, tanto dentro como fuera de una organización, y por lo tanto aplica controles de ciberseguridad a cada interacción con cada entidad.
• Identidad digital: Una identidad consiste en toda la información digital que caracteriza y distingue a un individuo o a una entidad. Con identidad autosuficiente (SSI), los usuarios controlan qué información de identificación compartir y con quién. La identidad sin contraseña permite a los usuarios verificarse y autenticarse no con las tradicionales contraseñas alfanuméricas, sino con alternativas como la biometría, los dispositivos y aplicaciones, y los documentos.
• Ingeniería de la privacidad: Esta práctica rige la implementación, las operaciones y el mantenimiento de la privacidad por diseño. Se centra en la reducción estratégica de los riesgos para la privacidad y permite la toma de decisiones intencionada sobre la asignación de recursos y la aplicación eficaz de los controles de privacidad en los sistemas de información.
• IA explicable (XAI): La XAI ayuda a mejorar la confianza en los modelos al facilitar la comprensión de por qué ofrecen los resultados que ofrecen.

Otros marcos de creación de confianza, como la de herramientas para la industrialización del aprendizaje automático (ML), contribuirán a la confianza por diseño y a la confianza en el uso a escala.

Web3

La tendencia y por qué es importante

Web3 se refiere a un futuro modelo de Internet que descentraliza la autoridad y la redistribuye a los usuarios, dándoles un mayor control sobre cómo se monetizan sus datos personales y una mayor propiedad de los activos digitales. Además, ofrece una serie de oportunidades comerciales: nuevos modelos de negocio gobernados por organizaciones autónomas descentralizadas (DAO) y habilitados por la eliminación de intermediarios mediante la automatización segura (contrato inteligente), y nuevos servicios que implican activos digitales programables. Aunque Web3 ha suscitado un gran interés general, sólo ha obtenido una tracción limitada entre las empresas tradicionales debido a una serie de factores. En consecuencia, Web3 ha atraído grandes reservas de capital y talento de ingeniería, pero los modelos de negocio viables aún se están probando y ampliando.
Los primeros en adoptarla se enfrentan a varios retos, como una normativa poco clara y en evolución y unas plataformas tecnológicas inmaduras y emergentes, a menudo con una experiencia de usuario más pobre que la de las empresas de servicios Web2 existentes.

Importancia del Sector

Las aplicaciones potenciales de Web3 abarcan muchos sectores.
Hasta ahora, las siguientes industrias han sido las primeras en aplicar las tecnologías Web3:

• Servicios financieros: Las finanzas descentralizadas (DeFi) son un ecosistema de aplicaciones que podrían realizar de forma autónoma servicios similares a los de las instituciones financieras tradicionales, aunque con niveles de protección muy diferentes, y donde los ingresos tradicionales se devuelven a los usuarios o proveedores de liquidez de estas aplicaciones. Muchas de ellas se rigen por sistemas de gobernanza distribuida basados en tokens. Los servicios que exploran las aplicaciones de Web3 incluyen los pagos, la gestión de activos y algunas áreas de los mercados de capitales.
• Medios de comunicación y entretenimiento: Web3 permite juegos interoperables y activos digitales tokenizados que facilitan nuevas experiencias de juego y modelos de negocio de “jugar y ganar” en los que las recompensas del juego (por ejemplo, fichas no fungibles [NFT], fichas de gobernanza) se distribuyen con diferentes utilidades.
• Medios de comunicación y entretenimiento: Arte y medios digitales. La creación y la propiedad de los medios digitales (por ejemplo, obras de arte, contenidos de video) -vendidos como NFT- permiten nuevos modelos de negocio y posibilidades creativas, al tiempo que proporcionan a los artistas un mayor control y, en algunos casos, regalías continuas a perpetuidad.
• El comercio minorista: Los minoristas están utilizando las tecnologías Web3 para crear nuevas ofertas, idear nuevos modos de compromiso con el cliente (por ejemplo, programas de fidelización del ecosistema, acceso a experiencias únicas), garantizar la autenticidad de los productos, aprovechar nuevas fuentes de ingresos basadas en los derechos de autor, aceptar nuevos métodos de pago (como las “stablecoins”), y seguir y orquestar la logística a través de cadenas de suministro globales poco acopladas.
• Tecnología de la información y electrónica: Los innovadores utilizarán la Web3 para crear redes descentralizadas entre pares, permitir a los usuarios de los medios sociales crear y vender sus contenidos, permitir un mayor control de la identidad digital por parte del usuario y sentar las bases para la adopción de plataformas metaversas.

Principales incertidumbres y grandes preguntas

Antes de que las tecnologías Web3 puedan alcanzar el potencial que algunos prevén, tendrán que satisfacer ciertos requisitos básicos. Entre ellos, la resistencia a los fallos del servicio y los ciberataques, la interoperabilidad con las arquitecturas empresariales y las plataformas Web2 a hiperescala, y una mejor experiencia de usuario. En términos más generales, los nuevos modelos de negocio y las cadenas de valor deben demostrar que pueden producir más valor para los usuarios que los sistemas existentes; lograr la aceptación más allá de un grupo entusiasta de los primeros adoptantes; satisfacer la evolución de las regulaciones para la protección de los consumidores y los inversores, y la protección de las empresas, la clasificación de los activos (por ejemplo, seguridad frente a mercancía) y las normas de conocimiento del cliente. Estas consideraciones se aplican igualmente a las nuevas aplicaciones y entornos, como el metaverso, que pueden materializarse a medida que la tendencia de la Web3 se mezcla y cruza con otras tendencias, como la realidad inmersiva y la conectividad avanzada, para permitir experiencias de usuario innovadoras.

Tecnologías Subyacentes

Las tecnologías que componen la pila Web3 incluyen las siguientes:

• Blockchain: Se trata de un libro de contabilidad digitalmente distribuido y descentralizado que existe en una red de ordenadores que trabajan juntos para facilitar el registro y la confirmación de las transacciones.
• Contratos inteligentes: Son programas de software establecidos en código y datos inmutables en una blockchain, que se ejecutan automáticamente cuando se cumplen las condiciones especificadas (como los términos acordados por un comprador y un vendedor).
• Activos digitales: Algunos ejemplos de estos elementos intangibles nativos digitales son las criptomonedas nativas, los tokens de gobernanza, las stablecoins, las NFT y los activos tokenizados.

El Futuro de la Bioingeniería

La tendencia y por qué es importante

Los avances en biología, combinados con las innovaciones en tecnología digital, podrían ayudar a las organizaciones a responder a las demandas en áreas tan diversas como la atención sanitaria, la alimentación y la agricultura, los productos de consumo, la sostenibilidad y la producción de energía y materiales mediante la creación de nuevos productos y servicios. La investigación de McKinsey sugiere que unos 400 casos de uso de la bioingeniería, casi todos ellos científicamente viables, podrían tener un impacto económico de entre 2 y 4 billones de dólares al año entre 2030 y 2040. Aunque algunas terapias genéticas y bioproductos han sido aceptados, habrá que resolver cuestiones éticas, normativas y de percepción pública para que la bioingeniería desarrolle todo su potencial económico.

Importancia del Sector

Aunque la tendencia de la bioingeniería podría afectar a todos los sectores, el sanitario y el farmacéutico están a la cabeza en cuanto a adopción e impacto potencial. Los sectores de bienes de consumo, agricultura y alimentación, y productos químicos les siguen de cerca. Las aplicaciones potenciales de cada sector son las siguientes:

• Sistemas y servicios sanitarios; productos farmacéuticos y médicos: Las nuevas terapias y soluciones pueden ayudar a tratar enfermedades monogénicas y poligénicas (enfermedades causadas por variaciones en un gen y en múltiples genes, respectivamente) que antes no tenían cura.
• Bienes de consumo envasados: La bioingeniería puede apoyar el desarrollo y la fabricación de productos más sostenibles y rentables.
• Agricultura: Los productos de bioingeniería, como la carne cultivada, pueden ofrecer alternativas sostenibles y sin crueldad a las proteínas convencionales.
• Productos químicos: Los avances en bioingeniería podrían conducir a procesos de producción y productos bioquímicos sostenibles, rentables y de mayor calidad.

Principales incertidumbres y grandes preguntas

La opinión pública, las decisiones políticas y los debates éticos pueden ser factores poderosos que influyan en el desarrollo y la adopción de la tecnología de la bioingeniería.
La disposición del público a aceptar la seguridad, el coste y la calidad de los productos de bioingeniería, por ejemplo, puede determinar la rapidez con que se desarrollen los mercados. La regulación de la tecnología y los productos de bioingeniería también regirá en cierta medida el ritmo de avance. Además, la sociedad tendrá en cuenta los valores y principios de las personas para decidir qué usos de la bioingeniería son éticos. Todas estas consideraciones pueden complicarse aún más a medida que las innovaciones interdisciplinarias hagan posibles nuevas aplicaciones de la bioingeniería.

Tecnologías Subyacentes

El futuro de la bioingeniería, creemos, se definirá por los avances en ómicas, ingeniería de tejidos y biomateriales:

• Ómicas: Este término engloba las ciencias biológicas que terminan en el sufijo “-ómica”, como la genómica y la proteómica, que se centran en diferentes moléculas biológicas. Las ómicas son de la bioingeniería, como la terapia génica con vectores virales (que utiliza virus modificados para sustituir permanentemente los genes que funcionan mal y que causan enfermedades genéticas) y el ARNm que causan enfermedades genéticas) y la terapia con ARNm (que utiliza temporalmente ARNm sintético para compensar genes ausentes o mutados).
• Ingeniería de tejidos: La tecnología de ingeniería de tejidos permite modificar células, tejidos y órganos. La carne cultivada es un producto basado en métodos de ingeniería tisular; se fabrica tomando una muestra de células animales y cultivándolas en un entorno controlado para producir un tejido similar al de la carne de animales enteros.
• Biomateriales: Los materiales fabricados con tecnología de bioingeniería se dividen en varias categorías: productos químicos de base biológica (que pueden sustituir a los productos químicos fabricados tradicionalmente con productos petroquímicos sin cambiar las operaciones circundantes), biorreemplazos (nuevos materiales fabricados a partir de productos químicos de base biológica que ofrecen una calidad y un coste similares, pero un mejor rendimiento medioambiental que los productos químicos tradicionales), y materiales biomejorados (materiales completamente nuevos producidos mediante síntesis bioquímica).

El Futuro de la Energía Limpia

La tendencia y por qué es importante

Las soluciones energéticas que conducen a las emisiones netas cero abarcan toda la cadena de valor, desde la generación o producción hasta el almacenamiento y la distribución. Estas soluciones, cada vez más importantes, incluyen fuentes renovables como la energía solar y eólica, combustibles sostenibles como el hidrógeno, sistemas de baterías de larga duración y redes inteligentes. McKinsey estima que las inversiones anuales en el suministro y la producción de energía podrían duplicarse de aquí a 2035, alcanzando aproximadamente 1,5 billones de dólares, y podrían inclinarse cada vez más hacia las tecnologías no fósiles y de descarbonización. En general, el cambio hacia las energías limpias provocaría profundos cambios tanto en los sectores productores de energía como en los intensivos en energía. Mientras que las limitaciones de capacidad y fiabilidad podrían ralentizar la adopción de las energías limpias, el aumento del gasto de capital y un mayor apoyo normativo podrían contribuir a acelerar su adopción.

Importancia del Sector

El sector de la energía eléctrica, el gas natural y los servicios públicos probablemente se enfrentará a las consecuencias directas del cambio a las tecnologías de energía limpia:

• Energía eléctrica, gas natural y servicios públicos: Los productores de energía eléctrica y de combustibles sostenibles estarán en el centro del cambio de la energía limpia, utilizando una combinación de tecnologías para lograr emisiones netas cero en 2050 (o antes) y para satisfacer la creciente demanda mundial de energía.

Otras industrias están experimentando consecuencias de segundo orden por el cambio a la tecnología de energía limpia; éstas implican principalmente cambios en la demanda de recursos y servicios y en los grupos de valor. Algunos ejemplos son los siguientes:

• Metales y minería: Las empresas mineras se enfrentan a una creciente demanda de materias primas como el cobre para la electrificación y el litio y el cobalto para las baterías.
• Construcción y materiales de construcción: Estas empresas están construyendo más infraestructuras de transmisión y distribución para poder llevar la electricidad generada por fuentes renovables a donde se necesita.
• Petróleo y gas: En medio de la disminución de la demanda de combustibles fósiles, los productores pueden utilizar diversas tecnologías para descarbonizar las operaciones previas (de producción), al tiempo que exploran opciones para producir energía limpia (como el hidrógeno verde).
• Productos químicos: Hay un aumento de la demanda de productos químicos necesarios para la producción de energías renovables (por ejemplo, silicio para el desarrollo de células fotovoltaicas).
• Sectores público y social: La energía limpia es una de las principales prioridades de muchos gobiernos. Las entidades públicas pueden aportar mayor claridad normativa, compromisos de descarbonización e incentivos a la inversión, entre otras acciones.

Todas las industrias descritas anteriormente están implicadas en el desmantelamiento de activos de combustibles fósiles y en el saneamiento medioambiental de emplazamientos e infraestructuras industriales.

Para conocer más industrias afectadas por el desarrollo sostenible, consulte la tendencia “El futuro del consumo sostenible”.

Principales incertidumbres y grandes preguntas

La transición a la energía limpia implica un importante cambio tecnológico no sólo en la cadena de valor de la energía, sino también en los sectores más intensivos en energía y emisiones del mundo. Habrá que producir e instalar de forma rentable equipos fiables para la generación de energía, la síntesis de hidrógeno y biocombustibles, la electrificación, el almacenamiento de energía y las redes inteligentes. También habrá que gestionar bien la construcción y mejora de las infraestructuras. Estas actividades, a su vez, dependerán de unas cadenas de suministro estables y de la disponibilidad de recursos críticos.
Y su ritmo podría verse afectado por los cambios en la regulación de la energía y de los sectores de alto consumo energético, en un contexto de compromisos gubernamentales de descarbonización. Todos estos factores contribuirán a decidir la amplitud de la adopción de la energía limpia y qué tecnologías y empresas aportan valor.

Tecnologías Subyacentes

Las tecnologías de energía limpia se presentan en muchas formas para su uso en toda la cadena de valor. Entre los ejemplos más destacados se encuentran los siguientes:

• Energía solar fotovoltaica: Estos paneles con semiconductores convierten la luz solar en electricidad.
• Generación en tierra y en el mar a baja velocidad del viento: Estas turbinas están diseñadas con rotores más grandes, palas más largas y mayor altura para aprovechar vientos más lentos y altos.
• El hidrógeno: El hidrógeno es un portador de energía versátil que puede producirse con emisiones de carbono mínimas o nulas.
• Electrolizadores: Las tecnologías de conversión de energía electroquímica se utilizan para convertir el agua en hidrógeno “verde” con oxígeno como único subproducto (consiguiendo así cero emisiones de carbono).
• Almacenamiento de energía de larga duración (LDES): Los sistemas LDES pueden almacenar energía durante más de ocho horas, o durante semanas o meses, para satisfacer los picos de demanda o hacer frente a los déficits temporales de producción.
• Red inteligente: Los sistemas avanzados e inteligentes de redes eléctricas tienen la capacidad de proporcionar información en tiempo real y controlar la distribución de la energía.
• Infraestructura de recarga de vehículos eléctricos (VE): Estas estaciones de carga y sistemas de distribución se utilizan para alimentar los vehículos eléctricos.

El Futuro de la Movilidad

La tendencia y por qué es importante

Más de un siglo después del inicio de la producción en masa de
automóviles, la movilidad ha llegado a un segundo gran punto de inflexión: el cambio hacia las tecnologías autónomas, conectadas, eléctricas e inteligentes (ACES). Este cambio promete perturbar los mercados y mejorar la eficiencia y la sostenibilidad del transporte terrestre y aéreo de personas y mercancías. Las tecnologías ACES para la movilidad por carretera experimentaron una importante adopción durante la década pasada, y el ritmo podría acelerarse debido a las presiones de la sostenibilidad. Las tecnologías avanzadas de movilidad aérea, en cambio, están en fase piloto (por ejemplo, el reparto de drones por aire) o siguen en las primeras fases de desarrollo (por ejemplo, los taxis aéreos) y se enfrentan a algunas preocupaciones sobre la seguridad y otros problemas.

Importancia del Sector

La industria del automóvil y del ensamblaje y la industria de la aviación, los viajes y la logística se encuentran entre las más afectadas por la evolución de las tecnologías ACES. Se enfrentarán a cambios en la demanda y en los grupos de valor, a los que se podría responder con nuevos modelos de negocio y cadenas de valor:

• Automoción y montaje: Los fabricantes de automóviles y los proveedores se están adaptando al cambio mayoritario hacia los vehículos eléctricos (VE). El aumento de la movilidad compartida requerirá nuevos modelos operativos y asociaciones.
• Aviación, viajes y logística: Los nuevos modos de transporte aéreo, así como la nueva propulsión, ampliarán los casos de uso de la aviación y cambiarán drásticamente la economía de las unidades. Además, los actores de la logística tendrán que modificar sus modelos de negocio a medida que se produzcan grandes cambios modales (por ejemplo, del ferrocarril a la carretera) y la aparición de mercados logísticos integrados.

En términos más generales, las empresas de los siguientes sectores deben prever los efectos secundarios en sus modelos de negocio y mercados:

• Energía eléctrica, gas natural y servicios públicos: Las empresas necesitarán más capacidad de generación, así como el refuerzo de las redes de transmisión y distribución, para satisfacer el aumento de la demanda de electricidad de los vehículos eléctricos.
• Sectores público y social: El futuro de la movilidad podría aumentar los ingresos fiscales del sector público, afectar a la planificación del uso del suelo (por ejemplo, los vehículos autónomos y la movilidad compartida, reduciendo la necesidad de aparcamientos), y alterar las formas de prestación de servicios de los sectores público y social.
• Servicios financieros: Este sector puede esperar cambios en las carteras de reclamaciones de seguros y en las tarifas de seguros personalizadas.
• Petróleo y gas: La reducción de la demanda de gasolina y gasóleo a medida que los vehículos eléctricos alcancen su escala repercutirá en el sector del petróleo y el gas.
• Comercio minorista: Las empresas podrían utilizar drones aéreos para realizar entregas.

Principales incertidumbres y grandes preguntas

Una adopción más amplia de las tecnologías ACES requerirá avances que mejoren las baterías (para electrificar más formas de transporte, como la movilidad aérea) y reduzcan los costes de los equipos y la infraestructura. Las empresas también tendrán que abordar las preocupaciones sobre la seguridad y la responsabilidad de la movilidad autónoma y sin tripulación, sobre el ruido y el impacto visual de la movilidad avanzada, y sobre la privacidad y la seguridad de los algoritmos y los flujos de trabajo.
Algunas de estas cuestiones podrían abordarse a través de la regulación, que probablemente también será necesaria para crear marcos de certificación. Y la movilidad avanzada podría cambiar la forma en que se planifican y construyen las ciudades.

Tecnologías Subyacentes

Creemos que el futuro de la movilidad eficiente y sostenible estará definido por el ACES y las tecnologías adyacentes, como las siguientes:

• Autónomos: Los sistemas automatizados con sensores e IA pueden tomar decisiones independientes basadas en los datos que recogen.
• Tecnologías de vehículos conectados: Los equipos, las aplicaciones y los sistemas utilizan las comunicaciones entre vehículos para mejorar la seguridad y la eficiencia.
• Tecnologías de electrificación: Estas soluciones sustituyen los componentes del vehículo que funcionan con una fuente de energía convencional por otros que funcionan con electricidad.
• Soluciones de movilidad inteligente: El hardware y las soluciones digitales avanzadas permiten el uso de formas alternativas de transporte además de (o en lugar de) los vehículos de propiedad privada.
• Tecnologías ligeras: El uso de nuevos materiales (como la fibra de carbono) y procesos (como la reducción del tamaño del motor) puede mejorar la sostenibilidad.
• Descarbonización de la cadena de valor: Las palancas técnicas (como las materias primas ecológicas) pueden reducir las emisiones de la producción de materiales y aumentar el uso de materiales reciclados.

El Futuro de las Tecnologías Espaciales

La tendencia y por qué es importante

El desarrollo más importante de las tecnologías espaciales de los últimos cinco a diez años ha sido la disminución de los costes, que está haciendo más accesibles las nuevas capacidades y aplicaciones. La disminución de los costes de los componentes se ha visto fuertemente impulsada por la reducción del tamaño, peso, potencia y coste (SWaP-C) de los satélites y vehículos de lanzamiento. Estas reducciones también han dado lugar a cambios en las arquitecturas de los sistemas, como el paso de grandes satélites individuales en órbita geosíncrona-ecuatorial (GEO) a satélites más pequeños y distribuidos en órbita terrestre baja (LEO). El uso de las tecnologías espaciales y de los análisis de teledetección es sustancial hoy en día, y los análisis sugieren que el mercado espacial podría superar el billón de dólares. La futura economía espacial podría abarcar actividades que hoy no se llevan a cabo a escala en el espacio, como la fabricación en órbita, la generación de energía y la minería espacial, así como los vuelos espaciales tripulados a escala. Muchos prevén también el desarrollo de una economía cislunar con el aumento de las misiones lunares gubernamentales y comerciales que se prevén en los próximos años, que también han inspirado innovaciones tecnológicas de industrias ajenas al sector espacial.

Importancia del Sector

Se están desarrollando aplicaciones de las tecnologías espaciales para muchas industrias. Por ahora, las industrias más relevantes son las siguientes:

• Telecomunicaciones: Los satélites pueden proporcionar internet de banda ancha a los aviones y aumentar la conectividad en zonas remotas.
• Aeroespacial y de defensa: Los jugadores pueden utilizar imágenes satelitales mejoradas para la navegación y la vigilancia con el fin de alcanzar objetivos de seguridad e inteligencia.

Principales incertidumbres y grandes preguntas

A medida que las organizaciones consideren emprender más actividades en el espacio, probablemente se enfrentarán a preguntas sobre la rentabilidad y la ciberseguridad de estas empresas. La basura espacial se está acumulando, creando riesgos de colisión para los satélites y las naves espaciales. En general, la gobernanza de muchas actividades espaciales está empezando a desarrollarse. Por lo tanto, se necesitarán nuevos mecanismos para aumentar la concientización sobre el dominio espacial y llegar a un entendimiento común sobre los derechos de acceso y el uso de las propiedades y los recursos -especialmente cuando los gobiernos reconocen que el espacio es un dominio potencial para la guerra- y para definir los límites de cosas como los lanzamientos de satélites LEO.

Tecnologías Subyacentes

Al establecer capacidades espaciales a corto plazo, las empresas pueden recurrir a estas tecnologías, que son más avanzadas:

• Pequeños satélites: Los pequeños satélites modulares pueden construirse a medida -utilizando arquitecturas “CubeSat” y bloques de construcción de tamaño estándar- para realizar una variedad cada vez mayor de misiones.
• Detección remota: Las imágenes de espectro completo y la monitorización se utilizan para observar las características de la Tierra, como la oceanografía, la meteorología y la geología.
• Avances SWaP-C: Uno de los motores de la rentabilidad ha sido la reducción del tamaño, el peso, la potencia y el coste de los satélites y los vehículos de lanzamiento, lo que ha dado lugar a sensores menos costosos y de mayor resolución, sistemas de energía más eficientes y otras mejoras.
• Innovaciones en la tecnología de lanzamiento: La reutilización de las estructuras de los propulsores, los motores u otros elementos, junto con los avances tecnológicos (por ejemplo, las ciencias de los materiales, el diseño asistido por ordenador, la impresión en 3D) y el aumento de la velocidad de lanzamiento, están contribuyendo a reducir los costes operativos y a aumentar la accesibilidad al espacio.

La transformación del sector espacial a lo largo de la década anterior también debería apoyar la aparición de nuevas tecnologías, entre las que se encuentran las siguientes:

• Comunicaciones por láser: Los enlaces láser permitirían a los satélites comunicarse mediante pulsos de luz para la transmisión de datos.
• Propulsión nuclear: Los sistemas que utilizan energía térmica o eléctrica propulsan las naves espaciales más rápidamente y durante más tiempo que la propulsión química o solar eléctrica tradicional, permitiendo así la navegación en el espacio profundo.
• Robots de reabastecimiento: Los autómatas pueden repostar los satélites en órbita, prolongando así la vida de las misiones.
• Reposicionamiento orbital: Estas tecnologías pueden elevar la órbita o cambiar la inclinación de un satélite.

El Futuro del Consumo Sostenible

La tendencia y por qué es importante

El consumo sostenible se centra en el uso de bienes y servicios que se producen con un impacto medioambiental mínimo mediante el uso de tecnologías de baja emisión de carbono y materiales sostenibles.
A nivel macro, el consumo sostenible es fundamental para mitigar los riesgos medioambientales, incluido el cambio climático. Para las empresas, la producción de bienes y servicios sostenibles puede apoyar el cumplimiento de las nuevas normativas, crear oportunidades de crecimiento y ayudar a atraer talento. Aunque muchas tecnologías que apoyan el consumo sostenible son técnicamente viables, pocas son lo suficientemente rentables como para alcanzar una escala masiva. El impulso mundial hacia la descarbonización podría acelerar su adopción, al igual que la aparición de una generación de consumidores dispuestos a cambiar sus pautas de compra.

Importancia del Sector

Muchos sectores están cambiando a un consumo sostenible. Los siguientes han hecho notables progresos:

• Automoción y montaje: La electrificación de la flota mundial se está expandiendo rápidamente, con una demanda mundial de vehículos eléctricos que se multiplicará por seis entre 2021 y 2030, según las proyecciones de McKinsey.
• Agricultura: Las empresas a lo largo de la cadena de valor están utilizando soluciones digitales y prácticas innovadoras para producir y distribuir alimentos de manera más sostenible.
• Construcción y materiales de construcción: Las nuevas técnicas de construcción y los materiales sostenibles están creando una industria de la construcción más ecológica.
• Aviación, viajes y logística: Las normativas están impulsando a las empresas a modernizar sus flotas, a descarbonizar los combustibles y a replantearse las rutas y la utilización.
• Productos farmacéuticos y médicos: Las empresas pueden optimizar sus procesos de fabricación para mejorar la eficiencia energética, reducir el consumo de agua y sustituir el plástico por materiales reciclados más sostenibles para los envases.
• Sectores público y social: Las organizaciones pueden incentivar el mercado de bienes y servicios sostenibles y ordenar cambios, impulsar la innovación mediante la obtención de financiación, y llevar iniciativas importantes a otras partes de la economía.

Las empresas de los siguientes sectores también se están preparando para cambios a largo plazo en sus modelos de negocio y mercados:

• Productos químicos: Los mercados de plásticos reciclados y plásticos especiales creados a partir del CO2 capturado están creciendo.
• Petróleo y gas: La adopción del secuestro de carbono para apoyar la recuperación mejorada de petróleo está aumentando.
• Metales y minería: La industria minera está viendo la descarbonización de las operaciones (por ejemplo, la producción de acero ecológico alimentado por hidrógeno) y la compensación de los efectos de la actividad de producción en el capital natural, así como el aumento de la producción de los minerales necesarios para la energía limpia y otras tecnologías sostenibles.
• Bienes de consumo envasados: Aumenta la demanda de artículos y envases con atributos de sostenibilidad legítimos y verificables.
• Sector aeroespacial y de defensa: Los actores del sector aeroespacial están diseñando y fabricando aviones que utilizan más combustibles sostenibles y aumentan la eficiencia energética.
• Comercio minorista: Los minoristas pueden reducir el impacto medioambiental de las operaciones a lo largo del ciclo de vida del producto, desde el abastecimiento de productos ecológicos hasta la gestión de las instalaciones internas (energía, agua, residuos de envases), hasta la gestión adecuada de las devoluciones de los clientes o la eliminación de los productos.
• Tecnología de la información y electrónica: Los actores tecnológicos pueden considerar la optimización del consumo de energía eléctrica en los centros de datos, la alimentación de los centros de datos con energías renovables y la reducción de los residuos en toda la cadena de valor de la electrónica de consumo.
• Energía eléctrica, gas natural y servicios públicos: La demanda de energía eléctrica variará en función de las tendencias de consumo sostenible, como la electrificación.
• El sector inmobiliario: El desarrollo inmobiliario tratará de optimizar la demanda de energía; los mercados cambiarán en respuesta a los cambios en las preferencias de los consumidores, la planificación urbana y el desarrollo de la infraestructura, especialmente a medida que otras industrias avanzan hacia las emisiones netas cero.
• Telecomunicaciones: Dado que prestan servicio a un volumen cada vez mayor de clientes en todo el mundo, los proveedores de telecomunicaciones pueden optimizar su consumo de energía actualizando al 5G y operando sus redes con energía renovable.

Principales incertidumbres y grandes preguntas

El ritmo con el que el mundo avanza hacia consumo sostenible dependerá probablemente de factores tecnológicos, financieros y sociales. Los costes de las tecnologías utilizadas para producir bienes y servicios sostenibles deben llegar a ser competitivos con los costes de las tecnologías convencionales. Los insumos críticos deben estar disponibles y ser económicos. Para ayudar a cumplir estas condiciones, las empresas y los gobiernos pueden invertir en la construcción de nuevos activos y cadenas de valor de bajas emisiones o en la descarbonización de los existentes, así como en el uso de prácticas de economía circular y tecnologías de eliminación de carbono. La acción reguladora y la alineación de las normas a través de las fronteras y las regiones podrían catalizar más acciones. Y los consumidores tendrán que favorecer los bienes y servicios sostenibles frente a los convencionales.

Tecnologías Subyacentes

El futuro del consumo sostenible estará definido en parte por las siguientes tecnologías:

• Agricultura sostenible y proteínas alternativas: Se trata de prácticas innovadoras (como la microirrigación y la agricultura vertical) y productos (como las carnes vegetales y cultivadas).
• Capital natural: Incluye tecnología para la restauración de bosques y ecosistemas naturales, vegetación costera, biodiversidad y cuencas de agua dulce.
• Tecnologías circulares: Las técnicas de diseño y producción pueden aumentar el reciclaje y la reutilización y minimizar los residuos.
• Construcción ecológica: Se trata de utilizar prácticas sostenibles (como la eficiencia energética y la reducción de residuos) y materiales.
• Captura, uso y almacenamiento de carbono: El CO2 puede capturarse directamente de las fuentes puntuales, como las instalaciones industriales y las centrales eléctricas que utilizan combustibles fósiles, a medida que se emite.
• Eliminación del carbono: Una vez emitido el CO2, puede retirarse de la atmósfera mediante métodos basados en la naturaleza (como la plantación de árboles) o de ingeniería (como la captura directa del aire).