El mercado de TI en España ha cerrado 2022 con 51.700 millones de euros, lo que supone un 4,2% más que en 2021 y en la senda de crecimiento que se espera para el periodo 2023-2026 (3,9%). Todo ello en un escenario de incertidumbre donde la creciente inflación, la guerra de Rusia y Ucrania o la crisis de semiconductores siguen siendo factores exógenos que condicionan de manera muy decidida la inversión de las organizaciones en general, y de tecnología, en particular.
La tendencia en el mercado en 2023 apunta a la eficiencia en la inversión de TI. En un escenario de incertidumbre motivada por los factores mencionados anteriormente, el 76% de las empresas en Europa considera que habrá una recesión económica, por lo que elegir las inversiones en las que apalancar la estrategia de TI será fundamental. Y el 60% de las organizaciones cree que ya estamos en recesión.
Sin embargo, 2022 ha sido un punto de despegue al desarrollo y puesta en marcha de productos y servicios digitales. Ya en 2023 se espera que el 40% de los ingresos de las organizaciones provengan de la venta de productos y servicios digitales, y para ello es esencial adaptar y evolucionar el modelo de TI, enfatizando cinco pilares fundamentales:
1. Disponer de plataformas digitales y resilientes, componibles y adaptadas a cada industria. En el contexto actual, donde el 90% de las organizaciones cuenta con uno o varios servicios en diferentes nubes, disponer de una infraestructura adaptada a las particularidades de la industria será fundamental. Para ello, deberán evolucionar y combinar SaaS, PaaS e IaaS con funcionalidades integradas y específicas del sector que las organizaciones puedan utilizar para adaptarse más fácilmente al incesante flujo de interrupciones en su industria.
El 55% de las compañías destinarán su presupuesto de seguridad a plataformas tecnológicas cruzadas, diseñadas para un consumo rápido
En este contexto, no sorprende que el mercado de cloud pública en España crezca un 21,2% en el año 2023 respecto al año anterior. Las empresas están pasando de proyectos puntuales de transformación digital a un modelo de negocio totalmente digital. Este cambio está impulsando la necesidad de optimizar mejor los recursos y los costes de la nube. El uso de tecnologías digitales nativas de la nube como contenedores, servicios web distribuidos y múltiples nubes públicas para mejorar la experiencia del cliente, están añadiendo complejidad y aumentan los costes para el negocio si no se gestiona adecuadamente. En este escenario, 2023 apunta a la consolidación de FinOps, un sistema de gestión financiera en la nube para aplicar las mejores prácticas y poder llevar una administración financiera responsable del gasto variable que genera la cloud, y obtener así una única fuente de verdad. Los equipos de FinOps pueden hacer un seguimiento de sus niveles de madurez utilizando el marco común del enfoque ‘arrastrarse’, ‘caminar’ y ‘correr’, desarrollado por IDC.
- En la fase de ‘gateo’, las empresas establecen el equipo y la herramienta para gestionar sus procesos de FinOps. Esta fase incluye KPI básicos como la precisión de las previsiones, con un 20% de desviaciones comunes y asignación de costes del 50% del gasto en la nube como objetivo.
- La fase de ‘paseo’ implica una amplia comprensión de los principios de FinOps y la participación de toda la organización. Además, los KPI están mejorando para incluir desviaciones de las previsiones inferiores al 15% y asignaciones de costes superiores al 80%.
- La fase final es la de ‘ejecución’, que contiene capacidades avanzadas, como la gestión de los costes de borde y la automatización de los procesos de FinOps, como la gestión de etiquetas. Como resultado, los KPI son asignaciones de costes del 90% y previsiones de gastos por debajo del 12% de desviación.
2. Alcanzar la eficiencia sistémica. En un contexto donde la automatización de procesos entrega valor a la organización aumentando la eficiencia de la ejecución de procesos, la IA y la hiperautomatización han habilitado la ingesta y analítica del dato que permite el desarrollo de nuevos productos y servicios. En la actualidad, el 76% de los equipos responsables de los productos digitales son también responsables de la generación de ingresos, por lo que se requiere avanzar en la incorporación de la IA en todas las áreas de la organización, de manera que permita entregar información accionable. En este escenario, la IA multimodal es un nuevo paradigma de la IA, en el que varios tipos de datos (por ejemplo, imagen, texto, voz, vídeo y datos numéricos) se combinan con múltiples algoritmos de procesamiento de la inteligencia para lograr un mayor rendimiento: precisión, contexto, experiencias y conocimientos para diversos procesos empresariales en todos los sectores. El aprendizaje multimodal, en cambio, reúne formas inconexas de datos no estructurados y/o estructurados en un modelo único y unificado. La IA multimodal sostiene que, al utilizar diversas modalidades de datos, podemos comprender y analizar mejor la información de forma dinámica y, en cierto modo, imitar la inteligencia humana.
Los datos observables reflejan los artefactos digitalizados, como los registros, las trazas, las llamadas a la API, el tiempo de permanencia, las descargas y las transferencias de archivos, que aparecen cuando cualquier parte interesada realiza cualquier tipo de acción. La observabilidad aplicada retroalimenta estos artefactos observables con un enfoque altamente orquestado e integrado para acelerar la toma de decisiones de la organización. De esta forma, eleva la importancia estratégica de los datos correctos en el momento adecuado para una acción rápida basada en las acciones confirmadas de las partes interesadas, en lugar de las intenciones. Cuando se planifica estratégicamente y se ejecuta con éxito, la eficiencia sistémica es la fuente más poderosa de la toma de decisiones basada en datos.
3. Eficiencia del Hybrid Work. Los avances en IA y la interactividad en nuevas versiones de plataformas RPA están llevando a la introducción de asistentes digitales que trabajarán en nombre de un trabajador para recomendar, priorizar y ayudar a completar el trabajo. Para 2024, la mitad de todos los trabajadores de las organizaciones que hayan adoptado RPA dependerán de su propio asistente robot.
