Gartner presentó en Sídney su actualización anual sobre las tendencias que, según la consultora, están redefiniendo el rumbo de los datos y la analítica en un momento en el que las organizaciones avanzan hacia modelos operativos donde la inteligencia artificial deja de ser un componente accesorio y pasa a integrarse en decisiones, flujos de trabajo e inversiones. La firma sostiene que, de aquí a 2030, más de una de cada diez empresas operará bajo un enfoque “AI‑first”, una transición que atribuye al avance de los agentes de IA, a la evolución de la semántica aplicada y a la convergencia de plataformas de datos y analítica. Durante el Data & Analytics Summit, Carlie Idoine, vicepresidenta y analista de Gartner, describió este cambio como un proceso que exige un compromiso organizativo explícito, ya que la falta de una estrategia transversal puede fragmentar la adopción y limitar su impacto.
En este contexto, la consultora identifica un conjunto de tendencias que, más que enumerar tecnologías emergentes, reflejan tensiones geopolíticas, regulatorias y operativas que están influyendo en la manera en que las empresas diseñan sus hojas de ruta. Una de ellas es la creciente atención a la soberanía de la IA, impulsada por gobiernos que buscan reducir dependencias tecnológicas externas y reforzar el control sobre infraestructuras, modelos y datos. Este movimiento, visible en regiones con marcos regulatorios más estrictos, obliga a las organizaciones a reconsiderar dónde y cómo entrenan sus modelos, cómo gestionan la residencia de datos y qué implicaciones tiene operar en mercados con requisitos divergentes. Gartner interpreta esta tendencia como un factor que las empresas deberán integrar en sus decisiones estratégicas, especialmente aquellas que operan en sectores regulados o en geografías con políticas de localización de datos.
Otra dinámica destacada es la necesidad de gobernanza de decisiones ante la expansión de los agentes de IA en tareas estratégicas, tácticas y operativas. La consultora advierte que la ausencia de mecanismos de supervisión puede aumentar la exposición a riesgos legales, operativos y reputacionales, y sostiene que las decisiones empresariales modeladas explícitamente serán, para 2029, más confiables y significativamente más rápidas que aquellas sin supervisión estructurada, impulsadas por la adopción de plataformas de inteligencia de decisiones. Este énfasis coincide con el interés creciente en marcos de auditoría algorítmica y en la trazabilidad de modelos, especialmente en sectores donde la automatización debe ser explicable y verificable.
La complejidad regulatoria también impulsa la adopción de plataformas de gobernanza de IA, que buscan unificar controles y asegurar el cumplimiento de políticas corporativas y normativas sectoriales. Gartner señala que los métodos tradicionales de aseguramiento ya no resultan suficientes en un entorno donde proliferan regulaciones como la AI Act europea o las guías de NIST en Estados Unidos, y donde los riesgos asociados a sistemas autónomos evolucionan con rapidez. Estas plataformas, según la firma, permiten operacionalizar principios de IA responsable y establecer un marco común para gestionar riesgos emergentes.
El avance hacia operaciones en tiempo real también se refleja en el interés por arquitecturas de data streaming orientadas a agentes, que priorizan flujos continuos frente a los procesos por lotes tradicionales. Gartner estima que la presión por la inmediatez operativa elevará la adopción de este enfoque más allá del 60% en 2028, frente a niveles inferiores al 15% en 2025, impulsada por casos de uso como operaciones autónomas, gemelos digitales o sistemas de decisión sensibles a la latencia. Este cambio responde a un patrón más amplio en la ingeniería de datos, donde las arquitecturas basadas en eventos se consolidan como base para aplicaciones que requieren ciclos de decisión rápidos y adaptativos.
La consultora también observa un crecimiento en la gestión de datos asistida por agentes, una respuesta a la complejidad creciente de los entornos de datos empresariales. Estos agentes pueden automatizar tareas como la catalogación, la calidad de datos o la detección de patrones, lo que permite a los equipos centrarse en actividades de mayor valor. Sin embargo, Gartner insiste en que esta automatización debe acompañarse de mecanismos de supervisión y gobernanza que garanticen coherencia y alineación con los objetivos del negocio.
Finalmente, la firma destaca la evolución hacia GraphRAG, una técnica que combina grafos de conocimiento con modelos de lenguaje para mejorar la recuperación de información en consultas complejas. Gartner prevé que un 40% de las empresas adoptará este enfoque en 2029, impulsado por la necesidad de manejar contextos más ricos y relaciones entre entidades que los sistemas RAG tradicionales no resuelven con la misma eficacia. Este interés refleja un desafío conocido en la producción de sistemas de IA: la dificultad para mantener precisión factual y razonamiento consistente en escenarios donde la información depende de múltiples conexiones semánticas.
En conjunto, estas tendencias muestran un panorama donde la IA, la semántica y la automatización convergen para redefinir la forma en que las organizaciones gestionan datos, toman decisiones y diseñan sus plataformas tecnológicas. Gartner sitúa este movimiento en un marco donde la IA deja de ser un proyecto aislado y se convierte en un componente estructural del modelo operativo, un proceso que continuará desarrollándose en los próximos encuentros de la serie Data & Analytics Summit, incluido el previsto para septiembre en Mumbai.
Fuente: Gartner | Editado por CDOL
