Las 10 principales oportunidades para las empresas tecnológicas en 2024

GenAI está inaugurando una nueva era de transformación digital. Para las empresas tecnológicas, el efecto es de doble filo. Muchos ya están muy avanzados en sus viajes de transformación digital, y los líderes tendrán que reevaluar y cambiar sus estrategias digitales en curso para garantizar que la IA asuma un papel central. Los esfuerzos de transformación que se diseñaron e implementaron antes del surgimiento de GenAI se están volviendo rápidamente obsoletos, y los primeros líderes podrían perder terreno frente a los competidores que priorizan las nuevas capacidades.

Por el contrario, las empresas tecnológicas que se atrasaron en etapas anteriores de transformación digital tienen una clara oportunidad: al poner a la Inteligencia Artificial en el centro de sus estrategias, podrían superar a los competidores que antes estaban muy por delante. La IA les permitirá no solo acelerar sus viajes de transformación, sino también reposicionar sus operaciones para capitalizar tecnologías y modelos de negocio que están emergiendo rápidamente.

Ante este equilibrio de riesgos y oportunidades, las empresas tecnológicas que buscan retener o alcanzar el liderazgo de la industria en la transformación digital deben establecer una torre de control de IA —un grupo directivo dedicado que comprende una mezcla de jefes de unidad de negocio y otros ejecutivos clave, como directores digitales o de datos. Este grupo puede formular una visión global para la transformación digital basada en GenAI del negocio, identificar y elaborar estrategias para oportunidades clave, optimizar estrategias de talento y garantizar que la IA se implemente de manera responsable.

De manera crucial, una torre de control de IA asegurará que los humanos permanezcan en el centro de la transformación digital. También posicionará a los líderes para apoyar despliegues de IA seguros, confiables y éticos impulsando políticas y procedimientos apropiados, estrategias de gobernanza y rendición de cuentas, y campañas de capacitación y concientización.

GenAI no es la única tecnología emergente que impulsa nuevas innovaciones para las empresas tecnológicas. Las tecnologías edge, cloud y cuánticas, entre otras, también pueden desempeñar papeles clave en la transformación digital. En lugar de tratar a GenAI como una tecnología aislada, las empresas que integran GenAI en una transformación tecnológica más amplia estarán mejor situadas para crear valor sostenido.

Durante el año pasado, el explosivo surgimiento de GenAI ha captado la atención y la imaginación del público, y las capacidades innovadoras de la tecnología han inspirado a las empresas tecnológicas a explorar oportunidades para introducirlas en una serie de funciones de front-office y back-office. Las emocionantes ganancias iniciales de estos esfuerzos están demostrando cómo —cuando se aplica de manera efectiva— GenAI puede ayudar a las empresas a mejorar sus productos y servicios y a administrar sus negocios de manera más eficiente.

Sin embargo, las herramientas GenAI presentan algunos desafíos, entre ellos, que pueden requerir un uso intensivo de costos y recursos. Si bien puede ser tentador aprovechar GenAI para todos los casos de uso potenciales, es probable que las empresas estén mejor atendidas al dirigirse específicamente a casos de uso y oportunidades de transformación de alto impacto y alto valor, y al considerar cuidadosamente dónde canalizar sus primeras inversiones, personal y recursos. Una buena manera de comenzar puede ser desarrollar un portafolio de oportunidades potenciales para aprovechar GenAI o incorporarla a los esfuerzos actuales. Luego, los posibles casos de uso se pueden evaluar y priorizar en función de métricas, como la alineación con los imperativos del negocio existentes y la escalabilidad.

Las empresas de tecnología que buscan iniciar o aumentar sus inversiones en GenAI pueden apuntar a un puñado selecto de casos de uso de front-office que pueden respaldar un crecimiento rentable sin disrumpir las estrategias de asignación de capital. Los ejemplos podrían incluir el aprovechamiento de GenAI en la codificación de software y el uso de interfaces hombre-máquina para acelerar la generación de contenido con una línea directa hacia la rentabilidad.

Los casos de uso de back-office GenAI también pueden ayudar a aumentar la productividad y reducir los costos. En conjunto con los esfuerzos de front-office, las empresas pueden utilizar la creación de contenido impulsada por GenAI para generar valor rápidamente en áreas como recuperación y resumen de información, así como capacidades conversacionales. Las funciones que se adaptan bien a este enfoque incluyen las legales, el cumplimiento de normas, la funcionalidad tributaria y el éxito del cliente. Otras oportunidades incluyen optimizar el reclutamiento mediante la implementación de herramientas de Inteligencia Artificial para atraer, incorporar, retener y mejorar las habilidades del talento.

Las capacidades transformadoras de las tecnologías emergentes dependen en gran medida de la recopilación de datos y el cálculo ultrarrápidos. A la luz del rápido avance de la Inteligencia Artificial, la proliferación de casos de uso que requieren procesamiento ultrarrápido “en el borde” y los continuos cambios en la regulación, es imperativo que las empresas de tecnología optimicen sus inversiones en infraestructura digital para soportar conectividad confiable y capacidades de cómputo rápido.

Los nuevos tipos de infraestructura digital —especialmente la conectividad ubicua de alta velocidad y la computación de baja latencia— son requerimientos fundamentales para una amplia gama de nuevas oportunidades. Si bien las empresas de tecnología pueden beneficiarse del aprovechamiento de estas capacidades, deben tener cuidado de evitar gastar demasiado en infraestructura que no sea adecuada para su propósito. A medida que la “edge economy” gana ritmo y escala, las empresas que logren equilibrar los objetivos en competencia de activar la infraestructura digital de próxima generación y mantenerse dentro de restricciones de capital cada vez más ajustadas saldrán ganando. 

El riesgo de desacoplamiento de la cadena de suministros sigue siendo muy real para las empresas tecnológicas más centradas en el hardware. Como resultado, se está llevando a cabo una carrera en subsectores como los semiconductores para realinear las cadenas de suministros de manera que se eviten los impactos de las disrupciones geopolíticas. Un ejemplo es la creación de capacidades avanzadas de manufactura en Estados Unidos, lo que podría mitigar algunos de los riesgos relacionados con Taiwán. Sin embargo, la manufactura avanzada es solo un paso en un ecosistema extendido de actividades interrelacionadas que son todas esenciales para construir un chip de trabajo.

Y mientras otros países también refuerzan sus capacidades de manufactura, las tensiones podrían estallar en torno a muchas otras actividades, desde materias primas clave, como el galio y el germanio, hasta herramientas de manufactura de misión crítica, software de diseño o servicios de envasado y pruebas.

En la 2023 EY Global Board Risk Survey, los eventos geopolíticos y la disrupción de la cadena de suministros se identificaron como dos de los tres riesgos más destacados en la agenda de las juntas directivas de las empresas. En este contexto, estamos viendo un movimiento creciente de las compañías de chips para crear operaciones en mercados emergentes, incluidos India y países de la región ASEAN, como Singapur, Vietnam, Malasia y Filipinas. Esto refleja una clara oportunidad de diversificar y expandir sus operaciones lejos de las geografías expuestas a conflictos comerciales, generalmente comenzando con actividades como empaque y pruebas, con procesos más avanzados que siguen más adelante, incluyendo las elaboraciones de obleas y el envasado avanzado. Para las empresas que atienden a clientes de todo el mundo, tanto en China continental como en Occidente, diversificar o establecer una cadena de suministros secundaria es una buena manera de reducir los riesgos futuros de disrupciones comerciales. Y si bien las inversiones en India y los países de la región ASEAN están actualmente en aumento, otras regiones también intentarán entrar en acción atrayendo las operaciones de las empresas de tecnología.

El uso de Inteligencia Artificial y LLM está despegando rápidamente, pero unirse a esta carrera puede no ser sencillo. ¿Por qué? Por un lado, la demanda de hardware está superando la oferta, lo que lleva a precios altos y disponibilidad limitada. Por otro, la capacitación de LLM requiere mucho tiempo y es costosa, y requiere conjuntos de datos muy grandes que pueden no ser fácilmente accesibles. Además, la personalización y el despliegue de estos servicios requieren competencias y talento poco comunes. Todos estos problemas surgen cuando una empresa de tecnología se enfrenta a una decisión de compra o construcción en torno al desarrollo de nuevos servicios y la velocidad de comercialización.

La experiencia pasada demuestra que las adquisiciones y los acuerdos pueden ayudar a acelerar el desarrollo. No obstante, los obstáculos regulatorios para los acuerdos en IA son relativamente altos por dos razones. En primer lugar, la reprimida general al comportamiento anticompetitivo en el sector significa que los acuerdos —especialmente los grandes— atraerán un mayor escrutinio. En segundo lugar, las tensiones geopolíticas y las disputas comerciales internacionales están creando barreras para la negociación, especialmente en subsectores como los semiconductores y la Inteligencia Artificial. Los acuerdos transfronterizos de IA que requieran revisión y aprobación de la Comisión de Inversión Extranjera en Estados Unidos (CFIUS, por sus siglas en inglés), la Comisión de Comercio Internacional del Parlamento Europeo (INTA) u organismos similares serán más difíciles de cerrar. Dicho esto, el potencial de acuerdos seguirá existiendo, dado que la naturaleza de plataforma de los negocios tecnológicos modernos significa que habrá muchas empresas ágiles y atractivas con modelos de negocio basados en los ecosistemas de IA existentes.

Por lo tanto, creemos que la manera óptima de expandirse en IA es a través de una mezcla de adquisiciones pequeñas y medianas, inversiones corporativas y asociaciones. Las adquisiciones ayudarán a las empresas a acceder a la propiedad intelectual y al talento y las habilidades necesarias para elaborar nuevas propuestas rápidamente. Las inversiones de las empresas ayudarán a hacer "apuestas a largo plazo" en nuevas tecnologías, desarrollando diferentes hojas de ruta para aplicaciones futuras que hoy pueden parecer inviables, y las asociaciones proporcionarán acceso inmediato a conjuntos de datos, servicios y mercados necesarios para buscar nuevas oportunidades.

Los modelos de negocio de plataformas se han convertido en el procedimiento operativo estándar en todo el sector tecnológico. Al utilizar estrategias de plataforma para interactuar con los clientes y vender sus productos y servicios, las empresas de todos los subsectores han descubierto que pueden aumentar la escala, aprovechar la capacidad y las redes externas y capitalizar las oportunidades de los mercados emergentes. Al mismo tiempo, los ecosistemas multipartitos en el núcleo de las estrategias de plataforma apoyan una creación de valor más efectiva y una colaboración mutuamente beneficiosa entre empresas, incluso competidores. Más de la mitad de las empresas tecnológicas creen que su modelo de plataforma les ayudará a aumentar la proximidad y el compromiso con sus clientes y a aumentar sus ingresos y ganancias según el EY Platform Economy Transformation Study de 2023.

Los modelos de negocio de plataformas también son fundamentales para la revolución GenAI. Las empresas tecnológicas están saliendo al mercado con plataformas GenAI e integrando capacidades GenAI desarrolladas externamente en sus operaciones internas. Los desarrolladores de LLM están utilizando modelos de plataforma para respaldar el uso generalizado de sus ofertas y la mejora continua. Los fabricantes de hardware y semiconductores están formando asociaciones de plataformas y ecosistemas para construir e implementar la infraestructura necesaria para el uso a gran escala de GenAI. Y las empresas a la vanguardia del uso de GenAI por parte de las empresas, incluidos los asistentes inteligentes internos, están renovando sus estrategias de plataforma para entregar estas capacidades de manera segura y efectiva a sus usuarios.

Como lo subrayan esos ejemplos, el sector tecnológico atraviesa un período de transición y reinvención. Durante el mismo, las empresas que adoptan un enfoque basado en un propósito para acelerar la implementación o evolución de su modelo de negocio de plataforma, incluida su estrategia de datos, estarán mejor posicionadas para capturar valor. En el futuro, a medida que la Inteligencia Artificial desencadena nuevos trastornos y oportunidades en toda la industria y las empresas compiten por la participación de mercado y la influencia, la capacidad de implementar una plataforma robusta y diversificada será un atributo clave que diferenciará a los ganadores.

El sistema tributario mundial vigente a partir del 1 de enero de 2024 tendrá capas significativas de complejidad —y los impactos para las empresas tecnológicas se extenderán mucho más allá de sus departamentos fiscales. Aquellos jugadores que piensan de manera proactiva y actúan de manera exhaustiva y holística hoy para optimizar sus perfiles fiscales obtendrán una ventaja sobre sus competidores que son más lentos para responder.

Los cambios fiscales entrantes son significativos porque el BEPS 2.0 Pilar 2 de la OCDE impactará a las empresas tecnológicas de múltiples maneras. Estos incluyen, pero no se limitan a, una mayor carga impositiva global sobre el efectivo, la ubicación de talento y activos funcionales en la cadena de suministros, estrategias ESG en toda la cadena de suministros y compromisos de costos y recursos asociados con el cumplimiento fiscal mínimo global. De hecho, la introducción de las disposiciones fiscales mínimas globales representa posiblemente el cambio más grande y disruptivo en el entorno regulatorio durante generaciones.

Las empresas tecnológicas con una presencia global, una estrategia de plataforma entre jurisdicciones, una base de usuarios distribuida y una cadena de suministros compleja se beneficiarán particularmente de una preparación minuciosa y reflexiva para los cambios. Ser proactivo en la evaluación y respuesta a los nuevos requerimientos será vital para evitar la tormenta y minimizar la disrupcióon de su negocio. El nuevo impuesto mínimo global sobre la renta es del 15 %, a partir de 2024: las grandes empresas tecnológicas tienen la oportunidad de estructurar sus cadenas de suministros globales y operaciones de apoyo de forma que alcancen el 15 % en las jurisdicciones en las que operan y, como resultado, liberen capital circulante para invertir en su negocio.

El camino al cero neto es largo y sinuoso, con diferentes regiones y sectores que lo recorren a diferentes velocidades. Y completar este viaje es especialmente vital para el sector tecnológico, dado, en primer lugar, que tiene una importante huella ambiental por derecho propio, y en segundo lugar, que el mundo está confiando en él para proporcionar herramientas para la reducción de carbono. Muchas empresas tecnológicas ya se han comprometido con objetivos de carbono. Pero con los presupuestos limitados y los márgenes bajo presión, es importante considerar dónde deben comenzar las empresas y qué deben priorizar.

Hay muchas áreas potenciales en las que enfocarse: reducir los desechos, reciclar, reemplazar productos químicos tóxicos, usar energía sostenible y reducir la contaminación del agua pueden brindar beneficios. Pero sin menospreciar estos esfuerzos, creemos que las empresas tecnológicas este año deberían centrarse particularmente en mejorar la eficiencia energética de los centros de datos. Hasta la fecha, el crecimiento en el número y tamaño de los centros de datos ha sido impulsado por la cantidad cada vez mayor de datos creados a nivel corporativo e individual, impulsado por factores que incluyen transformaciones digitales, migraciones a la nube y el uso creciente de dispositivos periféricos y redes sociales. Estos centros de datos consumen una cantidad cada vez mayor de electricidad. Sin embargo, ahora es inminente una aceleración aún mayor en el uso de energía de los centros de datos, desencadenada por la enorme potencia de cómputo y almacenamiento de información necesaria para entrenar LLM o ejecutar sistemas inteligentes. Para 2027, la Inteligencia Artificial podría estar consumiendo tanta electricidad como un país del tamaño de los Países Bajos. Y la demanda simplemente sigue creciendo. *

Ahora es el momento de que las empresas de tecnología inviertan y colaboren con proveedores de equipos de energía para desarrollar formas nuevas e innovadoras de alimentar sus centros de datos. Hacer que los centros de datos sean más eficientes energéticamente reducirá el impacto de cualquier crisis energética futura y reducirá los costos de producción de los servicios digitales a corto plazo. Y los esfuerzos también darán sus frutos a largo plazo, ya que, en el camino hacia el cero neto, la energía que no se usa no tiene que descarbonizarse.

¿Cuánto valorarías la capacidad de anticipar el próximo evento de cisne negro? ¿Qué será, cuándo golpeará y cómo impactará en tu negocio? Estas preguntas pueden sonar hipotéticas. Pero la pandemia de COVID-19 nos mostró que los eventos disruptivos desencadenan más eventos, que crean tanto riesgos como oportunidades, y que algunas empresas tecnológicas estaban mucho mejor posicionadas para hacer frente que otras. Estar bien preparado y responder adecuadamente puede marcar la diferencia entre una empresa que lucha trimestre tras trimestre para mantenerse a flote o expandirse rápidamente a medida que se abren nuevos mercados.

Con esto en mente, las empresas tecnológicas están ansiosas por mejorar su capacidad para enfrentar los riesgos emergentes —una tarea que se le da mayor urgencia por el alargamiento de los riesgos emergentes que enfrenta el sector. Las disputas comerciales, los conflictos geopolíticos, los cambios fiscales y legislativos, las intervenciones gubernamentales, la ciberdelincuencia y las regulaciones de protección de datos presentan riesgos que son especialmente relevantes para el sector, además de riesgos más generales, como eventos climáticos, riesgos financieros, la próxima pandemia y mantener el ritmo de la innovación por parte de los competidores. Además, la naturaleza global e integrada de las cadenas de suministros de tecnología significa que una sola disrupción puede tener efectos colaterales en toda la cadena de valor.

Individualmente, estos riesgos se pueden monitorear y administrar mediante la recopilación y el análisis de datos —e incluso de manera más efectiva cuando se mejoran con Inteligencia Artificial. Sin embargo, una serie de riesgos podrían darse simultáneamente o influirse entre sí. Esta posibilidad significa que la evaluación avanzada de riesgos y la planificación de escenarios son vitales para determinar la exposición de una empresa tecnológica a combinaciones de, digamos, sanciones comerciales, eventos climáticos, inestabilidad regional, mayor regulación y escasez de la cadena de suministros. Equipadas con información sobre estas categorías de riesgo, las empresas deben revisar su apetito por el riesgo y revisar cómo administran las complejas compensaciones entre costos, riesgos, resiliencia y agilidad. Cuando llegue el próximo cisne negro, las empresas que invierten hoy en herramientas avanzadas de riesgo se alegrarán de haberlo hecho. 

Si bien las tecnologías emergentes, como GenAI y las tecnologías cuánticas, ofrecen muchos beneficios a las empresas, también están cambiando radicalmente la naturaleza de las amenazas cibernéticas y amplificando los riesgos que plantean. El hecho de que las empresas tecnológicas tiendan a ser ricas en datos y mantengan una colección sustancial y compleja de sistemas técnicos las expone especialmente a las amenazas cibernéticas tradicionales y emergentes.

Durante años, las empresas de tecnología que invirtieron en capacidades avanzadas de detección y respuesta de amenazas han sido más capaces de manejar los ataques cibernéticos. Lo mismo se aplica en la era de GenAI y las tecnologías cuánticas, donde las empresas pueden utilizar estas tecnologías avanzadas para mejorar sus defensas cibernéticas y diferenciarse de sus competidores.

Al invertir en comunicaciones cuánticas y criptografía postcuántica —y talento capaz de desarrollar e implementar estas tecnologías— las empresas pueden prepararse para un futuro próximo en el que el cifrado tradicional ya no sea suficiente. Así como los actores maliciosos que utilizan la computación cuántica podrán penetrar rápidamente y fácilmente sistemas de seguridad obsoletos, las empresas que utilizan tecnologías cuánticas para defenderse serán más capaces de defenderse de los ataques.

GenAI también tiene un papel que desempeñar. Hoy en día, las empresas de tecnología pueden usar GenAI para aclarar sus procesos de negocios, comprender mejor sus operaciones y clasificar y etiquetar con precisión sus datos y sistemas. Esto beneficia sus defensas cibernéticas porque los sistemas de datos no clasificados, los datos empresariales sin etiquetar y la deuda técnica —código obsoleto y tech stacks— son tres vulnerabilidades clave que los ciberatacantes pueden explotar. El uso de métodos tradicionales para reducir la complejidad y opacidad de los sistemas y procesos de datos del back-office sería costoso y demandaría mucho tiempo. Abordar estos impulsores del riesgo cibernético de manera automatizada a través de GenAI puede mitigar los riesgos cibernéticos de manera más rápida, integral y a un costo menor.