Las 10 principales oportunidades para las empresas tecnológicas en 2025

Convierte la promesa de la IA en realidad, y los ingresos.

En resumen

• Explora nuevas fuentes de ingresos aprovechando la IA para alinear el valor del producto con las necesidades tecnológicas y los patrones de uso de los clientes.
• Utiliza los esfuerzos internos de transformación y reinvención para predicar con el ejemplo en sistemas y modelos operativos que dan prioridad a la IA.
• Ve más allá de los presupuestos de contingencia para liberar capital y seguir invirtiendo en ofertas de productos y modelos operativos centrados en la IA.

Introducción: una industria en un punto de inflexión impulsado por la IA

Hace unos meses, en nuestro Las 10 principales oportunidades para las empresas tecnológicas en 2024, destacamos la necesidad de que las empresas tecnológicas se remodelen, reposicionen e innoven para tener éxito en un mundo liderado por la inteligencia artificial generativa (GenAI, por sus siglas en inglés). A lo largo de 2024, los casos de uso de IA y los despliegues de copilotos aumentaron en todas las industrias; Sin embargo, muchos llegaron a una meseta, a menudo porque las empresas no estaban completamente preparadas para el costo y la transformación de toda la organización para permitir el éxito. Para avanzar, las empresas tecnológicas, y sus clientes, deben dejar de ver la IA como una capacidad aplicada a los procesos comerciales tradicionales y, en su lugar, repensar y reinventar fundamentalmente su negocio para operar en una era en la que la IA es lo primero. Las propias empresas tecnológicas pueden liderar este ámbito demostrando su propio proceso de transformación interna utilizando sus propios productos ("tech on tech"). 

A medida que se desarrolle 2025, la aceleración de la adopción de la IA continuará, pero será en un contexto de crecientes necesidades de capital, mayor supervisión regulatoria global y panoramas económicos cambiantes.

Al compilar nuestras 10 principales oportunidades anuales para las empresas de tecnología en 2025, hemos intentado proporcionar una visión equilibrada y orientada al futuro de las acciones potenciales para las empresas de tecnología a través de varias palancas operativas y de crecimiento para impulsar la creación de valor en 2025. El artículo de este año se basa en análisis originales de EY, ideas y perspectivas de los socios tecnológicos globales de EY y especialistas de la industria tecnológica.

1. Cumplir la promesa de la IA

Transforma el potencial en rendimiento

La evolución del uso de la IA en las empresas está llegando a un punto de inflexión. La experimentación con casos de uso y copilotos ha dado paso a las expectativas de retorno de las inversiones. A medida que entramos en 2025, el período de luna de miel ha terminado. Las empresas de todos los sectores buscan rendimientos tangibles y positivos de su gasto en IA.

El siguiente paso para las empresas tecnológicas es demostrar el valor comercial de la IA impulsando un retorno de la inversión (ROI, por sus siglas en inglés) medible para los clientes. Las empresas tecnológicas deben priorizar la creación de marcos para medir el impacto financiero y operativo de sus soluciones de IA para que los clientes puedan cerrar la brecha actual entre la implementación de la IA y la realización del retorno de la inversión. Aquellos que logren demostrar y entregar un valor transparente y cuantificable de sus ofertas de IA se ganarán la confianza de los clientes y se destacarán en el mercado competitivo y centrado en la IA del futuro.

2. Impulsar el crecimiento y optimizar la experiencia del cliente a través de un futuro de IA agéntica

Aprovecha los "agentes" de IA semiautónomos de próxima generación para crear nuevas ofertas a los clientes.

La IA agéntica representa un cambio sísmico para las empresas tecnológicas. Los agentes autónomos de IA tienen el potencial de ejecutar tareas complejas de forma independiente, revolucionando la forma en que las empresas tecnológicas y sus clientes operan sus negocios y toman decisiones. A diferencia de las formas actuales de casos de uso de GenAI, la IA agéntica no espera las indicaciones y, en cambio, sigue adelante con la ejecución de secuencias complejas de pasos sin intervención humana, lo que permite al agente de IA completar tareas de principio a fin. Por ejemplo, la IA agéntica crea el potencial de optimizar el servicio al cliente y las funciones de marketing mediante el análisis de grandes cantidades de datos generados durante las interacciones con los clientes y luego permite ofertas personalizadas de productos y servicios. Y cuando se combina con datos adicionales sobre las tendencias del mercado y las ofertas de la competencia, la IA agéntica puede sentar las bases para que las empresas adopten nuevos modelos de precios dinámicos y de valor basados en resultados. Ahora es el momento de que las empresas tecnológicas aprovechen la oportunidad de la IA agentica y aprovechen la ventaja de ser las primeras en actuar.

3. Adoptar modelos de precios basados en resultados para complementar las ofertas de suscripción y consumo

Adelántate a las expectativas de los clientes con precios que correspondan a la realización del valor para el cliente.

Fuente: Agentic AI: how SaaS companies can embrace the future (vía ey.com EE. UU.)

A lo largo de los años, la industria tecnológica ha experimentado una transición hacia modelos de consumo y como servicio. Estos modelos están actualmente bajo el escrutinio de los clientes, que esperan cada vez más un éxito demostrable de los productos comprados. Esto requiere un cambio de mentalidad hacia el éxito de la venta en lugar de la venta del acceso o el uso.

El siguiente paso en este proceso de fijación de precios es la fijación de precios basada en el valor o en los resultados, que está bien alineada con el cambio de plataforma a la IA agentiva. Sin embargo, este cambio hacia la fijación de precios basada en resultados plantea varias cuestiones complejas que requieren una planificación significativa, análisis de datos, planificación de escenarios y gestión del cambio. Este cambio también requerirá niveles significativos de comunicación y compromiso con las partes interesadas, incluso más que cuando las empresas pasaron de vender licencias perpetuas a cobrar como servicio. Durante el cambio como servicio, muchas empresas de tecnología experimentaron desafíos para comunicar la justificación y el valor de ese cambio a los mercados y los stakeholders, incluidos los equipos de ventas internos cuyas estructuras de incentivos cambiaron.

Sobre la base de esta experiencia previa, es importante que, a medida que las empresas de tecnología planifiquen su paso a la fijación de precios basada en resultados, evalúen el valor del producto entregado frente a los costos de adquisición y entrega. Es igualmente importante explicar el cambio en los resultados financieros, los incentivos de ventas y las métricas clave para influir y gestionar las expectativas de las partes interesadas.

4. Demostrar el poder de un modelo operativo que prioriza la IA

Replantea los modelos y procesos de negocio para impulsar la agilidad operativa impulsada por la IA.

Fuente: Six pillars of AI success for the C-suite (vía ey.com EE. UU.)

Durante varios años, gran parte de la conversación en la industria tecnológica se centró en la ventaja competitiva de la que disfrutaban las empresas nacidas digitales sobre las empresas tecnológicas tradicionales. Ahora el debate se traslada a las empresas nacidas en IA y a su arquitectura y cultura operativa distintivas.

Para competir con estas empresas emergentes de IA, en lugar de incorporar la IA a un modelo operativo existente, las empresas tecnológicas deberían replantearse y desafiar todos los aspectos de sus operaciones. Aquí, la IA agéntica puede ser un facilitador de la transformación al fomentar la colaboración interdepartamental en lugar de mejorar funciones específicas a través de casos de uso individuales de GenAI. Por ejemplo, los agentes de IA pueden crear resiliencia dentro de las cadenas de suministros mediante el análisis de grandes bases de proveedores, la identificación de proveedores críticos, la creación de escenarios de simulación como desastres naturales, escasez de suministros o requisitos comerciales y el modelado de cláusulas y ajustes contractuales para garantizar la continuidad y la optimización de costos e impuestos.

Beneficios como estos abarcarán cada vez más la empresa, ampliando las capacidades de los gerentes de compras, los profesionales legales y de impuestos y los profesionales de las finanzas, entre otros, para mejorar la toma de decisiones y crear nuevas ventajas competitivas.

5. Desbloquear el valor de los datos

Evalúa las oportunidades para modernizar y consolidar los sistemas heredados para aprovechar mejor el poder de los datos empresariales.

6. Empoderar a tu fuerza laboral del futuro con capacitación innovadora

Aumenta la productividad y desarrolla los conjuntos de habilidades para la era de la IA.

Fuente: Businesses can stop rising AI use from fueling anxiety (vía ey.com EE. UU.)

A medida que las empresas tecnológicas avanzan hacia la construcción de su futuro empresarial centrado en la IA, pueden ayudar a impulsar el crecimiento empoderando a su fuerza laboral con habilidades preparadas para el futuro aprendidas a través de programas de capacitación específicos. La adopción de copilotos y asistentes de IA más avanzados puede aumentar la productividad al tiempo que mejora nuevas formas de trabajar a un nivel más personalizado. Al pasar a entornos de formación y aprendizaje más inmersivos, como la realidad virtual y aumentada, las empresas tecnológicas pueden evaluar mejor las brechas de habilidades, proporcionar apoyo en el trabajo, identificar talentos únicos en todo el mundo y garantizar que las experiencias de los empleados sean coherentes, estén disponibles bajo demanda y sean adecuadas para su propósito.

A medida que continúa la adopción de la IA, las empresas tecnológicas deben esperar que los inversores se centren más en las métricas de eficiencia de costes, mientras que los empleados exigen una cultura de aprendizaje continuo en y mediante el uso de tecnologías emergentes. La incorporación de la GenAI como parte de la cultura de formación apoyará ambos objetivos.

7. Integrar las funciones fiscales y legales desde el inicio de las transformaciones de la IA

Mejora la toma de decisiones estratégicas abordando los rápidos cambios en los requisitos fiscales, comerciales y de cumplimiento abordándolos desde el principio, no como una ocurrencia tardía, para optimizar los modelos comerciales y las cadenas de suministros.

Las empresas tecnológicas invierten mucho para garantizar una certidumbre aceptable sobre sus responsabilidades fiscales y legales. Sin embargo, en el complejo y cambiante entorno fiscal y regulatorio mundial actual, esta certidumbre es escasa, una situación exacerbada por las actuales implicaciones geopolíticas y comerciales de las agendas gubernamentales e iniciativas políticas que compiten entre sí en todo el mundo. Un entorno cada vez más incierto significa que tratar las cuestiones fiscales o regulatorias locales como una ocurrencia tardía, especialmente cuando se realiza una transacción o se realiza un cambio de modelo operativo impulsado por la IA, es un enfoque que ahora está plagado de riesgos. En su lugar, los profesionales fiscales y legales deben ser vistos como asesores estratégicos de la C-Suite e integrados en el proceso de evaluación estratégica para que las decisiones se puedan tomar con confianza, a buen ritmo y sin crear responsabilidades fiscales o legales imprevistas.

Los efectos de la incertidumbre fiscal y legal son especialmente profundos cuando se trata de gestionar las cadenas de suministros globales de la actualidad. Las empresas tecnológicas deben reexaminar sus dependencias geográficas y considerar la diversificación regional para mitigar los riesgos de los cambios geopolíticos, regulatorios y de política fiscal. Las restricciones comerciales adicionales afectarán a toda la cadena de valor, lo que hará que el suministro de múltiples fuentes sea insuficiente y requiera medidas para mantener o mejorar la resiliencia. Es posible que se necesiten medidas como cambiar las ubicaciones de producción, realizar pruebas de estrés en las cadenas de suministro y asegurar alianzas estratégicas para garantizar la estabilidad y mitigar el riesgo. Y la incorporación de la IA en la gestión de la cadena de suministros puede respaldar todas estas estrategias, al tiempo que mejora la agilidad operativa y reduce los costes. Al incorporar funciones fiscales y legales al comienzo de estas decisiones estratégicas, las empresas tecnológicas pueden ayudar a garantizar el cumplimiento de las regulaciones regionales y las políticas fiscales.

8. Inyectar IA en las ciberdefensas

Las empresas tecnológicas que incorporen soluciones de seguridad impulsadas por IA no solo protegerán sus activos, sino que también se posicionarán en el mercado como líderes en innovación de confianza.

Fuente EY 2024 Global Cybersecurity Leadership Insights Study

Un aspecto clave de la promesa de la IA es una ciberseguridad más eficaz y completa mediante la automatización de la detección y respuesta a amenazas y vulnerabilidades. La integración de la seguridad habilitada por IA en productos, servicios y operaciones desde el principio no solo permite a las empresas aprovechar la seguridad de alta calidad como un diferenciador en el mercado, sino que también minimiza la carga de trabajo relacionada y los impactos en el backend.

A nivel empresarial, las compañías pueden beneficiarse de la implementación de una estrategia de ciberseguridad integrada y proactiva impulsada por la IA que incluya pruebas de estrés, aprendizaje y adaptación continuos para adelantarse a la próxima amenaza o evento de cisne negro. Salvaguardar la información confidencial con soluciones avanzadas de ciberseguridad es especialmente fundamental con los sistemas autónomos, donde garantizar la integridad de los datos es primordial.

Sin embargo, la otra cara de estas ventajas de la IA para las defensas de ciberseguridad de las empresas tecnológicas es que estas mismas herramientas están disponibles para sus ciberadversarios. Los malos actores pueden utilizar la IA para acelerar su capacidad de identificar vulnerabilidades que las empresas pueden haber descuidado y penetrar en sus sistemas. Esto hace que sea aún más importante combatir el fuego con fuego, mediante el uso de la IA para contrarrestar de manera proactiva esas amenazas y maximizar la respuesta a incidentes cuando ocurren infracciones. De cara al futuro, la búsqueda de formas cada vez más eficaces de utilizar la IA en la ciberseguridad seguirá siendo un foco central para la industria, y una gran oportunidad para aquellos que lo hagan bien.

9. Ir más allá de los fondos de contingencia para liberar capital para invertir en tecnologías emergentes

Libera recursos desinvirtiendo en negocios/productos no esenciales para invertir en oportunidades de alto crecimiento e impulsar el crecimiento sostenible.

Las importantes inversiones en capacidades de IA están contribuyendo a aumentar las valoraciones de las empresas tecnológicas, pero imponen costes significativos que someten a los presupuestos de CapEx y Opex a una presión significativa. Inicialmente, muchas empresas tecnológicas utilizaron presupuestos de contingencia y transformación para financiar las primeras inversiones en IA. Recientemente, muchos han recurrido a mantener los presupuestos operativos estables o a hacer recortes incrementales para financiar las inversiones en IA en curso. Sin embargo, estos enfoques de solución rápida ya no son suficientes, ya que la IA se convierte en el núcleo de las operaciones de una empresa tecnológica.

A medida que entramos en un período en el que los participantes del mercado anticipan que los reguladores estarán más inclinados a aceptar, o en algunos casos incluso alentar las fusiones y adquisiciones, 2025 puede ser un momento para que las empresas tecnológicas liberen capital para oportunidades de alto crecimiento como la IA a través de la optimización de su portafolio a través de desinversiones estratégicas específicas. Además de recaudar capital, encontramos que las desinversiones tienden a crear operaciones más enfocadas, ágiles y optimizadas que se adaptan mejor a la inversión sostenible en IA. Esta estrategia requiere reevaluaciones de la cartera basadas en datos para identificar los activos de bajo rendimiento, y las empresas tecnológicas deben garantizar la alineación de cualquier acuerdo potencial con sus objetivos estratégicos, potencial tecnológico y relevancia en el mercado.

10. Dar forma a la agenda con los reguladores entrantes

Colabora activamente con los organismos reguladores para estructurar los marcos futuros e impulsar una mayor coherencia en los resultados normativos.

Históricamente, la supervisión regulatoria y la participación gubernamental tendían a centrarse en las empresas tecnológicas más grandes, mientras que las empresas más pequeñas se centraban en el cumplimiento y menos en la participación. Recientemente, los gobiernos de todo el mundo se han vuelto más activos y expansivos en el desarrollo de políticas en torno a varios temas que afectan a las empresas tecnológicas, como la inteligencia artificial, la defensa de la competencia, la privacidad de los datos, la ciberseguridad, las tasas impositivas mínimas y las fusiones y adquisiciones. Al colaborar con los responsables políticos y participar de forma proactiva en foros internacionales y debates sobre política fiscal mundial, las empresas tecnológicas de todos los tamaños pueden ayudar a dar forma a marcos regulatorios que fomenten la innovación sin dejar de abordar las preocupaciones de la sociedad.

La defensa de normas mundiales armonizadas, directrices de IA responsable e incentivos a la inversión en infraestructuras también puede posicionar a las empresas tecnológicas como líderes de opinión y colaboradoras en iniciativas público-privadas. Este compromiso puede conducir a entornos regulatorios más favorables y ayudar a generar confianza con los stakeholders.