La ciència de dades continua avançant a un ritme sense precedents, plantejant nous desafiaments i oferint oportunitats per a les organitzacions. Fa unes setmanes es va publicar el Data, Analytics & AI Trends 2025, un informe que analitza les tendències emergents que definiran el futur tecnològic i empresarial. Un grup d'experts de la companyia, juntament amb col·laboradors de l'àmbit acadèmic i tecnològic, hem elaborat aquest informe utilitzant el nostre radar d’innovació, que ens ha revelat quines tecnologies, marcs i estratègies aconseguiran un punt d'inflexió l'any vinent.

SDG Group inverteix més del 15% dels seus ingressos en innovació, i aquest radar és només una mostra d'aquest compromís. Aquesta plataforma viva permet seleccionar, provar, reflexionar i decidir sobre els futurs emergents i, en definitiva, orientar els nostres clients i impactar en la seva cadena de valor de les dades, com a part d'un treball continu. Tenim un doble objectiu: d'una banda, poder dissenyar una versió d'aquest radar en els nostres clients mitjançant un servei de consultoria;  i per una altra, poder mostrar cada tecnologia en els nostres laboratoris corporatius (SDG iLab).

"La creixent regulació de la IA exigeix major transparència i ètica en la seva aplicació"

Aquest radar d'innovació ha sustentat l'informe que exposarem ara. Les nostres tendències abasten diverses àrees crítiques, des de l'evolució dels models de llenguatge fins a l'adopció d'arquitectures de dades més segures i eficients:

• La contínua evolució dels models de llenguatge (xLMs). Els LLMs (models de llenguatge extens) han evolucionat de generació de text a sistemes multimodals que generen i comprenen text, imatges i àudio en temps real. Aquesta transformació permet la construcció d'aplicacions i solucions més dinàmiques. Per exemple, els SLMs (Models de llenguatge petits) ofereixen versions més eficients dels LLMs, optimitzant costos i rapidesa sense perdre rendiment. D'altra banda, els models de visió (LVM) combinen processament visual i llenguatge per a la generació i la comprensió del vídeo i imatge, impulsant la creativitat i la productivitat en múltiples indústries.
• Inferència causal. L'ús de tècniques d'inferència causal permet entendre relacions causa-efecte, millorant la presa de decisions estratègiques. Permeten respondre preguntes com “per què succeeix alguna cosa?” i “què ho va provocar?”, oferint un enfocament annex als models predictius tradicionals.
• Governança de la IA. La creixent regulació de la IA exigeix major transparència i ètica en la seva aplicació. Les organitzacions adoptaran polítiques de compliment normatiu i estratègies per a mitigar riscos, garantint l'equitat, la seguretat i la protecció de dades en el desenvolupament i aplicació de solucions basades en IA.
• Enginyeria de coneixement de dades. La combinació d'anàlisi descriptiva amb IA generativa transforma la presa de decisions, oferint anàlisis dinàmiques i interactives sense necessitat de coneixements tècnics avançats, democratitzant l'accés a la informació i proporcionant respostes en llenguatge natural.
• Bring Your Own Cloud (BYOC). La flexibilitat i la personalització de l'entorn cloud augmenten l'eficiència operativa dins de les organitzacions. Aquesta estratègia permet a les empreses ser propietàries de les seves dades i metadades, podent transportar-los a la seva infraestructura cloud assegurant el control, millorant la seguretat i la privacitat.

"La combinació d'anàlisi descriptiva amb IA generativa transforma la presa de decisions, oferint anàlisis dinàmiques i interactives sense necessitat de coneixements tècnics avançats, democratitzant l'accés a la informació i proporcionant respostes en llenguatge natura"

• Generació autònoma d'estructures de dades corporatives. Els sistemes impulsats per IA generativa automatitzen la gestió i transformació de dades en temps real, optimitzant fluxos de treball i permetent decisions més àgils sense intervenció manual. Facilitarà la creació d'ecosistemes de dades eficients i accessibles tan interns com a tercers.
• Plataforma cognitiva empresarial. La integració d'IA Generativa en plataformes tradicionals de dades permet l'adquisició i la hiperdatificació de fonts no estructurades (àudio, vídeo, text) d'una forma àgil i accessible. Aquest tipus de plataformes habiliten el desenvolupament de nous casos d'ús d'automatització i presa de decisions analitzant aquestes dades, per exemple, amb la cerca de frau en documents.
• Continu monitoratge de tendències. Fundar un observatori d'AI & Data Stack permet controlar i anticipar avanços en IA i tecnologies de dades. Proporciona un marc estructurat per a identificar tendències emergents i avaluar el seu impacte. En oferir informació en temps real, permet a les empreses innovar i mantenir-se competitives.
• Agentic AI i estratègies col·laboratives entre agents. Els Sistemes Multi-Agent (MAS) estan revolucionant la IA en resoldre problemes complexos mitjançant agents autònoms que col·laboren o competeixen per a aconseguir objectius. Gràcies a la seva intel·ligència distribuïda, ofereixen escalabilitat, flexibilitat i resiliència en entorns dinàmics.
• Hiperpersonalització. Els agents d'IA personalitzats ofereixen solucions adaptades a les necessitats específiques de cada organització, millorant l'eficiència operativa, optimitzant recursos i oferint experiències hiperpersonalitzades per a clients i empleats.

"La combinació d'IA i IA generativa i analítica avançada permet a les organitzacions millorar la seva planificació empresarial"

• Rendibilitat de la IA. Les empreses estan adoptant nous enfocaments per mesurar la rendibilitat de la IA i la IA generativa, considerant mètriques més enllà dels costos directes, com la innovació, eficiència operativa i satisfacció del client a llarg termini.
• Planificació empresarial integrada. La combinació d'IA i IA generativa i analítica avançada permet a les organitzacions millorar la seva planificació empresarial, anticipant canvis en la demanda, optimitzant la cadena de subministrament i augmentant la resiliència operativa en entorns canviants.

Tenim la ferma creença que estem en una nova etapa de l'era de la datificació. La IA generativa està habilitant aquesta ona d'adquisició de fonts molt complexes per a la seva anàlisi i possibilitar la presa de decisions. A més, la IA generativa està impactant en el consum de la informació, en l'automatització intel·ligent de processos, en la personalització de les solucions, en la generació automàtica d'estructures de dades, de sistemes d'analítica avançada i un llarg etcètera al voltant de la indústria de dades.