Cuatro tendencias en el desarrollo de software personalizado para empresas. Crédito de la imagen: PXHERE
Según Statista, el mercado mundial de software está dominado por el segmento empresarial, y se prevé que para 2028 alcance casi 376 mil millones de dólares. Aquí abordamos las tecnologías emergentes que utilizan los desarrolladores de software empresarial personalizado para mantener las soluciones eficientes y actualizadas.
La evidencia principal de que las soluciones de software se han vuelto esenciales para la eficiencia operativa y la rentabilidad de las empresas es el crecimiento continuo del mercado de aplicaciones empresariales, incluso durante períodos de recesión. Sin embargo, las soluciones empresariales deben adaptarse a las necesidades cambiantes de las organizaciones y las tendencias del mercado tecnológico debido a su papel central.
IA e IA generativa
La IA generativa representa una de las tendencias más dinámicas en el software empresarial y revoluciona la forma en que las empresas abordan la resolución de problemas y la innovación. En el centro de esta tendencia está la capacidad de la IA para generar nuevos contenidos, ideas o conocimientos basados en datos que pueden agilizar diversos procesos administrativos e interacciones con los clientes.
La IA también puede usar el procesamiento del lenguaje natural para automatizar y personalizar las interacciones con los clientes generando respuestas que parecen humanas. Desde campañas de correo electrónico hasta contenido de redes sociales, la creación de contenido permite a los especialistas en marketing producir material diverso y atractivo a escala.
Aunque hay dudas sobre la calidad de los resultados, se prevé que para 2030, el contenido visual creado por IA será inconfundible del contenido real.
El análisis predictivo es otra aplicación importante de la IA, donde los modelos generativos de IA pronostican las tendencias del mercado y el comportamiento de los consumidores, lo que permite a las empresas tomar decisiones rápidamente basadas en datos. Las soluciones de visión por computadora impulsadas por IA pueden automatizar el seguimiento de inventario, mejorar la seguridad de los edificios comerciales mediante el seguimiento de actividades sospechosas o ayudar an automatizar tareas como el ingreso de datos, el procesamiento de formularios o la validación de identidad.
Por ejemplo: Utilizando datos internos y respuestas fáciles de usar, consistentes y modificables a las consultas de los clientes, Gucci utiliza la herramienta Salesforce Einstein para optimizar la comunicación con los clientes. La solución facilita la personalización de las interacciones con los clientes e incorpora nuevos agentes de soporte educándolos sobre la voz, la historia y los productos de la marca. Gucci ha experimentado un aumento del treinta por ciento en las conversiones después de haber realizado más de cuatro mil interacciones de IA con la ayuda de este software y otras herramientas de automatización empresarial.
RPA
La recesión mundial de 2023 llevó a las empresas a buscar soluciones rentables, pero de alto rendimiento, lo que llevó a la adopción de RPA.
Las tareas manuales simples son automatizadas por RPA, lo que permite a los empleados concentrarse en problemas más estratégicos y complejos. Cuando se utiliza para tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo, como nóminas, reclamos o procesamiento de correos electrónicos, actualizaciones de pedidos de ventas o gestión de inventario, la automatización robotizada de procesos (RPA) permite a las empresas reducir los costos laborales, aumentar la eficiencia y precisión operativa y mejorar la experiencia del cliente.
Actualmente, RPA se fusiona con la IA para crear soluciones inteligentes de automatización de procesos, como muchas otras tecnologías. IPA aprovecha las capacidades de la IA para gestionar y automatizar tareas comerciales complejas que requieren un enfoque estratégico, a diferencia de la automatización de procesos tradicional basada en reglas. Por ejemplo, un sistema habilitado para IPA puede usar PNL y mecanismos de análisis predictivo para interpretar texto y determinar cómo, cuándo y con quién compartir la información que contiene.
Ejemplo: Deloitte usó la herramienta Robotic Process Automation de IBM para simplificar la creación de informes de gestión mensuales, cálculos de gastos de viaje, cuentas por cobrar y monitoreo del tipo de cambio de divisas. Un robot de RPA puede completar informes en una hora, lo que antes requería de cinco a ocho días de trabajo manual. Esto libera tiempo a los empleados.
Aplicaciones en la nube
Según los estadistas, cada vez más empresas están abandonando el software comercial local costoso y más del 60 % de las empresas adoptarán soluciones en la nube más rentables para 2027.
Las aplicaciones basadas en la nube, que se alojan en la infraestructura de la nube de un proveedor y se pueden acceder a través de Internet, permiten a las pequeñas y medianas empresas implementarse rápidamente, reducir los gastos iniciales y escalar sin necesidad de un gran equipo de TI.
El desarrollo nativo de la nube es una estrategia preferida para las empresas que desarrollan aplicaciones desde cero. Las aplicaciones nativas de la nube se pueden implementar rápidamente y actualizar periódicamente porque la mayoría usan arquitecturas de microservicios y prácticas de CI/CD. Las aplicaciones son ideales para empresas dinámicas en mercados competitivos porque están diseñadas para ejecutarse en la nube y brindan una escalabilidad fácil, resiliencia y una utilización eficiente de los recursos.
Ejemplo: La arquitectura monolítica de Airbnb impidió el crecimiento y la incorporación de nuevas funciones. Por lo tanto, Airbnb optó por dividir su estructura actual en microservicios y agregar tecnología nativa de la nube a su plataforma. Esto permitió a Airbnb aumentar la frecuencia de implementación y la productividad de sus desarrolladores, lo que aumentó la confiabilidad de sus servicios.
Software de punta
Alrededor del 83% de los ejecutivos de alto nivel creen que la informática de punta es esencial para que las empresas sigan siendo competitivas en el futuro. La computación perimetral utiliza las capacidades de la computación en la nube y acerca la computación y el almacenamiento de datos al lugar donde se producen y se necesitan principalmente los datos. Además, debido al procesamiento de datos local, la informática de punta ayuda a mejorar la confiabilidad y resiliencia de la red, así como la privacidad y la seguridad de los datos.
Aunque hay varias preocupaciones sobre la complejidad de la gestión de dispositivos e punta, la computación de punta, especialmente cuando se combina con IA y 5G, se está convirtiendo en un componente esencial de las soluciones empresariales modernas, particularmente aquellas que dependen del procesamiento en tiempo real.
Ejemplo: Walmart tiene la intención de convertir sus grandes superficies en centros de computación de punta mediante la implementación de softwares para manejar la gran cantidad de datos generados por dispositivos de Internet (IoT), como estantes inteligentes y sistemas de seguimiento de inventario. Esto es parte de una estrategia más amplia para integrar la tecnología en su modelo de negocio. El procesamiento de datos localmente permite la generación de datos y la toma de decisiones en tiempo real, como la gestión eficiente del inventario y el reabastecimiento de estantes.
Conclusión: comprender los cambios en el mercado de software
La mayoría de los informes sobre tecnología moderna sugieren que las empresas deben mantenerse al día con las tendencias tecnológicas como la IA, la RPA, la nube o la informática de punta para seguir siendo competitivas y fomentar la innovación. Sin embargo, incluso las tecnologías que parecen ofrecer una ventaja competitiva pueden conllevar riesgos, como violaciones de datos, fallas operativas o problemas de cumplimiento.
Debido a esto, las empresas requieren planes detallados de transformación tecnológica que puedan desarrollar por sí mismas o con la ayuda de especialistas externos al iniciar este viaje transformador.
