Las tendencias de Marketing Tech para 2024

¿Por dónde empezar el próximo año?

En la era de la inteligencia artificial, tus próximas decisiones estratégicas serán cruciales. 

Coge aire.

Te recomiendo centrarte solo en aquellas que puedan lograr dos cosas: 

a) alto impacto en tus objetivos comerciales, 

b) ser rápidamente integradas o planificadas dentro de tu infraestructura actual.

Prioridades clave para decisiones impactantes:

✅ Impacto tecnológico en tu negocio:  identifica cómo las tecnologías emergentes pueden influir significativamente en tu modelo de negocio o ser afectadas por ellas. Esta visión te permitirá no solo adaptarte, sino también ser líder en la adopción de nuevas soluciones.

✅ Ejecución por equipos especializados y apoyo de la alta dirección: asegúrate de que las tecnologías seleccionadas sean viables para ser implementadas por tus equipos en el ámbito de la digitalización y la estrategia de IT. La participación activa de la alta dirección es esencial para una transición digital exitosa. Algo que me están recomendando los dircom en ComunicaTECH.

✅ Resultados medibles a corto plazo: enfócate en tecnologías que ofrezcan resultados tangibles y medibles en un plazo de 0 a 36 meses. No te dejes llevar por las modas o el último hype. Esta visión a corto plazo es vital para mantener la agilidad y responder a las rápidas evoluciones del mercado.

Estos elementos claves te ayudarán a desarrollar hojas de ruta estratégicas, diseñadas no solo para garantizar un crecimiento empresarial sólido y sostenible, sino también para posicionarte un paso adelante de la competencia. En un mundo donde la tecnología evoluciona constantemente, la anticipación y la adaptabilidad son tus mayores aliados para un futuro exitoso.

Las tendencias tecnológicas para 2024

Bart Willemsen, analista senior de Gartner, ha listado las diez principales tendencias tecnológicas estratégicas para 2024 que, especialmente, para CMO, CIO y dircoms serán útiles:

1. IA como socio: esta tendencia se enfoca en su integración como un socio en el ecosistema de los negocios, poniendo énfasis en la gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad. Es fundamental para las empresas que buscan implementar IA de manera ética y responsable. Ejemplo → tener sistemas y procesos que detecten anomalías en el contenido y políticas de protección de datos estrictas. No todo lo que sale de un algoritmo es cierto o está contrastado.
2. IA generativa democratizada: es la capacidad de crear nuevo contenido (imágenes, texto y voz) a través de la inteligencia artificial, haciéndola accesible a un público más amplio. Esta democratización del acceso a la IA generativa abre nuevas oportunidades de productividad y creatividad en diversos campos. Ejemplo → los estamos viendo todos los días con OpenAI, StableDifussion, etc.
3. Programación asistida por IA: cómo usar herramientas de inteligencia artificial para mejorar la eficiencia en el desarrollo de software. Se trata de incluir asistentes de codificación y herramientas que automatizan partes del proceso de desarrollo, lo que mejora la productividad de los ingenieros de software y acelera la entrega de aplicaciones.
4. Gestión continua de la exposición a amenazas: se trata de un enfoque proactivo y sistemático para la ciberseguridad. Esta tendencia implica la evaluación y el ajuste continuo de las estrategias de seguridad en función de las amenazas emergentes, optimizando así la postura de seguridad y reduciendo el riesgo de vulneraciones. Ejemplo → Ya no sólo vale tener un antivirus 🙁
5. Tecnología sostenible: enfocada en el desarrollo y la implementación de soluciones tecnológicas que apoyan la sostenibilidad ambiental, social y de gobernanza (ESG), es decir, que minimicen el impacto ambiental, promuevan la inclusión social y mantengan altos estándares éticos. Ejemplo → ahorro energético, utilizar partners que tengan compromisos en producir igual o más, con mayor ahorro energético.
6. Ingeniería de plataformas: se refiere a la creación de plataformas internas de autoservicio que son mantenidas por equipos especializados. Estas plataformas están diseñadas para soportar las necesidades específicas de sus usuarios, proporcionando un entorno que facilita la entrega rápida y eficiente de aplicaciones y servicios. 
7. Plataformas industriales en la nube: combina servicios de software como servicio (SaaS), plataformas como servicio (PaaS) e infraestructura como servicio (IaaS) para crear soluciones integrales adaptadas a sectores industriales específicos. Estas plataformas ofrecen capacidades componibles y personalizadas que atienden a las necesidades únicas de cada industria. Ejemplo → que los departamentos de IT utilicen la nube para tener mayor flexibilidad ante los cambios del mercado, clientes o necesidades internas.
8. Aplicaciones inteligentes: se centra en aplicaciones B2B o de consumo mejoradas con inteligencia artificial. Estas aplicaciones utilizan datos de diversas fuentes para automatizar y optimizar tareas, ofreciendo una mayor personalización y eficiencia en una amplia gama de casos de uso. Es la democratización de los datos de una empresa e intentar vencer los silos. 💪
9. Fuerza de trabajo conectada aumentada: esta tendencia implica el uso de tecnología inteligente y análisis de la fuerza laboral para mejorar la eficiencia y la productividad del personal. Incluye el desarrollo de habilidades y la formación asistida por tecnología, así como herramientas que ayudan a los trabajadores a realizar sus tareas de manera más efectiva. Ejemplo → utilizar la tecnología como copiloto para todos los trabajadores.
10. Clientes máquina: se refiere al surgimiento de agentes económicos no humanos, como sistemas automatizados y algoritmos, que realizan transacciones de compra. Esta tendencia cambiará la forma en que las empresas interactúan con sus clientes, requiriendo nuevas estrategias para atender a estos agentes autónomos. El futuro hoy, máquinas que son clientes, cambios en la manera que se diseñan nuestros productos y servicios.

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