La innovación forma parte del trabajo cotidiano de SDG Group, una consultora global especializada en datos, analítica e inteligencia artificial, que sigue fortaleciendo su presencia en el mercado español. En el último año, según avanzó Antonio Torrado, socio director de la compañía, su facturación se ha cifrado en 108 millones de euros, lo que supone un crecimiento del 23 % respecto a 2023. Además, sus servicios de IA han crecido un 45 % y ha sumado 35 clientes nuevos a su cartera que cuenta con 300 clientes activos.
La compañía, que se dirige a empresas grandes, cuenta con un sólido conocimiento y especialización, lo que le posiciona como un referente en el terreno de los datos y la inteligencia artificial. En este último ámbito comenzó a trabajar en 2010, por lo que ofrece a sus clientes no solo especialización sino un conocimiento profundo de cada área de negocio.
SDG Group, además, apuesta por la innovación como eje de su actividad, lo que se ha materializado en una inversión que supera el 15 % de su ingresos en esta materia y en una metodología propia para identificar las tendencias emergentes, que se articula en un “Radar de Innovación”, elaborado a lo largo de todo el año en varias fases, que denomina “épocas”, por expertos de la compañía en colaboración con otros especialistas tanto del ámbito académico como tecnológico. Esta radar es la base del informe anual sobre tendencias, que lleva siete años publicando de manera consecutiva.
El informe “Data, Analytics & AI Trends 2025”, según indicó Miguel Romero, responsable de Tecnología e Innovación en SDG Group, recoge el concepto de innovación de la compañía que se considera tecnología para el futuro que se puede incorporar a los proyectos y que tendrá un impacto en la sociedad.
Tendencias en IA
Las tendencias se articulan en cuatro grandes apartados: IA, tecnología de datos, arquitectura de datos e IA, negocio y otras tendencias.
En el primer apartado, se observan tres innovaciones principales. Una es la evolución de los modelos de los grandes modelos de lenguaje, que dará lugar a modelos más especializados, distinguiéndose LLM multimodales, modelos de visión a gran escala y pequeños modelos de lenguaje (SML) e incluso modelos de IA generativa en el edge o el lugar donde se van a utilizar.
La inferencia causal en machine learning (ML) es otra tendencia que va más allá de las correlaciones para descubrir relaciones de causa y efecto en los datos. Al mismo tiempo se observa la necesidad de implementar una inteligencia y gobernanza responsable. En ese último aspecto será necesario la colaboración entre reguladores, empresas y tecnólogos para establecer estándares éticos.
Tendencias en datos y en el negocio
En el terreno de las tecnologías de datos SDG ha identificado varias tendencias como la denominada ingeniería de insights que, a través de la inteligencia artificial generativa, permite el análisis autónomo de dashboards y la consulta directa de datos, lo que democratizará el uso de los datos.
La construcción de sistemas de datos autónomos o Autonomous Data Constructs es otra tendencia que reducirá las barreras técnicas a las tareas de ingeniería de datos.
El “Bring Your Own Cloud” (BYOC ) es otro modelo que permitirá a las empresas desplegar el software de un proveedor directamente en su propio entorno en la nube, generalmente dentro de su Virtual Private Cloud (VPC),lo que garantiza a las empresas el control total de los datos.
Las tendencias que observa en el ámbito de la arquitectura de datos e IA se concretan en la creación de observatorio de IA y data stack, una herramienta para que las empresas puedan identificar, evaluar y adoptar soluciones emergentes; el desarrollo de plataformas cognitivas, que integra cualquier dato en un marco unificado, lo que ayuda a las empresas a obtener una visión más completa de sus operaciones; y el auge de los sistemas multiagente (MAS), que están compuestos por múltiples agentes autónomos para trabajar de manera colaborativa.
Finalmente, en campo del negocio hay otras tres tendencias destacadas. Una de ellas es la de los agentes de Ia hiperpesonalizados, que ofrecen soluciones a la medida de cada empresa. Otra es la relacionada con la medición del ROI de la IA generativa porque es necesario conocer el impacto total de esta tecnología. Y la última tendencias es el cambio en la planificación empresarial integrada (IBP, en inglés) ya que la adopción de la IA con algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia contextual permite aprender de fuentes de datos diversas y mejorar continuamente las previsiones.
Estas tendencias y el auge de la inteligencia artificial generativa están exigiendo la adaptación de los equipos de profesionales en las empresas. En este sentido, Torrado destacó que las empresas están abordando este proceso y la mayor parte de sus clientes tienen planes para capacitar a los empleados ante este nuevo escenario.
