Transformación digital en la era de la IA: Estrategias empresariales, revolución de aplicaciones generativas y el futuro de las finanzas tokenizadas
En un mundo en constante evolución, las herramientas y estrategias tecnológicas se han convertido en el motor fundamental para transformar industrias y crear nuevos modelos de negocio. Las tres lecturas recomendadas ofrecen una visión amplia y diversa: la primera analiza cómo, en la era de la inteligencia artificial, las empresas deben optimizar sus inversiones tecnológicas para convertir el gasto en impulso real de productividad y crecimiento; la segunda revela la vertiginosa evolución de las aplicaciones de IA generativa, destacando el reto de pasar de captar la atención inicial a convertirse en herramientas indispensables del día a día; y la tercera presenta el innovador Proyecto Pine, en el que se explora el uso de contratos inteligentes para que los bancos centrales implementen operaciones de mercado abierto en un entorno tokenizado.
Cada una de estas lecturas invita a reflexionar sobre el poder transformador de la tecnología y cómo las empresas, las plataformas digitales y las instituciones financieras están redefiniendo sus estrategias para adaptarse a un futuro marcado por la disrupción y la innovación.
I. La nueva economía de la tecnología empresarial en un mundo de IA
En una era donde la tecnología juega un papel cada vez más vital en las operaciones comerciales y la creación de valor, las empresas se enfrentan al desafío de optimizar sus inversiones en tecnología para obtener la máxima productividad. Si bien el gasto en tecnología empresarial ha aumentado, el crecimiento de la productividad laboral se ha estancado, lo que plantea interrogantes sobre el retorno de la inversión en TI.
En este artículo se destaca que las organizaciones de TI de alto rendimiento logran un crecimiento de ingresos y márgenes de beneficio significativamente mayores, lo que enfatiza la importancia estratégica de la tecnología para el crecimiento de una empresa. Para cerrar la brecha entre el potencial de la tecnología y su impacto real, las empresas necesitan una mejor comprensión del valor subyacente de la tecnología.
Varios factores dificultan la capacidad de la tecnología para mejorar la productividad, incluidos los crecientes costos de la ciberseguridad y el cumplimiento, los incentivos que priorizan la entrega de tecnología sobre el valor para toda la empresa y la acumulación de deuda tecnológica. Para abordar estos desafíos, el artículo sugiere que las empresas adopten un modelo de medición del consumo para rastrear y atribuir el uso de la tecnología a nivel de costo unitario, fomentando la transparencia y la responsabilidad. Además, la gestión de todas las iniciativas tecnológicas como productos gestionados por equipos interfuncionales puede garantizar que se tengan en cuenta todos los costes y beneficios, lo que conduce a mejores decisiones de inversión y una mayor productividad.
II. La Evolución de las Aplicaciones de IA Generativa
En tan solo seis meses, el panorama de las aplicaciones de IA para consumidores se ha reconfigurado de manera notable. La cuarta edición del ranking de las Top 100 Gen AI Consumer Apps –publicada por Andreessen Horowitz el 6 de marzo de 2025– muestra cómo algunos productos han experimentado un crecimiento explosivo, mientras otros han quedado rezagados. Por ejemplo, Deepseek pasó de ser prácticamente desconocido a posicionarse como un rival de gran presencia de ChatGPT, y los modelos de video AI avanzaron de lo experimental a ofrecer resultados relativamente confiables para clips cortos.
La metodología empleada en esta edición distingue dos listas: una para los 50 principales productos web AI-nativos, ordenados según visitas mensuales únicas; y otra para los 50 principales productos móviles, basados en usuarios activos mensuales. Cabe destacar que, desde el informe de agosto de 2024, 17 nuevas empresas han entrado en la categoría de productos web, mientras que se han eliminado del ranking aquellos productos que, a pesar de haber incorporado características de IA, no son nativos (como algunas aplicaciones de edición fotográfica tradicionales). Además, se presenta una lista que agrupa a 10 compañías –cinco en cada segmento– que estuvieron a punto de acceder al top 100.
Entre los insights más destacados figura el comportamiento de ChatGPT. Tras su lanzamiento en versión de prueba en noviembre de 2022, la aplicación alcanzó 100 millones de usuarios en apenas dos meses. Sin embargo, después de un periodo de meseta, las integraciones y mejoras, como la incorporación de capacidades multimodales en GPT-4o, reactivaron un crecimiento acelerado, evidenciando que las innovaciones puntuales pueden transformar la adopción del producto en el mercado.
El análisis pone de relieve que, en un entorno competitivo cada vez más exigente, el verdadero reto para las aplicaciones de IA no radica únicamente en captar la atención inicial, sino en consolidarse como herramientas indispensables en el día a día del usuario. La carrera por la innovación continúa, y será interesante observar qué nuevas propuestas logran consolidar su posición en un mercado en constante evolución.
III. Proyecto Pine: operaciones de mercado abierto del banco central con contratos inteligentes
El Banco de la Reserva Federal de Nueva York y el Banco de Pagos Internacionales (BPI) publicaron hoy un estudio conjunto que exploró si los bancos centrales podrían continuar implementando operaciones de política monetaria en hipotéticos mercados financieros mayoristas tokenizados, y cómo hacerlo.
El Proyecto Pine, del Centro de Innovación de Nueva York de la Reserva Federal de Nueva York y del Centro Suizo del Hub de Innovación del BPI, descubrió que los bancos centrales podrían personalizar e implementar herramientas de implementación de políticas mediante contratos inteligentes programables en un posible futuro en el que los bancos comerciales y otras instituciones financieras del sector privado hayan adoptado ampliamente la tokenización para pagos mayoristas y liquidación de valores.
El proyecto generó el prototipo de un conjunto genérico de herramientas tokenizadas para la implementación de la política monetaria, que podría ser objeto de mayor investigación y desarrollo por parte de los bancos centrales en diferentes jurisdicciones y monedas. El prototipo se diseñó para ser técnicamente modificable según los marcos de política monetaria de diferentes bancos centrales y se calibró para realizar operaciones de mercado estándar o de emergencia.
El prototipo del conjunto de herramientas se creó en consulta con asesores de mercados financieros de bancos centrales de múltiples jurisdicciones, quienes ayudaron a definir el alcance del proyecto y los requisitos específicos de diseño. No es específico para ninguna moneda o jurisdicción. Puede cumplir con un conjunto común de requisitos de implementación de los bancos centrales, incluyendo el pago de intereses sobre reservas, operaciones de mercado abierto y gestión de garantías.
El conjunto de herramientas se probó en diez escenarios hipotéticos que simulaban la dinámica normal del mercado y eventos de tensión. Cada escenario se diseñó utilizando datos históricos sobre eventos pasados del mercado, como ciclos de ajuste y flexibilización de tipos de interés, ciclos de flexibilización y ajuste cuantitativo, y períodos de liquidez limitada o perturbaciones más amplias del mercado.
El prototipo respondió con éxito y ejecutó instantáneamente la operación prevista en las diversas condiciones del mercado, en consonancia con el entorno de liquidez deseado por el banco central. Los hallazgos del Proyecto Pine destacaron áreas para mayor investigación y análisis relacionadas con la interoperabilidad y la estandarización de datos. El Proyecto Pine busca contribuir a un diálogo público amplio y transparente sobre las posibles aplicaciones de las nuevas tecnologías en el sector financiero.
Fuente: BIS Press release
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