Cuando un equipo de desarrolladores debe elegir entre migrar un modelo de IA internamente o apoyarse en una API de terceros, la respuesta en 2024 ya no depende solo del presupuesto. También depende del reglamento europeo 2024/1689, que entró en vigor el 1 de agosto de 2024, el cual impone documentar y evaluar cada sistema de IA según su nivel de riesgo. Las tendencias informáticas de este año se leen a través de este tipo de restricciones concretas, no a través de promesas futuristas.
Reglamento europeo sobre la IA: lo que cambia para los equipos de desarrollo
Se habla mucho de inteligencia artificial generativa, pero rara vez de las obligaciones legales que ahora la enmarcan. El reglamento (UE) 2024/1689, publicado en el Diario Oficial de la Unión Europea el 12 de julio de 2024, estructura el uso de la IA por categorías de riesgo. Las aplicaciones consideradas de alto riesgo (reclutamiento automatizado, scoring de crédito, vigilancia biométrica) exigen una documentación técnica completa, una evaluación de conformidad y un seguimiento posterior al despliegue.
Para los desarrolladores y las empresas, cada proyecto de IA debe integrar la conformidad desde la fase de diseño. Ya no se puede entregar un modelo en producción sin haber trazado los datos de entrenamiento, probado los sesgos y formalizado la gobernanza. Las opiniones varían en este punto: algunas estructuras han anticipado, otras descubren estas obligaciones al momento de pasar a producción.
Para seguir la evolución de estos temas, la informática en Journal du Webmaster cubre regularmente las implicaciones prácticas de estas regulaciones en los oficios del ámbito digital.
Directiva NIS2 y ciberseguridad: la responsabilidad recae en la dirección
La directiva NIS2 (directiva (UE) 2022/2555) debía ser transpuesta por los Estados miembros antes del 17 de octubre de 2024. Su ámbito supera con creces el de la primera versión. Ahora cubre sectores como la gestión de residuos, la fabricación de dispositivos médicos o los servicios postales, además de los operadores históricos (energía, transporte, salud).
En el terreno, el cambio más concreto afecta a la responsabilidad de los directivos en materia de ciberseguridad. La dirección general ya no puede delegar sin control: debe validar la estrategia de gestión de riesgos, asegurarse de que las notificaciones de incidentes respeten los plazos reglamentarios y supervisar la seguridad de la cadena de subcontratación.
Para los equipos de TI, esto se traduce en varios proyectos simultáneos:
- Mapear todos los proveedores y subcontratistas que tienen acceso a los sistemas de información, y luego evaluar su nivel de seguridad con criterios formalizados.
- Establecer un proceso de notificación de incidentes con plazos precisos, que incluya un primer aviso rápido y un informe detallado en los días siguientes.
- Documentar las medidas de gestión de riesgos adoptadas y someterlas a validación por parte de la dirección, no únicamente por el CISO.
La palabra “ciberseguridad” aparece en todos los artículos sobre tendencias de TI. La diferencia en 2024 es que NIS2 transforma un tema técnico en una obligación de gobernanza empresarial.
Consumo energético de los centros de datos: el límite físico de la IA
El entusiasmo por la IA generativa oculta un problema que los equipos de infraestructura conocen bien: la factura energética se dispara. En Francia, los centros de datos que consumen más de 1 GWh al año utilizaron 4,3 TWh de electricidad en 2024. La tendencia es al alza, impulsada por las necesidades de cálculo y refrigeración relacionadas con los modelos de inteligencia artificial.
Concretamente, cuando se despliega un modelo de lenguaje o un pipeline de procesamiento de datos masivo, el consumo eléctrico del centro de datos se convierte en un gasto prioritario. Las elecciones técnicas (tamaño del modelo, frecuencia de reentrenamiento, localización geográfica del cálculo) tienen un impacto directo en los costos y en la huella de carbono.
Esta restricción lleva a algunas empresas a repensar su enfoque. En lugar de entrenar modelos cada vez más voluminosos, están surgiendo estrategias de modelos más compactos, especializados en un área específica, que consumen menos recursos para un resultado comparable en su ámbito. La elección entre un modelo generalista alojado por un hyperscaler y un modelo ligero desplegado localmente se convierte en un arbitraje técnico tanto como ambiental.
Python, JavaScript y herramientas de desarrollo asistido por la IA
En el lado de los lenguajes de programación, Python sigue siendo la opción dominante para todo lo relacionado con el aprendizaje automático, el procesamiento de datos y el prototipado rápido. JavaScript mantiene su lugar en el desarrollo web y las aplicaciones frontend. No hay nada nuevo a simple vista, pero la forma de codificar con estos lenguajes ha cambiado.
Las herramientas de desarrollo asistido por la IA (completado de código, generación de pruebas, detección de vulnerabilidades) se han integrado en los flujos de trabajo diarios de los desarrolladores. Ya no se habla de un gadget: el asistente de IA modifica la distribución del tiempo entre la escritura y la revisión de código. Los desarrolladores pasan más tiempo validando y corrigiendo las sugerencias que escribiendo código desde una página en blanco.
Este cambio tiene consecuencias prácticas en las habilidades buscadas:
- Saber formular prompts precisos para obtener código utilizable, y no un borrador que haya que reescribir completamente.
- Dominar la revisión crítica: entender lo que realmente hace el código generado, detectar fallos lógicos o dependencias innecesarias.
- Integrar las restricciones de seguridad y conformidad (especialmente las relacionadas con la Ley de IA) desde la fase de desarrollo, no al final del proceso.
El software y las aplicaciones entregados en 2024 no son fundamentalmente diferentes en su arquitectura. Es la forma de producirlos la que cambia, con una capa de automatización que acelera ciertas tareas pero crea otras nuevas.
Las tendencias informáticas de 2024 no se resumen en una lista de tecnologías emergentes. El marco regulatorio europeo redefine las condiciones de producción de la IA y la ciberseguridad. La restricción energética establece un límite físico a la carrera por modelos cada vez más grandes. Y las herramientas de desarrollo asistido redistribuyen las habilidades esperadas en los desarrolladores. Lo que distingue a este año de los anteriores es que estas tres presiones se ejercen al mismo tiempo sobre los mismos equipos.
