Si el año 2025 ha de ser recordado por algo, no será por la explosión de nuevas tecnologías, sino por la consolidación y el aterrizaje forzoso de aquellas que ya existían.

Ha sido un año marcado por ajustes incómodos y desafiantes en muchos casos, y por decisiones estructurales que han redefinido la operación de empresas, gobiernos y equipos en una amplia gama de industrias.

La inteligencia artificial ha sido, es y seguirá siendo un eje central, que funcionará, de ahora en más, en convergencia con fuerzas igual de determinantes: plataformas cada vez más cerradas, regulaciones más estrictas, maduración de productos digitales, reorganización del talento y una adopción tecnológica que, por primera vez en años, ha mostrado impacto operativo real y medible.

El resultado de esta convergencia derivó, en la mayoría de los casos, en reordenamientos profundos. Muchas tecnologías han dejado definitivamente la fase experimental para integrarse en el día a día de infinitos sectores, tan diversos como la salud, la construcción, la manufactura, el deporte, el retail, las telecomunicaciones y los servicios financieros.

Frente a este escenario, el imperativo para las organizaciones dejó de ser “innovar a toda costa” (ya que una decisión de ese estilo tomada a la ligera resulta usualmente terminal), sino que pasó a ser elegir mejor: qué construir, qué integrar, de qué dependencias salir y, sobre todo, qué dejar de hacer.

I. Estrategia de Producto Digital: menos discurso, más control

Durante 2025, las grandes tecnológicas han dejado atrás la narrativa de la experimentación abierta y se consolidaron como infraestructura crítica. En ese proceso, el control del ecosistema pasó a ser un activo estratégico central.

OpenAI: de laboratorio a actor industrial

OpenAI ha atravesado una transformación estructural. Dejó de ser percibida únicamente como un laboratorio de modelos para posicionarse como un actor industrial con ambiciones de control de producto de punta a punta. La adquisición de la startup de hardware io, con Jony Ive como figura clave, fue una señal inequívoca de esa dirección. El diseño fue apenas la superficie de una decisión mucho más profunda buscando reducir dependencias estratégicas y ganar control sobre capas clave del stack tecnológico. Al mismo tiempo, OpenAI diversificó parte de su infraestructura hacia Google Cloud, reconociendo que depender de un único proveedor de cómputo es un riesgo sistémico (y crítico).

Google y Microsoft: reorganizar antes que lanzar

Google ha tomado una de las decisiones más relevantes de su historia reciente al reorganizar productos masivos como Search, Workspace y Android alrededor de Gemini. La motivación fue defensiva y estratégica a la vez, lo que permitió proteger su negocio principal frente a un cambio profundo en la forma en que las personas buscan, producen y consumen información. En lugar de sumar productos aislados o experimentos desconectados, Google eligió integrar, alinear y consolidar lo existente.

Ese movimiento de producto ha tenido una consecuencia inevitable hacia adentro de la organización. Reordenar el stack y consolidar plataformas obligó a replantear no solo qué se construye, sino también cómo y con qué estructura. La reorganización del producto vino acompañada por una redefinición del modelo operativo, migrando hacia equipos internos más pequeños, con mayor nivel de cualificación y responsabilidad sobre decisiones estructurales, y una ejecución cada vez más distribuida.

En paralelo a esta reorganización, Google ha avanzado en una estrategia explícita de externalización selectiva. La compañía mantuvo internamente el control de la estrategia de producto, la definición de roadmaps, la arquitectura y la monetización, pero derivó hacia proveedores externos una parte creciente de desarrollo, el mantenimiento de sistemas, el testing, el soporte y la operación.

Este esquema ha sido visible en productos como Google Ads, Maps, YouTube y Workspace, donde tareas de ejecución cotidiana, QA, soporte técnico y operación pasaron progresivamente a manos de socios externos, mientras los equipos internos se redujeron en tamaño y aumentaron en nivel de decisión. El cambio no implicó delegar producto, sino establecer una separación clara entre quién decide y quién ejecuta.

La motivación fue meramente pragmática. En un contexto de presión sobre márgenes, regulación más exigente y productos digitales ya maduros, Google buscó ganar flexibilidad operativa y control de costos sin perder el gobierno sobre sus plataformas. El impacto interno fue tangible en menos estructuras infladas, más responsabilidad individual y una exigencia mucho mayor sobre criterio, diseño y decisiones de largo plazo.

Este modelo tensionó a los equipos de producto y tecnología. Cuando la ejecución deja de ser el diferencial, la ventaja profesional se desplaza hacia la capacidad de decidir qué merece construirse internamente. En 2025, esa frontera dejó de ser conceptual y pasó a convertirse en una decisión cotidiana.

Lejos de ser un caso aislado, este enfoque reflejó un cambio más amplio en las grandes plataformas tecnológicas. Externalizar dejó de funcionar como un atajo táctico y pasó a integrarse al control estratégico del stack. Ordenar, priorizar y decidir qué no hacer se volvió tan importante como innovar.

Microsoft siguió un camino distinto pero coherente. Copilot se integró de manera transversal en Office, Azure y Dynamics sin promesas grandilocuentes. El foco estuvo en productividad incremental y adopción real dejando claro que la IA que no se integra en el trabajo cotidiano pierde relevancia rápidamente, por más sofisticado que sea el modelo.

Meta: cerrar para no diluirse

Meta ha enfrentado en 2025 una decisión incómoda pero inevitable. Ha endurecido las reglas de integración en WhatsApp, Instagram y Facebook, especialmente para asistentes de IA, automatizaciones y uso de datos. Lejos de ser un capricho, fue una estrategia defensiva para proteger la experiencia de usuario, la privacidad y, sobre todo, la monetización. El mensaje fue contundente para marcas y desarrolladores: ha mostrado cómo las plataformas dejaron de ser terreno neutral y pasaron a ser territorios con reglas explícitas, cambiantes y, muchas veces, restrictivas.

Control de flujo y escala: Apple, Amazon y Nvidia

Apple profundizó su enfoque en IA on-device, priorizando privacidad, cumplimiento regulatorio y control de la experiencia. Amazon, a través de AWS, consolidó su rol como infraestructura crítica para datos e inteligencia artificial empresarial, capturando una porción creciente del gasto tecnológico corporativo. Nvidia, por su parte, terminó de evidenciar una realidad incómoda: no todos acceden al mismo ritmo de cómputo. La escasez de chips de alto rendimiento introdujo una nueva forma de desigualdad tecnológica.

Desarrollo de software y análisis de datos: menos código, más criterio

Herramientas como GitHub Copilot, Gemini Code Assist y Amazon CodeWhisperer redujeron de forma drástica el tiempo dedicado a tareas repetitivas. El desarrollo de software se ha acelerado, pero también se volvió más frágil. Cuando construir es más barato, decidir mal se vuelve exponencialmente más caro.

La generación automática de código no representa el futuro del software en sí mismo (es momento de echar por tierra ese enfoque). El verdadero cambio está en cómo estas herramientas funcionan como asistentes permanentes del desarrollador, elevando el piso de productividad pero, al mismo tiempo, dejando mucho más expuesto el nivel real de seniority. La IA no reemplaza al ingeniero sino que amplifica sus decisiones. Un buen criterio produce sistemas mejores más rápido; un mal criterio escala errores con la misma velocidad.

Esto obligó a repensar la estructura de los equipos. La tendencia ya no es incrementar la plantilla para escribir más código, sino elevar el nivel de responsabilidad individual. Se privilegian perfiles capaces de diseñar arquitectura, anticipar impactos, evaluar trade-offs y tomar decisiones de largo plazo. La ejecución pura dejó de ser un diferencial competitivo.

En paralelo, el análisis de datos dejó de ser un complemento para convertirse en una herramienta de supervivencia operativa. En un entorno donde los sistemas evolucionan más rápido y con mayor complejidad, operar sin información confiable se volvió inviable. La ventaja competitiva ya no está en digitalizar procesos, algo que hoy es relativamente trivial, sino en entenderlos, medirlos y optimizarlos de forma continua.

La combinación de desarrollo asistido por IA y una mayor centralidad del dato desplazó el valor hacia roles híbridos en los que se priorizan profesionales capaces de conectar tecnología, negocio y análisis.

El futuro del software no es menos humano, sino más exigente. Menos líneas de código, más criterio. Menos ejecución ciega, más responsabilidad sobre las decisiones que sostienen el sistema.

II. Cómo estas decisiones se trasladaron a las industrias

Salud y medicina: avanzar sin romper el sistema

En salud, el avance ha sido deliberadamente cauteloso. Google DeepMind, bajo el liderazgo de Demis Hassabis, amplió el impacto de AlphaFold en investigación biomédica, acelerando el descubrimiento de estructuras proteicas con implicancias directas en farmacología. Microsoft integró analítica e IA en flujos clínicos y administrativos a través de Azure Health Data Services, apuntando a reducir carga operativa más que a reemplazar profesionales.

El cambio no fue tecnológico, sino humano y organizacional. Menos tiempo en tareas administrativas, más foco en decisiones clínicas y una conciencia creciente de que sin trazabilidad y cumplimiento regulatorio, la innovación no escala.

Construcción, industria y logística: eficiencia sin épica

Empresas como Siemens, Bosch y Caterpillar profundizaron el uso de gemelos digitales, mantenimiento predictivo y analítica avanzada para reducir fallas y costos operativos. Amazon llevó esta lógica al extremo en logística, logrando reducciones de costos y tiempos de entrega de dos dígitos en algunos mercados gracias a optimización algorítmica y automatización.

Lo relevante no fue la sofisticación tecnológica en sí, sino el desplazamiento que produjo. Industrias tradicionalmente físicas, intensivas en activos y poco asociadas al mundo digital comenzaron a operar con lógicas propias del software: monitoreo continuo, simulación, decisiones basadas en datos y optimización permanente.

La IA y la analítica dejaron de ser patrimonio de empresas tecnológicas y pasaron a integrarse en el corazón de la operación industrial.

Aquí no han habido discursos futuristas. La motivación fue clara debido a márgenes más ajustados y mayor presión competitiva.

La tecnología funciona cuando deja de ser protagonista y pasa a ser infraestructura silenciosa, integrada para operar mejor.

Software y productos digitales: responsabilidad ampliada

En el mundo del software, 2025 consolidó un cambio cultural. Equipos más pequeños construyeron más rápido, pero asumieron mayor responsabilidad sobre deuda técnica, arquitectura y dirección de producto. Empresas como Atlassian y Shopify ajustaron estructuras internas apostando por autonomía y herramientas inteligentes, aceptando que la velocidad sin criterio erosiona valor a largo plazo.

Telecomunicaciones: modernizar sin interrumpir

En telecomunicaciones, compañías como Telefónica, Verizon y Deutsche Telekom avanzaron en la modernización de redes mediante IA aplicada a optimización de tráfico, mantenimiento predictivo y despliegue de 5G. El desafío fue operar infraestructuras críticas sin margen para fallas visibles.

También aquí la adopción tecnológica fue silenciosa, pero con impacto directo en costos operativos y calidad de servicio.

Fintech y banca: eficiencia bajo presión regulatoria

En servicios financieros, Stripe, Adyen y JPMorgan Chase utilizaron modelos de riesgo, detección de fraude y automatización para mejorar eficiencia y cumplimiento. La presión regulatoria obligó a priorizar explicabilidad y control por sobre experimentación agresiva. En paralelo, fintechs más pequeñas enfrentaron una realidad dura: sin escala ni cumplimiento, la tecnología por sí sola no alcanza.

Cripto y Web3: madurez forzada

El ecosistema cripto dejó atrás la euforia. Empresas como Coinbase y Circle enfocaron esfuerzos en compliance, infraestructura y casos de uso concretos como pagos y liquidaciones transfronterizas. La narrativa cambió de disrupción a supervivencia.

El aprendizaje no es que “sin bancos no hay adopción”, sino algo más incómodo en donde (por fin) se comprende que la innovación que no puede convivir con reglas existentes no escala; apenas resiste.

En gaming, compañías como Riot Games y Epic Games profundizaron el uso de datos para balanceo, retención y monetización. En entretenimiento, Netflix y Spotify refinaron modelos de recomendación y optimización de contenidos, no para sorprender, sino para reducir churn (tasa de cancelación) en mercados saturados. La tecnología amplificó la experiencia cuando estuvo alineada con expectativas reales del usuario.

Retail y energía: operar mejor, no más complejo

Amazon, Inditex y Nike avanzaron en personalización, gestión de inventario y experiencia omnicanal con analítica avanzada. En energía, Shell, BP y Enel aplicaron modelos predictivos para optimizar redes, consumo y mantenimiento. Como es habitual, en todos estos casos, la tecnología dejó de notarse cuando empezó a funcionar.

III. Qué significó todo esto para Halyard

Desde nuestra visión, 2025 no ha sido un año de adopción frenética, sino de aprendizaje profundo. Los movimientos de las grandes plataformas no fueron excepciones, sino señales de un cambio más amplio. Hemos visto ecosistemas cerrarse, regulaciones endurecerse, promesas inflarse y luego descomprimirse, y tecnologías que finalmente dejaron de ser experimentales para volverse operativas. Eso reforzó nuestra convicción de que el valor no está en la herramienta, sino en el criterio con el que se la integra.

En ese contexto, para Halyard el foco no se encuentra en incorporar más tecnología por inercia, sino en aplicarla correctamente y con sentido para que los sistemas digitales y equipos funcionen de manera coherente.

La separación entre decisión y ejecución, la externalización selectiva, la automatización y la generación de código cambiaron el equilibrio clásico del desarrollo de software. Cuando construir es “más rápido y más accesible”, lo verdaderamente escaso pasa a ser la arquitectura, los estándares, el uso inteligente de los datos y la claridad sobre qué no se delega.

Durante 2025 trabajamos desde esa lógica, diseñando sistemas que resistan cambios de plataforma, regulatorios y de mercado; pensar el desarrollo de software no como una fábrica de features, sino como una disciplina de decisiones estructurales; y usar la IA y el análisis de datos como soporte para elevar el nivel del equipo, no como un atajo para tapar fragilidades. Nuestro rol es brindar a los clientes las herramientas y servicios para que ellos puedan tercerizar su operación de manera segura y controlada.

El principal desafío fue sostener ese equilibrio. Avanzar con velocidad sin sacrificar solidez. Aprovechar automatización y proveedores externos sin diluir responsabilidad. Decir que no cuando una solución comprometía el largo plazo, aunque fuera más rápida en el corto. Lo que dejó claro 2025 es que evitar dependencias innecesarias y ordenar el stack ya no es una buena práctica, sino una condición para seguir operando con autonomía en un entorno cada vez más cerrado y exigente.

Mirando hacia 2026

El 2026 no va a premiar solo a quienes adopten primero, sino principalmente a quienes decidan con criterio. Las oportunidades siguen siendo enormes, pero los márgenes de error se reducen. Con plataformas más cerradas, usuarios más conscientes y reglas cada vez más estrictas, improvisar dejó de ser una opción viable.

La tecnología va a seguir avanzando, como siempre. Lo que cambia es el contexto en el que se adopta.

En ese escenario, Halyard encara el desafío desde una premisa concreta: ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones antes de escribir más código, integrar más herramientas o delegar más ejecución. Poner el foco en arquitectura, datos, gobierno tecnológico y estrategia de producto como cimientos, no como capas posteriores.

Eso implica trabajar con límites claros, ayudando a nuestros clientes a definir qué  construyen internamente o qué pueden tercerizar sin perder control. Usar IA y automatización como soporte para elevar el nivel de los equipos, no como atajo para tapar problemas estructurales. Diseñar sistemas que puedan adaptarse cuando cambian las plataformas, las reglas o los costos, sin quedar atrapados en dependencias difíciles de desarmar.

Allí es donde vemos el verdadero valor para los próximos años.

Menos urgencia por adoptar y más disciplina para decidir. Menos volumen y más criterio. Menos promesas y más sistemas que resistan el paso del tiempo.