EURECAT ha identificado las principales tendencias tecnológicas para 2025, destacando el diseño de chips específicos para sectores clave de la economía, el crecimiento de la inteligencia artificial generativa y la fermentación de precisión en agroalimentación y biomedicina. Se anticipa una mayor integración de tecnologías como la robótica y la computación cuántica, así como un enfoque en la sostenibilidad mediante soluciones innovadoras. La Ley Europea de Chips también jugará un papel crucial en el fortalecimiento del sector. Estas tendencias representan oportunidades significativas para el ecosistema empresarial y de innovación.
El diseño y fabricación de chips específicos para sectores clave de la economía se perfila como una de las principales tendencias tecnológicas para el 2025, según el equipo científico del Centro Tecnológico EURECAT. Este avance coincide con la expectativa de que la inteligencia artificial generativa continuará su expansión, impulsando aplicaciones disruptivas y una integración más profunda con tecnologías emergentes como la robótica y la computación cuántica.
Además, en el ámbito agroalimentario, biomedicina y medio ambiente, se espera un crecimiento significativo de la fermentación de precisión. En el contexto de sostenibilidad, se anticipa un auge en tecnologías destinadas a proteger y potenciar el capital natural, utilizando soluciones que incluyen inteligencia artificial, blockchain e imágenes por satélite.
“EURECAT recopila cada año las tendencias tecnológicas que marcarán la pauta en sus áreas de especialización, que abarcan los ámbitos digital, industrial, biotecnológico y sostenibilidad. Esto permite al ecosistema empresarial identificar oportunidades futuras”, afirma Daniel Casellas, director científico de EURECAT.
Ricard Jiménez, director científico del Área Industrial de EURECAT, señala que el próximo año representará un gran reto tecnológico debido a la Ley Europea de Chips, diseñada para reforzar la competitividad del continente en este sector crítico. “La colaboración será esencial para posicionar a nuestro país en el estado del arte tecnológico en microelectrónica”, añade.
Jiménez también menciona que surgirán iniciativas enfocadas en diseñar chips específicos para sectores como la automoción, electrónica industrial e Internet de las Cosas (IoT). Estas acciones buscarán mejorar la eficiencia y sostenibilidad de los dispositivos mediante tecnologías innovadoras para la refrigeración de semiconductores y nuevos materiales para encapsulación.
En el ámbito digital, se prevé que la inteligencia artificial generativa siga creciendo durante 2025. Esta tecnología impactará sectores donde la creatividad es fundamental, mejorando la productividad en diversas industrias mediante modelos avanzados y algoritmos optimizados.
Interés empresarial a la hora de invertir en las tecnologías de fermentación
“La evolución en el sector de alimentos funcionales está transformando el interés empresarial hacia las tecnologías de fermentación”, explica Francesc Puiggròs, director científico del Área de Biotecnología de EURECAT. La mejora científica y tecnológica permitirá no solo aumentar el valor nutricional sino también innovar en sabor y seguridad alimentaria.
Puiggròs destaca especialmente los procesos de fermentación dirigidos con microorganismos editados genéticamente. Esta denominada fermentación de precisión tiene un potencial enorme en los ámbitos agroalimentarios y medioambientales.
Miquel Rovira, director del Área de Sostenibilidad de EURECAT, subraya el creciente interés por invertir en capital natural. “Las ciencias ómicas, inteligencia artificial e imágenes por satélite jugarán un papel crucial en este ámbito”, asegura. El capital natural incluye recursos renovables fundamentales para nuestra existencia como alimentos y agua.
Rovira enfatiza que es vital proteger y conservar este capital natural: “EURECAT tiene un rol relevante aquí; la innovación y tecnología son claves”.
IA agentiva: un paso hacia adelante
Joan Mas, director científico del Área Digital de EURECAT, anticipa que 2025 verá surgir una nueva rama conocida como IA agentiva. Esta combinación de técnicas dará lugar a agentes autónomos capaces de analizar datos y tomar decisiones con mínima supervisión humana. “Estos agentes tendrán habilidades casi humanas para resolver problemas dinámicos”, detalla Mas.
A pesar del avance hacia una inteligencia artificial general (AGI), todavía existen desafíos significativos relacionados con la comprensión contextual por parte de las máquinas. En paralelo, se espera que los manipuladores móviles (MoMas) sean adoptados ampliamente en industrias como automoción y logística durante el próximo año.
A medida que avanza esta tecnología, Joan Mas advierte sobre la próxima entrada en vigor del reglamento europeo sobre IA, que exigirá certificaciones para sistemas comerciales. “Veremos organismos notificados desarrollando procedimientos necesarios para obtener aprobaciones regulatorias”, concluye Mas.
Las tendencias incluyen el diseño y fabricación de chips específicos para sectores clave, la expansión de la inteligencia artificial generativa, y el auge de la fermentación de precisión en los ámbitos agroalimentarios, biomedicina y medioambiental.
Se espera que se diseñen y fabriquen chips específicos para aplicaciones en sectores como la automoción, la electrónica industrial, dispositivos médicos y wearables, lo que permitirá mejorar la eficiencia y sostenibilidad de estos dispositivos.
La inteligencia artificial generativa seguirá siendo un campo en expansión, con aplicaciones que mejorarán la productividad en diversos sectores, integrándose con tecnologías como la robótica y la computación cuántica.
Es una tecnología que utiliza cepas de microorganismos editados genéticamente para mejorar las funcionalidades y el valor nutricional de productos alimenticios, así como su sabor y seguridad alimentaria.
Se espera un aumento en el uso de ciencias ómicas, inteligencia artificial, imágenes por satélite, drones y nuevos sensores para proteger y potenciar el capital natural.
La IA agentiva es una nueva rama de inteligencia artificial que permite crear agentes autónomos capaces de analizar datos y tomar decisiones con mínima supervisión humana, representando un paso hacia la inteligencia artificial general.