Dinero & Negocios

 Deloitte hace sus predicciones sobre avances tecnológicos para 2018

¿Cuáles tendencias pueden perturbar el mercado? ¿Cómo podrían cambiar los hábitos de consumo?

23.01.2018

TEGUCIGALPA
La firma Deloitte Global pronostica importantes progresos en Machine learning (aprendizaje automático) para las empresas, un apetito mundial entre los consumidores por las suscripciones digitales y un creciente dominio de los teléfonos inteligentes.

En su estudio global Predicciones en Tecnología, Medios y Telecomunicaciones (TMT,), Deloitte pronostica que las transmisiones y los eventos en vivo generarán más de $545 mil millones en ingresos directos en

2018. Las implementaciones de Machine Learning (aprendizaje automático) en las empresas se duplicarán este año, potenciados por nuevos chips y mejores herramientas de software. Para 2020, es probable que haya más de 580 millones de suscripciones digitales, con consumidores cada vez más interesados en pagar por contenidos. China se mantendrá como el mercado más grande de transmisión en vivo con $4,4 mil millones en 2018, un 86% de aumento con respecto a 2016.

El futuro del smartphone

La adopción de los celulares inteligentes sigue creciendo. Para finales de 2023 se espera que más de 90% de los adultos en países en desarrollo tengan un teléfono inteligente, con un 85% de propietarios con edades entre los 55 y los 75 años de edad. “Los propietarios interactuarán con sus teléfonos un promedio de 65 veces al día en 2023, un aumento de 20% con respeto al 2018”.

Las ventas de teléfonos inteligentes esperan alcanzar 1,85 mil millones al año para 2023, lo que equivale a más de cinco millones de unidades al día.

Gilles Maury, directivo de Deloitte para Centroamérica y el Caribe,sostiene que “las tendencias TMT apuntan a un cambio de paradigma: por un lado, los consumidores mostrarán más control acerca de la selección del contenido que consumen, y serán más críticos acerca del uso que hacen de su smartphone. Por otro lado, la tecnología ya permite a las empresas tomar decisiones pertinentes para cada consumidor, gracias al Machine Learning”.