RESUMEN

Las tecnologías habilitadoras son las herramientas que permiten a las empresas desarrollar procesos de transformación digital y adaptarse a la industria 4.0 y al modelo de la fábrica inteligente.

Estas tecnologías dan opción a:

• Mejorar la eficiencia y reducir costos operativos.
• Personalizar productos y servicios.
• Generar nuevos modelos de negocio.
• Incrementar la capacidad de análisis y toma de decisiones basadas en datos.

Entre las tecnologías habilitadoras más comunes, podemos identificar:

• Tecnologías de fabricación avanzada.
  
• Micro/nano electrónica y fotónica
• Inteligencia artificial
• Seguridad y conectividad

Las tecnologías habilitadoras (THD) tienen un impacto significativo en el desarrollo de productos y la prestación de servicios. Estas tecnologías no solo transforman los procesos existentes, también abren nuevas oportunidades y mercados.

Para comprender el papel de las THD en la economía sostenible es necesario distinguir los enfoques que describen la forma en que se lleva a cabo la producción, distribución y consumo de bienes y servicios en una economía.

Existen 2 modelos económicos, antagónicos tanto en el planteamiento como en el tratamiento del producto y los resultados. Estos son:

• Economía lineal: sigue un flujo unidireccional de la producción al consumo, terminando con la eliminación de los productos una vez que han llegado al final de su vida útil.
• Economía circular: promueve procesos de producción que generan el menor impacto posible al medioambiente; es decir, el consumo de energía y la producción de residuos son mínimos.

La combinación de estas TDH no solo transforma la manera de desarrollar productos y presentar servicios, también crea nuevos nichos de mercado y oportunidades de negocio innovadoras. Las empresas que adoptan proactivamente estas tecnologías, tienen el potencial de liderar la creación y explotación de estos nuevos mercados.

Relación de las tecnologías con sus características y áreas de aplicación

THD	Características	Áreas de aplicación
Inteligencia artificial (IA)	Capacidad para analizar grandes volúmenes de datos (Big Data) y extraer patrones. Aprendizaje automático (Machine Learning) y aprendizaje profundo (Deep Learning). Automatización de tareas cognitivas y toma de decisiones basadas en datos.	Salud: diagnóstico asistido por IA, análisis de imágenes médicas, desarrollo de medicamentos. Industria: mantenimiento predictivo, optimización de líneas de producción. Marketing: personalización de experiencias, chatbots inteligentes.
Internet de las cosas (IoT)	Dispositivos interconectados que recopilan y comparten datos en tiempo real. Capacidad de integrar sensores en objetos cotidianos. Monitorización remota y toma de decisiones automatizadas.	Logística y transporte: seguimiento de envíos en tiempo real, optimización de rutas. Agricultura: agricultura de precisión mediante sensores de humedad y clima. Hogar inteligente: domótica y automatización del hogar.
Blockchain	Tecnología de registro distribuido, inmutable y transparente. Eliminación de intermediarios y aumento de la confianza en transacciones.	Finanzas: criptomonedas, contratos inteligentes y remesas internacionales. Cadenas de suministro: trazabilidad de productos y autenticidad de bienes. Gobierno: votaciones electrónicas, identidad digital.