Las 10 tendencias tecnológicas estratégicas a tener en cuenta en 2019 para la transformación digital

Gartner define como tendencia tecnológica estratégica la que tiene un potencial de disrupción notable y que, o bien está empezando a pasar de un estado emergente a un uso e impacto más generalizados, o bien está creciendo rápidamente y tiene un alto nivel de volatilidad, lo cual puede hacer que llegue a su punto culminante durante los próximos cinco años.

Según su informe para el año 2019, las tecnologías que cumplen estas condiciones encajan en un proceso que se está dando desde hace unos años llamado “intelligent digital mesh”, o “malla (o red) digital inteligente”.

“Malla” por la creciente cantidad de conexiones, no solamente entre aparatos, sino también entre personas, negocios, contenidos y servicios. “Digital” porque se tiende a la mezcla del mundo físico y el digital para crear un entorno inmersivo. E “Inteligente” porque la inteligencia artificial se encuentra virtualmente en todas las tecnologías.

Estos adelantos tecnológicos forman el contexto de innovación constante según el cual las empresas tendrán que planear y estructurar la transformación digital. Por eso, es prioritario conocerlos.

¿Cuáles son las tecnologías que encajan en la “intelligent digital mesh” y que serán clave en la transformación digital del panorama empresarial en los próximos cinco años?

1- Aparatos autónomos

Los aparatos autónomos utilizan la Inteligencia Artificial, con distintos niveles de sofisticación, para realizar (o potenciar) tareas que hasta ahora hacían seres humanos. Pueden funcionar en cualquier ambiente físico y, además, en un entorno digital. Van desde drones que navegan con asistencia humana a robots agriculturales completamente autónomos, pasando por programas informáticos que cotejan datos por sí mismos o enjambres de pequeñas IAs conectadas que realizan en grupo tareas complejas.

Las aplicaciones potenciales son amplísimas, y prácticamente cualquier aspecto de un negocio podrá llegar a incorporar algún tipo de Inteligencia Artificial para automatizar o aumentar procesos o acciones humanas, de formas muy superiores a las que permiten los modelos rígidos de programación.

Eso sí, siempre se debe tener en cuenta que las aplicaciones de las Inteligencias Artificiales deben estar muy focalizadas, pues es eficaz en funciones concretas, pero carece de la capacidad de aprendizaje y toma de decisiones generales propias de la inteligencia humana.

2- Augmented Analytics

La enorme cantidad de información de la que disponen actualmente los científicos de datos hacen que su procesado, su análisis y la extracción de conclusiones resulten imposibles de hacer de forma exhaustiva sin la utilización de machine learning. El científico de datos consigue, utilizando algoritmos automatizados, explorar más hipótesis, identificar patrones ocultos en los datos y, potencialmente, eliminar la parcialidad.

Además, a medida que se creen herramientas que automaticen parte del trabajo que normalmente haría un científico de datos y que utilicen interfaces naturales pensadas para no especialistas, habrá un nuevo cambio: personas de cualquier ámbito de una empresa podrán utilizar el análisis de datos en sus tareas y transformarse en “citizen data scientists”, aumentando su capacidad de toma de decisiones, productividad y efectividad.

3- Desarrollo guiado por IA

El desarrollo guiado por inteligencia artificial toma herramientas, tecnologías y best practices para integrar la IA en aplicaciones y utilizar herramientas basadas en IA para el proceso de desarrollo.

Esto es lo que permite dotar de IA a aplicaciones para usuarios que no sean científicos de datos, pero también permite a los científicos de datos utilizar herramientas especializadas ampliadas con inteligencia artificial que potencien su trabajo. Además, la Inteligencia Artificial se puede aplicar directamente para que se dedique al desarrollo de forma autónoma.

4- Gemelos Digitales

Un gemelo digital, o digital twin, es una representación digital que replica un objeto, proceso o sistema real. La idea no es nueva, ya hace tiempo que se usan modelos generados por ordenador, pero los digital twins de la actualidad se diferencian de los anteriores por:

• Lo robusto de los modelos
• El vínculo con el mundo físico, potencialmente para monitoreo o control en tiempo real
• La aplicación de análisis de datos avanzado y de Inteligencia Artificial
• Las posibilidades de interacción que permiten evaluar los modelos en profundidad y probar escenarios hipotéticos.

El foco actual se encuentra en los digital twins en el internet de las cosas (iot), que ofrecen grandes posibilidades de supervisión, análisis y experimentación aplicadas a estructuras, procesos y escenarios tanto de productos como de organizaciones y otros sistemas complejos. Su uso permite el conocimiento en profundidad del sistema que se replica y un desarrollo mejor y más eficiente.

5- Edge Computing

La computación en la nube (cloud computing) recibe una enorme cantidad de datos de toda clase de dispositivos, utiliza una gran potencia computacional para procesarlos y envía los resultados de vuelta a los dispositivos que los necesitan. Pero, en ciertos ámbitos, este proceso no es eficiente, y el edge computing es una de las soluciones. Se trata, básicamente, de dotar de la capacidad de analizar y procesar los datos a los propios dispositivos con conexión a internet que los recogen y que hasta ahora se habrían limitado a mandarlos a la nube para su procesado.

Uno de los ejemplos más claros en los que este funcionamiento es preferible es en los coches autónomos: para poder tomar decisiones a tiempo, la velocidad es capital, por lo que eliminar el proceso de mandar los datos, esperar a que los procese y le devuelva una respuesta es clave.

6- Tecnologías inmersivas

La interacción de los usuarios con el mundo digital se encuentra en un proceso de cambio hacia una hibridación para la interacción natural. Por ejemplo, en las plataformas conversacionales, que incluyen los asistentes personales virtuales y los chatbots en redes sociales y otros entornos. Incorporarán las capacidades de detección de emociones basadas en expresiones faciales y se volverán más conversacionales en sus interacciones. Estos y otros cambios, tanto con la forma de interactuar con lo puramente virtual como con las aplicaciones digitales aplicadas a la fisicalidad del mundo real (por ejemplo, a través de la realidad virtual, la aumentada y la mixta), tienen el objetivo final de integrar el mundo digital con el real de forma que las interacciones con la tecnología resulten naturales, flexibles y responsivas.

7- Blockchain

El blockchain, o cadena de bloques, es una estructura de datos en que la información se agrupa en conjuntos (bloques) a los que se añaden metainformaciones relativas a los bloques anteriores de la cadena. Gracias a técnicas criptográficas, la información contenida en un bloque solo se podría editar modificando el resto de bloques de su cadena, lo cual hace que pueda funcionar como base de datos pública con un histórico irrefutable de información en un entorno distribuido.

Ya hace años que se está utilizando en criptomonedas (como el Bitcoin), pero hay muchas más aplicaciones potenciales de descentralización de los mercados y servicios, prescindiendo de intermediarios y estructuras paralelas en un contexto que nadie posee pero en el que todos pueden participar libremente.

8- Espacios Inteligentes

Un espacio inteligente es un entorno físico o digital en el que los humanos y sistemas tecnológicos interactúan de forma conectada, coordinada e inteligente. Estos espacios pueden incluir tanto casas, como lugares de trabajo, empresas o ciudades inteligentes. Y van cogiendo fuerza a medida que las tecnologías van saliendo de sus nichos para funcionar juntas y los sistemas con tecnología integrada interactúan formando ecosistemas cada vez más abiertos, conectados, coordinados e inteligentes.

9- Ética y privacidad digitales

Ha cambiado el paradigma de la privacidad digital. Por una parte, los consumidores tienen una mayor conciencia del valor de su información personal, se preocupan por cómo la utilizan las entidades públicas y privadas y la protegen o eliminan. Por la otra, los gobiernos están planeando y aprobando legislación que regula y limita la recolección y usos de esta información por parte de cualquier entidad.

En este contexto, es importante que, en cuanto a privacidad y datos personales, las empresas adopten una actitud que no se base simplemente en el seguimiento de la norma, sino en comportamientos verdaderamente éticos.

Esto es también importante porque la gran capacidad actual de recolección de datos puede llevar a resultados no previstos que vulneren la privacidad de los individuos. Será capital que, antes de implementar una tecnología, se haga el esfuerzo de asegurarse de analizar sus resultados y posibles interacciones para comprobar que se preservan los principios éticos y de privacidad.

10- Computación cuántica

La computación cuántica es diferente de la tradicional porque no utiliza un código binario, sino uno basado en el estado cuántico de las partículas subatómicas. Esto la lleva a tener una capacidad de computación mucho mayor que el de la computación clásica y, por lo tanto, a poder solucionar de forma eficiente problemas a los que un ordenador binario tradicional debería dedicar demasiado tiempo. Teóricamente, un ordenador cuántico debería poder resolver millones de computaciones simultáneas.

Los ordenadores cuánticos pueden tener un gran nivel de paralelismo (es decir, la cantidad de elementos de procesamiento de un mismo hardware que pueden resolver problemas a la vez) y una escalabilidad exponencial.