Las 10 principales tendencias tecnológicas estratégicas de Gartner para 2020

21 de octubre de 2019
Autora: Kasey Panetta

La hiperautomatización, blockchain, la seguridad de la inteligencia artificial (IA), la nube distribuida y los objetos autónomos provocarán cambios profundos y crearán oportunidades en las tendencias tecnológicas estratégicas de este año.

La mejora humana nos lleva a imaginar un futuro en el que los humanos nos convirtamos en cíborgs. Sin embargo, todavía no es el caso, si bien es cierto que el ser humano lleva cientos de años mejorando partes de su cuerpo. Ejemplo de ello son las gafas, los audífonos y las prótesis que han evolucionado hasta convertirse en implantes cocleares y dispositivos ponibles o “wearables”. Incluso la cirugía ocular con láser se ha convertido en algo habitual.

Ahora bien, ¿qué pasaría si los científicos pudieran mejorar el cerebro para aumentar la capacidad de memoria o implantar un chip para decodificar patrones neuronales? ¿Y si los exoesqueletos pasaran a ser el uniforme estándar de los trabajadores del sector del automóvil, permitiéndoles levantar pesos sobrehumanos? ¿O si los médicos pudieran implantar sensores para realizar un seguimiento del recorrido de los fármacos dentro del cuerpo?

Ahora mismo, la tecnología se encuentra a punto de ir un paso más allá y evolucionar de la mejora humana que sustituye una capacidad humana a la mejora que crea capacidades sobrehumanas.

La repercusión de estos cambios en el mundo y en las empresas hace que la mejora humana sea una de las 10 principales tendencias tecnológicas estratégicas de Gartner que generarán importantes cambios y crearán oportunidades en los próximos cinco a diez años.

Las tendencias se estructuran en torno a la idea de “espacios inteligentes centrados en las personas”, lo que significa considerar cómo estas tecnologías repercutirán en las personas (es decir, clientes, empleados) y en los lugares que habitan (es decir, el hogar, la oficina, el coche).

“Estas tendencias tienen un profundo impacto en las personas y los espacios que habitan”, afirma David Cearley, distinguido analista vicepresidente de Gartner. “En lugar de desarrollar un montón de tecnología y luego explorar sus posibles aplicaciones, las empresas deben tener en cuenta primero el contexto empresarial y humano”.

Estas tendencias no existen de forma aislada; los responsables de TI deben decidir qué combinación de las tendencias impulsará una mayor innovación y estrategia.

Por ejemplo, la inteligencia artificial (IA) en forma de machine learning (ML) junto con la hiperautomatización y Edge Computing pueden combinarse para hacer posible edificios y espacios urbanos inteligentes altamente integrados. A su vez, estas combinaciones tecnológicas posibilitan una mayor democratización de la tecnología.

Tendencia n.º 1: Hiperautomatización

La automatización utiliza la tecnología para automatizar tareas que antes requerían seres humanos.

La hiperautomatización se refiere a la aplicación de tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML), con el fin de automatizar cada vez más los procesos y mejorar la calidad de vida de los humanos. La hiperautomatización se extiende a toda una gama de herramientas que pueden ser automatizadas, pero también hace referencia a la sofisticación de la automatización (es decir, descubrir, analizar, diseñar, automatizar, medir, supervisar y reevaluar).

“La hiperautomatización suele dar lugar a la creación de un gemelo digital de la organización”

Dado que ninguna herramienta puede sustituir a los humanos, la hiperautomatización implica hoy en día una combinación de herramientas, como la automatización de procesos robotizados (RPA), el software de gestión empresarial inteligente (iBPMS) y la IA, con el objetivo de que la inteligencia artificial impulse cada vez más la toma de decisiones.

Aunque no se trata del objetivo principal, la hiperautomatización suele dar lugar a la creación de un gemelo digital de la organización (digital twin of the organization, DTO), que permite que las empresas visualicen cómo interactúan los departamentos, los procesos y los indicadores clave de rendimiento para generar valor. El DTO se convierte entonces en una parte integral del proceso de hiperautomatización, proporcionando inteligencia continua en tiempo real sobre la empresa e impulsando importantes oportunidades comerciales.

Tendencia n.º 2: Multiexperiencia

La multiexperiencia sustituye a las personas con conocimientos en tecnología por la tecnología con conocimientos en las personas. En esta tendencia, la idea tradicional de un ordenador evoluciona desde un único punto de interacción para incluir interfaces multisensoriales y multitáctiles como los “wearables” y los sensores informáticos avanzados.

Por ejemplo, Domino's Pizza ha creado una experiencia que va más allá de los pedidos basados en una aplicación y que incluye vehículos autónomos, un rastreador de pizzas y comunicaciones mediante altavoces inteligentes.

En el futuro, esta tendencia se convertirá en lo que se denomina experiencia ambiental, pero actualmente la multiexperiencia se centra en las experiencias inmersivas que utilizan la realidad aumentada (RA), la realidad virtual (RV), la realidad mixta, las interfaces multicanal hombre-máquina y las tecnologías de sensores. La combinación de todas ellas puede utilizarse para una simple superposición de realidad aumentada o una experiencia de realidad virtual totalmente inmersiva.

Tendencia n.º 3: Democratización

La democratización de la tecnología significa proporcionar a las personas un fácil acceso a los conocimientos técnicos o empresariales sin necesidad de una amplia (y costosa) formación. Se centra en cuatro áreas clave —desarrollo de aplicaciones, datos y análisis, diseño y conocimientos— y suele denominarse “acceso de los ciudadanos”, lo que ha propiciado el surgimiento de científicos de datos de ciudadanos, programadores ciudadanos, etc.

Por ejemplo, la democratización permitiría a los desarrolladores generar modelos de datos sin necesidad de tener las habilidades de un científico de datos. En su lugar, confiarían en el desarrollo impulsado por la IA para generar código y automatizar las pruebas.

Tendencia n.º 4: Mejora humana

La mejora humana es el uso de la tecnología para mejorar las experiencias cognitivas y físicas de una persona.

La mejora física modifica una capacidad física inherente al implantar o alojar una tecnología dentro o sobre el cuerpo. Por ejemplo, las industrias de la automoción o la minería utilizan “wearables” para mejorar la seguridad de los trabajadores. En otros sectores, como el comercio minorista y los viajes, estos dispositivos ponibles se utilizan para mejorar la productividad de los trabajadores.

La mejora física se divide en cuatro categorías principales: mejora sensorial (audición, visión, percepción), mejora de las extremidades y las funciones biológicas (exoesqueletos, prótesis), mejora cerebral (implantes para tratar las convulsiones) y mejora genética (terapia génica somática y terapia celular).

“La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se utilizan cada vez más para tomar decisiones en lugar de los humanos”

La mejora cognitiva mejora la capacidad del ser humano para pensar y tomar mejores decisiones, por ejemplo, aprovechando la información y las aplicaciones para mejorar el aprendizaje o las nuevas experiencias. Además, este tipo de mejora también incluye algunas tecnologías de la categoría de mejora cerebral, ya que son implantes físicos que se ocupan del razonamiento cognitivo.

Por otro lado, la mejora humana conlleva una serie de implicaciones culturales y éticas. Es el caso del uso de las tecnologías CRISPR para mejorar los genes, el cual tiene importantes implicaciones éticas.

Tendencia n.º 5: Transparencia y trazabilidad

La evolución de la tecnología está provocando una crisis de confianza. A medida que los consumidores se vuelven más conscientes de cómo se recogen y utilizan sus datos, las empresas también están reconociendo la creciente responsabilidad que conlleva el almacenamiento y la recopilación de dichos datos.

Por otro lado, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se utilizan cada vez más para tomar decisiones en lugar de los humanos, lo que hace evolucionar la crisis de confianza e impulsa la necesidad de ideas como la IA explicable y la gobernanza de la IA.

Esta tendencia exige centrarse en seis elementos clave de la confianza: ética, integridad, transparencia, rendición de cuentas, competencia y consistencia.

Legislaciones, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea, se está promulgando en todo el mundo, con el objetivo de impulsar la evolución y establecer las normas básicas para las empresas.

Tendencia n.º 6: El Empowered Edge

El Edge Computing es una topología en la que el procesamiento de la información y la recogida y entrega de contenidos se sitúan más cerca de las fuentes de información, con la idea de que mantener el tráfico local y distribuido reducirá la latencia. Esto incluye toda la tecnología en torno al Internet de las Cosas (Internet of Things, IoT). El Empowered Edge analiza cómo estos dispositivos están aumentando y sentando las bases de los espacios inteligentes, y acerca las aplicaciones y servicios clave a las personas y dispositivos que los utilizan.

Se estima que para 2023 podría haber más de 20 veces más dispositivos inteligentes en el borde de la red que en las funciones de TI convencionales.

Tendencia n.º 7: La nube distribuida

La nube distribuida es la distribución de servicios en la nube pública a diferentes ubicaciones físicas fuera de los centros de datos físicos del proveedor de la nube, pero que siguen siendo controlados por este. En la nube distribuida, el proveedor de la nube es responsable de todos los aspectos de la arquitectura de los servicios en la nube, la entrega, las operaciones, la gobernanza y las actualizaciones. La evolución de la nube pública centralizada a la nube pública distribuida inaugura una nueva era de la computación en la nube.

La nube distribuida permite que los centros de datos estén ubicados en cualquier lugar, lo que resuelve tanto los problemas técnicos, como la latencia, como los retos normativos, como la soberanía de los datos. Además, ofrece las ventajas de un servicio en la nube pública junto a las de una nube privada y local.

Tendencia n.º 8: Objetos autónomos

Los objetos autónomos, entre los que se encuentran los drones, los robots, los barcos y los electrodomésticos, aprovechan la inteligencia artificial para realizar tareas que normalmente realizan los humanos. Esta tecnología opera en un espectro de inteligencia que va desde la semiautonomía hasta la autonomía total y en una variedad de entornos como el aire, el mar y la tierra.

Aunque en la actualidad los objetos autónomos funcionan principalmente en entornos controlados, como una mina o un almacén, con el tiempo evolucionarán hasta incluirse en espacios públicos abiertos. Además, dejarán de ser independientes para convertirse en enjambres colaborativos, como los enjambres de drones utilizados durante los Juegos Olímpicos de Invierno de 2018.

Sin embargo, los objetos autónomos no pueden reemplazar al cerebro humano y funcionan de forma más eficaz con una finalidad y alcance bien definidos.

Tendencia n.º 9: Blockchain práctico

El blockchain es un tipo de libro mayor distribuido, una lista expandida ordenada cronológicamente de registros transaccionales irrevocables firmados criptográficamente y compartidos por todos los participantes en una red.

El blockchain también permite a las partes rastrear activos hasta su origen, lo que es beneficioso para los activos tradicionales, pero también allana el camino para otros usos, como rastrear enfermedades transmitidas por alimentos hasta el proveedor original. También permite que dos o más partes que no se conocen interactúen de forma segura en un entorno digital e intercambien valor sin la necesidad de una autoridad centralizada.

El modelo completo de blockchain incluye cinco elementos: un libro mayor compartido y distribuido, un libro mayor inmutable y rastreable, cifrado, tokenización y un mecanismo de consenso público distribuido. Ahora bien, el blockchain sigue siendo inmaduro para las implementaciones empresariales debido a una variedad de problemas técnicos que incluyen la escasa escalabilidad y la interoperabilidad.

“El blockchain, que ya está apareciendo en proyectos experimentales y de pequeño alcance, será totalmente redimensionable para 2023”

Las cadenas de bloques o blockchains empresariales de hoy en día adoptan un enfoque práctico e implementan solo algunos de los elementos de un blockchain completo, haciendo que el libro mayor sea independiente de las aplicaciones y los participantes individuales y replicando el libro mayor a través de una red distribuida para crear un registro autorizado de eventos significativos. Todas las personas con acceso autorizado ven la misma información, y la integración se simplifica al tener un único blockchain compartido. El consenso se gestiona a través de modelos privados más tradicionales.

En el futuro, el verdadero blockchain o “blockchain completo” tendrá el potencial de transformar las industrias y, finalmente, la economía, a medida que las tecnologías complementarias como la inteligencia artificial y el Internet de las Cosas comiencen a integrarse junto con el blockchain. Esto amplía el tipo de participantes a las máquinas, que podrán intercambiar diversos activos, desde dinero hasta activos inmobiliarios. Por ejemplo, un coche podría negociar los precios del seguro directamente con la aseguradora basándose en los datos recogidos por sus sensores.

El blockchain, que ya está apareciendo en proyectos experimentales y de pequeño alcance, será totalmente redimensionable para 2023.

Tendencia n.º 10: Seguridad de la inteligencia artificial

Las tecnologías en evolución, como la hiperautomatización y los objetos autónomos, ofrecen oportunidades de transformación en el mundo empresarial. Sin embargo, también crean vulnerabilidades de seguridad en nuevos puntos potenciales de ataque. Los equipos de seguridad deben abordar estos retos y ser conscientes de cómo la inteligencia artificial afectará al ámbito de la seguridad.

La seguridad de la IA tiene contempla tres perspectivas clave:

  1. Proteger los sistemas impulsados por la IA: asegurar los datos de formación de la inteligencia artificial, la cartera de formaciones y los modelos de aprendizaje automático.
  2. Aprovechar la IA para mejorar la defensa de la seguridad: utilizar el ML para comprender patrones, descubrir ataques y automatizar partes de los procesos de ciberseguridad.
  3. Anticiparse al uso nefasto de la IA por parte de los atacantes: identificar los ataques y defenderse de ellos.