Cada año, la empresa de investigación y consultoría Gartner publica estudios sobre las tecnologías más relevantes de la actualidad. El objetivo del estudio es ofrecer una visión compacta de qué tendencias ya existen y cómo serán los próximos pasos de desarrollo. Las tendencias para 2020 se agrupan bajo el lema: "People-centric smart spaces". Se trata de tecnologías que cambiarán decisivamente nuestro comportamiento y nuestro entorno vital. Dichos cambios servirán también como base de disrupciones en el contexto empresarial durante los próximos 5 a 10 años. Por ello, no solo observamos las tendencias actuales por curiosidad, sino que también intentamos alinear el desarrollo estratégico de Merlin Project con estas tendencias. A continuación, se presentan brevemente las tendencias para 2020 y se resume su esencia.
Para una descripción más detallada de las tendencias, no puedo sino recomendar ampliamente el artículo original de Gartner.
Hiperautomatización
Todo proceso, ya sea simple o complejo, se asemeja fundamentalmente a un algoritmo ("si ocurre A, ejecuta B; si no ocurre A, ejecuta C") y puede, por tanto, ser comprendido y optimizado mediante medios tecnológicos. Gracias a la inteligencia artificial y al aprendizaje automático, cada vez más procesos pueden automatizarse y dejan de requerir intervención humana. Sin embargo, la automatización es solo un término genérico para una caja de herramientas completa: dicha caja incluye el descubrimiento, el análisis, el diseño, la automatización, la medición, el seguimiento y la reevaluación de procesos. Las posibilidades de aplicación son enormes y mejoran continuamente a medida que se dispone de más datos.
Multiexperiencia
Una característica central de las experiencias de usuario modernas es su diversidad. ¿Quiere, por ejemplo, no solo iniciar el pedido de una pizza en línea, sino también saber en tiempo real a qué distancia de su puerta se encuentra el repartidor? ¡Ningún problema! Las experiencias se enriquecen mediante diferentes interfaces que colaboran entre sí: en este ejemplo, la aplicación móvil conectada al sistema GPS del vehículo.
Democratización
La democratización del conocimiento y la experiencia. Aprender nunca había sido tan sencillo ni tan asequible como hoy. Podemos adquirir el conocimiento técnico y empresarial por nuestra cuenta gracias a la densidad de información disponible globalmente, o bien aprovechar el apoyo de inteligencias artificiales para que realicen las tareas necesarias.
Aumento humano
Esto incluye mejoras cognitivas y físicas del ser humano. Aunque aún no estamos en el punto de crear ciborgs, ya avanzamos claramente en esa dirección en ciertos ámbitos. Por mencionar solo un ejemplo, hoy en día ya se utilizan prótesis capaces de emular funciones del cuerpo humano. Asimismo, tecnologías como la realidad virtual y la realidad aumentada se emplean en la industria manufacturera para proyectar directamente sobre las gafas de realidad aumentada información adicional para los trabajadores, como el estado de una máquina, combinando así la realidad con lo digital.
Transparencia y trazabilidad
Cuanto mayor es la densidad de datos acumulados para su disponibilidad general, más relevantes se vuelven la ética y la moral en cuanto a su uso. El RGPD y el GDPR son ejemplos paradigmáticos de la demanda de mayor seguridad en relación con nuestros datos y sirven de base para lo que aún puede venir en materia de protección de nuestra información.
El borde empoderado de la TI
La recopilación de datos ya no ocurre únicamente en centros de datos centralizados, sino que debe trasladarse directamente al lugar de la acción para poder actuar con eficiencia. Un automóvil de conducción autónoma, por ejemplo, nunca podría utilizarse de forma segura en un entorno real si los datos tuviesen que enviarse primero a un centro de datos externo para su análisis. Solo mediante la recopilación y evaluación de datos directamente en el lugar de los hechos pueden implementarse tecnologías como la conducción autónoma. Se prevé que, para 2023, en el denominado "borde de la TI" se recopilen más de veinte veces más datos que en los centros de datos convencionales.
Computación en la nube distribuida
La computación en la nube, tras la fase de concentración inicial en los centros de datos de los proveedores, retorna ahora a áreas descentralizadas. Aunque el proveedor de la nube sigue gestionando el servicio, el centro de datos se sitúa de nuevo en el extremo del usuario final. Esto evita el problema de la latencia excesiva y permite establecer nuevos estándares en materia de protección de datos. La tendencia apunta hacia un entorno de nube híbrida: una mezcla de nube privada y nube pública.
Objetos autónomos
La autonomía de los objetos abarca más que la ya conocida conducción autónoma. Mientras que los dispositivos autónomos se utilizan actualmente sobre todo fuera del espacio público, la tendencia indica que los objetos autónomos tendrán cada vez más presencia en entornos públicos.
Blockchain práctica
El tema de la cadena de bloques es un fenómeno ampliamente debatido desde la irrupción del Bitcoin. Me gustaría reducirlo aquí a un nivel más abstracto para sentar una comprensión básica. Imagine una cadena con muchos eslabones individuales. Cada eslabón simboliza un conjunto de datos creado por un participante de la red. Los datos ya no se contemplan de forma aislada, sino como parte de esta cadena. Esto permite rastrear el origen de la cadena y dificulta la falsificación de los datos, ya que las conexiones con el conjunto de datos se encuentran en los eslabones vinculados a él.
Seguridad de la IA
Para poder afrontar las tendencias, es necesario establecer nuevos estándares en el ámbito de la seguridad. El reconocimiento proactivo de patrones dañinos mediante algoritmos de aprendizaje automático es solo una de las posibilidades para proteger los propios datos de forma preventiva.
Si bien estas tecnologías tendrán, individualmente, un impacto inmenso en la vida de todos nosotros, el mayor valor añadido reside en su interacción. La nueva recopilación de datos en el borde y la democratización del conocimiento y la experiencia generan una avalancha de datos estructurados y utilizables. Con la ayuda de estos datos pueden extraerse conclusiones que nos faciliten la vida cotidiana. En el contexto empresarial, los procesos se automatizan (hiperautomatización) y se optimizan, lo que reduce costes y libera capital para la investigación y el desarrollo. A través de la investigación y el desarrollo basados en datos se obtienen nuevamente nuevos conocimientos que simplifican nuestra vida.
Se forma así una dinámica ascendente que se acelera progresivamente. Al mismo tiempo, surgen nuevos temas de debate: ¿Seguiremos teniendo suficiente trabajo para ocupar a toda la humanidad si el grado de automatización continúa aumentando? ¿Cómo podremos supervisar a largo plazo el uso éticamente correcto de nuestros datos cuando la toma de decisiones mediante automatismos supere pronto nuestro conocimiento? Aunque por el momento no podemos adoptar una posición clara sobre estos temas, algo sí es seguro: el futuro será un tiempo enormemente apasionante.
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