Las 10 principales tendencias tecnológicas estratégicas de Gartner

Gartner predice que los dispositivos, procesos, productos y servicios impulsados ​​por la IA convergerán para formar “la malla digital inteligente”. Esta convergencia dará como resultado la interrelación de personas, dispositivos y servicios para respaldar operaciones comerciales más fluidas, seguras y digitales, reforzadas por Un “proceso continuo de innovación”.

En 2017, Gartner identificó la IA y su impacto en la malla digital inteligente en 2017 como tendencias clave a observar, lo que sugiere que estas tendencias demorarán varios años en darse cuenta de su efecto total.

  1. Inteligente: la IA penetrará virtualmente en todas las tecnologías existentes y creará categorías de tecnología completamente nuevas.
  2. Digital: Digital combina los mundos digital y físico para crear experiencias híbridas y envolventes.
  3. Malla: La malla es el tejido conectivo, que explota las conexiones entre conjuntos en expansión de personas, empresas, dispositivos, contenido y servicios.
  1. Inteligente.
    1. Cosas autónomas. Las cosas autónomas usan la tecnología AI para impulsar nuevas capacidades en hardware y software: estas cosas funcionan con “diversos grados de capacidad, coordinación e inteligencia”, escribió Gartner en un breve sobre sus 10 principales tendencias tecnológicas , subrayando también que estas cosas se utilizan mejor. para “fines estrechamente definidos” en lugar de usos generalizados.

      Hay cinco categorías de cosas autónomas:

      • Robótica
      • Vehículos
      • Drones
      • Accesorios
      • Agentes conversacionales
    2. Analítica aumentada. La analítica se ha convertido en parte integral de los procesos de negocios, pero el creciente volumen y complejidad de los datos supone una carga para los científicos de datos que es imposible mantener. La analítica aumentada ayuda a aliviar esta carga al proporcionar a los científicos de datos algoritmos automatizados para explorar más hipótesis y administrar mejor su análisis de datos. 
      Gartner predice que para 2020, más del 40% de las tareas de la ciencia de datos estarán automatizadas, lo que resultará en un aumento de la productividad y un uso más amplio por parte de los científicos de datos ciudadanos : personas laicas que tienen las herramientas para analizar datos.
      No se trata de reemplazar a las personas sino de aumentarlas a través de la IA. Usando interfaces de lenguaje natural, los vendedores pueden preguntar si están en camino de alcanzar la cuota. El sistema puede entregar datos, así como aportar ideas.
    3. Desarrollo impulsado por la IA . Los procesos de desarrollo habilitados para AI facilitan la incorporación de inteligencia artificial en aplicaciones a través de herramientas, tecnologías y mejores prácticas.
  2. Digital.
    1. Gemelo digital Un gemelo digital es una réplica de activos físicos, procesos, personas, lugares, sistemas y dispositivos que se pueden utilizar para diversos fines. Los gemelos digitales permiten el monitoreo proactivo de los sistemas antes de que se desarrollen los problemas y brindan nuevas oportunidades de desarrollo a través de la simulación. Si bien los gemelos digitales no son nuevos, AI eleva las simulaciones para identificar oportunidades. Además, el vínculo más estrecho entre lo virtual y lo real permite una mayor interacción con los escenarios hipotéticos.
    2. Borde potenciado. La computación perimetral es una arquitectura para complementar la computación en la nube y reducir la latencia de los datos al acercar las capacidades a los usuarios, dispositivos y datos que necesitan estos recursos . Gran parte del enfoque de la computación perimetral es el resultado de la necesidad de que los sistemas de Internet de las cosas (IoT) ofrezcan capacidades distribuidas. La computación perimetral conectada a la IoT consiste en potenciar los dispositivos AI de vanguardia con una mejor tecnología de chip, un mayor cómputo, más almacenamiento y otros recursos, y comunicarse con arquitecturas como 5G , que aumentarán el año próximo.
    3. Experiencias inmersivas. Las experiencias inmersivas abarcan entornos de realidad virtual aumentada, mixta, así como interfaces de conversación y dispositivos inteligentes activados por voz. Gartner predice que, para 2022, el 70% de las empresas experimentará con tecnologías inmersivas para uso de los consumidores y las empresas, y el 25% habrá implementado estos entornos en producción.
  3. Malla.
    1. Blockchain. Este libro compartido y distribuido permite el intercambio seguro y digital de valor. Usando un modelo de confianza, las transacciones se pueden hacer, rastrear y validar sin una parte centralizada para negociar el intercambio. Las tecnologías de blockchainpodrían reducir los costos, mejorar la transparencia y permitir que quienes no tienen acceso a recursos centralizados se involucren en transacciones, todo mientras se mantiene la seguridad de las partes involucradas. Hoy, sin embargo, blockchain sigue siendo incipiente y no ha sido probado.
    2. Espacios inteligentes. Los espacios inteligentes reúnen tecnologías y tendencias. Los seres humanos y los sistemas habilitados por la tecnología interactúan en ecosistemas cada vez más abiertos, conectados, coordinados e inteligentes. Estos espacios inteligentes, diseñados para ser innovadores, más respetuosos con el medio ambiente y habitables en el caso de las ciudades inteligentes y más productivos y colaborativos en el caso de los espacios de trabajo inteligentes, están diseñados para ser eficientes, más respetuosos con el medio ambiente y con IoT .
    3. Privacidad y ética. Numerosas violaciones de datos de los consumidores han aumentado la conciencia sobre los riesgos para individuos y empresas que no son buenos administradores de datos. 
      Las empresas que no son responsables con los datos del consumidor arriesgan la reacción. 
      Para forjar un éxito continuo en las relaciones con los clientes y para proteger la marca de la empresa (y los datos), las empresas deben salvaguardar los datos de los clientes y mantenerse al tanto de las regulaciones. De lo contrario, se arriesgan a la rotación de clientes o repercusiones financieras y legales.
    4. Computación cuántica. Esta arquitectura involucra un tipo de computación no tradicional que representa información como elementos denotados como bits cuánticos, o “qubits”. El resultado de la computación cuántica es posibilidades computacionales más rápidas y más complejas . Una computadora clásica, por ejemplo, leería todos los libros de manera lineal, muy rápido. La computación cuántica permite que una computadora lea todos los libros simultáneamente. La computación cuántica y la IA necesitan recursos computacionales intensivos para realizar sus tareas.

IA, desplazamiento e interrupción.

Si bien estas tendencias están cobrando fuerza, no todas están preparadas para la empresa o son de uso generalizado. Muchos continuarán evolucionando en los próximos años. Y es fundamental tener en cuenta que incluso para la tecnología subyacente en cuestión, la inteligencia artificial, la mayoría de los proyectos empresariales de inteligencia artificial siguen en ciernes.

Según una encuesta realizada por Gartner en 2018 , el 37% de las organizaciones aún necesitan definir sus estrategias de inteligencia artificial, mientras que el 35% tiene dificultades para identificar casos de uso adecuados para la IA en sus entornos. Otra encuesta de Cart de Gartnerencontró que solo el 4% de los encuestados había desplegado AI. Sin embargo, la encuesta también encontró que una quinta parte de los CIO ya están piloteando o planeando pilotar AI en el corto plazo.

 

Figura 2 sobre las percepciones globales de la IA.Fuente: Encuesta de actitudes globales de la primavera de 2018, Pew Research Center

El ritmo lento puede deberse a que las organizaciones carecen de experiencia interna para guiar proyectos de AI más generalizados. En la encuesta de 2018 CIO de Gartner , el 47% de los CIO informaron que necesitaban nuevas habilidades para los proyectos de inteligencia artificial.

También existe una gran ansiedad sobre el desplazamiento masivo de AI en los trabajos humanos. Un estudio de Pew Research Center de septiembre de 2018 indicó que las grandes mayorías en 10 países encuestados dijeron que la automatización “definitivamente” o “probablemente” conduciría a pérdidas importantes de empleos. El porcentaje más bajo se registró en Estados Unidos, donde el 65% de las personas sostuvo esa opinión, según el informe. (Ver la Figura 2 sobre las percepciones globales de la IA.)

Las empresas ven el surgimiento de la inteligencia artificial como una herramienta de reducción de costos, pero una mejor estrategia, aconseja Gartner en ” Lecciones de los pioneros de la inteligencia artificial “, es considerar la IA como una forma de crear aplicaciones que ayuden y mejoren los esfuerzos humanos. AI promete beneficios que van mucho más allá de la automatización, y las organizaciones que adoptan esta perspectiva tienen más probabilidades de encontrar trabajadores dispuestos a abrazar a AI.



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