Novedades del Hype Cycle de Gartner para las tecnologías emergentes de 2022

Las tecnologías emergentes generan cambios disruptivos por naturaleza, sin una ventaja competitiva conocida o probada. Para aprovechar las oportunidades, es fundamental comprender los posibles casos de uso y las vías de adopción de las tecnologías, que pueden ser de tan solo dos años, o tardar tanto como diez años o más. 

“Todas estas tecnologías se encuentran en una fase inicial, pero algunas están en estado embrionario, y existe una gran incertidumbre sobre cómo evolucionarán. Las tecnologías embrionarias presentan mayores riesgos de implementación, pero potencialmente mayores beneficios para los usuarios que primero las adopten, lo que las diferencia de las principales tendencias tecnológicas estratégicas de Gartner", afirma Melissa Davis, analista vicepresidenta de Gartner.

Aquí tienes más información sobre los tres temas en los que se enmarcan las tecnologías emergentes de 2022:

Tema n.º 2: Automatización acelerada de la IA

La expansión de la adopción de la IA es fundamental para hacer evolucionar los productos, los servicios y las soluciones. Significa acelerar la creación de modelos de IA especializados, aplicar la IA al desarrollo y entrenamiento de modelos de IA, e implementarlos para la entrega de productos, servicios y soluciones. Los resultados incluyen predicciones y decisiones más precisas, así como la obtención más rápida de los beneficios previstos. El papel de los humanos también se centra más en ser consumidores, asesores y supervisores. 

Los sistemas autónomos son ejemplos de automatización acelerada de la IA. Se trata de sistemas físicos o de software autogestionados que realizan tareas delimitadas por el dominio y que presentan tres características fundamentales: autonomía, aprendizaje y acción. Cuando las técnicas tradicionales de IA no son capaces de lograr la adaptabilidad, la flexibilidad y la agilidad empresarial, los sistemas autónomos pueden ayudar con éxito a la implementación. Los sistemas autónomos tardarán entre cinco y diez años en ser adoptados de forma generalizada, pero supondrán una transformación para las organizaciones.

Tema n.º 3: Entrega optimizada para los tecnólogos

Estas tecnologías se centran en los componentes clave de la creación de un negocio digital: las comunidades de creadores de productos, servicios o soluciones (como los equipos de fusión) y las plataformas que utilizan. Estas tecnologías proporcionan información y conocimientos que optimizan y aceleran la entrega de productos, servicios y soluciones, y que aumentan la sostenibilidad de las operaciones empresariales.

Los ecosistemas de datos en la nube son un ejemplo de entrega tecnológica optimizada. Proporcionan un entorno de gestión de datos cohesivo que soporta hábilmente toda la gama de cargas de trabajo de datos, desde la ciencia de datos exploratoria hasta el almacenamiento de datos de producción. Los ecosistemas de datos en la nube proporcionan una entrega racionalizada y una funcionalidad completa que es sencilla de implementar, optimizar y mantener. Tardarán entre dos y cinco años en adoptarse de forma generalizada y serán muy beneficiosas para los usuarios.

Otras tecnologías fundamentales en la entrega optimizada para los tecnólogos son las siguientes:

• Augmented FinOps automatiza los conceptos tradicionales de DevOps de agilidad, integración e implementación continuos, y la retroalimentación del usuario final a las iniciativas de gobernanza financiera, elaboración de presupuestos y optimización de costes mediante la aplicación de prácticas de IA y machine learning (ML).

• La sostenibilidad de la nube es el uso de los servicios en la nube para lograr beneficios de sostenibilidad dentro de los sistemas económicos, medioambientales y sociales.

• El almacenamiento computacional (computational storage, CS) es una técnica que descarga el procesamiento del host de la memoria principal de la unidad central de procesamiento (CPU) al dispositivo de almacenamiento.

• La arquitectura de malla de ciberseguridad (cybersecurity mesh architecture, CSMA) es un enfoque emergente para diseñar controles de seguridad distribuidos y componibles que mejoran la eficacia general de la seguridad.

• La observabilidad de los datos es la capacidad para comprender el estado del panorama de datos, de los conductos de datos y de la infraestructura de datos de una organización mediante la supervisión, el seguimiento, las alertas, el análisis y la resolución de incidentes de forma continua.

• La gobernanza dinámica del riesgo (dynamic risk governance, DRG) es un nuevo enfoque para la tarea crítica de definir las funciones y responsabilidades de la gestión del riesgo. La DRG personaliza la gobernanza de los riesgos de forma adecuada a cada uno de ellos, lo que permite a las organizaciones gestionar mejor los riesgos y reducir el coste del aseguramiento.

• Las plataformas en la nube para industrias aprovechan los servicios en la nube subyacentes de SaaS: plataforma como servicio (PaaS) e infraestructura como servicio (infrastructure as a service, IaaS) para ofrecer capacidades empresariales y técnicas empaquetadas relevantes para la industria a un vertical identificado como una oferta de producto completa.

• La arquitectura mínima viable (minimum viable architecture, AMV) es un marco estandarizado que utilizan los equipos de producto para garantizar el desarrollo y la iteración de los productos en tiempo y forma.

• El desarrollo basado en la observabilidad (observability-driven development, ODD) es una práctica de ingeniería de software que proporciona una visibilidad y un contexto detallados del estado y el comportamiento del sistema mediante el diseño de sistemas para que sean observables. 

• OpenTelemetry es una colección de especificaciones, herramientas, interfaces de programación de aplicaciones (application programming interface, API) y kits de desarrollo de software (software development kit, SDK) que describen y respaldan la implementación de un marco de instrumentación y observabilidad de código abierto para software.

• La ingeniería de plataformas es la disciplina que consiste en construir y operar plataformas internas de autoservicio para desarrolladores (internal developer platform, IDP) para la entrega de software y la gestión del ciclo de vida.