Novedades del Hype Cycle de Gartner para las tecnologías emergentes de 2023

El Hype Cycle de Gartner de 2023 identifica 25 tecnologías emergentes imprescindibles y está diseñado para ayudar a los responsables de arquitectura empresarial e innovación tecnológica a: 

• Evaluar el impacto empresarial de las tecnologías emergentes.

• Examinar y explorar tecnologías potencialmente transformadoras.

• Elaborar estrategias para beneficiarse de estas tecnologías.

Se prevé que estas tecnologías tengan un gran impacto en los negocios y en la sociedad durante los próximos dos a diez años, pero, sobre todo, permitirán a los directores de sistemas de información (CIO, por sus siglas en inglés) y a los responsables de TI cumplir la promesa de la transformación digital del negocio. 

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Debido a que las tecnologías emergentes suponen un cambio disruptivo por naturaleza, es fundamental entender los posibles casos de uso y los caminos hacia su adopción mayoritaria.

“Las tecnologías de este Hype Cycle se encuentran en una etapa temprana o embrionaria”, explica Arun Chandrasekaran, distinguido analista VP de Gartner. “La incertidumbre en torno a su futura evolución es enorme, por lo que su implementación puede suponer grandes riesgos, pero también un potencial de grandes beneficios para quienes opten por su adopción temprana”.

Las tecnologías incluidas en este tema proporcionan oportunidades de diferenciación sostenible y una mayor productividad de la fuerza laboral. Si bien la IA generativa tiene un gran potencial para permitir la diferenciación competitiva, otras técnicas de la IA emergente también ofrecen inmensas posibilidades a la hora de mejorar las experiencias digitales de los clientes, ayudar a tomar mejores decisiones comerciales y adelantarse a la competencia.

Como ejemplo de IA emergente, la IA generativa puede generar nuevas versiones derivadas de contenido, estrategias, diseños y métodos al aprender de grandes repositorios de contenido fuente original. Seguirá teniendo un profundo impacto comercial, por ejemplo, en el desarrollo de contenido y productos, la automatización del trabajo humano y la mejora de las experiencias de los clientes y de los empleados a medida que su adopción se generalice en un plazo de dos a cinco años. 

Otras tecnologías fundamentales de IA emergente incluyen las siguientes:

• La simulación con IA, que es la aplicación combinada de tecnologías de inteligencia artificial y de simulación para desarrollar conjuntamente agentes de IA y los entornos simulados en los que estos se pueden entrenar, probar y, en ocasiones, implementar.

• La IA causal, que identifica y utiliza las relaciones de causa y efecto para superar los modelos predictivos basados en correlaciones y avanzar hacia unos sistemas de IA capaces de prescribir acciones con mayor eficacia y actuar con más autonomía.

• El machine learning federado, que tiene como objetivo entrenar un algoritmo de machine learning (ML) sin compartir explícitamente muestras de datos, lo que mejora la privacidad y la seguridad. 

• La ciencia de datos gráficos (GDS, por sus siglas en inglés), que es una disciplina en la que las técnicas de ciencia de datos se aplican a estructuras de datos gráficos para identificar características de comportamiento que se puedan utilizar para generar modelos predictivos y prescriptivos.

• La IA neurosimbólica, que es una forma de IA compuesta que combina métodos de machine learning y sistemas simbólicos para crear modelos de IA más robustos y fiables.

• El aprendizaje por refuerzo (RL, por sus siglas en inglés), que es un tipo de machine learning en el que el sistema de aprendizaje se entrena solo en términos de retroalimentación positiva (recompensas) y retroalimentación negativa (castigos).

La mejora de la experiencia del desarrollador es fundamental para la mayoría de las empresas. El conjunto de tecnologías incluido en este tema se centra en atraer y retener el mejor talento de ingeniería mediante el apoyo de las interacciones entre los desarrolladores y las herramientas, las plataformas, los procesos y las personas con los que trabajan.

La plataforma de gestión del flujo de valor (VSMP, por sus siglas en inglés) es un ejemplo de tecnología DevX que busca optimizar la entrega de productos de extremo a extremo y mejorar los resultados comerciales. Normalmente, las VSMP son independientes de las herramientas. Se conectan a las herramientas existentes y captan datos de todas las fases de la entrega de productos de software, desde las necesidades de los clientes hasta la entrega de valor. Las VSMP ayudan a los responsables de ingeniería de software a identificar y cuantificar oportunidades para mejorar el rendimiento de los productos de software mediante la optimización de costes, modelos operativos, tecnología y procesos. La adopción mayoritaria de las plataformas de gestión del flujo de valor se prevé para dentro de dos a cinco años.

Otras tecnologías fundamentales en la experiencia del desarrollador incluyen las siguientes:

• La ingeniería de software asistida por IA se refiere al uso de tecnologías de IA y procesamiento de lenguaje natural (PLN) para ayudar a los ingenieros de software a crear, entregar y mantener aplicaciones.

• El software como servicio (SaaS) centrado en API, que es  un servicio de aplicaciones en la nube diseñado con interfaces de programa de aplicación (API) de solicitud y respuesta o basadas en eventos como métodos principales de acceso.

• GitOps, que es un tipo de sistema de control de circuito cerrado para aplicaciones nativas de la nube.

• Las plataformas internas para desarrolladores, que permiten autogestionar el descubrimiento de recursos y el acceso a estos en entornos de desarrollo de software complejos, nativos de la nube.

• La oficina de programas de código abierto (OSPO, por sus siglas en inglés) que es el centro de competencia para elaborar estrategias de gobernanza, gestión, promoción y utilización eficiente de software de código abierto (OSS, por sus siglas en inglés) y de datos o modelos de código abierto.

Las tecnologías de este tema se centran en cómo evolucionará la computación en la nube hasta convertirse en un importante impulsor de innovación empresarial. Son tecnologías que están reinventando la nube en el perímetro, de modo que adopta una integración más vertical y posibilita soluciones pertinentes para el sector. Para maximizar el valor de las inversiones en la nube se requerirá su ampliación operativa automatizada, acceso a herramientas de plataformas nativas de la nube y una gobernanza adecuada.

Las plataformas industriales en la nube ejemplifican la generalización de la nube y abordan los resultados comerciales pertinentes para el sector, combinando los servicios subyacentes de software como servicio (SaaS), de plataforma como servicio (PaaS) y de Internet como servicio (IaaS) en una oferta de producto completa con capacidades componibles. Suelen incluir un tejido de datos del sector, una biblioteca de capacidades comerciales empaquetadas, herramientas de composición y otras innovaciones de la plataforma. Los responsables de TI pueden utilizar la estructura componible de estas plataformas para lograr la adaptabilidad y la agilidad que les permitan responder a sucesivos cambios disruptivos. Su adopción mayoritaria se prevé para dentro de cinco a diez años.

Otras tecnologías fundamentales en la nube generalizada incluyen las siguientes:

• Las FinOps aumentadas, que aplican los conceptos tradicionales de DevOps de agilidad, integración e implementación continuas y comentarios del usuario final a las iniciativas de gobernanza financiera, elaboración de presupuestos y optimización de costes.

• Los entornos de desarrollo en la nube (CDE, por sus siglas en inglés), que proporcionan acceso remoto y listo para usar a un entorno de desarrollo alojado en la nube con un mínimo esfuerzo de configuración.

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

• El enfoque nativo de la nube, que se refiere a todo aquello creado para aprovechar o implementar de forma óptima las características de la nube que forman parte de la definición original de computación en la nube e incluyen capacidades entregadas como servicios.

• Cloud-out to edge, que se refiere a una arquitectura en la que un entorno de nube de gestión centralizada, habitualmente una nube a hiperescala, proporciona capacidades de servicios en la nube que se extienden a los entornos perimetrales.

• WebAssembly o Wasm para abreviar, que es una máquina de pila virtual ligera y un formato de código binario diseñados para admitir aplicaciones seguras y de alto rendimiento en las páginas web.

Las tecnologías de este grupo se centran en cómo las organizaciones pueden ganar resiliencia mediante la implementación de programas de seguridad y privacidad centrados en las personas. Permiten a las empresas crear una cultura empresarial de confianza mutua y conciencia de los riesgos compartidos en la toma de decisiones entre muchos equipos.

La gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la IA (AI TRiSM, por sus siglas en inglés) es un gran ejemplo de seguridad y privacidad centrada en las personas y garantiza la gobernanza, la confianza, la equidad, la fiabilidad, la robustez, la eficacia y la protección de datos del modelo de IA. Incluye soluciones y técnicas para la interpretabilidad, la explicabilidad y las operaciones del modelo, detección de anomalías en los datos y el contenido, protección de datos de la IA y resistencia a ataques adversarios. Su adopción mayoritaria se prevé para dentro de dos a cinco años.

Otras tecnologías fundamentales para la seguridad y la privacidad centradas en las personas incluyen las siguientes:

• La arquitectura de malla de ciberseguridad (CSMA, por sus siglas en inglés), que es un enfoque emergente de diseño de controles de seguridad distribuidos componibles que mejoran la eficacia general de la seguridad.

• La ciberseguridad generativa, que crea nuevas versiones derivadas de contenido relacionado con la seguridad y de otro tipo, además de estrategias, diseños y métodos, mediante el aprendizaje a partir de datos originales en grandes repositorios.

• El cifrado homomórfico (HE, por sus siglas en inglés), que utiliza algoritmos de cálculo informático aplicados a datos cifrados y permite a las empresas compartir los datos sin que esto suponga un riesgo para la privacidad.

• La criptografía poscuántica (PQC, por sus siglas en inglés), también denominada criptografía cuántica segura, es un conjunto de algoritmos diseñados para proteger frente a los ataques clásicos, pero también los de computación cuántica.

Arun Chandrasekaran es un distinguido vicepresidente y analista que proporciona asesoramiento estratégico a los directores de tecnología (CTO) y a los CIO sobre cómo impulsar la innovación tecnológica en el área de TI de la empresa.