El Hype Cycle de Gartner destaca las tecnologías que afectarán significativamente a las empresas, la sociedad y las personas durante los próximos años. Este año nuevamente DTC Digital Transformation le ayuda a interpretar esas tecnologías.
La metodología del “Gartner Hype Cycle” brinda una visión de cómo una tecnología o aplicación evolucionará con el tiempo, proporcionando una fuente sólida de información para administrar su implementación dentro del contexto de sus objetivos comerciales específicos. Las empresas utilizan el Hype Cycle de Gartner para informarse de forma más realista sobre la promesa de las tecnologías emergentes dentro del contexto de su industria y su apetito individual por el riesgo.
A medida que las organizaciones enfrentan el desafío de la pandemia global y sus consecuencias económicas, deben cambiar rápidamente aprovechando las oportunidades que brinda la tecnología. La innovación ahora se convierte en estrategia.
En China, para acceder a muchos espacios y servicios públicos y privados, los ciudadanos y visitantes deben descargar el Código de salud, una aplicación que indica el estado de COVID-19. Una pantalla verde significa que la persona puede viajar, el amarillo indica cuarentena requerida y el rojo significa una infección confirmada. En India, la aplicación Aarogya Setu indica qué viajeros son “seguros” para viajar en tren y en avión. Los Emiratos Árabes Unidos lanzaron recientemente ALHOSN UAE, que también indica a través del color si una persona está bien, está infectada o necesita ser puesta en cuarentena.
Todas estas aplicaciones, llamadas pasaportes de salud, son ejemplos de una tecnología de respuesta a la pandemia, y son una de las nuevas incorporaciones al ciclo Gartner Hype para tecnologías emergentes 2020.
La lista de este año destaca cinco tendencias:
• Arquitecturas compuestas
• Confianza algorítmica
• Más allá del silicio
• Inteligencia artificial formativa (IA)
• Y el “Yo digital”
Arquitecturas compuestas
Una arquitectura compuesta está formada por soluciones empresariales creadas sobre una estructura de datos flexible. Esto permite a las empresas responder a necesidades comerciales en constante cambio. Una empresa respaldada por una arquitectura compuesta ofrece una mayor resistencia empresarial. Este diseño modular permite a las organizaciones adaptarse, por ejemplo, durante una pandemia global o una recesión económica. Las empresas con arquitectura compuesta tienen cuatro principios básicos: modularidad, eficiencia, mejora continua e innovación adaptativa.
Este modelo de negocio modular permite a las organizaciones pasar de una planificación tradicional y rígida a una agilidad activa. Este pensamiento empresarial crea más innovación, reducción de costos y mejores alianzas. Las tecnologías emergentes bajo esta tendencia incluyen soluciones comerciales integradas, procesamiento de datos, 5G privado e inteligencia artificial integrada.
Confianza algorítmica
El aumento a la exposición de datos de los consumidores, las noticias y videos falsos, y la inteligencia artificial sesgada han hecho que las organizaciones pasen de confiar en la información gubernamental a confiar en algoritmos. Los modelos de confianza algorítmicos garantizan la privacidad y seguridad de los datos, su procedencia y las identidades de personas y fuentes.
La “procedencia autenticada” es una forma de validar contenidos utilizando blockchain y garantizando que no son falsos. Para rastrear adecuadamente los contenidos, estos deben monitorearse desde su origen. Por ejemplo, si se agrega un artículo falsificado al blockchain como una versión genuina, su sistema continuará verificando su autenticidad en función de la entrada de datos original incorrecta. Debido a la naturaleza del “libro mayor inmutable” del blockchain, que nunca se puede modificar ni eliminar.
Gartner considera que un mayor interés en blockchain creará mayores opciones de autenticación y verificación digital. Otras tecnologías emergentes en la tendencia de confianza algorítmica incluyen la privacidad diferencial, la IA responsable y la IA explicable.
Más allá del silicio
La ley de Moore predice que la cantidad de transistores en un circuito integrado denso se duplicaría cada dos años, pero la tecnología está alcanzando rápidamente los límites físicos del silicio. Esto ha llevado a la evolución de nuevos materiales más avanzados y con capacidades mejoradas, diseñadas para admitir tecnologías más pequeñas y rápidas. Por ejemplo, la “computación y almacenamiento del ADN” utiliza ADN y bioquímica en lugar de arquitecturas cuánticas o de silicio para realizar cálculos o almacenar datos. Los datos se codifican en cadenas de ADN sintético para su almacenamiento y las enzimas proporcionan las capacidades de procesamiento a través de reacciones químicas.
A pesar de que existen dos prototipos exitosos, la tecnología es actualmente rudimentaria y costosa, con importantes barreras técnicas para el uso generalizado. Sin embargo, el impacto de una opción exitosa de computación y almacenamiento de ADN transformaría el almacenamiento de datos, el paralelismo de procesamiento y la eficiencia de la computación. Otras tecnologías emergentes en esta tendencia incluyen sensores biodegradables y transistores basados en carbono.
Inteligencia Artificial formativa
La IA formativa es un tipo de inteligencia artificial capaz de cambiar dinámicamente para responder a una situación. Hay una variedad de tipos, que van desde la IA que puede adaptarse dinámicamente con el tiempo hasta tecnologías que pueden generar modelos novedosos para resolver problemas específicos. Por ejemplo, la IA generativa es un tipo de IA que puede crear contenidos novedosos (imágenes, videos, etc.) o alterar el contenido existente. Los nuevos artefactos son similares, pero no exactamente iguales al original. Esta tecnología es responsable de contenido falso profundo, que puede causar desinformación grave y riesgo de reputación, y se espera que aumente durante los próximos cinco años. Sin embargo, los usos menos nefastos como el descubrimiento de fármacos y la generación de datos sintéticos, e incluso las obras de arte generadas por IA, también están ganando popularidad. Otras tecnologías emergentes en esta tendencia incluyen IA compuesta, privacidad diferencial, datos pequeños y aprendizaje auto-supervisado.
El “Yo Digital”
Desde pasaportes de salud hasta gemelos digitales, a medida que la tecnología se integra con las personas, hay más oportunidades para crear versiones digitales de nosotros mismos. Estos modelos digitales representan a los humanos tanto en el mundo real como en el virtual.
Las interfaces bidireccionales cerebro-máquina (BMI) son dispositivos portátiles que alteran el cerebro y permiten la comunicación bidireccional entre un cerebro humano y una interfaz de computadora o máquina. Los IMC pueden ser dispositivos portátiles o implantes que monitorean los EEG (actividad eléctrica en el cerebro) y los estados mentales de las personas. La diferencia entre la monitorización regular del IMC y el IMC bidireccional es que este último puede utilizar la electroestimulación para modificar el estado mental de la persona.
Las interfaces bidireccionales cerebro-máquina pueden convertir el cerebro humano en un dispositivo de Internet de las cosas (IoT). Es una interfaz que puede registrar las actividades cerebrales a lo largo del tiempo para inferir el estado de ánimo de alguien o su estado emocional. Se le llama bidireccional porque también puede escribir, como lo haría en un dispositivo de memoria o una computadora y puede enviar o eliminar corrientes del cerebro.
Una de las primeras aplicaciones es enviar corrientes para cambiar el estado de ánimo de las personas. En China, por ejemplo, se ha comenzado a experimentar para monitorear si los compañeros de trabajo comenzaron a enojarse o agitarse. Básicamente, se trata de leer el estado mental del individuo, y potencialmente cambiarlo.
Esta tecnología tiene una sensación de ciencia ficción, pero ¿qué tan lejos está de la realidad?
Más allá de la investigación en el laboratorio, existen productos tempranos que no son invasivos. El siguiente paso serán variantes más invasivas, donde las personas pueden optar por hacer esto por su cuenta para obtener una ventaja en los deportes, en el trabajo o en la escuela.
En el mundo empresarial, las aplicaciones potenciales en esta categoría incluyen autenticación, acceso y pago, análisis inmersivo y exoesqueletos. Pero otras aplicaciones, que tienen sus propias preocupaciones sociales y éticas, podrían incluir el uso de estimulación para aumentar el estado de alerta en un empleado fatigado o cambiar el estado de ánimo de un maestro irritable aplicando corrientes al cerebro. Si bien hay muchos casos de uso potenciales, las interfaces bidireccionales cerebro-máquina (BMI), también introducen una vía adicional de vulnerabilidad para que los posibles atacantes la aprovechen.
¿Las empresas deberían hacer un movimiento temprano? Si está dispuesto a combinar la toma de riesgos con el entendimiento de que las inversiones arriesgadas no siempre dan sus frutos, podría cosechar las recompensas de una adopción temprana.
¿Es apropiado adoptar un enfoque moderado? Los ejecutivos que son más moderados comprenden el argumento de una inversión temprana, pero también insistirán en un análisis sólido de costo / beneficio cuando las nuevas formas de hacer las cosas aún no estén completamente probadas.
¿Debería esperar a ver una mayor maduración? Si hay demasiadas preguntas sin respuesta sobre la viabilidad comercial de una tecnología emergente, puede ser mejor esperar hasta que otras hayan podido ofrecer un valor tangible.
El informe completo está disponible para algunos clientes de Gartner en Hype Cycle for Emerging Technologies, 2020.
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