Como cada año en estas fechas, es momento de hacer balance y repasar cuáles han sido las tecnologías protagonistas. Pero este sector avanza muy rápido, por lo que no podemos quedarnos mirando atrás, sino que tenemos que contemplar el horizonte para ver cuáles serán las tendencias que marcarán el camino en 2020 y en los primeros años de la próxima década.
Nunca es fácil hacer pronósticos, puesto que no siempre se cumplen las expectativas. Por ejemplo, llevamos un par de años concediendo grandes titulares a la tecnología blockchain, pero parece que no acaba de despegar.
Este año hemos puesto en el foco en las expectativas depositadas en el desarrollo de la inteligencia artificial, el análisis de datos, la migración a la nube, la evolución de la ciberseguridad y los nuevas formas de ciberataque, el avance de la realidad aumentada y virtual y las habilidades tecnológicas más demandadas.
La inteligencia artificial (IA) se va abriendo paso. Enrique Cuarental, ingeniero de ventas de Inteligencia Cognitiva para el Sur de Europa y Latinoamérica de IPsoft, augura que las empresas empezarán a progresar en la humanización de los asistentes virtuales en 2020. “Si bien los consumidores están acostumbrados a las voces incorpóreas como las de Siri, Alexa y Cortana, el próximo año veremos un gran cambio hacia el uso de avatares similares a los humanos para los asistentes virtuales”, declara. El objetivo es mejorar la experiencia de uso y crear un mayor vínculo entre los clientes y los asistentes virtuales para que aumente la fidelización.
Sin embargo, Cuarental prevé que en 2020 explotará lo que considera una “burbuja” de la automatización robótica de procesos (RPA). “Explotará porque, a pesar de ser una buena tecnología para automatizar procesos, es limitada y nunca impulsará una transformación digital comercial genuina”, afirma.
Además, considera que “las verdaderas oportunidades para impulsar el retorno de la inversión en inteligencia artificial se lograrán cuando los sistemas puedan comprender el contexto, la intención y el lenguaje natural, y utilicen este conocimiento para interactuar con los usuarios y ejecutar sus solicitudes”. “Cualquier otro sistema terminará siendo eliminado y reemplazado, ya que su dependencia de instrucciones basadas en palabras clave y árboles de decisión estáticos limitados los convertirá en un obstáculo para la transformación digital de la empresa”, añade.
No obstante, opina que en 2020 podríamos ver avances en la hiperautomatización, consistente en “una poderosa combinación de RPA, software inteligente de gestión empresarial e IA utilizada para automatizar procesos”, permitiendo automatizar tareas sencillas y repetitivas.
Por otra parte, la IA irá adquiriendo importancia en la publicidad. Gartner vaticina que la identificación de emociones por parte de IA influirá en más de la mitad de los anuncios online que veremos en 2024. Dicho pronóstico se basa en la creciente popularidad de los sensores que rastrean la biometría, así como en la evolución de la inteligencia emocional artificial, que se combinará con los indicadores ambientales y de comportamiento para llegar a la hiperpersonalización.
La consultora también se detiene en la vulnerabilidad de la IA ante sesgos implícitos y explícitos, brechas lógicas y complejidades generales de algoritmos. En este sentido, considera que en 2023 habrá una asociación autorreguladora para la supervisión de los diseños de IA y machine learning, así como estándares y certificaciones.
Qlik afirma que se avanzará desde el big data hacia el wide data. La compañía explica que cada vez obtenemos datos con formatos más variados y fragmentados, por lo que se han duplicado los diferentes tipos de bases de datos, según el ranking DB-Engines. De esta forma, señala que las empresas deberán aprovechar las combinaciones wide data, a partir de la síntesis, integración y análisis de los datos de todas estas fuentes fragmentadas y variadas.
Además, Qlik afirma que el sector tenderá en 2020 hacia la combinación de analítica de autoservicio y DataOps para agilizar el análisis de datos, aprovechando los recursos de TI bajo demanda y automatizando las pruebas y distribución de datos, con el objetivo de mejorar la calidad y reducir el ciclo de la gestión de datos para analítica. “Con DataOps en la parte operativa y el autoservicio analítico en la del usuario de negocio, se consigue mayor fluidez en toda la cadena de valor de la información, conectando la síntesis con el análisis”, especifica la compañía.
Qlik también indica que se está disparando la demanda de catálogos de datos, ya que las organizaciones siguen tratando de encontrar, inventariar y sintetizar activos de datos muy diversos y distribuidos. Además, considera que en 2020 habrá más catálogos de metadatos funcionando con IA.
Por otra parte, vaticina que las empresas empezarán a demandar a sus empleados un mayor nivel de alfabetización de datos el próximo año, por lo que solicitarán más apoyo a sus proveedores. Qlik cree que se instrumentará a través de una combinación de software, formación y apoyo ‘as a service’.
La compañía también opina que en 2020 se verán más casos de uso para ‘shazamear’ datos en la empresa. Por ejemplo, se podría apuntar a una fuente de datos y obtener telemetría: de dónde proviene, quién la está usando, qué calidad tienen los datos y cuántos han sido modificados. Además, augura que los algoritmos ayudarán a los sistemas analíticos a identificar los datos, encontrar anomalías, sugerir nuevos datos que analizar, etc. Y esto permitirá que la gestión del dato y su análisis sean más sencillos, además de facilitar la utilización de los datos correctos en el momento adecuado.
Finalmente, augura grandes avances en la interacción con los datos, yendo más allá de la búsqueda, los cuadros de mando y las herramientas clásicas de visualización. Qlik aventura que podremos interactuar sensorialmente con la información, a través de movimientos y expresiones o incluso con la mente.
La migración a la nube seguirá avanzando en 2020. El informe ‘IDC FutureScape’ adelanta que el 70% de las empresas integrarán la gestión de la nube en 2022, ya sea a través de nubes públicas o privadas, mediante la implementación de tecnologías, herramientas y procesos de gestión híbridos o multicloud, transitando hacia un modelo de ‘nubes conectadas’.
Dicho estudio afirma también que más del 50% de la nueva infraestructura de TI empresarial implementada para 2023 estará en el extremo, en lugar de situarse los centros de datos tradicionales. Y en el próximo lustro, la cantidad de aplicaciones en el borde aumentará un 800%.
Igualmente, Equinix señala que en 2020 se acelerará la adopción de soluciones multicloud en entornos híbridos, puesto que muchas empresas están migrando sus datos desde data centers centralizados a infraestructuras distribuidas y más cercanas al extremo.
La compañía apunta que la llegada del edge computing se ha convertido en un elemento fundamental para otras tecnologías emergentes como el 5G, facilitando que los dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) y otros aparatos en el borde disfruten de mayor ancho de banda y rapidez, así como una mínima latencia.
Equinix considera que el edge computing será un factor clave en 2020, con el fin de acelerar la adopción de multiclouds híbridas en todos los segmentos de negocio. Según su ‘Índice de Interconexión Global’ (GXI), la interconexión privada entre empresas y proveedores de servicios cloud y TI crecerá anualmente un 112% entre 2018 y 2022. Dicho informe predice que las arquitecturas cloud tradicionales, altamente centralizadas, evolucionarán a medida que las empresas busquen extender sus procesos cloud hasta el edge para dar respuesta a los desafíos que plantea la naturaleza altamente distribuida de las aplicaciones de negocios.
Además, Equinix reseña que la IA y el IoT impulsarán nuevos requisitos de interconexión y procesamiento en el extremo de datos procedentes de múltiples fuentes -sensores, IoT, wearables, etc.-. Así, las empresas tenderán hacia el despliegue de una arquitectura híbrida y distribuida para el procesamiento de datos. Además. la compañía prevé que las exigencias de latencia, rendimiento, privacidad y seguridad requerirán que algunos de los datos y el procesamiento de IA o machine learning estén próximos a la creación de datos y a las fuentes de consumo, lo que impulsará nuevas arquitecturas y la creciente adopción de data centers independientes de los proveedores, interconectados y con múltiples nubes adyacentes en el edge.
La ciberseguridad seguirá dando que hablar el próximo año. FortiGuard Labs, el equipo de expertos en ciberseguridad de Fortinet, considera que las metodologías de ciberataque seguirán sofisticándose, aumentando su eficacia y velocidad en 2020, por lo que las compañías deberán adaptarse para poder responder en tiempo real y contrarrestar con eficacia los ataques.
En este sentido, los avances en IA y en inteligencia de amenazas serán vitales. Si bien la primera generación de IA fue diseñada para utilizar modelos de machine learning para aprender, correlacionar y determinar un plan de acción, la siguiente generación de IA aprovecha su capacidad de detectar patrones para mejorar el control de acceso mediante la distribución de nodos de aprendizaje en un entorno. Y la tercera generación dejará de depender de un punto de procesamiento centralizado, interconectando nodos de aprendizaje regionales para que los datos recolectados localmente puedan ser compartidos, correlacionados y analizados de manera distribuida.
Además, Fortinet señala que la combinación del aprendizaje automático con el análisis estadístico permitirá desarrollar una planificación de acción personalizada vinculada a la IA para mejorar la detección de amenazas y su respuesta. Así, estos playbooks de amenazas podrían descubrir patrones subyacentes y predecir el siguiente movimiento de un atacante e incluso determinar quién podría ser.
La compañía también recalca que cada vez se recurre más a tecnologías de engaño, lo que podría desencadenar represalias de contrainteligencia por parte de los ciberdelincuentes. Las organizaciones podrán contrarrestar dicha estrategia añadiendo playbooks de seguridad e IA a sus estrategias de engaño, permitiendo no sólo detectar a los delincuentes que tratan de identificar el tráfico legítimo, sino también mejorar el tráfico engañoso para que sea imposible diferenciarlo del señuelo.
A su vez, Equinix predice que las nuevas capacidades de procesamiento de datos, como la computación segura multiparte, la encriptación totalmente homomórfica -que opera con datos encriptados- y los enclaves seguros -en los que los operadores cloud no pueden descifrar el código que está siendo ejecutado- permitirán que las empresas ejecuten su computación de forma más segura en 2020.
Por otra parte, Forninet hace hincapié en que los gobiernos y cuerpos policiales están estableciendo centros de mando mundiales y han comenzado a conectarlos con el sector privado, con el fin de identificar y responder a los ciberdelincuentes en tiempo real.
Pero a la vez que mejora la defensa frente a las amenazas, los ciberdelincuentes también avanzan. FortiGuard Labs advierte acerca del incremento en el uso de técnicas avanzadas de evasión diseñadas para evitar la detección, deshabilitar las funciones y dispositivos de seguridad y operar bajo el radar utilizando estrategias living off the land (LOTL), explotando el software instalado existente y distinguiendo tráfico malicioso y legítimo.
También destaca el auge de la tecnología de enjambre de bots, que aprovecha el aprendizaje automático y la IA para atacar redes y dispositivos. Además, adelanta que la llegada del 5G y el edge computing podrían ser catalizadores para este tipo de ataques, ya que los equipos explotados podrían convertirse en un conducto para el código malicioso, haciendo que los grupos de dispositivos comprometidos trabajasen en conjunto para alcanzar a sus víctimas a velocidades 5G.
Por otro lado, CyberArk señala que el aumento del uso de drones traerá un nuevo camino para la manipulación de información confidencial, por lo que las organizaciones tendrán que determinar quién tiene capacidad para controlar las actividades del dron, qué información almacena, cómo se gestiona y supervisa el acceso a la misma, quién es el responsable de asegurarla, etc.
Además, pone el acento en la sofisticación de los ataques ransomware. Por una parte, prevé un incremento de acciones innovadoras en ransomware que se centren más en Linux para aprovechar las tendencias de transformación digital. Por otra parte, considera que en 2020 crecerá significativamente el número de empresa que adquirirán seguros cibernéticos con los que hacer frente al pago de un posible rescate, generando oleadas de ataques, debido a la alta probabilidad de recibir un pago.
Asimismo, McAfee prevé que la penetración selectiva de las redes corporativas mediante ataques ransomware seguirá creciendo en 2020, dando paso a ataques de extorsión en dos etapas. En la primera, los ciberdelincuentes lanzarán un ataque de ransomware paralizante, extorsionando a las víctimas para recuperar sus archivos. En la segunda etapa, amenazarán a sus víctimas con la revelación de datos confidenciales robados antes del ataque del ransomware.
CyberArk también señala que la incorporación de la autenticación biométrica puede crear un “falso sentido de seguridad”. Advierte que no vale con encriptar los datos biométricos de los usuarios (huellas, rasgos faciales, retina, voz…), sino que lo más importante es proteger el token de autenticación de red generado, porque podría dar acceso a los ciberdelincuentes si se ve comprometido.
Por su parte, McAfee considera que 2020 crecerá el uso de deepfakes, empleados tanto por parte de estados -con el fin de manipular elecciones, desestabilizar la sociedad…- como de cibercriminales, capaces de generar falsos vídeos en los que el CEO de una empresa haga ciertas declaraciones, con el objetivo de manipular el precio de sus acciones o ensuciar su imagen corporativa, por ejemplo.
Además, la compañía anota que las interfaces de programación de aplicaciones (API) se verán expuestas como el enlace más débil que conduce a amenazas nativas de la nube, poniendo en riesgo datos confidenciales, ya que las API a menudo residen fuera de la infraestructura de seguridad de las aplicaciones y son ignoradas por los procesos y equipos de seguridad.
El próximo año podría marcar el despegue de estas tecnologías. PwC cree que las realidades aumentada (RA) y virtual (RV) moverán conjuntamente 1.500 millones de dólares y generarán 23 millones de empleos en todo el mundo para 2030.
El desarrollo de productos y servicios será uno de los ámbitos más beneficiados por la utilización de RA y RV, gracias a la mejora y la aceleración de los procesos actuales y por la aparición de técnicas totalmente nuevas. Por ejemplo, el sector de automoción ya está aprovechando sus posibilidades en el desarrollo de prototipos.
La sanidad es la segunda área que más podría beneficiarse, con aplicaciones como la mejora del cuidado del paciente o la formación de profesionales sanitarios. De hecho, la formación será una de sus aplicaciones más interesantes, ya que contribuirá a facilitar y mejorar la retención de conocimientos, además de proporcionar un aprendizaje más realista y similar al mundo real.
Estas tecnologías también permitirán conectar mejor con el consumidor y ofrecer entretenimiento. Ya estamos viendo probadores virtuales, aplicaciones de RA con las que visualizar cómo quedaría en nuestra casa un nuevo sofá, videojuegos de RV, etc.
Llibert Argerich, vicepresidente de marketing de Udemy for Business, afirma que “tanto los trabajadores de las profesiones más tecnológicas del momento como los responsables de la formación en las empresas deben quedarse con el nombre de habilidades como Gatsby.js, AWS Big Data, React Hooks, Microsoft Azure Architecture, Next.js o Apache Airflow; ya que verán un crecimiento exponencial a lo largo de todo el año”.
Según el informe ‘Tendencias en el entorno laboral 2020: las habilidades del futuro’, elaborado por su compañía, algunas de las habilidades tecnológicas que triunfarán el año próximo serán el lenguaje de programación Phyton, la biblioteca de java script React, la plataforma para creación de apps móviles y de escritorio Angular, las tecnologías machine learning y deep learning, el manejo de las funciones que ofrece Amazon AWS o los frameworks Django o React Native.
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