La empresa analítica Gartner compiló el "Ciclo Hype de Tecnologías en Desarrollo" para 2020, en el que habló sobre las tendencias tecnológicas para los próximos 5-10 años.
Los expertos han analizado más de 1.700 nuevas tecnologías, que en el futuro pueden tener un impacto significativo en los negocios, la sociedad y todos. De esta lista, la agencia destacó los cinco más importantes.
1. Arquitectura empresarial de Composer
Gartner cree que las empresas en el futuro tendrán que pasar a una arquitectura más flexible para construir procesos comerciales. Esto es necesario para responder rápidamente a los requisitos del mercado que cambian rápidamente. En consecuencia, se introducen cuatro principios:
- Modularidad.
- Eficiencia.
- Mejora continua.
- Innovación receptiva.
Se utilizarán tanto para procesos comerciales como para organizar los lugares de trabajo de los empleados.
La arquitectura empresarial compositoria busca alejarse de la planificación rígida tradicional en favor de la flexibilidad. Su implementación se verá facilitada por redes 5G, inteligencia artificial y tecnologías de almacenamiento, gestión y análisis de Big Data.
2. Confianza algorítmica
El aumento de las filtraciones de información personal, la difusión de noticias y videos falsos y la falta de obviedad en la toma de decisiones de la IA son problemas que deben abordarse ahora. Una forma son los modelos de confianza algorítmicos. Podría parecer que blockchain es la herramienta perfecta para verificar la legalidad de un producto. Sin embargo, Gartner cree que blockchain solo controla la información presentada, no el producto en sí.
En teoría, podría surgir una situación en la que la falsificación se agregara en el lugar de producción junto con los productos originales. En este caso, la información sobre su autenticidad se guardará en la cadena, y estos datos no se pueden modificar ni eliminar.
Se necesita un control más confiable. Y eso es confianza algorítmica. Para implementarlo, se propone utilizar el acceso seguro a bienes y servicios, por ejemplo, Secure Access Service Edge. La solución al problema de las soluciones de IA no obvias será el uso de IA responsable y explicable, que informará sobre los pasos dados durante el trabajo y los criterios de los algoritmos seleccionados. Ahora bien, resolver problemas mediante redes neuronales es similar a una caja negra: hay datos en la entrada y la salida. Qué y por qué está sucediendo en el interior, a menudo es difícil de explicar incluso al propio desarrollador.
3. Tecnologías sin silicio
La ley de Moore establece que la cantidad de transistores colocados en un chip de circuito integrado se duplica cada 24 meses. Pero la tecnología avanza tan rápido que esta ley ya ha comenzado a fallar, ya que se ha alcanzado el límite para el desarrollo de soluciones que utilicen silicio.
Ahora están surgiendo nuevas soluciones donde no se necesita silicio. Un ejemplo son las arquitecturas cuánticas para almacenar y trabajar con datos. Otra opción son las soluciones bioquímicas: registrar información sobre cadenas de ADN. Se utilizan varias enzimas para trabajar con ellos. Ya existen dos prototipos de dicho biosistema, uno de los cuales es presentado por Microsoft . Sin embargo, hasta ahora ambas opciones son demasiado caras y tecnológicamente complejas. Esto evita su adopción masiva.
Las tecnologías sin silicio también incluyen sensores biodegradables y transistores basados en carbono.
4. IA formativa
La inteligencia artificial aún está en pañales. Pero las tareas que deben resolverse con la ayuda de la IA se están volviendo cada vez más complicadas. Para que la tecnología de inteligencia artificial se convierta en un asistente confiable, son necesarios cambios cualitativos. La creciente complejidad de las tareas para la inteligencia artificial requiere un cambio cualitativo en la tecnología, por ejemplo, la introducción de la IA formativa que se adapta a las condiciones externas. Hay varias opciones, desde la adaptación dinámica hasta la generación automática de nuevos modelos para tareas específicas.
La IA generativa se considera un tipo de IA formativa. Se trata de una tecnología que permite crear automáticamente nuevos tipos de contenido o modificar los existentes. Trabaja con textos, imágenes, videos. Los deepfakes son un ejemplo clásico de esta tecnología. La IA generativa ha creado gradualmente serios riesgos para la reputación de todos nosotros. Pero con él puedes crear nuevas obras de arte, escribir música, hacer descubrimientos científicos.
La IA compuesta, la privacidad diferencial y los datos pequeños también se destacan en esta tendencia.
5. Digitalización humana
Cuanto más avanzada sea la tecnología de TI, mayor será la probabilidad de crear versiones digitales de personas, que se ha mostrado repetidamente en varias películas de ciencia ficción y series de televisión. Las copias digitales permiten existir simultáneamente en el mundo virtual y real.
La comunidad empresarial está interesada en las tecnologías de digitalización humana para identificación, acceso, pago y análisis inmersivo.
Por ejemplo, una interfaz de neurocomputadora bidireccional creará un vínculo entre el cerebro humano y una computadora o un entorno de computación en la nube. Este es un dispositivo o implante universal capaz de leer un electroencefalograma y el estado mental de una persona. En el futuro, será posible cambiar estos parámetros mediante estimulación eléctrica. En teoría, será posible aumentar el nivel de concentración de una persona, por ejemplo, un empleado de la empresa o un soldado. Otra opción es influir en las emociones electroestimulando determinadas zonas del cerebro.
Gartner advierte que la digitalización humana está abriendo nuevos peligros. Aparecerán ciberdelincuentes que aprenderán a piratear las interfaces neuronales de las personas, utilizando la tecnología para sus propios fines egoístas.
Algo más
La tendencia más visible que no figura en la lista son los “pasaportes de salud digitales”. Debido a la pandemia, la tasa de penetración de esta tecnología en el mercado de países individuales fue de hasta el 20%. Por ejemplo, en China, la aplicación móvil del Código de Salud debe ser descargada por todos los ciudadanos y turistas a solicitud del gobierno. Recopila información sobre el movimiento de una persona y asigna un color específico al usuario. Verde: sin riesgo de contraer COVID-19. Amarillo: un peligro potencial, el requisito de observar el régimen de autoaislamiento, por ejemplo, debido a mudarse a otra ciudad. Rojo: la prueba mostró que el usuario estaba infectado o que esta persona se comunicó con el infectado.
India sigue el ritmo de China. Aquí se lanza la aplicación Aarogya Setu, que rastrea el movimiento y los contactos de los usuarios con otras personas. La aplicación basada en la ubicación advierte a los usuarios cuando se encuentran en áreas donde aumenta el riesgo de infección por COVID-19 y también ayuda a rastrear los síntomas del coronavirus. Es cierto que los indígenas exigieron divulgar el código de la aplicación para confirmar la ausencia de vigilancia oculta y la transferencia de geodatos a los servicios especiales. El 26 de mayo, el desarrollador se vio obligado a publicar el código en medio de protestas.
Muchos otros países tienen aplicaciones similares.