[27/03/2024] La consultora Gartner ha publicado un documento titulado "Emerging Tech Impact Radar: 2024”, en el cual los analistas Tuong Nguyen y Danielle Casey reúnen lo que consideran las tecnologías de mayor impacto en el 2024. Estas tecnologías se encuentran agrupadas en cuatro temáticas: el mundo inteligente, la revolución de la productividad, la privacidad y la transparencia y los habilitadores críticos.
Como señala el documento, estas tecnologías son las que tienen mayor potencial de disruptir en una amplia gama de mercados. Son 29 tecnologías las que se han identificado -aunque el título del documento señala que son 30-, y que también se han agrupado de acuerdo con el tiempo que tomaría su adopción. A continuación, un breve resumen de estas tecnologías.
El mundo inteligente
Como se señaló al inicio, el documento divide las tecnologías en cuatro temáticas. La primera de ellas es el mundo inteligente. De acuerdo con Gartner, a medida que las experiencias en línea y fuera de línea convergen (computación espacial), la forma en que interactuamos con las personas, los lugares, el contenido y las cosas también cambiará. Al igual que las interacciones analógicas, las interfaces multimodales implican diferentes entradas (lenguaje hablado o escrito, control de señales cerebrales y musculares, movimiento y gestos, expresión facial o movimientos de mirada o tacto) según el caso de uso. Por ejemplo, se puede crear un personaje virtual similar al humano utilizando imágenes generadas por computadora (avatar de IA) para la atención al cliente o como representante de la marca. Dichas interacciones se pueden personalizar aún más con un gemelo digital que refleja a un individuo único para anticipar comportamientos para abordar casos de uso como la atención médica del paciente, los servicios financieros y comerciales, y los servicios gubernamentales y sociales.
Dentro de este grupo se encuentran la computación espacial, los espacios inteligentes, los avatares de inteligencia artificial, los gemelos digitales y las interfaces de usuario multimodales. Las que más pronto de adoptarán serán los gemelos digitales y las interfaces de usuario multimodal, dentro de uno a tres años; les siguen los espacios inteligentes y los avatares de inteligencia artificial, dentro de tres a seis años; y la computación espacial que se adoptaría en seis a ocho años.
La revolución de la productividad
Los avances en las tecnologías de inteligencia artificial -y específicamente en GenAI- durante el último año, han aumentado el potencial de productividad de las aplicaciones habilitadas para inteligencia artificial. En el 2023, la inteligencia artificial generativa se convirtió en una tecnología popular integrada en asistentes virtuales, aplicaciones empresariales, motores de búsqueda y soluciones de visión artificial. Esto está dando como resultado mejoras en las características existentes, y agregando nuevas funcionalidades y potencial de automatización a las aplicaciones existentes.
La productividad potencial de la inteligencia artificial generativa es lo que está impulsando en gran medida su adopción generalizada en todas las empresas. La inteligencia artificial también se está ampliando a través de los puntos finales existentes, y se está aplicando a nuevos puntos finales, como cámaras, vehículos aéreos no tripulados (UAV), dispositivos IoT y satélites. Los avances en las técnicas de inteligencia artificial, como el aprendizaje autosupervisado, los datos sintéticos y la compresión de modelos, están ayudando a las organizaciones a superar la accesibilidad a los datos y las limitaciones del hardware. Esto está respaldando el incremento en la implementación y utilización de la inteligencia artificial en más casos de uso.
Dentro de las tecnologías que se agrupan dentro de este conjunto se encuentran la que se adoptará en máximo un año (inteligencia artificial generativa), las que se adoptarán en uno a tres años (la compresión de modelos, los vehículos aéreos no tripulados autónomos, los asistentes virtuales con inteligencia artificial generativa, las aplicaciones inteligentes y los datos sintéticos), y las que se van a adoptar en tres a seis años (el aprendizaje autosupervisado y los trasformadores de visión para la visión artificial).
La privacidad y la transparencia
A medida que los activos, la información y las experiencias se digitalizan cada vez más y la variedad de puntos finales se expande, también lo hacen las oportunidades para que los delincuentes imiten, interrumpan e intercepten nuestras actividades. Los sistemas que utilizan la identidad descentralizada se pueden aplicar para ayudar a mitigar los problemas de seguridad y privacidad que surgen del almacenamiento de datos en un repositorio centralizado tradicional. Además, estos sistemas ofrecen una identidad reutilizable y portátil y potencialmente permiten a los usuarios un mayor control sobre su identidad y los datos asociados. Los usuarios de confianza se pueden identificar mediante la analítica del comportamiento para desarrollar perfiles de comportamiento -como la hora del día, la ubicación, la modalidad de acceso, el ritmo del viaje y otros metadatos derivados de las interacciones históricas de los usuarios- en función de las interacciones de los usuarios en lugar de con un dispositivo.
El riesgo de que se tomen medidas regulatorias y legislativas también aumenta a medida que las herramientas y técnicas de inteligencia artificial se aplican a más productos y casos de uso. Para evitar estas preocupaciones -que amenazan con limitar el crecimiento y la adopción-, los líderes de los productos deberán asegurarse de que se tomen las decisiones éticas y de negocio adecuadas para la adopción de la inteligencia artificial -a través de la inteligencia artificial responsable o tecnologías o técnicas que mejoren la privacidad-, así como en el uso de principios para el diseño de la inteligencia artificial que beneficien a las personas y a la sociedad; es decir, una inteligencia artificial centrada en el ser humano.
Dentro de las tecnologías que se encuentran en este grupo están aquellas que se van a adoptar en uno a tres años (la inteligencia artificial centrada en el ser humano y la inteligencia artificial responsable), y las que se van a adoptar en tres a seis años (las tecnologías de mejora de la privacidad, la identidad descentralizada y la analítica del comportamiento).
Los habilitadores críticos
Las tecnologías Web3, incluyendo Blockchain y la tokenización, han entrado en una 'preparación para el invierno'; es decir, se han ralentizado tanto en su inversión como su adopción. Esto se debe a muchos desafíos de madurez empresarial y tecnológica, en donde las tecnologías Web3 luchan por ofrecer un valor de negocio. A medida que el mercado se consolide y madure, las ofertas y los casos de uso que utilizan eficazmente la tecnología de Blockchain para resolver problemas de negocio se mantendrán, mientras que los que se basan en el hype fracasarán. Los gráficos de conocimiento y las bases de datos vectoriales y escalables son facilitadores importantes para el software. Estas tecnologías están apoyando la adopción de la inteligencia artificial generativa, al mejorar la 'explicabilidad' y la utilidad de las implementaciones de los LLM dentro de la organización. La inversión en estas tecnologías será importante para la adopción de la GenAI.
Los avances en el hardware para inteligencia artificial -como los chips para inteligencia artificial, la computación neuromórfica y el procesamiento cuántico- respaldan y seguirán respaldando el despliegue de soluciones de inteligencia artificial, así como el soporte de aplicaciones de inteligencia artificial más complejas para ejecutarse fuera de la nube. Mientras tanto, la innovación en las tecnologías de comunicaciones -como las constelaciones privadas de satélites 5G y LEO- está mejorando los servicios de comunicaciones tanto para los consumidores como para las empresas al proporcionar conectividad ubicua y respaldar las operaciones remotas.
Dentro de las tecnologías que se pueden encontrar aquí se encuentran las que ya se han adoptado o se adoptarán en menos de un año (los gráficos de conocimiento); las que se van a adoptar en uno a tres años (las megaconstelaciones de satélites LEO, el Blockchain y los chips para inteligencia artificial); las que se van a adoptar en tres a seis años (la 5G privada, la computación de borde de hiperescala, la tokenización y la computación neuromórfica); y las que se van a adoptar en seis a ocho años (las bases de datos vectoriales y escalables, la Web3 y los procesadores cuánticos).
Las recomendaciones
El estudio de Gartner también propone una serie de recomendaciones para que los líderes de los negocios puedan evaluar el impacto de estas tecnologías y tendencias sobre sus productos y servicios.
Primero, propone mejorar la diferenciación competitiva en el mundo inteligente trabajando dentro de un ecosistema de socios para ofrecer los tipos y combinaciones de interacciones -como avatares de inteligencia artificial, interfaces de usuario multimodales y computación espacial- que aporten valor en función de sus casos de uso específicos y mercados objetivo.
También recomienda dar prioridad a los casos de uso de la inteligencia artificial generativa más frecuentes e impactantes, como la inteligencia artificial conversacional, la creación de contenidos y la simulación, porque ya aportan un valor real a los usuarios.
Igualmente, propone estimular el crecimiento, al tiempo que se mitiga el riesgo y la regulación restrictiva mediante la creación de confianza por parte de los usuarios a través de sistemas como la identidad descentralizada y la analítica del comportamiento, y la aplicación de principios de inteligencia artificial centrada en el ser humano y de inteligencia artificial responsable.
Finalmente, recomienda apoyar la hoja de ruta estratégica del producto de la empresa mediante la identificación de tecnologías emergentes relevantes y valores de negocio que puedan habilitar e identificar socios tecnológicos innovadores y relevantes.
Jose Antonio Trujillo, CTOPerú