El mundo no para, incluso con los desafíos que la pandemia generó. Y fue precisamente en este punto que las empresas crearon propuestas desafiantes para no quedarse fuera de juego. Además de crecer, las empresas se vieron en la tesitura de tener que ganar protagonismo para seguir siendo competitivas en el mercado.

Para ello, es necesario filtrar entre las innovaciones tecnológicas disponibles, aquellas en las que vale la pena invertir. Contamos con una de las mayores autoridades en tecnología para  ayudarnos con este problema: Gartner – uno de los mayores líderes para las empresas en temas de tecnología, ha puesto a disposición una lista de las tendencias más importantes. Eche un vistazo a las 12 tecnologías que ayudarán a las empresas a competir por los espacios de negocio.

 

Cybersecurity mesh

¿Cuántos datos utiliza actualmente su empresa? ¿Está seguro de que están debidamente protegidos? La verdad es que, al apostar por múltiples ubicaciones de almacenamiento, favorecemos la aparición de brechas y vulnerabilidades.

Es común, por ejemplo, almacenar datos en servidores en la nube y centros de datos, que exigen, en cierta medida, diferentes enfoques de seguridad.  Sin integración, las estrategias de ciberseguridad se ven seriamente afectadas.

Ante esta necesidad, surge el concepto de  cybersecurity mesh (o «malla de ciberseguridad»: una arquitectura específica de soluciones de seguridad de la información. Son estrategias integradas y cooperativas para obtener mejores resultados y una mayor protección de la información, independientemente  de la ubicación de las bases de datos.

Según Gartner, para 2024, las organizaciones que adopten cybersecurity mesh, con la integración de herramientas de seguridad y un ecosistema cooperativo, ayudarán a reducir los impactos de los  incidentes de seguridad individuales en un 90%.

 

Informática que mejora la privacidad

Siguiendo con el tema de protección de datos, es esencial que su uso, almacenamiento y tratamiento prioricen la privacidad. Recuerde que la legislación vigente en materia de protección de datos (LGPD) regula todos esos asuntos.

Privacy-Enhancing Computation ofrece soluciones que utilizan la menor cantidad de información personal en el día a día, maximizando la protección de datos y  el empoderamiento del usuario.  También permite el intercambio seguro entre diferentes ecosistemas.

El cifrado, la división y  el preprocesamiento de datos sensibles están presentes en el Privacy-Enhancing Computation, siempre de acuerdo con la legislación vigente.

 

Computing Cloud (plataformas nativas en la nube)

El uso de la computación en la nube es una realidad. Ya lo había anunciado el mismo Gartner, cuando predijo que para 2020 sería muy raro encontrar organizaciones que no trabajaran con la nube (tan raras como aquellas que no usaban internet diariamente)

Cloud computing  es un modelo informático en el que los datos y las soluciones  se almacenan en servidores remotos y se puede acceder a ellos desde cualquier dispositivo en cualquier momento.

Un avance importante es el uso de plataformas nativas en la nube, que aportan  una mayor elasticidad y escalabilidad al modelo, con una reducción del tiempo de respuesta a las solicitudes y una mayor independencia de la infraestructura.

 

Data Fabric

La siguiente tendencia está relacionada con la información con obstáculos, que permanecen aislados dentro de las soluciones y aplicaciones.

El Data Fabric se asemeja a una arquitectura en red, que permite la interconexión en varios niveles. Es posible integrar, de forma inteligente, la información de diferentes plataformas y usuarios, permitiendo que  los sistemas aprendan de los datos utilizados. Se espera que la eficacia de este sistema sea cuatro veces mayor para 2024, así que asegúrese de integrarlo en su empresa o negocio.

 

Inteligencia de decisiones

La inteligencia de decisiones es una metodología utilizada para tomar decisiones basadas en el análisis de datos. Se relaciona con un mundo de transformaciones muy ágiles, al fin y al cabo, cada vez más situaciones requieren respuestas rápidas, eficaces y precisas.

Esto se hace a través de un marco optimizado para la inteligencia de decisiones, que se lleva a cabo a partir de la información proporcionada por el aprendizaje automático (machine learning) y feedbacks. Esta metodología utiliza integración de datos, análisis de datos e inteligencia artificial.

 

Hiperautomatización

Hemos llegado a un momento en que toda automatización requiere una mayor intensidad. Con esto, surge el concepto de hiperautomatización, que combina  tecnologías como RPA,  plataformas low-code (plataformas que requieren baja codificación)  y herramientas de minería de datos.

La hiperautomatización aporta agilidad al día a día, ya sea en la toma de decisiones o en actividades rutinarias, con herramientas que van más allá de la automatización de procesos individuales. Un ejemplo es la automatización de una cadena: si algo cambia en el primer extremo de la cadena, los pasos posteriores se adaptarán a través del aprendizaje automático (machine learning).

 

Ingeniería de IA

La Ingeniería de Inteligencia Artificial garantiza modelos más integrados y consistentes en el día a día y ayuda en las proyecciones futuras. Los ingenieros de IA trabajan con ciencia de datos en el desarrollo de software y algoritmos que ayudan a corregir fallas y mejorar los resultados.

 

Experiencia Total

En Experiencia Total (Total Experience – TX) tenemos la unión de Experiencia del Cliente (CX), Experiencia del Empleado (EX), Experiencia del Usuario (UX) y Experiencia Múltiple (MX). La idea es que, al visualizar la experiencia de manera integrada, sea posible promover la satisfacción de todos los involucrados en los procesos  y, por consiguiente, aumentar la productividad y el beneficio.

 

IA generativa

Esta es una tendencia que toma fuerza debido a su potencial para utilizar el aprendizaje automático (machine learning) para generar soluciones originales y realistas (de ahí el nombre de “generativa”). Se puede utilizar, por ejemplo, para la creación de nuevos códigos y el desarrollo de soluciones completamente innovadoras, todo ello sin intervención humana directa.

Empresas distribuidas

El tema aquí son los avances importantes para los nuevos modelos de trabajo, especialmente para el direccionamiento del «remote-first», que necesita cambios técnicos para suceder con más fluidez, sin generar obstáculos.

En este contexto, la creación de empresas distribuidas juega un papel fundamental. En ellas, existe una descentralización de funciones —es decir, no necesitan estar concentradas en una sede física—, permitiendo a los profesionales trabajar desde cualquier lugar, sin grandes problemas.

Sistemas autónomos

Los sistemas autónomos aprenden del entorno en el que se insertan físicamente. Pueden cambiar y optimizar dinámicamente sus propios algoritmos. Este comportamiento autónomo, en el futuro, puede extenderse a drones, máquinas, tecnologías del Internet de las Cosas, entre otros.

 

Son muchas las tendencias que pueden impulsar las estrategias de competitividad en las organizaciones, y es fundamental estar atento a todas ellas. Empezar los cambios lo antes posible es lo que su empresa necesita para impulsar los resultados y estar a la cabeza del mercado.

¡Cuéntenos qué es lo que ya ha implementado y cómo ha utilizado estas tecnologías en su día a día!

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