Gartner 2023: 4 tecnologías emergentes que debe conocer
El Radar de Impacto de Tendencias y Tecnologías Emergentes de Gartner para 2023 ofrece a los líderes en innovación tecnológica una valiosa guía sobre cómo capitalizar las oportunidades del mercado.
Cuatro tendencias emergentes
El Radar de Impacto de Tendencias y Tecnologías Emergentes de Gartner para 2023 ofrece a los líderes en innovación tecnológica una valiosa guía sobre cómo capitalizar las oportunidades del mercado.
La investigación realizada por Gartner ha identificado cuatro tendencias y tecnologías emergentes que proveedores de tecnología y líderes en innovación deberán considerar para ajustar sus estrategias tecnológicas, inversiones y herramientas con el fin de mantenerse a la vanguardia.
SMART WORLD - El mundo inteligente continúa expandiéndose con una mayor fusión de experiencias físicas y digitales, impulsada por la adopción de tecnologías como IoT (Internet de las cosas), el METAVERSO, realidad aumentada y virtual, así como la automatización inteligente de procesos.
PRODUCTIVITY REVOLUTION - La revolución de la productividad se acelera gracias a los avances en herramientas y tecnologías de inteligencia artificial (IA), como los chatbots, los asistentes virtuales y la automatización de procesos robóticos (RPA). Estas tecnologías permiten una mayor eficiencia en el trabajo y la optimización de procesos, lo que se traduce en una reducción de costos y un aumento en la productividad.
TRANSPARENCY AND PRIVACY - La transparencia y la privacidad reciben un mayor escrutinio en medio del crecimiento exponencial en la recopilación de datos personales y corporativos. Las organizaciones deben ser más transparentes en su recopilación y uso de datos, así como asegurar la privacidad y seguridad de la información. La implementación de tecnologías como blockchain y el cifrado de extremo a extremo se están convirtiendo en soluciones populares para abordar estos desafíos.
CRITICAL ENABLERS - Los nuevos habilitadores de tecnología crítica están creando nuevas oportunidades comerciales y de monetización. Estos habilitadores incluyen tecnologías emergentes como la computación cuántica, la 5G y la robótica avanzada, que tienen el potencial de transformar industrias enteras y abrir nuevos mercados para productos y servicios innovadores.
Cuatro tecnologías emergentes
En este sentido cuatro tecnologías emergentes impactarán en los próximos cuatro a ocho años.
Computación neuromórfica (Neuromorphic computing)
La computación neuromórfica es una tecnología habilitadora crítica que proporciona un mecanismo para modelar con mayor precisión el funcionamiento de un cerebro biológico utilizando técnicas de procesamiento digital o analógico. Esta tecnología se espera que pase de la adopción temprana a la adopción mayoritaria temprana en un plazo de tres a seis años.
Los sistemas informáticos neuromórficos simplifican el desarrollo de productos de inteligencia artificial y permiten una mejor respuesta a la imprevisibilidad del mundo real. Con capacidades autónomas para reaccionar rápidamente a eventos e información en tiempo real, se espera que estos sistemas formen la base de una amplia gama de futuros productos basados en IA, como la detección de eventos, el reconocimiento de patrones y el entrenamiento de pequeños conjuntos de datos.
Se espera que los dispositivos neuromórficos innovadores estén disponibles para fines de 2023, pero se necesitarán cinco años para que alcancen una adopción mayoritaria temprana. A pesar de esto, el impacto de la computación neuromórfica en los productos y mercados existentes se espera que sea significativo. Esta tecnología tiene el potencial de alterar muchos de los desarrollos actuales de la tecnología de IA, proporcionando ahorros de energía y beneficios de rendimiento que no se pueden lograr con las generaciones actuales de chips de IA.
Aprendizaje autosupervisado (Self-supervised learning)
El aprendizaje autosupervisado es un enfoque automatizado que acelera la productividad al permitir la anotación y etiquetado de datos sin intervención humana. Se espera que este enfoque tenga un impacto significativo en los productos y mercados existentes, aunque llevará de seis a ocho años pasar de la adopción temprana a la adopción mayoritaria temprana.
Los modelos autosupervisados aprenden a relacionar información, como identificar patrones o palabras que suelen aparecer juntos. Aunque el aprendizaje autosupervisado todavía es practicado por un número limitado de empresas de IA, algunas compañías han agregado recientemente esta técnica a sus hojas de ruta de productos, especialmente en las áreas de visión artificial y procesamiento del lenguaje natural.
El aprendizaje autosupervisado es especialmente relevante para organizaciones con acceso limitado a grandes conjuntos de datos, ya que amplía la aplicabilidad del aprendizaje automático a diferentes aplicaciones de IA, incluyendo la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural. Los beneficios potenciales son extensos, puesto que permiten una mayor eficiencia en la anotación y etiquetado de datos, acelerando así la productividad en la creación de modelos de IA.
Metaverso
El metaverso está transformando el mundo digital al proporcionar un entorno inmersivo y persistente. Sin embargo, llevará más de ocho años pasar del estado de adopción temprana a la adopción mayoritaria temprana, pero el impacto en los productos y mercados existentes será muy sustancial.
El metaverso combina diversas tecnologías y tendencias, como la computación espacial, la persistencia digital, la tecnología de descentralización, las redes de alta velocidad y baja latencia, la detección y las aplicaciones de IA. Estos componentes proporcionan un entorno digital colaborativo, interoperable y descentralizado que se integra con el mundo físico.
Aunque los casos de uso del metaverso aún están emergiendo, las soluciones de metaverso actuales son precursores prometedores. La transición hacia el metaverso tiene el potencial de ser tan significativa como la de lo analógico a lo digital, lo que brinda oportunidades y beneficios de gran alcance.
Se espera que el metaverso alcance su adopción mayoritaria temprana cuando las características y la funcionalidad de las tecnologías y tendencias de soporte evolucionen lo suficiente como para cumplir plenamente con la definición del metaverso.
IA centrada en el ser humano (Human-centered AI = HCAI)
La IA centrada en el ser humano (HCAI) es un principio de diseño de IA que busca garantizar que los sistemas de IA beneficien a las personas y a la sociedad en general. Este enfoque, que prioriza la transparencia y la privacidad, tendrá un impacto significativo en los productos y mercados existentes. Se espera que la adopción por mayoría temprana ocurra en un plazo de entre tres y seis años.
En un modelo de asociación de personas e IA, HCAI promueve el uso de la IA para mejorar el rendimiento cognitivo humano, incluyendo el aprendizaje, la toma de decisiones y nuevas experiencias. Si bien la automatización completa es posible, el objetivo final es siempre mejorar la calidad de vida y bienestar humano.
El enfoque HCAI permite a los proveedores de IA gestionar riesgos y ser éticos, responsables y más eficientes en la automatización. Al complementar la IA con el toque humano y el sentido común, se pueden eliminar limitaciones, sesgos y puntos ciegos evitables. Muchos proveedores de IA ya están adoptando este enfoque más impactante y responsable para el desarrollo de productos de IA.
El potencial impacto de HCAI es alto porque aprovecha las habilidades humanas para aumentar la productividad y mejorar la vida de las personas. La IA centrada en el ser humano no sólo es beneficiosa para los usuarios, sino que también ayuda a mejorar la imagen pública de la IA y aumenta la confianza en su uso. Al enfocarse en el beneficio humano, HCAI puede impulsar un futuro más positivo e inclusivo para la IA.
Conclusión final
Como conclusión general, se puede decir que la tecnología y la inteligencia artificial continúan avanzando rápidamente y transformando múltiples aspectos de la sociedad y la economía. Las tendencias emergentes como el aprendizaje autosupervisado, el metaverso y la IA centrada en el ser humano tienen el potencial de tener un impacto significativo en la forma en que las empresas operan y las personas interactúan con la tecnología.
Sin embargo, también es importante destacar la necesidad de abordar cuestiones críticas como la ética, la privacidad y la transparencia en el desarrollo y aplicación de la inteligencia artificial. La adopción masiva de estas tendencias emergentes puede tomar años, y es fundamental que se implementen de manera responsable y se consideren sus implicaciones en términos de equidad, inclusión y justicia social.
La tecnología y la inteligencia artificial son herramientas poderosas con el potencial de mejorar significativamente la vida de las personas y transformar el mundo en el que vivimos. Sin embargo, su desarrollo y uso deben ser guiados por principios éticos y responsables para garantizar que se utilicen de manera efectiva y equitativa en beneficio de la sociedad en su conjunto.
Fuente original: Gartner - 4 Emerging Technologies You Need to Know About
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