Como todos los veranos, Gartner ha dado a conocer las conclusiones de la edición de 2018 de su “Hype Cycle for Emerging Technologies”. En ellas destaca como principales tendencias emergentes la democratización de la inteligencia artificial, los ecosistemas digitalizados, el biohacking, las experiencias transparentemente inmersivas y las infraestructuras ubicuas. Además, refleja las tecnologías emergentes más relevantes en cada una de estas tendencias, recogidas de forma resumida en la siguiente figura.

​Fuente: Gartner

Tendencias en tecnologías emergentes

A modo de resumen, a continuación se incluye un breve comentario de cada una de estas tendencias.

• Democratización de la inteligencia artificial: la inteligencia artificial dejará de ser un reducto exclusivo para expertos, pasando a estar ampliamente disponible al alcance de cualquiera en forma de aplicaciones en todo tipo de ámbitos. Gartner destaca la colaboración entre humanos y robots para la asistencia en la realización de tareas que nos deje libertad para centrarnos en llevar a cabo actividades de valor añadido, y la utilización de vehículos total o casi totalmente autónomos (nivel 5 y nivel 4, respectivamente).
• Ecosistemas digitalizados: se han visto potenciados por avances tecnológicos que mejoran la ubicuidad y el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, a la vez que implican la necesidad de nuevas y más dinámicas estrategias y modelos de negocio. Entre las tecnologías emergentes involucradas Gartner destaca a blockchain por su potencial para aumentar la confiabilidad y la transparencia en los sistemas, o a los gemelos digitales (“digital twins”), que son representaciones virtuales de objetos reales que según sus estimaciones se contarán por cientos de millones en los próximos cinco años.
• Biohacking: este campo proporcionará diversas nuevas posibilidades, desde el aumento de las capacidades humanas, hasta la detección prematura de enfermedades por medio de distintos tipos de implantes. Como es evidente, surgirán al respecto cuestiones éticas que será necesario abordar. 
• Experiencias transparentemente inmersivas: se trata de difuminar las barreras entre personas, empresas y cosas, proporcionando una experiencia más inteligente en la vida y en el trabajo. Por ello Gartner destaca a los hogares y lugares de trabajo inteligentes, además de a tecnologías más incipientes como la impresión 4D.
• Infraestructuras ubicuas: la computación en la nube ha supuesto una revolución en cuanto a la disponibilidad de los sistemas informáticos. Gartner identifica una serie de tecnologías emergentes que continuarán revolucionando este sector, principalmente la computación cuántica (la cual tendrá un gran impacto en tareas de optimización, aprendizaje automático, cifrado, o análisis) y el hardware neuromórfico (inspirado en la arquitectura neurobiológica, puede mejorar el rendimiento, velocidad y eficiencia de las redes neuronales profundas).

La pregunta en este punto es cuándo estas tendencias y tecnologías emergentes serán una realidad. Intuitivamente, algunos casos nos pueden parecer ciencia ficción, mientras que otros podemos pensar que empezarán a materializarse en un futuro muy próximo. Veamos cómo Gartner pronostica la implantación real de estas opciones tecnológicas.

Pronóstico de evolución de las tecnologías emergentes

Antes de analizar las tendencias tecnológicas emergentes propuestas por Gartner es necesario comprender su metodología Hype Cycle, con la que trata de dar una visión de cómo una tecnología evolucionará en el tiempo, proporcionando una fuente sólida de conocimiento para administrar su implementación dentro del contexto de los objetivos comerciales específicos de las organizaciones. En dicha metodología se distinguen cinco fases clave del ciclo de vida de una tecnología emergente:

• Innovation Trigger: a partir de un avance tecnológico se producen las primeras pruebas de concepto y el interés de los medios desencadena una publicidad significativa, pero no existen productos utilizables y la viabilidad comercial no está probada.
• Peak of Inflated Expectations: existen algunos casos de éxito, a menudo acompañados de otros muchos fracasos.
• Trough of Disillusionment: el interés disminuye a medida que las expectativas no se cumplen, continuándose las inversiones solo si los proveedores que sobreviven mejoran sus productos, y éstos son del agrado de los “early adopters”.
• Slope of Enlightenment: existe una más amplia comprensión de la tecnología, a partir de la aparición de casos en los que ésta puede beneficiar a las empresas, de forma que aparecen más productos (y productos más evolucionados).
• Plateau of Productivity: la tecnología está empezando a ser ampliamente utilizada, y los resultados comienzan a impactar en el mercado.

Además, la metodología “Hype Cycle” indica el periodo de tiempo (menos de 2 años, de 2 a 5 años, de 5 a 10 años, o más de 10 años) en el que Gartner pronostica que cada tecnología llegará a la última fase (a la aplicabilidad real y relevancia en el mercado).

Tomando como base estas consideraciones, Gartner no identifica ninguna tecnología emergente que llegará al “Plateau of Productivity” en menos de dos años, siendo las siguientes las que lo harán más próximamente (dentro de entre dos y cinco años): 5G, asistentes virtuales, “deep neural networks” (deep learning), y “deep neural networks ASICS” (circuitos integrados de propósito específico para proporcionar mayor rendimiento y menor consumo al trabajar con redes neuronales).

Entre las tecnologías emergentes cuyo impacto en el mercado se pronostica que tenga lugar dentro de entre cinco y diez años podemos destacar las siguientes: blockchain, gemelos digitales, hardware neuromórfico y computación cuántica, realidad aumentada y mixta, plataformas IoT, grafos de conocimiento, o factorías y espacios de trabajo inteligentes.

Por último, destacamos algunas de las tecnologías que Gartner pronostica que alcanzarán el “Plateau of Productivity” dentro de más de diez años: impresión 4D, vehículos total o casi totalmente autónomos, “Smart dust” (redes de sensores diminutos), biotech, o “artificial general intelligence” (inteligencia artificial comparable a la humana, en contraposición con la actual, limitada a la resolución de tareas específicas).

La siguiente imagen muestra la distribución de estas y otras tecnologías dentro del “Hype Cycle for Emerging Technologies, 2018” de Gartner.

​Fuente: Gartner

Otra cuestión interesante a analizar es la evolución de estos pronósticos respecto a la edición anterior (la de 2017). Comparando el gráfico anterior con el correspondiente a 2017 se aprecia que se han incorporado nuevas tecnologías emergentes, que algunas tecnologías han avanzado dentro del ciclo de vida, y que otras han desaparecido del mismo, bien porque de acuerdo con la opinión de los analistas su estado de madurez es tal que pueden dejar de considerarse tecnologías emergentes, bien porque han decidido disgregarlas o integrarlas en tecnologías relacionadas bajo otro nombre, o porque han considerado más importante destacar nuevas tecnologías emergentes. La siguiente imagen muestra cómo Gartner ubicaba las tecnologías emergentes en el “Hype Cycle for Emerging Technologies, 2017”.

​Fuente: Gartner

Entre las nuevas tecnologías emergentes incorporadas en 2018 destacan algunas de las mencionadas anteriormente: biochips, “deep neural network ASICs”, grafos de conocimiento, realidad mixta, factorías inteligentes, etc. De la misma forma, entre las tecnologías emergentes que han avanzado en el ciclo de vida podemos ver a los gemelos digitales, las plataformas IoT, la computación cuántica, “Smart dust”, o los espacios de trabajo inteligentes.

Por último, un aspecto importante que llama la atención es la desaparición de una serie de tecnologías al haber alcanzado un importante grado de madurez durante el último año. Entre ellas destacan los drones, los interfaces de usuario conversacionales, el “machine learning”, “Serverless PaaS”, la seguridad definida por software, o la realidad virtual.

Como conclusiones, las predicciones realizadas por Gartner parecen mostrar una clara tendencia a seguir profundizando en las aplicaciones de la inteligencia artificial y en sus capacidades para habilitar la consecución de dichas aplicaciones. Desde el punto de vista de las aplicaciones no aparecen conceptos novedosos, habiéndose tratado extensamente todos ellos en los últimos años (asistentes virtuales, factorías y espacios de trabajo inteligentes, vehículos autónomos, etc.), llamando por ello la atención la distancia en el tiempo pronosticada para su implementación real, a excepción de lo que denominan “artificial general intelligence”, para cuya madurez sí que parece razonable pensar que aún deberemos esperar décadas. En cuanto a las nuevas tecnologías que proporcionen capacidades habilitadoras los pronósticos marcan una evolución incremental lógica; desde el “deep learning” en un primer estadio, hasta la computación cuántica, pasando por las “deep neural networks ASICS” y, posteriormente, el hardware neuromórfico.

Por otro lado, llama la atención que se emplace a más allá de cinco años a la realidad aumentada, teniendo en cuenta que, además, se haya dejado de considerar como emergente a la realidad virtual. También es llamativo este mismo plazo para la realización de la tecnología blockchain, ya que se existen muchas organizaciones que promulgan tener o lanzar en breve soluciones basadas en esta tecnología. Además, como se vio en un post anterior, en los próximos años las inversiones en esta tecnología crecerán ostensiblemente. Sin embargo, como también se contó en dicho post, la revolución que representa blockchain supone importantes implicaciones en los modelos económico y operativo actuales, lo cual implica que deberán pasar algunos años para que se puedan rediseñar estos modelos, junto con los cambios en las estructuras operativas de las organizaciones, y la necesidad de comprender y asimilar los aspectos de seguridad, legislativos y arquitectónicos de la tecnología.