Al final de cada año podemos encontrar múltiples predicciones de tendencias en distintos ámbitos tecnológicos. En esta entrada se analizan las tendencias tecnológicas generales que, de acuerdo con Gartner, brindarán oportunidades estratégicas significativas en 2019.
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.
Los problemas más importantes en relación al uso de datos personales en la actualidad provienen de no saber dónde se almacenan estos datos, quién puede acceder a ellos o qué se está haciendo con la información una vez que se accede a ella.
En un post anterior vimos cómo las características de Blockchain han hecho que esté considerada actualmente como la tecnología que más impacto tendrá en el futro próximo en todo tipo de sectores, tanto desde el punto de vista económico como del de modelos de relaciones entre entidades y entre estás con los usuarios y clientes, debido a su carácter disruptivo.
Estamos acostumbrados a que, cada cierto tiempo, aparece un nuevo concepto tecnológico que se pone de moda y del que todo el mundo empieza a hablar. Algunas veces se trata solamente de eso, una moda, pero en otros casos el concepto responde a una realidad que, efectivamente, da respuestas a una necesidad (o crea nuevas necesidades, pero en cualquier caso se traduce en un éxito en el mercado). Este tipo de fenómenos se producen de forma cada vez más frecuente, de la mano de nuevos avances tecnológicos.
En el siglo XXI el mundo de los negocios ha experimentado una transformación significativa debido a tecnologías como el Cloud Computing, el Big Data, o la Inteligencia Artificial. En opinión de diferentes expertos, en el futuro cercano vamos a ver la explosión de una tecnología que se encuentra actualmente en un estado similar al que se encontraban éstas otras hace varios años. Se trata de Blockchain, considerada actualmente como la tecnología más prometedora desde el punto de vista de su impacto en todo tipo de mercados.
Big Data es imprescindible actualmente para las empresas en cualquier ámbito de negocio, y la cantidad de datos en circulación y, por consiguiente, el almacenamiento necesario aumenta diariamente. La mayoría de las empresas con visión de futuro reconocen el valor de estos datos y suponen para ellas un factor esencial para la toma de decisiones relacionadas con su estrategia empresarial. Pero esta posibilidad hoy en día no se aprovecha del todo, ya que, desafortunadamente, la mayoría de los Big Data residen en “silos” que hacen que disminuya su eficacia.
DeepMind es una empresa británica de Inteligencia Artificial que fue relativamente desconocida hasta su compra por parte de Google por alrededor de 600 millones de dólares en 2014. Desde entonces DeepMind ha continuado perfeccionando su tecnología impulsada por redes neuronales que ha roto nuevas fronteras con el machine learning y, en particular, en el deep learning.
En la actualidad, un buen diseño de la experiencia de usuario (UX) en el uso de una aplicación se centra en la navegación obvia, la claridad de los contenidos y el conocimiento del público de la Web. Pero a medida que la tecnología avanza, también lo hacen los interfaces de usuario y las tendencias en UX.
En entradas anteriores analizamos los movimientos de Google y otras grandes empresas tecnológicas en el campo de la Inteligencia Artificial, y más concretamente en algoritmos y entornos de desarrollo para aplicaciones de Machine Learning.
En esta tercera entrega analizamos las iniciativas de Microsoft para desarrollar y aplicar técnicas de aprendizaje automático en distintos ámbitos, posicionándose así en este prometedor mercado.
En una entrada anterior analizamos los movimientos de Google en el campo de la Inteligencia Artificial, y más concretamente en algoritmos y entornos de desarrollo para aplicaciones de Machine Learning.
Google, evidentemente, no está sola en esta carrera frenética por desarrollar y aplicar técnicas de aprendizaje automático en distintos ámbitos, por lo que en este artículo se analizan los movimientos de algunos de sus principales competidores.
Watson de IBM
Como comentamos en el artículo “¿Qué es el Deep Learning y para qué sirve? ”, la Inteligencia Artificial, y en concreto el “Deep Learning”, ha vuelto a tener auge este año en los medios de comunicación cuando el programa “AlphaGo” de Google venció al campeón del juego de tablero “Go”.
En este artículo se analizan los movimientos de Google para posicionarse en el prometedor mercado de la Inteligencia Artificial.
Google y el Machine Leraning
El mercado de la Realidad Aumentada (junto con el de la Realidad Virtual y el de la Inteligencia Artificial), es uno de los mayor impacto va a tener en los próximos años en el ámbito tecnológico.
De acuerdo con los pronósticos de Gartner, la empresa líder mundial en investigación y asesoramiento en tecnología de la información, el gasto mundial en TI (tecnologías de la información) alcanzará los 3,5 billones de dólares en 2017, lo que supone una subida del 2,9% respecto al de 2016, estimado en 3,4 billones de dólares.
En este post podemos encontrar las diez principales tendencias tecnológicas estratégicas para el próximo año 2017 según Gartner, aquellas que, según la consultora, tendrán mayor potencial disruptivo en los próximos cinco años y que se convertirán en facilitadores fundamentales para aprovechar las oportunidades de negocio que surgen en los nue