Desde el aprendizaje automático hasta los gemelos digitales, un mar de posibilidades con tendencias tecnológicas crecientes (y decrecientes) Las tecnologías nuevas y en evolución están cambiando rápidamente la forma en que trabajamos, ofreciendo oportunidades creativas para aquellos desarrolladores a quienes no les importa reenfocarse y aprender algo nuevo. En este artículo, analizamos 11 nuevas tendencias tecnológicas que, según los expertos, podrían alterar las prácticas de TI existentes y crear una demanda de desarrolladores orientados al futuro.
No estamos hablando sólo del próximo mega avance (también conocido como Next Big Thing). La fuente de oportunidades futuras para los desarrolladores radica en la fusión de varias tecnologías avanzadas: inteligencia artificial (IA), realidad virtual (VR), realidad aumentada (AR), Internet de las cosas (IoT) y tecnologías en la nube. ... y, por supuesto, en las cuestiones de seguridad derivadas de esta fusión. Si desea ampliar su caja de herramientas personal, le recomendamos que eche un vistazo más de cerca a estas tecnologías populares, así como a nuestros consejos sobre cómo tener éxito con ellas.
Seguridad del Internet de las Cosas
Después de que decenas de millones de dispositivos conectados fueran pirateados en 2016, incluso los observadores externos se dan cuenta de que los dispositivos IoT (IoT = Internet de las cosas) desprotegidos provocan terribles problemas de seguridad. En un informe reciente, la firma de analistas Gartner publicó recomendaciones para desarrolladores y equipos de expertos. Sugiere que estos especialistas trabajen entre sí desde el principio del proceso de diseño. En este caso, puede eliminar las amenazas a medida que surjan. Por ejemplo, descargando actualizaciones de seguridad para dispositivos IoT. La demanda de expertos en seguridad de Internet de las cosas es alta, especialmente aquellos que comprenden las vulnerabilidades del hardware y software utilizados por los dispositivos conectados a la red. “Los vectores de ataque de IoT son casi idénticos a los de cualquier red distribuida, como computadoras o teléfonos móviles. Por lo tanto, el conocimiento de seguridad será relevante e importante en esta área, dice Richard Whitney, vicepresidente de producto de la startup Particle. "Aprenda los conceptos básicos de criptografía y autenticación y logrará grandes cosas". Tom Gonser, fundador de DocuSign y socio de Seven Peaks Ventures, dice que las empresas ahora necesitan habilidades de programación de bajo nivel para microprocesadores. “También necesitan experiencia con la tecnología Bluetooth, [Windows Identity Foundation] y tecnologías de espectro extendido. También se agradece el conocimiento de las últimas opciones de seguridad del sistema operativo Linux, especialmente las opciones optimizadas para el minikernel, como Qubes OS”. Matt Abrams, socio de Seven Peaks Ventures, sugiere centrar los esfuerzos en comprender los procesos tecnológicos y cómo destruirlos. En su opinión, la era de la criptografía poscuántica se acerca más rápido de lo esperado. "Los especialistas deben comprender qué son la privacidad diferencial y las redes adversas".
Inteligencia artificial
La demanda de ingenieros expertos en inteligencia artificial está creciendo a pasos agigantados en anticipación de una nueva ola de automóviles sin conductor, robots y electrónica inteligente. "Ahora nos encontramos en un punto de inflexión, impulsado en gran medida por los avances en la informática ubicua, los servicios asequibles en la nube y el almacenamiento de información prácticamente ilimitado", afirmó Nicola Morini-Bianzino, director ejecutivo senior y líder del grupo de inteligencia artificial de Accenture. "La inteligencia artificial ahora está integrada literalmente en todo". Morini-Bianchino predice la demanda de desarrolladores de software, tecnólogos e investigadores con experiencia en el campo de la [automatización - aprox. transl.] traducción de un idioma a otro, reconocimiento de voz, visión por computadora, robótica, procesamiento de textos en lenguajes naturales, representación del conocimiento y razonamiento lógico. El alimento de la IA son los datos, por lo que la necesidad de especialistas en gestión de datos y contenidos, científicos y analistas de datos también es extremadamente alta. El vicepresidente de marketing de Treasure Data, Kiyoto Tamura, predice que la inteligencia artificial pronto pasará de aplicaciones mundanas y de nicho a aplicaciones mucho más amplias e interesantes. Anteriormente, las tareas de inteligencia artificial eran más o menos así: "Encontrar la ruta de entrega óptima para un paquete... o los sitios más adecuados para una consulta de búsqueda". Ahora su redacción se acerca más a lo siguiente: “juega Go a un nivel decente”, “conduce con seguridad”, etc. "Es genial, pero la gente todavía tiene que decirle a la computadora qué hacer y no hay nada que se pueda hacer al respecto", dice Tamura Kiyoto. La demanda de científicos de datos, científicos de aprendizaje automático y lingüistas computacionales está en constante crecimiento. dice Tim, CEO de MindMeld Tuttle, citando un estudio de VentureScanner que enumeró 910 empresas de inteligencia artificial lanzadas entre marzo y octubre de 2016, con más de la mitad en aprendizaje profundo/aprendizaje automático y ciencia de datos, lenguajes naturales: “Esta área no solo está creciendo en número, sino que también es la "Es el área donde se ha invertido más dinero, alrededor de 4.500 millones de dólares", dice Tuttle. A pesar del reciente aumento del interés en las aplicaciones interactivas, existe una asimetría entre la oferta y la demanda en esta área. Como resultado, los expertos en la materia seguirán siendo un un recurso valioso hasta que la academia y la industria restablezcan el equilibrio.
Aprendizaje automático
Un tipo de inteligencia artificial, el aprendizaje automático, puede procesar enormes cantidades de datos para encontrar rápidamente patrones (como el reconocimiento facial) y realizar tareas como recomendar películas para transmitir, sin necesidad de programación explícita. Patrick Spedding, director senior de investigación de inteligencia empresarial de Rocket Software, cree que las tecnologías cognitivas, junto con los bots y el aprendizaje automático, pueden mejorar la eficiencia de las organizaciones que buscan la “señal útil entre el ruido”. "Al fin y al cabo, el aprendizaje automático se basa en las capacidades del análisis avanzado, antes conocido como minería de datos, que para ganar popularidad sólo necesitaba una plataforma adecuada", comenta Spadding. Surge la pregunta: ¿cómo conseguirlo?, recomienda Abrams, de Seven Peaks Ventures. El curso en línea de Andrew Ng sobre aprendizaje automático en Coursera. Quienes toman el curso obtienen mejores resultados en las competiciones de Kaggle. Mejores resultados que algunos profesionales con años de experiencia. No todos los desarrolladores de aprendizaje automático tienen un título en informática. "Por supuesto, un título en informática o un título de ingeniería básica suele ayudar a los técnicos a tener éxito en su trabajo. “Estos especialistas pueden realizar experimentos durante un largo período de tiempo y mejorar los modelos de aprendizaje automático”, afirma Mehdi Samadi, director de tecnología y cofundador de Solvvy. "Sin embargo, a menudo he visto empresas contratar candidatos sin experiencia en informática y convertirlos en especialistas en aprendizaje automático".
Ciencia de los datos
La ciencia de datos es otro campo de moda que requiere una variedad de habilidades interdisciplinarias, y cada industria tiene las suyas propias. Es posible que se requiera experiencia con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para transformar grandes volúmenes de datos en datos útiles para las decisiones comerciales. "Los científicos de datos experimentados son un bien escaso", dice Spadding. "Me parece que las áreas donde se pueden crear tecnologías que ayuden en la toma de decisiones, como los robots cognitivos y el análisis guiado, son áreas de oportunidades extremadamente rentables". Para aquellos que quisieran trabajar en estas áreas, un conocimiento profundo de la probabilidad La teoría y la estadística matemática son un requisito clave, dice Gary Kazantsev, que dirige el grupo de aprendizaje automático en Bloomberg. "Las habilidades de ingeniería, como la capacidad de escribir el código necesario para crear un sistema, son una ventaja". Con herramientas como la biblioteca de aprendizaje automático TensorFlow o los cuadernos Jupyter, esta tarea se simplifica enormemente. Para practicar la ciencia de datos, son útiles buenas habilidades de investigación, es decir, la capacidad de formular hipótesis, probarlas, estudiar literatura moderna y monitorear constantemente las noticias en tu area." Gunter Ollmann, director de seguridad de Vectra, afirma que actualmente muchas empresas tratan a los científicos de datos por separado de los diseñadores, los equipos de I+D y los desarrolladores. A medida que las herramientas de aprendizaje profundo y automático mejoren y los cursos de capacitación se vuelvan más efectivos para educar a los ingenieros superiores sobre las novedades en ciencia de datos, la distinción entre ciencia de datos e ingeniería de software desaparecerá gradualmente. En el futuro, será imprescindible fusionar las habilidades y el dominio de ambos instrumentos".
Cadena de bloques de transacciones
Los beneficios de este método de crear una herramienta de contabilidad financiera distribuida para transacciones incluyen transparencia y seguridad, aunque la falta de estandarización ha ralentizado su adopción en una amplia gama de industrias. Peter Loop, vicepresidente asistente y arquitecto principal de tecnología de Infosys, se muestra optimista sobre la tecnología: “A pesar de la idea errónea de que estamos a años de distancia de la tecnología blockchain, ya estamos en el próximo "Este año veremos implementaciones completas en servicios financieros". , seguros y atención sanitaria. Trastornará completamente nuestro sistema de pagos a nivel internacional". Otras tecnologías emergentes tienen curvas de aprendizaje más pronunciadas, dice Robert Bardunias, cofundador y director fiscal de IRIS.TV, quien admira el enfoque empresarial de la tecnología. "Estas tecnologías están creciendo desde el primer día con un enfoque en aplicaciones empresariales operativas, por lo que los desarrolladores no tienen que imaginar casos de uso: surgen y evolucionan en tiempo real", comenta Bardounias. "Mantenerse al día con los nuevos desarrollos y cambios será un desafío ". Un desafío para cualquiera que quiera convertirse en un profesional en este campo. Recuerdo cómo una vez desarrollé habilidades profesionales menores, como leer sitios web y revistas especializadas. Esto es lo último que quería hacer, pero hoy es parte obligatoria del formación de un desarrollador que desee obtener y mantener una ventaja competitiva en el mercado global."
Arquitectura de Aplicaciones y Servicios en Malla (MASA)
También existe una demanda cada vez mayor de aplicaciones que puedan mantener una conexión, conmutación y trabajo ininterrumpidos mientras nos movemos por la casa. "El objetivo de una malla es la alta disponibilidad: todos los elementos están conectados entre sí", dice Joseph Carson de Thycotic. "Si una ruta no está disponible, se buscará otro dispositivo para establecer la conexión. Esto se utiliza, por ejemplo , para los dispositivos de seguimiento de Tile, así como para criptomonedas como Bitcoin como medio distribuido de contabilidad financiera". Otros expertos señalan un posible cuello de botella en la falta de compatibilidad suficiente de los dispositivos. “Todos los proveedores, a su manera, están tratando de generar confianza en los consumidores manteniendo cerrados sus ecosistemas, si es que existen”, dice Derek Collison, director ejecutivo de Apcera (anteriormente Cloud Foundry). "Creo que la inteligencia artificial se entrenará en las nubes, con enormes cantidades de datos de todos los usuarios", dice Collison. "Estos algoritmos actualizarán continuamente sus modelos de ejecución, que se transmitirán de forma inalámbrica a los puntos finales y se utilizarán para actualizar el firmware "en nuestro "Los teléfonos, los coches y los dispositivos domésticos. El procesamiento de datos se realizará en el hardware de los dispositivos locales y la formación se realizará mediante software en la nube".
gemelos digitales
Conectados a sensores físicos y virtuales, los modelos de software se pueden utilizar para predecir fallas de productos y servicios, lo que permite a las empresas planificar y asignar recursos para realizar reparaciones antes de que ocurra la falla. Los avances en el aprendizaje automático y la introducción de tecnologías de inteligencia artificial están reduciendo el costo de este tipo de modelos predictivos, llamados "gemelos digitales", que permiten aumentar significativamente la eficiencia y reducir los costos operativos durante la vida útil de, por ejemplo, un motor a reacción o energía. planta. Según Matías Woloski, CTO y cofundador de Auth0, las empresas podrán utilizar gemelos digitales también en la etapa conceptual y de diseño, realizando simulaciones de nuevos productos de software con cambios paso a paso hasta lograr un resultado satisfactorio. La información obtenida de los gemelos digitales se tendrá en cuenta a la hora de crear el producto. "Varias organizaciones ya utilizan gemelos digitales. Esta tecnología tiene demanda principalmente en aquellos proyectos en los que los costes iniciales son demasiado altos y, en consecuencia, el precio del fracaso", comparte Voloshsky. Paul Hofmann, director de tecnología de SpaceTime Insight, dice que los gemelos digitales utilizan el aprendizaje automático para hacerlos más eficaces a la hora de predecir fallos que los modelos de mantenimiento basados en condiciones. "Con IoT y los sistemas de aprendizaje automático, las empresas pueden estar seguras de que sus recursos no fallarán aleatoriamente y, si lo hacen, la empresa puede tomar la mejor decisión en tiempo real a largo plazo".
Coches, robots y electrodomésticos sin conductor
Los electrodomésticos, los equipos industriales, los automóviles y los drones se están volviendo más inteligentes gracias a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. La firma de investigación Gartner estima que para 2020, 61 millones de vehículos conectados saldrán cada año de las líneas de producción de los fabricantes de automóviles. “Aquí están creciendo economías enteras”, dice Vince Jeffs, director de estrategia de producto y marketing de Pegasystems. — Por ejemplo, hay startups y empresas ya formadas que se ocupan de la inteligencia artificial y que se han consolidado bastante en el ámbito de los vehículos autónomos. Por ejemplo, MobileEye es una empresa con 500 millones de dólares en capital de riesgo que se especializa en pequeñas cámaras colocadas por todo el automóvil. Asimismo, hay empresas que venden robots físicos; SoftBank Robotics, por ejemplo, se especializa en robots de conserjería de hoteles. Tienen 250 millones de dólares en capital de riesgo". Los avances en el aprendizaje profundo han llevado a mejoras en la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y el habla, así como en la capacidad de las máquinas y el software para "luchar por la recompensa" y maximizar la productividad, dice Wayne Thompson, Científico de datos jefe de SAS: "El resultado es una nueva generación de máquinas capaces de ver el mundo, oír y leer lenguajes naturales, comunicarse con las personas y autorregularse tanto mecánica como conductualmente de una manera que no tiene precedentes". La automatización es una pesadilla que deja a la gente sin trabajo, otros argumentan que estas tecnologías están conduciendo a un futuro más brillante y más humano."A menudo me preguntan sobre las consecuencias de la automatización", dice Michael Hubbard, director de comunicaciones globales de ServiceNow. — La automatización inteligente no es una amenaza, sino una tremenda oportunidad. Puede liberarnos de actividades rutinarias, abrir la puerta a la creatividad y permitirnos crear relaciones laborales más sólidas y productivas".
Realidad virtual y aumentada
Después de décadas de publicidad intrusiva, la realidad virtual y aumentada finalmente están llegando a un punto de inflexión. Y para quienes quieran desarrollar productos basados en estas tecnologías, se abren nuevos horizontes: ampliar las sensaciones durante los juegos. "Estas tecnologías aún no son muy comunes, pero han madurado mucho en los últimos años", comparte Anup Nair, vicepresidente y director técnico de Mphasis Digital. "Creo que en las industrias biomédica y sanitaria, AR/VR traerá enormes beneficios, tanto para fines de capacitación como para compartir información sobre procedimientos quirúrgicos complejos. Vemos planes para actividades de AR destinadas a realizar análisis en profundidad en los centros de control de redes sociales de los grandes bancos, así como en las casas de cambio donde brindarán Hay un espacio infinito para que los corredores de bolsa analicen datos y colaboren". Christian Sasso, profesor asociado en el programa de posgrado VR/AR en Cogswell College, con sede en San José, ve la realidad aumentada como la mayor tendencia tecnológica del año. "La RA será una realidad muy pronto: atender a los clientes cuando necesiten reparar un dispositivo producido por la empresa”, afirma Sesso. “Por ejemplo, en un proyecto en el que estoy trabajando, se utilizan gafas de realidad aumentada para comunicarme con un asesor de atención al cliente en caso de que se rompa un televisor o un monitor. Al hablar directamente con un cliente a través de una interfaz de realidad aumentada, un representante de la empresa puede obtener toda la información necesaria inspeccionando visualmente una pantalla rota, sin tener que describir el problema por teléfono o buscar un número de serie." "Tecnologías AR y VR "No se generalizará hasta que haya hardware más asequible y de alta calidad para ellos", dice Vishwa Ranjan, jefe de realidad virtual y aumentada de Infosys. "Ya en 2017, veremos que las empresas de teléfonos inteligentes comenzarán a desarrollar capacidades de realidad virtual y aumentada, como como tecnologías basadas en reconocimiento facial, detección de ubicación, uso de sensores y cámaras de 360 grados, que desempeñarán un papel importante en la promoción de las ventas de dispositivos AR y VR entre los primeros compradores".
Ayudantes humanoides
¡Esta es la siguiente etapa de la inteligencia artificial! Acabaremos con las torpes herramientas que utilizamos actualmente para interactuar con el mundo digital. Según los expertos, pronto utilizaremos herramientas de asistencia para algo más que realizar pedidos de bienes y servicios en línea o realizar búsquedas en Internet. Se convertirán en una extensión de nuestro propio cerebro. Ya no necesitaremos recordar tanta información: con la ayuda de herramientas tecnológicas, liberaremos recursos para el pensamiento analítico y crítico." ¿A qué debemos prestar atención si estamos interesados en el desarrollo de este tipo de tecnologías de asistencia? " "La mayor demanda ahora es un conocimiento profundo", afirma Günther Ohlmann, jefe de seguridad de Vectra. "Por ejemplo, conocimientos expertos en el campo de la seguridad de la información (seguridad de aplicaciones web, análisis forense de redes, desmontaje de malware)". David Parmenter, científico de datos y director de tecnología de Adobe Document Cloud, dice que la clave para esto, incluso más que un título en ciencias de la computación, es la pasión por las matemáticas y la lógica. “La creatividad, el deseo de aprender constantemente, el pensamiento centrado en el cliente, la resiliencia ante el fracaso (los resultados del aprendizaje automático no son de ninguna manera un producto terminado) y las habilidades de comunicación son las habilidades interpersonales más importantes para los ingenieros que trabajan en este campo. "
Y el ganador… ¡es una combinación de todo esto!
Si bien la inteligencia artificial es probablemente la tecnología disruptiva más citada del año, la tendencia más importante es la convergencia de tecnologías emergentes en rápida evolución. Maarten Ectors de Canonical enumera más de una docena de tecnologías diferentes que, cuando se combinan, producen más que la suma de sus partes: "nube, móvil, IoT, inteligencia artificial, blockchain, realidad aumentada, interfaces de voz, comunicaciones por radio controladas por software, la 'cuarta revolución industrial' [automatización y comunicación de datos en la industria], robótica, informática de vanguardia y coches sin conductor". Patrick Spadding, de Rocket Software, dice que tecnologías separadas se están uniendo en gran medida debido a la necesidad de las empresas de sacar provecho de sus propios datos, como cuando analizan el tráfico de sitios web. "Cuando se suma el crecimiento de nuevas fuentes de datos como Internet de las cosas", afirma, "no es fácil mantenerse al día con el volumen de información disponible para tomar decisiones comerciales". Spadding cree que las perspectivas de fusionar tecnologías cognitivas, bots y lenguajes de máquina aumentarán a medida que se vuelvan más comprensibles. Una nueva generación de nativos digitales acelerará la adopción de estas tecnologías combinadas, afirma, ya que esperan facilidad de uso, interfaces similares a juegos y la ubicuidad de la realidad virtual y aumentada.
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