Durante estos días han sido habituales los artículos de resumen acerca de las tendencias tecnológicas que tendrán mayor relevancia a lo largo de 2020. Existiendo prácticamente un consenso a la hora de otorgar un protagonismo al ámbito de la analítica. En esta misma línea, la inteligencia artificial se merece una mención especial. Para este año, IDC prevé un crecimiento de la inversión superior al 40%, y que se está convirtiendo en la tendencia de moda.

En este artículo, me gustaría dar mi opinión acerca de cuáles considero que serán los nombres propios relativos a la analítica que sonarán con fuerza a lo largo de 2020. No significa que sean los nombres o tendencias más importantes, sino simplemente aquellas que aún no se conocen demasiado, y considero van a tener un importante impacto en los próximos años.

1. Analytics Everywhere

Durante 2020 nos encontraremos ante un proceso de aceleración en la adopción de las aplicaciones analíticas, consolidándose la tendencia de analytics everywhere. Si durante la última década las aplicaciones analíticas aparecían aisladas de los entornos operacionales, y dedicábamos nuestros esfuerzos en consolidar datos en estructuras de datawarehouse. En los últimos años nos venimos encontrando que la barrera entre lo analítico y lo operacional se viene diluyendo, siendo frecuente encontrar funcionalidades analíticas embebidas en procesos operativos, y en la toma de decisión real-time.

De hecho, tenemos multitud de aplicaciones o servicios que llevan un componente analítico o de inteligencia artificial, del que en muchos casos ni siquiera somos conscientes.

2. Estrategias de nube hibrida y ecosistemas multicloud

En este año las organizaciones continuarán los procesos de migración a Cloud, atraídas por la reducción de costes y la flexibilidad que otorgan los despliegues en la nube. En 2024 el 90% de las grandes compañías adoptarán estrategias de cloud híbrida o multicloud. Las organizaciones están optando por esta estrategia, como medio de reducir riesgos, y evitar quedar “prisioneros” en un proveedor, al tiempo que les permite seleccionar el servicio que mejor se adapta a sus necesidades.

Los tres grandes gigantes del sector (Azure, AWS, y Google) están realizando enormes esfuerzos en el desarrollo de sus servicios analíticos y de Inteligencia Artificial. Esta rápida evolución está suponiendo una auténtica revolución en cuanto a las capacidades analíticas en cloud. Aunque conviene ser cuidadoso con la madurez de algunos servicios. Además, los ciclos tan cortos de “release” y actualizaciones pueden dar algún que otro quebradero de cabeza.

3. Expansión IOT y Edge Analytics

A nadie se le escapa que IOT y los procesos analíticos se encuentran cada vez más interrelacionados. Particularmente interesantes son la integración de IOT e Inteligencia Artificial. Por sus características, IOT es un escenario ideal para la aplicación de modelos de Machine Learning, ya sea para el mantenimiento predictivo como para la toma de decisión en real-time.

Otra de las tendencias en este ámbito es el Edge Analytics, tiene como finalidad procesar la información para la toma de decisión cerca de donde fue creada. Siendo además un complemento ideal a los entornos cloud, impidiendo tiempos de latencia, y evitando que una pérdida de conectividad conlleve incidencias en servicios críticos.

4. Hiper-automatización

Otro de los términos que están siendo más escuchados es la Hiper-automatización. Esta tendencia comenzó con la automatización robótica de procesos (RPA), basadas en reglas estáticas y en tareas muy bien definidas. Pero paulatinamente ha ido evolucionando hacia la Inteligencia Artificial a medida que ganaba complejidad, pasado de automatizar tareas a procesos.

Asociado a la Hiper-automátizacion encontramos el concepto de Digital Twin (DTO), una de las tecnologías que está cambiando la dinámica del sector industrial. Permitiendo la gestión y mejora de los operativos físicos, a través de su equivalente digital.

5. Chatbots y nuevos medios de interacción

La llegada de Alexa o Google home ha popularizado aún más los asistentes de voz. El aprendizaje automático, la Inteligencia Artificial (IA) y el procesamiento del lenguaje natural (PNL) son los factores claves para la mejora de la comprensión de las conversaciones y la intención de las consultas de los usuarios.

Por otro lado, la realidad aumentada y mixta permitirá crear nuevos interfaces, dotando a los usuarios de nuevas capacidades de interacción con las aplicaciones. Esta combinación de experiencias inmersivas y capacidad de interacción supondrá un cambio en la forma en la que interactuamos con el mundo digital.

6. Dataops y AutoML

A pesar del aumento de la relevancia de la analítica y la Inteligencia Artificial, aún nos encontramos con enormes problemas en su adopción en las organizaciones. Una de las principales dificultades es lograr implantar modelos y algoritmos de forma ágil en los sistemas productivos. En gran medida debidos a la falta de conocimiento práctico existente en el mercado.

En este aspecto, Dataops trata de aplicar al mundo del dato las buenas prácticas que ha significado Devops para desarrollo de software. Incorporando equipos multidisciplinares que trabajen con metodología ágil en busca de un resultado común.

Por último, otro de los conceptos que considero irá ganando peso durante 2020 serán las aplicaciones de AutoML. Estos sistemas nacen con el ambicioso objetivo de facilitar la creación de modelos complejos de aprendizaje automático por personas sin experiencia en ciencia de datos.

Actualmente están disponibles para tratamiento de imágenes, vídeos o procesamiento de lenguaje natural. Y aunque aún están lejos de lograr los resultados deseados, permite ahorrar tiempo en tareas iniciales. Y lo más importante, son un paso más a la hora de facilitar el acceso a la inteligencia Artificial de usuarios con altos conocimientos de negocio, pero que carezcan de experiencia técnica previa.