El empleo de la inteligencia artificial y el uso de los datos como servicio son dos de las tendencias que dominarán el sector en 2022.

El Big Data es una de las tecnologías más futuristas de nuestro tiempo y está permitiendo la recopilación, el almacenamiento y la utilización de los datos de los usuarios para entender su comportamiento y desarrollar modelos predictivos que tomen efectivamente decisiones autónomas según sus resultados. No estamos hablando de uno o dos gigabytes de datos; la analítica de big data se dirige a los datos que se acumulan a un ritmo de 1,2 megabytes por segundo de cada suscriptor en línea (datos que no pueden contenerse con los medios tradicionales de almacenamiento de datos).

Como el propio término «Big Data» implica, se refiere a eones de datos que pueden estar estructurados o no y que pueden ser utilizados por las empresas por diversos medios para entender a sus clientes, sus expectativas y requisitos, así como las tendencias del mercado en desarrollo. Estos datos también se utilizan para desarrollar estrategias de modelado predictivo que ayuden a los dispositivos inteligentes a ser más inteligentes y personalizados según los patrones de los usuarios.

1. Inclusión de todos los aspectos de la Inteligencia Artificial

Como ya se ha dicho, el Big Data es un concepto que entra dentro del espectro mucho más amplio de la IA. Pero, en realidad trabajan simultáneamente para hacer crecer los sistemas inteligentes. Los datos en este caso, hacen que el concepto de Big data sea más eficaz con mejores predicciones, mejorando la IA y la IA a su vez ayuda a que los datos se transformen en formas que puedan ser más eficaces (datos procesables). Juntos forman un círculo vicioso de interdependencia. Dado que las máquinas más inteligentes son la necesidad del momento para todas las empresas, deberíamos ver mucho trabajo y aplicabilidad de estas dos tecnologías en los próximos tiempos.

2. Más utilización de los datos como servicio

¿Ha sido testigo de los datos incorporados sobre la muerte del covid-19 y el recuento de pacientes en la era pospandémica en los distintos sitios web?
Se trata de un ejemplo en el que las empresas tienden a desarrollar y ofrecer datos como servicio a otras empresas para que los incorporen y utilicen en su trabajo. Aunque algunos usuarios lo consideren perjudicial para la privacidad y la seguridad de los usuarios, el desarrollo tecnológico ha ayudado a las empresas a trasladar fácilmente los datos de una plataforma a otra de una forma sencilla, sin ningún tipo de bloqueo por parte del proveedor ni problemas de accesibilidad, administración y colaboración de los datos. Por lo tanto, se espera que DaaS tenga su propia cuota de gloria en el futuro.

3. Las cosas tienden a ser más rápidas con la computación cuántica

Las tecnologías evolucionan día a día y la mayoría de ellas necesitan datos como alimento. Pero es sobre todo la velocidad a la que pueden ingerir y digerir este «alimento» lo que las separa en funcionalidades y eficiencias.

¿Sabes que Google ya ha desarrollado un procesador basado en la computación cuántica (en la que las decisiones de sí o no no se toman con dígitos binarios 1 y 0, sino con qubits o bits cuánticos mucho más rápidos) llamado Sycamore, que afirma haber resuelto un problema en 200 segundos, que otro superordenador de última generación tardaría más de 10.000 años en resolver. Los algoritmos de aprendizaje automático se han visto limitados hasta ahora por la lentitud de las velocidades de cálculo y la destreza de los ordenadores clásicos.

La computación cuántica es una tendencia de desarrollo novata que en este caso tiende a administrar grandes conjuntos de datos a velocidades mucho más rápidas para analizar los datos a un ritmo más rápido y eficiente para identificar patrones y anomalías en tiempo real, por lo que es mucho más eficaz para las empresas de todo el mundo. La computación cuántica puede integrar fácilmente los datos ejecutando comparaciones para analizar y comprender rápidamente la relación entre dos o más modelos predictivos o la eficacia de los algoritmos.

4. Edge Computing para una mejor resolución de problemas

Hay más de 30.000 millones de dispositivos conectados y la cifra pronto alcanzará los 50.000 millones. Estos dispositivos IoT son la nueva normalidad del mundo y, por tanto, las empresas están buscando formas de utilizar mejor los enormes datos que tienden a generar todo el tiempo. El Edge Computing es un nuevo marco de desarrollo en este sentido, en el que los procesadores se sitúan más cerca de la fuente o el destino de los datos, en lugar de ir directamente a las nubes. A medida que las empresas se hacen más dueñas de los datos que generan y del valor que tienen, es seguro que esta tendencia tendrá un uso y un alcance mucho mayor en el futuro.