En un mundo donde el cambio es la constante la clave está en la innovación, por ello es fundamental conocer las tendencias tecnológicas que marcarán el rumbo de este año.

Seguridad

Los informes de los analistas indican que el ransomware seguirá siendo una de las principales amenazas para la seguridad de la información de las empresas, debido al riesgo de pérdida, robo o exposición de datos que esto conlleva. Esta amenaza se ha hecho más fuerte en los últimos tiempos con las modalidades de trabajo hibridas y el teletrabajo, al tiempo que los ataques se han vuelto más sofisticados y persistentes.

Originalmente,los enfoques de seguridad tradicional se centraban en el perímetro de la red: el firewall. Estos dispositivos se vuelven ineficaces si operan como estrategias de seguridad independientes. Ante esto se deben reevaluar las estrategias y arquitecturas de ciberseguridad. Una aproximación que es cada vez mas aceptada es la denominada zero trust (literalmente ”confianza cero”), la cual ha surgido como un modelo eficaz para abordar mejor los desafíos de ciberseguridad de la empresa moderna, dado que se asume que todos los usuarios, dispositivos, servidores y segmentos de red son intrínsecamente inseguros y potencialmente hostiles. La visión zero trust de seguridad, del borde a la nube, mejora la postura general de seguridad de la red al aplicar un conjunto más riguroso de mejores prácticas y controles de seguridad a los recursos de red que antes se consideraban confiables.

Modelos de pago por uso

En este 2022 estaremos en medio de una segunda ola de transformación digital donde la forma de provisionar tecnología se basará fuertemente en modelos de pago por uso. Esto es porque en comparación con los modelos tradicionales de compra, los modelos de pago por uso liberan capital al evitar grandes y sobreaprovisionadas inversiones iniciales. Este capital liberado permite usarlo justamente en lo que las organizaciones esperan de la TI: innovación, generación de nuevos servicios y valor con tecnología.

Hasta ahora la experiencia de nube con sus modelos de pago por uso, escalabilidad y agilidad han catalizado la transformación digital en las organizaciones. Sin embargo, más del 70% de las aplicaciones residen en entornos locales, por lo que el desafío será modernizar las aplicaciones nativas tradicionales de forma que puedan aprovechar el valor de los datos, por ejemplo, con machine learning e inteligencia artificial, y con un enfoque de pago por uso, escalable, ágil, abierto y multinube para innovar y transformar los negocios.

Impacto de datos

La capacidad de brindar servicios digitales a cualquier persona en cualquier lugar ha incrementado la implementación de tecnologías de cómputo en el borde, lo que ha cambiado nuestro mundo de manera favorable, rompiendo las barreras entre el mundo físico y el digital. El borde es donde convergen, por ejemplo, el Internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial y las redes 5G ultrarrápidas. Hasta el día de hoy la mayoría de las organizaciones capturaban estos datos de borde para su uso momentáneo, sin embargo, ahora necesitarán procesarlos cada vez más cerca de donde se generen, para poder tomar decisiones en tiempo real, y construir con ello las bases para la innovación, la diferenciación de servicios, la optimización de recursos y la fidelización de clientes.

Para cumplir con las necesidades de procesamiento de datos en el borde, los dispositivos infieren decisiones basadas en modelos de aprendizaje con tecnologías de Inteligencia artificial que desarrollan su aprendizaje y entrenamiento de manera centralizada en nubes hibridas, y luego los resultados de dicho aprendizaje se llevan de vuelta al borde para que los dispositivos realicen la toma de decisiones frente a los nuevos datos obtenidos. Pero a medida que aumenta la capacidad de procesamiento de los dispositivos de IoT, estos dispositivos comenzarán a aprender por sí mismos y serán capaces de desarrollar técnicas de machine learning en forma local.

Para evitar el sesgo que se puede introducir al depender de conjuntos limitados de datos de entrenamiento, la  tendencia hoy en día es que los dispositivos de borde puedan aprender y analizar datos de múltiples sensores, es un concepto conocido como swarm learning (aprendizaje por enjambre). Por ejemplo, las máquinas de rayos X conectadas en un hospital que trata a muchos pacientes con tuberculosis pueden compartir conocimientos con otra ubicación que ve más casos de neumonía. La capacidad de analizar radiografías de pulmón en ambas instalaciones mejora, mientras que no se comparten los datos de los pacientes.

Red 5G

Si se observa la industria en su conjunto, la red 5G se ha diseñado desde cero para realmente brindar a la industria de las telecomunicaciones diferenciadores que otros no pueden simplemente copiar, por así decirlo. Con la llegada de los teléfonos inteligentes de repente esas redes inteligentes y rápidas se convirtieron en algo con lo que alguien más ganaba dinero. Ahora los operadores son mucho más estratégicos en términos de cómo ven sus inversiones, pues al brindar nuevas capacidades tanto a los consumidores como a las empresas pueden monetizar de manera efectiva. De modo que la oportunidad es enorme.

El desafío que tienen los operadores en este momento es construir un ecosistema en torno a eso, porque no tienen la capacidad interna de I + D para desarrollar esas aplicaciones por sí mismos. Necesitan un ecosistema muy viable de proveedores de software independientes, proveedores de infraestructura e integradores a su alrededor para monetizar su inversión en la red 5G.