¿Qué es tendencia en la industria de TI? Tendencia de Moda

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Según yo, pocas tecnologías de tendencia en la industria de TI son

Cloud Computing: nubes híbridas: el software como servicio (SaaS) y la plataforma como servicio (PaaS) en combinación con aplicaciones internas es el principal impulsor del crecimiento empresarial. El enfoque pasará de soluciones de infraestructura simples a desarrollar estrategias en la nube.

Arquitectura de seguridad adaptativa: la malla digital inteligente y las plataformas y aplicaciones de tecnología digital relacionadas están creando un mundo complejo para la seguridad. Las empresas de tecnología se centrarán más en las aplicaciones de seguridad debido a un complejo mundo de plataformas y aplicaciones interconectadas. Las organizaciones necesitarán un diseño de aplicaciones con conciencia de seguridad, autoprotección de aplicaciones, análisis de comportamiento de usuarios y entidades, protección de API y herramientas y técnicas específicas para abordar IoT y vulnerabilidades relacionadas con aplicaciones inteligentes. Con la adición de la frontera de IoT, lentamente, estamos observando nuevas implicaciones de seguridad. Los proveedores de seguridad tendrán que factorizar nuevas herramientas y procesos de remediación.

Privacidad de datos: la privacidad de datos se refiere a la capacidad de una organización o individuo para determinar qué datos en un sistema informático se pueden compartir con terceros.

Análisis: el análisis de Big Data examina grandes cantidades de datos para descubrir configuraciones ocultas, correlaciones y otras ideas. Con la tecnología actual, es posible analizar datos y obtener respuestas de ellos casi de inmediato.

Realidad virtual: La realidad virtual o realidades virtuales (VR) es una realidad inmersiva multimedia o simulada por computadora. Replica un entorno que simula una presencia física en lugares del mundo real o imaginarios, lo que permite al usuario interactuar con ese mundo. Son una nueva ola de dispositivos informáticos que transformarán la forma en que las personas interactúan entre sí y con los sistemas de software.

Plataformas de tecnología digital: actúan como un componente básico para un negocio digital. Gartner ha especificado 5 puntos focales principales que permiten nuevas capacidades y modelos de negocios. Estos puntos son la plataforma del sistema de información: admite el back office, las operaciones como ERP, los sistemas centrales y el middleware asociado y las capacidades de desarrollo para ofrecer soluciones. Plataforma de experiencia del cliente: contiene los principales elementos orientados al cliente, como portales de clientes y ciudadanos, comercio multicanal y aplicaciones para clientes. Plataforma de análisis e inteligencia: contiene capacidades de análisis y gestión de la información. Los programas de gestión de datos y las aplicaciones analíticas impulsan la toma de decisiones basada en datos, y los algoritmos automatizan el descubrimiento y la acción. Plataforma IoT: conecta los activos físicos para el monitoreo, la optimización, el control y la monetización. Las capacidades incluyen conectividad, análisis e integración con sistemas de tecnología central y operativa. Plataforma de ecosistema empresarial: admite la creación y conexión de ecosistemas externos, mercados y comunidades. La gestión de API, el control y la seguridad son los elementos principales.

Blockchains y Ledgers distribuidos: los conceptos de Blockchain y ledgers distribuidos se están volviendo populares a medida que la industria cree que tienen el poder de transformar los modelos operativos. Además de la industria financiera, tienen aplicaciones futuras en verificaciones de identidad, registro de títulos, cadena de suministro, atención médica, distribución de música, etc. Bitcoin es la única cadena de bloques probada. Su arquitectura no solo admite transacciones de bitcoin, sino que también permite el registro autorizado de eventos, fragmentos inmutables de datos y scripts programables simples. Carecen de escalabilidad, transparencia completa, tienen limitaciones con respecto al consumo de recursos, riesgo operativo de la centralización involuntaria de recursos (minería), etc. También presentan desafíos de adopción como falta de estándares, plataformas robustas, sistemas de consenso distribuidos escalables, mecanismos de interoperabilidad. Si bien tienen un potencial inmenso, Gartner dice que todavía están en su etapa inicial de pruebas alfa o beta.

Inteligencia artificial y aprendizaje automático avanzado: la IA aplicada y el aprendizaje automático se componen de muchas tecnologías y técnicas (como aprendizaje profundo, redes neuronales y procesamiento de lenguaje natural [PNL]). Estas tecnologías, que son diferentes de los algoritmos y programas tradicionales, hacen que las máquinas sean inteligentes. Gartner predice que el aprendizaje automático avanzado de IA aplicado inspirará aplicaciones como robots, vehículos autónomos, electrónica de consumo, asistentes personales virtuales y asesores inteligentes. Las máquinas inteligentes están basadas en contexto y eventos. Podrán lidiar con las complejidades, comprender, aprender, predecir, adaptarse y actuar de forma anónima.