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09.01.2020

Las 6 tendencias tecnológicas más disruptivas para las empresas en 2020

Temas como la Nube, la Inteligencia Artificial (AI), el Big Data y la ciberseguridad se han mantenido como una constante en los recientes años cuando se habla de un futuro más conectado y este año no será la excepción. La opinión de ManageEngine.

El 2020 se perfile como un año en que las tecnologías emergentes tendrán un papel cada vez más importante para los negocios, los usuarios y las economías digitales. Temas como la Nube, la Inteligencia Artificial (AI), el Big Data y la ciberseguridad se han mantenido como una constante en los recientes años cuando se habla de un futuro más conectado.

Sin embargo, el uso de cada una de estas innovaciones ha cambiado en diferentes niveles, por lo que el siguiente año veremos cómo se implementan estos cambios. De acuerdo con Andrés Mendoza, LATAM Technical Head de ManageEngine, la división de gestión de TI empresarial de Zoho Corporation, estas son las 6 tendencias tecnológicas más disruptivas para 2020:

1. Leyes de privacidad enfocadas a la responsabilidad de los empleados

Cada vez más países están siguiendo el ejemplo de la Unión Europea sobre la implementación de Leyes de Protección de Datos Personales. Bajo tal escenario, el rol de los Oficiales de Protección de Datos (DPO) tendrá una mayor importancia en 2020, pues deberán trabajar estrechamente con los CIO´s y los equipos de tecnología para garantizar que las empresas cumplan con estas regulaciones. Con el incremento en la consciencia de la protección de datos, habrá un enfoque aún mayor en la gestión de la seguridad de los usuarios. Y a medida que las organizaciones enfoquen sus esfuerzos en cumplir, los empleados de todos los niveles tendrán esa responsabilidad, para lo que necesitarán programas de capacitación y educación.

2. Seguridad para la Inteligencia Artificial (IA)

Las organizaciones serán cada vez más conscientes sobre la seguridad para la IA, sobre todo en tres aspectos principales: para garantizar que no sean atacados; las empresas entenderán el valor de tecnologías de IA Explicable (XAI), las cuales “explican” sus acciones y decisiones, lo que permite revisar, así como corregir en tiempo real. El segundo es la protección de los datos de entrenamiento y los modelos de Machine Learning (ML), para lo cual será necesario invertir en cifrado homomórfico. Finalmente se encuentra la protección contra los peligros del “concept drift” (deriva conceptual), que es cuando los modelos de IA construidos con datos de entrenamiento se vuelven irrelevantes y el sistema se comporta de manera errática.

3. La automatización dará pie a la hiper automatización

En 2020 comenzaremos a ver el surgimiento de la hiper automatización, la cual representa una solución en la que se encuentran la IA y el ML, con la automatización de procesos cognitivos y robóticos. La hiper automatización ayudará a respaldar procesos comerciales dinámicos, complejos, como el procesamiento de préstamos, reclamos de seguros, gestión de almacén, entre otros. Esta tecnología proporcionará la ventaja única de imitar las acciones del usuario en terminales, como realizar transacciones y generar contenido dinámico contextualmente para ofrecer velocidad, precisión, confiabilidad y reducción de costos.

4. Protección del punto final como prioridad

A medida que crece su cantidad y uso, los dispositivos inteligentes de punto final se convertirán en objetivos susceptibles a los ataques externos. Especialmente, los dispositivos móviles como smartphones, laptops, etc., serán una clave para la seguridad empresarial a gran escala, a través de los trabajadores que los usan en el día a día. De ahí que las técnicas de protección deban hacerse más fuertes. En 2020 veremos como la prevención de pérdida de datos (DLP), la cual evita que los usuarios filtren información crítica de manera intencional o no, así como la detección y respuesta de punto final (EDR), que monitorea continuamente eventos, detecta amenazas, realiza investigaciones e inicia respuestas, ganarán protagonismo.

5. Herramientas para estandarizar datos

La democratización de los datos y su análisis ha abierto su uso a departamentos que tradicionalmente no los empleaban para la toma de decisiones, como el de TI. Ahora existen nuevas fuentes de datos que deben estandarizarse y comprobar su calidad. Pasar de los datos a la información lleva mucho menos tiempo cuando los datos de varias fuentes están estructurados para ajustarse a un esquema o formato, también conocido como Estandarización de datos. De ahí que el próximo año se verá un aumento en la demanda de herramientas ETL (extraer, transformar, cargar), las cuales ayudan a reducir el tiempo que lleva estandarizar los datos, por lo que los analistas deben comenzar a familiarizarse con estas soluciones.

6. Control de los costos en la Nube

La Nube, particularmente su adopción SaaS, ha permeado en todas las funciones comerciales. No obstante, muchas veces también derivan en pérdida de dinero. De hecho, las encuestas indican que las empresas pueden desperdiciar hasta el 35% de su inversión en la Nube debido a la duplicación de gastos y la falta de uso. Afortunadamente, en 2020 veremos la irrupción de soluciones para ayudar a los CFO’s y CIO’s a tomar el control de esta situación. Por ejemplo, una plataforma de administración puede proporcionar visibilidad central, control y capacidad de administración para todas las aplicaciones de la Nube utilizadas en una empresa, incluida la administración de costos. Así, los servicios podrían tener diferentes modelos de precios, costos y facturación. Los SMP también pueden ayudar a proporcionar información sobre costos y eficiencia a nivel de usuario, departamento y organización.
 
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