Tecnologías emergentes para el 2021

Leemos que Gartner lanzó un observatorio de tecnologías emergentes y compartimos algunas de las que mencionan en su estudio para el 2021.

En esta investigación destacan 22 tecnologías emergentes centradas en tres tendencias generales.

  • Las interfaces y experiencias incluyen tecnologías que están cambiando fundamentalmente la forma en que interactuamos con el mundo.
  • Los habilitadores de negocio son tecnologías y tendencias que impactan a las empresas al cambiar prácticas, procesos, métodos, modelos y / o funciones.
  • La revolución de la productividad está impulsada por la confluencia de múltiples tecnologías y tendencias que ha dado como resultado soluciones que ayudan a las organizaciones de manera rápida, precisa y, en mayor volumen, a clasificar, predecir y resolver problemas que los humanos no pueden.

Revisemos algunas de estas tecnologías emergentes para el 2021.

Asistentes virtuales avanzados

Los asistentes virtuales avanzados (AVA), a veces denominados agentes conversacionales de IA, procesan las entradas humanas para ofrecer predicciones y decisiones. Están impulsados ​​por una combinación de interfaz de usuario conversacional (CUI), PNL y técnicas de aprendizaje semántico y profundo (como DNN, procesamiento de lenguaje natural, modelos de predicción, soporte de decisiones y personalización).

El rango de 1 a 3 años está impulsado por la expansión de los asistentes virtuales de funciones limitadas actuales (que han existido durante años) a AVA que estarán dirigidos a una multitud de trabajos y funciones; impulsar la expansión de los agentes conversacionales de IA en todas las esferas de la vida de los consumidores, las interacciones comerciales y las operaciones.

La masa de impacto de los asistentes virtuales avanzados es alta porque AVA se puede utilizar en prácticamente todos los segmentos verticales y en casi todas las disciplinas. Tiene el potencial de transformar la naturaleza de cómo se usa una aplicación para la fuerza laboral, cómo los consumidores interactúan con los dispositivos y el IoT, al tiempo que mejora la experiencia y el compromiso del cliente.

Modelos de lenguaje basados ​​en transformadores

Los modelos de lenguaje basados ​​en transformadores son DNN que procesan palabras como secuencias en una oración. Este enfoque conserva el contexto o el significado de los términos que rodean. También mejora sustancialmente la traducción, la transcripción y la generación de lenguaje natural. Estos modelos se entrenan en enormes conjuntos de datos de miles de millones de frases. Los ejemplos de modelos basados ​​en transformadores incluyen BERT, BART y GPT-3.

El rango de 1-3 años está impulsado por la efectividad de las herramientas de capacitación, la eficiencia del tiempo de ejecución y la facilidad de implementación. Los modelos de lenguaje basados ​​en transformadores, como GPT-3, tienen la capacidad de generar párrafos de texto que son indistinguibles de los escritos por un ser humano bien educado.

La masa de impacto de los modelos de lenguaje basados ​​en transformadores es muy alta porque están desplazando a los sistemas RNN a un ritmo sorprendente. Y las nuevas herramientas ofrecen mejoras sustanciales en el análisis de texto avanzado y todas las aplicaciones relacionadas, como interfaces de usuario conversacionales, asistentes virtuales inteligentes y generación de texto automatizada.

Capacidades comerciales empaquetadas

El negocio compuesto permite a las empresas crear experiencias de aplicaciones personalizadas que construyen a partir de componentes de aplicaciones que compran o crean. Para respaldar el negocio compuesto, los proveedores de tecnología deben ofrecer capacidades comerciales empaquetadas (PBC), que representan un conjunto bien definido de características comerciales que son reconocibles como tales por un usuario comercial.

El rango de 3 a 6 años está impulsado por muchos proveedores que han modularizado sus ofertas. Pero a pesar de este progreso, los proveedores más pequeños y los proveedores que están pasando de tecnologías más antiguas aún se encuentran en las primeras etapas de adopción de API.

La masa de impacto de los PBC es media porque los PBC suelen representar un reempaquetado de las capacidades existentes, pero la implementación generalizada del negocio componible transformará la forma en que los proveedores tradicionales comercializan, venden y entregan sus soluciones.

AR Cloud

AR Cloud permite la unificación de los mundos físico y digital mediante la entrega de contenido digital persistente, colaborativo y contextual superpuesto a personas, objetos y ubicaciones para proporcionar a las personas información y servicios directamente relacionados con todos los aspectos de su entorno físico.

El rango de 6 a 8 años es impulsado porque requiere numerosos elementos subyacentes, como redes de borde, alto ancho de banda y comunicaciones de baja latencia, herramientas estandarizadas y tipos de contenido para publicar en AR Cloud, administración y entrega de contenido e interoperabilidad para garantizar experiencias integrales y sin interrupciones.

La masa de impacto de AR Cloud es muy alta porque transformará la forma en que las personas interactuarán con el mundo que las rodea. AR Cloud proporcionará una capa de abstracción digital para personas, lugares y cosas y se espaciará en las aplicaciones comerciales y de consumo e impactará en todas las industrias independientemente de la geografía. Esto permitirá nuevas experiencias y, a su vez, nuevos modelos comerciales y formas de interactuar y monetizar el mundo físico.


Artículo original: Gartner Launches Emerging Technologies Radar 2021.

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