Las tendencias recientes en TI son
Computación en la nube: las nubes híbridas: el software como servicio (SaaS) y la plataforma como servicio (PaaS) en combinación con aplicaciones internas son los principales impulsores del crecimiento empresarial. El enfoque cambiará de soluciones simples de infraestructura al desarrollo de 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 compañías 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 que tenga en cuenta la seguridad, la autoprotección de las aplicaciones, análisis de comportamiento de usuarios y entidades, protección API y herramientas y técnicas específicas para abordar las vulnerabilidades relacionadas con IoT y aplicaciones inteligentes. Con la adición de la frontera de IoT, lentamente, estamos observando nuevas implicaciones de seguridad. Los proveedores de seguridad deberán tener en cuenta las nuevas herramientas y procesos de remediación.
Privacidad de datos: la privacidad de datos se relaciona con la capacidad de una organización o individuo para determinar qué datos de un sistema informático se pueden compartir con terceros.
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Análisis: el análisis de datos grandes examina grandes cantidades de datos para descubrir configuraciones ocultas, correlaciones y otros conocimientos. Con la tecnología actual, es posible analizar datos y obtener respuestas 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 en el mundo real o en un mundo imaginado, lo que permite al usuario interactuar con ese mundo. Son una nueva ola de dispositivos informáticos que transformarán la forma en que los individuos 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 empresas modelo. Estos puntos son la plataforma del sistema de información: es compatible con el back office, operaciones como ERP, sistemas centrales y middleware asociado y capacidades de desarrollo para ofrecer soluciones. Plataforma de experiencia del cliente: contiene los principales elementos de atención al cliente, como portales de clientes y ciudadanos, comercio multicanal y aplicaciones para clientes. Plataforma de análisis e inteligencia: contiene capacidades de gestión de información y análisis. 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 activos físicos para monitoreo, optimización, control y monetización. Las capacidades incluyen conectividad, análisis e integración con los sistemas de tecnología central y operativa. Plataforma de ecosistema empresarial: apoya la creación y conexión de ecosistemas externos, mercados y comunidades. La gestión de API, el control y la seguridad son los elementos principales.
Cadenas de bloques y libros de contabilidad distribuidos: los conceptos de las cadenas de bloques y de libros de contabilidad distribuidos se están volviendo populares a medida que la industria piensa 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 comprobada. Su arquitectura no solo admite transacciones de bitcoin, sino que también permite la grabación autorizada de eventos, fragmentos de datos inmutables y secuencias de comandos programables simples. Carecen de escalabilidad, total transparencia, tienen limitaciones en cuanto al consumo de recursos, riesgo operacional de la centralización no intencional de recursos (minería), etc. También presentan desafíos de adopción como la falta de estándares, plataformas robustas, sistemas de consenso distribuidos escalables, mecanismos de interoperabilidad. Si bien tienen un potencial inmenso, Gartner dice que aún se encuentran en su etapa inicial de prueba alfa o beta.
Inteligencia artificial y aprendizaje automático avanzado: la inteligencia artificial aplicada y el aprendizaje automático están compuestos de muchas tecnologías y técnicas (como el aprendizaje profundo, las redes neuronales y el 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 la IA aplicada inspirará aplicaciones como robots, vehículos autónomos, electrónica de consumo, asistentes personales virtuales y asesores inteligentes. Las máquinas inteligentes son basadas en contexto y eventos. Podrán lidiar con las complejidades, entender, aprender, predecir, adaptarse y actuar de forma anónima.