A casi un año del inicio de la pandemia, el campo de juego para las industrias ha cambiado radicalmente. El 2020 fue un año de grandes retos y oportunidades, un año que llegó con una dura lección: lo vital que es el desarrollo e inversión en tecnología para solventar disrupciones. Entre automatización, videoconferencias, procesamiento en la nube y otras tecnologías, varias empresas lograron asegurar su sobrevivencia en tiempos de incertidumbre; las menos preparadas, no.
Siendo así, al poner a prueba tecnologías que se pensaban avanzadas, surgieron múltiples áreas de oportunidad no consideradas. La industria ansía ver como se puede mejorar la tecnología de hoy y qué es lo que viene para no solo sobrevivir, sino crecer. Para ello ya hay muchos avances considerables emergiendo, algunas son:
1. La creciente implementación del 5G
Para el fin del 2020 una gran variedad de dispositivos con conectividad 5G ya se encontraban disponibles en el mercado: desde celulares, laptops a tabletas. La creciente implementación en el 2021 tiene implicaciones importantes para el usuario como velocidades de descarga de hasta 10 Gb/s, latencia para transmitir datos, video y archivos de hasta 1 ms, y conexiones simultáneas de hasta 1 millón de dispositivos por kilómetro cuadrado.
Para el usuario, esto es increíble; para la industria, es un evento parteaguas. Junto con la baja latencia, más información de más dispositivos y maquinaria llega más rápido, obteniendo así mayor control de procesos desde cada vez más lejos.
De cierta forma el auge de esta tecnología coincide perfectamente con la implementación del home office en las industrias. Sea donde sea que un trabajador se encuentre, puede tener el control de procesos de fabrica y monitorear y hacer cambios remotamente en tiempo real.
2. Internet of Behaviors
Ya sea por una red 5G, 4G, o WiFi, hoy cada vez más dispositivos están conectados; ya hasta hay refrigeradores y lavadoras en el mercado con conexión a internet. Por años se ha teorizado del futuro del internet de las cosas (IoT por sus siglas en inglés) y ahora que es realidad, se habla del siguiente paso: el internet de comportamientos (IoB).
El IoB se enfoca principalmente en reconocer los patrones de comportamiento del usuario al usar los dispositivos. Por medio de sistemas de machine learning y Big Data, las computadoras centrales procesan, comprimen y analizan esta información para generar recomendaciones en la toma de decisiones, mejoras en el servicio actual y para su uso en investigación y desarrollo de nuevos productos y servicios. Tomando una tienda en línea como ejemplo, por medio de monitoreo de comportamientos en un storefront, se puede anticipar lo que cada usuario a nivel individual pueda querer o necesitar en el futuro sin ni siquiera verlo.
3. Procesamiento de Lenguaje Natural
Dentro de la larga lista de dispositivos conectados a la red, unos de los más populares son las bocinas inteligentes y asistentes virtuales. Estos dispositivos y programas tienen un sinfín de aplicaciones como: establecer alarmas, hacer preguntas, reproducir música, programar eventos y compras y hacer llamadas. Utilizando la nube y sistemas de inteligencia artificial, esta tecnología toma comandos de voz, los convierte en lenguaje computacional, hace una búsqueda en bases de datos y resuelve en cuestión de segundos.
Su uso puede ir más allá, los siguientes pasos serán aplicaciones avanzadas como servicio al cliente remoto y automatizado, traducción simultánea de lenguaje y análisis de tono e intención del habla. Para esto la actual tecnología no da abasto, se necesita mayor conocimiento y algoritmos mucho más inteligentes, específicamente se necesita de programas con procesamiento de lenguaje natural (NLP por sus siglas en inglés); es decir, computadoras que puedan comprender el lenguaje de manera humana.
Según la consultora LUX Research en su reporte de tendencias tecnológicas para el nuevo año, ha habido un crecimiento constante de 44% en patentes en materia de NLP alcanzado las tres mil publicaciones anuales. Aunque aseguran que su implementación tomará más tiempo, las implicaciones en la industria se pueden prever desde hoy.
4. De la nube al borde.
Con el auge del home office y el cloud computing, una de las lecciones más grandes que la industria ha obtenido es que una baja de señal en cualquier punto puede poner en riesgo la operación. ¿Cómo se puede solucionar un imprevisto si no hay persona ni computadora física o remotamente presente?
El internet de las cosas y la automatización efectivamente lleva a tecnologías cada vez más avanzadas, pero, aún con mayor inteligencia, una pérdida de conexión o congestión en la nube las torna temporalmente inservibles. Ante este riesgo, cada vez es más latente la necesidad de acercar el procesamiento de datos lo mayormente posible a donde se necesita, por medio del Edge Computing.
Manteniendo el procesamiento de datos vitales cerca o dentro de los dispositivos, se mantiene un ancho de banda fluido, se reduce el tiempo de reacción y agiliza los procesos fuera y dentro de la nube. Para ejemplificar su beneficio, si un auto autónomo tiene la capacidad de procesamiento dentro de su misma computadora, su tiempo de respuesta ante cualquier percance inminente sería inmediato. Esto es porque aún con los beneficios de las redes 5G, el rango y potencia de dicha señal aún está sujeta a variaciones con respecto a ubicación. Una computadora cercana siempre será la más eficiente, rápida, y segura.
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5. Avances en materia de ciberseguridad y privacidad
Ahora, con una creciente conexión de internet en un sinfín de dispositivos y con el auge del trabajo remoto, se incrementa el riesgo de filtraciones y ataques. A nadie le gusta sentirse observado, el posible manejo incorrecto de datos es una gran preocupación. Tanto en términos industriales como de consumidor final, los avances tecnológicos tienen que venir a la par a avances en materia de ciberseguridad y privacidad.
Para las industrias, la inversión en mayas virtuales de seguridad garantiza el acceso el manejo de información y procesos de manera remota. Las credenciales de acceso virtuales permiten y niegan el acceso a nivel individual de cada trabajador sin importar su ubicación. También existe la tendencia en procesos de verificación que van más allá de contraseñas de texto. Esto garantiza que sólo los empleados entren a los sistemas de una empresa y estando dentro, tengan acceso sólo al área que les corresponda, logrando proteger la información a toda costa.
A nivel usuario final, los datos que se recolectan con el IoB van más allá de lo que se obtienen con el IoT. Ante esto existen innumerables cuestiones éticas correspondientes a dicha tecnología, ¿qué información se recolecta y para qué? El miedo de que terceros utilicen esta información sensible para fines no autorizados está muy presente. Por ello mismo, los avances en dicha materia deben ir de la mano con avances de encriptación, procesamiento, y almacenaje de datos. Se necesita independizar al dato de la persona garantizando la privacidad de los individuos siempre.
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