El futuro que se espera para las nuevas tecnologías: ¿prometedor o exagerado?

La tecnología tiene en muchos casos un ciclo de adopción predecible, pasando de innovadores y «early adopters» al uso masivo, hasta el punto que hasta las personas con menos capacidad y formación tecnológica empiezan a utilizarlo. Pero antes de eso hay otra etapa, la del «bombo» o «hype», en la que a lo largo de distintas fases, como parece que está pasando con la Inteligencia Artificial, las nuevas tecnologías impactan en todas las áreas del mundo de la empresa: desde los presupuestos hasta las previsiones, pasando por las inversiones.

Esta etapa, la del bombo, previa a su adopción masiva, es un indicador para la consultora Gartner de si una tecnología está ya en camino hacia un uso productivo, o si todavía está en la etapa en la que es poco más que una venta de humo. Gartner planteó esta etapa ya en 1995 como un ciclo anual con cinco etapas: el Ciclo del hype.

El Ciclo del hype de Gartner para las nuevas tecnologías

La primera de estas fases es la denominada Innovation Trigger, o Activador de innovación, y se centra en el desarrollo del interés por una tecnología. Empieza en el punto en el que una tecnología empieza a parecer prometedora. Entones, los ingenieros, profesionales del marketing o los inversores pueden ver su potencial. Incluso aunque este potencial esté todavía lejos y en muchos casos no sea posible llegar a él con la tecnología actual.

A continuación llega el Pico de Expectativas, generalmente infladas. Por eso Gartner lo ha llamado Peal of Inflated Expectations. En este momento, la cobertura mediática de la tecnología es abrumadora, los empresarios están intentando «vender» sus nuevas startups relacionadas con ella, los profesionales del marketing añaden ilusiones y se llega a un punto de casi saturación, en el que la situación dice «basta» en un momento dado.

La Inteligencia Artificial es un buen ejemplo de esto, y ya hay mucha gente llegando al punto de saturación con todo el bombo que se le está dando, y porque se la intenta incorporar en todas partes, en muchos casos sin un fin demasiado claro.

Tras esta fase llega la que Gartner llama el Valle de la Desilusión. En él, después de lo que parece una promoción sin fin con pocos despliegues y adopción reales, la tecnología parece desinflarse, y se rebajan las expectativas. En algunos casos, se llega a ridiculizarla o a despreciarla, y las expectativas que generaba desaparecen. Es el punto en el que ha terminado varias veces la realidad virtual, y no digamos los NFTs.

Algunas tecnologías son capaces de dejar esta fase atrás y de llegar hacia la Curva de iluminación o esclarecimiento y a la Meseta de la productividad. Estas dos fases se dan cuando una tecnología empieza a encontrar su base y fundamento, y se comprueban sus propuestas de valor específico. Entonces entra en diversos niveles de uso productivo, aunque sin el bombo que tenía al principio.

Cada año, Gartner identifica unas 25 tecnologías que están en algún punto de este ciclo. Aunque eso sí, no son más que las impresiones y predicciones de sus analistas. Y este año, hay cuatro tecnológicas que están empezando a entrar en él: IA autónoma, productividad de los desarrolladores, experiencia total y seguridad centrada en los humanos.

IA Autónoma entre las tecnologías que entran en el ciclo del hype

El primer punto de contacto con esta tecnología es la de los coches autónomos. Más allá de ella hay que fijarse en los modelos grandes de acción, con los que las IAs entran en acción y no solo escupen información; los clientes máquina, que son máquinas que compran cosas: los robots de trabajo humanoides; y los agentes autónomos. También entra en esta categoría el aprendizaje de refuerzo.

La idea detrás de esta tecnología es que los sistemas de IA que la utilizan realizarán tareas que hasta ahora solo han realizado los humanos. Va mucho más allá de los sistemas que se dedican a escribir textos, ya que estamos hablando de máquinas que pueden realizar tareas físicas, y que interactúan con otras máquinas o con humanos.

Todavía están en un punto en el que les queda bastante para conseguir una productividad real, y además hay muchos humanos que no están muy cómodos con la idea de dejar a los robots hacer tareas propias de humanos de manera autónoma. Pero también hay otros obstáculos para su adopción generalizada, entre los que hay preocupaciones sobre regulaciones, áreas en los que los datos son escasos y que la IA necesita para tomar decisiones, falta de confianza o requisitos generales de computación (como la duración de las baterías).

Dentro de esta tecnología hay proyectos en distintas fases, como el robotaxi de Alphabet, que ya ha superado varios periodos de prueba, mientras que el coche autónomo de Apple ha sido finalmente cancelado.

Desarrollo de software apoyado por la IA y experiencia total

Aunque el bombo que se está dando al hecho de que la IA pueda escribir código es enorme, incluso los principales actores del sector están fallando miserablemente en conseguirlo. Aun así, es algo excitante, pero por el momento los sistemas desplegados no han pasado de ser asistentes que pueden servir de cierto apoyo a los desarrolladores.

Los que esperen demasiado de las IAs capaces de escribir código, en este momento, solo conseguirán llegar pronto a la fase del Valle de la desilusión de Gartner. Pero los que la usen como ayuda para escribir snippets de código definidos y probados podrán sacarle bastante partido.

En cuanto a la experiencia total, es otra expresión que se centra en el cliente y que promete ofrecer beneficios sin fin a cambio de tratar mejor al cliente para que se sienta más a gusto comprando productos o utilizando servicios. No hace mucho que se procuraba que la experiencia de usuario fuese multicanal, es decir, que pudiese contactar con las empresas a través del medio que prefiriese: teléfono, Internet mediante diversos servicios o en una tienda física.

La experiencia total de Gartner va más allá, e implica que los proveedores creen experiencias muy destacadas y compartidas, que «mezclen la experiencia de cliente, la del empleado y la multiexperiencia, así como las prácticas de experiencia de usuario«. Un poco complicada de conseguir en el contexto actual, pero puede que no tanto si se echa un vistazo a las tecnologías emergentes a las que Gartner atribuye como habilitadoras de la llegada de esta tendencia: el 6G, la computación espacial y los gemelos digitales de los clientes.

Ofrecer seguridad basada en los humanos

La última tendencia de gran calado tiene que ver con la necesidad de contar con una seguridad mejorada en todos los ámbitos. El concepto que hay detrás de la seguridad centrada en los humanos es que las personas tienen que ser parte de la huella general de seguridad. Eso incluye centrarse en la experiencia de usuario, encontrar información sobre comportamiento, animar a la adopción de comportamiento seguri y desarrollar la confianza a través de la transparencia.

En este caso, Gartner ve muchas tendencias que apoyan esta tendencia. Estas incluye la conocida como AI Trism (Confianza, riesgo y gestión de la seguridad de la IA), que aborda la seguridad desde un enfoque ético, confiable, seguro y transparente. Los entornos de seguridad de arquitectura de malla están desarrollados con el fin de hacer que la seguridad sea escalable y modular. Otra idea que está relacionada con este tipo de seguridad es la creación de un sistema inmune digital, que combine tecnologías y prácticas para desarrollar la resiliencia identificando amenazas y respondiendo a ellas de manera proactiva.

La IA tiene un papel importante en esta tendencia, en todas las áreas de solución. Un enfoque que está teniendo mucha aceptación de su uso con ella es el machine learning federado, que haga que los aprendizajes en un punto de la red de la empresa se federen, y por tanto estén disponibles, con la red entera.