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Las 5 principales tendencias IT para 2020

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Raona
| 30 diciembre, 2019

Finaliza el 2019 y nosotros ya estamos pensando en cómo el 2020 nos sorprenderá. En esta ocasión, queremos compartir con vosotros 5 de las principales tendencias que Gartner considera claves durante el transcurso del nuevo año.

1. Hiperautomatización.

La automatización llevada al nuevo nivel, será una de las claves en este próximo 2020. El cruce entre Machine Learning, software empaquetado ofrecen un gran avance que no sólo afecta a las herramientas de automatización si no también a los procesos de la propia automatización como la analítica, el diseño, la medición y la monitorización así como su relación entre sí.

2. Multiexperiencia

La experiencia de usuario evolucionará en gran medida debido a nuevos formatos que se han difundido e implementado masivamente como son la realidad aumentado y realidad mixta, que están transoformando el modo en que los usuarios interactuan con el mundo digital. “Este cambio tanto de los modelos de percepción como los de interacción llevará a una experiencia multisensorial y multimodal en el futuro”.

3. Democratización.

La democratización de los datos y el análisis se producirá gracias a que herramientas dirigidas a los científicos de datos se expandirán y será utilizadas fácilmente por una comunidad más amplia.

La democratización del desarrollo se llevará a cabo mediante las herramientas de Inteligencia Artificial que reducen la complicación de los desarrollos a medida, así como la automatización de funciones en el desarrollo de aplicaciones empoderará a los usuarios y permitirá una democratización del diseño.

4. La nube distribuida

Este concepto se refiere a la repartición de servicios públicos en la nube en diferentes ubicaciones. Al mimos tiempo que el proveedor de nube pública, asume la responsabilidad de todos los factores involucrados. Este nuevo paradigma de distribución supondrá un gran cambio en lo relacionado con el cloud computing.

5. Seguridad e Inteligencia Artificial.

El aumento de las técnicas de Machine Learning para mejorar la toma de decisiones humanas comporta un aumento de los beneficios ya que genera hiperautomatización y la eficiencia como consecuencia. Sin embargo, también se generan importantes desafíos en cuanto a seguridad se refiere.

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Raona

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