Categorías
innovación

Hype Cycle 2021, ¿qué hay de nuevo?

Fiel a su cita en Agosto, Gartner publicó de manera abierta hace pocos días su Hype Cycle 2021, y cómo hacemos ya desde hace 6 años, vamos a compararlo con el del año pasado y buscar algunos ejemplos de las 25 tecnologías que aparecen.

Este suele ser el post más leído del año y uno que me da muchas alegrías porque es la base de una de las presentaciones que más hago al final del año enseñando ejemplos reales de estas tecnologías (por cierto, encantado de que hablemos para organizar una charla). Además lo escribo mientras miro de reojo a nuestra hija recién nacida, así que va a ser algo que escribo con mucha ilusión.

Los últimos años, el Hype Cycle se ha caracterizado por no mantener prácticamente ninguna tecnología del año anterior, por no tener ninguna tecnología en las últimas fases, y porque Gartner intenta resumir la curva en un número pequeño de macrotendencias. Todo esto ocurre de nuevo en el Hype Cycle 2021.

Hay que recordar que Gartner mantiene una multitud de Hype Cycles (más de 90) específicas para diferentes mercados y verticales, así que Gartner sigue muchas más tecnologías que las que aparecen en el Hype Cycle «general». Que una aparezca y desaparezca de la curva principal de año a año, no necesariamente significa que Gartner la dé por «perdida«.

En todo caso, no deja de ser significativo que de las 25 tecnologías que aparecen en el Hype Cycle de este año sólo haya 3 que están exactamente igual en las 30 del año pasado. Veremos luego que hay alguna con pequeños cambios en el nombre (algo que no suele ser trivial para Gartner), y otras que podrían considerarse consolidación de algunas que aparecían en año pasado.

Si en los últimos años se veían pocas tecnologías en las 3 últimas fases de la curva (Valle de la Desilusión, Ladera de la Ilustración y la Meseta de la Productividad), este año las 25 se encuentran en las dos primeras (Explosión de Innovación, Pico de las Expectativas Exageradas). La verdad es que aunque creo que entiendo los motivos por los que ocurre esto, me parece que Gartner arriesga poco haciéndolo.

El año pasado Gartner agrupó todas las tecnologías de la curva en 5 grandes grupos, este año lo hace en 3 temas. Hay que decir que en los últimos años el Hype Cycle ha ido de alguna forma volviendo a lo mollar de su negocio, es decir, el mundo IT puro y duro.

Estos últimos años ha ido subiendo paulatinamente el número de tendencias relacionadas con el mundo IT frente a lo que podríamos considerar más de «consumo», y la curva de este año sigue esa dirección. De estas tres grandes tendencias dos son «muy IT» (y la tercera en parte). Garner ha llamado a estos grupos «temas», así que vamos a verlos:

TEMA 1Engineering Trust (Construyendo Confianza)

El año pasado ya tuvimos una macrotendencia con nombre similar, Algorithm Trust. En esa línea, Gartner dice algo bastante obvio, que la transformación digital de los negocios necesita de un núcleo de tecnología en el que se pueda confiar, y que esta confianza necesita de seguridad y de fiabilidad.

En Engineering Trust encontramos una de las tendencias que repiten del año pasado, Data Fabric que en realidad cómo el resto, es una tendencia que aglutina un buen número de tecnologías. Muy relacionado con esta tendencia, estaría active metadata management. Un vídeo para los no iniciados sobre Data Fabric.

En el artículo de presentación de la curva, Gartner pasa bastante tiempo hablando del real-time incident command centers as-a-service. Sinceramente, se me ocurren pocas tendencias menos sexys, aunque quizá employee communications applications podría ser una de ellas. ¿Quién nos iba a decir que en el 2021 estaríamos hablando de esto?

También nos encontramos otra tendencia bastante poco sexy pero que cada vez va cogiendo más inercia, sovereign cloud. Un ejemplo muy cercano de esta tendencia es GAIA-X, un proyecto que entre otras cosas busca generar una infraestructura europea de servicios en la nube que garantice la soberanía de los datos europeos.

Podríamos hablar de que hay un subgrupo de lo «descentralizado» con los NFT, decentralized identity (el año pasado teníamos bring your own identity) y decentralized finance. También nos encontramos con algo que parece ciencia ficción por aquí, machine-readable legislation (legislación leíble por máquinas),

La última tendencia en este tema es Homomorphic Encryption, que al menos, tiene un nombre bastante más sexy. El Cifrado Homomórfico es un tipo de cifrado que permite realizar operaciones sobre los datos sin tener que desencriptarlos primero. Esto añade una capa de privacidad a los datos originales.

TEMA 2Accelerating Growth (Acelerar el Crecimiento)

Si el año pasado Gartner hablaba de Citizen Twin y Digital Twin of the Person, este año ha decidido consolidar todas las tendencias que buscan generar representaciones de seres humanos (en imagen, audio o texto) bajo Digital Humans.

El que el CEO de Nvidia utilizara un avatar en su último keynote, probablemente sea un buen ejemplo de esto.

En este tema Gartner incluye otra tendencia que ya estaba el año pasado, multiexperience (interacción con la tecnología a través de diferentes sentidos), industry cloud (servicios en la nube paquetizados para soluciones verticales) y la muy exótica quantum Machine Learning.

El año pasado ya aparecía Generative AI, una tendencia en la que diferentes técnicas de Inteligencia Artificial se mezclan para crear cosas nuevas. En esa línea, nos encontramos varias tendencias que aumentan la inteligencia humana con la IA. Dentro de este tema Gartner coloca la AI-driven innovation, aunque veremos alguna otra en el tema siguiente. Un ejemplo de Generative AI, DALL-E:

 

Tema 3Sculpting Change (Esculpiendo el Cambio)

Otra tendencia que identifica Gartner relacionada con la IA es Physics-Informed AI (PIAI). Aquí lo que se mezclan son sistemas de IA con modelos físicos. A los aprendizajes a través de Machine Learning se  les «obliga» a encajar en modelos físicos científicos eliminando parte del ruido en los datos.

En la línea que hablábamos antes de la IA aumentando la creatividad humana nos encontramos AI-augmented design (que ya estaba el año pasado) y algo en lo que recientemente hemos visto tremendos avances, AI-augmented software engineering. Con Copilot a la cabeza:

Volviendo al mundo IT y el concepto que Gartner lleva utilizando varios años de «composable» (componible), nos encontramos con composable applications y composable networks que sustituyen al composable enterprise del año pasado. Todas hacen referencia a arquitecturas modulares y flexibles integradas principalmente por APIs con las que se construyen servicios integrando aplicaciones de diferentes proveedores de forma sencilla. En esa misma línea aparece el término self-integrating applications que sería probablemente la cúspide de este ecosistema componible en el que no hace falta integración porque se hace automáticamente.

Algo también «muy de IT» en el radar a largo plazo de Garner es named data networking que sería la evolución de la arquitectura IP actual detrás de internet y todas las redes que Gartner considera que podría ser una realidad en más de 10 años.

También en la parte del back office nos encontramos con digital platform conductor tools. Estas son una serie de herramientas que ayudan a los gestores de IT a controlar e integrar los diferentes servicios internos y externos que al final soportan la infraestructura de servicios de la empresa.

Y finalmente, en el reino del marketing digital aparecería influence engineering. Llevábamos varias curvas  sin tendencias en este tipo, y ahora Gartner recupera este concepto que ya utilizó hace casi una década que quiere recoger todas las herramientas que los departamentos de marketing digital tienen a su disposición para conseguir impacto en sus clientes. La omnicanalidad ya está obsoleta.

Y por mirar de nuevo a la curva del año pasado, no es nada sorprendente que no haya ni rastro de las tecnologías que Gartner incluyó el año pasado relacionadas con el COVID (a pesar de que no hemos salido de la pandemia).

Y hasta aquí un primer acercamiento al Hype Cycle 2021, que cómo siempre tiene cosas interesantes, aunque cómo nunca dejo de repetir cuando hablo de estas cosas, la tecnología es lo menos importante.

@resbla

PD: No dudes en ponerte en contacto conmigo si quieres que preparemos una charla para tu organización en la que veamos en más detalle esta curva de una manera muy amena y con ejemplos reales.

Categorías
innovación

Conos 1 – IA 0, ¿otro invierno de la IA?

La Inteligencia Artificial ha pasado por varios momentos de estancamiento a los que se les llama Inviernos de la IA. Después de años de avances alucinantes, y de cautivar la imaginación del gran público, parece que los avances de la tecnología alrededor de la IA se está estacando y hay expertos que hablan de que podemos estar a las puertas de un nuevo Invierno de la IA. Y en estas, vemos como un taxi autónomo de Waymo de vuelve loco al encontrarse unos conos en una calle.

De todo esto hablamos en este #technobits de Capital Radio con Luis Vicente Muñoz:

https://resbla.com/wp-content/uploads/2021/05/untitled.mp3?_=1

 

La verdad es que hemos hablado hace poco de este tema en dos post recientes. Uno sobre el hecho de que aunque muchos expertos decían que el 2021 sería el año en el que empezaríamos a ver coches autónomos en nuestras carreteras, estamos bastante más lejos de lo que parece. Y otro en el que hablábamos de cómo la Inteligencia Artificial actual es una caja negra que sorprende por sus capacidades, pero a la vez, tiene errores de bulto.

Pero el que haya ocurrido esto en Arizona con un taxi de Waymo, creo que hace que merezca la pena volver a hablar de ello.

Esta reacción tan sorprendente del taxi autónomo de la que es sin duda la compañía que tiene el sistema más avanzado de conducción autónoma del mundo me recordó a una película que he visto recientemente, «Los Mitchell contra las máquinas«.

Últimamente veo muchas películas infantiles, aunque esta es muy recomendable para todos los públicos. En ella, una familia se enfrenta a un apocalipsis robótico en el que una Inteligencia Artificial quiere acabar con la humanidad. El arma definitiva (cuidado que viene un spoiler) que encuentran los Mitchells para derrotar a la IA malvada es un perro que parece un cerdo (al menos a los ojos de los robots).

Algo parecido debió pasarle al sistema del taxi de Waymo. Vio unos conos en medio de la carretera y no supo interpretar qué significaban. Lo grave no es sólo eso, sino que el sistema se colgó de tal manera que no pudieron hacerse con el control del coche desde el sistema central, y por si eso no fuera suficiente, el coche parece huir cuando llegan los operarios físicamente a recuperar el taxi.

Hay muchos expertos que citan este tipo de problemas de la IA actual para decir que la actual tecnología de IA ha llegado a su máximo y que necesitaremos nuevas tecnologías para dar otro salto. Hemos estado antes en esta situación respecto a la IA y desembocaron en lo que se ha llamado Invierno de la IA.

Estos Inviernos de la IA se generan cuando se instala un cierto pesimismo en la industria, que se contagia a la prensa y que acaba haciendo que se reciba menos inversión para startups y que incluso puede hacer que la investigación básica en el tema se resienta. En realidad, se parece mucho al Valle de la Desilusión del Hype Cycle.

Y parece que se empieza a cumplir esas condiciones. Las expectativas tan hinchadas que hemos vivido estos últimos años sobre las maravillas de la IA, no parece que se estén cumpliendo. Y los ejemplos de arriba son sólo una pequeña muestra, hay muchas cosas que los ordenadores aún no pueden hacer y parece que será imposible hasta que tengamos una Inteligencia Artificial Fuerte (o General), y nada parece que esté cerca.

También la prensa cada vez tiene una visión menos optimista sobre la IA. Desde problemas relacionados con la privacidad, hasta los relacionados con discriminación, el tono ya no es indiscutiblemente optimista.

Pero lo cierto es que la financiación no parece que se haya parado. De hecho, es difícil encontrar startups que no utilicen la IA de una u otra manera aunque no sean «startups de IA».

Así que es más probable que sea un Otoño de la IA lo que se nos viene encima. Una época en la que aprenderemos a aprovechar la tecnología actual para sacarla rendimiento de verdad y no seguir buscando aplicaciones imposibles para ella, mientras esperamos que llegue el siguiente salto que elimine las limitaciones actuales. La computación cuántica en la gran esperanza para esto.

@resbla

Categorías
innovación

Es el momento de acelerar la conducción autónoma

Como todas las nuevas tecnologías, la conducción autónoma ha vivido momentos de hype, y de valle de la desilusión. Sin embargo, personalmente creo que ahora es el momento de acelerar su adopción. En mi humilde opinión, las ventajas son mucho mayores a los riesgos que sin duda tiene avanzar en una tecnología aún no madura del todo.

En muy pocos días, hemos visto noticias a ambos lados del Atlántico que ilustran esto. De todo esto hablamos en este #technobits de Capital Radio con Luis Vicente Muñoz:

https://resbla.com/wp-content/uploads/2020/10/tesla-uam.mp3?_=2

 

Empezando aquí cerquita, hace unos días, y después de varios meses de prueba, el autobús autónomo operado por Alsa en el campus de la Universidad Autónoma de Madrid debutó en su servicio regular. Con tan mala suerte que tuvo un accidente en su primer día.

Algún medio de comunicación quiso probablemente atraer tráfico a su web hablando de que se «había estrellado«. Sin embargo, la realidad es muy diferente como se puede ver en el vídeo grabado por una cámara en el mismo autobús.

 

La conducción autónoma ha seguido un hype cycle muy clásico. Una época de expectativas desmedidas en las que parecía que en poquísimo tiempo íbamos a tener todo tipo de vehículos autónomos en las calles, para luego empezar a calar un pesimismo importante al ver que había accidentes, pero sobre todo, al ver que fuera de entornos muy controlados los coches autónomos tenían muchos problemas.

Es decir, mientras este tipo de coches se movían por zonas suburbanas con calles amplias, rectas y poco tráfico sin muchos problemas, la cosa cambiaba cuando empezaban a circular por el centro de las ciudades. Así que la cosa se empezó a enfriar, y mucho.

Cosa que por cierto, no fueron malas noticias para los fabricantes tradicionales de coches. La transición al vehículo eléctrico ya les pillaba con el pie cambiado, así que retrasar otra inevitable transición no les venía nada mal.

Hace pocos días, se rumoreó que uno de estos fabricantes tradicionales, Mercedes Benz, tiraba la toalla con la conducción autónoma. Uno de sus ejecutivos ha tenido que salir al paso y negarlo, pero las fechas que ha dado para el lanzamiento de su tecnología es como poco, finales del año que viene.

Pero claro, hay fabricantes «nuevos» de coches que no tienen tanto lastre, y que se están moviendo mucho más rápido.

La semana pasada, Tesla actualizó los coches de algunos usuarios para que empezarán a participar en una beta de su sistema de conducción completamente autónoma (Full Self-Driving, FSB). Hasta ahora, los Tesla eran capaces de conducir de una forma prácticamente autónoma en autovías con su Autopilot, los coches que ahora tienen este nuevo sistema activado, también conducen por vías urbanas.

Y en seguida, empezaron a aparecer vídeos de usuarios alucinando con sus coches y sus nuevos «poderes». Probablemente este es uno de los mejores vídeos en el que se ve cómo funciona FSD.

Y aunque Musk ha dicho que quieren ir lento y seguro con FSD en modo «no-beta», la realidad es que es poco probable que sea así.

Ahora mismo no hay ningún fabricante que haya hablado de lanzar una tecnología parecida. Es fácil pensar que tienen 2 o 3 años de ventaja, así que es difícil imaginar que quieran desaprovechar la oportunidad.

De hecho, Tesla ha subido el precio del paquete de seguridad que incluirá FSD, pero no sólo eso, Musk anunció que FSD se podrá alquilar de forma mensual.

Musk está tan seguro del funcionamiento del FSD, que esta tecnología es clave para uno de sus proyectos más locos, el Vegas Loop. Aunque el proyecto es extremadamente optimista, la idea es construir una especie de metro, pero en vez de utilizar trenes, utilizar vehículos autónomos. Inicialmente, el proyecto incluía una especie de autobuses, ahora, para ahorrar costes e ir más rápido, el proyecto incluye coches Tesla conduciendo de forma autónoma. El proyecto ha sido aprobado recientemente.

 

Hay que decir que el modo FSD no es 100% autónomo y por lo tanto, no se puede considerar estrictamente nivel 4 o 5 de conducción autónoma. El sistema exige que el conductor siga prestando atención a la carretera y mantenga las manos en el volante. Sabemos que hay gente que encontrará maneras de engañar al sistema, pero de la misma manera que en todos los coches mucha gente hace cosas irresponsables.

Pero dicho esto, y volviendo al accidente del autobús de la UAM. Llevo años conduciendo coches con sistemas como el control de velocidad adaptativo. Sistemas que van adaptando la velocidad del coche de forma autónoma y te avisan si pisas la línea de carril. Son sistemas muy rudimentarios comparados con el FSD de Tesla, y claramente imperfectos.

Estos sistemas son claramente menos seguros que coches conducidos por personas prestando totalmente atención. Pero si el coche que se estrelló contra el autobús de la UAM hubiera tenido este tipo de tecnología, el accidente no se hubiera producido.

De hecho, la tecnología actual de Tesla, Autopilot, ha demostrado ser muchísimo más segura que la conducción humana.

En los próximos meses vamos a ver cómo algunos países avisarán de que el uso del FSD no es legal, o se limitará su uso de forma importante. Y lo harán sólo y exclusivamente para defender a sus industrias del automóvil. Las estarán haciéndo un flaco favor, a ellas, y a nosotros.

Nosotros, con el 100% de nuestros sentidos al volante, seguimos conduciendo de forma más segura que estos sistemas. Pero, ¿cuándo estamos al 100%? Todos estos sistemas, a pesar de sus imperfecciones, añaden seguridad y aunque sólo fuera por eso, se deberían fomentar.

Pero es que además, tecnologías como FSD son inevitables. Los fabricantes que antes tengan este tipo de tecnologías, sobrevivirán la próxima transición. El intentar protegerlas ralentizando la transición solo conseguirán que otras compañías en otros países maduren la tecnología antes, y los beneficios de la innovación se quedarán allí.

Hay que acelerar la conducción autónoma, no frenarla.

@resbla

Salir de la versión móvil