En su duodécimo año, el último informe también muestra que la descentralización de la propiedad de los datos proporciona una mayor privacidad y personalización de la información en los dispositivos
Thoughtworks (NASDAQ: TWKS), una consultora tecnológica global que integra la estrategia, el diseño y la ingeniería para impulsar la innovación digital, ha publicado hoy el Volumen 27 del Radar Tecnológico, un informe bianual basado en las observaciones, conversaciones y experiencias de primera línea de Thoughtworks para resolver los retos empresariales más difíciles de sus clientes a nivel mundial. Mientras que el aprendizaje automático (ML) requería en el pasado grandes conjuntos de datos y acceso a una inmensa potencia de cálculo para abordar cuestiones empresariales complejas, el informe observa que el crecimiento y la amplitud de las herramientas, aplicaciones y técnicas están permitiendo a las organizaciones de TI hacer más con el ML y en más lugares.
A medida que la potencia de cálculo aumenta en dispositivos de todos los tamaños y tipos y las herramientas de código abierto se vuelven más frecuentes y fáciles de usar, el ML se vuelve accesible incluso para las organizaciones más pequeñas. En particular, con los requisitos más estrictos y la concienciación en torno a la privacidad y la información personalizada, las organizaciones están descubriendo que las técnicas, como el aprendizaje automático federado, proporcionan una mayor privacidad para la información sensible en los casos de uso de IoT y móviles. Dado que el aprendizaje automático depende en gran medida de la calidad de los datos de formación, las precauciones habituales siguen siendo las vulnerabilidades y los sesgos inherentes a los conjuntos de datos. Sin embargo, la preponderancia de las herramientas de código abierto está ayudando a crear transparencia en la forma en que los algoritmos interpretan y actúan sobre los datos.
"Antes limitados a los usuarios más avanzados y a las organizaciones de TI con grandes recursos, los modelos y componentes de ML más disponibles públicamente y más fáciles de usar están ayudando a reducir las barreras de entrada y a hacer que las experiencias y soluciones de ML sean accesibles a un número aún mayor de organizaciones", dijo la Dra. Rebecca Parsons, Directora de tecnología de Thoughtworks. "Se aconseja a las organizaciones que se abran también a casos de uso más pragmáticos en los que el ML pueda aplicarse a las operaciones, los productos y los servicios para lograr una mayor eficiencia, y no sólo a las aplicaciones más revolucionarias."
Entre los temas más destacados de Radar Tecnológico Vol. 27 se encuentran:
- La generalización del aprendizaje automático: en poco más de una década, el aprendizaje automático ha pasado de ser una técnica muy especializada a ser algo que puede hacer casi cualquiera que tenga datos y capacidad de cálculo. Esto es de agradecer, pero sigue siendo esencial que la industria pueda navegar tanto por la proliferación de herramientas y marcos en el espacio como por las cuestiones éticas que son cada vez más visibles y urgentes.
- El poder de las plataformas como producto: Una plataforma puede ser algo poderoso, sobre todo cuando se trata de dar poder a los desarrolladores. Sin embargo, a menudo vemos resultados decepcionantes cuando no se tratan adecuadamente como productos: es importante que las plataformas se construyan y mantengan de forma que respondan y medien las necesidades tanto de los equipos técnicos como de la organización en general.
- Descentralizar la propiedad de los datos: Cuando se trata de datos, la centralización puede ser restrictiva. Sin embargo, las nuevas técnicas y herramientas están facilitando la superación de los retos de la centralización, ofreciendo ventajas tanto desde el punto de vista técnico como de la privacidad.
- Los móviles también deberían ser modulares: Los beneficios de la modularidad son bien conocidos, pero, por diversas razones, no se han aprovechado tanto en el desarrollo de móviles. Esto está empezando a cambiar; creemos que la adopción de un enfoque modular para móviles mejorará no solo la calidad de las aplicaciones móviles, sino también la experiencia de construirlas.
Visita www.thoughtworks.com/es-es/radar para explorar la versión interactiva del Radar o descarga la versión en PDF.
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