Este es el potencial de la “convergencia cognitiva en la nube”, un concepto identificado como un tema clave en el informe NTT DATA Technology Foresight 2025. Publicado anualmente, este informe actúa como una brújula que señala las tendencias tecnológicas emergentes investigadas y analizadas por NTT DATA.
El informe presenta una visión realista de cómo los avances tecnológicos están redefiniendo la interacción entre la nube, la inteligencia artificial (IA) y las capacidades cognitivas humanas. En el futuro, la integración fluida de tecnologías avanzadas de computación en la nube con la IA y la cognición humana permitirá a las organizaciones optimizar sus operaciones, personalizar experiencias de cliente y mejorar la toma de decisiones.
Avances tecnológicos clave a seguir
La convergencia cognitiva en la nube está siendo impulsada por avances en infraestructura en la nube, computación en el borde, Internet de las cosas (IoT) y automatización. Según el informe, estas son las principales tecnologías que los líderes empresariales y de TI deben observar de cerca:
- Contenerización: Es un método de virtualización liviano que permite ejecutar aplicaciones en contenedores aislados con sus propias bibliotecas de código y dependencias, garantizando consistencia en todos los entornos. Docker es una de las tecnologías más utilizadas en este ámbito.
- Orquestación de contenedores: Herramientas como Kubernetes automatizan la implementación, escalado y administración de redes de contenedores, mejorando la escalabilidad, eficiencia de recursos y procesos de desarrollo.
- Computación en el borde: Permite procesar datos cerca de su fuente, como dispositivos IoT o servidores locales. Esto minimiza la latencia y reduce el consumo de ancho de banda, lo que facilita el análisis en tiempo real, la transferencia segura de datos y el soporte para diversos dispositivos periféricos. Tecnologías como Azure IoT Edge y AWS IoT Greengrass mejoran la velocidad de respuesta de las aplicaciones, permiten operaciones remotas y refuerzan la seguridad de los datos mediante el procesamiento local de información sensible.
- Infraestructura como código (IaC): Automatiza la gestión de infraestructuras de TI mediante código, asegurando configuraciones predecibles y coherentes. Herramientas como Terraform, AWS CloudFormation y Ansiblemejoran la eficiencia, reducen desviaciones en la configuración y permiten a los equipos de TI escalar rápidamente o replicar entornos.
- Servicios de IA y aprendizaje automático en la nube: Son plataformas para crear, desplegar y gestionar modelos de IA que abarcan la preparación de datos, entrenamiento, implementación y monitoreo. Ejemplos como Amazon SageMaker y Azure Machine Learning ofrecen algoritmos preconstruidos, automatización del aprendizaje automático e integración con la nube, simplificando la implementación de IA y optimizando la gestión del ciclo de vida de los modelos.
4 estrategias para una implementación exitosa
El informe identifica cuatro estrategias clave para gestionar iniciativas de convergencia cognitiva en la nube:
1. Integrar computación en la nube e IA para crear soluciones inteligentes y escalables
La convergencia entre IA y la nube mejora la toma de decisiones, acelera la innovación y optimiza operaciones mediante análisis avanzados y automatización.
Un avance clave es la integración de infraestructura para cargas de trabajo transaccionales y de IA, lo que simplifica operaciones y hace más eficientes las aplicaciones de inteligencia artificial. Tecnologías como IA generativa en servicios en la nube, ingeniería de software aumentada con IA y sistemas operacionales impulsados por IA están transformando la competitividad digital de las empresas.
2. Explorar avances en infraestructura en la nube
Para aprovechar esta convergencia, el informe recomienda priorizar:
- Gobernanza para cumplimiento normativo y gestión de riesgos.
- Optimización de costos para mejorar la eficiencia en el uso de recursos.
- Agilidad operativa para una mejor escalabilidad.
- Continuidad del negocio para minimizar tiempos de inactividad.
- Desarrollo de habilidades para fortalecer la fuerza laboral.
- Gestión de proveedores para mejorar la entrega de servicios.
- Medidas de seguridad robustas para la protección de datos.
Estos elementos garantizan que la tecnología en la nube se alinee con los objetivos estratégicos, impulsando la innovación y mejorando la calidad del servicio y la experiencia del usuario.
3. Usar computación en el borde e IoT para procesar datos cerca de la fuente
El procesamiento de datos en la fuente reduce significativamente la latencia y mejora la toma de decisiones en tiempo real. Esto es especialmente relevante en aplicaciones como vehículos autónomos y ciudades inteligentes, donde la inmediatez es clave para la funcionalidad y la experiencia del usuario.
La infraestructura programable permite la asignación dinámica de recursos y automatización, brindando a las organizaciones la capacidad de adaptarse rápidamente a cambios en la demanda. Esto es crucial en entornos de rápida evolución como las redes 5G, donde las configuraciones tradicionales serían insuficientes.
4. Buscar constantemente oportunidades para optimizar y automatizar procesos
Al mejorar procesos, es fundamental evaluar su impacto en la eficiencia operativa, reducción de costos y satisfacción de los empleados.
La optimización de procesos:
- Aumenta la productividad.
- Minimiza errores humanos.
- Permite una respuesta ágil a las demandas del mercado.
Esto facilita la identificación de oportunidades de innovación y mantiene la ventaja competitiva de la organización.
Abordando la incertidumbre
Como en cualquier avance tecnológico, la convergencia cognitiva en la nube presenta desafíos que deben ser considerados:
1. Privacidad y seguridad de los datos
¿Qué pasaría si los usuarios pudieran controlar y monetizar su propia información?
En el futuro, los proveedores de nube cognitiva priorizarán marcos de IA centrados en la privacidad, ofreciendo a los usuarios mayor control sobre sus datos. Esto generará un ecosistema de confianza que permitirá una innovación segura basada en datos, especialmente en sectores sensibles como salud y finanzas.
Además, soluciones regionales de privacidad podrían inspirar estándares globales, promoviendo regulaciones unificadas a nivel mundial.
2. Impacto ambiental y sostenibilidad
El compromiso de la nube cognitiva con prácticas ecológicas podría definir nuevos estándares en la industria tecnológica, beneficiando a organizaciones que lideren la innovación sostenible.
Los proveedores están adoptando infraestructuras bajas en consumo energético y alimentadas por energías renovables, atrayendo a clientes e inversores comprometidos con la sostenibilidad. Además, regulaciones más estrictas impulsarán el desarrollo de centros de datos auto-regulados, promoviendo un ecosistema tecnológico más eficiente y sostenible.
¿Hacia dónde vamos?
A medida que la IA y la computación en la nube convergen, las organizaciones podrán desbloquear servicios adaptativos e información estratégica. Es clave evaluar cómo esta sinergia está mejorando la toma de decisiones basada en datos.
Además, es el momento adecuado para analizar la preparación de la infraestructura para aprovechar capacidades de computación en el borde y IoT, mejorando la capacidad de respuesta en tiempo real en procesos críticos.
Reflexión final
Para abordar los desafíos de la integración de IA, el uso de avatares impulsados por IA generativa está emergiendo como un enfoque estratégico para simular escenarios futuros y minimizar riesgos.
Si bien la incertidumbre siempre existirá, explorar estos escenarios reducirá el riesgo de puntos ciegos en el camino