Grandes avances hacia la empresa distribuida en 2022

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Big Data empresas

A raíz de la pandemia se ha producido una expansión sin precedentes de las modalidades de trabajo híbridas, que han llevado a la definición del concepto de empresa distribuida. Esta nueva realidad ha resultado ventajosa para muchas organizaciones, que seguirán apostando por una serie de tecnologías que los expertos consideran habilitadoras de este nuevo paradigma empresarial.

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El teletrabajo y el trabajo híbrido fueron la respuesta de las empresas para seguir funcionado durante los peores momentos de la pandemia y, una vez que ha pasado lo peor, muchas organizaciones han decidido adoptar estas modalidades laborales para el futuro. Los expertos han acuñado el término de empresa distribuida para definir este nuevo paradigma empresarial, e identifican una serie de tecnologías habilitadoras que están cobrando importancia. En un reciente informe, expertos de diferentes áreas de negocios de la firma Altia describen siete tendencias tecnológicas que permitirán a las empresas mantenerse o convertirse en distribuidas.

Ciberseguridad inteligente

La sofisticación cada vez mayor de los ataques cibernéticos preocupa a la mayoría de organizaciones, y es un asunto especialmente alarmante para las empresas que están adoptando una arquitectura más distribuida. Las oficinas remotas y la infraestructura TI fuera del núcleo representan nuevas vías de acceso a los delincuentes, y está llevando a la creación de lo que se denomina ciberseguridad modular y distribuida. Esta consiste en utilizar soluciones de ciberseguridad inteligente (Cyber AI), una tecnología cuyo objetivo es ampliar las capacidades de detección de amenazas sofisticadas, combinando las enseñanzas de DevOps con la inteligencia artificial para automatizar la detección de amenazas, sin que los técnicos tengan que encargarse de todo.

Inteligencia generativa y responsable

Uno de los pilares de la etapa actual de la transformación digital es la aplicación combinada de inteligencia artificial y técnicas de Big Data en los procesos de negocio. Según los expertos, este año las empresas no solo se dedicarán a recopilar datos para analizarlos e interpretarlos con rapidez, sino que aplicarán una inteligencia artificial capaz de analizar la información para aprender y mejorar a un nuevo nivel. El enfoque se desviará hacia la inteligencia generativa, capaz de realizar procesos autónomos que se autogestionen, aprendan y se adapten por sí solos a los cambios que puedan ocurrir.

Paralelamente, se realizarán avances en el ámbito normativo, con la introducción de nuevas regulaciones que obligará a las empresas a implementar prácticas de inteligencia artificial responsable. Deberán ser más capaces de explicar cómo funciona la IA y de justificar los procesos de toma de decisiones de esta tecnología, con el fin de reducir al mínimo los riesgos asociados al tratamiento “inteligente” y automatizado de la información, como el sesgo.

Más oportunidades en la nube nativa

Uno de los pilares tecnológicos de las empresas distribuidas es la nube, que proporciona acceso a los recursos y aplicaciones desde cualquier lugar, y en 2022 estas organizaciones seguirán avanzando en la adopción de entornos de TI híbrida y múltiples nubes. Los expertos aseguran que las aplicaciones nativas de la nube serán la clave para el desarrollo de nuevas aplicaciones y servicios en los próximos años, ya que permitirán a las organizaciones aprovechar la flexibilidad y elasticidad de la nube para áreas del negocio que requieren una entrega de valor rápida y flexible.

Expansión del Low-Code

A raíz de la digitalización y la creciente competencia muchas empresas están tratando de acelerar la entrega de nuevos productos y servicios lo que ha impulsado la utilización de plataformas Low-Code. Con ello logran ahorrar recursos y mejorar la calidad de código, a la ve que incrementar la escalabilidad y flexibilidad de las aplicaciones creadas. Los expertos aseguran que este año seguirá aumentando rápidamente la demanda derivada de la digitalización de procesos de negocio, y el uso de soluciones Low-Code continuará creciendo, reduciendo las dificultades para las empresas que no cuentan con expertos en TI y reduciendo el time-to-market.

Automatización de procesos de negocio

En las primeras etapas de la transformación digital las empresas se han volcado en digitalizar los procesos de negocio y el siguiente paso es automatizarlos. En Altia destacan que está aumentando el uso de RPA, una tecnología que permite a las empresas ahorrar costes, reducir los errores y la ineficacia, y habilitar la economía de escala. Y señalan que las aplicaciones y casos de uso para la automatización robótica de procesos requieren de una estrategia conjunta de las áreas de negocio y TI que debe trascender el alcance de los proyectos de TI tradicionales.

Más importancia en torno al dato

La base de las empresas digitalizadas está en los datos, y en las empresas distribuidas cobra especial importancia la capacidad para capturar información, gestionarla y procesarla a través de tecnologías como el big data, Data Analytics, analítica predictiva y prescriptiva. Según Altia, la Minería de Procesos (Process Mining) permitirá a las empresas encontrar la causa de las posibles ineficiencias en sus procesos, y se verá un aumento en el uso de herramientas para recopilar, monitorizar y analizar datos para generar modelos predictivos. También creen que aumentará el uso de gemelos digitales para reducir la incertidumbre en la distribución y el suministro de materias primas, la detección precoz de enfermedades, la telemedicina y el desarrollo de tratamientos personalizados.

Quality Management en el desarrollo de software

A medida que las empresas adoptan el paradigma tecnológico Agility necesitan una mayor eficiencia en la entrega de valor de los procesos técnicos implicados en el desarrollo de aplicaciones, como las pruebas y la integración de software. Por ello, los expertos consideran que Quality Management se convertirá en un área clave para las organizaciones, ayudándolas a acelerar la entrega de valor, aumentando la eficiencia del time-to-market, optimizando los recursos utilizados en la fase de pruebas y automatizando la entrega de software a los entornos productivos. Y, en última instancia, aumentando la calidad del software que recibe el usuario final e incrementando el ROI.