Análisis IT: Pronósticos para 2019

Desde digitalilusion.com hemos hecho un ejercicio de análisis y pronóstico de las tecnologías que lideraran este 2019 que ya avanza.

En 2018, los protagonistas han sido el auge de machine learning, la caída sin recuperación de las criptomonedas y los escándalos por la falta y fallos de privacidad.

¿2019? Pues aquí están nuestros pronósticos.

Machine Learning para todos

La democratización del machine learning será una realidad durante este 2019.

Como probablemente sepáis, el reto hoy en día está en la preparación y adaptación de los datos para entrenar los algoritmos, principalmente redes neuronales complejas (CNN, RNN, LSTM, …)

El avance en el desarrollo de las GPUs, promovido principalmente por el crecimiento exponencial que supuso la minería de criptomonedas en 2017 como Ethereum, han ayudado al avance el machine learning.

La caída de las criptomonedas durante 2018 ha generado, además de ayudar en la caída de bolsa de nVidia, un mercado de segunda mano de GPU con gran capacidad de procesamiento y memoria. Son de especial interés las GPU de nVidia (más fáciles y provechosas para deep learning).

Años atrás, Google ya empezó a democratizar el estado del arte del machine learning con el desarrollo y liberación del framework TensorFlow.

Este framework permitió que cualquiera pudiera entrenar un clasificador de imágenes en casa. De hecho, se podía incluso descargar una red neuronal ya entrenada y ahorrar tiempo/vatios.

Aún así, la curva de aprendizaje tiene cierta complejidad. Esta fue una de las razones por las que se creo Keras, que usa TensorFlow como backend y permite programar desde Python modelos en pocas líneas de código (realmente muy pocas).

Pero aún se puede simplificar más. Algunas veces no es fácil dar con el modelo de red neuronal, sobretodos los parámetros de configuración.

La solución fue resuelta por Google con AutoML. Mediante ensayo/error confecciona un modelo y adapta los parámetros de configuración.

Una alternativa open source es AutoKeras, que promete lo mismo pero usando Keras por abajo. ¡Ahora se puede hacer un clasificador de imágenes en 4 líneas!

import autokeras as ak 
clf = ak.ImageClassifier()
clf.fit(x_train, y_train)
results = clf.predict(x_test)

Siguiendo esta línea de evolución, no es sorprendente que durante 2019 veamos cómo nuevos servicios y start-ups nacen ofreciendo “crear tu propio machine learning sin saber programar”. Será el comienzo del MLaaS. ¿Ocurrirá? Lo veremos.

Privacy-first Services

En mitad de 2018 se coló alguien en la fiesta: la privacidad, bueno, la ausencia de ella.

Escándalos como Facebook y Cambridge Analytica, el error de enviar las transcripciones de Alexa a otro usuario o el hackeo de contraseñas de Quora (por poner un ejemplo de muchos), exponen los errores de seguridad y privacidad.

Cada vez más usuarios de Facebook y otros servicios “gratis” de Internet, se dan cuenta de una cosa: que no son gratis y que son sus datos la moneda que paga el servicio.

Creemos que la tendencia en este 2019 será el uso de cloud mixtos formado por cloud públicos (AWS, Google Cloud, Azure, …) y cloud privados. La tecnología DevOps ha evolucionado mucho, y servicios como Kurbenetes o Ansible permiten tratar los diferentes sistemas como si fueran uno solo.

Por otro lado, 2018 terminó con Amazon gastándose una millonada en una campaña para vender sistemas con Alexa. No sólo para el consumidor, sino para desarrolladores que animan a que publiquen apps para el sistema y participen en concursos con sugerentes premios.

La cuestión es que cada vez hay más voces que alertan del peligro de tener a Amazon “siempre” escuchando. Si ya de por sí tienen un perfil de cada uno de nosotros bien elaborado, imaginaos cuando en potencia pueden tener muchas conversaciones nuestras.

Llama la atención que en el poco tiempo que 2019 lleva entre nosotros, ya se va confirmando esta tendencia hacia servicios que mimen la privacidad.

Apple ha lanzado esta campaña en pleno CES 2019 en Las Vegas donde claramente habla de su propuesta de valor diferenciada: la privacidad (aunque en su día también tuvo lo suyo con el celebgate).

No voy al CES, pero troleo igualmente

Por estas razones, creemos que servicios como Mycroft van a tener éxito. Su propuesta de valor es la de tener un Alexa pero sin Amazon. Y por supuesto, open source. Esto significa que cualquiera puede instalar Mycroft en casa y los datos, estarán en casa (eso sí, debes garantizar la seguridad en tu casa).

En definitiva, creemos que aquellos servicios que tengan en cuenta la privacidad y seguridad en su propuesta de valor, tendrán una gran ventaja sobre la competencia.

Blockchain: la app killer

Se dice que WhatsApp fue la app definitiva que disparó las ventas de los smartphones (especialmente Android). A esto se le conoce como killer app. Gente que no tenia ni idea de tecnología acudía a las tiendas de telefonía buscando “un móvil con guasap”.

En el mundo de blockchain está claro que no existe una killer app. Todavía no ha ocurrido. La app más cercana de conseguirlo fue CryptoKitties, que se dedicaba a la cría y venta a través de Ethereum de gatos digitales únicos (¬¬).

En 2018 quedó claro que la mina de oro de las criptomonedas, pasó a otra vida.

En nuestra opinión, aquellas inversiones donde no se entiende el valor y sólo son usadas como especulación, no van muy lejos. Incluso la fiebre por los tulipanes tenía más sentido: un tulipán se puede tocar, ¡se puede oler!

Ahora que los especuladores están fuera (de momento), las primeras app reales basadas en blockchain y/o DLT empiezan a aparecer.

En las Universidades ya se empieza a usar como mecanismo de verificación de autoría en papers e investigaciones. Los bancos lo usan para transacciones bajo redes blockchain privadas.

No sabemos si en 2019 aparecerá y se consolidará la app killer para blockchain, pero seguro que es el año donde las apps candidatas a serlo, aparezcan. Permaneceremos atentos.

Nuestra propuesta: Machine Learning aplicado a tus necesidades

En Digitalilusion llevamos ya un tiempo trabajando a nivel interno con algoritmos de machine learning.

Creemos que es el momento de aplicar ese know-how en los proyectos de nuestros clientes.

Por lo tanto, si necesitas automatizar alguna tarea de tu negocio, déjanos evaluar si una solución basada en machine learning puede ser viable. Estaremos encantados de ayudarte.

Esperamos que 2019 sea provechoso y que todas tus ilusiones sean digitalizadas. ¡Cuenta con nosotros!

(This post is available in English at https://digitalilusion.com/news/it-forecasts-for-2019/)