Para 2030, la “descodificación de la programación”, es decir, el uso de plataformas sin código o con poco código, se hará realidad. Será posible ensamblar bloques de código para crear nuevas aplicaciones sin tener que manipular el código subyacente. Y el software que “aprende a aprender” cumplirá el sueño del software que se escribe solo y que evoluciona con el aprendizaje, opina Otto Berkes, CTO de CA Technologies.

La tecnología distribuida acelerará la democratización de la innovación
El centro de gravedad está desplazándose de un esquema en el que se toman las decisiones TI desde niveles superiores, a un esquema en el que lo que adoptan los niveles inferiores se traslada hacia arriba. Las aplicaciones monolíticas y centralizadas darán paso al desarrollo de soluciones distribuidas y ágiles. La innovación impulsada por la tecnología podrá provenir de cualquier persona, en cualquier lugar, no solo de organizaciones tecnológicas dedicadas.

Los ecosistemas del mañana serán un híbrido de personas y máquinas.
La tecnología del mañana será un ecosistema de personas y máquinas. Estos ecosistemas horizontales de tecnología y personas servirán tanto a los sectores existentes como a los modelos de negocio emergentes, ajustándose en tiempo real para conseguir una ventaja competitiva.

Estos tres factores formarán parte de un futuro en el que la tecnología se convertirá en el principal habilitador para que las personas logren sus objetivos de negocio y ejercerá presión sobre la estructura empresarial tradicional. La “gig economy” o economía de prestación de servicios de carácter puntual, es solo la primera expresión de esta incipiente manera de organizar las empresas, e incluso, tal vez, economías enteras y estados-nación.

Una vez vista la forma que tomará futuro a largo plazo, ¿cuáles son las tendencias que veremos crecer este año?

Tendencias que experimentarán crecimiento en 2018

1. Agilidad
Los datos y la analítica comenzarán a revolucionar Agile tal y como lo conocemos. A medida que los modelos de entrega continua se amplían y aceleran, Agile tendrá un mayor apetito por un conocimiento detallado basado ​​en datos. Los datos analizados se integran en un proceso cada vez más granular y acelerado para crear más valor. Todo esto estará impulsado por sofisticados motores de generación de ese conocimiento en detalle sobre métricas de negocio y financieras en tiempo real.

Conclusión: la salud y la vitalidad de las experiencias e inversiones de software se medirán e incluso se preverán de formas nunca antes posibles.

2. Automatización
La automatización sucede hoy en día a través de la automatización de procesos de negocio, lanzamiento y testing continuo. Pero para sacarle realmente provecho, los flujos de trabajo deberán estandarizarse e integrarse en toda la cadena de herramientas y procesos de DevOps. La analítica ayudará a identificar los cuellos de botella o puntos débiles en los flujos de software automatizado.

Conclusión: el futuro de la automatización es inteligente: aprende, se adapta y optimiza automáticamente todo el sistema, y ​​cada vez más veremos software que se ocupa del desarrollo junto con humanos, y en ciertos casos, en su lugar.

3. Conocimiento detallado
Este es el año en que comenzaremos a mejorar en lo que queremos decir con inteligencia artificial. No se trata de robots inteligentes, sino en esencia de un conjunto de algoritmos expresados ​​como código que opera sobre datos. Los motores de análisis avanzados son la “punta de lanza” de la inteligencia artificial en todo el ciclo de vida del desarrollo de software. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático (machine learning) están impulsando un enfoque profundamente distinto al desarrollo de software. La inteligencia artificial finalmente cumplirá la promesa de big data, y el poder de los sistemas basados ​​en el aprendizaje ayudará a construir y entregar mejor software más rápido.

Conclusión: las actividades básicas de gestionar, gobernar y asegurar su tecnología no desaparecerán, pero serán más eficientes, automatizadas e inteligentes. Y esto ayudará a concentrar más energía en lo que importa: crear nuevo valor para impulsar el negocio.

4. Seguridad
A medida que el software se convierte en la principal forma en que los clientes interactúan con las marcas, la seguridad se está convirtiendo en sinónimo de “confianza”. Esto significa que ahora se asegura toda la cadena de valor de la empresa, incluida la marca, y no solo los datos en sí.
Mejorará la capacidad para reducir los vectores de amenazas gracias a una mayor inteligencia sobre la identidad y a análisis más sofisticados, pero también mejorará la habilidad de los piratas informáticos, porque el aprendizaje automático y la inteligencia artificial formarán parte del panorama de amenazas de seguridad.

Conclusión: las mismas cosas que hoy están en riesgo en la empresa, lo seguirán estando mañana: datos y continuidad del negocio. La inteligencia artificial presentará nuevas amenazas que la empresa tendrá que afrontar. Será necesario combatir la inteligencia artificial con inteligencia artificial.

Si bien las predicciones de tecnología a corto plazo pueden ayudar a planificar recursos, el pronóstico a más largo plazo puede configurar la evolución de sus capacidades en el uso de la tecnología como un activo estratégico. Si no tiene personal con la experiencia adecuada en Agile o los conocimientos de automatización necesarios, es hora de invertir en esos recursos. Si no está explorando cómo utilizar el análisis predictivo y el aprendizaje automático, ahora es el momento de comenzar. Y no es demasiado pronto para comenzar a analizar detenidamente su organización de TI con el objetivo de reorganizarla para una era en la que la tecnología esté altamente distribuida y descentralizada.