REPORTE DE INVESTIGACIÓN
Technology Vision 2024
15 MINUTOS DE LECTURA
enero 9, 2024
Resumen
- La tecnología se está humanizando desde su diseño y las empresas que estén preparadas para ello serán las que tengan éxito en el futuro.
- La forma en que las personas acceden a la información e interactúan con ella está cambiando radicalmente. A medida que chatbots de apariencia humana, impulsados por inteligencia artificial, sintetizan grandes cantidades de información, brindando respuestas y consejos.
- La IA está empazando a razonar como nosotros, pronto entenderá ecosistemas de agentes IA, colaborando para personas y organizaciones.
- Está surgiendo un nuevo medio de computación espacial que hará que el mundo digital refleje lo que significa ser humano en un espacio físico.
- El problema de que la tecnología no nos entiende está quedando atrás: las máquinas interactúan cada vez mejor con los humanos a su mismo nivel.
Humano desde su diseño: la IA eleva el potencial humano a un nuevo nivel
Es hora de hacer que la tecnología sea humana desde su diseño.
Este es un momento de reinvención. En los próximos años, las empresas tendrán a su disposición una gama cada vez más poderosa de tecnologías que abrirán nuevos caminos para liberar un mayor potencial humano, productividad y creatividad. Los primeros usuarios y las empresas líderes han iniciado una carrera hacia una nueva era de valor y capacidad. Y sus estrategias se basan en un factor común: la tecnología se está volviendo más humana.
Parece una paradoja. Al fin y al cabo, ¿no está hecha la tecnología por y para los humanos? Crear herramientas que extiendan nuestros límites físicos y cognitivos es algo tan humano que muchos consideran que eso es lo que nos define como especiei.
Pese a ello, muchas de esas de herramientas tienen muy poco de humanas: hacen lo que nosotros no podemos, transformando nuestra vida de manera drástica. Los automóviles aumentan nuestras movilidad, las grúas nos permiten construir puentes y rascacielos, y hay máquinas que nos ayudan a crear, distribuir y escuchar música.
La falta de humanidad de la tecnología puede ser un inconveniente. Las herramientas manuales causan artritis si se usan demasiado, mientras que las pantallas pueden agudizar los problemas de vista. Tenemos estupendas herramientas de navegación, pero pueden distraernos mientras conducimos. Las máquinas son cada vez más ergonómicas y fáciles de usar, pero ni siquiera eso evita que, en muchos casos, tomemos decisiones pensando más en las máquinas que en optimizar el potencial humano.
Pero todo indica que, por primera vez en la historia, esta tendencia se está invirtiendo. Eso no significa que estemos renunciando a la tecnología, sino que está surgiendo una generación de tecnología más humana: una tecnología que es más intuitiva por diseño y por naturaleza, que piensa más como las personas y que se integra sin problemas en todos los ámbitos de nuestras vidas.
La IA generativa tiene el potencial de impactar mucho más que la tarea en cuestión. También está empezando a remodelar profundamente las organizaciones y los mercados.
No hay más que pensar en el impacto de la IA generativa y los modelos de transformación en el mundo que nos rodea. Lo que empezó con chatbots como ChatGPT y Bard se ha convertido en un motor que hace que la tecnología sea más intuitiva, inteligente y accesible para todos. La IA se usaba al principio para automatización y tareas rutinarias, pero ahora se emplea para enriquecer la forma de trabajar de las personas y está democratizando tecnologías y conocimientos especializados que, hasta hace poco, solo estaban al alcance de gente con mucha formación o mucho dinero.
El impacto de la IA generativa puede ir mucho más allá de tareas concretas, impulsando una profunda transformación de organizaciones y mercados.
Por supuesto, la humanización de la tecnología no se limita a la IA. Está empezando a solucionar muchos de nuestros problemas con la tecnología, lo que se traducirá en un mayor potencial humano.
La tecnología humanizada desde el diseño llegará a más personas y facilitará el acceso al conocimiento, lo que hará posible la innovación continua. Incluso quienes siempre se han sentido alienados por la tecnología podrán participar en la revolución digital, convirtiéndose en nuevos clientes y empleados gracias a una tecnología más intuitiva.
Humanización: tendencias de 2024
95%
de los ejecutivos creen que humanizar la tecnología multiplicará las oportunidades en todas las industrias.
Los líderes seguirán haciéndose las mismas preguntas: ¿Qué productos y servicios están listos para su comercialización? ¿Qué datos pueden utilizar? ¿Qué medidas de transformación pueden adoptar? Pero también tendrán que responder preguntas que tal vez no esperaban: ¿Qué tipo de controles necesita la IA? ¿A quiénes afectará la transformación digital? ¿Cuáles son sus responsabilidades hacia las personas de su ecosistema?
La humanización desde el diseño no es solo una descripción de características, sino una necesidad para el futuro. La tecnología humanizada será fundamental para el éxito de la reinvención de la base digital de las empresas. Las empresas están empezando a ver el potencial de las nuevas tecnologías para reinventar los pilares de sus iniciativas digitales. La expansión de tecnologías como IA generativa, computación espacial y otras provocará cambios en productos, datos y analítica, y experiencias digitales.
En este momento de reinvención, las empresas tienen la oportunidad de desarrollar una estrategia que maximice el potencial humano y elimine fricciones entre personas y tecnología. La inteligencia artificial será la tecnología del futuro, pero debe estar diseñada para la inteligencia humana. Y del mismo modo que las empresas podrán hacer cada vez más cosas con la tecnología, también sus decisiones serán mucho más importantes. El mundo está observando. ¿Quieres ser un modelo a seguir o un ejemplo de lo que no hay que hacer?
93%
de los ejecutivos cree que, ante los rápidos avances tecnológicos, es más importante que nunca que las organizaciones innoven con un objetivo claro.
Tendencia 1 - Una combinación hecha con IA: remodelar nuestra relación con el conocimiento
Visión global
Nuestra relación con los datos está cambiando y, con ella, nuestra forma de pensar, trabajar e interactuar con la tecnología, lo que afecta a toda la base de la empresa digital.
El modelo de “bibliotecario” para nuestra interacción con los datos está siendo sustituido por un nuevo modelo de “asesor”. En lugar de realizar búsquedas para obtener resultados, lo que hacemos ahora es pedir respuestas a chatbots de IA. Buen ejemplo de ello es ChatGPT, presentado por OpenAI en noviembre de 2022, que pronto se convirtió en la app con crecimiento más rápido en toda la historia. Hace años que existen los modelos grande de lenguaje (LLM), pero la gran diferencia está en la forma en que ChatGPT responde preguntas de un modo directo y conversacional.
Los datos son uno de los factores más importantes para construir las actuales empresas digitales, y los nuevos chatbots están cambiándolo con su capacidad de sintetizar enormes cantidades de información para ofrecer respuestas y recomendaciones, usar distintas modalidades de datos, recordar conversaciones anteriores e incluso sugerir preguntas. Además, esos chatbots pueden funcionar como asesores que permiten a las empresas poner todos los conocimientos corporativos al alcance de sus empleados. Eso podría destapar el valor latente de los datos para que las empresas aprovechen por fin todo su potencial.
Con la IA generativa, un asistente digital finalmente está en las opciones.
Las empresas poseen información muy valiosa que quieren poner a disposición de sus clientes, empleados, socios e inversores. Pero ya sea porque no sabemos exactamente lo que hay que buscar, porque no podemos escribir la consulta, porque los datos están aislados o porque los documentos son demasiado densos, lo cierto es que resulta difícil acceder a gran parte de esa información. Para los actuales negocios basados en datos, eso supone un importante valor oculto que la IA generativa puede sacar a la luz.
Sin embargo, la verdadera disrupción no está únicamente en la forma de acceder a los datos, sino en el potencial para transformar todo el mercado del software. ¿Qué pasaría si todas las apps y plataformas digitales usaran como interfaz un chatbot de IA generativa? ¿Y si fuera así como leemos, escribimos e interactuamos con datos en todas las plataformas?
Para aprovechar todas las ventajas de la IA generativa y crear el negocio basado en más datos e IA del futuro, las empresas tienen que replantearse de principio a fin sus estrategias tecnológicas. Necesitan cambiar la forma en que obtienen y estructuran datos, sus arquitecturas y el uso que hacen de herramientas y funciones tecnológicas. Y deben crear desde cero nuevas prácticas como formación, reducción de sesgos y supervisión de IA.
95%
de los ejecutivos esperan que la IA generativa lleve a sus organizaciones a modernizar la arquitectura tecnológica.
Reforzando su base de datos
Las nuevas tecnologías y técnicas pueden ayudar a las empresas a reforzar su base de datos y prepararse para el futuro de los negocios basados en los mismos. Independientemente de donde comiencen las empresas, los asesores de LLM exigirán una base de datos que sea más accesible y contextual que nunca.
El gráfico de conocimiento es una de las tecnologías más importantes aquí. Es un modelo de datos estructurado en gráficos que incluye entidades y las relaciona entre ellas, lo que codifica un mayor contexto y significado. Un gráfico de conocimiento no solo puede agregar información de más fuentes y respaldar una mejor personalización, sino que también puede mejorar el acceso a los datos a través de la búsqueda semántica.
Si bien no utilizaron LLM, confiaron en el procesamiento del lenguaje natural para crear una ontología y un servicio de etiquetado automático para asignar metadatos de documentos, que luego se almacenaron en una base de datos gráfica. Ahora, encontrar información lleva la mitad del tiempo y Cisco ahorra a sus vendedores más de cuatro millones de horas al año con sus capacidades mejoradas de gestión del conocimiento.
Además de los gráficos de conocimiento, la malla y la estructura de datos son dos formas de ayudar a mapear y organizar la información que las empresas deben considerar al actualizar su arquitectura general.
Explorando los LLM como su nueva interfaz de datos
Por sí solos, los gráficos de conocimiento, la estructura de datos serían un gran avance para los sistemas de gestión del conocimiento empresarial. Pero hay mucho valor que ganar al dar el siguiente paso de bibliotecario al de asesor. Imagínese si, en lugar de utilizar una barra de búsqueda, los empleados pudieran hacer preguntas en lenguaje natural y obtener respuestas claras en todos los sitios web y aplicaciones de la empresa. Con una base de datos accesible y contextual, las empresas pueden comenzar a construirla, y existen algunas opciones.
En primer lugar, las empresas pueden formar su propio LLM desde cero, aunque esto es poco común dados los importantes recursos necesarios.
Una segunda opción es "afinar" un LLM existente. Básicamente, esto significa tomar un LLM más general y adaptarlo a un dominio. Capacitándolo más en un conjunto de documentos específicos del mismo. Esta opción es mejor para casos de dominios específicos cuando la información en tiempo real no es necesaria, como para resultados creativos en diseño o marketing.
Las empresas también están comenzando a ajustar modelos de lenguaje más pequeños (SLM) para casos de uso especializados. Estos SLM no solo son más eficientes, funcionan a menor costo y con menor huella de carbono, sino que también pueden entrenarse más rápidamente y usarse en dispositivos de borde más pequeños.
Por último, uno de los enfoques más populares para crear un asesor de LLM ha sido "consolidar" a los LLM previamente capacitados proporcionándoles información más relevante y específica de casos de uso, generalmente a través de generación aumentada de recuperación (RAG).
El campo de la IA generativa y los LLM avanza rápidamente, pero sea cual sea la forma en que elija explorar, una cosa permanecerá constante: su base de datos debe ser sólida y contextual, o su asesor de LLM nunca estará a la altura de su promesa.
Comprender y mitigar los riesgos
En primer lugar y lo más importante, a medida que las empresas comienzan a explorar las nuevas posibilidades que ofrecen los asesores de LLM, deben comprender los riesgos asociados.
Tomemos como ejemplo las “alucinaciones”, una característica casi intrínseca de los LLM. Debido a que están capacitados para brindar respuestas probabilísticas con un alto grado de certeza, hay ocasiones en las que estos asesores transmiten con confianza información incorrecta.
Y si bien las alucinaciones son quizás el riesgo más notorio de los LLM, se deben considerar otras cuestiones. Si se utiliza un modelo público, los datos del propietario deben protegerse cuidadosamente para que no puedan filtrarse. Y también en el caso de los modelos privados, los datos no se pueden compartir con empleados que no deberían tener acceso. El costo de la informática es algo que debe gestionarse. Y, detrás de todo, pocas personas tienen la experiencia necesaria para implementar bien estas soluciones.
Dicho todo esto, los desafíos no deben tomarse como un elemento disuasivo, sino más bien como un llamado a implementar la tecnología con controles adecuados.
Los datos que se incluyen en el LLM, ya sea a través de capacitación o de indicaciones, deben ser datos de alta calidad: nuevos, bien etiquetados e imparciales. Los datos de capacitación deben ser de terceros y compartidos de manera proactiva por los clientes, o de origen y recopilados directamente por la empresa. Y se deben implementar estándares de seguridad para proteger cualquier dato personal o de propiedad. Finalmente, también deben existir permisos de datos para garantizar que el usuario pueda acceder a cualquier dato recuperado para el aprendizaje en contexto.
Más allá de la precisión, los resultados del chatbot de IA generativa también deben ser explicables y estar alineados con la marca. Se pueden implementar barreras para que el modelo no responda con datos confidenciales o palabras dañinas, y para que rechace preguntas fuera de su alcance. Además, las respuestas pueden transmitir incertidumbre y proporcionar fuentes de verificación.
Por último, los chatbots de IA generativa deberían estar sujetos a pruebas continuas y a supervisión humana. Las empresas deben invertir en IA ética para desarrollar estándares mínimos a cumplir. Y deberían recopilar comentarios periódicamente y proporcionar formación a los empleados.
Entre las muchas otras implicaciones de seguridad ya discutidas en esta tendencia, las empresas también deberían pensar en cómo los asesores de LLM pueden cambiar la dinámica de los datos de los usuarios.
Tenemos la oportunidad de reinventar el espíritu de búsqueda y restaurar la confianza entre las empresas y sus clientes. Las empresas ahora pueden actuar como administradores de su propia información: almacenando, asegurando, analizando y difundiendo sus datos y conocimiento institucional directamente a los clientes a través de asesores digitales. Esta es una gran responsabilidad: su empresa debe garantizar que sus datos permanezcan seguros y, al mismo tiempo, brindar respuestas de alta confianza en sus servicios de asesoramiento. Es una oportunidad aún mayor: sin proveedores de búsqueda que median en el intercambio de información, las empresas pueden servir como una fuente directa de información segura y recuperar la confianza de sus clientes.
Conclusión
La IA generativa ha venido a revolucionar los datos y el software. Los LLM están cambiando nuestra relación con la información y muchas otras cosas, desde la forma en que las empresas llegan a los clientes hasta cómo prepararan a sus empleados y colaboradores. Las empresas líderes ya están empezando a concebir y desarrollar la próxima generación de negocios basados en datos, pero pronto se les unirán todas las demás. Así será el futuro de la empresa digital.
Tendencia 2 - Conozca a mi agente: ecosistemas para la IA
Visión global
La IA está superando su limitada capacidad de asistencia para desempeñar un papel cada vez más activo en el mundo. Durante la próxima década asistiremos a la aparición de ecosistemas de agentes: grandes redes de IA interconectadas que cambiarán por completo la forma en que las empresas se plantean sus estrategias de inteligencia y automatización.
Hoy en día, la mayoría de las estrategias de IA se centran estrictamente en ayudar en tareas y funciones. En la medida en que la IA actúa, lo hace como actores solitarios, más que como un ecosistema de partes interdependientes. Pero a medida que la IA se convierta en agentes, los sistemas automatizados tomarán decisiones y acciones por sí solos. Los agentes no sólo asesorarán a los humanos, sino que actuarán en su nombre. La IA seguirá generando texto, imágenes e información, pero los agentes decidirán por sí mismos qué hacer con ellos. Ayudará a construir nuestro futuro y es nuestro trabajo asegurarnos de que sea uno en el que queremos vivir.
A medida que los agentes sean promovidos para convertirse en nuestros colegas y representantes, necesitaremos reimaginar el futuro de la tecnología y el talento juntos.
Aunque esta evolución está aún en sus inicios, las empresas tienen que empezar a pensar ya en lo que va a ocurrir. Si los agentes comienzan a actuar, no pasará mucho tiempo antes de que empiecen también a interactuar. La estrategia de IA del futuro exigirá coordinar toda una serie de sistemas: IA especializadas, agentes generalizados, agentes adaptados a la colaboración con personas y agentes diseñados para la optimización de máquinas.
Pero aún queda mucho por hacer antes de que los agentes de IA puedan actuar en nuestro nombre o como nuestros representantes, y todavía más antes de que puedan hacerlo de manera coordinada. Lo cierto es que los agentes todavía fallan, utilizan mal las herramientas y generan respuestas incorrectas, y estos errores se pueden complicar con rapidez.
Personas y máquinas colaboran ya a nivel de tarea, pero los líderes no están preparados para que la IA gestione sus negocios. O no lo estaban hasta ahora. En la medida en que los agentes se conviertan en nuestros colaboradores y representantes, tendremos que reinventar con ellos el futuro de la tecnología y el talento. No se trata solo de nuevas habilidades, sino de garantizar que los agentes comparten nuestros valores y objetivos. Los agentes ayudarán a definir el futuro del mundo, pero es responsabilidad nuestra asegurarnos de que sea un mundo en el que queremos vivir.
96%
de los ejecutivos creen que los ecosistemas de agentes de IA ofrecerán importantes oportunidades a sus organizaciones en los próximos tres años.
A medida que los asistentes de IA maduren y se conviertan en representantes que puedan actuar en nombre de los humanos, las oportunidades comerciales dependerán de tres capacidades principales: acceso a datos y servicios en tiempo real; razonamiento a través de complejas cadenas de pensamiento; y la creación de herramientas, no para uso humano, sino para los propios agentes.
Comenzando con el acceso a datos y servicios en tiempo real: cuando ChatGPT se lanzó por primera vez, un error común que cometía la gente era pensar que la aplicación estaba buscando activamente información en la web. En realidad, GPT-3.5 (el LLM en el que se lanzó inicialmente ChatGPT) se capacitó con un corpus de conocimientos extremadamente amplio y se basó en las relaciones entre esos datos para proporcionar respuestas.
Pero pronto se anunciaron nuevos complementos para permitir que CHATGPT acceda a Internet y que podrían transformar los modelos básicos de potentes motores que funcionan de forma aislada en agentes con la capacidad de navegar en el mundo digital actual. Si bien los complementos tienen un poderoso potencial innovador por sí solos, también desempeñarán un papel fundamental en el surgimiento de ecosistemas de agentes.
El segundo paso en la evolución de los agentes es la capacidad de razonar y pensar lógicamente, porque incluso las acciones cotidianas más simples de las personas requieren una serie de instrucciones complejas para las máquinas.
La investigación en IA está empezando a derribar las barreras al razonamiento automático. Las indicaciones de cadena de pensamiento son un enfoque desarrollado para ayudar a los LLM a comprender mejor los pasos de una tarea compleja.xi
Entre el razonamiento en cadena de pensamiento y los complementos, la IA tiene el potencial de asumir tareas complejas utilizando tanto una lógica más estricta como la abundancia de herramientas digitales disponibles en la web. Pero, ¿qué pasa si la solución requerida aún no está disponible?
Cuando los humanos enfrentamos este desafío, adquirimos o construimos las herramientas que necesitamos. La IA solía depender exclusivamente de los humanos para aumentar sus capacidades. Pero la tercera dimensión de agencia que estamos viendo emerger es la capacidad de la IA para desarrollar herramientas por sí misma.
El ecosistema de agentes puede parecer abrumador. Después de todo, más allá de las tres capacidades principales de los agentes autónomos, también estamos hablando de un desafío de orquestación increíblemente complejo y de una reinvención masiva de la fuerza laboral humana para hacerlo todo posible. Es suficiente para que los líderes se pregunten por dónde empezar.
La buena noticia es que los esfuerzos de transformación digital existentes contribuirán en gran medida a dar una ventaja a las empresas.
¿Qué sucede cuando el ecosistema de agentes se pone a trabajar? ¿Ya sea cómo nuestros asistentes o representantes? El resultado será una productividad explosiva, innovación y renovación de la fuerza laboral humana.
Como asistentes o copilotos, los agentes podrían multiplicar drásticamente la producción de los empleados individuales.
En otros escenarios, confiaremos cada vez más en los agentes para que actúen en nuestro nombre. Como nuestros representantes, podrían abordar trabajos que actualmente realizan humanos, pero con una gran ventaja: un solo agente podría manejar todo el conocimiento y la información de su empresa.
Las empresas deberán pensar en los enfoques humanos y tecnológicos que necesitan para apoyar a estos agentes. Desde el punto de vista tecnológico, una consideración importante será cómo se identifican estas entidades.
Y los impactos sobre los trabajadores humanos (sus nuevas responsabilidades, roles y funciones) exigen una atención aún más profunda. Para ser claros, los humanos no irán a ninguna parte. Se establecerán y harán cumplir las reglas para los agentes.
Replantear el talento humano
En la era de los ecosistemas de agentes, sus empleados más valiosos serán aquellos mejor capacitados para establecer las pautas para los mismos.
El nivel de confianza de una empresa en sus agentes autónomos determinará el valor que pueden crear, y su talento humano es responsable de generarla.
Pero los agentes también necesitan comprender sus límites. ¿Cuándo tiene un agente suficiente información para actuar solo y cuándo debe buscar apoyo antes de actuar? Los humanos decidirán cuánta independencia otorgar a sus sistemas autónomos.
Qué pueden hacer las empresas ahora
¿Qué puede hacer ahora para preparar a su fuerza laboral humana y de agentes para el éxito? Brinde a los agentes la oportunidad de conocer su empresa y brinde a su empresa la oportunidad de conocer a los agentes.
Las empresas pueden empezar creando el tejido conectivo entre los predecesores de los agentes, los LLM, y sus sistemas de apoyo. Al ajustar los LLM a partir de la información de su empresa, está dando a los modelos básicos una ventaja para desarrollar experiencia.
También es hora de presentarles a los equipos a sus futuros compañeros de trabajo digitales. Las empresas pueden sentar las bases para la confianza con los futuros agentes enseñando a su fuerza laboral a razonar con las tecnologías inteligentes existentes. Desafía a tus empleados a descubrir y trascender los límites de los sistemas autónomos existentes.
Por último, que no haya ambigüedades sobre el objetivo de su empresa. Cada acción que realicen sus agentes deberá basarse en sus valores fundamentales y una misión, por lo que nunca es demasiado pronto para poner en práctica sus valores desde arriba hasta abajo de su organización.
Desde el punto de vista de la seguridad, los ecosistemas de agentes deberán brindar transparencia en sus procesos y decisiones. Consideremos el creciente reconocimiento de la necesidad de una lista de materiales de software (una lista clara de todos los componentes y dependencias del código que conforman una aplicación) para proteger a las empresas y agencias. De manera similar, una lista de materiales de los agentes podría ayudar a explicar y realizar un seguimiento de la toma de decisiones de los agentes.
¿Qué lógica siguió el agente para tomar una decisión? ¿Qué agente hizo la llamada? ¿Qué código se escribió? ¿Qué datos se utilizaron y con quién se compartieron? Cuanto mejor podamos rastrear y comprender los procesos de toma de decisiones de los agentes, más podremos confiar en que actuarán en nuestro nombre.
Conclusión
Los ecosistemas de agentes pueden multiplicar la productividad y la innovación de una empresa hasta niveles inalcanzables para las personas, pero su valor está limitado por el de los humanos que los controlan. El conocimiento y el razonamiento humanos son lo que hace que una red de agentes tenga ventaja sobre otra. La inteligencia artificial es hoy solo una herramienta, pero serán agentes de IA los que gestionen nuestras empresas en el futuro. Nuestra obligación es garantizar que esos agentes no actúan de manera descontrolada. La IA está evolucionando con gran rapidez, por lo que no hay que esperar más para empezar a prepararse.
Tendencia 3 - El espacio que necesitamos: creando valor en nuevas realidades
Visión global
La computación espacial está a punto de cambiar no solo el curso de la innovación tecnológica, sino también la vida y el trabajo de las personas. Mientras que ordenadores y móviles usan pantallas como portales al mundo digital, la computación espacial fusionará lo físico con lo digital para combinar ambas realidades. Las apps que se creen para ese medio permitirán a las personas sumergirse en mundos digitales sin perder la sensación física de espacio o añadir contenidos a su entorno físico.
Si eso es así, ¿por qué no tenemos la sensación de estar a las puertas de una nueva era tecnológica? ¿Por qué no dejamos de hablar del “desplome del metaverso”? El metaverso es una de las aplicaciones más conocidas de la computación espacial. Sin embargo, el precio de las propiedades digitales, en el metaverso, que en 2021 y 2022 estaba en lo más alto, se desplomaron un 80-90 % en 2023.
La computación espacial está a punto de cambiar el curso de la innovación tecnológica y la forma en que las personas trabajan y viven.
Algunas empresas han optado por la cautela y se contentan con decir que, pese a las grandes expectativas generadas, la tecnología aún no está madura para el metaverso. Pero otras siguen adelante y están desarrollando nuevas capacidades tecnológicas. Meta ha creado productos de realidad virtual y aumentada y ha presentado Codex Avatars, que utiliza IA y cámaras de smartphone para crear avatares enormemente realistas. La app RealityScan de Epic permite usar un teléfono para escanear objetos 3D en el mundo físico y convertirlos en activos virtuales tridimensionales.
Detrás de todo ello hay avanzadas tecnologías como la IA generativa, que aceleran y abaratan la creación de experiencias y entornos espaciales. Y es posible que estas tecnologías se estén probando ya discretamente en aplicaciones industriales. Entre las tecnologías que ya están teniendo importantes efectos prácticos, en la industria figuran los gemelos digitales en fabricación, la RV/RA en formación y control remoto, y los entornos de diseño colaborativo.
Lo cierto es que no todos los días aparecen nuevas soluciones y, cuando lo hacen, su adopción suele ser lenta. Pero los beneficios para las primeras empresas que los adopten son poco menos que incalculables.
92%
los ejecutivos coinciden en que su organización planea crear una ventaja competitiva aprovechando la computación espacial.
Construyendo aplicaciones espaciales
Fundamentalmente, los nuevos estándares, herramientas y tecnologías están haciendo que sea más fácil (y más barato) crear aplicaciones y experiencias espaciales que resulten familiares.
Piensa en los sitios web que frecuentas o en tus aplicaciones favoritas de teléfono. Incluso si sus propósitos son diferentes, algo parece innegablemente universal incluso en las experiencias más dispares. ¿Por qué? Todos usaron la misma base.
Durante mucho tiempo, la espacialidad nunca tuvo tal base.
La descripción de escena universal (USD), o lo que mejor se puede describir como un formato de archivo para espacios 3D, desarrollado por Pixar. USD es un marco que permite a los creadores mapear aspectos de una escena, incluidos recursos y fondos específicos; iluminación, personajes y más. Dado que USD está diseñado para reunir estos activos en una escena, se puede utilizar un software diferente en cada uno, lo que permite la creación de contenido colaborativo y una edición no destructiva. USD se está convirtiendo rápidamente en un elemento central para las aplicaciones espaciales más impactantes, especialmente dentro de los gemelos digitales industriales.
Las empresas deben comprender que no operarán espacios de forma aislada. Así como no existe ninguna página web o aplicación únicamente en Internet, la próxima versión de la web promete acercar aún más estas experiencias paralelas.
Sentido de la ubicación
Una capacidad emergente que diferencia la computación espacial de sus contrapartes digitales es involucrar nuestros sentidos. Las nuevas tecnologías permiten a los ingenieros diseñar experiencias que aborden todo tipo de sentidos, como el tacto, el olfato y el sonido.
En intentos anteriores de realidad virtual, agregar hápticos podía resultar voluminoso o decepcionante. Pero investigadores de la Universidad de Chicago propusieron recientemente usar electrodos para imitar mejor el tacto.
Los aromas también pueden hacer que los espacios digitales parezcan realistas, al evocar recuerdos o desencadenar la importante respuesta de lucha o huida. Scentient, una empresa que intenta llevar los sentidos olfativos al metaverso, ha estado experimentando con la tecnología para entrenar a bomberos y socorristas, donde los olores pueden ser críticos para evaluar una emergencia, como la presencia de gas natural.
Por supuesto, el sonido o el audio espacial también es fundamental para la creación de escenas digitales realistas.
Por último, las aplicaciones espaciales inmersivas deberán responder a la forma en que nos movemos naturalmente.
La computación espacial no reemplazará a la computación de escritorio o móvil, pero se está convirtiendo en una pieza importante del tejido informático que conforma la estrategia de TI empresarial.
Ya hemos visto las primeras etapas. Los gemelos digitales tienen más sentido cuando los analizas. La formación tiene más impacto cuando puedes vivir la experiencia en lugar de mirar un vídeo. Si bien estos fueron a menudo pilotos independientes, una consideración cuidadosa de las ventajas únicas de la computación espacial puede ayudar a dar forma y guiar la estrategia empresarial. El mercado aún está madurando, pero rápidamente está quedando claro que las aplicaciones espaciales prosperan cuando se aplican de tres maneras: transmitiendo grandes volúmenes de información compleja; dando a los usuarios la capacidad de decidir sobre su experiencia; y, quizás de forma contraintuitiva, permitiéndonos aumentar los espacios físicos.
Cuando se trata de transmitir información compleja, la ventaja del medio espacial sobre las alternativas es probablemente más clara. Como un espacio que permite a los usuarios moverse y actuar con naturalidad, la información puede transmitirse de forma más dinámica y envolvente. Ya lo hemos visto en acción. Algunos de los primeros ejemplos de aplicaciones espaciales de éxito fueron los gemelos digitales industriales, los escenarios de formación virtual o la asistencia remota en tiempo real.
La segunda ventaja de la computación espacial frente a otros medios, es que permite a los usuarios dar forma a sus experiencias dentro de la aplicación. Como la computación espacial nos permite crear experiencias digitales que incorporan un sentido físico del espacio, podemos diseñar experiencias que den a los usuarios más flexibilidad para moverse y explorar.
Por último, las aplicaciones espaciales mejoran los espacios físicos, ya que pueden enriquecerlos y ampliarlos sin alterarlos. La oficina del futuro podría tener apps y ordenadores espaciales en lugar de monitores, proyectores y displays físicos. Las personas podrán diseñar espacios más simples con menos costes de mantenimiento y cambiar su entorno más fácilmente.
A medida que el mundo laboral se vuelve espacial, las empresas también deberán pensar en la seguridad. Habrá más dispositivos que nunca: los empleados usarán dispositivos espaciales para trabajar y los clientes para acceder a experiencias. Y con este ecosistema de dispositivos en constante expansión, también habrá más puntos de entrada para los atacantes. Entonces, ¿cómo se ponen límites a quienes no los tienen? Las estrategias espaciales de las empresas deberán diseñarse con principios de confianza cero.
Además, las empresas deben reconocer que el espacio es un territorio desconocido, por lo que tanto los proveedores como los usuarios deben esperar tener puntos ciegos. Una línea de defensa no será suficiente, pero se pueden implementar estrategias de defensa en profundidad que aprovechen múltiples capas de seguridad (como la administrativa, la técnica y la física) para defender esta nueva frontera.
Conclusión
La computación espacial está a punto de despegar y los líderes tratan de adquirir ventaja. Para situarse a la vanguardia de la nueva era de innovación tecnológica, los líderes empresariales tendrán que replantearse su posición y comprender el efecto de los últimos avances tecnológicos. No es habitual que aparezcan nuevos medios de computación, pero pueden tener un impacto incalculable en empresas y personas durante décadas. ¿Estás listo para aprovechar el momento?
Tendencia 4 - Nuestros Cuerpos Electrónicos: Una nueva interfaz humana
Visión global
Muchas de las tecnologías que usamos están limitadas por sus problemas para comprender a las personas. Por ejemplo, para controlar un robot o un dron tenemos que traducir lo que queremos a comandos que pueda entender. Lo cierto es que, si la tecnología no conecta con nosotros, se debe en muchos casos a que las personas (sus deseos, expectativas o intenciones) son un enigma.
Pero ya hay innovadores que tratan de cambiar eso. En todas las industrias se están desarrollando tecnologías y sistemas que pueden entender a las personas de formas nuevas y más profundas. Se está creando una “interfaz humana” y eso tendrá consecuencias que irán mucho más allá de los hogares inteligentes, por citar un ejemplo.
Buena prueba de ello es la neurotecnología, que ya está empezando a conectar con la mente de las personas. Dos estudios, publicados recientemente por investigadores de la Universidad de California en San Francisco y la Universidad de Stanford, demuestran que es posible usar prótesis neuronales (como interfaces cerebro-ordenador o BCI) para descifrar el habla a partir de datos neuronales. Eso podría ayudar a “hablar” a pacientes con problemas de comunicación verbal, traduciendo lo que quieren decir a texto o voz generada por ordenador.
Cuando las tecnologías puedan comprendernos mejor (nuestro comportamiento e intenciones), se adaptarán eficazmente a nosotros.
Otro buen ejemplo es el de las tecnologías que detectan movimientos corporales, como los de ojos y manos. En 2023, Vision Pro de Apple presentó visionOS, que permite a los usuarios navegar y hacer clic con la mirada y un simple gesto, sin necesidad de un dispositivo de control manual.
Innovaciones como las descritas están cambiando las reglas y ampliando los límites por los que se ha regido desde hace décadas la interacción de personas y máquinas. Estamos acostumbrados a ser nosotros quienes se tienen que adaptar para que las tecnologías funcionen, pero eso va a cambiar gracias a la “interfaz humana”. Cuando las tecnologías nos entiendan mejor (nuestro comportamiento y nuestras intenciones), serán ellas las que se adapten a nosotros.
Las empresas que quieran alcanzar el éxito también tendrán que hacer frente a problemas de confianza y uso indebido de la tecnología. Tanto las empresas como las personas pueden ser reacias a dejar que la tecnología nos comprenda a un nivel tan íntimo. Será necesario actualizar las normas de privacidad biométrica. También habrá que definir nuevos controles neuroéticos, incluyendo el uso apropiado de datos cerebrales y otras medidas biométricas para conocer las intenciones y los estados cognitivos de las personas. Mientras se actualiza la legislación, son las empresas las que tienen que ganarse la confianza de las personas.
31%
de los consumidores se sienten frustrados cuando la tecnología no les entiende y no sabe interpretar sus intenciones.
Intentar comprender a las personas (como individuos o poblaciones) es un desafío empresarial que data de hace siglos. Y en las últimas décadas, el uso de la tecnología digital para lograrlo ha sido el principal diferenciador. Las plataformas y dispositivos digitales han permitido a las empresas rastrear y cuantificar los comportamientos de las personas con un impacto enormemente valioso. Ahora, la “interfaz humana” está cambiando el juego nuevamente, haciendo posible comprender a las personas de maneras más profundas y más centradas en lo humano.
Las últimas tecnologías utilizadas para comprender a las personas se han basado en el seguimiento y la observación de patrones que aún carecen de especificidad. La gente puede leer o ver contenidos conocidos, pero en realidad puede querer algo nuevo. Somos muy buenos reconociendo lo que hace la gente, pero no siempre entendemos por qué lo hace.
Cómo mide la "interfaz humana" la intención
La "interfaz humana" no es una única tecnología. Más bien engloba un conjunto de la misma que están profundizando en la forma en que los innovadores ven y dan sentido a las personas.
Algunos utilizan dispositivos portátiles para rastrear bioseñales que pueden ayudar a predecir lo que la gente quiere o a comprender su estado cognitivo.
Otros están construyendo formas más detalladas de comprender la intención de las personas en relación con su entorno.
Otro enfoque de la intención humana es a través de la IA. Considere las colaboraciones entre humanos y robots. El estado mental de las personas, como si se sienten ambiciosas o cansadas, puede afectar la forma en que abordan una tarea. Pero mientras los humanos tienden a ser buenos para comprender estos estados mentales, los robots no lo son. Pero se están realizando esfuerzos para enseñar a los robots a identificar estos estados.
Por último, quizá una de las tecnologías de "interfaz humana" más apasionantes sea la neurotecnología: la neurodetección y la ICB. En la última década han aparecido muchas nuevas empresas de neurotecnología, y este campo encierra un claro potencial para leer e identificar la intención humana.
Neurotech destaca los avances en "interfaz humana"
Muchos pueden pensar que los sensores neuronales y la ICB están a años vista de su uso comercial generalizado, pero los avances recientes dicen otra cosa.
Los escépticos tienden a afirmar que la neurotecnología seguirá limitada a la industria de la salud. Pero día a día se identifican nuevos casos.
Esto se debe a dos avances fundamentales. El primero es la descodificación de las señales cerebrales. Los avances en la detección de patrones por inteligencia artificial, así como la mayor disponibilidad de datos cerebrales, están marcando una gran diferencia.
La segunda área a tener en cuenta es el neurohardware, concretamente la calidad de los dispositivos externos. Históricamente, el EEG (electroencefalograma) y la resonancia magnética funcional (fMRI) han sido dos de las técnicas de detección cerebral externa más utilizadas. Sin embargo, hasta hace poco, capturar cualquier tipo de señal cerebral requería un entorno de laboratorio. Pero esto está empezando a cambiar.
A medida que más empresas comienzan a crear estrategias de "interfaz humana", deben empezar por determinar las diferentes áreas de negocio y los retos que pueden transformarse.
El alcance de la "interfaz humana
En primer lugar, considere cómo las tecnologías de "interfaz humana" están subiendo el listón cuando se trata de anticipar las acciones de las personas. Algunos de los casos de uso más prometedores se dan en ámbitos en los que personas y máquinas operan en espacios compartidos. Por ejemplo, las empresas podrían crear sistemas de fabricación más seguros y productivos si los robots pudieran anticipar lo que van a hacer las personas.
Otra área que puede transformarse es la colaboración directa entre humanos y máquinas: cómo utilizamos y controlamos la tecnología. A modo de ejemplo, pensemos en cómo la neurotecnología nos permite acceder a nuestra mente y conectar con la tecnología de formas nuevas y potencialmente más naturales.
Por último, la "interfaz humana" podría impulsar la invención de nuevos productos y servicios. La detección cerebral, por ejemplo, podría ayudar a las personas a "entenderse" mejor a sí mismas. L'Oréal colabora con EMOTIV para ayudar a los clientes a conocer mejor sus preferencias olfativas.
Otros piensan en la "interfaz humana" como medida de seguridad. Meili Technologies es una startup que trabaja para mejorar la seguridad de los vehículos. Utiliza el aprendizaje profundo, entradas visuales y sensores en la cabina para detectar si un conductor ha sido incapacitado por un ataque al corazón, convulsiones, derrame cerebral u otra emergencia.
La competencia empresarial cambia y la confianza es esencial
Si los sombreros de papel de aluminio no evitan la lectura de mentes, ¿qué lo hará? Más que cualquier otra tendencia de este año, la seguridad hará que las empresas y los consumidores adopten la "interfaz humana".
La aceptación de herramientas más perceptivas y conectadas depende de la capacidad de los seres humanos para convertirse, como mínimo, en los principales guardianes de la información que se comparte. Esta práctica debe integrarse en el diseño de la próxima generación de herramientas de interfaz persona-ordenador, permitiendo que las personas opten por compartir datos o telemetría relevantes para la tarea en cuestión, o por no compartir información extraña o sensible.
Conclusión
La interfaz humana es un nuevo enfoque para abordar uno de los desafíos empresariales más antiguos: entender a las personas como seres humanos.
Esa es una gran responsabilidad y una oportunidad aún mayor. La gente tendrá preguntas y las preocupaciones sobre la privacidad serán el primer y más importante obstáculo que enfrentarán las empresas. Pero vale la pena tener la oportunidad de comprender a las personas de esta manera más profunda y centrada en el ser humano.
Ingeniería positiva: nuestra encrucijada tecnológica
El mundo está llegando a lo que podría ser el mayor punto de inflexión de la historia de la tecnología, donde las empresas y las decisiones que tomen sus líderes están en el centro de cómo avanzaremos.
A medida que experimentemos más crecimiento e innovación, no todo será para mejor. Habrá más (y nuevas) oportunidades de fraude, desinformación y brechas de la seguridad. Si diseñamos herramientas con capacidades humanas pero sin inteligencia humana -o incluso sin conciencia humana-, podemos crear de una forma que deteriore tanto los resultados como el bien común.
En la era de la tecnología humana, cada producto y cada servicio que las empresas sacan al mercado tiene el potencial de transformar vidas, empoderar a las comunidades e impulsar el cambio, para bien o para mal. Asimismo, las empresas se enfrentarán invariablemente al delicado equilibrio entre la necesidad de actuar con rapidez y la necesidad de actuar con cautela, así como a la expectativa de que los competidores u otros países no compartan las mismas preocupaciones o impongan los mismos límites.
A medida que nos esforzamos por hacer que la tecnología sea humana por diseño, tenemos que pensar en la seguridad como un facilitador, una forma esencial de crear confianza entre las personas y la tecnología, en lugar de como una limitación o un requisito. Y tenemos que construir la tecnología sin eclipsar ni alterar lo que significa ser humano. Es un concepto que llamamos "ingeniería positiva". En los últimos años, las cuestiones éticas han entrado en el ámbito de la tecnología desde distintas direcciones. Inclusividad, accesibilidad, sostenibilidad, seguridad laboral, protección de la propiedad intelectual creativa y muchas más. Cada una de ellas se remonta a una única pregunta: ¿cómo equilibramos lo que podemos conseguir con la tecnología con lo que queremos como personas?
Este es un momento de transformación tanto para la tecnología como para las personas, y el mundo está preparado para que usted ayude a darle forma.