3 cosas que la industria tecnológica no puede ignorar

En la industria tecnológica, es fácil quedar atrapado en las minucias. Pero todos deberíamos dar un paso atrás y presenciar una industria en transición. Aquí hay algunas cosas que creo que darán forma a los próximos años.

El hardware de teléfonos inteligentes sigue su curso

Como escribió recientemente mi colega Carolina Milanesi, cada vez es más difícil innovar en el espacio de los teléfonos inteligentes. Después de una década de dispositivos nuevos y brillantes que llegan cada pocos meses, indudablemente nos estamos acercando al final de los principales avances en el hardware de teléfonos inteligentes, algo con lo que las PC y (más recientemente) las tabletas han tenido problemas. Vendrán cambios iterativos, pero no veo ningún cambio significativo en el teléfono inteligente en el horizonte que realmente nos sorprenda a todos.

En cambio, busque el teléfono inteligente que sirva como la base subyacente para las nuevas innovaciones de hardware en cosas como la realidad aumentada y virtual. También habrá un mayor énfasis en las experiencias de software y servicios.

Hace unos años, mi hijo Ben escribió un artículo llamado "Nuestro destino de servicios", que señala que los nuevos mercados siempre comienzan en el hardware antes de pasar al software. A medida que el software madura, el valor cambia y termina el ciclo en los servicios. Sin embargo, esta observación se ha limitado principalmente a estudios de casos empresariales. El teléfono inteligente es la primera vez que podemos aplicar esta dinámica en los mercados de consumo.

Esta es una razón clave por la que estamos viendo que los ingresos en la industria del software / aplicaciones y los servicios al consumidor cobran fuerza. Mientras miro hacia el futuro, mi investigación se centra en lo que los servicios al consumidor significan para el futuro y qué compañías están mejor preparadas para poseer este espacio.

AI está en su infancia

Nada de lo que tenemos en el mercado hoy es realmente "inteligencia artificial". Vemos algunos algoritmos inteligentes que intentan predecirnos o comprendernos, pero palidecen en comparación con el potencial de la IA. El verdadero trabajo que se está haciendo hoy es más aprendizaje automático que IA, pero las empresas tecnológicas de todos los niveles están en una carrera para entrenar sus redes.

Esto requiere muchos datos realmente buenos. Yo diría que la mayoría de las críticas que vemos de las compañías que hablan sobre IA (Amazon, Netflix, Google y tal vez incluso Apple hasta cierto punto) se debe a la falta de datos realmente buenos. Me gustaría echar un vistazo más profundo a las debilidades en la estrategia de inteligencia artificial de todas las grandes empresas, pero en este momento, todavía estoy desconcertado por lo poco que estos sistemas realmente saben de mí.

Parte de esto tiene que ver con dos piezas fundamentales del rompecabezas que aún se están resolviendo. El primero es en semiconductores. Como he señalado antes, estamos en la era de las PC de 1980 cuando se trata de la tecnología de chipset AI; todavía lleva horas o semanas entrenar una red. La única solución proviene de muchos años de avances en la arquitectura de silicio; No hay un avance revolucionario mágico que acelere esto. Las empresas como Intel, Nvidia, AMD, Qualcomm e incluso Apple tienen que trabajar mucho para resolver desafíos extremadamente difíciles para brindar a las compañías de software y servicios la potencia informática que necesitan para brindar capacitación instantánea en redes y verdaderas tecnologías de inteligencia artificial.

La segunda pieza por venir es el aprendizaje no supervisado. Hoy, la mayoría de las redes están entrenadas con "datos etiquetados": un humano ha etiquetado la imagen de un perro, una calle o una persona. El texto, por naturaleza, ya está etiquetado, pero es difícil enseñar a las computadoras a ver esto. A medida que la industria llega a un punto donde las máquinas pueden entrenarse sin intervención humana, estaremos un paso más cerca de una mejor capacitación y una mejor IA. Esta es una razón por la que encontré interesante el primer artículo publicado de Apple sobre IA, ya que habla de un proceso de aprendizaje no supervisado mediante el uso de gráficos en lugar de imágenes físicas para enseñar a las computadoras.

5G: importante pero a años de distancia

Otro desarrollo clave que impulsará la nueva innovación es el 5G, que proporcionará la capacidad de red que se necesita desesperadamente para soportar gran parte de lo que describí anteriormente.

Estamos cerca de seis años en el cambio a LTE. A Qualcomm le gusta recordarnos que las tecnologías de red generalmente viven entre 18 y 20 años y, en el punto medio, tendemos a ver la próxima evolución en el mercado. Si este patrón se mantiene, deberíamos comenzar a ver 5G en 2020.

5G será relevante en muchos mercados más allá de las computadoras, en particular los automóviles que procesarán enormes cantidades de datos y equilibrarán el procesamiento a bordo y en la nube para habilitar funciones relacionadas con la autonomía, la seguridad y más. Búscalo para alimentar una gran cantidad de nuevos dispositivos conectados.

Estas tendencias darán forma a lo que viene a continuación. El punto es que esta transición no ocurrirá en 2017 o 2018, puede que ni siquiera suceda dentro de cinco años. Es importante no quedar atrapado en el bombo y ver el panorama general para estar preparados cuando ocurran estos cambios importantes.