Tendencias tecnológicas para finales de 2023

3 tendencias tecnológicas que marcarán el final de 2023

Estas son las tendencias tecnológicas que marcarán el final de 2023 y que ayudarán a crecer a las empresas gracias al impulso de la Inteligencia Artificial:

Plataformas y aplicaciones Low Code y No Code

En la actualidad encontramos dos tipos de plataformas de desarrollo que están en auge ya que permiten a las empresas acelerar su transformación digital de forma sencilla: Low-Code y No-Code. Se trata de una alternativa popular al desarrollo de software tradicional que favorecen la creación de aplicaciones de una manera ágil, atractiva y eficiente.

Con estas, los usuarios con poco o sin conocimientos técnicos de programación pueden generar aplicaciones sin necesidad de una extensa codificación. Por lo que se puede reducir el coste y el tiempo que requiere un desarrollo de software. Se caracterizan por un entorno de desarrollo visual dirigido y muy intuitivo. Esto permite la gestión de permisos de acceso a usuarios, así como diseños adaptables a dispositivos móviles, soporte y actualizaciones en tiempo real.

Por un lado, las No-Code ofrecen un proceso visual paso a paso que permite a los usuarios de negocio, sin requerir un perfil de desarrollador, crear rápidamente aplicaciones genéricas. Por otro lado, las Low-Code hacen uso herramientas de modelado visual para minimizar la codificación necesaria para crear aplicaciones complejas y de nivel empresarial.

Ambas plataformas y aplicaciones se han convertido en un excelente aliado empresarial. Porque facilitan la capacitación de empleados que no cuentan con habilidades técnicas de desarrollo. Y también la facilidad de uso para los profesionales en dicha materia y aumentar la productividad o reducir costes, entre muchas otras ventajas para el negocio.

Inteligencia Artificial en el Machine Learning

Azure Machine Learning

Otra de las tecnologías que está tomando relevancia es el Azure Machine Learning, un servicio en la nube que permite acelerar y administrar el ciclo de vida de los proyectos de aprendizaje automático. Destinado a científicos de datos e ingenieros, este se aplica en sus procesos de trabajo diarios. Desde el entrenamiento e implementación de modelos hasta la administración de MLOps, y cuenta con herramientas que permiten:

  • Colaborar con el resto del equipo mediante cuadernos, recursos de proceso, procesos sin servidor datos y entornos compartidos
  • Desarrollar modelos de equidad y explicabilidad, seguimiento y auditabilidad para satisfacer el cumplimiento de linaje y auditoría
  • Implementar modelos de ML a gran escala, y administrarlos y controlarlos eficazmente con MLOps
  • Ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático en cualquier lugar con gobernanza, seguridad y cumplimiento integrados

En definitiva, estas soluciones de Inteligencia Artificial de Azure son un perfecto instrumento para crear herramientas y aplicaciones inteligentes haciendo uso de grandes modelos de lenguaje y ofrecer al mismo tiempo soluciones innovadoras que automaticen el procesamiento de documentos, mejoren el servicio al cliente, detecten anomalías o extraigan información del contenido, entre otros.

FinOps en la gestión financiera         

Este 2023 está marcado también por una nueva disciplina de gestión financiera en la nube denominada FinOps. Esta práctica es el modo en que los equipos administran sus costos en Cloud gracias al apoyo de un grupo central de procedimientos recomendados.

Con FinOps las organizaciones consiguen optimizar su valor mediante la ayuda a los equipos de ingeniería, finanzas, tecnología y empresarial para que colaboren en decisiones de gasto controladas por datos, trabajando conjuntamente para realizar una entrega de productos más rápida, obtener un mayor control financiero y una visión global previa.

Fases de FinOps

Dentro del entorno de Microsoft, esta disciplina se integra en Azure Data Factory – el servicio de integración, extracción, transformación y carga de datos en la nube- ideal para los asociados de la compañía.

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