Estrategias para gestionar las tendencias digitales y cibernéticas en 2023

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El nuevo año está arrancado y en marcha, destinado a traer soluciones y desafíos que impactarán a todas las industrias. A medida que la economía tambaleante continúa dando vueltas alrededor de las cadenas de suministro rotas y las fallas de seguridad cibernética que empeoran, las empresas y los analistas están agudizando su enfoque en lo que está por venir.

TechNewsWorld habló con ejecutivos de TI para recopilar predicciones sobre lo que depara 2023. Ofrecieron escritos perspicaces en la pared sobre qué esperar en el futuro.

Una de las áreas más críticas es la necesidad de defensas más efectivas para salvaguardar la infraestructura cibernética. Dejando de lado la política, la Orden Ejecutiva 14028, emitida en mayo de 2021, dejó claras las prioridades. La orden del presidente Biden requiere que las agencias mejoren su seguridad para garantizar la integridad de la cadena de suministro de software program.

“Los proveedores de software program ya no pueden ocultar sus deficiencias y los usuarios de software program ya no pueden ocultar sus responsabilidades si eligen implementar algo inapropiado”, dijo Jon Geater, director de productos y tecnología de Rkvst, una plataforma SaaS para rastrear problemas de la cadena de suministro. TechNewsWorld.

Con todavía un camino por recorrer, ve que la cadena de suministro digital finalmente se reconoce tan crítica como la física. Geater también ve una necesidad important de que los proveedores brinden calidad y que los consumidores tomen el management de su propio riesgo.

“Las empresas y los gobiernos de todo el mundo se están dando cuenta de que el software program que utilizan para ejecutar sus operaciones empresariales y potenciar las soluciones de {hardware} y software program que utilizan y entregan a los clientes representa un riesgo significativo”, ofreció.

Tecnologías principales de máxima prioridad

Las situaciones políticas y macroeconómicas actuales son incluso peores de lo que predijo la mayoría de la gente, y eso está teniendo un efecto de enfriamiento en la innovación, señaló Geater.

La gente se centrará más en la reducción de costes y la eficiencia. Sin embargo, eso no disminuirá la importancia de las tecnologías centrales que se están desarrollando.

“Pero cambia el énfasis de los nuevos casos de uso, como la defensa cibernética activa, a mejorar los casos de uso existentes, como auditorías más eficientes”, dijo.


Geater sugirió que la mayoría de los problemas de la cadena de suministro provienen de errores o descuidos que se originan en la propia cadena de suministro y eso abre el blanco a los ciberataques tradicionales.

“Es una diferencia sutil pero importante. Creo que la mayor parte de los descubrimientos derivados de las mejoras en la visibilidad de la cadena de suministro [in 2023] destacará que la mayoría de las amenazas surgen por error, no por malicia”, dijo Geater.

Año de IA y ML

El nuevo año pondrá un nuevo enfoque en las operaciones de aprendizaje automático (MLOps), predijo Moses Guttmann, director ejecutivo y cofundador de ClearML, una plataforma MLOps. Hacer un steadiness de cómo ha evolucionado el aprendizaje automático como disciplina, tecnología e industria es basic.

Él espera que el gasto en inteligencia synthetic y aprendizaje automático continúe creciendo a medida que las empresas buscan formas de optimizar las inversiones crecientes y garantizar el valor, especialmente en un entorno macroeconómico desafiante.

«Hemos visto a muchas de las principales empresas de tecnología anunciar despidos en la última parte de 2022. Es possible que ninguna de estas empresas esté despidiendo a su private de aprendizaje automático más talentoso», sugirió Guttmann a TechNewsWorld.

Sin embargo, para llenar el vacío de menos personas en equipos profundamente técnicos, las empresas tendrán que inclinarse aún más hacia la automatización para mantener la productividad y garantizar que los proyectos se completen. También espera que las empresas que usan tecnología ML implementen más sistemas para monitorear y controlar el rendimiento y tomar más decisiones basadas en datos sobre cómo administrar ML o equipos de ciencia de datos.

“Con objetivos claramente definidos, estos equipos técnicos deberán centrarse más en los indicadores clave de rendimiento, para que el liderazgo pueda tener una comprensión más profunda del ROI del aprendizaje automático. Atrás quedaron los días de puntos de referencia ambiguos para ML”, dijo Guttmann.

Fin del acaparamiento de talentos

La inteligencia synthetic y el aprendizaje automático se han vuelto más comunes en la última década. Es possible que los que trabajan con ML sean las contrataciones más recientes en comparación con el private a más largo plazo que ha estado trabajando con AI durante años.

Muchas grandes empresas de tecnología comenzaron a contratar a este tipo de trabajadores porque podían manejar el costo financiero y mantenerlos alejados de la competencia, no necesariamente porque los necesitaran, señaló Guttmann.


“Desde esta perspectiva, no sorprende ver tantos trabajadores de ML siendo despedidos, considerando el excedente dentro de las empresas más grandes. Sin embargo, a medida que termina la period del acaparamiento de talentos de ML, podría marcar el comienzo de una nueva ola de innovación y oportunidades para las nuevas empresas”, observó.

Con tanto talento ahora buscando trabajo, espera ver a muchos trabajadores desplazados salir de las grandes empresas de tecnología y entrar en pequeñas y medianas empresas o nuevas empresas.

Predicciones nubladas

Drew Firment, vicepresidente de estrategias empresariales de Pluralsight, reflexiona que las habilidades fundamentales de computación en la nube seguirán siendo las necesidades de los trabajadores más relevantes y demandadas para 2023. Eso es a pesar de que ML e AI reciben la mayor atención.

Según el informe Estado de la nube de Pluralsight, el 75 % de los líderes tecnológicos están creando todos los nuevos productos y funciones en la nube para avanzar. Sin embargo, señaló que solo el 8% de los tecnólogos tienen habilidades y experiencia significativas relacionadas con la nube.

Irónicamente, seguirá habiendo mucha demanda de habilidades de infraestructura en la nube de nivel inferior porque el uso exitoso de esas tecnologías requiere más personas que los servicios de nivel superior, agregó Mattias Andersson, principal defensor de desarrolladores en Pluralsight.

“Por ejemplo, muchas organizaciones ahora quieren poseer y administrar sus propios clústeres de Kubernetes, lo que las lleva a contratar habilidades de administración de Kubernetes cuando, en cambio, podrían descargar eso al proveedor de la nube”, dijo Andersson a TechNewsWorld.

Cambio de talento tecnológico

Un cambio esperado de consumidores de talento a creadores de talento será el diferenciador clave de los líderes de la nube en 2023, agregó Firment. Gartner informó que el 50 % de la migración a la nube empresarial se retrasaría dos años o más debido a la falta de habilidades en la nube, lo que afectaría directamente la capacidad de las empresas para lograr la madurez de la nube y el retorno de sus inversiones en tecnología.

“Para superar los desafíos de la adopción de la nube, las empresas deben invertir tanto esfuerzo en migrar su talento a la nube como en migrar sus aplicaciones”, dijo Firment a TechNewsWorld. “Las estrategias de migración de elevación y cambio limitan los beneficios de las plataformas en la nube, y el enfoque tampoco funciona bien para la transformación de la fuerza laboral”.

Lograr una transición sostenible a la adopción y madurez de la nube requiere que las empresas inviertan estratégicamente en programas de desarrollo de habilidades diseñados para lograr la fluidez de la nube en una masa crítica, instó.

Adopción de nubes múltiples

Evitar el bloqueo de proveedores es un objetivo importante para 2023. Según Andersson, esa es la estrategia que ahora prevalece en el panorama de la industria. Más empresas están adoptando múltiples nubes por diseño o por casualidad.

“La mayor adopción de múltiples nubes acelerará la demanda de herramientas necesarias para administrar la mayor complejidad a medida que las empresas luchan por disputar el alcance de sus implementaciones. La trifecta de desafíos y soluciones de múltiples nubes que serán tendencia en 2023 incluyen seguridad, costo y operaciones”, dijo Andersson.


Esto obligará a otro requisito en las estrategias de nubes múltiples, agregó. Los tecnólogos deben volverse multilingües en dos o más proveedores de nube.

“Con la escasez existente de talento en la nube, espere que la tendencia de la estrategia de nubes múltiples agregue una tensión adicional a la brecha de habilidades existente”, predijo.

Rol de código abierto

Centrarse en las operaciones, la gestión y el gobierno de ML obligará a los equipos de MLOps a hacer más con menos. Según Guttmann, las empresas adoptarán más soluciones listas para usar porque son menos costosas de producir, requieren menos tiempo de investigación y se pueden personalizar para adaptarse a la mayoría de las necesidades.

“Los equipos de MLOps también deberán considerar la infraestructura de código abierto en lugar de quedar atrapados en contratos a largo plazo con proveedores de la nube. Si bien las organizaciones que realizan ML a hiperescala ciertamente pueden beneficiarse de la integración con sus proveedores de la nube, obliga a estas empresas a trabajar de la manera en que el proveedor quiere que trabajen”, explicó.

Eso significa que es posible que los usuarios no puedan hacer lo que quieren, de la manera que uno quiere, advirtió. Eso también pone a los usuarios a merced del proveedor de la nube para aumentos de costos y actualizaciones.

Por otro lado, el código abierto ofrece personalización versatile, ahorro de costos y eficiencia. Los usuarios pueden incluso modificar el código fuente abierto para asegurarse de que funcione exactamente como ellos quieren.

“Especialmente con los equipos cada vez más reducidos en tecnología, esta se está convirtiendo en una opción mucho más viable”, concluyó Guttmann.

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