Entendiendo el mundo según las tendencias tecnológicas

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Hace unos días publicamos un tweet en nuestra cuenta de Twitter @keepler_io que despertó interés en nuestra pequeña y nueva comunidad. Recogía la división geográfica del mundo por interés en big data o machine learning según Google Trends. El resultado fue un mapa dividido: por un lado, una mayoría de Europa, LATAM, Rusia, India y Australia (interesados en big data); por el otro, Norte América, países nórdicos de europa, países del Este, China y Japón, principalmente (con mayor foco en machine learning). El resultado fue interesante, confirmando referencias que ya podíamos tener en mente respecto a países que se consideran un paso por delante tecnológicamente hablando y descubriendo otros que quizás nos sorprendan más.

Gracias a todos sus datos acumulados Google es una gran fuente de información pero, además, es una gran fuente para entender el mundo y lo que pasa en él no solo a nivel presente, sino nuestra propia historia ya digital. Por esto, nos hemos puesto a analizar la historia de algunas tecnologías actuales y su representación en Google Trends. ¿Será un reflejo de la realidad?

Con la nube empezó todo

Entremos a poner un poco de orden cronológico en las tecnologías que vamos a comparar, que son cinco: cloud computing, big data, machine learning, deep learning e inteligencia artificial, todas ellas relacionadas con datos.

Cloud computing es una tecnología que revolucionó el almacenamiento de datos convirtiéndose en elemento clave para poder almacenar y analizar altos volúmenes de información, algo que sin lo que conocemos como nube pública sería inviable o, al menos, inaccesible para una gran mayoría de empresas por la inversión económica y los requerimientos de almacenamiento físico que, hasta entonces, se necesitaban. Los medios que ha puesto el cloud computing al alcance de las compañías que poseen datos pasan por la reducción de los costes (económicos y de infraestructura), así como la capacidad de tener herramientas que mejoran el almacenamiento, procesamiento y explotación de los datos de forma continua y con alto valor innovador. Sin estos medios, la capacidad de desarrollar proyectos big data o de machine learning, por ejemplo, se haría casi imposible para la mayoría de las empresas.

#cloudcomputing #bigdata #machinelearning #deeplearning #AI > así dividen el mundo Clic para tuitear

Si observamos la representación que Google Trends hace del volumen de búsquedas de estos términos, coincide plenamente con la línea temporal que asociamos a la aparición de estas tecnologías. Los años 2008 a 2012 fueron los del boom de la nube y su posterior asentamiento. El periodo en el que empieza a decaer, supuso el repunte primero del big data, luego del machine learning y, en el último año, de deep learning. Situación un tanto especial la observamos en la inteligencia artificial, un concepto ya sabido que viene de atrás. En los años ‘50-’60 el mundo ya daba vueltas a la idea de que las AI serían parte de nuestra vida en las siguientes décadas, pero no fue así. Hasta finales del siglo XX no están las primeras referencias, cuando IBM creó una máquina capaz de ganar al campeón del mundo de ajedrez o en la primera década del 2000 con Watson. Aún así, la inteligencia artificial no terminaba de ser nunca una realidad y tiene su declive (o periodo de decepción) en los primeros años del siglo XXI. No es hasta precisamente finales de 2016 y principios de 2017, coincidiendo con el desarrollo de tecnologías machine learning y deep learning, cuando la AI ha visto que quizás, ahora sí, es su momento. Prueba de ello es el hype de los bots que aprovechan todas estas tecnologías que hemos visto resurgir desde el año pasado.

Gráfica 1: Búsquedas globales desde 2014 hasta hoy

¿Y si nos llevamos esta situación global a países?

Nos hemos parado a comparar tres escenarios: España, EEUU y Finlandia. El escenario en EEUU encaja casi perfectamente con la realidad global, una realidad en la que el machine learning y deep learning han ganado terreno al ‘simple’ big data. Muy similar en el caso de Finlandia, potencia tecnológica que quizás a veces ignoramos, pero que también tiene “superada” la era del big data y se posiciona como país puntero en las últimas tecnologías de datos.

El caso de España es bien diferente, un país que está llegando tarde y sigue sumido en el big data como palanca de la revolución tecnológica, con empresas conscientes del valor que les aporta sus datos pero incapaces aún de explotarlos de forma analítica. En el mercado español es cierto que empieza a percibirse cierta madurez del big data en algunos sectores pero, en comparación con los países a la cabeza, vamos aún rezagados.

Gráfica 2: Búsquedas EEUU desde 2014 hasta hoy
Gráfica 3: Búsquedas Finlandia desde 2014 hasta hoy
Gráfica 4: Búsquedas España desde 2014 hasta hoy

Fronteras tecnológicas

Si dividimos el mundo el regiones tecnológicas en los últimos dos años, encontramos focos interesantes. Mientras la mayoría del mundo está dividida entre el machine learning y el big data, como hemos visto, el cloud computing aparece prácticamente superado a nivel global. A su vez, y curiosamente, aparecen algunos núcleos incipientes en países africanos que están desarrollando importantes hubs en lugares como Nigeria, Zambia o Kenia, focos que están impulsando la transformación tecnológica en ese continente.

Gráfica 5: Regiones por búsquedas los últimos dos años

Y en España, ¿qué pasa? La madurez de las diferentes tecnologías es paralela a la dispersión geográfica con un foco común en Madrid y Barcelona como impulsores las mismas, algo obvio por otro lado, seguidos por los núcleos de País Vasco, Andalucía, Castilla y León, Valencia y Galicia. Como observación, el caso del big data tiene una alta penetración prácticamente toda la península, reflejo también de que, como hemos visto antes, a nivel global, España está sumida (aún) en plena era del big data (ver gráfica 4). El interés por la inteligencia artificial, está aún por llegar…

Gráfica 6: Búsquedas España por regiones en los últimos 12 meses

Google recoge el reflejo de la sociedad también en el ámbito tecnológico y de desarrollo empresarial y nos sirve para estudiar el presente, pasado y, quizás, predecir, al menos, cómo es posible que se comporten las sociedades según su ubicación geográfica.

Imagen: freepik.com | starling

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[…] esta disciplina y se coqueteaba con la “inteligencia de las máquinas”. Como pudimos leer en un artículo anterior sobre la evolución de las tecnologías, su historia ha sido de altibajos hasta que resurge en los últimos años gracias, especialmente, a […]

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