Desarrollo y Evolución de las APIs
Lo que muchos predijeron que pasaría en cinco años sucedió en menos de cinco meses. El 2020 fue el catalizador de la transformación digital en empresas, hogares y gobiernos de todo el mundo. Hoy la tecnología se encuentra entre los recursos más valiosos de la mayoría de las organizaciones, lo que nos permite seguir trabajando y comunicándonos. ¿Qué viene para IA, APIs y Desarrollo de Software?
No solo han aumentado las conexiones a Internet y las videollamadas, sino que también las soluciones basadas en inteligencia artificial y machine learning se han convertido en herramientas indispensables para la vida cotidiana e incluso para la investigación del COVID-19. Hubo también avances en robótica, blockchain, ciberseguridad y la nube.
- Las empresas basadas en APIs serán la cadena de suministro de la economía post COVID-19
A principios de 2020, Visa pagó $5,300 millones por Plaid, que se especializa en construir infraestructura amigable para los desarrolladores de la industria de servicios financieros a través de APIs de infraestructura técnica, conectando consumidores, instituciones financieras tradicionales y desarrolladores. En 2019, el sistema ferroviario holandés adoptó una estrategia basada en APIs. Y aunque las empresas de tecnología como Uber, Lyft, AirBnb, TaskRabbit y Yelp se han convertido en nombres cada vez más conocidos, la mayoría de la gente nunca ha oído hablar de una «API», y mucho menos sabe quién las proporciona. Pero en un mundo posterior al COVID, participar en la economía API ya no será opcional, y las empresas que priorizan las API serán la cadena de suministro de la nueva economía.
- Finalmente tendremos la combinación correcta para alimentar al motor de la IA
Cuando se trata del desarrollo de modelos de IA, las organizaciones están preocupadas por una serie de problemas y, en 2021, finalmente comprenderán la necesidad de recopilar, preparar, catalogar, almacenar y acceder a los datos necesarios para un programa de IA/ML exitoso. De hecho, el enfoque pasará de la creación de los propios modelos a las preocupaciones en torno a la implementación, el seguimiento, la gestión y la aplicabilidad. En el mundo actual, el contexto de la analítica de datos y los elementos más amplios de la IA están cambiando continuamente, y las organizaciones que reaccionen más rápido y con mayor precisión a estos cambios tendrán una mayor probabilidad de superar a sus competidores en los próximos años.
La Fórmula 1, por ejemplo, es un deporte altamente competitivo que incluye a personas experimentadas y tecnólogos que entienden que los datos son el capital. El Mercedes-AMG Petronas Formula One Team pudo asegurar su séptimo Campeonato Mundial de Constructores de Fórmula Uno FIA consecutivo sabiendo exactamente lo que está sucediendo detrás del volante, debajo de la carrocería y en la pista. Sin embargo, para tener esta ventaja crítica, el equipo debe asegurarse de que los datos ingresados en la fuente sean precisos. La estrategia de gestión holística de datos y la arquitectura ágil del Mercedes-AMG Petronas Formula One Team han impulsado no solo la innovación sostenible, sino también siete campeonatos consecutivos.