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10 tendencias
que marcarán
el 2022
www.atsistemas.com
10 tendencias que marcarán el 2022 ÍNDICE 1 Compilación anticipada y Nanoservicios Pág. 3 2 Infraestructura Multicloud Pág. 6 3 Zero Trust Security Pág. 9 4 Industrialización de las plataformas de IA Pág. 13 5 El desafío del Low-code Pág. 16 6 Digital OnBoarding Pág. 19 7 Observabilidad predictiva Pág. 22 8 DesignOps, la atmósfera perfecta de UX Pág. 25 9 Hiperautomatización, mejorando la eficiencia operativa Pág. 29 10 Internet of Behaviours Pág. 32 www.atsistemas.com
Compilación
anticipada y
nanoservicios:
Bajo coste y
1
alto
rendimiento
“ Oscar Sanz Sebastián
Dirección de Tecnología e Innovación
de atSistemas
Actualmente, la adopción de las diferentes proveedores de nube
soluciones de software basadas en pública o en nube privada (en
servicios proporcionados por los nuestras instalaciones).
proveedores de la nube es una
realidad, pero surgen preguntas La nube y sus múltiples
sobre si los lenguajes de aplicaciones
programación utilizados son los
idóneos para la implantación de Actualmente, la nube se puede
soluciones de computación basadas explotar de múltiples formas,
en la nube. como la infraestructura como
servicio (IaaS), plataforma como
Los proveedores de la nube servicio (PaaS) y software como
disponen de un catálogo de servicios servicio (SaaS), entre otras. Esto
que permiten a las empresas diseñar, es posible por el uso y adopción de
implementar o migrar y ejecutar la lenguajes de programación por
mayoría de las aplicaciones/sistemas parte de la comunidad tecnológica.
que conforman el negocio de Los lenguajes de programación
muchas empresas en soluciones más utilizados en el diseño de este
Cloud Native. Entendemos que una tipo de soluciones son los que
solución es Cloud Native con el utilizan una compilación
concepto de construir y ejecutar “Just-in-Time” (JIT) en el cual el
aplicaciones aprovechando la código fuente se compila a
computación distribuida para bytecode y el intérprete (máquina
explotar la escalabilidad, resiliencia virtual) va procesando en tiempo
y flexibilidad que ofrecen los de ejecución.
6 YOUR BUSINESS www.yoursite.com
10 tendencias que marcarán el 2022 3
1
Compilación anticipada y nanoservicios:
Bajo coste y alto rendimiento
Lenguajes de programación: Todas estas determinantes en la
“Just-In-Time” y ejecución de una solución Cloud
Native.
“Ahead-of-Time”
Existen varios lenguajes de Los Frameworks y compiladores
programación “Just-in-Time”. En Java AOT en 2022
tenemos el C1 y C2 como parte del
conocido "OpenJDK", los cuales tienen Durante el año 2022 tendremos que
muchas ventajas en el desarrollo de poner mucha atención en la evolución
aplicaciones Cloud Native como por de frameworks y compiladores AOT
ejemplo la independencia de la como:
plataforma para su ejecución. Pero
debemos tener en cuenta que implica • Java con GraalVM y Quarkus (Red
un inconveniente en la ejecución de Hat)
soluciones altamente escalables, como • Golang
el uso de recursos y el tiempo de • Python (Shed Skin y micropython)
ejecución con el correspondiente Angular AOT compiler
impacto económico.
Este tipo de soluciones habilitan a nivel
Como alternativa surgen los lenguajes de arquitectura un nuevo concepto de
de programación basados en la unidad de ejecución conocido como
compilación “Ahead-of-Time” (AOT) “Nanoservicio”.
que generan un fichero ejecutable de
forma nativa para la plataforma donde Nanoservicios, servicios muy
vamos a ejecutar el software. pequeños y altamente
escalables
La diferencia es que la compilación AOT
mueve el trabajo de compilación a Los nano-servicios se caracterizan
nativo del tiempo de ejecución (JIT) al principalmente por servicios muy
tiempo de compilación (build time), pequeños, en muchas ocasiones con
teniendo que analizar muchas veces una única función, que son altamente
también otras variantes para optimizar escalables, diseñados para ser
el código generado (Por ejemplo desplegados en plataformas serverless
librerías, recursos …) o soluciones basadas en contenedores
como Kubernetes y permitir aprovechar
Las ventajas que nos proporcionan los un escalado 100% elástico. Las
compiladores AOT vs JIT son: plataformas serverless más conocidas
para el despliegue de estos servicios
• Tiempo de ejecución son:
• Uso de memoria
• Tamaño de los paquetes • Azure Cloud Functions
• Amazon Lambda Functions
• Google Cloud Functions
10 tendencias que marcarán el 2022 4
1
Compilación anticipada y nanoservicios:
Bajo coste y alto rendimiento
Casos de Uso: micro vs. nano servicios
Los casos de uso de microservicios vs nanoservicios que nos encontramos en el
desarrollo de soluciones Cloud Native son:
• Bounded Context bien definido (DDD) vs funcionalidad muy específica.
• Necesidad de escalado en cada Bounded Context vs. escalabilidad y disponibilidad
muy alta.
• Equipos diferenciados (cada uno responsable de su microservicio) vs desplegar
funcionalidad de alto valor con un coste de despliegue mínimo (normalmente se
consideran un anti-patrón en arquitecturas de microservicios)
Durante el año 2022 veremos que las soluciones basadas en compiladores AOT se van
consolidando en el mercado y adoptado por la comunidad más “techie” en base a la
demanda de los clientes de optimizar los costes de ejecución de sus
sistemas/aplicaciones demandando perfiles técnicos especializados que son escasos en
una sociedad donde la tecnología está evolucionando a un ritmo de vértigo.
“
Compilación anticipada y Nanoservicios: Bajo Oscar Sanz Sebastián
coste y alto rendimiento Dirección de Tecnología e Innovación
de atSistemas
10 tendencias que marcarán el 2022 5
2 Infraestructura
Multicloud
“ María Luisa Moreno
BDM of Cloud & Infrastructure - atSistemas
Las nuevas tecnologías y los requisitos migración a la nube se centraron en
comerciales cambiantes están servicios tales como el correo
marcando la evolución de las tendencias electrónico, colaboración, intercambio
de la computación en la nube. de archivos y aplicaciones similares que
no requieren mucha personalización.
Forrester Research estima que Poco a poco las organizaciones están
alrededor del 20% de las cargas de comenzando a migrar cargas de
trabajo empresariales ahora se trabajo de misión crítica, como
ejecutan en la nube pública. Una sistemas de recursos humanos y otras
encuesta de Goldman Sachs se alinea aplicaciones de back-office a la nube.
con esa estimación y encuentra que el
23% de las cargas de trabajo se Pero la realidad es que muchas
ejecutan en la nube. Además, el 43% organizaciones van a necesitar seguir
de las organizaciones esperan migrar ejecutando sus aplicaciones en sus
cargas de trabajo adicionales para centros de datos, y esto es debido a
finales de 2022. muchas razones como, por ejemplo,
que sus aplicaciones críticas no están
Por otro lado, Gartner predice que en condiciones de ser refactorizadas al
"para 2024, la mayoría de las tener un alto nivel de personalización o
plataformas de servicios en la nube por el miedo existente a ubicar los
proporcionarán al menos algunos datos empresariales en la nube. Todo
servicios distribuidos en la nube que esto conlleva a que las organizaciones
se ejecutarán en el lugar donde se deben gestionar modelos híbridos.
necesiten". Una de las desventajas de estos
Inicialmente, muchas iniciativas de
10 tendencias que marcarán el 2022 6
2
Infraestructura Multicloud
modelos es que no se aprovechan por y las redes se encuentran más cerca del
completo las capacidades del usuario final.
proveedor de nube. Estas capacidades
se hacen completamente necesarias Para poder aclarar las razones por la
para la gestión de las tecnologías que la nube distribuida se está
emergentes como son el edge convirtiendo en tendencia, es necesario
computing, IoT y el 5G, que exigen comprender los beneficios de la misma.
soluciones que disminuyan las latencias, Estos beneficios inluyen la baja
una gobernanza de los datos eficiente y latencia, que permite el acceso casi en
de las normativas, lo que nos está tiempo real a datos que cambian
llevando a lo que se conoce como nube rápidamente cuando las operaciones
distribuida. están más cerca de quienes necesitan
los recursos, la posibilidad de gestionar
Gartner lo define como “la distribución la infraestructura entre nubes
de servicios de nube pública a públicas y privadas de forma
diferentes ubicaciones físicas; mientras coherente, la reducción de los riesgos
que la operación, la gobernanza, las de la red ya que todos los servicios en la
actualizaciones y la evolución de esos nube también pueden estar en
servicios son responsabilidad del subredes locales, operando de manera
proveedor de nube pública de origen". intermitente y por último, el aumento
del número de ubicaciones
En otras palabras, la nube distribuida disponibles donde se pueden alojar y
permite a los clientes colocar recursos consumir servicios en la nube.
de la nube pública en el centro de datos
local. No es tarea sencilla predecir todos los
casos de uso de la nube distribuida,
La diferencia clave entre la nube pero si podemos listar algunos de los
distribuida y la nube centralizada es identificados:
que la computación, el almacenamiento
Nube empresarial híbrida
Las empresas persiguen elasticidad y escalabilidad, pero también controlar dónde se
ejecutan las aplicaciones. Se puede implementar una plataforma en la nube en los
recursos locales y en la nube, de modo que las aplicaciones cumplan con los requisitos
de rendimiento, seguridad y cumplimiento.
Entrega de contenido
Para lograr una buena experiencia del consumidor para el vídeo y otros servicios
basados en contenido, la infraestructura de entrega debe descentralizarse cada vez
más. El mercado de juegos y transmisión sin duda utilizarán la nube distribuida.
10 tendencias que marcarán el 2022 72
Infraestructura Multicloud
Cumplimiento normativo
El cumplimiento normativo puede implicar, por ejemplo, que los datos que incluyan
información personal no salgan del territorio nacional. Una arquitectura
descentralizada permite el cumplimiento de las regulaciones y asegura el control de
costes y políticas con respecto a los proveedores de servicios en la nube.
Plataformas de IoT e IA
Desde los automóviles autónomos hasta la automatización industrial, las nuevas
tendencias de IA e IoT se benefician de la computación en la nube debido a la baja
latencia.
Machine learning
Los modelos de aprendizaje automático a menudo se descomponen en capas, donde
las partes comunes se pueden centralizar y las partes contextuales se pueden colocar
más cerca de donde se utilizan. Los datos detrás del modelo de aprendizaje automático
también se pueden distribuir en varios sitios geográficos. El beneficio principal de una
arquitectura descentralizada es conseguir mejores tiempos de respuesta para el
procesamiento de datos.
Para concluir, la nube distribuida permitirá un verdadero modelo de multicloud, con
la posibilidad de distribución de las cargas de trabajo en varias ubicaciones y una
gestión del entorno única.
“
Infraestructura Multicloud María Luisa Moreno
BDM of of Cloud & Infrastructure - atSistemas
10 tendencias que marcarán el 2022 83 Zero Trust
Security
“ Iñigo Chaso
BDM of Software Industrialization - atSistemas
“La seguridad consiste en hacer que el podemos cerrar el perímetro y
riesgo se reduzca a niveles aceptables, tampoco debemos dificultar en exceso
debido a que el riesgo es inherente a el desarrollo del negocio hacia el
cualquier actividad y nunca puede ser exterior.
eliminado”. Esta cita de la Wikipedia nos
tiene que hacer pensar y trabajar para Este aseguramiento del perímetro
encontrar el equilibrio que nos permita (similar a los muros de un castillo)
actuar con la máxima confianza posible supone de forma predeterminada que
y alejarnos de situaciones de paranoia. cualquier elemento dentro de este
perímetro es un elemento en el que
En el año 2010 Forrester realizó la podemos confiar. La defensa perimetral
primera definición de Zero Trust, como se basa en IP’s (internas o externas) y
un modelo aplicado de seguridad que firewalls, y con el crecimiento de estos
se basaba en el principio de “autenticar perímetros, en algunas organizaciones
siempre, confiar nunca” y de la que se implementaban adicionalmente
Google en 2015 lanza el proyecto modelos de segmentación de la red
BeyondCorp por el que pasan a manejar como medida de protección adicional
su red interna como lo harían dentro de frente a un acceso no autorizado. Esta
la inseguridad de Internet. segmentación limita movimientos en
horizontal (con otros elementos dentro
Hasta ese momento, y de forma similar del castillo o dentro del segmento del
a como se pudiera ver desde el punto castillo) pero no resuelve el problema
de vista militar, la implementación de de base.
un modelo de seguridad se basaba en
asegurar los perímetros bajo la premisa
de confiar y verificar accesos, pues no
10 tendencias que marcarán el 2022 93 Zero Trust Security
¿Cómo nos podríamos defender frente a situaciones de accesos no autorizados?
¿Qué pasaría si pudiéramos eliminar de la ecuación la palabra Confianza, de modo
que solo se permitieran operaciones entre elementos que se reconocieran entre
ellos mismos, y que además contaran con autorización para interactuar sin importar
dónde se encuentren ubicados? ¿Podemos operar con seguridad bajo la premisa de
que el intruso está ya en tu red?
El modelo Zero Trust viene a aportar soluciones y a evolucionar los modelos
perimetrales actuales basándose en:
• Autenticación
• Autorización
• Operación
• Auditoría
• Observabilidad
Todo empieza por disponer de capacidad para determinar con certeza que alguien/algo
es quien dice ser a través del procedimiento de Autenticación, y debemos ser capaces
de autenticar tanto a Personas como a Máquinas/Aplicaciones. Una vez autenticados,
podemos solicitar la Autorización para Operar.
Debido a que no confiamos en nada dentro ni fuera de lo que antes denominábamos
como “el perímetro”, es fundamental poder disponer del detalle sobre:
• Qué está sucediendo entre las Personas y Máquinas/Aplicaciones de nuestra
organización
• Con qué elementos internos / externos a la organización se está operando y cómo
se están interoperando.
• Qué información se está compartiendo y cómo se comparte.
Si revisamos con un poco más de detalle el proceso de Autenticación, nos damos
cuenta de que debería ser capaz de dar cobertura también a los accesos de dispositivos
(o también denominados endpoints) para asegurar que cumplen con los requisitos de
seguridad que se establezcan (como por ejemplo nuestros portátiles, los cuales
utilizamos en el día a día y que deberían haber sido registrados previamente y habiendo
sido validados de cara a cumplir con los requisitos de seguridad y configuración o
actualización a nivel de parcheado). Además, debe poder integrar mecanismos como el
2FA (Two-Factor Authentication) o MFA (Multi Factor Authorisation) o estar abierto
para integrar nuevos mecanismos que se pudieran crear.
Desde el punto de vista físico, estas identidades toman forma a través de Certificados
Digitales, Tokens, etc., los cuales facilitan y agilizan las posteriores acciones entre
dispositivos. Estos elementos de identificación han de ser temporales, es decir, han de
tener un periodo de validez limitada en el tiempo, de modo que podamos asegurar en
caso de filtración de secretos que esa fuga supondrá una amenaza temporal.
10 tendencias que marcarán el 2022 103 Zero Trust Security
La autenticación de Personas suele • Autodescubrimiento de los nuevos
contar con integraciones a través de elementos creados pues de partida no
SSO (Single Sign On) para facilitar debemos saber dónde están y
posteriores interacciones con otras necesitamos capacidad para poder
aplicaciones. interconectarlos.
• Creación de identidades
Una vez superado el proceso de automatizadas, así como la
Autenticación, se deberán poder distribución de certificados que
obtener las autorizaciones que permita posterior autenticación (y la
permitan operar. Este proceso puede integración con entidades de firma
ser gestionado por otra solución digital).
separada de la que autentica, con lo • Hemos de ser capaces de
que deberá existir integración entre automatizar configuraciones con
ambas, de modo que, al recibir una elementos como firewalls para
petición de autorización cualquiera, se permitir que los nuevos elementos
ha de poder validar que quien la solicita creados puedan operar.
ha sido previamente autenticado y • Establecimiento de autorizaciones
dicha autenticación no ha caducado. mínimas para poder operar.
Caso de no cumplir cualquiera de los
requisitos se denegaría cualquier En este sentido, es necesario contar
autorización. también con servicios que permitan
encriptar la información que se
Las identidades a autorizar pueden comparte para añadir un nivel de
provenir, o bien de seguridad extra. Idealmente debería
Máquinas/Aplicaciones que ejecutan o alcanzar a la información intercambiada
bien de Personas. Estas autorizaciones entre servicios o la que almacenamos
se han de realizar desde el principio de en BBDD y logs, por ejemplo, y es una
mínimo privilegio o, dicho de otro forma de garantizar que no se
modo, se autoriza en base a los niveles produzcan pérdidas de información
de acceso mínimos necesarios para dentro de nuestro modelo de Data Loss
desempeñar la función deseada. Por Prevention (DLP).
supuesto, se evitan utilizar privilegios
de administrador o situaciones de Los modelos DLP necesitan contar con
"acumulación de privilegios" pues información de Auditoría sobre quién
facilita la brecha de seguridad está compartiendo qué y con quién, de
relacionada con los derechos modo que si se produce una brecha
administrativos excesivos y nos hace podamos rápidamente identificar el
más vulnerables frente a las amenazas. punto origen de la misma, así como las
máquinas o personas involucradas, y
Zero Trust se enfrenta a retos aplicar los procedimientos que
importantes cuando hablamos de la solucionen el problema.
comunicación entre máquinas en
entornos donde éstas se crean de De forma adicional, el modelo de
forma automatizada, resolviendo:
10 tendencias que marcarán el 2022 113 Zero Trust Security
Observabilidad existente ha de garantizar que disponemos de total visibilidad sobre
todo lo que está ocurriendo, siendo capaces de detectar desde elementos que no son
de nuestra organización a comportamientos anómalos. Contar con capacidades de IA
nos permitirá identificar comportamientos anómalos aunque sea la primera vez que se
producen, sin confundirlos con situaciones poco frecuentes.
“
Zero Trust Security Iñigo Chaso
BDM of Software Industrialization - atSistemas
10 tendencias que marcarán el 2022 124 Industrialización
de las
plataformas de
IA
“ Xan Carlos Fernández Echezuria
BDM of Data & Business - atSistemas
La adopción de la inteligencia artificial teniendo la IA, en la actualidad aún nos
(IA) está creciendo rápidamente, y se seguimos encontrando con que la gran
prevé que para el 2027 el mercado mayoría de los modelos nunca llegan a
global de IA tenga un valor de 267.000 su fase de producción. Los algoritmos
millones de dólares, por lo que cuidadosamente elaborados se
podemos aseverar que la misma ya es quedan en la fase inicial de prueba, sin
una tecnología madura y, como tal, ser producidos a gran escala, ya que el
tiene por delante los retos propios de esfuerzo para realizarlo en ocasiones
este gran crecimiento: es mucho mayor que el del desarrollo
de los mismos, como tal.
• La calidad de los datos
• La diversidad de algoritmos Esto se debe en gran medida a que, si
• La dependencia de capacidades bien la IA tiene como finalidad
técnicas conseguir los objetivos de negocio, y
• El poder dar cobertura al ciclo de aunque de forma menos evidente,
implementación también es el medio por el cual se
• Monitorización de los resultados trabaja en la optimización de los flujos
de datos requeridos, tanto para su
Y es que, pese al auge que está desarrollo como durante la ejecución
de los procesos de negocio.
10 tendencias que marcarán el 2022 134 Industrialización de las
plataformas de IA
Es por ello por lo que la Industrialización de la IA cobra vital importancia, y existen tres
métodos claves para lograrlo que están asociados a la forma en que se comparte la
información, el modo en que interactúan los distintos actores y finalmente la eficiencia
en la operación.
Compartir información
Los resultados obtenidos por la IA, y, en general, cualquier disciplina asociada a los
datos, está directamente relacionada con la calidad de éstos. Es por lo que, si una
organización tiene en mente industrializar su IA, el primer paso debe hacer foco en sus
fuentes de datos.
Habitualmente los datos se encuentran dispersos, e incluso en muchas ocasiones son
silos aislados, lo cual dificulta su uso para los modelos de IA a gran escala, ya que si el
equipo de trabajo únicamente tiene acceso a un subconjunto de datos nunca podrá
generar modelos que realmente reflejen la realidad de la organización.
Debido a esto, el objetivo debe ser generar productos de datos con mayor acceso,
calidad, y disponibilidad para la operación, para de esta manera evitar que cada una de
las áreas busque crear su propia copia para suplir sus necesidades específicas y con ello
se generen duplicidades.
Una vez centralizada la información, será imprescindible garantizar la calidad de los
datos, tanto desde el punto de vista estructural como desde la perspectiva de negocio,
es decir, que además de estar correctamente cumplimentados tengan coherencia y
aporten valor.
Interacción multidisciplinar
La IA está directamente asociada a la innovación, y la clave de innovar está en poder
conjugar distintas perspectivas sobre un mismo tema, para que entre ellas se
enriquezcan y se pueda tener una visión más completa. Por tanto, cuantos más grupos
trabajen juntos, mejores serán los resultados.
Así tenemos que, para lograr tener un mayor éxito en la industrialización del IA, será
necesaria la aportación y colaboración global de los distintos equipos involucrados. Sin
esta cooperación, será realmente complicado el poder llegar a construir modelos que
aporten un valor añadido a la organización en su globalidad, y se podría incurrir en el
error de generar ecosistemas aislados.
Es muy importante fomentar la colaboración de los equipos de trabajo durante todo el
ciclo, comenzando por la ingesta de datos hasta la implementación de las analíticas,
trabajando de forma sincronizada para que los datos estén disponibles en menor
tiempo posible, con la mayor calidad y facilidad de acceso.
10 tendencias que marcarán el 2022 144 Industrialización de las
plataformas de IA
Entornos operativos
La única forma de llegar a aplicar la IA a gran escala es estando preparados para
integrar las soluciones basadas en IA dentro del marco operativo de las empresas, y
esto pasa por tener claramente definida la estrategia a seguir.
Se deben identificar cuáles de las operaciones que se vienen llevando a cabo
actualmente deben de ser modificadas, para permitir la adopción de las nuevas
tecnologías, y sobre todo establecer estándares para la creación, prueba y despliegue
de nuevos modelos de IA. De este modo, será mucho más fácil repetir y ampliar los
nuevos modelos a medida que se vayan creando.
Podemos apoyarnos por una parte en el DataOps, el cual se encuentra totalmente
enfocado en lograr las automatizaciones, mejorar la velocidad y precisión en el
procesamiento de los datos, democratización en el acceso, integración y por supuesto
asegurar su calidad. Y complementarlo con el MLOps, que persigue el despliegue de
modelos en producción, donde otros sistemas de software o aplicaciones pueden
suministrarles datos para obtener las predicciones, que a su vez pueden ser utilizadas
como entradas para otras aplicaciones.
Esta estrategia también pasa por establecer dónde residirá la selección de los
algoritmos y el desarrollo de los modelos, en los equipos técnicos o funcionales, y en
dotarles de recursos para lograr una mayor autonomía sin perder el control sobre los
desarrollos. Para ello será de suma utilidad el AutoML, que nos permitirá minimizar la
necesidad de tener conocimientos sobre los algoritmos para su implementación,
llevando a cabo y de forma autónoma la selección y parametrización de estos, y
dejando para los usuarios del sistema el análisis de los resultados.
“
Industrialización de las plataformas de IA Xan Carlos Fernández Echezuria
BDM of Data & Business - atSistemas
10 tendencias que marcarán el 2022 155 El desafío del
Low-code
“ Ignacio Montero
BDM of Arquitecture & Development - atSistemas
La presión sigue en aumento. Si una ampliar ventajas competitivas de cara al
empresa quiere seguir siendo consumidor final casi de la misma
competitiva necesita plantar cara a los manera que aumenta la presión sobre
desafíos de la digitalización de sus las empresas. Los clientes quieren el
procesos de negocio y que sus nuevas producto al mejor precio y sin esperas.
aplicaciones simplifiquen y organicen el No hay una sola industria que no se vea
trabajo de manera más eficiente. Pero afectada por la digitalización de una u
¿puede hacerse de manera inmediata, otra manera aumentando la demanda
clara y que me sirva de base para de aplicaciones empresariales
nuevas necesidades? La especializadas y personalizadas. Las
implementación de una plataforma de empresas desean simplificar y optimizar
desarrollo Low-Code nos permitirá los procesos de trabajo, proporcionar
acelerar y simplificar la creación de mejores servicios y aumentar su
aplicaciones que, además, alineen los rentabilidad. La carrera por los
departamentos de TI y negocio en procesos de negocio digitalizados
tiempos y objetivos. colisiona con los enfoques tradicionales
para el desarrollo que no pueden seguir
El Desafío el día a día proporcionando
aplicaciones definidas por el negocio a
Cada vez más, hacemos gestiones un ritmo cada vez mayor. El gran auge
bancarias desde el sofá, compramos un de las plataformas de desarrollo
paquete vacacional después de cenar, low-code responde a esa necesidad de
alquilamos un vehículo para movernos entregar aplicaciones cada vez más
cuando necesitemos, todo ello sin coste rápido.
adicional y con entregas de forma
gratuita. La digitalización permite
10 tendencias que marcarán el 2022 165 El desafío del Low-Code
¿Por qué ahora? ¿Por qué Low-code?
El deseo de acelerar el desarrollo de Se trata de productos o servicios en la
software ha existido desde hace nube para el desarrollo de aplicaciones
décadas y ya en 1980 se acuñaron que utilizan tecnologías gráficas y
conceptos como "Desarrollo Rápido de declarativas en lugar de programación.
Aplicaciones" (RAD). Las plataformas En otras palabras: las plataformas de
de desarrollo low-code han venido desarrollo low-code facilitan la creación
evolucionando hasta alcanzar un grado de aplicaciones empresariales sin tener
de madurez sin precedentes, pero, que reinventar la rueda cada vez
además, cada vez es más difícil para las necesitamos una nueva aplicación. El
empresas encontrar personal esfuerzo de programación se minimiza
adecuadamente calificado para su TI. manteniendo el trabajo en el código
Debido a la falta de personal fuente al mínimo. Las herramientas y
cualificado, los departamentos de TI en componentes de desarrollo gráfico,
las empresas a menudo están como diagramas de flujo, procesos y
infradimensionados. tablas son el núcleo. La lógica de
negocio, el modelo de base de datos y
Además, las demandas de los usuarios la interfaz de usuario se modelan en
son más altas y exigentes que nunca, se lugar de programarse.
trata de la "impaciencia digital", la
inmediatez de peticiones de la sociedad Además, al estar basadas en BPM
de necesitar siempre todo de manera (business process management), los
inmediata. Algo evidente en las nuevas procesos se diseñan, implementan,
generaciones donde Amazon es la administran y optimizan. Incluso los
tienda de barrio, Spotify es la tienda de procesos críticos y complejos se pueden
discos y Netflix el videoclub. automatizar con las funciones de
gestión de procesos de negocio que se
Aquí es precisamente donde las integran en las aplicaciones
plataformas de desarrollo low-code se empresariales. Los procesos manuales y
están posicionando. Prometen una no transparentes, que pueden conllevar
aceleración sustancial en el desarrollo altos costes, se convierten, por lo tanto,
de aplicaciones de manera sencilla, en algo del pasado. Las aplicaciones
rápida y adaptable.
viven del intercambio de datos con otros servicios. Los conectores e interfaces
plug&play interconectan datos de diversos sistemas. Todo para ofrecerlo a cualquier
canal o dispositivo.
Los principales beneficios del desarrollo low-code se focalizan en:
1- Rapidez en el ciclo de desarrollo de software (SDLC):
10 tendencias que marcarán el 2022 175 El desafío del Low-Code
• Las aplicaciones se crean en unas pocas horas o días, no en meses.
• Satisfacen las demandas de departamentos específicos, clientes y proveedores
de manera más fácil y rápida.
• Se pueden implementar y entregar rápidamente.
• Un desarrollo más rápido significa una mayor eficiencia de recursos.
2- Simplicidad de procesos
• Modelados a partir de componentes de arrastrar y soltar en lugar de
programarse.
• Menos codificación manual de aplicaciones, por tanto más fáciles de crear y
mantener.
• Ahorros en tiempo de mantenimientos se convierten en tiempos para la
innovación.
• Se eliminan las barreras entre TI y otros departamentos: colaboración y mejora
continua.
• Shadow IT se reduce porque las aplicaciones solicitadas por los empleados se
pueden crear de forma fácil y rápida.
• Integración perfecta de los datos y aplicaciones disponibles gracias a conectores
e interfaces listos para usar.
3- Adaptabilidad al negocio
• Las aplicaciones se adaptan fácilmente a los nuevos requisitos del mercado y a
las nuevas exigencias de sus empleados.
• Se permite comenzar rápidamente con las funciones básicas y luego evolucionar
las aplicaciones a demanda.
• Las ideas se convierten en aplicaciones potentes y a medida.
• El trabajo estrecho entre TI y departamentos específicos garantiza que las
aplicaciones se adapten mejor a las necesidades reales del negocio.
Desde atSistemas entendemos que las demandas de digitalización crecerán
constantemente lo que significa que la organización también necesita desarrollarse
continuamente. Sin embargo, cuantos más procesos de negocio digitalice su
empresa, más compleja será su arquitectura. El desarrollo low-code acelera la
digitalización sin abrumar al departamento de desarrollo en el proceso.
Con plataformas de desarrollo low-code se transforman ideas en innovaciones,
alinearán TI y negocio y promoverán de manera rápida, sencilla, adaptable el
desarrollo de aplicaciones empresariales de gran rendimiento.
“
El desafío del Low-code Ignacio Montero
BDM of Arquitecture & Development - atSistemas
10 tendencias que marcarán el 2022 186 Digital
OnBoarding - La
importancia de la
formación
contextual en la
“ Daniel Hidalgo
Head of DEXS
incorporación de
talento
La gestión del conocimiento y los planes en la incorporación de nuevo talento y
de incorporación están cobrando cada la gestión continua del conocimiento
vez más incidencia e importancia en las dentro de las empresas para alinear las
organizaciones, además de acentuar el necesidades con las capacidades
cambio de referente que supone un actuales y futuras.
creciente trabajo remoto. Por ello, es
conveniente diseñar y disponer de un Nos encontramos además en una
sistema de gestión del conocimiento e coyuntura, en la que debemos abordar
incorporación del talento. este proceso, tal y como señala Lever:
“El 68% de los profesionales de
La digitalización del proceso de recursos humanos dicen que sus
onboarding (acogida y puesta estrategias cambiarán como resultado
de del Covid-19” (Fuiati 2021) y de los 5
en marcha)
grupos de tendencias para el 2021,
destacan el onboarding digital y la
Ante el reto de incorporar talento y su
tecnología como herramienta de
subyacente gestión del conocimiento
Recursos Humanos, temas sobre los
identificamos como tendencia una
que versa este proyecto empresarial.
“best practice”, que permite digitalizar
el proceso de onboarding y la gestión
del conocimiento de todos los
colaboradores de una compañía.
Así, el planeamiento es una solución
que integra una aplicación y una capa
de servicios orientada al diseño y
gestión de los procesos de onboarding,
10 tendencias que marcarán el 2022 196 Digital OnBoarding - La importancia de
la formación contextual en la
incorporación de talento
El OnBoarding Digital es la solución al proceso de onboarding y
gestión de conocimiento
Digital OnBoarding es la tendencia que plantea dar respuesta a la necesidad por una
parte de digitalizar el proceso de onboarding de las incorporaciones de talento de las
compañías y, por otro, gestionar el conocimiento de la compañía, alineado con la
cultura de estas, las necesidades de desarrollo y la hoja de ruta sobre el conocimiento
de los empleados.
Digital OnBoarding debe contemplar el proceso de pre-onboarding, el onboarding y el
onboarding continuo que constituye el plan de formación interna de las compañías.
Proceso de pre-onboarding
Comprende el conjunto de actividades y acciones desde la formalización de la
incorporación a la compañía y previo a ésta. Es el proceso que prepara a todos los
implicados en los primeros días de incorporación de un nuevo perfil.
Proceso de onboarding
Comprende las actividades y el acompañamiento desde el primer día en la compañía de
una nueva incorporación. Esta fase tiene la misión de dotar del conocimiento al nuevo
colaborador tanto de la compañía, formación corporativa, como del departamento al
que formará parte distinguiendo formación funcional que especifican los objetivos
específicos como formación técnica que comprende la formación necesaria para el
desarrollo de las funciones a desempeñar.
10 tendencias que marcarán el 2022 206 Digital OnBoarding - La importancia de
la formación contextual en la
incorporación de talento
Formación continua
Es necesario contribuir al crecimiento de los empleados y alinear las necesidades de la
empresa con las capacidades de ellos. Esta fase comprende procesos de upskilling y
reskilling para los colaboradores.
• El upskilling hace referencia a la optimización del trabajo enseñando a los
trabajadores nuevas competencias que complementan su puesto actual.
• El reskilling se refiere a la formación de empleados para adaptarlos a nuevos
puestos de trabajo. Debido a la revolución digital, algunos puestos quedan
“obsoletos”, resultando eventualmente en su desaparición. Mediante esta técnica se
forma y recoloca al empleado en una nueva área anticipándonos a la desaparición.
Por lo tanto, se motivará y se ofrecerá a los empleados a seguir formándose y
adquiriendo nuevas habilidades y conocimientos
Ventajas de un Digital OnBoarding de las características anteriores
Es de vital importancia diseñar un plan de Incorporación, ya que produce los siguientes
efectos o beneficios para la compañía y los nuevos colaboradores:
1- Incrementar el sentido de pertenencia de la persona que se incorpora o que se
destina a un proyecto nuevo. Un informe publicado por Glassdoor (2015), revela que
las compañías con un sólido proceso de incorporación logran mejorar en un 82% la
fidelización de nuevas contrataciones.
2- Acelerar el proceso de onboarding, lo que nos permite ganar capacidad productiva
y mejora la rentabilidad. El informe de Glassdoor (2015) indica que la mejora se sitúa
en más del 70% de productividad.
3- Reducir los costes relacionados con la formación, optimización y dedicación de las
personas implicadas.
4- Reducir la rotación, el informe ‘State of the American Workplace’ (2020), nos
muestra que solamente un 12% de los profesionales indican estar ‘totalmente de
acuerdo’ acerca del plan de incorporación de talento en la compañía, lo que supone
una importante pérdida de reputación de cara al talento interno y externo.
Los aspectos innovadores de la solución de OnBoarding Digital nos permiten, mediante
la integración de tecnología, personas y procesos, mejorar el ciclo de vida de los
colaboradores en las empresas.
Digital OnBoarding - La importancia de la Daniel Hidalgo
formación contextual en la incorporación de Head of DEXS
“
talento
10 tendencias que marcarán el 2022 217 “ Iñigo Chaso
BDM of Software Industrialization - atSistemas
Observabilidad
predictiva
Existe el principio comúnmente capacidades para poder determinar con
aceptado de que todo lo que no se anticipación qué es lo que va a ocurrir, a
mide no se puede mejorar, por tanto, la través del examen del sistema en
Observabilidad es un fundamento tiempo real y mientras está en pleno
importante de un sistema eficiente, ya funcionamiento. Este estado de
que solamente sabremos el estado madurez nos permitiría:
interno del sistema a través de sus
salidas externas, las cuales deberemos • Disponer de capacidad para
ser capaces de analizar a través de sus detectar, aislar y alertar de forma
distintas fuentes (Logs, métricas, temprana sobre eventos o
trazas, o estándares como incidentes que han sido
OpenTelemetry). categorizados como críticos.
• Disponer de facilidades para
La Observabilidad evoluciona desde investigar con precisión la causa raíz
unos inicios reactivos (tenemos que del incidente pudiendo realizar el
controlar todos los puntos de salida de seguimiento o traza de lo sucedido
información), va ganando proactividad a través de los distintos elementos
(controlamos de forma automatizada del sistema involucrados.
cualquier punto de salida de • Resolver con rapidez los
información y además somos capaces incidentes, informando en tiempo
de realizar sobre ellos acciones algo real sobre todas las acciones de
más complejas) para desde ahí poder remediación.
ser predictivos, momento en el que • Afinar con precisión en los
podemos intuir qué es lo que va a análisis post-mortems.
ocurrir, y adelantarnos a esos eventos • Comprender el incidente aen su
para establecer mecanismos de evolución (a modo de histórico)
respuesta que prevengan la ocurrencia para evitar que se vuelva a producir
de determinados eventos. a futuro.
• Aplicar principios de mejora
La Observabilidad Predictiva es ese continua sobre los modelos
estado de madurez (Nirvana) que todos implantados y evolucionarlos.
deseamos, en el que disponemos de
10 tendencias que marcarán el 2022 227 Observabilidad predictiva
Prácticamente la totalidad de fabricantes de soluciones en el ámbito de la
Observabilidad cuentan ya con elementos que utilizan Inteligencia Artificial para poder
implementar mecanismos que nos ayuden a determinar comportamientos anómalos
con la suficiente anticipación.
Lógicamente deberemos de contar con un modelo de Observabilidad completo,
basado en una solución integrada, a través de la cual disponemos de cobertura sobre
todos los elementos de la arquitectura, pues de otro modo estaríamos en escenarios en
los que recibiríamos informaciones parciales u otras que generasen ruido y afectaran
directamente a estas predicciones. Es necesario contar también con una total
capacidad de ingesta de información que permita trabajar dentro de las necesidades de
la IA a nivel de volumen y relevancia de información a procesar, lo que supondrá
además poder correlacionar datos desde distintas fuentes y de forma dinámica.
Nos tendremos que acostumbrar a un modelo operativo en el que priorizaremos la
automatización en respuestas ante amenazas que tendrán como consecuencia un
cambio en el estado del sistema, y tendremos que asumir que habrá que realizar
análisis post-mortem adicionales que permitan devolver al sistema a su estado original.
No debemos olvidar que también se ha de poder predecir el rendimiento futuro del
sistema, siendo este uno de los aspectos que va más allá de la localización de un punto
concreto de fallo, pues en muchas ocasiones estamos en escenarios complejos no sólo
por su configuración, también por su dimensión y que especialmente preocupará a
nivel de rendimiento. Otra característica podría ser el poder estimar de forma adicional
el coste del sistema en escenarios futuros.
Pero ¿cómo de precisos somos anticipándonos a través de estas predicciones?
¿Tenemos garantías para no poner en peligro la seguridad y la eficiencia
computacional con esta capacidad predictiva?
Pensemos que será necesario contar en las etapas iniciales de implementación de estos
modelos predictivos, con el hecho de que se producirán errores durante las
estimaciones previas a la generación de la predicción, y que probablemente tengan
consecuencias no esperadas.
Aquí es donde entra en juego la capacidad de aprendizaje de estos modelos. La
profundidad del aprendizaje y la precisión de las predicciones analíticas dependen de la
granularidad de los datos y del contexto. El conjunto de datos ha de enriquecerse
siendo ingrediente clave que da lugar a un aprendizaje más eficaz y a predicciones más
precisas:
10 tendencias que marcarán el 2022 237 Observabilidad predictiva
• Identificar problemas potenciales basados en condiciones de tendencia y
experiencias aprendidas para generar mejores recomendaciones.
• Identificar las mejores acciones con mayor probabilidad de resolver y/o solucionar
cualquier problema para alcanzar conclusiones más eficaces.
• Reducir al mínimo el esfuerzo humano necesario para mantener el funcionamiento
óptimo de los sistemas.
Finalmente tengamos en cuenta las nuevas tendencias y capacidades dentro de las
soluciones de Observabilidad predictiva para disponer de alternativas claras a la hora
de realizar el mapeo automatizado entre el problema que se predice (o que ocurre) y el
código que lo pudiera estar generando, lo cual comprende tanto código de aplicación
como el código utilizado para la automatización en la creación y configuración de la
infraestructura y plataforma. Es importante este aspecto pues se alinea con las
prácticas actuales de “todo como código” (XaaC) y establece el punto de remediación
en el propio código, alejándose mucho de consolas o los accesos remotos en máquinas
para intervenir desde el Sistema Operativo.
“
Observabilidad predictiva Iñigo Chaso
BDM of Software Industrialization - atSistemas
10 tendencias que marcarán el 2022 248 DesignOps, la
atmósfera
perfecta de UX
“ David Úbeda
BDM of Digital Design & UX - atSistemas
Seamos conscientes, estamos viviendo la tercera revolución industrial y está
directamente relacionada con el uso de la tecnología. Podemos visualizar las
consecuencias en la forma que trabajamos y cómo se organizan las empresas, las
filosofías y los enfoques más o menos agiles que éstas adoptan. Operacionar el
trabajo creativo es una constante. Y ha llegado el momento de aplicarlo al diseño.
Desde un prisma económico, entendemos la producción como la actividad que
aporta valor agregado por creación y suministro de bienes y servicios. Esto no solo
se refiere a la fabricación de objetos físicos, sino que también se asocia a la
provisión de servicios (médicos sanitarios, enseñanza, espectáculos, restaurantes,
etc.). Así, los servicios constituyen la mayor parte de la producción total de los
países industrializados.
Los equipos de diseño son las manos y cabezas que van a decidir cómo será el
futuro de los productos y servicios, especialmente digitales.
Dotémosles pues de un potente marco para potenciar al máximo la calidad y el
impacto de su trabajo.
10 tendencias que marcarán el 2022 258 DesignOps, la atmósfera perfecta de UX
Desarrollo de los contenidos
En un paradigma donde los equipos de diseño crecen continuamente en tamaño, el
trabajo de diseño es cada vez más solicitado y la complejidad de nuestros procesos de
diseño se dispara. Podría decirse que, en ese contexto, DesignOps llega tarde y es
momento de adoptarlo con urgencia como eje articulador de cambios organizacionales.
Primero de todo veamos una escala sobre el valor del diseño dentro de las empresas:
¿Os reconocéis? Seguro que sí. DesignOps es la herramienta que nos va a permitir
entregar el máximo valor y calidad de nuestro trabajo impulsándonos directamente al
último estadio. Seremos una pieza clave en la estrategia de negocio.
¿Que és DesignOps ?
NNGroup define el concepto de DesignOps como:
“La práctica de las operaciones de diseño se centra en procesos y medidas que
ayudan a los diseñadores a crear diseños consistentes y de calidad”.
DesignOps básicamente designa cómo es el conjunto de procesos operativos propios
de un equipo, departamento o servicio de diseño que da respuesta a 3 preguntas
básicas:
• ¿Cómo trabajamos juntos?
• ¿Cómo hacemos nuestro trabajo?
• ¿Cómo nuestro trabajo generageneramos impacto con nuestro trabajo?
10 tendencias que marcarán el 2022 268 DesignOps, la atmósfera perfecta de UX
¿Cómo trabajamos juntos?
Responde y designa cómo es el espacio colaborativo y cómo se producen las
relaciones con el objeto de mejorar la calidad y el impacto de nuestros diseños.
Define cómo nos organizamos a nivel de equipo, establece como son las colaboraciones
y muy importante, no olvida los aspectos humanos del equipo.
¿Cómo hacemos nuestro trabajo?
Responde y designa cómo es el espacio productivo del equipo de diseño. Desde
aspectos aspiracionales y valores de diseño del equipo hasta la definición de los flujos
de trabajo internos y, evidentemente, sin olvidar los artefactos que nos ayudan a
armonizar el trabajo, activos digitales y sistemas de diseño.
¿Cómo genera impacto nuestro trabajo ?
Responde y designa cómo medimos el impacto y la calidad de nuestro trabajo, a su vez
establece los mecanismos para evangelizar a otros sobre el rol y el valor del diseño en la
organización permitiendo el entendimiento y participación en actividades de diseño.
Adoptando DesignOps
Es imposible que una sola persona o equipo se centre en todos estos componentes
simultáneamente. Los equipos y valedores/adoptantes de DesignOps definen y se
enfocan en apartados críticos para construir una solución global impulsada para
resolver a partir de los ‘pains’ o principales problemas.
Antes de adoptar DesignOps, planifica la investigación interna (p. Ej., escucha activa,
entrevistas con las partes interesadas y encuestas) para detectar los mayores puntos
débiles y las áreas de mejora con el ROI potencial más alto, y empieza por ahí.
¿Quién puede hacer DesignOps?
Cualquiera. Hay dos enfoques que nos ayudan a determinar cómo abordarlo: ‘Rol’ o
‘Mindset’
Rol
Una persona o grupo se encarga de garantizar que el equipo cuente con el apoyo
necesario para que solo se tenga que centrar en el diseño.
Los roles más típicos son:
• Responsables de diseño de producto.
• Gerentes o managers de equipo
• Responsables de research.
10 tendencias que marcarán el 2022 278 DesignOps, la atmósfera perfecta de UX
Mindset
Simplemente significa reconocer la
necesidad e implementar un
ecosistema o un conjunto de
procesos, métodos y herramientas
estandarizados que respaldan el
diseño y permiten que el diseño
escale de manera eficiente. No se
requiere ningún rol explícito de
DesignOps para observar los procesos
actuales con el objetivo de aumentar
la eficiencia y mejorar los resultados.
Mayor efectividad, más valor
de marca. Así es DesignOps
El objetivo principal de DesignOps es
establecer un proceso de diseño
altamente eficiente que genere
resultados de alta calidad.
Finalmente, recordemos que
DesignOps genera beneficios para
todas las personas que participan en
los proyectos y, no únicamente para
los diseñadores.
“
DesignOps, la atmósfera perfecta de UX David Úbeda
BDM of Digital Design & UX - atSistemas
10 tendencias que marcarán el 2022 289 Hiperautomatización,
mejorando la
eficiencia operativa
“ Jaime Coll
Head of Digital Wolves
El mundo de los negocios progresa a velocidad supersónica: los avances
tecnológicos, las nuevas formas de organizar los proyectos y la mejora de los
procesos permiten conformar los negocios modernos. Estos son capaces de
responder de forma casi inmediata a los cambios en el ecosistema entre los que
destacan la aparición de nuevos competidores, cambios en los patrones de
comportamiento de los consumidores, o las cada vez más estrictas necesidades de
protección de datos o seguridad.
Un negocio moderno ya no se centra exclusivamente en incrementar las ventas,
sino que mira también al interior para optimizar la forma en que se trabaja,
mejorando de forma constante la eficiencia operativa, de forma que, al reducir los
costes de operación, impactamos directamente en la cuenta de resultados.
La optimización de la eficiencia operativa
Optimizar la eficiencia operativa de nuestro negocio implica fijar la mirada en
tres factores al mismo tiempo:
• Aprovechar los avances de la tecnología para construir el negocio.
• Adoptar nuevas formas de trabajo que lleven a una óptima gestión de las de
las personas, con metodologías mixtas que fomenten el talento y el sentimiento
de pertenencia a la empresa.
• Optimizar y automatizar los procesos para mejorar la velocidad de
operación al mismo tiempo que se reduce el margen de error.
10 tendencias que marcarán el 2022 299 Hiperautomatización, mejorando la
eficiencia operativa
La optimización de los procesos permite Aplicaciones de la
modificar la forma en que opera la automatización
empresa e implica un ciclo constante de
observación, análisis y mejora mediante la Hay varios escenarios en los que
automatización y reformulación de su podemos aplicar la automatización:
secuencia.
• Volumen: requieren la intervención
Para la observación y el análisis de muchos recursos humanos.
contamos con herramientas como la • Errores: su objetivo es incrementar
minería de procesos y el BPM la fiabilidad.
(modelización de procesos de negocio), • Tiempo: requieren mucho tiempo o
que proporcionarán pistas para su pasos para su ejecución completa.
optimización mediante la automatización. • Dispersión: es necesario acceder a
múltiples sistemas para completar el
La automatización no es ciencia ficción ni proceso.
una novedad. Por ejemplo, desde 1993
Microsoft Excel incorporó la posibilidad de Lo que ocurre en ocasiones es que el
crear macros que replicaban acciones operador tiene que tomar algún tipo de
repetitivas que solíamos hacer a mano. decisión durante el proceso para que
¡Llevamos casi tres décadas rodeados de pueda continuar el robot, provocando
automatizaciones! cuellos de botella o parones en la
ejecución.
Pero, actualmente cuando hablamos de
automatización de procesos,
Donde la Inteligencia Artificial
normalmente lo asociamos a RPA (Robotic
Process Automation) o automatización de entra en juego
procesos robótica. Gracias a las
soluciones RPA podemos reproducir Para resolver estos casos hemos
acciones que realizaría una persona, empezado a incorporar la inteligencia
siempre en el mismo orden, sin error y con artificial, que puede tomar decisiones
mayor velocidad. de forma autónoma para evitar las
interrupciones de operador. A esto lo
llamamos hiperautomatización.
La hiperautomatización combina soluciones basadas en RPA, asistentes virtuales,
inteligencia artificial, machine learning, deep learning, etc. que permiten automatizar
y mejorar la velocidad, eficacia y eficiencia de los procesos en todos los sectores
industriales y comerciales.
Se aprovecha de algunos modelos de inteligencia artificial que permiten:
• Entender o analizar el lenguaje, para poder responder preguntas, resumir textos,
identificar sentimientos o traducir.
• Entender documentos, para extraer información necesaria para completar un
proceso, como podría ser extraer los elementos de un albarán o el desglose de
impuestos de una factura.
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