La futura tendencia de desarrollo de big data
Esta situación se está invirtiendo a medida que el Internet de las cosas proporciona gigabytes de datos utilizables. El acceso instantáneo y constante a Internet ha desatado una ola sin precedentes de datos generados por los usuarios que pueden convertirse en conocimientos prácticos.
Las empresas de desarrollo web ya están utilizando inteligencia artificial para comprender todos estos puntos de datos desde la etapa de diseño e integrar estos hallazgos en la aplicación. Este enfoque ayuda a las empresas a ahorrar tiempo y costos al observar los comportamientos y preferencias específicos de los grupos objetivo.
Los datos redefinen el campo de la producción de software. Actualmente, el desarrollo de software implica que los programadores codifiquen o reutilicen módulos existentes para crear aplicaciones funcionales que cumplan con algunos requisitos preestablecidos. El aprendizaje profundo revolucionará esta situación.
Los desarrolladores ya no decidirán la ubicación de los menús de las aplicaciones. Al analizar el uso de aplicaciones similares, puedes determinar cuáles son esenciales para los usuarios y cuáles deben destacarse. Esta es una mejora con respecto a la función de autocompletar de Google.
Las actualizaciones a nuevas versiones de la aplicación también se basarán en datos en lugar de en la intuición o en los comentarios de grupos focales. Los usuarios expresan sus necesidades interactuando con la aplicación o exponiendo sus necesidades en foros y redes sociales. Para utilizar esta información, los equipos de desarrollo deben recopilar ambos flujos de datos y transformarlos en conocimientos prácticos.
De hecho, Jim McHugh, vicepresidente y director general de Nvidia, afirmó que las actualizaciones ya no serán el foco del equipo de estrategia, sino que surgirán naturalmente de los datos. Los algoritmos de aprendizaje automático se vuelven más inteligentes cuando hay más datos con los que entrenar. Cuando esto suceda, aparecerá una nueva versión.
Por ejemplo, las nuevas versiones del chatbot se actualizarán continuamente para utilizar información generada por el usuario para incluir respuestas a búsquedas o consultas anteriores que no arrojaron resultados satisfactorios. Hubo muy poca aportación por parte de los desarrolladores en esta actualización.
Los datos alteran la forma de trabajar de los desarrolladores. Debido a que los patrones de trabajo actuales están cambiando drásticamente, es probable que los desarrolladores de aplicaciones web se preocupen por perder sus empleos en los próximos años. Sin embargo, no se trata de reducir la necesidad de programadores, sino de la necesidad de habilidades diferentes. Los programadores y codificadores tendrán mayor demanda que nunca, pero es posible que necesiten desarrollar su experiencia en ciencia y análisis de datos.
El desarrollo web ya no se trata solo de escribir código, se trata más de estructurar datos, limpiarlos, administrarlos y garantizar que esté listo para enseñar algoritmos. Estas habilidades son muy diferentes de lo que significaba la programación web o orientada a objetos hace diez años, pero en esta industria el progreso es inevitable. La tendencia actual es utilizar R o Matlab para escribir scripts de Python y analizar datos.
A medida que el código se vuelve más rico, puede significar el fin de una era para los desarrolladores tal como los conocemos hoy. Las máquinas tendrán a mano el código requerido y también sabrán organizar las piezas en un programa de trabajo.
¿Qué pueden aportar las aplicaciones web basadas en datos?
Por ahora, comprender los datos todavía puede brindar a las organizaciones una ventaja competitiva, pero pronto se convertirá en un requisito operativo mínimo.
La ciencia de datos puede tener un impacto real en varias áreas, incluidas la productividad, la eficiencia y la personalización.
Las aplicaciones web de productividad y asistente virtual pueden recordar nuestras preferencias y ayudarnos a empezar de nuevo, lo que ahorra tiempo y esfuerzo. La inteligencia artificial puede comprender nuestros hábitos de consumo, uso del tiempo y estilo de vida. Al analizar los datos detrás de estas experiencias, puede proporcionar recomendaciones personalizadas y simplificar nuestras elecciones.
Estas aplicaciones tienen el potencial de convertirse en una especie de asistente personal, compañero de confianza, base de datos inteligente o base de conocimientos inteligente. Algunas aplicaciones te recordarán tareas importantes y encontrarán huecos en tu agenda. Puedes aprovechar estas brechas e incluso dejar hábitos dañinos como la procrastinación.
Las aplicaciones de inteligencia artificial que mejoran la personalización pronto estarán a tu lado como fieles asistentes, pero también están más en tu cabeza que amigos y familiares. Hoy en día, nuestros teléfonos inteligentes pueden brindarnos excelentes consejos basados en la ubicación, preferencias pasadas e interacciones con marcas específicas.
Al igual que Netflix y Amazon, los motores de recomendación se pueden extender a otras aplicaciones web que necesitan proporcionar respuestas personalizadas.
Esta no es sólo la próxima tendencia en el mundo del consumo, sino también la dirección general del desarrollo de aplicaciones. La nueva generación de teléfonos inteligentes, como el iPhone X y el Galaxy S8, tienen capacidades de inteligencia artificial integradas.
Impacto previsto Los cambios causados por el uso de la ciencia de datos en el desarrollo de aplicaciones web afectarán tanto a los consumidores como a los desarrolladores. Las cookies almacenadas en el navegador, así como cualquier dato proporcionado por el usuario durante una sesión web, se convierten en pistas sobre las preferencias del usuario y cómo se personalizan las aplicaciones con las que interactúa. Para los desarrolladores, los mismos datos pueden ser una fuente principal de actualizaciones y mejoras.
Todavía existen altos requisitos de velocidad, confiabilidad y funcionalidad, pero integrar los propios datos del usuario en la apariencia y funcionalidad de la aplicación marcará la diferencia.