D铆a: 3 octubre, 2018

AWS firma alianza para apoyar a pa铆ses de Am茅rica Latina ante desastres naturales

Amazon Web Services (AWS) y la Organizaci贸n de Estados Americanos (OEA) anunciaron que trabajar谩n en alianza para desarrollar iniciativas, que permitan a las comunidades de los pa铆ses de la regi贸n estar mejor preparadas cuando ocurran desastres naturales y de esta forma reducir el impacto de estos eventos en su desarrollo socioecon贸mico.

La alianza beneficiar谩 a los pa铆ses, las dependencias y los territorios de Am茅rica Latina y el Caribe. Esta es la segunda colaboraci贸n de esta naturaleza entre AWS y la OEA.

Jeff Kratz, Director de AWS para el Sector P煤blico en Am茅rica Latina, Canad谩 y el Caribe, y Luis Almagro, Secretario General de la OEA, trabajaron con un grupo de expertos para identificar los principales retos que tienen en com煤n los Estados de la regi贸n cuando deben reaccionar ante desastres naturales y, alinearlos con las capacidades existentes en cooperaci贸n t茅cnica y trabajo multisectorial, para fortalecer la resiliencia de las comunidades en este tipo de situaciones.

Con el fin de atender las necesidades actuales y futuras para la atenci贸n de situaciones de emergencia, los siguientes meses requerir谩n de un trabajo muy cercano entre organizaciones internacionales, el sector privado, el mundo acad茅mico y la sociedad civil.

AWS mantiene su compromiso de colaborar con los pa铆ses de Am茅rica Latina y el Caribe, ofreciendo los mejores servicios en cloud computing y compartiendo las mejores pr谩cticas que los empoderen en la implementaci贸n sus planes de modernizaci贸n en IT, con los conocimientos suficientes 鈥嬧媏n seguridad cibern茅tica que contribuyan al desarrollo de la fuerza de trabajo para el futuro.

 

Telef贸nica Movistar lanza plataforma de servicios de virtualizaci贸n de red

La aceleraci贸n digital y requerimientos de los negocios en M茅xico demandan cambios estructurales y conceptuales en las ofertas de red WAN tradicionales. Por ello present贸 NextWAN.

Telef贸nica Movistar M茅xico, trabajando bajo un esquema de innovaci贸n colaborativa, ha sumado esfuerzos con su socio Netcracker para ofrecer una plataforma de virtualizaci贸n de servicios de red que soporta SD-WAN y otros servicios de valor agregado. La soluci贸n basada en la nube, permitir谩 cambiar sus redes tradicionales WAN, al simplificar y automatizar sus operaciones a trav茅s de los portales de autoservicio. Esto ofrece un acceso a nuevas y seguras aplicaciones y servicios a un menor costo.

Los servicios de red NextWAN que incluye SD-WAN implementado en la plataforma de Business Cloud de Netcracker, ofrece a sus clientes los siguientes beneficios al crear una red privada empresarial:

  • Seguridad: Comunicaci贸n segura de sitio a sitio o multisitio, as铆 como la gesti贸n de control de accesos.
  • Rapidez: Reduce tiempos de implementaci贸n y facilita la integraci贸n de los diferentes tipos de acceso de Internet.
  • Reducci贸n de costos: Menos inversi贸n en infraestructura en comparaci贸n con redes tradicionales y mejor aprovechamiento en accesos de bajo costo.
  • Compatibilidad: Integraci贸n de redes tradicionales de 谩rea amplia con cualquier proveedor de Internet fijo y/o m贸vil.
  • Autogesti贸n: Configuraci贸n centralizada y gesti贸n sencilla e intuitiva a trav茅s del portal web.

Esta nueva plataforma se encuentra disponible en Telef贸nica Movistar M茅xico desde septiembre 2018 y beneficia a todos los clientes.

4 preguntas para saber si tu compa帽铆a est谩 lista para la Inteligencia Artificial

Las tecnolog铆as basadas en Inteligencia Artificial (IA) han encontrado un nicho en diversas compa帽铆as, ya que 茅sta les permite hacer m谩s eficientes sus procesos y abaratar costos. De acuerdo con Adobe, actualmente solo 15% de las empresas utilizan inteligencia artificial a nivel global, aunque se espera que esta cifra ascienda a 31% para 2019.

鈥淐ada vez m谩s las empresas incorporan esta tecnolog铆a de IA para automatizar tareas repetitivas, o en forma de聽 chatbots para ventas o servicio al cliente鈥, explic贸 Gustavo Par茅s, director general de Nearshore Delivery Solutions, empresa especializada en c贸mputo cognitivo e IA.

El Machine Learning y la IA impactar谩n a la mayor铆a de las industrias, empleos y empresas de todos niveles, agreg贸 el directivo. A medida que se invierta en el desarrollo de esta tecnolog铆a m谩s empresas integrar谩n este tipo de soluciones a su operaci贸n. Las empresas que no se arriesguen comenzar谩n a rezagarse.

Los beneficios de la IA van desde ahorro de tiempo y dinero, hasta la implementaci贸n de nuevos procesos que satisfacen las necesidades de sus usuarios.

Pero 驴c贸mo saber si tu empresa est谩 lista para incorporar IA en sus procesos? Para ayudar a evaluar si tu compa帽铆a est谩 preparada para el uso de la Inteligencia Artificial,聽Nearshore Delivery Solutions, recomienda plantearse cuatro preguntas antes de dar el salto.

 

1. 驴Sabes qu茅 quieres lograr con IA?

Una vez que est茅s al tanto de lo b谩sico, el siguiente paso para cualquier empresa es comenzar a explorar diferentes ideas. Piensa en c贸mo podr铆as agregar capacidades de IA a tus productos y servicios existentes.

Lo m谩s importante es detectar en qu茅 casos o procesos espec铆ficos, el uso de la IA puede resolver problemas comerciales o proporcionar un valor demostrable para tu empresa.

Al igual que con cualquier otra soluci贸n, es importante comenzar con el resultado que se espera conseguir. Simplemente no se puede aplicar una nueva herramienta por aplicarla, ya que esto puede atraer nuevos problemas, como un gran costo de inversi贸n, o incluso puede entorpecer los procesos ya establecidos dentro de una empresa.

2. 驴Qu茅 procesos puedo hacer m谩s eficientes?

La mayor铆a de las empresas ya est谩n utilizando la Inteligencia Artificial de una forma u otra, pero no debe emplearse si no aporta un valor para la tuya.

Su uso simplifica una larga lista de procesos, lo cual permite que los esfuerzos se centren m谩s en pr谩cticas empresariales creativas, en lugar de consumir tiempo en procedimientos de rutina.

A diferencia de las compa帽铆as de tecnolog铆a m谩s grandes, no es necesario realizar inversiones de ocho cifras en IA. En lugar de tratar de integrarla en todos los procesos de tu empresa, debes pensar en aquellos en los que pueda tener el mayor efecto, el m谩s r谩pido y el m谩s transparente, para ahorrar as铆 la mayor cantidad de tiempo posible y el beneficio sea m谩s visible.

 

3. 驴Ya somos un negocio digital?

Si no haz digitalizado los procesos de negocio del mundo del papel a la nube, es posible que no est茅s listo para la IA.

Las compa帽铆as m谩s actuales se lanzaron cuando la digitalizaci贸n era la norma, por lo que su operaci贸n puede hacer mayor uso del c贸mputo en la nube, big data y otras tecnolog铆as, lo que permite que estas aplicaciones est茅n mejor integradas.

Sin embargo, en las empresas tradicionales, los procesos y la tecnolog铆a pueden no ser f谩cilmente adaptables para las aplicaciones que ofrece la inteligencia artificial.

Antes de correr hay que aprender a caminar, por lo que si tu empresa a煤n no ha digitalizado sus procesos, es momento de hacerlo antes de dar el siguiente paso.

4. 驴Debo automatizar mi servicio al cliente?

Muchas veces, los usuarios piden o buscan informaci贸n sobre los diferentes productos o servicios que ofrece una empresa dentro de un sitio web o en el 谩rea de atenci贸n a clientes, sin embargo, suelen tener una mala experiencia al navegar por la p谩gina web, permanecer mucho tiempo en espera o al no encontrar una respuesta adecuada a sus dudas, haciendo que acudan a un lugar que se ajuste a lo que ellos necesitan, en otras palabras: se van con la competencia.

La inteligencia artificial puede solucionar estos problemas con el uso de chatbots, ya que estos gestionan la adquisici贸n de nuevos clientes y funcionan como canales de atenci贸n para presentar productos, servicios, horarios entre otras caracter铆sticas.

Tambi茅n ayudan a recibir solicitudes de servicio, responder a presupuestos, agendar visitas, tratar reclamaciones y ofrecer promociones. Finalmente, influyen en la retenci贸n de los usuarios al solucionar dudas, y mantener a los clientes actualizados sobre el progreso de sus servicios.

Seg煤n Hubspot, el 57% de los usuarios prefieren interactuar con chatbots debido a su instantaneidad. Con esto en mente, y tomando en cuenta la cantidad de empresas que ya implementan esta tecnolog铆a en sus servicios y procesos, 驴Vale la pena perder a nuestros clientes ante la competencia que ofrece una experiencia m谩s organizada e integrada?

Anal铆tica de datos e IA, indispensables para los veh铆culos aut贸nomos

La l铆nea que separa el presente del futuro se est谩 desdibujando en la industria automotriz gracias a un cambio de paradigma en la tecnolog铆a implementada en los veh铆culos. Los autom贸viles aut贸nomos y con inteligencia artificial ya no son conceptos del futuro. Ya no debemos imaginar que la movilidad segura, la protecci贸n ambiental, el placer y la conveniencia en la conducci贸n llegar谩n en la 鈥減r贸xima d茅cada鈥, porque esto impulsar谩 nuestro estilo de vida en los pr贸ximos dos o tres a帽os.

Los autom贸viles actuales no son solamente m谩quinas sobre ruedas sino una comuni贸n inseparable entre hardware y software. Funciones tales como el control de velocidad, la asistencia al conductor, los sistemas anticolisi贸n, la geolocalizaci贸n e integraci贸n de conectividad, entre otras, se introdujeron en el mercado masivo y aumentaron la seguridad y comodidad.

Sin embargo, el objetivo de la industria es hacer veh铆culos que sean una extensi贸n del ser humano, m谩s que un accesorio. Y es aqu铆 donde la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje autom谩tico (AA) entran en juego.

 

Donde hay IA, hay anal铆ticas de datos

Aunque las funciones de conectividad y asistencia al conductor habilitadas por IA, tales como sensores, mantenimiento predictivo y mapeo geoespacial, se est谩n integrando actualmente en los autom贸viles, los veh铆culos aut贸nomos que necesitan un m铆nimo de intervenci贸n humana son algo totalmente distinto. En un coche totalmente aut贸nomo, las decisiones de manejo son gobernadas por algoritmos de IA que procesan datos hist贸ricos recopilados por empresas automotrices, as铆 como datos reunidos por sistemas de aprendizaje adaptativo, que registran situaciones din谩micas en el camino y las aplican, despu茅s de procesarlas, a la conducci贸n en tiempo real.

Seg煤n la consultora McKinsey, el ecosistema habilitado por la IA para los fabricantes de autom贸viles, y que abarca a todo el sector, tendr谩 un valor de alrededor de USD聽215.000聽millones para el a帽o 2025.

Si se quiere aprovechar esta oportunidad, las tecnolog铆as de IA y AA deben trabajar en conjunto con los fabricantes de veh铆culos conectados y aut贸nomos. A fin de integrar plenamente estas tecnolog铆as sin problemas y lograr que se impongan en el mercado de los veh铆culos de consumo, los fabricantes de autom贸viles deben tener herramientas anal铆ticas potentes que recopilen, procesen y den sentido a los datos.

Anal铆tica de datos, tan importantes como las ruedas

La inteligencia artificial aplicada a los autom贸viles generar谩 muchas oportunidades para reducir costos, aumentar la eficiencia operacional, optimizar el precio, mejorar la programaci贸n del mantenimiento, predecir y satisfacer la oferta y la demanda, as铆 como ayudar a generar nuevas fuentes de ingresos. Con numerosas compa帽铆as tecnol贸gicas y automotrices que se incorporan a la carrera automovil铆stica internacional de la IA para aprovechar estas oportunidades es evidente que enormes cantidades de datos se mezclar谩n y pueden llegar a convertirse en un obst谩culo para la productividad.

Sin embargo, una plataforma anal铆tica de big data fuerte y escalable puede recopilar todo, agilizar la producci贸n y aumentar la eficiencia del ecosistema en su conjunto.

McKinsey predice que el big data en los autom贸viles se convertir谩 en una industria de USD 750.000 millones para 2030.

Por ejemplo, las herramientas de anal铆ticas de datos actuales analizan patrones de trenes, subterr谩neos, taxis, autom贸viles, sem谩foros, afluencia a los restaurantes y movimiento de la poblaci贸n en general para proporcionar nuevos conocimientos que permitan adoptar medidas de prevenci贸n en sistemas aut贸nomos. Las herramientas anal铆ticas pueden estudiar los datos suministrados por los sensores de flotas de veh铆culos, tales como el tiempo de viaje y las rutas, y optimizar las operaciones para predecir la posibilidad de que haya un desperfecto que, en consecuencia, afectar铆a en el negocio.

El an谩lisis de big data de autom贸viles individuales puede ayudar a que un sistema de IA integrado entienda la diferencia entre una situaci贸n en la que realmente ocurre un accidente y otra en la que casi ocurre, y as铆 lograr que los veh铆culos aut贸nomos del futuro sean m谩s inteligentes y seguros.

Aunque los autom贸viles con IA nunca lleguen a tener la intuici贸n humana, los datos y algoritmos correctos los ayudar谩n a hacer caminos m谩s seguros y viajes m谩s eficientes. A medida que los veh铆culos totalmente aut贸nomos se expongan a un ambiente cambiante, se convertir谩n en almacenes de datos que deben ser procesados constantemente para obtener informaci贸n 煤til y mejorar el rendimiento. Cuantos m谩s datos se tengan, mayor ser谩 su potencial. Por lo tanto, los veh铆culos aut贸nomos y las anal铆ticas de big data deber谩n trabajar en conjunto para subirse la vara mutuamente.

 

Por: Souma Das, Managing Director Teradata India.

Las 5 etapas para alcanzar una Gesti贸n Inteligente de Datos

Las 谩reas de TI de las organizaciones tienen claro que, para lograr la transformaci贸n digital, necesitan que los datos que producen y usan sean administrados con inteligencia, pues 茅sta es la base para poder convertirlos en informaci贸n, conocimiento y, finalmente, visi贸n. Con todo, IDC explica que estas empresas se est谩n enfrentando a grandes vol煤menes de datos y requieren apoyarse en una arquitectura que les provea alcance, escala, velocidad, flexibilidad y sostenibilidad.

Nunca como ahora, las fuentes de los datos hab铆an sido tan diversas, adem谩s de que el volumen de los datos contin煤a creciendo exponencialmente, multiplicando a la vez la cantidad de datos cr铆ticos para los negocios. Es visible lo dif铆cil que est谩 resultando su manejo para las empresas.

El Reporte de Disponibilidad 2017 de Veeam indica que, a nivel global, 6 de cada 7 organizaciones carecen de un alto nivel de confianza en su habilidad para proteger y recuperar datos en los ambientes virtuales actuales. Por otro lado, mientras el n煤mero de datos cr铆ticos o hiper cr铆ticos va en aumento, un alt铆simo 82% de las compa帽铆as consideran que sus capacidades de recuperaci贸n no cubren las expectativas de las unidades de negocio, lo que las lleva a tener una brecha de disponibilidad, en tanto que 72% tienen una brecha de protecci贸n al ser incapaces de proteger los datos con la frecuencia necesaria.

Si bien este entorno complejo alrededor de los datos puede verse como un desaf铆o, tambi茅n representa una enorme oportunidad para las empresas que rompan el paradigma de la gesti贸n de datos tradicional y se muevan hacia una Gesti贸n Inteligente de Datos. 脡sta implica tres desaf铆os: contar con una plataforma que les asegure que sus datos estar谩n siempre protegidos, en cumplimiento y disponibles cuando los requieran; tener una estrategia que maneje un acercamiento hol铆stico a los datos a lo largo de su ciclo de vida involucrando su respaldo, recuperaci贸n, protecci贸n, seguridad y administraci贸n, y lograr un nuevo enfoque, pasando de la gesti贸n basada en pol铆ticas a una basada en comportamientos, con lo cual los datos se vuelven m谩s inteligentes y auto-gobernables.

Para llegar a la meta de la Gesti贸n Inteligente de Datos, hay que pasar por 5 etapas, a saber:

  1. Respaldo.聽Se hacen respaldos de todas las cargas de trabajo, con la seguridad de que siempre ser谩n recuperables por si se presentan ataques, interrupciones, p茅rdidas, robos o alguna otra eventualidad.
  2. Agregaci贸n.聽聽La protecci贸n y disponibilidad de los datos est谩 garantizada a lo largo de entornos multi-nube, lo que facilita la entrega de servicios digitales y asegura que se tiene una visi贸n acumulada del cumplimiento de los niveles de servicio.
  3. Visibilidad.聽Se tiene una gesti贸n de datos 贸ptima en entornos multi-nube, con visibilidad clara y unificada, y con un total control sobre el uso, los problemas de rendimiento y las operaciones.
  4. Orquestaci贸n.聽Los datos se transfieren sin inconvenientes a su mejor ubicaci贸n en ambientes multi-nube, garantizando continuidad de negocio, cumplimiento, seguridad y uso 贸ptimo de los recursos para las operaciones de negocio.
  5. Automatizaci贸n.聽Finalmente, los datos se gestionan por s铆 mismos, pues han aprendido a respaldarse, migrarse a la ubicaci贸n ideal en funci贸n de las necesidades del negocio, protegerse durante una actividad an贸mala y recuperarse de manera instant谩nea.

Actualmente, la mayor铆a de las organizaciones se encuentra en las primeras etapas o, idealmente, est谩n a medio camino en esta iniciativa. Sin duda, aquellas que enlisten entre sus prioridades el continuar avanzando en la Gesti贸n Inteligente de Datos contar谩n con una enorme ventaja competitiva, y alcanzar su transformaci贸n digital ser谩 mucho m谩s f谩cil.

 

Por: Abelardo Lara, Country Manager de Veeam en M茅xico.