Día: 28 febrero, 2019

Empresas que adopten IoT también serán objetivo de la ciberdelincuencia

La cantidad de dispositivos conectados a Internet de las cosas (IoT) en todo el mundo aumentará un 12% en promedio anualmente, de casi 27 mil millones en 2017 a 125 mil millones en 2030, según un nuevo análisis de IHS Markit.

Ante dicho crecimiento, NETSCOUT Arbor destacó que a medida que más organizaciones se embarcan en su viaje de transformación digital y recurran a IoT para obtener una ventaja competitiva, se convierten en un objetivo atractivo para los creadores de malware, por lo que se espera ver aumentos correspondientes en botnets de IoT.

“Considerando que muchos de estos dispositivos de IoT conectados se implementarán en sectores industriales para mejorar fábricas, líneas de producción y redes de transporte inteligentes, los riesgos asociados con la protección del IoT se harán evidentes. Esto sin considerar el hecho de que IoT continuará impactando sectores de misión crítica como es el caso de la atención médica para respaldar los procedimientos médicos y monitorear el bienestar de los pacientes”, expresó René Hernández, experto en Ciberseguridad de Netscout Arbor.

Los creadores de malware seguirán utilizando malware basado en IoT de manera automatizada, lo que aumenta rápidamente el tamaño de la botnet a través del uso de gusanos, además de incluir funcionalidades como proxy de red permitiendo el aprovechamiento automatizado de vulnerabilidades en dispositivos habilitados para Internet.

El experto aclaró que cualquier dispositivo integrado que ejecute un sistema operativo y tenga capacidad de conexión en red (enviar/recibir datos en una red) se puede considerar un dispositivo IoT; éstos se liberan rápidamente al mercado y tienen un bajo costo.

René Hernández dijo que dicha situación representa un terreno fértil para los ciberdelincuentes, ya que buscan explotar nuevas vulnerabilidades; aumentado la posibilidad de que estos dispositivos sean vulnerables desde la forma más básica, tales como credenciales fijas/predeterminadas, desbordamiento de buffer e inyección de comandos.

La situación de ciberseguridad se ve agravada aún más por el hecho de que los fabricantes de dispositivos IoT a menudo ignoran los protocolos de seguridad cuando construyen dispositivos conectados, probablemente en un intento por reducir los costos de producción. Como resultado, se envían grandes volúmenes de dispositivos sin funciones de seguridad básicas integradas en su diseño, dejándolos expuestos y susceptibles a amenazas.

Por último, René Hernández destacó que es importante que las organizaciones apliquen parches, actualizaciones y estrategias de mitigación de negación de servicio distribuido (DDoS) apropiadas para defenderse. Resaltó que la implementación exitosa de una estrategia de IoT depende de su capacidad para recopilar y analizar una gran cantidad de datos en tiempo real. Esto se logra mediante los servicios de IoT, que convierten el análisis de datos en información y acciones.

Cinco recomendaciones para la adopción de IA en la empresa

Con la Inteligencia Artificial, el primer paso es el más difícil de dar. Muchas empresas se sienten obligadas a subirse al carro de la IA, pero lo hacen por prueba y error y no obtienen los beneficios esperados tan rápido como quisieran. Otros se muestran reacios a invertir en ella, esperando ver cómo les va a los primeros usuarios.

Puede ser difícil saber por dónde empezar cuando se trata de implementar IA en un negocio. Melissa Boxer, VP de Aplicaciones de Inteligencia Adaptativa de Oracle, nos proporciona  5 consejos para que las organizaciones que quieren emprender este camino tengan mejores resultados.

 

1. Descubrir la razón

La IA es a menudo un objeto de deseo que las organizaciones quieren pero no han pensado completamente por qué lo necesitan. La adopción de IA es un viaje que requiere pasos medidos y con propósito. Cada paso debe abordarse con un objetivo claro en mente y con un claro objetivo de retorno de inversión en un plazo establecido, recordando que el ROI va más allá del valor monetario y puede incluir ganancias de productividad y otros beneficios.

Para definir el porqué hay que tener una visión realista de su negocio. ¿Qué área necesita mejorar? ¿Necesita mejorar la conversión y aumentar los ingresos por cliente? ¿Tiene los empleados adecuados? ¿Necesita mejorar la productividad de los empleados o aumentar la moral? ¿Tiene un plan de sucesión? ¿Su red de proveedores es saludable?

Cada organización priorizará los casos de uso mencionados de manera diferente. Tener una razón clara por la que está implementando ayudará a clasificar las necesidades de IA y escalonará adecuadamente las implementaciones.

 

2. Decidir si construir o comprar

La siguiente pregunta lógica es “¿Cómo implemento?” Esto esencialmente se reduce a uno de dos caminos: comprar una aplicación de IA pre-construida o construir una propia.

La compra de una aplicación de IA lista para usar proporciona una barrera de entrada más baja, los beneficios son casi inmediatos y, a menudo, se combinan con fuentes de datos de terceros. Esto también transfiere el riesgo de su organización al proveedor de la aplicación, que tiene la tarea de mantener la aplicación, asegurar y validar los datos, y garantizar que cumpla con las normas locales y globales de seguridad y privacidad.

Los proveedores de software en la nube ya han creado aplicaciones IA de uso inmediato para casos de uso comunes y procesos de negocios (por ejemplo, ventas, marketing, finanzas, recursos humanos, cadena de suministros y fabricación) que se alinean con las mejores prácticas de la industria. La mejor aplicación de inteligencia artificial para lograr los objetivos de determinado negocio ya podría existir.

Alternativamente, la creación de una aplicación de IA podría tener más sentido para una organización con un caso de uso único. A veces, las industrias especializadas requieren procesos a medida, que no se incluyen en las aplicaciones estandarizadas que ofrecen los proveedores de nube y ya han invertido en científicos de datos y recursos para permitirles desarrollar sus propias aplicaciones de inteligencia artificial.

Si su organización encaja en esta categoría, podría tener sentido construir su propia aplicación de IA. Afortunadamente, las plataformas en la nube de la IA ofrecen a las organizaciones una manera fácil de comenzar a crear su propia aplicación, con herramientas y módulos que eliminan gran parte de la complejidad de construir una de cero.

3. Inyectar transparencia para generar confianza

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático les brindan a las personas mejores perspectivas para que puedan tomar decisiones más inteligentes pero, en la mayoría de los casos de uso, todavía requieren supervisión humana.

Un tema importante es la confianza. La máquina proporciona una salida, pero ¿cómo puede el usuario confiar en que la máquina tomó la decisión correcta o recomendar la acción correcta?

Para establecer la confianza, un algoritmo de aprendizaje automático debe mostrar su funcionamiento y qué datos fueron importantes para que la máquina produzca un resultado específico.

La orientación y supervisión humanas también son importantes para garantizar que los usuarios puedan confiar en el resultado. Los controles de supervisión brindan a los usuarios la capacidad de aumentar o restringir los outputs del algoritmo de aprendizaje automático.

La información sobre las entradas de datos, la aplicación de aprendizaje automático y las funciones de administración de supervisión ayudan a las organizaciones a detectar errores, anomalías y sesgos, y permiten ajustar los algoritmos para mejorar la calidad de los resultados. Sin estas características, es difícil para los humanos que utilizan las aplicaciones confiar en la precisión y la validez de los resultados. La transparencia es un problema difícil, pero el diseño adecuado de un caso de uso de IA debería hacer que la transparencia y los conocimientos sean una alta prioridad.

 

4. La nube es clave

La complejidad de las soluciones de IA y el rendimiento de la infraestructura necesaria para ejecutar una aplicación de aprendizaje continuo hace que la nube sea una necesidad para su despliegue.La nube proporciona a las organizaciones una infraestructura rentable y fácil de mantener que es rápida de implementar y fácil de escalar.

La nube también permite que una empresa ingiera datos de forma fácil y rápida a través de diferentes plataformas y pilares empresariales, algo que no se logra fácilmente a través de grandes proyectos de integración. La disponibilidad de datos de terceros a través de la nube y el acceso a datos siempre disponibles y coordinados hacen de la nube un entorno atractivo para la adopción de IA.

5. Comenzar con datos inteligentes

Para tener éxito en la inteligencia artificial, se necesita una gran cantidad de datos, pero debe ser de la calidad y el tipo de datos correctos. Después de todo, los malos datos conducen a malas decisiones. Los datos estructurados y limpios conducen a decisiones inteligentes. Las empresas necesitan datos de primera fuente estructurados y limpios, así como datos de terceros de alta calidad (lo que agrega contexto adicional) para lograr resultados más inteligentes.

La recomendación para las empresas es que protejan los puntos de entrada de información, limpien los datos existentes, verifiquen el enriquecimiento de los datos, mantengan la actualización continua de los datos (los datos estáticos se desactiven rápidamente), marquen continuamente las irregularidades de los datos y luego conecten los datos limpios entre los sistemas. Puede parecer contrario a la intuición, pero hay un elemento humano importante en el enriquecimiento de datos, que conduce a una inteligencia artificial más inteligente.

 

Por: Melissa Boxer, VP de Aplicaciones de Inteligencia Adaptativa de Oracle.

BlackBerry presenta el KEY2 Red Edition en el MWC 2019

Con el ya famoso teclado físico de BlackBerry, así como nuevas mejoras de seguridad y privacidad de BlackBerry Limited, esta variante se basa en las características de BlackBerry KEY2 con un diseño nuevo que a su vez ofrece un rendimiento superior.

Esta nueva incorporación a la gama de teléfonos inteligentes de la marca BlackBerry de TCL incluye un marco rojo intenso de aluminio Serie 7 con detalles en negro que cubren el dorso texturizado y las teclas.

El BlackBerry KEY2 Red Edition funciona con Android e incluye soporte para funciones populares como Google Lens y Google Pay. Igualmente, integra el perfil del recientemente introducido Google Assistant en el Convenience Key.

Con el perfil de Google Assistant, ahora es más fácil administrar tareas, planificar su día, hacer una llamada telefónica, enviar un mensaje o controlar los dispositivos de IoT de su hogar.

También cuenta con una cámara principal doble y la popular tecla de velocidad, junto con un rendimiento adicional con 6GB de memoria y 128GB de almacenamiento.

La Red Limited Edition se lanzará con una actualización del software Hub+ que incluye una nueva barra de acción incluida en la parte inferior de las aplicaciones Hub+, lo que mejora su ergonomía al brindar a los usuarios un acceso rápido a las funciones principales como buscar, clasificar y componer.

El paquete de productividad esencial también ha recibido una actualización de UX proporcionando un aspecto más moderno y estilizado a BlackBerry Hub y BlackBerry Calendar.

Este nuevo dispositivo, por supuesto, no deja de lado la seguridad con la que la marca canadiense se ha caracterizado desde sus inicios, por la cual sigue siendo reconocida en la actualidad.

Big Data y la inteligencia artificial están transformando la atención médica

La combinación del big data y la Inteligencia Artificial (IA) es poderosa y está demostrando ser un factor de cambio para muchas industrias. Sin embargo, ha tenido un impacto relativamente pequeño en el sector de la salud, donde los datos en cuestión son particularmente confidenciales y existen controles estrictos sobre su uso. Suponiendo que existen controles y medidas de seguridad adecuadas, aquí hay una gran oportunidad.

Un artículo reciente de Fortune estima que alrededor del 30% de la producción de datos del mundo está relacionada con la salud.

Esto incluye desde pruebas de laboratorio, imágenes médicas, perfiles genéticos, biopsias líquidas y electrocardiogramas hasta datos de reclamaciones de seguros, ensayos clínicos, prescripciones e investigación académica. Esta información se ha recopilado durante años, pero es solo ahora que existe la tecnología para hacer un buen uso de ella.

Esto se ha observado en los niveles más altos; por ejemplo, en un discurso reciente, la primera ministra del Reino Unido, Theresa May, exhortó al Servicio Nacional de Salud y a las compañías de tecnología a utilizar la IA como una “nueva arma” en la investigación, y dice que quiere ver algoritmos informáticos revisando los registros médicos de los pacientes, los datos genéticos y hábitos de estilo de vida para detectar el cáncer antes y permitir que sea tratado.

Esa es una ambición para el futuro, pero ya hay ejemplos de big data e IA que trabajan juntos para incrementar la eficiencia y, lo que es más importante, mejorar los resultados en la atención médica.

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El valor de los datos

Un uso práctico de los datos de salud es simplificar el proceso de desarrollo de nuevos medicamentos y llevarlos al mercado, y la empresa de biotecnología con sede en California, Amgen, está aprovechando al máximo esta oportunidad.

Una de las bases de datos de salud más valiosas del mundo se originó en Islandia, cuyo aislamiento geográfico lo convierte en un tema fértil para la investigación genética. En la década de 1990, el gobierno supervisó la recopilación de las secuencias genéticas de 160,000 ciudadanos islandeses, junto con sus registros médicos y genealógicos.

En 2012, Amgen compró la compañía que estaba a cargo de almacenar y analizar esos datos, y la compra ha transformado su proceso de investigación y desarrollo. Anteriormente, solo el 15% de las moléculas candidatas de Amgen se habían validado frente a dianas genéticas específicas. Después de la compra, Amgen comenzó a evaluar todos sus candidatos farmacológicos en comparación con la base de datos islandesa y hoy en día, tres cuartas partes de su canalización se basa en información genética obtenida en gran parte de esa base de datos.

Beneficios individuales

A nivel individual, los teléfonos inteligentes y otros dispositivos conectados están cambiando la relación entre los pacientes y sus datos de salud, y les permiten mejorar su salud personal en el proceso. Por ejemplo, Apple está trabajando con la Universidad de Stanford en California en un estudio en curso para explorar si los dispositivos portátiles pueden detectar enfermedades cardíacas graves al identificar ritmos cardíacos irregulares.

De manera similar, las plataformas digitales de prevención y tratamiento de la diabetes, como Virta y Omada Health, conectan a los usuarios con comunidades de apoyo y asesores de salud que pueden monitorear de forma remota factores como el peso, el azúcar en la sangre, la dieta y la ingesta de medicamentos.

Otro ejemplo es el sensor ingerible creado por Proteus Digital Health, que ayuda a los pacientes (y si lo desean, a sus médicos y miembros de la familia) a realizar un seguimiento de si están tomando sus medicamentos o no. Esto no es sólo un truco; Alentar a las personas a tomar los medicamentos en el momento adecuado no solo les ayuda a recuperarse, sino que también significa un ahorro en medicamentos caros.

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Recuperación de enfermedades del corazón

En una escala mayor, un estudio publicado en el Journal of American Heart Association por investigadores de la Universidad de Yale revela cómo el big data puede ayudar a predecir las posibilidades de un paciente de sobrevivir a un ataque cardíaco.

Los médicos analizaron los datos de salud de más de 40,000 pacientes. Usando una técnica estadística de aprendizaje automático (una forma de IA), comenzaron a predecir la condición de los pacientes un año después del ataque cardíaco. También utilizaron el análisis de grupo para clasificar a los pacientes en cuatro categorías distintas según sus respuestas a los tratamientos más comunes.

Posteriormente, los investigadores utilizaron sus hallazgos para desarrollar una herramienta predictiva en línea que puede integrarse con los registros electrónicos de salud en los sistemas de salud. A largo plazo, su objetivo es utilizar el análisis para brindar atención personalizada a las víctimas de ataques cardíacos.

Análisis ocular

La tecnología de IA también se puede aplicar a los datos a nivel individual. Por ejemplo, en abril, la Administración de Drogas y Alimentos de EE. UU. Autorizó la comercialización del primer dispositivo médico para utilizar la IA para detectar enfermedades oculares.

La enfermedad en cuestión es la retinopatía diabética, que ocurre cuando los altos niveles de azúcar en la sangre causan daños en los vasos sanguíneos de la retina. Es la principal causa de discapacidad visual y ceguera entre los adultos.

El dispositivo, IDx-DR, es un programa de software que utiliza un algoritmo de IA para analizar las imágenes del ojo tomadas con una cámara retiniana. Un médico carga las imágenes digitales de las retinas del paciente a un servidor en la nube, y el software devuelve un resultado positivo o negativo. Si es positivo, se recomienda a los pacientes que vean a un especialista en atención ocular para una evaluación adicional y un posible tratamiento.

IDx-DR es el primer dispositivo autorizado para la comercialización que proporciona una decisión de selección sin la necesidad de que un médico interprete la imagen o los resultados también. Esto significa que los proveedores de atención médica que normalmente no participan en el cuidado de los ojos pueden usarlo.

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El futuro de la salud

Es tentador concluir que, a medida que los conjuntos de datos crecen, las computadoras se vuelven más rápidas y los algoritmos se vuelven más inteligentes, la IA eventualmente eliminará la necesidad de médicos humanos por completo. Al igual que con la mayoría de las predicciones del futuro tecnológico, es poco probable que esto ocurra: el juicio y la habilidad humanos siempre estarán en el centro de la atención médica. Sin embargo, la IA está destinada a desempeñar un papel cada vez más importante para maximizar la eficiencia y la eficacia de esa atención.

 

Por: Daniel Cuéllar, vicepresidente de Latinoamérica para MSI (Mobile Services & IoT).

Signify apuesta por la iluminación conectada

Signify trae a México su propuesta de sistemas, servicios y productos de iluminación conectada a Internet de las Cosas (IoT), con sus marcas Philips e Interact, que brindan mejores experiencias lumínicas inteligentes para el hogar, PyMEs, grandes edificios, estadios, monumentos y ciudades.

La combinación entre luz LED, eficiencia y tecnología, es posible gracias a Philips Hue, el sistema inteligente para el hogar, que da una nueva opción en el modo en que los consumidores pueden experimentar con la luz y tomar el control de la misma desde un dispositivo móvil. Interact, por otro lado, es la plataforma IoT, segura y escalable, que facilita, la administración de dispositivos conectados, lámparas, luminarias y servicios, a través de sus aplicaciones: Office, City, Landmark, Sports y Pro.

Nos encontramos ante una nueva era en la que luz se convierte en un lenguaje inteligente a través del IoT, que nos conecta y transmite significado. Nuestra oferta de iluminación permite a nuestros socios, clientes y consumidores, disfrutar de una experiencia única con tecnología LED, al convertir las fuentes de luz en puntos de datos que conectarán más dispositivos, lugares y personas, para lograr que sus vidas sean cómodas y seguras; además de contribuir en el desarrollo de ciudades inteligentes, eficientes energéticamente y productivas en un mundo más sostenible”, comentó Pedro Martín, director general de Signify México.

Hasta hace unos años, la industria de iluminación había estado enfocada en optimizar costos, inventar mejores artículos y productos de calidad para los consumidores, con los que se cumplía la creciente exigencia del mercado que comenzaba a demandar nuevas funcionalidades.

Sin embargo, este sector se ha transformado hasta llegar al punto en el que convergen las lámparas LED y el IoT, elementos que, al estar unidos, a través de esquemas alámbricos e inalámbricos, transforman la función de la luz.

Esta evolución, atiende tres mega tendencias a nivel global que están cambiando la industria y cómo las personas interactúan con la luz. La primera es el crecimiento de la población y la urbanización. Cada año en México, nacen cerca de millón y medio de mexicanos. Al cierre del 2018, había 125 millones, a este ritmo, se estima que para 2050 habrá 250 millones de habitantes, lo que significa que la demanda de iluminación será mucho mayor.

Segundo, hay una necesidad por cuidar este recurso y que sea eficiente, pues la iluminación representa alrededor del 15 % del consumo mundial de electricidad; y por último, la era de la conectividad requiere del cambio de la luz a digital para potencializar su uso.

“En Signify, habíamos instalado 39 millones de puntos de luz conectados al final del trimestre del 2018, a nivel global. Esto es parte de una fracción de los 26 mil millones de puntos  en todo el mundo, lo que destaca el gran potencial que tiene la industria y la oportunidad de transformación que vemos para México”, agrega el directivo.

Los productos y servicios estarán disponibles en México próximamente.