Categoría: Big data

Inteligencia Artificial en México, ¿estamos listos para dar el salto?

Las organizaciones en México comienzan a apreciar el valor que puede aportar la Inteligencia Artificial (IA) en una amplia gama de sectores. Y a medida que la IA se convierte en parte integral de los procesos de trabajo, los beneficios se verán más claros, pues al automatizar tareas, esta tecnología promete liberar el capital humano para enfocarlo en aspectos más interesantes de su trabajo.

En este Reporte Especial de CIO México nos enfocaremos a revelar el actual escenario de la IA en nuestro país, algunas aplicaciones prácticas que se llevan a cabo y lo que se vislumbra a este concepto tecnológico, no exento de temores ni de expectativas de cambios culturales y laborales.

IA podría incrementar el PIB en México

Para entender cómo puede impactar la irrupción de la IA en la economía mexicana en los próximos 10 años, algunos estudios sugieren que si se rompe la tendencia histórica y se acelera la adopción de tecnologías asociadas a la IA, el ritmo de crecimiento económico podría acelerarse en más de un punto porcentual por año durante la próxima década. Más aún, “la aceleración del crecimiento no se restringiría a un pequeño puñado de sectores de alta tecnología sino que sería un fenómeno de carácter general”, se asienta en el estudio Inteligencia artificial y crecimiento económico. Oportunidades y desafíos para México1, elaborado por el Centro de Implementación de Políticas Públicas para la Equidad y el Crecimiento (CIPPEC), una organización independiente y sin fines de lucro que dio a conocer este documento en octubre pasado.

Cuál es su verdadero potencial

El estudio planta tres escenarios o futuros posibles para México: el escenario negativo (de cero adopción de IA) implicaría una caída del ritmo de crecimiento en el Producto Interno Bruto (PIB) desde el 2.8% anual –observado como tendencia histórica desde 1990– a un 2% para la próxima década. El escenario neutral muestra una tasa de crecimiento anual promedio de 2.8%, muy similar a la de la tendencia histórica. En el caso positivo, el modelo utilizado en el estudio anticipa una aceleración muy marcada del ritmo de crecimiento económico para alcanzar una tasa de 4.1% anual.

Sin embargo, el mismo documento advierte el gran desafío que enfrenta México, donde sólo una porción pequeña de sus trabajadores cuenta con las habilidades que se potenciarán con la revolución de la IA.

“En México encontramos muchos casos de éxito, pero cuando acudimos a empresas más pequeñas o que pertenecen a sectores más alejados de los puramente tecnológicos, encontramos mucho desconocimiento, miedo al cambio y un conjunto de obstáculos que todavía previenen o por lo menos van a rezagar el cambio tecnológico si no empezamos a hacer las cosas distintas hoy. Esto es algo que los economistas denominamos Costo de Oportunidad”, aseveró en entrevista Ramiro Albrieu, investigador principal del programa de Desarrollo Económico del CIPPEC y coautor del estudio.

En efecto, el documento advierte que habrá casos de trabajadores en empleos que desaparecerán y que no tendrán un tránsito fácil hacia nuevos empleos, por lo que no es descabellado concebir que muchos trabajadores pasarán periodos largos de desempleo o, incluso que algunos –probablemente los segmentos de mayor edad– no logren reinsertarse eficazmente al mercado de trabajo. Esto llama a que el gobierno piense en el desarrollo de una estrategia de protección social para quienes se vean negativamente afectados en su posibilidad de reinserción en el mercado de trabajo. “Las propuestas de política de protección social que se están debatiendo hoy incluyen desde la extensión de los seguros de desempleo hasta la implementación de un ingreso básico universal”, señala el estudio.

Ramiro Albrieu, Investigador principal del Programa de Desarrollo Económico del CIPPEC y coautor del estudio sobre IA en México.

En este sentido, Albrieu repasó las tres líneas de acción indispensables sugeridas en el documento: primero, una estrategia de política industrial 4.0 que estimule y facilite una rápida y masiva adopción de IA y otras tecnologías por parte de las firmas. “Muchos países han empezado a trabajar activamente en esta dirección y México no debería rezagarse”. La segunda –tal vez más importante– se refiere a la estrategia de educación e inversión en capital humano que prepare a los futuros trabajadores y facilite la readaptación de los existentes para que puedan complementarse de forma virtuosa con IA y otras nuevas tecnologías. “También aquí México presenta no pocos desafíos”. La tercera acción indispensable apunta a desarrollar una estrategia que brinde una adecuada protección social a quienes enfrenten mayor dificultad de reinserción en el mercado de trabajo.

Marco legal y regulador que norme su uso

A nivel global, la regulación del uso de datos empleados en IA  “todavía está corriendo detrás de la realidad ya vigente”, como aseguró Albrieu, del CIPPEC. Todavía se está tratando de entender dónde están los puntos de riesgo, dónde están los costos y los beneficios para a partir de ahí pensar en la regulación”.

Para este profesor de macroeconomía en la Universidad de Buenos Aires, es necesario avanzar en la regulación específica para lograr la portabilidad y seguridad de datos, aunque reconoció que es demasiado pronto para que exista una regulación comprensiva y consistente en el uso de la IA. “Falta todavía estandarizar procesos y comprender hasta dónde puede llegar la Inteligencia Artificial”, sentenció.

México, en “estado de rezago”

Otro documento presentado a finales de 2018 es el Estudio de Madurez de la Inteligencia Artificial en México,2 que analiza la relación entre la IA, la industria y población en México. Fue coordinado y presentado en octubre por Javier Murillo Acuña, Director General de Metrics, empresa desarrolladora de procesos de transformación digital y automatización mediante Inteligencia Artificial, y contó con el respaldado de El Financiero, la Confederación Patronal de la República Mexicana (Coparmex), la Egade Business del Tecnológico de Monterrey y el Aspen Institute.

Javier Murillo Acuña, Director General de Metrics.

El estudio plantea que el grado de madurez de un mercado depende de cuántos conceptos –como el Aprendizaje Profundo (Deep Learning), el Aprendizaje Automático (Machine Learning), las Redes Neuronales o los Servicios Cognitivos, entre otros– estén presentes en las conversaciones digitales, ya que el concepto de “Inteligencia Artificial” por sí solo es genérico y denota inmadurez del mercado.

El documento destaca a Japón como el país más maduro, y en términos de desarrollo medio coloca a Singapur, India y Estados Unidos (en ese orden). Finalmente, países latinoamericanos como Brasil y Argentina emergen en esta materia, mientras que México se encuentra en un “estado de rezago”, es decir, en etapas tempranas de comprensión y adopción. “En México seguimos relacionando la IA con conceptos genéricos que son tendencia. Esto quiere decir que no hay pensamiento original basado en las posibilidades de su implementación”, afirmó Murillo.

¿Hacia dónde se enfoca la inversión en México?

Según el estudio elaborado por Metrics, los sectores en los que más se invierte a nivel mundial son el transporte, la medicina, la seguridad, las inversiones y los recursos humanos; mientras que en México los sectores que se dicen estar preparados para invertir a menor plazo son los de servicios, consumo y manufactura; y a mediano plazo, construcción y retail.

Las principales áreas en las que se piensa invertir son atención a clientes, ventas/cobranza y operaciones. Murillo dijo que hay una desalineación entre México y el mundo, “ya que en nuestro país no consideramos como prioridad invertir en áreas como Recursos Humanos, Mercadotecnia o Finanzas”.

“En México, las principales razones para invertir en IA son mejorar el desempeño, hacer más eficaz la operación y la calidad de los productos. Lejos está mejorar eficiencia”, afirmó, y aunque la mayoría de los 119 encuestados en el estudio considera que la IA generará más empleos (56%), es todavía alto el porcentaje de personas que piensa que se perderán (43%).

El experto en IA señaló que México debe adoptar la visión de “máquinas complementando personas”, no sustituyéndolas, para iniciar la capitalización de esta tecnología, la cual impulsará una nueva revolución industrial. Con base en los hallazgos del estudio, Murillo dijo que el 47.8% de las conversaciones digitales en nuestro país se relaciona con los beneficios de la IA frente a un 13.4% de riesgos, por lo que predomina una “buena actitud” ante la tecnología.

“Falta desarrollar proyectos exitosos y evidentes, además de que debemos trabajar en la evangelización para que el mercado comience a madurar. Este debería ser el principal objetivo de los fabricantes más importantes de la industria, siendo que México sigue siendo suelo fértil”, resaltó Murillo.

Juan Caraballo, Gerente de Servicios en la Nube, Datos e Inteligencia Artificial de Microsoft.

Precisamente una de las empresas que aportan soluciones referentes al uso cotidiano de la IA tanto para los negocios como las personas en el mercado mexicano es Microsoft. Las soluciones que ofrece esta compañía van desde el reconocimiento de rostros, la simulación de conversaciones mediante el reconocimiento de lenguaje, la lectura y la comprensión de textos. “Tales aplicaciones de IA están basadas en algoritmos con los cuales hemos trabajado en los últimos 20 años y ahora se materializan como soluciones listas para el mercado con fin muy claro: democratizar la Inteligencia Artificial, hacerla de fácil acceso para cualquier individuo o gran empresa”, manifestó Juan Caraballo, Gerente de Servicios en la Nube, Datos e Inteligencia Artificial de Microsoft.

Dijo que antes esto no era posible debido a ciertas limitaciones tecnológicas, pero con el nacimiento de la nube y todo el poder de cómputo y almacenamiento se ha podido hacer una realidad.

Los entrevistados para este reporte coincidieron en que, poco a poco, la IA se irá integrando hasta formar parte de nuestra cotidianeidad, y aunque es difícil estimar sus alcances, según un informe de PwC, la aplicación de la robotización y de la Inteligencia Artificial en sectores como el financiero evolucionará de una forma parecida a lo que fue la llegada de los cajeros automáticos.

De acuerdo con Mariana Falcón, Gerente de Ventas de VeriTran para Latinoamérica, compañía desarrolladora de soluciones para banca digital y pagos, hay dos factores de negocio que impulsan la adopción de la Inteligencia Artificial y que se pueden apreciar en sectores como el bancario y financiero: “el primero es tener una cercanía más estrecha con los clientes finales, y segundo, lograr una mejor interacción de los usuarios que requieren una atención especial para que aprovechen de mejor manera lo que aporta la IA”.

Agregó que hay múltiples servicios para el sector financiero que ya se están gestionando a través de la IA. Por ejemplo, las soluciones de voice banking que, mediante el lenguaje natural, permiten realizar transacciones y operaciones como transferencias, pagos o incluso consultar el saldo de la cuenta bancaria, dando instrucciones sólo con la voz al smartphone, smartwatch y otros dispositivos.

Además de la comodidad que este tipo de soluciones ofrecen, otorgan a los bancos la posibilidad de brindar un servicio más inclusivo, en particular para aquellas personas con algún tipo de discapacidad física o visual, de manera que ya no es necesario tener que escribir o ver para “ir” al banco, afirmó Falcón.

Casos prácticos en México

Grupo CAME, la segunda microfinanciera más importante en el país, está desarrollando junto con Microsoft un asistente virtual enfocado en la capacitación de su recurso humano. Para la empresa, sus promotores son la fuerza laboral más importante y 95% de ellos están en campo todo el tiempo. La logística de capacitar a todos en un mismo escenario y tener una base de datos actualizada –son 4 mil empleados y más de 300 mil clientes– era algo difícil de cumplir. La decisión fue tomada en 2017 y la primera fase de implementación comprendió Morelos y Ciudad de México. Asimismo, al cierre de esta edición, se efectuaba una fase piloto en Puebla, con el propósito de ampliarla a finales del año y completar los 31 estados donde CAME tiene presencia.

Carlos Ramírez Romero, Gerente de Optimización de Procesos en CAME.
“La Inteligencia Artificial no ha ayudado muchísimo para tener a nuestro personal capacitado para que sean los mejores promotores de México”, señaló Carlos Ramírez Romero, Gerente de Optimización de Procesos en CAME. Agregó que esta herramienta, conocida internamente como CAME Amiga, “lejos de buscar sustituir un empleo que para nosotros es importante que sea persona a persona, en realidad está empoderando a nuestros colaboradores en campo. La información es poder y con esta herramienta ellos tienen a su alcance toda la metodología referente a las funciones de su puesto en cualquier lugar donde se encuentren. Esto, además de reportar un ahorro en costos de capacitación –estimado en 30%, según los resultados obtenidos en la fase piloto y que no son definitivos– hace que esta labor sea más sencilla y menos constante”, explicó Ramírez.

La solución no consiste solamente en un chatbot, ya que incluye otras tecnologías que lo soportan y administran. “Más que una herramienta o chatbot de pregunta/respuesta, a CAME Amiga se le está utilizando como un canal de comunicación y asesoría, pues cuando uno de los promotores tiene una duda y el chatbot no la puede resolver, esa duda la transfiere a su mentor”, explicó Fernando Galván, Director General de Intelligent Chatbot, partner de Microsoft encargado de desarrollar la plataforma y la planeación a nivel técnico, el cual entregó a CAME una solución “lista para operar”.

En agroindustria, la Inteligencia Artificial está ya impactando plantaciones de agave para garantizar un tequila de calidad en Casa Sauza, donde se utilizan drones para mapear las hectáreas de plantación y colecta. Mediante el uso de fotometría y herramientas de analítica avanzada –como uno de los servicios de Inteligencia Artificial provistos por Microsoft, así como Internet de las Cosas y Machine Learning­–, se recopila información sobre las plantas para detectar si hay algún tipo de enfermedad o si están propensas a algún problema. El análisis del material es aplicado en la toma de decisiones en tiempo real, para mantener la buena condición de la plantación y aumentar así la productividad

Principales retos para los CIO

Por lo aquí expuesto, es evidente que la Inteligencia Artificial está encabezando el proceso de transformación tecnológica que se inicia con la llamada “Cuarta Revolución Industrial”, la cual abre una ventana para que los países en desarrollo aceleren su crecimiento y reduzcan las brechas de ingresos con los países más avanzados.

Sin embargo –como lo advierte el estudio del CIPPEC– esta rápida e intensa adopción de IA y otras nuevas tecnologías asociadas no ocurrirá espontáneamente, sino que requerirá de acciones de política pública concretas y de implementaciones al interior de las organizaciones. ¿Cuál es entonces el mayor reto que tiene un CIO para aplicar la IA en sus procesos de negocio?

“Los CIO requieren conocer las diferentes tecnologías y herramientas que existen para aplicarlas en sus organizaciones, así como identificar ese primer proyecto bandera que le permita probar la IA y dar una victoria temprana para abarcar otros escenarios”, señaló Caraballo, de Microsoft.

Para Albrieu, del CIPPEC, el principal reto consiste en convencer a la directiva de sus organizaciones de que este cambio tecnológico no será como los que sucedieron en el pasado reciente, sino que será definitivo y está ocurriendo ahora. “Si no se suben rápido, pagarán un costo, porque acá hay mucha diferencia entre ser líder y ser seguidor de este cambio, que ocurrirá siempre y cuando cambie el modelo de negocio al interior de la empresa”. Agregó que esta transformación no ocurre sólo en el área de TI.

“Los desafíos son, sin duda, grandes, pero las oportunidades son mucho mayores”, concluyó el investigador.

 

Por José Luis Becerra Pozas, editor de CIO México.

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1 Albrieu, R. Rapetti, M. Brest López, C. Larroulet, P. y Sorrentino, A. (octubre 2018). Inteligencia artificial y crecimiento económico. Oportunidades y desafíos para México. Buenos Aires, CIPPEC.

2 Estudio de Madurez de la Inteligencia Artificial en México, Metrics Digital, 2018.

Cómo convertir basura en beneficio a través de la tecnología

Sostenibilidad, reducir costos, cumplir requisitos ambientales, obtener licencia social para operar y aumentar la rentabilidad, son imperativos para las grandes empresas mineras que convierten residuos en beneficio o convierten basura en riqueza. “Wealth from Waste” es un concepto que entró con fuerza en las empresas.

En la tarea de extraer el máximo de riqueza, la aplicación de las tecnologías de la información debe combinarse con el conocimiento del sector minero. Ambos campos de conocimiento deben estar estrechamente interconectados para lograr los mejores resultados. Estas técnicas aseguran la retroalimentación necesaria para detectar problemas, diagnosticar con precisión y diseñar un plan de optimización del trabajo ideal para las actividades mineras.

Un ejemplo de la actualización de los procesos industriales con el uso del conocimiento tecnológico de vanguardia se produce en la industria siderúrgica. Uno de los problemas de la extracción de mineral de hierro es que del 20% al 25% de la producción es basura o escombro, y la única opción es descartarlos, lo que aumenta los pasivos ambientales y aumenta el posible rechazo de las comunidades locales para la expansión de los negocios. Con la aplicación de diferentes técnicas, es posible hacer que la mitad de la cantidad del 25% de los residuos pasen a formar parte del proceso de producción, reduciendo el desperdicio a un nivel del 12% al 13%.

El cobre es también un área donde las últimas tecnologías permiten aprovechar los subproductos, como también es el caso del valioso molibdeno. Un primer proceso que se puede mejorar utiliza una computadora en un nivel molecular, lo que se llama computación de química cuántica. A través de ella, es posible encontrar reactivos químicos que aumentan la eficiencia de la separación del cobre y del molibdeno, porque si hay mucho molibdeno en el cobre el producto va a la basura. Con este método tecnológico, es posible mejorar el proceso de flotación utilizado para separar los dos minerales.

Una segunda área de mejora que puede aplicarse al cobre y otros minerales, es lo que llamamos ‘optimización de la ingeniería’. A través del conocimiento en TI, es posible diseñar modelos y simulaciones para elevar la eficiencia de un módulo de flotación o de separación de líquidos y sólidos, resultados que después se pueden aplicar en la práctica a cualquier parte de la operación, reduciendo los costos.

Una tercera manera es mediante la aplicación de ‘análisis predictivo’ de datos que, usando algoritmos y varias herramientas, proporciona información para ayudar a mejorar las operaciones y salvar vidas. Lo que vemos como una tendencia es la creciente demanda de estas tecnologías en empresas mineras alrededor del mundo. Con la reducción del margen operativo, el uso de tecnologías “disruptivas” está impulsándose fuertemente para mejorar los métodos de explotación, incrementar la productividad, elevar los niveles de seguridad y de recuperación, eliminar los residuos y reducir el consumo de energía.

En tiempos en que la minería está siendo fuertemente presionada para alcanzar las metas de rentabilidad, convertir desechos en abundancia no es una opción. Es simplemente una condición sine qua non de los actuales negocios de explotación de los recursos naturales.

Por: Henry Manzano, Presidente para América Latina en Tata Consultancy Services (TCS)

Tendencias en redes cableadas e inalámbricas

La velocidad del negocio se está intensificando y los tiempos para reaccionar con inmediatez se están volviendo una ventaja competitiva crítica en muchas industrias. El futuro se caracterizará por dispositivos inteligentes que proporcionen servicios digitales cada vez más eficaces en cualquier lugar. A continuación, algunas tendencias en conectividad de redes que Ruckus ha identificado:

 

1. Desarrollo basado en la IA, en el que las herramientas utilizadas para desarrollar soluciones de Inteligencia Artificial (IA) y las ofertas mismas han integrado dichas capacidades para apoyar a los desarrolladores y la automatización de tareas. El mercado cambiará a desarrolladores operando de forma independiente y utilizando modelos predefinidos que se ofrecen como un servicio.

2. Ética digital y privacidad, ya que los consumidores están cada vez más conscientes del valor de su información personal y preocupados de cómo se está utilizando, la clave es la confianza. Las organizaciones tendrán que ganarse la confianza de sus empleados, socios y clientes.

3. Analítica de la red, algoritmos automáticos examinarán cuidadosamente las cantidades masivas de datos disponibles. Gartner prevé que para 2020, el 40% de las tareas de análisis de datos se automatizarán. Los dispositivos conectados y las redes aprovecharán la analítica en tiempo real para optimizar las decisiones y las acciones. Cosas como su dirección IP, el nivel de la señal que están recibiendo, a qué puntos de acceso está conectado ese cliente y el canal por el que está accediendo, le brinda información sobre sus usuarios finales y sus dispositivos.

4. El Internet de las Cosas (IoT) y el Internet de las Cosas Industrial (IIoT) seguirán extendiéndose en las organizaciones, aumentando las implementaciones e incorporando las tecnologías de IoT en sus productos, procesos y flujos de trabajo. El monitoreo móvil y la gestión de fábricas será cada vez más globalizado -donde el IoT vinculará las instalaciones con los conocimientos de los datos de cada lugar.

 

5. Red Como Servicio (NaaS) Gracias a que la Red como Servicio (NaaS) reduce la inversión de capital, así como el compromiso de tiempo del personal, este modelo de negocio seguirá creciendo. Esto simplifica la conectividad de los recursos de nube de una empresa en una sola red.

6. Redes en la nube. Las empresas continuarán usando la nube para configurar, implementar y gestionar los dispositivos de IoT, y analizar grandes conjuntos de datos de fuentes dispersas -especialmente cuando no se requiere una acción inmediata.

7. La convergencia de la red permitirá la coexistencia del teléfono, el video y la comunicación de datos dentro de una sola red. Esta evolución es la convergencia de los recursos físicos de las redes fijas y los puntos de acceso inalámbricos. El uso de múltiples modos de comunicación en una sola red ofrecerá conveniencia y flexibilidad. Dada la variedad de servicios con los que interactúan los empleados, tiene sentido tecnológico que dichos servicios utilicen la misma infraestructura. Sin embargo, a medida que evoluciona la convergencia de la red, mayores serán los desafíos a los que se enfrenten los desarrolladores de redes. La enorme demanda de ancho de banda es tal vez lo más importante porque todas las aplicaciones y servicios aprovechan la red única.

 

8. Espacios inteligentes, esta tendencia ha estado confluyendo durante un tiempo alrededor de elementos como las ciudades inteligentes, los lugares de trabajo digitales, los hogares inteligentes y las fábricas conectadas. Las redes cableadas e inalámbricas darán paso a espacios inteligentes robustos, donde la tecnología se convierte en una parte integral de nuestras vidas cotidianas, seamos empleados, clientes, consumidores, miembros de una comunidad o ciudadanos.

 

9. El perímetro crítico del negocio. El cómputo periférico puede ayudar a las empresas a analizar y almacenar de forma rápida y barata porciones de sus datos más cerca de donde se necesita, haciéndolo un complemento importante de la informática en la nube. El desempeño es hoy sin duda, un factor del éxito de las aplicaciones -y por tanto, del negocio. El cómputo periférico, o edge computing busca mejorar el rendimiento al acercarse lo más posible al usuario. El procesamiento es vital para detectar violaciones y variaciones a medida que los datos fluyen del consumidor a la aplicación responsable de reunirnos. La periferia de la red impulsará la próxima ola de la transformación empresarial.

 

Las empresas tienen que aprovechar el desempeño de la red para mantener la productividad y la eficiencia. Los aparatos móviles y de IoT están avanzando hacia el backbone. Los equipos de TI de todas las industrias necesitan una red que les ofrezca la visibilidad y el control que requieren para monitorear y gestionar adecuadamente sus redes dinámicas.

 

Por: Moisés Montaño, director regional de ventas, Ruckus Networks.

De la avalancha de datos a la optimización: así nos cambiará IoT

El Internet de las Cosas (IoT) es la puerta hacia nuevos modelos de negocio, innovación, evolución de prácticamente todos los servicios e industrias; sin embargo, no está exento de desafíos: compatibilidad de plataformas, la necesidad de cerrar brechas digitales, seguridad y la gestión de información.

La interconexión de cada vez más dispositivos en prácticamente todos los ámbitos de nuestra vida: desde las ciudades donde habitamos hasta las distintas industrias,  las cadenas de valor, los sistemas que monitorean nuestra salud, son apenas algunos de las áreas donde ya vemos que la importancia no sólo es la disponibilidad de datos, si no saber qué haremos con ellos.

De acuerdo con las perspectivas en tecnología, en 2019 sumarán unos 14.2 mil millones de dispositivos interconectados, y para 2021 alcanzarían los 25 mil millones, lo que se traduce en una enorme cantidad de información a procesar.

Para que tanto el sector público como el privado conviertan esos datos en un aliado para la optimización de recursos, minimizar riesgo y hacer más eficiente el uso de recursos económicos, materiales y humanos, se requerirá sumar diversos factores:

El primero es fortalecer la infraestructura orientada a facilitar el procesamiento de información a gran velocidad, en instalaciones como los Centros de Datos de cercanía (Edge Data Centers), los cuales proveen mayor flexibilidad y agilidad, en especial para aquellas industrias o instituciones que requieren análisis en tiempo real, así como utilizar algoritmos de Inteligencia Artificial

Igualmente importante será afrontar los temas de seguridad, desarrollo de nuevos algoritmos y arquitectura de soluciones para permitir al sector público y privado cumplir sus objetivos de servicio, innovación, atención, transparencia, entre otros.

En el caso de las industrias, uno de los principales retos será tanto gestionar el cambio en la forma tradicional de operar, en aspectos como cadenas de valor, manufactura o logística, de manera tal que se desarrollen soluciones tecnológicas -disponibles para todo el sector- gestionadas para que sean un factor de competitividad.

Si bien aún es pronto para evaluar el impacto y la evolución del Internet de las Cosas aunado a la Inteligencia Artificial; lo cierto es que ningún sector se quedará al margen y deberá estar, lo mejor preparado, para utilizar a su favor la información que cada día será más inmediata, precisa y necesaria.

Por Bernardo González, Chief Alchemist Officer de KIO Networks

La NFL ofrece una mejor conectividad Wifi en sus estadios

A medida que las tecnologías móviles se arraigan más en la experiencia de entretenimiento en vivo, organizaciones como la Liga Nacional de Fútbol (NFL) están buscando nuevas y emocionantes formas de incorporar la movilidad en el día del juego, en el estadio y más allá.

Es por ello que equipos como Green Bay Packers, Tennessee Titans y Buffalo Bills han aumentado la conectividad Wifi en sus estadios, gracias a la implementación de la solución Smart Omni Edge de Extreme Networks.

Extreme brinda soluciones de conectividad por cable y Wi-Fi o análisis de Wi-Fi a 28 estadios de la NFL, incluyendo los últimos cinco sitios del Super Bowl.

Ahora los estadios permitirán a los fanáticos experimentar los juegos, consultar noticias, transmitir en vivo, compartir sus fotos, y más, bajo una conectividad Wi-Fi segura y sin interrupciones. También pueden aprovechar los servicios de conveniencia, como la emisión de boletos móviles y los pagos móviles, que también están habilitados por Wi-Fi.

Con el software Extreme Analytics, los equipos de la NFL pueden personalizar la experiencia de juego para sus fanáticos. Los análisis de Wi-Fi brindan visibilidad granular en las operaciones de red, permitiendo a los administradores ver cómo se está utilizando la red. Esta información puede informar a las campañas personalizadas que se dirigen a los usuarios según la forma en que interactúan con el juego, dónde se encuentran en el estadio, cuáles son sus plataformas de redes sociales preferidas y más.

 

Los resultados de Green Bay Packers, Titans y Buffalo Bills

Desde la implementación de las soluciones Smart Omni Edge de Extreme en 2015 en el estadio de los Green Bay Packers, la cantidad de Packers que se conectan a Wi-Fi en Lambeau Field han crecido de 20 a más de 50% en el estadio de 80,000 asientos durante los primeros juegos de la temporada 2018. Desde el despliegue inicial hasta hoy, los datos transferidos a través de la red también se han duplicado a más de 5 Terabytes. Adicionalmente, en preparación para los Packers en 100 Seasons Experience, el equipo amplió su red Wi-Fi para incluir Titletown, un centro cerca de Lambeau Field que ofrece tiendas, restaurantes y actividades para los fanáticos, así como los estacionamientos de Lambeau Field, que permiten a los aficionados participar antes, durante y después desde sus casas. Las entradas móviles en el estadio también permiten a los fanáticos entrar al juego rápidamente.

En el caso de los Tennessee Titans, de la temporada 2014 a 2017, el uso de Wi-Fi en el Titans Nissan Stadium ha visto un crecimiento significativo. El rendimiento máximo promedio ha aumentado 140% y el promedio de datos transferidos ha aumentado en 100%. Además, el número de usuarios pico en el estadio de casi 70,000 asientos ha aumentado 48% y el número de usuarios únicos aumentó 45%. Aunque los usuarios se están conectando cada vez más a este estadio, la solución de alta densidad Smart Omni Edge de Extreme ayuda a garantizar que no surjan problemas de demora o conexión debido a la visibilidad de la red que proporciona el software de análisis de Extreme.

Por último, en Buffalo Bills Field, como parte de la iniciativa One Buffalo, que apunta a crear una conexión más profunda con la comunidad oeste de Nueva York, Buffalo Bills implementó la solución Smart Omni Edge de Extreme para conectarse y atraer a los fanáticos a New Era Field. Como resultado, desde la temporada 2016 hasta la 2017, el número promedio de usuarios únicos de Wi-Fi en las más de 71,000 plazas aumentó en 102%. Aún más impresionante es el aumento del 677% en el rendimiento de datos: de 507 Megabits por segundo (Mbps) en la temporada 2016 a 3,94 Gigabits por segundo (Gbps) en la temporada 2017.

 

IoT y Blockchain ayudan a detectar fraude en industria alimentaria

En pleno reinado del consumidor consciente, constantemente se sabe de información relacionada con los fraudes alimenticios. ¿De dónde proceden los alimentos frescos que terminan en nuestro carrito de la compra?, ¿qué compramos?, ¿qué comemos? Las respuestas a estas preguntas son un gran reto para el tándem IoTBlockchain.

Recordamos cercano en el tiempo el escándalo referente a la venta de carne de caballo en la que una red de empresarios y ganaderos pusieron a la venta carne de este animal, no apta para el consumo humano. Los alimentos procedentes del mar tampoco quedan libres de sospecha.

l pescado es uno de los productos que más se defrauda, de hecho, verificar la procedencia y la calidad del atún no es una tarea fácil.

Este pescado es un alimento caro y cuyo precio depende de las condiciones de pesca y almacenamiento durante la cadena de suministro. Para ser considerado premium, debe de ser almacenado en temperaturas de -19 grados centígrados o menos desde el momento en el que se pesca mientras que, el atún de calidad media debe ser almacenado en temperaturas de al menos -8 grados centígrados.

El riesgo de fraude se produce fundamentalmente en las últimas etapas de la cadena de suministro (venta al por mayor, venta al por menor y consumidor final).

Es en esta etapa donde quienes participan en las transacciones económicas pueden ser engañados y pagar precios premium, por un atún de calidad media. El reto que supone certificar la calidad del atún es enorme.

Teniendo en cuenta todo esto, ¿cómo podemos asegurar que lo que pagamos corresponde con la calidad que adquirimos? IoT es la respuesta.

La tecnología nos proporciona una solución capaz de monitorizar la trazabilidad absoluta del producto durante las diferentes fases de la cadena de suministro, un control riguroso de la cadena de frío durante el almacenamiento y transporte, y la certificación de confianza de las condiciones de la cadena de frío.

La solución pasa por insertar un dispositivo a cada ejemplar que mida la temperatura desde el momento en el que el atún se pesca y se almacena en la bodega de carga. De esta forma, se registran todos los datos que conciernen al momento y ubicación de la captura. Por tanto, cualquier evento que interrumpa la cadena de frío a la largo de la cadena de suministro quedará automáticamente reflejado. Esta solución, permitirá que todos agentes que intervengan en la cadena de suministro puedan acceder a la información del estado de cualquier atún identificado.

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Este sistema de identificación resultaría clave en la certificación de las denominaciones de origen relativos a otros alimentos, ya que posibilita la intervención de un inspector en cualquier momento o punto de la cadena de suministro, con la capacidad certificada de sobreescritura. Se reduce, por tanto, la posibilidad de fraude.

 

Red Blockchain, la solución

La solución propuesta se basa en tecnología blockchain (Tecnología de Contabilidad Distribuida o DLT en inglés) con permisos. Esto permitirá cumplir con los siguientes principios:

  • Transparencia:Distributed ledger accesible a todos los participantes involucrados (según los requisitos operacionales y de negocio de cada nodo)
  • Seguridad: Niveles máximos de seguridad y criptografía.
  • Confianza: Inmutabilidad del historial de transacciones registradas.
  • Consenso: Configurable al ser un blockchain con permisos, y ajustado a la lógica del negocio.
  • Compliance: certificación de las transacciones de acuerdo con las políticas del regulador.

La combinación de ambas tecnologías ofrece una fiabilidad innegable, de ahí que se perfile como una solución para resolver toda la problemática derivada de la certificación de alimentos y de las denominaciones de origen.

 

Por: Fernando Monzón, Chief Technology Officer en everis. 

4 casos de uso de inteligencia artificial que no requieren un experto

Las películas de ciencia ficción retratan a la inteligencia artificial (IA) como una máquina que destruirá al ser humano, aunque en realidad es una industria que está ayudando cada vez más a la sociedad. Esta tecnología ya se encuentra presente en muchas de las tareas de las personas, tanto en su vida diaria como en el ámbito laboral. Es una clara tendencia a nivel mundial.

El valor del mercado global de la IA está estimado que alcance los 1.2 mil millones de dólares a finales de 2018, según un estudio realizado por Gartner, subrayando que no existe la necesidad de invertir grandes cantidades de dinero, ya que se puede acceder a este tipo de tecnología a través de la nube, con los beneficios de flexibilidad, escalabilidad y agilidad.

“La clara tendencia que vive la inteligencia artificial provoca que esta tecnología se vuelva asequible y accesible para las diferentes industrias”, revela Gustavo Parés, director general de Nearshore Delivery Solutions. “Hay sectores que ya lo implementan en forma de chatbots para optimizar sus centros de atención a clientes o mejorar el proceso de ventas”, agregó.

El poder de análisis y procesamiento que posee la IA facilita a las empresas conocer la operación de sus negocios, obtener los insights del mercado y atender mejor las necesidades de sus clientes sin gastar grandes sumas de dinero o tener un gran equipo de  científicos de datos.

Un científico de datos es un profesional que traduce grandes volúmenes de datos en información comprensible que aporte valor y que pueda ser utilizada por parte de la empresa y la sociedad.

Estas personas tienen grandes conocimientos matemáticos y estadísticos, además, dominan el software estadístico, la programación y los sistemas de análisis de datos masivos como el Machine Learning o Big Data.

Para aprovechar rápidamente los beneficios de la IA, Nearshore Delivery Solutions comparte cuatro casos de su uso que no necesitan un ejército de científicos de datos:

 

1.- Chatbots y el procesamiento de lenguaje natural

El procesamiento de lenguaje natural (PLN) es una rama de la IA que comprende la interacción entre las computadoras y las personas, tanto en el lenguaje hablado como el escrito; determina la intención de las personas y ofrece una respuesta adecuada. Los chatbots utilizan el PLN para establecer un conversación fluida y obtener información.

Al utilizar Inteligencia Artificial, los chatbots ofrecen a los clientes y usuarios una mejor experiencia en los sistemas automatizados. Además, tienen la característica de entender preguntas estructuradas de diferentes formas, lo que mantiene el contexto de la conversación.

2.- IA incorporada en las aplicaciones

Una de las formas más sencillas de aprovechar la Inteligencia Artificial es a través de su facilidad para incorporarse a aplicaciones empresariales, analizar los datos de todo tipo de fuentes y determinar el comportamiento de los usuarios para recomendar acciones a seguir.

Por ejemplo, las áreas de marketing la utilizan para impulsar productos o servicios relacionados con el comportamiento de los clientes. También en ventas, la IA alienta a los consumidores a conocer nuevos productos y a generar recomendaciones con base a las preferencias. Recursos Humanos ahora se beneficia con esta tecnología pues revela en muy poco tiempo quiénes son los mejores candidatos para una vacante.

Esta tecnología llegó para quedarse en el sector si es que las empresas no quieren perder poder en el mercado, ya que según un informe desarrollado por Accenture, se estima que para 2035 las compañías que incorporen la IA a su modelo de negocio verán sus beneficios incrementados en un 38%.

 

3.- Analítica

Los procesos tradicionales de los analistas de negocios requerían de soluciones robustas que se alimentaban de datos de la compañía para dar respuesta a preguntas empresariales que son clave para todos los procesos. Tareas que requieren las empresas para la toma de decisiones pero que hoy resultan ser largas.

Sin embargo, con la implementación de soluciones basadas en IA, las consultas se hacen de manera óptima, ágil y eficiente, incluso en tiempo real. Por ejemplo, permite alcanzar los objetivos propuestos en una compañía, entender qué ocurrió, ocurre y podría ocurrir, así como saber qué hacer para que pase lo que quiero y cómo puedo hacerlo para que sea lo más parecido a como lo haría un humano. Gracias a técnicas de IA es posible automatizar la toma de decisiones, garantizando la calidad de éstas y su aportación al negocio.

4.- Predicción de la bolsa

Entre las funciones y las capacidades de la IA está conocer los hábitos de consumo de los clientes, asesorarlos mediante bots, además existen proyectos que ya lo integran al proceso de la toma de decisiones y medición de riesgo. Razón por la que el sector financiero se beneficia en gran medida.

“Lo anterior significa que será posible predecir el comportamiento de las acciones en la Bolsa de Valores, realizar evaluaciones de riesgos financieros y de clientes en tiempo real, para mitigar los factores de riesgo”, subrayó Gustavo Parés Arce, director de Nearshore Delivery Solutions. “Esta tecnología es un hito en la toma de decisiones financieras”, indicó.

Finalmente, es necesario recalcar que cada día la IA encuentra espacios para transformar los procesos y la operación de los negocios, dejando que los expertos se enfoquen en ampliar sus habilidades en otras áreas más críticas de las empresas.

IBM mejora los pronósticos meteorológicos

El gigante azul espera que los sensores barométricos móviles de las personas que optan por la supercomputación y el internet de las cosas puedan hacer que el pronóstico del tiempo sea más local a nivel mundial.

El sistema, denominado sistema de pronóstico atmosférico global de alta resolución de IBM, o GRAF, creará un pronóstico de un día que se actualizará cada hora a una resolución de 3 kilómetros, una mejora notable para muchas partes del mundo.

IBM considera a GRAF como particularmente útil en industrias que dependen de pronósticos meteorológicos precisos a corto plazo, como la agricultura y el transporte, y especialmente en países en desarrollo con infraestructura meteorológica menos sofisticada.

“Estamos tratando de llenar los espacios en blanco de países donde las estaciones meteorológicas están a kilómetros de distancia. Creemos que esto puede ser tan importante como llevar los datos satelitales a los modelos”, dijo Mary Glackin, vicepresidente senior de The Weather Company.

Por ejemplo, ahora mismo se obtienen pronósticos basados en datos globales que se actualizan cada seis horas y resoluciones de 10 a 15 km. Al utilizar GRAF, IBM dijo que puede ofrecer pronósticos para el día siguiente, que se actualizan cada hora en promedio y tienen una resolución de 3 km.

¿Qué hay para IBM? Los datos meteorológicos afectan todo, desde la cadena de suministro hasta la fabricación y una gran cantidad de industrias. El pronóstico del tiempo se enfoca en tormentas y grandes eventos, pero GRAF apunta a pronosticar eventos más pequeños como tormentas eléctricas.  En última instancia, Glackin dijo que los datos de automóviles, edificios y dispositivos portátiles podrían agregar datos a los modelos de pronóstico del tiempo.

 

IDG.es

Así será la movilidad inteligente del mañana, según Panasonic

Dentro del marco del CES 2019 que se lleva a cabo en la ciudad de Las Vegas, Nevada, Panasonic exhibe sus ideas para integrar inteligentemente productos físicos con nuevas plataformas digitales, impulsadas por tecnologías pensadas en las personas.

Entre las novedades se destaca el modelo conceptual “SPACe_C” (Sharing Panasonic Autonomous Connected e-Mobility) que se compone por un tren motriz base y una cabina removible encima. Aquí, Panasonic promueve un estilo de vida confortable, seguro y responsable con el medio ambiente, al preocuparse por la movilidad de personas y productos, mientras propone nuevas maneras de utilizar la movilidad.

SPACe_C, basado en la plataforma 48v ePowertrain (tren motriz) y combinado con diversas cabinas intercambiables, es una solución que expande las posibilidades de la movilidad al reducir costos y ajustarse a distintos propósitos.

 

Otra solución de movilidad inteligente fue la motocicleta eléctrica LiveWire de Harley-Davidson, la cual se lanzará próximamente en los Estados Unidos e incluirá servicios conectados. Panasonic provee la solución que reúne una Unidad de Control de Telemetría (TCU) con la plataforma de servicios conectados OneConnect. Algunas de las funciones del sistema incluyen poder revisar la condición de la motocicleta en cada momento o rastrearla en tiempo real en caso de robo.

 

 

 

 

Además, Panasonic presentó su tecnología de sensores de Rasgos Humanos (Reconocimiento facial, estimado de edad y género, signos vitales), y por medio de imágenes, tecnología de procesamiento visual e Inteligencia Artificial, la solución empleará información sobre la apariencia y signos vitales (ritmo cardiaco) de las personas, para reconocer rostros y estimar su edad y género. Esta tecnología tiene un amplio abanico de aplicaciones en la vida diaria, tanto en el hogar como en el trabajo o en sitios públicos.

Por otro lado, presentó los sensores emocionales. Con dispositivos propietarios, como cámaras, sensores de presión, cámaras con imagen térmica, sensores aromáticos y algoritmos analíticos, esta tecnología puede calcular y estimar emociones, sensación térmica, estrés, movimiento corporal, y otros datos, con gran precisión. Esta tecnología podrá guiar dispositivos, sistemas y electrodomésticos en un hogar inteligente o vehículo conectado, para realizar recomendaciones pensadas en el bienestar de los usuarios.

IBM presenta sistema con IA que puede debatir con humanos

IBM Project Debater fue presentado en el CES 2019, llevado a cabo en la ciudad de Las Vegas, Nevada. El nuevo proyecto del gigante azul afirma traspasar las fronteras de la inteligencia artificial al ser el primer sistema que puede debatir con humanos sobre temas variados y complejos. Los investigadores de IBM quiere llevar a la tecnología más allá, ayudando a su vez a la gente a razonar, construir argumentos bien informados y tomar decisiones.

Project Debater extiende la inteligencia artificial a la toma de decisiones basadas en texto.

Tiene potencial en muchas áreas, por ejemplo, una compañía que reúne comentarios de usuarios sobre un nuevo producto o una organización que busca una retroalimentación más ampliada sobre la satisfacción del cliente.

Project Debater-Speech by Crowd, es una nueva plataforma experimental de IA basada en la nube para la toma de decisiones de crowdsourcing.

La ciencia detrás de Project Debater-Speech by Crowd marca otro avance hacia el dominio del lenguaje, un objetivo clave para la investigación de la IA en IBM.

 

¿Cómo funciona?

Project Debater-Speech by Crowd utiliza la inteligencia artificial central detrás de Project Debater para recopilar argumentos en texto libre de grandes audiencias sobre temas debatibles y construir automáticamente puntos de vista persuasivos, apoyando o refutando el tema.

Project Debater – Speech by Crowd es una plataforma real y un trabajo en progreso de IBM Research, que se está perfeccionando y probando en situaciones cada vez más desafiantes.