Categor铆a: Big data

Iniciativa Open Data pretende conectar y aprovechar datos con IA

Microsoft, SAP y Adobe presentaron en el marco del Ignite 2018, la Iniciativa Open Data, una nueva estrategia de gesti贸n de experiencia del cliente (CXM) al impulsar a compa帽铆as a obtener un mayor valor de sus datos y entregar mejores experiencias en tiempo real.

En el mundo actual, los datos son el recurso m谩s valioso de una compa帽铆a, considerados por especialistas como el oro de hoy en d铆a. Sin embargo, muchos negocios luchan por conseguir una visualizaci贸n completa de sus interacciones y operaciones de cliente, porque no son capaces de conectar la informaci贸n que se encuentra atrapada en silos internos. Al mismo tiempo, informaci贸n importante de cliente tambi茅n reside en silos externos con servicios de intermediaros y proveedores de terceros, lo que limita la capacidad de una compa帽铆a para crear las conexiones adecuadas, recabar inteligencia y al final, extraer m谩s valor de sus propios datos en tiempo real, para atender mejor a los clientes.

Compa帽铆as alrededor del mundo utilizan software y servicios desde Adobe, Microsoft y SAP para correr desarrollo de producto, operaciones, finanzas, mercadotecnia, ventas, recursos humanos y m谩s. Hoy, estas tres compa帽铆as se unen con el prop贸sito de impulsar la Iniciativa Open Data, un enfoque com煤n y un conjunto de recursos para los clientes, basada en tres principios:

  • Cada organizaci贸n posee y mantiene control directo y completo de todos sus datos.
  • Los clientes pueden habilitar procesos de negocios impulsados por IA para obtener informaci贸n de valor e inteligencia a partir de datos unificados de comportamiento y operacionales.
  • Un amplio ecosistema de socios debe ser capaz de aprovechar de manera sencilla un modelo de datos abierto y extensible para extender la soluci贸n.

La Iniciativa Open Data pretende eliminar silos de datos y permitir una sola visualizaci贸n del cliente, para ayudar a gobernar mejor sus datos y dar apoyo a sus iniciativas de privacidad y seguridad.

Con la capacidad de conectar mejor los datos a trav茅s de una organizaci贸n, las compa帽铆as pueden utilizar de manera m谩s sencilla la IA y la anal铆tica avanzada para obtener informaci贸n de valor en tiempo real, 鈥渉idratar鈥 aplicaciones de negocios con datos cr铆ticos para hacerlos m谩s efectivos y entregar una nueva categor铆a de servicios para clientes impulsados por IA.

鈥淏rindaremos la capacidad de aprovechar y accionar vol煤menes masivos de datos de clientes para entregar experiencias de cliente personalizadas a escala y en tiempo real鈥, coment贸 Shantanu Narayen, CEO de Adobe.聽聽Bill McDermott, CEO de SAP agreg贸 que 鈥淟os CEO han comenzado a romper los silos del status quo para que toda la gente dentro de sus compa帽铆as est茅 enfocada en atender a la gente que se encuentra fuera de las mismas. Con la Iniciativa Open Data, ayudaremos a los negocios a funcionar con una verdadera visi贸n 煤nica del cliente鈥.

Por su parte, el CEO de Microsoft, Satya Nadella, coment贸, 鈥淟as organizaciones en todo el mundo tienen una enorme oportunidad de construir circuitos de retroalimentaci贸n digital impulsados por AI para obtener poder predictivo, flujos de trabajo automatizados, y al final, resultados mejorados de negocios鈥.

Para cumplir con la Iniciativa Open Data, los tres socios mejoran la interoperabilidad y el intercambio de datos entre sus aplicaciones y plataformas: Adobe Experience Cloud y Adobe Experience Platform, Microsoft Dynamics 365, SAP C/4HANA y S/4HANA, a trav茅s de un modelo com煤n de datos. El modelo de datos brindar谩 al usuario un servicio com煤n de data lake sobre Microsoft Azure. Este almac茅n unificado de datos permitir谩 a los clientes elegir sus herramientas y aplicaciones de desarrollo para construir y desplegar servicios.

Con la Iniciativa Open Data, las empresas podr谩n:

  • Desbloquear y armonizar datos aislados para crear un nuevo valor
  • Mover de manera bidireccional, datos transaccionales, operacionales, de cliente o de IoT a y desde el data lake com煤n, basados en sus preferencias o necesidades
  • Crear circuitos digitales de retroalimentaci贸n impulsados por datos para un mayor impacto de negocios, a la vez que se les ayuda para habilitar sus iniciativas de cumplimento de normas de seguridad y privacidad
  • Construir y adoptar aplicaciones inteligentes que entiendan datos, relaciones y metadatos de manera nativa para abarcar m煤ltiples servicios por parte de Adobe, SAP, Microsoft y sus socios

 

Cuatro pilares obligatorios en el manejo de datos

El manejo de datos se convirti贸 en uno de los asuntos m谩s discutidos en el proceso de transformaci贸n digital. Ese trayecto de los negocios, que se denomin贸 stairway to value (escaleras hacia el valor), necesita recorrerse fase a fase, de modo que todos los aspectos esenciales se contemplen y que la organizaci贸n se prepare de manera efectiva para aprovechar la informaci贸n que se genera.

En principio, se necesita hacer el debido estudio, o sea, la organizaci贸n y preparaci贸n de los datos (sean estructurados o no estructurados) recogidos de diversas fuentes. Se trata del momento propicio para que empresas y profesionales aprendan a lidiar con los datos y, a partir de eso, a realizar las siguientes etapas: almacenar, enriquecer, activar y monetizar su informaci贸n.

Hace pocos a帽os, las bases de datos s贸lo exist铆an para almacenar. Hoy en d铆a, esos recursos son fundamentales para dar cuerpo a la transformaci贸n digital, ya que la materia prima de la informaci贸n valiosa para los negocios est谩 ah铆. Y para obtener ventajas de ese futuro modelado por los datos, necesitamos considerar algunos pilares.

 

Modernizaci贸n del centro de datos: es el primer paso para la optimizaci贸n del almacenamiento y procesamiento de datos. Se necesita garantizar que la infraestructura tecnol贸gica sea flexible y que funcione para diversas aplicaciones y ambientes multinube, permitiendo, por ejemplo, la inserci贸n de futuras tecnolog铆as que facilitar谩n la utilizaci贸n de los datos. En resumen, la infraestructura de TI debe ser 谩gil y no puede ser un factor limitante para la transformaci贸n digital.

Gobernanza de datos inteligente: en este pilar, entran las soluciones y herramientas que permiten simplificar el cumplimiento de los datos y protegerlos donde sea que est茅n: en instalaciones o en la nube. Con la gobernanza, los datos no estructurados y, a veces, llamados obscuros, se convierten m谩s claros, mucho en funci贸n del trabajo de los ingenieros de datos. Adem谩s, entran en escena los metadatos o datos sobre datos, que permiten comprender informaciones que son inteligibles.

 

Insights generados a partir de datos: despu茅s de la estructuraci贸n, la ciencia de datos entra con profesionales especializados, que pueden ayudar en la lectura y extracci贸n de informaci贸n y valores de los que, antes, eran una materia bruta, aparentemente sin valor. En ese momento, se hace posible unir los conocimientos humano y artificial para la toma de decisiones asertivas para el negocio.

Monetizaci贸n de los datos: ese es el estado del arte donde, adem谩s de aumentar la eficiencia de la tomada de decisi贸n por medio de insights, los datos permiten tambi茅n la generaci贸n de valor financiero, ya sea con la creaci贸n de nuevas fuentes de ingresos o incluso por la reducci贸n de costos y riesgos.

Hoy en d铆a, el principal desaf铆o es tener los cuatro pilares en funcionamiento, algo que, de por s铆, requiere la superaci贸n de varios obst谩culos. Y no hay alternativa. 聽La transformaci贸n digital es un camino sin retorno, que demandar谩 cada vez m谩s exactitud para crear nuevos mercados y responder a demandas creadas con el surgimiento de las nuevas tecnolog铆as. Mientras tanto, los desaf铆os comunes contin煤an: enfrentar la competencia, buscar aumento de ingresos y reducci贸n de costo, gestionar riesgos. Ese es nuestro nuevo mundo.

 

Por: Marcelo Sales, Director de Productos y Soluciones de Hitachi Vantara LATAM.

Los desaf铆os de la Disrupci贸n Digital

Hoy en d铆a la disrupci贸n digital ha obligado a las empresas de cualquier tama帽o y vertical a replantearse el modo en que manejan el negocio, no s贸lo compiten con los negocios tradicionales y de a帽os, se encuentran microempresas y negocios que han nacido de la disrupci贸n misma que avanzan a pasos agigantados.

Seg煤n dio a conocer Microsoft, del a帽o 2000 a la fecha, m谩s del 50% de las compa帽铆as dentro del Fortune 500 ha sido adquiridas por otras empresas o han desaparecido por completo, debido a que no supieron adaptarse al cambio que proviene de la tecnolog铆a.

鈥淟os CIOs se han dado cuenta que los modelos de negocio tradicional est谩n cambiando dram谩ticamente, desde la forma de llegar a los mercados hasta como se desarrolla el producto o se ofrece el servicio en s铆, y es algo para que las compa帽铆as deben estar preparadas鈥, coment贸 Mois茅s 聽Avelar, Consumer & Devices Director en聽Microsoft.

Entre las tecnolog铆as que, seg煤n Microsoft, Intel y Lenovo, marcar谩n tendencia en los pr贸ximos a帽os en el mundo de los negocios destaca la red 5G, Inteligencia Artificial y Realidad Virtual y Aumentada.

Ricardo L贸pez Tello, Director de ventas Corporativas y Gobierno para聽Intel M茅xico; Mois茅s 聽Avelar, Consumer & Devices Director en聽Microsoft.; y Luis Vejar, Director Comercial para el Sector Privado y de Gobierno en聽Lenovo聽M茅xico.

鈥淟a red 5G es una super carretera por donde circulan todas las dem谩s tecnolog铆as, que ofrecer谩 la velocidad necesaria para que funcionen adecuadamente y se pueda obtener y aprovechar la informaci贸n en tiempo real. No olvidemos que los datos son el nuevo petr贸leo de los negocios鈥, asever贸 Ricardo L贸pez Tello, Director de ventas Corporativas y Gobierno para聽Intel M茅xico.

Seg煤n fuentes citadas por Intel, el 90% de los datos que tenemos hoy en d铆a fueron generados en los dos 煤ltimos a帽os, y para el 2025 esta cifra se har谩 diez veces mayor, superando los dispositivos o cosas conectadas al n煤mero de personas, por lo que crear ese camino donde corran estos datos con fluidez, ser谩 la clave de la verdadera revoluci贸n industrial.

Por su parte, Lenovo destac贸 el papel que estar谩 cobrando la Realidad Virtual y Aumentada (RV y RA) en los negocios, reduciendo costos de capacitaci贸n, as铆 como ofrecer un mejor servicio al cliente. 鈥淵a no s贸lo se trata de adoptarla para mejorar la vida de los usuarios o para divertirse, se est谩n viendo oportunidades reales para impulsar el negocio鈥, coment贸 Luis Vejar, Director Comercial para el Sector Privado y de Gobierno en聽Lenovo聽M茅xico.

Por 煤ltimo, se menciona la Inteligencia Artificial, que ya no se trata de una idea futur铆stica, sino de una tecnolog铆a que ya varias empresas a nivel global est谩n adoptando porque han visto resultados reales en sus negocios. 鈥淟a adopci贸n de la tecnolog铆a no es una moda, se trata de algo que debemos adoptar m谩s temprano que tarde para hacer m谩s rentable el negocio鈥, agreg贸 Mois茅s Avelar de Microsoft.

 

-Karina Rodr铆guez, Computerworld M茅xico.

Los cuatro retos del Big Data y Analytics, seg煤n Gartner

En el marco del primer Gartner Data & Analytics Summit en la Ciudad de M茅xico, la consultora destac贸 que con el surgimiento de tendencias como Internet de las Cosas, Inteligencia Artificial聽y aprendizaje autom谩tico聽como nuevos pilares de los negocios digitales, los datos y anal铆ticos se est谩n volviendo dominantes, sustentando todos los modelos de negocio.

Para alcanzar este objetivo, los analistas de Gartner se帽alaron que a煤n existen cuatro retos que los especialistas deben superar: confianza, diversidad, complejidad y conocimiento.

Donald Feinberg, vicepresidente y analista de Gartner, coment贸 que existe una oportunidad sin precedentes para ampliar los datos fundamentados y acelerar los descubrimientos anal铆ticos.

 

Confianza

En un mundo en el que aumenta el fraude, la incertidumbre y las fake news, la confianza es un bien escaso pero crucial en los negocios digitales: nada funciona sin ella.聽Las empresas deben esforzarse por asegurar que todas las partes involucradas conf铆en en sus datos a la vez que deben permitir un nivel de observaci贸n y examen de sus datos que no existe en la mayor铆a de las organizaciones.

Las nuevas estrategias deben centrarse en la confianza en los datos. 鈥淓stas estrategias se basan en dos t茅cnicas: crowdsourcing y automatizaci贸n. Con el sistema de crowdsourcing, los usuarios etiquetan lo que hacen y proporcionan, durante el proceso, un registro del linaje de datos (Data Lineage). As铆 se crea un m茅todo m谩s din谩mico para confiar en los datos. La automatizaci贸n se refiere al surgimiento de los cat谩logos de datos como una competencia cr铆tica de la gesti贸n de datos. Al adoptar estas dos t茅cnicas, la confianza en los datos aumentar谩 significativamente gracias a la capacidad de verificar su origen鈥, coment贸 Peter Krensky, analista investigador senior de Gartner.

 

Diversidad

La diversidad incluye algoritmos, personas y datos. Como nuestras opiniones y prejuicios se codifican en los algoritmos 鈥渓as organizaciones deben crear m茅todos de verificaci贸n mejores para las suposiciones y datos usados en los algoritmos que permitan garantizar que sean justos e incluyan los valores at铆picos鈥, afirm贸 Cindi Howson, vicepresidente de investigaciones de Gartner. 鈥淓so se torna particularmente dif铆cil cuando el sector tecnol贸gico carece de diversidad y suele enfocarse solamente en las diferencias visibles, tales como el g茅nero. Adem谩s, es necesario que dejemos de integrar solo los datos a los que se accede f谩cilmente e integremos los datos pertinentes鈥.

 

Complejidad

La complejidad plantea un desaf铆o porque es dif铆cil comprender cabalmente la din谩mica de los negocios y tener el tiempo necesario para responder de manera adecuada.

鈥淗oy, los l铆deres en datos y anal铆ticas tienen la oportunidad de construir plataformas de datos y an谩lisis precisas y exactas. Estas plataformas proveer谩n m谩s contexto, gracias a la recopilaci贸n de datos integrales; mayor comprensi贸n, gracias a un sistema de medici贸n y clasificaci贸n s贸lido; y m谩s tiempo para responder, gracias a los sistemas de baja latencia鈥, explic贸 Krensky. 鈥淢ayor contexto, comprensi贸n y baja latencia transforman una complejidad abrumadora en una ventaja competitiva. Comprender el patr贸n que subyace a la complejidad acelera el tiempo de respuesta. Dominar esta complejidad es la clave del 茅xito de las iniciativas anal铆ticas鈥.

 

Conocimiento

A medida que las empresas se fortalecen con equipos m谩s diversos, que cuentan con datos m谩s complejos, la necesidad de poder “hablar en el idioma de los datos”, de la misma manera, es mayor que nunca antes.

鈥淪i no hay un lenguaje en com煤n que sirva para interpretar los diversos datos de la organizaci贸n, habr谩 problemas fundamentales en la comunicaci贸n cuando se empleen soluciones basadas en datos y anal铆ticas鈥, afirm贸 Howson.

En la tercera encuesta anual de Gartner a los directores de datos, los consultados afirmaron que el obst谩culo m谩s grande para lograr el progreso mediante datos y anal铆ticas es el escaso conocimiento sobre los datos. Los l铆deres en este campo deben aprender a tratar la informaci贸n como una segunda lengua y el conocimiento es un elemento fundamental para la trasformaci贸n digital.

Gartner espera que, para 2020, 80% de las organizaciones ponga en marcha el desarrollo deliberado de competencias en el campo de los datos, tras admitir que hay una gran deficiencia.

鈥淒esarrollar este tipo de conocimientos puede ser perturbador鈥, manifest贸 Howson. 鈥淓valuar el conocimiento sobre datos de las personas que crean y consumen informaci贸n es un paso fundamental para garantizar que la organizaci贸n est茅 equipada con las habilidades adecuadas para satisfacer las necesidades presentes y futuras de la sociedad digital鈥.

 

Datos Maestros: La clave hacia la Transformaci贸n Digital

Vivimos en una era donde diariamente generamos y recibimos informaci贸n. Cuando entramos a internet, al adquirir un servicio, comprando en l铆nea, descargando aplicaciones, etc. Tiene sentido que, tras una compra o alguna consulta de un producto, nos aparezcan聽banners聽de art铆culos similares al que acabamos de adquirir o ver, ya que todas nuestras actividades son fuentes de informaci贸n para las empresas.

De acuerdo con el informe Master Data Managment Landscape de The Informations Difference,聽el 25% de las organizaciones tiene 15 o m谩s repositorios de informaci贸n, lo que da paso a tener datos dispares y duplicados, entorpeciendo la 贸ptima administraci贸n y control en los procesos.聽Hoy en d铆a, las empresas est谩n descubriendo nuevas ventajas competitivas a trav茅s del uso eficiente y el an谩lisis avanzado de la informaci贸n.

Puede usar datos de alta calidad de manera m谩s efectiva para optimizar las operaciones y la ejecuci贸n de procesos comerciales, reduciendo costos, aumentando los ingresos y mejorando la competitividad.

La misi贸n principal de la Gesti贸n de Datos Maestros聽(MDM por sus siglas en ingl茅s),聽es conectar y compartir datos de todos los sistemas, para proporcionar una administraci贸n eficiente de los聽datos maestros聽del cliente y del producto,聽permitiendo crear una vista 360 grados.

Seg煤n la consultora IDC, en 2017,聽las empresas alrededor del mundo invirtieron aproximadamente $1.2 billones de d贸lares en transformaci贸n digital,聽lo cual quiere decir que, en medio de la cuarta revoluci贸n industrial, las empresas deben apostar por considerar los datos que generan como su principal activo, con el fin de mejorar la experiencia de sus clientes y tener un enfoque estrat茅gico en cuanto a producto, servicio y venta.

Seg煤n聽Stibo Systems, es importante que las empresas puedan aprovechar la informaci贸n que generan, y as铆 logren incorporarse con mayor celeridad a la聽transformaci贸n digital, mejorando sus indicadores y su capacidad productiva. De manera que, puedan聽posicionarse de inmediato entre los l铆deres de mercado, ganando oportunidad para innovar en sus diferentes categor铆as.

Con una gesti贸n eficiente de los datos maestros, las empresas podr谩n obtener una 煤nica vista de la informaci贸n. Adem谩s de聽acelerar el tiempo de comercializaci贸n, al incorporar nuevos productos y servicios mientras se simplifica el ciclo de vida del producto; reducir el riesgo, ya que, al eliminar los datos duplicados y procesos propensos a errores, se garantiza el cumplimiento de las normas y est谩ndares de la industria, utilizando historiales de registros precisos.

La informaci贸n archivada a la cual no se pueda acceder f谩cilmente, pierde valor. Por el contrario, el material valioso con una gesti贸n eficiente permite un mejor aprovechamiento por parte de la empresa para plantear estrategias encaminadas a la聽transformaci贸n digital.

Evolucionan los negocios en M茅xico, gracias a la Inteligencia Artificial

Los avances y el uso de diversas tecnolog铆as disruptivas, como la Inteligencia Artificial (IA), representan oportunidades importantes para la generaci贸n de crecimiento econ贸mico y creaci贸n de valor social.

De acuerdo con PwC,聽la IA aportar谩 hasta 15.7 billones de d贸lares al PIB mundial para el 2030, por lo que se convertir谩 en una fuente relevante para el crecimiento en la econom铆a.

La derrama no ser谩 igual para todas las regiones del mundo, por ejemplo: China capturar铆a el 45%, Norteam茅rica el 24%, Europa el 16% y Am茅rica Latina obtendr铆a el 3%.

Por su parte, everis realiz贸 en 70 empresas el estudio 鈥淓l impacto de la IA en el emprendimiento en Am茅rica Latina鈥, donde identific贸 que el 65% de ellas, considera que el uso de t茅cnicas de Inteligencia Artificial es parte de procesos importantes y relevantes para aportar a un negocio.

De acuerdo con el director de Arquitectura Digital e Inteligencia Artificial de Am茅rica de everis, Alberto Otero, la Inteligencia Artificial en el emprendimiento est谩 en una etapa temprana en聽Latinoam茅rica (32%), sin embargo, mencion贸 que las grandes empresas son las primeras en adoptar las nuevas tecnolog铆as. As铆 mismo, refiri贸 que las Pymes tambi茅n automatizan sus procesos manuales y les genera mayor precisi贸n y reducci贸n de costos en diferentes rubros.

M茅xico destaca por la inversi贸n e inter茅s que las empresas han hecho en la materia y se posiciona entre los dos principales pa铆ses regionales donde m谩s se considera este tipo de tecnolog铆as.

Actualmente, diversos sectores productivos mexicanos se han visto beneficiados por el uso de IA en sus productos o servicios, tal es el caso de SAP Concur, una herramienta en la nube que administra cada peso que gastan grandes corporativos y Pymes en viajes de negocio, donde los l铆deres actuales de finanzas controlan costos y flujos de efectivo asociados con gastos, viajes y facturas.

Un ejemplo de c贸mo esta empresa aprovecha la tecnolog铆a para sus usuarios es: en el ahorro de tiempo de respuesta para realizar reservaciones de hotel, para generar comprobaciones de gastos de manera r谩pida y sencilla desde un tel茅fono m贸vil; mientras que el beneficio corporativo se refleja en: tener mayor control de los presupuestos asignados de acuerdo al rango jer谩rquico, garantizar una comprobaci贸n de gastos precisa y sin excedentes.

Considerando otro ejemplo donde se aprovecha la IA es en aplicaciones que controlan el gasto preciso del kilometraje que utilizan aquellos colaboradores que viajan en la ciudad y en carretera, ya sea en autos propios o proporcionados por las empresas, donde el beneficio para el usuario es: mayor facilidad en la comprobaci贸n de gastos, mayor precisi贸n y cumplimiento de sus traslados; mientras que para las empresas, el beneficio es: detectar nuevas oportunidades de ahorro, reducir fraudes hormiga y evitar c谩lculos imprecisos en los reportes de kilometraje que llegan a representar entre el 20 y 25% de los presupuestos comprobados.

En este sentido, la IA tambi茅n se refleja a soluciones que permiten que los datos presupuestarios sean visibles casi en tiempo real y procesables donde cada propietario de presupuesto ve lo que est谩 sucediendo y lo que est谩 por venir, brind谩ndole el poder de actuar ante cualquier situaci贸n antes de que sea demasiado tarde. Sintetiza los datos de las soluciones de SAP Concur, incluidos los gastos, la factura, la solicitud de compra y solicitud de viaje, creando un tablero integral para el gasto, antes y despu茅s de que ocurra. 鈥淟os l铆deres de ventas y gerentes de proyectos, con esta plataforma pueden ver c贸mo se desarrollan los eventos de gasto, lo que le permitir谩 a la empresa tener una plataforma a prueba del futuro鈥, menciona Haig Hanessian, director de cuentas estrat茅gicas de SAP Concur M茅xico.

De igual forma, otra industria que se ve obligada a adaptarse a las nuevas condiciones de los mercados, es la bancaria, donde la IA sirve como ventaja competitivapara implementar nuevos m茅todos como el aprendizaje autom谩tico o el aprendizaje profundo, mismos que ayudan a las entidades en numerosos campos, donde el machine learning聽y聽deep learning聽son el punto de partida para comenzar con la transformaci贸n y crear productos que aporten valor a sus clientes y puedan extraer datos relevantes de Big Data, b煤squeda de patrones que faciliten ofertas personalizadas, ajustes de precios o detecci贸n de procesos de fraude bancario.

El beneficio que el negocio bancario obtiene con 茅stas pr谩cticas tecnol贸gicas es: saber qu茅 servicios le interesan a cada tipo de usuario mediante la segmentaci贸n de clientes, detectar posible gesti贸n de riesgos聽(en el caso de pr茅stamos que naturalmente est谩n asociados al posible impago), t茅cnicas contra fraudes y mayor rentabilidad en sus negocios.

Ante este panorama, el papel de la IA es un referente tecnol贸gico, debido a que son capaces de cambiar patrones de conducta en pro de los objetivos productivos de las organizaciones, sin embargo, si las empresas no est谩n preparadas para este tipo de cambios, estar谩n en desventaja y tendr谩n que poner especial atenci贸n para revisar y analizar sus estrategias de transformaci贸n en funci贸n a las que actualmente existen.

Hacia el futuro del Internet de las cosas

La tecnolog铆a sigue evolucionando a un ritmo acelerado, y hoy la podemos ver presente en nuestras actividades cotidianas, gracias a esta innovaci贸n todos est谩n preparados para asumir el siguiente paso de dicha evoluci贸n, por ejemplo, direcciones IP destinadas a alg煤n 贸rgano para ser monitoreado o bien para que un m茅dico pueda conectarse y verificar su estatus de funcionamiento.

En los 煤ltimos 3 a帽os el crecimiento del Internet de las cosas (IoT) ha supuesto la aparici贸n de miles de millones de dispositivos interconectados y para 2021 llegar谩 a alcanzar el hito de 46 mil millones, mientras tanto Cisco afirma en un reciente estudio que habr谩 50 mil millones de dispositivos conectados para el 2020. IoT Analytics, ha dicho que para 2020, por cada persona habr谩 al menos 2 que estar谩n conectadas a 6 dispositivos a la vez.

Para 2021, el gasto total para el IoT alcanzar谩 aproximadamente los 1 400 billones de d贸lares. y 2022, su despegue ser谩 definitivo. Siempre y cuando se logren resolver 茅ste y otros desaf铆os.

El gasto en hardware, software, servicios y conectividad de IoT alcanz贸 aproximadamente $737 mil millones de d贸lares en 2016, seg煤n la firma de investigaci贸n IDC, con las mayores inversiones en sectores industriales y comerciales como manufactura ($178 mil millones de d贸lares), transporte ($78 mil millones de d贸lares) y servicios p煤blicos ($69 mil millones de d贸lares). Se espera que el gasto llegue a $1.29 billones de d贸lares en 2020.

Por otro lado, los especialistas afirman el 92% de los desarrolladores de IoT consideran que la seguridad continuar谩 siendo un problema en el futuro. Los dispositivos interconectados para 2021 llegar谩 alcanzar los 46 mil millones de usuarios.

Es muy claro, el futuro inmediato el IoT tiene al menos tres temas a reforzar: plataforma, conectividad y aplicaciones:

Plataforma, se trata acerca de la forma y el dise帽o sobre la interfaz y experiencia de usuario, as铆 como de las herramientas de an谩lisis para luego de forma segura transmitir grandes vol煤menes de datos.

Conectividad, de la mano del anterior, incluye todos los dispositivos port谩tiles del d铆a a d铆a, y los de m谩s alto nivel tales como las ciudades inteligentes, se trata de una conectividad tal que pueda garantizar la conectividad tal como se utiliza en el Internet Industrial de las Cosas (IIoT), donde las comunicaciones m谩quina a m谩quina dominan el terreno.

Aplicaciones: cualquier aplicaci贸n debe garantizar: controlar 鈥渃osas鈥, recoger 鈥渄atos鈥 y analizar 鈥渄atos鈥, el IoT requiere de aplicaciones determinantes para impulsar el modelo de negocio empleando una plataforma unificada.

Las tres categor铆as se interrelacionan y se requiere que las tres funcionen a la perfecci贸n. Si falta una, el modelo no funcionar谩 y se detendr铆a el proceso de estandarizaci贸n.

Para 2021 el gasto total para el IoT alcanzar谩 aproximadamente los 1 400 billones de d贸lares.

Algunos estudios indican que el hardware seguir谩 siendo la categor铆a de gasto m谩s grande, seguida de los servicios, el software y la conectividad. El gasto en hardware se acercar谩 a $ 400 mil millones para 2020. Asia – Pac铆fico (excluido Jap贸n) es la regi贸n que ver谩 el mayor gasto de IoT.

Pero eso no es todo, hoy sabemos que en el futuro la nube se convertir谩 en la opci贸n por excelencia pues seg煤n vicepresidente de International Data Corporation (IDC), Frank Gens “La nube seguir谩 siendo importante, pero no ser谩 la misma nube anterior. Estar谩 en todas partes y har谩 todo鈥.

El 20% de las implementaciones en la nube estar谩n en el l铆mite para 2021. El 90% de las empresas tendr谩n topolog铆as de nubes mixtas con interacci贸n de nubes m煤ltiples. El 80% del c贸digo de aplicaciones internas vendr谩 de fuentes externas y el 10% de todo el c贸digo para el 2027 vendr谩 de la inteligencia artificial.

Las aplicaciones de software y las plataformas IoT estar谩n compuestas por software complementario y superpuesto por lo que se requerir谩n de 500 millones de nuevas aplicaciones para 2021.

El futuro se antoja prometedor, la interconexi贸n con la Internet a trav茅s del creciente relacionamiento de personas, procesos, datos y cosas, ser谩 cada vez m谩s importante en los pr贸ximos a帽os. Este r谩pido crecimiento ofrece grandes oportunidades, para personas, empresas y sectores industriales completos.

 

Por: Javier Barella, Regional Business Director de聽OSIsoft.

Ventajas de usar chatbots en tu empresa

Conforme avanza la tecnolog铆a se facilita no solo la vida cotidiana de las personas, sino tambi茅n la productividad y rentabilidad de las empresas. En espec铆fico para 茅stas 煤ltimas, cada vez surgen herramientas m谩s 煤tiles como los chatbots, programas o Softwares dise帽ados para sostener conversaciones en l铆nea con clientes y que les otorga respuestas autom谩ticas a sus consultas.

De acuerdo con Ariadna Communication Group, los chatbots optimizan la relaci贸n con los consumidores o usuarios y proporciona a las empresas importante data que les permitir谩 conocer mejor a su target, de tal modo que las organizaciones podr铆an 聽aprovechar las diversas ventajas que implica a adopci贸n de chatbots, para sus estrategias de crecimiento:

 

Mejoran el servicio de atenci贸n al cliente

Est谩 comprobado que un cliente prefiere una empresa que utilice chatbots ya que casi nunca nota que se trata de un programa y siente que es atendido con inmediatez. Sin embargo, es prudente tener un sistema que le permita a la persona comunicarse con un trabajador de la compa帽铆a si se diera cuenta de que se trata de un chatbot. Esta herramienta resuelve r谩pido las consultas de los clientes, algo que valoran mucho.

 

Ayudan con horro de tiempo y dinero

No es casual que Gartner estime que m谩s del 85% de los centros de atenci贸n al cliente ser谩n operados por bots hacia el final de la actual d茅cada, pues la rapidez en la respuesta al usuario ahorra tiempo y dinero a las organizaciones, sino tambi茅n al cliente, que no necesita acercarse a una oficina para solucionar su situaci贸n. Esto tambi茅n evita a la compa帽铆a destinar tiempo a la resoluci贸n de una queja, reclamo o duda, ya que la interacci贸n con el usuario es presencial.

 

Ahorro de recursos humanos

Destinar una o dos personas a contestar mensajes ya no es necesario ya que casi siempre las preguntas de los clientes son los mismas y pueden resolverse mediante chatbots. Ariadna recomienda mejorar las opciones de lenguaje programadas ya que las personas mayores son los que menos c贸modos se pueden sentir con este sistema.

Por otra parte, existe la idea m铆tica acerca de que tanto chatbots, como Inteligencia Artificial (IA) podr铆an mermar la contrataci贸n de personas, sin embargo, gran parte del 茅xito de estas herramientas radica en la adecuada interpretaci贸n y aplicaci贸n de resultados e informaci贸n, tarea que hasta el momento no es replicada de manera perfecta por las m谩quinas como lo hace un ser humano; lo mismo en cuanto a la toma adecuada de decisiones, m谩s all谩 de las atinadas inferencias de algoritmos que nos facilita un software programado previamente para ello.

En este sentido, si bien ya hay diversas modificaciones en puestos de trabajo, entre ellas el aumento en la demanda de personal altamente especializado para el uso de nuevas herramientas; tambi茅n habr谩 nuevas funciones.

 

Segmentar clientes y conocerlos mejor

Los chatbots son fuente de informaci贸n, permiten, de manera r谩pida, obtener leads calificados para una venta, es decir, segmentar al usuario para convertirlo en un cliente casi fijo. La segmentaci贸n abre la oportunidad de enviar publicidad, descuentos, etc. con mayor posibilidad de 茅xito. Toda la informaci贸n que se obtiene 24/7 puede ser usada a favor del negocio, por ejemplo, para que la empresa sepa que ofrecer a los clientes.

Cabe decir que al menos un cuarto de las empresas a escala mundial ya ha implementado chatbots conversacionales para automatizar la interacci贸n con los clientes entre grupos demogr谩ficos espec铆ficos como los millennials; de acuerdo con un estudio de la consultora OVUM.

 

Mejorar la comunicaci贸n con el cliente 聽聽

Los chatbots abren un nuevo y m谩s 谩gil canal de comunicaci贸n con el cliente, porque hace posible enviar mensajes de manera ilimitada. Adem谩s, generan cercan铆a con 茅l. Es importante el monitoreo y an谩lisis de las conversaciones a trav茅s de la herramienta para corregir los errores que puedan estar ocurriendo en las respuestas a los clientes.

Antes de implementar chatbots, es primordial se establezcan todos mensajes que quieren transmitir a las audiencias y definan la manera en c贸mo convertir sus producto o servicio en una conversaci贸n. Esto har谩 que el bot sea personalizado y le ofrezca al cliente una conversaci贸n fluida y satisfactoria.

Luego de sumarlos a las estrategias empresariales, habr谩 que ordenar y segmentar correctamente las m茅tricas para convertirlas en informaci贸n utilitaria.

Big Data e Inteligencia Artificial para ofrecer un mejor contenido digital: Cultura Colectiva.

Cultura Colectiva (CC) ha crecido a grandes n煤meros desde su fundaci贸n en 2011, como un medio de apoyo a artistas independientes, siendo hoy en d铆a una de las principales plataformas generadoras de contenido digital en M茅xico, Am茅rica Latina y p煤blico hispanohablante en Estados Unidos, todo esto logrado gracias al uso y aprovechamiento de herramientas tecnol贸gicas.

Sin embargo, algo que les ha ayudado a mejorar el engagment con sus usuarios ha sido la salido a producci贸n una herramienta totalmente desarrollada in house, basada en an谩lisis de datos e inteligencia artificial de contenido en la web, no s贸lo de texto sino de im谩genes y sentimientos, con la finalidad de entregar contenido m谩s enfocado a audiencias espec铆ficas, ofreciendo marketing digital de un modo menos invasivo.

鈥淣os dimos cuenta de que la tecnolog铆a nos funciona como un impulsor de la creatividad y la cultura en todos los sectores. Ahora, con esta herramienta nuestros colaboradores podr谩n ofrecer un contenido con m谩s viralizaci贸n, lo cual a su vez nos ayuda a ser un medio diferente鈥, coment贸 聽Adolfo Cano, cofundador y Chief Business Developer聽 de Cultura Colectiva.

Por su parte, Luis Enr铆quez, cofundador y CEO de Cultura Colectiva, destac贸 el inter茅s de las compa帽铆as de hoy en d铆a por un acercamiento m谩s directo a sus consumidores, especialmente los millennials, donde ven una gran oportunidad de negocio en el uso combinado de la tecnolog铆a con el desarrollo de contenidos. 鈥淓n CC hemos integrado esta tecnolog铆a desarrollada por nuestro equipo de m谩s de 25 Data Science, al talento creativo de toda la compa帽铆a para ayudar a nuestro clientes a alcanzar su objetivos de negocio. A este proceso le llamamos ConTech鈥, coment贸.

Gracias a su sistema de big data e IA, la empresa puede no s贸lo realizar un an谩lisis en internet, desde redes sociales, hasta el tr谩fico de la red, a fin de identificar tendencias, sino que gracias a su IA puede incluso anticipar aquello que ser谩 viral y tendencia. 鈥淣uestro software posibilita contar con un entendimiento tan profundo de audiencias que se pueden obtener insights y redireccionar estrategias en tiempo real, generando hasta cuatro veces m谩s engagement鈥, coment贸 Jorge del Villar, Chief Content Officer de Cultura Colectiva.

Cultura Colectiva: Adolfo Cano, cofundador y Chief Business Developer; Luis Enr铆quez, cofundador y CEO; y Jorge del Villar, Chief Content Officer.

La herramienta fue lanzada este a帽o, donde el desarroll贸 tomo unos tres meses para su salida en producci贸n en versi贸n piloto, sin embargo, se trata de una herramienta que se encuentra en constante aprendizaje y actualizaci贸n para seguir mejorando. 鈥淒esde su lanzamiento ha tenido infinidad de cambios para mejorar los resultados鈥, agreg贸 Luis Enr铆quez.

Si bien ahora la herramienta s贸lo est谩 disponible para proyectos de Content Marketing y venta de publicidad mediante Programmatic a trav茅s de Cultura Colectiva, no descartan la posibilidad de perfeccionar la herramienta para su venta independiente. Sin embargo, no se tratan de unos planes inmediatos.

-Karina Rodr铆guez, Computerworld M茅xico.

Apple avanza en su proyecto de conducci贸n aut贸noma

Apple est谩 a punto de recuperar a uno de los ingenieros m谩s importantes dentro de la industria de la conducci贸n aut贸noma, se trata de Doug Field. El directivo dej贸 su cargo de vicepresidente de ingenier铆a de Tesla para reincorporarse con los de Cupertino, concretamente a聽Project Titan, el brazo inversor en tecnolog铆as especializadas en los futuros veh铆culos sin conductor. 脡ste trabajar谩, seg煤n Reuters, junto a otro de los primeras espadas de la firma en este campo,聽Bob Mansfield, con quien ya lider贸 los primeros dise帽os de computadorass Mac en los inicios de Apple.

El movimiento refuerza el proyecto de Apple para los autom贸viles aut贸nomos. Una estrategia que la empresa mantiene bajo la m谩s estricta confidencialidad, aunque seg煤n distintos informes ya involucra hasta a聽5,000 de sus empleados.

Field ha trabajado los 煤ltimos cinco a帽os en Tesla dentro del equipo de producci贸n del Modelo 3. Pero en el mes de julio se dio la noticia de que abandonaba la firma dirigida por el 铆nclito Elon Musk. Ahora, regresa a la que fue su casa, Apple.

El propio Tim Cook, CEO de Apple, ya ha manifestado en varias ocasiones la importancia que han cobrado los sistemas de autoconducci贸n para la compa帽铆a a los que ha tachado de 鈥渕uy importantes鈥 para el futuro de las nuevas tecnolog铆as.

Solo queda saber si los de la manzana est谩n trabajando en la fabricaci贸n de su propio autom贸vil, aunque lo m谩s seguro, hasta ahora, es que est茅n realizando alguna asociaci贸n con otros fabricantes expertos en esta 谩rea. 鈥淰emos este campo como la madre de todos los proyectos sobre inteligencia artificial鈥, lleg贸 a comentar Cook, y agreg贸 que Titan ha sido probablemente uno de los campos m谩s dif铆ciles de explotar.

En cualquier caso, el regreso de Field reafirma la apuesta de Apple al mercado de los autom贸viles inteligentes y aut贸nomos, donde quiere reducir le brecha competitiva con Tesla, actual l铆der destacado en el segmento.

Apple entr贸 en este mercado en 2014 con CarPlay,聽un sistema basado en iPhone que se integra con los sistemas de navegaci贸n existentes para mostrar聽mensajes, llamadas, mapas y m煤sica.

 

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