Categoría: Big data

Analítica deportiva, pase directo a la competitividad

En cada partido de f√ļtbol soccer, b√©isbol, b√°squetbol, atletismo, f√ļtbol americano, sin importar de qu√© equipo, selecci√≥n o temporada se trate, lo que los due√Īos quieren es un estadio lleno, ya que los lugares vac√≠os implica p√©rdida de ingresos, venta de boletos baja, poco movimiento de mercanc√≠as y alimentos, aficionados insatisfechos y jugadores desmotivados.

Existen clubes visionarios que buscan sobresalir aprovechando las innovaciones tecnológicas, como la analítica, de forma exitosa para llevar a más aficionados satisfechos a estadios y arenas, así como para elevar sus ingresos.

No obstante, dar un paso de esas dimensiones no es sencillo. En primera instancia, en comparación con una empresa de otro sector, un club deportivo se encuentra rezagado en cuanto a sofisticación y uso de la analítica, a lo que se suma su incapacidad de hacer grandes inversiones iniciales.

En 2003, Michael Lewis publicó el libro Moneyball, en el que se describía de qué manera la analítica podía transformar los deportes profesionales (en este caso el equipo de béisbol, Oakland Athletics), marcó un antes y un después en la forma de aprovechar sus datos.

Los beneficios que otorga la analítica han impactado de manera positiva varias áreas estratégicas, tanto dentro como fuera del campo de juego.

Jugadores de alto desempe√Īo. Sensores integrados a los uniformes y equipamientos generan informaci√≥n que los entrenadores utilizan para conocer el desempe√Īo de cada jugador, y del equipo en su conjunto. A partir de ah√≠, se dise√Īan programas de entrenamiento y se identifican las √°reas de mejora.

Simulaciones. La analítica ayuda a simular partidos antes de que sucedan, tomando en cuenta los resultados, estilo de juego y la alineación de encuentros anteriores. Los coaches pueden recibir datos en tiempo real del desarrollo de un encuentro.

Llenar estadios. Los eventos deportivos compiten con una amplia oferta de entretenimiento -incluyendo a servicios de streaming como Netflix. Los directivos se apoyan en diversas fuentes de datos que, después de procesarlas, les pueden indicar cuál será la experiencia que buscan los asistentes: mayor interacción, boletos accesibles, venta de bonos para una temporada completa, aplicaciones móviles, estacionamiento accesible, etc.

Mercanc√≠a y alimentos. Al conocer a detalle los patrones de compra de los fan√°ticos en el estadio se les presenta la mercanc√≠a que realmente les atraer√° (gorras, camisetas, pines, memorabilia), y los alimentos que consumir√°n. Por ejemplo, la anal√≠tica ha revelado que el n√ļmero de mujeres que asiste a estos eventos va en aumento, lo que permite ampliar el cat√°logo de productos dirigidos a este segmento.

Jugadas efectivas. El video y datos de ubicaci√≥n se utilizan para analizar los movimientos en la cancha, como en el caso del f√ļtbol, a fin de estudiar todos los desplazamientos de los jugadores y el bal√≥n.

Atletas con potencial. La Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill utiliza herramientas anal√≠ticas de SAS para reclutar y predecir el desempe√Īo de sus atletas (a quienes se apoya con becas). De igual modo, las aprovechan para identificar a donadores, exalumnos, patrocinadores y miembros de la comunidad que contribuyan al fondo de becas para apoyar su educaci√≥n y capacidad deportiva.

La aplicación de la analítica tiene un alto potencial en el campo deportivo, y sus posibilidades son infinitas.

 

Por: Kleber Wedemann, Director de Marketing, SAS Latinoamérica.

El mundial de Rusia ha sido el m√°s seguro de la historia, ¬ŅA qu√© se debe?

Estamos a punto de conocer al campeón de la Copa Rusia 2018, considerado el mundial más seguro de la historia, gracias a diferentes estrategias y tecnologías; patrullas, militares y policías, máquinas detectoras de metales, bandas de Rayos X, y por supuesto, tecnologías más innovadoras como biométricos, analíticos y videovigilancia.

Para ayudar a garantizar la seguridad y satisfacci√≥n de los visitantes, la administraci√≥n del estadio y las partes interesadas autorizadas deben recibir la informaci√≥n proveniente de las c√°maras de seguridad, y analizarlas para que puedan tomar decisiones informadas cuando m√°s se necesiten. Por¬† ejemplo y por primera vez, las autoridades de un pa√≠s organizador de un Mundial cuentan con toda la informaci√≥n del p√ļblico asistente a los estadios, y pueden determinar qui√©n es qui√©n, para un control directo de cada hincha.

El nivel de seguridad en los estadios depende en gran medida de la capacidad de detectar, monitorear y responder de manera eficiente a amenazas de seguridad reales y potenciales. Por lo tanto, es importante contar con un sistema de vigilancia que permita monitorear todas las áreas críticas en todo momento, incluyendo:

  • Entradas y salidas
  • Taquillas
  • Gradas y salida de emergencia
  • √Āreas de comida y bebidas
  • Pasillos y escaleras
  • Zonas perimetrales fuera del estadio

Esto permite que la administración del estadio tenga acceso a video en vivo y grabado de alta definición desde cualquier computadora o dispositivo móvil autorizado, y les proporcione una integración perfecta con su sistema de control de acceso, humo y alarmas contra incendios y botones de emergencia para habilitar una verificación, respuesta y/o acción rápida.

Además, una gestión y visibilidad eficiente de entradas, salidas, taquillas, salida de emergencia, escaleras, zonas de alimentos, así como puestos de bebidas, permite contar con alarmas automáticas ante una posible intrusión y manipulación de las cámaras para garantizar la operación de los equipos en conjunto con cámaras anti-vandalismo para un funcionamiento y mantenimiento rentables.

Asimismo, las soluciones de seguridad inteligentes ayudan a recibir alertas automáticas por allanamiento y violación del perímetro, con lo que se pueden investigar de manera más eficiente los incidentes a través de un acceso rápido a los videos relevantes y con la calidad de video necesaria para que sean válidos en procesos legales, mientras que permite una supervisión centralizada para un control óptimo de multitudes y tráfico.

 

Analítica, el gran diferenciador 

La analítica de datos brinda soluciones de video inteligentes para monitorear áreas clave de interiores y exteriores para puntos de alto volumen de tráfico.

La analítica brinda al personal de seguridad la oportunidad de reconocer de manera más fácil y rápida los objetos fuera de lugar, las personas sospechosas y analizar situaciones en tiempo real, para detectar mejor las posibles amenazas.

Junto con estrategias de seguridad m√°s sofisticadas, el personal del estadio puede alertar f√°cilmente a las personas cercanas a un incidente para que puedan responder de inmediato.

“Desarrollar planes integrales de gesti√≥n de seguridad y una mejor capacitaci√≥n interna al personal de seguridad, ayudar√° a la administraci√≥n del estadio a mantener a las personas seguras. Junto con estas medidas, cada vez m√°s lugares est√°n actualizando las soluciones anal√≥gicas existentes a la tecnolog√≠a de vigilancia inteligente, para llenar las lagunas de seguridad y mejorar la experiencia total de los aficionados”, explica Francisco Ram√≠rez, Director General de Axis Communications para M√©xico, Centroam√©rica y Caribe.

Las soluciones de vigilancia inteligente, integradas a software de análisis, ayudan al personal de seguridad de estadios y recintos deportivos a mejorar la conciencia situacional, la identificación y el conocimiento operativo. Esto favorece enormemente a las estrategias de gestión orientadas a mantener seguros a los asistentes y garantizar que los fanáticos se diviertan en eventos como Rusia 2018 y/o en las futuras actividades de gran relevancia en los calendarios deportivos o de espectáculos.

El futuro de las ciudades inteligentes

Un nuevo informe publicado por un grupo de trabajo denominado¬†Georgia Tech,¬†afirma¬†que el futuro de la tecnolog√≠a de las ciudades inteligentes depender√° de que las empresas y los gobiernos de la ciudad entiendan los puntos m√°s delicados¬†de la tecnolog√≠a¬†IoT¬†y la forma en que afecta los modelos comerciales y las vidas de los ciudadanos. El informe analiza, entre otras cosas, los riesgos y las posibles recompensas de varios tipos de IoT p√ļblica, desde una perspectiva √©tica, tecnol√≥gica y pr√°ctica.

Un punto clave para¬†los investigadores es¬†que el IoT desplegado en espacios p√ļblicos -en colaboraci√≥n entre los gobiernos de las ciudades, la empresa privada y los propios ciudadanos- tiene un grupo diverso de partes interesadas a las que responder.

Los ciudadanos requieren transparencia y protecciones rigurosas de seguridad y privacidad, para estar seguros de que pueden usar la tecnología de forma segura y tener una comprensión clara de la forma en que el sistema puede usar su información.

La investigaci√≥n tambi√©n profundiz√≥ en varios casos de uso espec√≠ficos para¬†smart city IoT,¬†la mayor√≠a de los cuales giran en torno a la participaci√≥n m√°s directa con los ciudadanos. Las ofertas de gesti√≥n de servicios municipales, que permiten a los residentes comunicarse directamente con la ciudad sobre su gesti√≥n de residuos o necesidades de servicios p√ļblicos, ocuparon un lugar destacado en la lista de posibles casos de uso, junto con tecnolog√≠a de gesti√≥n para los propios servicios, permitiendo que las ciudades gestionen la red el√©ctrica y el sistema de una manera m√°s centralizada. La seguridad p√ļblica fue otro caso de uso clave, por ejemplo, la idea de usar sensores IoT para proporcionar informaci√≥n m√°s precisa a los primeros respondedores en caso de emergencia.

El modelo de negocio para la industria privada involucrado en la tecnolog√≠a de ciudad inteligente gira en torno a la idea de que los sensores agreguen valor a los productos y servicios existentes. Tales “productos cargados digitalmente” pueden ser desde elementos cl√°sicos de IoT hogare√Īos como c√°maras de seguridad y termostatos accesibles a tel√©fonos inteligentes, hasta sistemas de calefacci√≥n que pueden notificar a los proveedores cuando se necesita un reabastecimiento.

M√°s all√° de los dispositivos habilitados para sensores actuales, las empresas est√°n m√°s interesadas en la idea de plataformas IoT, software que permita una amplia gama de productos y servicios de IoT diferentes. El informe cita una investigaci√≥n de¬†IoT Analytics¬†que dice que¬†el mercado de los servicios de la plataforma IoT¬†alcanzar√° los $ 22 mil millones en los pr√≥ximos cinco a√Īos.

 

– Jon Gold

Inteligencia Artificial: jugador fundamental en la trasmisión de eventos deportivos

Sin duda alguna, el mundo deportivo despierta el interés de todo tipo de audiencia, y como en cualquier otra industria, las TI, en particular la Inteligencia Artificial (IA), han jugado un papel clave en su evolución. Tener resultados en tiempo real, métricas, comparaciones de rendimientos o tiempos de manera instantánea es, en buena medida lo que nos hace ser parte del evento.

Cada vez son m√°s las innovaciones tecnol√≥gicas que se integran al entorno de una transmisi√≥n deportiva, y las televisoras est√°n conscientes de que deben invertir en infraestructura que les permita brindar a los televidentes una experiencia completa. Por ejemplo, hace cuatro a√Īos se realiz√≥ la Copa del Mundo en Brasil, en el cual la transmisi√≥n de la final alcanz√≥ una audiencia televisiva de mil millones de personas, mientras que la cifra total de todo el torneo logr√≥ llegar a 3,200 millones de televidentes.

Los seguidores de todo el mundo recurren cada vez con más frecuencia a diferentes dispositivos para observar sus deportes favoritos, esto ha orillado a los medios de comunicación y entretenimiento a integrar dentro de sus estrategias a las TI.

De acuerdo con el Estudio Global de Tendencia de Inteligencia Artificial de Tata Consultancy Services (TCS), el 89% de los encuestados dentro de la industria de medios y entretenimiento, se√Īalaron que sus compa√Ī√≠as actualmente usan tecnolog√≠a cognitiva, mientras que el 11% restante planea hacerlo para 2020.

Todas estas herramientas hacen posible tener comparativos, estad√≠sticas con resultados de a√Īos anteriores, monitorear en l√≠nea el rendimiento del cuerpo del atleta, r√©cords que de inmediato acceden a historias similares con datos que, quiz√° en su tiempo, ni siquiera se calcularon. Todo esto se traduce en la generaci√≥n de grandes vol√ļmenes de informaci√≥n que es administrada por las TI.

La cantidad y velocidad de datos que se manejan en una competencia deportiva son exponenciales, tener diferentes competencias o partidos al mismo tiempo, así como la demanda de los televidentes detener los datos actualizados en todo momento, razón por la cual los cálculos deben ser instantáneos, pero no solamente eso, sino que además deben llegar al destinatario bajo un formato llamativo y desarrollado.

Las empresas de servicios de medios, entretenimiento e informaci√≥n a√ļn no han reconocido plenamente el potencial de la IA.

Tan s√≥lo el 14% se√Īala que esta tecnolog√≠a es muy importante para la competitividad de su empresa, el 36% dice que es importante y el 50% que es moderadamente importante. Todav√≠a hay un gran camino por recorrer, y estas compa√Ī√≠as no han puesto grandes apuestas financieras en proyectos de IA, pues gastaron un promedio de $12 millones de d√≥lares en 2015, una de las cantidades m√°s bajas en las 13 industrias encuestadas dentro del estudio de TCS, donde $70 millones fue el promedio. Sin embargo, esperan invertir $47 millones d√≥lares aproximadamente en 2020.

Es un hecho que detrás de lo que vemos en este tipo de eventos hay imponentes infraestructuras tecnológicas que incluyen a la IA.

Por: Adriana E. Torres Nava, Country Head de TCS en México.

Ford crea sistema para evitar el tránsito en México

Ford y la Universidad de Vanderbilt están demostrando que los llamados embotellamientos fantasmas podrían reducirse con el uso del Control de Crucero Adaptativo (CCA), disponible a partir de hoy en el 40% de los vehículos de Ford en México.

En un circuito cerrado de pruebas de Ford, 36 conductores simularon el tr√°nsito normal de la carretera utilizando un control de crucero adaptativo.

El sistema CCA disminuye la velocidad y acelera automáticamente para mantenerse al ritmo del automóvil que está adelante, sin fatigarse ni distraerse.

Más tarde, los conductores condujeron el mismo camino, pero sin la tecnología, frenando y acelerando manualmente el vehículo. Los resultados: los vehículos que utilizan un Control de Crucero Adaptativo redujeron el impacto de un evento de frenado más suave que aquellos vehículos sin la tecnología activada. Incluso cuando solo uno de cada tres vehículos usaba CCA, la prueba arrojó beneficios en la reducción del tránsito .

“Un divertido viaje familiar puede volverse irritante cuando el tr√°fico es pesado, especialmente una vez que nos damos cuenta de que no hab√≠a motivo para el mismo”, coment√≥ Michael Kane, supervisor de Ford Co-Pilot360 Technology. “Alentamos a los propietarios Ford que tienen Control de Crucero Adaptativo a usarlo durante sus viajes de verano con la esperanza de que esta tecnolog√≠a inteligente pueda ser el primer paso para ayudar a facilitar los viajes cotidianos”.

Por su parte, el investigador principal, Raphael Stern, ha estado trabajando con el apoyo de la Fundación Nacional de Ciencias para determinar cómo las tecnologías inteligentes pueden proporcionar un camino hacia la disminución de tráfico y reducción del consumo general de combustible.

Al igual que con los accidentes, los factores humanos, las calles sin se√Īalizaci√≥n, la conducci√≥n distra√≠da, los malos h√°bitos de manejo, los tiempos de reacci√≥n, y/o el frenado innecesario, son las principales causas de los embotellamientos fantasmas.

Una vez que un conductor acciona los frenos, puede ocurrir una reacción en cadena cuando otros conductores presionan los frenos, lo que hace que el flujo de tránsito se detenga.

“Los sistemas adaptativos de control de crucero no se cansan ni se distraen, sino que constantemente analizan al veh√≠culo que est√° delante”, coment√≥ Michael Kane, supervisor de Ford Co-Pilot360 Technology. “Adem√°s, est√°n programados para proporcionar distancias consistentes entre los veh√≠culos con el fin de responder mejor a la velocidad del veh√≠culo que se encuentra delante. Lo m√°s importante es que el uso de la tecnolog√≠a nos beneficie a todos y que lleguemos a nuestro destino a tiempo‚ÄĚ agreg√≥ Kane.

AWS provee capacidades cloud y aprendizaje automático a la Fórmula 1

Amazon Web Services anunció que Formula One Group (Fórmula 1) está trasladando la gran mayoría de su infraestructura a partir de centros de datos locales a la nube de AWS, y estandarizando en los servicios de AWS de aprendizaje automático y análisis de datos para acelerar su transformación en la nube.

La Fórmula 1 trabajará con AWS para mejorar sus estrategias de carrera, sistemas de seguimiento de datos y transmisiones digitales a través de una amplia variedad de servicios de AWS, incluido Amazon SageMaker, un servicio de aprendizaje automático administrado que permite a los desarrolladores y científicos cotidianos crear e implementar fácilmente modelos de aprendizaje automático; AWS Lambda, el servicio informático sin servidor de AWS impulsado por eventos, y los servicios de análisis de AWS para descubrir métricas que ofrecen cambiar la forma en que los fanáticos y equipos disfrutan, experimentan y participan en las carreras.

La Fórmula 1 también ha seleccionado AWS Elemental Media Services para potenciar sus flujos de trabajo de activos de video, mejorando la experiencia visual de sus más de 500 millones de seguidores en todo el mundo.

Mediante el uso de Amazon SageMaker, los cient√≠ficos de datos de F√≥rmula 1 entrenan con modelos de aprendizaje profundo con 65 a√Īos de datos hist√≥ricos de carreras almacenados, tanto en Amazon DynamoDB como en Amazon Glacier.

Ahora, la Fórmula 1 puede extraer estadísticas críticas de rendimiento de la carrera para hacer predicciones de carrera y dar a los fanáticos una visión de las decisiones y estrategias de fracción de segundo adoptadas por los equipos y conductores.

Por ejemplo, los científicos de datos de Fórmula 1 pueden predecir cuándo se abre y se cierra la ventana de oportunidad para que los equipos acondicionen sus autos para obtener la máxima ventaja, así como también determinar el mejor momento para cambiar los neumáticos.

Al transmitir datos de carreras en tiempo real a AWS mediante Amazon Kinesis, la F√≥rmula 1 puede capturar y procesar datos clave de rendimiento para cada auto durante cada giro y vuelta de los circuitos de F√≥rmula 1 con precisi√≥n y velocidad inigualables. Despu√©s, al implementar el aprendizaje autom√°tico avanzado a trav√©s de Amazon SageMaker, la F√≥rmula 1 puede determinar c√≥mo se est√° desempe√Īando un conductor y si los dem√°s conductores se han excedido o no del l√≠mite.

Al compartir estas ideas con los fanáticos a través de transmisiones de televisión y plataformas digitales, la Fórmula 1 está mejorando la experiencia de los fanáticos, permitiéndoles profundizar en el funcionamiento interno de sus equipos y conductores favoritos.

 

 

La Inteligencia Artificial est√° cada vez m√°s inteligente

Las m√°quinas tomar√°n acciones con base en sus datos, asumiendo as√≠ acciones de riesgo o de negocios que antes eran realizadas por personas. ¬ŅQu√© podemos hacer al respecto?

Hasta hace pocos a√Īos las empresas abandonaron el simples¬†data warehouse¬†para invertir en grandes estructuras de¬†big data. Se quiera o no, la tecnolog√≠a digital fue el combustible fundamental y el m√°s importante para esta transformaci√≥n. Su enfoque inicial era de peque√Īos datos estad√≠sticos de los resultados de las ventas y de los productos; actualmente se dedican a grandes an√°lisis y al cruce de informaciones internas y externas para entender cada vez m√°s el comportamiento de los clientes seg√ļn su perfil de consumo.

Observe que hubo un cambio en el enfoque de la visión de la información: el cliente pasó a tener preferencia total para las empresas y el entendimiento de su comportamiento pasó a ser la clave principal del camino evolutivo para desarrollar nuevos productos y soluciones. Así, el uso de la inteligencia artificial ha adquirido importancia primordial en el próximo paso de la evolución tecnológica.  Empresas pioneras, como Google con el Assistant/Home y Amazon con la Alexa, tomaron la delantera en esta carrera, en función del comportamiento de las personas. Las demás empresas, las más avanzadas y otras todavía en sus etapas iniciales, recorren el mismo camino para mantenerse competitivas en el mercado.

Seg√ļn Stephen Hawking, nuestras vidas ser√°n transformadas por la IA, que puede constituirse en el evento de mayor relevancia de la civilizaci√≥n humana.

Muchos anuncian que hasta el a√Īo 2040 cada ser humano ser√° el centro de un mundo asistido por la inteligencia artificial. ¬ŅPero, c√≥mo desarrollar esas habilidades? La evoluci√≥n del lenguaje neuronal en la conversi√≥n de datos en texto permite la autonom√≠a de los ordenadores en el desarrollo de las acciones racionales, para la generaci√≥n de informaci√≥n y es actualmente usada por empresas para la configuraci√≥n de reportes inteligentes.

La evolución del Speech Recognition, que permite cada vez más la interacción hombre-máquina en los sistemas de reconocimiento de voz, está cada vez más intuitiva. Los diversos tipos de agentes virtuales o robots de automatización ya pueden asociarse a las acciones de machine learning o deep learning, en que la máquina, con base en la información, tiene una evolución de aprendizaje próxima a la del cerebro humano.

 

IA en el control 

Los sectores de infraestructura podrán aparecer y desaparecer por medio de solicitudes realizadas por las propias máquinas. Por ejemplo, en la gestión de las decisiones, donde la máquina tomará acciones, con base en sus informaciones, asumiendo así acciones de riesgo o de negocios, que eran realizadas por personas y también, la Biometría, que permitirá la interacción de la máquina en los aspectos físicos de la estructura y forma del cuerpo y del comportamiento humano.

Esos son algunos peque√Īos ejemplos que, bien trabajados, van a permitir una IA m√°s inteligente a punto de proporcionar un mundo diferente en los pr√≥ximos a√Īos, donde tendremos asistentes digitales controlando el contenido de su heladera, la temperatura del ambiente, las gu√≠as de TV, basadas en su sentimiento, veh√≠culos aut√≥nomos y, qui√©n sabe, su portero podr√° ser un androide. Las empresas de tecnolog√≠a vienen trabajando, de forma consistente, en el dominio de la informaci√≥n, promoviendo en sus clientes la transformaci√≥n digital necesaria para que puedan entrar en la era de la IA. Entiendo que se trata de un camino sin retorno, en el cual las corporaciones que no emprendan este camino podr√°n perder su cuota en el mercado para una competencia m√°s preparada en estos nuevos avances tecnol√≥gicos.

 

 
Por: Cleverson Novo, Director Comercial de Triad Systems.

¬ŅEl reconocimiento facial biom√©trico viola la privacidad?

En solo unos pocos a√Īos, el reconocimiento facial basado en video ha dejado el √°mbito de la ciencia ficci√≥n y la superproducci√≥n de Hollywood para convertirse en una soluci√≥n del mundo real altamente efectiva y f√°cil de implementar.

En la actualidad, los mejores sistemas en su clase alcanzan estándares de precisión y velocidad mucho más allá de lo que es posible incluso con un ojo humano bien entrenado. Además, pueden implementarse junto con infraestructuras de video y bases de datos de imágenes existentes.

Sin embargo, aunque la tecnología capaz de detectar instantáneamente un rostro entre la multitud, los marcos regulatorios en los que deben operar tales sistemas han tenido problemas para mantener el ritmo.

En parte como resultado, se han expresado preocupaciones sobre las implicaciones acerca de la privacidad de esta nueva clase de herramienta de identificación biométrica.

Para garantizar que las sociedades puedan obtener todos los beneficios potenciales, es esencial:

  • Conocer directrices claras para el uso del reconocimiento facial autom√°tico basado en fuentes de video de dominio p√ļblico como CCTV (circuito cerrado de televisi√≥n).
  • Es importante considerar que, a diferencia de otras tecnolog√≠as biom√©tricas, el reconocimiento facial basado en video es discreto; la experiencia del usuario final es r√°pida, fluida y simple.

Como resultado de lo anterior, esto puede servir para fortalecer y proteger a las comunidades con un grado de sensibilidad mucho mayor que algunas de las medidas que se emplean actualmente.

El reconocimiento facial en vivo es solo uno de una amplia gama de métodos por los cuales los datos personales ahora pueden capturarse, almacenarse y utilizarse.

Y en todo el mundo, los reguladores están respondiendo a preocupaciones generalizadas sobre el posible impacto que esto tiene en nuestras libertades civiles. En la UE, por ejemplo, el GDPR (Reglamento General de Protección de Datos) entró en vigor el 25 de mayo de 2018.

Este reglamento proporciona un marco mucho más riguroso para la recopilación, el almacenamiento y el uso de información personal, incluida la biometría. Si bien obviamente es temprano en términos de implementación, muchos de los principios clave alrededor de los cuales se construye el GDPR tendrán, sin duda, profundas implicancias sobre cómo y dónde se implementa el reconocimiento facial basado en video. Estos principios incluyen:

  • Procesamiento legal, justo y transparente: el GDPR insiste en que debe quedar claro por qu√© se recopilan los datos.
  • Limitaci√≥n del prop√≥sito y minimizaci√≥n de datos: las organizaciones no deben recopilar datos sin un prop√≥sito espec√≠fico, y solo deben almacenar la cantidad m√≠nima de datos necesaria para tal fin. Adem√°s, los ciudadanos ahora tienen el “derecho al olvido”.
  • Confidencialidad y seguridad: una organizaci√≥n es ahora la √ļnica responsable de garantizar que los datos personales recopilados est√©n protegidos contra la negligencia o el ataque malicioso.
  • ‘Acci√≥n afirmativa clara’: todos los ciudadanos deben haber dado su consentimiento para que se recopilen los datos.

Mientras que los marcos legales lentamente toman forma, muchas agencias policiales y de control fronterizo ya est√°n m√°s familiarizadas con el uso de los datos biom√©tricos como una herramienta para identificar individuos de inter√©s. Sin embargo, en lo que respecta a la adopci√≥n del reconocimiento facial basado en video, diferentes pa√≠ses est√°n tomando enfoques para evaluar tanto la efectividad t√©cnica como los niveles de aceptaci√≥n y apoyo del p√ļblico. En Alemania, por ejemplo, una prueba llevada a cabo por la polic√≠a y el Ministerio del Interior en la estaci√≥n de trenes de Berl√≠n S√ľdkreuz, en la que participaron 400 “sospechosos” voluntarios, ha recibido cr√≠ticas de activistas por la libertad civil.

Al llegar a conclusiones, todas las partes del debate deben reconocer y comprender las caracter√≠sticas distintivas del reconocimiento facial basado en registros de video. Para algunos, la capacidad de “cosechar” millones de rostros de forma remota, sin que las personas involucradas est√©n necesariamente al tanto, es motivo de preocupaci√≥n. Sin embargo, igualmente, son esas mismas cualidades las que proporcionan algunos de los argumentos m√°s fuertes a su favor.

En muchos casos, la tecnolog√≠a reemplazar√° o complementar√° el proceso humano de “identificaci√≥n facial en vivo” que rutinariamente realizan funcionarios, como polic√≠as o guardias de control fronterizo.

Este tipo de enfoque claramente no está sujeto a los prejuicios conscientes o inconscientes que pueden influir potencialmente en el trabajo de cualquier ser humano. Como tal, las cuestiones delicadas relacionadas con la aplicación de la ley, en particular en relación con el tratamiento de los grupos minoritarios, pueden ser manejadas de manera mucho más efectiva. Sumado a eso, y a diferencia de la captura de datos biométricos, como las huellas dactilares o el iris, el reconocimiento facial basado en video es un proceso completamente discreto.

La experiencia reciente tiende a sugerir que los ciudadanos acoger√°n ampliamente la llegada de cualquier tecnolog√≠a nueva que pueda mejorar la protecci√≥n contra amenazas que van desde el tr√°fico de personas hasta el terrorismo mundial. Sin embargo, es probable que, en los pr√≥ximos a√Īos, la consulta y la participaci√≥n p√ļblicas efectivas sean la piedra angular de los despliegues de reconocimiento facial a gran escala basados en video. Independientemente de las regulaciones vigentes, la mayor√≠a de los observadores considerar√≠a esto como una mejor pr√°ctica.

Afortunadamente, con la introducción del GDPR y otras iniciativas similares en todo el mundo, los legisladores ahora están brindando mayor claridad en el uso apropiado de la biometría.

 

Por: Roberto Velarde, Country Sales Manager (Identity Management) Government Business Unit

Nutanix quiere ayudar a alcanzar la Transformación Digital

Las empresas est√°n en constante b√ļsqueda de la codiciada Transformaci√≥n Digital, agilizando el negocio y mejorando la entrega de aplicaciones y servicios.

Para ayudarse a llevar sus principales objetivos de negocio, se han tenido que apoyar de tecnologías emergentes como la nube para aumentar la disponibilidad de la información y servicios; y las cargas de trabajo digitales para la próxima generación de aplicaciones inteligentes, que soportarán el IoT e IA.

Fernando Zambrana, Country Manager de Nutanix.

‚ÄúNutanix busca ser un enabled, otorgando una plataforma para que las empresas obtengan esa agilidad para conseguir su transformaci√≥n digital. Nutanix hace invisible la infraestructura del data center, simplificando el aprovechamiento de los recursos, tecnol√≥gicos y humanos, para que puedan enfocarse a temas que den mayor valor para el negocio y ofrecer mayor agilidad‚ÄĚ, coment√≥ Fernando Zambrana, Country Manager de Nutanix en entrevista para Computerworld M√©xico.

Con el avance acelerado de la tecnolog√≠a, las empresas buscan adem√°s simplicidad para ofrecer resultados. ‚ÄúGracias a una sola consola de administraci√≥n y un solo centro de operaciones se puede visualizar cada √°rea, creando esa simplicidad que las compa√Ī√≠as modernas buscan‚ÄĚ, coment√≥ Zambrana, agregando que se trata de una herramienta desde la que se puede acceder incluso desde un Smartphone.

Gracias a la incorporación de tres herramientas que se unieron a su plataforma, Nutanix pretende ayudar a las empresas a alcanzar su digitalización y agilidad de negocio: Flow, Era y Beam.

Nutanix Flow, se trata de su soluci√≥n de red definida por software (SDN) pensada totalmente para manejar multinubes. “Sabemos que las compa√Ī√≠as de hoy no s√≥lo manejan sus cargas de trabajo en una sola nube, por lo que queremos brindarles la confianza para que muevan sus cargas entre todas ellas de manera segura”, coment√≥ el ejecutivo. Flow provee seguridad centrada en aplicaciones para brindar protecci√≥n total no s√≥lo frente amenazas internas, sino externas, las cuales suelen no ser detectadas por los productos de seguridad tradicionales.

Por su parte, Nutanix Era se trata de un conjunto de soluciones bajo el modelo PaaS (plataforma como servicio) dise√Īada especialmente para que la nube empresarial pueda optimizar y automatizar las bases de datos, ofreci√©ndole a los administradores libertad para que puedan enfocar sus esfuerzos en iniciativas de mayor valor para el negocio.

Por √ļltimo, Nutanix Beam es la oferta SaaS (software-as-a-service) de la compa√Ī√≠a, la cual ofrece control multinube para que las organizaciones puedan administrar los gastos, la seguridad y el cumplimiento de regulaciones asociadas a casi cualquier plataforma en la nube, todo bajo la misma plataforma de administraci√≥n.

 

IBM Watson ya aprendió a debatir

Otra muestra de fuerza más de IBM. Tras la mediática victoria de Watson en Jeopardy!, La tecnología de inteligencia artificial del Gigante Azul ha vuelto a sorprender al participar en un debate con primeros espadas de la oratoria… Y salir airoso.

La campeona de debate universitario israel√≠,¬†Noa Ovadia debati√≥ con IBM Debater sobre las ayudas econ√≥micas p√ļblicas para explorar en espacio. La m√°quina habl√≥ a favor de la iniciativa y se dirigi√≥ directamente a su oponente con afirmaciones contundentes. ‚ÄúOtro aspecto que ha destacado mi oponente es que hay otras cosas m√°s importantes a las que destinar dinero que a la exploraci√≥n espacial. Es muy f√°cil decirlo y estoy en desacuerdo. Nadie est√° diciendo que esta sea la √ļnica cosa en tu listado de gastos‚ÄĚ,¬†dijo. En un segundo debate con el tambi√©n israel√≠ Dan Zafrir el sistema¬†debati√≥ sobre la necesidad de aumentar el uso de la telemedicina.

IBM no entren√≥ al sistema en estos temas en concreto;¬†inicialmente ha sido dise√Īado para debatir sobre 100 asuntos diferentes.

Hasta ahora, dice IBM en un comunicado oficial, los asistentes de inteligencia artificial han sido √ļtiles para dar respuestas a b√ļsquedas y preguntas sencillas.¬†Project Debater¬†va un paso m√°s all√° al ‚Äúabsorber diferentes y abundantes fuentes de informaci√≥n y perspectivas para ayudar a las personas a¬†dar argumentos persuasivos y tomar buenas decisiones‚ÄĚ.

Y he aqu√≠ la visi√≥n corporativa de esta innovaci√≥n. Este tipo de tecnolog√≠a entrar√° en la empresa en forma de asesor de confianza;¬†un sistema capaz de aconsejar basado en fundamentos s√≥lidos y en m√ļltiples fuentes de informaci√≥n.

 

Nerea Bilbao