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Reportajes y análisis

Informese: La primacía de los datos

[08/05/2018] Hace unos días se desarrolló en Lima la séptima edición del Predictive Analytics Experience (PAE), un evento organizado por la firma especializada en analítica de datos Informese, con el objetivo de dar a conocer las más recientes tendencias en su campo de especialización.

La reunión se desarrolló mediante dos charlas magistrales y nueve presentaciones, divididas en tres tracks (Experiencias, Transformación de las organizaciones y Tendencias analítica) que ofrecieron una visión más detallada de lo que se puede lograr al trabajar adecuadamente la información.

CIO Perú estuvo ahí, y de ese día resaltamos las charlas magistrales que son las que ofrecieron un amplio panorama de la forma en que nuestro entorno se está transformando. Los datos y la forma en que los tratamos no solo están cambiando la información que disponemos, también están alterando la forma en que trabajamos.

Juan Carlos Olarte, director de Servicios Profesionales de Informese.


La inteligencia aumentada

La primera charla magistral de aquel día fue la presentada por Juan Carlos Olarte, director de Servicios Profesionales de Informese. En ella nos ofreció el concepto de la inteligencia aumentada.

Olarte, para poner al público en contexto, mostró primero la dimensión de los cambios por los que estamos pasando. Hizo referencia a la Ley de Moore, aquella que todos conocemos y que nos dice que el número de transistores en un procesador se duplica aproximadamente cada dos años.

Olarte, para mostrar la verdadera envergadura de este ritmo de crecimiento, sostuvo que, si esa ley se aplicara a un automóvil fabricado en la misma época en que se hizo conocida esta afirmación, ahora debería tener una velocidad de 300 mil millas por hora y debería costar solo algunos centavos. Ese es el equivalente que hemos logrado en los procesadores, pero no nos damos cuenta.

Gracias a estos adelantos hemos podido crear modelos que aprenden y se adaptan y, de hecho, usamos el aprendizaje automático y la ciencia de datos todos los días, en campos como la analítica descriptiva, la analítica predictiva y la analítica prescriptiva.

Es decir, ahora la analítica es para todos. Se puede encontrar en lugares tan cotidianos como la red social Facebook, y se podrá encontrar en dispositivos que están por dejar de ser futuristas, como los automóviles sin conductor.

Obviamente, todo esto se ha iniciado gracias a algunos elementos que Olarte identifica como el big data, la mejora de las GPU y la aparición del deep learning. Así, la inteligencia artificial se ha ampliado hacia campos como el reconocimiento de voz, el procesamiento de lenguaje natural, la computación cognitiva, el reconocimiento visual, el aprendizaje no supervisado, las redes neuronales, el aprendizaje automático e, incluso, el razonamiento.

Pero, además, la integración de nuevos sensores ofrece la posibilidad de llegar incluso a más datos, Olarte señaló, por ejemplo, a la nariz digital que se usará para detectar gases y al gusto digital, para reconocer líquidos; todas herramientas que se pueden utilizar en el monitoreo ambiental, la predicción y mitigación de la contaminación y la asimilación de datos heterogéneos.

Y todo esto ¿para qué?

En el caso de las empresas, para alterar el status quo, es decir, hacer disrupción en la industria, reinventar y reimaginar los procesos, todo, por supuesto, de forma alienada con la estrategia de la firma.

¿Cuál será el impacto en el trabajo? En la actualidad pasamos el 80% del tiempo dedicados a actividades triviales y solo el 20% del tiempo se dedica a tareas vitales. La inteligencia artificial nos permitirá revertir estas cifras para dedicar más tiempo a cosas más importantes.

Por supuesto, esto requiere de nuevas habilidades. Olarte sostuvo que en el 2015 las principales habilidades que se buscaban en los colaboradores de las empresas eran la resolución de problemas complejos, la coordinación con otros colaboradores y la gestión de las personas. Para dentro de dos años, en el 2018, se buscará también la resolución de problemas complejos: pero, en segundo lugar, encontraremos el pensamiento crítico y la creatividad en tercera posición.

En conclusión, la inteligencia aumentada nos permite entender mejor y mejorar las operaciones demasiado complejas para la mente humana, para gestionarlas con mayor rapidez para los insights. Además, representa un gran potencial para cambiar la manera en que las industrias operan y los negocios compiten.

Juan Carlos Zevallos, cloud country manager de IBM.
Juan Carlos Zevallos, IBM
La transformación digital

La otra charla magistral que se desarrolló en el evento fue la de Juan Carlos Zevallos, cloud country manager de IBM, quien disertó sobre la transformación digital.

Zevallos sostuvo que nos encontramos en un momento en el que los negocios y las arquitecturas tecnológicas cambian al mismo ritmo. Y esto no sucede todos los años, se estima que sucede cada 25 años, y esto cambia no solo la tecnología sino la forma en que se realizan los negocios. La actual era en la que nos encontramos es la de los datos, más la inteligencia artificial. Ésta nos va a ofrecer capacidades impresionantes de aprendizaje. Pero el uso de los datos ya se puede ver en la vida cotidiana, y la importancia que tiene.

Zevallos recordó un partido de futbol entre Alemania y Argentina en el que las selecciones se tuvieron que ir a una tanda de penales para romper el empate que había logrado. Al arquero alemán se le proporcionó un papelito en el que se le indicaba hacia donde podría patear con mayor probabilidad el jugador argentino. El papelito contenía información que era el producto del seguimiento que habían hecho los alemanes de las formas en que los argentinos pateaban los penales y, entonces, cada vez que tocaba un disparo argentino el arquero consultaba el papel. El resultado: El arquero se tiró hacia la dirección correcta en las cinco ocasiones, y atajó dos disparos. Alemania pasó a la siguiente ronda.

Los datos son importantes entonces. Y eso también se comprueba a nivel empresarial, ya que las propias empresas están comenzando a utilizar los datos de cara al cliente. Por ejemplo, Maersk, una de las compañías de logística internacional más grandes del mundo, tenía el problema de que sus procesos eran en gran medida manuales. Se decidió entonces mejorar la gestión del inventario en tránsito mediante el uso de Blockchain con usuarios en todo el mundo.

Gracias a ello se realizó un seguimiento en tiempo real del envío de mercancías a través de múltiples puestos de control de la cadena de suministro global. Gracias a ello se logró la reducción del 97% en el flujo de documentos, y un ahorro de 5,4 millones de dólares por embarcación.

Obviamente, para lograr este éxito se requiere de la infraestructura correcta. Y en este tema, el ejecutivo señaló cuatro elementos fundamentales desde su perspectiva: Aplicaciones, soluciones y servicios, para implementar rápidamente nuevas capacidades de la industria. Inteligencia artificial e inteligencia cognitiva, para que la experiencia y el conocimiento sean implementados. Los propios datos, para tener la capacidad de obtener información y conocimiento de los datos mientras se gobierna independientemente de su ubicación y respetando el cumplimiento. Y la infraestructura ágil, para integrar aplicaciones de misión crítica junto con nuevas cargas cognitivas y de datos.