Por: Juan Carlos Garcés, director general de Intel Colombia
En los últimos años hemos visto surgir nuevas tecnologías en la industria, como Big Data, Análisis de Datos, Inteligencia Artificial e Infraestructura Edge-to-Cloud, que han abierto un campo de oportunidades para distintos procesos de innovación y optimización en las organizaciones de diferentes sectores, lo que les ha permitido prepararse y mantenerse vigentes en un mercado en constante evolución.
Una temprana adopción de este tipo de tecnologías terminará representando una ventaja competitiva importante en cada sector al darle las bases a las empresas para construir una infraestructura robusta que les ayude a responder las necesidades del mañana.
Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial (IA) se ha instalado en la imaginación colectiva como máquinas tienen la capacidad de pensar de forma similar a las personas.
En la práctica se trata de un conjunto de técnicas que permiten a las máquinas aprender de manera autónoma, semiautónoma o supervisada a partir de grandes bases de datos (Big Data), para identificar patrones y tendencias, formular predicciones con rapidez y precisión, y en algunos casos tomar acciones concretas.
Escalar estos tipos de Inteligencia Artificial puede crear grandes ventajas competitivas, pero no es suficiente. No sólo debemos repensar la toma de decisiones y las operaciones para extraer valor de los datos, sino también invertir en capacidades humanas.
Un estudio reciente de BCG-MIT Sloan Management Review sugiere que, para lograr beneficios financieros significativos de sus máquinas, las empresas tendrán que mirar más allá de la automatización y centrarse en cambio en el aprendizaje y la transformación organizacional.
El Future of Humanity Institute, centro de investigación interdisciplinario de la Universidad de Oxford, ha realizado un estudio con 352 científicos e investigadores expertos en IA y han extraído unas predicciones que parece ser que pueden cumplirse y son relevantes para las empresas del futuro.
Según ese estudio, conducir un camión, a partir de 2027, será más seguro que lo haga una máquina a que lo haga una persona, lo que reducirá la tasa de accidentes de manera significativa y la IA en el comercio superará a los vendedores humanos en 2031. E incluso se prevé que en 2057 podrán llevar a cabo sus propias investigaciones científicas. Lo cierto es que no hay límites para las aplicaciones futuras de la Inteligencia Artificial.
A pesar de que las máquinas serán las más utilizadas en este tipo de labores, el rol del ser humano continuará siendo indispensable para que cada tarea tenga un alto nivel de eficiencia, es decir, el talento de las personas es clave para que este futuro se haga realidad.
Por ejemplo, los médicos, a partir de los datos de los que disponen, pueden recurrir a la IA para diagnosticar con más precisión ciertas enfermedades, en tanto que ellos pueden proporcionar no solo la planificación del tratamiento, sino la calidez y la confianza fundamentales para una interacción humana. Las investigaciones demuestran que el contacto humano puede tener una influencia determinante en la calidad de los tratamientos sanitarios como lo destaca el estudio Social Relationships and Mortality Risk: A Meta-Analytic Review.
De la misma forma, los científicos pueden usar herramientas dotadas de IA para crear medicamentos más eficaces. Sin embargo, las máquinas no pueden sustituir la capacidad de los científicos para concebir hipótesis y aplicar conocimientos, ni tampoco la de comunicarse con los pacientes sirviéndose de su saber y confianza.
En conclusión, es necesaria una relación simbiótica, en la no solo enseñemos a las máquinas lo que los humanos ya saben, sino que restructuremos cualquier interacción hombre-máquina que requiera la situación, adaptándola a los cambios de contexto, circunstancias y escenarios, para humanizarla.
Big Data y Análisis de Datos
En mi última columna destaqué la importancia del Big Data y el Análisis de Datos como soporte estratégico para moldear el futuro. Su uso ayuda a extraer rápidamente valor de grandes conjuntos de datos para obtener información útil y oportuna.
Esta información servirá de guía para la toma de decisiones estratégicas y la tan esperada innovación. Se necesita tener la capacidad de hacer predicciones del mercado, tomar decisiones en momentos críticos y capturar la percepción de los públicos de interés.
Para que esto suceda, es fundamental procesar conjuntos de datos más grandes en menos tiempo, impulsar la eficiencia y la modernización del centro de datos y optimizar las inversiones en infraestructura.
La hiperconvergencia también será fundamental para las empresas, ya que lleva la sencillez de la nube al centro de datos. La administración centralizada agiliza las operaciones, mientras que su arquitectura escalable minimiza el espacio del centro de datos.
Infraestructura Edge-to-Cloud
La velocidad cada vez mayor de las operaciones comerciales junto con las expectativas de los clientes en constante crecimiento significa que, para muchas organizaciones, la toma de decisiones debe ocurrir cada vez más lejos de la oficina central.
Los empleados necesitan el conocimiento y la información para tomar decisiones críticas en tiempo real. En algunos casos, estas decisiones pueden ser completamente automatizadas.
Cada vez más, las decisiones se toman en función de los datos generados en el perímetro. De hecho, se capturan tantos datos en el borde que Gartner predice que para 2025, hasta el 75% de todos los datos empresariales se generarán fuera de los centros de datos tradicionales.
Poner las capacidades informáticas más cerca de estos datos en su punto de origen permite nuevos casos de uso en tiempo real y obtiene nuevos flujos de ingresos incluso de los datos más confidenciales, mientras se mantiene la privacidad.
Lograr esto depende de la combinación efectiva de cuatro tecnologías: Edge Computing, la nube, la conectividad omnipresente y la Inteligencia Artificial. Si bien todas ya agregan valor individualmente, las empresas que se aseguren de que pueden integrarlas en su infraestructura y habilitar la inteligencia completa desde el borde hasta la nube estarán mejor ubicadas para tener éxito.
Podemos pensar en estas tecnologías existiendo en un ciclo virtuoso. Más dispositivos, comunicación y poder de cómputo en el borde crean y transmiten más datos, lo que alimenta casos de uso de IA más complejos.
Esto, a su vez, crea más información que puede difundirse a través de la nube en toda la organización y utilizarse para optimizar aún más la recopilación y el análisis de datos en el futuro.
Como podemos ver, todas estas tecnologías del hoy, así como muchas otras, serán fundamentales para el éxito de las empresas del futuro y las empresas que sepan utilizarlas, solas o mejor aún, combinadas, tendrán una gran ventaja competitiva que estas mismas tecnologías le ayudarán a ampliar.
