06 Feb

La Influencia de los sistemas cognitivos en la empresa

Ricardo Malhado

Senior Research Analyst

IDC España

 

En el futurista 2019 de la película Blade Runner, el personaje interpretado por Harrison Ford, Rick Deckard, persigue a robots que casi no se distinguen de los seres humanos (e incluso a algunos que ni siquiera saben que son robots, juzgándose humanos). A pesar de que en 2017 estamos lejos de ser incapaces de distinguir un robot de un ser humano, estamos entrando en la era de los Sistemas Cognitivos / Inteligencia Artificial que forman el núcleo de razonamiento de los robots que Rick Deckard perseguía en Blade Runner. Estamos entrando en un período de profundo cambio en la economía, la industria y la sociedad. Y si necesitamos evidencias, basta ver que algunos de los gigantes de la tecnología (Amazon, Google, IBM, Microsoft, Salesforce) han anunciado o lanzado recientemente productos de Inteligencia Artificial y que están enfocando sus esfuerzos en la construcción de un mundo en el que la computación es ubicua y está disponible para cualquier persona o entidad (potenciando el uso de interfaces naturales como, por ejemplo, el lenguaje).

¿Qué son los Sistemas Cognitivos / IA?

Los sistemas de computación cognitiva / IA son sistemas de autoaprendizaje y razonamiento que pueden enriquecer o reemplazar la toma de decisiones en situaciones complejas, que involucran volúmenes de información muy altos y / o incertidumbre. Son adaptativos, iterativos y contextuales, y hacen que una nueva clase de problemas sea computable. Aprenden mientras operan. Una cualidad verdaderamente humana…

Una de las tecnologías fundamentales en los sistemas cognitivos es machine learning – o aprendizaje automático. Consiste en un conjunto de técnicas matemáticas y estadísticas que permiten a los algoritmos mejorar en tareas (de clasificación, por ejemplo) con experiencia – es decir, con cada vez más datos. En muchos casos, esto no es más que solucionar un problema de optimización numérica. ¿Por qué son relevantes los Sistemas Cognitivos / IA? Muchas empresas de Software ya empezaron a añadir funcionalidades cognitivas/IA a sus productos para ofrecer capacidades de predicción, asistencia y recomendaciones. Desde IDC, estimamos que capacidades cognitivas basadas en machine learning o en técnicas más amplias vengan a ser implementadas en las próximas versiones de los paquetes de software empresarial, incluyendo todas las soluciones de business analytics. De hecho, en 2018, el 75% del desarrollo empresarial y de los vendors de software incluirá funcionalidades cognitivas.

La novedad está en el hecho de que estas funcionalidades no estarán disponibles solamente para los científicos de datos que desarrollan nuevos modelos analíticos, sino más bien para todos los demás usuarios de las diferentes áreas de negocio – experiencia del cliente, cadena de suministro, colaboración, recursos humanos u otras aplicaciones.

Teniendo en cuenta las tendencias actuales de I + D en la industria del software, esperamos que esta “nueva inteligencia” esté disponible para cualquier empresa que tenga previsto actualizar sus aplicaciones durante los próximos tres años.

Otro de los drivers más fuertes de la utilización de capacidades cognitivas o de machine learning es Internet de las Cosas. Así que, para 2020, el 100% de los esfuerzos efectivos de IoT contará con el apoyo de modelos de machine learning creados en data lakes, marts y content stores. La importancia del mercado global de los sistemas cognitivos es tal que en 2020 el mercado mundial de sistemas cognitivos/ IA tendrá el valor de 47 mil millones de dólares, suponiendo un crecimiento anual compuesto (CAGR 2016-2020) de un 56% – una cifra que bien muestra el desarrollo y la presencia que estos sistemas tendrán en los próximos años.

¿Cómo van a influir los sistemas cognitivos en las empresas?

Desde un punto de vista conceptual genérico, hay dos grandes beneficios asociados a la utilización de sistemas cognitivos en las empresas: 1) la racionalización y automatización de procesos, 2) el enriquecimiento de procesos, productos y servicios.

Desde el punto de vista de los casos de uso, los sistemas cognitivos tienen aplicación en cualquier industria y área funcional. Efectivamente, se basan en el reconocimiento de patrones a partir del procesamiento de un gran conjunto de datos a una escala que está más allá de la capacidad humana, con lo que se pueden aplicar en muchos dominios – como, por ejemplo, análisis e investigación de fraudes, recomendación y automatización de procesos de venta, sistemas de investigación y recomendación de gestión de calidad, agentes de servicio automatizados, sistemas automatizados de inteligencia y prevención de amenazas, sistemas de búsqueda y acceso a contenidos, etc.

Tomemos como ejemplo detallado el sourcing y procurement; en particular, el proceso de source to settle. Típicamente, el 20% de la inversión se concentra en el 80% de los proveedores. Hay muchas transacciones, pero el valor monetario total de cada uno es bajo en comparación con el total y hay muchos proveedores potenciales para los bienes, por lo que el riesgo de oferta es también bajo. La automatización del proceso final (desde el aprovisionamiento hasta la contratación) para estas transacciones rutinarias de bajo riesgo (a través de la aplicación del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural) libera personal cualificado para concentrarse en la inversión y proveedores con mayor riesgo de suministro y coste financiero, así como en la gestión de las relaciones con los proveedores más críticos. Y para estos procesos menos rutinarios, el aprendizaje automático aumenta el proceso de sourcing mediante el monitoreo de señales que podrían conducir a una interrupción del suministro, asesorando al personal sobre las acciones correctivas disponibles y alternativas. Todo el proceso (tanto rutinario como no rutinario) se implementa a través de una combinación de automatización y enriquecimiento. Todo esto significa otra cosa: que uno de los grandes impactos de los sistemas cognitivos está en la fuerza de trabajo. Ellos van a cambiar la fuerza de trabajo de las empresas. Ya no sorprende a nadie la predicción de que la fuerza de trabajo del futuro será compuesta no solo por humanos, sino también por agentes virtuales…

¿Qué deberían estar haciendo las empresas en torno al tema Sistemas Cognitivos / IA?

Existen varios modelos de utilización de capacidades cognitivas en las empresas:

1) Agentes cognitivos dedicados que pueden ser involucrados en varios procesos de la empresa

2) Funcionalidades embebidas en el software empresarial

3) Plataformas de servicios (típicamente consumidos a través de la nube).

Queda claro que cualquiera que sea la combinación o arquitectura seleccionada por cada empresa, esta implicará una revisión de sus procesos. El TI y el negocio tendrán que trabajar conjuntamente para evaluar el valor de la nueva inteligencia proporcionada por el software e identificar los casos de implementación prioritaria. Además, las empresas deberían estar buscando a sus proveedores de tecnología para ver cómo las capacidades cognitivas / IA están siendo incluidas en los roadmaps de productos y cómo podrán hacer uso de dichas capacidades. Y los departamentos de TI deberán estar aprendiendo sobre las diversas plataformas de software cognitivo / AI disponibles y comenzar a probar algunas nuevas aplicaciones en ellos. Algunas de estas plataformas son gratuitas para uso en desarrollo. Las organizaciones de TI necesitan crear experiencia interna en estas áreas junto con la ciencia de datos y Big Data.
“I’m not in the business… I am the business”, decía un Android en Blade Runner… Será, por cierto, fascinante ver el desarrollo masivo de soluciones, así como analizar y ayudar a la evolución de proveedores y empresas bajo el signo de las capacidades cognitivas, al mismo tiempo que será desafiante dar respuestas adecuadas al reto de la transformación de la fuerza de trabajo.

Y esto es solamente el comienzo.

02 Feb

Infraestructuras modernas y ágiles: la gestión del Cloud híbrido

Juan García Morgado

Senior Research Analyst IDC

En los próximos años, los equipos de TI adoptarán arquitecturas de infraestructura híbrida en la nube e incorporarán diversidad de servicios IaaS y PaaS, junto a plataformas propietarias e infraestructuras de cloud privado, soportando un amplio espectro de que habrán de soportar en producción. Se espera que muchas organizaciones se suscriban a servicios cloud públicos para resolver necesidades de trabajo específicas, mientras continúan ejecutando aplicaciones legacy en centros de datos tradicionales.

 

La inversión en tecnologías cloud es una de las principales iniciativas de cualquier empresa que esté inmersa en la transformación digital. La nube es un elemento esencial a la hora de construir una infraestructura moderna y ágil. IDC cree que en los próximos tres años:

  • Más del 65% de las empresas implantarán arquitecturas cloud híbridas que abarcarán múltiples servicios en la nube aparte de la infraestructura propietaria, cloud y no cloud.
  • Más del 60% de las empresas suscribirán más de diez servicios cloud SaaS, Paas e IaaS diferentes.
  • Una aproximación a la gestión efectiva del cloud híbrido es crítica para las empresas que esperen obtener un valor diferencial en este tipo de estrategias.

 

Para la optimización del uso de la nube en la transformación digital, IDC recomienda una serie de acciones.

 

Redefinir las arquitecturas de cloud híbridas. El éxito de la transformación digital y la nube dependerá de la habilidad para construir soluciones híbridas eficientes, que permitan la interconexión, integración e interoperabilidad entre todos los tipos de servicios cloud y sistemas legacy, proporcionando agilidad en el aprovisionamiento de recursos y coherencia de los datos.

 

Integración de arquitecturas de datos como servicio. La habilidad para la innovación está directamente relacionada con la capacidad para acceder a los datos relevantes.

 

Gestión de comunidades de desarrollo. Los desarrolladores proporcionan a los usuarios servicios y experiencias multicanales basados principalmente en la web. La gran mayoría de dichas aplicaciones tendrán que acceder a servicios tipo API, que se basarán en infraestructura tanto pública como privada. El desarrollo de aplicaciones de acuerdo con los estándares cloud de la industria es fundamental para el éxito de la transformación digital de las empresas.

 

Entornos mixtos

 

Cada organización tomará sus propias decisiones acerca de dónde quiere ejecutar los servicios web, la analítica u otras aplicaciones. Las nuevas aplicaciones, con una arquitectura diseñada para poder ejecutarse en un entorno altamente virtualizado y automatizado, se desplegarán utilizando diferentes modelos más allá del despliegue de las aplicaciones tradicionales. El ritmo al cual una organización desarrolla sus arquitecturas de aplicación variará considerablemente; no obstante, IDC espera que la mayoría de las grandes empresas continúen en entornos mixtos de carga de trabajo durante los próximos años.

 

Históricamente, cada generación tecnológica se ha gestionado usando un solo conjunto de herramientas de configuración, aprovisionamiento, monitorización, planificación y actualización, diseñadas específicamente para el producto o servicio en particular. En muchas organizaciones, es normal ver configuraciones y herramientas distintas para servidores físicos, servidores virtuales, almacenamiento, equipamiento de red, aplicaciones… Esta aproximación ha sido efectiva en etapas anteriores a la nube, cuando las aplicaciones e infraestructuras eran relativamente estáticas y cambiaban poco. En la actualidad, este modo de gestión resulta poco eficiente, ya que el entorno es muy diferente y cambia con mucha rapidez.

 

En la era de la nube, las empresas debían facilitar a los usuarios y sus departamentos accesos a los recursos en modo autoservicio. En la era de “TI-como-servicio definida por software”, los usuarios y los desarrolladores de aplicaciones no deberían preocuparse por la infraestructura y el middleware que sustenta los requerimientos de servicio; simplemente necesitarán pedir y activar los servicios rápidamente. Las plataformas de orquestación y las herramientas de configuración automáticas proporcionarán los servicios de forma rápida y transparente, independientemente de si la infraestructura reside en un datacenter público o privado.

 

 

El resultado será un ahorro de costes y mejoras de agilidad de entre un 25% y un 50%

 

Automatización y estandarización

 

La aproximación a un entorno automatizado y estandarizado de cloud híbrido proporciona una serie de beneficios:

  • Optimización de recursos y costes a partir de una mejor gestión del aprovisionamiento y soporte de la infraestructura cloud, facilitando la migración automática de cargas de trabajo y el dimensionamiento de recursos.
  • La productividad del usuario final mejora debido al aprovisionamiento, actualización y soporte de la infraestructura cloud.
  • Mejora consistente del rendimiento de las aplicaciones debido a la monitorización y herramientas de análisis que permiten averiguar rápidamente la causa de los problemas y reducen el impacto en la experiencia de usuario.
  • Optimización de costes, gestión de riesgos, gobierno de TI y cumplimiento normativo.
  • Los estándares de gestión automatizada son críticos a la hora de afrontar entornos de cloud híbrido. Algunas recomendaciones y buenas prácticas para habilitar la portabilidad y el rendimiento consistente de las cargas de trabajo en infraestructuras de cloud público y privado serían:
  • Adoptar un proceso centralizado que defina los requisitos y prioridades para las aplicaciones y cargas de trabajo. En los entornos de cloud híbridos, TI se proporciona como servicios soportados por las herramientas.
  • Crear un roadmap abierto y unificado de herramientas que abarque la gestión de los recursos de cloud público, privado y aplicaciones tradicionales.
  • Planificar una transición a largo plazo de las herramientas de gestión de las aplicaciones tradicionales que contemple la unificación de operaciones entre sistemas físicos, virtuales y en cloud.
  • Proporcionar formación adecuada a los recursos de TI para dar operación y soporte con una visión integral de todos los sistemas. Revisar las necesidades de formación actuales y futuras, y actualizar los procedimientos internos para hacerlos más estándar y repetibles en toda la gama de arquitecturas de la organización.
  • Adquirir un compromiso entre los departamentos de TI y las distintas unidades de negocio para proporcionar definiciones comunes de servicios, configuraciones, SLA de rendimiento y requisitos de normativa y seguridad.

 

Conclusión

 

Esperamos un crecimiento de empresas que hagan del desarrollo de la gestión de arquitecturas de cloud híbrido una prioridad en los próximos años. Esta tarea estará apoyada por la disponibilidad de un amplio abanico de estándares, soluciones de automatización y ofertas de gestión integral de aplicaciones y cargas de trabajo que puedan optimizar de igual forma los recursos de infraestructura cloud privado y público.

 

La plena implementación de políticas de gestión de cloud híbrido tardará varios años en realizarse, puesto que la infraestructura, conocimientos y prioridades de negocio evolucionarán. Las empresas deberán adquirir acuerdos conjuntos entre los distintos departamentos para desplegar de forma gradual los procesos, herramientas de gestión y sistemas de información. Las organizaciones que apliquen estas políticas tendrán un ahorro de costes y mejoras de agilidad de negocio de entre un 25% y un 50%, dependiendo del grado de madurez de la implantación. Las empresas con más éxito en este proceso serán aquellas que prioricen la colaboración y el gobierno de los recursos entre los departamentos de TI y las líneas de negocio.

05 Dic

Smart City Expo… Todo inteligente

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Marta Muñoz Méndez- Villamil

Directora de Análisis y Operaciones, IDC España

 

IDC asistió hace unos días a Smart City EXPO en Barcelona con 16.000 asistentes, 591 expositores, 600 ciudades y más de 400 ponentes.

También asistió la mayoría de los representantes más relevantes del sector,  desde grandes proveedores de tecnología como Cisco y Microsoft, hasta proveedores de soluciones como Seat y Ferrovial, o proveedores de tecnología operativa como Dassualt, Philips Lighting e incluso los propios usuarios, como los diferentes Ayuntamientos , Oficinas de Smart City y otras instituciones gubernamentales. Al igual que la mayoría de los eventos como éste, fue también una oportunidad para que los pequeños proveedores de nicho locales mostraran sus soluciones; Muchos vinieron como socios de la ciudad, esperando ser vistos por proveedores más grandes que pudieran estar interesados en ofrecer su producto como parte de un paraguas global o para atraer nuevos clientes dentro de los representantes de la ciudad. Tal fue el caso del Ayuntamiento de Barcelona y de la solución Ferrovial Smart Dustbin Trolley o del banco WIFI de Soofa utilizado por la ciudad de Nueva York.

Hubo también una gran cantidad de académicos, investigadores, intelectuales y representantes del gobierno durante las presentaciones y las sesiones de discusión, incluyendo analistas de IDC, de organismos gubernamentales y organizaciones de fondos de desarrollo.

Y sin embargo, después de un par de días, quedé con la sensación de que existe un vacío de innovación alrededor del mundo de  Smart Cities. Un gran número de soluciones continúan estando relacionadas con aplicaciones como Smart Parking o Smart Waste Management. Otros muchos estaban centrados en un mensaje demasiado enfocado en Big Data, y muy pocos se enfocaban en resolver los problemas del ciudadano.

Esta es claramente una industria fuertemente limitada por los requerimientos de financiación, por lo que las soluciones más innovadoras se basaban  principalmente en la identificación de nuevos modelos de negocio, asociaciones y mecanismos de colaboración para llegar a los ciudadanos:

• Colaboración entre usuarios, Ayuntamientos y Organizaciones Públicas para crear un ecosistema donde se puedan ofrecer datos a cambio de servicios y presupuestos compartidos
• Buscar mecanismos alternativos de financiación, tanto de Organizaciones Públicas y Fondos (Comisión Europea, Fondos de Cooperación, etc.) como de Organizaciones Privadas, principalmente proveedores dispuestos a cofinanciar proyectos o comenzar a implementar pilotos a pequeña escala. Tal fue el caso de Ferrovial y el Ayuntamiento de Barcelona en lo que respecta a la solución Smart Dustbin, actualmente en marcha y con la posibilidad de ampliar a un mayor número de dispositivos, o el policía inteligente de Dubai City, con capacidades cognitivas
• Creación de asociaciones en modelos de  reparto de ingresos como por ejemplo el caso de los quioscos de calle que se basan en ingresos publicitarios.

En menor escala, tal vez, hubiese sido necesaria la ayuda al asesoramiento para un gran número de Ayuntamientos y organizaciones gubernamentales más pequeños sobre mecanismos de financiación, se encontraran alternativas beneficiosas para ambas partes. Especialmente, considerando que no todos estos ayuntamientos  tienen los recursos o las habilidades apropiadas para entender por dónde empezar cuando buscan fondos potenciales, alternativas de asociación o para entender un ecosistema más amplio cuando buscan implementar soluciones de Ciudades Inteligentes.

Un segundo desafío que aún deben superar tanto los proveedores como los ayuntamientos es el de informar a los clientes finales (ciudadanos) no solo sobre las soluciones disponibles, sino también sobre los resultados, el progreso y el impacto social, financiero y medioambiental de dichas soluciones.

Tengo la clara impresión de que todas las partes involucradas parecen luchar por mejorar  la retroalimentación bidireccional y los mecanismos de información, especialmente en estos tiempos de sobrecarga de aplicaciones e información. En un momento como el actual  de baja confianza pública en las instituciones de gobierno y bajos niveles de compromiso cívico, incumbe tanto al gobierno como a los propios ciudadanos comprometerse proactivamente. Muchas ciudades han trabajado mucho para informar y reunir la opinión de los ciudadanos en un esfuerzo por cumplir con el lema de la Expo: Ciudades para los Ciudadanos.

Tal vez hay un desafío aún más amplio, que es la fragmentación dentro de los departamentos de la ciudad y en sus propios canales de comunicación interna y el intercambio de datos, así como encontrar formas de llegar a grupos de ciudadanos dispares.

En mi opinión, un compromiso más proactivo tanto de las ciudades como de los ciudadanos ayudaría a continuar el ciclo virtuoso que pueden ser las Ciudades Inteligentes.