Algunas tendencias de la Inteligencia Artificial para el 2020

La Inteligencia Artificial (IA) ha sido sin duda la tendencia tecnológica desde el 2010. La última década será recordada como el momento en que las máquinas que realmente pueden considerarse "inteligentes", como capaces de pensar y aprender, como nosotros, comenzaron a convertirse en una realidad fuera de la ciencia ficción.

El gasto en investigación, desarrollo y despliegue continúa aumentando, y el debate sobre las implicaciones sociales más amplias continúa. Mientras tanto, los incentivos solo se hacen más grandes para aquellos que buscan implementar la innovación impulsada por la inteligencia artificial en nuevas áreas de la industria, los campos de la ciencia y nuestra vida cotidiana.

A continuación, diez predicciones de lo que probablemente veremos continuar o emerger en el primer año de la década de 2020.

1. La IA supervisará y refinará cada vez más los procesos comerciales. Mientras que los primeros robots en el lugar de trabajo se dedicaron principalmente a la automatización de tareas manuales, como las líneas de fabricación y producción, los robots basados ​​en software de hoy en día realizarán el trabajo repetitivo pero necesario que llevamos a cabo en las computadoras. Completar formularios, generar informes y diagramas y producir documentación e instrucciones son tareas que pueden ser automatizadas por máquinas que observan lo que hacemos y aprenden a hacerlo por nosotros de una manera más rápida y ágil. Esta automatización, conocida como automatización de procesos robóticos, nos liberará de la carga de trabajo administrativo que lleva mucho tiempo pero es esencial, dejándonos dedicar más tiempo a tareas complejas, estratégicas, creativas e interpersonales.

2. Cada vez se realizará más personalización en tiempo real. Esta tendencia está impulsada por el éxito de los gigantes de Internet como Amazon, Alibaba y Google, y su capacidad para ofrecer experiencias y recomendaciones personalizadas. IA permite a los proveedores de bienes y servicios proyectar de manera rápida y precisa una vista de 360 ​​grados de los clientes en tiempo real mientras interactúan a través de portales en línea y aplicaciones móviles, aprendiendo rápidamente cómo sus predicciones pueden satisfacer nuestros deseos y necesidades con una precisión cada vez mayor. Así como las empresas de reparto de pizzas como Dominos sabrán cuándo es más probable que deseemos pizzas, y se asegurarán de que el botón "Pedir ahora" se encuentre frente a nosotros en el momento adecuado, todas las demás industrias implementarán soluciones destinadas a ofrecer experiencias personalizadas al cliente a escala.

3. La IA se vuelve cada vez más útil a medida que los datos se vuelven más precisos y disponibles. La calidad de la información disponible es a menudo una barrera para las empresas y organizaciones que desean avanzar hacia la toma de decisiones automatizada impulsada por la inteligencia artificial. Pero a medida que la tecnología y los métodos para simular procesos y mecanismos del mundo real en el dominio digital han mejorado en los últimos años, los datos precisos están cada vez más disponibles. Las simulaciones han avanzado a la etapa en la que los fabricantes de automóviles y otras personas que trabajan en el desarrollo de vehículos autónomos pueden obtener miles de horas de datos de conducción sin que los vehículos abandonen el laboratorio, lo que lleva a grandes reducciones en los costos y aumentos en la calidad de los datos que pueden congregarse. ¿Por qué arriesgar el gasto y el peligro de probar los sistemas de IA en el mundo real cuando las computadoras ahora son lo suficientemente potentes y están capacitadas en datos lo suficientemente precisos para simular todo en el mundo digital? 2020 verá un aumento en la precisión y disponibilidad de las simulaciones del mundo real, lo que a su vez conducirá a una IA más potente y precisa.

4. Más dispositivos ejecutarán tecnología impulsada por IA. A medida que el hardware y la experiencia necesarios para implementar IA se vuelvan más baratos y estén más disponibles, comenzaremos a ver que se usa en un número creciente de herramientas, dispositivos y dispositivos. En 2019 ya estamos acostumbrados a ejecutar aplicaciones que nos dan predicciones basadas en inteligencia artificial en nuestras computadoras, teléfonos y relojes. A medida que se acerca la próxima década y el costo del hardware y el software continúa disminuyendo, las herramientas de IA se integrarán cada vez más en nuestros vehículos, electrodomésticos y herramientas en el lugar de trabajo. Aumentado por tecnología como pantallas de realidad virtual y aumentada, y paradigmas como la nube e Internet de las cosas, el próximo año verá más y más dispositivos de todas las formas y tamaños comenzando a pensar y aprender por sí mismos.

5. La cooperación entre humanos e IA aumenta. Cada vez más de nosotros nos acostumbraremos a la idea de trabajar junto con herramientas y bots basados ​​en inteligencia artificial en nuestra vida laboral cotidiana. Cada vez más, se construirán herramientas que nos permitan aprovechar al máximo nuestras habilidades humanas, aquellas que la IA aún no puede manejar del todo, como las habilidades de imaginación, diseño, estrategia y comunicación. Mientras los aumenta con capacidades de análisis súper rápidas alimentadas por vastos conjuntos de datos que se actualizan en tiempo real.

Para muchos de nosotros, esto significará aprender nuevas habilidades, o al menos nuevas formas de usarlas junto con estas nuevas herramientas robóticas basadas en software. El IDC predice que para 2025, el 75% de las organizaciones invertirán en la reentrenamiento de los empleados para llenar las brechas de habilidades causadas por la necesidad de adoptar IA. Esta tendencia será cada vez más evidente a lo largo de 2020, hasta el punto en que si su empleador no invierte en herramientas y capacitación de inteligencia artificial, podría valer la pena considerar qué tan bien ubicados están para crecer en los próximos años.

6. IA cada vez más en el "borde". Gran parte de la IA con la que estamos acostumbrados a interactuar ahora en nuestra vida cotidiana se lleva a cabo "en la nube", cuando buscamos en Google o hojeamos recomendaciones en Netflix, los complejos algoritmos basados ​​en datos se ejecutan en alto procesadores alimentados dentro de centros de datos remotos, con los dispositivos en nuestras manos o en nuestros escritorios simplemente actuando como conductos para que pase la información.

Sin embargo, cada vez más, a medida que estos algoritmos se vuelven más eficientes y capaces de ejecutarse en dispositivos de baja potencia, la IA se lleva a cabo en el "borde", cerca del punto donde se recopilan y utilizan los datos. Este paradigma continuará haciéndose más popular en 2020 y más allá, haciendo que los conocimientos basados ​​en inteligencia artificial sean una realidad fuera de los tiempos y lugares donde las redes móviles y de fibra óptica súper rápidas están disponibles. Los procesadores personalizados diseñados para llevar a cabo análisis en tiempo real sobre la marcha se convertirán cada vez más en parte de la tecnología con la que interactuamos día a día.

7. La IA se usa cada vez más para crear películas, música y juegos. Algunas cosas, incluso en 2020, probablemente aún se dejen a los humanos. Cualquiera que haya visto el estado actual de la música, la poesía o la narración de cuentos generados por IA probablemente esté de acuerdo en que las máquinas más sofisticadas todavía tienen un camino por recorrer hasta que su producción sea tan agradable para nosotros como lo mejor los humanos pueden producir. Sin embargo, es probable que aumente la influencia de la IA en los medios de entretenimiento. Este año vimos a Robert De Niro envejecer frente a nuestros ojos con la ayuda de IA, en la épica The Irishman de Martin Scorsese. El uso de IA en la creación de nuevos efectos visuales y trucos es cada vez más común.

En los videojuegos, la IA continuará siendo utilizada para crear oponentes desafiantes y humanos para que los jugadores compitan, así como para ajustar dinámicamente el juego y la dificultad para que los juegos puedan continuar ofreciendo un desafío convincente para jugadores de todos los niveles de habilidad. La inteligencia artificial sobresale en la creación de paisajes sonoros dinámicos: piense en listas de reproducción inteligentes en servicios como Spotify o Google Music que combinan melodías y tiempo con el estado de ánimo y el ritmo de nuestras vidas cotidianas .

8. La IA estará cada vez más presente en la ciberseguridad. A medida que la piratería, el phishing y los ataques de ingeniería social se vuelven cada vez más sofisticados, y a su vez impulsados ​​por IA y algoritmos de predicción avanzados, la tecnología inteligente desempeñará un papel cada vez más importante para protegernos de estos intentos de intrusión en nuestras vidas. La IA se puede usar para detectar señales de que la actividad o las transacciones digitales siguen patrones que probablemente sean indicadores de actividad nefasta, y generan alarmas antes de que se puedan violar las defensas y comprometer los datos confidenciales.

El lanzamiento de 5G y otras tecnologías de comunicaciones inalámbricas súper rápidas brindará grandes oportunidades para que las empresas brinden servicios de formas nuevas e innovadoras, pero también nos abrirán potencialmente a ataques informáticos más sofisticados. El gasto en ciberseguridad continuará aumentando, y aquellos con habilidades relevantes serán muy buscados.

9. Más de nosotros interactuaremos con la IA, tal vez sin siquiera saberlo. Seamos realistas, a pesar de la gran inversión en los últimos años en chatbots con lenguaje natural en servicio al cliente, la mayoría de nosotros podemos reconocer si estamos tratando con un robot o un humano. Sin embargo, a medida que los conjuntos de datos utilizados para entrenar algoritmos de procesamiento del lenguaje natural continúen creciendo, la línea entre humanos y máquinas será cada vez más difícil de distinguir. Con la llegada del aprendizaje profundo y los modelos semi-supervisados ​​de aprendizaje automático, como el aprendizaje por refuerzo, los algoritmos que intentan combinar nuestros patrones de habla e inferir el significado de nuestro propio lenguaje humano serán cada vez más capaces de engañarnos para que pensemos que existe un humano en el otro extremo de la conversación. Y aunque muchos de nosotros podemos pensar que preferiríamos tratar con un humano cuando buscamos información o asistencia, si los robots cumplen su promesa de ser más eficientes y precisos para interpretar nuestras preguntas, eso podría cambiar. Dada la continua inversión y maduración de la tecnología que impulsa los bots y portales de servicio al cliente, 2020 podría ser la primera vez que muchos de nosotros interactuamos con un robot sin siquiera darnos cuenta.

10. Pero la IA nos reconocerá, incluso si no la reconocemos. Quizás aún más inquietante, es probable que el despliegue de la tecnología de reconocimiento facial solo se intensifique a medida que avanzamos en la próxima década. No solo en China (donde el gobierno está buscando formas de hacer que el reconocimiento facial sea obligatorio para acceder a servicios como redes de comunicación y transporte público), sino en todo el mundo. Las corporaciones y los gobiernos están invirtiendo cada vez más en estos métodos para decir quiénes somos e interpretar nuestra actividad y comportamiento. Hay algo de rechazo en contra de esto: este año, San Francisco se convirtió en la primera ciudad importante en prohibir el uso de la tecnología de reconocimiento facial por parte de la policía y las agencias municipales, y es probable que otros sigan en 2020. Pero la pregunta de si las personas finalmente comenzarán a aceptar esta intrusión en sus vidas, a cambio de la mayor seguridad y conveniencia que traerá, es probable que sea un tema muy debatido en los próximos 12 meses.

Fuente: Bernard Marr. Asesor estratégico de datos para empresas y gobiernos.

El futuro del comercio minorista

¿Has entrado en tu tienda favorita y has recibido una notificación personalizada en tu teléfono con un cupón para algo que compras cada semana? ¿O abrió una aplicación en su teléfono que le indica la ubicación exacta de un producto que desea comprar y muestra cuántos hay en el estante? Si aún no ha experimentado esto, sin duda lo espera en un futuro próximo. Más minoristas están utilizando Internet of Things (IoT) para conectarse con consumidores como este. Es algo que podría revolucionar la forma en que los consumidores compran y lo que esperan de sus minoristas favoritos.

De hecho, diría que la experiencia del cliente, o la expectativa, podría ser la fuerza impulsora detrás de los minoristas que usan IoT para crear una experiencia omnicanal más fluida para el consumidor conectado. Los consumidores de hoy no quieren encontrar una tienda diferente en línea, en su teléfono y en su vecindario. Quieren una presencia constante, con un servicio constante, siempre. (Con incentivos para arrancar, por supuesto).

Los datos gobiernan el mercado minorista

Entonces, ¿cómo utilizan los minoristas IoT para crear una mejor experiencia omnicanal para el consumidor conectado? Yo diría que hay dos grandes formas. Y ambos se reducen a datos.

Armados con la destreza de recopilación de datos de IoT, los minoristas están utilizando productos tecnológicos de proveedores como SAS para reunir análisis omnicanal que arrojen luz sobre las acciones de sus clientes a través de una variedad de plataformas: móviles, sociales, etc. Este enfoque puede proporcionar insights valiosos sobre los niveles macro y micro.

¿Qué tipo de insights?

. Saber cuándo un consumidor conectado está buscando un producto de la competencia y poder enviarle un mensaje de texto instantáneamente como un incentivo para comprar el suyo.

. Conocer cuándo el cliente pasa por su ubicación física y envía un cupón para un artículo que ha visto en línea recientemente.

. Interpretar cuál es la verdadera demanda del área comercial combinando las ventas en línea y fuera de línea, con datos de tráfico web y en la tienda para cualquier local.

. Sabiendo que el consumidor conectado, en promedio, solo esta dispuesto a gastar una cierta cantidad por un determinado producto para que pueda ajustar su precio antes de que llegue a las tiendas.

Unir datos del consumidor conectado

No es bueno tener el tipo de datos que une las plataformas. Son datos que pueden ayudar a cerrar una venta y mantener a las empresas en funcionamiento, o, lo más probable, adelantando el paquete. De hecho, el 78%  de los minoristas dice que es importante o "crítico para el negocio" integrar sus experiencias en línea y en la tienda para crear una experiencia omnicanal sólida para sus clientes conectados. El análisis realizado con estos datos puede ayudarlos a ajustar mejor el inventario, manteniendo bajos los desechos y el consumidor conectado satisfecho. Puede determinar qué promociones fueron exitosas, hasta el momento en que el cliente participó y / o actuó en la oferta. Básicamente, está eliminando las "tripas y conjeturas" del comercio minorista y utilizando cada pieza de datos multicanal en su lugar.

Tecnologías que impactan

Ahora las empresas tienen acceso a IoT para conocer a sus clientes y encontrar formas mejores, más fluidas y mejores de atenderlos a través de los canales. Eso es genial. Pero, ¿cómo hacen para implementar esos incentivos inteligentes y las comunicaciones automatizadas y los planes de personalización? Hay algunas tecnologías que pueden ayudar.

- Tecnologías WiFi y RFID. Algunos dicen que para 2021, casi el 80% de los minoristas podrán personalizar la visita a la tienda para los clientes. ¿Por qué? Porque estas tecnologías podrán decirles exactamente dónde están los consumidores conectados y el inventario de productos en la tienda. Imagine tener un tesoro de datos, lo que alguien come, el tamaño que usan, su marca favorita, y poder atraerlos con alertas de nuevos productos y ventas justo cuando entran por la puerta. Todo sin tener que aumentar su personal de ventas.

- Análisis casi en tiempo real. Todos los minoristas sueñan con tener un mejor manejo de su mercado. Pero pocos pueden hacerlo hasta que los informes de ventas estén listos para el trimestre. Usar cosas como etiquetas de precios inteligentes puede cambiar eso. Ahora, las empresas pueden ver en tiempo casi real si un determinado punto de precio está funcionando para su base de clientes y cambiarlo, automáticamente, si necesitan reducirlo o aumentarlo para maximizar las ventas. ¡Eso es un cambio total del juego! No más lanzamientos fallidos o promociones: siempre existe la oportunidad de solucionarlo y mejorar las posibilidades de venta.

- Inventario de tecnología de transparencia. Una de las cosas más molestas en términos de experiencia del cliente es el inventario fallido: cuando un cliente cree que algo está en stock, hace un viaje para comprarlo y descubre que no está allí. La nueva tecnología de inventario como los estantes inteligentes puede ayudar al alertar al personal en tiempo real cuando el inventario es bajo. Es solo una forma más de asegurarse de que el consumidor conectado esté contento.

Hay muchas nuevas tecnologías y formas de mantener satisfecho al consumidor conectado en varias plataformas. Las empresas esperan que esto impulse las ventas, y tal vez incluso mantengan en funcionamiento sus tiendas físicas. De hecho, los datos y las percepciones proporcionadas por IoT pueden ayudar a los minoristas a establecer su marca con mayor firmeza y extraer una lealtad aún mayor del cliente si se usa bien. Después de todo, como humanos tendemos a ser leales a las personas, y a las empresas, que nos conocen mejor.

Fuente: Daniel Newman, analista principal de Futurum Research y CEO de Broadsuite Media Group.

Tendencias de la cuarta ola industrial

Michio Kaku es un científico, físico teórico estadounidense, especialista destacado de la teoría de campo de cuerdas y además, futurista. Evalúa las tendencias y apunta audazmente en la dirección en que ve la tecnología en movimiento. En el Foro Global SAS® de este año, cuenta lo que está viendo en sus cartas de tarot tecnológico.

La cuarta ola

A lo largo de la historia, el mundo se ha transformado a través de oleadas industriales o de riqueza.

• Primera ola: La era del vapor. Esta fue la edad de las locomotoras.
• Segunda ola: La edad eléctrica. Con la invención de la bombilla, iluminamos ciudades.
• Tercera ola: La era de la alta tecnología. Hoy vemos la prevalencia de las computadoras, internet y telecomunicaciones.

Pero ¿Cuál es la cuarta ola? Kaku predice que la era de la alta tecnología pronto llegará a su fin. "Eventualmente, Silicon Valley se convertirá en un cinturón oxidado", dijo. "La cuarta ola está en el nivel molecular".

Los datos son el combustible de la era venidera. Los datos sin procesar de hoy corresponden al petróleo crudo del siglo XIX. La próxima generación son las computadoras cuánticas, y estas computadoras afectarán todo, desde profesionales de la salud hasta artistas. Internet y Artificial lntelligence están en todas partes y en ninguna parte. Los anteojos de Internet ya se utilizan en las salas de operaciones para mostrar imágenes de resonancia magnética y rayos X, y las máquinas pueden detectar el cáncer y la enfermedad de Alzheimer a una mejor tasa que los médicos humanos. "En el futuro, la palabra tumor desaparecerá del idioma inglés", dice Kaku.

La realidad virtual ya no será solo para video juegos. Las computadoras imprimirán lo que estás pensando con una imagen 3D del cerebro. "En el futuro, podrás diseñar e imprimir tu anillo de bodas", dijo. Sin embargo, los robots no pueden reemplazar completamente a los trabajadores calificados y semi calificados.

Ganadores y perdedores

¿Cuál es el punto? Kaku dice que el capitalismo mismo está cambiando. Nos dirigimos hacia el capitalismo perfecto, cuando el consumidor sabe todo acerca de un producto. Tendremos un conocimiento infinito de la oferta y la demanda: Capitalismo sin fricción. Es de suponer, que con todos estos cambios tan grandes, habrá ganadores y perdedores, anotó.

¿Que trabajos tendrán alta demanda en el futuro?:

• Trabajo manual semicalificado (fontaneros, carpinteros, otros).
• Trabajos de interacción humana (abogados, consejeros, otros).
• Capitalistas intelectuales (analistas, artistas, científicos, otros).

Kaku señala que el tercero sería el más importante de estos trabajos. La cuarta ola será liderada por AI, biotecnología y nanotecnología.

"Cada industria producirá montañas de datos", comenta Kaku, y no podemos ignorarlo. En casi todas las industrias se tendrá que digitalizar. Puedes apostar que lo hará tu competidor. Y ahí es donde entra SAS Analytics, con una caja de herramientas llena de formas de brindar respuestas a cualquier persona con datos.

¿Cuál es la mejor manera de tener éxito en esta nueva y evolutiva era? Elige una industria, identifica a los hombres que pueden ayudarte, identifica la fricción y el desperdicio en esa industria, y usa el análisis y la inteligencia artificial para digitalizar todo eso.

Fuente: Ginny Inman. Graduada de la Universidad de Carolina del Norte en Wilmington. Maestría en la Universidad Estatal de Carolina del Norte.

Cinco tendencias de Internet of things

En lo que va del año, venimos siendo testigos cómo la Internet of things (IoT), está cada vez más arraigada en nuestras vidas cotidianas en el hogar y en el trabajo. Es posible que empecemos a escuchar que el término en sí se usa con menos frecuencia, pero eso se debe a que está saliendo de la fase de exageración y se está convirtiendo rápidamente en parte de la vida cotidiana.

Próximamente, se dará por sentado que casi cualquier dispositivo que tengamos: Automóviles, televisores, relojes, electrodomésticos de cocina, pueden conectarse entre ellos. También en la industria, las herramientas y la maquinaria son cada vez más inteligentes y están conectadas, generando datos que impulsan la eficiencia y permiten que nuevos paradigmas como el mantenimiento predictivo se conviertan en una realidad, en lugar de en un sueño imposible. De hecho, se prevé que para fines de 2019 habrá 26 mil millones de dispositivos conectados en todo el mundo.

Aquí hay cinco predicciones acerca de cómo es probable que esto se desarrolle en los próximos 12 meses, ya que nos acostumbramos cada vez más al hecho de que Internet no es solo algo que conectamos con computadoras y teléfonos inteligentes, sino prácticamente cualquier cosa que podamos imaginar:

1. Las empresas tomarán en serio el IoT.

Según la investigación realizada por Forrester, las empresas liderarán el aumento en la adopción de IoT en 2019, con el 85% de las empresas implementando o planificando implementaciones de IoT este año.

IoT claramente ofrece enormes beneficios a las empresas. Algunos de los ejemplos que hemos visto en los últimos años incluyen maniquíes que pueden comunicarse con los teléfonos inteligentes de los clientes en entornos minoristas, transmitiendo información sobre los productos en exhibición. Sin embargo, la fabricación es el líder claro cuando se trata de la implementación de IoT. Aquí, a lo largo de 2019, las empresas verán cada vez más el valor de la maquinaria conectada que es capaz de informar todos los detalles de sus parámetros operativos y la eficiencia a otros dispositivos conectados inteligentes. El mantenimiento predictivo es algo que los evangelistas tecnológicos han prometido durante un tiempo, pero actualmente solo lo logran los jugadores más importantes que han invertido mucho en IoT durante varios años. Con una comprensión cada vez mayor de cuándo estas soluciones son (o no son) útiles, estas soluciones comenzarán a llegar a organizaciones más pequeñas, con la confianza de que sus inversiones darán resultado.

2. Los dispositivos se harán más vocales.

Al igual que el Internet estándar nos dio a todos una voz, el IoT también lo hará. Nos estamos acostumbrando a usar nuestras voces para controlar dispositivos domésticos inteligentes, como el centro Alexa de Amazon o Siri de Apple. Pero 2019 será el año en que el resto de nuestras posesiones encuentre su propia voz. Prácticamente todos los fabricantes de automóviles están trabajando con asistentes virtuales para ayudar a los conductores a operar vehículos de manera más segura y conveniente mientras están detrás del volante. Y el control por voz (con retro alimentación impulsada por el lenguaje natural) se convertirá cada vez más en una opción para la tecnología industrial y empresarial.

El control por voz tiene sentido de muchas maneras, ya que mantiene nuestras manos libres para operar controles que aún necesitan entrada manual, y nuestros ojos están libres para vigilar los peligros. También representa una eliminación adicional de las barreras de comunicación entre humanos y máquinas. Para empezar, dependíamos totalmente de la programación con código de computadora, antes de que se comenzaran a utilizar las interfaces de usuario, los entornos gráficos y los tableros, reduciendo las barreras de entrada. El reconocimiento y la generación de voz (conocido como procesamiento de lenguaje natural) es el siguiente paso lógico hacia la creación de tecnología que cualquiera pueda usar para trabajar de manera más efectiva o mejorar sus vidas.

3. Más computación moviéndose hacia el borde

La computación perimetral se refiere a los algoritmos que se ejecutan en los "bordes" de una red, generalmente en el punto donde la red toca el mundo real, como los sensores y las cámaras en sí.

El hecho es que una gran cantidad de datos recopilados por estos dispositivos será inútil. Un buen ejemplo es una cámara de seguridad: puede que tenga que transmitir terabytes de datos de video a un servidor central o nube, pero los únicos datos de importancia serán los pocos megabytes que muestren actividad sospechosa o ilegal.

Cuando estos dispositivos son capaces de realizar su propio cálculo, en lugar de pasar la información para ser procesados ​​en la nube, las redes se vuelven menos obstruidas con el tráfico y hay más capacidad de cálculo disponible para las tareas importantes. En el ejemplo anterior, los algoritmos de reconocimiento de imágenes que se ejecutan en el hardware y el software instalados en la propia cámara analizarían las secuencias para detectar actividades sospechosas, y solo los datos de video útiles se pasarían a la nube para su posterior procesamiento y almacenamiento.

4. La inteligencia artificial impulsará cada vez más el desarrollo y la implementación de IoT

La inteligencia artificial (IA) y el IoT son áreas estrechamente relacionadas de la tecnología. El IoT es útil y poderoso debido a la enorme cantidad de datos que genera. Cuando tienes cientos o miles de máquinas que se comunican entre sí en una red industrial, analizar las montañas de datos que se crean está más allá de la capacidad de los humanos. La tarea principal de la inteligencia artificial dentro de un entorno de IoT es entrenar algoritmos de aprendizaje automático para detectar valores atípicos en los datos que podrían indicar oportunidades de eficiencia o proporcionar una alerta temprana de un problema futuro.

A medida que las redes de IoT aumentan en tamaño y complejidad, se volverán cada vez más dependientes de los nuevos desarrollos en inteligencia artificial y aprendizaje automático. AI (Artificial Intelligence) también tiene un gran papel que desempeñar para mantener seguros los sistemas de IoT, a través de sistemas automatizados de detección de amenazas.

5. Las redes 5G ampliarán el alcance y la disponibilidad de IoT

Este año debería ver el encendido de las primeras redes 5G listas para el consumidor, que podrían operar hasta 20 veces más rápido que las redes de datos móviles existentes. IoT depende de la velocidad y la disponibilidad de los servicios de datos, y hoy en día todavía hay muchas ubicaciones que son efectivamente “oscuras” cuando se trata de tecnología inteligente y conectada, debido a la falta de disponibilidad de estos servicios.

Con las redes móviles que son incluso más rápidas y más estables que las redes de cable a las que estamos acostumbrados a conectar en nuestros hogares y oficinas hoy, el alcance de los proyectos de IoT puede ampliarse dramáticamente. Ideas como la “ciudad inteligente”, donde las comodidades cívicas están conectadas en red y los datos analizados para crear entornos de vida urbana más limpios y eficientes, se vuelven más viables. La tecnología utilizada por los auto suficientes, los autos autónomos y los vehículos de transporte público también se beneficiarán enormemente del mayor ancho de banda disponible.

Fuente: Bernard Marr es un autor best-seller y orador principal de negocios, tecnología y Big Data.

El Big Data y su lado oscuro

Los datos son indiscutiblemente la clave para la innovación organizativa, ya que brindan inmensas oportunidades para que las empresas tomen decisiones comerciales informadas. Pero, mientras que las organizaciones adoptan el Big Data, también deben considerar su lado oscuro.

Big Data tiene una gran fuerza para transformar las empresas y su forma de hacer negocios. En la actualidad, las organizaciones están buscando con avidez formas de eclipsar a sus competencias en un panorama competitivo cada vez mayor y Big Data les abre el camino para cumplir su objetivo. El Big Data, si se analiza adecuadamente, descubre patrones ocultos e información informativa que ayuda a las empresas a mejorar su eficiencia operativa. Si hay que creer en las fuentes (y no veo ninguna razón por la que no debamos hacerlo), el 53% de las empresas en los EEUU han adoptado el análisis de Big Data para aprovechar su poder. Esta estadística indica que el Big Data está llegando a la corriente principal. Si bien vemos que la mayoría de las compañías en los EEUU están aprovechando el Big Data, también es vital que consideren su potencial para dañarnos. Puede que sea difícil para nosotros creerlo, pero la realidad es que también hay un lado oscuro en el Big Data.

Explorando la oscuridad del Big Data

La implacable adopción de Big Data ha llevado a las empresas a priorizar su atención para resolver los tres principales problemas de datos importantes que se mencionan a continuación:

1. Seguridad de datos. Los usuarios de Internet son una población en crecimiento. Usamos Internet para navegar, realizar pagos en línea, navegar por las redes sociales y hacer mucho más. Cada vez que nos conectamos, dejamos un rastro. Nuestra información confidencial queda atrapada en el espacio digital sin que nos demos cuenta. Además, en algún rincón de este mundo digital se encuentran hackers, que están esperando con entusiasmo para robar nuestra información personal. Desde luego no nos gustaría compartir nuestros detalles. Cuanto más tiempo pasamos en línea, más nos engañan para divulgar nuestra información. Por ejemplo, puede hacer clic en la opción de llamada a la acción "cupones gratuitos disponibles ahora" y aterrizar en un sitio web falso, y revelar su información confidencial, convirtiéndose en una víctima.

2. Privacidad de datos. Con el advenimiento de las tecnologías de la era moderna, ¿No cree que su privacidad está siendo comprometida? El brote de dispositivos conectados a la IoT (Internet of Things) ha dado lugar a un problema considerable de robo de nuestros datos privados. Los dispositivos portátiles, los dispositivos implantables, los hogares inteligentes, los vehículos inteligentes y muchos de estos dispositivos conectados a la IoT del día a día recopilan datos útiles en tiempo real a través de sensores. Los datos recopilados ayudan a las organizaciones a evaluar nuestros patrones de comportamiento, lo que les permite mejorar o innovar sus servicios para mantenerse relevantes en este mundo competitivo. Es evidente que las organizaciones basadas en clientes utilizan benignamente nuestros datos, pero ¿Qué hay de nuestra privacidad?

3. Calidad de los datos. Existen múltiples fuentes de Big Data, desde donde las empresas recopilan información sobre nosotros. Por ejemplo, las plataformas de redes sociales, los datos de IoT, nuestros clics mientras navegamos por Internet, etc. Las empresas deben considerar de manera prominente la recopilación de datos significativos y de alta calidad. ¿Por qué? Si las organizaciones se centran más en la cantidad de datos que en la calidad, tendrán que realizar un análisis de datos complejo sobre los datos. Cuanto más cantidad, más contenido inútil contienen los datos. Además, la recopilación de datos de baja calidad también puede perjudicarnos. Por ejemplo, todos somos conscientes del hecho de que los algoritmos de AI (Artificial Intelligence) son conocidos por sus resultados "imparciales". Sin embargo, ¿Qué sucede si la organización recopila datos que contienen sesgos cognitivos o de género? Naturalmente, los desarrolladores entrenarán el modelo de AI con los datos erróneos, desarrollando un modelo de AI "sesgado". Por lo tanto, las organizaciones tienen que encontrar una manera de recopilar datos útiles, claros y de alta calidad solamente.

Las organizaciones deben incorporar una política adecuada y estricta de gobernabilidad de Big Data, asegurando que los datos del consumidor no se vean comprometidos, sin importar qué. Con la infraestructura adecuada, datos significativos y expertos en IT (Information Technology), las organizaciones pueden aprovechar los beneficios de Big Data al nivel óptimo.

Fuente: Naveen Joshi. Fundador y CEO de Allerin. Experto en Big Data, IoT, AI y Blockchain.

En el Internet de las cosas no hay reglas

En el salvaje oeste no había leyes, pero había un "código de vaquero" y tenía un conjunto de reglas de conducta. Algo así como:

• Cuidado con los suyos.
• Siempre llena el vaso de whisky hasta el borde.
• Practica la gratitud.
• Ayudar a alguien en la necesidad, incluso si es un extraño o un enemigo.

Cuando se trata del Internet de las cosas (Internet of things), no hay ninguna ley. No hay directrices. No hay un lenguaje estándar. No hay código.

La seguridad, la privacidad y el Internet de las cosas (IoT) son tres entidades separadas. Con una adopción masiva de la IoT, hay un potencial de estos tres mundos colisionando.

El objetivo de IoT es mejorar la calidad de vida y proporcionar beneficios a las empresas. Sin embargo, el IoT es una tecnología emergente que se está expandiendo rápidamente, con grandes lagunas de seguridad. Está plagado de vulnerabilidades, malware y el potencial de interrumpir la infraestructura.

Para 2020, habrá 8 mil millones de dispositivos en IoT. Incluyendo automóviles, rastreadores de actividad, entre otros. El impacto comercial es enorme. El Internet nos ha dado la oportunidad de conectar estas cosas de manera que nunca pensamos posible. Además, las interacciones entre los dispositivos están creando nuevos tipos de oportunidades tales como transporte y ciudades inteligentes, y salud y casas inteligentes.

Muchos de nosotros no somos conscientes de cómo la IoT va a cambiar la forma en que vivimos el trabajo y el juego. El objetivo de IoT es mejorar la calidad de vida y proporcionar beneficios a las empresas.

Cada día, el IoT recoge pasivamente petabytes de datos. Con eso, hay mucho que puede ir mal, y hay muchos desafíos de seguridad. Los datos pueden caer en manos equivocadas, afectando nuestra privacidad. Todos necesitamos ser más conscientes de la necesidad de seguridad en el IoT.

Algunas maneras de abordar la gran brecha en la seguridad de IoT incluyen:

• Garantizar la confidencialidad proporcionando flujos de comunicación cifrados.
• Garantizar la integridad al proporcionar almacenamiento de datos cifrados y utilizar controles de integridad.
• Proporcionar métodos de autenticación para que los dispositivos se comuniquen con entidades conocidas y de confianza.
• Proporcione actualizaciones de seguridad en forma de parches y correcciones de errores.

La Unión Europea ha empezado a investigar la posibilidad de requisitos de seguridad, ya que han reconocido que los dispositivos tienen poca o ninguna seguridad. La medida es una revisión de las leyes actuales de telecomunicaciones. La propuesta incluirá una práctica de etiquetado que identificará que el dispositivo está aprobado y seguro, esto podría proporcionar que los consumidores tomen decisiones educadas sobre la selección de dispositivos.

Es muy probable que los consumidores paguen más como compensación. La industria del IoT sigue evolucionando. Lograr el objetivo de la seguridad no será fácil sin desafíos. A medida que nos movemos en un mundo completamente nuevo, habrá dolores de crecimiento.

Fuente: Lisa Bock. Author: Ethical Hacking: Penetration testing.

Big Data. Una introducción super fácil para todos

Big Data es un término que existe desde hace algún tiempo, pero todavía hay confusión acerca de lo que realmente significa. El concepto continua evolucionando y siendo reconsiderado, ya que sigue siendo la fuerza motriz detrás de muchas oleadas de transformación digital, incluyendo la inteligencia artificial, la ciencia de los datos y el Internet de las Cosas (IoT).

Todo comienza con la explosión exponencial en la cantidad de datos que hemos generado desde los albores de la era digital. Esto se debe en gran parte al surgimiento de computadoras, Internet y tecnologías capaces de capturar información del mundo físico real en el que vivimos y convertirlo a datos digitales.

En 2017, generamos datos cada vez que entramos en línea, cuando llevamos nuestros teléfonos inteligentes equipados con GPS, cuando nos comunicamos con nuestros amigos a través de las redes sociales, aplicaciones de chat y cuando compramos. Se podría decir que dejamos huellas digitales con todo lo que hacemos que implique una transacción digital, que es casi todo.

Además, la cantidad de datos generados también viene creciendo rápidamente. Los datos se generan y comparten cuando nuestros dispositivos "inteligentes" se comunican entre sí o con sus servidores domésticos. La maquinaria industrial de plantas y fábricas de todo el mundo está cada vez más equipada con sensores que recolectan y transmiten datos. Pronto, los automóviles de conducción automática se llevarán a las calles, transmitiendo en tiempo real, mapas en cuatro dimensiones de su entorno de regreso a casa de donde quiera que vayan.

¿Qué puede hacer Big Data?

Esta información cada vez mayor, entre fotografías, textos, voz y datos de video, es la fundación de Big Data que podemos ahora utilizar de las maneras que no eran posibles incluso hace algunos años y están ayudando a:

• Curar la enfermedad y prevenir el cáncer. La medicina basada en datos implica el análisis de un gran número de registros médicos e imágenes de patrones que pueden ayudar a detectar la enfermedad temprana y desarrollar nuevos medicamentos.

• Disminuir el hambre. La agricultura se está revolucionando con datos que pueden utilizarse para maximizar los rendimientos de los cultivos, minimizar la cantidad de contaminantes liberados en el ecosistema y optimizar el uso de máquinas y equipos.

• Explorar planetas lejanos. La NASA analiza millones de puntos de datos y los usa para modelar cualquier eventualidad al aterrizar sus Rovers en la superficie de Marte y planear futuras misiones.

• Predecir y responder a los desastres naturales o causados ​​por el hombre. Los datos de los sensores pueden analizarse para predecir dónde pueden ocurrir los terremotos, y los patrones de comportamiento humano dan pistas que ayudan a las organizaciones humanitarias a aliviar a los sobrevivientes. La tecnología Big Data también se utiliza para vigilar y proteger el flujo de refugiados fuera de las zonas de guerra en todo el mundo.

• Prevención del crimen. Las fuerzas policiales están adoptando cada vez más, estrategias basadas en datos, en su propia inteligencia y conjuntos de datos públicos, con el fin de desplegar recursos de manera más eficaz y actuar como elemento de disuasión cuando se necesita.

• Hacer que nuestra vida cotidiana sea más fácil y más conveniente. Comprar en línea, planear un viaje o un lugar para quedarse de vacaciones, elegir el mejor momento para reservar vuelos y decidir qué película para ver a continuación son más fáciles gracias a Big Data.

¿Cómo funciona Big Data?

Big Data trabaja con el principio de cuanto más sepa sobre cualquier cosa o cualquier situación, más confiablemente podrá hacer predicciones sobre lo que sucederá en el futuro. Al comparar más puntos de datos, empezarán a surgir relaciones que anteriormente estaban ocultas, y estas relaciones esperamos que contengan ideas sobre cómo podemos iniciar el cambio.

Más comúnmente esto se hace a través de un proceso que implica construir modelos, basados ​​en los datos que podemos recopilar, y luego ejecutar simulaciones, ajustar el valor de los puntos de datos cada vez y monitorear cómo impacta nuestros resultados. Este proceso está automatizado: La avanzada tecnología analítica de hoy correrá millones de estas simulaciones, ajustando todas las variables posibles hasta que encuentre un patrón o una visión que ayude a resolver el problema en el que está trabajando.

"...el descubrimiento y la transformación de Big Data sean accesibles a cualquier organización y excluye la necesidad de gastar grandes sumas..."

Cada vez más, los datos nos llegan en una forma no estructurada, lo que significa que no se pueden poner fácilmente en tablas estructuradas con filas y columnas. Gran parte de estos datos están en forma de imágenes y videos, desde imágenes de satélite hasta fotografías subidas a Facebook o Twitter, así como correo electrónico y comunicaciones de mensajería instantánea y llamadas telefónicas grabadas. Para dar sentido a todo esto, los proyectos de Big Data usan a menudo análisis de vanguardia que incluyen inteligencia artificial y aprendizaje automático. Al enseñar a los ordenadores a identificar lo que estos datos representan, a través del reconocimiento de imágenes o el procesamiento del lenguaje natural, por ejemplo, pueden aprender a detectar los patrones mucho más rápido y confiablemente que los seres humanos.

Una tendencia fuerte en los últimos años ha sido un movimiento hacia la entrega de herramientas y tecnología Big Data a través de una plataforma "as-a-service". Las empresas y las organizaciones alquilan espacio para servidores, sistemas de software y potencia de procesamiento de proveedores de servicios cloud de terceros. Todo el trabajo se lleva a cabo en los sistemas del proveedor de servicios, y el cliente simplemente paga por lo que se utilizó. Este modelo está haciendo que el descubrimiento y la transformación de Big Data sean accesibles a cualquier organización y excluye la necesidad de gastar grandes sumas en hardware, software, instalaciones y personal técnico.

Las preocupaciones de Big Data

Hoy en día, Big Data nos da ideas y oportunidades sin precedentes, pero también plantea preocupaciones y preguntas que deben ser abordadas:

• Privacidad de datos. Los grandes datos que ahora generamos contienen mucha información sobre nuestras vidas personales, muchas de las cuales tenemos el derecho de mantenerlos privados. Cada vez más, se nos pide que hagamos un balance entre la cantidad de datos personales que divulgamos y la conveniencia que ofrecen las aplicaciones y los servicios de Big Data. ¿A quién permitimos tener acceso a estos datos?

• Seguridad de los datos. Incluso si decidimos que estamos contentos de que alguien tenga nuestros datos para un propósito en particular, ¿Podemos confiar en ellos para mantenerlos seguros? ¿Existe un marco legal que regule el uso de datos a esta escala?

• La discriminación de datos. Cuando todo se sabe, ¿Será aceptable discriminar a las personas basándose en los datos que tenemos en sus vidas? Ya usamos el puntaje de crédito para decidir quién puede pedir prestado dinero, y el seguro está fuertemente impulsado por los datos. Podemos esperar ser analizados y evaluados en mayor detalle, y hay que tener cuidado de que esto no se haga de una manera que contribuya a hacer la vida más difícil para aquellos que ya tienen menos recursos y acceso a la información.

Estos desafíos también forman parte de Big Data. Sin duda son una parte importante del debate sobre su  uso y también deben ser abordados por aquellos que quieren aprovecharlo en los negocios. De no hacerlo, puede conducir a un desastre financiero a través de multas enormes, para cualquier cosa que tenga que ver con los datos personales. Desde el despegue de Big Data en los negocios durante los últimos cinco años, hemos visto una y otra vez que ignorar estos problemas es a menudo una razón detrás del fracaso de las iniciativas empresariales Big Data.

La cantidad de datos disponibles para nosotros sólo va a aumentar, y la tecnología analítica será más capaz. Así que si Big Data es capaz de todo esto hoy, imagínense lo que será capaz mañana.

Fuente: Bernard Marr. Autor de negocios internacionales de mayor venta, orador principal y asesor estratégico para empresas y gobiernos. Twitter: @bernardmarr

Entrevista: Phillip Evans de The Boston Consulting Group

Entrevista a Phillip Evans, asesor senior de The Boston Consulting Group

"Los datos se están volviendo el activo más importante"

El experto analiza las cuatro tendencias tecnológicas claves para las empresas: El Internet de las cosas, el Big Data, la Inteligencia artificial y los Dispositivos móviles. Además, nos comenta sobre cómo las empresas de países emergentes pueden aprovechar los avances globales.

¿Cuáles son las principales tendencias en la relación entre las empresas y la tecnología a escala mundial?

Existen cuatro tendencias centrales. Primero se encuentra el Internet de las cosas, que implica que muchas de las cosas que están en el mundo se autodescriben, dado que ahora tienen sensores incorporados. Esto cambia la manera en que las empresas recolectan datos y pueden interactuar con sus usuarios o clientes. La segunda (y más comentada), es la gestión de grandes bases de datos o Big Data. En tercer lugar (y creo que es la menos comprendida), esta la inteligencia artificial, donde ha habido grandes descubrimientos en los últimos años y que hace posible encontrar patrones en esta Big Data. La cuarta son los dispositivos móviles, que son fuentes de datos, pero también brindan información sobre el mundo.

¿Cómo se materializa el Internet de las cosas en el mundo corporativo?

Esta es la aplicación mas potente. Las áreas que más se benefician son en la manufactura y la logística. De esta manera son las empresas y no los consumidores los que están recibiendo los mayores beneficios de esta tendencia tecnológica.

En el caso de maquinaria industrial, una parte de los costos es el mantenimiento de las máquinas. Poder saber con anticipación que una maquina esta por fallar y poder prevenirlo tiene consecuencias económicas muy importantes. Por ejemplo, General Electric está poniendo sensores en los motores de los jets, que reportan cualquier falla mientras estos estén en el aire. Así, pueden captarlo antes de que el percance se vuelva serio.

Lo mismo sucede en logística. Cuando los paquetes pueden ser monitoreados con perfecta precisión, disminuye el riesgo y permite llevar estos procesos de manera más eficiente.

Las segunda tendencia es Big Data. Da la sensación que en países en desarrollo, su uso es aún muy limitado. 

Lo que suele suceder es que las empresas no son lo suficientemente grandes como para crear el volumen de datos que se necesita para generar valor. Cuando necesitas más jugadores para recolectar los datos o distintos tipos de tecnología, el proceso se ve interrumpido.

Lo que sucede también en países en desarrollo es que se tiene otro tipo de fuentes de información. Por ejemplo, en África, las principales fuentes de información son las redes sociales y los celulares, dado que permiten saber cómo se desplaza y comunica la gente, lo cual pone a la compañía de teléfonos en la posición de saber, por ejemplo, más del riesgo crediticio de la persona que una entidad bancaria.

En este marco, ¿Cómo la gestión del Big Data se mueve en el entorno regulatorio actual de privacidad de datos?

Lo que tienen que preguntar las empresas es si la información que tienen les da una ventaja mayor frente a su competencia al tener una mayor base de datos de sus consumidores. En esta línea, la empresa será mas cuidadosa de que esta información no se filtre. Lo que las empresas se deben preguntar es si tienen ventaja en este ámbito frente a su competencia y no querrán renunciar a esa exclusividad.

Usted dice que la Inteligencia artificial "Ilumina la data".

La gente piensa que la Inteligencia artificial es una máquina con un cerebro humano, y esto no es verdad. Lo que hace está tecnología es aplicar análisis estadístico complejo a grandes bases de datos para resolver problemas específicos que no podrían resolver de otra manera.

Lo que hace posible estos hallazgos es, por un lado, la disponibilidad de los datos, y por otro, el ganador siempre es el dueño de estos, no la persona que hace el mejor análisis. Los datos se están volviendo el activo mas importante que una empresa puede tener.

Fuente: Diario El Comercio del Perú. Gonzalo Carranza.

INTERNET OF THINGS NO QUIERE DECIR INTERNET + COSAS

La lógica común dice que Internet of Things (Internet de las cosas), sucede cuando usted relaciona Internet con un objeto. Por ejemplo, son igual a IoT: Internet más refrigerador, Internet más un televisor, Internet más la aspiradora, etc.

Si eso es todo lo que hay en IoT, entonces lo hemos estado haciendo durante años. La única novedad es el rápido descenso del precio del soporte WIFI y la computación barata. Por menos de cien dólares, cualquier pieza de basura electrónica puede estar conectada a Internet, dotada de un completo sistema operativo. Eso es lindo y divertido, pero ¿Cuál es el punto?

¿IoT aumenta la funcionalidad?

Si miramos más allá del ruido, veremos las corrientes subyacentes de un gran cambio. Recordemos la ley de Amara: "Tendemos a sobre estimar el efecto de una tecnología en el corto plazo y subestimar el efecto a largo plazo". Proyectémonos cuando IoT sea de vital importancia. Aquí hay cuatro tendencias interesantes:

Las cosas dejarán de usar Internet. Nosotros los seres humanos confiamos en los cables ethernet y TCP / IP para obtener nuestra solución de datos. Este sistema funciona porque está diseñado para tolerar tipos de datos que producimos. Utiliza la redundancia para compensar nuestros torpes intentos de manipular datos. Debido a eso, es masivamente ineficiente. No nos molestamos en aprender nuestra dirección IP o MAC y ciertamente no nos importa ninguna dirección de sub red. El ethernet maneja eso para nosotros porque somos demasiado perezosos para hacerlo. En un futuro próximo, se usarán redes distribuidas de bajo consumo. Estas serán más rápidas, más tolerantes a fallos y más seguras (eventualmente). Las cosas sólo utilizarán Internet cuando necesiten comunicarse con el espacio de la carne. ¡Las cosas estarán hablando detrás de nuestras espaldas!

IoT disolverá la distinción entre B2B (Business to business) y B2C (Business to consumer). No importará si se está operando en un almacén corporativo o un condominio. Tareas como leer la temperatura ambiente y reportarla a una base de datos, usarán el mismo hardware en todas las instancias. La información será tan útil si se utiliza para pronosticar el tiempo, equilibrar la red eléctrica de toda la ciudad o abrir el horno. Las empresas con un modelo de negocio basado en la recopilación de datos de propiedad lo van a reconsiderar.

IoT y Big Data serán dos caras de la misma moneda. El número de sensores que recogen datos aumentará exponencialmente. Si piensas que twitter genera una gran cantidad de datos (6.000 tweets por segundo), espera hasta que hayamos colocado sensores de IoT en cada planta de tu jardín. O cada planta en el campo de un granjero. Los grandes mainframes centralizados no se mantendrán actualizados; en su lugar, utilizaremos el cálculo de bordes para sacar las conclusiones a nivel local.

La seguridad del IoT es una gran cosa. Si su tostadora está conectada a Internet, entonces algún malvado va a encontrar una manera de iniciarlo en llamas. ¿Usted ha oído hablar de ransomware? ¿De bloqueo de datos en un ordenador?. Espere hasta recibir una llamada telefónica en el trabajo, exigiendo un rescate inmediato de $ 1,000 o la persona que llama, hará que su horno conectado a Internet explote. Esto es algo que necesitamos tratar ahora.

Esa es una lista rápida, escrita desde la perspectiva de la conciencia a corto plazo. Amara nos dice que estamos subestimando los efectos a largo plazo, pero sólo podemos preguntarnos ¿Cuáles serán esos efectos?

Fuente: Mark Niemann-Ross. Lynda.com

EL FUTURO DE LA IOT (INTERNET OF THINGS) Y EL RETAIL

IoT es un concepto que se refiere a la interconexión digital de objetos cotidianos con internet y en una reciente encuesta, los retailers valoraron el análisis de datos de IoT como una forma de mejorar el merchandising y no sus operaciones. ¿Qué está sucediendo y qué ofrece el análisis de datos de IoT a los minoristas?

La encuesta enfatiza la diferenciación, el precio al consumidor

En una encuesta del 2015 llevada a cabo por Retail Systems Research, se preguntó a los minoristas qué desafíos les convencerían para considerar soluciones IoT para sus tiendas.

Dado los desafíos de costo, margen y crecimiento, los minoristas eligieron un valor máximo al análisis de datos de IoT para ayudarles a manejar los desafíos relacionados con el crecimiento. La diferenciación de sus marcas y el monitoreo de la sensibilidad de los precios al consumidor fueron sus usos mejor calificados para IoT.

Tecnologías de análisis de datos para los minoristas

Entonces, ¿Qué significa IoT para los minoristas? La tecnología moderna nos ofrece varias formas de cortar y analizar datos al por menor. Las diferencias están en el volumen de datos, la velocidad de análisis y de dónde provienen los datos.

Tecnología	Que hace	Que ofrece	Capacidades
Big data analytics	Utiliza métodos y herramientas de manejo de datos de gran volumen y alto volumen. Analiza los datos almacenados.	Convierte grandes volúmenes de datos en información procesable.	Puede manejar una amplia variedad de datos como registros de bases de datos, imágenes, correos electrónicos y documentos digitales.
Análisis rápido de datos	Utiliza tecnología y herramientas de Big Data en volúmenes de datos más pequeños. Datos almacenados en tiempo real.	Información que los minoristas pueden utilizar de inmediato para cambiar los precios o mejorar la experiencia del cliente.	Evita el retraso en el análisis y visualización de análisis de Big Data.
Análisis de datos de IoT	Recopila y analiza automáticamente datos de transmisión desde fuentes conectadas como teléfonos móviles, POS, cámaras de video y medios sociales.	Información útil sobre las preferencias de los clientes, los productos, los precios y la competencia.	Proporciona al cliente las respuestas al momento a los precios, tendencias, eventos en la tienda y ventas.

Conectados a una red e Internet, estos recursos de IT (Information Technologies) desempeñan un papel esencial en el análisis de datos de IoT:

• IoT, tales como dispositivos móviles y sensores conectados. Estos reúnen datos de transmisión y los encaminan a la red de minoristas.

• Almacenamiento de datos, que ofrece a los usuarios empresariales y analistas el acceso al historial de grandes volúmenes de datos.

• El software de análisis de datos, que en el contexto de la analítica minorista se puede utilizar para analizar y visualizar datos de transmisión, establecer alertas digitales y automatizar la distribución y la programación de informes.

• Plataformas de análisis de datos, que pueden ubicarse en locales o en la nube. Este espacio de trabajo digital centralizado procesa la información IoT recopilada desde muchos puntos en Internet y proporciona información útil a los usuarios.

A continuación, algunos ejemplos de cómo los minoristas pueden utilizar estos activos para supervisar los precios y diferenciar su marca.

Mantenerse atentos en los cambios de precios al consumidor

Muchos encuestados estaban interesados ​​en usar el análisis de datos de IoT para medir la sensibilidad de los precios al consumidor. Los usuarios empresariales pueden hacer esto con instantáneas de datos IoT o establecer y probar estrategias de precios.

Supervisar la respuesta del cliente a los cambios de precios

La medición de las reacciones de los clientes ante los recientes cambios en los precios minoristas es un indicador importante. Los usuarios de negocios pueden comparar los volúmenes de ventas relacionados con los datos almacenados o la información caliente del cable de IoT. De cualquier manera, la tecnología IoT hace que sea fácil de recopilar, analizar, visualizar y compartir información de forma automática.

Pruebe una estrategia de precios existente

Crear o actualizar su estrategia de precios es otra forma de utilizar la información de sensibilidad a los precios recogida en el IoT.

Cuando configure una prueba válida desde el punto de vista estadístico, se asegurará de que los precios estén en línea con su modelo de negocio y público objetivo. La velocidad de análisis de datos en tiempo real hace que una serie de pruebas sean fáciles de configurar, evaluar y utilizar.

Si necesita más de una estrategia, la puesta en marcha es fácil. Probablemente empiece a recopilar datos de POS y muchos otros dispositivos a los que no ha tenido acceso antes.

Mediante el uso de la plataforma IoT y las capacidades de software, puede encontrar el mejor rango de precios de productos para audiencias específicas. Estudiar los patrones de compra de los clientes. La recopilación, el análisis y el intercambio de datos de IOT son automáticos.

Uso de IoT para hacer que su marca sea distintiva

Los encuestados también vieron el análisis de datos de IoT como una excelente manera de diferenciar sus marcas. ¿Qué mejor manera para que su negocio se distinga como un lugar para obtener grandes precios, una experiencia deliciosa para el cliente o ambos?

Cuando la regla de números está diferenciado por el precio

Velocidad y agilidad son las principales ventajas de la analítica de datos IoT. Puede recopilar datos de muchas ubicaciones y dispositivos, supervisar las condiciones actuales, cambiar los precios y probar el comportamiento del cliente de forma rápida y frecuente.

Utilice los datos de IoT para medir el comportamiento de ventas de públicos específicos antes y después de cambios de precios específicos. Descubrirá rápidamente si un público específico acepta ese aumento del precio del 10%. ¿Si no funciona? Usted puede responder rápidamente sin que afecte los ingresos.

Haciendo su marca con los servicios de soporte

Cuando es difícil o imposible diferenciar el precio, usted todavía tiene alternativas. Muchos revendedores diferencian sus negocios añadiendo servicios de valor agregado, como envío más rápido, devoluciones gratuitas o una aplicación móvil divertida que sabe lo que te gusta.

IoT contribuye al envío rápido recogiendo datos RFID (Radio Frequency Identification) de sus paquetes y enviándolos al software de seguimiento en su centro logístico. Si los clientes devuelven sus productos, seguramente habrán almacenado información personal y de productos que le ayudará a averiguar qué ha salido mal.

Cultivando experiencias de compras personalizadas

IoT también ayuda a los minoristas a utilizar los datos de preferencia y comportamiento de los clientes para crear relaciones sólidas y duraderas. Aquí hay algunos ejemplos de tecnología IoT y cómo crea experiencias de compra atractivas.

• Utilice los teléfonos móviles para hacer felices a los clientes. Ayude a sus clientes a encontrar sus productos y marcas favoritos en su tienda, no en la calle. Proporcione a sus teléfonos móviles aplicaciones llenas con información de su tienda. Pueden buscar lo que quieren, aprender acerca de las ventas y revisar los eventos en la tienda con sus amigos. Utilice balizas para alertar a los clientes registrados sobre sus productos y servicios favoritos.

• Haga recomendaciones de productos únicos. Al realizar el seguimiento de las preferencias de los clientes y familiarizarse con sus hábitos de compra, utilice esos datos de fondo para identificar posibles compras futuras. Seguimiento de gustos individuales, compras anteriores y puntos de fidelidad para proporcionar sugerencias y precios que atraen a cada cliente.

• Mejorar productos y servicios. Reúna comentarios en la tienda o flujos de redes sociales para modificar los productos basados ​​en las respuestas directas de los clientes y los datos de ubicación.

Ventajas de IoT: Velocidad, agilidad y menor riesgo

Con el análisis de datos de IoT, los minoristas pueden recopilar, analizar, visualizar y utilizar rápidamente grandes volúmenes de datos de muchos dispositivos. Hay un montón de atractivo desde un punto de vista comercial:

• Reducir el riesgo de mercado. La transmisión de datos de IoT le ayuda a saber, no adivine lo que está sucediendo ahora mismo. Y puede hacer cambios e identificar oportunidades rápidamente antes de que su mercado cambie.

• Evite los costos. Usted puede probar presentimientos sin hacer errores costosos de negocios.

• Controle los costos. Aunque es nuevo, la tecnología IoT no necesita rebajar su presupuesto. Disponible como servicio basado en la nube, el análisis de datos IOT se ofrece a menudo como un servicio de suscripción mensual.

Fuente: Ilan Hertz. Jefe de Marketing Digital en Sisense.