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.

¡Feliz Día Internacional de la MUJER!

.

¡Cumplimos 5 años!

La importancia de la inteligencia artificial para los minoristas

La integración de la tecnología sigue siendo una de las principales tendencias para los minoristas en este 2019, y para muchos, eso significa implementar aplicaciones de Inteligencia Artificial (Artificial Intelligence). Desde el inicio hasta las operaciones más complejas, AI está cambiando los procesos y ayudando a los minoristas a descubrir información útil en conjuntos de datos que abarcan todo, desde el inventario hasta el sentimiento del cliente.

Los minoristas innovadores confían en las aplicaciones de AI para obtener una comprensión más profunda y basada en los datos del negocio, que a su vez informa a una mejor toma de decisiones. Mediante el análisis de datos habilitados por la AI y el aprendizaje automático, los minoristas son capaces de promover la innovación en áreas de enfoque clave, incluida la estrategia de marketing, el servicio al cliente y las operaciones.

Los conocimientos de AI también están creando una ventaja competitiva para los minoristas que se centran en mejorar la eficiencia y la rentabilidad. De hecho, Business Insider predice que la AI aumentará la rentabilidad en minoristas y mayoristas en casi un 60% para 2035.

Usando insights de AI para el impacto final

Como minorista, necesita la información correcta en el momento adecuado para hacer pronósticos precisos y anticipar lo que viene, y en un mundo de Big Data, es complicado. Saber cómo usar sus datos de manera efectiva es un desafío abrumador. Pero para brindar a sus clientes la experiencia perfecta y omnicanal que ellos esperan, es esencial. Usando algoritmos de aprendizaje automático, puede producir valiosos análisis predictivos que cumplen con la promesa de su marca y las expectativas de sus clientes.

Según Jen Underwood, Director Senior de DataRobot, "AI es un facilitador. El impacto final del uso de modelos predictivos de alta calidad es asombroso. En DataRobot, ayudamos a un cliente minorista a mejorar la precisión de las previsiones de inventario en un 9,5%. El rendimiento del modelo predictivo y las operaciones de optimización llevaron a un aumento estimado de $ 400 millones en ganancias en menos de 3 meses".

Aquí hay tres maneras en que la AI y el aprendizaje automático ofrecen ganancias para los minoristas:

1. Precisión de inventario

Los minoristas deben comprender las variables que afectan la precisión del inventario. Hay mucho en juego: el exceso de existencias y las existencias fuera de stock representan $ 1.1 billones en costos y pérdida de rentabilidad para los minoristas, anualmente. La AI y los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a los minoristas a pronosticar el inventario con mayor precisión, utilizando datos que incluyen el historial de ventas, ubicación, clima, promociones y tendencias. Y la robótica impulsada por AI atravesará los pasillos hacia arriba y hacia abajo, lo que ayudará a obtener la precisión promedio de inventario del 60% al rango del 90%.

El aprendizaje automático ayuda a los minoristas a encontrar patrones utilizando cientos o miles de variables, brindándoles información contextual y procesable para mejorar la toma de decisiones de gestión de inventario. Al identificar las brechas, anticipar la demanda, evitar situaciones de falta de existencias y minimizar los retornos, los minoristas pueden optimizar sus inventarios y reducir los riesgos financieros muy reales asociados con el exceso de acumulación de existencias y productos de bajo rendimiento.

2. Optimización de precios 

¿Cómo aterrizas una estrategia de precios? ¿Qué pasaría si se pudiera minimizar el margen de error cuando se trata de precios promocionales? Los minoristas que utilizan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático saben que analizar las variables correctas, incluido el tipo de producto, el segmento del consumidor, el monto del descuento, la elasticidad del precio y las métricas de la competencia, pueden producir modelos completos y predictivos para revelar el ROI potencial de diferentes estrategias de precios.

Las tecnologías de AI también permiten implementar precios dinámicos, utilizando cualquier número de criterios deseados, desde recompensar a los clientes por la lealtad a la marca, hasta ajustar los precios en función de los aumentos en la demanda o la oferta.

3. Personalización 

Es insuficiente decir que los consumidores de hoy esperan mucho. Para crear y reforzar la lealtad, los minoristas deben cumplir con altas expectativas al crear experiencias de los clientes que sean específicas y oportunas. Y para lograr este nivel de intimidad con cada cliente, los minoristas necesitan datos.

Con una mejor información, habilitada por AI, los minoristas pueden crear experiencias personalizadas tanto en línea como en la tienda, y con NRF (National Retail Federation) informando que el 79% de los consumidores realizan al menos la mitad de sus compras en la tienda, los minoristas exitosos están ansiosos por explotar la AI y sus herramientas para mejorar la experiencia en la tienda.

Amazon, un mega minorista en línea, atribuye el 55% de sus ventas a su motor de recomendación, que agrega variables como compras anteriores, compras realizadas por personas con intereses similares, frecuencia de compra y más. Otras tecnologías habilitadas para la AI que utilizan los minoristas de Internet para impulsar el compromiso y las ventas incluyen información de redes sociales curadas, chatbots, búsqueda de imágenes visuales y más. Las innovaciones en la tienda incluyen estantes inteligentes que muestran información detallada del producto, robots multilingües que guían a los compradores y quioscos de adaptación virtual para "probarse" la ropa. 

Conclusión 

No existe una solución única para la integración de tecnología, pero para los minoristas, el futuro es claro: La Inteligencia Artificial no es una tendencia estacional. Los beneficios de agregar sus grandes almacenes de datos y emplear algoritmos poderosos para revelar información sobre sus operaciones, sus clientes y sus estrategias de marketing son simplemente demasiado convincentes como para ignorarlos. Al comenzar con proyectos claramente vinculados a la rentabilidad y construir desde allí, creará una base sólida que le permitirá escalar sus iniciativas de AI (y lograr una mayor participación) a medida que continúe su transformación digital.


Fuente: Jeff huckaby. Director del segmento de mercado global para minoristas y bienes de consumo, Tableau.

¡Feliz navidad y un mejor año 2019!

RSK Consulting les desea ¡Felices fiestas!

Algunas predicciones de la Inteligencia Artificial para el 2019

La inteligencia artificial (IA), específicamente el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, han estado en todas partes este 2018 y aumentará su ritmo en los próximos 12 meses. La IA se convertirá en otro hilo consistente en el tapiz de nuestras vidas, al igual que lo hicieron Internet, la electricidad y la combustión en el pasado. Pero al menos durante el próximo año, y probablemente más, espere avances asombrosos.

Las expectativas de los cambios en los negocios y en la sociedad que la IA promete (o en algunos casos amenaza) van a ir más allá de lo que se haya imaginado durante las revoluciones tecnológicas anteriores. La IA apunta hacia un futuro en el que las máquinas no solo realizan todo el trabajo físico, como lo han hecho desde la revolución industrial, sino también el trabajo de "pensamiento": Planificación, estrategia y toma de decisiones.

No sabemos si esto nos llevará a una utopía gloriosa, con los humanos libres para dedicar sus vidas a actividades más significativas, en lugar de aquellas que la necesidad económica dicta que dedican su tiempo, o al desempleo generalizado y al descontento social. Probablemente no lleguemos a ninguno de esos resultados en 2019, pero es un tema que continuará siendo muy debatido. Mientras tanto, aquí hay cinco cosas que podemos esperar que sucedan:

1. La IA se convierte cada vez más en una cuestión de política internacional.

Este 2018 ha visto a las principales potencias mundiales construir cada vez más vallas para proteger sus intereses nacionales cuando se trata de comercio y defensa. En ninguna parte esto ha sido más evidente que en la relación entre las dos super potencias de IA del mundo, Estados Unidos y China.

El fabricante chino de tecnología Huawei anunció planes para desarrollar sus propios chips de procesamiento de IA, reduciendo la necesidad de que la creciente industria de esta tecnología del país confíe en fabricantes estadounidenses como Intel y Nvidia.

Al mismo tiempo, Google ha enfrentado críticas públicas por su aparente disposición a hacer negocios con compañías tecnológicas chinas (muchas de ellas con vínculos con el gobierno chino) mientras se retira (luego de la presión de sus empleados) de los acuerdos para trabajar con agencias del gobierno de EEUU. Debido a preocupaciones, su tecnología puede ser militarizada.

2. Un movimiento hacia la "IA transparente"

La "problemática de la caja negra" dificulta la adopción de la IA en una sociedad más amplia, especialmente cuando requiere tratar con datos humanos. En su mayoría, su funcionamiento parece arcano e insondable sin una comprensión profunda de lo que realmente está haciendo.

Para lograr todo su potencial, es necesario confiar en la IA: Debemos saber qué está haciendo con nuestros datos, por qué y cómo toma sus decisiones cuando se trata de asuntos que afectan nuestras vidas. A menudo, esto es difícil de transmitir, especialmente porque lo que hace que la IA sea particularmente útil es su capacidad para establecer conexiones y hacer inferencias que pueden no ser obvias o incluso pueden parecer contra intuitivas para nosotros.

En 2019 es probable que veamos un mayor énfasis en las medidas diseñadas para aumentar la transparencia de la IA. Este año, IBM presentó la tecnología desarrollada para mejorar la trazabilidad de las decisiones en su tecnología IA Open Scale. Este concepto proporciona información en tiempo real no solo sobre las decisiones que se toman, sino también cómo se toman, estableciendo conexiones entre los datos que se utilizan, la ponderación de las decisiones y la posibilidad de sesgo en la información.

3. La inteligencia artificial y la automatización profundizan en cada negocio.

En 2018, las empresas comenzaron a controlar mejor las realidades de lo que la IA puede y no puede hacer. Después de pasar los últimos años poniendo en orden sus datos e identificando áreas donde la IA podría generar recompensas rápidas, o fallar rápidamente, las grandes empresas están listas para seguir adelante con iniciativas probadas, pasando del pilotaje y lanzamiento suave al despliegue global.

En los servicios financieros, los algoritmos de aprendizaje automático analizan rutinariamente vastos registros en tiempo real de miles de transacciones por segundo. Los minoristas son expertos en la obtención de datos a través de los recibos y los programas de lealtad, y los incorporan a los motores de IA para descubrir cómo mejorarnos vendiéndonos cosas. Los fabricantes utilizan la tecnología predictiva para saber con precisión a qué estrés se puede someter la maquinaria y cuándo es probable que se rompa o falle.

En 2019 veremos una creciente confianza en que esta tecnología inteligente y predictiva, reforzada por los aprendizajes que ha recogido en sus implementaciones iniciales, puede acoplarse al por mayor en todas las operaciones de una empresa.

La IA se diversificará en funciones de soporte como recursos humanos u optimización de las cadenas de suministro, donde las decisiones sobre logística, así como la contratación y el despido, serán cada vez más informadas por la automatización. Las soluciones de la IA para la gestión del cumplimiento y las cuestiones legales también se adoptarán cada vez más. Como estas herramientas a menudo serán aptas para el propósito en varias organizaciones, cada vez se ofrecerán más como un servicio, ofreciendo a las empresas más pequeñas también un bocado de la IA.

4. La IA creará más puestos de trabajo que los que se perderán.

A largo plazo es incierto si el aumento de las máquinas conducirá al desempleo humano y al conflicto social, a un futuro sin trabajo utópico, o (probablemente de manera más realista) algo intermedio. Sin embargo, para el próximo año, al menos, parece que no va a ser inmediatamente problemático a este respecto. Gartner predice que para fines de 2019, la IA creará más empleos de los que está tomando y según su informe, estos podrían centrarse en la educación, la salud y el sector público.

Un impulsor probable de esta disparidad es el énfasis puesto en el despliegue de la IA en una capacidad "creciente" cuando se trata de implementarla en trabajos no manuales. Los trabajadores de los almacenes y los cajeros minoristas a menudo han sido reemplazados al por mayor por tecnología automatizada. Pero cuando se trata de médicos y abogados, los proveedores de servicios de IA han hecho un esfuerzo concertado para presentar su tecnología como algo que puede funcionar junto con profesionales humanos, ayudándoles con tareas repetitivas y dejando la "última palabra" para ellos.

Esto significa que esas industrias se benefician del crecimiento en empleos humanos en el aspecto técnico, aquellos necesarios para implementar la tecnología y capacitar a la fuerza laboral en su uso, al tiempo que retienen a los profesionales que realizan el trabajo real.

5. Los asistentes de la IA serán realmente útiles

La IA está realmente entretejida en nuestras vidas ahora, hasta el punto de que la mayoría de las personas no se preocupan por el hecho de que cuando buscan en Google, compran en Amazon o miran Netflix, se deben hacer predicciones altamente precisas basadas en la IA para lograrlo. El flujo de la experiencia.

Cuando nos relacionamos con los asistentes de IA, como Siri, Alexa o el asistente de Google, por ejemplo, tenemos una sensación un poco más evidente de compromiso con la inteligencia robótica para ayudarnos a comprender la gran cantidad de fuentes de datos disponibles en el mundo moderno.

En 2019, más de nosotros utilizaremos un asistente de IA para organizar nuestros calendarios, planificar nuestros viajes y pedir una pizza. Estos servicios serán cada vez más útiles a medida que aprendan a anticipar mejor nuestros comportamientos y a comprender nuestros hábitos. Los datos recopilados de los usuarios les permiten a los diseñadores de aplicaciones entender exactamente qué características proporcionan valor y cuáles están infrautilizadas, lo que quizás consuma recursos valiosos (a través del ancho de banda o informes) que podrían utilizarse mejor en otros lugares.

Como resultado, las funciones para las que queremos utilizar la IA, como ordenar taxis y entregas de alimentos y elegir restaurantes para visitar, son cada vez más sencillas y accesibles. Además, los asistentes de la IA están diseñados para ser cada vez más eficientes en la comprensión de sus usuarios humanos, ya que los algoritmos de lenguaje natural utilizados para codificar el habla en datos legibles por computadora, y viceversa, están expuestos a más y más información sobre cómo nos comunicamos.

Es evidente que las conversaciones entre Alexa o Google Assistant y nosotros pueden parecer muy poco desarrolladas hoy. Sin embargo, la rápida aceleración de la comprensión en este campo significa que, para fines de 2019, nos acostumbraremos a un discurso mucho más natural y fluido con las máquinas con las que compartimos nuestras vidas.

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.