lunes, 1 de julio de 2019

ELEAP: Evolucionado la estrategia analítica en Perú.

El martes 25 de junio, RSK Consulting asistió a la conferencia “ELEAP: Evolucionando la estrategia analítica en Perú”, evento realizado en el Hotel Westin y organizado por SAS, líderes en innovación analítica.



Marcelo Sukni, Gerente General SAS Perú y Chile, durante su exposición


Este programa tuvo como objetivo impulsar la transformación digital en las organizaciones con el poder de los datos y la analítica. Marcelo Sukni, Gerente General de SAS Peru y Chile, comentó “Este evento es importante porque ofrecemos mucha información respecto a las nuevas capacidades tecnológicas que brinda SAS y las capacidades de consultoría que podemos entregar a nuestros clientes. Todo lo correspondiente a los avances tecnológicos, capacidades de integración y nuevas tendencias, están dentro del paraguas de soluciones y productos que nosotros tenemos. En este evento podemos demostrar a nuestros clientes y futuros clientes, todas las capacidades que podrán tener con SAS desde el punto de vista analítico”

Uno de los temas, se llamó “La analítica como factor clave para la transformación digital en Latinoamérica”, a cargo de Santiago Fainstein, Solutions & Business Development Manager – SAS Cono Sur, quien explicó “Estamos hablando hoy de datos, de inteligencia artificial, porque queremos conocer qué pasa a nuestro alrededor y pretendemos saber qué va a pasar en el futuro. La inteligencia artificial y los datos son importantes en este proceso de transformación digital que están viviendo las compañías, regiones y sus gobiernos, quienes están generando más datos que nunca y como parte del proceso, para extraer valor de esos datos, la única forma que tenemos es el uso de la analítica, que nos va permitir descubrir que hay detrás de esos datos para mejorar nuestros procesos, hacerle más fácil la experiencia de nuestros clientes, lograr mejor rentabilidad y mejores procesos que nos hagan una vida mejor”.



Alejandro Alonzo, SAS Channel Manager, Kimberly Chipana, Marvio Portela, VP SAS América Latina y Caribe, Marcelo Sukni, Gerente General SAS Perú y Chile, Johan Aguilera, Gerente General RSK Consulting, Melany Livora y Milton López, Consultores de RSK Consulting


El evento contó con la participación de otros expertos en el ámbito de la analítica y tendencias tecnológicas, quienes aportaron su visión sobre estos temas, como Andrés Villa, Customer Advisory Director Latin America at SAS, quien explicó que el primer eslabón dentro del ciclo de vida analítico es la data, esta es la base para que las empresas puedan generar los activos que desean obtener.

Cabe resaltar que RSK Consulting es uno de los socios estratégicos de SAS en el Perú, garantizando a nuestra empresa y consultores, la implementación de tecnología de vanguardia, situándonos al nivel de las mejores consultoras de la región.





jueves, 23 de mayo de 2019

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.



martes, 23 de abril de 2019

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.




jueves, 21 de febrero de 2019

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.



martes, 11 de diciembre de 2018

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.