Las cinco tecnologías emergentes a las que prestar atención, según Accenture

La consultora Accenture ha hecho un ejercicio de fe en más de 6.000 ejecutivos del sector TIC para anticipar las principales tendencias emergentes que nos encontraremos en la era digital.

Prácticamente nadie posee una bola de cristal con la que poder anticipar el futuro, mucho menos en un contexto tan cambiante como es el mercado digital y la Sociedad de la Información. Por ello, no es extraño que las tendencias que parecen sólidas acaben por convertirse en efímeras modas o que un apéndice tecnológico sin aparente importancia acabe siendo un jugador clave en el paradigma de unos y ceros en que nos movemos.

A riesgo de cometer alguno de esos errores de bulto a la hora de jugar a ser adivinos, parece que la fórmula más segura de prever lo que nos depara el mundo de la tecnología es preguntarle a los principales directivos del sector. El consenso de los primeras cabezas de serie suele ser más preciso que el tarot o las runas, especialmente si el que las interpreta es el que suscribe estas líneas.

Las 4 tendencias tecnológicas que pasaron del ‘hype’ al olvido

Un nuevo informe de Accenture ha consultado a nada menos que 6.300 ejecutivos TI de empresas en todo el mundo para identificar las cinco tendencias tecnológicas emergentes que las compañías deben afrontar si quieren ser capaces de desarrollar los acuerdos necesarios para triunfar en la economía digital actual. A saber:

  • Ciudadano IA (Citizen AI): A medida que aumenten las capacidades de la Inteligencia Artificial y su impacto en la vida de las personas, las empresas deben procurar que sus sistemas de inteligencia artificial se comporten como miembros responsables y productivos de la sociedad.
  • Realidad Extendida (Extended Reality): Las tecnologías de Realidad Virtual y Aumentada están eliminando la distancia que separa a personas, información y experiencias, transformando la forma de vivir y trabajar.
  • Veracidad del dato (Data Veracity): Al transformarse en organizaciones basadas en información, las empresas han creado una nueva forma de vulnerabilidad: datos falsos, manipulados y sesgados que adulteran la información y las decisiones de las empresas y afectan a toda la sociedad.
  • Empresa sin fricción (Frictionless Business): Las empresas dependen de colaboraciones basadas en la tecnología para crecer, pero sus sistemas tradicionales no están diseñados para hacer posibles las colaboraciones a escala. Las empresas que quieran aumentar su nivel de integración colaborativa inteligente tienen que empezar por cambiar sus propias arquitecturas.
  • Internet de las Ideas (Internet of Thinking): Las empresas están apostando fuerte por entornos inteligentes con robótica, inteligencia artificial y experiencias inmersivas, pero para hacer realidad esos entornos tienen que extender sus infraestructuras para que lleguen a los entornos dinámicos del mundo real.

Con todo ello, el informe también destaca que cuatro de cada cinco de los encuestados (84%) está de acuerdo en que, a través de la tecnología, las compañías se están integrando perfectamente en la sociedad. No hay duda que el futuro que nos aguarda va a ser apasionante.

Fuente: Ticbeat

5 algoritmos que ya están tomando decisiones sobre tu vida y que quizás tú no sabías

Un video que mostraba cómo sacaban a la fuerza a un pasajero de un avión de United Airways en el aeropuerto O’Hare de Chicago, Estados Unidos, se convirtió en un fenómeno viral el pasado mes de abril.

El video fue pésima publicidad para la aerolínea estadounidense, cuyos empleados querían que el hombre en cuestión, un médico de nombre David Dao, desocupara su silla para dársela a un piloto de la compañía que necesitaba llegar a la ciudad de destino del vuelo, Louisville, para hacer un relevo.

Sin embargo, apenas un puñado de las muchísimas críticas que le llovieron a la empresa abordaba un asunto crucial: ¿cómo se había determinado que fuera Dao quien cediera su lugar en el vuelo?

La necesidad de remover a Dao fue decidida por una máquina. Más específicamente, por un software que probablemente ya había marcado al doctor mucho antes de que éste pusiera un pie en el aeropuerto.

Este es sólo un ejemplo de cómo esos algoritmos están -de manera invisible y detrás de escena- tomando decisiones que afectan nuestras vidas.

Y no hablamos de los algoritmos de Google, Facebook o Netflix, que nos filtran lo que vemos o nos ofrecen sugerencias a partir de nuestras selecciones previas: a diferencia de estos, hay algoritmos que no están directamente relacionados con nuestras acciones.

En la BBC hemos reunido algunos ejemplos de cómo tu vida está ya afectada por ellos. 

1. La inteligencia artificial decide si vas a tener un trabajo o no

Las hojas de vida o currículums ahora son más propensos a ser descartados sin siquiera pasar por las manos y la vista de un ser humano.

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Image caption En un futuro no tan lejano…

Eso es porque cada día las compañías de selección de personal están adoptando programas de Sistemas de Seguimiento a Candidatos que manejan los procesos de reclutamiento, especialmente el análisis de cientos (o miles) de solicitudes iniciales.

En EE.UU. se estima que el 70% de las solicitudes de empleo son filtradas antes de ser analizadas por humanos.

Para las compañías, esto permite ahorrar tiempo y dinero en el proceso de contratación de nuevos empleados.

Sin embargo, este sistema ha generado cuestionamientos sobre la neutralidad de los algoritmos.

En un artículo de la Harvard Business Review, los académicos Gideon Mann y Cathy O’Neil argumentan que estos programas no están desprovistos de los prejuicios y sesgos propios de los humanos, lo que podría hacer que la inteligencia artificial no sea realmente objetiva.

2. ¿Quieres un préstamo? Tu perfil en las redes sociales puede impedírtelo…

Históricamente, cuando alguien solicitaba un préstamo a una entidad financiera, la respuesta estaba basada en el directo análisis de su capacidad de pago: la proporción de la deuda sobre el ingreso de la persona y el historial crediticio.

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Image caption Este préstamo tal vez haya sido aprobado por un algoritmo.

Pero ya no es así: la capacidad de pagar un crédito ahora es evaluada por algoritmos que acumulan datos de distintas fuentes, que van desde patrones de compra hasta búsquedas en internet y actividad en redes sociales.

El problema es que ese método no tradicional podría recoger información sin el conocimiento o el visto bueno de los posibles beneficiarios del crédito.

También aquí hay cuestionamientos sobre la transparencia e imparcialidad del proceso.

3. Te puede ayudar a encontrar el amor, pero tal vez no el que estás esperando

No es una sorpresa saber que las aplicaciones de citas en internet usan algoritmos para juntar a las parejas.

De hecho es parte de su discurso para atraer clientes, especialmente con los servicios premium o de pago.

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Image caption Encontrar el amor por internet: ojalá fuera así de simple.

Sin embargo, cómo lo hacen es mucho menos claro.

Especialmente después de que eHarmony, uno de los sitios de citas más exitosos del planeta, revelara el año pasado que ajustaba los perfiles de algunos clientes con la idea de volverlos más “simpáticos” y atractivos.

Eso significa ignorar algunas preferencias de los usuarios, como los “me gusta” y “no me gusta”.

Y esto es bastante molesto para la persona que se tomó el tiempo de responder las 400 preguntas que se piden para crear un perfil en eHarmony.

Pero incluso opciones más simples como Tinder, donde las variables son menos (ubicación, edad y preferencias sexuales), no son tan claras o aleatorias.

A cualquiera que use esta aplicación se le asigna una “calificación por atracción” secreta -esto es, cuán “deseable” resulta el candidato-, que es calculada por la compañía con la idea de “facilitar mejores emparejamientos”.

La compañía ha mantenido en secreto esta fórmula, pero sus ejecutivos han dado algunas pistas.

Por caso, el número de veces que un usuario es arrastrado hacia la derecha o la izquierda por otros (que es la manera como en Tinder se indica si alguien te gusta o no te gusta) juega un papel muy importante.

4. Un programa puede determinar si eres un adicto o puedes tener un seguro médico

El abuso de opioides -vendidos de forma legal o ilegal- es la principal causa de muertes accidentales en Estados Unidos y los expertos en salud a menudo hablan de una “epidemia” en el consumo.

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Image caption Más de 400.000 personas murieron de sobredosis en Estados Unidos en el último año.

Para atacar el problema, científicos y autoridades se están uniendo para crear y ejecutar proyectos basados en datos.

Más recientemente, en el estado de Tennessee, el proveedor de seguro médico Blue Cross y la firma tecnológica Fuzzy Logix anunciaron la creación de un algoritmo que analizaba nada menos que 742 variables para evaluar el riesgo de abuso e identificar posibles adictos.

Pero por supuesto que eso elevó una discusión ética: los datos analizados incluyen las historias médicas e incluso la dirección de residencia, de los candidatos.

El argumento a favor señala que este tipo de intervención puede salvar vidas e incluso puede reducir abusos al sistema.

Los adictos a los opioides tienen un 59% más de probabilidades de ser usuarios costosos de servicios médicos.

Los defensores del uso de la inteligencia artificial y los algoritmos en el sector señalan que esto podría ayudar a tomar decisiones y reducir el gasto innecesario generado por errores humanos.

5. Un computador puede enviarte a prisión

Jueces en al menos 10 estados de EE.UU. están dictando sentencia con la ayuda de una herramienta llamada COMPAS.

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Image caption Algunas cortes de justicia de Estados Unidos ya están utilizando algoritmos para definir sus sentencias.

Es un algoritmo de evaluación de riesgos que puede predecir las probabilidades de que un individuo haya cometido un crimen.

Uno de los casos más famosos que involucra el uso de COMPAS ocurrió en 2013, cuando Eric Loomis fue sentenciado a siete años de prisión por eludir el control policial y manejar un vehículo sin el consentimiento de su dueño.

Al preparar la sentencia, las autoridades locales presentaron una evaluación -basada en una entrevista y en la información sobre sus probabilidades criminales- y Loomis obtuvo una calificación de “alto riesgo de cometer nuevos crímenes”.

Sus abogados rechazaron la condena usando distintos argumentos, uno de ellos el hecho de que COMPAS había sido desarrollado por una empresa privada y la información sobre cómo funcionaba el algoritmo nunca había sido revelada.

También reclamaron que los derechos de Loomis habían sido violados, porque la evaluación de riesgo tomó en cuenta información sobre el género y la información racial.

De hecho, un análisis de más de 10.000 acusados en el estado de Florida publicado en 2016 por el grupo de investigación ProPublica mostró que las personas negras eran a menudo calificadas con altas probabilidades de reincidir, mientras que los blancos eran considerados menos proclives a cometer nuevos crímenes.

Fuente: BBC

Diez datos que demuestran la explosión de la inteligencia artificial

¿Cómo han crecido el número de trabajos científicos en el área de inteligencia artificial? ¿Cuántas empresas usan ya la IA en su seno? ¿Cuánto ha crecido el número de robots en el mundo? Os explicamos todos estos fenómenos y más con los datos en la mano.

No es ningún secreto que la inteligencia artificial es la joya de la corona de la innovación tecnológica en nuestros días.

En TICbeat le dedicamos dos especiales (disponibles aquí y aquí) como la principal tendencia de 2018 en el que os contábamos las perspectivas de más de una veintena de compañías líderes en el sector. Pero quizás nos faltaba profundizar en los datos que subyacen a este fenómeno de crecimiento exponencial.

Las startups de Inteligencia Artificial más prometedoras de 2018

Damos por supuesto que estamos volando en un avión supersónico hacia las aplicaciones de machine learning, los chatbots, los coches autónomos y las herramientas de negocio predictivas.

Pero, ¿cuáles son las cifras que confirman que la IA es la mayor promesa de nuestros tiempos? ¿Cómo ha impactado la inteligencia artificial en nuestro tejido económico, industria y sociedad?

Ahí van algunos números que podrán ayudaros a entender el suelo sobre el que pisamos.

  • La cantidad de trabajos académicos y estudios en inteligencia artificial se ha multiplicado por nueve desde 1996. Los estudios académicos y la investigación a menudo son los precursores de nuevas patentes y propiedad intelectual. Para muestra, un botón: la base de datos de Scopus contiene más de 200.000 artículos en el campo de la informática que han sido indexados con el término clave de “Inteligencia Artificial”.

  • Los inversores de capital de riesgo han aumentado seis veces su inversión anual en startups de inteligencia artificial en EEUU desde el año 2000. Al menos así se constata si nos atenemos a los datos de Crunchbase, VentureSource y Sand Hill Econometrics que se muestran en el gráfico inferior.

  • Un auténtico boom de startups: se ha multiplicado por 14 el número de nuevas empresas dedicadas a la IA desde el año 2000. De nuevo ateniéndonos a los datos de Crunchbase, VentureSource y Sand Hill Econometrics, podemos comprobar cómo se ha pasado de apenas unas decenas de iniciativas en esta área a las más de 600 startups de inteligencia artificial que han contabilizado los fondos de capital riesgo.

  • La proporción de puestos de trabajo que requieren habilidades de inteligencia artificial se ha multiplicado por 4,5 desde 2013. El crecimiento de la proporción de puestos de trabajo estadounidenses que requieren habilidades de inteligencia artificial en la plataforma Indeed.com se calculó identificando títulos y palabras clave en las descripciones de las ofertas.
  • El aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) son las tres habilidades más solicitadas en el mercado laboral. Asimismo, hace apenas dos años, se había predicho que el NLP era la habilidad más solicitada para los desarrolladores de aplicaciones que crean nuevas herramientas de inteligencia artificial. Basándonos en un análisis de Monster.com, el salario medio es de 127.000 dólares para estos profesionales de IA en Estados Unidos.

  • Las tasas de error para el etiquetado automático de imágenes han disminuido del 28,5% a menos del 2,5% desde 2010. O, lo que es lo mismo, la inteligencia artificial ya es capaz de reconocer objetos en imágenes con más precisión que el ser humano, como demuestra la gráfica inferior.
  • El número de robots no para de crecer. Las importaciones de robots han aumentado de alrededor de 100.000 en 2000 a alrededor de 250.000 en 2015 a escala internacional. En la misma línea, IDC espera que el gasto en robótica se acelere durante los próximos cursos, alcanzando una facturación de 230.700 millones de dólares en 2021, acumulando una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 22,8%.
  • Se prevé que los ingresos globales de IA para aplicaciones empresariales crezcan de 1.620 millones de dólares en 2018 a 31.200 millones en 2025, un 52,6% más. El reconocimiento y etiquetado de imágenes, procesamiento de datos de pacientes, localización y mapeo, mantenimiento predictivo, predecir y frustrar amenazas de seguridad, reclutamiento inteligente y sistemas de recursos humanos son algunos de los muchos casos de uso de estas aplicaciones empresariales basadas en la inteligencia artificial.
  • El 84% de las empresas cree que invertir en inteligencia artificial le generará mayores ventajas competitivas. A su vez, el 75% cree que la inteligencia artificial abrirá nuevos negocios. Otro 63% cree que la presión para reducir costes requerirá del uso de tecnologías de IA.
  • El 87% de los usuarios actuales de IA dijeron que estaban usando o considerando el uso de estas tecnologías para la previsión de ventas y para mejorar el marketing por correo electrónico.

*Este artículo es una traducción interpretada de una tribuna de Louis Columbus, Director de Global Cloud Product Management en Ingram Cloud, publicada en B2C. Se incluyen datos adicionales de distintas fuentes, recopilados en su mayoría en el AI Index Annual Report 2017, elaborado por la Universidad de Stanford. Otras gráficas han sido obtenidas en Statista, mostrando la fuente correspondiente de los datos en cada una de las imágenes.

Fuente: Ticbeat

La inteligencia artificial es más importante que el fuego y la electricidad: CEO de Google

Sundar Pichai, el CEO de Google, aseveró que la Inteligencia Artificial será una herramienta tan importante para el ser humano que superará el impacto del fuego y la electricidad.

“La IA (inteligencia artificial) es probablemente lo más importante en lo que la humanidad ha trabajado alguna vez”, indicó el presidente ejecutivo durante su participación en el Foro Económico Mundial de Davos de este año.

El ejecutivo indicó que, a diferencia de las reservas que muchos expertos como Stephen Hawkin han expresado, la IA nos salvará y no nos destruirá. Dijo que esta tecnología podría eliminar muchas de las limitaciones en sectores como el de energía limpia, barata y confiable.

Pichai admitió que hay riesgos importantes en el uso de la AI y pidió la colaboración la cooperación internacional para desmilitarizarla y destinarla para el beneficio de la humanidad.

El primer Centro de Inteligencia Artificial de Google en Asia estará en Pekín, China. Este centro será similar a los que ya tiene en Nueva York, Toronto, Londres o Zúrich que trabajan para que “la AI sirva mejor a todos”, anunció este miércoles la compañía estadounidense.

Fuente: Entrepreneur

Bill Gates no cree que inteligencia artificial sustituirá a humanos

Bill Gates, fundador de Microsoft y uno de los hombres más ricos del planeta, nunca ha tenido reparo en marcar su perspectiva; con respecto al futuro de la integración de sistemas robóticos y de Inteligencia Artificial (IA) en la industria y el mercado laboral.

Una perfecta muestra de ello es su más reciente entrevista que ha otorgado el muchacho a los chicos de Fox News, en el marco del World Economic Forum 2018 realizado en Suiza. Ahí Gates volvió a dar su punto de vista sobre el asunto, mostrando una postura más relajada que muchos otros colegas.

Vislumbrando un entorno laboral donde los humanos podrían potenciar sus capacidades utilizando como apoyo los sistemas de IA:

[El trabajo] será mucho más eficiente usando los recursos, estaremos mucho más al tanto de lo que está pasando, y de hecho ahora es muy barato: las computadoras pueden ver y escuchar tan bien como lo hacen los humanos.

Bill considera que este tipo de software, puede usarse para complementarse con los trabajadores, en lugares como cárceles, fábricas o salas de operaciones; para guardar registro de todo lo que está sucediendo y optimizar la seguridad de las instalaciones.

La mano de obra reducirá inevitablemente, según señala Gates, pero no significa necesariamente que los robots se robarán los empleos humanos.  Sólo deberá “redireccionar” sus áreas de acción.

Que es, a final de cuentas, una forma sutil de plantar un escenario donde será necesario para el obrero especializar su conocimiento y habilidades; o ser desplazado.

En el lado positivo de las cosas. Bill Gates también cree que los robots deben pagar impuestos.

Fuente: Fayerwayer

Magenta, el programa de Google que aspira a crear nuevas formas de arte

Cuadros, esculturas, canciones… la estructura de las obras de arte no suele ser demasiado innovadora y eso es precisamente lo que el gigante quiere cambiar con su sistema de inteligencia artificial combinado con los mejores artistas humanos

Los algoritmos de aprendizaje de máquinas no tienen demasiadas probabilidades de echar a los pintores, cantantes y compositores de sus empleos en un futuro próximo, a juzgar por su cuerpo de trabajo hasta la fecha. Pero Google Brain está desarrollando herramientas que emparejan artistas con herramientas de aprendizaje profundo para desarrollar novedosas obras de arte juntos, afirmó el científico Douglas Eck de la división de investigaciones de inteligencia artificial del gigante de búsquedas, durante la conferencia EmTech Digital de MIT Technology Review el pasado martes.

Eck espera que la plataforma, llamada Magenta, permita a la gente producir tipos totalmente nuevos de música y arte, de forma parecida al impacto de los teclados y baterías electrónicos y las cámaras. Eck señaló que Magenta podría servir un papel análogo al de Les Paul, que ayudó a desarrollar la guitarra eléctrica moderna. Pero Eck dijo que querían mantener involucrados a los artistas para empujar los límites de la nueva herramienta de maneras interesantes, como un Jimi Hendrix que sujeta su instrumento del revés, estira las cuerdas y distorsiona el sonido.

“Lo divertido consiste en encontrar maneras nuevas de romperlo y ampliarlo”, dijo.

Eck, que anteriormente fue un profesor adjunto de informática de la Universidad de Montreal (Canadá), explicó que le atrajo el proyecto porque él mismo se considera un “músico fracasado”. Como guitarrista y pianista que antes tocaba “folk post punk” en cafeterías, tenía seguidores que se contaban por “docenas”, dijo.

Google Brain intenta continuamente mejorar los algoritmos de Magenta para crear canciones y realizar transferencias de arte desde imágenes. Sobre el escenario, Eck tocó una canción de piano generada por ordenador que se volvió cada vez más fácil de escuchar al proporcionarle a la herramienta más reglas a seguir, generando finalmente una frase que podría tener todo lo necesario para servir como jingle de anuncio de pasta de dientes.

Un reto crítico ahora consiste en desarrollar mejores interfaces humanas para la tecnología. Los investigadores empezaron con el equivalente de una solicitud de línea de comando, pero Eck señaló que quiere acercarse más a la “naturalidad” de una unidad de efectos de guitarra. Espera que el proyecto atraiga talentosos músicos y codificadores para seguir mejorando la herramienta y aplicarla de maneras nuevas.

“No creo que máquinas que generen arte solas sean tan interesantes como se podría pensar”, concluyó. “La pregunta es, ¿pueden las máquinas ayudarnos a hacer un tipo totalmente nuevo de arte?”

Fuente: Technology Review

Las tendencias que impulsarán la transformación digital empresarial

La adaptación de las empresas hacia los cambios tecnológicos inició hace más de dos años y en el proceso se ha evidenciado que la gestión y el análisis de los datos ofrecen un sinnúmero de opciones para el mejoramiento del servicio al cliente y del negocio como tal.

“Muchas compañías en Latinoamérica están comprendiendo que una verdadera gestión de datos logra que sus procesos evolucionen y su equipo se adapte a los cambios tecnológicos, llevando nuevas y mejores experiencias a sus clientes”, afirma al respecto Ernesto Serrano, director de América Latina de Stibo Systems.

Algunas consideraciones pueden ayudar a que las empresas lleguen a comprender mejor a sus clientes, mejorando sus ofertas de valor.

1) PREPARADOS FRENTE AL REGLAMENTO GENERAL DE PROTECCIÓN DE DATOS

En las industrias como los servicios financieros y otras en las que el uso de datos es intenso, hay que tener en cuenta que la protección de datos está en proceso de reglamentación en la mayoría de países, por esto los mejores proyectos basados en datos, actualmente están relacionados con la administración de los mismos y con el entendimiento y adaptación ante la llegada de esta nueva regulación.

2) UNA EXPERIENCIA CONSTANTE, LLENA DE INNOVACIÓN

Para el próximo proyecto de analítica basado en Big Data, las empresas podrán enfocar sus esfuerzos para entregar una mejor experiencia a sus clientes; pero son necesarias la consistencia y la escalabilidad que pueda llegar a tener. Esto solo se puede lograr al obtener una visión global de un cliente, a partir de la administración de la data.

3) LA PERSONALIZACIÓN DE UNA EXPERIENCIA OMNICANAL

Un estudio realizado por Salesforce en diciembre de 2016 reveló que más del 70% de los consumidores esperan que las marcas comprendan y anticipen sus necesidades. Los clientes suponen que las empresas conocerán su historia y preferencias específicas; esta tendencia se hará más evidente en 2018.

4) ‘INTERNET OF THINGS’ (IOT) OFRECE NUEVAS FORMAS DE RECOPILAR DATOS

Existe una cantidad cada vez mayor de dispositivos conectados a una red y la comunicación entre ellos. El IoT ha generado aún más oportunidades para recopilar datos; lo que lleva a nuevos desafíos cuando se trata de aprovechar esta información para uso comercial.

5) ¿PREPARADOS PARA LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

Según una encuesta de Gartner, el 59% de las organizaciones todavía están recopilando información para apoyar la construcción de sus estrategias de Inteligencia Artificial (IA), mientras que el resto ya ha avanzado en la experimentación o la adopción de soluciones de IA.

Ante esto, concluye Serrano que “los proyectos más importantes que impactarán los negocios se basarán en mejorar el nivel de control que tienen sobre sus datos maestros, permitiéndoles brindar un mejor servicio a sus clientes, optimizar las operaciones comerciales, mantener el cumplimiento y aumentar sus ingresos”.

Fuente: Portafolio.co