El Gartner Data & Analytics Summit reunió a más de quinientas personas interesadas en conocer cuáles son las tendencias relacionadas con los datos, su uso y la aplicación en la vida empresarial. Los analistas resaltaron la inminente presión que pone la competencia, el papel de la transformación digital así como el cambio de la figura que tiene el CIO para convertirse en un CDO o Chief Data Officer.

“Las habilidades del CIO son técnicas, pero la infraestructura se está migrando a la Nube, entonces es menos requerido este tipo de entrenamiento. La seguridad informática debe estar presente en cualquier lado de manera persistente y las aplicaciones están en todos lados. Así que las empresas requieren datos porque se encuentra en el centro de la estrategia. Esto origina que el rol de CIO tienda a desaparecer o en su defecto a convertirse en el siguiente CDO porque este perfil directivo no habla un lenguaje técnico, más bien sobre negocios, administración de los datos, gobernabilidad, los propósitos válidos dentro y fuera de la organización”, consideró Donald Feinberg, Vicepresident Distinguished Analyst & Conference Chairman en Gartner

Esto deriva en un cambio cultural de mentalidad donde anteriormente una figura centralizaba las decisiones; ahora cada una de las personas (la más próxima a la operación) serán los actores que decidirán en tiempo real, con ayuda del contexto proporcionado por la Inteligencia Artificial. Por ello advirtieron sobre la importancia de reconocer una figura de liderazgo y responsabilidad en los analíticos, tener claros los roles y los tiempos en los cuales puede actuar o no cada responsable de área. La palabra clave al respecto es la flexibilidad y la colaboración propositiva donde el CDO tendrá un papel preponderante al respecto.

Por ello Donald Feinberg dijo que estamos experimentando un cambio de Business Inteligence (BI) hacia Inteligencia Artificial (IA), donde los datos se encuentran en el centro de la estrategia y los habilitadores (la infraestructura, las bases de datos, aplicaciones, talento humano) a su alrededor, lo cual indica una mentalidad distinta de operar al interior del negocio.

Para cimentar esta tendencia, el vicepresidente esclareció que no sólo se trata de tener datos y exista un responsable directivo para esta actividad, reconocido como el Chief Data Officer (CDO), sino que todos aquellos que sean parte de la organización necesitan entender, contextualizar y entonces aplicar acciones fundamentadas con dicha data. Esto se puede lograr considerando las siguientes características de los datos:

Veracidad: los datos deben estar fundamentados, por ello se promueve usar fuentes diversas de donde recolectar información; asimismo, diversos algoritmos para procesar ese cúmulo de información.

Alfabetización: no solo las personas en el área de TI deben saber interpretar los datos, sino que cada persona que trabaje con los datos debe tener la claridad de utilizarlos para que ello no agregue complejidad a la operación.

Complejidad: conforme la IA siga tomando una posición clave entre las herramientas de trabajo de la organización, será necesario encontrar modelos para usar los datos en tiempo real, contextualizados a una situación.

Peter Krensky, Senior Research Analyst para Gartner agregó al respecto, considerando un Internet cuyos retos son las Fakenews y la ciberseguridad, la empresa necesitará establecer una norma institucional de catalogar datos y verificar sean auténticos. Esta necesidad va desde los catálogos de información, es decir la metodología de recabar la data, los orígenes de la misma, y ulteriormente los elementos para almacenarlos (Data Warehouses y los Data Lakes).

Ello trae consigo que el staff a cargo deberá tener habilidades que les permitan explotar el cúmulo de información con la finalidad de entender cómo funciona el negocio, dónde están los puntos de mejora, actuar antes que la competencia y proponer hacia donde llevar las siguientes decisiones como negocio.

Retos ante la IA

Considerando que mucha de la infraestructura de TI actual en las empresas no está preparada técnicamente, los analistas recomendaron un modelo bimodal, mientras un equipo opera dentro de las capacidades del legacy, otra sección se ocupa de mover al negocio hacia IA. “Para no caer en un tema de ‘silos’ nuevamente, el CDO debe tomar el liderazgo para tener visibilidad de ambos lados y entonces determinar cuáles son las actividades. En ese sentido el lenguaje de programación Python está funcionando como un lenguaje técnico común”, consideró Peter Krensky. El objetivo final será que en esta tendencia las competencias del talento humano y la cooperación serán las claves en el desarrollo/adopción de la IA al interior de la empresa.

Así como los primeros autos autónomos fallaron en su momento por no considerar el comportamiento de los peatones como otra variable de donde extraer más datos, Gartner explicó que la IA necesita fuentes diversas para alimentar a la integelica artificial. “Nos enfrentamos a la diversidad de los datos. Esto incluye usar más algoritmos y las fuentes de donde provienen esos datos. Así que la telemetría necesaria para crear  inteligencia artificial debe abarcar aspectos inclusive no considerados por el programador y esto radica en un tema cultural”, opinó Cindi Howson, Researcher VP para Gartner.

Pero la diversidad no es el único reto que enfrentan las empresas; otro tópico a considerar es la alfabetización de los datos; es decir, las habilidades de cualquier talento humano para actuar una vez realizan la interpretación de la data. No obstante, Howson acotó que ya existen catalizadores tecnológicos que permiten usar los datos no como estadísticas o gráficas, sino como una forma de entender lo que pasa alrededor de una tarea.

Como ejemplo de tales catalizadores propuso a la Realidad Aumentada que muestra de manera contextualizar y en tiempo real los datos, o los contact center que permiten entablar mediante un chatbot una plática en lenguaje natural con los usuarios finales. “Estamos pasando por un momento crítico donde hay un hueco extremo en habilidades y talento humano. Hay que precisar que no es una cuestión de Latinoamérica, sino del mundo en términos generales”, agregó Howson.

Espectro comercial para los canales

Los analistas consideraron que los integradores y consultores serán pieza clave para mover a sus clientes de un ambiente onpremise, al Cloud en donde es posible tener la infraestructura técnica que procese y entregue IA. Pero el éxito de los mismos radica en su propia capacitación.

Particularmente en México, consideraron que no hay una restricción por el manejo del idioma inglés, esto al momento de aplicar o certificarse en las herramientas de IA; considerando la cercanía con los Estados Unidos, hacen que nuestro país esté en condiciones de tomar una posición estratégica en automatización, algoritmos de Machine Learning o Deep Learning, Data Analytics, entre otros. El efecto que deben buscar los canales interesados en comerciales la Inteligencia Artificial es traducir la tecnología a un contexto de PyME mediante un proyecto que hable sobre los beneficios para el negocio, es decir cómo la tecnología relacionada con IA cambia la complejidad que está viviendo la empresa hacia soluciones tangibles.

En ese propósito “la educación es lo primero para cerrar la brecha de falta de talento. Ahora hay plataformas gratuitas que dan cursos completos sobre Inteligencia Artificial en español y lo que hemos visto es que las personas inclusive toman cursos nocturnos para actualizar sus capacidades”, explicó Peter Krensky.

Esto está formando a los próximos “ciudadanos de los datos”, consideró Cindi Howson. Citó al respecto el programa Niñas STEM que se realiza en México para inculcar el uso de las ciencias y las tecnologías desde temprana edad; mismo caso en la estadística de graduados en nuestro país, la cual indica que por cada persona con un doctorado en carreras afines a las ingenierías y tecnología, tres personas concretan un nivel de equivalente a licenciatura en TI. Esta estadística es mayor al promedio registrado en los Estados Unidos.

El fenómeno de Inteligencia Artificial está moviendo a las empresas más rápido, así que habrá competidores que se encuentren rezagados y ello provoque trabajen a marchas forzadas. Esto modificará la forma de consumir infraestructura y el uso en bases de datos.

“Uno de nuestros analistas especializado en Data Center, predice que en 10 años veremos la muerte de los Centros de Datos on premise. Si bien no tenemos una bola de cristal vemos que la tendencia Cloud marca el camino hacia allá porque actualmente 60% de la infraestructura es on premise y 40% es en Nube y en el corto plazo estimados un 50-50, considerando temas de cumplimiento o normativas de cada país. A su vez esperamos que para el 2022, tres cuartas partes del total de bases de datos estarán en un ambiente Cloud, probablemente más”, esgrimió Donald Feinberg de Gartner.

Si bien el evento esperaba contar inicialmente con 150 asistentes, en el primer día del mismo se dieron cita +500 por la expectativa que está teniendo en el mercado la IA y sus beneficios. Dentro de la agenda del evento se tocaron temas como analíticos, arquitectura, así como liderazgo y organización empresarial.

 

 

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