{"id":16831,"date":"2019-07-02T09:03:52","date_gmt":"2019-07-02T15:03:52","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=16831"},"modified":"2019-07-02T09:08:19","modified_gmt":"2019-07-02T15:08:19","slug":"analitica-de-datos-luces-y-sombras-de-la-proxima-revolucion-industrial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/big-data\/analitica-de-datos-luces-y-sombras-de-la-proxima-revolucion-industrial\/","title":{"rendered":"Anal\u00edtica de datos: luces y sombras de la pr\u00f3xima revoluci\u00f3n industrial"},"content":{"rendered":"

Suena el pitido inicial y el bal\u00f3n echa a rodar en un estadio de f\u00fatbol aleatorio. Al mismo tiempo que el \u00e1rbitro ha dado la orden de comenzar el partido, una \u00fanica y solitaria gota de lluvia cae sobre una grada que alberga a miles de aficionados. Absortos en lo que ocurre en el terreno de juego, ignoran por completo que la tormenta que se cierne sobre el estadio no es una como otra cualquiera. En cuesti\u00f3n de minutos, la primera gota se ha convertido en un leve chispeo; transcurrida media hora de juego, la tormenta se empieza a notar m\u00e1s y los aficionados comienzan a cobijarse. En el minuto 50 de juego no queda nadie en las gradas ni sobre el campo porque el estadio ha tenido que ser evacuado ante el peligro de inundaciones.<\/a><\/p>\n

La anal\u00edtica de datos y esa extra\u00f1a lluvia que ha provocado la evacuaci\u00f3n del estadio en menos de una hora comparten una caracter\u00edstica com\u00fan: la evoluci\u00f3n de ambos fen\u00f3menos es exponencial. \u201cPrimero cae una gota, luego dos, despu\u00e9s cuatro y as\u00ed sucesivamente. En el minuto 47, el terreno de juego estar\u00eda solo levemente encharcado y lo sorprendente de esto es que unos minutos despu\u00e9s habr\u00eda que evacuar el estadio porque de lo contrario la gente se ahogar\u00eda\u201d, explic\u00f3 Flor de Esteban, socia directora de Deloitte Digital, durante el evento Deloitte Tech Talks, organizado por Deloitte en colaboraci\u00f3n con CincoD\u00edas.<\/p>\n

\u201cCon los datos estamos en esa fase en la que ya se han formado charcos, ya hay madurez, pero en breve y a una velocidad que no podemos sentir, vamos a estar inundados, muchas cosas van a transformarse\u201d, contin\u00faa De Esteban. La experta habla de c\u00f3mo en un futuro la relaci\u00f3n entre los seres humanos y las m\u00e1quinas ir\u00e1 m\u00e1s all\u00e1 del lenguaje y pasar\u00e1 a una etapa de \u201csensorizaci\u00f3n total\u201d en la que la forma de comunicarnos con el entorno cambiar\u00e1 radicalmente.<\/p>\n

El viejo nuevo m\u00e9todo<\/strong><\/p>\n

La t\u00e9cnica que posibilitar\u00e1 en parte esos avances, la anal\u00edtica de datos, es algo tan sencillo como recabar informaci\u00f3n, analizarla y, posteriormente, actuar bas\u00e1ndose en ella. Aunque a priori no parezca algo novedoso o demasiado complejo, el desarrollo de nuevas tecnolog\u00edas, como la inteligencia artificial o el machine learning, est\u00e1 permitiendo recabar, analizar y utilizar la informaci\u00f3n de formas que hasta hace unos pocos a\u00f1os solo eran posibles en la ciencia ficci\u00f3n. \u201cToda la cantidad ingente de datos y toda la tecnolog\u00eda que puede digerir eso en tiempo real es lo que hoy permite que a trav\u00e9s de un algoritmo relativamente sencillo reciba la informaci\u00f3n relevante en el momento adecuado\u201d, dice De Esteban.<\/p>\n

Juan Jos\u00e9 Casado, data analitics & AI director de Repsol, opina que el big data y la inteligencia artificial est\u00e1n transform\u00e1ndolo literalmente todo.<\/p>\n

\u201cEn un entorno industrial como el nuestro, en toda la cadena de valor, el machine learning y los algoritmos nos pueden ayudar a optimizar los procesos consiguiendo una mayor eficiencia energ\u00e9tica\u201d, detalla. Poniendo ejemplos m\u00e1s concretos, el ejecutivo habla de que gracias a la anal\u00edtica de datos es posible desarrollar \u201cmantenimientos predictivos\u201d (reparar estructuras o componentes antes de que fallen) para asegurar que los activos est\u00e1n siempre funcionando correctamente.<\/p>\n

Por otro lado, mediante t\u00e9cnicas de deep learning, Repsol predice anticipadamente la calidad con la que van a ser fabricados algunos de sus productos. \u201cEn el caso de las poliolefinas, que es el material usado para envasar l\u00edquidos, somos capaces de predecir 15 minutos antes las condiciones en las que va a salir el producto, con lo cual, cuando baja de la calidad estimada, el panelista puede hacer los ajustes pertinentes para corregir los errores\u201d, cuenta Casado.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n
\n
\"Anal\u00edtica<\/figure>\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n

\u00d3scar Caballero, CDO de Orange, tambi\u00e9n coincide con la idea de que gracias a la anal\u00edtica de datos las empresas han conseguido la capacidad de predecir el futuro. Orange ha desarrollado lo que ellos llaman \u201catenci\u00f3n al cliente proactiva\u201d, que no es otra cosa que solucionar los problemas de los clientes incluso antes de que ellos mismos se den cuenta de que los tienen. Seg\u00fan Caballero, Orange sabe en cada momento si a un cliente le han dejado de funcionar las llamadas o la velocidad a la que navega por internet. \u201cSi detectamos problemas con la conexi\u00f3n wifi y no hace falta enviar a ning\u00fan t\u00e9cnico a casa del cliente, lo arreglamos nosotros por nuestra cuenta\u201d, relata.<\/p>\n

En el lado comercial, las herramientas predictivas basadas en la anal\u00edtica de datos permiten a Orange fijar el precio \u00f3ptimo de cualquier dispositivo para maximizar sus ventas. \u201cNo solo se tiene en cuenta el precio que pondr\u00e1n los competidores a un iPhone el mes que viene, sino que individualmente se calcula la probabilidad de que cada uno de nuestros clientes lo compre y a qu\u00e9 precio lo har\u00eda\u201d, desvela Caballero.<\/p>\n

El impacto de estas tecnolog\u00edas van m\u00e1s all\u00e1 del mundo de los negocios. Seg\u00fan Casado, \u201cest\u00e1n cambiando a toda la sociedad, nuestra generaci\u00f3n tiene la oportunidad \u00fanica de hacer un mundo mejor gracias a estas tecnolog\u00edas\u201d.<\/p>\n

Entre tanto potencial transformador, la anal\u00edtica de datos y las tecnolog\u00edas asociadas a ella tambi\u00e9n tienen sus propias sombras. Con un preocupante historial de abusos por parte de algunas compa\u00f1\u00edas en la cabeza, muchos usuarios recelan a la hora de ceder sus datos. El CDO de Orange explica que los consumidores tambi\u00e9n se benefician cuando prestan sus datos a las empresas porque gracias a ellos obtienen unas ofertas y unos servicios m\u00e1s adaptados a sus deseos y necesidades. \u201cEl problema viene cuando los datos que ceden los usuarios para una finalidad concreta se emplean para una cosa distinta\u201d, apunta Caballero.<\/p>\n

\u201cEn breve veremos comit\u00e9s \u00e9ticos de inteligencia artificial, hay muchas cosas sin resolver, cuando los ordenadores aprenden a aprender, \u00bfcon qu\u00e9 criterios lo van a hacer?\u201d, cuestiona De Esteban. \u201cSi un algoritmo decide por m\u00ed los productos que me son m\u00e1s relevantes, en realidad tambi\u00e9n est\u00e1 limitando lo que me permite ver, \u00bfqui\u00e9n es la m\u00e1quina para decidir lo que me interesa y lo que no?\u201d, reflexiona.<\/p>\n

A pesar de la estrecha relaci\u00f3n que existe entre ambas facetas, la \u00e9tica y la regulaci\u00f3n permanecen en una fase temprana en la que no se han relacionado de forma directa todav\u00eda en este campo. \u201cCon la nueva regulaci\u00f3n de datos, los desarrolladores de algoritmos incorporaron la privacidad a la hora de programar. Lo mismo va a tener que hacerse con la \u00e9tica, tenerla en cuenta en la fase de dise\u00f1o, todos los que trabajamos en esto deberemos tener en la cabeza las directrices que lleguen desde los comit\u00e9s de \u00e9tica\u201d, considera Caballero.<\/p>\n

Efectos en el empleo<\/strong><\/p>\n

El avance de la anal\u00edtica de datos y de sus tecnolog\u00edas asociadas tiene un fuerte impacto en la forma de entender el mercado de trabajo. Los expertos distinguieron entre dos efectos claramente diferenciados entre s\u00ed. Por un lado, la tecnolog\u00eda sirve para potenciar la capacidad de decisi\u00f3n de los trabajadores mientras que por el otro est\u00e1 el riesgo innegable de que algunas profesiones sean sustituidas completamente ante el avance tecnol\u00f3gico.<\/p>\n

Seg\u00fan explica el data analitics & AI director de Repsol, estas tecnolog\u00edas est\u00e1n \u201cpor y para ayudar a las personas en su d\u00eda a d\u00eda\u201d. \u201cAyudamos a nuestros empleados a hacer mejor su trabajo, anteriormente apoyados en la intuici\u00f3n, ahora tienen una herramienta m\u00e1s para tomar mejores decisiones\u201d, sentencia.<\/p>\n

La anal\u00edtica de datos puede llegar a ser clave para fijar la pol\u00edtica de contrataciones de las empresas. El conocer el flujo de llamadas que recibir\u00e1 en el futuro un call center permite a Orange reducir o ampliar su plantilla de 10.000 teleoperadores en funci\u00f3n de las necesidades del momento. \u201cLos agentes son personas y hay que contratarles, si el margen de error de las predicciones es del 10%, o la empresa ha contratado a 1.000 trabajadores m\u00e1s o hay 1.000 llamadas de clientes en espera, con lo que das un servicio nefasto\u201d, explica \u00d3scar Caballero.<\/p>\n

Refiri\u00e9ndose a esos mismos teleoperadores del call center, Flor de Esteban pone de relieve que a medida que avanza la tecnolog\u00eda, la cuesti\u00f3n ya no ser\u00e1 la de estimar cu\u00e1ntas contrataciones har\u00e1n falta en funci\u00f3n del momento, sino que esos trabajos corren el riesgo de terminar siendo sustituidos por m\u00e1quinas. \u201cComo va a haber robots que van a estar 24 horas dispuestos a atender a los clientes y van a saber resolver todo lo que los usuarios que llamen soliciten, daremos un salto y entonces esos trabajadores ya no har\u00e1n falta, esa es la dificultad del asunto\u201d, comenta.<\/p>\n

Mientras que unos empleos ser\u00e1n sustituidos, los expertos hablan de c\u00f3mo otros ganar\u00e1n relevancia y de la gran importancia que tiene la formaci\u00f3n para adaptarse a estos cambios.<\/p>\n

\u201cTodo lo que tiene que ver con el dato y la profesi\u00f3n de data scientist se supone que es lo m\u00e1s sexy de nuestro siglo, pero tambi\u00e9n hay que romper un mito, lo que necesita la gente es formaci\u00f3n m\u00e1s all\u00e1 del back\u00adground que tenga\u201d, opina Juan Jos\u00e9 Casado.<\/p>\n

\u201cLos equipos son totalmente multidisciplinares, cualquier persona con la curiosidad que tiene que tener de esp\u00edritu por los datos y por ver qu\u00e9 le pueden aportar, con la formaci\u00f3n adecuada, puede sacar partido a estas tecnolog\u00edas\u201d, concluye.<\/p>\n

Fuente: Retina El Pais<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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