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La Magia de la inteligencia artificial

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La Magia de la inteligencia artificial

Las experiencias de voz están cambiando radicalmente la forma en que interactuamos con la tecnología, como es la innovación , que hace dos años Google lanzo al mercado. El un nuevo sistema Google Duplex, , basado en Inteligencia Artificial, creando nuevas experiencias de voz al ayudar a realizar tareas por teléfono (por ejemplo, programar una cita, hacer una reserva, etc.). 

Con este nuevo avance nos hace la vida más fácil y permite eliminar muchas de las tareas que pueden requerir de una tediosa llamada telefónica a una empresa o enviar un  mensaje de  texto. Aquí es donde entra Duplex, nos ayuda a gestionar muchas de estas tareas de forma sencilla. 

¿Qué hay detrás de esta idea? ¿Cómo lo hace Duplex?. Este servicio está integrado con el Asistente de Google, solamente tenemos que pedirle mediante la voz, por ejemplo, que haga una reserva en un determinado restaurante e introducir algunos parámetros como el número de personas, la fecha y la hora, y un nombre para poner la reserva. Una vez hecho esto, el Asistente de Google utilizará automáticamente Duplex para hacer una llamada telefónica a ese restaurante y reservar por ti, enviando una confirmación una vez hecho esto. Duplex intentará hacer esto imitando a un humano para que la conversación telefónica sea natural (y no alarmar a la persona al otro lado).

Este es el gran éxito de Duplex, su conversación que realiza en las llamadas telefónicas puede imitar a un humano, sus voces son como personas reales, inclusive añade interjecciones como “um” para que parezca más humano. Duplex también reproduce muy fielmente las cadencias de las conversaciones , como puede ser la latencia en las respuestas. Por ejemplo, si la persona dice “¿hola?”, tiene que responder rápidamente, pero si dice una frase muy larga, tiene que tomarse un tiempo antes de responder para imitar el tiempo de reflexión.  Google ha conseguido con Duplex un sistema muy avanzado, aunque en algunos momentos realiza alguna inflexión poco natural y robótica, pero son lo suficientemente pequeños como para que nadie al otro lado del teléfono piense mucho en ello, si es que lo notan.

Aunque Duplex en las tareas básicas es muy preciso, también necesita de algunas mejoras, como gestionar fácilmente algunas declaraciones complejas o problemas con el ruido de fondo o la calidad del sonido. Para estas situaciones que no pueda completar su tarea, Google Duplex ha incorporado un mecanismo de seguridad para que un operador humano complete la tarea.

La tecnología que usa Duplex está basada en el Procesamiento del Lenguaje Natural. Para ello, se necesita un traductor de voz a texto preciso para poder entender lo que dice la persona al teléfono. A continuación, otro modelo tiene que interprete en el contexto del objetivo de la llamada telefónica. Y luego hay que crear una respuesta adecuada. Finalmente, un modelo de conversión de texto a voz tiene que traducir esta respuesta en una voz similar a la humana que la diga por teléfono. Estos pasos deben repetirse constantemente a lo largo de la llamada telefónica en tiempo real, por lo que los modelos deben ser precisos y rápidos.

Google Duplex utiliza una red neuronal recurrente combinada con la tecnología de reconocimiento automático del habla (ASR) de Google, los parámetros de la conversación (por ejemplo, la hora deseada, los nombres) y un sistema de conversión de texto a voz (TTS).

Podemos decir que esta innovación de Google es un avance que sin duda de una forma mecánica cambiará la interacción entre las empresas y sus clientes.

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La revolución de la IA desatará la “Guerra del Dato”

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La revolución de la IA desatará la "Guerra del Dato"



Que nuestro futuro pasa por la Inteligencia Artificial es ya sabido por todos. Y aunque la revolución que va a suponer sólo se puede intuir, Alberto de Torres Pachón, CEO de Nektiu, tiene claro que será mayor que la que ha supuesto el Big Data: “Es algo meridiano si vemos el gasto que las grandes empresas, empezando por Google y Apple, están haciendo”, afirmó.

Su ponencia inauguró la Jornada Inteligencia Artificial: Casos reales y tendencias que tuvo lugar en la Escuela de Negocios y Centro Universitario (ESIC) de Madrid. Allí se habló también de la importancia del dato, la seguridad y el blockchain en esta evolución. Lo que puso en liza, por si aún lo necesitáramos, la idea de que este nuevo paradigma llegará como un universo codificado para el que se necesitan nuevos talentos.

Unas insólitas facultades que conllevarán igualmente nuevas oportunidades económicas. Así lo expuso Irene López de Vallejo, Founding Team Member de Ocean Protocol, al explicar su iniciativa empresarial, una compañía de desarrollo de red y protocolo, en código abierto, que busca crear una capa de la futura Internet (Web 3.0) que permita el intercambio y la creación de valor del dato. “Queremos sentar las bases de una infraestructura digital abierta sobre la que la innovación socio-económica sea una posibilidad real”, argumentó. “Para ello es muy útil Blockchain, pues nos permite gestionar recursos de nuevas maneras”.

A continuación, la ponente puso el acento en la necesidad de datos para la constitución de una IA soñada y los problemas derivados de este requisito: “Puede ser que tengas algoritmos, pero no datos. La otra situación comprometida es tener datos que no se puedan monetizar”, señaló. La intervención concluyó con una muy sugestiva mirada a lo que ella definió como “la Guerra del Dato”: “La búsqueda del dato no sabemos a dónde nos llevará, pero sí que ya ha generado una tensión en, al menos, cuatro focos: el de la expansión de la IA, el de la búsqueda del talento, el de la transparencia de los negocios y el de la capacidad de las empresas para integrar en sus proyectos la IA”.

 El evento continuó con una mesa redonda moderada por Monica Priefert, Humanoid Expert & Educational Robotics, en la que diversas personalidades de ámbitos tan variados como la salud, las telecomunicaciones, la informática o el turismo, charlaron sobre el estado actual de la IA y las perspectivas de futuro en cada terreno. Entre las muchas ideas vertidas en el debate nos quedamos con la idea de la peligrosidad que plantean los algoritmos sin ética, la necesidad de instrumentos de regulación como GDPR para frenar el uso indiscriminado de estos algoritmos y los problemas que estas regulaciones le plantean a las empresas a nivel de negocio.

El cierre corrió a cargo del Customer Engineer Manager en Google, Francisco Javier Martínez Muñoz, quien aseguró preferir, hoy por hoy, la expresión Machine Learning a IA. “Aún las máquinas están aprendiendo”, afirmó al respecto. “De hecho”, continuó, “el Machine Learning es algo aún no resuelto, queda mucho por investigar”. Y terminó su intervención con la frase que, acaso, resuma mejor que ninguna todo el evento: “Para llegar al lugar que soñamos hacen falta muchos datos, y tener proyectos de Big Data asociados al Machine Learning”.

 

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De los sesgos a la manipulación, la cuestión ética es ineludible en el desarrollo de la inteligencia artificial

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De los sesgos a la manipulación, la cuestión ética es ineludible en el desarrollo de la inteligencia artificial


Pese a sus evidentes beneficios, la IA plantea profundos desafios de cara a construir sistemas justos y responsables.

Empresas e instituciones confían en la combinación de regulación y gobernanza corporativa para velar por la ética 

Redacción 21/06/2021 

En buscadores de internet, en asistentes virtuales, en electrodomésticos, en redes sociales, en la calle y centros comerciales… La inteligencia artificial está presente en nuestras actividades cotidianas desde hace años y su desarrollo, aupada en el crecimiento imparable del ecosistema digital a raíz de la pandemia, solo está llamado a continuar escalando. Esta tecnología cuenta con un gran potencial de transformación desde el punto de vista tecnológico, económico y social, pero plantea profundos desafíos a la hora de construir modelos y sistemas justos y responsables.

Las diferentes industrias se enfrentan a grandes retos en los próximos años, como la necesidad de incrementar la competitividad a través de la automatización y optimización de los procesos, o mejorar la sostenibilidad mediante la eficiencia energética, el desarrollo de nuevos materiales con menor impacto ambiental o la apuesta por la economía circular. Y para lograr todo ello, resultará imprescindible escalar el uso de los datos y la inteligencia artificial en toda la cadena de valor. Es por eso que el gasto mundial en esta tecnología se duplicará en los próximos cuatro años aumentando de 50.100 millones de dólares en 2020 a más de 110.000 millones en 2024, según estiman desde IDC.

Y es que en la actual data economy, la capacidad de la inteligencia artificial para gestionar la información será esencial en el devenir de las compañías. “Nuestro cerebro es finito, tiene un límite, pero la máquina no descansa”, nos explica Idoia Salazar, Presidenta de OdiseIA, el Observatorio del Impacto Social y Ético de la Inteligencia Artificial. “La IA es un software con capacidad para analizar datos, extraer conclusiones, tomar decisiones de forma autónoma y aprender. Es una tecnología con enormes posibilidades para ayudarnos a tener una vida mejor si se usa para el bien”.

¿Una inteligencia artificial confiable? 

La aplicación de la IA es cada vez más habitual en todo tipo de actividades. Solo en el último año se ha podido conocer, por ejemplo, cómo Intel ha desarrollado una mochila con inteligencia artificial, cámara espacial y auricular bluetooth integrados para ayudar a que las personas con discapacidad visual puedan caminar con mayor seguridad en la vía pública. Mientras que Sony ha creado el sensor fotográfico IMX500 que aplica la IA con la intención de reducir los atascos y la contaminación de los aparcamientos, mitigar los accidentes de los peatones y reducir las aglomeraciones en el transporte público en la ciudad de Roma. Y Samsung ha puesto en marcha Tallk, una aplicación que permite a los pacientes de ELA comunicarse gracias a los algoritmos predictivos y a un sistema de eye tracking. 

No obstante, algunas de las soluciones creadas a base de inteligencia artificial también han sido objeto de polémica por adentrarse en terrenos que una sección de usuarios y profesionales consideran moral y éticamente cuestionables. Tal es el caso de la aplicación Deep Nostalgia, de MyHeritage, que está siendo usada, principalmente, para “devolver a la vida” a antepasados o personajes históricos. Esta herramienta se apoya en la tecnología deepfake, la misma empleada por Channel 4en la creación de un vídeo -duramente criticado- que alteraba digital y artificialmente la imagen de la reina Isabel II para alertar sobre el riesgo de las fake news; y la misma que Cruzcampo ha utilizado para “revivir” a Lola Flores para su campaña “Con mucho acento”.

Por su parte, otros sistemas de inteligencia artificial puestos en marcha en los últimos tiempos han demostrado los efectos negativos de esta tecnología, y han llegado a comprometer o vulnerar cuestiones como la privacidad, la protección de datos o, incluso, los derechos humanos. Sonado fue el caso, en 2015, del algoritmo detrás de Google Photos que confundía personas afroamericanas con simios; o el de Rekognition, el sistema de Amazon, que en 2018 identificó falsamente a 28 miembros del Congreso como personas que habían sido arrestadas por delitos. En nuestro país, el año pasado, Mercadona implantó un sistema de reconocimiento facial en 40 de sus supermercados con el objetivo de detectar personas con una “sentencia firme de orden de alejamiento del establecimiento”, una iniciativa que según la Audiencia Provincial de Barcelona vulneraba la privacidad de los usuarios.

Algunos de estos casos no se adecuarían, por tanto, a lo establecido en la “Guía ética para una Inteligencia Artificial confiable”, elaborada por el grupo de expertos de la Comisión Europea en 2019. Según el organismo comunitario, una IA confiable es aquella que cumple tres requisitos fundamentales: es legal, es decir, respeta todas las leyes y regulaciones aplicables; es ética, esto es, respeta los principios y valores éticos; y es robusta, tanto desde una perspectiva técnica del dato como a la hora de tener en cuenta el contexto social.

Es más, Carlos Guardiola, Chief Innovation Officer en Sngular, considera que, “aunque resulta difícil generalizar en este terreno, la mayoría de inteligencias artificiales no son confiables porque no cumplen las tres condiciones de manera simultánea”. Tal y como nos explica, “un porcentaje muy alto son robustas porque la tecnología ya es fuerte y desarrollada, como en el caso de Alexa o Siri, que cada vez entienden mejor, pero en los aspectos legales y éticos aún hay mucho que mejorar. Todavía hay que ver si las soluciones se están construyendo con planteamientos éticos desde la base, o si se les están aplicando a posteriori”.

Esto explicaría que, según una encuesta realizada el año pasado por la OCU a nivel europeo, un 67% de los ciudadanos consideren que la IA servirá a las empresas para manipular a los consumidores, o que un 65% piensen que puede provocar mayores abusos en el uso de datos privados y personales. Al igual que un 61% crean que puede servir a los gobiernos para controlar a la población, y que un 68% estimen que el desarrollo de los sistemas de IA supondrá una pérdida de puestos de trabajo en diversos sectores.

Pese a las connotaciones negativas asociadas a la inteligencia artificial, las empresas -al menos las grandes y tecnológicas- parecen concienciadas de la necesidad de implementar medidas que promuevan la confianza. “Nuestra misión es crear tecnologías para el progreso de la sociedad, es algo que forma parte de nuestro ADN. Trabajamos con gobiernos, clientes, universidades e investigadores para que la IA se desarrolle de forma beneficiosa para todos”, nos comenta Alfonso González, Director de Asuntos Gubernamentales y Regulatorios de IBM España. “Debe haber un sistema de mejores prácticas que ayuden a la gestión ética y segura de la IA y que estén alineados no solo con la normativa, sino con los valores existentes en la sociedad”.

En esta línea, la preocupación por la transparencia de las aplicaciones parece haber cobrado peso. “Nuestros principios están alineados con el respeto a la autonomía humana, la prevención del daño, la equidad y la explicabilidad que rigen los fundamentos de una IA fiable”, nos asegura Alberto Pinedo, National Technology Officer de Microsoft España. “Promovemos el uso ético de la IA a través de una metodología compuesta por unos principios, prácticas y herramientas, así como por un consejo asesor que discrimina aquellos usos que no son considerados como confiables, éticos o robustos, basándose en las directrices europeas”.

Los desafios éticos de la inteligencia artificial. 

No obstante, compañías e instituciones entienden que para aportar beneficios y resultar clave para la construcción de un mundo mejor, la inteligencia artificial debe resolver una serie de retos. Los principales, según Alberto de Torres, CEO de Nektiu y Profesor y Director Académico de ESIC, son tres. “Lo más importante es la fiabilidad del dato, conseguir información de calidad, adecuada y suficiente para aportar valor. El segundo es el de la confianza en las herramientas, que pasa por generar una cultura del conocimiento. Y en tercer lugar el talento, son necesarios perfiles diversos que sepan trabajar con los datos para obtener el máximo potencial de estas soluciones a todos los niveles”.

Sesgos y prejuicios

Más allá de las cuestiones técnicas que atañen a la inteligencia artificial como tecnología en sí misma, la industria es consciente de la necesidad de abordar los aspectos sociales, culturales y morales de sus aplicaciones e implicaciones. Así, los expertos coinciden en que el del sesgo o cómo evitar que se construyan algoritmos o sistemas que hereden las visiones enjuiciadas de personas, empresas y sociedades, se convierte en uno de los principales desafíos. Es más, según un estudio de Capgemini, el 65% de los directivos dice ser consciente del problema de las inclinaciones discriminatorias  de los sistemas de IA.

La aparición de prejuicios o conductas discriminatorias es una problemática habitual, por ejemplo, de las inteligencias artificiales basadas en texto, como GPT-3, el modelo de lenguaje de OpenAI. Estos sirven para predecir construcciones textuales, pero muchos tienden a amplificar estereotipos negativos relacionados con la religión, la orientación sexual o la raza. Concretamente, se ha descubierto recientemente que GPT-3 asocia términos violentos a musulmanes en 9 de cada 10 casos, frente a los 2 casos de los cristianos o solo 1 para los judíos.

Para luchar contra esto, los expertos están empleando distintas técnicas, como inyectar texto positivo sobre aquello sobre lo que la IA genera sesgos. En este caso, incorporar términos positivos sobre los musulmanes en un modelo de lenguaje extenso redujo el número de menciones de violencia sobre los practicantes de esta fe en casi un 40%. Otra estrategia es alimentar a la máquina con discursos de odio, blasfemias o insultos, para que posteriormente un equipo de seres humanos etiquete las expresiones como inseguras y ayudar al sistema a identificar y eliminar texto tóxico.

Asimismo, las empresas desarrolladoras de algoritmos y soluciones de IA también están haciendo frente a este desafío desde la perspectiva de la capacitación. “Trabajamos con las administraciones para fomentar la educación en IA en toda la población, y para que la ética se incluya en los programas formativos de colegios, institutos y universidades”, señala Alfonso González (IBM España). “Hacemos especial énfasis en determinados colectivos con menos acceso a la educación para que a medio y largo plazo haya una mayor representación entre lo desarrolladores de algoritmos”.

Manipulación del comportamiento

Asimismo, el de la manipulación de comportamiento es otro de los grandes retos a los que se enfrenta la inteligencia artificial desde el punto de vista de la ética. Con el auge de tecnologías como el deepfake, capaz de reproducir digitalmente los rasgos, movimientos y expresiones de cualquier persona, los esfuerzos del sector se vuelcan en establecer medidas y desarrollar herramientas para evitar que los algoritmos desencadenen comportamientos o nuevos hábitos en los consumidores, o incluso manipulen sus certezas o creencias.

En un contexto de creciente desinformación y preocupación hacia las fake news, determinar si un contenido audiovisual es real o manipulado resulta crucial para evitar daños o situaciones comprometidas, como por ejemplo, la alteración de unos resultados electorales. En 2018,  el director de cine Jordan Peele y el medio BuzzFeed se unieron para concienciar sobre ello en un vídeo que reproducía digitalmente a Barack Obama. “Estamos entrando en una era en la que nuestros enemigos pueden hacer que cualquiera diga cualquier cosa en cualquier momento”, comentaba la imagen alterada del ex Presidente de Estados Unidos.

Con el avance de la tecnología, la democratización del acceso a internet y la compartición de herramientas de código abierto, hoy en día es cada vez más sencillo manipular imágenes y moldear discursos tomando como referencia la fisionomía de figuras relevantes. Por ello, crecen los proyectos y sistemas enfocados a detectar manipulaciones, como el desarrollado por Sensity, que permite identificar, buscar y monitorizar amenazas visuales de cientos de fuentes, tanto de la web abierta como de la dark web, gracias al deep learning.

Para Alberto Pinedo (Microsoft España) los principales desafíos a este respecto están en la naturaleza sociotécnica de la IA, es decir, produce efectos sociales y tiene un componente técnico difícil de explicar. A medida que técnicas como el deepfake se hacen más habituales, es más común observar la consolidación de una figura responsable del aspecto ético de la tecnología. “Hay que alcanzar un ethos responsable como comunidad que desarrolla la IA, para lo que conviene adoptar una aproximación basada en los valores europeos, con autoevaluación ética y una regulación orientada a riesgos. En Microsoft, ademas de dos comités de seguimiento, contamos con un “Responsible AI champ” que se encarga de garantizar el uso ético de nuestra tecnología”.

Autonomía, seguridad y responsabilidad

En la lista de retos éticos que la inteligencia artificial debe acometer, también destaca el de la autonomía, es decir, todo aquello vinculado a las decisiones que los algoritmos toman por sí mismos y la asunción de responsabilidad en las consecuencias de las mismas. Uno de los debates más acalorados sobre la materia se produjo a raíz del fallecimiento de Elaine Herzberg en la ciudad de Temple (Arizona) en marzo de 2018 a consecuencia de un atropello por parte de un vehículo autónomo de Uber, considerada la primera víctima causada por un coche sin conductor.

Tras una investigación llevada a cabo por la National Transportation Safety Board, se determinó que entre las causas del fatal accidente se encontraba el mal comportamiento cívico de la víctima, que cruzó la carretera de manera incorrecta, o la falta de atención por parte de la conductora, que se encontraba mirando un vídeo en su teléfono móvil. No obstante, también se señaló las insuficientes políticas de regulación de los vehículos autónomos del estado de Arizona, así como los inadecuados procedimientos de evaluación de riesgos de seguridad o la ineficaz supervisión por parte de Uber de los comportamientos de sus vehículos.

El caso resultó ser un revulsivo en la carrera del desarrollo del coche autónomo, obligando a compañías como Uber, Tesla. Toyota o Volkswagen a revisar sus sistemas y políticas, pero también empujando a las instituciones a establecer marcos regulatorios más estrictos. En este sentido, en junio del año pasado, 50 países firmaron en la ONU un reglamento para acotar el uso y funcionamiento de este tipo de máquinas. Así, se establecía la limitación de velocidad en 60 km/h, el permiso de circulación solo en vías en las que esté prohibida la circulación de peatones y ciclistas, y la necesidad de que dichas vías cuenten con una barrera física que separe los dos sentidos de circulación.

Privacidad, transparencia y confianza

En 2020 el 62% de los consumidores a nivel global creían que las empresas son completamente transparentes en el uso de sus datos personales, una cifra que ha experimentado una caída notable en comparación con el 76% de 2019, según un informe realizado por Capgemini. Lo cierto es que, según apunta el estudio, en 2019 el 73% de las compañías del mundo informaba a sus usuarios sobre cómo podían afectarles las decisiones de sus sistemas de inteligencia artificial, un dato que actualmente se sitúa en el 59%. Se trata de datos que reflejan la desconfianza de la población ante la opacidad y falta de transparencia que en múltiples ocasiones envuelve a los sistemas de inteligencia artificial con los que a menudo interactúan los usuarios.

En este sentido, la propuesta de marco regulatorio de la Comisión Europa dado a conocer en abril de este año busca establecer una serie de estándares respecto a la transparencia del uso de los datos en sistemas de inteligencia artificial, del mismo modo que ya hizo anteriormente el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR). De esta forma, en el caso de los sistemas de alto riesgo, estarán sujetos a una serie de obligaciones estrictas, entre las que destaca la responsabilidad de aportar un registro de la actividad para garantizar la trazabilidad de los resultados, aportar documentación detallada sobre el sistema y su finalidad o proporcionar información clara y adecuada al usuario.

Más allá de la regulación, las principales compañías tecnológicas que trabajan con IA son conscientes de la necesidad de impulsar la autorregulación y crear sistemas de gobernanza como parte de su compromiso ciudadano. Entre otras medidas, Google tiene públicos y accesibles sus principios respecto al uso de la IA, los resultados de sus progresos y guías prácticas para una inteligencia artificial responsable. Por su parte, Microsoft también cuenta con órganos internos como el Comité Aether, la Oficina de IA Responsable (ORA) y la Estrategia de IA Responsable en Ingeniería (RAISE). Junto a medidas similares, IBM ha puesto en marcha AI OpenScale, una plataforma abierta y escalable que permite a las empresas gestionar la IA de forma transparente durante todo el ciclo de vida de la solución, independientemente de dónde se hayan creado sus aplicaciones.

Conocimiento y formación

El impacto de la inteligencia artificial en el futuro del trabajo también genera incertidumbres. Según una encuesta de OCU, un 68% de los ciudadanos europeos creen que el desarrollo de los sistemas de IA supondrá una pérdida de puestos de trabajo en diversos sectores. Por ello, los expertos señalan que mejorar el conocimiento respecto a la tecnología, reducir la concepción de los algoritmos como cajas negras y abordar la automatización del trabajo, desde la perspectiva de la mejora de las condiciones de los trabajadores y la complementariedad de tareas y funciones, es otro de los grandes desafíos de la industria.

Además de elevar el nivel de conocimiento general de la población respecto a la inteligencia artificial, los expertos consideran urgente formar también a los miembros de la alta dirección de las compañías con el objetivo de mejorar la confianza y la comunicación de los beneficios de la tecnología. Y es que tal y como apunta el Barómetro sobre Ética e Inteligencia Artificial 2020, en el que han participado más de 150 Consejeros y CEOs del Ibex 35, el 85% de los encuestados declara tener conocimientos básicos o medios en IA, y solo un 15% declara tener conocimientos avanzados.

Una mayor comprensión del funcionamiento de la inteligencia artificial promoverá un mejor entendimiento de sus implicaciones morales. Según nos explica Alberto de Torres (Netkiu y ESIC), las formaciones existentes están principalmente enfocadas a los aspectos técnicos, aunque la perspectiva de negocio es cada vez más demandada. Sin embargo, la educación en las cuestiones éticas es un terreno que debe cobrar mayor relevancia en los incipientes cursos, másteres y posgrados relacionados con la materia. “Cuanto más técnica es una formación, menos se habla de ética. Se cree que ese aspecto es algo más vinculado al negocio, pero es importante que el científico también tenga formación ética para crear sistemas no solo acordes a la regulación, sino positivos para la sociedad”.

Regulación y gobernanza para una IA confiable

Conscientes de todos estos desafíos, los distintos agentes del sector se muestran favorables al impulso de la construcción de una inteligencia artificial ética basada en la colaboración público-privada y en la combinación tanto de regulación como de autorregulación. En este sentido, compañías e instituciones aplauden los primeros pasos dados por la Comisión Europea respecto al proyecto de marco regulatorio de la IA. “Nos congratula que se esté adoptando una postura de regulación no de la tecnología, sino de sus usos y que, además, estos se estén abordando de distinta forma en función de su riesgo. Porque no es lo mismo un chatbot que te está ayudando a elegir un producto en una tienda, que una aplicación que está asistiendo a un doctor a tomar una decisión médica”, sostiene Alfonso González (IBM España).

Como ciudadanos y, por tanto, receptores de la tecnología, los agentes de la industria también tienen un interés obvio en que la IA resulte beneficiosa para la vida diaria de todos. “Desde el punto de vista moral y reputacional, nadie quiere ser protagonista de casos negativos, por eso nos interesa a todos contar con planteamientos éticos tanto desde el inicio de los proyectos, como desde postura de compañía”, comenta Carlos Guardiola (Sngular). “Evolucionar en este sentido requiere colaboración y responsabilidad. No puede depender solo de la administración, porque no siempre tiene una respuesta ágil, y tampoco solo de los negocios, porque persiguen unos intereses económicos”.

No obstante, la consecución de una IA ética y confiable dependerá, en última instancia, de que los desarrollos no pierdan la perspectiva de tener al ser humano como sujeto responsable del uso de esta tecnología. “La labor de supervisión es la que más se necesita. Somos las personas las que debemos ejercer el control y la supervisión sobre algoritmos, y no debemos dejarnos llevar por las luces de esta tecnología”, señala Idoia Salazar (OdiseIA). “No podemos poner puertas al campo y tratar de frenar la inteligencia artificial, pero estamos en un momento muy importante para su desarrollo y la decisión última de qué camino tomar la tenemos los seres humanos. Está en nuestras manos”.

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Cuando las vacunas no son buenas noticias: el futuro de Zoom (y otras ‘tech’) poscovid

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Cuando las vacunas no son buenas noticias: el futuro de Zoom (y otras 'tech') poscovid

Las compañías que se beneficiaron del encierro y la nueva normalidad se enfrentan ahora al reto de retener lo ganado con la inmunidad en el horizonte. ¿Cómo lo lograrán?

Eric Yuan, CEO de Zoom, el día de su salida a bolsa en 2019.

Por Michael Mcloughlin

Ha sido tan omnipresente en la vida de millones de personas durante los meses más duros de la lucha contra el covid-19 que su nombre ha servido para definir uno de los efectos secundarios de esta irrupción acelerada del teletrabajo. El ‘síndrome Zoom‘ ha servido para definir no solo la fatiga de las videollamadas, sino también los problemas que no pocos experimentan a la hora de comunicarse con estos medios. Esta compañía, fundada en 2011 y de la que apenas se había oído hablar por estas latitudes, ha sido una de las grandes triunfadoras de la pandemia.

Su facilidad de uso empujó a que la tomasen como plataforma de cabecera no solo con fines laborales, sino para llenar las horas muertas manteniéndose en contacto con familiares y amigos. A finales de marzo, ya tenía 300 millones de sesiones diarias. Esa estadística daba fe de lo vertiginoso de su crecimiento: a finales de 2019, solo tenía una decena de millones de usuarios.

No dejó de engordar su parroquia en ningún momento, incluso cuando los escándalos en torno a privacidad y seguridad lo perseguían. Con todo ello, consiguió eclipsar a otras soluciones como Cisco Meeting (el fundador de Zoom, Erick Yuan, trabajó en la compañía), Teams de Microsoft, Hangouts… Y, obviamente, esto tuvo un efecto similar al de la hormona del crecimiento en su valor bursátil.

Pasó de estar en poco más de 110 dólares por acción a principios de marzo a rozar los 570 dólares en octubre, tras semanas de incertidumbre surgida tras algunos contratiempos en los ensayos de las farmacéuticas y las vacunas. Sin embargo, esa curva ascendente empezó a doblegarse progresivamente en otoño hasta perder el 40% de lo ganado.

Zoom, la más sensible a las buenas noticias

Evolución del precio por acción de diferentes valores bursátiles de empresas beneficiadas por la pandemia. La plataforma de videoconferencia es la que más % ha perdido.

 


La línea no dibujó una recta. Hubo subidas, pocas, y bajadas, bastantes. Unefecto ‘sierra’donde los mayores retrocesos coincidían con buenas noticias sobre la vacuna. El 26 de octubre, cuando trascendió que Pfizer negociaba un contrato de distribución con la UE y esperaba tenerla lista en diciembre, cada título perdió casi 90 dólares en apenas cinco jornadas. Mayor fue el tropiezo del 1 de diciembre. En una sola sesión, la acción se dejó 70 dólares, coincidiendo con la publicación de los planes europeos para dar luz verde a las vacunas.

Las turbulencias de Zoom representan una paradoja que afecta a un buen puñado de tecnológicas. Tras beneficiarse e impulsar sus productos, servicios y negocios durante lo más crudo de la pandemia, tienen que enfrentar la esperanza palpable de aparcar la nueva normalidad y retornar a la vieja que dibujan los planes de vacunas. En resumen, muchas de estas empresas afrontan ahora el reto de retener lo ganado.

Esta imagen ha sido la tónica desde hace meses para muchas personas. (Foto: Reuters)

La plataforma de videoconferencias no es la única que ha experimentado esta situación. Un buen ejemplo es Netflix, un refugio para muchos durante el confinamiento, o Amazon, del que tanto su división de comercio ‘online’ como AWS se vieron beneficiados. Ambos valores sufrieron pequeños retrocesos cuando los titulares y los informativos de medio mundo recogían buenas nuevas sobre el camino a la inmunidad contra el SARS-CoV-2. Pero nada parecido a lo que ha ocurrido con la empresa fundada por Yuan. “Muchas de esas categorías cuentan con un enorme motor de crecimiento que los hace ganadores, más allá de la ocasión que presenta la pandemia”, opina a este respecto Virginia Pérez, responsable de Renta Variable de Tressis.

“Lo que hemos vivido ha sido coyuntural para algunos. Pero hay que tener en cuenta que la transformación digital no va a parar. Todo va a ir a más. Incluso cuando se recupere la normalidad, hay empresas que han estado a medio gas o casi paradas que van a tener que enfrentar esos procesos de virtualización, por lo que queda todavía recorrido”, añade esta especialista, que pone el ejemplo de los videojuegos, un sector que lleva décadas presentando crecimientos anuales del “10 o el 15%”: “Eso no se va a desplomar”.

Servicios integrados 

“La diferencia de una empresa como Zoom es que está más expuesta a la vuelta a una normalidad que entendemos como tradicional. Y no solo por el tema de las reuniones profesionales, sino también por las de tipo personal, que han sido el gran ‘boom’ que ha empujado su buen funcionamiento”, apunta Diego Jiménez-Albarracín, responsable de Renta Variable de Deutsche Bank España. “Más allá de las videoconferencias, tienen poca cosa más. Que la gente vuelva a reunirse, a una empresa como Microsoft apenas le importa. Tiene Skype o Teams, pero tiene muchísimas otras líneas de negocio que en absoluto se ven afectadas. Y eso puede ser aplicable a otras tantas compañías”.

Zoom está más expuesta porque es a la que más le afecta volver a la vieja normalidad

“El negocio ha cambiado de las videollamadas y no es equiparable a la situación previa. Se ha hecho una inversión tremenda en equipos para prepararse para el teletrabajo”, dice Alberto de Torres, profesor de ESIC y CEO de la consultora Nektiu. “La particularidad de Zoom, a diferencia de otros, es que tiene que encontrar su hueco de mercado. No es el único: las empresas que se dedican solo a una cosa muy específica en esta industria acaban siendo de nicho”, añade, subrayando que la tendencia es que las soluciones se comercialicen en “servicios integrales” como hacen Microsoft o Salesforce, que recientemente adquirió Slack, una herramienta de comunicación para empresas, para fortalecer su oferta en este sentido.

“Creo que va a poder competir en el corto plazo. Es intuitivo y ofrece una buena experiencia”, agrega De Torres. “Pero sus rivales están mejorando. Estos gigantes van más lentos, pero se están poniendo las pilas en lo que puede ser una carrera a medio plazo”. 

La especialización: ¿debilidad o no?

¿Es la especialización un problema? La respuesta para Virginia Pérez es “depende”: “Todo gira en torno a las barreras y la especialización que tenga lo que haces”. Pone sobre la mesa el caso de DocuSign, una empresa californiana que permite suscribir acuerdos remotamente con diferentes tecnologías y servicios de firma electrónica, incluyendo un servicio de ‘notaría virtual’.

 Foto: DocuSign.

El año 2020 le ha sentado muy bien a esta cotizada, que ha pasado de 75 dólares por acción en marzo a casi 250 dólares en estos momentos. “Lo que ocurre es que no hay nadie que les pueda hacer la competencia bruta en los próximos años. Los rivales en el mundo de las videollamadas son muchos más y hay multinacionales con mucho músculo que tienen intereses en ello”, analiza esta experta.

Pero la cosa no va solo de peces gordos. RingCentral —una empresa de soluciones corporativas también muy beneficiada estos meses— también ha creado una ‘app’ para competir con Zoom: “La amenaza es mucho más amplia en este caso”.

Pone otros ejemplos, como el de DocuSign, más allá de lo relacionado con el teletrabajo: “Un caso a destacar es Synopsys. Hacen algo tan específico como es el ‘software’ para el diseño electrónico de semiconductores. Y son los reyes. De acuerdo que la pandemia les ha venido bien, pero su actividad sigue, es algo sustancial y si alguien quiere competir, no lo tiene fácil. Ser un especialista no significa estar en una posición de desventaja”. 

El CEO de Zoom, el día de su salida a bolsa. (Reuters)

Diego Jiménez-Albarracín no cree que a Zoom se le pueda considerar “pequeño” aunque solo se dedique a una pequeña parte de la industria de las comunicaciones. “Ha pasado de capitalizar unos 20.000 millones a capitalizar 100.000”, comenta. Este especialista en mercados señala que, aunque su éxito corra el riesgo de ser más efímero que el de otros, se les abre una nueva oportunidad: la de diversificar su negocio.

La plataforma ya ha anunciado sus planes para lanzar dos servicios: uno de calendario y otro de ‘e-mail’. “Esto se puede producir orgánicamente, es decir, creando líneas de negocio y productos. Pero también a golpe de adquisiciones”, explica. Y añade que Zoom se encuentra en una buena posición. El pasado ejercicio ingresó 380 millones. Se espera que 2020 concluya con unos ingresos de 2.000 millones. “Es una compañía sin apenas deuda y que deja márgenes bastante grandes, de hasta el 25%. Esto le deja en una buena situación para afrontar una compra de 10, 15 o 20.000 millones. Ahí no hablamos de una ‘startup’ cualquiera, hablamos de poder adquirir y absorber grandes plataformas”.

Un caso bastante particular

Los expertos consultados por Teknautas coinciden en que la situación de Zoom no es extrapolable a otras compañías que también sufrieron por las noticias positivas de las vacunas. “Es lógico que ahora que ya no pasamos tanto tiempo en casa, el mercado del entretenimiento sufra algo más, pero en mucha menor medida”, comenta Jiménez-Albarracín, quien cree que actividades como el comercio electrónico o las soluciones ‘cloud’ van a ser capaces sobradamente de retener ese crecimiento.

Foto: Reuters.

“La economía de suscripción estaba ahí. Netflix estaba consolidada antes de la pandemia”, comenta Virginia Pérez. ¿Por qué retrocede entonces? “Es normal, a todos estos valores se les exige un gran rendimiento trimestralmente. Si un trimestre flojea, pues los mercados les suelen penalizar”, argumenta, señalando que sus problemas vienen por otro frente en la industria. “La compañía tiene que gastar mucho dinero en producción propia y eso le genera un flujo de caja libre pequeño. Esas son las cosas en las que se tendrá que preocupar”.

Con los grandes gigantes ‘tech’, pasa más de lo mismo. “Es completamente lógico que Google o Facebook, además de Apple o Amazon, hayan salido beneficiadas”, comenta De Torres. “Tenían ya un dominio absoluto del mundo digital y estaban muy bien posicionadas para captar el negocio derivado de esas necesidades de la pandemia. Para ellas, todo va a seguir igual cuando se supere este escenario. Los peligros son de otra naturaleza”.

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Las alarmas: la puerta de las telecos hacia el hogar digital

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Las alarmas: la puerta de las telecos hacia el hogar digital



Según estimaciones de la Asociación Española de Empresas de Seguridad (AES), el mercado de alarmas registra crecimientos anuales superiores al 10% – MOVISTAR

 

Las principales operadoras de telecomunicaciones en España aceleran la competición por hacerse con una parte sustancial del mercado de alarmas para el hogar, que según estimaciones de la Asociación Española de Empresas de Seguridad (AES), registra crecimientos anuales superiores al 10%. En los últimos días, a Movistar Prosegur Alarmas -que comenzó a funcionar en marzo de este año- le han surgido dos competidores: Vodafone – Securitas Direct y MásMóvil – SICOR (El Corte Inglés). Mientras, fuentes de Orange– que entró en este negocio en 2017 – apuntan a ABC que «están analizando opciones para replantear el servicio».

Las propuestas de Vodafone y MásMóvil vienen a sumarse a la «joint venture» de Telefónica y Prosegur, que tras un inicio complejo marcado por el primer confinamiento, entre junio y septiembre acumuló 34.000 altas de instalaciones. Tres veces más que en el mismo periodo de 2019 y cuya oferta aportó novedades respecto a «modus operandi» más tradicionales en esta actividad: no hay cuota de entrada ni exigencia de permanencia. Todo ello, potenciado por las más de 1.000 tiendas físicas de Movistar.

Por su parte, Vodafone anunciaba un «acuerdo comercial de colaboración» con Securitas Direct el pasado 12 de noviembre por el que la operadora británica pone a disposición de sus clientes – tanto en sus establecimientos físicos como en su tienda online- los productos de este gigante de la seguridad, especialmente las alarmas. Al respecto, Securitas -con 1,3 millones de clientes en España- asume el resto de la operativa: el estudio de seguridad, la instalación, el mantenimiento y la atención 24/7.

En paralelo, hace apenas unos días, MásMóvil – ahora controlada por los fondos de inversión KKR, Cinven y Providence- decidía lanzarse al ruedo en alianza con SICOR, la nueva división de servicios integrales del Grupo El Corte Inglés (ECI) nacida tras la compra en julio de la empresa de seguridad Mega2. 

La compañía hacía labores de seguridad en los centros de ECI. En concreto, MásMóvil y SICOR prevén sacar próximamente un servicio de alarma para el hogar «conectada con la policía y gestionada en remoto, a través de una aplicación en el móvil sencilla e intuitiva», apuntaba el comunicado.

Todo ello, en un mercado jugoso, en el que según el representante de AES y director general de Tecnología de Prosegur Seguridad Manuel Rodríguez Reguero, «España cuenta con una penetración relativamente baja» de alarmas para hogar o pequeños negocios, lejos de más del 20% de Estados Unidos que casi duplica la tasa española.

Para Visiotech, líder mayorista del sector en España y Europa, la entrada de las telecos en este mercado era «algo esperado desde hace años» ante la mayor demanda de alarmas para pisos y las novedades tecnológicas. Al respecto, desde esta compañía española, apuntan que este año se registró un pico importante de demanda antes del verano, tras finalizar el confinamiento. Lo que atribuyen «a la sensación creciente de inseguridad». En la actualidad, añaden «lo más demandado, son las alarmas y las cámaras de vigilancia». 

Domótica y fidelización del cliente

Los movimientos de Telefónica, Vodafone, MásMóvil y, quizás, Orange miran a más largo plazo: las alarmas pueden convertirse en la llave hacia el denominado «hogar digital». Es decir, hacia el internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés) que impulsa el despliegue del 5G y permitirá gestionar la climatización de nuestra vivienda, por ejemplo. Una apuesta de futuro que, en palabras del profesor de Esade, Xavier Busquets, forma parte de la «estrategia clásica» de las telecos «de incorporar más servicios a la misma infraestructura». Para este experto, es «el primer paso hacia el hogar conectado», apunta. En una línea similar habla Alberto de Torres, profesor en ESIC y CEO de Nektiu: «La idea es entrar en verticales donde el producto más importante es el IoT como la telemedicina».

En su opinión, queda todo por hacer en domótica a la espera de la eclosión del 5G: «El porcentaje de casas que tienen alarma es muy superior al de las casas domotizadas», apunta este experto quien añade que estamos ante una forma de fidelización. «Cuando tengas domótica habrá más elementos o servicios y cambiar de operador va a costar más», concluye De Torres.

Sin embargo, a decir de expertos como Busquets, este negocio se enfrenta a limitaciones como el coste de los sensores y los modelos de negocio y cooperativos que deberán ponerse en marcha. «Las empresas deberán hacer un análisis detallado del coste – beneficio de la tecnología y su aportación de valor», apunta el profesor de Esade.

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Los desafíos de la industria 4.0

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Los desafíos de la industria 4.0



Se conoce como Industria 4.0 a la también llamada cuarta revolución industrial. Se trata de la evolución natural de la producción industrial y en cadena. En este caso, la fabricación se ve directamente interpelada por la automatización, el big data y los procesos de aprendizaje automático de la inteligencia artificial.

Estamos hablando de un concepto nacido en 2011 en Alemania, fruto de un grupo de trabajo que incluía políticos, empresarios e investigadores universitarios en la búsqueda de una mejor competitividad de la industria alemana. Posteriormente, este concepto se ha traslado al resto del mundo, siendo utilizado por gobiernos, empresas y el mundo académico.

La diferencia más notable entre la Industria 4.0 y la tercera revolución industrial es la automatización inteligente de los procesos. Esto se produce gracias a la introducción de tecnologías de producción en masa flexibles y personalizadas.

Estamos hablando de sistemas productivos funcionando con máquinas, que operarán de manera independiente o, que cooperarán con los operarios u otras máquinas, para crear un sistema de producción orientado al cliente en constante evolución.

La máquina se convierte en una entidad independiente que recopila datos, los analiza, se autoalimenta, asesora y pilota la fábrica de forma autónoma.

En definitiva, gracias a la autorregulación en tiempo real, los operarios pasarán a comunicarse con las computadoras en lugar de simplemente operarlas.

Eduardo Fierro, fundador y CEO de Newen y colaborador del MIK (Mondragon Innovation & Knowledge) en el área de Industry 4.0. y nuevos negocios, destaca la importancia de que las empresas empiecen a desarrollar una visión integral de cómo gestionarán sus negocios en el futuro: “Para aprovechar la ola de oportunidades que proporcionarán las tecnologías 4.0., las empresas deben entender su rol potencial, sus factores clave de éxito y los dominios tecnológicos en los que deben operar. También deben evolucionar los modelos operativos, tecnologías y habilidades, al mismo tiempo que desarrollan un nuevo enfoque de ecosistema y capitalizan en sus socios las fortalezas complementarias”.

¿Cómo se comunicarán las máquinas?

Los rápidos cambios en las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) han roto los límites entre la realidad virtual y el mundo real. La idea detrás de la Industria 4.0 es crear una red, en la que las máquinas, dispositivos y sistemas puedan comunicarse entre sí, llamada Internet de las Cosas (IoT) y con personas, llamada Internet de las Personas (IoP).

Las máquinas podrán crear lo que conocemos como sistema de producción ciberfísico (CPPS). De esta forma, las industrias integran el mundo real en el virtual, permitiéndoles recopilar datos en vivo, analizarlos e incluso tomar decisiones basadas en ellos. 

Principios de diseño de la industria 4.0

Los principios de diseño permiten a los fabricantes investigar una posible transformación a las tecnologías de la Industria 4.0. Estos los más importantes:

Interoperabilidad

Los objetos, las máquinas y las personas necesitan poder comunicarse a través del Internet de las Cosas y el Internet de las Personas. Este es el principio esencial para hacer que verdaderamente una fábrica sea inteligente. Los CPPS (sistemas de producción ciberfísico) deben poder simular y crear una copia virtual del mundo real.

Virtualización

Los CPPS también deben poder supervisar los objetos existentes en el entorno circundante. Estamos hablando de un modelo productivo, en el que convive el mundo virtual con el mundo real, que es donde se ubican estos CPPS.

Descentralización

La capacidad de los CPS para trabajar de forma independiente hace que deban estar descentralizados. De esta forma, se resolverán los problemas en cada caso y los productos serán personalizados. Esto también crea un entorno más flexible para la producción.

Capacidad en tiempo real

Una fábrica inteligente debe poder recopilar datos en tiempo real, almacenarlos, analizarlos y tomar decisiones de acuerdo con los nuevos hallazgos. Esto no solo se limita a cómo se vende el producto y la necesidad de stock, sino también a incidencias en los procesos de fabricación, como el fallo de una máquina en la línea de producción. Los objetos inteligentes deben poder identificar el defecto y volver a delegar tareas en otras máquinas operativas. Esto también contribuye a la flexibilidad y a la optimización de la producción.

Orientación al servicio

La producción debe estar orientada al cliente. Las personas y los dispositivos inteligentes deben poder conectarse de manera eficiente, a través de Internet de Servicios para crear productos basados ​​en las especificaciones del cliente.

Modularidad

En un mercado dinámico, la capacidad de una fábrica inteligente para adaptarse a un nuevo mercado es esencial. En un caso típico, probablemente se necesitaría una semana para que una empresa promedio estudie el mercado y modifique su producción en consecuencia. Por otro lado, las fábricas inteligentes deben poder adaptarse de manera rápida y sin problemas a los cambios estacionales y las tendencias del mercado.

Ventajas de la industria 4.0

Optimización

Una fábrica inteligente que contiene cientos o incluso miles de dispositivos inteligentes, que pueden autorregular la producción, dará lugar a un tiempo de inactividad casi nulo.

Personalización

La creación de un mercado flexible orientado al cliente ayudará a satisfacer las necesidades de producción de manera rápida y automática. Los fabricantes no tendrán que comunicarse internamente (en empresas y fábricas) y externamente (a los clientes). De esta manera, se acelerarán los procesos de producción y entrega.

Desafíos de la industria 4.0

Ciberserguridad

El aspecto más desafiante de la implementación de la industria 4.0 es el riesgo de seguridad en las tecnologías de la información. La integración online permitirá la posibilidad de brechas en la seguridad y fugas de datos. Igualmente, el robo cibernético se prevé como otro potencial problema.

Para José Acebrón, ingeniero de telecomunicaciones, con amplia experiencia en tecnologías IT, ciberseguridad IT y OT «la industria 4.0 se va a basar, entre otros pilares, en la hiperconectividad y la interacción del mundo lógico (digital) con el mundo físico.  Esto hace que la ciberseguridad cobre un papel fundamental.

Aparte de potenciales fugas o robos de información, estamos hablando de efectos físicos de los ciberataques, que pueden afectar a la seguridad de personas, bienes e infraestructuras esenciales y críticas.

En el momento actual, gran parte de la industria e infraestructuras no está adecuadamente preparada para realizar esta hiperconectividad sin aumentar considerablemente su exposición a ciberataques. Pero la demanda del negocio, la presión de la competencia, los nuevos modelos de negocio y el propio cambio tecnológico de los clientes, urge a que esta digitalización asociada a la Industria 4.0 avance rápidamente.

Por todo ello, será fundamental securizar las infraestructuras, los entornos OT y los entornos industriales en los próximos años para poder dar un salto ciberseguro al mundo hiperconectado de la Industria 4.0.

Existen recomendaciones, como IEC62443/ISA99 y otras sectoriales que pueden ayudar a ir recorriendo este camino.

La ciberseguridad tanto IT como OT va a ser así uno de los grandes habilitadores de esta Industria 4.0.»

Capital

Tal transformación requerirá una gran inversión en nuevas tecnologías, que enajena a las empresas más pequeñas y penalizará en el futuro su participación en el mercado.

Empleo

Aunque todavía es pronto para especular sobre las condiciones de empleo con la adopción de la Industria 4.0 a nivel mundial, es seguro decir que los trabajadores necesitarán adquirir habilidades diferentes o un conjunto de habilidades completamente nuevo. Además, la mecanización de muchos puestos generará una menor demanda de mano de obra no cualificada.

Privacidad

En una industria tan interconectada, los productores necesitan recopilar y analizar datos. Para el cliente, esto podría parecer una amenaza para su privacidad. También las empresas pequeñas o grandes, que no han compartido sus datos en el pasado, tendrán que trabajar para lograr un entorno más transparente.

Convergencia tecnológica

Para Alberto de Torres, CEO de Nektiu, el internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial (IA) y el blockchain crearan un ecosistema inteligente de negocios.

“La convergencia de las tecnologías va a permitir la creación de un nuevo ecosistema de relaciones, habilitando una eficiente colaboración en productividad, core de la industria 4.0.  Este ecosistema permitirá un intercambio digital de información, con una integración perfecta con los sistemas empresariales, altamente conectado con las personas, sistemas y cosas (IoT) con identidades digitales y ciberseguridad. Permitiendo optimizar los procesos de negocio, aprendiendo a responder a situaciones diferentes e inesperadas de una manera más eficiente (IA). Y con la confianza que ofrece una única fuente de verdad relacionada con la trazabilidad de los bienes, a través de la cadena de suministro, con un archivo de todas las interacciones digitales (blockchain).

La fuerza del trabajo del futuro

La Industria 4.0 tiene mucho que prometer cuando se trata de ingresos, inversiones y avances tecnológicos, pero el empleo sigue siendo uno de los aspectos más misteriosos de la nueva revolución industrial.

Estas son las áreas o actividades, que sufrirán modificaciones en la oferta y demanda de determinados puestos, dando lugar a la desaparición de determinados perfiles laborales y al aumento de demanda de nuevos empleos, con un mayor futuro en el nuevo ecosistema industrial:

Control de calidad basado en Big Data

En términos de ingeniería, el control de calidad apunta a reducir la inevitable variación entre una pieza producida y la siguiente. El control de calidad depende, en gran medida, de los métodos estadísticos para mostrar si una característica específica de un producto (como la dimensión o la composición) está cambiando a lo largo de una cadena de producción.

Por supuesto, dicho proceso de la recopilación de datos históricos o en tiempo real con respecto al producto. Sin embargo, dado que la Industria 4.0 se basará en big data, la necesidad de control de calidad disminuirá. Por otro lado, la demanda de científicos de big data aumentará.

El ingeniero industrial y especialista en Calidad Total José Luis Prieto considera, que las nuevas tecnologías de la Industria 4.0 han facilitado la incorporación de sensores, como los de tipo óptico (scanner laser), a los elementos de medida empleados en las líneas de producción. Esto ha permitido extender el control de calidad más allá de los lotes, hasta alcanzar el 100% de la fabricación.

“A través de ellos y, en tiempo real, se dispone de información acerca de la capacidad del proceso de producción. Así se puede reducir la variabilidad del citado proceso y disminuir las tolerancias, integrando las fases de diseño, producción y control”, añade el experto.

Producción asistida por robot

La base completa de la nueva industria se basa en que los dispositivos inteligentes pueden interactuar con el entorno circundante. Esto significa que los trabajadores que asisten en la producción serán despedidos y reemplazados por dispositivos inteligentes equipados con cámaras, sensores y actuadores que pueden identificar el producto y luego entregar los cambios necesarios para ello. En consecuencia, la demanda de dichos trabajadores disminuirá y será reemplazada por «coordinadores de robots».

Vehículos logísticos auto controlados

Uno de los enfoques más importantes de la optimización es el transporte. Los vehículos autopropulsados ​​y la asistencia de big data ​​permitirán alargar las horas de trabajo, sin restricciones.

Simulación de la línea de producción

Si bien, la necesidad de optimización para el transporte disminuirá, aumentará la necesidad de ingenieros industriales para simular líneas de producción. Contar con la tecnología adecuada, antes de la puesta en marcha de la producción, incrementará la demanda de puestos de trabajo para ingenieros especializados en el campo industrial y simulación de procesos.

Mantenimiento predictivo

Tener dispositivos inteligentes permitirá a los fabricantes predecir fallos. Las máquinas inteligentes también podrán mantenerse independientemente. En consecuencia, la cantidad de técnicos de mantenimiento tradicionales disminuirá y serán reemplazados por ingenieros más cualificados.

Máquinas como servicio

La nueva industria también permitirá a los fabricantes vender un servicio completo, incluido el mantenimiento, en lugar de una simple máquina. Esto abrirá puestos de trabajo en mantenimiento.

Generación de fuerte demanda tecnológica innovadora

Este es el reto más importante de la Industria 4.0 para José Jiménez, director general de Evaltec y economista con amplia experiencia tecnológica. “Es además, uno de los aspectos de mayor impacto en la economía y en el bienestar de nuestra sociedad.Tal y como hemos visto, la Industria 4.0 se caracteriza por la asimilación de muy diversas tecnologías y la demanda que genera supone un revulsivo efecto tractor para el desarrollo de la economía del conocimiento y de las numerosas startups, que alimentan dicha demanda de tecnologías innovadoras, cuyo desarrollo acaba trasladándose a toda la sociedad”, afirma José.

 

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Visión 4.0: Haciendo más competitivo el negocio

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Visión 4.0: Haciendo más competitivo el negocio



Las inversiones en industria 4.0 conseguirán aumentar realmente la competitividad de las empresas solo si utilizan nuevas palancas como ventaja competitiva. Es fundamental tener una visión estratégica para identificar los nuevos productos/servicios que se pueden ofrecer al mercado, así como los modelos de negocio relacionados. Las empresas deben evitar realizar inversiones que generarán poco valor real en el mercado. Siendo los enfoques metodológicos estratégicos para diseñar y desarrollar nuevos modelos de propuestas de valor y negocios digitalizados.

SITUACIÓN ACTUAL DE LA INDUSTRIA 4.0

Realizar inversiones tecnológicas adecuadas puede aumentar la tasa de productividad de las empresas, lo que permite una reducción del número de empleados y, por lo tanto, un aumento de su EBITDA. Pero estas inversiones pueden generar algunos efectos negativos. Muchos proyectos de industria 4.0 se basan en la reducción de los costes de explotación, que, aunque es importante el impacto en el EBITDA, si bien es necesaria, no constituye una palanca suficiente.

Se necesitan inversiones y enfoques de industria 4.0 que realmente sean capaces de aumentar la competitividad de nuestras empresas, que sean capaces de generar nuevas palancas más competitivas en “valor”. Estas palancas deben buscar la capacidad de desarrollar productos/servicios innovadores, diferenciadores, con mayor valor percibido por el mercado, y no solo utilizar las tecnologías 4.0 para aumentar la eficiencia de la producción de productos/servicios existentes en una estrategia ganadora.

PAPEL ESTRATÉGICO DE LA INDUSTRIA 4.0

Para desarrollar un enfoque estratégico con la visión 4.0 en tecnologías, es necesario tener conciencia de lo que pueden aportar las palancas estratégicas, organizativas y culturales. Así, la implementación de la cadena de valor vertical se integra con la “estrategia-organización-cultura-tecnología”, y horizontalmente también en “máquina-humano, virtual”.

En cuanto al modelo operativo de la empresa, debe ser analizado, y probablemente revisado de forma integrada en todas sus dimensiones: estructura, procesos de negocio, organización, gestión, cultura, sistemas y tecnologías.

Por lo tanto, se pueden habilitar las siguientes capacidades estratégicas:

• Capacidad para innovar la propuesta de valor combinando producto-servicio (“servitización”).

• Capacidad para personalizar productos en tiempo real y producir de forma flexible grandes volúmenes (“personalización masiva”).

• Capacidad para ofrecer a los clientes servicios de coingeniería, codiseño y cofabricación (“prosumership”).

• Capacidad para producir y entregar lo que se necesita, donde se necesita, cuando se necesita (“bajo demanda”).

• Capacidad para operar de forma integrada e interactiva con el ecosistema empresarial (“open business”).

• Capacidad para operar de manera “digitalizada” en todos los niveles de gestión y operación (“negocio inteligente”).

NIVELES DE MODELOS DE NEGOCIO

Respecto a los modelos de negocio basados en la “visión 4.0”, estos deben identificar la combinación de diferentes perspectivas/dimensiones: propuesta de valor (productos/servicios ofrecidos) y modelo operativo, tecnología.

El nivel más simple sería la digitalización del modelo de negocio existente a nivel de los procesos transaccionales, gerenciales y operativos actuales de la empresa. En este modelo operativo no cambia su estructura, pero su digitalización genera, de todos modos, ventajas y también un potencial aumento del negocio.

Un segundo nivel de digitalización sería en los procesos de relaciones comerciales y las transacciones con los clientes que van a permitir la activación de nuevos negocios, formados por nuevos servicios que pueden asociarse con los preexistentes, que se identifica con el término “servitización”. En este nivel, tecnologías como IoT, cloud, RFID, QR pueden apoyar la creación de nuevo valor por sí mismas, habilitando modelos de negocio con gestión integrada de todos los procesos e interfaces. Ejemplos serían la gestión remota de maquinaria, coches compartidos, pago automático de servicios, nuevos servicios digitales smart cities, la autogestión de seguros, etc.

Este segundo nivel de digitalización de los procesos de relación con el mercado/cliente puede transformarse en un “prosumer”, es decir, en un cliente que actúa proactivamente, pudiendo alcanzar diferentes niveles para gestionar o incluso diseñar un producto/servicio a medida. Por lo que se refiere a las nuevas tecnologías en este nivel: la fabricación aditiva, o 3D, los sistemas de coboting y la inteligencia artificial, que aportan una importante contribución a la personalización masiva.

El tercer nivel de digitalización para identificar posibles nuevos modelos de negocio estaría relacionado con el ecosistema en el que la empresa opera tradicionalmente. Es necesario mirar más allá de los límites tradicionales de los sectores empresariales y las cadenas de valor. A veces podría ser suficiente investigar qué oportunidades de negocio están presentes en el entorno de nuestros clientes. De hecho, en este caso, solo debemos cambiar la perspectiva: desde el ecosistema de nuestro sector hasta el ecosistema del cliente/mercado que actualmente está recibiendo nuestros productos/servicios.

Todo lo anterior está en continua evolución gracias a las posibilidades que ofrece el progreso de las tecnologías de digitalización. La capacidad clave en este nivel de enfoque estratégico es un análisis estratégico del ecosistema “ampliado” en el funcionamiento de la empresa.

Sea cual sea el nivel para el que se va a diseñar el modelo de negocio, debemos identificar los “elementos” necesarios y suficientes para llevar a cabo la combinación “estratégica-organizacional-tecnológica” más adecuada. Pero necesitamos, de todos modos, un proyecto que cubra todas las dimensiones necesarias, aunque de una manera muy pragmática y lo más rápido posible (el tiempo puede marcar la diferencia).

Las características del modelo de negocio deberán tener un modelo operativo integrable en el ecosistema de negocios a través de una lógica de “negocio abierto”, es decir, con mundos digitalizados. Este modelo operativo debería ser un sistema integrado de operaciones de extremo a extremo, capaz de interactuar vertical y horizontalmente de forma orgánica en su ecosistema cooperativo.

Desarrollando unidades operativas inteligentes (con capacidad de aprendizaje y mejora) que posean las siguientes habilidades/características básicas:

• Autonomía (capacidad de crear y controlar la ejecución de sus programas).

• Cooperación (capacidad de desarrollar planes con otras entidades de una manera mutuamente aceptable y de ejecutarlos).

• Oligarquía (capacidad de operar en un sistema para lograr objetivos compartidos con una jerarquía horizontal, que puede ser múltiple, variable y/o temporal).

Esta lógica básica es fundamental para darse cuenta de los niveles más avanzados del modelo operativo. 

Dadas estas características, podríamos identificar todas las dimensiones necesarias para generar el valor estratégico de la industria 4.0: tanto las estratégicas como las organizativas, las operativas y las que lo permiten, es decir, estructurales, culturales, gerenciales y tecnológicas. El mejor diseño es el que identifica la combinación de elementos que puedan garantizar la implementación integrada del modelo de negocio deseado.

Como conclusión, podemos decir que se debe desarrollar una “estrategia” equilibrada y personalizada para cada situación determinada de la empresa, con el fin de realizar unas inversiones específicas que sean efectivas y eviten un impacto negativo.

Más información:

Programa Superior en Internet de las Cosas e Industria 4.0:www.esic.edu/psici
Programa Superior en Inteligencia Artificial: www.esic.edu/psia

 

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Lo que la gente imagina de la Inteligencia Artificial es un robot antropomorfo y no que las farolas se encienden cuando se va el sol

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Lo que la gente imagina de la Inteligencia Artificial es un robot antropomorfo y no que las farolas se encienden cuando se va el sol



Javier Lorente, director de desarrollo de negocio en España para el área de IoT y Big Data de Telefónica Tech, y Alberto de Torres, CEO de Nektiu, explican qué ha supuesto el desarrollo de esta tecnología en los distintos ámbitos de aplicación.

 

Javier Lorente, director de desarrollo de negocio en España para el área de IoT y Big Data de Telefónica Tech, y Alberto de Torres, CEO de Nektiu.

“A los que trabajamos en tecnología, la Inteligencia Artificial (IA) nos acaba llegando”. Con esta afirmación, el ingeniero de telecomunicaciones y director de desarrollo de negocio en España para el área de IoT y Big Data de Telefónica Tech, Javier Lorente, resume su proceso de acercamiento a esta disciplina, cuya irrupción en el día a día ha supuesto una revolución en todos los ámbitos, desde el sanitario hasta el de los negocios. Para el docente y CEO de la empresa Nektiu, Alberto de Torres, lo más llamativo de esta tecnología “es su carácter transformador y las capacidades que tiene para resolver problemas en todo tipo de sectores”.

“La transformación digital lo que hace es convertir las transacciones, que antes podían ser físicas o analógicas, en digitales, lo que genera un montón de información y de datos que pueden ser procesados por los sistemas para generar capacidad de decisión“, explica Lorente sobre el paso previo a la aplicación de la Inteligencia Artificial. Para el experto: “No va a haber negocio que no esté digitalizado y no va a haber negocio digitalizado que no pueda aplicar la IA. Lo más atractivo de este concepto es que puede aportar valor con un retorno de la inversión a cualquier proceso digitalizado”. “Cuando hablamos de IA, lo que la gente imagina es un robot antropomorfo que es capaz de hacer cosas. Sin embargo, cuando las farolas se encienden con un sensor al irse el sol, cada día a una hora distinta para ahorrar luz, eso es el extremo inferior de la IA”, explica.

“El estado de esta tecnología en España está, desde el punto de vista de la competencia global, algo por detrás al de otros países. Por desgracia, los servicios digitales a nivel mundial han estado liderados por otras naciones”, señala Lorente, aunque matiza: “Lo que hay en España son casos de éxito, de soluciones para aspectos concretos”. 

“Hablar de cómo ha afectado la aplicación de la IA sin hablar de digitalización es complicado. Ha afectado, fundamentalmente, en que las compañías están evolucionando hacia decisiones tomadas sobre datos de una forma más objetiva. Están ‘matematizando’ los procesos que antes se guiaban por la intuición. Esto no quiere decir que la intuición no sea todavía interesante, pero lo que cambia es la organización, la probabilidad de éxito en las decisiones”, indica el ingeniero de telecomunicaciones. Sobre su implantación en las empresas, afirma: “Lo complicado aquí es que una pequeña o mediana empresa sepa qué datos son relevantes para qué algoritmos. Hay algoritmos que requieren un desarrollo ‘ad hoc’ y eso no está al alcance de todo el mundo. Aun así, todas las compañías pueden aplicar la IA, aunque solo sea para mejorar la eficiencia energética de la oficina”.

“La formación es clave. Son muchas las competencias que se necesitan para conocer cómo, aplicando datos, se van a obtener los patrones que necesitamos para obtener un resultado”, indica De Torres, quien compagina su trabajo como CEO con el de profesor en la escuela de negocios ESIC. Para el docente, a la hora de elegir la mejor formación, “hay que tener claras las capacidades y saber para qué se quiere aplicar la tecnología, ya que la Inteligencia Artificial puede usarse de diferentes formas”. “Con el programa que comenzará este año en Zaragoza, y con el que en Madrid ya llevamos tres ediciones, hemos llegado a un equilibrio entre los conocimientos técnicos y no técnicos para explicar, en cuatro meses, herramientas prácticas y útiles que puedan aplicarse y con las que los perfiles de negocio entiendan mejor la parte de tecnología y cómo se monta un modelo de forma sencilla y sus variables”.

Sobre por qué las compañías deberían apostar por la aplicación de la IA, el CEO de Nektiu lo tiene claro: “El mercado va en ese sentido, el dato va a ser cada vez más importante, y quienes no lo tengan en cuenta no van a poder competir“. “La IA ayuda en la eficiencia de los costes, a impactar mejor en la experiencia de usuario de los clientes, en la personalización de la oferta, a ser más competitivo a la hora de posicionarse, a que los procesos sean más rápidos, con más información, y a que la toma de decisiones sea más efectiva”, remarca.

“La ética va a ser importante a la hora de aplicar todo esto. Ya se está hablando de algunas herramientas que funcionan como una certificación, como controles de verificación, que comprueban que, por ejemplo, en la información no ha habido sesgos. Tendrá que haber vías de comunicación para que el usuario sepa qué tiene delante. Si se regula mucho, se restringirá la aplicación de la IA, pero si no, no tendrá límites. Este es el reto que se presenta a nivel regulatorio”, concluye De Torres.

Sobre el posgrado

El posgrado en Inteligencia Artificial que ofrece ESIC es un curso pensado para dar un enfoque estratégico y global de cómo esta disciplina puede ayudar a cualquier negocio o departamento. Se trata de una formación adaptada y práctica tanto para un ingeniero como para un responsable de márquetin, ya que el punto fuerte de la IA es su gran adaptabilidad y aplicabilidad para cualquier área de negocio. Hay partes más técnicas, en las que se explica, por ejemplo, cómo funcionan las redes neuronales o el Deep Learning, pero también cuenta con una parte práctica, para poder sacarle un rendimiento económico a estas acciones. El equipo docente está formado por científicos de datos, directores generales, responsables de márquetin y ventas, entre otros perfiles.

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El último grito entre las telecos: separar su negocio de infraestructuras para maximizar beneficios

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El último grito entre las telecos: separar su negocio de infraestructuras para maximizar beneficios





Telefónica, Vodafone, Orange, Euskaltel han anunciado operaciones en las últimas semanas, para crear compañías propias de fibra o torres de telecomunicaciones en España y Latinoamérica, junto a fondos de inversión

 

La última moda entre las principales telecos europeas y, por supuesto, españolas consiste en la segregación de su negocio de infraestructuras para sacarle el máximo beneficio y eficiencia. El último episodio de esta tendencia la protagonizó, en la madrugada de ayer, Telefónica que informó de que había cerrado un acuerdo con la compañía Caisse de Dépôt du Quebec (CDPQ) para la constitución de una sociedad propia de fibra denominada «FiBrasil» compartida al 50% y que supondrá la inversión de 267 millones de euros por parte del fondo de inversiones canadiense. La intención declarada en otras operaciones similares es el monetizar esta infraestructura y expandirla por el país.

Este movimiento precedía a otro anterior de la compañía dirigida por José María Álvarez – Pallete en la vecina Chile, que cerraba el pasado 23 de febrero un acuerdo con el fondo de inversiones KKR, al que vendía el 60% de la filial de fibra «InfraCo» por 500 millones de euros, conservando una participación minoritaria del 40% en la nueva sociedad. Este cambio también incluía la apertura a terceros competidores de sus servicios. En el capítulo de torres, la teleco española vendía hasta 30.722 emplazamientos a American Towers Corporation (ATC) propiedad de Telxius por 7.700 millones de euros a mediados de enero en España, Alemania, Brasil, Perú, Chile y Argentina. Un montante con el que esperan poder reducir deuda. 

Para Alberto de Torres, profesor de ESIC y CEO de Nektiu, la operación de Telefónica en Brasil creará «un gigante de la fibra óptica» en aquel país y considera que esta estrategia «le ha salido bastante bien» en otras ocasiones como en Chile o Telxius. «Por eso, quieren repetir con la fibra óptica, eso sí da dinero y creo que han conseguido bastante por la transacción», ha apuntado este experto quien ve como principal ventaja que se puede compartir riesgos.

Por su parte, el socio responsable de Telecomunicaciones de KPMG en España Javier Arenzana ha apuntado que «es previsible que haya más operaciones de segregación de torres en Europa». Al respecto, ha recordado que «aún hay operadores importantes que deberán mover ficha» y no duda en hablar de «un movimiento de reordenación de la estructura del mercado» con los futuros líderes por definir. En este sentido, ha añadido que es «probable que el coste de las transacciones suba, pero también que la transición se acelere». 

Una tendencia acelerada

No es la teleco española la única en mover ficha, para sacarle más rendimiento a sus redes de fibra o a las torres de telecomunicaciones en las últimas semanas: Orange, en la estela de Telefónica y Vodafone, aprovechaba la presentación de los resultados del año pasado para anunciar la creación de Totem, su propia filial de torres. En concreto, la nueva sociedad integrará las 17.600 torres de la operadora gala en Francia y los 7.900 emplazamientos que posee en España. En cualquier caso, el CEO de Orange en España Jean- François Fallacher aseguró rotundo que «son activos críticos y queremos mantener el control» y recordó que esta segregación también se está produciendo en otros sectores como el hotelero.

La telco gala estima que las torres le supusieron en 2020 unos ingreso de 500 millones de euros y espera que la nueva filial le suponga rentabilidades de entre un 21% y un 30% a largo plazo. También la operadora vasca Euskaltel, anunciaba la semana pasada en la presentación de sus cuentas de 2020 que creará su propia filial de fibra «FibreCo» y que, con esta operación, esperaban ahorros anuales de unos 20 millones de euros. La telco se encuentra en pleno proceso de búsqueda de un nuevo inversor, al que vender el 50% de la nueva sociedad, y cuya identidad se conocerá en las próximas semanas.

Por su parte, Vodafone ha confirmado su intención de sacar a Bolsa a finales de este mes su negocio de torres – Vantage Towers– que creó a mediados del año pasado. Según informó la compañía hace unos día sentre el 1 de abril y el 31 de diciembre del año pasado han registrado una facturación de 945 millones de euros, un 30,7% más que los 723 millones ganados por este concepto en 2019. Todo ello , con un Ebitda de 814 millones , un 31,3% más.

Vantage Towers posee en la actualidad cerca de 82.000 emplazamientos en diez países, entre ellos España. Una cantidad que se ha visto reforzada por la incorporación del 50% de Cornerstone, la sociedad de torres conjunta entre Vodafone y Telefónica en Reino Unido y la adquisición de las torres de Wind Hellas en Grecia.

«Necesitan músculo financiero»

De Torres, profesor de ESIC y CEO de Nektiu, llama la atención también sobre la presencia habitual de fondos de inversión en estas transacciones (KKR, CDPQ, …): «Necesitan músculo financiero», ha apuntado añadiendo que «ninguna operación alrededor de la fibra ha salido mal». En su opinión, movimientos como el último de Telefónica en Brasil también apunta al futuro de Telefónica en Latinoamérica donde la expansión de la fibra puede dar lugar – especialmente en el gigante presidido por Jair Bolsonaro– a replicar el modelo español al otro lado del Atlántico desplegando la televisión junto a la fibra y ofreciendo más servicios a las empresas. «Saben que van a tener muchos más millones de hogares con fibra, por lo que tendrán más valor y luego podrán hacer caja para salir del negocio», describe este analista.

 

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Eulen profundiza en la digitalización del almacén de uno de sus clientes agroalimentarios

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Eulen profundiza en la digitalización del almacén de uno de sus clientes agroalimentarios



El Grupo Eulen, especialista en la prestación de servicios a empresas, está realizando una Prueba de Concepto de Internet de las Cosas en una fábrica de un cliente especialista en la industria agroalimentaria, en la que se están digitalizando parte de la logística interna de dicha instalación.


A través de una empresa de base tecnológica Nektiu, se han sensorizado las carretillas de la zona de logística, permitiendo obtener la trazabilidad de todos los movimientos, así como tiempos de espera, zonas de saturación (mapas de calor) y determinar potenciales riesgos en los trabajadores. Como objetivos de mejora se pretende una optimización del proceso logístico que redunde en un mayor valor añadido al cliente en la productividad.

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