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IA Hoy y en el Futuro

IA

IA Hoy y en el Futuro

IA

De ciencia ficción a realidad

La Inteligencia Artificial hace diez años, era un término que para la mayoría de la gente le parecía relacionado con la Sci-Fi máquinas como 2001: una odisea del espacio.

Hoy en día es una de las palabras más usada en los negocios y la industria. La tecnología IA es gran parte el eje de la transformación digital que se está llevando a cabo hoy en día, ya que las organizaciones se posicionan para capitalizar la cantidad cada vez mayor de datos que se generan y obtienen.

Entonces, ¿cómo ha llegado este cambio? Bueno, en parte es debido a la gran revolución de los datos en sí. El exceso de datos ha llevado a una investigación intensificada den las maneras en que puede ser procesada, analizada y accionada. Las máquinas que están mucho mejor adaptadas que los seres humanos a este trabajo.

Este interés creciente en la investigación en el campo – de la Academia, la industria y entre la comunidad de código abierto que se encuentra en el centro – ha llevado a avances que están mostrando su potencial para generar un cambio tremendo. Desde la salud, los automóviles hasta predecir el resultado de los casos legales.

¿Qué es la inteligencia artificial?

El concepto que lo que define ha cambiado con el tiempo, pero la idea central siempre ha existido la de construir máquinas capaces de pensar como seres humanos.

Después de todo, los seres humanos han demostrado ser únicos capaces de interpretar el mundo que nos rodea y de usar la información que recogemos para efectuar el cambio. Si queremos construir máquinas que nos ayuden a hacer esto de manera más eficiente, entonces tiene sentido usarnos como un modelo.

El trabajo de investigación y desarrollo en IA se divide entre dos ramas. Una la “IA aplicada” que utiliza estos principios de simulación del pensamiento humano para llevar a cabo una tarea específica. El otro es conocido como “IA generalizada” – que busca desarrollar inteligencias de máquinas que puedan desarrollar cualquier tarea, muy parecida a una persona.

La investigación en la IA aplicada, especializada ya está proporcionando avances en los campos de estudio de la física cuántica, donde se utiliza para modelar y predecir el comportamiento de los sistemas integrados por miles de millones de partículas subatómicas, a la medicina donde se utiliza para diagnosticar pacientes basados en datos genómicos.

En la industria, en el mundo financiero para usos que van desde la detección de fraudes a la mejora del servicio al cliente mediante la predicción de los servicios que los clientes necesitarán. En la fabricación se utiliza para gestionar la mano de obra y los procesos de producción, así como para predecir fallas antes de que ocurran, lo que permite el mantenimiento predictivo.

En el mundo de los consumidores cada vez más de la tecnología que estamos adoptando en nuestra vida cotidiana se está convirtiendo e impulsado por IA-desde los asistentes de smartphone como Siri de Apple y Google, a la auto-conducción y coches autónomos.

La IA generalizada va más lenta para llevar a cabo una simulación completa del cerebro humano, esto requeriría tanto una comprensión más completa del órgano de lo que actualmente tenemos, y más poder computacional de lo que comúnmente está disponible para los investigadores. Pero eso no puede ser así por mucho tiempo, dada la velocidad con la que la tecnología informática está evolucionando. Una nueva generación de tecnología de chips de computadora conocida como procesadores Neuromórficos están siendo diseñadas para ejecutar más eficientemente el código cerebro-simulador. Y sistemas como la plataforma cognitiva de IBM Watson que utilizan simulaciones de alto nivel de procesos neurológicos humanos para llevar a cabo una gama cada vez mayor de tareas sin que se les enseñe específicamente cómo hacerlas.

¿Cuáles son los desarrollos clave en IA?

Todos estos avances se han hecho posibles debido al enfoque en la imitación de los procesos de pensamiento humano. El campo de la investigación que ha sido más fructífero en los últimos años es lo que se ha conocido como “machine learning”. De hecho, se ha vuelto tan unida a la IA contemporánea que los términos “inteligencia artificial” y “machine learning” a veces se utilizan indistintamente.

Sin embargo, este es un uso impreciso del lenguaje, y la mejor manera de pensar en ello es que el aprendizaje de máquinas representa el estado actual de la técnica en el campo más amplio de la IA. La base del aprendizaje en máquina es que en lugar de tener que enseñar a hacer todo paso a paso, las máquinas, si se pueden programar para pensar como nosotros, pueden aprender a trabajar observando, clasificando y aprendiendo de sus errores, al igual que nosotros.

La aplicación de la neurociencia a la arquitectura del sistema ha llevado al desarrollo de redes neuronales artificiales – y aunque el trabajo en este campo ha evolucionado en el último medio siglo, es sólo recientemente que las computadoras con el poder adecuado han estado disponibles para hacer de la tarea una realidad cotidiana para cualquier persona, excepto aquellos con acceso a las herramientas más caras y especializadas.

Tal vez el mayor factor de habilitación haya sido la explosión de datos que se ha desencadenado desde que la sociedad se fusionó con el mundo digital. Esta disponibilidad de datos – desde las cosas que compartimos en las redes sociales hasta los datos de máquinas generados por la maquinaria industrial conectada – significa que las computadoras ahora tienen un universo de información disponible para ellos, para ayudarles a aprender más eficientemente y tomar mejores decisiones.

¿Cuál es el futuro de IA?

Verdaderos temores de que el desarrollo de la inteligencia que equivale o excede a la nuestra, pero que tiene la capacidad de trabajar a velocidades mucho más altas, podría tener implicaciones negativas para el futuro de la humanidad se han expresado, y no sólo por la Sci-Fi apocalíptica como en Terminator, a respetados científicos como Stephen Hawking.

Incluso si los robots no nos erradican del trabajo, un escenario menos dramático, pero aún de pesadilla es que la automatización del trabajo (tanto mental como física) conducirá a un profundo cambio social – quizás para mejor, o quizás para peor.

Esta preocupación comprensible ha llevado a la creación de un grupo de investigación, incluyendo a los gigantes tecnológicos, Google, IBM, Microsoft, Facebook y Amazon. Este grupo investigará y abogará por las implementaciones éticas de IA, y establecerá pautas para futuras investigaciones y despliegues de robots y IA.

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Inteligencia Artificial en el E-Commerce

e-commerce

Inteligencia Artificial en el E-Commerce

e-commerce

Walmart anunció ayer que sus productos se pondrá a disposición de los compradores en Google Express, el mercado online de Google. Expertos de la industria ven esto como un movimiento a competir directamente con el ecommerce de Amazon.

Dicen que la Asociación Google y Walmart se trata más de prepararse para el futuro del comercio electrónico, para poder jugar de forma prominente. Eventualmente, los clientes de Walmart podrán comprar productos mediante la búsqueda y la compra con el ayudante de Inteligencia Artificial de Google, Google Home.

La búsqueda por voz es sólo una de las formas en que la inteligencia artificial impactará el futuro del ecommerce. Ingresos generados por la aplicación directa e indirecta del software IA crecerá a partir de $1,38 mil millones en 2016 a $59,75 mil millones por 2025, según los pronósticos de Tractica.

Asistentes con Inteligencia Artificial y más allá, ¿cómo se beneficiarán los vendedores de e-commerce y los consumidores de la inteligencia artificial? 

Vamos a ver la tendencia y algunas de las aplicaciones actuales y futuras más importantes de la inteligencia artificial en el comercio electrónico.

Búsqueda de voz y asistentes de Inteligencia Artificial

Si alguna vez has conversado con Siri, sabes que ella tiene una manera de ir a mejorar su comprensión de sus peticiones. Los asistentes de IA en el mercado, como Google Home y el eco de Amazon, han mejorado en la comprensión y la entrega de nuestras peticiones, pero todavía hay mucho espacio para mejorar allí, también.

A los resultados de superficie que coinciden con la intención de búsqueda, los algoritmos deben ser entrenados para reconocer e interpretar numerosos patrones en nuestro lenguaje natural.

El reconocimiento de voz ha sido un problema difícil de resolver debido a las innumerables variaciones en la forma en que la gente habla. A diferencia de las búsquedas mecanografiadas que se asignan a palabras clave relevantes, las búsquedas de voz son más complejas. Tienden a ser más largos y menos directos. A los resultados que coinciden con la intención de búsqueda, los algoritmos deben ser entrenados para reconocer e interpretar numerosos patrones en nuestro lenguaje natural.

Walmart ha anunciado que sus productos se pondrán a disposición de los compradores en Google Express, el mercado online de Google. Expertos de la industria ven esto como un movimiento a competir directamente con el dominio de Amazon en ecommerce.

Hiper-focalización con aprendizaje automático

Encontrar a los consumidores adecuados es cada vez más fácil para los vendedores que pueden extraer información de los datos disponibles para ellos.

Los vendedores pueden ir mucho más allá de los grupos demográficos de alto nivel para dirigirse a los compradores. Los algoritmos de aprendizaje de máquinas — otra subcategoría de inteligencia artificial — encuentran patrones en datos tanto en línea como offline para entender lo que los consumidores probablemente estarían interesados en comprar. Historial de búsqueda, historial de compras, perfiles sociales e interacciones, y geolocalización (gracias, teléfonos inteligentes) son verdaderos minas de los datos del consumidor.

Apuntar con la ayuda del aprendizaje automático es preciso, y puede ser contextual. Tomemos como ejemplo los faros. El cielo se abre y la lluvia comienza a caer en su caminar al trabajo. A continuación, recibirá una notificación de que una tienda cerca tiene un montón de paraguas a la venta, justo cuando usted necesita uno. Estos beneficios se aplican al comerciante con presencia en la tienda, y a todos los vendedores de comercio electrónico que buscan llegar a los consumidores a través de venderles en el momento adecuado.

Historial de búsqueda, historial de compras, perfiles sociales e interacciones, y geolocalización son verdaderos minas de datos de consumo.

El aprendizaje de la máquina hace posible reunir los viajes de los clientes y predecir las compras futuras. Al aplicar el aprendizaje de la máquina a los datos de la red social, como el de Facebook, los minoristas pueden ofrecer sus productos basándose en páginas gustadas e incluso lo que los amigos han comprado. Todos estos datos pueden alimentar las recomendaciones de compra que los minoristas pueden servir en sus sitios web, en correos electrónicos o en canales sociales.

Experiencia personalizada del cliente

La inteligencia artificial está consiguiendo la búsqueda de insights del cliente más rápidamente y menos subjetiva. En B2C Retail, las encuestas de investigación de mercado no son necesarias para entender las preferencias de los clientes. Los datos de los clientes están en todas partes y el aprendizaje automático puede ayudar a los minoristas a determinar el tipo de experiencias que los consumidores desean.

Los motores para la recomendación de producto funcionan con algoritmos de aprendizaje continuo, que utilizan cada nueva acción que un comprador toma para personalizar las sugerencias. Cuanto mejor se obtiene en la sugerencia de los consumidores de productos que están interesados, mayor fidelización y lealtad por el sitio ecommerce.

La inteligencia artificial puede ayudar a personalizar la experiencia de su sitio web para las preferencias individuales del cliente. Los grandes minoristas emplean equipos de científivos de datos para extraer datos sobre tendencias de compra, lealtad del cliente, demografía y patrones de navegación que permiten a los minoristas anticipar la demanda, identificar a los clientes de alto valor y ofrecer ofertas relevantes y personalizadas en el momento adecuado.
Los datos de los clientes están en todas partes y el aprendizaje automático puede ayudar a los minoristas a determinar el tipo de experiencias que los consumidores desean.

Incluso si un equipo de científico de datos o de ingenieros analiza a través de los datos de los clientes, el resultado es menor que con la aplicación de las tecnologías de machine learning que hay en el mercado permitiendo conseguir visualizar la estrategia de marketing de los clientes. Así los ecommerce de todos los tamaños tienen acceso a sus propios datos, que pueden ser desde el comportamiento de la compra disponible a través de un CRM, o las vistas de los viajes con los clics del sitio web, a través de una cuenta de Google Analytics gratis.

Servicio al cliente habilitado por Chatbot

Gartner pronostica que el 85% de la interacción con el cliente será gestionado por máquinas en el 2020. Aunque eso podría ser sorprendente para algunos, un científico de datos no vacilaría en esta predicción. Las mejoras en la inteligencia artificial permitirán a Chatbots interpretar lo que un cliente está pidiendo en una variedad más amplia de escenarios.

Actualmente todavía los Chatbots necesitan una buena parte de la supervisión humana y se emplean mejor en escenarios bien definidos donde se espera la mayoría de las respuestas rutinarias. Pero al igual que la mayoría de las cosas que dependen de la inteligencia artificial, los bots pueden ser entrenados. Parte de lo que hace posible la evolución de Chatbots es la abundancia de datos de entrenamiento disponibles en el soporte de chat en línea.
Gartner pronostica que el 85% de la interacción con el cliente se manejará sin un humano por 2020.

Y debido a que los bots no necesitan dormir o días de descanso, Chatbots ayudará a los ecommerce a proporcionar un servicio de atención al cliente más confiable y a largo plazo, más barato. Este servicio de atención al cliente de 24 horas estará a su alcance.

Los ecommerce de lujo que ofrecen un servicio de atención al cliente impecable en las tiendas y asistentes de compras personales podrían emplear a un asistente de Chatbot muy inteligente para ofrecer atención de alto nivel al cliente a los compradores online.

La inteligencia artificial ha tenido un largo camino desde la prueba de Turing, y sus implicaciones en el ecommerce y retail van a ser de gran alcance. ¿Qué puede ofrecer a corto y largo plazo la inteligencia artificial a los ecommerce y los consumidores? En el ecommerce que es más conveniente, más receptivo a las necesidades de los consumidores, y en última instancia, incluso ser predictivo.

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Inteligencia Artificial en el E-Commerce

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Walmart anunció ayer que sus productos se pondrá a disposición de los compradores en Google Express, el mercado online de Google. Expertos de la industria ven esto como un movimiento a competir directamente con el ecommerce de Amazon.

Dicen que la Asociación Google y Walmart se trata más de prepararse para el futuro del comercio electrónico, para poder jugar de forma prominente. Eventualmente, los clientes de Walmart podrán comprar productos mediante la búsqueda y la compra con el ayudante de Inteligencia Artificial de Google, Google Home.

La búsqueda por voz es sólo una de las formas en que la inteligencia artificial impactará el futuro del ecommerce. Ingresos generados por la aplicación directa e indirecta del software IA crecerá a partir de $1,38 mil millones en 2016 a $59,75 mil millones por 2025, según los pronósticos de Tractica.

Asistentes con Inteligencia Artificial y más allá, ¿cómo se beneficiarán los vendedores de e-commerce y los consumidores de la inteligencia artificial? 

Vamos a ver la tendencia y algunas de las aplicaciones actuales y futuras más importantes de la inteligencia artificial en el comercio electrónico.

Búsqueda de voz y asistentes de Inteligencia Artificial

Si alguna vez has conversado con Siri, sabes que ella tiene una manera de ir a mejorar su comprensión de sus peticiones. Los asistentes de IA en el mercado, como Google Home y el eco de Amazon, han mejorado en la comprensión y la entrega de nuestras peticiones, pero todavía hay mucho espacio para mejorar allí, también.

A los resultados de superficie que coinciden con la intención de búsqueda, los algoritmos deben ser entrenados para reconocer e interpretar numerosos patrones en nuestro lenguaje natural.

El reconocimiento de voz ha sido un problema difícil de resolver debido a las innumerables variaciones en la forma en que la gente habla. A diferencia de las búsquedas mecanografiadas que se asignan a palabras clave relevantes, las búsquedas de voz son más complejas. Tienden a ser más largos y menos directos. A los resultados que coinciden con la intención de búsqueda, los algoritmos deben ser entrenados para reconocer e interpretar numerosos patrones en nuestro lenguaje natural.

Walmart ha anunciado que sus productos se pondrán a disposición de los compradores en Google Express, el mercado online de Google. Expertos de la industria ven esto como un movimiento a competir directamente con el dominio de Amazon en ecommerce.

Hiper-focalización con aprendizaje automático

Encontrar a los consumidores adecuados es cada vez más fácil para los vendedores que pueden extraer información de los datos disponibles para ellos.

Los vendedores pueden ir mucho más allá de los grupos demográficos de alto nivel para dirigirse a los compradores. Los algoritmos de aprendizaje de máquinas — otra subcategoría de inteligencia artificial — encuentran patrones en datos tanto en línea como offline para entender lo que los consumidores probablemente estarían interesados en comprar. Historial de búsqueda, historial de compras, perfiles sociales e interacciones, y geolocalización (gracias, teléfonos inteligentes) son verdaderos minas de los datos del consumidor.

Apuntar con la ayuda del aprendizaje automático es preciso, y puede ser contextual. Tomemos como ejemplo los faros. El cielo se abre y la lluvia comienza a caer en su caminar al trabajo. A continuación, recibirá una notificación de que una tienda cerca tiene un montón de paraguas a la venta, justo cuando usted necesita uno. Estos beneficios se aplican al comerciante con presencia en la tienda, y a todos los vendedores de comercio electrónico que buscan llegar a los consumidores a través de venderles en el momento adecuado.

Historial de búsqueda, historial de compras, perfiles sociales e interacciones, y geolocalización son verdaderos minas de datos de consumo.

El aprendizaje de la máquina hace posible reunir los viajes de los clientes y predecir las compras futuras. Al aplicar el aprendizaje de la máquina a los datos de la red social, como el de Facebook, los minoristas pueden ofrecer sus productos basándose en páginas gustadas e incluso lo que los amigos han comprado. Todos estos datos pueden alimentar las recomendaciones de compra que los minoristas pueden servir en sus sitios web, en correos electrónicos o en canales sociales.

Experiencia personalizada del cliente

La inteligencia artificial está consiguiendo la búsqueda de insights del cliente más rápidamente y menos subjetiva. En B2C Retail, las encuestas de investigación de mercado no son necesarias para entender las preferencias de los clientes. Los datos de los clientes están en todas partes y el aprendizaje automático puede ayudar a los minoristas a determinar el tipo de experiencias que los consumidores desean.

Los motores para la recomendación de producto funcionan con algoritmos de aprendizaje continuo, que utilizan cada nueva acción que un comprador toma para personalizar las sugerencias. Cuanto mejor se obtiene en la sugerencia de los consumidores de productos que están interesados, mayor fidelización y lealtad por el sitio ecommerce.

La inteligencia artificial puede ayudar a personalizar la experiencia de su sitio web para las preferencias individuales del cliente. Los grandes minoristas emplean equipos de científivos de datos para extraer datos sobre tendencias de compra, lealtad del cliente, demografía y patrones de navegación que permiten a los minoristas anticipar la demanda, identificar a los clientes de alto valor y ofrecer ofertas relevantes y personalizadas en el momento adecuado.
Los datos de los clientes están en todas partes y el aprendizaje automático puede ayudar a los minoristas a determinar el tipo de experiencias que los consumidores desean.

Incluso si un equipo de científico de datos o de ingenieros analiza a través de los datos de los clientes, el resultado es menor que con la aplicación de las tecnologías de machine learning que hay en el mercado permitiendo conseguir visualizar la estrategia de marketing de los clientes. Así los ecommerce de todos los tamaños tienen acceso a sus propios datos, que pueden ser desde el comportamiento de la compra disponible a través de un CRM, o las vistas de los viajes con los clics del sitio web, a través de una cuenta de Google Analytics gratis.

Servicio al cliente habilitado por Chatbot

Gartner pronostica que el 85% de la interacción con el cliente será gestionado por máquinas en el 2020. Aunque eso podría ser sorprendente para algunos, un científico de datos no vacilaría en esta predicción. Las mejoras en la inteligencia artificial permitirán a Chatbots interpretar lo que un cliente está pidiendo en una variedad más amplia de escenarios.

Actualmente todavía los Chatbots necesitan una buena parte de la supervisión humana y se emplean mejor en escenarios bien definidos donde se espera la mayoría de las respuestas rutinarias. Pero al igual que la mayoría de las cosas que dependen de la inteligencia artificial, los bots pueden ser entrenados. Parte de lo que hace posible la evolución de Chatbots es la abundancia de datos de entrenamiento disponibles en el soporte de chat en línea.
Gartner pronostica que el 85% de la interacción con el cliente se manejará sin un humano por 2020.

Y debido a que los bots no necesitan dormir o días de descanso, Chatbots ayudará a los ecommerce a proporcionar un servicio de atención al cliente más confiable y a largo plazo, más barato. Este servicio de atención al cliente de 24 horas estará a su alcance.

Los ecommerce de lujo que ofrecen un servicio de atención al cliente impecable en las tiendas y asistentes de compras personales podrían emplear a un asistente de Chatbot muy inteligente para ofrecer atención de alto nivel al cliente a los compradores online.

La inteligencia artificial ha tenido un largo camino desde la prueba de Turing, y sus implicaciones en el ecommerce y retail van a ser de gran alcance. ¿Qué puede ofrecer a corto y largo plazo la inteligencia artificial a los ecommerce y los consumidores? En el ecommerce que es más conveniente, más receptivo a las necesidades de los consumidores, y en última instancia, incluso ser predictivo.

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“Hay que comenzar la digitalización ya para garantizar la supervivencia y la competitividad”

nektiu en navarra capital.es

“Hay que comenzar la digitalización ya para garantizar la supervivencia y la competitividad”

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Así lo afirmó Alberto De Torres en el Club de Marketing-ESIC Navarra donde instó a las empresas a crear equipos "formados, con experiencia y conocimiento" en Industria 4.0 para no quedar rezagados ante su competencia.

La sede del Club de Marketing-ESIC Navarra acogió recientemente una ponencia de Alberto de Torres, CEO de Nektiu, proveedora tecnológica de servicios digitales inteligentes, y donde este experto ofreció las claves para explicar cómo están influyendo las nuevas tecnologías en nuestro día a día y el grado de preparación en el que se encuentran las empresas en este aspecto.

Así, según expuso, vivimos en un mundo de continuo cambio a nivel tecnológico donde no hay más que encender el ordenador o dispositivo móvil y comprobar las cosas que podemos hacer con él”. 

Se trata de unos ‘hitos‘ que, en opinión de Torres, son una muestra de que “la tecnología avanza con nosotros, para hacernos la vida más sencilla y cómoda, para tener interconectadas todas las cosas de nuestro día a día y permitirnos ser más productivos”.

Internetcontinuó, es el medio que hace que unas cosas se comuniquen con otras, que transfieran datos de su estado y reciban otros del entorno creando así una red de información que puede ser usada de diferentes formas y que compone lo que hoy denominamos“El internet de las cosas – Internet of Thing o IoT”.

IMPACTO EN TODOS LOS SECTORES

De Torres señaló que lo primero que se debe observar es el gran impacto que se producirá en todos los sectores de actividad.

Sectores profesionales enteros podrían desaparecer, otros en cambio, comenzarán gracias a la nueva era de la tecnología. En este escenario, quedarán los que sepan adaptarse más rápido a estos cambios, así como ocurrió con las tecnologías de la información”, dijo.

Alberto De Torres, CEO Nektiu y ponente en un encuentro celebrado recientemente en el Club de Marketing-ESIC Navarra Así, por ejemplo, se calculan que “aproximadamente 13.000 millones de dispositivos conectados pertenecerán al sector de consumo lo que supondrá para las empresas nuevas oportunidades para crear nuevos servicios y modelos de negocio”

Junto al consumo, el “otro” gran afectado será el sector industrial: los servicios públicos, la fabricación y el transporte serán los mercados clave de esta tecnología. Las empresas estarán obligadas a buscar un equilibrio entre los datos recogidos y almacenados en la red por los dispositivos y sensores conectados, y el análisis de toda esa cantidad de información con el riesgo de su pérdida o mal uso.

Por lo tanto, para conseguir una digitalización con éxito, lo primero que hay que hacer es desarrollar una cultura digital y una formación adecuada para poder realizar la transformación de los equipos, de los modelos de negocio e implantar las tecnologías habilitadoras necesarias. “será fundamental un liderazgo de CEOs y alta dirección en la visión sobre las necesidades, requerimientos e inversión necesaria en tecnologías digitales”.

CULTURA DIGITAL

Habrá que tener una estrategia digital coherente y diseñada por un profesional con experiencia y conocimiento. “No se trata de incorporar tecnologías habilitadoras, sino de conocimiento, análisis.. Lo importante es verlo todo de forma conjunta y cómo impacta en mi negocio”, subrayó.

Ante ese panorama, advirtió, las empresas no están preparadas todavía “porque hasta ahora las Industrias no han necesitado conectarse a Internet, por lo que entre sus equipos no existen profesionales con experiencia y tampoco tiene las estructuras adecuadas”.  Así, por ejemplo, para integrar y digitalizar la Cadena de Valor de una Industria se necesita que los responsables de IT (los responsables de los sistemas de información) y OT (los responsables de los sistemas de operaciones) empiecen a trabajar juntos, algo que actualmente no está ocurriendo.

“Las Industrias no están preparadas para la digitalización porque hasta ahora no han necesitado conectarse a Internet”.

Por ello, su MasterClass dejó un mensaje muy claro e importante entre los alumnos de ESIC Navarra: la importancia de actuar y empezar ya con la digitalización, no solo para solucionar los desafíos operativos a corto plazo, como reducir costes, mejorar los procesos internos o aumentar la rentabilidad, sino para garantizar la supervivencia y competitividad en un futuro cercano. “Es clave empezar a innovar, formar a los equipos, cambiar la cultura, para conseguir una transformación digital de la cadena de creación de valor en procesos y objetos interconectados digitalmente, que siente las bases para ser una Industria 4.0 y que no se quede rezagada de su competencia”, sentenció.

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La revolución digital acelerará la productividad en los próximos 50 años

noticia nektiu ABC economía

La revolución digital acelerará la productividad en los próximos 50 años

noticia nektiu ABC economía

Los expertos auguran que la automatización del trabajo conllevará una mejora en la calidad y rapidez con la que se obtienen productos y resultados

Fábricas 4.0, digitalización, inteligencia artificial, análisis de datos, internet de las cosas, robotización… Los nuevos métodos de trabajo inherentes a la cuarta revolución industrial acelerarán el crecimiento de la productividad de la economía global en los próximos 50 años. Del estudio «Harnessing automation for a future that works» de McKinsey Global Institute se extrae que la automatización de los procesos laborales podría conllevarun incremento de la productividad global del 0,8 al 1,4% anual hasta el año 2065. Una cifra superior al porcentaje del 0,3% que se experimentó durante la primera revolución impulsada por la máquina de vapor y también mayor al rango del 0,4%-0,6% que se ha registrado en los años 90 y principios del siglo XXI por el desarrollo de las tecnologías de la información y los primeros coletazos de la digitalización de procesos. Los expertos de McKinsey consideran que la automatización de la economía puede capacitar a las empresas para reducir errores y mejorar la calidad y la rapidez y que, en algunos casos, será posible alcanzar resultados que van más allá de la capacidad física de los humanos.

Otro de los informes que auguran un aumento exponencial de la productividad es el titulado «Creating the future workforce today», que fue presentado por Accenture el pasado enero en el Foro de Davos. En este estudio se afirma que la inteligencia artificial por sí sola tiene el potencial de duplicar los indicadores económicos de crecimiento y acelerar la productividad laboral al 40% en 2035 en los países desarrollados.

José Ruiz Cristina, director de desarrollo de negocio y de la línea de Big Data de Paradigma Digital, también está de acuerdo con este extremo y destaca que las tareas manuales «van a experimentar una mejora enorme gracias a la automatización». En este sentido, Ruiz Cristina cree que habrá casos en los que «los resultados serán perfectos, mejor que los que puede conseguir una persona humana». «La revolución 4.0 va a cambiar la eficiencia en los procesos. Gracias al «machine learning» los métodos en las cadenas de montaje serán más óptimos. Lo equiparamos a lo que que ha ocurrido con Zara. Se toman decisiones de producción en la misma temporada sobre la necesidad de aumentar o disminuir la fabricación de un producto. El análisis de datos incrementa la capacidad de rectificación y reacción de las compañías», asegura el responsable de Paradigma Digital.

En España, la productividad va a aumentar en función de cómo se desarrolle la digitalización. Esta idea la lanza Alberto Torres de Pachón, CEO de Nektiu y director del programa superior de internet de las cosas e industria 4.0 de ESIC, quien considera que «Nuestro país tiene que recorrer todavía muchísimo camino respecto a otros países como Alemania o Reino Unido». Torres critica el atraso español en este ámbito porque se ha empezado tarde, todavía hay pocas ayudas e iniciativas, que además están atomizadas en las diferentes comunidades. «Se trata de una gran oportunidad para España y para las pymes poque con la tecnología necesaria pueden competir con las grandes empresas», advierte.

Sí cita algunas áreas productivas y regiones que, en su opinión, están a la altura. En este sentido, menciona al sector del automóvil y pone como ejemplo de fábrica avanzada la de Ford Almussafes. «En el resto de la industria, sobre todo la pequeña y mediana, todavía hay desinformación y desorden», opina. También alude al País Vasco como la comunidad española que más ha avanzado en digitalización. «El Gobierno vasco lleva cinco años apoyando la industria 4.0 Murcia también ha emprendido avances en agricultura con el desarrollo de la «smart agro.», indica el profesor de ESIC.

Cambiar la cultura empresarial

Los expertos consultados supeditan el triunfo de la revolución digital a la correcta gestión del talento humano. Andrés García Arroyo, es country manager Iberia de Workday, constata que el mundo ha cambiado y que la irrupción tecnológica introducirá una nueva forma de trabajo en las organizaciones. «Sin ninguna duda la sociedad se va a tener que transformar», indica Arroyo. Lo más importante, en opinión del responsable de Worday, consiste en hacer sencillos los procesos de trabajo e imitar la facilidad del funcionamiento de las redes sociales y otras aplicaciones de consumo digital que los ciudadanos han incorporado a su vida diaria. Arroyo también señala que el trabajo será mucho más estratégico por la necesidad de añadir valor a los procesos laborales. «Ya no bastará con ofrecer tareas administrativas, el empleado debe aportar estrategias que cambién el negocio», añade.

Respecto a la amenaza de pérdida de puestos de trabajo, José Ruiz Cristina cree que «hay algunos empleos que van a desaparecer , pero a la vez hay otros que se van a crear» «Lo que va a cambiar es la forma de ganarse la vida», apostilla. El responsable de Paradigma Digitalniega que haya escasez de talento en España y apunta más hacia un problema de cultura de las empresas a la hora de gestionar a su equipo humano. «El equipo humano no puede ser visto como un recurso más, hay que orientar toda la organización de la compañía a retenerlo, pero no todo el mundo lo tiene claro. Hay que hablar antes de la cultura de las organizaciones que de la tecnología», asegura.

Por ello, Ruiz Cristina aconseja motivar a los empleados y conseguir que se sientan responsables del futuro de su compañía. «El protagonismo de los empleados es esencial, pero todavía hay mucha jerarquía dentro de las asociaciones. Cada vez es más necesario que los trabajadores piensen cosas nuevas fuera de la caja y que se formen en ese proyecto».

Por su parte, Alberto Torres sí señala el problema de brecha de talento y resalta la importancia de implantar la Formación Profesional Dual porque «incluso la carrera de ingeniería que se imparte en las univesidades se ha quedado anticuada».«Hay empresas, como Asti en Burgos, que han tenido recurrir a la formación privada en logística automatizada para reciclar a su plantilla. Debe haber una transformación del talento porque toda la industria se basa en una organización preparado. Con el perfil trandicional en planta no se va a poder llevar a cabo la digitalización», sentencia el profesor de ESIC.

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La servitización, clave para ser competitivos

nektiu noticia mediterráneo periódico

La servitización, clave para ser competitivos

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La industria se halla hoy en un escenario desafiante donde todo está conectado y todo genera datos

La industria se encuentra hoy en día con un escenario desafiante. Todo está conectado y todo genera datos». Es por ello que Alberto de Torres, director ejecutivo de Nektiu, apuesta por «la servitización», que se refiere en su origen a la tendencia entre las empresas industriales a ir «basando sus negocios de forma creciente en los servicios para así ganar competitividad».

Torres puso este jueves de relieve la realidad a la que en breve se tendrán que enfrentar los actuales modelos empresariales, ya que, auguró que las futuras fábricas emergentes «tenderán a la automatización con producciones masivas, a la fabricación pensando exclusivamente en el usuario y en sus gustos particulares; y también, como tercera opción, la de alcanzar nichos de mercado remotos».

El experto hizo hincapié en la innovación como base fundamental en cualquier negocio, que, cada vez más, tiende a vender los conocimientos de los servicios a través de las plataformas digitales. Torres puso un ejemplo claro con la reciente fabricación de móviles que a través de unos sensores moleculares pueden desarrollar una monetización directa, lo que llevaría a identificar en un futuro las necesidades reales de los clientes. Unas relaciones «entre fabricante y usuario cada vez más inteligentes» que da lugar a «unos servicios mucho más avanzados».

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