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Redes Neuronales: ¡Ya tomaron el poder!

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ARTÍCULO COMPLETO

En el límite de la imaginación que despiertan las redes neuronales, algunos ven a una especie de Simón Barsiniestro detrás de estos desarrollos, moviendo palancas y sumiendo botones para complotar y controlar nuestras vidas. Lo cierto es que en los últimos años son varias las compañías que utilizan la RNA para mejorar y personalizar sus estrategias de marketing de precisión.

Entre las 10 predicciones sobre el futuro de la nube en los años venideros no podía faltar lo que ocurre en el espacio sideral de la inteligencia artificial (IA), y que Oracle se está encargando de propalar a través del estudio Oracle´s Top 10 Cloud Predictions 2019: Predicting the future of the Enterprise cloud by 2025. Your company in the Cloud, publicado en febrero de 2019, la cual retoma Rosanna Fedele Romero, especialista del sector de tecnología, en el blog de esta empresa que lidera el multimillonario Lawrence J. Ellison.

Las anchas avenidas de la nube

La nube, sostiene Fedele Romero, está transformado la forma en que se hacen negocios, influyendo en empresas de todos los tamaños y sectores industriales, de aquí que su adopción como plataforma empresarial en años recientes ha ido creciendo aceleradamente y, entre otros caminos, ha abierto anchas avenidas para integrar rápidamente tecnologías emergentes para hacer frente a las nuevas demandas del mercado.

El excéntrico Larry.

Para las huestes analíticas del excéntrico Larry, primero que nada, de aquí al 2025 todas las aplicaciones incorporarán IA; a la par, ésta y otras tecnologías emergentes duplicarán nuestra productividad; mientras, el 85% de las interacciones con clientes serán automatizadas con la ayuda del intelecto computacional. “Al recopilar, contextualizar, comprender y actuar sobre los datos, la IA propicia su amplio uso en diversas aplicaciones, por lo que será la base de todas las soluciones de próxima generación”, escribe Rosanna Fedele.

Experiencias humanizadas

Al facilitar la automatización, así como mejorar la capacidad de resolver problemas complejos o que consumen mucho tiempo, la IA va a reducir los tiempos de ejecución y los costos de mantenimiento, con lo cual los recursos disponibles podrán enfocarse en temas de innovación y crecimiento. “Oracle considera que para el 2025, la productividad se duplicaría gracias a los beneficios que generarán la inteligencia artificial, la realidad aumentada y las tecnologías emergentes”; añade.

Hoy, el 89% de los servicios al cliente usan asistentes de voz, en tanto 69% de las funciones de una empresa orientadas al cliente emplean chatbots para la atención. “Con la IA entendiendo y procesando el contexto y la intención, la efectividad de las interacciones automatizadas será cada vez mayor. facilitará entender qué quieren los clientes, los acercará aún más a las empresas y brindará experiencias más humanizadas”, explica la especialista

El poder de aprender

Es una realidad que los programas de IA están inspirados en la más compleja y perfecta maquinaria que existe en la naturaleza: la fisiología humana, señala por su parte Celsa Pardo Araujo, Consultant Artificial Intelligence, de Enzyme Advising Group. “Las redes neuronales son un gran ejemplo de esta aspiración.

“Las redes neuronales artificiales son sistemas computacionales inspirados en las neuronas que constituyen el cerebro de los animales, dotando a las computadoras de inteligencia artificial, y forman parte de los denominados Sistemas Inteligentes, dentro de la rama de la IA”, destaca Pardo.

El objetivo de estos algoritmos es entender los datos del mundo real –como son imágenes, texto y voz–, procesarlos, clasificarlos o etiquetarlos. “Una de las características más importantes de las redes neuronales es su poder para aprender”, completa la experta.

El teodolito de Simón

Aunque en el límite de la imaginación que despierta la incursión de la inteligencia artificial y las redes neuronales algunos ven a una especie de Simón Barsiniestro detrás de estos desarrollos, moviendo palancas y sumiendo botones para complotar y controlar nuestras vidas, lo cierto es que en los últimos años son varias las compañías que utilizan las RNA para mejorar y personalizar sus estrategias de marketing, y al cabo vaciar nuestras cuentas bancarias mediante ofertas irresistibles con precisión de teodolito.

¿Está Simón detrás del control de tu vida?

Considérese que finalmente las redes neuronales son algoritmos capaces de procesar gran cantidad de datos como son perfiles de compradores, patrones de compra u otro tipo de datos específicos para cada empresa. El objetivo es obtener información útil para la toma de decisiones.

“Son los algoritmos perfectos para analizar el mercado y proponer una estrategia de marketing personalizada por cliente. Sephora o Starbucks son dos de las compañías que utilizan este tipo de inteligencia artificial para incrementar sus beneficios”, sostiene Celsa Pardo Araujo.

Las redes de los monopolios

En este punto las empresas claramente dominantes de nuestro tiempo no han perdido la oportunidad de ampliar sus tentáculos y ocupar ese poder para ofrecer servicios eficaces a sus clientes. La compañía más grande del mundo para compartir, crear y visualizar contenido audiovisual, Youtube, utiliza las RNA para realizar las recomendaciones que recibimos sus usuarios al ingresar a sus terrenos.

“Su sistema RNA de recomendaciones es responsable de ayudar a más de mil millones de usuarios a descubrir contenido personalizado. Uno de los mayores retos que tuvieron que afrontar a la hora de crear el algoritmo fue la cantidad de datos que son subidos por segundo a Youtube –destaca la consultora. Esta red neuronal tiene la capacidad de ser sensible (responsive) tanto del último contenido subido a la plataforma como de las interacciones del usuario con ésta”.

El precio de la inanición

Y ya que hablamos de líderes que ciertamente podrían irse catalogando como monopolios en el campo del comercio electrónico, Amazon abrió algo que ellos mismos llaman Dynamic Pricing Amazon, que no es otra cosa sino una estrategia seguida por esta compañía para ir matando de inanición a su probable competencia, mediante la operación de precios dinámicos.

Según un estudio de la propia Amazon, sus precios varían más de 2.5 millones de veces al día. Así, el reto de su red neuronal es lograr que sus precios se fijen en tiempo, digamos, ultrarreal, basándose en la oferta y la demanda de un determinado producto durante un limitado periodo de tiempo. Pero no es el único ejemplo. En este aspecto, empresas como Walmart y Uber le siguen en esta maniobra para ofrecer precios más competitivos a sus clientes y de paso irse quedando con porciones más grandes del mercado.

La dentellada del caníbal

Y si se consideraba al Buró de Crédito como el coco de los tarjetahabientes habituados a la cultura del no-pago, dejen que se enteren que las instituciones bancarias ya utilizan las RNA para transformar la manera de procesar los préstamos e hipotecas. Una de ellas es HSBC. “Esta compañía usa este tipo de algoritmos de inteligencia artificial para analizar el comportamiento de antiguos clientes y así poder dar una estimación del riesgo para un cliente nuevo a la hora de adquirir una hipoteca o préstamo”, expone Celsa Pardo.

Por supuesto, el mayor caníbal de empresas de las denominadas TIC no podía quedarse atrás, Microsoft utilizó el software de red neuronal BrainMaker para determinar cuáles son los clientes más probables en convertirse en compradores, y de una sola dentellada aumentó de 4.9 a 8.2 por ciento la tasa efectiva de respuesta al correo directo. Esto implica para tal empresa una campaña más efectiva de mercadeo, obteniendo los mismos ingresos con 35% menores costos.

Aprendizaje de máquina

Las redes neuronales artificiales representan el ingrediente principal para que el aprendizaje profundo sea tan potente, señalan los especialistas. Los sistemas de IA utilizan algoritmos y modelos para analizar, organizar, procesar y convertir datos, en tanto las redes neuronales se diferencian de otros modelos de la IA en poseer la capacidad de aprender en forma automática. Este proceso se le conoce como machine learning o aprendizaje de máquina.

Una red neuronal tradicional está formada por capas de nodos (elementos de proceso) computacionales y conexiones (enlaces) que trabajan juntos para encontrar patrones en los datos. El modelo de capas ha funcionado muy bien en el campo de la IA; sin embargo, presenta inconvenientes cuando si lo que deseamos modelar se transforma continuamente con el tiempo, como lo es predecir la evolución de un paciente en un lapso determinado.

Predicción híbrida

En el artículo, Descubre la relación entre las redes neuronales artificiales, la inteligencia artificial y el eHealth, publicado en la plataforma Think Big, Carlos Rebato –quien laboró en el departamento de Global Digital Comms de Telefónica–, apunta que las RNA procesan entradas y generan salidas que ayudan a resolver problemas.

En finanzas, ejemplifica, investigadores de la Universidad de Stanford en Palo Alto, California, han aplicado para esta tarea sistemas de predicción híbridos. “Combinan redes neuronales artificiales y varias modalidades para mejorar la predicción del valor futuro de bonos y otros instrumentos de inversión.

“Las mejoras se reflejan en obtener predicciones con un margen de error de tan sólo 78 céntimos de euro –montos que se traducen en miles de millones de billetes cuando se toma en cuenta que es común que se sucedan una cantidad similar de transacciones por sesión–, con cálculos que apenas requieren segundos. Las predicciones sin uso de RNA a disposición de un agente de bolsa pueden llegar a tardar hasta 15 minutos luego de una transacción”, señala. 

En este marco, ya no resulta sorprendente destacar su proverbial utilidad en la construcción de aplicaciones generales típicas orientadas a crear sistemas inteligentes para la toma de decisiones en la gestión empresarial; ocuparlas en actividades de predicción; reconocer tendencias; identificar patrones y gestionar riesgos aplicados en la detección de fraudes.

Asimismo, se cuentan el desarrollo de artefactos inteligentes con capacidad de aprendizaje, como los homePods o los altavoces inteligentes; el establecimiento de hogares inteligentes (domótica); la creación de sistemas de visión computacional y detección; la fabricación de vehículos autónomos; así como idear herramientas para la explotación de las energías renovables, enumera Rebato.

Inteligencia bajo entrenamiento

Como algoritmos, las RNA pueden llegar a resolver problemas muy complejos de una forma muy atinada, pero no podemos desestimar que para ello necesitan un considerable esfuerzo computacional a la hora de entrenarlas. “El principal reto de las empresas a la hora de realizar estos algoritmos es disponer de la cantidad y calidad de datos para construir una red neuronal”, advierte Celsa Pardo Araujo.

Si bien las aplicaciones de las redes neuronales parecen muy generosas, están sujetas a un entrenamiento intenso para que puedan arrojar los resultados deseados. “Dependiendo del tipo de aprendizaje, estos algoritmos se clasifican en tres grandes grupos: supervisado, no supervisado y reforzado”, explica la consultora.

En el primer caso, se “etiquetan” los datos de entrada para ayudar a los algoritmos a valorarlos correctamente y asignar un valor de salida. Es un método de aprendizaje muy empleado para clasificaciones y regresiones.

“El aprendizaje no supervisado se basa en dejar que el algoritmo encuentre variantes de patrones y correlaciones. Se utiliza para descubrir qué hay detrás de los datos para perfilado o `clustering´ de clientes –refiere. El aprendizaje reforzado, por su parte, se sustenta en la técnica de ensayo y error. Cuanto más compleja sea la red neuronal, mayor será la cantidad de datos de entrenamiento necesaria para entrenarla.” 

David Duvenaud, investigador de la Universidad de Toronto, en Canadá, y sus colaboradores del Vector Institute, rompieron con el hallazgo con el que se ha ido construyendo la inteligencia artificial actual tal y como la conocemos desde hace 30 años, y rediseñaron por entero las redes neuronales para no dejar resquicio por donde se pueda fugar el libre albedrío.

Herramienta deficiente

En el caso de la salud, la obtención de predicciones se complica al tratar de agrupar los informes médicos en periodos definidos como años o meses. Al común de las RNA los datos de los registros médicos les resultan un poco confusos, pues “a lo largo de nuestra vida visitamos al médico en diferentes momentos y por distintos motivos, generando unas cuantas mediciones en intervalos arbitrarios”, apunta Karen Hao, en el revelador artículo Inteligencia Artificial, La red neuronal que quiere solucionar los grandes problemas de la IA, que apareció en MIT Technology Review.

“Por ejemplo, si se acudió al médico el 11 de enero y se volvió hasta el 16 de noviembre, los datos de ambas visitas se agruparán en el mismo año. Una red neuronal tradicional tiene problemas para gestionar este hecho. Su diseño requiere un aprendizaje de los datos con etapas claras de observación. Por tanto, es una herramienta deficiente para hacer un modelo de procesos continuos, especialmente aquellos que se miden de manera irregular a lo largo del tiempo.”

Romper con el hallazgo

Hao narra que David Duvenaud, investigador de la Universidad de Toronto, Canadá, colaboraba en un proyecto relacionado con datos médicos cuando descubrió un defecto importante en la IA, al tratar de desarrollar un modelo de aprendizaje profundo que pudiera predecir la salud de un paciente en un lapso determinado.

El genio matemático de Duvenaud.

Este reto llevó a Duvenaud y a sus colaboradores de Vector Institute a romper con el hallazgo en el que se basa toda la inteligencia artificial actual, y a rediseñar por entero las redes neuronales tal y como las conocemos desde hace 30 años. No por casualidad, su investigación fue considerada en 2019 una de “las mejores publicaciones” en la Conferencia sobre Sistemas de procesamiento de información neuronal (NIPS por sus siglas en inglés), uno de los eventos más importantes sobre investigación de la IA a escala global.

La suma de las capas

Como se mencionó párrafos atrás, una red neuronal tradicional está formada por capas de sencillos nodos computacionales que trabajan juntas para encontrar patrones en los datos. Las capas dividen el proceso de transformación en pasos y permiten que la red descubra una serie de fórmulas que describen cada una de las etapas del proceso.

La primera capa puede analizar todos los píxeles y utilizar una fórmula para elegir cuáles son más relevantes; una segunda, usar otra fórmula para encontrar patrones; cada capa subsiguiente identificaría características cada vez más complejas, hasta que la capa final decida basándose en todos los cálculos, establece Karen Hao.

Tal desglose permite que una red neuronal desarrolle modelos más sofisticados. Por ello, la mejor manera de hacer un modelo de la realidad de la forma más exacta posible y permitir que las predicciones sean más precisas, es añadir más capas para aumentar el nivel de detalle.

En el ejemplo médico la mejor red neuronal para este trabajo tendría un número infinito de capas para modelar cambios infinitesimales porque podríamos haber ido al médico dos veces en un día. Para solucionarlo, este equipo de investigación eliminó las capas sin miramientos y por completo, destaca Hao.

La magia de Duvenaud

“Precisamente –asegura Karen Hao– el modelo matemático ofrece las ecuaciones necesarias para calcular esta serie de cambios a pasos infinitesimales. Es decir, ahorra el problema de tener que saltar a un modelo continuo a partir de unidades discretas. Esta es la magia del trabajo de Duvenaud y de sus colaboradores: reemplazar las capas discretas por ecuaciones diferenciales.

Atrás de izq. a der.: Jordan Jacobs, Ed Clark, Geoffrey Hinton, Sanja Fidler and Tomi Poutanen; adelante de izq. a der.: Roger Grosse, Richard Zemel, Brendan Frey, Raquel Urtasun, del Instituto Vector, y David Duvenaud. (Foto: Johnny Guatto)

El resultado final ni siquiera es una red. No. En el camino, David Duvenaud y su ejército de matemáticos se desprendieron de nodos y conexiones, tan sólo dejaron un bloque de computación continuo; por eso, los investigadores llamaron a este diseño una red EDO (Ecuaciones Diferenciales Ordinarias) o Neural Ordinary Differential Equations, en inglés.

El violín o el piano

Duvenaud, que como se aprecia piensa en todo, utiliza una buena analogía para explicar su trabajo: en un violín, se pueden deslizar los dedos de la mano a lo largo de la cuerda para tocar la frecuencia que se desee; a diferencia, un piano tiene un número limitado de teclas por lo que nadie puede deslizarse entre frecuencias sino tocar un número fijo de ellas.

“Una red neuronal tradicional es como un piano: y cambiar a una red EDO es como cambiar el piano por un violín. No siempre es la herramienta correcta, pero es la más adecuada para ciertas tareas”, dice Hao.

Además, una red EDO también modifica ciertos aspectos del aprendizaje. Con una red neuronal tradicional, al comienzo se debe especificar el número de capas que deseamos en la red y después esperar hasta que se complete el aprendizaje para averiguar la precisión que arroja el modelo. “El nuevo método permite especificar primero la precisión deseada y encontrar la manera más eficiente de entrenamiento sólo dentro de cierto margen de error”, completa la periodista.

Al igual que cualquier técnica inicial propuesta en el campo, aún debe desarrollarse, experimentarse y mejorarse. Pero el método tiene el potencial de revolucionar el campo. Por lo pronto, David Duvenaud y su grupo de genios han dado el siguiente paso para no dejar resquicio donde el libre albedrío encuentre salida. Las redes neuronales no sólo nos tienen en su poder sino cada día adquieren mayor control de nuestras vidas. Cada vez menos lo dudan.

Las RNA están abriendo puertas a la resolución de problemas que antes no hubiéramos ni siquiera soñado con resolver, pero al mismo tiempo raja cajas que, como la de Pandora, no sería prudente destapar, toda vez que el dark side de la tecnología existe y pone en riesgo nuestra intimidad, más aún en tiempos en que ciberseguridad sigue sin ofrecer resultados contundentes para proteger los datos personalísimos de los clientes.

Redes Neuronales: ¡Estás bajo su poder!

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SEGUNDA Y ÚLTIMA PARTE

David Duvenaud, investigador de la Universidad de Toronto, en Canadá, y sus colaboradores del Instituto Vector, rompieron con el hallazgo con el que se ha ido construyendo la inteligencia artificial actual tal y como la conocemos desde hace 30 años, y rediseñaron por entero las redes neuronales para no dejar resquicio por donde se pueda fugar el libre albedrío.

Las redes neuronales artificiales (RNA) son el ingrediente principal para que el aprendizaje profundo sea tan potente, señalan los especialistas. Los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) utilizan algoritmos y modelos para analizar, organizar, procesar y convertir datos, en tanto las redes neuronales se diferencian de otros modelos de la IA en poseer la capacidad de aprender en forma automática. Este proceso se le conoce como machine learning o aprendizaje de máquina.

Una red neuronal tradicional está formada por capas de nodos (elementos de proceso) computacionales y conexiones (enlaces) que trabajan juntos para encontrar patrones en los datos. El modelo de capas ha funcionado muy bien en el campo de la IA; sin embargo, presenta inconvenientes cuando si lo que deseamos modelar se transforma continuamente con el tiempo, como lo es predecir la evolución de un paciente en un lapso determinado.

Predicción híbrida

En el artículo, Descubre la relación entre las redes neuronales artificiales, la inteligencia artificial y el eHealth, publicado en la plataforma Think Big, Carlos Rebato –quien laboró en el departamento de Global Digital Comms de Telefónica–, apunta que las RNA procesan entradas y generan salidas que ayudan a resolver problemas.

En finanzas, ejemplifica, investigadores de la Universidad de Stanford en Palo Alto, California, han aplicado para esta tarea sistemas de predicción híbridos. “Combinan redes neuronales artificiales y varias modalidades para mejorar la predicción del valor futuro de bonos y otros instrumentos de inversión.

“Las mejoras se reflejan en obtener predicciones con un margen de error de tan sólo 78 céntimos de euro –montos que se traducen en miles de millones de billetes cuando se toma en cuenta que es común que se sucedan una cantidad similar de transacciones por sesión–, con cálculos que apenas requieren segundos. Las predicciones sin uso de RNA a disposición de un agente de bolsa pueden llegar a tardar hasta 15 minutos luego de una transacción”, señala. 

En este marco, ya no resulta sorprendente destacar su proverbial utilidad en la construcción de aplicaciones generales típicas orientadas a crear sistemas inteligentes para la toma de decisiones en la gestión empresarial; ocuparlas en actividades de predicción; reconocer tendencias; identificar patrones y gestionar riesgos aplicados en la detección de fraudes.

Asimismo, se cuentan el desarrollo de artefactos inteligentes con capacidad de aprendizaje, como los homePods o los altavoces inteligentes; el establecimiento de hogares inteligentes (domótica); la creación de sistemas de visión computacional y detección; la fabricación de vehículos autónomos; así como idear herramientas para la explotación de las energías renovables, enumera Rebato.

Inteligencia bajo entrenamiento

Como algoritmos, las RNA pueden llegar a resolver problemas muy complejos de una forma muy atinada, pero no podemos desestimar que para ello necesitan un considerable esfuerzo computacional a la hora de entrenarlas. “El principal reto de las empresas a la hora de realizar estos algoritmos es disponer de la cantidad y calidad de datos para construir una red neuronal”, advierte Celsa Pardo Araujo, Consultant Artificial Intelligence, de Enzyme Advising Group.

Si bien las aplicaciones de las redes neuronales parecen muy generosas, están sujetas a un entrenamiento intenso para que puedan arrojar los resultados deseados. ”Dependiendo del tipo de aprendizaje, estos algoritmos se clasifican en tres grandes grupos: supervisado, no supervisado y reforzado”, explica la consultora.

En el primer caso, se “etiquetan” los datos de entrada para ayudar a los algoritmos a valorarlos correctamente y asignar un valor de salida. Es un método de aprendizaje muy empleado para clasificaciones y regresiones.

“El aprendizaje no supervisado se basa en dejar que el algoritmo encuentre variantes de patrones y correlaciones. Se utiliza para descubrir qué hay detrás de los datos para perfilado o `clustering´ de clientes –refiere. El aprendizaje reforzado, por su parte, se sustenta en la técnica de ensayo y error. Cuanto más compleja sea la red neuronal, mayor será la cantidad de datos de entrenamiento necesaria para entrenarla.” 

Herramienta deficiente

En el caso de la salud, la obtención de predicciones se complica al tratar de agrupar los informes médicos en periodos definidos como años o meses. Al común de las RNA los datos de los registros médicos les resultan un poco confusos, pues “a lo largo de nuestra vida visitamos al médico en diferentes momentos y por distintos motivos, generando unas cuantas mediciones en intervalos arbitrarios”, apunta Karen Hao, en el revelador artículo Inteligencia Artificial, La red neuronal que quiere solucionar los grandes problemas de la IA, que apareció en MIT Technology Review.

“Por ejemplo, si se acudió al médico el 11 de enero y se volvió hasta el 16 de noviembre, los datos de ambas visitas se agruparán en el mismo año. Una red neuronal tradicional tiene problemas para gestionar este hecho. Su diseño requiere un aprendizaje de los datos con etapas claras de observación. Por tanto, es una herramienta deficiente para hacer un modelo de procesos continuos, especialmente aquellos que se miden de manera irregular a lo largo del tiempo.”

Romper con el hallazgo

Hao narra que David Duvenaud, investigador de la Universidad de Toronto, Canadá, colaboraba en un proyecto relacionado con datos médicos cuando descubrió un defecto importante en la IA, al tratar de desarrollar un modelo de aprendizaje profundo que pudiera predecir la salud de un paciente en un lapso determinado.

Este reto llevó a Duvenaud y a sus colaboradores del Instituto Vector a romper con el hallazgo en el que se basa toda la inteligencia artificial actual, y a rediseñar por entero las redes neuronales tal y como las conocemos desde hace 30 años. No por casualidad, su investigación fue considerada en 2019 una de “las mejores publicaciones” en la Conferencia sobre Sistemas de procesamiento de información neuronal (NIPS por sus siglas en inglés), uno de los eventos más importantes sobre investigación de la IA a escala global.

La suma de las capas

Como se ha mencionado párrafos atrás, una red neuronal tradicional está formada por capas de sencillos nodos computacionales que trabajan juntas para encontrar patrones en los datos. Las capas dividen el proceso de transformación en pasos y permiten que la red descubra una serie de fórmulas que describen cada una de las etapas del proceso.

La primera capa puede analizar todos los píxeles y utilizar una fórmula para elegir cuáles son más relevantes; una segunda, usar otra fórmula para encontrar patrones; cada capa subsiguiente identificaría características cada vez más complejas, hasta que la capa final decida basándose en todos los cálculos, establece Karen Hao.

Tal desglose permite que una red neuronal desarrolle modelos más sofisticados. Por ello, la mejor manera de hacer un modelo de la realidad de la forma más exacta posible y permitir que las predicciones sean más precisas, es añadir más capas para aumentar el nivel de detalle.

En el ejemplo médico la mejor red neuronal para este trabajo tendría un número infinito de capas para modelar cambios infinitesimales porque podríamos haber ido al médico dos veces en un día. Para solucionarlo, este equipo de investigación eliminó las capas sin miramientos y por completo, destaca Hao.

La magia de Duvenaud

“Precisamente –asegura Karen Hao– el modelo matemático ofrece las ecuaciones necesarias para calcular esta serie de cambios a pasos infinitesimales. Es decir, ahorra el problema de tener que saltar a un modelo continuo a partir de unidades discretas. Esta es la magia del trabajo de Duvenaud y de sus colaboradores: reemplazar las capas discretas por ecuaciones diferenciales.

Atrás de izq. a der.: Jordan Jacobs, Ed Clark, Geoffrey Hinton, Sanja Fidler and Tomi Poutanen; adelante de izq. a der.: Roger Grosse, Richard Zemel, Brendan Frey, Raquel Urtasun, del Instituto Vector, y David Duvenaud. (Foto: Johnny Guatto)

El resultado final ni siquiera es una red. No. En el camino, David Duvenaud y su ejército de matemáticos se desprendieron de nodos y conexiones, tan sólo dejaron un bloque de computación continuo; por eso, los investigadores llamaron a este diseño una red EDO (Ecuaciones Diferenciales Ordinarias) o Neural Ordinary Differential Equations, en inglés.

El violín o el piano

Duvenaud, que como se aprecia piensa en todo, utiliza una buena analogía para explicar su trabajo: en un violín, se pueden deslizar los dedos de la mano a lo largo de la cuerda para tocar la frecuencia que se desee; a diferencia, un piano tiene un número limitado de teclas por lo que nadie puede deslizarse entre frecuencias sino tocar un número fijo de ellas.

“Una red neuronal tradicional es como un piano: y cambiar a una red EDO es como cambiar el piano por un violín. No siempre es la herramienta correcta, pero es la más adecuada para ciertas tareas”, dice Hao.

Además, una red EDO también modifica ciertos aspectos del aprendizaje. Con una red neuronal tradicional, al comienzo se debe especificar el número de capas que deseamos en la red y después esperar hasta que se complete el aprendizaje para averiguar la precisión que arroja el modelo. “El nuevo método permite especificar primero la precisión deseada y encontrar la manera más eficiente de entrenamiento sólo dentro de cierto margen de error”, completa la periodista.

Al igual que cualquier técnica inicial propuesta en el campo, aún debe desarrollarse, experimentarse y mejorarse. Pero el método tiene el potencial de revolucionar el campo. Por lo pronto, David Duvenaud y su grupo de genios han dado el siguiente paso para no dejar resquicio donde el libre albedrío encuentre salida. Las redes neuronales no sólo nos tienen en su poder sino cada día adquieren mayor control de nuestras vidas. Cada vez menos lo dudan.

Redes Neuronales: ¡Estás bajo su poder!

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PRIMERA PARTE

En el límite de la imaginación que despiertan las redes neuronales, algunos ven a una especie de Simón Barsiniestro detrás de estos desarrollos, moviendo palancas y sumiendo botones para complotar y controlar nuestras vidas. Lo cierto es que en los últimos años son varias las compañías que utilizan la RNA para mejorar y personalizar sus estrategias de marketing de precisión.

Entre las 10 predicciones sobre el futuro de la nube en los años venideros no podía faltar lo que ocurre en el espacio sideral de la Inteligencia Artificial (IA), y que Oracle se está encargando de propalar a través del estudio Oracle´s Top 10 Cloud Predictions 2019: Predicting the future of the Enterprise cloud by 2025. Your company in the Cloud, publicado en febrero de 2019, la cual retoma Rosanna Fedele Romero, especialista del sector de tecnología, en el blog de esta empresa que lidera el excéntrico multimillonario Lawrence J. Ellison.

Las anchas avenidas de la nube

La nube, sostiene Fedele Romero, está transformado la forma en que se hacen negocios, influyendo en empresas de todos los tamaños y sectores industriales, de aquí que su adopción como plataforma empresarial en años recientes ha ido creciendo aceleradamente y, entre otros caminos, ha abierto anchas avenidas para integrar rápidamente tecnologías emergentes para hacer frente a las nuevas demandas del mercado.

Las predicciones de un excéntrico millonario.

Para las huestes analíticas del buen Larry, primero que nada, de aquí al 2025 todas las aplicaciones incorporarán IA; a la par, ésta y otras tecnologías emergentes duplicarán nuestra productividad; mientras, el 85% de las interacciones con clientes serán automatizadas con la ayuda del intelecto computacional. “Al recopilar, contextualizar, comprender y actuar sobre los datos, la IA propicia su amplio uso en diversas aplicaciones, por lo que será la base de todas las soluciones de próxima generación”, escribe Rosanna Fedele.

Experiencias humanizadas

Al facilitar la automatización, así como mejorar la capacidad de resolver problemas complejos o que consumen mucho tiempo, la IA va a reducir los tiempos de ejecución y los costos de mantenimiento, con lo cual los recursos disponibles podrán enfocarse en temas de innovación y crecimiento. “Oracle considera que para el 2025, la productividad se duplicaría gracias a los beneficios que generarán la inteligencia artificial, la realidad aumentada y las tecnologías emergentes”, añade.

Hoy, el 89% de los servicios al cliente usan asistentes de voz, en tanto 69% de las funciones de una empresa orientadas al cliente emplean chatbots para la atención. “Con la IA entendiendo y procesando el contexto y la intención, la efectividad de las interacciones automatizadas será cada vez mayor. facilitará entender qué quieren los clientes, los acercará aún más a las empresas y brindará experiencias más humanizadas”, explica la especialista.

El poder de aprender

Es una realidad que los programas de IA están inspirados en la más compleja y perfecta maquinaria que existe en la naturaleza: la fisiología humana, señala por su parte Celsa Pardo Araujo, Consultant Artificial Intelligence, de Enzyme Advising Group. “Las redes neuronales son un gran ejemplo de esta aspiración.

“Las redes neuronales artificiales (RNA) son sistemas computacionales inspirados en las neuronas que constituyen el cerebro de los animales, dotando a las computadoras de inteligencia artificial, y forman parte de los denominados Sistemas Inteligentes, dentro de la rama de la IA”, destaca Pardo.

El objetivo de estos algoritmos es entender los datos del mundo real, como son imágenes, texto y voz, procesarlos, clasificarlos o etiquetarlos. “Una de las características más importantes de las redes neuronales es su poder para aprender”, completa la experta.

El teodolito de Simón Barsiniestro

Aunque en el límite de la imaginación que despierta la incursión de la Inteligencia artificial y las redes neuronales algunos ven a una especie de Simón Barsiniestro detrás de estos desarrollos, moviendo palancas y sumiendo botones para complotar y controlar nuestras vidas, lo cierto es que en los últimos años son varias las compañías que utilizan las RNA para mejorar y personalizar sus estrategias de marketing, y al cabo vaciar nuestras cuentas bancarias con precisión de teodolito.

Considérese que finalmente las redes neuronales son algoritmos capaces de procesar gran cantidad de datos como son perfiles de compradores, patrones de compra u otro tipo de datos específicos para cada empresa. El objetivo es obtener información útil para la toma de decisiones.

“Son los algoritmos perfectos para analizar el mercado y proponer una estrategia de marketing personalizada por cliente. Sephora o Starbucks son dos de las compañías que utilizan este tipo de inteligencia artificial para incrementar sus beneficios”, sostiene Celsa Pardo Araujo.

Las redes de los monopolios

En este punto las empresas enteramente dominantes de nuestro tiempo no han perdido la oportunidad de ampliar sus tentáculos y ocupar ese poder para ofrecer servicios eficaces a sus clientes. La compañía más grande del mundo para compartir, crear y visualizar contenido audiovisual, Youtube, utiliza las RNA para realizar las recomendaciones que recibimos sus usuarios al ingresar a sus terrenos.

“Su sistema RNA de recomendaciones es responsable de ayudar a más de mil millones de usuarios a descubrir contenido personalizado. Uno de los mayores retos que tuvieron que afrontar a la hora de crear el algoritmo fue la cantidad de datos que son subidos por segundo a Youtube –destaca la consultora. Esta red neuronal tiene la capacidad de ser sensible (responsive) tanto del último contenido subido a la plataforma como de las interacciones del usuario con ésta.”

El precio de la inanición

Y ya que hablamos de líderes que ciertamente podrían irse catalogando como monopolios en el campo del comercio electrónico, Amazon abrió algo que ellos mismos llaman Dynamic Pricing Amazon, que no es otra cosa sino una estrategia seguida por esta compañía para ir matando de inanición a su probable competencia, mediante precios dinámicos.

Según un estudio de la propia Amazon, sus precios varían más de 2.5 millones de veces al día. Así, el reto de su red neuronal es lograr que sus precios se fijen en tiempo, digamos, ultrarreal, basándose en la oferta y la demanda de un determinado producto durante un limitado periodo de tiempo. Pero no es el único ejemplo. En este aspecto, empresas como Walmart y Uber le siguen en esta maniobra para ofrecer precios más competitivos a sus clientes y de paso irse quedando con porciones más grandes del mercado.

La dentellada del caníbal

Y si se consideraba al Buró de Crédito como el coco de los tarjetahabientes habituados a la cultura del No-pago, dejen que se enteren que las instituciones bancarias ya utilizan las RNA para transformar la manera de procesar los préstamos e hipotecas. Una de ellas es HSBC. “Esta compañía usa este tipo de algoritmos de inteligencia artificial para analizar el comportamiento de antiguos clientes y así poder dar una estimación del riesgo para un cliente nuevo a la hora de adquirir una hipoteca o préstamo”, expone Celsa Pardo.

Por supuesto, el mayor caníbal de empresas de las denominadas TIC no podía quedarse atrás, Microsoft utilizó el software de red neuronal BrainMaker para determinar cuáles son los clientes más probables en convertirse en compradores, y de una sola dentellada aumentó de 4.9 a 8.2 por ciento la tasa efectiva de respuesta al correo directo. Esto implica para tal empresa una campaña más efectiva de mercadeo, obteniendo los mismos ingresos con 35% menores costos.

No cabe duda que las RNA están abriendo puertas a la resolución de problemas que antes no hubiéramos ni siquiera soñado con resolver, pero al mismo tiempo raja cajas que, como la de Pandora, no sería prudente destapar, toda vez que el dark side de la tecnología existe y pone en riesgo nuestra intimidad, más aún en tiempos en que la ciberseguridad sigue sin ofrecer resultados contundentes para proteger los datos personalísimos de los clientes.

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En el caso de los servicios ofrecidos por hospitales y clínicas públicas, la raquítica infraestructura existente, la escasez de insumos suficientes y el grave déficit de médicos y especialistas que atiendan la creciente demanda, provocan la saturación de los servicios, obligan a los enfermos a gastar en sus propios medicamentos y sobrecargan la jornada laboral de los trabajadores de la salud.

En la otra esquina, la atención de las enfermedades en hospitales privados está vedada para la inmensa mayoría de la población, pues resultan altamente onerosos y sólo se hallan al alcance de quienes cuentan con seguros de gastos médicos o tienen ingresos superiores. De acuerdo con datos de la Comisión Nacional de Protección Social en Salud (CNPSS), tan sólo el 4% de la población cuenta con un esquema de protección y servicios de salud con instituciones de índole particular.

El Efecto Amazon

Hay evidencia clara de que la tecnología está modificando el gap que tiene la industria de salud versus otros verticales tradicionalmente enfocadas en el cliente. “Frente a esta realidad todos estamos obligados a repensar cómo vamos a `disrumpir´ nuestros propios modelos de negocio, a partir de lo que llamamos el Amazon Effect”, expuso Ariel Capone, vicepresidente y líder global de Ciencias de la Salud de gA, en sesión de Healthnology con Viralbug.mx.

De acuerdo con Capone, desde hace muchos años los propios clientes de sus clientes les reclaman el hecho que Amazon pueda poner leche en la puerta de sus casas, a pesar de ser un producto perecedero y de bajo costo: ¿Cómo puede ser –preguntan– que empresas dedicadas a labores quirúrgicas, de cirugías muchas veces no planificadas, sean incapaces de traer productos cuyo valor es de miles de dólares, como son los implantes, sin la misma eficiencia y rapidez?

“Si no somos capaces de hacerlo, existen nuevos jugadores, pertenecientes o no a la industria de la salud, que lo harán por nosotros. Esta afirmación no es ninguna predicción –advierte Capone–, es una realidad.”

El “disruptor” de la industria

No por casualidad en el ranking de las 10 empresas de mayor valor de la industria de la salud, solamente queda una sola de las conocidas como brick & mortars, negocios cuya única oferta comercial es su tienda física. “Por ello hemos hecho intenso hincapié que la transformación digital no es un asunto de digitalizar los procesos conocidos sino de repensar la compañía digital. El ejemplo que mejor consolida este tipo de modelos de negocio basados en plataformas, es definitivamente Amazon”, asegura el VP de gA.

Ariel Capone no se anda por la ramas, y sentencia: “Esta compañía podría ser uno de los grandes actores dentro de la disrupción de la industria de la salud, extendiendo su visión holística de negocios, con dos variables determinantes: la reducción de costos a través de la eficiencia de la cadena de valor, lo cual podría relegar a varios de los intermediarios de esta industria; y el segundo y más importante, desplegando su arma más poderosa, que es la fidelización de los clientes, llamada customer experience, justamente el más importante pasivo de la industria de salud con los pacientes.”

El secreto está en la nube

El líder global de Ciencias de la Salud argumenta que este tipo de nuevos actores poseen enormes ventajas para insertarse en esta área de negocios. “Disponen del apalancamiento para la distribución directa, que virtualmente la tienen ya con millones de clientes; tienen la capacidad de generar un volumen inmenso de datos no explotados, a favor de la experiencia del paciente”.

A lo anterior se añade que su plataforma para hacer negocios está asentada sobre una infraestructura ubicada en la nube, con lo cual les basta hostear varios centenares de teras de información de lo que es el health care de la industria, y saber de inmediato cómo va evolucionando cada uno de los pacientes.

“Es un dato no menor –observa el especialista–, que va a dificultar mucho competir con estos nuevos jugadores, porque tienen la posibilidad de crear un segmento que no dependa de la rentabilidad sino de hacer leverage de la infraestructura que tienen actualmente desplegada en la nube, y donde se sustenta hoy el negocio.”

Normalmente son negocios break even, orientados al consumo de más servicios, como es Amazon Web Services (AWS), la plataforma de nube que proporciona una variedad de servicios de infraestructura tales como almacenamiento, redes, bases de datos, servicios de aplicaciones, mensajería, inteligencia artificial, servicios móviles, seguridad, identidad y conformidad, “y que fácilmente podrían incrementar el alcance a un sector etario de muy baja penetración, como son los mayores de 65 años, en particular los pacientes de enfermedades crónicas”, aclara Capone.

El tremendo poder de negociar

No obstante, tal superioridad no se queda en este estrato. Hay más. Uno de los aspectos esenciales es su tremendo poder de negociación, en este caso, con las farmacéuticas. En momentos en que cada día se endurecen más las regulaciones, podrían ofrecer el servicio, así como dominar la trazabilidad de los productos de punta a punta, desde que salen de la manufactura hasta que llegan a los pacientes.

Ariel Capone cita dos capacidades más a su favor, y que más convendría no soslayar: reducir la cantidad de stateholders dentro de la cadena de valor al simplificar un proceso complicado que es la facturación; y entrenar a sus asistentes virtuales para hacer el help coach de los pacientes. Se cierra el círculo.

Por lo pronto, Alexa, el servicio de voz ubicado en la nube disponible en los dispositivos de Amazon y de terceros, ya está certificada en 48 estados de la unión americana, con la cual prometen crear experiencias de voz naturales para ofrecer a los pacientes una forma más intuitiva de interactuar con la tecnología que usan a diario.

“La estrategia de este tipo de compañías es siempre la misma: datos más tecnología, más una visión holística del customer experience.  La industria de la salud puede aprender muchísimo de las empresas altamente centradas en el cliente. De lo contrario, estas mismas corporaciones se quedarán con una parte muy sustanciosa del negocio”, concluye Ariel Capone

Inteligencia Aumentada: ¿de verdad transformará la industria de la salud?

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La Inteligencia Aumentada permitirá tratamientos más personalizados, menos invasivos y tempranos, que definitivamente mejorarán la calidad de vida y reducirán el gasto público en salud, haciendo un modelo preventivo más eficiente para dejar atrás la gerencia de las enfermedades como marca el esquema de salud actual.

Se afirma que la tecnología se está convirtiendo en el catalizador de la transformación de la industria de la salud; sin embargo, falta que lo sea para el derecho a la salud y que los proveedores de las más recientes herramientas de las TI contribuyan y se enfoquen a mejorar la calidad de vida y hacer más eficientes los presupuestos de salud.

No olvidemos que experiencias previas de otros tiempos en renglones fundamentales, como la educación, resultaron tan sólo un fructífero negocio para políticos y traficantes de influencias del área de tecnología, sin otorgar beneficios concretos y reales para la población.

El correlato de la vejez

El principio de todo esto es que la expectativa de vida crece. En los países desarrollados ha llegado a aumentar cinco años en los más recientes 20. Estudios de las Naciones Unidas estiman que para el 2050 se va a triplicar la cantidad de gente mayor a 65 años.

Esto tiene un correlato: el impacto directo en el incremento de las enfermedades crónicas degenerativas, pues al hecho de que la población está envejeciendo, se suma el moderno modo de vida, que incluye perpetuo sedentarismo, alimentación con productos ultraprocesados, ingesta de cantidades industriales de azúcares y de incontables porciones de sales cada día.

Si como sostiene Ariel Capone, vicepresidente y managing director en USA de Grupo ASSA (gA) y líder global de Ciencias de la Salud, quien participó en el evento de la plataforma Healtnology, en tanto transitamos por una era de plena disrupción, al mismo tiempo se mantiene vigente la enorme deuda del sistema de salud con respecto a la experiencia del paciente.

Aun así, establece: “La tecnología está trastocando la manera en que se emprende hoy día la investigación y el desarrollo de nuevos tratamientos, debido básicamente a la incursión de la inteligencia artificial, con todo y sus trabas éticas, pues este tipo de tecnologías pueden influenciar voluntades y en cierto sentido representar un juego de poderes”, sentencia.

Ariel Capone, vicepresidente de gA.

El mundo digital subregulado

Por otro lado, Ariel Capone apunta como otro gran desafío a escala global las lagunas regulatorias que rodean la privacidad de los datos. “El punto –señala– es regular la propiedad de los datos sin detener el progreso tecnológico ni limitar la creatividad. En este aspecto, en la industria se suscitan al unísono diversos movimientos tectónicos. Vivimos en un mundo analógico sobrerregulado, mientras el ámbito digital está subregulado en momentos en que los datos son la gran materia prima del siglo XXI y crecen exponencialmente, en gran medida porque la gente está híperconectada y dejando huellas digitales prácticamente en todas partes”, establece el vicepresidente de gA.

De acuerdo con el expositor, existe evidencia relevante acerca de cómo la tecnología está modificando la brecha que tiene la industria de salud con respecto a otros verticales que están esencialmente centradas en el cliente.

Gerenciar vs. prevenir

“En materia de salud, la tecnología está presente en prácticamente todos sus avances”, afirma. “Dentro de lo que es Pacient Experience, existen tres grandes bloques centrales: uno es cómo complementar a los profesionales en sus diagnósticos para hacerlos mucho más acertados. Con la explosión del Covid-19 en la ciudad de Nueva York, donde más rápidamente creció la epidemia y se desbordó el sistema de salud. El primer triage que hizo la gran metrópoli estadounidense para determinar los diferentes niveles de gravedad, fue a través de reconocimiento de imágenes de placa de tórax, pues de esta manera se apreciaba rápidamente cuál era el nivel de avance de la enfermedad”.

Otro eje que también resulta importante, de acuerdo con Capone, es la detección temprana de enfermedades, basada en los datos y la correlación de algoritmos, lo cual no tiene mucho tiempo que puede hacerse. “Esto me parece central y muy importante –destaca– porque implica transitar del esquema clásico de gerenciar las enfermedades del paciente hacia un modelo de prevenir los males”.

El tercer punto eso la aceleración de los adelantos tecnológicos en todo lo que se conoce como telemedicina, enfocada en lo que corresponde a las enfermedades no transmisibles. “Este es un tema clave porque si uno analiza el impacto de la salud, las enfermedades crónicas representan las dos terceras partes del presupuesto público”, revela.

Médicos pidiendo citas

Peor aún, y aunque no lo mencionó Capone, pero sí el doctor Simón Barquera, Director del Centro de Investigación en Nutrición y Salud, del Instituto Nacional de Salud Pública, una de ellas, la diabetes, ocasiona actualmente la muerte de 100 mil personas al año, cuando hace dos décadas eran alrededor de 50 mil. El aumento de los fallecimientos por diabetes en el país se ha duplicado. “El epicentro del tratamiento está mutando, y cada día se trata menos en el hospital y más en la casa de los pacientes, sobre todo si hablamos de zonas rurales”. 

Otro ejemplo de telemedicina es el que se usó para tratamiento de psoriasis a través de face recognition o reconocimiento de imagen, con lo cual se va midiendo el área afectada y en función de eso las empresas farmacéuticas pueden ir recabando información de cómo funcionan los diferentes tratamientos y realizar las adecuaciones pertinentes.

Mediante wireless devices se pueden percibir variaciones anormales en parámetros clínicos, aún cuando el paciente sea asintomático, y a través de las herramientas de big data y analíticos avanzados detectar en qué momento estos parámetros se empiezan a salir del patrón normal, y tomar decisiones. “Por eso estoy convencido que en muy pocos años veremos cómo los médicos les pedirán una cita a los pacientes, y ya no al revés”, anticipa el VP de gA.

“En vez de decir Inteligencia artificial, en gA nos gusta denominarla Inteligencia Aumentada, que es ni más ni menos que complementar la inteligencia humana, sin remplazarla. Así, con ésta hoy estamos ayudando a grandes empresas farmacéuticas y de biotecnología a buscar nuevos tratamientos contra el cáncer.

“La Inteligencia Aumentada permitirá tratamientos más personalizados, menos invasivos y tempranos, que definitivamente mejorarán la calidad de vida y reducirán el gasto público en salud, haciendo un modelo preventivo más eficiente y dejar atrás la gerencia de las enfermedades como marca el esquema de salud actual”, concluye Ariel Capone.

Innovación abierta, esencial para la supervivencia empresarial post COVID

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La innovación es una fortaleza en sí misma y multiplica su valor cuando se hace de forma constante. Durante este periodo, gran número de empresas se percataron de que si hubieran tenido procesos de innovación continuos, estarían mucho mejor preparadas para hacerle frente a la actual crisis.

Por Maximiliano Cortés*

Algunas compañías aún no han arrancado su proceso de innovación, dejando a un lado los beneficios concretos. La clave es no paralizarse, ponerse en movimiento y tomar decisiones para inducir la innovación en la organización de manera orgánica, horizontal, multidisciplinaria y sistemática.

Elementos esenciales

En nuestra compañía, la crisis provocó revalorizar tres elementos esenciales: el ADN emprendedor, la metodología de trabajo ágil y colaborativo, y la cultura orientada a la innovación. En este marco, contar con un proceso sistematizado de innovación representó definitivamente una fortaleza: nos permitió tener la agilidad para cambiar lo que estábamos haciendo, pensar qué valor podíamos aportar a nuestros clientes en este escenario y re-adaptarnos.

Por ejemplo, reconsideramos nuestra oferta de valor ofreciendo workshops de innovación –antes presenciales– de forma remota al cien por ciento y evolucionamos nuestra metodología de desarrollo de software para acortar aún más los tiempos, entregando productos digitales, incluso en el lapso de algunas semanas.

El principal cambio es social. La nueva normalidad tendrá nuevos hábitos de consumo y organizacionales. En el mundo post-pandemia, el home office adquiere sin lugar a dudas un nuevo estatus. Esta situación está obligando a modificar los modelos de negocio de muchas compañías. Si bien la atención personal seguirá siendo fundamental e irremplazable, comenzará una nueva etapa mucho más globalizada donde la tecnología, la comunicación y la cultura de innovación tendrán un papel aún más relevante.

Bajo esta premisa, el enfoque debería ser potenciar la innovación interna, transformar la cultura de la organización y aprender a trabajar en ecosistemas dinámicos de confianza, que aceleren procesos a través de la innovación abierta con emprendedores y otras organizaciones, acciones que representarán un gran diferencial.

Crisis: oportunidad o colapso

La transformación digital va más allá de la adopción de tecnología; es una búsqueda constante de sustentabilidad y mejora de los negocios que sólo es posible mediante una cultura de innovación centrada en la gente.

Esto implica adoptar una visión holística y generar un hábito de innovación continuo que permita generar ideas con valor concreto para el negocio, evaluarlas, priorizarlas, probarlas y desarrollar prototipos hasta hacerlas realidad. Para que la innovación produzca un verdadero impacto en los negocios y en la transformación digital, es necesario democratizar la innovación interna; es decir, empoderar a los colaboradores, convirtiéndolos en ‘intrapreneurs’ o emprendedores internos mediante mecanismos que lo fomenten, premien, compartan e incentiven, creando un ambiente que potencie la participación de los colaboradores en el proceso de innovación.

Innovar puede marcar la diferencia entre convertir la crisis en oportunidad o en un colapso. La agilidad y flexibilidad para tomar decisiones y buscar nuevos modelos de negocios que se adapten a esta era de incertidumbre, debe establecer el foco en la ejecución y en la experiencia del cliente, clave para lograr una clara ventaja competitiva.

Ecosistemas de valor

Nos dirigimos hacia una nueva etapa en la Economía Digital con ecosistemas de valor, donde el trabajo colaborativo entre empresas y emprendedores es fundamental. El futuro son las cadenas de suministro totalmente digitalizadas e integradas de punta a punta.

En este aspecto existen plataformas para la toma de decisiones basadas en inteligencia artificial, minería de procesos y ciencia de datos, que crean gemelos digitales de las organizaciones, considerando el ciclo comercial completo.

De esta manera se pueden detectar cuellos de botella o re-trabajos innecesarios, así como configurar alertas preventivas de desviaciones en procesos y resultados, por ejemplo, de entregas incompletas o retrasos en estas, así como de aberraciones en la calidad de un producto.

Si bien avanzamos hacia un nuevo mundo post-pandemia, con nuevas maneras de relacionarnos provistas por la tecnología, no se reemplazará el contacto humano. La tecnología nos está demostrando que es una excelente alternativa en esta situación y nos puede ayudar a construir formas de trabajo inéditas.

En muchos casos, incluso, está democratizando la comunicación: en reuniones virtuales ahora todos estamos en igualdad de condiciones, independientemente desde donde nos conectemos. Esta crisis está cambiando el paradigma del contacto personal. Las habilidades soft y la empatía a distancia serán cada vez más importantes.

Todavía estamos a tiempo de revertir el daño al ambiente y evitar los errores pre COVID. Vivir en armonía con la naturaleza y el resto de los seres humanos es mandatorio en la nueva normalidad.

* El autor es Chief Operation Officer de Parabolt.

¿Eres una Pyme? ¡Acelérate antes de que te cargue el payaso!

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La situación de emergencia que persiste en el mundo ha repercutido en la economía global, afectando a empresas de todas las clases, siendo las Pymes uno de los sectores más vulnerables. No obstante, no todo está perdido. Existen compañías que pueden acelerar el éxito de tu negocio y ofrecen un fondo de capital privado para impulsar el crecimiento de pequeñas empresas. 

Como resultado de la pandemia, los hábitos de la población de México y el mundo han cambiado. En este marco, las aplicaciones digitales se están convirtiendo en herramientas esenciales para darle continuidad a cualquier negocio, incluidas las pequeñas y medianas empresas (Pymes).

A pesar de que las Pymes generan más del 78% de los empleos en México, la gran mayoría de ellas (65%) no sobreviven a los primeros cinco años de existencia. “Como factor clave, este sector requiere de herramientas que les brinden valor. Y en este aspecto, la transformación digital les proporciona mayor apertura y permite que se mantengan en pie de lucha”, destaca Denis Yris, director general de Wortev,compañía mexicana dedicada a acelerar y fondear a pequeñas empresas, en entrevista con Viralbug.mx.

“La base central de la transformación digital de este sectores la digitalización, la cualle provee alta capacidad para adaptarse a las nuevas necesidades que presenta hoy en díael mercado,a través de la tecnología”.

Denis Yris, director general de Wortev.

80 millones de clientes

De acuerdo con cifras del INEGI, alrededor de 80 millones de mexicanos se encuentran conectados a la red desde diferentes dispositivos móviles. Esté amplio cúmulo de cibernautas ha detonadopoderosamente los procesos de negocio. “La gente está desarrollando nuevos hábitos de compra y servicios –establece el especialista–, mediante el uso de medios digitales. Así, podría decirse que este es el momento de hacerse presente en la mente del consumidor”.

No obstante, advierte Denis Yris, antes los propietarios de estas empresas deben dilucidar exactamente a qué sector de la población se dirige su producto o servicio, y enseguida desarrollar todos los procesos operativos necesarios que se traduzcan en un mayor impulso de sus ventas frente a los cambios de hábitos,productos de la aparición de la pandemia.

“La digitalización aporta importantes ventajas a estos negocios. Entre ellas les permiten lograr mayor visibilidad y apertura de mercados, presencia en la mente de los consumidores prácticamente las 24 horas del día durante los siete días de la semana, elimina las posibles barreras geográficas que les afecten y les abre una amplia capacidad para expandir sus productos o servicios no sólo a nivel nacional sino internacional”, asegura el fundador de Wortev.

En el espacio interno las beneficia con menores costos de operación, la posibilidad de recabar mayores datos para conocer mejor al cliente y así optimar el negocio.

El desastre de ir a ciegas

Para el CEO de la aceleradora de Pymes, sin embargo, el asunto no es sencillo y hacerlo a ciegas puede volverse una experiencia desastrosa. Si no, veamos las estadísticas de la Asociación Mexicana de Venta Online (AMVO):antes de la pandemia, sólo una de cada tres pequeñas y medianas empresas en México habían logrado adaptarse al comercio electrónico, mayormente por los costos inalcanzables que éste representa,los cuales dependen de las soluciones tecnológicas requeridas por cada empresa.

Una tienda en línea, por ejemplo, requiere de una serie de características que le permitan contar con inventario de productos, dominio web, facilidad de intercomunicación con otras tiendas o mercados en línea para contar con la opción de diversas formas de pago y servicios de logística efectivos para la entrega.

Por lo demás, cualquier negocio requiere de una contabilidad y administración del mismo, cuyos procesos operativos se pueden hacer de forma digital y así empezar con la transformación que se necesita hoy en día.

“Es importante para estos emprendedores buscar asesoría sobre el proceso, desde la contratación de servidor, dominio, integración a marketplaces y promoción en motores de búsqueda, hasta formas de pago, mantenimiento y gestión de productos”, apunta.

“Resulta fundamental desarrollar y adaptar lo mejor de las TI para que las Pymes no sólo generen ingresos, sino también entiendan el comportamiento de sus clientes y el movimiento de sus productos, con lo que siempre podrán adaptarse a las necesidades de un mercado cambiante”, finalizó Denis Yris.

El futuro será digital o no será

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En este breve artículo resumimos algunas de las claves que van a permitir a las empresas tener éxito en la nueva normalidad y salir reforzadas de esta crisis. 1

Por José Parra-Moyano*

La nueva realidad ha llegado. El mundo ha cambiado y las empresas deben encontrar una nueva forma de estar en él. Encarar la realidad, deshacerse de prácticas que han dejado de ser útiles en este nuevo entorno y abrazar la transformación digital es esencial para que las empresas remonten y puedan volver a competir.

Invertir ahora es más importante que nunca

Un estudio realizado recientemente por DMEXCO señala que el 70% de los ejecutivos en Alemania, Austria y Suiza están acelerando el ritmo de la transformación digital e invirtiendo más en proyectos de digitalización que antes de la crisis del COVID-19. El razonamiento de estos ejecutivos, como indica otro estudio publicado por McKinsey, es que en momentos de elevada competitividad, el tablero se reorganiza y sólo aquellas empresas que estén adaptadas a los nuevos métodos de trabajo, de comunicación con sus clientes, de marketing y de experiencia digital, seguirán pudiendo competir.

Por lo tanto, invertir en digitalización ahora es invertir en la supervivencia de la empresa. Esto va en línea con las afirmaciones emitidas recientemente por la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial: “La reconstrucción de la economía será digital o no será.”

Centrarse en la tecnología con seguridad, optimismo y determinación

Esta crisis no va a ser una crisis más. Las empresas que no se adapten a la nueva realidad digital no podrán ser competitivas dentro de pocos años. Por este motivo, la responsabilidad de cara a los inversores, a los empleados, y a los clientes, impone la transformación digital. Sin transformación digital no habrá futuro.

Es responsabilidad de todos, y especialmente de los responsables de la gestión empresarial, emplearnos a fondo en incorporar las mejores prácticas digitales en nuestras empresas. Esto, como refleja The Boston Consulting Group (BCG)en un reciente análisis, ya no es una cuestión de ser un poco más eficientes, un poco más innovadores, o un poco más ágiles, es una cuestión de supervivencia de las empresas más allá de la nueva realidad. 

La responsabilidad impone la transformación digital

Por estos motivos, y en aras de promover la competitividad de las empresas de nuestro entorno, queremos recordar que es fundamental abrazar la transformación digital cuanto antes. Si no hay digitalización, no habrá futuro para nuestra economía. Por eso animamos a los tomadores de decisiones a embarcarse en procesos de transformación digital. 

Como sugiere McKinsey, alentamos a utilizar metodologías de Design Thinking para entender, en conjunto con profesionales de la transformación digital, cómo digitalizar la empresa para mantenerla a flote y ponerla a competir en el nuevo entorno, con seguridad, agilidad y el optimismo necesario para enfrentar el futuro con éxito. 

 * El autor es Profesor de Digitalización en la Copenhagen Business School y Advisor en Enzyme Advising Group.

1 Publicado originalmente en el blog de Enzyme Advising Group.

Empresa digitalizada vs. empresa digital

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Digitalizarse y lograr generar ingresos mediante ofertas digitales es un proceso largo que requiere una visión a largo plazo.

Por José Parra-Moyano, Profesor de Digitalización en la Copenhagen Business School y Advisor en Enzyme Advising Group.

¿Cómo organizar una empresa para que siga generando beneficios con los procesos que lleva a cabo, mientras que se prepara para generar valor en la nueva economía digital? Esta es la pregunta que se llevan planteando durante más de cinco años Jeanne Ross, investigadora de Information Systems Research en el MIT.

Para responder a esta pregunta, Ross da una respuesta en dos partes. Lo primero y fundamental es que la empresa esté “digitalizada”. Una empresa digitalizada es aquella que genera y procesa cantidades importantes de datos útiles, una empresa cuyas partes están conectadas entre sí, y una empresa que tiene la capacidad de procesar esos datos para generar información. Si la empresa nació con una vocación analógica y aún no tiene estos tres elementos, digitalizarse puede ayudar a mejorar sus operaciones y a reducir sus costos.

Una vez que está digitalizada, puede convertirse en una empresa “digital”. Una empresa digital es aquella que utiliza la tecnología para generar propuestas de valor digitales e innovadoras, por las cuales sus clientes están dispuestos a pagar.

Empresa digitalizada: reducir costos

Digitalizar la empresa es lo primero que hay que llevar a cabo para empezar a beneficiarse de la tecnología. Para digitalizarse una empresa puede, por ejemplo, utilizar sensores para generar datos sobre algunos procesos, implementar chatbots de atención al cliente para reducir el tiempo de espera en las consultas que le hacen sus clientes, etc. Integrando la tecnología en la organización y apoyándose en ella puede ayudar a la empresa a reducir costes.

Empresa digital: generar valor

Una vez que una empresa está digitalizada, llega la hora de la digitalización, que es donde la innovación sucede realmente, y donde se pueden generar nuevos modelos de negocio que crean valor para los clientes. La evolución a una empresa digital conlleva que las ideas se ponen al servicio del negocio mediante propuestas de valor digitales para crear valor. Esta es una segunda fase que requiere que la empresa se haya digitalizado previamente.

Un camino largo pero necesario para seguir compitiendo

Digitalizarse y lograr generar ingresos mediante ofertas digitales es un proceso largo que requiere una visión a largo plazo. En este contexto, una visión digital se convierte inevitablemente en la visión de la empresa. Es especialmente difícil para aquellas empresas que nacieron antes de la revolución digital y que fueron diseñadas “analógicamente”. De hecho, se estima que solo el 5% de los ingresos de estas empresas provienen de propuestas de valor digitales después de 7+ años de evolución. 

Para las empresas grandes y establecidas es fundamental hacer esta doble transformación. De lo contrario, existe el riesgo de que, en el entorno de competitividad global en el que nos movemos, sean empresas de nueva creación sean más competitivas a la hora de ofrecer propuestas de valor digitales y copen el mercado precisamente porque fueron diseñadas digitalmente desde sus inicios. 

Albert Lluís, Digital Strategy Manager de Enzyme, que además ha volcado parte de su conocimiento en este artículo, habló sobre este tema en un Webinar el 11 de julio de 2020 que, desde aquí, te recomiendo que atiendas.

¿Cómo empezar? Del patín del diablo al cohete espacial

Los proyectos de digitalización de mayor éxito son aquellos que identifican un problema, organizan un pequeño equipo para resolverlos, y una vez que han hecho esto, construyen un negocio digital sobre la base de los resultados de la solución al primer problema. Como dice Victor Muakuku, Director & Technology Advisor en Enzyme Advising Group, esto es como construir primero un patín del diablo, aprender cómo funcionan sus ruedas, y utilizar el conocimiento para después construir una bicicleta, luego un coche, y más tarde, incluso, aprovechar lo que se ha aprendido del coche para construir un cohete espacial.

Colaboración cortesía de Enzyme Advising Group

www.enzymeadvisinggroup.com

Del MIT a tu empresa, a través de Enzyme Advising Group

Próximamente el MIT publicará un libro sobre el futuro de la economía digital. He tenido el placer de escribir uno de los capítulos del libro. El libro se llama Building the New Economy, y el capítulo que he escrito trata sobre el mercado de datos y los datos compartidos (algo que requiere que la empresa sea digital y quiera hacer uso de la digitalización). Si te interesa, puedes escribirme a y te enviaré una copia digital del libro. Además, si quieres conocer más sobre cómo convertir tu empresa en una empresa digital y cómo llevar a cabo un proceso de digitalización, podemos concertar una reunión virtual junto a alguno de los expertos de Enzyme y hablar sobre ello cuando quieras.

jose.parra@enzymeadvisinggroup.com

¿Quieres vacunar a tu empresa contra el Covid-19? ¡Súbete a la nube!

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La tecnología de cloud posee un innegable potencial transformador de los negocios, y en escenarios de distanciamiento social como los que impone el COVID-19, puede contribuir enormemente a reorganizar el trabajo en las compañías

Por Ulises Ladislao

Si bien las epidemias pueden llegar a controlarse como ya ha ocurrido en la mayoría de las naciones asiáticas, las repercusiones económicas pueden alcanzar niveles aún más catastróficos y de más largo plazo, con fenómenos agudos de caos social, en un efecto dominó que alcanzaría irremediablemente lo mismo a grandes consorcios que a pequeñas empresas.

En vista de lo anterior, se hace indispensable encontrar alternativas que mitiguen tales efectos y permitan al máximo posible reactivar la generación de riqueza, de las cadenas de suministro y la sustentabilidad de las organizaciones.

Si bien las tecnologías de nube representan una herramienta útil para la transformación digital, asimismo permiten agilizar los negocios y democratizar el acceso seguro a aplicaciones y datos desde cualquier lugar, tan sólo mediante una conexión a Internet, apunta Ricardo Fisch, Global Head del área de Cloud Services de gA. “De acuerdo con un estudio de la compañía Oracle, hacia 2025 el 80% del flujo de trabajo y las cargas críticas de las empresas se desarrollarán desde la nube”, destaca.

La tecnología de cloud no sólo aporta nuevas plataformas, asegura Fisch, sino que impulsa el cambio más radical en el paradigma del uso de las Tecnologías de Información, desde el advenimiento de Internet. “Su potencial transformador de los negocios es innegable, y en tiempos de incertidumbre, como lo es el escenario de distanciamiento social que impone el COVID-19, puede contribuir enormemente a reorganizar el trabajo en las compañías”, recalca.

Para responder a esta situación, las empresas deben estar preparadas para dar continuidad y sustentabilidad a sus negocios, empezando por asegurar la conectividad y el acceso a la información de manera rápida, segura y desde cualquier sitio, agrega el Global Head de gA.

Garantizar que sus empleados puedan trabajar de manera remota, segura y productiva a través de Internet se vuelve crucial. “Con la nube podemos pensar en un modelo de trabajo de este tipo y en nuevas formas de colaboración dentro de la organización y con otros agentes de la cadena de valor. Evitar la ruptura del supply chain en aspectos vitales como medicamentos, alimentos, elementos de prevención, es más crítico en estos momentos que nunca antes”, establece Fisch.

Por supuesto, compañías que disponen de infraestructura cloud, tienen una importante ventaja para lograr migrar gran parte de su staff a un modelo remoto, operando de manera ininterrumpida, sin perder la seguridad de sus datos y resguardando a sus colaboradores.

“En el marco de esta coyuntura de salud global, aquellas organizaciones que aún no han decidido migrar a la nube, se encontrarán con retos más complejos a la hora de establecer una estrategia de continuidad del negocio. Además de la habilitación tecnológica, se requiere un cambio en la cultura de la organización.

“Transitamos un ciclo que marcará un antes y un después en la manera de emprender negocios. Impulsar un esquema sustentable dentro de la organización, que minimice el impacto económico de las dificultades actuales, y asegurar la continuidad de la cadena de suministro es parte fundamental de la responsabilidad social de las empresas, el Estado y las organizaciones sociales” finaliza Ricardo Fisch.