Por Marcela Vairo, Directora de Data & AI para IBM América Latina
El planeta está interconectado. Hoy el potencial de extraer nuevo conocimiento de los datos es enorme pero, así como solo sabemos una pequeñísima parte de los misterios del Universo, en la actualidad el 80% de los datos del mundo permanecen sin analizar, inaccesibles o no confiables[1].
Con el progreso de la tecnología somos capaces de recopilar, organizar y analizar más y mejores datos. Además, con soluciones apalancadas por la nube podemos traer a la luz nueva información para los desafíos más urgentes de la sociedad y los negocios, tales como el acceso a la educación, el cambio climático o el uso eficiente de los recursos, así como para el avance de la humanidad, con su aplicación para la medicina, la ciencia o la astronomía.
Tomemos como ejemplo la astronomía. Desde tiempos inmemoriales, los humanos miramos al cielo en busca de respuestas a preguntas fundamentales como si estamos solos en el Universo o qué lugar ocupamos en el cosmos. Los radiotelescopios pasaron de capturar 10 GB de datos en 1998 a tener una proyección estimada para 2022 de 90.000 GB de datos por noche de observación[2], el equivalente aproximado a 30.000 películas HD en Netflix[3].
Para hacer frente a esta enorme cantidad de datos, los científicos están aplicando modelos de inteligencia artificial (IA) para, por ejemplo, descubrir nuevos exoplanetas e investigar posibles zonas habitables. Pero no solo se trata de “Rocket Science”. Existen retos que debemos superar en todas las industrias. Según Forrester, los obstáculos más importantes que enfrentan las empresas para acelerar su camino de IA son los datos, la confianza y el talento. ¿Cómo puede el Perú aprovechar la “ventana de lanzamiento” y tomar ventaja de la IA?
- Datos: Al escalar la inteligencia artificial -empleando la nube híbrida como acelerador- las organizaciones son capaces de predecir interrupciones operativas y garantizar la continuidad de sus negocios; optimizar el tiempo de las personas para que realicen trabajos de mayor valor; automatizar de forma inteligente decisiones, procesos y experiencias; innovar en productos y servicios y fortalecer la experiencia de clientes y empleados.
Para apoyar a sus clientes, IBM creó el Data Science & AI Elite Team, que con casi 100 científicos de datos en todo el mundo han completado proyectos de inteligencia artificial, ciencia de datos y Machine Learning en 50 países de 6 sectores industriales, incluidos clientes de América Latina.
- Confianza: Las empresas deben comenzar por preparar sus datos para la IA, y hacerlo de una manera que brinde confianza y transparencia a las personas que dependerán de ellos. Es imperativo que la IA de hoy refleje los valores de las poblaciones para las que fue creada. Si queremos una tecnología ética e imparcial debemos asegurar que todos tengan las mismas oportunidades de participar en su creación.
Diversidad e inclusión en IA significa una mayor innovación, agilidad, rendimiento y transparencia, lo que acelera el impacto social y el crecimiento empresarial. En línea con su compromiso, IBM trabaja activamente con comunidades de mujeres en ciencia y tecnología como Laboratoria, AMITI-WIT, ideaTIC, Media Chicas, entre otras, para capacitar, promover e incrementar la participación de mujeres y garantizar una representación más inclusiva en el sector de la IA, tanto en la academia como en la industria.
- Talento: Las organizaciones aún experimentan dificultades significativas para encontrar y atraer buenos talentos. Además, estas habilidades digitales deben desarrollarse en toda la empresa, centrándose en la comprensión conceptual de los datos para interactuar con herramientas que habilitan o son impulsadas por la IA y para identificar nuevas oportunidades de negocio. Los datos son una herramienta no sólo para los científicos y los técnicos, sino que todas las áreas de negocio pueden obtener beneficios de su uso.
IBM promueve activamente la preparación de los jóvenes en tecnologías y habilidades profesionales del mañana como ciencia de datos, inteligencia artificial, nube, blockchain y ciberseguridad, entre otros. Para esto, la compañía disponibilizó la plataforma Open P-TECH, con contenido gratuito y en español para docentes y estudiantes de enseñanza media del Perú.
Es un hecho: las organizaciones que escalan la Inteligencia Artificial tienen 7 veces más probabilidades de ser aquellas de más rápido crecimiento en su industria[4]. Empresas de sectores clave como alimentación, banca, telco, salud y energía están tomando la delantera en América Latina y transformando sus negocios a través de los datos y el potencial de la nube híbrida.
La IA ya no existe solo como aspiración, es inevitable. El mundo de nuestros predecesores fue impulsado por el ferrocarril y la electricidad, el nuestro por la Inteligencia Artificial y los datos.
[1] Ver https://www.ibm.com/cloud/uk-en/yourcloud/data
[2] Kremer, Jan, et al. “Big universe, big data: machine learning and image analysis for astronomy”. IEEE Intelligent systems 32.3 (2017): 16-22.
[3] Cálculo propio considerando un promedio de 3GB por película.
[4] Forrester Consulting, Overcome Obstacles To Get AI At Scale. Link al estudio completo.
