Tercer Desayuno Club CIO: Mayo 2019

El pasado 15 de mayo en el Hotel Plaza El Bosque Nueva Las Condes se llevó a cabo el tercer desayuno del Club CIO de este 2019. Jaime Caiceo, profesor de la Universidad Católica y director ejecutivo de Metric Arts, realizó la presentación “Big data analytics y su impacto en la transformación digital”.Jaime Caiceo comenzó su presentación realizando una encuesta a los asistentes a través de sus smartphones, constatando en tiempo real la relación de los presentes con el Big Data y su uso dentro de las empresas. Para luego explicar el contexto en el que vivimos hoy: la cuarta revolución industrial. Si bien es un concepto reciente, es bastante visible, la industria 4.0 está vinculada a tendencias de automatización e intercambio de datos. En nuestra vida cotidiana se presenta como la idea normalizada de “la nube”, el internet de las cosas y la llegada de la casa Smart.

El mundo está conectado, y en gran parte, es debido a los datos. De ahí que el concepto de Big Data se haya popularizado en los últimos años. Caiceo señala como definición de Big Data: “es el alto volumen, la alta velocidad de componentes de datos que demandan herramientas de procesamientos de información costo/efectivas, que habiliten mayor inteligencia, toma de decisiones y automatización de procesos” (Gartner, 2016).

Caiceo indica que el Big Data ha tomado gran fuerza en los últimos años y que las distintas organizaciones buscan ser parte de este fenómeno global. Sin embargo, es vital entender que “la revolución no es sobre los datos, sino sobre el progreso de las estadísticas y otros métodos para extraer ideas (insight) de los datos”. Expertos como Gary King señalan “Big data is not about the data”. Así, aparece un concepto más importante en esta ecuación, nuestro intelligent core: el conjunto de equipos y tecnología que realizan una intervención interna y externa para analizar la información.

La presentación continuó con una línea de tiempo de los distintos avances de la inteligencia artificial, propiciada por el procesamiento de Big Data. En 2016 y 2017 el software AlphaGo (desarrollado por Google Deepminds) ganó a distintos campeones del juego Go, uno de los más complejos del mundo. Las jugadas desarrolladas por el software abrió la puerta a las inteligencias artificiales creativas y con autoaprendizaje.

En los últimos años se han logrado grandes avances en el desarrollo de Human Parity (Paridad Humana) en las Inteligencias Artificiales. Desde el reconocimiento de objetos en una imagen (2016) y el reconocimiento de voz (2017). El año pasado las IA lograron desarrollar la compresión lectora y la capacidad de traducción de idiomas (específicamente desde el chino mandarín al inglés). Se estima que para el 2045 se logre la Gran Singularidad, el desarrollo de una inteligencia artificial general que sea capaz de adaptarse a distintos escenarios. Caiceo señala que es claro que la IA depara desafíos a niveles políticos, culturales y sociales.

¿Qué está pasando en Chile? Actualmente hay interés y uso de la Analítica predictiva, el Big Data y el Internet de las cosas. Caiceo enseñó tres ejemplos de uso de estas técnicas para beneficiar a las organizaciones. El primero corresponde al cálculo del IPC, donde es posible realizar índices a través de las ponderaciones de series de precios históricas que se encuentran en el e-commerce. Sin embargo aquí se enfrenta el desafío de los precios diferenciados según el consumidor, por ejemplo los conocidos vuelos “low cost”.

El segundo ejemplo corresponde a la industria de la minería. A través de datos de telemetría se pudieron detectar malas prácticas en el uso de maquinaria por parte de los operadores. El desafío en este caso consistió en crear capacitaciones específicas para cada operador de acuerdo a los datos registrados. Estas capacitaciones logrearon detectar 10 veces más rápido los problemas y disminuir en un 80% las malas prácticas.

El tercer ejemplo corresponde a video analytics en distintos espacios. Para un centro comercial, la instalación de cámaras permite reconocer diversas características y comportamientos en los clientes (como su género, grupo etario, entrada y salida, flujo). Sin embargo, cuando se trata del espacio público como las calles, se enfrentan dificultades como la calidad de la cámara (que no permitiría un reconocimiento facial óptimo) o la inmensa cantidad de personas en la calle que requerirían una alta capacidad de procesamiento.

Caiceo cerró su charla invitando a cuestionarnos nuestro uso del Big Data, donde no busquemos los datos por sí mismos, sino para que puedan solucionar problemas de nuestro entorno.

Puede revisar las fotografías del evento y la presentación en los siguientes enlaces:

Fotos del evento

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