Visualice un astillero con contenedores de envío, los cuales se balancean sobre su cabeza.
Imagine el caos si uno de las grúas fallara y dejara caer muchas toneladas de carga sobre las personas y sobre los demás contenedores. Ahora trasladémonos a un futuro definido por la inteligencia del aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés). Una caja de control y un sistema automatizado de alerta informan a los ingenieros sobre algún problema con la grúa. En la inspección, nada es obvio... pero con el paso del tiempo, el sistema ha identificado que el torno puede desarrollar una falla si el viento es superior una velocidad determinada durante un periodo de horas determinado. La grúa ha “aprendido” a detectar sus propias debilidades.
Este tipo de visión nos muestra que el aprendizaje automático le ofrece a la humanidad la oportunidad de deshacerse de la mayoría de actividades peligrosas y rutinarias. Las tareas repetitivas pueden ser completadas y mejoradas, mientras que los complejos entornos pueden ser comprendidos y gestionados. El aprendizaje automático les permitirá a las máquinas y a los robots de software recibir información y adapten los procesos según corresponda, mucho más rápido de lo que podemos introducir dichas mejoras en sus códigos.
Conociendo el aprendizaje automático
Viéndolo de manera sencilla, el aprendizaje es el medio con el cual las máquinas usan los datos para “aprender”, o como lo expresa Gartner, para funcionar con o sin guía, con base en las lecciones proporcionadas por la nueva información. La “decisión” de ordenar una acción en particular está determinada por bucles de retroalimentación, los cuales validan o invalidan dicha acción. Esto es un desarrollo importante en cómo trabajarán las máquinas para nosotros. Tanto es así que en la Encuesta Global de IQ Digital 2017 de PWC, más de la mitad (54%) de las organizaciones encuestadas ya están haciendo grandes inversiones en inteligencia artificial —de la cual el aprendizaje automático es una disciplina clave—. El número aumenta a casi dos terceras partes (63%) en un periodo de tres años. Esto representa una gran inversión en nuestra nueva familia robótica. De hecho, el valor de este sector en evolución es enorme. Se estima que el gasto en IA y sistemas cognitivos alcanzará $12.500 millones este año (2017), de acuerdo con la IDC.
Pero ¿en qué están invirtiendo exactamente estas compañías? Hemos identificado cuatro áreas en las cuales el aprendizaje automático realmente cambiará nuestro mundo:
1. Las máquinas eliminadoras de riesgos
Probablemente, el caso de uso más valioso del aprendizaje automático que analizaremos aquí sea la reducción de los riesgos. En contextos más industriales, tales como los lugares con entornos operativos peligrosos o maquinaria pesada, el aprendizaje automático puede reducir los incidentes catastróficos causados por las fallas de los equipos. Además, permite una fiabilidad mucho mayor en instalaciones como los hospitales, donde las fallas en los sistemas operativos o el suministro eléctrico pueden tener graves consecuencias, gracias a un enfoque más adaptable y más inteligente hacia la automatización.
Esta evolución también mejorará la infraestructura crítica de TI, la cual apoya las operaciones comerciales, el rendimiento y la disponibilidad de las aplicaciones. Tome como ejemplo una organización de servicios financieros, en la cual el liderazgo empresarial espera una inactividad nula y una latencia extremadamente baja para sus operaciones. La posibilidad de un corte eléctrico es la pesadilla de los directores de tecnologías de la información. El aprendizaje automático tiene el potencial de redefinir los sistemas críticos, de los cuales dependen dichas organizaciones. Por ejemplo, el UPS del futuro alertará de manera preventiva a los equipos de ingeniería y podrá autodiagnosticarse, y resolver los problemas. Con la implementación de los sistemas adecuados, las pérdidas causadas por cortes eléctricos pueden ser eliminadas.
2. Las máquinas protectoras de nuestra seguridad
El panorama de la seguridad es implacable. A medida que la tecnología de defensa avanza, los hackers y sus ataques también. A partir de la prevalencia de los dispositivos de puntos de conexión, como los teléfonos inteligentes y las tabletas, con sus vulnerabilidades propias y únicas, a través de la revolución de la nube y los cambios en los protocolos de seguridad, los profesionales de seguridad tienen una enorme lucha. El aprendizaje automático puede ayudar a dar algunas de las respuestas. Gartner ha identificado que los productos de detección de amenazas y gestión de seguridad podrían experimentar un aumento significativo en su inclusión en las capacidades del aprendizaje automático. La mitigación de los riesgos en seguridad cibernética necesitará análisis mayores y una capacidad de respuesta en tiempo real —para comprender los patrones inusuales en el tráfico o los datos que fluyen de la red—, lo cual necesitará una velocidad de acción que simplemente es imposible para los seres humanos y la tecnología actual. Aunque los seres humanos siguen jugando un papel protagónico en la seguridad cibernética, muy pronto podríamos ver a los robots tomar la delantera. Lo que los hackers puedan hacer con la misma tecnología es, por supuesto, otro tema...
3. Las máquinas interesadas en sus propios asuntos
Muchas empresas vivirán o morirán debido a su propia capacidad de controlar los costos y administrar de manera adecuada su cadena de suministros. Sin embargo, para un gran número de organizaciones, esto se basa en una combinación de perspicacia humana y la automatización de máquinas rápidas, pero no inteligentes. Las cadenas de suministros y la logística pueden llegar a estar plagadas de contradicciones con las ineficiencias causadas por los errores humanos, la complejidad de los datos y el desafío de “no saber lo que usted no sabe”. El aprendizaje automático ofrece la oportunidad de eliminar los eslabones débiles de la cadena y aumentar enormemente el alcance y la velocidad de los cálculos involucrados en este proceso —especialmente cuanto se trata de identificar las tendencias que de otro modo no hubieran sido descubiertas—.
A medida que la implementación de las tecnologías del Internet de las Cosas (IdC) continúan a paso acelerado, la cantidad de fuentes de datos disponibles aumentará enormemente. En el futuro, las capacidades de navegación serán mejoradas; los almacenes de datos, automatizados; y la planificación logística “inteligente”, hecha casi perfecta. Con el tiempo, podríamos ver robots adquiriendo bienes en representación de una empresa y recibiéndolos de otro robot que utilice una cadena de suministros basada en el aprendizaje automático y completamente automatizada. Lejos de un espacio estandarizado, en el futuro la logística de la cadena de suministros podría convertirse en un foco para los empresarios en tecnología y las superestrellas desarrolladoras.
4. Las máquinas contadoras de historias
Aunque en la actualidad estamos lidiando con los datos necesarios para tomar decisiones comerciales informadas, el aprendizaje automático revolucionará la manera en la cual las organizaciones comprenden a sus clientes, Sin embargo, el aprendizaje automático no solo revolucionará las cosas en términos de análisis de datos. De hecho, los papeles relacionados tradicionalmente con los seres humanos inteligentes y creativos pronto podrían ser tomados por nuestros amigos robóticos. La revista Wired informa que los robots pronto podrían convertirse en periodistas deportivos en el Reino Unido —un concepto que podría generar protestas por parte de los fanáticos en toda la nación—. La idea de máquinas que puedan contar historias, y al mismo tiempo procesar exorbitantes volúmenes de datos, abre nuevas y mayores oportunidades. Por lo tanto, el futuro podría ser uno en el cual se podrán crear campañas de mercadeo certeras e impactantes con mayor facilidad; sin embargo, ¡seguimos necesitando (al menos por ahora) de los lectores humanos consumidores del producto!
Aprendiendo a cambiar
Incluso en este punto central, es clara la razón por la cual el aprendizaje automático suele recibirse con una mezcla de fascinación y temor. Ambos sentimientos pueden ser justificables. Sin embargo, para aclarar todas las dudas pendientes sobre el reemplazo de las habilidades humanas con la automatización, el aprendizaje automático cambiará profundamente a muchas empresas. Esto se derivará de la experimentación en áreas de “habilidades básicas” tales como el mercadeo, así como en redefinir fundamentalmente cómo poder gestionar los entornos dirigidos por la física y la ingeniería.
El aprendizaje automático ejercerá presiones en los equipos de TI para ofrecer una infraestructura optimizada, pero también los ayudará a cumplir con sus funciones. Esto permitirá un enfoque más predictivo para la gestión de TI y ofrecerá maneras más adaptables de hacer funcionar y enfriar los sistemas. Para los equipos con carencia de habilidades, la automatización basada en el aprendizaje automático eliminará parte del desafío del personal. Sea que les gusten o no estos conceptos, los profesionales de TI necesitan adoptarlos porque ellos estarán “a la vanguardia” de esta evolución.
