A finales del siglo XVII fue la máquina a vapor. Hoy, es la Inteligencia Artificial (IA), el Big Data, la robótica, blockchain, Internet de las Cosas (IoT), entre otras tecnologías. La llamada “Cuarta Revolución Industrial” está marcando el ritmo de la producción en nuestro siglo.
Actualmente el desarrollo de las tecnologías de la información y la capacidad de análisis de grandes cantidades de datos están impactando en diversas formas nuestra economía, además de la forma en la que las empresas administran y generan nuevos negocios. En consecuencia, esto también trae nuevos desafíos para todas las organizaciones.
Los beneficios
“Uno de los mayores y más evidentes beneficios de estas tecnologías, es la automatización de tareas o procesos que pueden ser muy lentos o tediosos para los trabajadores. Esto permitiría que ellos pudieran liberar tiempo para realizar otras labores de más alto nivel y/o complejidad, donde se pueda sacar mayor provecho a la experiencia y conocimiento”, comenta Hans Löbel, profesor de la Escuela de Ingeniería UC, y jefe del Diplomado en Herramientas Computacionales para Big Data y Análisis de Datos.
Löbel, quien también es docente del Diplomado en Inteligencia Artificial de la misma casa de estudios, menciona que otro gran beneficio es la facilidad que existe hoy para utilizar este tipo de soluciones: “instalar y adoptar estas tecnologías en la actualidad es bastante fácil. Esto se debe a la abundancia de herramientas gratuitas de desarrollo, de plataformas de almacenamiento y procesamiento en la nube a bajo costo”.
“Lo importante es contar con un equipo de personas capacitadas en estas tecnologías y que trabajen estrechamente con los expertos en el negocio”, agrega el docente de Ingeniería UC.
Panorama actual
A pesar de la tecnología disponible, estos procesos de transformación solo podrán ser provechosos para quienes tengan la capacidad de innovar y adaptarse a esta nueva revolución.
Según Löbel, en Chile las empresas están cambiando lentamente (aunque apresuradas por la pandemia de Covid-19). Sin embargo, poco a poco el escenario está mejorando, en particular con las startups tecnológicas. “Las empresas más grandes se están subiendo también al carro, lo que se puede apreciar principalmente en la gran demanda que están teniendo los programas de Educación Profesional centrados en esta área y en el tipo de profesional que los toma”.
A nivel mundial, uno de los mayores ejemplos es la empresa Amazon, que lleva mucho tiempo combinando grandes volúmenes de datos con Inteligencia Artificial, tanto en su sistema de recomendaciones, como para gestionar aspectos internos de la organización y en su logística. “En el ámbito nacional, hay algunas empresas que también están incorporando aplicaciones de IA y Big Data, como Admetricks, que tiene a un ejército de –bots– buscando avisos en internet para analizar dónde y cuánto invierten las marcas en publicidad. También está el caso de Gauss Control, que a través de un software basado en datos, pueden reducir el riesgo de accidentes por fatiga en conductores de vehículos pesados. O Zippedi, el robot que utiliza IA para revisar el stock de productos en supermercados, proyecto a cargo de Álvaro Soto, docente de Ingeniería UC y jefe del Diplomado en Inteligencia Artificial.
Otro ejemplo destacado es la marca Adidas, que diseña zapatillas de acuerdo a las necesidades de sus usuarios. Esto es logrado a través de la recolección de información y datos sobre la rutina de los runners (cómo, por qué, dónde y cuándo corren) que posteriormente es analizada e interpretada para la confección de distintos modelos hechos específicamente para diferentes zonas del mundo.
Transformación digital: ¿Es la solución para la productividad?
A pesar de que la adopción de la IA y Big Data sin duda pueden ser un gran aporte al proceso de transformación de las empresas, a juicio de Hans Löbel, de ninguna manera son la solución completa. “La transformación digital es un proceso complejo, que tiene diferentes aristas, incluyendo la humana. Ninguna tecnología podría -solucionar todo-. La clave para generar nuevas oportunidades de negocio es comparar una idea con la data necesaria para materializarla. Más que solo adoptar el aspecto tecnológico puro y duro, es más práctico pensar en cómo crear nuevos productos o servicios, que estén basados en el conocimiento extraído de los datos», explica el docente.
Postula al Diplomado en Herramientas Computacionales para Big Data y Análisis de Datos
Inicio de clases vía streming: 19 de octubre
