El impacto cognitivo en la tecnología: el punto de vista de un inversionista

By | 5 minute read | julio 4, 2017

Difícilmente una industria hoy puede escaparse de la interrupción. Las nuevas tecnologías y los modelos de negocio obligan a las CTO y a los líderes de TI a buscar maneras innovadoras de mantenerse a la vanguardia de la curva de transformación digital. Pero se enfrentan a desafíos que comprenden el papel y el impacto de las tecnologías cognitivas como lo es la inteligencia artificial (IA) y machine learning cuando se están integrando a su infraestructura existente.

Un número creciente de esas infraestructuras incluyen sistemas de mainframe, y las empresas buscan aprovechar la potencia de cálculo y la protección de datos segura que ofrece el mainframe para ejecutar aplicaciones cognitivas. Las tecnologías cognitivas aplicadas a los datos transaccionales son fundamentales para captar profundos conocimientos, crear relevancia para los clientes, implementar modelos de negocio rentables y mucho más.

¿Cómo ve el dinero inteligente la IA y machine learning en estos entornos? Para una perspectiva, hablamos con Brian Colwell, un conocido influenciador que investiga inversiones alternativas y tecnológicas. Colwell escribe sobre interrupciones e innovaciones en un mundo de tecnologías emergentes, y habló con nosotros sobre maneras avanzadas en las que los enfoques cognitivos están siendo integrados con el mainframe y otros entornos.

P: Como inversionista, ¿ve usted AI trabajando en los mercados financieros hoy?

R: Claro. Por ejemplo, los fondos de cobertura utilizan algoritmos de machine learning para medir el sentimiento social y medir el valor de una acción antes de que salgan los informes sobre las ganancias. De esta manera, pueden adelantarse al mercado. Otros usan algoritmos de machine learning para graficar múltiples índices y sitios de comercio – simultáneamente y por minuto – para facilitar el comercio de alta frecuencia. Por ejemplo, una firma de servicios financieros puede buscar una compañía que negocia a una tarifa específica en un intercambio y que negocia a otra tarifa en otro intercambio. Este proceso permite a la empresa participar en el arbitraje – comprar y vender al mismo tiempo para obtener oportunidades libres de riesgo para ganar dinero basado en las diferencias de precios globales.

P: Muchas de las transacciones en la economía global de hoy son impulsadas por sistemas mainframe. ¿Las tecnologías cognitivas tienen un lugar en estos ambientes?

R: Sí, el mainframe de hoy es una herramienta poderosa, abierta y conectada que puede generar enormes volúmenes de transacción que son difíciles de lograr de otra manera. Casi cualquier aplicación mainframe puede beneficiarse de la IA. Creo que veremos más empresas aplicando el machine learning a los datos núcleo que viven en sus sistemas mainframe. Muy a menudo, esos datos son datos operativos valiosos. Al aplicar el aprendizaje automático a estos datos, la inteligencia puede derivar una información más precisa que mejore las decisiones empresariales y que se pueda compartirse con clientes y socios. La aplicación del machine learning de esta manera genera inteligencia en casi todo lo que hace la empresa, que puede incluso incluir sistemas de comunicaciones impulsados ​​por AI que involucran a los clientes y mejoran la experiencia del cliente. Y cuando los datos permanecen en su lugar, la reducción en el riesgo de seguridad y latencia ayuda a minimizar el costo.

P: ¿En dónde ve a los cognitivo teniendo un impacto significativo, y qué significa para las organizaciones desde el punto de vista de la inversión?

R: Creo que el sector salud es un área en la que las aplicaciones basadas en la IA van a tener un efecto profundo -tanto en términos de beneficios para el paciente como de disruptor de la industria con la habilidad de generar ingresos. AI ya se está utilizando para digerir grandes cantidades de información médica y luego combinar ese conocimiento con datos en tiempo real de los dispositivos médicos para llegar a las respuestas adecuadas.

AI también es muy interesante en el área de la ciberseguridad cognitiva. No podemos competir contra hackers en este momento. Son demasiado inteligentes, demasiado avanzados y tienen demasiada innovación de su lado. La tecnología cognitiva permite la gestión activa que todo el mundo está buscando en ciberseguridad y la capacidad de responder de inmediato a las amenazas. En muchos sentidos el enfoque emula un sistema inmunológico. Cuando se encuentra con un virus, aprende, se vuelve más fuerte y puede resistir mejor esa amenaza en el futuro.

Lo cognitivo también permite a las organizaciones tomar enfoques no convencionales y elaborar estrategias y formas realmente creativas de implementar tecnologías. Por ejemplo, IBM es una inversión inteligente debido a lo que está haciendo con analíticas avanzadas y en tiempo real. IBM piensa fuera de la caja sobre la IA, y en lugar de ir directamente al consumidor con ella, su enfoque es ir a las empresas. Entonces esas empresas lo llevan al consumidor en una multitud de formas que multiplican el valor de esos enfoques de análisis cognitivo. Viendo hacia adelante, estas tecnologías están muy abiertas a la creatividad.

P: ¿Qué otros avances tecnológicos está siguiendo?

R: Creo que blockchain es un área fascinante. Organizaciones, incluyendo IBM, están comenzando a usar blockchain de maneras muy interesantes e innovadoras. Facilita comunicaciones e interacciones transaccionales seguras y confiables, y no sólo dentro del sector financiero. Por ejemplo, hay un blockchain para la industria de la música, registros médicos en la industria de la salud, registros legales, hipotecas y más. Un conglomerado mundial de transporte marítimo está empleando IBM Blockchain para rastrear sus contenedores de envío, lo cual es un gran logro cuando estás hablando de transporte y comercio global y poniendo todo eso en una cadena bloqueada. Considero que la tecnología blockchain esa afín a la de Internet 2.0, en la que esencialmente ni siquiera tenemos que entender blockchain. Sólo va a ser una infraestructura de Internet estándar en la que todos vamos a participar.

Cuando se piensa en la infraestructura de estas tecnologías disruptivas, las aplicaciones cognitivas en los mainframes no sólo aceleran la captura de información precisa y la visión, sino que también permite aprovechar la inversión existente en infraestructura y aplicaciones para acelerar la entrega segura de servicios. Las posibilidades de innovación cognitiva en las transacciones comerciales son casi infinitas. Las compañías pronto podrían aplicar la tecnología cognitiva de maneras que ni siquiera hemos imaginado.

Vea lo que IA y machine learning en el mainframe puede hacer para su organización.