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IOT / BLOCKCHAIN / EDGE COMPUTING / COMPUTACIÓN COGNITIVA / EXPERIENCIAS INMERSIVAS / COMPUTACIÓN CUÁNTICA

I N M ER SI ÓN DE DATOS

Computación cognitivaEstos resultados se basan en un estudio independiente realizado entre 1200 personas influyentes en IT de una mezcla de empresas grandes y pequeñas de toda Europa.

¿Qué es la computación cognitiva y cómo se está utilizando realmente en la actualidad?

La idea de un ordenador capaz de pensar por sí mismo es inherentemente aterradora para la mayoría de humanos, por eso tiene sentido que nos bombardeen con películas e historias en las que la inteligencia artificial quiere adueñarse del mundo. Por consiguiente, cualquier encuesta que pretenda abordar el impacto potencial de la computación cognitiva debe tener en cuenta los conceptos erróneos y la difuminación de los límites entre la singularidad y un motor de análisis de datos sofisticado.La mayoría de personas tiene una opinión sobre la IA, aunque realmente no la entiendan, lo que influye en la opinión de la idea de la computación cognitiva.

Mientras celebridades como Elon Musk se centran en la IA y la futurología (recientemente Musk ha anunciado que está desarrollando un producto para convertir en superhumano a cualquiera1), la computación cognitiva tiene, por ahora, un papel más mundano en la vida cotidiana. Pero, en última instancia, es un papel extremadamente útil. Al permitir que un ordenador construido con algoritmos de machine learning “aprenda” a partir de grandes cantidades de datos, identificando patrones y sugiriendo posibles acciones, la computación cognitiva tiene la posibilidad de solucionar algunos problemas extremadamente complejos.

“La computación cognitiva consiste básicamente en una mayor

automatización, y se dividirá en operaciones repetitivas que consumen mucho tiempo”.

– encuestado

Uno de los computadores cognitivos más conocidos es Watson de IBM, que hizo su primera aparición pública en el programa de televisión estadounidense Jeopardy! en 2011. Allí venció a dos campeones legendarios2 por el primer premio de 1 millón de dólares. Hoy en día ya estamos viendo a Watson ayudando a predecir el tiempo3 y a mejorar la asistencia sanitaria, incluido el descubrimiento de medicamentos4. Es un campo en rápido desarrollo, en el que Google DeepMind, CognitiveScale y Microsoft Cognitive Services son solo algunas de las empresas que investigan y desarrollan máquinas “que piensan”. Debido a la cantidad de datos que se generan en casi todas las industrias (al ritmo actual5 se generan al día alrededor de 2,5 quintillones de bytes de datos) necesitaremos ordenadores cognitivos para dar sentido a todo esto. De lo contrario, ¿para qué sirve?


¿Qué impacto tendrá esta tecnología en el lugar de trabajo en un período de cinco años?

Como era de esperar, un tercio de los encuestados cree que, de todas las tendencias tecnológicas, será la computación cognitiva la que tenga mayor impacto en sus negocios en los próximos cinco años. Es una suposición razonable, debido al rápido aumento del aprendizaje automático (machine learning) y a la proliferación de datos entregados a través de dispositivos y redes de IoT. Sin embargo, determinar si este impacto es positivo o negativo no es tan fácil, porque en la mayoría de casos se darían ambos supuestos a la vez.

La idea de que la automatización a través de máquinas más inteligentes destruiría puestos de trabajo sigue acaparando titulares. Un estudio reciente de la OCDE6 sugiere que el 47 % de los puestos de trabajo de Estados Unidos y el 35 % de los trabajos de Reino Unido están calificados como de “alto riesgo”, por lo que es comprensible que vean la tecnología cognitiva como una amenaza. Sin embargo, también es una oportunidad para ampliar el trabajo existente. En combinación con los datos de IoT, por ejemplo, la computación cognitiva tiene la posibilidad de generar información sobre cualquier

INTERNET DE LAS COSAS

EDGE COMPUTING

BLOCKCHAIN COMPUTACIÓN CUÁNTICA

COMPUTACIÓN COGNITIVA

EXPERIENCIA INMERSIVA

49%39%

35%29%

25%23%

*Basado en el porcentaje de profesionales que valoraron el impacto de cada una de estas tecnologías como 5 o 6 sobre 6.

“Una máquina que puede razonar y deducir sin la influencia de las

emociones para distraer o influir será obviamente más eficiente. Además,

en el futuro no habrá nada que funcione sin inteligencia artificial”.

– encuestado

¿Qué tendencias tecnológicas tendrán mayor impacto en el lugar de trabajo a lo largo de los próximos cinco años?*


cosa: desde el análisis del tráfico hasta errores de diseño en turbinas eólicas; y sugerir soluciones. Para muchos, la computación cognitiva no solo facilitará sus trabajos, sino que los hará más dinámicos e innovadores, independientemente de la industria.

¿Nos hará más productivos la computación cognitiva?

La encuesta es inequívoca en lo que respecta a la pregunta sobre la productividad. Un rotundo 45 % de los encuestados cree que aumentará la productividad pero, por supuesto, lleva acarreados avisos. Para empezar, la computación cognitiva hará que algunos roles administrativos más mundanos sean redundantes. Por lo general, no será su función primaria. Las organizaciones buscarán la tecnología cognitiva para solucionar problemas complejos y aumentar la competitividad a través de la innovación, aumentar la seguridad o mejorar la personalización de productos y servicios. Gran parte del trabajo ampliará los roles existentes o creará trabajo adicional más allá de las prácticas tradicionales.

No lo séMenos productividad Más productividad Se mantendrá igual

“La falta de comprensión de la tecnología provocará un impacto en la productividad debido a la curva de aprendizaje, además

está el coste en el que se incurrirá con dicha tecnología, que la hace prohibitiva, y que a

su vez hace que mi organización sea menos productiva en comparación con aquellas

que puedan costearla”. – encuestado

15%

15% 45%

35%

¿Qué impacto tendrá la computación cognitiva en la productividad del lugar de trabajo?

Los encuestados que trabajan para empresas grandes son aún más propensos a creer que la productividad aumentará (51 %). El porcentaje es todavía mayor en las grandes empresas francesas (59 %). Desde el punto de vista de la escala de datos, tiene sentido. Más datos equivalen a una mayor probabilidad de análisis más precisos, y a ideas y acciones mejores. Un gran supermercado, por ejemplo, podría comprender mejor a los clientes en una ciudad que una pequeña tienda. Es una cuestión de escala.

Evidentemente, la forma en que las empresas usan los datos y la inteligencia resultante variará y, sin duda, la interpretación humana determinará la utilidad o el éxito del análisis cognitivo. ¿Significa esto

que las personas serán más productivas o que las organizaciones serán más productivas, ágiles y eficientes en conjunto? Lo que es seguro es que llevará tiempo. Como sugieren alrededor de la cuarta parte de los encuestados, la productividad se mantendrá probablemente igual durante los próximos cinco años y, en general, es posible que tengan razón. Eso sí, hay que tener en cuenta el problema de la formación. Costará tiempo aprender nuevos sistemas y que personas y departamentos creen y administren procesos nuevos. Por eso, de alguna manera, la productividad podría disminuir antes de volver a aumentar, al menos en cinco años. Sin embargo, algunos departamentos están casi convencidos de que verán un cambio mucho antes. La investigación sanitaria, en particular, es un área en la que las ganancias de productividad siempre serán bienvenidas, y eso, al menos de momento, parece ser un enfoque particular.


¿Qué está frenando la tecnología?

La falta de datos no es, casi seguro, el problema, aunque el 21 % de las personas cree que la falta de comprensión de la tecnología sí es un problema.

En general, casi el 50 % de los encuestados consideró que o bien las medidas adoptadas por la alta dirección hacia la implementación, o el comportamiento de los empleados hacia la tecnología, era lo que frenaba su avance. Hay razones evidentes para ello.

En primer lugar, la computación cognitiva todavía es nueva y las aplicaciones no salen de la nada. El coste y la alteración de la implementación de sistemas de computación cognitiva requerirán una cuidadosa valoración y planificación. Sobre todo en las

““La mayoría de la mano de obra estará en contra por temor a ser

reemplazada y por no entenderla adecuadamente y, por consiguiente, evitará trabajar de manera efectiva

con esta tecnología”. – encuestado

14%21%24% 18%

Falta de comprensión de la tecnología

No lo séConducta de los empleados hacia la tecnología

Procesos internos de empresa

24%

Medidas de la alta dirección relacionadas con la implementación

¿Cuál es el factor que impedirá con más probabilidad que la computación cognitiva se incorpore en el lugar de trabajo?

empresas asentadas con sistemas heredados. ¿Pueden, por ejemplo, los sistemas cognitivos multiplicar la producción y los beneficios? ¿Dónde estás los casos de uso?

En segundo lugar, las empresas con procesos que requieren mucha mano de obra y una fuerza laboral con problemas de conocimientos digitales tendrán que pasar por un extenso programa de capacitación o adquisición de talento, y no es algo que se consiga de manera rápida y sencilla.

Establecer una hoja de ruta clara con objetivos importantes pero asequibles es difícil de diseñar. Especialmente si afecta a los puestos de trabajo y requiere nuevas habilidades. Desmitificar la


computación cognitiva y mejorar las soluciones basadas en la nube y específicas de cada industria contribuirá en gran medida a ayudar a que esto se acepte más fácilmente.

¿Qué conclusiones se pueden extraer?

La tasa de adopción dependerá del sector de la industria. Por ejemplo, en asistencia sanitaria y ciberseguridad, la computación cognitiva ya está haciendo grandes progresos, y como sugiere Howard Roberts, tecnólogo de HP, “estamos en el punto de inflexión de la tecnología”.

La capacidad de procesar cantidades de datos increíbles hará que los elementos de la computación cognitiva, como el machine learning, sean cada vez más esenciales. El aprendizaje automático (machine learning) ya se utiliza en sistemas de detección de fraudes, y en oncología y seguridad los fabricantes están investigando su uso en sistemas avanzados de detección de malware.

“El temor que tienen las personas no es ninguna sorpresa, ya que la computación cognitiva se compara con la automatización y la pérdida de empleos”, dice Roberts, “pero la realidad es que veremos, por ejemplo, un incremento cada vez mayor del uso de herramientas cognitivas incorporadas en los sistemas de reconocimiento facial y de imagen. Evolucionará a diferentes ritmos según la industria, pero ya está aquí y está haciendo cosas sorprendentes. Solo tenemos que asegurarnos de educar a los usuarios y volver a preparar a los empleados para facultarlos y hacer un mejor uso de las oportunidades que inevitablemente se crearán”.


Apéndice

Esta investigación ha sido realizada por Spiceworks en nombre de HP. Los 1200 encuestados ostentan cargos que van desde la asistencia técnica a director general, en empresas que van desde los 50 empleados hasta más de 5000, de Reino Unido, Francia, Alemania, Italia, España, países nórdicos y Benelux. A continuación encontrará el desglose completo.

1. https://www.cnbc.com/2018/09/07/elon-musk-discusses-neurolink-on-joe-rogan-podcast.html

2. https://www.youtube.com/watch?v=P18EdAKuC1U

3. https://www-05.ibm.com/uk/weather/

Enlaces:

Desglose de encuestados por tamaño de empresa Desglose de encuestados por país Desglose de encuestados por cargo

Tamaño de empresa

<500

500+

Conjunto de datos

588

612

País

Reino Unido

Francia

Alemania

Italia

España

Países nórdicos

Benelux

Conjunto de datos

200

200

200

200

200

100

100

Cargo

Propietario/CEO/Presidente

Vicepresidente de IT/CIO

Director de IT

Jefe de IT

Arquitecto de redes

Administrador de redes

Servicio técnico

Consultor de tecnología

Otros

Conjunto de datos

120 (10%)

108 (9%)

204 (17%)

300 (25%)

24 (2%)

192 (16%)

72 (6%)

108 (9%)

72 (6%)

4. https://www.healthcareglobal.com/technology/four-ways-which-watson-transforming-healthcare-sector

5. https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2018/05/21/how-much-data-do-we-create-every-day-the-mind-blowing-stats-everyone-should-read/#3766c0fa60ba

6. https://www.oecd-ilibrary.org/fr/employment/automation-skills-use-and-training_2e2f4eea-en


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