Analistas líderes de la industria afirman que para 2018, la mitad de todos los consumidores tendrán interacción constante con servicios basados en tecnología cognitiva; además, el crecimiento de las aplicaciones que incorporan analítica avanzada y predictiva se acelerará para 2016: un 65% más rápido que apps sin funcionalidades predictivas.
Consideremos lo que se puede lograr cuando los datos – todos los datos del mundo – están abiertos a los sistemas cognitivos que comprenden, razonan y aprenden:
1. Interacción humana más profunda: Las empresas cognitivas crean interacciones más humanas con las personas, según el modo, la forma y la calidad que cada persona prefiera.
2. Expertise elevado: El conocimiento de cada sector de industria y profesión se expande a un ritmo más rápido del que pueda seguir cualquier profesional, si se consideran los campos completamente nuevos que se van a crear.
3. Productos y servicios cognitivos: La cognición posibilita nuevas clases de productos y servicios para detectar, razonar y aprender sobre sus usuarios y el mundo que los rodea. Esto permite una mejora y adaptación continua, además de aumentar capacidades para alcanzar servicios que antes nos imaginábamos.
4. Procesos y operaciones cognitivas: La cognición también transforma el modo en que una compañía opera y funciona. Los procesos de negocio infundidos con capacidades cognitivas capitalizan el fenómeno de la data, desde fuentes internas y externas.
5. Exploración y descubrimiento inteligentes: La herramienta más potente que tendrán las empresas cognitivas representan la posibilidad de tener un mejor “faro”, el cual les permitirá visualizar un futuro que se presenta cada vez más volátil y complejo.
¿Dónde comenzará usted, y cómo aplicará la cognición para transformar fundamentalmente su negocio? Esto significa determinar qué datos necesita, qué expertos entrenarán al sistema, dónde debe construir más interacción humana, qué productos, servicios, procesos y operaciones deben infundirse con cognición, y en qué partes de ese 80% de datos -ahora invisibles- debe concentrarse más para ver su futuro.
Así, hay que considerar que para esta estrategia cognitiva es vital contar con una robusta capacidad analítica y de datos, servicios optimizados de nube, infraestructura de TI ajustada para cargas de trabajo cognitivas, y seguridad para la nueva era cognitiva.
Honestamente, es bastante simple: el mundo necesita a Watson. Ningún humano, organización, ciudad o nación puede hacer frente a todo el volumen, la velocidad y la variedad de datos que tiene enfrente. Y ningún sistema programable de la era anterior -ni siquiera la supercomputadora más avanzada- puede entender el 80% de los datos donde radican los conocimientos y los significados más profundos.
En el futuro no tan lejano, será simplemente inaceptable que algo -una aplicación, un producto, un auto, una sala- no pueda:
•realmente reconocer y conocer al usuario
•detectar el contexto y entorno
•saber lo que pasa en el mundo y que influye en ese momento, interacción, situación
•personalizar sus acciones, recomendaciones y respuestas, según lo que entiende
•auto-mejorarse con el tiempo, reemplazándose por nuevas versiones de sí mismo
Hoy por hoy, ya se está cambiando la cara de la salud con tecnología cognitiva, pero definitivamente que podemos reimaginar la educación, y podemos reducir el riesgo en mercados globales cada vez más complejos.
Por supuesto, todavía hay asuntos muy significativos por resolver, como sucede con toda revolución tecnológica. ¿Cómo impactará esta nueva forma de aprovechar la tecnología a la seguridad y la privacidad?, ¿qué habilidades se requerirán ahora para que los usuarios enfrenten los desafíos de los sistemas cognitivos? Estos retos no son imposibles de resolver. Para ellos, IBM no sólo trabajará en innovaciones cognitivas, sino que ayudará al mundo a aplicarlas de manera responsable.
Somos optimistas de cara al futuro cognitivo, y estamos trabajando duro con nuestros clientes, nuestros asociados, nuestros pares y la sociedad civil en su conjunto, para construirlo.
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IBM Watson
· 1er. paso en sistemas cognitivos. Sistema que piensa y aprende.
· Con estas capacidades analíticas –sin precedentes–, Watson es capaz de analizar cantidades masivas de datos y responder correctamente a una amplia variedad de preguntas difíciles de diversas industrias: cuidado de la salud, banca, gobierno, etc.
· Sistemas cognitivos, tales como IBM Watson, pueden transformar la forma en la que las organizaciones piensan, actúan y operarán en el futuro.
About IBM Watson
IBM Watson, named after IBM founder Thomas J. Watson, gained fame by beating human contestants on the television quiz show Jeopardy!, in February 2011. It was also a very public trial of an advanced form of computing: a cognitive system. A system that is not simply programmed but is trained to learn based on interactions and outcomes. A system that rivals a human’s ability to answer questions posed in natural language with speed, accuracy and confidence. A system that brings man and machine together. By accurately extracting the facts and quickly understanding relationships in large volumes of data, the technology can help accelerate and improve decision making across industries and in society.
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Watson es un ejemplo de cómo cada vez más los sistemas de cómputo serán diseñados y construidos de manera diferente y serán capaces de aprender.
Pese a todo el bombo que se ha dado al tema del hombre contra la máquina, Watson de IBM señala una nueva era en la computación, donde cada vez más las computadoras serán construidas y optimizadas para tareas específicas y serán capaces de aprender.
¿Qué conduce la necesidad de este tipo de sistemas? Un mundo con grandes cantidades de datos e interconexiones, desde luego, pero también las posibilidades que presenta dicho mundo ... por ejemplo, sistemas de cuidado de la salud que puedan extraer información de registros médicos y realizar recomendaciones para los médicos en relación a medicamentos o procedimientos.
Vivimos en una era donde los datos son almacenados en muchos formatos y lugares (desde bases de datos tradicionales hasta sitios de medios sociales... desde texto hasta audio, fotos, y video) ... donde los datos son tanto estáticos (como registros históricos) como siempre cambiantes (por ejemplo, datos enviados por sensores). Y debido a que con todos estos datos vienen diversas formas de comunicar, frases con diverso significado, taquigrafía, abreviaciones, todo esto necesita ser comprendido, bajo contexto, para ser analizado y para realizar recomendaciones que abarquen las diversas industrias. Estos datos son valiosos, y pueden ser explotados para mejorar decisiones y proporcionar mejores resultados para los negocios, instituciones e individuos.
Para ayudar a las personas y a sus negocios a tomar ventaja de esta explosión de datos, los sistemas necesitan estar diseñados y ser construidos para poder aprender. Por lo general, los sistemas de cómputo tradicionales son construidos para analizar información almacenada, o para gestionar muchas transacciones pequeñas, pero las demandas futuras de los negocios requerirán las mismas posibilidades analíticas extremamente profundas y posibilidades de respuesta en tiempo real.
Watson de IBM representa un gran paso en el cambio de la manera como vemos a las computadoras, desde la imagen de “calculadoras” de hoy, hasta la imagen de “máquinas que aprenden”. Watson, es una demostración poderosa de que la era de los sistemas que aprenden está de hecho ya sobre nosotros. Con la develación de Watson, por primera vez un sistema de cómputo analiza el lenguaje natural y otras complejidades del idioma, área donde los humanos se destacan en la comprensión y las computadoras no. Adicionalmente, Watson es un sistema de cómputo muy innovador, ya que aprende sobre la marcha para mejorar su capacidad de responder de manera precisa a preguntas. Los científicos de IBM Research no construyeron a Watson tan sólo para participar en el concurso de Jeopardy, los científicos construyeron a Watson como un esfuerzo de investigación para ir tras el futuro de la computación.
Antes de Watson, los sistemas de cómputo no había sido capaces de “aprender” relaciones desde un vasto conjunto de datos. La capacidad de aprender las correlaciones entre información, indica un cambio donde los sistemas serán diseñados para aprender información de la misma manera en que las personas lo hacen, con la capacidad de reprocesar información. El cómputo irá más allá del incremento en almacenamiento, una mejor búsqueda, y los análisis más complejos, irán hacia sistemas que permitan a la humanidad lograr su mayor potencial para la creatividad humana, la innovación y la inventiva.
Para expandir sistemas de cómputo con la finalidad de que exhiban una evolución de comportamiento inteligente, se requerirá de avances en algoritmos y arquitecturas de aprendizaje, como la última tecnología de semiconductores y nanotecnología, para balancear el rendimiento necesario, el gasto de energía y la huella física. Se requerirán incluso más avances en sistemas que sean "masivamente paralelos" (como el motor IBM Power7 que está en el corazón de Watson)... lo que implica que estén diseñados desde el chip hasta el hardware y software, para gestionar y analizar cantidades enormes de información de manera concurrente, y realizar recomendaciones en tiempo real con base en esos análisis. Todo mientras se trazan relaciones entre diferentes piezas de información, y se comprende y descifran todos los matices de la comunicación humana cotidiana.
Los investigadores y arquitectos de sistema de IBM están aplicando el presupuesto anual de $6 mil millones para investigación y desarrollo a un plan de acción de sistemas que permitirá la evolución hacia posibilidades de aprendizaje dinámico cada vez mayores, y eventualmente los sistemas serán capaces de aprender de manera autónoma. Estos sistemas causarán impacto en prácticamente todos los sectores de la economía, permitiendo aplicaciones y servicios interminables que variarán desde la prevención del fraude y suministro de mejor seguridad en un mundo más complejo, pasando por la mejora de las ventas y ayuda para lanzar productos, hasta la mejora en los diagnósticos médicos.
El futuro es ahora. Watson nos lo demuestra. Los sistemas que aprenden se convertirán en nuestros socios para ayudarnos a los humanos a tomar decisiones y lograr tareas de manera eficiente y efectiva. Esta sociedad, basada en la creencia de que la computación debe hacer mucho más por nosotros, es la nueva frontera en tecnología de la información.
Watson: La Próxima Fase de la Computación: Prepárese. El futuro de la computación ha comenzado. Watson de IBM demuestra avances en tecnología que crearán una nueva clase de sistemas que podrán aprender y hablar. Los sistemas que aprenden examinarán datos estructurados y no estructurados, encontrarán correlaciones, desarrollarán hipótesis, y sugerirán acciones.
Watson no es una Supercomputadora: Watson de IBM es un sistema POWER7 que está disponible comercialmente y que puede ser moldeado para manejar cualquier carga de trabajo específica. El sistema POWER7 demuestra cómo los sistemas optimizados para carga de trabajo de IBM proporcionan posibilidades sin igual para analizar millones de piezas de datos y procesar miles de tareas simultáneas a velocidades rápidas, lo que fue en alguna ocasión el reino exclusivo de las supercomputadoras científicas.
La competencia del hombre contra la máquina señala que las máquinas ayudarán a los humanos: Los datos que se procesan hoy son estructurados, no estructurados, y están fragmentados a lo largo de una infinidad de formatos. Los sistemas que pueden aprender, pueden correlacionar significados a lo largo de todos los tipos de fuentes de información – alimentaciones de Twitter, correos electrónicos, bases de datos, imágenes, y más. Los negocios, los académicos, y los individuos podrían trabajar “con” – en vez de “en” – un sistema que aprenda que represente una herramienta que mejore la toma de decisiones.
Una nueva brújula para nuestras mentes y contenidos: IBM prevé un plan de acción que permitirá el avance hacia posibilidades cada vez mayores de aprendizaje dinámico, con lo que eventualmente se lograrán sistemas que serán capaces de aprender autónomamente a lo largo de dominios arbitrarios. Estos sistemas causarán impacto en prácticamente todos los sectores de la economía, permitiendo aplicaciones y servicios interminables que variarán desde la prevención del fraude y el suministro de mejor seguridad en un mundo más complejo, pasando por la mejora de las ventas y la ayuda para lanzar productos, hasta la mejora en los diagnósticos médicos.
Watson está guiando la era de los "Grandes Datos" – cómo los análisis avanzados dan sentido a datos no estructurados y generan nuevo conocimiento
La explosión de datos sucede ahora. Este es un resultado de la extensa digitalización de las dos últimas décadas con el avance significativo en tecnologías de microprocesadores, almacenamiento y comunicaciones. La cantidad de información digital que se está generando, almacenando, procesando y analizando cada año se incrementa a ritmo exponencial. IDC predice que el volumen total de datos llegará a 35.000 exabytes en el 2020, en comparación a 1,200 exabytes en el 2010, representando un incremento de 29 veces durante los próximos diez años.
Los negocios y los gobiernos en todo el mundo están enfrentando el desafío de Grandes Datos – dar sentido a datos estructurados y no estructurados (que surgen de diversas fuentes como videos, blogs, sitios de redes sociales, y este asunto está afectando a todos los segmentos de la industria.
· Las industrias de manufactura, menudeo y transporte están rápidamente desplegando sensores, sistemas de rastreo RFID, y cámaras digitales de vigilancia.
· Las compañías de suministro de electricidad están desplegando medidores inteligentes que transmiten lecturas de energía cada 15 minutos, de manera inalámbrica, hacia los servidores centrales de la compañía de suministro eléctrico, en vez de tener la lectura tradicional de medidor una vez cada mes. Ese es un incremento de 3000 veces en la captura de datos de lectura de medidor.
· El cuidado de la salud está pasando por una digitalización masiva, creando registros médicos digitales para pacientes y almacenando imágenes médicas y resultados de análisis, todo en forma digital dentro de bases de datos.
Las organizaciones y la Web están inundadas de datos y los negocios desean analizar esos datos – tanto desde la comodidad del interior de una organización como fuera con alimentaciones, tweets, videos e imágenes – para obtener mejores resultados de negocios. IBM continúa acelerando su liderazgo en los análisis de negocios y en ayudar a los clientes a abordar el problema de los Grandes Datos. Hoy, IBM está ayudando virtualmente a todas las industrias a obtener inteligencia y conocimiento claves para ayudar a los clientes a resolver algunos de los problemas más apremiantes del mundo, que van desde detección de fraudes de seguros, hasta reducción de índices de mortalidad en la industria del cuidado de la salud, en incluso hacer a los sistemas educativos más inteligentes para gestionar mejor el desempeño de los estudiantes.
¿Qué sigue? IBM está ahora explorando nuevos horizontes en análisis avanzados con la máquina "Watson”desarrollada por IBM Research. Usando análisis sofisticados para comprender el significado y el contexto del lenguaje humano, Watson fue capaz de analizar rápidamente información y encontrar respuestas precisas en menos de 3 segundos. Las posibilidades de Watson tienen implicaciones de gran alcance en varias industrias como el cuidado de la salud, finanzas, menudeo y otras, en cómo vastas cantidades de datos complejos puede ser analizadas en segundos, representando esto un significativo impacto en la sociedad y en los negocios. Watson introduce la posibilidad analítica para escudriñar a través de lo equivalente a cerca de 1 millón de libros, o aproximadamente 200 millones de páginas de datos, para proporcionar respuestas instantáneas a preguntas que se le formulen. Esto tiene un enorme potencial para los clientes de IBM que lidian con nuevos tipos de datos complejos cada segundo.
Con una combinación sin igual de investigación, software y servicios, IBM está aplicando la misma tecnología usada por 'Watson' para ayudar a los proveedores del cuidado de la salud a identificar interacciones potenciales de medicamentos, gestionar escenarios de 'qué pasa si' en entornos de conformidad financiera y regulatoria, y para ayudar a los clientes a usar redes sociales para volverse más inteligentes en relación a las preferencias de sus clientes. Los proveedores de telefonía móvil pueden obtener un mejor conocimiento de los patrones en llamadas de sus suscriptores que usan Servicio de Mensajes Cortos de texto, voz a voz, o Skype, para crear una campaña más proactiva dirigida hacia el suscriptor individual. Watson representa el futuro del análisis de datos de maneras completamente nuevas a un ritmo más rápido del que jamás se tuvo.
Los análisis por detrás de Watson
· IBM ha creado una manera innovadora de analizar datos complejos en menos de 3 segundos.
· Con un sofisticado sistema de cómputo de preguntas y respuestas, "Watson," puede ahora, por primera vez, analizar el lenguaje natural conforme las personas hablan y piensan – ya sea un juego de palabras, significados sutiles o acertijos -- y otras complejidades del lenguaje en las que los humanos destacan en la comprensión y las computadoras no.
· Desarrollado en IBM Research, Watson ofrece los análisis más sofisticados para comprender el significado y el contexto del lenguaje humano, y procesar rápidamente información para encontrar respuestas precisas a preguntas complejas – esto tiene un enorme potencial para los clientes de IBM que lidian con nuevos tipos de datos complejos cada segundo.
· Con esta tecnología de punta, IBM está acelerando su liderazgo en análisis, expandiendo su portafolio de posibilidades con análisis de lenguaje natural.
· Watson representa el futuro del análisis de datos de maneras completamente nuevas a un ritmo más rápido y con mayor precisión que nunca antes.
· Tan sólo en los últimos 5 años, IBM ha invertido más de $14 mil millones en más de 24 adquisiciones enfocadas en análisis. Como parte de la línea de servicio de Análisis y Optimización de Negocios de IBM, hemos dedicado a 8.000 consultores de negocios con habilidades en la industria para ayudar a los clientes a comprender sus desafíos relacionados a datos. Más de 200 matemáticos de IBM se enfocan exclusivamente en análisis. Hasta la fecha, IBM ha recibido casi 500 patentes de análisis.
· IBM proyecta $16 mil millones en análisis de negocios e ingresos por optimización para el 2015.
· Grandes negocios con grandes datos – desenredando la web social con análisis avanzados: el analizar las conexiones sociales y explotar las redes sociales se ha vuelto un imperativo clave para el éxito de los negocios. Hoy, 500 millones de usuarios de Facebook pasan casi 700 minutos en línea, y con 50 millones de tweets diarios, los consumidores están mostrando el poder de la lealtad a la marca a través de los medios sociales. Para que los negocios lancen campañas exitosas y se dirijan de mejor manera hacia los consumidores – existe una creciente necesidad de desatar el poder de los grandes datos a través de análisis avanzados, en tiempo real.
· Grandes Datos Resolviendo Problemas Mayores (Enfocados en la industria) – todas las industrias, desde el cuidado de la salud hasta el gobierno, están enterradas en información que va desde registros de pacientes e imágenes digitales, hasta historial de ciudadanos y aplicaciones para servicios sociales. El aplicar análisis a esta información estructurada y no estructurada en explosión, puede tornar a este desafío de grandes datos en una oportunidad al obtener un nuevo nivel de inteligencia – ayudando a determinar un tratamiento para una enfermedad rara, o ayudando a las agencias gubernamentales a responder a servicios de ciudadanos más rápido mientras se reduce el fraude o se ayuda a los oficiales de policía a detectar puntos críticos de crimen antes de que sucedan los crímenes.
· Watson, el ‘Einstein’ de los Grandes Datos o Watson, la Próxima Gran Cosa– Watson trae la promesa del análisis de todo tipo de datos en menos de 3 segundos. Es la velocidad y la precisión con las que se analizan los datos lo que tendrá implicaciones de grandes alcances para los negocios.
Watson está a la vanguardia de una nueva era de tecnología que transformará a los negocios y a la sociedad (cuidado de la salud, banca, gobierno, etc.).
Watson es un sistema que piensa y aprende. Con esta posibilidad – sin precedentes en la historia – la tecnología de análisis de Watson es capaz de analizar cantidades masivas de datos y responder correctamente a una sorprendente variedad de preguntas difíciles de entre varias industrias. Aquí presentamos algunas cuantas maneras en que Watson cambiará la manera en que el mundo realiza negocios:
Cuidado de la salud –Para el profesional médico, Watson proporciona un nuevo nivel de colaboración hombre + máquina. Muy similar como un piloto y su uso de piloto automático, todavía deja las tareas más críticas y orientadas hacia los detalles como el despegue, el aterrizaje y los eventos inesperados, al piloto. Este tipo de relación de apoyo para el cuidador se enfoca en darle poder y ayudarlo, no en reemplazarlo o invadir su poder de toma de decisiones. Las posibilidades de análisis de Watson proporcionarán respuestas y evidencia de soporte para que los tomadores de decisiones, como los médicos, puedan tomar decisiones fundamentadas.
Imagine el poder tener la capacidad de acceder no tan sólo a los Registros Médicos Electrónicos sino a toda la información que existe en torno al caso de un paciente -- síntomas, descubrimientos, notas de médicos, entrevistas a pacientes e historial familiar. Y luego usar la tecnología analítica de Watson para considerar automáticamente todos los textos, material de referencia, casos prioritarios, y todo el conocimiento más reciente en publicaciones y literatura médica para proponer un diagnóstico diferencial. Esto está respaldado por enlaces hacia pedazos críticos de evidencia provenientes de todas las fuentes consideradas – clasificados y organizados. La computadora analítica involucrará al profesional en un diálogo de colaboración para ayudar a determinar el diagnóstico más probable y las opciones de tratamiento.
Las posibilidades analíticas de Watson proporcionarán grandes mejoras de productividad a la práctica de la medicina.
· Para radiología – Proporciona el potencial de crear algoritmos para identificar y etiquetar automáticamente anomalías en MRIs y en imágenes, que sean mucho más pequeñas de lo que el radiólogo pueda ver con el ojo humano. Tiene el potencial de interactuar con el radiólogo y guiarlo hacia un análisis más profundo y hacia la generación de imágenes adicionales para identificar un problema potencial.
· Para oncología – La tecnología puede ser usada para potencialmente guiar a los médicos y pacientes en la evaluación de daños y beneficios de un tratamiento contra el cáncer, y en las opciones de selección que permitan a los pacientes tomar decisiones más fundamentadas o indicar a los médicos material auxiliar para tomar decisiones, y guiarlos en la toma de decisiones.
· Para cardiología – Las posibilidades similares a las de Watson podrán ser usadas para guiar a los cardiólogos con el fin de que eviten los errores más comunes en el campo, al recibir y analizar datos de tratamiento y resultados de análisis y automáticamente buscar motivos de preocupación como el uso excesivo de diuréticos, la presencia de edema pulmonar, o demasiada digitalis en análisis sanguíneos, guiando al cardiólogo en el balanceo de la dosis de medicamento más efectiva o en los procedimientos más efectivos.
· Para la atención primaria – La capacidad de combinar datos de diagnósticos y recomendaciones de tratamiento con análisis, e incluso localizar especialistas dentro del plan de salud del paciente que tengan el mayor índice de cura y que vivan a menos de 15 millas del hogar del paciente, puede proporcionar a los pacientes mejor cuidado por parte de su equipo de atención primaria, la reducción de enfermedades crónicas costosas y tratamientos más efectivos.
Para la bio-farmacéutica – La capacidad de rastrear interacciones de medicamentos y contraindicaciones, y elaborar modelos y análisis de datos provenientes de varios estudios, puede ayudar a las compañías bio-farmacéuticas a ser pioneras en nuevas áreas para maximizar las ganancias y desarrollar nuevas terapias.
Menudeo (servicio al cliente) -- Finalmente, un servicio al cliente que funciona. ¿Qué porcentaje de sus interacciones con los agentes de servicio al cliente son positivos y útiles? ¿Veinticinco por ciento? ¿La mitad? A lo largo de las industrias los clientes citan al mal servicio al cliente como un gran problema, lo que provoca reducción en los ingresos, pérdida de oportunidades y daño a la marca. El servicio al cliente incluye todo, desde las llamadas telefónicas pasando por el call center, hasta el servicio que recibe un cliente cuando entra a una tienda. Watson permitirá a las organizaciones transformar el servicio al cliente. Ejemplos:
En un entorno de menudeo, la tecnología de Watson podría ser integrada en los sistemas centrales de minorista, incluyendo bases de datos, CRM, inventario y gestión de órdenes. Las posibilidades analíticas de Watson permitirán al minorista a formular series de preguntas virtualmente ilimitadas acerca de clientes individuales. Como: “¿Cuál es el próximo contacto que deberíamos efectuar con John Smith? Watson podría analizar toda la información con la que cuenta el minorista en relación a ese cliente – compras (y devoluciones), quejas, valor de las compras, el tipo de cliente que es John Smith (un cliente leal … o sólo compra cuando hay ofertas … o prefiere comprar en la web a comprar en la tienda) integrar los datos con cantidades masivas de datos de productos y dar la respuesta adecuada: Ofrecer a John Doe un descuento en u producto específico con un plan de garantía específico e instalación gratuita.
Para las llamadas entrantes de clientes a call centers, la tecnología analítica de Watson puede tornar a los encuentros típicamente terribles en algo placentero. Watson podría ser enlazado a todos los datos de productos de la compañía, a datos de clientes, etc., y podría responder las preguntas más difíciles en tiempo real: “¿Cómo conecto el Blue Ray a la TV? ¿E Internet? ¿Uso el cable blanco o el cable azul? ¿Cómo instalo el software de seguridad en mi laptop? ¿Qué pasa con mi teléfono? (doctor de dispositivo).
Menudeo (cadena de suministro)– La tecnología de Watson podría ayudar a los minoristas a sobrecargar las oportunidades de ingresos que se pueden extraer de la cadena de suministro. Ejemplo: Un cliente lleva un celular descompuesto al minorista. ¿El minorista arregla el teléfono celular? ¿O da al cliente un nuevo teléfono celular y recicla el viejo? La respuesta depende de diversas variables – ej. ¿Qué teléfonos tiene el minorista en inventario? ¿Qué tantas ganancias puede obtener el minorista al reciclar el teléfono descompuesto, con base en el precio actual de los componentes en el mercado? ¿Será más probable que el minorista retenga al cliente si le da un teléfono nuevo? La tecnología de Watson puede escudriñar a través de los datos y determinar cuál es la mejor acción a emprender.
Servicios Financieros (Gestión de riesgo para instituciones financieras) – La tecnología de análisis de Watson podrían mejorar dramáticamente la gestión de riesgos de las compañías de servicios financieros. Les otorgaría la capacidad de dar respuestas (en tiempo real) a preguntas increíblemente difíciles acerca de decisiones estratégicas y cambios en el mercado. Por ejemplo, la tecnología de análisis de Watson podría crear un sistema interactivo de asignación de precios por riesgo usando un menú de modelos que evolucionen a lo largo del tiempo conforme el sistema aprenda. Usando estos modelos, el sistema será capaz de responder a preguntas como, “¿Qué pasa si mañana el Banco Central de China eleva las tasas de interés en 50 puntos base?” La respuesta podría ser algo como. “Con una probabilidad del 70% habrá un incremento en las reservas de capital medidas contra riesgo del orden de 30 millones, dada la exposición del banco hacia China y hacia los mercados relacionados, sin embargo un evento de cisne negro (con una probabilidad del 0.1%) generaría demanda para la elevación de capital hasta en 30 mil millones a lo largo de un lapso de 3 días posteriores al evento".
Servicios Financieros (capacitación de inversionistas) – La crisis financiera ha ilustrado que muchos individuos están desgraciadamente nada preparados para gestionar sus finanzas. Esto es especialmente preocupante debido a que muchos inversionistas individuales no están financieramente listos para su jubilación. Las buenas noticias son que desean volverse financieramente más sofisticados – pero, ¿a dónde puede acudir el inversionista promedio para obtener respuestas sólidas y objetivas para sus preguntas? Los análisis de Watson podrían ayudarlos inmensamente. Watson, un sistema que aprende, tendría la oportunidad de conocer a cada inversionista – su tolerancia para el riesgo, edad, metas, obligaciones financieras, etc. El sistema sería capaz de responder a preguntas específicas, como “¿qué debo hacer con esa herencia de $100,000 que acabo de recibir?” Esto representaría la realización de una meta largamente buscada – la democratización de las inversiones.
Gobierno – Todos hemos pasado por la terrible experiencia de intentar obtener una respuesta del gobierno a una pregunta que es importante para nosotros. Estas entidades gubernamentales – incluso las pequeñas – simplemente tienen demasiados datos y no cuentan con un buen método de consultarlos. Así que dejan la tarea para usted. La tecnología de análisis de Watson podría proporcionar respuestas inmediatas a las preguntas de los ciudadanos dentro de una gran diversidad de temas. “¿Cuáles son las normatividades de zonificación para construir una nueva terraza?” “¿El Impuesto Mínimo Alternativo aplica a mi caso?” “¿Cuál es la mejor manera de obtener una visa?”
Transporte – La tecnología de Watson integrada en una red de transporte, conectada a sensores en vialidades, sistemas de análisis predictivos, redes de transporte público. Permitiendo a los viajeros individuales preguntar – ¿Cuál es la mejor manera de ir del punto A al punto B?
SALVADOR MARTÍNEZ VIDAL
Director de IBM para México.
