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18.02.2017

Hace unos meses, no sólo cambié de puesto de trabajo sino que también le di un vuelco al enfoque principal de mi rol. Con una extensa experiencia (10 años) en el desarrollo y pre-venta de soluciones middleware, diseñadas con el objetivo de automatizar procesos de negocio, integrar/orquestar soluciones utilizando Buses de Servicio o Lenguajes como BPEL, diseño de soluciones móviles, redefinición de metodologías/arquitecturas etc, etc; ahora mi nuevo desafío profesional y de vida toma una forma cognitiva y me gustaría presentarles mis primeros avances en esta nueva realidad.


En un principio todo era IBM Watson, y todo parecía posible usando esta nueva tecnología. Para personas que han trabajado durante varios años en IT, como es mi caso, desafortunadamente se desarrolló un sentimiento escéptico a lo largo del tiempo y se necesita algo más tangible para empezar a creer en esta maravilla escondida bajo toda la parafernalia.


Propongo como primer paso entender lo que es la computación cognitiva. Después de leer muchas fuentes, comparto la mejor cita que he encontrado:

"sistemas que aprenden, razonan con propósito e interactúan con los seres humanos de forma natural."

Parece ciencia ficción, pero en realidad es el comienzo de una nueva era tecnológica; donde usted puede encontrarse hablando con su nuevo dispositivo preguntándole acerca de su información bancaria o detalles de su seguro de vida, encontrando este comportamiento completamente natural. Aunque es importante señalar que esta tecnología no está destinada a reemplazar a los seres humanos, su principio básico es facilitar las acciones diarias a las personas, no reemplazarlas - es realmente importante tener esto en cuenta como premisa que sustenta esta nueva capacidad de la computación.

Adicionalmente, es importante mencionar otras características de esta tecnología que son completamente relevantes para captar y comprender el alcance y adaptarse mentalmente a esta realidad (tomada de Wikipedia):

• Adaptativo: Pueden aprender* a medida que cambia la información y mientras las metas y requerimientos evolucionan. Pueden resolver la ambigüedad y tolerar la imprevisibilidad. Pueden ser diseñados para alimentarse de datos dinámicos en tiempo real, o casi en tiempo real.

• Interactivo: Pueden interactuar fácilmente con los usuarios para que puedan definir sus necesidades cómodamente. También pueden interactuar con otros procesadores, dispositivos y servicios en la nube, así como con las personas.

• Iterativo y con estado: pueden ayudar a definir un problema haciendo preguntas o encontrando entrada de fuente adicional si una declaración de problema es ambigua o incompleta. Pueden "recordar" interacciones previas en un proceso y retornar información que sea adecuada para la aplicación específica en ese momento.

• Contextual: Pueden entender, identificar y extraer elementos contextuales como el significado, la sintaxis, el tiempo, la ubicación, el dominio apropiado, las regulaciones, el perfil del usuario, el proceso, la tarea y la meta. Pueden recurrir a múltiples fuentes de información, incluida la información digital estructurada y no estructurada, así como las entradas sensoriales (visuales, gestuales, auditivas o proporcionadas por sensores).

Todavía suena como algo bastante ambicioso y para su primera impresión, puede parecer ilógico; pero una vez que empiece a recorrer el camino (mejor en compañía del experto) empezará a notar que todas las piezas encajan y la puerta a nuevas soluciones está abierta.

Si usted es un lector detallista se podrá haber dado cuenta de un asterisco (*) al lado de la palabra “aprender”, ¿cuál es la razón de esta señal?, principalmente dar un mensaje sensato de que esta tecnología aprende de lo que usted le enseña, ya sea porque usted tiene la posibilidad de entrenar el sistema o por que IBM mejora el algoritmo y las heurísticas que relacionan los datos, y no porque el sistema aprende solo por arte de magia; esta salvedad la traigo a colación luego de interactuar con muchas personas que me dicen que Watson va a resolver preguntas que antes nadie ha solucionado, es probable que en algún momento durante la evolución tecnológica sea capaz de hacerlo, pero en este momento aún está en proceso de invención.

Ahora que el concepto cognitivo se está decantando un poco más, quisiera guiarlo a través de la visión de IBM Watson; primero desde una perspectiva lógica y empresarial, aterrizándola hacia los productos y soluciones asociadas (visión tecnológica a 10,000 pies de altura).

Mi recomendación es iniciar guiándose por la siguiente imagen (no es realmente tan profunda, pero muchas ideas recorrerán su mente)


interpretar_2

   EXPLORAR                 ANALIZAR                   INTERPRETAR


Las organizaciones luchan con mucha, en realidad 'mucha' no es el adjetivo correcto; "Enormes cantidades" - podría ser más correcto - de información. Y encontrar relevancias dentro de estas vastas cantidades de contenido inimaginable, podría ser realmente complejo.  Si no es suficiente, puede agregar el nuevo "jugador del partido", el contenido no estructurado, que suma más complejidad al ya difícil escenario de encontrar datos. El  objetivo principal aquí es tratar de proporcionar un único y solo lugar donde se pueda encontrar todo lo relevante para usted. Sí, todo en un mismo lugar! - incluyendo bases de datos, sistemas de gestión de contenidos, contenidos sociales, texto sin formato, entre otros; buscando proporcionar y sostener una vista 360 que permita la consolidación de las fuentes para una mejor toma de decisiones empresariales.

El primer paso puede parecer abrumador, pero lo que viene a continuación podría representar un desafío mayor; encontrar en todas esos datos, contratos registrados, notificaciones regulatorias, hashtags de twitter, informes de suscripción y las bien conocidas bases de datos estructuradas, algo que puede representar a los negocios una nueva oportunidad de conseguir clientes, conceder nuevos préstamos, segmentar el mercado con mayor precisión, encontrar tendencias que permitan que las decisiones se tomen bajo fundamentos bien establecidos.

Ése es el foco del segundo paso en nuestro modelo, toma todo el valor de los datos recolectados y realiza análisis profundos. Durante las últimas dos décadas, todas las empresas han trabajado utilizando principalmente datos estructurados, sin embargo la información guardada como contenido no estructurado se dejó de lado y se están creando nuevos flujos de comunicación y de información en este formato (por ejemplo: contenidos en redes sociales). Por lo tanto, debemos tener esto presente y empezar a enfocar los esfuerzos en obtener ideas reales sobre este nuevo paradigma. Las soluciones cognitivas aprovechan el conocimiento usando procesamiento de lenguaje natural, algoritmos y heurísticas de minería de contenidos, por lo cual usted debe esperar poder realizar interacciones y comunicaciones cada vez que pregunte a su sistema cosas como: "¿Cuál es el ingreso esperado de crecimiento en el segundo trimestre en Ecuador?", "¿Cuánta gente habla positivamente de nuestra nueva marca?", "¿Cuál podría ser la causa principal de la disminución de ventas del producto X en la región Y ". Tomando esas preguntas como base, y posterior a un proceso de asociación e interpretación de la intención de las consultas podrá obtener un modelo descriptivo y/o predictivo como respuesta y la oportunidad de explorar capacidades, tendencias, datos y todo lo que se alimentó en el modelo.

El concepto principal aquí es Insights, obtenga lo que no vio y aproveche las nuevas oportunidades basadas en eso.

Ahora es donde comienza lo realmente novedoso, donde se añaden capacidades verdaderamente cognitivas a su sistema y modelos; donde se enriquece la visión de la empresa y las decisiones con el conocimiento perfecto, que le da una mano para encontrar el camino correcto para su viaje futuro. Es en este momento, cuando la compañía ABC conocida en el modelo tradicional simplemente como una empresa comercial, podría reconocerse como una de las más grandes compañías de lavado de activos, luego de descubrir sus movimientos monetarios en un paraíso fiscal. Los datos recogidos y enriquecidos después de noticias de fugas de dinero como fueron los “Papeles de Panamá” permiten a nuestro analista ver esta nueva visión y tomar decisiones adecuadas con respecto a la mal reconocido empresa de comercio "seguro".

Conceptos y entidades, extracción, desambiguación, etiquetado de imágenes, analizador de tonos, preguntas y respuestas, son capacidades cognitivas que ahora podrían agregarse a sus sistemas reales; centrándose en el apalancamiento adecuado de su marca, obteniendo nuevos clientes de un mercado previamente saturado que ahora se convierte en un pacífico mar azul, donde usted posee un mecanismo que catapulta el valor de su marca.

Después de echar un vistazo a todas las posibilidades que puede encontrar con nuevas soluciones cognitivas, es hora de describir cómo las soluciones de IBM encajan en cada una de los escenarios que hemos hablado anteriormente. El siguiente cuadro puede ser la mejor guía para mostrar que:


   EXPLORAR                 ANALIZAR                   INTERPRETAR

watson-analiza

watsonexplorer3

analisisexplorer

interpretar_2


Como puede ver, IBM realizó un movimiento importante y definió Watson como una marca (similar a lo que Rational o Websphere representan en la escena de IBM) soluciones de posicionamiento en el contexto on-prem (WEX y WAC) y soluciones cognitivas puras en el espacio de nube conocido como Watson Developer Cloud.

 

En pocas palabras, Watson Explorer es el elemento clave de la fase de exploración que permite rastrear, indexar, anotar y buscar más en millones de registros de datos estructurados y no estructurados; Watson Content Analytics le permite encontrar tendencias, analizar y obtener conceptos que nunca encontrará antes con sus herramientas habituales y, finalmente, Watson Developer Cloud ofrece las soluciones "diferentes" (aka: API) que permiten el crecimiento de las capacidades empresariales debido a las características puras de las soluciones cognitivas .

Supongo que bastante para mi primer post :), espero que ahora tenga una mejor idea de soluciones cognitivas y cómo debe acercarse a las mismas. Para futuros blogs te diré más detalles de las soluciones y cómo se ajustarán a las necesidades de tu organización.

Gracias por leerme.

Una respuesta a “Entrar en la #EraCognitiva sin morir en el intento”

  1. marco dice:

    muy interesante el argumento

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