Cloud Silos: con IoT "abierto" puede no ser tan abierto.

2019-12-03 00:00:00

Hay toneladas de discusión sobre código abierto en estos días. Pero para Edge Computing significa una cosa extremadamente importante: la estandarización. "Cloud Native" y su capacidad para acelerar la innovación al abstraer las complicaciones de la infraestructura del desarrollo, la implementación, la seguridad y la escalabilidad de la aplicación no serían posibles si no fuera por el código abierto. En el caso de la nube, The Linux Foundation ha sido fundamental en la creación y el gobierno de un sistema donde las funciones comunes en la nube (redes, almacenamiento, informática, seguridad, gestión del ciclo de vida del software, etc.) pueden ser exactamente eso: comunes. No es necesario reinventar la rueda cada vez para cada aplicación y cuando hay mejoras o mejores prácticas se integran y forman parte de la función común. En las últimas décadas, Linux Foundation se ha convertido en un maestro en el gobierno de los esfuerzos de código abierto para crear estándares de facto utilizados por más empresas en la nube de lo que la persona promedio sabe. No es exagerado decir que la Fundación Linux ha hecho por los estándares de computación en la nube y en la nube lo que el IETF y el IEEE han tenido al establecer estándares para redes y teléfonos móviles. Creando trillones de dólares de valor, como las acciones de FAANG ahora lo han hecho, no habría sucedido en los días previos a la Fundación Linux.

Hoy, Edge Computing se está desarrollando muy rápidamente en "islas de computación", para ponerlo en términos de red pre-TCP / IP. En un apuro por desarrollar sistemas que desbloqueen el poder de los datos de activos de las operaciones conectadas, los sistemas propietarios y cerrados han evolucionado. Una aplicación en la nube y un back-end muy vinculado al hardware propietario pueden comercializarse como un "sistema abierto". Incluso puede permitirle agregar aplicaciones de terceros con API. Y las aplicaciones implementadas realmente proporcionan un impacto comercial que puede ser inmediato. Pero esta prisa por implementar aplicaciones de borde no estamos creando realmente "sistemas abiertos", una vez más estamos sacrificando la soberanía de nuestros datos a Cloud Silos. Una aplicación absorbe los datos de sus activos en su nube y proporciona varias formas de cortar y cortar e incluso le ofrece una inteligencia artificial súper elegante para interpretar cosas. Pero ahora controlan sus datos. Si desea una nueva aplicación, tendrá que desarrollarla en su nube: está bloqueado. No es una copia de sus datos lo que les ha proporcionado mientras mantiene el control de su uso o incluso el acceso a sus datos. Has bombeado tus datos en su Cloud Silo. Y otra aplicación podría significar más Cloud Silos.

Si posee un activo y su generación de datos, esos son sus datos. El rendimiento de ese activo es su negocio. Y vincular la extracción de esos datos al hardware patentado y obligar a cualquier aplicación de terceros a trabajar con ese hardware y / o su backend es bloquear sus datos en un Silo en la nube que ahora, efectivamente, controla su negocio al controlar lo que puede hacer. con sus datos En muchos casos, pueden proporcionar servicios a otras empresas utilizando sus datos, pero usted no participa en ese esquema de generación de ingresos.

Piense en ello como una serie de relojes inteligentes en su brazo. Los mismos datos de ritmo cardíaco, respiración, presión arterial, etc. entran en cada reloj. Cada uno realiza una función diferente con los datos. Pero como no puede simplemente pedirle a cada aplicación que use sus datos, ahora usa su dispositivo de borde patentado (un reloj inteligente) que envía los datos a nubes separadas para su procesamiento. ¿Más aplicaciones requieren esos datos? Más relojes inteligentes para recopilar la misma información. Es posible conectar "nube a nube" para los datos, pero luego el negocio ahora genera ingresos a partir de sus datos de salud. Puede usar los dispositivos de borde para transmitir sus datos, uno para cada servicio. Pero, ¿es realmente ese el enfoque correcto?

Aquí es donde The Linux Foundation ha intervenido una vez más para comenzar a establecer una visión que permita a su organización controlar sus datos. El proyecto LF Edge, y en particular el Proyecto EVE, está destinado en parte a proporcionar ese entorno de aplicación estándar que abstrae la complicación de la infraestructura de borde: conectividad heredada (Modbus, RS-232, etc.), nueva conectividad (inalámbrica, Ethernet, etc.) ), informática, almacenamiento, seguridad, etc., fuera del proceso de creación, implementación y administración de aplicaciones y, lo que es más importante, le permite decidir qué sucede con sus datos y sus aplicaciones comerciales. Comienza a llevar la elegancia de los centros de datos virtualizados a dispositivos de borde pequeño que se pueden implementar en cualquier lugar.

Volviendo a nuestra analogía, esto se parece un poco más a la mejor situación para sus datos de salud: usted decide a dónde van los datos, cómo se manejan y cuánto va allí.

El liderazgo formal de Linux Foundations en Edge Computing como un esfuerzo hermano de su liderazgo formal en Cloud Computing es el reconocimiento oficial de un nuevo cambio en IIoT. Es efectivamente IIoT 1.0 moviéndose a IIoT 2.0. Aléjese del requisito de que el borde y sus datos estén vinculados para siempre a una nube y debe renunciar a la soberanía de los datos. Que su privacidad y propiedad intelectual (datos operativos) corresponde a otra persona que no sea usted. Que su cumplimiento normativo depende de una organización diferente. El cambio IIoT significa que el borde y sus datos son todos tuyos y puedes agregarle aplicaciones sin renunciar al control. Los estándares que establecerá The Linux Foundation eliminarán el concepto de "qué hardware necesito implementar" para extraer los datos y acelerar la innovación de formas inimaginables.

El poder de los gemelos digitales en tiempo real

2019-11-29 00:00:00

Un gran avance para el análisis de transmisión en tiempo real

Los sistemas tradicionales de procesamiento continuo y complejo de procesamiento de eventos se centran en extraer patrones de la telemetría entrante, pero no pueden rastrear información dinámica sobre fuentes de datos individuales. Esto hace que sea mucho más difícil analizar completamente lo que dice la telemetría entrante. Por ejemplo, una aplicación de análisis predictivo de IoT que intenta evitar una falla inminente en una población de congeladores médicos debe analizar más que solo las tendencias en las lecturas de temperatura. Debe evaluar estas lecturas en el contexto del historial operativo de cada congelador, mantenimiento reciente y estado actual para obtener una imagen completa de la condición real del congelador.

Ahí es donde entra el poder de los gemelos digitales en tiempo real. Si bien los modelos de gemelos digitales se han utilizado durante varios años en la gestión del ciclo de vida del producto, su aplicación al procesamiento de flujo con estado solo ha sido posible gracias a los avances en la memoria escalable informática. A diferencia de los canales de transmisión tradicionales, como Apache Storm y Flink, los gemelos digitales en tiempo real ofrecen una técnica simple e intuitiva para organizar información de estado importante y en constante evolución sobre cada fuente de datos individual y usar esa información para mejorar el análisis en tiempo real de la telemetría entrante. Esto permite una introspección más profunda de lo que anteriormente era posible y conduce a una retroalimentación significativamente más efectiva, todo en milisegundos.

Igualmente, importante, el seguimiento de estado proporcionado por gemelos digitales en tiempo real permite realizar análisis agregados inmediatos cada pocos segundos. En lugar de diferir el análisis agregado para el procesamiento por lotes en Spark, los gemelos digitales en tiempo real permiten detectar, analizar y manejar rápidamente importantes patrones y tendencias. Esto mejora dramáticamente la conciencia situacional. Por ejemplo, si un corte de energía regional elimina a un grupo de congeladores médicos, la información precisa sobre el alcance del corte de energía puede surgir de inmediato y se puede implementar la respuesta adecuada.

Amplia gama de aplicaciones

Los gemelos digitales en tiempo real pueden mejorar la capacidad de cualquier aplicación de procesamiento de flujo para analizar el comportamiento dinámico de sus fuentes de datos y responder rápidamente. Estos son solo algunos ejemplos:

· Monitoreo inteligente en tiempo real: rastreo de flota, monitoreo de seguridad, recuperación ante desastres

· Servicios financieros: seguimiento de cartera, detección de fraude electrónico, pruebas de inventario

· Internet de las cosas (IoT): seguimiento de dispositivos para fabricación, vehículos, dispositivos fijos y móviles

· Cuidado de la salud: monitoreo de pacientes en tiempo real, seguimiento de dispositivos médicos y alertas

· Logística: conciliación de inventario en tiempo real, optimización del flujo de fabricación

Los gemelos digitales en tiempo real permiten análisis de transmisión en tiempo real que anteriormente solo se podían realizar en procesamiento por lotes fuera de línea. Aquí están algunos ejemplos:

· Ayudan a las aplicaciones de IoT a realizar un mejor trabajo de análisis predictivo al procesar mensajes de eventos mediante el seguimiento de los parámetros de cada dispositivo, cuándo se realizó el mantenimiento por última vez, anomalías conocidas y mucho más.

· Ayudan a las aplicaciones de atención médica a interpretar la telemetría en tiempo real, como las lecturas de presión arterial y frecuencia cardíaca, en el contexto del historial médico de cada paciente, los medicamentos y los incidentes recientes, de modo que se puedan generar alertas más efectivas cuando se necesita atención.

· Permiten que las aplicaciones de comercio electrónico interpreten los flujos de clics del sitio web con el conocimiento de la demografía de cada comprador, las preferencias de marca y las compras recientes para hacer recomendaciones de productos más específicas.

Un ejemplo en el seguimiento de flotas

Considere el uso de gemelos digitales en tiempo real para rastrear el movimiento de vehículos en una flota nacional de automóviles o camiones. Cada gemelo puede rastrear un vehículo específico utilizando información contextual específica, como la ruta prevista, el perfil del conductor y el historial de mantenimiento del vehículo. Estos gemelos pueden alertar a los despachadores o conductores cuando se detectan problemas, como un conductor perdido o errático o un problema de mantenimiento inminente con un vehículo. Además, el análisis agregado en tiempo real puede detectar problemas regionales que afectan a varios vehículos, como retrasos climáticos y carreteras cerradas. Al aumentar la conciencia situacional, los gemelos digitales en tiempo real permiten a los despachadores enfocarse rápidamente en los problemas y reaccionar en segundos.

Todo en tiempo real

El servicio ScaleOut Digital Twin Streaming analiza y responde simultáneamente a los mensajes de eventos entrantes de fuentes de datos mientras realiza análisis agregados en todas las fuentes de datos. Esto significa que los gemelos digitales en tiempo real son dispositivos de seguimiento, también informan patrones y tendencias agregados para maximizar la conciencia situacional.

¿Gran carga de trabajo? No es un problema

Al emplear una arquitectura de software totalmente escalable y distribuida de forma transparente en la nube, el servicio ScaleOut Digital Twin Streaming Service puede manejar cargas de trabajo de rápido crecimiento al tiempo que mantiene una respuesta rápida a las fuentes de datos. La alta disponibilidad integrada mantiene el servicio en funcionamiento y protege los datos de misión crítica en todo momento.

Introspección más profunda para mejores respuestas

Las tuberías tradicionales de procesamiento de flujo y CEP, como Apache Storm y Flink, no tienen estado y carecen de conocimiento sobre el estado dinámico de cada fuente de datos para ayudar a interpretar la telemetría entrante. Los gemelos digitales en tiempo real superan esta limitación al rastrear información de estado para cada fuente de datos, abriendo la puerta a una introspección mucho más profunda y respuestas más efectivas en tiempo real. Estos gemelos pueden incorporar código algorítmico, motores de reglas o incluso aprendizaje automático para ayudar a realizar su análisis de los eventos entrantes.

Cree aplicaciones fácilmente

La próxima generación en Streaming Analytics

Los gemelos digitales en tiempo real simplifican el diseño de las aplicaciones de procesamiento de transmisión y mejoran la calidad de los análisis de transmisión. El enfoque tradicional se basa en particionar el código de la aplicación en múltiples pasos de canalización y usar técnicas ad hoc para acceder a cachés o bases de datos. Esto agrega complejidad y pone la carga sobre el desarrollador para garantizar un rendimiento rápido.

Los gemelos digitales en tiempo real evitan esta complejidad al ofrecer un modelo simple y directo para procesar la telemetría entrante basada en el seguimiento del estado dinámico de cada fuente de datos. Esto evita la necesidad de construir canales de transmisión, y la plataforma de ejecución garantiza automáticamente un alto rendimiento y tiempos de respuesta rápidos. El uso de técnicas de desarrollo bien orientadas y orientadas a objetos simplifica aún más el proceso de diseño.

¿Qué es un "gemelo digital en tiempo real"?

A diferencia de los modelos de gemelos digitales tradicionales, los gemelos digitales en tiempo real se centran en analizar los mensajes de eventos entrantes para proporcionar retroalimentación inmediata a sus fuentes de datos (por ejemplo, dispositivos) dentro de un sistema en vivo. Cada gemelo comprende un objeto de estado que contiene información dinámica sobre la fuente de datos y un método de procesamiento de mensajes definido por la aplicación que analiza los eventos entrantes y genera mensajes salientes.

A medida que los mensajes de eventos fluyen hacia el servicio ScaleOut Digital Twin Streaming, se crea un gemelo digital para cada fuente de datos única para procesar los mensajes entrantes de esa fuente de datos. El método de procesamiento de mensajes utiliza información en el objeto de estado para ayudar a analizar cada mensaje de evento y decidir qué acción tomar. Puede enviar un mensaje de regreso a la fuente de datos y / o enviar una alerta si se requieren acciones adicionales. (Algunos mensajes entrantes pueden tomar la forma de comandos, que se pueden reenviar a la fuente de datos). El método de procesamiento de mensajes también puede actualizar el objeto de estado para rastrear cambios dinámicos en la fuente de datos y ayudar a analizar eventos futuros.

El servicio en la nube puede procesar simultáneamente los mensajes entrantes de muchos miles (o incluso millones) de fuentes de datos únicas, y reenvía cada mensaje a su gemelo digital en tiempo real correspondiente. Además, puede realizar análisis agregados en todos los gemelos digitales extrayendo información de los objetos de estado, combinando esta información y presentando los resultados en varios tipos de cuadros y gráficos.

Creación de aplicaciones con modelos gemelos digitales en tiempo real

El kit de herramientas de software ScaleOut Digital Twin Builder ™ permite a los desarrolladores definir información de estado orientada a objetos y código analítico para rastrear la telemetría de cada tipo de fuente de datos (por ejemplo, una turbina eólica o una alarma de incendio). Este kit de herramientas proporciona API en Java, C # y JavaScript para construir "modelos" gemelos digitales en tiempo real, que luego se implementan en el servicio ScaleOut Digital Twin Streaming Service con solo unos pocos clics en su interfaz de usuario basada en web. Cada modelo define las propiedades que se almacenarán en los objetos de estado y el código analítico definido por el usuario necesario para procesar la telemetría entrante. Una vez implementado, el servicio en la nube utiliza estos modelos para crear automáticamente "instancias" únicas de gemelos digitales en tiempo real para todas las fuentes de datos a medida que procesa los mensajes de eventos entrantes.

Las definiciones familiares de clases orientadas a objetos en C #, Java y JavaScript simplifican el desarrollo de algoritmos de análisis avanzados y aprovechan todo lo que los desarrolladores ya saben sobre programación orientada a objetos. Igualmente, importante, aseguran una separación limpia entre el código específico de la aplicación y la orquestación de la plataforma del procesamiento de eventos. El resultado neto es que las aplicaciones son fáciles de escribir y ejecutar sin la necesidad de conocimiento especializado de API complejas o semántica de plataforma.

El siguiente diagrama muestra las instancias gemelas digitales en tiempo real creadas para manejar la telemetría entrante de los automóviles en una gran flota de automóviles de alquiler. Cada instancia podría tener un conocimiento detallado sobre el contrato de alquiler de cada automóvil, los datos demográficos y el registro de manejo del conductor, y los problemas de mantenimiento. Con esta información, el método de procesamiento de mensajes de la aplicación podría, por ejemplo, alertar a los gerentes cuando un conductor excede repetidamente el límite de velocidad de acuerdo con criterios específicos de la edad del conductor y el historial de manejo o viola otros términos del contrato de alquiler, proporcionando así nuevas ideas sobre telemetría recibido de vehículos que de otro modo no estarían disponibles en tiempo real.

Una aplicación puede definir múltiples modelos gemelos digitales en tiempo real para procesar telemetría desde diferentes tipos de dispositivos. Por ejemplo, una aplicación que analiza la telemetría de los componentes de una turbina eólica podría definir tres gemelos digitales en tiempo real que corresponden a diferentes componentes de la turbina eólica, como palas, generador y panel de control. Cada componente podría enviar telemetría a tres instancias gemelas digitales diferentes, una de cada tipo.

Implementación rápida en la nube

El kit de herramientas de software ScaleOut Digital Twin Builder ™ simplifica el desarrollo de modelos gemelos digitales en tiempo real basados en Java, C # y JavaScript al proporcionar clases orientadas a objetos que sirven como base para definir estos modelos. El siguiente paso es implementar los modelos en el servicio en la nube de ScaleOut utilizando una interfaz de usuario basada en web. Una vez implementados, estos modelos esperan mensajes de eventos entrantes y crean instancias gemelas digitales en tiempo real a medida que se detectan nuevas fuentes de datos.

La interfaz de usuario del servicio ScaleOut Digital Twin Streaming permite al usuario conectar fácilmente el servicio en la nube a numerosos centros de mensajería populares, incluidos Microsoft Azure IoT Hub, Amazon AWS IoT Core, Kafka y un servicio web REST, con más conectores que se lanzarán pronto. Cuando las fuentes de datos envían mensajes de eventos a un centro conectado, estos mensajes se reenvían al servicio en la nube. Una vez autenticado, el servicio en la nube recibe mensajes de eventos entrantes y los entrega a sus gemelos digitales en tiempo real correspondientes. También envía mensajes salientes de gemelos a sus fuentes de datos correspondientes utilizando el concentrador conectado. Las conexiones en la nube a los centros de mensajería emplean una escalabilidad transparente para maximizar el rendimiento del procesamiento de flujo.

Maneje fácilmente escenarios complejos

Más allá del uso de gemelos digitales en tiempo real para modelar fuentes de datos físicos, se pueden organizar en una jerarquía para implementar subsistemas que operan en niveles sucesivamente más altos de abstracción dentro de una aplicación en tiempo real. Las alertas de gemelos digitales en tiempo real de nivel inferior pueden enviarse como telemetría a gemelos de nivel superior que manejan comportamientos abstractos.

APRENDE MÁS

Migrar sin problemas al borde

Las aplicaciones de IoT a menudo necesitan particionar la lógica de la aplicación entre la nube y el borde para evitar retrasos de WAN. Debido a su poderosa encapsulación de la lógica de la aplicación, los gemelos digitales en tiempo real pueden migrar de manera transparente la funcionalidad de manejo de eventos de bajo nivel al límite, donde viven los dispositivos, en lugar de volver a implementar el código de la aplicación.

Maximizar la conciencia situacional

Análisis agregado para la conciencia situacional

Las aplicaciones en tiempo real que rastrean miles de fuentes de datos, como vehículos en una flota o sensores en un perímetro de seguridad, deben ser capaces de identificar inmediatamente los puntos calientes y determinar si existe un patrón. Esto permite respuestas rápidas y estratégicas a las amenazas emergentes y el uso óptimo de los escasos recursos.

Considere una red de alerta de ciberseguridad para una red eléctrica regional. Esta red puede comprender miles de agentes de software distribuidos a través de servidores y controladores en la red, cada uno de los cuales evalúa los inicios de sesión y los comandos para determinar si se está produciendo un posible ataque. Para responder de manera efectiva, es crítico determinar de inmediato cuán extendido es un ataque y dónde se deben aplicar los recursos para contenerlo.

Los gemelos digitales en tiempo real proporcionan una potente arquitectura de software para enfrentar este desafío. Los agentes de software pueden enviar telemetría a gemelos digitales en tiempo real que rastrean el estado de los informes de todos los servidores y controladores, incluida una evaluación actual de la probabilidad de un ataque. Se pueden realizar análisis agregados en tiempo real en todos los objetos de estado para todos los gemelos para determinar el estado general de la red y, en el caso de un ataque, qué ubicaciones tienen la evaluación de amenazas más alta. Esto permite a los gerentes ver la situación completa y formular una respuesta rápida y estratégica.

No se requiere programación

La interfaz de usuario del servicio en la nube permite la creación rápida y fácil de análisis agregados en tiempo real que combinan el estado de todos los gemelos digitales en tiempo real de un tipo determinado y proporcionan retroalimentación gráfica inmediata. Cada "widget" de análisis se muestra como una barra, un pastel o un gráfico de líneas y se actualiza cada pocos segundos con resultados continuos en tiempo real.

Cada operación de análisis agregado se especifica fácilmente a través de la interfaz de usuario seleccionando los parámetros para un cálculo continuo "MapReduce" (similar a una tabla dinámica de Excel), que incluye:

· el modelo gemelo digital en tiempo real
· la propiedad dentro de los objetos de estado que se agregarán
· el operador de agregación (promedio, mínimo, máximo, recuento)
· Una propiedad opcional utilizada para agrupar los resultados
· El tipo de gráfico (barra, columna, pastel, línea)

El servicio en la nube ejecuta esta operación cada cinco segundos para actualizar el contenido del gráfico con los últimos valores de los gemelos digitales en tiempo real. Esto garantiza que los usuarios siempre tengan la información más reciente sobre el estado agregado de sus gemelos digitales.

Potente plataforma de ejecución

El servicio ScaleOut Digital Twin Streaming despliega gemelos digitales en tiempo real en una plataforma informática en memoria altamente escalable en la nube y ejecuta tanto análisis de procesamiento continuo como análisis agregado utilizando un motor informático integrado. Esto ofrece tiempos de respuesta rápidos para dispositivos (generalmente de 1 a 3 milisegundos) y actualiza las estadísticas globales cada 5 segundos.

La plataforma informática en memoria de ScaleOut se basa en ScaleOut StreamServer y representa más de una década de desarrollo y refinamiento. Su arquitectura de software líder en la industria ofrece varios beneficios clave para alojar gemelos digitales en tiempo real:

· correlación automática de los mensajes de eventos entrantes por fuente de datos para su entrega a sus instancias gemelas digitales en tiempo real correspondientes
· Entrega y respuesta rápidas de eventos mediante un protocolo interno basado en las API de extensiones reactivas y diseñado para minimizar el movimiento de datos
· acceso rápido a objetos de estado mediante almacenamiento escalable, altamente disponible, basado en memoria
· procesamiento de eventos de alta disponibilidad junto con el centro de mensajes conectado
· ejecución integrada de MapReduce diseñada para minimizar el movimiento de datos
· rendimiento de procesamiento de eventos escalable mediante la adición transparente de servidores basados en la nube para mantener el procesamiento de eventos y el análisis agregado rápido a medida que crece la carga de trabajo

Inteligencia Artificial en el día a día contable

2019-11-27 00:00:00

Actualmente se habla mucho acerca de inteligencia artificial y aprendizaje automático, principalmente con todos los cambios que ha proporcionado la transformación digital. Tal vez para vos, que vivís inmerso en el mundo de la contabilidad, este asunto aún esté un poco distante de tu día a día.

¡Pero por muy poco tiempo!

La inversión en nuevas tecnologías en la contabilidad tiene la posibilidad de causar una revolución muy positiva en todo lo que estamos acostumbrados. El contador del futuro se beneficiará en la optimización de procesos, resolución de problemas contables con más precisión y eficiencia, entre otros.

El uso de la inteligencia artificial en el mercado contable aún está en el inicio, sin embargo, tiene un gran potencial más adelante. Y si todavía tenés miedo que las máquinas tomen el lugar de las personas en el mercado laboral, ¡no te preocupes! La inteligencia humana será esencial en el control de los robots y, en el futuro, todos tendrán su lugar garantizado.

Vamos a entender mejor qué es la inteligencia artificial y de qué forma su uso puede ser ventajoso en la contabilidad.

Un poco más acerca de la inteligencia artificial

Como ya fue abordado anteriormente,la Inteligencia artificial es un sector de la ciencia de la computación que tiene como objetivo crear comportamientos en dispositivos que se asemejen a los de los humanos.

En otras palabras, por medio de la interpretación de informaciones y patrones grabados en grandes bases de datos, los sistemas tienen la capacidad de tomar decisiones y resolver problemas de forma independiente.

Para que los robots, o bots, funcionen de forma adecuada, dependen de tres pilares de la ciencia de la computación: machine learning, deep learning y procesamiento de lenguaje natural. Vamos a entender brevemente cada uno de ellos.

Machine learning, o aprendizaje automático, es la tecnología que permite que las computadoras reconozcan y apliquen patrones de forma autónoma a partir de las informaciones grabadas en la base de datos. ¿Viste cuando Netflix te da recomendaciones de películas que pueden interesarte a partir de tus visualizaciones anteriores? ¡Ahí está el aprendizaje de máquina!

Deep learning, o aprendizaje profundo, es la tecnología que permite que las computadoras desarrollen la capacidad de identificar relaciones y asociaciones. En otras palabras, es cuando las máquinas “comprenden” la información y “analizan” su implicación utilizando el aprendizaje de máquina.

A su vez el Procesamiento de Lenguaje Natural (PNL), como lo dice su nombre, es la tecnología que permite que los bots comprendan y repliquen el habla humana. Una de sus funcionalidades es analizar publicaciones en redes sociales y “comprender” cómo se sienten los clientes con relación al servicio de atención o adquisición del producto, por ejemplo.

Así mismo, el PLN es utilizado en los famosos chatbots, una herramienta que ya ha sido utilizada por muchos estudios contables y ha sido de gran ayuda para los contadores del futuro.

La inteligencia artificial y el contador del futuro

Actualmente, el uso de la inteligencia artificial por los estudios contables está en su fase inicial, sin embargo, tiene una gran posibilidad de tornarse esencial en el día a día del contador del futuro.

Muchos softwares de contabilidad ya utilizan el aprendizaje automático para automatizar la entrada de datos y reconciliaciones, por ejemplo.

La perspectiva es que, hasta 2020, otras tareas contables que incluyen impuestos, liquidación de sueldos, auditorías, entre otros, sean automatizadas por medio del uso de la tecnología en la contabilidad, principalmente la inteligencia artificial.

Además, cuando permitimos que las máquinas ejecuten tareas tediosas y repetitivas, la chance de error es mínima, ya que el software y los robots no se cansan ni pierden el foco, ¿no es verdad?

Otro beneficio del uso de la inteligencia artificial en la contabilidad es la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos. Los robots pueden ejecutar tareas como interpretar contratos o acciones o extraer términos importantes y analizarlos mucho más rápido de lo que permite el trabajo humano.

La inteligencia artificial también le proporciona a los contadores datos seguros y rápidos siempre que generan un informe, maximizando la eficiencia. También pueden categorizar información de forma mucho más eficaz, porque, con el tiempo y el aprendizaje automático, los bots pasan a tomar mejores decisiones con base en la entrada humana y pueden incluso adaptarse a los patrones comportamentales de un contador.

Chatbots, aliados del contador del futuro

En este punto ya debe haber quedado claro las ventajas del uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje de máquina para los contadores del futuro, ¿no?

Pero otro tipo de uso de estas tecnologías que ha sido muy bien aceptado por los modernos estudios contables son los chatbots.

Entre la gran variedad de uso de los bots de conversación, el mercado contable se ha beneficiado con la automatización del servicio de atención al cliente, lo que proporciona reducción de costos debido a la velocidad en el tiempo de respuesta y en el aumento de la capacidad de operación y retención de los procesos.

Es evidente que la inversión en este tipo de herramienta es cara y trabajosa, principalmente si tu estudio contable aún es pequeño, sin embargo, algunas empresas están trabajando para que el acceso a los bots sea cada vez más posible.

La tecnología en la contabilidad puede ser extremadamente beneficiosa en el día a día del contador del futuro y tiene la posibilidad de brindar más eficiencia y valor agregado a su negocio.

El futuro será tecnológico, pero la fuerza humana es y siempre será esencial.

Reporte sobre tendencias globales en redes 2020

2019-11-05 00:00:00

•Las tendencias como la globalización, la transformación digital, la automatización y la resiliencia del negocio, además de la sustentabilidad, están dando forma a los requisitos necesarios para lograr un nuevo tipo de red.

•El cambiante panorama tecnológico: modelos emergentes nativos de la nube, Internet de las Cosas, inteligencia artificial (IA), dispositivos móviles, amenazas de ciberseguridad y aplicaciones inmersivas, está afectando drásticamente las arquitecturas y operaciones de redes de TI.

•La enorme escala, complejidad y naturaleza dinámica de estas demandas superan la capacidad de los operadores humanos por sí solos.

•Las nuevas redes utilizan tecnologías emergentes como la IA (Inteligencia Artificial), el aprendizaje automático y la automatización para simplificar y proteger las operaciones, permitir una rápida adaptabilidad y aumentar la toma de decisiones de las personas.

ORIENTACIÓN ESENCIAL

•Los líderes de TI y los estrategas de redes deben impulsar un enfoque paso a paso para hacer evolucionar cada uno de sus dominios de red a un modelo basado en controladores, lo cual desarrolla tecnologías de IA y automatización.

•Los líderes de TI deben crear un plan de negocios y de tecnología que se alinee con las prioridades del negocio y abarque la arquitectura, la tecnología, las operaciones y el talento.

•Los estrategas y los profesionales de redes deben identificar las opciones de carrera y desarrollo que les darán los conjuntos de habilidades que se necesitan para liderar esta transformación de las redes y mejorar su valor.

PRINCIPAL PREDICCIÓN

“Para 2025, los equipos de redes de vanguardia contarán con redes basadas en intención que operen en todos los dominios: campus, sucursal, WAN, centro de datos, nube, proveedor de servicios y seguridad. Sus redes tendrán la capacidad para comprender los requisitos de negocio y de las aplicaciones, y traducirlos en políticas de red y seguridad. La agilidad mejorará drásticamente a través de la automatización inteligente de la red, y las redes funcionarán con un potente bucle de retroalimentación que proporcionará supervisión, seguridad y optimización de manera continua. La red basada en intención garantizará que los servicios empresariales se entreguen y estén protegidos de manera continua en toda la red. Estos avances darán lugar a importantes beneficios para las organizaciones y también para la sociedad en general”.

— John Apostolopoulos, CTO de Redes Empresariales, Cisco

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El mantenimiento predictivo va a la corriente principal

2019-10-21 00:00:00

Preparando el camino para la analítica industrial y la fábrica inteligente integrada

El mantenimiento predictivo, el monitoreo de las máquinas para evitar averías y prolongar su vida útil no es un concepto nuevo y ha estado en uso mucho antes de que el IOT se instalara. Sin embargo, la complejidad y el costo de la tecnología lo mantuvieron en una prima para muchos fabricantes, difícilmente justificando la implementación a gran escala.

La transformación IoT industrial ha hecho las cosas más sencillas y reducido drásticamente las barreras para la implementación de mantenimiento predictivo. En lugar de concentrarse en las mediciones individuales, IIOT vincula las prácticas de mantenimiento predictivo a la automatización general de la fábrica y la habilitación de la nube. De esta manera, existe un efecto compuesto logrado por los despliegues de IoT industrial, que también incluyen la administración de activos, análisis de uso del cliente, analítica industrial y otros casos de uso.

Con este enfoque estratégico, la red eléctrica inteligente y los sensores más pequeños y baratos para la vibración, el análisis térmico, acústico y otros análisis mecánicos, el valor predictivo de mantenimiento se elevará a más de 500.000 millones de dólares para 2025, según McKinsey Global Institute. Lo que es más importante, es probable que la industria manufacturera se reforme totalmente en una central eléctrica digital que traiga nuevos y mejores empleos, reduzca las emisiones y eleve el PIB en todo el mundo.

El mantenimiento predictivo mejora los resultados en una amplia variedad de industrias

En mayo de 2015, Hadoop publicó un estudio de caso sobre mantenimiento predictivo para la industria de petróleo y gas. El informe mostró que el uso de mantenimiento predictivo llevó a un aumento en la eficiencia y el ahorro. Además, dado que la industria implica el uso de equipos peligrosos, remotos y difíciles de ver, el estudio reveló que el mantenimiento preventivo había ayudado a las empresas a evitar problemas de seguridad. Un informe más específico pero similar sobre Santos Ltd., uno de los principales productores de petróleo y gas en Australia y Asia, indicó que identificar los problemas más apremiantes con el mantenimiento predictivo ayudó a la compañía a evitar fallas prevenibles.

El mantenimiento predictivo también ha demostrado ser útil en el monitoreo remoto de otros tipos de equipos, como ascensores y vehículos en una flota. El uso de esta práctica ha ayudado a las compañías a reducir el tiempo de inactividad para la reparación, mejorar la planificación de recursos, predecir costos y crear un programa de mantenimiento bien administrado. El mantenimiento predictivo da a las empresas la oportunidad de mejorar la gestión interna y obtener beneficios para sus clientes. También permite a las empresas mejorar las relaciones con los contratistas que realizan reparaciones y mantienen el equipo.

El mantenimiento predictivo tiene el potencial de beneficiar a la economía global de muchas maneras. Por ejemplo, en muchas industrias como la industria del petróleo y el gas, la desaceleración económica llevó a una reticencia a fijar el equipo de envejecimiento. Ahora que la economía ha aumentado, las empresas están ansiosas por crear programas de mantenimiento más eficaces. El mantenimiento predictivo les permite hacer eso a un costo menor que el cumplimiento de los calendarios de reparación tradicionales.

Del mantenimiento predictivo a la analítica industrial

El mantenimiento predictivo va de la mano con Industrial Analytics, una metodología que recopila, revisa y cuantifica datos sobre las operaciones comerciales. Para que el mantenimiento predictivo funcione correctamente, el programa de software debe recuperar los datos correctos. Debe entonces relacionar esos datos con las preocupaciones actuales, tales como "¿Qué podría suceder?" Y "¿Qué acción se debe tomar?" A una pieza de equipo. Este es uno de los retos relacionados con el IIOT.

Actualmente hay un número creciente de soluciones de analítica industrial, pero el mayor problema para los fabricantes es aplicarlas para algunos casos de uso práctico que traen un buen ROI. Mientras que la tecnología IIOT ya está allí, las empresas no están seguros de cómo empezar con ella. En este sentido, el mantenimiento predictivo ha demostrado ser uno de los mejores candidatos - ofrece ROI calculable y requiere un esfuerzo tecnológico relativamente modesto.

El estudio realizado por la Asociación de Analítica Digital eV Alemania (DAAG) ,realizado entre 151 analíticos profesionales en empresas industriales en 2016/2017, sugiere que el mantenimiento predictivo es la aplicación más importante para la analítica industrial para los próximos años. Un tercio de los encuestados también afirmó un aumento de los ingresos como el mayor beneficio de la analítica industrial para sus empresas.

Industrial IoT Cloud para la Fábrica Inteligente Integrada

El mantenimiento predictivo es el elemento básico de IoT industrial, pero, a mayor escala, es sólo un eslabón en la cadena de evolución hacia una fábrica inteligente integrada, el santo grial de la Industria 4.0. Para lograr este objetivo, el manejo de la integración entre las nuevas soluciones IoT es tan importante para las empresas manufactureras como la creación de aplicaciones inteligentes y rápidas de IoT y los propios sensores.

La pila industrial moderna de IoT está tomando los avances necesarios para poner en orden los casos de uso esporádicos y las soluciones específicas de la tarea de modo que un concepto elegante de la fábrica evite de ser una amalgama de la tecnología intimidante. Una nube IoT industrial proporciona el beneficio de la orquestación centralizada de soluciones, la gestión de datos y usuarios y la innovación directa de IoT. Por otra parte, los fabricantes tienen una capacidad única para crecer en empresas de tecnología IoT fuerte mediante el crecimiento de sus propios ecosistemas de nube de IoT y destacándose del resto con los servicios modernos de nube para clientes y socios comerciales.

El mantenimiento predictivo ya está en la planta, pero su éxito como el de un pionero IIoT es también un buen modelo para una mayor convergencia de sensores, máquinas, robots y nubes. Lo mejor está por venir.

Cómo IoT está transformando la gestión de oleoductos y gasoductos

2019-10-21 00:00:00

Las redes de monitoreo habilitadas para IoT pueden mejorar las prácticas de administración de oleoductos y gasoductos para reducir los costos y el tiempo de inactividad, minimizar la huella ambiental, aumentar la seguridad y garantizar el cumplimiento normativo.

Las tuberías son una parte integral de la industria del petróleo y el gas, ya sea en operaciones aguas arriba, aguas medias o aguas abajo. Si bien se considera la forma más segura y rápida de transportar sustancias peligrosas, estos activos críticos no están libres de errores. Bajo la influencia progresiva de los flujos de materiales y las condiciones ambientales dinámicas, las tuberías son susceptibles a múltiples fallas estructurales. La corrosión, grietas, fugas y desacoplamiento se encuentran entre los problemas más comunes.

Además de la pérdida significativa de producto, las fugas en la tubería pueden causar impactos tremendos e irreversibles en el medio ambiente y la vida silvestre, al tiempo que amenazan a los trabajadores y la seguridad pública. Según una investigación de 2018, solo en los EE. UU. Los accidentes de tuberías líquidas cuestan la asombrosa cantidad de $ 326 millones anuales . $140 millones de esto se atribuyen a los costos ambientales y de remediación. El estudio también reveló que generalmente tomaba 9 horas identificar un accidente y otras 5 horas para que los operadores respondieran.

El desafío de la visibilidad granular de los activos

Ante la presión cada vez mayor de regulaciones más estrictas, la volatilidad de los precios, los movimientos ambientales agresivos y un cambio de paradigma hacia las energías renovables, la industria del petróleo y el gas se ve obligada a cambiar. Las empresas con visión de futuro han adoptado cada vez más la digitalización para administrar mejor sus activos y evitar derrames costosos. El monitoreo de tuberías no es nuevo en la industria, pero los sistemas SCADA tradicionales no pueden proporcionar la visibilidad granular de los activos necesaria. Cuando se trata de tuberías de cientos, si no miles de kilómetros de largo, es fundamental saber lo que sucede cada metro.

Muchos sistemas de tuberías comenzaron en sitios de exploración remotos donde las redes terrestres no son confiables o están ausentes por completo. Por lo tanto, las opciones de monitoreo se limitan a verificaciones manuales intensivas en mano de obra o costosas suscripciones satelitales, ninguna de las cuales permite la recolección de datos con la granularidad deseable. Incluso cuando está disponible, la conectividad terrestre, como la celular y la Wi-Fi, consume mucha energía e impone costosos planes de datos en los puntos finales. Esto hace que el costo de implementar y mantener una red de monitoreo a gran escala sea desalentador para muchas empresas.

El Internet de las cosas (IoT) con nuevas tecnologías de sensores y comunicaciones está cambiando el juego al hacer que el monitoreo de activos sea más fácil y asequible que nunca. Las redes de área amplia de baja potencia (LPWAN) ,en particular, introducen un enfoque de bajo costo y eficiencia energética para recopilar datos de telemetría granular. Gracias a su amplio rango y topología en estrella, LPWAN puede conectar puntos de medición masivos dispersos geográficamente con menos infraestructura requerida. La LPWAN privada es ideal en el contexto del petróleo y el gas, ya que su cobertura de red se puede adaptar de manera flexible a las necesidades específicas de las empresas en ubicaciones en alta mar e inaccesibles.

En concierto con sensores inteligentes miniaturizados y multisensor, LPWAN robusto desbloquea una gran cantidad de información crítica relacionada con la salud estructural de las tuberías y sus condiciones de operación. Los datos del sensor pueden enviarse a una HMI in situ para contrarrestar de inmediato, así como a un sistema de gestión central y / o una plataforma en la nube para el almacenamiento y análisis a largo plazo.

“Las redes de monitoreo habilitadas para IoT pueden mejorar las prácticas de administración de oleoductos y gasoductos para reducir los costos y el tiempo de inactividad, minimizar la huella ambiental, aumentar la seguridad y garantizar el cumplimiento normativo.”

Acelerar la resolución de problemas y las respuestas

Tener información sobre la integridad de la tubería las 24 horas del día significa que cualquier anomalía o desviación se puede informar al instante. Si bien la caída de presión aparentemente indica una fuga, otros parámetros del sensor pueden ayudar a identificar problemas estructurales de las tuberías mucho antes, antes de que ocurra un derrame grave o una explosión fatal. Por ejemplo, los sensores ultrasónicos y acústicos pueden informar ondas de sonido anormales que sugieren el inicio y el crecimiento de grietas junto con la delaminación. Del mismo modo, los sensores magnéticos pueden detectar un cambio en el grosor de la pared de la tubería debido a la corrosión.

Los sensores inteligentes pueden comunicar no solo el daño en la etapa inicial, sino también su ubicación y gravedad para identificar y acelerar las acciones requeridas. Minimizar el tiempo transcurrido entre una falla y una reparación es clave para minimizar las pérdidas de material y la contaminación causada por los productos liberados. La detección de daños desde el principio también simplifica la reparación, lo que resulta en costos reducidos y tiempos de inactividad asociados con el servicio.

Habilitar estrategias de mantenimiento avanzadas

Al recopilar datos sobre la integridad de la tubería y las condiciones de funcionamiento a lo largo del tiempo, incluso se pueden anticipar y prevenir fallas con estrategias de mantenimiento predictivo. El análisis de modos de mal funcionamiento anteriores permite el desarrollo de modelos de predicción de crecimiento de defectos y evaluación de riesgos. Además de eso, la evaluación del deterioro de la integridad a largo plazo ayuda a calcular la vida útil restante real de una tubería. Esto permite el diagnóstico de cuellos de botella estructurales junto con la planificación estratégica del mantenimiento y el reemplazo de piezas para evitar daños. El mantenimiento predictivo no solo ayuda a evitar costosas interrupciones no planificadas, sino también un tiempo de inactividad planificado y redundante que las empresas con enfoques basados en el cronograma desean evitar.

Automatizar tareas manuales

Una red de monitoreo de condición basada en IoT disminuye la necesidad de una inspección de campo regular y elimina el registro manual de datos. Además de minimizar los errores humanos, esto contribuye a ahorrar costos y mejorar la productividad de los trabajadores, ya que pueden centrarse en tareas más importantes. La disminución de las visitas al sitio, especialmente a ubicaciones remotas, también reduce el tiempo total de los viajes en camión, lo que limita el uso de combustible y las emisiones de CO2.

Optimizar la utilización de activos y el diseño futuro

Los datos del sensor IoT permiten a las empresas analizar y comprender los comportamientos de las tuberías bajo diferentes condiciones externas, incluidas las cargas estructurales, los cambios climáticos, las características del suelo, la humedad y los niveles de pH. Esta información es fundamental para mejorar las prácticas futuras de ingeniería y construcción para optimizar la vida útil efectiva de una tubería. Además, para las tuberías más antiguas que han estado en servicio durante varias décadas, los datos del sensor pueden validar su integridad para operaciones seguras continuas.

La llegada de IoT permite una visibilidad de activos sin precedentes que va más allá de la capacidad de las redes industriales convencionales. La implementación de una solución de IoT no requiere necesariamente una inversión inicial significativa o alteraciones peligrosas y engorrosas en los sistemas brownfield. Las soluciones inalámbricas emergentes como LPWAN y las nuevas tecnologías de sensores se pueden adaptar fácilmente a activos heredados críticos que permiten IoT, como tuberías a bajo costo. Más importante aún, el impacto inmediato de una red de monitoreo de IoT en la eficiencia operativa, la seguridad y la sostenibilidad pronto superará los costos iniciales y avanzará la ventaja competitiva de las empresas en el mercado de petróleo y gas.

Las tecnologías digitales pueden reducir gastos de la industria de Oil & Gas hasta en un 30%

2019-10-21 00:00:00

EconoJournal entrevistó al experto en soluciones digitales para el sector Oil & Gas de la compañía ABB, Espen Storkaas, vicepresidente del grupo y digital lead para industrias de cabecera (Upstream). Storkaas se graduó en la Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología (NTNU) de la ciudad de Trondheim, donde obtuvo un doctorado en procesos de control y una maestría en ingeniería química. Luego, en el año 2005 se incorporó a ABB, una firma líder en tecnología, robótica, digitalización y automatización industrial y redes eléctricas para clientes de servicios públicos, industrias y de transporte en todo el mundo.

Desde la óptica del ejecutivo, la industria global de hidrocarburos atraviesa por un escenario disruptivo apuntalado por “revoluciones simultáneas”. “En primer lugar, la revolución energética desatada por los recursos no convencionales como el shale gas y el shale oil, junto con la creciente competitividad de las energías renovables como la solar y la eólica, ha establecido una “nueva normalidad” en cuanto a lo que se espera de los niveles de precio”, explicó Storkaas. “En segundo lugar, la cuarta revolución industrial -en la que la Internet Industrial de las Cosas (IIOT, por sus siglas en inglés) y la digitalización ofrecen incrementos de productividad sin precedentes- está cambiando rápidamente la industria y le plantea a las empresas del sector el desafío de manejar este cambio”, agregó.

¿Cuáles son los principales desafíos que enfrentan sus clientes frente a este escenario particular?

Consideremos la operación de las plantas existentes, por ejemplo, la productividad está en el candelero como nunca antes. Hay un impulso incesante por aumentar la producción a un menor costo. Eso afecta a todos los niveles de operaciones, desde la optimización de la producción en pozos y tuberías con técnicas de control y monitoreo avanzadas, hasta la optimización de las plantas de procesamiento y de la administración de energía. La inteligencia de datos, el análisis informático avanzado y las tecnologías en la nube abren nuevas oportunidades para utilizar datos de equipos con el fin de realizar mantenimiento predictivo y prescriptivo, que permiten enfocar el mantenimiento donde de verdad se necesita.

Otro de los desafíos principales es salir del punto de equilibrio en el umbral de rentabilidad de los proyectos nuevos y que alcancen un nivel rentable en el nuevo régimen de precios. Esto tiene tanto una dimensión técnica, donde las plantas deben diseñarse y construirse para reducir los costos operativos con una dotación reducida o incluso una autonomía completa, y una dimensión de ejecución del proyecto, donde las tecnologías digitales pueden contribuir a eliminar los sobrecostes y los retrasos que perjudicaron la industria en los últimos años.

¿Cómo se posiciona ABB en este contexto novedoso?

ABB puede ser un socio invaluable para los clientes de las industrias químicas, petroleras y de gas en el abordaje de todos estos desafíos. Con más de 50 años de experiencia en la industria, más de 70 millones de productos y dispositivos conectados, además de expertise en áreas clave como electrificación, instrumentación, automatización y telecomunicaciones, ahora volcamos todo eso junto en nuestra plataforma y cartera de soluciones digitales, que llamamos ABB Ability^TM, que va a conectar los dispositivos y sistemas con los expertos de ABB y, lo que es más importante, con los propios clientes, algo que va a permitir una colaboración en tiempo real esencial para encarar los desafíos de hoy y los que vendrán.

Por ejemplo, nuestras tecnologías y servicios pueden ayudar a los clientes a aumentar la producción en pozos y tuberías entre un 3% y 6%, aumentar la producción de plantas de procesamiento entre 3% y 8% y mejorar la administración de energía, así como evitar cortes para aumentar la disponibilidad de la planta y reducir el mantenimiento entre un 15% y 30%. Todo esto se puede hacer mientras se mejora la seguridad de la planta. En cuanto a las plantas nuevas, nuestras tecnologías y experiencia pueden contribuir con una reducción significativa de tamaño y costos de los sistemas eléctricos, de automatización y telecomunicaciones e incluso posibilitan la construcción de plantas completamente autónomas, mediante las tecnologías avanzadas de monitoreo de condiciones y control remoto.

¿Cuáles son los productos digitales o de alta tecnología más importantes que la industria del petróleo y el gas deben tener, por qué deberían tenerlos y cómo funcionan?

La transformación digital se trata más de colaborar con los clientes y modificar la manera en que trabajamos con ellos que de los productos que son el soporte de esa colaboración. Mediante una auténtica colaboración y un uso adecuado de las tecnologías digitales, los sectores de petróleo, gas y químicos pueden reducir sus gastos de capital y operación hasta en un 30%. Sin embargo, conseguir tales resultados no se trata de mejoras incrementales, sino de hacer las cosas de manera diferente.

Mi consejo para el que le interese desarrollar una estrategia digital es considerar tres simples pasos. El primero es saber más, es decir, la integración de datos y software es el área número uno a tener en cuenta. Hay una gran cantidad de aplicaciones de software críticas pero dispares muy incorporadas en las operaciones. El uso de la tecnología digital para integrar esta plataforma de software es un área importante para mejorar. Por lo tanto, crear una cultura sólida de integridad de datos y, al mismo tiempo, asegurar su confidencialidad y gestionar de manera efectiva las inquietudes sobre la seguridad es la inversión digital individual más significativa que se puede hacer.

El otro paso es hacer más. Una vez que se integraron y protegieron los datos y sistemas, y son de calidad, fiables y consistentes, la oportunidad más importante que sigue, en cuanto a lo digital, es el análisis informático. Hoy en día, el análisis informático es más sofisticado para diagnosticar, clasificar, comparar e identificar ahorros de costos y áreas de mejora de rendimiento de lo que fue nunca antes. Incluye herramientas de visualización, análisis predictivo, análisis en la nube, aprendizaje automático e inteligencia artificial. En palabras simples, nos permite hacer mucho más.

El tercer paso es mejorar. Para seguir mejorando hay que establecer un ciclo de retroalimentación continuo de medición más análisis más mejora para aprender de la información en tiempo real para optimizar la producción. Además, hay que mantenerse atento a las tecnologías disruptivas, ya sean geófonos, robots, satélites o soluciones avanzadas de flujo de trabajo, que pueden aprovecharse en lugar de que se conviertan en una amenaza.

Dado que todas las compañías están adoptando las tecnologías digitales, ¿cuáles son las ventajas de las soluciones digitales de ABB para la industria de gas y petróleo en comparación con su competencia?

Para triunfar en la transformación digital la tecnología debe combinarse con conocimiento técnico y experiencia. El corazón de ABB Ability reúne el análisis informático avanzado, el aprendizaje automático y la inteligencia de datos con la pericia de ABB en productos y su capacidad en el campo. Es por eso que la oferta de ABB es más relevante para nuestros clientes en comparación con cualquier otra disponible en el mercado. Nuestra profunda experiencia del campo está profundamente arraigada en cada producto, servicio y solución que entregamos.

Los productos y servicios con mejoras digitales pueden adaptarse al ambiente del cliente y brindarle incluso más conocimiento. Nombramos a nuestra oferta ABB Ability™ porque le transmite nuestros conocimientos a los clientes para que puedan obtener mejores tiempos de productividad (al minimizar las paradas mediante el mantenimiento predictivo), velocidad (mediante la automatización), rendimiento (mediante el uso de censores y automatización), seguridad (mediante el uso de censores inteligentes y conectividad) y seguridad (con protección de datos tanto en reposo como en movimiento).

¿Puede contarnos 2 o 3 casos de éxito de tecnología avanzada ABB aplicada en el mundo que podrían ser útiles para las empresas locales?

Como ya mencioné, la digitalización no es algo nuevo para ABB y tenemos muchos ejemplos de cómo el conocimiento y la tecnología de ABB en el campo digital actuaron en conjunto para brindarle un valor fantástico a nuestro cliente. Uno de los ejemplos es justamente de aquí, de Argentina, donde nuestros expertos de software y control de procesos trabajaron junto a nuestro cliente para automatizar las operaciones de depósitos mediante tecnología digital ABB a fin de reducir costos y aumentar la rentabilidad del cliente.

Otro ejemplo es nuestra oferta de Centros Colaborativos de Operaciones de ABB Ability^TM, que conecta a nuestros clientes con nuestros expertos industriales de centros en todo el mundo mediante tecnologías digitales, dentro de la misma industria o entre distintas industrias. De esa manera, nuestros clientes pueden suscribirse y tener expertos para soporte disponibles en cuestión de minutos, en lugar de días o semanas. Este modelo de operaciones les permite a nuestros expertos analizar datos operativos de nuestros clientes y advertirles sobre problemas potenciales antes de que afecten sus operaciones. Hay gran cantidad de ejemplos en los que este modelo evitó fallas en equipos o mejoró la eficiencia, también aquí en Sudamérica.

Hemos sido los proveedores de sistemas de Monitoreo de Condiciones para supervisar casi todo el equipamiento a bordo de una plataforma petrolera en el mar, fuimos los proveedores de simuladores de capacitación virtuales para la mayor planta petroquímica integrada que se haya construido en una fase para simplificar su puesta en servicio, y hemos posibilitado y fomentado el control y monitoreo remotos durante más de 30 años.

Las 10 mejores tendencias de transformación digital para 2020

2019-10-20 00:00:00

En los últimos años, la mayoría de las discusiones sobre las tendencias de la Transformación Digital del próximo año habían empezado a parecer un poco repetitivas: Cloud, Edge Compute, IoT, AR ... Siempre parecía que las mismas sillas se reorganizaban en la misma sala. 2020 será una salida de eso. Si bien las mismas tecnologías centrales que dominaron estas discusiones continuarán siendo fundamentales para nuestro viaje colectivo de transformación digital, el 2020 se definirá por una nueva clase de tecnologías nuevas listas para graduarse al centro del escenario. Entre ellos: 5G, AI, análisis de datos avanzados, pero también algunos que pueden sorprender. Sin más preámbulos, aquí están los 10 que creo que serán los más significativos en 2020.

1. 5G para ti y para mí: 2020 será el año de 5G. Con algunos de los nombres más importantes en telecomunicaciones, como Qualcomm, AT&T, Verizon, Nokia, Ericsson y Huawei asegurándose de que las implementaciones globales de 5G se mantengan a la par, y los mejores fabricantes de teléfonos con Android que ya lanzan teléfonos 5G, 5G empezará a funcionar en 2020. Además de brindarnos velocidades de banda ancha más rápidas y redes móviles más confiables, la proliferación de 5G también acelerará los avances en ciudades inteligentes, vehículos inteligentes, manufactura inteligente y decenas de tecnologías intensivas en IoT ansiosas por 5G. En otras palabras, el verdadero valor de 5G no se limitará a los teléfonos. Casi todas las industrias que afectan nuestras vidas diarias se verán transformadas, para mejor, por la evolución de la tecnología que definirá 2020.

2. Un WiFi más rápido para un mundo más rápido: Aunque WiFi 6 y 5G son tecnologías completamente diferentes, ambas nos brindarán un procesamiento y velocidades de conexión inalámbrica mucho más rápidas en 2020. 5G y WiFi 6 en concierto crearán la combinación perfecta de conectividad ultra rápida para el hogar y la oficina. Espere velocidades de descarga hasta 3 veces más rápidas de lo que se puede lograr con WiFi 5, pero esa no es la mejor medida del valor del nuevo estándar. El valor real de WiFi 6 será su capacidad para extender velocidades de datos más rápidas a muchos más dispositivos de los que WiFi 5 podía administrar. Esto es importante por dos razones principales: la primera es que se espera que la cantidad de dispositivos conectados en la red WiFi promedio aumente de aproximadamente 10 ahora a 50 en los próximos años, y ese aumento requerirá una mayor rapidez y eficiencia, y capacidades WiFi más inteligentes. La segunda razón es que la calidad y el volumen de datos consumidos a través de las redes WiFi también están aumentando, y WiFi 5 no puede manejar la carga tan bien. WiFi 6 eliminará estos puntos de dolor a partir de 2020.

3. Las analíticas son la ventaja competitiva: las empresas que aún no invierten mucho en analíticas para 2020 probablemente no lo harán en 2021. Simplemente hay demasiados datos valiosos de clientes para recopilar, procesar y convertir en información para que cualquier empresa pueda seguir siendo competitiva sin hacer un uso completo de las herramientas de análisis modernas. Volar a ciegas y seguir su instinto ya no son opciones viables cuando todas las demás empresas aprovechan sofisticadas herramientas de análisis para identificar problemas, oportunidades y soluciones. Es por eso que estamos viendo una consolidación de las capacidades de análisis en todo el mundo tecnológico, desde Salesforce que adquiere Tableau hasta que Microsoft crea su propia Power Platform. Todas las grandes empresas de tecnología ya han descubierto que el futuro está en los datos, más específicamente, el procesamiento en tiempo real de los mismos, y así, independientemente de la industria en la que se encuentre, el análisis será nuevamente uno de los puntos focales más dominantes de Transformación digital en 2020.

Bonus Insight: veo una continuación de la adquisición, inversión y crecimiento para empresas como Alteryx, Splunk, SAS y Qlik y Tibco, ya que los jugadores de plataformas más grandes, al igual que Salesforce hizo con Tableau, buscarán adquisiciones, empresas conjuntas y / o asociaciones estratégicas.

4. AI y Machine Learning se convierten en multiplicadores de fuerza para el análisis de datos: Si va a invertir en analítica, también necesita invertir en inteligencia artificial y aprendizaje automático para poder navegar por los vastos y agitados mares de información y datos que pretende hacer un buen uso. El valor de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para el análisis de datos se puede resumir en tres proposiciones de valor separadas: velocidad, escala y conveniencia. La velocidad y la escala hablan de la ventaja de automatizar el análisis de conjuntos de datos masivos en lugar de asignar analistas de datos humanos a la tarea. Gracias a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, los conjuntos de datos complejos ahora se pueden analizar en una fracción del tiempo que solía tomar hace solo dos años. Esto no se debe a que las computadoras se hayan vuelto más rápidas o mejores, sino más bien porque la IA y los algoritmos de aprendizaje automático se han vuelto extremadamente buenos en el análisis de datos, y porque ese análisis se puede escalar fácilmente en la nube. En el lado de conveniencia, a diferencia de las herramientas de análisis de datos de antaño, la incorporación de la IA y el aprendizaje automático a las herramientas analíticas las ha hecho intuitivas, fáciles de usar y mucho más confiables. A pesar de lo que ya están recibiendo en 2019, se espera que su velocidad y precisión mejoren considerablemente en 2020.

5. Blockchain va más allá de Crypto: lo llamé el año pasado: Blockchain fue sobrevalorado y, por lo tanto, siempre será un fracaso en 2019. Pero a partir de 2020, creo que finalmente comenzaremos a ver una escala para algunos casos de uso significativos para blockchain más allá de la criptomoneda. Sabemos que Amazon Web Services. La democratización de la tecnología blockchain con su plataforma basada en suscripciones blockchain-as-a-a-service. Y no están solos en este esfuerzo. Muchos otros líderes mundiales también están jugando en este espacio, incluidos Samsung, Microsoft, IBM y Alibaba de China. Además, estamos empezando a ver casos de uso reales de la tecnología más allá de los pagos y las criptomonedas. Vea cómo se utilizará blockchain en seguridad alimentaria, propiedad intelectual y regalías, y administración de bienes raíces / activos, por ejemplo. 2020 podría ser el comienzo del verdadero aumento de Blockchain.

6. RPA atrapa un segundo aire: Proceso de automatización robótica no es nuevo, y es ampliamente considerada como la fruta que cuelga más bajo de la AI árbol, pero sin embargo es un muy tema candente en cada conferencia de tecnología y fabricación he asistido en los últimos ocho años meses. RPA asistida lidera el camino, pero a medida que los intereses y las inversiones continúan creciendo, y RPA se muestra confiable, creo que 2020 será un año muy importante para las inversiones en RPA, al igual que 2019 con el dinero que se vierte en compañías como Automation Anywhere, UiPath y Prisma azul. Además, las empresas empresariales como Cisco, ya están usando RPA para ayudar a crear un margen de maniobra para mejorar las habilidades y aumentar el valor de su fuerza laboral existente, y ese modelo seguramente crecerá rápidamente en una fórmula ganadora. (Empresas inteligentes: tomar nota).

7. La IA conversacional se convierte en una interfaz legítima: lo sé, Siri todavía apesta (en su mayoría), y todavía es casi imposible usar la voz a texto para crear un mensaje de chat decente. Sin embargo, creo que veremos al menos que alguna forma de AI conversacional se volverá útil en 2020. En el lado del software, proyectos como Microsoft Conversational AIestán trabajando increíblemente duro para construir plataformas que no solo pueden escuchar correctamente, sino que siguen conversaciones complejas y entienden los matices de la emoción, mientras continúan mejorando con el tiempo. En el lado del silicio, los conjuntos de chips y SOC desarrollados específicamente para dispositivos inteligentes se están volviendo excepcionalmente buenos para aislar voces humanas de fondos ruidosos y procesar con precisión el lenguaje natural en tiempo real. ¿Veremos mejoras radicales en la tecnología de consumo cotidiana en 2020? Probablemente no, pero creo que las bases para la próxima generación de inteligencia artificial de conversación confiable se consolidarán el próximo año.

8. Los ACPC transforman el mercado de las computadoras portátiles para siempre: siempre estamos conectados, por lo que necesitamos computadoras que también estén conectadas. Veremos una expansión de ACPCs este año con conectividad 5G y LTE incorporadas, y por supuesto veremos que algunas sociedades comerciales inteligentes siguen su ejemplo ( Lenovo y Qualcomm vienen a la mente, pero creo que saldrán más de la madera como ARM La tecnología basada lo hace posible.)

Información adicional: los ACPC tienden a disfrutar de la vida útil de la batería casi todo el día, e incluso pueden brindar una batería de varios días a las computadoras portátiles el próximo año, lo que hace que las computadoras sean realmente portátiles por fin.

9. Vehículos conectados, drones autónomos y Smart Cities se convierten en nuestra nueva realidad: Escúchame. Sé que hemos estado hablando de ellos durante años, y todavía no hemos llegado a ese punto, pero creo que la combinación de computación de borde y 5G nos acercará significativamente más a los autos, drones e inteligentes verdaderamente autónomos (-ish / -er) ciudades en 2020. Tesla, claramente es el primer nombre en la pizarra en términos de llevar esto al mercado, pero esto no es algo que solo Elon Musk esté tratando de abordar. Esto sucede a través de una estrecha alineación estratégica entre los fabricantes de automóviles y los fabricantes de tecnología. Compañías como Intel / Nvidia / Qualcomm y BMW / Volvo / Ford se están asociando mientras Uber está construyendo su flota autónoma y Amazon está buscando enviar todas sus necesidades a su puerta a través de un dron autónomo. para finalmente llevar al mercado estas tecnologías tan prometidas.

10. XaaS, UX / CX y privacidad: cómo las tendencias de transformación digital adyacente a la tecnología tomarán el centro de atención en 2020: me he centrado mucho en las tecnologías, pero seamos realistas: la transformación digital es algo más que la suma de sus partes tecnológicas. El cambio en sí mismo es un controlador central de la transformación digital, y el cambio casi siempre trasciende las herramientas que lo habilitan. Debido a esto, necesito resaltar las tendencias adyacentes a la tecnología que creo que dominarán las discusiones sobre Transformación Digital en 2020: Las principales de mi lista son XaaS (todo como un servicio), UX / CX (Experiencia de Usuario / Cliente) y privacidad digital. XaaS: Todo como un servicio ganará aún más impulso en 2020 que en 2019, incluso en las industrias / sectores de tecnología más impulsados por hardware. Hewlett Packard Enterprise anunció que ofrecerían todo en su cartera como servicio para el año 2022. Este es solo un gran ejemplo, pero todos los proveedores locales se están moviendo en esta dirección. A medida que continuamos viendo la evolución de in situ, off-side, cloud, híbrido, etc., la "gran TI" se moverá en las instalaciones como un servicio, junto con big data, análisis, blockchain y más. Todo como un Servicio se ha venido acumulando durante algunos años, pero 2020 será el año en que se generalice.

11. Experiencia del usuario y del cliente: como el éxito de la transformación digital está íntimamente ligado a la experiencia del usuario y del cliente (UX / CX), ese énfasis continuará impulsando las inversiones comerciales en la transformación digital. Por un lado, esto es especialmente cierto ya que las organizaciones hacen cada vez más la transición de la construcción de competencias internas y la mejora de la eficiencia a la ejecución de su visión. Por otro lado, las mejoras en conectividad (5G, Wifi 6), capacidades de cómputo (nube, borde, aprendizaje automático), automatización inteligente (RPA, AI) e interfaces de usuario intuitivas (AI conversacional, análisis de gestos, AR) se combinarán para hacer 2020 es un punto de inflexión para UX y CX en una amplia gama de industrias que van desde el comercio minorista y la hospitalidad hasta el transporte y la atención médica.

12. Privacidad digital: gracias en parte a las decenas de fallas en la privacidad de las compañías de tecnología en los últimos años, al establecimiento del Reglamento General de Protección de Datos de la UE y al aumento de las solicitudes en los EE. UU. Para imponer controles a las empresas de tecnología. sobre la privacidad y la seguridad de los datos en 2020. Espero que muchos adopten la privacidad y la transparencia como un diferenciador de la marca, que permite a los usuarios optar dentro o fuera de los esquemas de recopilación de datos con mayor facilidad y conocimiento que en el pasado. La verdadera pregunta será si compañías como Amazon (a través de Alexa) y Facebook se unirán o continuarán reuniendo silenciosamente todos los datos que puedan de los usuarios. Más allá de eso, la oportunidad para que las compañías de alta tecnología heredadas como, entre otras, Dell, Cisco, IBM y HPE, creen una estructura real y significativa en torno a la seguridad de los datos y la privacidad podrían abrir el camino hacia un renacimiento de la privacidad digital a partir de 2020. Será interesante ver qué empresas se ponen de pie para impulsar la privacidad, qué compañías mantienen el status quo y qué empresas siguen atacando datos como si fuera el "Arca Perdida".

Para concluir

Si bien las tecnologías fundacionales más antiguas y más maduras continuarán encontrándose en el centro de la mayoría de las iniciativas de transformación digital, especialmente en la empresa, creo que estas diez tendencias específicas dominarán las discusiones sobre transformación digital e informarán la trayectoria de los programas de transformación digital exitosos en 2020 Si estaba buscando una hoja de trucos de las diez tendencias de negocio más críticas para prepararse (o invertir) en 2020, aquí está.

El futuro ya llegó: ¡Conocé ONVIO!

2019-10-02 00:00:00

En un escenario de transformación digital, los contadores necesitan estar siempre adelante. Necesitan buscar innovación, incorporar nuevas tecnologías, mejorar los procesos y optimizar los recursos del estudio contable.

Así, se hace posible ofrecer una experiencia mucho más completa a los clientes. Eso se debe a que los servicios e insights son capaces de generar resultados significativos – dónde y cuándo se los necesite.

La computación en la nube, por ejemplo, es uno de los recursos que ofrecen mucha más practicidad para los contadores, facilitando la interacción con los clientes y la gestión de las actividades. Así mismo, garantiza la seguridad de los datos y aumenta la productividad del equipo.

En este escenario, el cloud computing en el ámbito del contador se viene convirtiendo en una cuestión indispensable. Cada vez más los estudios contables apuestan en la herramienta para integrar sus procesos y mejorar sus servicios. Muchos de ellos ya utilizan plataformas online de gestión integral, como ONVIO.

ONVIO brinda un conjunto poderoso de funcionalidades que convierten al profesional de hoy en el contador del futuro, donde la transformación digital gana velocidad y consistencia.

¿Querés entender, en la práctica, como esa solución puede ayudarte? Conocé, a seguir, las principales funcionalidades de esta herramienta y descubrí su potencial.

¿Qué es ONVIO?

¿Te imaginas cómo sería tener la tranquilidad de tener todo lo que necesitás para trabajar en un único lugar, con seguridad y disponibilidad 24/7? ¿Sería fantástico, no? Esta es la propuesta de ONVIO.

Como ONVIO se basa en la computación en la nube es posible acceder al sistema desde cualquier navegador y dispositivo móvil, brindando agilidad y practicidad al día a día del contador.

Además, las actualizaciones de los sistemas en sí, así como los cambios en la legislación, se llevan a cabo de manera más simple y ágil, llegando inmediatamente al usuario. Todo de acuerdo con los nuevos modelos de usabilidad y seguridad de ONVIO.

Ventajas de ONVIO

Con un sistema integrado, que ofrece una visión sistémica de todas las áreas y procesos del estudio, la gestión contable e impositiva se vuelve mucho más sencilla.

Los recursos de ONVIO permiten que el contador desempeñe un papel más estratégico y participativo, convirtiéndolo en un consultor. Así mismo, también brindan una mejora en la calidad de los servicios ofrecidos a los clientes.

Mirá como ONVIO puede ayudar a tu equipo y a vos a optimizar los procesos contables y fiscales en el estudio contable.

#1 Se adapta al ritmo del estudio (trabaja 24×7 de manera fácil y conveniente)

Con ONVIO los principales aspectos de tu flujo de trabajo diario pasan a ser gestionados en la plataforma online. De ese modo, tu equipo puede trabajar en conjunto con la velocidad y la flexibilidad necesarias para mantener el ritmo de gestión de actividades en una profesión que cambia rápidamente.

Además, el contador y los demás profesionales del equipo ganan la libertad de trabajar con seguridad en cualquier lugar usando ONVIO, basado en la nube. Disponible las 24 horas por día, los 7 días a la semana, los datos están siempre disponibles y accesibles a todos los involucrados: profesionales y clientes.

#2 Gestión efectiva

Los recursos y funcionalidades facilitan la gestión, volviéndola mucho más efectiva. Es posible, por ejemplo, utilizar ONVIO para intercambiar archivos, atribuir tareas y colaborar en actividades desde diversos dispositivos.

¿Viste esos procesos internos que te consumen tiempo, como la gestión de contactos de clientes y control de horas de profesionales? Sí, podés administrarlo todo en una única plataforma, con mucha más facilidad.

De esta forma, es posible lograr la máxima eficiencia en la gestión.

#3 Trabajo consistente

ONVIO permite que tus clientes y vos interactúen y pongan en marcha las actividades en una plataforma online. El sistema ofrece una experiencia consistente para las personas involucradas en las actividades de todos los módulos.

Como las informaciones están centralizadas en un único lugar, todos saben lo que está sucediendo y están siempre al tanto de su responsabilidad en el proceso determinado.

¿Te acordás de los documentos que intercambiabas por mail? Con ONVIO es posible recopilar y compartir fácilmente los archivos en el software, manteniéndolos organizados y siempre accesibles para quien tiene permiso.

#4 Seguridad

En la actualidad, la seguridad de la información es una de las prioridades de cualquier organización. Con los frecuentes ataques cibernéticos, cada vez más, se buscan entornos seguros para operar. Con la tecnología de computación en la nube, ONVIO garantiza seguridad a nivel corporativo, es decir, el estudio se torna la primera y mejor línea de defensa para tus clientes.

El software mantiene los datos seguros con varios niveles de protección. No te preocupes más por los backup y los dolores de cabeza por causa de problemas de TI. Aprovechá la tranquilidad de saber que la información del estudio y la de tus clientes estarán siempre protegidas.

#5 Movilidad

No importa donde tus colaboradores, clientes y vos estés. ONVIO es accesible desde cualquier dispositivo, siendo posible interactuar dónde, cuándo y cómo lo desee el usuario.

#6 Experiencia de las soluciones de Thomson Reuters para contadores

Siempre que buscamos un servicio o producto es mucho mejor contar con un proveedor especialista en el tema. Es el caso de las soluciones de Thomson Reuters, que tienen como propósito simplificar la vida de los profesionales que trabajan con impuestos y contabilidad.

Con experiencia, inteligencia de mercado y tecnología, Thomson Reuters viene ofreciendo las soluciones más completas para que el contador tenga más tiempo para concentrarse en lo que es más importante.

ONVIO proporciona la calidad ya conocida en un software que ya ha sido probado y aprobado en países como Canadá, Estados Unidos y Reino Unido. El sistema impacta en la mejora del servicio de atención al cliente, genera una productividad sin precedentes y una mayor productividad para el estudio contable.

#7 Solución completa en una única plataforma

Al trabajar con soluciones fragmentadas e independientes de servicios, el estudio contable mantiene un flujo de procesos más lento y propenso a errores. Los recursos de ONVIO ofrecen un conjunto completo de productos integrados y diseñados para trabajar juntos en una única plataforma.

De esta forma, se torna mucho más fácil ejecutar las actividades de tu negocio, no importa el tamaño o los servicios ofrecidos.

Con la más reciente tecnología incorporada en su estructura, ONVIO ha sido diseñado para acompañar el ritmo diario del contador y del estudio contable en un mundo que se mueve rápidamente rumbo a la innovación. ¡Eso porque el futuro de la contabilidad es ahora!

¡Te invitamos a seguir leyendo nuestro blog para enterarte de otras tendencias para convertirte en el contador del futuro!

Transformación Digital: ¿Qué innovaciones podemos esperar hasta 2030?

2019-10-02 00:00:00

En plena Revolución Industrial 4.0, convivir con objetos conectados y digitalización de procesos ya se ha vuelto habitual.

Por supuesto, todavía no hemos pasado a coexistir con clones humanos o coches voladores, por ejemplo, pero Smart TV, computadoras de pulso, cámaras de monitoreo conectadas a través de Internet son ejemplos de la transformación digital vivida diariamente por todos nosotros.

Actualmente, diversos sectores de la economía, incluso los más conservadores, como contabilidad y seguros, están buscando innovación y recibiendo un retorno muy satisfactorio en consecuencia.

Si es del área de las ciencias contables, invertir en tecnología para contabilidad puede optimizar la rutina de su empresa, brindando eficiencia y reduciendo costos. Además, convertirse en un contador digital proporcionará muchos beneficios a su día a día, principalmente debido a la automatización de los procesos repetitivos, la seguridad al guardar la información en la nube, auditorías más fáciles y comunicación más directa y sencilla entre usted y sus clientes.

Si en el año 2019 ya vivimos rodeados por tecnología y vemos la innovación diariamente, ¿qué podemos esperar del futuro? A continuación, discutiremos las tendencias de la tecnología e inversión en IoT para 2030.

Predicciones generales

Según un estudio de Gartner, hasta el año 2020 ya tendremos cerca de 26 mil millones de dispositivos conectados. La previsión es que hasta 2030 el número continúe creciendo exponencialmente y toda esa innovación tecnológica sea dominada por cuatro principales tendencias: Computación Ambiente, Dispositivos Inteligentes, Ciberseguridad y Ética e Información y Análisis.

Hasta 2030 la tecnología estará en todo. Los robots tendrán un tamaño reducido y podrán ser personalizados, de forma que sean útiles tanto en tareas domésticas como polinizando plantaciones, por ejemplo.

Los servicios como Uber pueden tornarse obsoletos, y autos propios, innecesarios. En algunos años otras opciones serán creadas, principalmente en cuanto al uso compartido del viaje. En este ambiente, recomendaciones sociales y fidelidad serán esenciales para la permanencia en el mercado de trabajo.

Si actualmente vivimos en medio de diversos tipos de dispositivos, en el futuro algunas personas tendrán algunos dentro de sus propios cuerpos. Así mismo, será común convivir con tejidos inteligentes, materiales de memoria, polímeros y nanocompositos.

En algunos años, las pantallas también se volverán innecesarias, así como los auriculares o dispositivos relacionados. Los Light-Field Displays (pantallas de campo de luz en español) 4D proyectarán imágenes directamente en nuestras retinas desde un punto focal. Estos dispositivos pueden ser tan discretos como un par de lentes de sol.

Hasta 2030, el uso de tecnología genética podría permitir que los padres eliminen los trastornos congénitos de los hijos, pero también elijan darles ventajas hereditarias. Si la fiscalización de los órganos reguladores no da cuenta, la criminalidad y el tráfico que conocemos hoy pueden asumir una nueva dimensión en el futuro.

Estas han sido algunas predicciones generales en relación a la tecnología hasta 2030, basadas en esta publicación de Gartner y en esta del Foro Económico Mundial. A continuación, analizaremos las tendencias enfocadas en temas específicos, como educación, salud, transportes y contabilidad.

1. Educación

Hasta 2030, el modelo de educación que conocemos hoy será sustituido por un direccionamiento personalizado en el que tutores, alumnos y tecnología en Inteligencia Artificial (IA) trabajarán en sincronía.

El aprendizaje basado en computadora no sustituirá al aula, pero las herramientas online ayudarán a los alumnos a aprender a su propio ritmo, utilizando técnicas que funcionen individualmente.

La enseñanza online ampliará cada vez más el acceso educativo de alta calidad en los países en desarrollo, mientras que la realidad virtual sofisticada permitirá a los alumnos que se sumerjan en mundos históricos y ficticios o exploren ambientes y objetos científicos difíciles de asimilar en el mundo real.

2. Salud

FDA, Food and Drug Administration, aún no ha logrado equilibrar la privacidad y el acceso a datos personales. Cuando se supere este obstáculo, la inversión en IA podrá automatizar el trabajo de diagnóstico a través de registros de pacientes y de la literatura científica.

En cuanto a la población en general, la posibilidad de recolección de datos por medio de wearables (tecnologías vestibles) o la secuenciación del genoma personal tornarán la medicina personalizada una realidad.

La vida de la población anciana será mucho más fácil en el futuro. Herramientas como andadores inteligentes y exoesqueletos ayudarán a mantener a los ancianos activos mientras que la tecnología doméstica inteligente podrá apoyarlos y monitorearlos para mantenerlos independientes.

Así mismo, la presencia de robots en el ambiente hospitalario será más común, principalmente en la realización de tareas simples, como suturas. Ellos tendrán el papel de facilitadores de los médicos, siempre trabajando junto a ellos, pero nunca realizando tareas sin el monitoreo humano.

3. Transportes

En un futuro próximo, las máquinas que funcionan solas, como camiones de entrega, serán comunes. El uso de automóviles como servicio sustituirá a los autos propios y eso podrá transformar el transporte público como lo conocemos actualmente.

Un gran número de datos vendrá de sensores diseminados por todas partes. El análisis posterior de esta información permitirá que los administradores conozcan caminos y preferencias individuales, pudiendo causar impactos en el diseño y en la infraestructura de las ciudades.

Además, los algoritmos permitirán que las máquinas trabajen al lado de los humanos y, juntos, consigan que el transporte autónomo funcione sin problemas. Lograr ese objetivo con eficiencia será fundamental, pues podrá ser el inicio de la experiencia entre población y sistemas de Inteligencia Artificial físicamente incorporados.

4. Futuro de la contabilidad

El sector contable ya ha iniciado su innovación tecnológica y viene invirtiendo fuertemente en herramientas que simplifiquen la rutina de procesos y optimicen la atención al cliente.

Otra característica brindada a partir de la transformación digital es el almacenamiento en la nube. Las oficinas contables ya prácticamente han abolido el uso de papel, disminuyendo burocracias, facilitando el intercambio de información y evitando pérdidas o extravíos.

En el futuro, el uso de blockchain será parte de la contabilidad del día a día, especialmente en relación con el uso de criptomoneda. Esta herramienta deberá mejorar la rutina tributaria de las personas físicas y jurídicas, pues también funciona como un libro contable. Además, el sistema es la prueba de adulteración y cohíbe fraudes y evasiones fiscales.

La inversión en cloud computing permite el acceso a los datos contables de todos los clientes en un entorno seguro, pudiendo ser accedido desde cualquier lugar a través de dispositivos móviles.

Con el trabajo burocrático tan facilitado mediante el uso de la tecnología en contabilidad, las oficinas contables trabajarán con menos personas involucradas, pero con más eficiencia. Los contadores tendrán tiempo de sobra para actuar también como consultores y ayudar a los clientes a repensar sus estrategias en busca de un aumento de ingresos.

Estas han sido algunas predicciones en relación al uso de la tecnología hasta el año 2030. Si le interesa este tipo de contenido y desea obtener más información sobre el tema, principalmente acerca de las tendencias de la contabilidad y nuevas herramientas para la oficina, acompañe el blog de Bejerman.