Predicciones tecnológicas empresariales: 10 formas en que evolucionarán ai, big data y nube en 2017

Hemos escrito mucho sobre la convergencia de la infraestructura de la nube, Big Data e inteligencia artificial (IA) este año. En todo el espacio de software como servicio (SaaS), hemos visto un vínculo inextricable entre estos tres factores en las herramientas de inteligencia empresarial (BI), plataformas de escucha social, soluciones de gestión de relaciones con el cliente (CRM) o realmente cualquier industria que sea aprovechando la ingestión y el análisis de datos basados ​​en la nube, que es prácticamente todos ellos.

En todos los casos de uso, hemos observado un proceso de cuatro pasos. Las empresas empresariales recopilan grandes cantidades de datos mediante el uso de una cartera de aplicaciones SaaS. Luego almacenan esos datos en la nube utilizando un almacén de datos o un lago de datos, utilizando el gobierno de datos para mantener los datos conformes y seguros. El tercer paso es la experimentación de la ciencia de datos: arrojar todo a los datos, desde los algoritmos de aprendizaje automático (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (PNL) hasta el análisis predictivo. El cuarto paso, idealmente, es donde esa ciencia de datos produce conocimientos empresariales más profundos y basados ​​en datos desde los cuales su organización puede tomar medidas y obtener una ventaja.

La ejecución difiere pero la idea es la misma. Salesforce está combinando inteligencia artificial y gestión de datos con su plataforma Einstein. Los propios jugadores en la nube, como Google Cloud Platform y Microsoft Azure, están empleando un arsenal de herramientas informáticas cognitivas y algoritmos de ML para redefinir las nubes empresariales. Otros todavía se están acercando cada vez más, a través del poder combinado de IA, nube y Big Data, para mapear verdaderamente un cerebro con IA.

10 tendencias de inteligencia artificial, nube y datos para 2017

A medida que avanzamos en 2017, estos tres factores solo se están entrelazando cada vez más. Hablamos con empresas y expertos de toda la industria sobre cómo la convergencia continuará desarrollándose y cómo la tecnología de inteligencia artificial, la nube y los datos también continuarán evolucionando y transformándose por sí mismos.

1. AI en todas partes

El Dr. Michael Bjorn, Jefe de Investigación de ConsumerLab en el gigante de redes y comunicaciones de empresa a empresa (B2B) Ericsson, habló sobre la IA como un hecho en todos los nuevos vectores de tecnología. Las 10 principales tendencias de Ericsson para la investigación de 2017 comienzan con "AI Everywhere" en la cima de la lista. El Dr. Bjorn explicó el pensamiento del laboratorio detrás de la predicción.

"Con cada nuevo tema, hay una dimensión de IA", dijo el Dr. Bjorn. "La inteligencia artificial en todas partes es el ángulo que informa cualquier otra tendencia en nuestra lista. Juega con AR, realidad virtual y realidad fusionada, autos autónomos, Internet de las cosas… mira una aplicación IoT como la tienda experimental de aprendizaje automático de Amazon con Amazon Go.

"Estamos empezando a ver a la gente acostumbrarse a la IA como asistente, pero ahora nos estamos moviendo hacia la IA como más gerentes, ayudando proactivamente con las tareas. Esto también puede ser aterrador debido a la noción de IA y robots que toman trabajos pero gran parte de eso es percepción. La tecnología crea empleos. Si regresas a la revolución industrial, automatizamos los trabajos más fáciles y como resultado se crearon nuevos empleos. Lo que estamos viendo con AI es que los trabajos cambiarán en todo el conjunto escala, porque pasar de asistentes de IA a gerentes de IA es más complejo ".

2. La inversión en IA se triplicará

La firma de investigación Forrester predice que la inversión en tecnología de IA se triplicará en 2017, proyectando un aumento de más del 300 por ciento en la inversión en computación cognitiva en comparación con 2016. En consecuencia, Forrester también predice que 2017 iniciará una "revolución de ideas" en la que las empresas priorice el conocimiento de los datos del cliente como un diferenciador clave en el futuro, como resultado, las integraciones de Big Data y los proyectos de administración de datos aumentarán en un 75 por ciento.

3. Comodidad en la nube

Las plataformas de negocios basadas en la nube están proliferando en todas las verticales, incluida la contabilidad de pequeñas empresas. En la reciente conferencia SaaS North, el CEO de FreshBooks, Mike McDerment, habló sobre un nivel creciente de comodidad con las experiencias SaaS, incluso en una industria tradicional como la contabilidad y las finanzas.

"La gente se está sintiendo cada vez más cómoda con la nube. Ya pasó los primeros días, lo que para mí es emocionante", dijo McDerment. "Permitimos a nuestros clientes presentar un gasto o crear una factura con los cinco minutos que tienen cuando su hijo se lava los dientes. Los emprendedores tratan de hacer las cosas en estos pequeños bolsillos de tiempo, por lo que tienen su negocio con usted en su teléfono y en la nube le brinda esta conveniencia, contribuyendo al creciente número de personas que optan por administrar sus negocios con tecnologías basadas en la nube ".

4. Pure Cloud se convierte en la norma

La interrupción de la nube afecta a todas las industrias con tecnología heredada y el espacio empresarial de Voz sobre IP (VoIP) no es una excepción. Craig Walker, CEO del proveedor de VoIP empresarial Dialpad, dijo que la interrupción digital estimulará a los líderes empresariales a adoptar soluciones basadas en la nube, mientras que los jugadores heredados consolidan o adquieren proveedores de próxima generación.

"A medida que todas las empresas miran su propia transformación digital, 2017 será el año en que las empresas modernas y relevantes finalmente matarán el teléfono de escritorio para siempre", dijo Walker. "A medida que las empresas se trasladan a la nube para hacer que sus empleados sean más productivos desde cualquier lugar, las soluciones basadas en la nube que permiten una comunicación y colaboración fluidas entre dispositivos y ubicaciones son una necesidad.

"Espero ver mucha consolidación para la industria a medida que los proveedores de teléfonos heredados se quedan cada vez más atrás de los proveedores de comunicaciones en la nube que pueden ofrecer implementaciones de mayor calidad, más rápidas y más fáciles, desde cualquier lugar en cualquier dispositivo, a un costo total mucho menor de propiedad. A medida que la naturaleza del trabajo cambia, impulsada por datos e impulsada por la velocidad, las empresas también buscarán una solución que se integre con sus datos internos para colocar el conocimiento al alcance de los equipos de ventas y soporte, sin importar dónde estén para obtener una ventaja sobre la competencia ".

5. La carrera de las nubes se reducirá

El espacio de IaaS tiene varios jugadores importantes, pero el líder indiscutible del mercado es Amazon Web Services (AWS). Según el último Informe de adopción y riesgo de la nube del proveedor de seguridad en la nube Skyhigh Networks, Amazon mantendrá su liderazgo mientras los competidores del mercado ganan terreno en 2017.

"Microsoft reducirá la brecha con Amazon para una carrera estrecha por el dominio de IaaS", dijo Rajiv Gupta, CEO de Skyhigh Neworks. "AWS tuvo la ruptura más rápida de la puerta en el mercado de IaaS, pero Azure se está acercando: el 35.8 por ciento de las nuevas aplicaciones en la nube en el cuarto trimestre se implementaron en AWS, seguido por el 29.5 por ciento en Azure. Los proveedores especializados han dividido el 14 por ciento del mercado independientemente de marcas como Google, Rackspace e IBM / SoftLayer ".

6. Big Data se vuelve rápido y accesible

Profundizando en las malas hierbas de datos, el proveedor de BI Tableau predice que la barrera para aprovechar Big Data se reducirá aún más. Dan Kogan, Director de Marketing de Producto en Tableau, dijo que los avances en SQL interactivo harán que las consultas de Hadoop sean más rápidas.

"Claro, puede realizar el aprendizaje automático y realizar análisis de sentimientos en Hadoop, pero la primera pregunta que la gente suele hacer es: ¿Qué tan rápido es el SQL interactivo? SQL, después de todo, es el conducto para los usuarios comerciales que desean usar los datos de Hadoop más rápido, paneles de KPI más repetibles, así como análisis exploratorios ", dijo Kogan. "En 2017, las opciones se expandirán para acelerar Hadoop. Este cambio ya comenzó, como lo demuestra la adopción de bases de datos más rápidas como Exasol y MemSQL, tiendas basadas en Hadoop como Kudu y tecnologías que permiten consultas más rápidas".

7. El autoservicio se extiende a la preparación de datos

Tableau también prevé las capacidades de análisis de autoservicio y herramientas de visualización de datos que se extienden a más aspectos de la cartera de gestión de datos. Francois Ajenstat, Director de Producto de Tableau, dijo que los usuarios comerciales obtendrán un mayor acceso más allá del simple descubrimiento de datos a una preparación y análisis de datos más profundos.

" Si bien el descubrimiento de datos de autoservicio se ha convertido en el estándar, la preparación de datos se ha mantenido en el ámbito de los expertos en TI y datos. Esto cambiará en 2017", dijo Ajenstat. "Las tareas comunes de preparación de datos, como el análisis de datos, las importaciones JSON, HTML y la discusión de datos ya no se delegarán a los especialistas. Con las nuevas innovaciones en este espacio transformador, todos podrán abordar estas tareas como parte de su flujo de análisis".

8. Big Data para el gobierno o la ventaja competitiva

En 2017, el tira y afloja de la gobernanza de los datos versus el valor de los datos estará al frente y al centro. John Schroeder, presidente ejecutivo y fundador de la empresa empresarial Hadoop, MapR, dijo que las empresas tendrán una gran cantidad de información sobre sus clientes y socios que se incorporarán a nuevas estrategias basadas en datos, particularmente en lo que respecta al cumplimiento.

"Las organizaciones ahora se enfrentan a un tira y afloja cada vez mayor entre la gobernanza requerida para el cumplimiento y el uso de datos para proporcionar valor comercial e implementar seguridad para evitar daños en las filtraciones e infracciones de datos", dijo Schroeder. "Los servicios financieros y el cuidado de la salud son las industrias más obvias, con clientes que cuentan con millones de requisitos de gobierno. Las organizaciones líderes administrarán sus datos entre casos de uso regulados y no regulados".

9. Data Lakes adelanta pantanos de datos

Schroeder de MapR también predice que, en 2017, las organizaciones cambiarán de un enfoque de lago de datos de "compárelo y vendrán" a un enfoque de datos impulsado por el negocio que combinará análisis y operaciones. En consecuencia, dijo que la "agilidad de datos" entre el análisis de back-office y las operaciones de front-office separará a las organizaciones ganadoras y perdedoras cuando se trata de ver el retorno de la inversión (ROI) en esos datos.

"En 2017, las organizaciones impulsarán agresivamente más allá de un enfoque y arquitecto de 'hacer preguntas' para impulsar el valor comercial inicial y a largo plazo", dijo Schroeder. "Acercarse a un lago de datos como 'Imagine lo que podría hacer su negocio si todos sus datos se recopilaran en un lugar centralizado, seguro y totalmente gobernado al que cualquier departamento puede acceder en cualquier momento y en cualquier lugar' podría sonar atractivo a un alto nivel. Pero con demasiada frecuencia los resultados en un pantano de datos que se parece a la reconstrucción de un almacén de datos y no puede abordar los requisitos de casos de uso operacionales y en tiempo real. Una vez establecido, el concepto es "hacer preguntas". En realidad, el mundo se mueve más rápido hoy.

"El mundo de hoy requiere capacidades analíticas y operativas para dirigirse a los clientes, procesar reclamos e interactuar con dispositivos en tiempo real a nivel individual", agregó Schroeder. "Por ejemplo, cualquier sitio de comercio electrónico debe proporcionar recomendaciones individualizadas y verificaciones de precios en tiempo real. Las organizaciones de atención médica deben procesar reclamos válidos y bloquear reclamos fraudulentos combinando análisis con sistemas operativos. Las compañías de medios ahora están personalizando el contenido servido a través de decodificadores". Los fabricantes y las compañías de viajes compartidos están interoperando a gran escala con los automóviles y los conductores ".

10. La IA convencional está aquí para quedarse

La IA ha entrado y salido de moda durante el último medio siglo, pero el concepto de algoritmos de máquina y aprendizaje profundo que se aplica a Big Data ha llegado para quedarse. Schroeder de MapR dijo que veremos una rápida adopción en 2017 en forma de algoritmos relativamente sencillos implementados en grandes conjuntos de datos para abordar tareas automatizadas repetitivas.

"La IA ahora está de vuelta en las discusiones principales y la palabra de moda general para la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, las redes neuronales y la computación cognitiva", dijo Schroeder. "¿Por qué la IA es una tendencia rejuvenecida? Me vienen a la mente las tres V: velocidad, variedad y volumen. Las plataformas que pueden procesar las tres V con modelos de procesamiento modernos y tradicionales que se escalan horizontalmente proporcionan una rentabilidad de 10-20x en comparación con las plataformas tradicionales." Veré el valor más alto de aplicar la IA a tareas repetitivas de alto volumen donde la consistencia es más efectiva que obtener una supervisión intuitiva humana a expensas del error y el costo humano ".