Iot y ai conducen a las siguientes interrupciones en techonomynyc

En la reciente conferencia de TechonomyNYC, me interesaron muchas de las discusiones sobre el impacto del "Internet de las cosas", particularmente en aplicaciones industriales y en IA, y cómo impactarán tanto en la economía en general como en una serie de áreas específicas, incluida la asistencia sanitaria.

William Ruh, director digital de GE y CEO de GE Digital, señaló que la productividad industrial, que había estado creciendo al 4 por ciento anual hasta 2011, se ha reducido al 1 por ciento, y sugirió que esto puede deberse en parte a que es muy reciente La tecnología se ha dirigido a los consumidores, no al mundo industrial.

Ruh cree que conectar máquinas, recopilar datos e impulsar análisis y resultados interesantes cambiarán esto. Si bien la industria llama a esto Internet de las cosas (o IoT), dijo que cuando habla con los clientes no usa el término, sino que habla de impulsar la productividad a través de datos y análisis. Y esto, dijo, será el área más interesante en tecnología en los próximos años.

Como ejemplo, mencionó cómo, en lugar de simplemente seguir un cronograma de mantenimiento establecido para motores, sensores y análisis de aviones a reacción, los ingenieros podrán crear un programa de mantenimiento único para cada motor, dependiendo de las necesidades, el resultado será más "tiempo en vuelo" y menos tiempo de inactividad no programado. Ruh dijo que esto es muy importante, porque el 41 por ciento de todos los retrasos están relacionados con el mantenimiento. Otros ejemplos que discutió involucraron a Pitney-Bowes trabajando en productividad de correo y Toshiba trabajando en ascensores.

Ruh dijo que esto lleva al concepto de un "gemelo digital" basado en IA, estadísticas y modelos basados ​​en la física. La mayoría de las empresas industriales han estado haciendo análisis durante mucho tiempo, dijo, aunque no análisis de "estilo AI". La analítica de estilo AI se ha utilizado principalmente en la fase de diseño; ahora, dijo, se está utilizando en la fase operativa, junto con el aprendizaje automático y las estadísticas, para descubrir la forma óptima de configurar cada máquina. Un área que ha experimentado un progreso significativo es la gestión de las turbinas eólicas, donde el ajuste de cada turbina puede dar como resultado que un parque eólico cree un 20 por ciento más de electricidad total.

"Las empresas que puedan descubrir cómo hacer que un activo sea más productivo serán los grandes ganadores", concluyó.

A Ruh se unieron en un panel representantes de Bayer, McKinsey y Verizon, moderados por Kirkpatrick, que se centran en cómo la tecnología está cambiando varias industrias.

Jessica Federer, directora de desarrollo digital de Bayer, habló sobre cómo el fabricante farmacéutico se estaba centrando más en los resultados y brindando "valor final al cliente" a medida que la atención médica se está moviendo más hacia sistemas donde los reembolsos se basan en los resultados. Señaló que los registros de salud electrónicos existían hace 15 años, pero los sistemas no eran interoperables y, por lo tanto, de uso limitado. El nuevo enfoque se centra en hacer que los sistemas sean interoperables, romper silos y crear mejores conexiones entre las personas.

"Lo digital no es un tema tecnológico, es un tema de personas", dijo Federer.

Mark Bartolomeo, vicepresidente de soluciones conectadas e Internet de las cosas en Verizon, dijo que actualmente hay más de 150 millones de dispositivos en las redes de Verizon. Él espera que este número crezca enormemente en los próximos años, lo que debería mejorar la sostenibilidad y la seguridad, al tiempo que impulsa el crecimiento económico. Habló sobre ejemplos que incluyen trabajar con municipalidades para mejorar el transporte y trabajar con productores de ostras en Cape Code para usar IoT para mejorar el rendimiento y producir un producto más seguro al monitorear la cosecha, el transporte y la entrega.

El director de McKinsey & Company, Mark Patel, estuvo de acuerdo con Kirkpatrick en que los conceptos de IoT han existido durante mucho tiempo, pero dijo que "todavía estamos en el camino" para obtener un valor económico. Dijo que el mayor problema es alinear todos los elementos, las personas involucradas, y dijo que si bien es relativamente fácil hacer esto para un motor a reacción, donde hay un número limitado de actores involucrados, es mucho más difícil hacerlo en un área como el cuidado de la salud.

Bartolomeo dijo que las barreras para un uso más amplio de IoT incluyen la complejidad de un problema; Un ecosistema fragmentado de proveedores y la definición del caso de negocio adecuado.

Gran parte de la conversación trató sobre estándares y regulaciones en torno a los datos de IoT. Bartolomeo discutió la necesidad de estándares para impulsar el progreso, y habló sobre cómo varias legislaciones han impulsado la tecnología en áreas como la energía, la seguridad del ferrocarril y la seguridad de las drogas. Ruh señaló los problemas con las regulaciones de soberanía de datos y la necesidad de regulaciones comerciales más amplias para aclarar las reglas.

Otra conversación interesante trata sobre la IA. El CTO de Accenture, Paul Daugherty, dijo que cree que la IA es real y transformará la forma en que funcionan muchas empresas, aunque advirtió sobre el "lavado de IA", donde todo tipo de cosas se agrupan en la categoría como parte de la exageración. Daugherty dijo que vio la IA como parte de un espectro más amplio de automatización, comenzando con el trabajo automatizado temprano y la automatización de procesos robóticos; pasar a enfoques basados ​​en análisis y, finalmente, a una verdadera tecnología de inteligencia artificial que le permite sentir, comprender, actuar y aprender.

Entre los ejemplos que dio se encontraban compañías de seguros que usaban inteligencia artificial para medir el nivel de daño de una fotografía y descubrimientos de drogas que pueden moverse mucho más rápido usando máquinas para pasar los datos. La IA necesita buenas técnicas y buenos algoritmos, dijo, pero lo más importante es tener muchos datos.

Daugherty dijo que el primer gran objetivo es "cómo hacer que los humanos sean súper" a través de la educación y el uso de la inteligencia artificial para aumentar la toma de decisiones. Otro gran desafío es trasladar la inteligencia artificial al núcleo del negocio, en lugar de solo al límite. En general, dijo Daugherty, la IA podría ser la próxima gran interrupción, pero también debe ser parte de otras cosas. Es un facilitador, no un fin en sí mismo, dijo.

Una de las sesiones más interesantes fue una entrevista de David Agus, director del Centro de Medicina Molecular Aplicada de la USC y autor de The Lucky Years: How to Thrive in the Brave New World of Health , realizada por Krishna Kumar, CEO de Emerging Businesses en Phillips

"Los grandes datos transformarán la atención médica", dijo Agus, lo que dará como resultado mejores resultados y menores costos. Por ejemplo, habló sobre cómo uno de los grandes cambios en la medicina ha sido el movimiento para observar todo el sistema, no solo la célula, al poner en contexto grandes cantidades de datos. Por ejemplo, describió cómo un estudio encontró que los betabloqueantes permiten a las mujeres con cáncer de ovario vivir más de cuatro años más, pero que esto solo fue evidente debido a la observación de los datos. También describió cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están ayudando a democratizar las pruebas de lectura para diferentes patologías.

Pero si bien Agus dijo que los grandes datos pueden permitir una revolución "si los usamos correctamente", señaló problemas tanto de liderazgo como de seguridad que están frenando a los hospitales. La mayoría de los datos en los registros de salud electrónicos de hoy son "inutilizables", dijo.

Agus también señaló que a menudo lo más importante es poner la información en contexto y llevarla a los médicos. Señaló que las apendicectomías eran relativamente comunes en los Estados Unidos, pero en Europa el tratamiento más común son los antibióticos. En promedio, dijo, toma doce años antes de que la mitad de los médicos adopten una nueva tecnología. Y dijo que la IA en realidad no tratará a los pacientes, sino que solo podrá informar a los médicos, porque siempre habrá un arte en la medicina.

Hubo otras sesiones que encontré interesantes. La directora de tecnología de la ciudad de Nueva York, Minerva Tantoco, habló sobre llevar la tecnología a los lugares que más la necesitan, como el proyecto LinkNYC para llevar Wi-Fi gratis a los cinco condados. Ella dijo que vio el servicio de Internet gratuito o asequible como similar a la entrega de agua o electricidad hace 100 años. Gran parte de su conversación trató sobre el uso de pilotos y prototipos, así como asociaciones público-privadas para brindar la tecnología más apropiada para cada vecindario. Además, habló sobre la ampliación de la educación en informática para que Nueva York tenga más talento tecnológico en el futuro.

La charla que encontré más sorprendente vino de Nina Tandon, CEO de EpiBone, una firma con sede en Brooklyn que está trabajando en la impresión 3D de tejido óseo vivo basado en sus propias células. Ella explicó que el ímpetu vino de su prometido, quien se rompió el tobillo al caerse de un árbol y requirió nueve cirugías. El proceso consiste en tomar una muestra de tejido y extraer células madre, y hacer una tomografía computarizada para determinar exactamente la forma perfecta del hueso. Luego, los técnicos construyen un andamio y dentro de un "biorreactor" para que el hueso tenga la forma perfecta en tres semanas. La ventaja, dijo, es que no solo es un ajuste perfecto, sino que, dado que se basa en sus propias células, su cuerpo lo trata como si fuera suyo. Si todo va bien, el plan es comenzar las pruebas en humanos en aproximadamente 18 meses.

Tandon señala que con mucho trabajo en medicina basada en células y personalizada, "las células se convierten en los nuevos datos". Ella está de acuerdo en que esto plantea muchas preguntas provocativas, no solo sobre lo que podemos hacer, sino también sobre lo que debemos hacer. Ciertamente, plantea una serie de problemas a largo plazo. En cuanto al producto específico, el tejido óseo para la implementación esquelética en humanos, me parece un concepto fascinante, aunque todavía parece bastante experimental.