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Hola! Queremos que arranques el 2018 con herramientas fuertes, que te permitan hacer entrar a tu profesión o empresa al futuro de las IA e IoT, y para eso te invitamos a que veas on demand los cursos sobre inteligencia artificial aplicada, haciendo click acá! Pero para ayudarte a entender mejor cómo es el futuro al que nos dirijimos nos pareció bueno desarrollar un poco más el tema de QUÉ ES IoT. La revolución industrial trajo consigo muchos avances, la aparición de miles de máquinas diferentes permitió automatizar algunos de los procesos más laboriosos y tediosos. Esto supuso la liberalización de tiempo para los trabajadores, que pudieron aprovechar para especializarse en otras áreas. “Un cambio parecido está ocurriendo con la revolución de los objetos conectados”, advierte Christian Johan Smith, presidente y cofundador de TrackR. Con el continuo crecimiento de la tecnología, las posibilidades que IoT va a ofrecer a la sociedad en el futuro cercano y lejano son enormes. IHS prevé que este mercado de Internet de las Cosas crezca hasta sobrepasar 30 millones de dispositivos en 2020 y 75 millones en 2025. Dentro del IoT, hay un tipo de soluciones que está ganando cada vez más adeptos, estos son los dispositivos de geolocalización. Estas unidades funcionan principalmente mediante la "digitalización" de elementos, de este modo se crea un sistema que permite controlar prácticamente todos los objetos personales. “La idea es poder delegar en la tecnología la obligación de recordar dónde están ubicados nuestros objetos personales. Hace unos años recordábamos todos los números de teléfono, en cambio ahora confiamos esta tarea en nuestros smartphone”, apunta Smith. TrackR apuesta ahora por la geolocalización a través de la voz. El equipo de la compañía californiana trabaja junto a Amazon para mejorar el asistente virtual de voz Alexa. “Esta herramienta ayudará a encontrar tus objetos con tan solo preguntar en voz alta”, señala el fundador de TrackR. Otro ejemplo de IoT son los smartwatches. Ofrecen la posibilidad de usar un smartphone completamente funcional en la muñeca para hacer llamadas, programar citas o leer las noticias. También existen ya dispositivos conectados en casa, que permiten controlar la temperatura del hogar, asegurarse de que las luces están apagadas o incluso para recordar donde están las llaves antes de salir de casa. Internet de las cosas (IoT) ya ha cambiado la forma de vivir, trabajar e interactuar de gran parte de la sociedad y el número de dispositivos conectados no para de crecer. El principal objetivo de IoT es poder aprovechar Internet para que objetos previamente inanimados, en muchos casos a través de aplicaciones, se comuniquen con las personas y entre sí. Son los primeros años de la revolución del IoT, como lo demuestra el potencial de crecimiento del mercado y la falta de protocolos comunes. Las futuras plataformas IoT ofrecerán una comunicación eficaz entre una gran variedad de dispositivos y permitirán a los consumidores aprovechar estas ventajas. Según el fundador de TrackR, compañía especializada en la geolocalización y rastreo de objetos, “cuando la tecnología llegue a una madurez en la que los usuarios pueden asumir su utilidad, la humanidad será libre de especializarse en otras áreas, del mismo modo que la automatización de la granja permitió a mi abuelo en Kansas asistir a la escuela de medicina”, concluye.

Machine Learning es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos. La máquina que realmente aprende es un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros. Automáticamente, también en este contexto, implica que estos sistemas se mejoran de forma autónoma con el tiempo, sin intervención humana. Veamos cómo funciona. Big Data y Machine Learning aplicado a la empresa Una empresa de telefonía quiere saber qué clientes están en “peligro” de darse de baja de sus servicios para hacer acciones comerciales que eviten que se vayan a la competencia. ¿Cómo puede hacerlo? La empresa tiene muchos datos de los clientes, muchísimos: antigüedad, planes contratados, consumo diario, llamadas mensuales al servicio de atención al cliente, últimos cambios de planes contratados… pero seguramente los usa solo para facturar y para hacer estadísticas. ¿Qué más puede hacer con esos datos? Se pueden usar para predecir cuándo un cliente se va a dar de baja y gestionar la mejor acción que lo evite. Es pocas palabras, con Machine Learning se puede pasar de ser reactivos a ser proactivos. Los datos históricos del conjunto de los clientes, debidamente organizados y tratados en bloque, generan una base de datos que se puede explotar para predecir futuros comportamientos, favorecer aquellos que mejoran los objetivos de negocio y evitar aquellos que son perjudiciales. Esa cantidad ingente de datos son imposibles de analizar por una persona para sacar conclusiones y menos todavía para hacer predicciones. Los algoritmos en cambio sí pueden detectar patrones de comportamiento contando con las variables que le proporcionamos y descubrir cuáles son las que han llevado, en este caso, a darse de baja como cliente. La siguiente imagen es un ejemplo de una predicción simplificada basada en datos de una compañía de telefonía ficticia, pero usando una herramienta de Machine Learning real: Te dejamos este link para que accedas a una clase magistral con uno de nuestros profesionales a cargo de explicarte como con Dinamics 365 podés llevar el machine learning a tu empresa, haciendo click acá.

Hola! Cómo los tiempos cambian a pasos agigantados, no podemos quedarnos resagados. Sabemos que en Taringa! están siempre un paso adelante y manejan info de primera sobre bitcoins, bots y cómo las IAs están cambiando el mundo. Incluso somos fanas de @DimeKari <3 Pero para aquellos que quieren aprender a manejar todas estas maravillas, estamos armando pequeños seminarios, cómo el que presentamos hoy, donde van a poder aprender en una hora, a programar su propio bot. Con la plataforma Azure y sus servicios de productividad, van a poder crear la próxima generación de aplicaciones que abarquen una nube inteligente, así como un perímetro inteligente basado en inteligencia artificial. Vas a poder usar un completo conjunto de servicios de inteligencia artificial flexibles para cualquier escenario y la infraestructura de inteligencia empresarial de categoría empresarial que ejecuta las cargas de trabajo de inteligencia empresarial de cualquier lugar de la escala. Las modernas herramientas de inteligencia artificial están diseñadas para desarrolladores y científicos de datos, que les van a ayudar a crear soluciones de inteligencia artificial de forma fácil y con la máxima productividad. Para participar, registrate haciendo click acá! y no dejes de ver los próximos seminarios acá.