Cómo sacar provecho de los servicios de nube pública de Inteligencia Artificial

La rápida adopción de IA en diversas aplicaciones de Retail, Manufactura y Salud, entre otras industrias, encuentra en los servicios de IA que proveen las grandes nubes públicas la respuesta más económica y eficiente. ITSitio.com habló con los expertos de IBM Cloud, AWS, Google Cloud y Microsoft Azure a fin de conocer un poco más todo lo que estos servicios habilitan.

Según MarketDigits, el tamaño del mercado de Inteligencia Artificial en la nube crecerá desde los US$ 4.900 millones de 2020 a US$ 20.100 millones en 2027, evolucionando a una tasa compuesta anual (CAGR) del 22,3% durante el período 2021-2027. “El aumento del gran volumen de datos y la creciente adopción de servicios y aplicaciones basados en la nube son los principales impulsores del mercado de Inteligencia Artificial en la nube. Se espera que la rápida adopción de la IA en industrias como Retail y Manufactura aumente a un ritmo rápido. Además, los proveedores de soluciones se están centrando más en la fusión de la inteligencia artificial junto con la nube, que será muy favorecida sobre la oferta convencional debido a la automatización de la mayoría de las actividades de filtrado y clasificación de datos”, comentan los analistas.

Según los analistas antecitados, algunos de los factores que están favoreciendo el panorama de IA provista como servicio desde la nube son:

  • Se espera que los sectores críticos, como la banca, adopten cada vez más la implementación basada en la nube de estos servicios. Esto se debe a la búsqueda continua del sector de TI de una infraestructura optimizada y a la capacidad de los creadores de soluciones para obtener componentes de infraestructura y aplicaciones de múltiples proveedores para construir una solución híbrida basada en la nube.
  • La creciente inversión en el mercado de Infraestructura como Servicio (IaaS), especialmente por parte de las PyMEs, también es un factor significativo para el crecimiento del mercado estudiado. Las empresas también están aumentando su inversión en IaaS debido a los avances tecnológicos, la creciente digitalización y la demanda cada vez mayor de virtualización, almacenamiento y análisis. Por lo tanto, los proveedores de inteligencia artificial en la nube tienen una gran oportunidad para abordar.
  • Se prevé que la rápida adopción de la IA en industrias como Retail, Automoción y Manufactura aumente a un ritmo acelerado. Dado que la nube también está desempeñando un papel importante en todos estos sectores, también se espera que la IA de la nube penetre exponencialmente en estas áreas.
  • Se espera que la creciente adopción de 5G y la penetración móvil aumenten el tráfico y la computación en la nube. Por lo tanto, este factor está desarrollando el alcance de los servicios de inteligencia artificial en la nube.

El buen momento de estos servicios de IA se puede entender también a partir de la evolución positiva que están teniendo las aplicaciones que utilizan servicios de IA desde la nube (donde estos servicios son componentes de la solución), como es el caso de los bots inteligentes de servicio al cliente, o las herramientas que ayudan a modelar datos para responder preguntas del negocio.

Para muestra, basta un botón: Según MarketsandMarkets, el tamaño del mercado global de IA Conversacional podr´ñia crecer de los US$ 4.800 millones en 2020 a US$ 13.900 millones en 2025, a una CAGR del 21,9% durante el período de pronóstico. Los principales factores que impulsan el crecimiento del mercado de la IA Conversacional son la demanda de servicios de soporte al cliente impulsados por inteligencia artificial, la implementación omnicanal y la reducción del costo de desarrollo del chatbot. Además, la creciente participación de los clientes a través de las plataformas de redes sociales y la creciente integración de las capacidades avanzadas de inteligencia artificial resultan ser hoy los principales factores valor agregado para las ofertas de IA Conversacional. En otras palabras: estos factores podrían brindar oportunidades para las empresas que operan en varias verticales en el mercado de IA Conversacional.

IBM Cloud

Camilo Rojas

Camilo Esteban Rojas, líder para Latinoamérica de la unidad de Datos e Inteligencia Artificial en IBM, explica que su compañía, desde hace varios años, viene realizando “una transformación interna. Y estamos muy enfocados en lograr una propuesta de valor para nuestros clientes, centrada en algunos pilares. El pilar central es ofrecer soluciones de nube híbrida para las empresas”. Las soluciones de Inteligencia Artificial (que incluye los servicios de Watson: la IA de IBM) y los servicios asociados, forman parte de uno de estos pilares. Paralelamente, la oferta de IBM también discurre por otras disciplinas como Operaciones, Plataformas de Integración y Automatización de Procesos (impulsadas por la tecnología adquirida de Red Hat) y Seguridad, entre otras, cada una de las cuales está también asociada al hardware de IBM y a los servicios por vertical. “Nos diferenciarnos por ser una propuesta abierta y una alternativa para nuestros clientes en un mundo multinube, acota Rojas.

Como parte de esa transformación, IBM agrupó las soluciones de cada una de estas disciplinas (provenientes de las diversas compañías que IBM fue adquiriendo a lo largo de las últimas décadas) en los llamados Cloud Paks, una de cuyas opciones es Cloud Pak for Data (CPfD). Esta agrupación cumple con dos preceptos fundamentales. Por un lado, el concepto de multinube híbrida, vale decir que, por ejemplo, las soluciones de analíticas deben correr on premises (desde el mainframe a la PC) y sobre cualquier nube. Para ello resulta sumamente oportuna la propuesta de valor de Openshift de Red Hat y otros servicios horizontales basados en tecnologías de IBM. El segundo elemento es atender a la integración de todos los componentes de un proyecto de analítica, cuya complejidad suele ser la primera causa por la que estos proyectos fallan, además de encarecer el proyecto por la cantidad de horas que demanda. “Esta responsabilidad, históricamente hablando, siempre la hemos delegado en el cliente”, comenta Rojas, en referencia a que es el cliente (o el partner) quien debe comprar cada elemento de la solución, desplegarlo y luego hacerlo conversar con los demás.

Este tipo de soluciones integradas para gobierno y explotación de la información forman parte de una categoría que Forrester dio en llamar EIP (Enterprise Insight Platforms). “Cloud Pak for Data ofrece una base sólida para luego construir sobre ella un ambiente integrado de plataforma analítica”, resume Rojas. “Todo esto es con el objetivo de que el cliente pueda instanciar esta plataforma y, ya de entrada, elimine el problema de integración. Esto implica un ahorro fantástico para los clientes y para nuestros partners. Pero para lograr este objetivo migramos todo el portafolio de productos históricos de IBM y los llevamos a un modo de operación basado en contenedores. Todo conectado a través de la nube”. Para los clientes que están comenzando, CPfD ofrece todas las piezas para el proyecto. Con todo, si el proyecto requiriera conectarse con herramientas adicionales, IBM provee cartridges o cartuchos que habilitan dichas extensiones.

Desde el punto de vista de la arquitectura, Cloud Pak for Data provee las herramientas del Datalake, que es el espacio donde llegan los datos. Estos datos pueden ser bases de datos relacionales, archivos planos o archivos indexados, sólo por citar algunos de los tipos de datos que el datalake incluido de CPfD soporta. Estos datos pueden estar en CPfD o virtualizados. En este último caso, el sistema puede conectarse a las fuentes de información originales y no es necesario mover o copiar los datos, sino que se los usa desde donde están. Por ejemplo, es posible utilizar los datos del clima de The Weather Company: el proveedor de información y pronósticos meteorológicos que IBM compró hace varios años. La segunda parte de la arquitectura es el Data Fabric. Desde allí se atiende al Gobierno y la Calidad de los datos, como así también su Integración. El tercer elemento es el área de Explotación, donde entran a tallar las tecnologías y herramientas de Watson, como Watson Studio o Watson Assistant. “Watson Assistant corre sobre CPfD, y es la plataforma de agentes cognitivos. Esta última solución ha sido muy popular en América Latina y tenemos varios clientes en distintas industrias verticales que podemos referenciar”, dice Rojas, quien agrega que, aquellos canales que quieran ser habilitados en CPfD, cuentan con paths de entrenamiento específicos.

En cuanto a los casos más interesantes, Rojas cita la experiencia de BizCapital, un proveedor de soluciones financieras para pequeñas empresas (como préstamos y cuentas digitales) de manera rápida, segura y completamente en línea. Junto a IBM, esta Fintech brasileña desarrolló un asistente virtual llamado Berta, que usa los servicios de IBM Watson Assistant. Berta permite que miles de emprendedores. y pequeñas y medianas empresas de todo el país puedan comunicarse de una manera ágil y eficiente.

Con Berta, BizCapital ya ha registrado 6.861 asistencias totalmente automatizadas fuera del horario comercial, incluidos fines de semana y festivos, alcanzando la marca de 14.669 asistencias totales realizadas desde septiembre de 2020. Desde que entró en funcionamiento el asistente virtual, el tiempo de asistencia ha disminuido de los cinco minutos del telemarketing tradicional a 47 segundos. Actualmente Berta atiende a los clientes de forma totalmente digital y automatizada, responde preguntas sobre los productos BizCapital y los requisitos para solicitar crédito, explica los pasos del proceso, brinda información sobre el estado de los pedidos realizados por los clientes, condiciones y saldos, además para indicar que faltan documentos.

Otro ejemplo de aplicación es Kupo, en Colombia. Este proyecto, ganador del desafío Call For Code 2020 de IBM en América Latina, lanzó su aplicación alojada en IBM Cloud para ayudar a los restaurantes a optimizar el flujo de clientes durante la Pandemia. Con los servicios de IBM Cloud e IBM Watson, Kuppo permite a los restaurantes gestionar eficientemente la ocupación en las mesas, monitorear las filas virtuales para ingresar al restaurante y vivir una experiencia de menú sin contacto, permitiendo a los comensales ver el menú a través de un código QR.

Los resultados han sido muy positivos, y las propuesta de valor de la aplicación puede cambiar la forma en que se plantean las reservas de restaurantes en general. Sin embargo, es ólo el comienzo. Kuppo planea contar con un asistente virtual de soporte con tecnología de IBM Watson Assistant en IBM Cloud, que se encargará de resolver dudas generales y preguntas frecuentes, no solo de los clientes, sino también de los responsables del restaurante. También, Kuppo está trabajando en un sistema de reservas caracterizado por considerar múltiples variables como el clima, haciendo uso de las API de The Weather Company, para crear un modelo disruptivo en el mercado, que ayude a los restaurantes a predecir mejor la demanda. En última instancia, Kuppo tiene entre sus objetivos implementar una gestión inteligente de inventarios para evitar pérdidas de alimentos, incluir un sistema de pedidos basado en recomendaciones, y adaptar nuevas formas de optimización a través de las sugerencias de los clientes en el mercado.

AWS

Consultado sobre qué nivel de adopción de servicios de IA en la nube existe entre partners y clientes, Jeffrey Kratz, gerente general del Sector Público para América Latina, Canadá y el Caribe en Amazon Web Services, explica: “Todas las industrias, comerciales y gubernamentales pueden beneficiarse de la implementación de herramientas de aprendizaje de máquina (Machine Learning o simplemente ML) que les ayudan a lograr mejores resultados en menos tiempo. AWS ofrece la infraestructura, los servicios de base de datos, el almacenamiento, la seguridad y las redes más completas necesarias para ejecutar cargas de trabajo de ML en producción. Damos soporte tanto si un cliente es completamente nuevo en la tecnología, si ya ha implementado algunas de ML o si cuenta con equipos de científicos e ingenieros de datos que han creado aplicaciones utilizando entornos ML personalizados, AWS tiene una solución”.

Jeff Kratz

Los socios con competencia en aprendizaje automático de AWS, comenta Kratz, “han demostrado experiencia en la entrega de soluciones de aprendizaje automático en la nube de AWS. Notamos que los partners y clientes de Argentina y toda la región de América Latina cada vez están solicitando más nuestros servicios de inteligencia artificial y aprendizaje automático para optimizar sus operaciones en diferentes áreas del negocio y crear soluciones inteligentes, desde habilitar flujos de trabajo de ciencia de datos hasta mejorar aplicaciones con inteligencia artificial. Sin embargo, creemos que todavía hay mucho potencial para que estas tecnologías sigan creciendo”. Para sustentar esta opinión, Kratz grafica el tema con datos de la Argentina: “Según estimaciones de IDC, en 2024 los ingresos totales del mercado de IA alcanzarán la impresionante cifra de 554 mil millones de dólares en todo el mundo. En términos de computación en la nube, el tamaño del mercado en la Argentina ya alcanzó los 279 millones de dólares en 2020. Se espera que el consumo de la nube crezca un 29,7% (CAGR) de 2019 a 2024, según el reporte IDC Public Cloud Tracker 2020H1”.

Sobre los servicios concretos que ofrece AWS, el ejecutivo de AWS precisa: El aprendizaje automático (ML) está impulsando mejores experiencias de los clientes, operaciones empresariales más eficientes y toma de decisiones más rápida y precisa. Con el aumento de la potencia informática y la proliferación de datos, ML ha pasado de la periferia a ser un principal diferenciador para las empresas y organizaciones de todas las industrias. Existen casos de uso de ML que se pueden aplicar a la mayoría de las empresas, como recomendaciones personalizadas de contenido y productos, inteligencia del centro de contacto, verificación de identidad virtual y procesamiento inteligente de documentos. Además, hay casos de uso personalizados creados para una industria específica, como ensayos clínicos en productos farmacéuticos o control de calidad de línea de montaje en la fabricación”.

Kratz considera que, con el tiempo, prácticamente todas las aplicaciones se infundirán con ML e IA. “La mayoría de los clientes con los que trabajamos están muy interesados en ML. Según un dato del IDC, los clientes están basando hasta el 50% de su decisión en qué proveedor de nube elegir en función de la evaluación de las capacidades de AI/ML de los proveedores. Decenas de miles de clientes están ejecutando el aprendizaje automático en AWS, impulsados por la amplia adopción de Amazon SageMaker. Es un conjunto bastante amplio de clientes, incluidas empresas globales como Liberty Mutual Insurance, Slack, Pinterest, Capital One y NBC. Si bien se está logrando una cantidad increíble de progreso en las organizaciones que usan ML e IA, todavía estamos en un comienzo relativo. Tenemos aproximadamente el doble de ML ejecutado en AWS de lo que encontrará en cualquier otro lugar y, sin embargo, es temprano para la mayoría de las organizaciones y estamos listos para apoyar a cada una de las empresas en su jornada. Como todos los servicios de AWS, están disponibles para los clientes a través de la consola de AWS o mediante API que las empresas pueden utilizar para integrar la IA en sus aplicaciones. El cliente solo paga por los servicios individuales que necesita, mientras los utilice, sin necesidad de contratos a largo plazo”.

Aquí está la suite completa de soluciones de Inteligencia Artificial y Machine Learning de AWS. Entre ellos se destacan: 

  1. Amazon SageMaker es un servicio completamente administrado que brinda la capacidad de crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático a escala con más facilidad, desde el mantenimiento predictivo hasta la visión artificial para predecir el comportamiento de los clientes. Gracias a la herramienta, los desarrolladores pueden seleccionar entre varias soluciones completas de punta a punta como detección de fraude, predicción de abandono de clientes o previsión e implementarlas directamente en sus ambientes de trabajo. 
  1. Amazon Rekognition permite identificar objetos, personas, texto, escenas y actividades en imágenes y videos. También proporciona análisis faciales de alta precisión lo que permite utilizarlo en una amplia variedad de casos de uso vinculados con la verificación de usuarios, el conteo de personas y la seguridad pública. 
  1. Amazon Translate es un servicio que ofrece traducción de idiomas rentable, personalizable, de alta calidad y rápida. A través de la utilización de traducción automática neuronal se utilizan modelos de aprendizaje profundo para ofrecer traducciones más naturales y precisas que los algoritmos estadísticos tradicionales y basados en reglas.

Cinco casos de éxito de AWS

  • Banco Supervielle: Gracias a los resultados que brindaron los modelos predictivos de Machine Learning desarrollados en Amazon SageMaker el Banco Supervielle generó un sistema de predicción de tasa de cancelación, para detectar a los clientes que tienen una mayor posibilidad de abandonar la entidad en base al comportamiento que registran en el uso de sus productos. El principal objetivo de este proyecto fue reducir la tasa de abandono para los segmentos Jubilados, Plan Sueldo y Mercado Abierto mediante el desarrollo de un Journey que ejecuta campañas de manera automática para alcanzar esa meta. El banco también utiliza SageMaker para identificar y segmentar a los clientes con una alta probabilidad de tomar un préstamo personal y luego enviarles mensajes personalizados con el propósito de incentivar el consumo. Después de casi un mes de ejecución, se registraron más de 800 mil eventos de estímulo enviados. El socio de negocios ProServe, parte de la red de socios de AWS, estuvo involucrado en el proceso de migración de data, Analytics y Contact center del caso. Actualmente, Supervielle es el séptimo banco privado más grande de Argentina en términos de préstamos con una trayectoria de más de 130 años en el país.
  • Mercado Libre: La inteligencia artificial es un componente importante en el acuerdo entre AWS y Mercado Libre, el mayor proveedor de comercio y pagos online de América Latina con más de 76 millones de usuarios en 18 países de la región. El equipo de detección de fraudes de Mercado Pago usa Amazon Rekognition como parte de su proceso de verificación de identidad para los consumidores que buscan comprar a través de la plataforma, ayudando a minimizar cualquier tipo de fraude. Para adaptar rápidamente su contenido a una región multicultural en la que la mayoría de los clientes hablan portugués o español, la empresa también utiliza Amazon Translate para traducir automáticamente los títulos y descripciones de los productos cuando los vendedores de otros países cargan sus catálogos.
  • Hospital Italiano: En 2018, el Hospital Italiano de Buenos Aires puso en marcha su programa de Inteligencia en Salud (pIASHIBA) para investigar las posibles aplicaciones de IA y desarrollar e integrar estas herramientas en los procesos de atención médica. Anualmente, la institución sanitaria atiende más 2.800.000 consultas, gestiona 46.500 egresos y realiza 52.000 procedimientos quirúrgicos en sus 41 quirófanos. Como resultado del programa pIASHIBA, nacieron diferentes herramientas de IA. Por un lado, ArtemisIA, que asiste en la detección y evaluación en imágenes de la densidad mamaria. Por el otro, T-Rx, identifica imágenes patológicas presentes en una radiografía de tórax; y ValquirIA, clasifica automáticamente imágenes de lesiones en la piel. En todos los casos, se trata de redes neuronales desarrolladas, entrenadas y validadas en el Hospital, para que el profesional de la salud cuente con un valioso recurso adicional al momento de realizar el análisis y diagnóstico. Las herramientas de inteligencia artificial desarrolladas por el equipo interdisciplinario de Informática en Salud también permitieron configurar alertas y recordatorios que ayudan a los profesionales en el momento del diagnóstico, con información actualizada de todos los reportes a la fecha. El Hospital se apoyó en soluciones infraestructura y servicios asociados, como Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), AWS DataSync así como Amazon SageMaker para poder procesar el gran volumen de información que exigían las estaciones de trabajo, pero desde la nube y con capacidades y funcionalidades mejoradas. El proyecto fue implementado por Grupo Most, partner de AWS en la región.
  • Edenor: Edenor, la empresa de distribución de energía más grande de Argentina con más de dos millones y medio de clientes y cinco mil empleados, utiliza Amazon SageMaker para reducir por medio de la automatización en un 50% sus tiempos de lanzamiento en producción. La empresa también utiliza servicios como Amazon Elastic Compute Cloud, Amazon Simple Storage Service y Amazon Relational Database Service (Amazon RDS). El caso cuenta con el apoyo del socio de negocios APN, Edrans. 
  • IFood: iFood es una plataforma brasileña de pedidos y entrega de alimentos en línea con operaciones en México y Colombia. Recientemente, la empresa creó su Academia de Inteligencia Artificial, enfocándose en el desarrollo de investigaciones en las áreas de Machine Learning, Deep Learning, eficiencia logística y otras relacionadas con su ecosistema. Para potenciar el sector, la compañía utiliza Amazon SageMaker, que alberga toda la infraestructura de prueba del modelo; Amazon Kinesis, que facilita la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos de transmisión en tiempo real; y Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) para mantener los modelos ejecutándose. El uso de la infraestructura de AWS benefició especialmente al área de logística, permitiéndoles crear un simulador de rutas, donde es posible analizar diferentes parámetros operativos según los días de la semana y los horarios. Por otro lado, también permitió personalizar más el servicio y controlar más lo que se lo que se muestra en la aplicación, ya sean estrategias, promociones o recomendaciones de restaurantes.

Google Cloud

“En Google Cloud consideramos que, para alcanzar la verdadera transformación digital, es fundamental comprometernos con un ecosistema sólido. Nuestro éxito depende de que el ecosistema se desarrolle de manera sustentable”, explica Alejandro Krupka, Partner Business Manager, Google Cloud, quien pone el acento en las alianzas que Google Cloud ha forjado con más de 13.000 organizaciones en todo el mundo, incluyendo empresas globales, regionales, especialistas de nicho en Cloud, proveedores de servicios y resellers.

Alejandro Krupka

“La transformación digital atraviesa diferentes industrias y las soluciones de Google Cloud se adaptan a cada compañía acompañando sus procesos y necesidades puntuales. A nivel adopción, si bien se destaca el segmento de las nativas digitales, en la región estamos trabajando con distintas verticales: desde retail hasta servicios financieros, pasando por salud, telcos y manufactura, con especial foco en áreas de atención al cliente con automatización y reconocimiento de voz, proyectos de telemedicina, logística y distribución, entre otros”, comenta Krupka.

Sobre la oferta de servicios de IA desde la nube, Krupka describe: “En Google Cloud colaboramos con nuestros clientes y partners en la innovación de sus modelos de negocio, mediante la aplicación de IA soportada sobre tecnología que permite administrar grandes volúmenes de datos en múltiples formatos con máximo rendimiento. Este es un camino que venimos recorriendo desde nuestros inicios y todo el conocimiento y el expertise que hemos adquirido están incorporados tanto en nuestra infraestructura como en nuestras soluciones, y pueden aplicarse fácilmente en todas las organizaciones”.

Para el hombre de Google Cloud, aplicar Inteligencia Artificial es clave, porque permite procesar información a gran escala en tiempo real y tomar acciones en consecuencia, automatizando ciertas tareas y mejorando la experiencia de los consumidores. Cloud AI proporciona servicios modernos de aprendizaje automático, con modelos preentrenados como Cloud TPU (en beta), Cloud Vision API, API de video Intelligence y Speech-to-Text, y una plataforma que permite a los clientes generar sus propios modelos a medida para sistemas de aprendizaje profundo de gran escala”.

Por ejemplo, cita Krupka, Contact Center IA ayuda a empresas de distintas industrias a reducir los costos y mejorar significativamente el servicio de atención al cliente. Esta tecnología habilita a un agente virtual para que converse de forma natural, inmediata y automática con los clientes y asista de manera experta a los agentes humanos en casos complejos”. Otro de los ejemplos es Big Query Omni: una solución de análisis de múltiples nubes que permite a los clientes llevar el poder de BigQuery a los datos almacenados en Google Cloud, AWS y Azure. “Esta herramienta es fundamental para acompañar a nuestros clientes en el camino de la adopción de la nube, que se puede dar por etapas o en simultáneo, y co-crear con ellos el camino hacia la transformación digital”.

Para graficar la aplicación de estos recursos, el ejecutivo da dos ejemplos:

  • Apex América es una empresa cordobesa que hoy ya tiene presencia en Argentina, Chile, Paraguay, Brasil, Colombia y Honduras. Desarrolló su herramienta de Advanced Speech Analytics, apoyándose en las tecnologías de Google, lo que le permite procesar y analizar audios y textos para tomar mejores decisiones sobre los modelos de atención y gestión, como así también descubrir las dificultades o falencias del modelo y poder corregirlo. La plataforma les permite realizar esta medición de manera constante, logrando grandes resultados e impactando directamente en la performance de sus clientes.
  • Por su parte, Medifé junto a Zentricx (partner de Google Cloud) actualizó e hizo evolucionar evolucionó Cam Doctor —su plataforma de consultas remotas de telemedicina—, ahora basada en Google Cloud y Google Workspace, lo que se traducirá en una gestión más rápida y completa para los asociados. Por ejemplo, la plataforma permitirá que médicos y pacientes compartan documentos antes y después de la teleconsulta a través de Google Workspace, y también se facilitará la gestión de la historia clínica de manera completa e integrada. El nuevo CamDoctor, que reemplaza al sistema anterior llamado Doc24, está montado sobre Google Cloud Platform, con el streaming de video corriendo sobre servicios de Google, e integrado con el core de gestión de Medifé (desarrollado sobre OpenShift), lo cual permite reutilizar servicios, como por ejemplo el login o la comprobación de datos del asociado. El paciente puede usarlo desde la web o vía una app gratuita.

Microsoft Azure

Martin Sciarrillo

Martin Sciarrillo se sumó a Microsoft Argentina hace cuatro meses para liderar el área de Customer Success con funciones de CTO. Su función es la de maximizar la inversión que los clientes de Microsoft ya han hecho en recursos y herramientas de Microsoft. Por su background como estratega de nube, pero habiendo vivido la era de los datacenters más tradicionales, sabe bien como es el pasaje de productos y tecnologías a soluciones que trabajan para el negocio, y entiende cómo la nube se puede convertir en un aliado esencial.

“Si bien la IA hoy está en boca de todos, no es nada nuevo en el trabajo que viene haciendo Microsoft, arrancando en la década de 1990”, comenta Sciarrillo. “La evolución de este trabajo es lo que decanta en los servicios que hoy se pueden consumir desde la nube. Para quienes venimos de las áreas más tradicionales de tecnología, la nube ha sido un cimbronazo absoluto”. Sciarrillo destaca la gestión de Satya Nadella al frente de Microsoft como el momento esencial donde se produjo el viraje y todos los esfuerzos estuvieron puestos en el desarrollo de la nube. “Con la nube, Microsoft logra tener acceso a la infraestructura y los servicios que consumen sus clientes, y puede articular y gestionar todo eso, de la mano de los datos y los algoritmos que son necesarios para llevar adelante estrategias de negocios basadas en la información y el análisis de la información que se va a procesar en nuestro ecosistema”.

Para Sciarrillo, el rol del partner “es fundamental. No creo que nuestra competencia opere de la forma en que Microsoft opera con sus partners. Hay una red de 200.000 partners en el mundo, y por cada dólar que Microsoft hace en sus negocios, los partners hacen diez. Al rol del integrador que pueden desempeñar muchos partners, se le suma el de la realización del valor. De hecho, los partners pueden tener un conocimiento de la tecnología tan amplio como el de los empleados de Microsoft, lo cual ya es mucho decir. El expertise que manejan es muy profundo y la misión del partner se emparenta mucho con la de nosotros, como empleados de Microsoft: conectar con la estrategia de nuestros clientes para ayudarlos a acelerar la realización del valor mediante el uso de la tecnología”. Hace algunas semanas, el mismo Nadella habló in extenso de esto, con numerosos ejemplos, con motivo de Microsoft Inspire 2021, evento en el que también se publicaron las novedades más recientes en materia de nube.

En materia de IA, y pensando en los partners, Sciarrillo explica que “hay varios modelos de formación, e incluso de co-inversión para que los partners desarrollen esta fuerza y las habilidades necesarias para apalancar este tipo de negocios. Creo que cualquier partner puede consumir nuestros servicios de IA, pero si lo que necesitan es un mayor grado de desarrollo de habilidades para involucrarse en soluciones de mayor valor agregado y mayor dificultad técnica, existen muchas alternativas de formación”. Dicho esto, Sciarrillo reconoce que el mercado está tendiendo hacia el “low code, no code” (poco código de programación o incluso ninguno), “cada vez se busca democratizar más el acceso a estas herramientas”.

El ejecutivo explica que, “en el metaverso de soluciones de Microsoft hay herramientas orientadas a la colaboración (como por ejemplo las HoloLens y las plataformas de RA asociadas como Microsoft Mesh), otro escalón orientado a la lógica para majearse en los diferentes estadíos de una aplicación (Power Platform), en materia de IA está Azure AI y sistemas autónomos, y para el área de datos y analíticas está Synapse. También hay soluciones mucho más nuevas, como las de digital twins, que permiten modelas con datos la realidad. Durante Inspire se comentó el caso de la multinacional de Oil & Gas bp (antes British Petroleum Company y BP Amoco) que utiliza tecnología de gemelos digitales provista por Microsoft para la optimización del valor, los márgenes y la búsqueda de sustentabilidad a partir de miles de millones de data points. Sciarrillo recuerda además que la IA está presente en todos los estadios de modelado de información para la búsqueda de patrones en la dispersión de datos. En este orden, el CTO también nombra Purview: una de las herramientas más recientes de Microsoft, que permite realizar la gobernanza de los datos (descubrimiento, catalogación, mapeo, cumplimentación de estándares y regulatoria).

Click para ampliar

Adicionalmente, Microsoft ampliado la oferta de Azure, de manera de poder ofrecer soluciones estandarizadas y “listas para ser consumidas” en función de varias industrias verticales. Es así como existen nubes con ofertas específicas para Servicios Financieros, Retail, Manufactura, Salud u Organizaciones sin Fines de Lucro.

Consultado sobre cómo podrían aplicarse estos servicios de IA a casos concretos, el ejecutivo citó el caso de Grupo Don Mario: un importante proveedor de semillas argentino con casi cuatro décadas en ese mercado y presencia en quince países. En mayo de este año, Microsoft y GDM (Grupo DonMario) anunciaron el afianzamiento de la alianza estratégica iniciada en 2017 con proyectos disruptivos de innovación y transformación digital. En esta oportunidad, presentaron Optimus, una tecnología pionera para el campo, que incorpora inteligencia artificial y tecnologías de analítica avanzada de Microsoft Azure, para recomendar a los agricultores la mejor semilla para el cultivo de soja en su parcela.

Alejandro Alonso

Periodista especializado en ciencia y tecnología. Trabajó en publicaciones como Banqueros & Empresarios, Telecomunicaciones & Negocios, Customer Service, Prensa Económica, Computerworld, e Insider, entre otras.

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Botón volver arriba
X