IBM Think 2021, o las seis ideas que le robamos al futuro

En la edición americana de IBM Think 2021, la compañía y sus socios de negocios, clientes y partners pusieron toda la carne en el asador. En el centro de las presentaciones estuvieron los avances en materia de inteligencia artificial (IA) y nube híbrida, pero fue esta última la que hizo que Arvind Krishna, presidente y CEO de IBM, declarara: “El abordaje de nube híbrida ayuda a superar los desafíos que evitan que las compañías se suban a la nube. Por eso creo que la nube híbrida definirá la tecnología que llega a los negocios a lo largo de toda la próxima década”.

“Miraremos en retrospectiva a este año y al anterior como el momento en que el mundo entró en el siglo digital con toda su fuerza”, señaló Krishna. “De la misma manera que el siglo pasado electrificamos fábricas y máquinas, usaremos la nube híbrida para infundir IA en software y sistemas en el siglo XXI. Y una cosa es segura: este es un futuro que debe construirse sobre la base de una profunda colaboración de la industria. Nadie entiende esto mejor que IBM, y esa es una de las razones por las que estamos impulsando la inversión en nuestro ecosistema de asociados. También en Think 2021, presentamos nuestras últimas innovaciones de inteligencia artificial y nube híbrida, las mismas tecnologías que sirven como los componentes básicos de una nueva arquitectura de TI para las empresas”.

Un ejemplo de hasta dónde IBM puede llevar este abordaje de nube híbrida pudo verse en la iniciativa realizada de la mano de la petrolera Schlumberger: una plataforma de gestión de datos que puede correr a través de las nubes públicas y privadas, con apego a los estándares de la industria de Oil&Gas, para una masiva cantidad de datos operativos, de exploración y de explotación. En referencia al poder de la IA —una tecnología que puede destrabar US$ 16 billones en productividad hacia 2030, según PWC y que, en opinión de Krishna, es la única forma de dar sentido a la abrumadora cantidad de datos que se genera anualmente, cuyo volumen según IDC podría llegar en 2025 a unos 175 zettabyes—, el ejecutivo explicó que un reciente estudio de IBM sobre los profesionales de TI, indica que un 43% comentó que sus empresas habían acelerado su implementación de IA (en buena medida por el COVID-19). Y casi la mitad de los profesionales de TI globales encuestados dijeron que evalúan a proveedores de IA en gran medida por su capacidad de automatizar procesos. Los anuncios relevantes en materia de IA destacan:

• La próxima generación de Cloud Pak for Data incluirá AutoSQL. Se trata de una capacidad innovadora en Cloud Pak for Data que utiliza IA para ayudar a los clientes a obtener respuestas a consultas distribuidas hasta 8 veces más rápido que antes y a casi la mitad del costo de otros data warehouses. AutoSQL (Structured Query Language) automatiza la forma en que los clientes acceden, integran y administran los datos sin tener que moverlos, independientemente de dónde residan o cómo se almacenen. Con el lanzamiento de AutoSQL, IBM Cloud Pak for Data ahora incluye el data warehouse en la nube de mayor rendimiento del mercado (basado en su estudio de evaluación comparativa), que puede ejecutarse en forma fluida en cualquier entorno de múltiples nubes híbridas.
• Watson Orchestrate ayuda a profesionales a automatizar el trabajo para aumentar la productividad. Watson Orchestrate es una nueva capacidad de IA interactiva diseñada para aumentar la productividad personal de los profesionales de las organizaciones en las áreas de ventas, recursos humanos, operaciones y más. Debido a que su uso no requiere habilidades de TI, Watson Orchestrate permite a los profesionales iniciar el trabajo de una manera muy humana, utilizando herramientas de colaboración como Slack y el correo electrónico en lenguaje natural. También se conecta a aplicaciones comerciales populares como Salesforce, SAP y Workday. Watson Orchestrate utiliza un potente motor de IA que selecciona y secuencia automáticamente las habilidades pre-empaquetadas necesarias para realizar una tarea y se conecta con aplicaciones, herramientas, datos e historial sobre la marcha. Watson Orchestrate es la última capacidad de automatización impulsada por IA de IBM, en IBM Research, y ahora está disponible en versión preliminar como parte de IBM Automation Cloud Paks y se espera que esté accesible de manera general a finales de este año.
• Mono2Micro ayuda a eliminar problemas en la migración a la nube: IBM agregó una nueva capacidad en WebSphere Hybrid Edition que permite a las empresas optimizar y modernizar sus aplicaciones para la nube híbrida. IBM Mono2 Micro utiliza IA desarrollada por IBM Research para analizar aplicaciones de grandes empresas y dar recomendaciones sobre cómo adaptarlas mejor para migrar a la nube. Puede simplificar y acelerar un proceso propenso a error, lo cual puede reducir costos y maximizar el retorno sobre la inversión. IBM Mono2Micro es uno de los productos y servicios impulsados por IA de IBM que pueden acelerar la migración a la nube. Para más información, lea el blog (en inglés): IBM Mono2Micro: Tres cosas que debe saber.

Mejorando el juego para el ecosistema de partners

En el marco de Think 2021, IBM anunció nuevos beneficios para impulsar el éxito de sus asociados. Las novedades fueron comunicadas a su ves en un reciente post de David La Rose, General Manager, IBM Partner Ecosystem y Evaristus Mainsah, General Manager, IBM Hybrid Cloud and Edge Ecosystem:

Volver al futuro

Algunos de estos lanzamientos fueron recientes, y otros dados a conocer (o actualizados) durante el evento, pero todos tienen en común la increíble potencialidad que tecnologías como IoT, 5G, Edge, nube híbrida, IA y robótica pueden aportar al futuro de las aplicaciones en numerosos verticales.

1. La Industria 4.0 necesita cobots

En el panel “Unleashing Industry 4.0 innovation on hybrid cloud with 5G, AI and Edge”, se discutieron no sólo los alcances y las definiciones de algunos conceptos esquivos, como Edge Computing e IoT, sino también de qué manera la integración de las tecnologías punteras puede transformar la naturaleza del trabajo dentro de espacios como manufactura, mantenimiento y producción. Nancy Greco, de IBM Research, puso el acento en que, a menudo, al desplegar sensores de IoT dentro de las plantas industriales (por ejemplo, para monitorear las máquinas en función de su mantenimiento predictivo), no es necesario que dicho despliegue funcione 24×7. Hay casos en que una medición semanal alcanzaría para dicho diagnóstico, de la misma forma en que los seres humanos no necesitamos visitar todos los días al médico. “Con IA podemos hacer una predicción sumamente precisa de cuando puede fallar”, asegura Greco, y se pregunta: “¿Por qué no pensar en robots que cada cierto tiempo visiten cada máquina y recolecten los datos de dicha máquina?” Este abordaje tiene impacto en dos dimensiones, la primera es que no es necesario desplegar tantos sensores como máquinas hay en la planta (sistemas que, además, pueden ser costosos), porque secuencialmente el robot podría recorrerlas todas. Lo segundo es que se optimiza la cantidad de información a tratar (lo cual redunda en una infraestructura de comunicaciones más módica), dado que se evitan horas y horas de sensado que sólo informan que todo está bien.

La pregunta que hace Greco es, previsiblemente, retórica. El hecho es que IBM y Boston Dynamics (un verdadero pionero en ciertas categorías de robots “caminadores”, con 28 años de experiencia, y cuyo paquete accionario pertenece en un 80% a Hyundai Motors Group desde fines del del año pasado) han llegado a un acuerdo para desarrollar este tipo de soluciones, que permitirían llevar, literalmente, en las espaldas de Spot (ese robot amarillo que camina como perrito y que fue diseñado para acompañar al personal técnico) los sensores necesarios como para revisar cada máquina de la planta. Como dice Mike Pollit, Chieff Sales Officer de Boston Dynamics: “Allí donde vaya un ser humano, puede ir Spot”.

De este tipo de interacción entre humanos y máquinas nace el concepto de “cobot” o robot cooperativo: el que hace tareas que el humano no puede hacer, o no debería hacer (por ejemplo, para dedicarse a otros procesos de más valor). Al parecer, el diagnóstico de las máquinas para mantenimiento predictivo (a través de cámaras con diferentes filtros, micrófonos, sensores de vibración y otros dispuestos en array) puede ser el ámbito de los cobots, habilitando un novedoso caso de uso de IoT.

Para ver a Spot en funcionamiento y estas ideas desarrolladas, visite aquí.

2. Capitán IA, o cómo explotar la inteligencia en el borde

Al momento de escribir este artículo, el barco Mayflower Autonomous Ship (de la asociación ProMare) se encuentra en vísperas de su misión, que consiste en viajar por el Atlántico más de 3.200 millas sin tripulación humana. Desde hace algunos meses está dando sus primeros pasos. La idea es que en pocos días parta (emulando al otro Myflower, el de 1620) de Plymounth (Inglaterra) hasta Plymouth (Massachussetts, Estados Unidos). Fue bautizado en septiembre de 2020 y probablemente ha sido lo más parecido a un barco-fantasma que se pudiese encontrar en las inmediaciones del puerto inglés, con sus 30 sensores de a bordo (que recogen información 24×7), 6 cámaras motorizadas por IA, y sus 15 dispositivos de borde que analizan esos datos sin necesidad de remitirlos al core de la red.

https://www.youtube.com/watch?v=LfdLw_HKB9Q

Esta nave de investigación marítima es el primer barco autónomo de su tipo, y la tecnología de IBM jugó un papel central para darle vida. En su viaje inaugural, que podría durar tres semanas, este Mayflower moderno (llamado Myflower 400, porque esta iniciativa no trata de los pasados 400 años, sino de los próximos 400 años) recopilará datos oceánicos críticos sobre el impacto del cambio climático y la contaminación para que los investigadores marinos puedan comprender y proteger mejor nuestros océanos, ahora y en el futuro.

IBM diseñó la nave sin tripulación con tres capas de tecnología: entradas sensoriales, aprendizaje y análisis de máquina en tiempo real y un motor de decisiones. Este último fue apodado Captain AI. Los expertos de IBM utilizaron petabytes de datos para entrenar modelos de aprendizaje automático y redactaron decisiones basadas en reglas para el motor de decisiones, lo que permitió que el barco reaccionara a un entorno oceánico a menudo traicionero, sin intervención humana. Se adhiere a la ley marítima y toma decisiones cruciales en una fracción de segundo. Se redirige a sí mismo en entornos con condiciones climáticas adversas. Recopila y analiza cantidades masivas de datos oceánicos. Y lo hace todo 24 horas al día, 7 días a la semana.

Al extender la innovadora automatización inteligente del barco, la toma de decisiones operativas, la informática de punta y las tecnologías de monitoreo remoto impulsadas por IA en todas las industrias, podemos allanar el camino para la próxima generación de innovación, eficiencia, seguridad y ahorro de costos en su negocio.

Algunas de las tecnologías utilizadas:

• Computer vision para el entrenamiento del AI Captain con más de un millón de imñagenes naúticas.
• Power Systems para ejecutar procesamiento de Machile Learning.
• Tan pronto como AI Captain recibe datos accionables de las cámaras de a bordo, radares, AIS y sonares, entre otros sensores, los analiza on un Sistema de gestion de reglas llamado IBM Operational Decision Manager (ODM), a fion de seguir International Regulations for Preventing Collisions at Sea (COLREGs) y otras convenciones de navegación.
• Todos los dispositivos de borde son orquestados por IBM Edge Application Manager de manera segura.
• La IBM Maximo Application Suite prove capacidades de gestión de activos y mantenimiento inteligente.
• Una vez en viaje, el capitán cibernético confía en las recomendaciones del ODM y en el pronóstico del tiempo provisto por The Weather Company, an IBM Business.
• La tarea de mantener toda la información y las aplicaciones integradas fluidamente, seguras y conectadas desde cada borde de la red del MAS recae en IBM Cloud y IBM Cloud Object Storage, diseñados para soportar cargas de trabajo de misión crítica en cualquier parte, incluyendo la mitad del océano.
• La función de Safety Manager corre sobre Red Hat Enterprise Linux.

Cabe aclarar que la toma de decisiones inteligente utilizada por AI Captain es solo una pieza de una solución de automatización impulsada por AI más grande para las operaciones comerciales. En común que empresas de numerosos verticales confíen en esta clase de automatización para tareas, flujos de trabajo, servicios de contenido y minería de procesos, capacidades que vienen como parte de un conjunto de software integrado diseñado para ayudar a resolver incluso los desafíos operativos más difíciles.

3. La metamorfosis de Sandvik (y no es la única)

El problema no es nuevo. La industria minera ha sufrido una baja productividad en las últimas décadas y, naturalmente, han buscado formas de revertir esta situación. La digitalización fue uno de los principales enfoques que han seguido. La realidad es que hoy en día las empresas mineras tienen una gran cantidad de datos a su disposición, pero les ha resultado muy difícil capitalizar todos sus datos debido a la dificultad de entenderlos.

Paradójicamente la minería es un negocio que requiere un uso intensivo de activos y es importante para ellos minimizar el mantenimiento no programado optimizando el mantenimiento programado. En este contexto, las empresas mineras se esfuerzan por maximizar la producción, lo que requiere equipos funcionales. Una clave para mantener el equipo en funcionamiento es minimizar el mantenimiento no planificado optimizando el mantenimiento programado. ¿Qué mejor forma de hacerlo que interpretar la información que emana de esos mismos equipos?

https://www.youtube.com/watch?v=mW0mL0QaMBQ

Claro está, si se compara el anterior contexto con el rol tradicional de un proveedor de maquinaria minera como Sandvik (que vende equipo/maquinaria, ofrece servicios, vende piezas y repuestos) hay un gap enorme que nadie está cubriendo. Para cerrar ese gap, Sandvik trabajó con IBM. El objetivo fue desarrollar conjuntamente una solución de mantenimiento predictivo y de análisis que utiliza la tecnología IBM Watson IoT y el análisis predictivo para predecir y prevenir mejor las averías de los equipos. El resultado: mejoras de productividad en algunas áreas de entre un 25% y un 30%. Así Sandvik no sólo mejoró la productividad de sus clientes, sino que transformó también en buena medida su modelo de negocios, que ahora incluye el procesamiento de la data de sus clientes para ayudarlos a mantener alto el uptime de los equipos.

En 2019, IBM y Sandvik Mining and Rock Technology anunciaron OptiMine Analytics: una plataforma para rastrear el rendimiento de los equipos de minería. La solución desarrollada conjuntamente por IBM y Sandvik utiliza tecnología predictiva para realizar evaluaciones sobre el rendimiento futuro de los equipos. La plataforma también aprovecha Watson de IBM para combinar equipos y datos de aplicaciones de fuentes dispares en tiempo real. Los datos registrados por los dispositivos de minería habilitados para Internet de las cosas (IoT) ya se han introducido como parte de la plataforma, que se utilizará para evaluar el cumplimiento de la seguridad de las operaciones mineras.

Puede ver un resumen del caso, aquí.

4. El análisis ubicuo de los datos no es una utopía

En su presentación, Arvind Krishna, CEO de IBM, también dialogó con Tony Hammelgarn, presidente y CEO de Siemens Digital Industries Software, y el tópico central fue cómo se puede extremar este abordaje de nube híbrida y también de Edge hasta llegar a lo que Krishna denominó “computación ubicua”: que haya poder de cómputo donde sea que estén los datos.

En un mes, un sitio de fabricación puede generar más de 2200 terabytes de datos, según un informe de IBM, pero la mayoría de los datos no se analizan. El problema es análogo al que se plantea de Minería. La alianza entre Siemens e IBM, anunciada en febrero pasado, apunta precisamente en esta dirección.

A través de la iniciativa conjunta, Siemens Digital Industries Software aplicará el enfoque de nube híbrida abierta de IBM, construido sobre Red Hat OpenShift, para extender la flexibilidad de implementación de MindSphere: la solución de IoT industrial (IIoT) como servicio de Siemens. Esto permitirá a los clientes ejecutar MindSphere en las instalaciones, desbloqueando la velocidad y la agilidad en las operaciones de la fábrica y la planta, así como a través de la nube para un soporte de productos, actualizaciones y conectividad empresarial sin inconvenientes. Para ayudar a poner en funcionamiento las capacidades y reducir el riesgo de TI, los consultores de IBM Global Business Services y Global Technology Services actuarán como proveedores de servicios gestionados y soluciones de IoT para los clientes de MindSphere de Siemens.

Las organizaciones utilizan MindSphere para recopilar y analizar datos de sensores en tiempo real de productos, plantas, sistemas y máquinas, lo que permite a los usuarios optimizar productos, activos de producción y procesos de fabricación a lo largo de toda la cadena de valor para construir un gemelo digital (digital twin) en tiempo real. Al adoptar Red Hat OpenShift, la plataforma empresarial de Kubernetes, como la arquitectura local preferida, los clientes tendrán la flexibilidad de ejecutar soluciones MindSphere localmente en una nube privada o en aplicaciones futuras a través de un modelo híbrido de múltiples nubes. como campo habilitante para conocimientos empresariales.

En el diálogo mantenido durante Think 2021, Krishna consultó de qué manera están usando IA en relación con MindSphere. “Podemos predecir con un 95% de precisión el próximo comendo que seleccionarás en el proceso de diseño. Esto nos permite hacer que el software sea más fácil de usar, porque podemos eliminar las opciones que probablemente no tengan sentido. También usamos IA en el mantenimiento predictivo, el monitoreo de las condiciones y tareas por el estilo. En lo que querrás usar IA, y lo estamos haciendo, es en predecir algunas de las decisiones, por ejemplo, en lo referente a las rutinas de mantenimiento. Pero una de las cosas que más nos gustan de entre las cosas que ya estamos haciendo con las IAs es combinarlas con gemelos y modelos digitales. ¿Por qué digo esto? Porque es muy sencillo obtener correlaciones de datos, pero nunca podemos estar seguros de si esas correlaciones implican algo más profundo para entender lo que pasa. Lo que nos gusta es tomar estos datos y validarlos a través de los modelos digitales. Entonces es posible que puedas comenzar a extraer información útil”, definió Hammelgarn, para quien la suma de IA, digital twins y otras capacidades digitales cambian las reglas del juego en la industria.

El anuncio de febrero pasado complementa la introducción de una solución conjunta con IBM Maximo, que extiende el ciclo de vida operativo de productos industriales y maquinaria al reunir datos de ingeniería, operaciones y mantenimiento en una plataforma.

5. Los datos y el desafío de la resiliencia

De la mano de Bret Taylor, presidente y COO de Salesforce, el CEO de IBM pasó revista al panorama de los servicios financieros. Taylor sostiene que 2020 fue un año de disrupción donde se puso de manifiesto la velocidad y la urgencia con la que se dan los cambios. “Los CIOs y CTOs en los bancos aprendieron que necesitan elegir las plataformas correctas que los habiliten a ser ágiles en el futuro”. También quedó de manifiesto la necesidad de no operar en silos, de manera que se tenga una visión única del cliente. “De allí (de esa visión unificada del cliente) vendrán los crecimientos en los bancos”, destaca el hombre de Salesforce, para quien hay una gran oportunidad en la creación de una experiencia única para los clientes en el próximo par de años.

Los servicios financieros no son los únicos en esta situación. Con todo, esa prerrogativa despierta un desafío interesante, dado que es cada vez más complejo (por temas de privacidad y regulatorios) obtener información de los clientes. Por otro lado, las organizaciones necesitan evangelizar internamente para que prime una cultura orientada a los datos, en un sentido amplio. Los datos deben ser manejados y protegidos a lo largo de todo su ciclo de vida, y asegurados contra ataques de terceros (como por ejemplo el ransomware).

En otra de las charlas de la jornada (de la que participó Dwayne Watkins, OM Director, Modern Data Protection de IBM), quedó claro que los clientes exigen una cultura de datos sostenible que proporcione protección, seguridad y flexibilidad para la reutilización y el acceso a los datos. Por este motivo, el uso de una solución común que pueda satisfacer estas necesidades, sin importar cómo se creen los datos o dónde se encuentren, ayuda a controlar los presupuestos de resiliencia de los datos. Durante dicha sesión se analizó el caso del cliente APIS IT (un proveedor gubernamental de servicios de nube en Croacia), que utilizó su solución IBM Spectrum Protect Plus existente con el nuevo Red Hat OpenShift Container Storage para ayudar a impulsar la simplicidad y mejorar la resiliencia de los datos en un entorno en contenedores.

Watkins resumió algunas de las mejores prácticas en materia de resiliencia de datos, señalando que de los clientes de IBM/Red Hat que pudieron recuperar datos en la menor cantidad de tiempo exitosamente, hicieron lo siguiente:

• Clasificaron sus datos
• Protegierom el servidor de directorio activo o LDAP
• Usaron tape para brindar una verdadera “air gap” (una separación física entre los soportes) de sus datos
• Aprovecharon algún tipo de almacenamiento WORM
• Se aseguraron de que había redes aisladas para testear las recuperaciones
• Protegieron las copias protegidas de los datos
• Usaron la metodología 3-2-1
• Practicaron los procesos de recuperación varias veces al año

6. América Latina, o el imperio de la automatización inteligente

En el contexto de Think 2021, IBM propuso una mesa redonda para medios especializados donde algunos partners de IBM tomaron protagonismo. Además de los ejecutivos de IBM (Ana Paula Zamper y Renato Battaglia, líder y COO, respectivamente, del Ecosistema de Partners para Latinoamérica), participaron del encuentro Pablo Molano (Pratech, Colombia), Martín Banda (Emergys, México), Eduardo Laens (Varegos, Argentina) y Percy Enciso (MDP, Perú), todos CEOs de sus respectivas compañías.

En el caso de Pratech, por ejemplo, hacia fines del año pasado implementó en Protección (un fondo de pensiones e inversiones colombiano) un asistente virtual llamado Pronto, basado en los servicios de IBM Watson Assistant. Con tres años de haber estado en el mercado, el asistente presenta un 95% de valoración positiva por parte de los clientes de Protección. “En la actualidad, cerca del 98% de las operaciones de Protección se ejecutan de manera virtual. De ellas, unas 670.000 interacciones al mes (promedio en 2020) se realizaron a través de Pronto”, destaca Molano. En 2020, se hicieron más de 15 millones de transacciones a través del asistente virtual. “El asistente atiende 7×24. Pasamos de procesos que solían tomar semanas a que estos procesos lleven tan sólo algunos minutos, e incluso menos, dependiendo del tipo de transacción”.

Varegos, por su parte, ayudo a Garantizar (una sociedad de garantías recíprocas de la Argentina, con foco en las PyMEs que quieren desarrollarse en el mercado y no los obtienen por maneras tradicionales) a mejorar mediante la automatización el acceso al crédito de las empresas pequeñas y medianas. Para poder escalar, Garantizar necesitaba proveer créditos de una manera ágil, sencilla y rápida. “Las implementaciones de la tecnología de IBM para para la automatización de tareas y procesos nos permitió trabajar sobre el core de los procesos de emisión de garantías, con resultados increíbles. Estamos hablando de crecimientos superiores al 64% año contra año con el mismo staff de analistas y los mismos recursos, pero creciendo incluso en penetración de mercado (porque se abrieron oficinas a lo largo y ancho del país) e incrementando en un 75% la facturación año contra año”, comentó Laens

Es en este contexto que entran a tallar soluciones como IBM Blueworks Live, IBM Business Automation Workflow, IBM Robotic Process Automation, o IBM Cloud Pak for Integration, pueden ayudar a los clientes a concretar sus aspiraciones de transformación.