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Inteligencia Artificial: más que ‘perversos’ robots

Escrito por Pablo Albarracín en Apps & Software, Blog, Hardware, Diseño & Makerspace, High Tech, Innovación, Tech | 0 Comentarios

17.10.18

Los robots todavía no han comenzado a planear su dominación del mundo... La aprehensión que existe en un sector de la industria, por un futuro distópico, controlado por estos seres superinteligentes, se puede manifestar en la frustración de cualquiera que haya sido atrapado gritando a Siri por su falta de comprensión a una pregunta básica, pero representa, para el común de mucha gente, la actualidad de la inteligencia artificial. La Inteligencia Artificial (AI, por sus siglas en inglés) es un sistema tecnológico que está diseñado para dar a las computadoras habilidades de audición, visión, razonamiento y aprendizaje. El desarrollo y expansión de esta tecnología (sumado a la realidad virtual y la realidad aumentada) ha sido una de las tendencias tecnológicas más debatida este 2017, junto a Blockchain. Y todo indica que se debe invertir ahora en esta tecnología. Su implementación en diversas industrias se configura como el gran cambio tecnológico, productivo y social.

“Tiene el potencial para remodelar completamente el mundo industrializado”, señala Kevin Kelly, editor de la revista Wired, refiriéndose a la AI, señalando además que es parte fundamental de lo que muchas y muchos denominan hace algún tiempo como la ‘segunda revolución industrial’.
Las economías digitales más desarrolladas del mundo, están transformado la forma en cómo se conducen los negocios. Es por ello, que la Inteligencia Artificial está desplegando toda su gama de tecnologías para el crecimiento y desarrollo de una variedad de empresas, verticales, productos y servicios, así como su atención y/o adopción por gobiernos de todo el mundo. La AI tiene aplicaciones y casos de uso en casi todas las industrias. La consultora global Mckinsey señala en uno de sus informes que las empresas que han adaptado esta tecnología ya muestran un rendimiento prometedor en sus operaciones. Esto sugiere además, que invertir en AI tiene la facultad de mostrar un crecimiento financiero a tomar en consideración. Chrysalis robots 2 Gran parte de la adopción de AI, especialmente fuera del sector tecnológico,  se encuentra en una fase temprana, experimental. En general, son las grandes compañías quienes han realizado la mayoría de inversiones en AI, y el mercado está creciendo rápidamente.
Pero también se observa el interés de las empresas más pequeñas. En 2016, según la compañía Tractica indicó que las startups invirtieron  US$6billion -$9 Billones en AI, mientras que la misma empresa estima que los ingresos específicos de AI pasarán de menos de US$ 1.4 mil millones en 2016 a US$ 59.8 mil millones en 2025.  
Otra de las tecnologías que están cambiando muchas industrias,  es la realidad virtual (VR, por sus siglas en inglés) que ha tenido un gran desarrollo los últimos años, creando cada vez más hardware y aplicaciones para múltiples industrias. La aplicación de la realidad virtual, fuera de la industria de los video juegos y entretenimiento, ofrece la posibilidad de estar completamente sumergido en un entorno que originalmente comenzó como un proyecto de entrenamiento militar. Ahora, se están desarrollando como programas para reducir los costos de entrenamiento y capacitación múltiples en empresas, como es el caso de la compañía chilena Yoy Simulators, que desarrolla simuladores VR para capacitación en entornos industrial y . El beneficio principal de esta tecnología es la posibilidad de estar inmerso muy profundamente en una actividad, que de otro modo resultaría difícil, complejo y mucho más costoso.
La importancia clave de mayor desarrollo e implementación de la AI son las soluciones a problemas empresariales reales, que puede ayudar a resolver. A través de las tecnologías de la Inteligencia Artificial podemos repensar soluciones, optimizar productividad y aumentar los ingresos, así como reducir los costos.
Se debe pensar más allá de lo evidente y empezar a realizar las inversiones necesarias. Y esperar que las tres leyes de la robótica de Asimov se respeten...o cambien para el bien de todos.  Aunque la Unión Europea ya ha planteado su parecer.  

10 predicciones para las Smart Cities hasta el 2019: gobiernos locales a tomar nota

Escrito por Pablo Albarracín en Apps & Software, Blog, Ecosistema, Innovación, Tech | 0 Comentarios

03.09.18

Afortunadamente el paradigma Smart City no es un tema nuevo.  Ya está en la agenda pública de casi todos los gobiernos centrales y locales de gran parte del mundo. Chile y Valparaíso no son la excepción. Para Chrysalis, por ejemplo, el año 2016 fue el año de la convocatoria Valparaíso Smartcity, la primera dedicada exclusivamente a la búsqueda, seguimiento y financiamiento de startups que propusieran soluciones inteligentes para convertir a Valparaíso en una ciudad más amigable, gracias a la tecnología y sus diversas aplicaciones.

La concepción de que la ciudades pueden ser entornos más amigables y sustentables gracias a la tecnología, está llevando a los gobiernos locales a prospectar y a analizar con seriedad, la posibilidad de insertar tecnologías que puedan resolver problemáticas concretas de un barrio, un cerro, una plaza, un sistema de transporte público, un centro de salud, algunas cuadras, etcétera. Es por ello, que el papel de los gobiernos locales en el desarrollo de las ciudades inteligentes es crucial.
El estudio The IDC FutureScape: Worldwide Smart Cities 2017 Predictionsentrega valiosas luces sobre cómo las ciudades deberán aprovechar esta creciente tendencia, donde el papel de los encargados de TI de las municipalidades y gobiernos locales (CIOs) serán claves, puesto que deberán visualizar problemáticas que puedan ser resultas de manera eficiente, gracias al buen uso de la tecnología disponible. Las startups tienen una gran oportunidad.
Chrysalis smart city -valparaiso

Valparaíso, Viña de Mar y las zonas aledañas, el Gran Valparaíso, tiene la gran oportunidad de aprovechar la tecnología y el conocimiento de sus universidades y emprendedores, para mejorar algunos problemas que antes eran vistos como una 'carga' y no como una 'necesidad'.

  1-. Hacia el 2019, aquellos países que cuenten con el 50% de sus medianas y grandes ciudades en una etapa más madura de adopción, serán más exitosos en sus esfuerzos de digitalización de sus respectivos países. 2-. En los próximos años, 75% de las ciudades en todo el mundo no podrán aprovechar plenamente la data y los activos digitales proveniente de las Smart City, debido a la falta de procesos, gestión de proyectos y habilidades de gestión del cambio.  (Algo que debiera urgir a las autoridades locales) 3-. El 2018, las ciudades gastarán 2 veces más con sus socios tecnológicos que estén comprometidos con las API abiertas, compartiendo datos y relaciones a largo plazo. 4-. Para 2019, el 50% de las iniciativas de datos abiertos (open data) evolucionarán a servicios que proporcionen datos gratuitos, pero monetizados como ciudades. Se buscarán modelos de ingresos que busquen justificar las inversiones de datos abiertos. 5-. Los sistemas de TI de las ciudades serán Cybertargets. Este año y los siguientes, con seguridad, una mediana o gran ciudad sufrirá un ataque cibernético, que afectará su capacidad de funcionar eficazmente por al menos durante un día. 6-. Para 2018, el 20% de las agencias de seguridad pública probarán la computación cognitiva para predecir y prevenir delitos, problemas de salud mental y de adicción, reduciendo drásticamente las solicitudes por este tipo de gasto público. 7-. Para 2019, el 30% de los consumidores urbanos utilizarán bots, o asistentes inteligentes, para la planificación de rutas multimodales para administrar el costo, el impacto del carbono y otras preferencias de viaje 8-. El próximo año,  20% de las ciudades inducirán el tránsito limitando y menor uso de espacios de estacionamiento promoviendo vehículos eléctricos, así como compartir el coche, además de invertir en pagos móviles. Las aplicaciones de seguimiento de las violaciones serán claves. 9-. Con 180 millones de conversiones globales a luz de calle LED en 2019 y un gasto de US$ 80 mil millones, la infraestructura se convertirá en la plataforma clave de las Smart City para dispositivos IoT. 10-. Hacia 2019, para escalar y sobrevivir, un tercio de las compañías de aplicaciones con un compromiso cívico se fusionarán o serán adquiridas por compañías más grandes como parte de una oferta-paradigma de 'plataforma de ciudad inteligente'   *Con información de ww.idc.com     

¿Qué opinas de esta selección con los 50 mejores video juegos de la historia?

Escrito por Julio Serrano en Blog, Hardware, Diseño & Makerspace, High Tech, Tech | 0 Comentarios

02.11.17

Los videojuegos son parte de la cultura popular. Nuestra generación, y algunos más vetustas incluso, crecieron entre consolas y franquicias que nunca pensamos llegarían a tener el impacto que tienen hoy. De Mario Bros a Final Fantasy, pasando por los rol de Pokemon hasta el PES y su eterna guerra con FIFA, son algunos de los títulos que marcaron nuestra infancia (juventud, adultez y probablemente vejez).

Para medir su éxito, nos basamos en las ventas e impacto. El sitio de opiniones Metacritic fue más allá, utilizando criterios un poco más científicos. Así, compilaron todas las evaluaciones de sus usuarios y los promediaron.

A continuación dejamos la lista de los 50 títulos con mejor nota, los 50 mejores juegos de todos los tiempos: ¿opinas lo mismo?

Listado aquí

Con información de businessinsider.com

Caso de estudio: Teradata y la detección del fraude financiero con AI

Escrito por Chrysalis en Blog, Casos de estudio, High Tech, Negocios, Tech | 0 Comentarios

23.10.17

La compañía estadounidense Teradata anunció que Danske Bank, destacado prestador de servicios financieros en los países nórdicos, ha trabajado con Think Big Analytics, una compañía de Teradata, para crear y lanzar una plataforma de detección de fraudes de vanguardia controlada por Inteligencia Artificial (AI, por sus siglas en inglés) y de la cual se espera que alcance 100% de ROI en el primer año de su implementación. El motor utiliza aprendizaje automático para analizar decenas de miles de características latentes, clasificando en tiempo real millones de transacciones bancarias realizadas en línea para brindar información útil sobre actividades fraudulentas reales y falsas. Al reducir significativamente el costo de investigar los falsos positivos, Danske Bank aumentó la eficiencia general y ahora puede obtener importantes ahorros. “El fraude en las solicitudes es un problema grave y prioritario para los bancos. Hay evidencia de que los delincuentes se están volviendo expertos y emplean técnicas sofisticadas de aprendizaje automático para atacar, por lo que es fundamental utilizar técnicas de avanzada, como el aprendizaje automático, para atraparlos”, afirmó Nadeem Gulzar, director de Analíticas Avanzadas de Danske Bank.

“El banco entiende que el fraude va a empeorar a mediano y largo plazo, debido a la digitalización de las operaciones bancarias y la prevalencia de las aplicaciones de banca móvil. Reconocemos la necesidad de utilizar las técnicas más avanzadas para enfrentar a los estafadores, no donde se encuentran hoy, sino donde van a estar mañana. Gracias a la IA, ya redujimos en un 50% los falsos positivos y, por ello, pudimos reasignar la mitad de los recursos de la unidad de detección de fraudes para que se ocuparan de cuestiones de mayor responsabilidad”, dice Gulzar.
Los profesionales de Think Big Analytics de Teradata comenzaron a trabajar con Danske Bank en el otoño de 2016, para perfeccionar su equipo de analíticas avanzadas con conocimientos especializados sobre cómo utilizar los datos para generar mayores beneficios para todo el negocio. Desde el punto de vista del modelado, los casos de fraude aún son raros: alrededor de un caso en cada 100.000. El equipo logró tomar los falsos positivos de los modelos y los redujo en un 50%. Al mismo tiempo, pueden encontrar más fraudes, con lo que la tasa de detección aumentó en casi 60%. El programa antifraude de Danske Bank es el primero en introducir técnicas de aprendizaje automático en la producción, al tiempo que desarrollan modelos de aprendizaje profundo para poner a prueba los modelos. “Todos los bancos necesitan una plataforma analítica avanzada y escalable, así como un plan estratégico de digitalización para incorporar la ciencia de datos en la organización”, explicó Mads Ingwar, director de Servicios al Cliente de Think Big Analytics.
“Para las transacciones en línea, pagos móviles y tarjetas de crédito, los bancos necesitan una solución en tiempo real: la plataforma de detección de fraudes de vanguardia impulsada por IA que hemos desarrollado en colaboración con Danske Bank clasifica las transacciones entrantes en menos de 300 milisegundos. Esto significa que cuando los clientes van al supermercado a comprar comestibles, el sistema puede clasificar la transacción en tiempo real y proporcionar información útil sin demora. Comenzaremos a ver este tipo de solución en todas las organizaciones del sector de servicios financieros”, finaliza Ingwar.
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