Número 162-2018
LA REVISTA ESPECIALIZADA EN TIC 6 predicciones de IoT, Inteligencia Artificial y Machine Learning para 2018 [Pag. 4] La Inteligencia Artificial en la banca supone una oportunidad única [Pag.8] 5 predicciones de telecomunicaciones para América Latina en 2018 [Pag. 20] 8 tendencias en la gestión de servicios de TI para 2018 [Pag. 26]
La inteligencia artificial y la visión de los líderes en el mercado 14
Editorial La inteligencia artificial está aún en el umbral de las organizaciones Si bien la adopción de la inteligencia artificial (IA) por parte de las organizaciones es aún incipiente, cada vez más voces se unen en favor de su adopción, ante el descubrimiento paulatino de su poder de cambio y progreso en las Instituciones y la sociedad en su conjunto. De hecho, según un estudio de Vanson Bourne y Teradata a nivel global, el 80% de las empresas encuestadas está implementando o bien tiene planes de invertir en IA. Sin embargo, el 40% de las organizaciones que participan en el estudio admiten que carecen de una infraestructura de TI para enfrentar el cambio tecnológico, y el 34% coincide en que no tiene acceso al talento y los profesionales necesarios para impulsar un proyecto de IA que les brinde garantías de éxito. De las empresas investigadas, el 30% alude a la falta de presupuesto y el 28% argumenta limitaciones por complicación regulatorias y políticas que ralentizan el cambio. Si bien se avisoran los grandes beneficios que aporta esta tecnología a las empresas en términos de eficiencia operativa, rentabilidad, experiencia del cliente y validación del modelo de negocio, aún falta una postura visionaria por parte de la gestión directiva para asumir y liderar un cambio que más temprano que tarde habrá de ocurrir, a riesgo de poner en peligro la continuidad de las organizaciones. En el presente número de nuestra revista presentamos la visión de grandes empresas líderes en IA, obtenida mediante entrevistas personales con sus directivos. Abordamos también otros temas de gran actualidad alusivos a la evolución tecnológica y la experiencia del cliente.
El Consejo Editorial
6 prediccione Machine Learn
La inteligencia no tiene que residir en una imitaciĂłn de un humano que camina y habla; puede vivir dentro de una pĂldora que tomamos, con la que encontramos y eliminamos un cĂĄncer y luego vigilamos si regresa.
es de IoT, IA y ning para 2018
Internet de las Cosas (IoT) está más candente que nunca y en 2018 habrá más colaboración entre los líderes del mercado, incluso cuando la comunidad de más de 300 plataformas comenzará la consolidación inevitable. La Inteligencia Artificial y Machine Learning comenzarán a infiltrarse en plataformas y dispositivos de IoT y florecerán nuevos modelos comerciales. Bart Schouw, Director de Industria Global de Software AG, presenta sus predicciones para la industria relacionadas con el Internet de las Cosas (IoT). 1. Si no puedes contra ellos, únete Nos hemos dado cuenta que los líderes del mercado de IoT deben adoptar la colaboración, incluso con sus competidores para lograr la innovación. El truco para trabajar con la competencia, sin comprometer la integridad y la propiedad intelectual, es la estandarización. Un conjunto de estándares comunes, desarrollados por profesionales que aplican sus conocimientos de dominio, puede beneficiar a todos. Las empresas conjuntas son el nombre del nuevo juego. 2. El juego ya comenzó Las plataformas IoT no sobrevivirán si no se aprovecha la Inteligencia Artificial y el Machine Learning. Los proveedores de plataforma evolucionarán a partir de la conectividad de dispositivos y la recopilación de datos y avanzarán en el análisis de datos utilizando IA y Machine Learning. El análisis basado en datos conduce a acciones impulsadas por los procesos como parte de la curva de madurez. Los casos de uso altamente complejos, como el mantenimiento predictivo y autos autónomos, bajan las barreras para la adopción. 3. Cariño, encogí a… la comunidad La sacudida a la comunidad de la plataforma IoT es inminente. Hay más de 300 plataformas IoT en el mercado, desde B2B hasta B2C, así como las específicas que se especializan en conectividad y/o administración de datos. El año que viene veremos la primera sacudida real, como cierres y adquisiciones, principalmente por parte de las grandes compañías de software y las empresas conjuntas recién formadas de la predicción 1.
4. Vertical es el nuevo horizontal Las plataformas se volverán más especializadas a medida que los estándares y protocolos como MQTT y OPC / UA ganen terreno y simplifiquen la adopción. Las plataformas IoT horizontales y agnósticas están madurando y han ganado participación en el mercado, a medida que la estandarización continúa, la diferenciación de soluciones a través de la especialización es el camino a seguir. Los vendedores nuevos y existentes querrán agregar valor y distinguirse al ofrecer soluciones personalizadas en ciertos mercados, o incluso en ciertos sectores verticales de la industria. 5. ¿Estás listo para retumbar? Los nuevos modelos de negocios influirán e inspirarán nuevas oportunidades comerciales, como Activos como un Servicio (“Assets as a Service”). A medida que casos de uso eficiente, como el mantenimiento predictivo, comiencen a reducir los costos y proporcionen una comprensión más profunda de los activos, las organizaciones podrán aprovechar nuevos conceptos. Los modelos nuevos que los fabricantes implementarán cada vez más serán: ofrecer cosas como servicio, SLA más estrictos, optimizar inventarios de repuesto o mejorar la excelencia y el mantenimiento del servicio. Y esta es mi predicción más avanzada para 2018 y más allá: 6. Los dispositivos inteligentes son taaan 2017 No importa que los dispositivos inteligentes ya cuenten con análisis limitado, los dispositivos analíticos serán la próxima gran tendencia. Los proveedores de hardware obtendrán soluciones donde IoT y el análisis avanzado estén preinstaladas en los dispositivos y listas para usar. Por ejemplo, las capacidades de control aumentarán con los avances realizados en Ethernet en tiempo real (TSN) y la aparición de 5G, permitiendo la virtualización del controlador. Los dispositivos analíticos podrían ser la forma en que definimos los robots en el futuro. La inteligencia no tiene que residir en una imitación de un humano que camina y habla; puede vivir dentro de una píldora que tomamos, con la que encontramos y eliminamos un cáncer y luego vigilamos si regresa.
La Inteligencia Artificial en la banca supone una oportunidad Ăşnica
La Inteligencia Artificial es uno de los temas mĂĄs destacados en el proceso de transformaciĂłn digital de la banca.
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La Inteligencia Artificial (IA) está en pleno auge y, aunque a nivel cotidiano nos siga sonando a ciencia ficción, en realidad todos los días nos relacionamos de alguna manera con entornos en los que el sistema artificial se comporta según lo que ha ido aprendiendo. La IA junto con las tecnologías cognitivas suponen una disrupción tecnológica de gran impacto en todos los ámbitos de los servicios financieros. ¿Cómo y en qué aspectos se materializará? En un sector donde el tratamiento de la información, la eficiencia operativa y la relación con el cliente son fundamentales, el resurgimiento de la IA y de las tecnologías cognitivas, que permiten automatizar y escalar exponencialmente procesos antes ejecutados exclusivamente mediante habilidades intelectuales humanas, suponen una disrupción tecnológica en todas las áreas del negocio financiero. Sin embargo, para los bancos es una oportunidad todavía mayor. La gran cantidad de datos y el detallado conocimiento que las entidades financieras acumulan sobre sus clientes, les permitirá suministrar nuevos servicios a sus clientes, mejorar la eficiencia operativa, o explotar la información todavía escondida en esos mismos datos. De acuerdo con el estudio Banking Survey, la Inteligencia Artificial (IA) es uno de los temas más destacados en el proceso de transformación digital de la banca, y es considerada como importante por el 63% de los ejecutivos de bancos mexicanos encuestados. ¿En qué consiste realmente? La IA es el campo científico de la informática que se centra en la creación de programas y mecanismos que pueden mostrar comportamientos considerados inteligentes. Existen dos tipos de IA: la fuerte y la débil, en donde la IA fuerte es el conjunto de tecnologías que permitirían a una máquina realizar cualquier actividad intelectual de forma indistinguible a como lo haría un ser humano: percepción y comprensión del entorno, comunicación escrita, oral y visual, razonamiento, planificación y comportamiento “inteligente” (es decir, orientado a la consecución de objetivos). Por su parte, la IA débil, donde, para determinados campos y capacidades, los algoritmos pueden desarrollar tareas antes exclusivas del ser humano. Este aspecto está experimentando un fenomenal desarrollo en sus aplicaciones de negocio. Como respuesta a la IA débil, las tecnologías cognitivas son el conocimiento aplicado a las máquinas.
Es decir, su capacidad ya no sólo de recibir información con base en una programación y elementos estructurados sino su capacidad de aprender del entorno y tomar decisiones en base a datos no ordenados ni estructurados. Hoy estamos en la base de una plataforma donde las máquinas con sistemas de inteligencia artificial pueden tomar decisiones “inteligentes” basados en toda la información disponible en internet o sus bases de datos propias. El Machine Learning (y su variante, el Deep Learning, que intenta emular los procesos neuronales) es la base de las tecnologías cognitivas. A partir de una gran cantidad de datos que sirven como ejemplos (por ejemplo, millones de visitas a una página web y su resultado, o el registro de miles de procesos y su resultado), se realiza un proceso de extracción de regularidades que dan como resultado algoritmos que permiten tareas tan “difusas” como reconocer tumores en mamografías, extraer conceptos de documentos, o emular a humanos conduciendo vehículos. La diferencia con los sistemas tradicionales es que dichos “algoritmos” no son codificados a priori por ningún ser humano (imposible dada su complejidad) sino que son construidos automáticamente a partir de los datos siguiendo principios generales. ¿Por qué ahora? La IA no es una creación reciente y gracias a diversas películas de ciencia ficción la conocemos y la tenemos presente. La IA data de los años 50, en el inicio de la informática y su desarrollo se ha visto acompañado de periodos de grandes expectativas y otros en que era considerada una vía muerta. En los años 2000 es cuando se inicia su renacer espectacular. El fenomenal incremento en la capacidad de procesamiento siguiendo la Ley de Moore, la disponibilidad de inimaginables cantidades de datos procesables gracias a las tecnologías Big Data, junto al descubrimiento e implementación de nuevos algoritmos favorecido por el movimiento open source y la posibilidad de compartir libremente conocimientos en internet, permiten explicar el renacimiento de la IA y el Machine Learning hasta convertirse en un elemento disruptivo. Con base en la conjunción de la operativa del negocio bancario de las técnicas analíticas “tradicionales”, la IA, el Machine Learning y el procesado de lenguaje natural surge la banca cognitiva, para los servicios financieros, de tal forma que se puede proveer nuevos servicios, dotar a los existentes de nuevas utilidades y conveniencias, e incrementar la eficiencia operacional mediante la automatización inteligente, o descubriendo nuevas regularidades en los procesos internos y externos. El principio tecnológico de la banca cognitiva se compone fundamentalmente de tecnologías Big Data, junto a las que se superpone la aplicación masiva de la IA.
Los retos de la banca cognitiva De acuerdo con GFT, el 59% de los encuestados en su estudio acerca de banca digital, respondió lo siguiente: • La integración de los sistemas heredados con las nuevas tecnologías es el reto principal que presenta la banca para implementar una estrategia digital. • La explotación correcta de la IA, alimentada de la experiencia y el conocimiento del tema, es otro reto que visualiza la banca con un poco más de la mitad de los encuestados en el sector financiero. • La falta de experiencia y conocimiento dentro de la propia organización, con un 51%, es el tercer reto que visualiza la banca • La seguridad y la privacidad es el último reto que, de acuerdo con 57% de los participantes de la encuesta realizada por GFT. Es así como la definición de un caso de uso y negocio claro y bien delimitado es necesaria, así como la incorporación de los perfiles profesionales con conocimientos y experiencia especializados. El perfil de científico de datos, una mezcla entre el analista de negocio con conocimientos sólidos de estadística y con nociones avanzadas de programación y algorítmica, sigue siendo elusivo. Además, estos perfiles se deben coordinar en equipos altamente tolerables a la incertidumbre que han de integrar perfiles atípicos, por ejemplo, lingüistas para los chatbots o con conocimientos de negocio profundos. Así mismo, es necesaria una plataforma sólida, tipo Big Data, capaz de integrarse con las aplicaciones tradicionales para la transferencia de datos, de forma ágil. Todo esto, es el complemento indispensable para el buen funcionamiento de la banca cognitiva, bajo una estrategia de gestión flexible y ágil que permita interaccionar y experimentar con los diferentes actores: sistemas internos, talento interno y externo, uso de herramientas open source en sistemas in-house, experimentación con proveedores de servicios cognitivos as a service en cloud, adaptación y test de las soluciones propuestas por las Fintechs. En definitiva, el resurgimiento de la IA y de las tecnologías cognitivas es una disrupción que conlleva riesgos y retos para la banca. Una estrategia que maximiza la probabilidad de éxito es la utilización de laboratorios de innovación, donde con una visión end-to-end se puede idear sobre los casos de uso y valorar su retorno de la inversión, experimentando con las distintas tecnologías y estrategias en un ambiente cada vez más fascinante, con más oportunidades, pero complejo, cambiante y con mayores riesgos. Por Antoni Munar, IA & Machine Learning Technologies Solutions en GFT
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La inteligencia ar de los líderes
La Inteligencia Artificial avanza a un ritmo vertiginoso y se prevé que en 2018 su expansión llegará a sectores y actividades aún no vistas. Por Laura Sarmiento
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1 de cada 4 empresas implementa una estrategia de automatización o tiene planes de hacerlo a corto plazo, y según un estudio de Vanson Bourne y Teradata a nivel mundial, el 80% de las grandes empresas ya invirtió en Inteligencia Artificial, lo que refleja que es el momento de dar el siguiente paso: hacer que las pymes se sumen a la ecuación. El 40% de las empresas que participaron en el estudio admite que carecen de infraestructuras de TI para afrontar esta revolución tecnológica, mientras que el 34% confirma que no tiene acceso al talento y los profesionales adecuados para arrancar un proyecto de inteligencia artificial con garantías. Un 30% lo alude a la falta de presupuesto, mientras que el 28% apela a complicaciones regulatorias o políticas para justificar su lentitud en abordar este cambio. A continuación presentamos la visión de cinco diferentes proveedores de soluciones de inteligencia artificial. Oracle Al respecto, Fernando Lemos, vicepresidente de Innovación de Oracle para América Latina, destacó que ‘anteriormente, las grandes empresas eran las que tenían alta tecnología, una inversión, una implementación y una operación, pero en los últimos 10 años la migración a Cloud cambió todo, al disminuir los costos de inversión’. ‘Ahora se paga por uso y los costos son accesibles para las empresas –incluso de un solo empleado–, lo que mejora los servicios, la experiencia del cliente y se tienen mayores márgenes, ya que los servicios de Inteligencia Artificial se pagan por suscripción, por usuario, por espacio y por procesamiento’. Lemos destacó que en este proceso existen cuatro elementos que llevan a las empresas a la transformación digital: reducir costos, aumentar eficiencia operativa, mejorar la experiencia, buscar e investigar proyectos de innovación o nuevos negocios. Respecto a los rangos de inversión para que una pyme cuente con aplicaciones de Inteligencia Artificial, Lemos señala que al inicio se habla de proyectos pequeños, pero de alto impacto, y puede ser de entre 10 y 20 mil dólares al año. Microsoft Por su parte, Iván Gómez, Director de Operaciones y Marketing de Microsoft México, explicó que Inteligencia Artificial (IA) gana terreno en nuestra realidad cotidiana y representa una herramienta para convertir a una empresa en un Negocio Cognitivo.
Sin embargo, llamó a tener cuidado, ya que no todas las herramientas que existen en el mercado pueden considerarse como tales. Por ejemplo, un chatbot básico –tan difundido en nuestros días– no es una solución de Inteligencia Artificial. Para que un servicio cognitivo sea considerado Inteligencia Artificial –en opinión de Iván Gómez– debe reunir los siguientes puntos: tener una visión de entendimiento y comprender el contexto de un problema o ambiente; analizarlo para sacar un conocimiento y lograr entregar un insight que no tenía antes y hacerlo a través de diversas herramientas, como un chatbot, una app móvil o un contexto de realidad aumentada. Iván Gómez señala que ‘no tiene sentido invertir en un call center cuando existen cognitvos que logran cubrir el 70% de las llamadas y bots que detectan/atienden servicios específicos’. Al hablar respecto al rango de inversión que necesita una empresa para convertirse en un Negocio Cognitivo, destacó que varía, ya que la transformación tiene que ver más con los procesos y la cultura de la empresa que con la adopción en específico de la tecnología. Sin embargo, las compañías que están adoptando Inteligencia Artificial incrementan sus márgenes de venta hasta en un 4%. IBM En tanto, David Ruiz, Director de Ventas de la Unidad Watson para IBM de México, afirma que las herramientas para la atención a clientes y las aplicaciones de automatización de procesos son las que más demanda tienen. Tal es el caso de IBM Watson, considerado el sistema cognitivo y de inteligencia artificial para los negocios más desarrollado del mundo. Cuenta con tres características principales: comprensión y procesamiento de lenguaje natural, generación y evaluación de hipótesis y aprendizaje dinámico David Ruiz explicó que el objetivo es contribuir a acelerar la adopción de Inteligencia Artificial en las industrias y algunos clientes en México. ‘La tendencia para 2018 es que las cargas de datos nacerán en la Nube y las aplicaciones internas van a desaparecer’. Aspect Gustavo Carriles, Gerente de Marketing para México y Centro América de Aspect, dio un vistazo a lo que ocurre con las empresas mexicanas. El directivo señaló que las soluciones IVR que han evolucionado a los chatbots, no pueden ser consideradas Inteligencia Artificial, ya que no generan conocimiento a partir de lo que reciben.
‘La mayoría de los bots no hacen una interpretación de la solicitud, solo brindan respuestas automatizadas y no generan un conocimiento nuevo, solo una serie de datos que ofrecen una mejor instancia de relacionamiento, los cuales vía el análisis pueden servir de base para los asistentes personales’. Un chatbot es una app que tiene como propósito dar respuesta a un requerimiento en específico, un horario determinado; otro chatbot se encarga del nivel de inventario, es decir, varios concatenados pueden ofrecer una experiencia. Carriles indicó que para que una app de IA mejore la experiencia del cliente, el contacto debe ser similar a conversar con un agente personal. Y aunque las apps son las más demandadas por las empresas, existen otras herramientas que mejoran también la experiencia del cliente: las que trabajan a partir de un mensaje de voz o bien las ligas de apps desechables que cuentan con una interfaz muy amigable que permite utilizarlas sin descargarlas al dispositivo y después deshacerse de ella. Al respecto, Gustavo Carriles explicó que las apps desechables, al no generar presencia de marca, reducen su atractivos para las empresas, sin embargo, tienen ventajas como la interfaz web, que brinda una experiencia multimedia y se desarrollan exprofeso para cada cliente (con personalidad propia similar a lo que ocurre con los chatbots), por lo que la organización determina su alcance. Al abordar el tema del recurso humano, indicó que hay que dimensionar que las apps tienen el objetivo de atender masivamente de manera personalizada, pero no cumplen la necesidad de brindar mayores detalles y procesos.’Por ello, dediquemos el mayor tiempo a atender situaciones específicas y el sistema atenderá las situaciones recurrentes’. Carriles indicó también que las pymes pueden optar por los servicios compartidos. Como ejemplo, un bot que se comparte desde un servicio de nube a diversas empresas y este a su vez ofrece los servicios sin tener que invertir en infraestructura. Se paga la parte proporcional del uso, pero se tiene el beneficio como si fuera una gran empresa. ‘De la renta a la venta, la inversión puede bajar hasta un 70%’, asegura. Como primer paso hacia la automatización, Carriles señaló que se debe tener claro el proyecto; los canales; contenidos; qué problema resolverá el agente virtual; tener una estrategia de atención a clientes; y no limitar la herramienta al servicio post venta o el autoservicio. Cabe apuntar que en México los sectores que más utilizan estas herramientas son: los bancos, los retailers, los autoservicios y las aseguradoras. Todos ellos dependen de un centro de atención, y las herramientas que más demandan tienen son los IVR y los Marcadores Predictvos o Chatbots.
Cisco Por su parte, Cisco prevé una importante adopción de la IA y el machine learning en dos áreas clave durante 2018: una de ellas es la red, con soluciones de networking capaces de auto-adaptarse a las necesidades de negocio y la segunda los asistentes de colaboración (bots basados en IA). Estos transformarán las reuniones de trabajo mediante plataformas conversacionales (asistentes de voz),mejorando la gestión y el flujo de las reuniones, ya que tomarán notas de las reuniones, elaborarán resúmenes y ayudarán a la planificación de agendas. En opinión de Max Tremp, director de ingeniería para Cisco en América Latina, una de las áreas de inteligencia artificial que están en su mejor momento es el aprendizaje automático o aprendizaje de máquina (Machine Learning). Según Tremp, cuando una organización decide emprender un proyecto de inteligencia artificial, lo primero es entender que la IA es una tecnología, y por lo tanto solo una herramienta. El objetivo principal debería ser el ayudar a las empresas a digitalizarse para ser competitivas en la nueva economía digital. Para esto se pueden adquirir soluciones comerciales empaquetadas que abstraen la IA del usuario. No es necesario ser un experto en inteligencia artificial o aprendizaje automático, tan solo se requiere entender la arquitectura y funcionalidad (variables) correctas. En opinión de Tremp, el liderazgo de la empresa debe cuidar la obtención de datos de alta calidad, conseguir un volumen importante de estos –ya que entre más datos mejora la precisión–, y sobre todo entender que un proyecto de IA se maneja distinto a otros desarrollos de IT, aquí el progreso se mide por la precisión del resultado. Finalmente, hay que poner una meta de precisión de acuerdo al caso de uso. Un paso importante es automatizar con IA aquellos procesos de negocio que tengan el mayor impacto en la productividad o la innovación de la empresa. A nivel mundial, la Inteligencia Artificial avanza a un ritmo vertiginoso y se vislumbra que este 2018 evolucionará para dejar de ser una estrategia de marketing y su expansión llegará a sectores y actividades aún no vistas.
5 predicciones de telecomunicacion para AmĂŠrica Lati en 2018
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1. A medida que los proveedores de servicios formulan sus planes para el 5G y el Internet de las Cosas (IoT), las redes metro y de acceso siguen evolucionando En tanto vemos hacia el futuro del IoT y las redes 5G, será necesaria una nueva arquitectura de red con mayor capacidad de ampliación de recursos y más flexibilidad. Cada punto en la red tendrá que iniciar una transformación con la finalidad de soportar la inminente demanda de datos. En la actualidad, las principales decisiones a tomar están relacionadas con las redes metro y de acceso. Aunque las redes 5G siguen a unos años de distancia y mientras el IoT siga creciendo, los proveedores de servicios reconocen que las redes metro y de acceso son las de mayor potencial para soportar el 5G y el IoT. En América Latina, la penetración del 4G LTE sigue siendo baja, pero independientemente de ello, las redes móviles continúan con necesidad de mayor capacidad en sus extremos. Ya sea que se adopte primero el 4G LTE o que este se eluda por completo con un salto directo a las redes 5G, las necesidades de la red evolucionada serán las mismas. Por lo anterior, en el 2018, las inversiones se realizarán con estos desarrollos en mente, con plataformas altamente escalables y programables que concentren el tráfico de datos en el extremo de la red. 2. Redes para la entrega de contenidos: la analítica brindará contenido al usuario de manera más eficiente En el 2018 se registrará mayor énfasis en las redes dedicadas a la entrega de contenidos (CDN, por sus siglas en inglés) para brindar al usuario contenidos de la manera más eficiente posible. Lo anterior no solamente significa acercar los contenidos, algo que se ha estado viendo con la ubicación de centros de datos más cercanos a las ciudades, situados en el extremo de la red, aumentando la capacidad y el rendimiento. Con lo anterior en mente, los proveedores de servicio desarrollarán soluciones avanzadas de software analítico que utilizan big data y el aprendizaje automatizado para procesar datos acerca de la red y permiten a los proveedores de servicios actuar en consecuencia. Esto podría incluir entender mejor la utilización actual de la capacidad de una red para predecir posibles cuellos de botella, con base en patrones y tendencias de tráfico. Así, será posible que los proveedores de servicios planeen mejor las actualizaciones de capacidad, almacenen en caché contenidos en video, reciban datos en tiempo real sobre las condiciones de la red para evitar fallos operativos y, que finalmente, logren analizar cuánto contenido atraviesa la red e impacta el rendimiento.
Todos estos pasos ayudan a que la calidad de la experiencia permanezca intacta en tanto más usuarios consumen contenidos populares, como la programación de Netflix o la música de Spotify desde la nube. 3. La automatización resolverá retos en un entorno real de múltiples proveedores Las redes se vuelven cada vez más complejas y dinámicas, así los proveedores de servicio no solamente deben escalarlas con fines de crecimiento, sino que también deben ajustarlas en tiempo real para manejar los picos de demanda de tráfico, en muchas ocasiones impredecibles. En entornos de múltiples proveedores, el análisis de las redes ópticas empleando hojas de cálculo –un proceso estático, laborioso y propenso al error en la gestión de recursos y servicios de red– resulta una opción sumamente tediosa. Las redes automáticas que detectan tendencias, automatizan flujos de trabajo manuales y resuelven problemas potenciales mucho antes de que lleguen a ocurrir, desempeñarán un papel crucial en materia de facultar a los proveedores de servicio a aumentar la eficiencia en casi todos los aspectos de sus operaciones comerciales, a la vez que optimizarán la experiencia del cliente y acelerarán los tiempos de comercialización. En el 2017 presenciamos la automatización de ciertos aspectos de las redes de múltiples proveedores, como el descubrimiento o la creación de servicios a lo largo de distintos dominios, mediante los cuales los proveedores de servicio comenzaron a ver resultados palpables que les dieron un sentido en torno a cuánto podrían simplificar sus operaciones. Ahora que se reflejan los beneficios de la automatización, el siguiente paso es asegurar que extiendan estas capacidades definidas por software hacia otros negocios y sistemas operativos, como la garantía de servicio y la innovación. En el 2018 los proveedores de servicio pasarán a casos de uso más sofisticados, con la oferta de nuevos servicios o sumando a la mezcla nuevos proveedores o dominios virtuales. Las posibilidades serán infinitas. 4. Las TI y las telecomunicaciones seguirán confluyendo Los proveedores de servicios de telecomunicaciones siempre han empleado técnicas de TI para transformar el hardware y software de sus proveedores en servicios de red que se puedan vender. El crecimiento masivo que han tenido los centros de datos, la computación en nube y la virtualización han obligado esta convergencia entre los mundos de las TI y las telecomunicaciones. Ahora seguirán siendo interdependientes el uno del otro, y para sobrevivir, será necesario que sigan formando una mancuerna fuerte y productiva.
En 2018 la expectativa es que se tendrá todavía mayor interacción entre ambos grupos, incluso mayor colaboración, y en algunos casos, la consolidación de responsabilidades antes manejadas por varias personas, y ahora por una sola. 5. El papel del centro de datos, componente crítico de la red En 2017, el papel de los centros de datos fue claro —fungieron como ‘clientes’ en la red. Ahora, en 2018, quedará más claro en la medida en que las aplicaciones y el contenido se sigan posicionando más cerca del consumidor, la red tendrá que evolucionar. La clave será implementar centros de datos flexibles y dinámicos estrechamente relacionados con las redes ópticas de paquetes subyacentes para crear una red realmente nativa a la nube. Esta tendencia llevará a la jerarquización de la nube, donde los centros de datos estarán situados en el núcleo de la red, en el extremo y dentro de las redes de acceso (es decir, Micro Cloud) para funcionar, como una única entidad de computación e infraestructura a todos los clientes móviles, residenciales y empresariales. Esta configuración exigirá nuevos niveles de rendimiento, auto-servicio de banda ancha y capacidades bajo demanda que sólo pueden darse cuando una red se ha desarrollado para soportar la próxima ola por demanda de datos. Por Héctor Silva, director general de tecnología para Latinoamérica y el Caribe de Ciena
8 tendencias en la gestiรณn de servicios de TI para 2018 Mejoras y optimizaciรณn en la gestiรณn de dispositivos mรณviles, BYOD, BI, Hosting, Seguridad, Help Desk y Servicios Administrados, son algunas tendencias que marcarรกn 2018.
A continuación se presentan ocho tendencias y predicciones para 2018 en la gestión de servicios de TI, elaborado por Andrés Mendoza, Consultor Técnico Senior de ManageEngine en Latinoamérica. 1. Mejores métodos de control centralizados para la gestión de dispositivos móviles Desde hace un par de años el concepto de movilidad ha crecido paulatinamente, pero el impacto en la economía de cada país se ha notado en que menos empresas proporcionan dispositivos móviles corporativos a sus empleados. Directamente proporcional al escenario anterior, el uso de dispositivos móviles personales para uso laboral (BYOD, por sus siglas en inglés) ha crecido, ha ayudado a las empresas a minimizar costos al no tener que comprar los dispositivos, pero han aumentado los riesgos que dichos equipos salgan de la empresa con información sensible y no poder controlarlos. Aún se nota esa brecha en las empresas, de no usar herramientas que permitan controlar dispositivos personales usados con fines laborales con políticas y controles claramente definidos. A esto se le suma la creciente aparición de diferentes marcas y proveedores de dispositivos móviles, como ZTE, Xiaomi, Blu, Huawei y otros más, que seguramente no proporcionan aún métodos de control centralizado al ser pensados para el mercado de consumo y no para un ambiente corporativo, donde Apple, Samsung, Motorola, LG y los demás ya ofrecen herramientas de este tipo. 2. El mercado de Business Intelligence seguirá creciendo El análisis avanzado de información, también conocido como Business Intelligence, es uno de los puntos más importantes en este momento y la principal preocupación para los próximos años en conjunto con la seguridad. Con la adopción de la transformación digital, el concepto de grandes volúmenes de información (Big Data) ha tomado el protagonismo entre los tomadores de decisiones, que desean tener indicadores, métricas, datos en tiempo real y, incluso más necesario, tendencias y predicciones que les permitan diseñar estrategias de cara al futuro y su competencia. Por esa razón, este será un mercado de gran avance y crecimiento, teniendo en cuenta que hay muchos proveedores de analítica avanzada de información que requieren de mucho desarrollo y consultoría para estandarizar datos y sistemas, las herramientas simples, sencillas y amigables serán un factor determinante para ver resultados a corto plazo ayudando a los clientes a cubrir esas necesidades.
3. La continua adopción de SaaS hará más competitivo el mercado de hosting La adopción de la nube ha crecido paulatinamente, quizás no en los niveles que todos esperaban o proyectaban años anteriores. Por otro lado, empezaron a convivir las infraestructuras mixtas o bien las nubes privadas derivadas de incidentes de seguridad o por desconfianza en un proveedor u otro acerca de la disponibilidad de los servicios 7x24x365 que los clientes requieren. Los tres grandes proveedores que dominan el mercado de hosting de infraestructura y aplicaciones a grandes escalas son: Amazon, Microsoft Azure y Google Cloud Platform, pero también la gente empezó a contratar más software como servicio (SaaS), ampliando mucho más el mercado y la oferta e incluso obligando a los grandes líderes a bajar precios y entrar en competitividad. Sin embargo, todavía quedan limitantes o regulaciones por países, políticas o normativas que no permiten a ciertas empresas llevar el 100% de sus operaciones hacia ambientes en la nube por la legislación de los datos y principalmente por su protección y exposición. 4. Active Directory aún no irá completamente a la nube Hace años se dio a conocer la tendencia de que las empresas migrarían hacia una estructura de directorios en la nube con Azure AD, pero la realidad es que hasta el momento hay mucha resistencia a ese movimiento, principalmente por temas de seguridad como lo mencioné en las tendencias de Cloud Computing. Pero otro punto muy importante es la madurez; Azure AD es un ‘bebé’, comparado con la versión on–premise de Active Directory (al menos 18 años de experiencia) donde es posible definir una gran cantidad de controles y políticas que Azure AD aún no las tiene. Como Derek Melber, Microsoft MVP y Technical Evangelist de AD Solutions en ManageEngine menciona: ‘Azure AD y Office 365 están creciendo en popularidad, la adopción continuará, pero probablemente no tanto como todos esperaban. Varias organizaciones pequeñas ya han migrado todos sus servicios hacia la nube, pero empresas medianas o grandes aún desean tener el control de sus servidores físicos y principalmente de sus datos’. 5. Habrá más énfasis en análisis de vulnerabilidades La seguridad es un área muy amplia que puede dividirse en física y digital. Desde el lado de la seguridad digital encontramos una amplia división que parte desde la perimetral, la de aplicaciones expuestas a Internet, seguridad de infraestructuras críticas, de los equipos de la red corporativa, la seguridad de datos que residen en esos equipos, la confidencialidad
e integridad de los mismos, la de los periféricos de acceso a esas máquinas e incluso la autenticación y validación de credenciales para evitar una suplantación de identidades. Por esa razón existen muchas áreas donde hay que implementar controles, auditoría, políticas y reglas de cumplimiento para evitar ser foco de un robo de información, de una denegación de servicios o bien de quedar expuestos ante atacantes gracias a las vulnerabilidades de los sistemas o dispositivos. La tendencia es que la explotación de vulnerabilidades seguirá creciendo no solo en sistemas conocidos sino también en todos los disponibles, noticias de fuga o robo de datos personales, financieros e incluso datos sensibles son del día a día. Por esa razón es muy importante que las empresas implementen herramientas de control, de análisis de vulnerabilidades, implementación de parches y actualizaciones de forma masiva y multi-plataforma, realizar una completa auditoría para saber qué paso, cuándo, cómo y dónde, además de implementar el principio del mínimo privilegio tomando el control y seguimiento de quiénes usan las credenciales privilegiadas dentro de la organización y con qué finalidad. 6. Help Desk se extenderá a funciones empresariales que van más allá de las TI En el área de IT service management (ITSM) la tendencia es reemplazar los típicos centros de soporte llamados Help desk y convertirlos en centros de servicios derivados del concepto de un ServiceDesk. Con un Centro de Servicios, la idea es alinear los esquemas de procesos y gestión de operaciones a las buenas prácticas de la Biblioteca de Infraestructura de Tecnologías de Información (ITIL, por sus siglas en inglés) ayudándose de un catálogo de servicios que permite simplificar operaciones y requerimientos de usuarios finales implementando tiempos de entrega de servicios, gracias a la definición de los acuerdos de nivel de servicio (SLAs), implementar esquemas de aprobaciones por el flujo de trabajo, entre otras funcionalidades que permiten lograr una eficiencia a la hora de dar soporte, de entregar un servicio o responder un requerimiento de las diferentes áreas de la empresa como Recursos Humanos, Finanzas, Contabilidad y no solo para el área de TI. Por esa razón, veremos en el mercado la continua liberación de herramientas de modelos multi-departamento para ayudar a las empresas a cubrir esas necesidades. 7. Continúan los retos con la centralización de la información y el monitoreo El principal desafío que existe en el área de operaciones (ITOM) es poder centralizar toda la información de servidores, aplicaciones, redes y comunicaciones en un solo lugar, para poder determinar dónde está la causa raíz exacta de la caída de un servicio o de un dispositivo dentro de la infraestructura física, virtual o incluso en la nube.
La diversidad de proveedores, sistemas, marcas y modelos de dispositivos u aplicaciones también hace más complejo este desafío, ya que cada uno de ellos tiene su propia consola de administración, gestión y supervisión, lo que resulta en que un administrador de infraestructura tiene al menos de cinco a ocho herramientas de supervisión diferentes para cada sistema o plataforma de uso diario. En el mercado se observa una reinvención del simple concepto de monitoreo del estado de salud de un dispositivo que agrega a la misma consola métricas de rendimiento, análisis de ancho de banda, gestión de configuraciones y alertas en dispositivos de comunicación, aplicaciones, alertas de seguridad, cumplimiento de estándares e incluso automatización para brindar una lógica de resolución a los problemas recurrentes y más comunes para ayudar a los administradores a sobrepasar estos desafíos. 8. Seguirán creciendo los proveedores de servicios administrados (MSP) El mercado de proveedores de servicios administrados (MSP) ha venido en constante crecimiento en los últimos años, lo que permite a las empresas medianas, e incluso las grandes, externalizar operaciones de ciertos departamentos para reducir costos operacionales, costos de mantenimiento de hardware o bien otros factores determinantes, incluido el manejo de personal de planta. En este modelo, una gran cantidad de empresas contrata gestión y monitoreo de su infraestructura, incluido el soporte de microinformática en modelos de servicios proporcionados por empresas MSP. Incluso algunas empresas ya han dado pasos muy importantes, logrando externalizar la gestión de seguridad de servidores y dispositivos de comunicaciones que involucra cambios de cultura en organizaciones muy importantes, y en 2018, veremos la continuación de esta tendencia. Por Andrés Mendoza, Consultor Técnico Senior de ManageEngine en Latinoamérica