La Inteligencia Artificial ha hecho grandes avances en los últimos diez años, ahora, que estamos en el epicentro de la cuarta Revolución Industrial, queremos llevar el despliegue de la Inteligencia Artificial (IA) al mundo real. Por eso Miguel Pleite, Director técnico de Pure Storage Iberia nos da los siguientes consejos.
Smart Data Spain Summit 2019 reunió en su cuarta edición, el pasado martes 21 de mayo, a profesionales entorno a las tendencias en la aplicación del smart data en la empresa con el principal objetivo de debatir sobre cómo obtener el mayor potencial de los datos y encontrar soluciones nuevas para la gestión, el gobierno y el análisis de los datos enfocadas a la toma de decisiones y búsqueda de oportunidades de negocio. Más de 60 expertos se dieron cita ayer en esta jornada celebrada en el Estadio Santiago Bernabéu de Madrid, bajo el lema Exprimiendo las vitaminas que dan valor a tu negocio.
‘’Oculto en una montaña de datos se puede cambiar la vida de una persona o cambiar el mundo’’, así empieza la ponencia de Miguel Pleite, Director técnico de Pure Storage Iberia »Creemos que el mundo va a cambiar y que vosotros lo estáis cambiando, donde el origen de todo el cambio es el dato», añade.
La Inteligencia Artificial ha hecho grandes avances en los últimos diez años, ahora, que estamos en el epicentro de la cuarta Revolución Industrial, donde no se añade ningún factor nuevo, sí se cambia el modo de hacer las cosas con la nueva generación de software, podemos hacer desarrollos mas rápido y hacer conocimiento.
»En los próximos 50 años veremos cambio radical en software porque este se escribe a sí mismo y para esto solo se necesitan datos», asegura Miguel Pleite.
La mayor parte de las empresas se han dedicado a guardar los datos por que sabían que hay futuro, en cambio, pocos de estos datos son accesibles. Tenemos que hacer cambios tecnológicos mientras damos servicio a los clientes, en cambio, Miguel cree que las empresas deben hacer un parón para hacer cambios tecnológicos.
Estos son los 5 consejos que Miguel Pleite cree necesarios y comunes para todos los sectores:
- El análisis del dato. Obtener datos es relativamente fácil mediante bases de datos, IoT, distintas fuentes, comprar datos a terceros. Esto puede provocar datos erróneos, duplicados y es necesaria una limpieza. Después de esto, es importante hacer pruebas y el debido entrenamiento.
Cada fase tiene comportamientos distintos y, esto lo que hace es almacenar de forma independiente..En este flujo de datos, cualquier limitante, limita todo lo demás, por lo que la transformación será menor. - No tirar datos a un Data Lake. Lo importante es poner en funcionamiento: pasar del Big Data al dato inteligente. Administrar esto es complejo, por lo que muchas empresas se dejan de preocupar y se lo dejan a un tercero.
- ¿Nube o sistema local? Miguel Pleite admite: »Hace siete años empezamos a invertir inteligencia artificial, ser capaces de adelantarnos a los fallos y, el mejor sitio para empezar era la nube. Pero empezó a crecer. Esto era complicado gestionarlo en la nube y queríamos hacerlo mejor. Queríamos hacer las cosas más rápido y mejor. Esto en la nube no, por ello decidimos llevar una parte de la ia en local, que redujo los costes». »La nube es el mejor sitio para equivocarse, empiezas con poco. Pero si queremos que los procesos vuelen y economizar, creemos que lo mejor es hacerlo en local. Creemos que todas las inteligencias deben ser en la nube o en local, que podamos empezar en la nube y mañana estemos en local sin hacer mucho esfuerzo».
- Invertir en datos. Cada 3 meses y medio las necesidades de computo asociadas a la IA se duplica, esto es exponencial, por tanto cualquier foto que tengamos está obsoleta. La plataforma mejor es un concentrador de datos, según el jefe de seguridad de Apple, hay que invertir en datos.
- Si lo que hacemos es enfocarnos en una solución concreta, se nos quedará pequeña y nos limitaremos como empresa. Para esto creamos un producto capaz de ser óptimo en todas las variables, mejorando el flujo de comunicación.
- El análisis del dato. Obtener datos es relativamente fácil mediante bases de datos, IoT, distintas fuentes, comprar datos a terceros. Esto puede provocar datos erróneos, duplicados y es necesaria una limpieza. Después de esto, es importante hacer pruebas y el debido entrenamiento.
