El marketing digital muestra 7 tendencias para el 2017

El marketing digital muestra 7 tendencias para el 2017

El contenido seguirá siendo un valioso componente en el marketing digital, pero para 2017, la personalización del contenido y el contexto del usuario definirán el éxito o fracaso de una campaña de marketing.

Ángel Sopeña, CEO de Bluecell, comenta que ‘en la medida de que seamos capaces de adecuar nuestro producto a las necesidades y gustos de nuestros usuarios en un momento concreto para garantizarles una experiencia única de compra el servicio, no sólo estaremos optimizando los ratios de conversión, sino que además estaremos fidelizando a ese usuario y, probablemente, a su entorno más cercano’.

Esta compañía propone siente tendencias del marketing digital para 2017:

 

1. Más allá del contenido

El contenido seguirá siendo un componente importante, pero el formato, el canal y el contexto lo serán aún más. En 2017 habrá una mayor inversión en las compañías en contextos de video, streaming en directo, realidad aumentada y asistentes virtuales.

 

2. El dato y su visualización

Si no se visualiza, el dato es irrelevante. Superada la fase de obtener y almacenar todo tipo de datos, se enfrenta el reto de visualizar toda esa información, para analizar el contenido y presentarse a los usuarios.

 

3. Consumer manager

No se trata tanto de comunicar y atraer usuarios a la tienda online, sino de ayudar a lograr una experiencia personalizada y satisfactoria de compra. El objetivo actual no solo sera atraer tráfico cualificado, sino optimizar los radios de conversión.

 

4. El marketing de las cosas y el marketing contextualizado

En el ámbito del IoT, lleno de dispositivos inteligentes de todo tipo que transportan a los usuarios, formarán parte del urbanismo de las Ciudades Inteligentes. Ahora habrá que probar nuevas formas de comunicarse e interactuar con los usuarios. Posiblemente llegue el despegue definitivo, ya que no sólo la geolocalización sino la localización indoor en centros comerciales, estadios, aeropuertos, etc., de forma tal que el contexto y situación de cada prospecto va a determinar la forma, el momento y el tipo de contenido que se quiere transmitir.

 

5. Aplicaciones abiertas

Las grandes compañías como bancos y supermercados dejarán de invertir sólo en el desarrollo de aplicaciones propias y empezarían a apostar por aplicaciones más abiertas para estar presentes en servicios y plataformas desarrolladas por terceros. Se espera que las marcas empiecen a entenderse con aplicaciones abiertas para darle más valor a usuarios. Un ejemplo es Spotify integrado a la app de Uber.

 

6. Marketing personalizado

La hiper personalización es cada vez más una realidad en el 2017. Las marcas tendrán que reorientar sus comunicaciones en el mercado, segmentando y personalizando los contenidos y configurando las ofertas de manera que generen experiencias únicas e individualizadas a los consumidores.

 

7. Transformación digital

La evolución digital obliga a las empresas y particularmente a los responsables de marketing a tener un papel más activo en  2017, para inducir y liderar el cambio hacia una cultura digital desde dentro de las organizaciones.

Con información de El Economista.es

Leer más

Principales tendencias de TI en 2017

Principales tendencias de TI en 2017

La tecnología es la llave que abre el potencial para los negocios y para el mundo, de maneras que apenas estamos comenzando a comprender.

A continuación se presentan 5 tecnologías a observar durante 2017.

 

Tendencia 1: Las máquinas se están introduciendo en los espacios de trabajo del mañana

Los wearables ya funcionan en los centros de contacto. Vigilan los signos vitales de los agentes y pueden decir si se estresan después de una llamada difícil con un cliente furioso. Esta información se introduce en el software de enrutamiento del centro de llamadas, que lo utiliza para determinar qué tipos de llamadas se transfieren a estos agentes, con el fin de maximizar la experiencia del cliente.

Luego están los robots… En el 80% del proceso de fabricación de automóviles se usan robots. Estos se han utilizado en la cirugía por más de 15 años, y el mercado de robots quirúrgicos espera ganancias de más de 24,000 millones de dólares en 2024. Más de un cuarto de millón de robots industriales fueron instalados en 2015, un 33% más que el año anterior.

La impresión 3D está reestructurando trabajos en la industria. GE Aviation está desarrollando inyectores de combustible de impresiones 3D (o fabricadas aditivamente) para su motor LEAP para aviones comerciales. El problema con los robots no es el desplazamiento de los empleos de las personas, sino que las empresas tendrán que reevaluar su base de habilidades para programarlas, operarlas y mantenerlas.

En el espacio de muebles inteligentes, Dimension Data ha formado una alianza con un importante fabricante de muebles de área de trabajo, así como con Intel, y una compañía de análisis de datos, para integrar los dispositivos Intel de Internet de Cosas (IoT) en una nueva generación de muebles inteligentes para el área de trabajo, que se encuentran en etapa de fabricación. Estos desarrollos prometen enormes beneficios en términos de optimización de la utilización del espacio, mejora de la colaboración y beneficios medioambientales como el ahorro de energía.

Estos “compañeros de trabajo” pueden sonar futuristas, pero están aquí hoy. Puede tomar algunos años para que se generalicen, pero ya están en una curva logarítmica de crecimiento muy pronunciada. Y no pasará mucho tiempo antes de que la holografía, la realidad aumentada y la realidad virtual empiecen a pasar de B2C a B2B. En los próximos 2 a 3 años estas tecnologías impulsarán una transformación fundamental del espacio de trabajo.

Consideraciones de red y seguridad


Pero, a medida que éstas proliferan, también aumentan los riesgos de seguridad, ya que todas las nuevas “cosas” en su entorno tienen su propia y única identidad digital. Los dispositivos IoT están empezando a utilizarse como plataformas de lanzamiento para actividades nefastas, como ataques distribuidos de denegación de servicio (DDoS), phishing, extorsión cibernética, troyanos y muchas otras formas de ciberataques que cuestan miles de millones de dólares e interrumpen industrias enteras. El aumento en el tráfico también pondrá una carga adicional en la red, en WiFi, la LAN y las redes de área amplia.

No se trata sólo del ancho de banda, también hay consideraciones arquitectónicas. La proliferación masiva de dispositivos IoT está impulsando la adopción de computación en el borde y en la niebla, lo que resulta en recursos informáticos que se sientan más cerca del dispositivo en lugar de en la nube.

 

Tendencia 2: Las aplicaciones B2C se están moviendo hacia B2B

Las aplicaciones que comenzaron en el mundo B2C se están utilizando agresivamente para aplicaciones empresariales. Algunas de estas empresas llamadas “unicornio”, que comenzaron como “aplicaciones de freemium” se están moviendo agresivamente en B2B.

Las empresas están siendo contactadas por estas compañías diciendo, por ejemplo, ‘Cinco mil de su gente están usando Slack, ¿le gustaría comprar la versión empresarial ahora?’ Y, por supuesto, la edición empresarial es a menudo más segura y tiene mejores características que permiten el cumplimiento y la soberanía de los datos.

Facebook anunció recientemente que están entrando en el espacio de trabajo, y hay un montón de debate acerca de si eso va a funcionar. Facebook dijo en su último informe de ganancias que, entre Facebook y su recién adquirido WhatsApp, que ahora tiene más de mil millones de usuarios, procesan tres veces más mensajes en dispositivos móviles que todos los mensajes de texto del mundo combinados.

Disrupción

Por lo tanto, hay una evolución desde la mensajería instantánea tradicional hasta el uso de aplicaciones de mensajería basadas en redes sociales en la empresa. Estamos viendo esto cuidadosamente porque estas aplicaciones son extremadamente perturbadoras. Ya los hemos visto explotar en el ambiente B2C.

Será cada vez más difícil supervisar y gestionar la integridad y la seguridad de los datos, ya que las plataformas de mensajería de los consumidores se convierten en algo habitual en la empresa. Es probable que su adopción ocurra a un ritmo perjudicial, ya que miles de millones de personas están familiarizadas con este tipo de herramienta. Y la línea entre el uso personal y el uso relacionado con el trabajo se hará más difusa.

También vemos los proveedores de colaboración empresarial que responden. Las plataformas de colaboración corporativa reconocen que necesitan evolucionar si quieren seguir siendo una opción competitiva. La respuesta de Cisco a Slack es Spark. Microsoft acaba de anunciar lo que ellos llaman “Slack-killer“, Teams. Vamos a ver mucha competencia en este espacio en 2017 procedentes de todos los sectores: de las aplicaciones en la nube como Slack, de los directores de redes sociales como Facebook, y los gigantes de la colaboración corporativa como Cisco y Microsoft.

Tecnología híbrida


La tendencia también está impulsando la tecnología híbrida, con algunas aplicaciones que residen en locales corporativos o en el centro de datos de la empresa, y otras aplicaciones que se colocan en nubes privadas o públicas. Los CIOs serán los que, se espera, ofrezcan un rendimiento aceptable de las aplicaciones, independientemente del lugar donde éstas se encuentren.

Por lo tanto, un enfoque unificado para diseñar, administrar y apoyar el entorno híbrido será clave. Y a medida que la adopción de estas aplicaciones de colaboración B2C se vuelve más prolífica dentro del espacio de trabajo, se debe tener en cuenta la forma en que los datos están asegurados en una multitud de plataformas de nube pública. CIOs y CISOs pueden verse obligados a adoptar estas tecnologías más rápido de lo que les gustaría.

 

Tendencia 3: Los dispositivos móviles de propiedad corporativa se están habilitando con aplicaciones empresariales


Hasta ahora hemos visto a muchas personas llevar su propio dispositivo (BYOD) al lugar de trabajo: las personas utilizan sus dispositivos personales para algunas tareas básicas de la empresa, por lo general correo electrónico. Esto no fue necesariamente ordenado o aprobado por el departamento de TI.

Lo que estamos viendo es que ahora son los CIOs y CISOs de las grandes y medianas empresas los que comienzan a dar a los empleados dispositivos móviles habilitados con aplicaciones empresariales los cuales también pueden ser de uso personal. Esta tendencia se denomina COPE: propiedad corporativa, habilitada personalmente.

Piense en la evolución de su primer día en el trabajo. Ahora piense que le van a dar una computadora portátil, así como un teléfono móvil. En su nuevo teléfono celular de propiedad empresarial tendrá aplicaciones corporativas precargadas, como acceso a sus sistemas ERP y sus herramientas de administración de gastos. Por lo tanto, la capacidad de habilitar estos dispositivos móviles para acceder a las aplicaciones empresariales es una gran tendencia. Ya hemos visto que Apple iOS y Google Android forman alianzas con proveedores tradicionales de software empresarial como SAP, IBM y Cisco.

Habilitación y control


“Preferimos llamar a esta tendencia la movilidad empresarial porque las empresas necesitan hacer algo más que hacer frente a esta tendencia. Tienen que estar en control de ella, asegurándose de que estas aplicaciones empresariales sean seguras, que tengan la calidad de servicio vinculado con ellas. A medida que el hardware y el software se desacoplan, el software de estos dispositivos se volverá más programable y automatizado, lo que los hará más fáciles de mantener y asistir de forma remota”, dijo Tony Walt, Ejecutivo de informática del Usuario Final.

COPE no tomará control completamente de BYOD, más bien ambos coexistirán. Pero las empresas deben tener en cuenta los desafíos de seguridad adicionales que traerá la evolución de la movilidad empresarial. Si un empleado pierde un dispositivo móvil corporativo cargado con aplicaciones empresariales, podría darle a un ladrón una apertura para acceder a datos sensibles o valiosos.

 

Tendencia 4: Los espacios de trabajo digitales están comenzando a producir datos para el análisis del comportamiento

A medida que los espacios de trabajo digitales se conectan más, comienzan a producir información sobre cómo se comportan las personas e interactúan en el espacio de trabajo. Anteriormente, cuando las personas trabajaban en dispositivos aislados no había manera de entender cómo interactuaban con otras personas y sistemas. Sólo se tenían informes de gestión de información que proporcionaban una visión del pasado.

Ahora, con las aplicaciones de colaboración en la nube y las aplicaciones B2C entrando en la empresa, hay muchas más fuentes de información sobre lo que está pasando. Podemos recopilar información transaccional sobre los seres humanos en la organización y usarla para predecir los resultados. Con mejores dispositivos y sistemas conectados, podemos comenzar a analizar el comportamiento de los individuos, ver cómo se relacionan entre sí, y analizar si esas relaciones de trabajo son óptimas para la productividad.

Visibilidad más allá de las fronteras


Cuanto más muevas tu tecnología de comunicación y colaboración a la nube, mayor será tu perspectiva acerca de cómo las personas interactúan y se relacionan entre sí. El espacio en el que se arroja luz es uno transfronterizo: es dondequiera que trabajen sus empleados, y se extiende no sólo a los empleados, sino a los proveedores, socios y, en última instancia, los clientes.

Es muy útil que las organizaciones entiendan dónde la interacción de sus empleados es óptima y dónde no lo es. Donde la interacción y la colaboración son óptimas, esto ayuda a la innovación y, a su vez, ayuda a las organizaciones a ser más competitivas.

Así que los espacios de trabajo digitales inteligentes son una tendencia emergente importante y las empresas deben buscar la guía de algún consultor de negocios digital para analizar los datos emergentes y definir su futura estrategia de área de trabajo.

 

Tendencia 5: La videoconferencia está llegando a su momento crucial

La videoconferencia solía referirse a una sala dedicada a la telepresencia. Usted tenía que ir a un lugar específico para participar en una videoconferencia. Luego, a medida que bajaban los precios, las salas de conferencias más pequeñas comenzaron a estar equipadas con telepresencia. Recientemente hemos comenzado a ver la adopción de dispositivos terminales de video personales.

En el último año, los precios han caído aún más, pero los terminales de video también se han vuelto más fáciles de usar. Esto se debe en parte a que las aplicaciones se han trasladado a la nube. No es necesario tener unidades de convergencia de medios dedicados ni puentes de vídeo en su propio centro de datos, y es muy fácil agregar usuarios.

Una videoconferencia también puede implicar una combinación de personas llamando desde una habitación de hotel conectadas a WiFi, o en una laptop, alguien conectado en la oficina central y una persona en una terminal en su oficina o en casa.

Cambio cultural


Convertir el video en una norma cambia la cultura de una organización. Google tomó la decisión de habilitar las cincuenta mil de sus salas de conferencias. Así que ahora no hay otra opción que la comunicación sobre el video. Y la gente de Google dice que ha cambiado su cultura. Ha cambiado la forma en que colaboran, y también ha mejorado la productividad de las reuniones.

Como regla general, el video requiere 50 veces más ancho de banda que la voz. Así que a medida que se vuelve más generalizado se requiere más presión en su red, desde el punto de acceso WiFi, a través de los conmutadores de acceso, y derecho a través de la LAN y la WAN.

Las empresas necesitan evaluar de manera realista las mejoras que necesitan hacer, especialmente en los bordes de la red, para hacer frente al aumento del tráfico. Para muchas empresas, un servicio dedicado de video gestionado resuelve el problema de garantizar que toda la infraestructura de soporte esté orientada a respaldar una experiencia de usuario de calidad.

Fuente: Dimension Data

Leer más

Internet de las Cosas está transformando las industrias

Internet de las Cosas está transformando las industrias

El Internet de las Cosas (IoT), con un potencial económico de billones de dólares, está alterando el pensamiento de quienes dirigen las industrias y operan plantas en empresas, así como de quienes son responsables de la aplicación de soluciones basadas en IoT.

Ellos mismos se preguntan hasta dónde se profundizará el cambio cuando ‘todo’ esté conectado.

Los jóvenes emprendedores, con una actitud innovadora, ya perciben el IoT como una práctica implícita en las organizaciones, cuyos beneficios no están en un futuro lejano.

El gran cuestionamiento es cómo y por dónde empezar en la ruta de IoT. En principio convendría iniciar con un proyecto pequeño y bien definido que mejore la eficiencia y productividad en torno a los procesos actuales, y cuyos resultados cuantificables sean potencialmente relevantes y a corto plazo.

Una opción es conectar los procesos clave y los dispositivos del proceso de producción en una sola red; Harley Davidson aumentó la productividad en un 80%, redujo su ciclo de construcción de pedidos de 18 meses a dos semanas y aumentó en general la rentabilidad entre un 3% y un 4%.

Otra compañía de productos lácteos en la India comenzó a controlar de manera remota los congeladores en sus 150 tiendas de helados, generando alertas en casos de cortes de energía. La compañía comenzó a registrar una recuperación en un mes y vio quintuplicado su retorno de inversión en 13 meses.

Cisco desplegó sensores y software de análisis de energía utilizado en las plantas de fabricación, con lo cual redujo el consumo de energía de un 15% a 20%, gracias al análisis predictivo.

La gigante minera Rio Tinto utiliza sensores para monitorear la condición de sus vehículos, identificando las necesidades de mantenimiento antes de que se conviertan en problemas. Ahora ahorra 2 millones de dólares al día cada vez que hay un desperfecto, gracias a esta operación remota.

Estos son ejemplos de la factibilidad latente que existe en las organizaciones para comenzar el diseño y construcción de proyectos de IoT con una visión integradora y una dinámica de creatividad y desarrollo en la organización.

El fenómeno de el Internet de las Cosas induce a la concepción de nuevas oportunidades de negocios que, combinadas con la tecnología 3D, pueden lograr soluciones personalizadas en un contexto masivo, con un alcance no imaginado, así como nuevos modelos de negocio orientados al servicio al cliente, mediante la recolección de datos provenientes de dispositivos instalados en sitios particulares.

Incluso las estructuras del negocio, sobre todo de empresas tradicionales que utilizan tecnologías cerradas y propietarias, al día de hoy pueden acceder a IoT con todas sus ventajas de flexibilidad, costo y tiempo de lanzamiento al mercado.

IoT está impulsando hacia un cambio en el modelo tecnológico abierto donde los proveedores de soluciones forman un ecosistema de socios. De esta manera, cada participante ofrece sus mejores capacidades para contribuir a una solución integral para los clientes.

Respecto a la experiencia del cliente, IoT está apoyando a las empresas a proporcionar nuevas experiencias relevantes y servicios más rápidos y precisos que nunca. Incluso para atender grandes volúmenes órdenes, IoT acelera los procesos de cumplimiento desde el pedido hasta la entrega.

Los robots conectados y las etiquetas de identificación por radiofrecuencia en el almacén, hacen que el proceso de selección y embalaje sean más rápido y preciso. Los sistemas de mantenimiento preventivo en tiempo real mantienen a los vehículos de entrega en funcionamiento. Los sensores telemáticos registran la temperatura y humedad durante todo el proceso. Por lo tanto no sólo se puede realizar un seguimiento del pedido hasta su entrega, los productos se entregan a tiempo y en condiciones óptimas.

Como estos casos, en que se describe la posibilidad inmediata de sacar provecho al Internet de las Cosas, las oportunidades están surgiendo en múltiples estratos y sectores, ya sea en la sanidad, el comercio minorista, la industria, el transporte, las ciudades inteligentes y muchas otras.

Internet de las Cosas es un tema de enorme trascendencia para la gestión directiva de las organizaciones, y es ya un imperativo para asegurar su permanencia, rentabilidad y competitividad.

Con información de El País

Leer más

IoT ya trae beneficios comerciales palpables y prácticos

IoT ya trae beneficios comerciales palpables y prácticos

El Internet de las Cosas (IoT) ya trae beneficios comerciales palpables y prácticos para las empresas.

Desde puertas automáticas, sensores de presencia, de temperatura o de luz, hasta comandos controlados por apps inteligentes –antes impensables–, ya están presentes en el día a día de la mayoría de las personas.

Un estudio de la Unidad e Inteligencia Economista (EIU) reveló que 96% de los líderes globales participantes del estudio espera que sus negocios estén usando Internet de las Cosas para este 2016.

Además, 60% de ellos cree que el no usarla implicará en pérdida de competitividad. El uso del IoT en las empresas no se restringe a grandes corporaciones; cada vez más, ofrece oportunidades para pequeñas y medianas empresas.

Especialistas del sector muestran un factor importante para el uso del IoT: el creciente consumo de ese tipo de tecnología en los hogares y en el trabajo ofrece la base para una aceptación cada vez mayor de esos dispositivos, llevando a un proceso de industrialización de esas posibilidades.

 

IoT en gadgets

Un ejemplo práctico de productos de esa línea son los relojes inteligentes, como el Apple Watch, además de los lentes de realidad aumentada, como es el caso de Rift, desarrollado por Oculus VR y que actualmente pertenece a Facebook.

El informe ‘Internet of Things Trends and Opportunities’, divulgado por CompTIA, una asociación de industria de tecnología de computación de Estados Unidos, muestra que el 23% de las empresas entrevistadas dice haber hecho dinero con ofertas del Internet de las Cosas, en comparación con apenas el 8% del 2015.

 

IoT en el sector corporativo

De acuerdo con el estudio, la consultoría está entre la oferta más popular de Internet de las Cosas, con 40% de las empresas trabajando con esa posibilidad. Seguridad es la otra oferta más ofrecida, con 36%. Las otras opciones más usuales son: Servicios Administrados, Desarrollo de Aplicaciones Personalizadas, Reventa y Servicios de Infraestructura, que tienen cerca del 30% de las empresas trabajando en esos segmentos.

Otra oportunidad demostró la utilización del IoT en dispositivos móviles para ayudar en tareas de limpieza y administración de instalaciones. Con el uso de un sensor de monitoreo de tráfico, es posible saber si las instalaciones fueron usadas y si es necesario algún trabajo de limpieza. Por ejemplo, en el caso de una reunión, si el uso de las instalaciones aumenta, se envía un mensaje directamente a un generador. Sensores adicionales pueden agregarse para que se verifique el uso del jabón de los dispensadores y el papel higiénico para que esquemas de reposición inteligentes puedan accionarse.

Eso puede parecer poco importante, pero en servicios en los cuales gran parte del costo está en la acomodación de personas para realizar tareas como esa, que pueden automatizarse, hay una real economía en el costo del personal y del material.

 

IoT en el transporte

Google también está innovando con el uso del IoT. Uno de los productos más guardados son los vehículos autónomos, que se conducen solos y que pueden, inclusive, evitar fallas humanas en su control, lo que posibilita un tránsito más seguro y controlado.

Las empresas de logística y transporte pueden beneficiarse de esta importante innovación, ya que permitirá un control más grande de sus cargas, una mejor planeación y, así, evaluar mejor los riesgos. Otra posibilidad en esa área es el acompañamiento de la entrega de productos a partir de la emisión de datos constantes sobre el trayecto recorrido.

 

Un mundo de expectativas

Ese es el universo que puede explorarse a través del Internet de las Cosas en las empresas, en términos de productos que deben desarrollarse, así como en términos de soluciones e innovación de procesos que son permitidos con su uso.

Para el año 2020, de acuerdo con la consultora IDC, cerca de 212 mil millones de cosas estarán conectadas a Internet. Y esa es apenas una evaluación inicial de ese universo que puede explorarse.

Fuente: Comstor

Leer más

6 tendencias de impacto en seguridad y videovigilancia para 2017

6 tendencias de impacto en seguridad y videovigilancia para 2017

En 2016 hemos visto cómo los avances tecnológicos continúan sin cesar, con redes de alta velocidad, Big Data y aplicaciones de análisis que en el mercado de la seguridad y vigilancia han permitido ofrecer soluciones optimizadas para los líderes de los negocios.

Del mismo modo, se predice que el Internet de las Cosas deje de ser un concepto y se incorpore de una forma más integral en nuestra vida cotidiana. Sin embargo, esto significa que los fabricantes de dispositivos habilitados para Internet tendrán que esforzarse y asumir mucha más responsabilidad en relación a los niveles de seguridad predeterminados.

 

6 tendencias tecnológicas que impactarán en el sector de la seguridad y videovigilancia en 2017

 

1. Seguridad como Servicio: Se espera que los clientes dejen de pensar en la videovigilancia como una colección de hardware y software conectado a una red. En su lugar, se empezará a visualizar como un servicio: remoto y profesional, con almacenamiento y monitoreo de video gestionado desde el lugar donde se encuentre la persona.

Esto no sólo constituye una reducción de costos sino que también significa una mejora en el nivel de servicio del sistema, permitirá una mejor administración de los dispositivos y fortalecerá los procesos de seguridad cibernética.

Sobre este último punto, se hará un mayor uso de herramientas y prácticas que hacen que el video en red sea menos vulnerable a los ataques. En general, se utilizarán de forma más amplia las herramientas previas y posteriores a la instalación, que ayudarán al monitoreo y mantenimiento continuo de los sistemas.

 

2. Soluciones Integradas: La industria de la seguridad continuará con la tendencia de ofrecer soluciones específicas para problemas concretos, en lugar de ofrecer un hardware / software único. Al final, los clientes no buscan comprar una cámara, o un sistema de gestión de video (VMS); lo que realmente quieren es proteger su patrimonio, los clientes, el personal y, en general, lograr una mayor seguridad, por ejemplo, la reducción del robo en tiendas o hacer un detallado seguimiento de las potenciales amenazas en un aeropuerto.

La convergencia de hardware y software, así como las herramientas de pre y post instalación conllevan al desarrollo de soluciones de extremo a extremo que podrán abordar diferentes situaciones. Esto implicará el diseño de cámaras de alto rendimiento, controles de almacenamiento y acceso, cuidadosamente integrados con las herramientas de administración y análisis de video. Este enfoque será más fácil de adquirir, instalar e implementar por los clientes, ofreciéndoles maximizar el retorno de inversión a través de soluciones integradas, todo en uno.

 

3. Uso extenso de los analíticos: Mientras la calidad en el video resulta una característica básica de las cámaras de seguridad de hoy en día, en última instancia, la información que se genera debe ser analizada.

Los recientes avances de la tecnología, como la imagen térmica y la mejora de las capacidades para las condiciones de poca luz han sido pasos importantes para el sector. Pero al final, generan más datos que necesitan ser revisados.

Por ello, la industria de la seguridad ha trabajado en la innovación para el software de análisis de video, que puede utilizarse en tiempo real para ayudar a los profesionales a tomar decisiones informadas. Se espera para el próximo año que estas nuevas funcionalidades, incluyendo el reconocimiento facial, análisis forense y protección perimetral, se combinen aún más para brindar un uso más optimizado de los analíticos en tiempo real.

 

4. Aprendizaje Profundo (Deep Learning): Con todos estos datos recolectados, las tecnologías de aprendizaje profundo comienzan a tomar relevancia. Estas usan software de reconocimiento de patrones para ‘aprender’ sobre diferentes tipos de comportamientos a través de las múltiples cámaras de seguridad instaladas en todo el mundo.

Las técnicas que incorporan la inteligencia artificial tendrán un uso más amplio dentro de la industria de la seguridad. Aunque todos los clientes son diferentes, los entornos y ubicaciones en los que se basan tienden a estar en las mismas categorías generales, con personas que exhiben los mismos comportamientos.

Una vez que éstos han sido asimilados, los patrones que los subyacen pueden ser compartidos, permitiendo que el sistema lo prevea cuando esté a punto de suceder algo inesperado.

 

5. Más allá del video: La videovigilancia no sólo implica la seguridad de personas, lugares u objetos. También ahora incluye el control de acceso físico, comunicación bidireccional y la gestión de situaciones de emergencia, en paralelo, y que se pueda manejar desde una distancia considerable.

Para ampliar aún más el concepto de integración, 2017 debería ser el año en que las cámaras de seguridad se coordinen también con puertas inteligentes, intercomunicadores y altavoces, a nivel local y remoto. Eso significa soluciones integrales que se pueden controlar en tiempo real, permitiendo que los clientes vean, oigan y hablen con la gente de forma cercana dentro de sus instalaciones.

 

6. Ciberseguridad: Como se mencionó anteriormente, el Internet de las cosas ha evolucionado y ha pasado de ser un concepto a una realidad, aunque conlleva también desafíos. Sin embargo, se piensa que los millones de dispositivos habilitados para IP son la promesa para el futuro. 2016 brindó varios recordatorios de las trampas de no asegurar adecuadamente todos los objetos conectados a Internet. Teniendo en cuenta que la mayoría de estos equipos son conectados e instalados por los clientes, corresponde a los fabricantes asumir la responsabilidad de asegurarlos al máximo.

En conclusión, el Internet de las Cosas debe focalizarse en obtener una mejor seguridad, y proporcionar inteligencia a empresas, organizaciones, personas y ciudades, gracias a las cámaras con alta conectividad, videoporteros, equipos de audio y controles de acceso.

2017 agregará más capacidades a estos dispositivos, al mismo tiempo que permitirá a los clientes centrarse en sus actividades y a los especialistas en seguridad mejorar los servicios que ofrecen.

Leer más

Los efectos sociales de la digitalización

Los efectos sociales de la digitalización

El Internet de las cosas (IoT) y el Big Data son más que sólo innovación tecnológica, ya que tienen influencia en la economía, en la política y en la sociedad, alrededor del mundo.

La prevalencia de sensores, hardware que sigue siendo cada vez más potente a medida que los precios disminuyen; el constante incremento en la conectividad; almacenar cantidades ilimitadas de datos por sí mismos; no se suman a una transformación digital. Éstos simplemente constituyen los requisitos necesarios para su implementación técnica.

La transformación digital ya está cambiando cada campo que implica la medición, diagnóstico o control. La pregunta más importante es: ¿cuáles son los beneficios reales de estos desarrollos?

El propósito del Internet de las cosas es ayudar a resolver problemas reales, impulsar el desarrollo y la implementación de nuevas soluciones, incluso en industrias que, hasta ahora, no han sido típicamente muy digitalizadas, como la minería, el transporte marítimo y la agricultura.

La digitalización también afecta el valor de productos como los automóviles. El valor de un vehículo ya no es puramente una función de su hardware. El software también juega un papel cada vez más importante. El motor –tradicionalmente el punto focal de ingeniería e innovación– es completamente irrelevante en las decisiones de compra de vehículos eléctricos. Además, el rendimiento sigue aumentando a medida que las dimensiones se vuelven más compactas.

Nuevos modelos de negocio basados en el Internet de las cosas también son un tema de discusión. Pagar por el uso es una opción aquí. En lugar de centrarse en productos y dispositivos conectados, es hora de pensar en sistemas y servicios conectados. Muchos de estos servicios serán gratuitos. En cuanto a los efectos sociales de la digitalización, es evidente que tiene al menos tanto impacto como la invención de la moneda, o incluso la escritura.

Las discusiones sobre el tema de la energía invitan a la reflexión. Uno de los mayores desafíos es proporcionar electricidad al mundo para que todas las personas tengan acceso a electricidad asequible. La gente en los países en desarrollo y los mercados emergentes quieren tener acceso al mundo, quieren información. Al mismo tiempo, existen expectativas justificadas en relación con las preocupaciones medioambientales y la eficiencia energética que deben abordarse.

¿Qué regiones necesitan qué tecnologías, qué se ajusta en una sociedad en particular? La digitalización y las innovaciones técnicas adicionales en el campo de la energía jugarán un papel central en la mejora de la  eficiencia energética en todo el mundo y en la implementación de sistemas de distribución inteligentes.

Asimismo, son relevantes las desventajas para la sociedad que están implícitas en la digitalización. ¿El aumento de la conexión y la transparencia no causa el fin de la privacidad, la pérdida de puestos de trabajo y la división de la sociedad? ¿No es sólo una pequeña élite global que se beneficia de la digitalización? ¿La globalización y la digitalización realmente conducen a la prosperidad? E incluso si lo hacen, el aumento de la prosperidad no ha dado como resultado la paz mundial.

Las tecnologías avanzadas y la capacidad de comunicación global no sustituyen la necesidad de contacto social y confianza, por valores locales. Porque la confianza funciona en unidades pequeñas y manejables mucho mejor que en redes anónimas. Así que hay buenas razones para observar la contra-tendencia a la globalización, la des-globalización, también.

Una importante conclusión alcanzada en el Techology Forum de ABB es que la educación, la ciencia y la investigación son clave para que los pueblos del mundo puedan beneficiarse de las ventajas de la globalización, la digitalización y la innovación tecnológica.

Por Reiner Schoenrock, Head of Strategic Product and Innovation communications de ABB

Leer más

5 tendencias en ciberseguridad para 2017

5 tendencias en ciberseguridad para 2017

En 2016 vimos organizaciones en muchas industrias que reconocían el potencial de la ciberseguridad para convertirse en negocios digitales. Dimension Data espera que esta tendencia continúe en 2017.

 

1. La seguridad está acelerando la digitalización



Los negocios de Fintech han estado liderando el cargo. Como organizaciones nubosas, son extremadamente capaces de reducir su base de activos, pero todavía necesitan asegurarse de que las transacciones que realizan son seguras; por lo tanto, la seguridad debe ser empujada más allá del perímetro físico en un entorno de nube.

Las ventajas de este modelo son importantes: no es necesario esperar ocho semanas para que se entreguen los equipos de seguridad. Simplemente puede activarse y comenzar a implementarla en varias plataformas de nube.

Ser capaz de proporcionar y desplegar seguridad en la nube rápidamente es también atractivo para las instituciones financieras que están entrando en fusiones, adquisiciones, o están reduciendo el tamaño de sus operaciones. Les permite descontinuar rápidamente los servicios a las sucursales o la capacidad de ruptura para establecer operaciones temporales.

Compartir datos de forma segura

En el año que viene, esperamos ver la próxima generación de negocios digitales compartiendo progresivamente sus datos entre sí. Pero estos no serán necesariamente compromisos a largo plazo. Un día, usted puede estar asociado con un negocio para llevar un nuevo producto al mercado, pero unas semanas más tarde estará compitiendo. Por lo tanto, la capacidad de poner la información a disposición de sus socios de manera rápida y segura, por períodos cortos de tiempo, será crítica.

 

2. El sensor se está convirtiendo en el perímetro

Creemos que 2017 será el año en que la industria de la seguridad se enfrente al desafío de habilitar la Internet de las Cosas (IoT) y la tecnología operativa (OT). Los entornos OT tienen diseños esencialmente abiertos que carecen de controles de seguridad apropiados, todo el esfuerzo se ha enfocado en asegurar que los dispositivos sean capaces de comunicarse eficazmente entre sí.

Dada la amenaza omnipresente de ciberataques, no será suficiente aplicar estrategias de defensa perimetral tradicionales a estos entornos. Como industria, se necesita encontrar formas de segmentar y asegurar los entornos OT y IoT de una manera más sofisticada y garantizar que la seguridad esté incrustada muy cerca de los elementos de configuración individuales.

Inteligencia predictiva



Si los sensores se están convirtiendo en el perímetro, también tendremos que considerar cómo recoger los datos que recopilan y convertirlos en inteligencia. Esto nos permitirá ser mucho más predictivos sobre la ciberseguridad. Esto no será fácil; según Forbes, habrá 80 mil millones de dispositivos conectados en 2020. El número de dispositivos distribuidos conectados que actuarán como sensores y remitirán la información a la plataforma de seguridad, van a identificar enormes demandas en la potencia de procesamiento central. Por lo tanto, se prevé la necesidad de una mayor descentralización de la informática y las arquitecturas de seguridad con el fin de hacer frente al aumento del volumen de datos que se generan.

También vemos que la seguridad está siendo construida en el tejido de la red: ya sea activando las funciones de seguridad que incorporan nuevos dispositivos de red o combinándolas con dispositivos de seguridad y software especializados, o ambos. Todo eso a través de la colaboración previa entre los arquitectos de red y el equipo de seguridad.

Actualizar los parches de seguridad en miles de dispositivos de red es muy laborioso. Es por eso que el software que define esos dispositivos y los servicios de automatización, son potencialmente beneficiosos.

 

3. La identidad vuelve



Los espacios de trabajo actuales están redefiniendo la forma de interactuar de los usuarios, de los dispositivos y los datos; y a medida que nuestros espacios de trabajo cambian, la identidad es cada vez más importante. Los Millennials son una fuerza impulsora detrás de esta tendencia, ya que tienen expectativas muy diferentes de cómo y de dónde acceden sus datos. Sin embargo, lo que no ha cambiado es el hecho de que los usuarios son el eslabón más débil de la cadena de seguridad.

Creemos que la identidad puede ayudar a resolver los desafíos de control de los puntos finales, pero no de manera tradicional. Los voluminosos motores de identidad que tardan varios años en implementarse están siendo reemplazados por tecnologías de identidad ligeras y ágiles que utilizan sofisticados algoritmos criptográficos.

La identidad evolucionará para incluir geolocalización y geodetección, con lo que se comenzarán a aprovechar las tecnologías existentes como GPRS que ya están incorporadas en los dispositivos de los usuarios. Los enfoques de la próxima generación para la identidad tendrán que ser independientes del dispositivo, ya que tendrán que acceder a la información del usuario que ha sido generada por varios dispositivos y se almacena principalmente en la nube.

La nueva cara de la autenticación multifactorial



Anticipamos algunos avances interesantes en la autenticación multifactorial en el próximo año. Por ejemplo, creemos que los días de usar contraseñas para realizar transacciones bancarias básicas, pronto desaparecerán.

Podemos esperar ver la aparición de formas muy dinámicas de autenticación de identidades: La identidad aprovechará cada vez más tecnologías avanzadas como la biometría. La protección contra el fraude evolucionará para incluir la recopilación y el análisis de metadatos. Por ejemplo, su ubicación, el tipo de información al que se está intentando acceder y si el dispositivo que está utilizando se ha ocupado anteriormente para realizar dichas transacciones.

 

4. La inteligencia está impulsando la postura predictiva de ciberseguridad



“Hoy en día, las organizaciones no pueden darse el lujo de conformarse con un enfoque de ‘mejor esfuerzo’ hacia la ciberseguridad. El delito cibernético es un gran negocio. En los últimos años, los ciberdelincuentes han reinvertido gran parte de las ganancias mal adquiridas en el desarrollo de capacidades más sofisticadas, utilizando tecnologías más avanzadas”, señala Matthew Gyde, Manager Global de Soluciones de Seguridad, Dimension Data.

A pesar de la continua innovación en la industria de la ciberseguridad, gran parte del esfuerzo sigue siendo reactivo. Creemos que la seguridad necesita ser más proactiva en lugar de predictiva. A través de nuestra asociación con NTT Security, estamos utilizando el aprendizaje automático avanzado y la inteligencia artificial para identificar las amenazas antes de que sucedan.

Hoy, el 40% del tráfico mundial de Internet pasa a través de la red de NTT, nuestra empresa matriz. Al analizar este tráfico podemos capturar las direcciones IP de los delincuentes y, con la ayuda de las agencias policiales, confirmar su identidad. Posteriormente, comenzamos a supervisar con quienes están comunicados.

Como parte de nuestros esfuerzos para ser más predictivos también analizamos grandes conjuntos de datos no estructurados. Si detectamos una actividad sospechosa, “analizaremos” los datos para sacar conclusiones sobre su fuente y quiénes podrían estar detrás de ellos. Usaremos inteligencia artificial para predecir cuál podría ser el siguiente paso en la secuencia de ataque.

Mantenerse un paso delante



Para mantener una defensa cibernética sólida, usted necesita habilidades avanzadas en inteligencia de amenazas, ingenieros virtuales e, idealmente, ‘equipos de caza’ que puedan recorrer la Dark Web. Pero estas habilidades son escasas y caras.

Según el ISC, para el año 2020 se espera un déficit global de 1.5 millones de expertos en ciberseguridad. Como resultado, muchas organizaciones buscarán externalizar estas actividades a especialistas en el próximo año.

Muchos de estos negocios de seguridad cibernética están dando grandes pasos en el análisis de datos, pero prevemos que en 2017 verán la sabiduría al colaborar y compartir su información, en lugar de competir entre sí por un posicionamiento en el mercado. Este es un desarrollo positivo, ya que las ideas colectivas serán siempre más poderosas en la lucha contra el ciberdelito que cualquier esfuerzo individual.

 

5. La tecnología híbrida segura se está convirtiendo en el bloque de construcción para la seguridad hiper-virtualizada

Muchas empresas están sujetas a estrictas normas de cumplimiento en cuanto al lugar de residencia de sus datos y, como resultado, no son capaces de mover todo a la nube. Otros simplemente se sienten más cómodos reteniendo sus datos de negocios en sus archivos locales. Así que hoy en día, la mayoría de las organizaciones operan entornos de TI híbridos.

Sin embargo, vemos una creciente aceptación en el mercado de la nube pública, siempre que se establezcan los controles apropiados. Esperamos ver un aumento en el uso de la tecnología virtualizada para extender los controles de seguridad a la nube pública en el próximo año. En entornos de TI híbridas, la tecnología se vuelve cada vez más programable y los datos se mueven a través de múltiples entornos; por lo tanto, es importante asegurarse de que la seguridad esté incorporada desde el principio.

Nuevos conjuntos de habilidades



Se debe considerar cómo asegurarse de que el hardware se está comunicando correctamente con el software y que este funciona de forma consistente en varias plataformas diferentes y en distintas nubes. También se debe considerar cómo incorporar controles de seguridad en sus aplicaciones y en los datos que están saliendo de la organización. Mantener una fuerte postura de seguridad en un entorno de TI híbrido es complejo y requiere habilidades que la mayoría de las empresas no tienen o no pueden pagar.

Cada vez más, las organizaciones están viendo el valor de comprometerse con consultores especializados y arquitectos que pueden evaluar sus entornos y ayudarles a evolucionar sus redes físicas a un modelo definido por software. Los servicios de seguridad administrados también pueden aliviar la carga de los recursos internos.

Creemos que la tecnología es la llave que abre el potencial para los negocios y para el mundo, de maneras que apenas estamos comenzando a comprenderla. Al aplicar capacidades en infraestructura digital, nube híbrida, espacios de trabajo para el mañana y seguridad cibernética, se impulsará a las organizaciones a convertirse en negocios digitales en 2017.

Fuente: Dimension Data

Leer más

La evolución de la Inteligencia Artificial

La evolución de la Inteligencia Artificial

Hacia finales de 1985, me encontraba haciendo mis “pininos” en el campo de la Inteligencia Artificial. Desde tres años antes me había interesado en el tema, sobre todo impulsado por el Dr. José Negrete, prominente profesor del Instituto de Investigaciones Biomédicas de la UNAM, quien me invitó e indujo a leer el libro Tormentas de Mentes (Mindstorms), Niños, Computadoras e Ideas poderosas, de Seymour Papert, publicado en 1980.

Esta invitación vino a raíz de un buen número de publicaciones sobre Inteligencia Artificial (IA), que despertaron mi interés y el de un nutrido número de colegas académicos del área de sistemas o afines. A lo largo de cinco años me interioricé en el campo enfocándome fundamentalmente a dos áreas de investigación: la posibilidad de aplicar la Inteligencia Artificial (IA) en la educación y, en segunda instancia, indagar sobre las posibilidades de que una computadora aprendiera algo.

Para atender estos dos aspectos me apliqué a estudiar el estado del arte de la llamada IA, tratando de hacer un repaso desde sus orígenes, revisando particularmente escritos que resaltaban aspectos relevantes de su evolución y desarrollo.

 

Orígenes y definición

Aunque oficialmente se aplica el término de Inteligencia Artificial en Dartmouth durante una conferencia convocada por John McCarthy a la cual asistieron, entre otros, Marvin Minsky, Allen Newell y Herbert Simon (1). Para algunos colegas, la IA nace, aunque no oficialmente, con Alan Turing respaldado por dos instancias: la propuesta de aplicar un test para averiguar si una máquina determinada puede ser tan inteligente como un ser humano, y más adelante, en 1950 por la publicación de un artículo clave para el futuro desarrollo de esta disciplina: Máquinas de computación e inteligencia. (2)

ai-inteligencia-artificialDesde luego, la IA debe observarse en su evolución como un proceso que ha permitido extender el uso de las computadoras para substituir al ser humano en actividades de trabajo intelectual. Queda la interrogante: ¿de qué inteligencia estamos hablando? Porque siguiendo la trayectoria de los resultados que van obteniéndose a lo largo del tiempo, resulta, para un buen número de académicos que se oponen en llamar inteligencia al desempeño o procesos que realiza una computadora semejando el comportamiento de la mente humana, que en el momento en que el desempeño de una tarea intelectual es reproducido por una máquina, deja de ser una función realmente inteligente.

Infortunadamente, en la conferencia de Dartmouth se hicieron previsiones triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron, lo que provocó el abandono casi total de las investigaciones durante quince años. Esto en gran medida fue provocado porque lo que llamamos inteligencia (natural) no es un concepto que tenga una clara definición: las diversas disciplinas que intentan explicarla, como el caso de la psicología, lo hacen a partir de diversas corrientes, varias de ellas contradictorias entre sí, aunado al hecho de que la IA como una disciplina interesada en la mente ha de enfrentarse a los resultados obtenidos del campo que domina la neurología. Como un factor adicional al estancamiento del desarrollo de la IA en sus albores debemos considerar una cascada de ponencias que ponían en duda su valor, como el documento de Geoffrey Jefferson (3) que indica que es imposible reproducir las características de la inteligencia en un artefacto mecánico.

Uno de los cuestionamientos relevantes sobre el enfoque de la IA es propuesto por Maurice Wilkes en un documento titulado Can Machines Think? (4), en donde propone como argumento la necesidad de elaborar programas de aprendizaje generalizados que habiliten a una computadora aprender en cualquier campo escogido por el programador, permitiendo simular el comportamiento humano. Justamente, el diseño y construcción de las nuevas plataformas de Tecnologías de Información ha traído a discusión la posibilidad de concederles a las computadoras alguna actitud de intencionalidad.

 

Proyectos de IA

Debo decir que los trabajos que vinieron realizándose en los años ochenta alrededor del tema Machine Learning son los que me condujeron a realizar mis primeros trabajos de investigación y desarrollo en ese campo. En ese entonces estaba adscrito como profesor de la División de Estudios de Posgrado de la Facultad de Ingeniería de la UNAM, siendo invitado a trabajar en un proyecto para Celanese Mexicana que consistía en encontrar un polímero capaz de ser fabricado para substituir piezas mecánicas.

El proyecto partía de utilizar polímeros base que eran definidos por una lista de 27 atributos, entre ellos dureza, flexibilidad, resistencia a la tensión, resistencia al corte, resistencia al calor, etc. Para modificar el polímero base se contaba con una lista de materiales que podían modificar cualquiera de los atributos, la lista contenía en promedio entre 80 a 100 productos que podían modificar cada atributo, tanto para aumentar su valor como para disminuirlo y desde luego, cada material de la lista modificaba de diferente forma el atributo del polímero base para el cual estaba destinado.

inteligencia-artificial-menteDe esta forma, si se deseaba obtener un polímero final que tuviese los atributos de una pieza mecánica o metálica, habría que seleccionar los materiales que pudiesen modificar cada atributo del polímero base y permitieran tener como resultado las características del patrón buscado.

La solución podría ser casi lineal si los modificadores de cada atributo solamente lo modificaran una vez incorporados al polímero base, pero resulta que los modificadores destinados a un atributo también modifican los demás atributos, ya sea aumentando o disminuyendo su valor, aunque en menor medida. Además, cada modificador tenía un costo, con grandes variaciones de precio.

La situación era que al momento de lograr un polímero cercano al patrón por obtener, resultaba un costo mayor a la pieza fabricada con el material original, por lo que había que seguir haciendo combinaciones hasta obtener un polímero final de menor costo que el material a substituir.

Para el proyecto construimos un sistema experto programado en LISP a partir del diseño de un árbol de aprendizaje que iniciaba por obtener un primer polímero final que cumplía con los atributos especificados, pero regularmente de un costo mucho mayor que el del material por sustituir, de manera que la trayectoria seguida para su obtención era modificada recursivamente repitiendo el proceso para la obtención de un polímero final. El experto aprendía de la trayectoria anterior tratando encontrar una mejor solución en cada nivel del recorrido del algoritmo.

Para los ingenieros de Celanese los resultados obtenidos de polímeros finales propuestos por el experto, estaban aún distantes de lo deseado como óptimo, sin embargo, acercaba a los diseñadores para que, considerando ciertos arreglos al patrón obtenido, lograran un producto más cercano a lo que buscaban, ahorrando semanas de trabajo.

 

Decisiones programadas y no programadas

Desde que surgen las primeras computadoras destacan dos líneas de trabajo de programación, una primera dirigida a la codificación de algoritmos que resuelven problemas cerrados, es decir en donde las soluciones son obtenidas por una formulación acabada y los datos suministrados son valores que asumen las variables en la formulación; otra línea es la dirigida a la codificación para resolver problemas abiertos, esto es, en donde las soluciones no son obtenidas unívocamente por una formulación precisa, sino que es necesario establecer estrategias y trayectorias tentativas para encontrar alguna posible solución.

Con relación a lo anterior, y considerando la toma de decisiones, podemos decir que las decisiones programadas caen dentro de la primera línea y las no programadas dentro de la segunda.

cerebro-inteligencia-artificialEn el quehacer de la programación de las computadoras comerciales, la orientación está mayormente acentuada hacia la toma de decisiones programadas: la mayor vertiente de las computadoras que se han venido ofreciendo en el mercado de la Informática a lo largo de más de cincuenta años se ha caracterizado por su aplicación para la solución de problemas cerrados.

Esto, no obstante, parece ser consecuencia de un primer paso en la evolución de las tecnologías propias de la Informática, donde, como era de esperarse, se ha cubierto el espacio que más fácilmente podían llenar estas tecnologías. Sin embargo, son de sorprender los logros obtenidos en los últimos quince años, que a todas luces auguran con ejemplos palmarios la utilización de las computadoras para resolver problemas abiertos.

Desde luego, y habiendo llenado una amplia parte del espacio de los problemas cerrados, la evolución y el estado del arte de la informática ofrece ahora la posibilidad de construir ambientes que permitan utilizar las computadoras para el manejo de problemas abiertos.

Si bien desde hace varias décadas algunos investigadores en sus trabajos se han dedicado al uso de las computadoras para la solución de problemas abiertos, no es sino hasta estos últimos quince años cuando su explotación empieza a adquirir dimensiones comerciales de importancia.

En este periodo emergen expertos artificiales, los cuales tienen como sustento técnicas de programación para la solución de problemas abiertos, tipificadas de acuerdo al ambiente en que operan, como: reconocimiento de patrones, traducción de lenguajes, tutores inteligentes, máquinas de aprendizaje.

 

7 áreas de aplicación

La Inteligencia Artificial, aprovechando estos desarrollos, ha ido implementando aplicaciones en diversas áreas, obteniendo una gran aceptación al facilitar ciertas tareas consideradas como propias de la inteligencia de los humanos y reduciendo los costos. Algunas de estas áreas son las siguientes siete:

 

1. Inteligencia Artificial en la medicina

Fundamentalmente se han desarrollado equipos de cómputo que permiten la interpretación de imágenes médicas obtenidas por dispositivos de escaneo, auxiliando a los médicos para afinar a profundidad diagnósticos que de otra manera resultarían menos precisos.

Otra de las áreas cubiertas es el control de los dispositivos enfocados al cuidado intensivo, monitoreando a los pacientes y aprendiendo de su estado biológico bajo líneas base que activan alarmas cuando se rebasan.

Otro campo a destacar es el de las máquinas capaces de diseñar prótesis para ser adaptadas en diversas partes del cuerpo humano.

Un campo en franca evolución es el de equipos destinados a detectar posibles enfermedades que un paciente pudiese contraer a corto o mediano plazo, para lograr su prevención. Resalto la experiencia de un médico de la familia que realiza cirugía utilizando un robot en un hospital en Fort Lauderdale, Florida. Una parte destacada es la aplicación de un cierto número de sensores que advierten permanentemente durante la operación el estatus del paciente, prendiendo alguna alarma en caso de una eventual contingencia. Lo interesante es que la cirugía se realiza con una mínima incisión, a través de la cual puede introducirse un delgado instrumento articulado a un brazo del robot que posee la información necesaria para dirigirse de manera certera al órgano en el que habrá de realizarse la cirugía en cuestión. En la operación no interviene de manera directa la mano del hombre; sólo en forma indirecta para apoyar al robot en ciertos puntos del recorrido.

Este sin duda es un primer escalón en la aplicación de la IA en intervenciones quirúrgicas. Lo que se vislumbra como siguientes pasos es que el robot una vez instruido requiera cada vez menos intervención del médico asistente para realizar una operación.

 

2. Inteligencia Artificial en la educación

En este campo existe una gran área que ha venido siendo atendida por los investigadores y desarrolladores, enfocada a apoyar a los estudiantes en el aprendizaje de ciertos temas específicos, en donde se pretende que la máquina aprenda cuál es el estado de conocimiento del alumno para guiarlo y proponer los siguientes conceptos por aprender y aplicar.

Un aspecto que ha tenido una importante evolución en esta área es el enfocado al entrenamiento, en donde se desarrollan expertos a base de videojuegos para capacitar a personas en diversas actividades. Destacan el entrenamiento de pilotos de aviación, la capacitación de .operadores para el manejo de máquinas herramientas y la simulación de intervenciones quirúrgicas.

Resalto como experiencia obtenida las investigaciones y modelos que realicé en lo referente a máquinas de aprendizaje (Machine Learning) conjuntamente con el Dr. José Negrete, algunos de ellos expuestos en la ponencia titulada “Can a Learning Expertise System Become a Tutor?, que presentamos en la Sexta Conferencia Europea sobre Inteligencia Artificial, realizada en Pisa, Italia, en septiembre de 1984, en donde presentamos un método para que una computadora aprenda y dé seguimiento al aprendizaje de un estudiante, proponiéndole problemas de álgebra descubriendo la trayectoria que siguió para resolver el problema, detectando los errores (de haberlos) en que hubiese incurrido y mostrándole trayectorias alternativas a partir de este punto que lo llevasen a una solución correcta.

 

3. Inteligencia Artificial en la robótica

Posiblemente la robótica es en donde se han venido utilizando de manera más enfática las técnicas de programación abierta y es el campo en donde ha tenido su mayor evolución la Inteligencia Artificial al conjuntar varías de estas técnicas, como el reconocimiento de patrones para detectar objetos o situaciones para ejercer algún tipo de movimiento, y el aprendizaje de los ambientes en que se pretende se desenvuelva un robot para optimizar desplazamientos o movimientos que en principio se realizan de manera errática.

Esta es un área que se encuentra claramente apoyada tanto por diversas instituciones de avanzada, como la NASA, así como por empresarios privados que ven fuertes promesas en el desarrollo de ambientes robotizados. Para un grupo de investigadores los robots representan lo más destacado de la IA.

Muchas universidades en el mundo han implementado laboratorios y centros para el desarrollo de todo tipo de robots, dándose la promoción por varias entidades de otorgar premios a los logros alcanzados mediante concursos y competencias internacionales. Aquí cabe resaltar la participación de estudiantes mexicanos del Tecnológico Nacional de México (TecNM) que participaron en el torneo mundial de robótica Robotchallenge 2016 realizado en Viena, Austria, considerado uno de los eventos más importantes en el campo de la robótica en todo el mundo los estudiantes fueron premiados con el primer lugar al competir contra dos mil robots de 56 países (5).

 

4. Inteligencia Artificial de gestión de información

Esta área de la IA ha tenido una reconocida evolución en los últimos años, impulsando ambientes para el proceso de información y, de manera relevante, en lo que se denomina Big Data, ambiente que forma parte de la tercera plataforma en materia de Informática. Como instrumento destaca la minería de datos que, aunque empezó su desarrollo hace más de tres décadas, a partir de la evolución del hardware y de los sistemas operativos actuales ha hecho posible elaborar software para procesar grandes almacenamientos de datos digitalizados y en espacios de tiempo drásticamente menores a los empleados hace apenas diez o quince años.

Infortunadamente, a pesar de su potencial es poco demandada por las organizaciones, posiblemente porque aún no es comprendida cabalmente por los tomadores de decisiones.

En 1997, una de mis experiencias en esta área fue la de mejorar el experto utilizado por el software Falcon, que procesaba las transacciones de TDC de Bancomer afiliadas a VISA. Este experto, construido a base de redes neuronales, aprende el comportamiento de los tarjetahabientes y califica las transacciones que intentan realizar, de manera que si alcanzan una puntuación que las hace merecedoras de ser consideradas como posibles fraudes se reportan a un área específica del banco. El experto detectaba el 89% de las transacciones fraudulentas, lo que comparado con la detección que se hacía de bancos estadounidenses y canadienses que era entre el 95% y 96%, llevó a Bancomer a buscar las causas de los resultados obtenidos tratando de lograr una mejor respuesta. Lo que sucedía es que los atributos considerados por el experto eran derivados del comportamiento de los usuarios de estos países.

Para resolver el problema me tocó en suerte contratar los servicios del doctor Francisco Cervantes, especialista en redes neuronales (y miembro de la Academia Mexicana de Informática), quien apoyó la mejora del experto con la introducción y adecuación de atributos tomando en cuenta con el apoyo del personal del propio banco, el comportamiento de los usuarios de las TDC de Bancomer. Con ello se mejoró el desempeño del experto y se logró elevar la detección de fraudes a un 93%.

 

5. Inteligencia Artificial en la biología

Uno de los campos que cubre esta área es la elaboración de aplicaciones para realizar pronósticos del comportamiento y evolución de especies de animales, plantas o elementos ambientales, con el propósito de prevenir la desaparición o extinción de algunas de ellas y tratando de observar condiciones ambientales que podrían darse a futuro considerando el estado de los hábitats actuales.

Para el desarrollo de herramientas en esta área se consideran técnicas de reconocimiento de patrones aunados a modelos matemáticos de Big Data así como máquinas de aprendizaje.

Un campo que sobresale es la elaboración de modelos biológicos que permitan el seguimiento en el comportamiento de diversos organismos, como el desarrollo de embriones y la predicción de su evolución y crecimiento.

En esta área uno de mis hijos, quien hizo sus estudios de posgrado en New York University (NYU) y es doctor en Ciencias de la Computación, trabaja en proyectos de Big Data para la Comisión Nacional para el Conocimiento y uso de la Biodiversidad (CONABIO), aplicando diversas técnicas de IA tratando de levantar un mapa geo-referenciado en tiempo y espacio del movimiento de especies de flora y fauna que hay en México.

Para las mediciones y pronósticos consideran datos obtenidos de estadísticas e imágenes satelitales durante diversas estaciones temporales. La idea es predecir, bajo el movimiento y ambiente observados, los riesgos en los que se encuentran diversas especies y proponer alternativas que permitan modificarlos.

 

6. Inteligencia Artificial en el espacio

En la carrera espacial, los países que hacen investigación para el diseño, construcción y lanzamiento de naves espaciales dotadas con instrumentos robotizados de sondeo y medición de las condiciones en el espacio exterior a la Tierra y en cuerpos celestes como planetas, asteroides o cometas, requieren de aplicaciones de IA que les permitan descubrir razonablemente aspectos sobresalientes de los objetos a revisar.

Sin duda, los laboratorios y centros de investigación dedicados al apoyo de investigaciones y viajes espaciales, como es el caso de la NASA en los Estados Unidos o el Cosmódromo de Baikonur en Rusia (6), son un motor de aportaciones constantes a la IA. Esta área está destinada en mayor medida a la construcción de carros robotizados, con equipo especial que les permita moverse de manera inteligente en lugares de difícil acceso y emitir datos relevantes para diversos tipos de estudios requeridos.

El resultado de estas investigaciones, una vez liberadas, ha permitido apoyar a otras áreas. En especial, uno de los campos que se han vigorizado con estos desarrollos es el de la IA aplicada en las instituciones militares, en donde sobresale la construcción de armamento inteligente. Esta área ha propiciado fuertes debates en algunas comisiones de la ONU, y eventualmente en el pleno de su asamblea.

Un punto crítico que propone un buen número de países que propugnan por la paz mundial es que se impida el uso de dispositivos inteligentes que, sin mediar la intervención de un ser humano, puedan atacar de manera autónoma puntos en donde exista la presencia de personas civiles o áreas patrimonio de la humanidad.

 

7. Inteligencia Artificial para el procesamiento de lenguaje naturales

Sin duda una de las áreas en donde la IA ha jugado un importante papel es en la construcción de sistemas capaces de reconocer, procesar y emular el lenguaje humano. Hoy en día se cuenta con un buen número de estos sistemas basados en reconocimiento de patrones textuales y auditivos para traducción de lenguajes y máquinas de aprendizaje. Los esfuerzos realizados a lo largo de más de tres décadas han permitido contar con sistemas que día con día van superando obstáculos y dificultades.

Algunos proveedores ofrecen ya al público software capaz de realizar el procesamiento de algunos lenguajes naturales, logrando traducciones simultáneas asistidas por computadora, tanto de manera escrita como auditiva.

Los logros alcanzados área permiten visualizar que en un futuro muy cercano exista un acercamiento entre personas que hablan diferentes lenguajes y puedan comunicarse entre sí utilizando su propio idioma. Esta es un área para la cual se prometían resultados espectaculares.

Los japoneses al principio de la década de los 90 auguraban la aparición de traductores en casi cualquier lengua en un corto plazo. Sin embargo han pasado más de dos decenios y lo obtenido hasta ahora dista de tener los resultados pronosticados. Lo que cabe indicar es que lo obtenido hasta ahora promete, por los resultados observados, que la traducción simultánea con alta precisión va por buen camino, siendo una de las áreas en donde se han concentrado un gran número de investigadores de diversas instituciones en el mundo.

 

Otras áreas de aplicación

Desde luego, las técnicas aplicadas a la IA han servido en años recientes al apoyo de diversas actividades de la vida cotidiana, como es el caso del reconocimiento de patrones en investigaciones jurídicas para identificar personas a partir de unos cuantos rasgos como huellas, ADN y biotipo aunado a algún dato importante que permita realizar un reconocimiento con la mayor exactitud. En varias ciudades del mundo actual una de las aplicaciones de expertos inteligentes ha sido dirigida a la gestión de tráfico, apoyando el diseño urbano y arquitectónico para permitir una mejor movilidad prediciendo el comportamiento de los objetos utilizados y proponiendo nuevos entornos. Otro de los campos en donde se aplica la IA es el del entretenimiento, con desarrollos para equipos fijos y móviles que permiten gozar de ambientes lúdicos.

 

Conclusiones

Las técnicas surgidas y utilizadas hasta ahora mediante programación para la solución de problemas abiertos auguran el inicio de una nueva era en la utilización de las computadoras. Las investigaciones se han centrado en una mancuerna establecida por nuevos paradigmas de programación conjuntamente con el desarrollo de sistemas operativos y procesadores que apuntan a una expansión de la aplicación de la IA en diversas áreas del quehacer social.

inteligencia-artificial-cerebro-chipCabe hacer aquí una reflexión sobre lo que se avecina en materia de IA. Para un buen número de analistas e investigadores en el campo resulta un tanto petulante anteponer el término inteligencia a lo logrado mayormente hasta ahora, aduciendo sobre todo que si bien los desarrollos alcanzados forman parte de lo que anteriormente realizaba o realiza la mente humana, no debe considerarse realmente como inteligencia sino más bien como una mecanización de esas actividades, o bien llegando a decir que se trata de una simple simulación. Esta crítica ha despertado una verdadera polémica, sobre todo cuando participan especialistas de otras disciplinas, como el caso de psiquiatras, psicólogos, neurólogos o los dedicados a investigaciones sobre el cerebro.

Desde mi particular punto de vista, considero que dado que la inteligencia carece de una definición precisa, la discusión resulta hasta cierto punto ociosa y apoyo la nominación por un hecho que considero irrefutable: se trata de actividades inherentes a lo que denominamos intelecto humano, o si se quiere, propias de la mente de nuestra especie. Seguramente la evolución de la IA irá dando mejores resultados que los obtenidos hasta ahora, con los logros obtenidos como cimiento sobre el cual está siendo edificada un área que promete el advenimiento de una era medianamente imaginada por algunos estudiosos de la materia, y que ciertamente irá conformándose en una de las bases sobre la que descansará un gran número de actividades que hoy en día son atendidas por la actividad mental de las personas.

Tenemos enfrente un nuevo ambiente en el que la IA promete ser uno de sus más fuertes pilares: el Internet de las cosas, campo en el cual las nuevas generaciones observarán un parteaguas en el quehacer social y personal generado por la incorporación de ambientes e instrumentos que facilitarán la realización de tareas que serán atendidas con desarrollos emanados de la IA.

A manera de conclusión, deseo centrar este mensaje para quienes tienen el deseo de sumarse al estudio e investigación de la IA con el propósito de realizar innovaciones y aportaciones en la materia. Por cuestiones propias de nuestro país, tenemos una capacidad limitada y una débil vertiente colegiada que propicie la formación de cuadros en IA.

Cabe destacar que en los años ochenta de siglo XX, un grupo de académicos del cual formé parte, llevamos a cabo la fundación de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (SMIA), siendo su primer presidente el Dr. José Negrete, los esfuerzos del SMIA de impulsar la investigación y desarrollo de la IA en México han sido importantes y varios de sus miembros destacan por los trabajos que han desarrollado en este campo, sin embargo resulta hoy en día una instancia que requiere ser acompañada e impulsada por otros actores tanto de la industria como del sector académico para edificar un ambiente que impulse el desarrollo y aplicación de la IA en diversas áreas del quehacer industrial, social y productivo a lo largo de todo el país, entendiendo que para el mundo actual se trata de un puntal del desarrollo tecnológico que impactará sensiblemente a las nuevas generaciones.

Propongo, como miembro de la Academia Mexicana de Informática, que ésta realice en nuestro país un llamado a las universidades y tecnológicos, centros de investigación en materia de informática y entidades gubernamentales que apoyan a estudiosos en su formación, para que adquieran la sensibilidad que permita considerarla como un área que promete ser uno de los futuros agentes de cambio y se aboquen a la formación de cuadros y centros de investigación que promuevan el desarrollo de esta disciplina.

 

Sobre el autor

José Luis Mora Castro es Ingeniero Mecánico Eléctrico de la UNAM y Maestro en Sistemas de la Universidad Iberoamericana. Por más de 30 años ha sido ejecutivo en sistemas de diversas organizaciones tanto del sector público como de la iniciativa privada, dirigiendo proyectos de largo alcance, principalmente en puestos de alta dirección.

Laboró en el grupo Bancomer por 12 años, llegando a Director General de DATEC, empresa conformada por Bancomer y ELPRO para la fabricación de terminales de transacciones bancarias; ocupó la subdirección de sistemas en la CMP, empresa conformada por Bancomer y Banamex para el procesamiento de cheques.

Fue Director General de LOCATEL por diez años, siendo el impulsor del primer Call Center en Latinoamérica en un ambiente 100% IP.

 

Referencias

1.- Ana Gaby Rojas; Edgardo Di Bello (2014). Inteligencia Artificial: La Conferencia de Dartmouth. 1956, de Universidad Europea Madrid GSI – Grupo de investigación en Sistemas Inteligentes. http://inteligenciaartificial1il131.blogspot.mx/

2.- Alan Turing. (1950). Maquinaria computacional e Inteligencia. 2010, de Universidad de Chile. http://xamanek.izt.uam.mx/map/cursos/Turing-Pensar.pdf

3.- Geoffrey Jefferson. (1949 Jun 2). The Mind of Mechanical Man. mar 2008, de The BMJ. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2050428/?page=

4.- Maurice Wilkes. (1953). Can Machines Think?. 1996, de Discovery: The Magazine of Scientific Progress. https://www.amazon.com/Can-Machines-Think-Discovery-Scientific/dp/B00LZ99AN8

5.- Notimex. (septiembre de 2016). Jóvenes mexicanos ganan torneo mundial de robótica. La Jornada, 23,24.

6.- Varios. (2011). COSMÓDROMO DE BAIKONUR. 2011, de RT RUSOPEDIA. http://rusopedia.rt.com/ciencia_y_tecnica/espacio/issue_26.html

 

Leer más

5 beneficios del Internet de las cosas en la cadena de suministro

5 beneficios del Internet de las cosas en la cadena de suministro

Imaginemos que camino a casa recibimos en nuestro celular un mensaje enviado por un camión de la flota de la compañía (no por su operador…) que detectó que se desvió de su ruta; o que nos avisen que los refrigeradores en cierta zona de la ciudad necesitan ser resurtidos urgentemente porque se vendieron muchos refrescos por un evento deportivo en esa localidad, ese día.

La realidad es que estas y muchas otras aplicaciones están sucediendo hoy en día gracias al Internet de las Cosas (IoT).

Según Gartner, el Internet de las Cosas es ‘la red de objetos físicos que tienen tecnología inmersa para comunicar, medir e interactuar con sus estados internos y con el medio ambiente’.

cadena-suministro-kpmgActualmente, con las tecnologías en la nube y la disminución importante y continua de los costos de los sensores que se conectan a Internet, es necesario considerar esta alternativa y compararla con otras más tradicionales que no tienen las mismas ventajas.

Según el estudio de KPMG ‘Perspectivas Globales de la Industria de Manufactura 2016’, la visibilidad y la gestión del riesgo en la cadena de suministro es crítica debido a sus prioridades de crecimiento.

Por ello, para los tomadores de decisiones de sectores como: Aeroespacial y Defensa, Automotriz, Productos Médicos, Ingeniería de Productos Industriales, y Metales, entre otros, el IoT aparece como la primera de las prioridades de inversión en los próximos 12 a 24 meses, con un 62% de respuestas indicando que la implantarán o posiblemente lo harán en este periodo.

Sin embargo, existen retos también cuando se adoptan este tipo de tecnologías. Entre ellos se cuentan: seguridad y protección de los datos, asegurar la conectividad adecuada, tener el talento capacitado para aprovechar la tecnología, entre otras.

 

5 beneficios del Internet de las Cosas en la cadena de suministro

Al incorporar esta tecnología en la cadena de suministro se obtienen beneficios como:

  1. Visibilidad en tiempo real
  2. Mejora de la eficiencia y efectividad del transporte y la logística
  3. Mejoras en la productividad
  4. Mejor alineación entre la planeación y la ejecución
  5. Habilita la colaboración en la cadena de suministro

 

IoT en México

La Secretaría de Economía (SE), conjuntamente con la Asociación Mexicana de la Industria de Tecnologías de Información (Amiti) y Cluster Institute (entre otros organismos), han establecido un Mapa de Ruta para la industria en México.

Allí se establece que las diferentes tecnologías emergentes, y en particular el IoT aplicado a los sectores industriales, han dado lugar a la cuarta revolución industrial, también denominada Industria 4.0.

Mediante la misma, se revolucionará la industria por medio de fábricas inteligentes que permitirán una mayor flexibilidad en la producción, utilización de recursos e integración de procesos.

En el caso de México, esta tecnología tendrá un alto impacto, ya que más del 80% de las exportaciones de alta tecnología en América Latina son producidas en México, y el país exporta productos manufacturados en una cantidad mayor a 1,000 millones de dólares por día.

 

Es hora de comenzar

Lo primero que hay que tener muy claro son las necesidades de negocio y de la cadena de valor que queremos resolver con esta solución. Luego, hay que monetizar los beneficios esperados en un caso de negocio y alinearse con el departamento de Tecnologías de la Información (TI) para determinar la mejor forma de hacer el diseño y la implantación.

Es muy importante la definición de la arquitectura a utilizar, ya que impactará el desempeño de la solución (en particular, la forma de comunicación escogida).

Es hora de comenzar, y muy probablemente nuestro competidor más cercano ya está obteniendo beneficios y logrando una ventaja competitiva por medio de la aplicación del Internet de las cosas en su cadena de suministro.

Por Argenis Bauza
, Socio Líder de Asesoría en
 Cadena de Suministro
 y Compras para América Latina
 de KPMG en México

Leer más

Nokia y Hewlett-Packard Enterprise colaboran para IoT

Nokia y Hewlett-Packard Enterprise colaboran para IoT

Nokia y Hewlett-Packard Enterprise (HPE) anunciaron un acuerdo de colaboración estratégica enfocado en soluciones de Internet de las Cosas (IoT).

La alianza estratégica de ambas organizaciones se establece con el fin de lograr soluciones dirigidas a empresas.

Se comercializarán y venderán conjuntamente propuestas para abordar empresas verticales de IoT, incluidas una serie de aplicaciones para los sectores de la industria y la fabricación, así como para ciudades inteligentes.

Específicamente, se proporcionarán a los clientes de la industria y la fabricación soluciones para la gestión de activos, fabricación inteligente, automatización de emplazamientos remotos y mantenimiento predictivo.

Respecto a las ciudades inteligentes, se facilitarán opciones de red más avanzadas con una mejor conectividad, por ejemplo, en el área de iluminación inteligente y edificios inteligentes.

El mercado de IoT, constituido por el sector de fabricación y ciudades inteligentes, alcanzará los 161,000 millones de dólares en 2020, de acuerdo con la firma de investigación Markets and Markets.

Los mercados se irán ampliando a partir de que en la fabricación se utilice IoT para mejorar la productividad en sus procesos y en la cadena de suministro; así como en las ciudades, cuando se utilice esta tecnología para superar la eficiencia operativa, mejorar y proteger sus infraestructuras y operar de manera sostenible.

De hecho, ambas empresas están trabajando actualmente en una prueba de concepto para ciudades inteligentes, que combina las capacidades de enrutamiento de Nokia con las capacidades de TI Híbridas de HPE, para lograr modelos de entrega de proyectos conjuntos, según se explica en un comunicado.

Kathin Bubac, Directora de Estrategia de Nokia, comentó: ‘Estamos muy satisfechos de ampliar nuestra colaboración con HP en el área de IoT. La presencia de HP en el mercado ofrece a Nokia un acceso más amplio y más rápido al mercado de empresas y a una serie de segmentos verticales objetivo, además de un catálogo de productos y servicios que se complementa con el nuestro’.

Este acuerdo de colaboración en el área de IoT amplía los esfuerzos actuales entre ambas organizaciones, que incluye soluciones de punta a punta con 25 clientes de empresas y proveedores de servicios, y más de 30 pruebas de concepto. Las soluciones conjuntas estarán disponibles para su comercialización a principios de 2017.

En un mundo interconectado en línea, IoT dispone de un enorme potencial disruptivo que transformará los esquemas actuales de la industria, con una conexión avanzada de dispositivos, sistemas, plataformas y servicios e incorporando una gran variedad de protocolos, dominios y aplicaciones.

Con información de El Economista.es

Leer más
Página 1 de 2012345...10...»»