• Saint Paul, AGROSAVIA, Grupo SAESA, Kimberly Clark México, Banco Macro y Financiera Efectiva resaltan el valor de traer a Watson a sus datos, donde sea que estos residan;
  • IBM revela actualizaciones en importantes herramientas de Watson y en aplicaciones diseñadas para darles a los clientes más facultades, más emocionantes y aún mayor confianza en sus proyectos de IA

Armonk, NY – 31 Oct 2019: Al reconocer que las organizaciones se muestran lentas para adoptar IA, debido en parte a las dificultades en los nuevos datos que surgen, IBM (NYSE: IBM) anunció innovaciones que llevan aún más lejos su acercamiento con Watson Anywhereestas escalan la IA en cualquier nube, y hay un gran grupo de clientes que están aprovechando la estrategia para traer IA hacia sus datos, donde sea que se ubiquen.

“Nosotros trabajamos con clientes alrededor del mundo, en sus datos y en sus retos de IA y este año hemos superado uno de los más importantes obstáculos -la dependencia del proveedor- para escalar la IA en toda la organización”. Comentó Rob Thomas, gerente general de datos e IA en IBM. “Cuando introdujimos la habilidad de utilizar Watson en cualquier nube, abrimos la IA para los clientes en formas inimaginables. Hoy lo hemos llevado aún más allá, añadiéndole más facultades a nuestros productos Watson que operan con Cloud Pak for Data.

El aumento en la complejidad de los datos, así como su preparación, la escasez de aptitudes y una falta de cultura de datos, se combinan para que la adopción de IA se vuelva más lenta en un momento en que el interés por ella se incrementa. Entre 2018 y 2019 las organizaciones que han empleado inteligencia artificial (IA) han crecido del 4% al 14%, según la Gartner’s 2019 CIO Agenda survey.[1] Esos números contrastan con el aumento de conciencia sobre el valor de la IA. Según el estudio de 2019 “Ganando con IA” (Winning with AI) del MIT Sloan Management Review y Boston Consulting Group, 9 de cada 10 encuestados están de acuerdo en que la IA representa una oportunidad de negocios para su compañía. Además de las crecientes complejidades de la organización, un estudio de IBM de 2018 del Institute for Business Value afirma que el 76% de las organizaciones entrevistadas reportaron que ya están usando al menos entre 2 y 15 nubes híbridas y el 98 por ciento pronostica que estarán usando múltiples nubes híbridas dentro de los próximos tres años.

Las innovaciones que se anunciaron hoy están diseñadas para ayudar a las organizaciones a superar las barreras hacia la IA. Desde la detección de desviaciones (“drifts”) en modelos de IA hasta el reconocimiento de matices en la voz humana, estas nuevas capacidades pueden operar en cualquier nube vía la plataforma de IBM Cloud Pak for Data para comenzar a conectar fácilmente sus vastos almacenes de datos con la IA.

Como evidencia del creciente atractivo de este acercamiento para permitir que la IA funcione en cualquier nube, IBM anunció que un grupo de clientes están aprovechando Watson dentro de sus organizaciones para desenterrar conocimiento oculto, automatizar tareas triviales y ayudar a mejorar el desempeño general de sus negocios. En América Latina organizaciones como la escuela brasileña de Negocios Saint Paul, AGROSAVIA en Colombia, Grupo SAESA en Chile, Kimberly Clark México, Banco Macro en Argentina y Financiera Efectiva en Perú están aprovechando las APIs de Watson o construyendo su propia Inteligencia Artificial con las herramientas de Watson para facilitar su camino en IA.

La escuela Saint Paul -una de las más importantes escuelas de negocios en América Latina, con sede en Brasil- introdujo un nuevo y revolucionario modelo educacional que personaliza y expande el acceso a la educación en la región con IBM Watson en IBM Cloud. La escuela de negocios lanzó LIT, una plataforma pionera para aprendizaje que permite a los estudiantes escoger los temas que quieren estudiar y el tiempo disponible. Con 25,000 horas de contenido, más de 1,500 ejercicios y casos de estudio y más de 8,000 libros digitales, LIT ofrece todo el contenido de diez MBAs en Saint Paul. Disponible vía celular, tablet, desktop, la aplicación también incluye a Paul, un maestro virtual basado en el asistente de Watson que funciona con las mismas ideas de la personalidad de Watson, para adecuar la enseñanza y el proceso de aprendizaje a cada estudiante.   

“La tecnología IBM nos permite democratizar la educación y difundir iniciativas como la educación constante del onlearning, y el aprendizaje fragmentado en micro momentos, según el perfil de cada estudiante. Toda la plataforma encaja y el contenido se mezcla para que el estudiante escoja la mejor opción. A nuestra plataforma se le conoce en Brasil como el Netflix de la educación”, dijo José Claudio Securato, presidente de la Escuela de Negocios Saint Paul.   

Casi 3,000 granjeros en Colombia pueden ser beneficiados cada año con la implementación de Inteligencia Artificial en el proceso de análisis de suelo. AGROSAVIA y el Ministerio de Tecnologías de la Información y Comunicaciones juntaron fuerzas para incorporar nuevas tecnologías al servicio que ya ofrecen, para que los granjeros conozcan la situación de sus tierras antes de comenzar a sembrar. El proyecto incluye el uso de Inteligencia Artificial para la creación de planes de fertilización, que consiste en un sistema de manejo de información predictiva para analizar grandes cantidades de datos y generar recomendaciones. El modelo de IA fue entrenado con más de 10,000 recomendaciones sobre fertilización de parte de los agrónomos de AGROSAVIA. La solución desarrollada con Watson de IBM en IBM Cloud tiene la habilidad de entender el lenguaje humano, razonar y aprender a través de interactuar con los agrónomos, y finalmente generar recomendaciones.

“Actualmente, esta herramienta es capaz de predecir en alrededor de 200 tipos de cultivo mostrando excelentes resultados, especialmente en cultivos frecuentes como el del aguacate y la zarzamora. Antes de implementar esta solución un agrónomo podía entregar no más de 20 planes de fertilización al día, ahora pueden ser hasta 50”, dijo Rafael Pedraza, Coordinador de administración de la información en el laboratorio AGROSAVIA.

Con el objetivo de acelerar los tiempos de respuesta de emergencia debido a cortes de energía, el Grupo SAESA en Chile creó un sistema llamado TERESA (Tiempos Estimados de Reabastecimiento Eléctrico, Sistemas Autónomos), con un modelo predictivo construido con Watson Machine Learning. El modelo analizó los informes de dos años de fallas que la compañía registró para anticipar un tiempo estimado de solución a una nueva emergencia. Esto evita demoras, ya que en muchas áreas rurales las brigadas pueden tardar mucho en llegar para verificar cuál es la falla, por lo que el sistema ofrece proyecciones de diagnósticos probables. Además, cuando un cliente informa un corte de energía, el sistema contacta automáticamente a otros residentes del mismo sector para verificar si tienen el mismo problema, lo que aumenta los datos en torno a la magnitud de una emergencia. Como resultado, el 92% de los casos reportados tienen un tiempo de solución proyectado preciso, y la respuesta se entrega dentro de los 30 minutos desde que el cliente lo reclamó.

«Hemos probado varios sistemas de inteligencia artificial, pero Watson fue el más fácil de usar y con más resultados para facilitar el trabajo de los trabajadores para responder a emergencias. Ahora estamos planeando incorporar en TERESA el procesamiento del lenguaje natural en la plataforma utilizada por las brigadas de emergencia, por lo que puede sugerir diagnósticos del problema simultáneamente mientras los especialistas de campo informan a la planta las fallas que detectaron en el lugar afectado», dijo Cristian Rodríguez, Líder de Negocio TI en el Grupo SAESA.

Kimberly Clark México recurrió a Cloud Pak for Data de IBM para conseguir una única y confiable fuente de información, capaz de elaborar un análisis detallado del negocio y las operaciones financieras. Cloud Pak de IBM fue colocado en sus instalaciones como una importante solución de Inteligencia Empresarial para colectar, analizar y estandarizar datos ayudando al departamento de finanzas a optimizar los presupuestos de producción y el costo de las ventas. Antes de comenzar a utilizar Cloud Pak for Data de IBM, Kimberly Clark tenía que lidiar con modelos de presupuesto con información no organizada y datos imprecisos. Esta solución permitió a la compañía construir una arquitectura de datos que conecta sus fuentes de datos y crea mejores modelos de planeación analítica, ayudando a mejorar los procesos de conformidad y la gobernanza de datos además de reducir la cantidad de datos erróneos y generar información más precisa para brindar más apoyo a la toma de decisiones en tiempo real, en las ventas y en los presupuestos de producción.

“La solución de IBM entregó información con gran precisión y en el tiempo esperado. Ahora estamos descubriendo nuevas relaciones e ideas en nuestros datos, con mejores prácticas de inteligencia empresarial. Hemos decidido comenzar la implementación de Cloud Pak for Data de IBM y la plataforma de planeación analítica en 3 modelos de negocio estratégicos: costo de producción, costo de ventas y pronóstico de costo de producción. Planeamos expandir el espectro más allá del área financiera, escalando los datos y la capacidad de IA en toda la compañía”, dijo Carlos Conss, director adjunto de servicios de información, Kimberly-Clark de México.

 

Banco Macro utiliza inteligencia artificial y servicios de análisis predictivo de Watson Studio de IBM para conocer más sobre las preferencias de sus clientes y ofrecer servicios y productos de acuerdo a sus necesidades. La solución ayudó al banco a reducir significativamente el tiempo utilizado por sus científicos de datos en procesar la información, permitiéndoles concentrarse en otros análisis más valiosos para los clientes. Con IBM Watson Studio en la infraestructura de PowerAI, Banco Macro creó un ambiente fuerte y controlado para utilizar tecnología opensource y realizar machine learning con un banco de datos altamente sensible.

 

“Con IBM Watson Studio tenemos una sólida plataforma para crear nuestros modelos de IA y lograr optimizar la toma de decisiones para los responsables de mercadotecnia y negocios. Esperamos incrementar de 3 a 4 veces las tasas de respuesta de nuestras campañas y estamos planeando escalar el uso de IA en todo el negocio para mejorar la experiencia digital de nuestros clientes”, dijo Milagro Medrano, gerente de relaciones institucionales de Banco Macro S.A.

Desarrollado con el IBB Watson Assistant en la nube de IBM, el asistente virtual “María” de Financiera Efectiva en Perú interactúa con clientes interesados en acceder a un préstamo y procesa sus entrevistas en tiempo real. Con Inteligencia Artificial el asistente es capaz de proveer al cliente una rápida evaluación en internet, reduciendo la respuesta financiera para aprobación de préstamos. También ayuda con información de producto, alertas de pago y actualizaciones de deuda. El Sistema de Análisis Integrado de IBM permite a Financiera Efectiva integrar fácilmente análisis avanzados e IA para poder trabajar el modelo de riesgo y calificar a los clientes para acceder a un préstamo.

 

“IBM nos ofrece tecnología de alto desempeño para procesar nuestros datos y aplicaciones de análisis superior, que permiten a María atender más de 400,000 operaciones digitales al año. Con análisis de datos, IA y machine learning estamos consiguiendo nuestro principal objetivo: brindar una aprobación instantánea de crédito en forma más eficiente para nuestros clientes”, dijo juan Carlos Del Alcázar, gerente comercial de Financiera Efectiva.

 

Nuevas facultades para Watson Apps y Tools

 

IBM anunció una variedad de nuevas características y funcionalidad en varios de sus principales productos, incluyendo las siguientes:

 

Watson OpenScale – El año pasado IBM lanzó OpenScale, la primera plataforma de IA en su tipo para hacer justo eso: proveer a las organizaciones de la habilidad para encontrar tendencias, gobernar su IA y cuestionarla para saber cómo llegó a sus resultados. Con estas ideas, los clientes pueden tener más confianza en su IA y en sus resultados. Ahora anunciamos una nueva facultad llamada “drift detection” que detecta cuando y que tan lejos un modelo se desvía de sus parámetros originales. Esto se consigue comparando la producción y los datos de entrenamiento con las predicciones que emite. Cuando el valor límite de una desviación, para un usuario, se excede se genera una alerta. La detección de desviaciones (drift detections) no solo provee mayor información sobre la exactitud de los modelos, sino que simplifica y así acelera el modelo de reentrenamiento.

Watson Assistant – IBM anunció varias características nuevas para el producto conversacional de IA que permite a los usuarios desplegar, entrenar y mejorar continuamente a sus asistentes virtuales, rápidamente en la nube de su elección. El asistente Watson puede ahora reconocer los matices de la forma en que la gente habla y acelerar la respuesta más adecuada para él que llama. Los clientes también pueden mezclar texting y voz al mismo tiempo, permitiendo intercambio instantáneo de información. IBM también anunció que el asistente Watson ahora está integrado con IBM Cloud Pak for Data que permite a las compañías trabajar con un asistente en cualquier ambiente -en las instalaciones o en cualquier multi-nube privada, pública o híbrida.

Watson Discovery – IBM anunció varias actualizaciones importantes a Watson Discovery, el producto de búsqueda con IA de primer nivel que aprovecha el aprendizaje de la máquina (machine learning) y el procesamiento natural del lenguaje para ayudar a los clientes a encontrar información dentro de sus organizaciones. Algo nuevo en la plataforma es Content Miner, el cual permite la búsqueda de amplios conjuntos de datos para tipos específicos de contenido, como pueden ser textos e imágenes.

Cloud Pak for Data – IBM adelanta su plataforma, única en su clase, integrada con análisis de datos, con nuevas e importantes características y soporte. La plataforma que admite Red Hat OpenShift, una de las principales Kubernetes-based container orchestration platforms, desde su lanzamiento hace 18 meses, ahora está certificada en OpenShift. Con la certificación total viene confianza añadida para los clientes que saben que todos los componentes provienen de una fuente con soporte, las imágenes del contenedor no contienen vulnerabilidades conocidas y lo más importante es que los contenedores que están trabajando son compatibles con todos los ambientes Linux Red Hat Enterprise, sin importar la nube ni si es privada, pública o híbrida.

Además, Cloud Pak for Data ahora presenta gobernanza open source en la plataforma base, permitiendo a los usuarios por primera vez establecer las políticas y gobernar el uso de las herramientas y programas open source dentro de la organización para permitir una construcción de modelos más eficiente, así como las pruebas y el despliegue.

Para habilitar a los desarrolladores a aprovechar la plataforma Cloud Pak for Data de IBM, IBM también anunció el Cloud Pak for Data Developer Hub. Aquí los desarrolladores cuentan con tutoriales paso a paso, patrones de código, soporte e información en persona en talleres que se llevan a cabo en el área de laboratorios de prácticas.

OpenPages with Watson  IBM también anunció nuevas características y facultades para OpenPages con Watson en versión 8.1. Esta plataforma GRC (Governance, risk and compliance), ayuda a los clientes en cuanto se establecen y administran el riesgo operacional, política y cumplimiento, manejo de controles financieros, gobernanza IT y auditorías internas.