Data Mining y su proceso de valor para la gestión empresarial
En medio de una transformación digital que deja huellas a su paso, la gestión de datos no podía quedarse atrás, es más puede ser audaz afirmarlo, pero la información es la piedra angular que define no solo nuevas estrategias, también promueve el desarrollo de innovaciones en tecnología que marcan una tendencia creciente en categorizar, depurar, transferir y almacenar información procesada con el objetivo de orientar la toma de decisiones orientadas al crecimiento empresarial, conocer más al cliente final y hasta hacer lo impensable hasta hace unos años… predecir qué sucederá con nuestras tendencias de consumo, cimientos de la productividad empresarial.
El panorama es amplio de modo que acotaremos la gestión de la información desde su minería es decir desde su proceso de extracción conocido como Data Mining o minería de datos.
¿En qué consiste el Data Mining?
Es un proceso enmarcado por la Cuarta Revolución Industrial, en el cual se utilizan tecnología y técnicas aplicadas para explorar con eficiencia un gran volumen de datos.
La Inteligencia Artificial, se viene aplicando en su exploración pues con base en ella se busca pronosticar el comportamiento del mercado a través de los resultados arrojados por la data que proviene de los clientes o consumidores.
La misión del Data Mining es estructurar información, bajo una previa extracción de la data en bruto que se va transformando en una data cualificada, con base en procesos estadísticos y de IA que arrojen métricas de interés para la predicción de modelos de mercado y toma de decisiones empresariales.
Veamos 4 los procesos que envuelven la operación de la Minería de Datos, que permiten consolidar la toma de decisiones.
- Determinación de Objetivos: Enfoca los objetivos principales por los cuales la extracción de datos se enfoca en determinas áreas: Marketing, Investigación y Desarrollo, Financiero y de Producción.
- Procesamiento de Datos:Aplicación de tecnologías y herramientas matemáticas como, la Inteligencia Artificial y la estadística.
- Establecimiento de Modelo: Son los patrones de comportamiento que logran modelar o predecir la conducta de los datos.
- Análisis de Resultados:A través del proceso de datos y depuración en información, detallar las posibles estrategias y acciones a tomar con base en los resultados obtenidos.
¿Cuál es la gestión de valor que suma a las organizaciones la aplicación del Data Mining?
La irrupción de los grandes volúmenes de información provenientes de la creciente gestión en la Nube y sus derivadas interacciones con el entorno corporativo, han llevado a las organizaciones de todos los tamaños a buscar superar las barreras de la administración de la data, de modo que se canalicen las oportunidades de abrir escenarios digitales donde la información sea de calidad, confiable y de fácil acceso.
En este punto en el cual nos detenemos para estimar los valores de gestión que aporta el Data Mining a la gestión corporativa.
- Apoyo a la definición de objetivos corporativos, los cuales buscarán ser alcanzados con apoyo de la gestión eficiente de la data empresarial.
- KDD(Knowledge Discovery in Database), este proceso permite la identificación de patrones útiles en los datos que posterior al convertirse en información, promueve conocimiento y permite plantar las bases del pronóstico en el comportamiento de la data y tipificación en la conducta del mercado.
- Aumenta el conocimiento y comprensión de la información, facilitando el acceso y lectura para cada uno de los usuarios
- Hace posible compartir información en sistemas como ERP´s y CRM de forma transversal a toda la organización.
- Estipula protocolos de seguridad para el almacenamiento de la información, así como su acceso de forma segura tanto como las modificaciones a la data que sean requeridas.
- Reduce por encima de un 90% la redundancia de datos e información, desarrollando el concepto del Dato Único.
La gestión de valor que integra el Data Mining supone de un protocolo de gestión para su garantía de éxito en la extracción de la data y su conversión en información.
Un protocolo estándar supone de:
- Comprensión del core de Negocios de las organizaciones que aplican este proceso técnico.
- Determinación de la forma de obtención y depuración de la data.
- Establecimiento de los modelos matemáticos (algoritmos que tipificarán la información además la modelarán) y estadísticos como correlación de variables, Chi Cuadrado y regresión líneal.[1]
- Validación de los modelos obtenidos con base en comprobación del cumplimiento de los objetivos propuestos sobre pronostico y conductas del mercado.
- Integración de la data, esto por los resultados de validación favorables a los proyectos y objetivos corporativos.
La innovación de tecnología que va alineada al desarrollo corporativo en áreas como la Inteligencia Artificial, el Big Data y las soluciones de almacenamiento como la Nube, la Niebla y Blockchain son aliadas para que la extracción de data en bruto provea con total contundencia a las empresas de información veraz y capaz de crear nuevos ambientes de negocios tales como los que se observan en el entorno B2C; cuya plataforma de comercio electrónico tiene mayor fluidez y permite predecir conductas de compra en el mercado para las organizaciones de mercado masivo, no tanto así como en el B2B pero hace posible un tipificación de transacciones enfocadas en fortalecer relaciones comerciales entre aliados y partners de negocio.
Los dejamos con una frase que enmarca la minería de datos y nos habla de la contundencia de la información en la era de la Transformación Digital y la Cuarta Revolución Industrial
“El auténtico genio consiste en la capacidad para evaluar información incierta, aleatoria y contradictoria.”
Winston Churchill
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Andrea Talero Molano
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LAS OPINIONES COMPARTIDAS Y EXPRESADAS POR LOS PERIODISTAS Y CONTRIBUYENTES DE ESTE BLOG SON LIBRES E INDEPENDIENTES Y DE ELLAS SON RESPONSABLES SUS PROPIOS AUTORES. NO REFLEJAN NI COMPROMETEN LA RESPONSABILIDAD, LA OPINIÓN DE GRUPO D&P SAS, Y TAMPOCO CONSTITUYEN ASESORÍA O CONSULTORÍA LEGAL, POR LO CUAL NO PUEDEN SER INTERPRETADAS COMO RECOMENDACIONES EMITIDAS POR GRUPO D&P SAS.
[1]https://es.wikipedia.org/wiki/Miner%C3%ADa_de_datos
IoT y la Cuarta Revolución Industrial en el ámbito corporativo colombiano
Si pensáramos por un momento que nos indica el término “Revolución Industrial” llegarían a nuestra memoria, grandes inventos, hombres notables por su decisión de cambiar la historia y transformaciones que no han cesado de modificar lo que conocemos como nuestro presente.
En este instante de nuestra evolución social, los avances tecnológicos y los descubrimientos científicos alcanzados, nos permiten reconocer cuatro revoluciones industriales, las cuales se han identificado en las siguientes épocas:
Primera Revolución Industrial, 1786. Con la Máquina de Vapor, aplicada a la industria y a los medios de transporte.
Segunda Revolución Industrial, Entre 1870 y la Primera Guerra Mundial (1914 – 1918). La protagonista fue la electricidad siendo aplicada tanto en la industria como en la vida cotidiana. Se introdujo la bombilla eléctrica y se crearon los automóviles de combustión interna.
Tercera Revolución Industrial, 1920 marcó la hoja de ruta en el desarrollo de los medios de transporte, impulsando la aviación y el desarrollo aeroespacial, se hicieron descubrimientos alrededor de la energía atómica y cibernética, se crearon los equipos de cómputo los cuales impulsaron las tecnologías de información para hacer eficientes los procesos de automatización en el sector empresarial y la consolidación de Internet como medio de conectividad mundial.
¿… Y la cuarta revolución? Es la que experimentamos actualmente con IoT a través de la aplicación de Internet para establecer la conectividad de redes, uso de dispositivos inteligentes en procesos productivos, la Nube y la Niebla como facilitadoras en la gestión de grandes volúmenes de datos para consulta y gestión, desarrollo de ciudades inteligentes, junto con procesos empresariales más eficientes en los cuales se busca favorecer el proceso social de los mercados consolidados y emergentes.
IoT, protagonista de la Cuarta Revolución Industrial
Industria 4.0como es conocida la Cuarta Revolución Industrial, es un término que se utilizó en el Foro Económico Mundial en 2016[1], para referirse a las innovaciones tecnológicas experimentadas con base en la conectividad generada por Internet, enlazando dispositivos móviles, equipos de interconexión, soluciones de Big Data representadas en la Nube y la Niebla, junto con las ramas de la robótica e informática como Machine Learning y Blockchain.
El IoT (Internet of things) representa la transición de procesos tecnológicos en todos los ámbitos sociales, pues su punto de inflexión es llevar la automatización tanto a la industria como a las soluciones que cotidianamente los individuos requieren. La información es la materia prima de los procesos inteligentes que realiza el IoT cuyos vehículos de operación van desde un reloj que mide todas las funciones corporales de un usuario y las deposita en apps gestionadas en la nube, hasta los procesos de robótica en los cuales se conjugan la IA, la Computación Cuántica y la biotecnología.
Para que tener un panorama más amplio respecto a los alcances del IoT como protagonista de la Cuarta Revolución Industrial, citamos que ofrece esta revolución a la industria[2]:
- Personalizar los procesos de servicio al cliente para solucionar de forma más breve sus requerimientos.
- Mejorar el servicio pos venta como estrategia de fortalecimiento al proceso productivo de las organizaciones.
- Impulsar el desarrollo de nuevos productos, bienes y servicios.
- Permitir a las organizaciones hacer frente a las demandas constantes del mercado.
- Gestionar de forma eficiente la información obtenida por las organizaciones y llevarla a un ciclo óptimo de aplicación desde diferentes canales como las ERP´s, CRM y soluciones de Big Data.
“La inteligencia es la habilidad para adaptarse al cambio”
Stephen Hawking
Industria 4.0 o Cuarta Revolución Industrial en las Pymes Colombianas
El cambio de visión en las Pymes del país, es la plataforma de integración para las soluciones que involucran el IoT y los sistemas que cooperan en el desarrollo de actividades productivas de las organizaciones, ahora bien ¿Qué impacto tiene la Industria 4.0 en las pymes colombianas?Haremos un breve recorrido sobre este cuestionamiento.
Es innegable el impulso que representa la adopción de soluciones productivas gestionables con base en Internet, las pequeñas y medianas empresas en el país bajo la cuarta revolución experimentan fábricas inteligentespor el control en sus procesos operativos, los cuales apuntan a ser descentralizados cada vez más.
Según datos arrojados por IDC, las aplicaciones de IoT en las Pymes latinoamericanas para el 2025, llegarán a un 49,5%, lideradas por el Big Data, Inteligencia Artificial, Robótica y tecnologías de convergencia. Para el caso específico de Colombia alrededor del 58,4% de las Pymes han buscado la adopción de estrategias en transformación digital, el 82,8% invierten en la automatización de procesos, el 57,8% tiene por objetivo reducir costos y el 48,4% van en la búsqueda de generación de nuevas ventas.[3]
El 2019 es un año para afianzar la transformación digital de las Pymes, Startups y emprendimientos que se constituyan con base en tecnologías de la información, por tanto, los aportes más relevantes que pueden ser aportados por la Industria 4.0 al sector empresarial colombiano están entorno a:
- Seguridad de la información.
- Cadena de valor para los sectores logísticos e industriales.
- Ciclos de Vida de los productos.
- Modelos de negocios.
- Nuevas competencias en el talento humano
- Fortalecimiento de procesos legales a través de sistemas digitales, físicos y biológicos.
- Avance del 5G para conexiones inalámbricas más rápidas en los dispositivos móviles.
- El IoT será clave para las acciones de sostenibilidad de las empresas, encaminadas a mejorar el consumo de los recursos naturales y reducir las emisiones de carbono.
- La convergencia del IoT y la Inteligencia Artificial darán fundamento a los gemelos digitales para crear réplicas virtuales a partir del software.
Medellín, sede del primer Centro para la Cuarta Revolución Industrial en América Latina y el quinto en el mundo
Las ciudades inteligentes son un exponente emergente de las transformaciones del IoT y su Industria 4.0, en Colombia, Medellín es reconocida como una Smart city, debido su esfuerzo en ciencia, tecnología y educación para adoptar los modelos de conectividad derivados del IoT que promueven desarrollo social, económico y empresarial para sus habitantes.
Según cifras del 2018, del total del PIB de la ciudad, un 2,14% es invertido en innovación y tecnología, más de 1.690 organizaciones paisas, de las cuales el 99% son microempresas, se han acogido a la economía naranja para utilizar y reutilizar todos los insumos que hacen parte del ciclo productivo de sus operaciones[4].
El Foro Económico Mundial, este año desde Davos, Suiza, confirmó a Medellín como sede del primer centro de Cuarta Revolución Industrial para América Latina y el quinto en el mundo, sumándose a otras sedes como: India, China, Japón y Estados Unidos. El objetivo es estimular proyectos de investigación desde Medellín al resto del país y a la comunidad latina.
Los siguientes son los proyectos en materia de Industria 4.0 que se están planteando en Medellín para este 2019
- Infraestructura TIC para la equidad.
- Aplicación de Blockchain en entidades públicas, para la ejecución de sus políticas.
- IoT para hacer eficiente el sistema de movilidad.
- Efectividad de procesos en las entidades a través de la aplicación de la IA.
- Fortalecimiento de la seguridad ciudadana con base en herramientas de IA.
Es amplio el recorrido por las innovaciones y las transformaciones que trae consigo la Cuarta Revolución Industrial, la evolución es la hoja de ruta que nos marca el IoT, aplicada a esta forma de industrialización tecnológica. Vamos comenzando un año que promete convertirse en un punto de referencia para los venideros, pues desde la cotidianidad del usuario hasta los procesos productivos empresariales, se ofrece un cambio de actuar, expresar necesidades, ofrecer soluciones y crear alternativas de crecimiento social.
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[1]https://es.weforum.org/agenda/2017/02/magnitud-e-implicaciones-de-la-cuarta-revolucion-industrial/
[2]https://papelesdeinteligencia.com/que-es-industria-4-0/
[3]https://www.larepublica.co/internet-economy/tecnologias-convergentes-en-la-cuarta-revolucion-2776541
[4]https://www.las2orillas.co/medellin-epicentro-de-la-cuarta-revolucion-industrial/
A esto se enfrentarán los emprendedores en 2018
Transformación digital
El año pasado fue el inicio de muchas de las tendencias e innovaciones que emprendedores y startups deberán tener en cuenta para fijar metas de proyección y crecimiento durante este 2018. Además de conocerlas, es vital que aquellos emprendimientos que buscan abrirse camino, los pongan en marcha.
La idea, según se ha planteado en varios escenarios, es que la innovación lleve a los emprendedores a una estabilidad financiera mucho más temprana, reduzca riesgos de funcionamiento y aumente las posibilidades de expansión en periodos más cortos.
En ActualidadTIC nos dimos a la tarea de mencionar cuáles serán esas tendencias que sentarán bases durante este año.
Inversión en Inteligencia Artificial: el objetivo ya no está en entender el porqué los procesos automatizados deben ser un beneficio para los emprendimientos, ahora se debe tener como eje central su aplicación. 2017 fue el año de los estudios y análisis, 2018 será el momento para que esos estudios pasen a la práctica.
(Para saber más, puedes leer: Inteligencia artificial y ¿discriminación?)
Un click, una transacción: cada vez son más los emprendimientos que entienden que un anuncio en internet es una oportunidad de venta real, por eso es vital que cuenten con un Marketplace seguro, estable y que enganche ante una oportunidad de negocio.
Las redes sociales como fuentes de ingreso: entender a Twitter, Facebook, Instagram, YouTube o LinkedIn como posibles generadoras de datos que se puedan monetizar, debe ser uno de los retos más sobresalientes para los emprendedores durante 2018. Saber generar bases de datos y construir planes de mercadeo, con base en las tendencias de las redes sociales, será una herramienta útil para aumentar la productividad.
Atención al cliente: va muy de la mano con lo que se espera será el buen uso de la Inteligencia Artificial. Serán estos desarrollos los encargados de brindar una mejor atención a usuarios, atención personalizada. Estos desarrollos se sustentan en el uso asistentes virtuales con la capacidad de captar la información y dar una respuesta oportuna y rápida. (También te puede interesar: Chatbots, una responsabilidad legal)
Economía colaborativa: los emprendimientos tienen, cada vez más, oportunidades financieras reales de subsistir y robustecer sus arcas en tiempos cortos. Encontrar un punto de equilibrio que permita respirar con tranquilidad es tal vez la meta más importante para este año.
Encontrar financiación a través de fondos de inversión, capital particular o a manera de crowdfunding deberá ser un reto para los emprendedores. Según PWC, una de las consultaras económicas más grandes del mundo, la economía colaborativa moverá gran parte de las finanzas de los emprendimientos. En los próximos siete años, según la empresa, el sector pasará de mover 15.000 millones de euros a más de 330.000 millones. (Economía Colaborativa: una tendencia en aumento)
Contenido de marca: no bastará con dar a conocer servicios y productos, será vital que los emprendedores entiendan cómo hacer que el mensaje sea más claro e influyente: tanto para usuarios, como para potenciales clientes. Hacer contenidos de tendencias de mercado, el modo en que se presentan y la producción de piezas que tengan como fondo la relación entre el usuario y su necesidad de consumir un producto.
El blockchain y las criptomonedas:
Por otro lado, el Estudio ADN del Emprendedor, que publica las perspectivas y retos más importantes sobre lo que deberían trabajar los emprendimientos, hace un análisis sobre las perspectivas que deben tener las startups entorno a la búsqueda de nuevas fuentes de financiación y adquisición. En este apartado, las criptomonedas y el blockchain son protagonistas. (Aquí está todo lo que debes saber sobre el blockchain)
Según el estudio, solamente en países como España y Estados Unidos, un 23% de los emprendedores se vale de las tarjetas de crédito como principal método de financiación. Sin embargo, el uso de monedas como el Bitcoin empezará a ser más atractivo para las startups.
Las recomendaciones van más hacia la necesidad de contar con sistemas seguros de transacción. Así como entender que la volatilidad de la moneda puede ser un problema a la hora de tenerla como principal fuente de financiamiento. Por esta razón se recomienda, sí verla como una herramienta importante, pero no como única y fundamental.
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Natalia Ospina
Por: Andrés Sarmiento
Periodista Universidad del Rosario
Imagen: Christin Hume en Unsplash
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¿Estamos en medio de la Cuarta Revolución Industrial?
Transformación de lo cotidiano
A pesar de que el término empezó a surgir con más fuerza hace un par de años, y que cada vez hay más adeptos al tema, aún se pone en entredicho si el mundo está viviendo otra revolución industrial. Lo cierto es que cada vez hay más hechos que ratifican a esta nueva revolución industrial: esta vez, sustentada en la era de lo digital.
El cambio es realmente importante, pues supone hacer parte también de un proceso de adaptación que implica la modificación de la cotidianidad, tanto para empresas como para personas. Cambios que van hasta la reinvención de los modos de producción de las industrias, tanto las tradicionales como las que recién empiezan a funcionar.
¿Por qué se considera como la Cuarta Revolución Industrial? Por tres razones en especial. Pero antes de entenderlas es importante hacer un pequeño repaso por lo que cambió en las tres anteriores y lo que transformaron para quedar inmóviles dentro de la Historia de la humanidad.
Las otras revoluciones
La primera revolución (1784) se basó en cambios de producción mecánica gracias a la introducción del agua y el vapor. Las grandes industrias se vieron afectadas volviéndose más eficientes en sus tiempos de producción, lo cual generó beneficios económicos importantes. La vida cotidiana se afectó desde el modo en que las personas empezaron a transportarse, hasta en el cómo cocinaban.
La segunda revolución (1913) trajo consigo uno de los cambios más importantes para todas las industrias: la producción masiva que utilizó, por primera vez, la energía eléctrica. El cambio fue tan importante para todos los sectores de la economía, que el segmento automotor vio con muy buenos ojos su uso. Para ese momento Henry Ford declaró que el tiempo de producción de sus vehículos pasó de 12 horas a 2,5.
La tercera revolución (1969) tuvo como protagonistas a la aparición masiva de datos y la automatización de procesos. Por un lado, las computadoras dieron la posibilidad de obtener y manejar volúmenes de datos realmente grandes, así como transmitirlos y procesarlos para sacarles provecho. De la mano de este cambio, llegaron las máquinas que empezaron a automatizar procesos. La mano de obra cambió y las máquinas empezaron a reemplazar a los individuos en distintas labores.
El cambio digital
Estas tres revoluciones nos llevan a la cuarta, caracterizada por lo que se popularmente se conoce como el “crecimiento exponencial de las nuevas tecnologías”. Pero más allá de ese crecimiento desbordado, se deben pensar como tecnologías que afectan tres campos fundamentales: lo digital, lo físico y lo biológico.
Se puede pensar en esta, como una revolución transversal. No afecta en específico a una industria o a una parte de estas. Todos los cambios que vienen surgiendo a partir de esta revolución están encaminados a modificar desde el cómo se procesan las telas, por ejemplo, hasta cómo una persona transforma su cotidianidad para comprar una camisa.
Es decir, estar en medio de esta revolución le garantiza a un usuario con una cuenta bancaria, un smartphone y conexión a internet, no tener que desplazarse hasta un centro comercial, escoger una camisa y pagarla con su tarjeta. Esa misma compra la puede hacer desde su cama y con la posibilidad de que le sea entregada, por medio de un drone, en su lugar de residencia.
Al respecto, Klaus Schwab, autor del libro: La Cuarta Revolución Industrial, asegura que: “estamos al borde de una revolución tecnológica que modificará fundamentalmente la forma en que vivimos, trabajamos y nos relacionamos. En su escala, alcance y complejidad, la transformación será distinta a cualquier cosa que el género humano haya experimentado antes”. (Para saber más: La Cuarta Revolución Industrial)
Tres aspectos para entender la cuarta revolución
- El papel que jugará el Internet de las Cosas será fundamental: esta revolución basa uno de sus máximas en la automatización de procesos. Será cada vez menos necesaria la intervención humana para que los dispositivos de una casa, por ejemplo, funcionen.
- Como en todas las revoluciones, la mano de obra se verá sensiblemente afectada en la medida en que tareas que hoy hacen tres personas, podrán ser suplidas por un desarrollo TIC. Por ejemplo, el papel de los contadores empieza a verse afectado en la medida en que el Blockchain se abre espacio en distintas empresas, sin importar cuál sea su naturaleza.
- Entre las especificaciones técnicas están las siguientes: tecnología netamente digital para la industria de las telecomunicaciones; dispositivos con más sensores y nanotecnología; sistemas ciberfísicos, los cuales se componen de infraestructura física y software.
Según datos del Foro Económico Mundial, si todo sale bajo lo presupuestado, la Cuarta Revolución Industrial sumará más de US$14 billones a la economía mundial para la primera década del 2030. (También te puede interesar: ¿Establecer un ingreso básico universal?).
La consecuencia más negativa, se estima, estará en los empleos que se afecten por la automatización de procesos: la misma organización manifestó que serían unos 7 millones de empleos los que desaparecerían. (La Cuarta Revolución Industrial eliminará 7 millones de empleos hasta 2020)
El primer país que aceptó a la Cuarta Revolución Industrial como una realidad, y que evidenció cómo esta afectó, de manera transversal, diversos espacios de su economía, fue Alemania. El Gobierno de ese país volvió a la Cuarta Revolución Industrial como una política estatal al implementar, dentro de su agenda ejecutiva, una estrategia para la alta tecnología, que se enfocó en los cambios que esta generó sobre su país.
Sin duda hay hechos importantes que dan cuenta de que efectivamente estamos en medio de otro cambio significativo. Un cambio que afecta desde aspectos macroeconómicos, hasta la cotidianidad de las personas. Parece que ahora el papel de los estados y de la empresa privada será el de aceptar el cambio, ser parte de este, potencializar sus ventajas y mitigar sus daños.
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Por: Andrés Sarmiento
Periodista Universidad del Rosario
Imagen: Samuel Zeller en Unsplash
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Todo lo que debes saber sobre “Ciberseguridad”
En la era digital actual, la ciberseguridad se ha vuelto cada vez más crítica tanto para las grandes corporaciones como para las pequeñas empresas, por igual. Hoy, “cada compañía se ha convertido en una compañía de tecnología.”
Este artículo describe los tipos de ciberdelincuentes, tácticas de cibercrimen y factores contribuyentes. También incluye soluciones tangibles que las empresas pueden usar para protegerse.
¿Qué es un cibercrimen?
En pocas palabras, un cibercrimen es un crimen con algún tipo de aspecto informático o cibernético. Puede tomar forma en una variedad de formatos y de individuos o grupos con diferentes factores de motivación.
Las amenazas cibernéticas son fundamentalmente riesgos asimétricos donde pequeños grupos de individuos pueden causar cantidades, desproporcionadamente grandes de daño.
Categorías de ciberdelincuentes
Grupos del crimen organizado con motivación financiera: La mayoría de estos grupos se encuentran en Europa del Este.
Los actores del estado nacional: Personas que trabajan directa o indirectamente para que su gobierno robe información delicada e interrumpa las capacidades de los enemigos. En general, son los atacantes cibernéticos más sofisticados, con 30% viniendo de China.
Grupos de activistas o “hacktivistas”: No suelen robar dinero. Están promocionando su religión, política o causa; quieren impactar reputaciones o impactar clientes.
Personas con información privilegiada: Estos son los empleados “desilusionados, chantajeados o incluso demasiado serviciales” que operan desde dentro de una compañía.
La edad promedio de un cibercriminal es 35 años y el 80% de los piratas informáticos criminales están afiliados con el crimen organizado. En resumen, las personas eligen esto como una profesión.
Tácticas cibercriminales
Denegación de servicio distribuido (DDoS)
Un ataque DDoS intenta interrumpir el servicio de una red. Los atacantes envían grandes volúmenes de datos o tráfico a través de la red hasta que se sobrecarga y deja de funcionar. El tráfico entrante que inunda a la víctima proviene de muchas fuentes diferentes, posiblemente cientos de miles. Esto hace imposible detener el ataque al bloquear una sola dirección IP y hace que sea difícil distinguir el tráfico legítimo del tráfico de ataque.
Suplantación de identidad
A menudo se presenta como una solicitud de datos de un tercero confiable, ataques de suplantación de identidad se envían por correo electrónico y piden a los usuarios que hagan clic en un enlace e ingresen sus datos personales.
Hay un par de factores relacionados. En primer lugar, los correos electrónicos de phishing se han vuelto sofisticados y con frecuencia se parecen a solicitudes legítimas de información.
Los correos electrónicos de phishing tienen seis veces más probabilidades de ser cliqueados que los correos electrónicos de marketing de consumo habitual.
En segundo lugar, la tecnología de phishing ahora le está dando licencia a los ciberdelincuentes, incluidos los servicios de phishing bajo demanda y kits de phishing listos para usar. De hecho, los correos electrónicos de phishing tienen seis veces más probabilidades de ser cliqueados que los correos electrónicos de marketing de consumo habitual.
Malware
Malware, abreviación de “software maligno,” está diseñado para obtener acceso o dañar una computadora. El malware es un término general para una serie de ciberamenazas que incluye trojanos, virus, y gusanos. A menudo se introduce en un sistema a través de archivos adjuntos de correo electrónico, descargas de software o vulnerabilidades del sistema operativo.
Mal uso del privilegio interno
Mientras que los infiltrados maliciosos que filtran información a WikiLeaks reciben toda la prensa y la gloria, un escenario más común es que un empleado promedio u oportunista o un consumidor toma datos confidenciales con la esperanza de cobrar por ellos (60% de las veces).
Revisores de tarjetas físicas
Estos ataques incluyen implantar fisicamente un activo que lee los datos de banda magnética de una tarjeta de pago (por ejemplo, cajeros automáticos, bombas de gasolina, terminales TPV). Es relativamente rápido y fácil llevar a cabo un ataque como este, con el potencial de un rendimiento relativamente alto—y también es un tipo de acción popular (8%).
Consecuencias y Costos de la Ciberseguridad
Costos a la empresa
Hace tres años, el Wall Street Journal estimaba que el costo del cibercrimen en los Estados Unidos era de 100 billones de dólares. Otros informes estimaron que la cifra era tanto como diez veces más alto que esto.
En 2017, el costo promedio de una violación de datos es de 7.35 millones de dólares, en comparación con 5.85 millones en 2014. Los costos incluyen todo desde detección, contención y recuperación ante la interrupción del negocio, la pérdida de ingresos y el daño al equipo.
Más allá de las preocupaciones monetarias, una brecha cibernética también puede arruinar elementos intangibles, como la reputación de una empresa o la buena voluntad de los clientes.
Curiosamente, las empresas con los niveles más altos de innovación empresarial a menudo tienen ataques más costosos. Una “innovación empresarial” podría ser cualquier cosa, desde una adquisición o desinversión hasta la entrada en un nuevo mercado geográfico. Se demostró que una adquisición o desinversión de una empresa aumenta el costo del delito cibernético un 20% mientras que el lanzamiento de una nueva aplicación significativa aumentó el costo un 18%.
Para las empresas de servicios financieros, los costos posteriores a una violación de la seguridad se pueden atribuir a la interrupción del negocio, la pérdida de información, la pérdida de ingresos y otros costos.
La ciberseguridad es pronunciada en la industria de servicios financieros
La desafortunada verdad es que, aunque ninguna industria es inmune, los problemas de ciberseguridad son particularmente pronunciados para los servicios financieros. De acuerdo con el Informe de Investigaciones de Violación de Datos de Verizon 2017, el 24% de las infracciones afectaron a las organizaciones financieras (la industria más importante), seguidas por la atención médica y el sector público.
En comparación, en 2012, la industria ocupó el tercer lugar después de las industrias de defensa y servicios públicos y energía. Más allá de la frecuencia, el costo para las empresas financieras es el más alto de todas las industrias, perdiendo un promedio de 16.5 millones en 2013.
En servicios financieros, el tipo más común de violación cibernética involucró ataques DDoS. Y, como para todos los ataques DDoS, la industria financiera fue golpeada con más fuerza.
¿Son pequeñas o grandes las empresas más vulnerables?
Aunque las noticias a menudo cubren los ataques a las corporaciones más grandes (Target, Yahoo, Home Depot, Sony), las pequeñas empresas no son inmunes. En los últimos 12 meses, los piratas informáticos han violado la mitad de todas las pequeñas empresas en los Estados Unidos, de acuerdo con el Informe sobre Ciberseguridad del Estado de SMB 2016.
En los últimos 12 meses, los piratas informáticos han violado la mitad de todas las pequeñas empresas en los Estados Unidos
Por un lado, algunos argumentan que las empresas más pequeñas pueden no ser capaces de recuperarse de un ciberataque**. Por otro lado, otros argumentan que las pequeñas empresas tienen una ventaja: “Una gran empresa es más vulnerable que una pequeña empresa: tienen grandes conjuntos de datos y cientos de personas tienen que tener acceso … si estás en el extremo más pequeño de la escala, ser inteligente con respecto a los procesos de negocio y comprender dónde podrían explotarse esos procesos comerciales es más fácil que para una gran organización,” declaró Richard Horne, socio en PricewaterhouseCoopers.
Desafíos de ciberseguridad
Factores que contribuyen al aumento en el cibercrimen
Ha surgido una camada “corporativa” de ciberdelincuentes
Los ciberdelincuentes están adoptando las mejores prácticas corporativas para aumentar la eficacia de sus ataques. Algunos de los delincuentes más emprendedores están vendiendo o licenciando herramientas de piratería para delincuentes menos sofisticados.
Por ejemplo, los delincuentes profesionales han estado vendiendo tecnología de día cero a los delincuentes en el mercado abierto, donde rápidamente se convierten en productos básicos. Las pandillas también ofrecen ransomware como servicio, el cual congela los archivos de la computadora hasta que la víctima cumple con las demandas monetarias, y luego toma una parte del dinero por proporcionar la licencia.
Ahora hay un ecosistema completo de recursos para que los ciberdelincuentes aprovechen. “Los grupos avanzados de ataque criminal ahora se hacen eco de los conjuntos de habilidades de los atacantes del estado-nación. Tienen amplios recursos y un personal técnico altamente capacitado que opera con tal eficiencia que mantienen un horario comercial normal e incluso toman los fines de semana y las vacaciones… incluso están viendo atacantes criminales de bajo nivel crear operaciones de call center para aumentar el impacto de sus estafas,” dijo Kevin Haley, director de Symantec.
Seguridad de los proveedores de terceros
Si un tercero es pirateado, su empresa corre el riesgo de perder datos de negocios o comprometer la información del empleado. Por ejemplo, la brecha de datos de Target en 2013 que comprometió 40 millones de cuentas de los clientes, fueron el resultado del robo de las credenciales de la red de un proveedor externo de calefacción y aire acondicionado. Un estudio de 2013 indicó que el 63% de las investigaciones de violación de datos de ese año estaban vinculadas a un componente de terceros.
Mayor uso de tecnologías móviles por parte de los clientes
Debido a un número creciente de objetivos en línea, la piratería se ha vuelto más fácil que nunca. En la banca de consumo, el uso de dispositivos móviles y aplicaciones se ha disparado.
De acuerdo a un estudio de 2014 de Bain & Company, el móvil es el canal bancario más utilizado en 13 de 22 países y comprende el 30% de todas las interacciones a nivel mundial. Además, los consumidores han adoptado sistemas de pago móvil.
Para los bancos que compiten con nuevas empresas de Fintech, la conveniencia del cliente seguirá siendo importante. Puede que tengan que analizar las posibles pérdidas por fraude con pérdidas derivadas de una experiencia de usuario más inconveniente. Algunas instituciones están utilizando la autenticación avanzada para enfrentar estos riesgos de seguridad adicionales, lo que permite a los clientes acceder a sus cuentas a través de voz y reconocimiento facial.
Proliferación de internet de las cosas (IoT)
El Internet de las Cosas (IoT) está dedicado a la idea de que una amplia gama de dispositivos, incluidos electrodomésticos, vehículos y edificios, se pueden interconectar. IoT gira en torno a la comunicación máquina a máquina; es móvil, virtual y ofrece conexiones instantáneas.
Actualmente hay más de mil millones de dispositivos de IoT en uso, se espera que el número sea más de 50 billones para el 2020. El problema es que muchos dispositivos inteligentes más baratos a menudo carecen de la infraestructura de seguridad adecuada. Cuando cada tecnología tiene un alto riesgo, el riesgo crece exponencialmente cuando se combina.
Conciencia de ciberseguridad vs. disposición para dirigirse
A pesar de los titulares sobre seguridad cibernética y sus amenazas, sigue habiendo una brecha entre la conciencia de las empresas y su disposición a abordarla. En el último año, los piratas informáticos han infringido la mitad de todas las pequeñas empresas de Estados Unidos. Una encuesta de 2017 de la empresa de ciberseguridad Manta indicó que una de cada tres pequeñas empresas no tiene las herramientas para protegerse.
Tácticamente hablando, las compañías de servicios financieros tienen mucho que mejorar en términos de detección y respuesta a los ataques. En 2013, 88% de los ataques iniciado contra las compañías de FS tienen éxito en menos de un día. Sin embargo, solo el 21% de estos se descubren en un día y en el período posterior al descubrimiento, solo el 40% de ellos se restauran en un plazo de un día.
Las soluciones de seguridad cibernética requieren un enfoque multifacético
No existe una solución “única para todos” en la ciberseguridad. Sin embargo, en general las soluciones deben incluir tecnología sofisticada y componentes más “humanos”, como la capacitación de los empleados y la priorización en la sala de juntas.
Inteligencia accionable contra amenazas
Inteligencia en tiempo real
La inteligencia en tiempo real es una poderosa herramienta para prevenir y contener ataques cibernéticos. Cuanto más tiempo lleve identificar un truco, más costosas sus consecuencias. Un estudio de 2013 por el Ponemon Institute reveló que los ejecutivos de TI creen que con menos de 10 minutos de notificación previa de una violación de seguridad, es tiempo suficiente para desactivar la amenaza. Con solo 60 segundos de notificación de un compromiso, los costos resultantes podrían ser reducidos al 40%.
Lamentablemente, en realidad, en promedio las empresas necesitan más de siete meses para descubrir un ataque malicioso.
De acuerdo con James Hatch, director de servicios cibernéticos en BAE Systems, “Detectar [un ataque cibernético] desde el principio es la clave… Podría ser la diferencia entre perder el 10% de sus [computadoras] y el 50%”. Lamentablemente, en realidad, en promedio las empresas necesitan más de siete meses para descubrir un ataque malicioso.
Acciones Complementarias
Las empresas pueden tomar varias medidas tácticas para protegerse. Éstas incluyen:
Promulgar una estrategia de defensa de varias capas. Asegúrate que cubra toda tu empresa, todos los puntos finales, dispositivos móviles, aplicaciones y datos. Donde sea posible, utiliza el cifrado y la autenticación de dos o tres factores para el acceso a la red y a los datos.
Realizar una evaluación de proveedor de terceros o crear acuerdos de nivel de servicio con terceros: Implementa una política de “privilegios mínimos” con respecto a quién y a qué otros pueden acceder. Acostúmbrate a revisar el uso de credenciales con terceros. Incluso podrías dar un paso más con un acuerdo de nivel de servicio (SLA), que contractualmente obliga a los terceros a cumplir con las políticas de seguridad de tu empresa. Tu SLA debe otorgarle a tu empresa el derecho de auditar el cumplimiento por parte de un tercero.
Datos de respaldo continuos. Esto puede ayudar a salvaguardar contra el ransomware, que congela los archivos de la computadora hasta que la víctima cumpla con las demandas monetarias. Una copia de seguridad de datos puede ser algo crítico si tus computadoras o servidores se bloquean porque no tendrías que pagar por el acceso a tus datos.
Parches con frecuencia. Un parche de software es una actualización de código en el software existente. A menudo son soluciones temporales entre lanzamientos completos de software. Un parche puede corregir un error de software, abordar una nueva vulnerabilidad de seguridad, solucionar problemas de estabilidad del software o instalar nuevos controladores.
Seguro anti-hacker
Una tendencia emergente es el seguro anti-hacker, o ciberseguro. Su alcance varía según los proveedores, pero generalmente protege contra las brechas y pérdidas de seguridad.
…se estima que el mercado general de ciberseguro será de 20 billones en 2025
Las aseguradoras generalmente limitan su capacidad a entre 5 y 100 millones de dólares por cliente. A partir de octubre de 2016, sólo 29% de los negocios de Estados Unidos había comprado un ciberseguro. Sin embargo, se estima que el mercado general de ciberseguro será de 20 billones en 2025, de 3,25 billones de dólares en la actualidad. Las aseguradoras son optimistas, estimando que las primas se triplicarán en los próximos años.
Para que una organización determine cuánto seguro cibernético necesita, debería medir su riesgo cibernético. Debe comprender cómo sus activos se ven afectados por un ciberataque y cómo priorizarlos.
Programas Bug Bounty
Otra idea nueva en la industria es algo llamado programa de bonificación de errores, donde una organización paga a los de afuera (“hackers amistosos”) para notificarlo de fallas de seguridad. Empresas que van de Google y Dropbox a AT&T y LinkedIn ya han adoptado esta práctica.
No olvides el componente humano
Un “problema IT” se convierte un problema de negocios estratégico: Para muchos CEO y CFO, hackear puede ser frustrante porque no entienden al enemigo. De acuerdo con Richard Anderson, presidente del Instituto de Administración de Riesgo, “Todavía hay mucha gente sentada a horcajadas sobre compañías más grandes que aún la consideran como algo que los geeks cuidan, en lugar de ser un asunto de negocios”. Sin embargo, como las estadísticas han demostrado que, esto no podría estar más alejado de la realidad.
Un informe de Deloitte sugiere crear un equipo dedicado de administración de amenazas cibernéticas y crear una “cultura consciente del riesgo cibernético”. También se recomienda que las organizaciones designen a un director de seguridad de la información (CISO).
Volver a lo básico: capacitación de empleados. Las infracciones de datos a menudo son el resultado de las debilidades psicológicas de los humanos. Por lo tanto, es fundamental educar a tus empleados sobre las señales de advertencia de violaciones de seguridad, prácticas seguras (tener cuidado al abrir archivos adjuntos de correo electrónico, dónde están navegando) y cómo responder a una posible adquisición.
** Aplicaciones de software de lista blanca.** La Aplicación lista blanca evitaría que las computadoras instalen software no aprobado. Esto permite a los administradores tener mucho más control.
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Artículo Escrito Por:MELISSA LIN – FINANCE BLOG EDITOR @ TOPTAL
Traducido Por: MARISELA ORDAZ
Editado Por: Grupo D&P SAS en colaboración y bajo autorización de TOPTAL
Artículo Original en: TOPTAL
Imagen: www.pixabay.com
LAS OPINIONES COMPARTIDAS Y EXPRESADAS POR LOS PERIODISTAS Y CONTRIBUYENTES DE ESTE BLOG SON LIBRES E INDEPENDIENTES Y DE ELLAS SON RESPONSABLES SUS PROPIOS AUTORES. NO REFLEJAN NI COMPROMETEN LA RESPONSABILIDAD, LA OPINIÓN DE GRUPO D&P SAS, Y TAMPOCO CONSTITUYEN ASESORÍA O CONSULTORÍA LEGAL, POR LO CUAL NO PUEDEN SER INTERPRETADAS COMO RECOMENDACIONES EMITIDAS POR GRUPO D&P SAS.
El incremento de volumen de datos: un nuevo reto empresarial
El desafío está a la vuelta de la esquina
Un mundo cada vez más interconectado genera nuevos retos y desafíos que cualquier empresa, sin importar el sector de la economía, debería entender, analizar, priorizar y proyectar en busca de planes estratégicos que le hagan más eficiente.
El manejo de datos, por ejemplo, es tal vez uno de los objetivos más importantes, en un futuro cercano, para cualquier compañía.
Recientemente Seagate, consultora especializada en la administración y almacenamiento de datos, publicó uno de los estudios más punzantes y reveladores sobre el manejo que las empresas debe tener sobre el incremento en el volumen de datos. (El volumen de datos total a nivel mundial aumentará en 10 veces para 2025).
Operación Colombia
En el país ya se vienen poniendo en marcha varias iniciativas para que esa gran cantidad de datos se convierta en una oportunidad para que las empresas sean más eficientes y puedan contar con más información en la toma de decisiones.
Una de esas iniciativas está enmarcada dentro del Centro de Excelencia en Big Data y Data Analytics (Alianza Caoba) y nació hace algo más de un año. Su objetivo: aprovechar la información que se genera en el país. (Para conocer más ve a Todo lo que debes saber sobre: Big Data en Colombia)
Actualmente dicha alianza se ha puesto en la tarea de generar conciencia sobre lo que para el país puede significar el aprovechamiento del Big Data. Uno de los aspectos en donde más se han destacado es en el valor social y económico que se puede generar. El impacto de la industria se vería gratamente afectada siempre y cuando se sepan administrar y analizar estos datos.
Por otro lado, Caoba, durante este año, se ha puesto en el trabajo de visibilizar lo que ha hecho el Estado colombiano con miras al real aprovechamiento de los datos. Uno de los objetivos de la alianza se ha enfocado en exponer una radiografía sobre el manejo de datos desde el punto de vista gubernamental y cómo se puede aprovechar para que sectores como la salud, el transporte o el textil, puedan ser más competitivos.
El Departamento Nacional de Planeación, bastión de la alianza, se ha preocupado por hacer de Caoba una realidad y un punto de partida para la transformación en términos de la generación de datos, la medición y digitalización, el almacenamiento y la compartición.
Cabe recordar que dicha alianza, en la que participan el Ministerio Colombiano de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones y Colciencias cuenta además con la participación de organizaciones académicas y empresariales como la Pontificia Universidad Javeriana, Grupo Nutresa, Bancolombia, Universidad ICESI, Universidad EAFIT, Universidad de los Andes, IBM, EMC, SAS y el Clúster Creatic.
El reto empresarial
Según el estudio de Seagate, habría un incremento de 10 veces en el volumen de datos en todo el mundo. En términos técnicos esto representaría que la cantidad de datos pesaría a ser de unos 163 zettabytes.
Al respecto, Steve Luczo, director ejecutivo de Seagate, ha afirmado que el reto es grande y está más cerca de lo que se pueda pensar.
“Aunque esta investigación nos permite ver que la era de la inteligencia de datos está en sus albores, el valor de los datos como tal realmente se desconoce, y en ese desconocimiento estamos subestimando su potencial en sobremanera”.
Tal vez el reto más importante esté en contar con las herramientas y desarrollos necesarios para almacenar, recopilar, analizar y utilizar tal cantidad de datos. Y en este aspecto es relevante tener en cuenta cuál es el papel que va a jugar el almacenamiento en la nube.
El estudio da cuenta de los cambios más significativos en lo que se refiere a los modos de producción. Se espera que más empresas y más personas, utilicen dispositivos conectados a la red o almacenamientos en la nube para la transmisión de datos.
“La oportunidad para las empresas hoy en día y los empresarios del mañana de capturar el valor de los datos es increíble, y nuestros líderes de empresas a nivel global estarán explorando estas oportunidades durante décadas”, recalca Luczo.
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Machine learning (AM) y sus aplicaciones
El Aprendizaje de Máquina (AM) está formando su propio nombre, con un reconocimiento en crecimiento que muestra que puede jugar un papel importante dentro de una gran gama de aplicaciones cruciales, como lo son minería de datos, procesador de idioma natural, reconocimiento de imagen y sistemas de expertos. AM provee posibles soluciones en todos estos dominios y más.
¿Qué es el aprendizaje de máquina?
Arthur Samuel en 1959 dijo:
“[Aprendizaje de máquina es el] campo de estudio que da a las computadoras la habilidad de aprender sin ser programadas explícitamente.”
La compleja naturaleza de muchos problemas de la vida real, comúnmente significa que inventar algoritmos especializados que los resolverían, no es práctico y hasta imposible. AM resuelve problemas que no pueden ser resueltos a través de medios numéricos únicamente.
Se traza una distinción crucial entre aprendizaje de máquina supervisado y no supervisado:
Aprendizaje de máquina supervisado: el programa está “entrenado” en un set pre-definido de “ejemplos de entrenamiento”, lo cual después facilita su habilidad de alcanzar una conclusión acertada cuando se le pasa nueva data.
Aprendizaje de máquina no supervisado: al programa se le da una cantidad de data y debe encontrar patrones y relaciones dentro de éste.
Aprendizaje de máquina supervisado
En la mayoría de las aplicaciones del aprendizaje supervisado, lo que se quiere lograr es crear una función de predicción bien perfeccionada. “Aprender” consiste en usar algoritmos matemáticos para optimizar esta función para que, al darle data sobre cierto dominio, haga una predicción precisa de un valor interesante.
La meta es hacer predicciones que sean lo suficientemente buenas para ser útiles.
El AM se basa fuertemente en estadísticas. Por ejemplo, cuando entrenamos a nuestra máquina para que aprenda tenemos que darle una muestra aleatoria estadísticamente significativa como datos de entrenamiento. Si el set de entrenamiento no es aleatorio, existe la posibilidad de que la máquina aprenda patrones que en realidad no están en la muestra. Y si el set de entrenamiento es muy pequeño, no sabremos mucho y puede ser que se obtengan resultados inconclusos. Por ejemplo si intentamos predecir patrones de satisfacción de toda una compañía recolectando datos solamente de los gerentes, probablemente tendríamos muchos errores.
La complejidad
En lugar de usar fuerza bruta, un sistema de aprendizaje de máquina “siente todo” hasta encontrar la respuesta. Para grandes problemas esto funciona mucho mejor. Aunque esto no significa que el AM pueda resolver cualquier problema complejo arbitrario (no puede), pero sí significa que es una herramienta muy eficaz y flexible.
Clasificación
Del AM supervisado existen dos sub-categorías importantes:
Sistemas de regresión de aprendizaje de máquina: sistemas donde el valor que se predice está en algún lugar de un espectro continuo. Estos sistemas nos ayudan con preguntas tipo “¿Cuánto es?” o “¿Cuántos son?”.
Sistemas de clasificación de aprendizaje de máquina: sistemas en los cuales se busca una predicción de sí-o-no, por ejemplo: “¿Este tumor es cancerígeno?”, “¿Esta galleta pasó nuestro estándar de calidad?” y preguntas por el estilo.
Una introducción a las redes neuronales
Ninguna discusión sobre AM estaría completa sin al menos mencionar las redes neuronales. Estas no solo ofrecen una herramienta extremadamente poderosa para resolver problemas difíciles sino que también ofrecen pistas sobre cómo funcionan nuestros cerebros, al igual que intrigantes posibilidades para algún día crear máquinas inteligentes. Las redes neuronales son excelentes para problemas de aprendizaje de máquina en los que las entradas son gigantes.
Aprendizaje de máquina sin supervisión
Un aprendizaje sin supervisión normalmente se le asigna encontrar relaciones entre data. Se le da al sistema un set de data y se le asigna la tarea de buscar patrones y correlaciones dentro de éste. Un buen ejemplo es identificar grupos de amigos cercanos en data de redes sociales.
Los algoritmos usados para lograr esto, son muy distintos a aquellos usados para el aprendizaje supervisado y el tema amerita su propio artículo.
Conclusión
El aprendizaje de máquina es una herramienta increíblemente poderosa. En los años venideros, promete ayudar a resolver algunos de nuestros problemas más inmediatos, al igual que abrir nuevos mundos de oportunidades. La demanda de ingenieros AM continuará creciendo y ofrecerá increíbles oportunidades de ser parte de algo especial. ¡Espero que consideres ser parte de la acción!
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Artículo Escrito Por:BY NICK MCCREA – SOFTWARE ENGINEER @TOPTAL
Traducido Por: MARISELA ORDEZ
Editado Por: Grupo D&P SAS en colaboración y bajo autorización de TOPTAL
Artículo Original en: TOPTAL
Imagen: xb100 / Freepik
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Cómo la Inteligencia Artificial está Afectando el Mundo de las Finanzas
Esta publicación fue escrita originalmente por MELISSA LIN – FINANCE EDITOR @ TOPTAL
Inteligencia Artificial: ¿Qué es la IA?
La inteligencia artificial es un área de la informática centrada en la creación de máquinas inteligentes que funcionan como seres humanos. Las computadoras de IA están diseñadas para realizar funciones humanas incluyendo aprendizaje, toma de decisiones, planificación y reconocimiento de voz.
La inteligencia artificial permite a las máquinas mejorar continuamente su rendimiento sin que los seres humanos proporcionen instrucciones prescriptivas sobre cómo hacerlo.
Tecnologías de la Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial abarca una multitud de capacidades y tecnologías. A continuación se presentan algunas de las áreas más populares de la IA:
Aprendizaje de Máquina es un método de análisis de data que automatiza el modelo de construcción analítico, usando algoritmos que aprenden iterativamente de la data, el aprendizaje automático permite a las computadoras encontrar ideas ocultas sin tener, explícitamente, programado donde mirar.
Aprendizaje profundo es un subconjunto de aprendizaje de máquina. Ha facilitado el reconocimiento de objetos en imágenes, etiquetado de video, reconocimiento de actividad y ha avanzado en la percepción (incluyendo audio y habla).
Proceso de Lenguaje Natural es la capacidad de un programa de computadora de entender el habla humana en tiempo real. La investigación y el desarrollo están cambiando hacia sistemas capaces de interactuar con las personas a través del diálogo, no sólo reaccionar a las peticiones estilizadas.
La internet de las cosas (IoT) se dedica a la idea de que una amplia gama de dispositivos, incluyendo aparatos, vehículos y edificios pueden ser interconectados. – El Internet de las cosas: hogar inteligente-
Por supuesto, esta lista no es exhaustiva.
Tamaño del Mercado de la Inteligencia Artificial
Con la adopción generalizada de la IA en todas las industrias se predice que maneje ganancias globales de 12.5 billones de dólares en 2017 y 47 billones en 2020, con una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) de 55.1% a partir de 2016 a 2020.
Específicamente, las industrias que más invertirán en la tecnología son la banca y el comercio minorista, seguidos por la industria de la salud y la manufactura. En conjunto, estas cuatro industrias comprenden más de la mitad de los ingresos mundiales de la IA en 2016, y los sectores: bancario y minorista entregarán casi 1.5 billones.
Aplicaciones Presentes y Futuras de la Inteligencia Artificial en Finanzas
La inteligencia artificial podría generar eficiencias operativas en áreas que van desde la gestión de riesgos y el comercio, hasta la suscripción de seguros y los reclamos.
Gestión de Riesgo
La inteligencia artificial ha demostrado ser muy valiosa cuando se trata de seguridad y detección de fraudes. Los métodos tradicionales de detección de fraude incluyen computadoras que analizan data estructurada contra un conjunto de reglas. Con algoritmos de aprendizaje avanzados como los de aprendizaje profundo, se pueden agregar nuevas características al sistema para un ajuste dinámico.
Comercio de Inteligencia Artificial
Transición de los Modelos Construidos por el Hombre a la Verdadera IA
Durante años, las empresas de gestión de inversiones han confiado en las computadoras para encargarse del comercio. Alrededor de 1.360 fondos de cobertura, que representan el 9% de todos los fondos, dependen de grandes modelos estadísticos construidos por científicos de data que suelen tener doctorados en matemáticas (también conocidos como “cuánticos”). Sin embargo, estos modelos sólo utilizan data histórica, son a menudo estáticos, requieren intervención humana, y no funcionan tan bien cuando el mercado cambia. En consecuencia, los fondos están migrando hacia modelos verdaderos de inteligencia artificial cada vez más, los cuales no sólo pueden analizar grandes volúmenes de data, sino que también continúan mejorándose a sí mismos.
Implicaciones para los Comerciantes y Analistas Cuánticos
Será interesante observar cómo la IA afectará el mercado de trabajo comercial. Sus efectos ya son evidentes en algunas de las principales instituciones bancarias. En el año 2000, la oficina de operaciones de renta fija estadounidense de Goldman Sach en su sede de Nueva York empleó a 600 comerciantes comprando y vendiendo acciones. Hoy en día tiene dos operadores de acciones con máquinas que hacen el resto del trabajo.
Robo-Advisory
¿Qué es un Robo-Advisor y Cómo Funciona?
Robo-advisors son plataformas digitales que proporcionan servicios de planificación financiera automatizada basadas en algoritmos con supervisión mínima por parte de los seres humanos. Hoy en día, los robo-advisors permiten a los clientes acceder directamente al servicio. A diferencia de sus homólogos humanos, los robo-advisors monitorean los mercados sin parar y están disponibles 24/7. Robo-advisors le pueden ofrecer a los inversionistas hasta un 70% en ahorros de costos y, normalmente, no requieren un mínimos para participar.
Robo-advisory puede tener un impacto importante en los sectores de finanzas personales y gestión de riqueza. Mientras que los activos totales bajo gestión (AUM) actuales del robo-advisor sólo representan 10 billones de dólares de los 4 trillones de la industria de gestión de riqueza (menos del 1% de todos los activos de cuentas administradas), un estudio de Business Insider estima que esta cifra aumentará al 10% en 2020. Esto equivale a alrededor de 8 trillones de dólares en activos bajo gestión (AUM).
Robo-Advisors vs. Asesores Financieros: ¿Los Humanos Serán Reemplazados?
El consenso general entre los expertos es que los seres humanos seguirán siendo indispensables. El toque humano seguirá siendo crítico ya que los asesores todavía tendrán que tranquilizar a los clientes durante los tiempos financieros difíciles y persuadirlos con soluciones útiles. Un estudio realizado por la consultora Accenture reveló que el 77% de los clientes de gestión de riqueza confían en sus asesores financieros, mientras que el 81% indica que la interacción cara a cara es importante. Para los clientes con decisiones de inversión complejas, el modelo de asesoramiento híbrido, que acopla servicios computarizados con asesores humanos, está ganando terreno.
Inteligencia Artificial en Suscripción de Seguros y Reclamos
El seguro depende del equilibrio de riesgo entre grupos de personas; los aseguradores agrupan personas similares, y algunas personas necesitarán pagos, mientras que otras no. La industria se basa en la evaluación de riesgos; las compañías de seguros no son ajenas al análisis de data. Sin embargo, la IA puede expandir la cantidad de data analizada, así como las formas en que puede ser utilizada, lo cual resulta en precios más precisos y otras eficiencias operacionales.
Inteligencia Artificial y Suscripción de Seguros
Un informe de PWC predice que la IA automatizará una cantidad considerable de suscripción de seguros antes de 2020, especialmente en mercados maduros donde se dispone de data. A corto plazo, la IA puede ayudar a automatizar grandes volúmenes de suscripción de seguros automotores, residenciales, comerciales, de vida y de grupo. Es también predicho que la IA avanzada permitirá la suscripción de seguros personalizada por empresa o individuo, teniendo en cuenta comportamientos y circunstancias únicas.
Inteligencia Artificial y Reclamos de Seguros
Los Reclamos de Seguros son las solicitudes formales de pago enviadas a las compañías de seguros. Las compañías de seguros luego revisan la demanda de validez y pagan al asegurado, una vez aprobado. Así es como la inteligencia artificial puede mejorar el proceso: con la mejora de la exactitud de los datos de los clientes y recomendaciones de pago más rápido.
Últimas Reflexiones
Como mencionó Haruhiko Kuroda, Gobernador del Banco de Japón en una conferencia de IA y Servicios Financieros de 2017, “Es esencial que consideremos constructivamente las maneras deseables en las que los seres humanos y la IA se complementan, en lugar de confrontarse entre sí. Por ejemplo, el juicio humano no está completamente libre de los paradigmas existentes y, es a veces, negligente a los cambios, la IA podría ajustar nuestro sesgo mediante el análisis neutral y encontrar, de igual manera, nuevas correlaciones entre una miríada de datos, mientras que los humanos podrían compensar la debilidad de la IA con su intuición, sentido común e imaginación.”
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Editado Por: Grupo D&P SAS en colaboración y bajo autorización de TOPTAL
Imagen por: Matthew Guay on Unsplash
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Uso empresarial de la Inteligencia Artificial: beneficios y riesgos
Una solución de hecho
Imagina por un momento que tu emprendimiento se abre camino en países árabes. Necesitas tener a alguien que conozca a fondo tu empresa, pero que también te dé la facilidad de controlar la inversión. Ahora imagina por un momento que un desarrollo tecnológico, 100% independiente, puede ser la solución que necesitas.
Este desarrollo tendrá la capacidad de sostener una conversación con una persona. Procesar las preguntas y dar respuestas con base en información previamente suministrada. Y aunque parezca lejano, no lo es. Este desarrollo ya está disponible en Skype. Con Skype Translator podrás traducir de manera simultánea una conversación en otro idioma y junto a Cortana, otro desarrollo de Microsoft, podrás tener un asistente que analice y dé respuestas.
La Inteligencia Artificial va más allá de la automatización de procesos. No se trata solamente de una máquina que realice de manera repetitiva una tarea. Se trata de una máquina o desarrollo tecnológico capaz de realizar un razonamiento. Por ejemplo, procesar un sin número de datos y extraer conclusiones y planes de ejecución a partir de estos.
Hasta este punto las cosas parecen favorables para la Inteligencia Artificial, sin embargo su puesta en marcha también significa algunos problemas. Uno de los más grandes: el reemplazo del capital humano.
Buscando la regulación
Según el Foro Económico Mundial, la Inteligencia Artificial acabará con cerca de cinco millones de empleos en el mundo. Ante la amenaza, algunos órganos legislativos ya han planteado la posibilidad de delimitar hasta dónde puede la Inteligencia Artificial reemplazar a un ser humano.
La diputada de Luxeburgo, Mady Delvaux, ha asegurado que: “el debate no puede restringirse a lo que digan ingenieros y científicos. Debe ser tan amplio como sea posible, pues sería un error pensarlo todo en términos de productividad”.
Y es que el impacto de la Inteligencia Artificial puede llegar a ser tan grande como para que una empresa se plantee la posibilidad de prescindir, por ejemplo, de un contador.
Otra mirada dentro del debate
En medio del debate de hasta dónde debe implementarse la Inteligencia Artificial, más allá de que sea una solución de hecho, sobre todo para aquellos emprendimientos que esperan llegar a un punto de equilibrio, aparecen las voces que piden regulación.
Ya se han sentado posiciones para que la Inteligencia Artificial no afecte a los trabajadores y que terminen estos siendo reemplazados por máquinas para realizar una tarea. Argumentan quienes defienden este peligro que la idea para las empresas es atractiva en la medida en que es una garantía de reducción de costos.
Para Enrique Dans, profesor de Innovación en el IE Business School, es un error pedir que se regule algo que aún no ha terminado de inventarse y aún más si se tiene en cuenta que muchas de esas regulaciones se piden bajo el sustentado de miedos no comprobados. “Reclamar regulación sobre una tecnología o conjunto de tecnologías antes de que se desarrollen es un problema. La regulación parte de una base muy problemática, y es que muy pocas veces se desarrolla de la manera adecuada, y tiende a basarse en la restricción de posibilidades”, puntualiza Dans. –Los temibles peligros de la Inteligencia Artificial–
¿Cuáles son los beneficios?
La consultora global Accenture realizó una encuesta en la Región para conocer la opinión que tienen los usuarios sobre el uso de desarrollos propios de la Inteligencia Artificial para automatizar algunos procesos. En Brasil, por ejemplo, el 83% de aquellas personas que utilizan servicios financieros afirmaron que confiarían por completo en un asesoramiento bancario generado en su totalidad por una computadora. –Inteligencia artificial, el futuro del crecimiento–
Sumado a esto, en términos de productividad, la Inteligencia Artificial puede reducir tiempos y costos de operación, esto gracias a que, de manera automática, la Inteligencia Artificial corrige sus errores sin la necesidad de la revisión constante de un tercero.
De otro lado, los empleados de una empresa pueden centrase en otro tipo de funciones, algunas mucho más importantes, como el contacto con clientes o el desarrollo de nuevas estrategias de mercado.
Finalmente hay que tener en cuenta que con estos cambios la experiencia con el cliente también se transforma. La Inteligencia Artificial puede hacer diferente esta experiencia. El conocimiento de las necesidades del cliente y saber qué soluciones se pueden generar, son las bases fundamentales para que el usuario sienta confianza en las respuestas de una máquina programada.
En este último punto IBM ya desarrolló Watson, una solución capaz de entablar conversaciones con clientes. Utilizando lenguaje natural y con la capacidad para responder a necesidades básicas, Watson puede llegar a crear, de manera automática, órdenes de compra que pueden ser enviadas de manera inmediata a los solicitantes.
¿Cuáles son los riesgos?
La ausencia del factor humano. Sin duda, el debate se ha dado en términos de establecer hasta dónde es factible la ausencia del factor humano en algunos procesos que se automatizan por cuenta de la Inteligencia Artificial.
Los algoritmos por los cuales se rigen algunos de estos desarrollos, aunque en principio eliminan el sesgo humano, por ejemplo, al momento de autorizar el desembolso de un crédito, no tienen en cuenta datos que van más allá de las cifras, proyecciones o capacidad de endeudamiento. Aspectos altruistas quedan completamente aislados para la Inteligencia Artificial.
Para Kate Crawford, investigadora de Google, y Meredith Whittaker, investigadora de Microsoft, sin duda hay bondades en este tipo de cambios. Pero también hay correcciones por hacer en la medida en que es un error confiar ciegamente en este tipo de innovaciones, pues argumentan que no es del todo sano que se eliminen los sesgos humanos. –La inteligencia artificial es tan prejuiciosa como los humanos–
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Natalia Ospina
Por: Andrés Sarmiento
Periodista Universidad del Rosario
Imagen: Freepik
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Inteligencia Artificial al servicio del Derecho
El constante incremento de la capacidad de los sistemas informáticos, las grandes cantidades de datos disponibles y los profundos cambios en las lógicas de interacción del hombre con las máquinas está enfrentando a nuevos retos a profesiones como el derecho
No es un secreto que las Tecnologías de la Información y la Comunicación han propiciado profundos cambios en el mundo actual, generando sinergias capaces de incrementar la eficiencia y eficacia en cualquier tarea que emprenden hoy personas y empresas de todo tipo.
Modelos predictivos capaces de prever diversas situaciones, interfaces digitales que generan interacciones casi humanas, y sistemas informáticos con la capacidad de aprender, presentan hoy retos interesantes a los profesionales actuales y futuros.
Pese a que es evidente que en algunas disciplinas la injerencia actual de la Inteligencia Artificial es mayor, son cada vez más los desarrollos que involucran varias ramas del conocimiento y son cada vez más las esferas sociales alcanzadas por estos sistemas.
Máquinas que aprenden y generan soluciones
El concepto de computación cognitiva no es del todo nuevo, sin embargo, en los últimos años ha tenido más difusión gracias a las diferentes áreas en las que se ha aplicado como parte de soluciones que buscan simplificar los procesos y lograr resultados cada vez más precisos.
De acuerdo a Fabio Gandour, uno de los científicos que lidera el desarrollo del modelo de computación cognitiva de IBM conocido como Watson, esta clase de sistemas “son capaces de expandir el conocimiento y lograr conclusiones por su cuenta; de aprender”, características que los dotan de un inmenso potencial en la resolución de problemas o conflictos; tareas habituales para quienes estudian las leyes.
Así como en medicina se están dando avances por medio del uso de sistemas como Watson, en donde se generan tratamientos personalizados de alto impacto, en el mundo existen quienes ya piensan en cómo aplicar estas soluciones a la hora de resolver conflictos legales o de determinar la viabilidad de un caso.
Esto es justo lo que se busca con el desarrollo de Ross Intelligence. Se trata de un “experto legal digital”, que ayuda a sus usuarios en el desarrollo de investigaciones legales. El sistema es capaz de indagar y cruzar datos de múltiples fuentes, incluidas las leyes relacionadas con el caso, jurisprudencia e información de fuentes secundarias. Además, este asistente monitorea permanentemente las decisiones que puedan afectar el caso para así notificarlo; tareas que requieren de largos tiempos así como de distintos profesionales para ser llevadas a cabo de forma tradicional.
Si bien a priori, esta aplicación de los sistemas de inteligencia artificial puede ser algo más compleja dado el fuerte componente humano que interviene en las decisiones de corte legal, las circunstancias parecen estar a favor del desarrollo de sistemas computacionales que compitan con los servicios legales tradicionales.
A lo anterior se suma la necesidad que se está presentando en contextos como el Colombiano, en donde a finales de 2015 la Corte Suprema de Justicia advirtió sobre el gran atraso que existe en el país en la solución de miles de procesos legales (se calcula que es de cerca de 17 años). Por ello, el contexto nacional es aún más prometedor para aquellos sistemas que buscan además de disminuir costos, agilizar los resultados al dar soluciones en materia legal.
Cada día más cerca
Esta idea puede sonar para algunos como absurda, fuera de toda lógica, pero ya existen pruebas reales entorno a cómo la tecnología puede influenciar y modificar la forma en la que los abogados ejercen su profesión, alguna de ellas con ya varios años a cuestas.
Por ejemplo, desde el año 2002 en Estados Unidos, un grupo de científicos puso a prueba la capacidad de las máquinas para predecir las decisiones del Tribunal Supremo de este país con resultados sorprendentes, y si se quiere concluyentes.
El modelo aplicado en ese momento, en el cual se cargaron datos relacionados con 628 casos a cargo de este tribunal, alcanzó una efectividad del 75% al momento de determinar cual sería la decisión final, en contraste, un grupo de expertos con la misma información alcanzó tan solo un 59,1% de aciertos, según las pruebas realizadas.
Tanto la capacidad de predecir resultados como los sistemas basados en Watson y Roos, capaces de llevar a cabo investigaciones legales de forma eficiente y rápida, demuestran el gran potencial que tiene este tipo de modelos, el cual aumenta conforme se logran nuevos avances tecnológicos y se cuenta con más datos digitalizados.
Así, como en otras disciplinas los altos cobros han contribuido al desarrollo y éxito de plataformas tecnológicas que cumplan con tareas complejas a precios inferiores, en el ámbito legal la coyuntura tecnológica está contribuyendo a incentivar a quienes piensan hoy en crear soluciones que suplan en alguna medida la labor del “costoso abogado”… El desafío ya se encuentra planteado para desarrolladores y expertos.
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Por: Luis Daniel Vargas M.
@vamoluda
Imagen tomada de skilledup