Internet de las Cosas: más oferta que demanda
- Estrategias digitales
Internet de las Cosas se encuentra en un punto de inflexión en el que los proyectos tienen que ofrecer resultados, según Red Hat. No obstante, en principio, no habrá problema porque, según la firma, en 2018 se conocerán casos de éxito, en una de las siete predicciones que hace sobre esta tecnología para 2018.
IoT ha alcanzado un pico publicitario en 2017, según James Kirkland, arquitecto jefe de esta área en Red Hat. En su opinión, esto ha dado paso a nuevos ciclos de sobreexpectación para machine learning (en realidad, una rama de IoT) y para la inteligencia artificial (un área temática familiar y que requiere de datos de IoT como combustible para su inteligencia).
A lo largo del año, ha habido compañías que han realizado grandes inversiones en esta tecnología, y otras que están reduciendo o reorganizando sus equipos de IoT, lo que significa que “estamos en un punto de inflexión en el que los proyectos tienen que entregar resultados”, en un momento en el que hay más oferta que demanda.
Para Red Hat, esto es lo que podemos esperar de IoT en 2018:
1.Resultados cuantificables. En 2018, en opinión de la firma, escucharemos a las organizaciones que han implementado IoT y que han obtenido un ROI demostrable. Hablarán de resultados exitosos y mejoras en los procesos. Hasta ahora, la mayoría de los beneficios expresados han sido teóricos, basados en los resultados deseados más que en los éxitos mensurables.
2.Necesidad de un ecosistema. Los usuarios están aprendiendo que IoT no es una tecnología; es una solución compleja de varias partes que no puede ser entregada por un único proveedor. Los proveedores con ofertas de IoT que han tratado de ir solos y no se han comprometido con socios complementarios están teniendo problemas. “Se espera que los usuarios con proyectos que dependen de un solo proveedor continúen experimentando los efectos negativos del bloqueo del proveedor”, indica.
3.Tenemos los datos. Ahora necesitamos el conocimiento. Muchas de las organizaciones que han comenzado proyectos de IoT descubren que no están seguros de cómo obtener valor de los datos que están recopilando. Han desarrollado la infraestructura y están recopilando datos, pero no tienen la tecnología adecuada, las habilidades (científicos de datos, por ejemplo) o el conocimiento para completar todo el ciclo de vida de la información.
4.Seguir las necesidades del negocio. En el horizonte, veremos aumentar el interés en IoT, especialmente en las industrias que necesitan reducir el costo de sus negocios. Por ejemplo, los precios más bajos de la energía están impulsando la mayor demanda de soluciones IoT en la industria del petróleo y el gas. Además, los negocios tradicionalmente de bajo margen, como el minorista, seguirán buscando formas de aumentar la eficiencia y reinventar la experiencia del cliente para aumentar la demanda. Las empresas con grandes bienes de capital que requieren mantenimiento también buscan mejoras en los procesos mediante el mantenimiento predictivo y las soluciones de aprendizaje automático.
5.Transferencia de conocimiento humano al machine learning. Se verán cada vez más casos prácticos en los que el conocimiento humano se utiliza para crear modelos predictivos. “Por ejemplo, un operador de maquinaria que ha sido responsable de los equipos durante muchos años puede identificar el sonido único generado por cada parte de la maquinaria. Esos identificadores de audio pueden agregarse a los modelos predictivos y usarse para activar alertas de que una parte está a punto de fallar”, explica la compañía.
6.Nuevos modelos económicos. La entrega de los servicios de IoT tendrá una nueva dimensión a medida que cambien las expectativas de seguimiento, facturación, pago y contabilidad de las transacciones a medida que crezca la cantidad de dispositivos conectados.
7.Seguridad y privacidad. Con cada nuevo dispositivo IoT, los vectores de ataque aumentan. En su opinión, las empresas deben dejar de buscar la perfecta seguridad (ningún proveedor ofrece una solución única) y adoptar una defensa en profundidad, una estrategia de seguridad en capas para enfrentar las amenazas. Red Hat prevé que “los problemas de privacidad, como el uso de tecnología de reconocimiento facial por parte de los minoristas para identificar y orientar las ofertas, seguirán aumentando”.
