El presidente de IBM de México, Salvador Martínez Vidal, confirmó recientemente que los dos grandes pilares de la empresa son el cómputo cognitivo y la nube. (Foto: Shutterstock)
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Columnas

Watson en la vida real

La computación cognitiva es la tecnología emergente del momento. El desarrollo, como todo lo nuevo, presenta grandes desafíos.

¿Quién no ha escuchado hablar de Watson? El sistema desarrollado por IBM saltó a la fama por ganar Jeopardy, una hazaña que involucró varias decenas de científicos, muchos dólares y 8,000 experimentos durante cuatro años, de los cuales solo 20% la hicieron. Para IBM no se trataba solo de ganar un juego, sino de una apuesta mucho más ambiciosa en la que se juega el futuro mismo de la compañía.

El presidente de IBM de México, Salvador Martínez Vidal, confirmó recientemente que los dos grandes pilares de la empresa son el cómputo cognitivo y la nube.

Hablaremos del primero, cuyo mercado se estima en $12,500 millones de dólares para 2019, de acuerdo con la firma Markets and Markets, mientras que IDC calcula que la inversión de las empresas en sistemas cognitivos llegará a $31,000 millones de dólares para entonces.

IBM lidera pero no está sola en esta tecnología emergente: Microsoft, Apple, Google y HPE también están invirtiendo, además de una plétora de startups financiadas por fondos de capital de riesgo.

Dicho en corto, la computación cognitiva es la simulación del proceso de pensamiento humano en un modelo computarizado. Involucra sistemas de auto-aprendizaje que utilizan minería de datos, reconocimiento de patrones y procesamiento de lenguaje natural para imitar la forma en que el cerebro humano trabaja. El objetivo de la computación cognitiva es crear sistemas IT automatizados que sean capaces de resolver problemas sin necesidad de asistencia humana.

Las aplicaciones ya en uso se han dirigido a los servicios financieros, la salud, el comercio y los servicios de viajes. En el retail, por ejemplo, las aplicaciones cognitivas funcionan como un asesor personal para ayudar en la selección de la prenda adecuada en un sitio de compras online. O en los servicios de viaje pueden ayudar a planear la mejor experiencia con base en una serie de preguntas.

Otro campo donde la computación cognitiva está llamada a auxiliar es en la personalización. El big data está limitado en ese sentido, pues no toma en cuenta 80% de los datos “oscuros” o también conocidos como no estructurados. Aquí es donde los sistemas cognitivos pueden entrar en acción.

Sin embargo, la tarea no es sencilla, hasta para el propio IBM. La evolución de los sistemas, algorítmicamente, está probando ser todo un reto. El problema real que enfrentan compañías como IBM tienen menos que ver con los límites de la tecnología y más con los retos del desarrollo de nueva generación en plataformas que están evolucionando mucho y a una velocidad en el que es difícil mantener el ritmo de los ciclos de desarrollo.

“Cuando se trata de redes neuronales, no sabemos exactamente cómo trabajan”, reconoció a mediados de 2015 Jerome Pesenti, vicepresidente del equipo Watson en IBM. “Estamos comenzando a construir sistemas que no entendemos del todo. Lo increíble es que las matemáticas y el comportamiento se están volviendo muy complejos y mi temor es que conforme creamos estas redes que son cada vez más grandes y seguimos añadiendo poder de cómputo, creamos interesantes problemas metodológicos”.

Por lo pronto, IBM está transformando su negocio completo en torno de la división cognitiva, que reportó $3,980 millones de dólares en el primer trimestre de 2016, contra $4,050 en el mismo periodo del año anterior. Es el 16avo trimestre en el que le gigante azul reporta pérdidas. No obstante, insiste en que su transformación (Watson y cloud) y el distanciamiento de la IT tradicional están en curso y le permitirá cumplir las expectativas de los inversionistas.

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