El nuevo sistema operativo de escritorio ayuda con la gestión de archivos, gestión de proyectos y mucho más.
WWDC 2019: ¿Aún le importan los macOS? Larry Dignan y Jason Hiner examinan por qué Apple trata al Mac como un ciudadano de segunda clase, y explican las últimas actualizaciones de productividad que llegan a macOS.
El lunes, en la conferencia WWDC 2019 en San José, CA, los líderes de Apple presentaron Mojave, versión 10.14 de su sistema operativo macOS.
El nombre es una ruptura obvia con la nomenclatura montañosa que la empresa ha utilizado en los últimos años. El vicepresidente senior de ingeniería de software de Apple, Craig Federighi, dijo en un discurso de apertura que el diseño se inspiraba en el desierto de noche.
Para empezar, Mojave tiene un «modo oscuro» que oscurece el fondo de ventanas y carpetas. Esto también funciona con el entorno de desarrollo Xcode, proporcionando un contraste más agradable para la codificación.
VER: Kit de contratación: Desarrollador IOS (Tech Pro Research)
El Escritorio Dinámico es otro aspecto del diseño de Mojave que hace que el fondo cambie según la hora del día.
La organización comienza también con el escritorio. Una nueva función llamada Pila de Escritorio tomará automáticamente cualquier archivo puesto en el escritorio y lo colocará en una pila de tipos de archivos similares, como imágenes, archivos PDF, hojas de cálculo y más. Para los profesionales que descargan rutinariamente sus aplicaciones más utilizadas en el escritorio, esto puede evitar que la pantalla de inicio se desborde demasiado.
Finder tiene una nueva vista llamada galería, con una gran vista previa en la parte superior y miniaturas en la parte inferior de una ventana. Esta nueva vista facilitará la búsqueda y previsualización de archivos PDF, imágenes y otros archivos, lo que mejorará la productividad.
La barra lateral del Finder ahora también admite metadatos completos. Nuevas acciones rápidas también estarán disponibles en Finder para ayudar a automatizar la creación de documentos de trabajo y otros proyectos. Por ejemplo, una sugerencia podría ser tomar un grupo de imágenes y convertirlas en un PDF. Los usuarios también pueden crear sus propias acciones rápidas, lo que facilita la automatización de flujos de trabajo de nicho.
VER: Cómo descargar el macOS Mojave beta (ConsejoTecnologico.com)
Como se indicó en la nota clave, Vista Rápida también integrará el marcado en Mojave, de modo que los usuarios puedan saltar más fácilmente al marcado para añadir una firma electrónica a un PDF, rotar y recortar e incluso cortar vídeo. Esto podría ayudar a acelerar muchas de las tareas diarias de la empresa.
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En Mojave, las capturas de pantalla dejarán caer una pequeña miniatura en la parte inferior de la pantalla y los usuarios podrán editarlas inmediatamente, como en iOS. Un nuevo HUD ofrecerá más herramientas de captura de pantalla, incluyendo la posibilidad de grabar vídeo en la pantalla también.
Para la creación de documentos e informes de gastos, una función llamada Continuity Camera permitirá a los usuarios tomar una foto o escanear un documento, que luego se importará directamente al proyecto en el que están trabajando en macOS Mojave.
En Safari, Apple está dificultando a las aplicaciones y a los agentes de datos el acceso a los datos personales de los usuarios y su seguimiento. También se está añadiendo la seguridad que limita la forma en que las aplicaciones pueden rastrear a los usuarios.
El nuevo diseño del Mac App Store mejora el proceso de revisión y facilita la búsqueda de aplicaciones relevantes para las necesidades de los usuarios. Apple también está trabajando en un importante proyecto para que algunas aplicaciones de iOS estén disponibles en macOS, dijo Federighi. Lo están haciendo llevando parte de UIKit a macOS, empezando por las propias aplicaciones iOS de Apple: noticias, acciones, notas de voz y hogar. Esta característica llegará a los desarrolladores en 2019, dijo Federighi.
Los líderes de Apple también se refirieron al rendimiento de la GPU y señalaron que sus sombreados Metal ML pueden mejorar las herramientas de terceros hasta 20 veces. Sin embargo, una nueva característica llamada CreateML permitirá a los expertos en aprendizaje de máquinas entrenar sus propios modelos en su propio mac. Compañías como Memrise lo están usando para acelerar el entrenamiento de sus modelos ML y construir sus herramientas de manera más eficiente, dijo Federighi.
- Apple ha lanzado macOS Mojave, versión 10.14 de su sistema operativo de escritorio.
- macOS Mojave incluye una gran cantidad de actualizaciones que podrían mejorar la productividad y la organización de los usuarios empresariales.
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En WWDC, Apple anunció una nueva función para iOS 12 que permitirá a FaceTime alojar hasta 32 personas a la vez. Esto podría convertir a Apple en un competidor en el ámbito de las videoconferencias empresariales.
WWDC 2019: ¿Aún le importan los macOS? Larry Dignan y Jason Hiner examinan por qué Apple trata al Mac como un ciudadano de segunda clase, y explican las últimas actualizaciones de productividad que llegan a macOS.
Una nueva y útil característica que Apple presentó en su conferencia para desarrolladores permitirá que varias partes participen en un videochat grupal FaceTime y podría ser la competencia para Google Hangouts Chat y Skype para empresas.
Antes, sólo dos personas podían participar en un videochat de FaceTime. Ahora, cuando iOS 12 entre en funcionamiento a finales de este año, hasta 32 personas podrán participar en Group FaceTime. Esto hará que sea muy probable que la empresa encuentre más usos para los dispositivos iOS como herramientas de trabajo.
Muchos grupos empresariales utilizan Google Hangouts Chat o Skype para comunicarse con varias personas a la vez, y la nueva función FaceTime permitirá a Apple competir directamente con esas herramientas de colaboración.
VER: Kit de contratación: Desarrollador IOS (Tech Pro Research)
«Este año FaceTime va a dar un gran salto adelante», dijo Craig Federighi, vicepresidente senior de ingeniería de software de Apple, en el WWDC de Apple en San José, California. «Nos ayuda a profundizar nuestra conexión con la gente donde quiera que estén.»
El chat de Group FaceTime es una buena forma de que Apple se incorpore a la empresa, según Tyler Koblasa, CEO de CloudApp.
«Si Apple espera ampliar su oferta en el lugar de trabajo, entonces aumentar el número de personas que pueden estar en una llamada de FaceTime es un gran primer paso para que la empresa se adentre más en este espacio. Apple ya es bueno en crear continuidad para los consumidores a través de sus dispositivos, y los usuarios empresariales probablemente querrán que esta capacidad se amplíe para incluir otras áreas como la videoconferencia», dijo Koblasa.
Poder utilizar la videoconferencia en una reunión es esencial para un lugar de trabajo móvil. «A medida que la fuerza de trabajo sea cada vez más ágil, dependerá más de la colaboración entre equipos y de las herramientas de comunicación. Al animar a los equipos a utilizar cámaras durante las teleconferencias, ayudará a conectar a los empleados entre sí, a mejorar el enfoque y el compromiso con el debate, y permitirá a los usuarios ver y reaccionar ante las respuestas de los demás, creando un diálogo más natural. Este tipo de oferta de Apple podría ser el primer paso para competir a mayor escala para los clientes empresariales en términos de videoconferencia y colaboración», dijo Koblasa.
Skip Chilcott, jefe global de marketing de productos de IR, dijo: «Para las organizaciones pequeñas, las llamadas de grupo FaceTime definitivamente añadirán una fuerte opción para los grupos pequeños sin o con opciones de bajo costo para la comunicación en tiempo real, como Google Hangouts, el consumidor de Skype y otros que pueden manejar videoconferencias grupales pequeñas».
Las empresas más grandes probablemente seguirán confiando en otras opciones de software de colaboración de equipos, dijo.
«Los grupos pequeños dentro de las grandes empresas seguirán necesitando una mayor calidad empresarial con capacidades adicionales como la colaboración entre documentos y equipos, el uso compartido de escritorios y la integración de directorios corporativos, así como con la gestión y la seguridad proporcionadas por el grupo de TI de la empresa. Ejemplos de esto son Skype para empresas, los equipos de Microsoft, los equipos de Cisco WebEx y Slack, por nombrar algunos», dijo Chilcott.
Un elemento clave será si los empleados tienen dispositivos Apple, según Paul Bischoff, experto en tecnología y defensor de la privacidad de Comparitech.com.
«No creo que las llamadas de grupo de FaceTime reemplacen a los Hangouts por el simple hecho de que se puede acceder a los Hangouts desde un navegador web, mientras que FaceTime requiere un dispositivo Apple. Si todo tu equipo tiene dispositivos Apple, podría funcionar, pero la mayoría de los entornos de oficina utilizan una combinación de dispositivos diferentes. Debido a que Hangouts está basado en la web, puede ser utilizado en un navegador web en cualquier dispositivo, incluso si la persona nunca ha utilizado el dispositivo antes. Esa flexibilidad no está disponible en FaceTime», dijo Bischoff.
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Los datos empresariales son complicados y lentos, pero Apache Kafka tiene una forma de hacerlos rápidos y sin fisuras.
Dado que toda la mejor infraestructura de grandes datos es de código abierto, ¿por qué las empresas siguen gastando tanto? Según una nueva investigación de Wikibon, el gran mercado de datos se acercará a los 40.000 millones de euros este año y se elevará a 100.000 millones de euros en los próximos 10 años.
Y sin embargo, como el analista de Gartner Nick Heudecker captura en una queja de un cliente, «¿Por qué estoy pagando a todos estos proveedores por lo que es efectivamente software de código abierto?
En el caso de Confluent, la compañía detrás de la tecnología Apache Kafka desarrollada por primera vez por LinkedIn, la respuesta es todo sobre el embalaje. Esta estrategia -construir y promover un proyecto popular de código abierto y luego monetizar las herramientas de gestión a su alrededor- es ahora un camino bien recorrido, pero parece ser particularmente fructífero para Confluent.
Haciendo más grande
Aunque «grandes datos» solía ser sinónimo de Hadoop, ha llegado a comprender una gran cantidad de software -casi todos de código abierto- que incluye cosas tan variadas como MongoDB, Apache Spark y Apache Kafka. A pesar de la naturaleza de código abierto de gran parte de este software, se puede ganar mucho dinero (.
El primer paso para monetizar esta recompensa de código abierto, sin embargo, es la popularidad. Nadie se molestará en pagar por apoyo, mucho menos por herramientas para hacer más productiva la adopción de un proyecto en particular, para un proyecto aleatorio con minúsculas adopciones.
Sin embargo, esto no es un problema para Apache Kafka.
VEA: Una mirada desde adentro a por qué la adopción de Apache Kafka está explotando (ConsejoTecnologico.com)
Apache Kafka ya está en producción en miles de compañías alrededor del mundo, incluyendo más de un tercio de las Fortune 500 y la mayoría de los gigantes tecnológicos de Silicon Valley. La razón es simple: Apache Kafka permite a las empresas pasar de tratar los datos como algo estático, que se encuentra en almacenes de datos o en los llamados «lagos de datos», a construir sobre flujos de datos en tiempo real que cambian continuamente con su negocio.
Haciendo cosas viejas nuevas
Si esto suena perjudicial para la vieja guardia de la infraestructura de datos, lo es. Como Jay Kreps, CEO de Confluent, me dijo en una entrevista, el enfoque que Confluent ha tomado con Kafka significa que puede»actuar como un reemplazo para muchas soluciones de software heredadas en sistemas de mensajería empresarial, ESBs, procesamiento de eventos complejos, integración de datos y ETL, todo el material duro, pegajoso y costoso que mantiene a los centros de datos funcionando y mantiene a las empresas en el negocio». Tampoco se trata sólo de modernizar la infraestructura heredada: «Este cambio en la arquitectura puede potenciar los casos de uso de microservicios, procesamiento de flujos e IO que antes no eran posibles.»
Así que, por un lado, Apache Kafka actualiza los viejos enfoques tecnológicos, y en el proceso permite casos de uso hasta ahora imposibles. No está mal.
Esto es algo muy importante, y bastante único. Como me dijo Kreps:
Apache Kafka hace esto convirtiéndose en el «sistema nervioso central de datos», tal y como lo diseña Kreps. En otras palabras, todo lo que sucede en una empresa -cada interacción con el cliente, cada solicitud de API, cada cambio en la base de datos- puede representarse como un flujo en tiempo real al que cualquier otra cosa puede acceder, procesar o reaccionar.
VER: Cómo Apache Kafka toma la corriente principal de datos de streaming (ConsejoTecnologico.com)
Para entender por qué es tan importante, vale la pena considerar una analogía con una tecnología de comunicación más antigua: el teléfono. Imagínese si el teléfono hubiera requerido que cada casa construyera líneas telefónicas personalizadas para conectarse con cada persona a la que quisiera llamar, en lugar de conectarse a una central telefónica que lo conectara con todos.
Suena ridículo, pero esta es más o menos exactamente la situación de cómo se conectan los sistemas y aplicaciones digitales en las empresas. Apache Kafka proporciona una plataforma de streaming central que actúa como central de intercambio como el sistema telefónico, donde los flujos de datos pueden ser almacenados, procesados y enviados a cualquier suscriptor.
Si esto suena mágico, bueno, lo es. O puede serlo. Apache Kafka no viene con todos los timbres y silbidos (y equipaje) de un sistema de mensajería tradicional, y puede ser duro en los bordes. Aquí es donde Confluent pretende mejorar las cosas mediante el empaquetado de Apache Kafka de código abierto junto con funciones adicionales patentadas que facilitan su uso y llenan algunos de los vacíos de sus productos. Es una de las razones por las que Sequoia, Benchmark e Index Ventures inyectaron otros 50 millones de euros en la empresa para acelerar estos esfuerzos, ya que las empresas buscan formas de gestionar volúmenes de datos cada vez mayores.
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Un nuevo informe de Accenture, que encuestó a casi 600 de los mejores banqueros, explora cómo los bancos están integrando la IA y el aprendizaje automático en sus modelos de negocio. Aquí están las comidas para llevar.
Desde los albores de los cajeros automáticos, los bancos han dependido en gran medida de la automatización para aumentar la eficiencia de las operaciones. Pero a medida que la IA se vuelve más sofisticada -piense en los chatbots como MyKai que pueden ofrecer un servicio personalizado, desde responder a preguntas generales como «¿Qué es un CD?
En el informe Visión de Tecnología Bancaria de Accenture 2019, Accenture entrevistó a casi 600 de los principales banqueros, así como a expertos y académicos de la industria tecnológica, para ofrecer una perspectiva de dónde se encuentra actualmente el sector bancario en su uso de la inteligencia artificial y qué puede hacer para mejorar.
A pesar del consenso de que AI cambiará drásticamente la banca en términos de recopilación de datos e interacción con los clientes, y a pesar de entender la importancia de la innovación, más de la mitad (52,2%) de los banqueros informaron que no ven a sus organizaciones invirtiendo lo suficiente en tecnología digital como parte de su estrategia global.
He aquí cinco tendencias de la IA en la banca, y sugerencias sobre cómo integrarlas.
1. AI para las interacciones con los clientes
Mientras que los bancos dependen en gran medida de la automatización para procesar la información financiera, el rápido crecimiento de los bots de mensajería y otras herramientas convierte a la IA en un representante de servicio al cliente también.
Según el informe, mediante el uso de asistentes automatizados de atención al cliente, «un banco de inversión con sede en Nueva York logró una reducción del 93% en la resolución media y el tiempo fijo (de 47 minutos a 4 minutos)». Sin embargo, sólo el 30% de los banqueros utilizan actualmente este tipo de asistentes a gran escala.
Al integrar herramientas de aprendizaje automático que pueden ayudar a gestionar las interacciones con los clientes, los bancos pueden «agilizar los procesos de back-end y las redes de soporte», según el informe. Para lograr este objetivo, estas instituciones deben «crear un entorno de prueba y aprendizaje escalable y flexible dedicado a explorar la IA y los procesos cognitivos, y acelerar la innovación».
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2. Asociaciones
Los bancos no pueden confiar únicamente en una plataforma sólida. Deben formar asociaciones con empresas de tecnología para crear un ecosistema, en el que los bancos y los socios trabajen juntos para ofrecer el mejor servicio a sus clientes. Según el informe, los bancos deben «crear los escenarios más viables de las funciones de los participantes en los que las marcas de los bancos y de los socios ocupen un lugar central y se sientan cómodos con la idea de perder el control, ya que algunos servicios bancarios terminarán en las plataformas de otros».
3. Organización de la mano de obra
Con la innovación tecnológica se pasa de jerarquías rígidas a estructuras más flexibles en el lugar de trabajo. Para obtener los máximos beneficios, los bancos deben incluir una «mano de obra líquida» que incluya talento bajo demanda y el cambio de roles a medida que el negocio integra nueva tecnología, señala el informe. Accenture recomienda invertir en «formación, IA, tecnología de colaboración o compensación» para alcanzar este objetivo.
VER: El nuevo robot inteligente de MyKAI utiliza la IA para habilitar la»banca de estilo de vida».
4. El elemento humano
Aunque los nuevos procesos de muchos bancos pueden automatizarse, sigue siendo importante comprender qué procesos deben seguir siendo impulsados por los seres humanos y cuándo. «Desarrollar una buena manera de guiar a los clientes dentro y fuera de la corriente de la interacción humana, reconociendo lo que el cliente está haciendo y teniendo la intervención correcta en el momento correcto», recomienda el informe.
5. Lo»inexplorado»
El informe anima a los banqueros a pensar en la creación de «nuevas reglas» para la banca. Para ello, los líderes deben pensar en la importancia de «mantener la confianza de los clientes y la seguridad de los datos a medida que más transacciones se trasladan a otras plataformas y a medida que las directivas reguladoras conceden a terceros proveedores acceso a las cuentas de los clientes, los pagos, los datos de productos y otros datos a través de las API».» El informe sugiere que se podría formar un nuevo equipo para garantizar que se cumplan los requisitos de seguridad adecuados.
Los expertos en IA ven a fintech como un punto particularmente maduro para la transformación. Los cajeros automáticos, por ejemplo, han sido señalados desde hace mucho tiempo como ejemplos de automatización que en realidad resultaron en una reducción de costos, por lo tanto, los bancos abrieron más sucursales.
Sin embargo, el amanecer de la IA trae consigo un nuevo paradigma. «La gente se está trasladando a la banca móvil», dijo Moshe Vardi, profesor de ciencias de la computación en la Universidad de Rice. «Esas ramas van a desaparecer ahora. ¿Cuándo fue la última vez que fuiste a un banco? Nunca. La tecnología acabará con muchas de las ramas».
Las nuevas empresas ven a los bancos como «un blanco grande, gordo y perezoso», dijo Vardi. «Modelos de negocio obsoletos, servicios muy altos. Muy alta tasa de comisión. Lo único que tienen los bancos es el elemento de confianza».
Aún así, muchas empresas de fintech están «persiguiendo a los bancos», dijo Vardi. «Los bancos van a tener la pelea de su vida.»
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Broad Listening, una plataforma de Inteligencia Artificial, analiza el contexto del texto escrito para ayudar a las oficinas de recursos humanos a encontrar el tono adecuado cuando anuncian posiciones y se comunican con empleados potenciales.
Cuando se trata de comunicarse con futuros clientes, es importante mantener el tono correcto. Cuando no está bien, como en el caso de Tay de Microsoft, las cosas pueden salirse de control rápidamente. Es por eso que cada vez más empresas intentan comprender cómo integrar la inteligencia emocional en las máquinas que interactúan con las personas.
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Broad Listening, una plataforma de IA en modo beta, utiliza un sistema de «Inteligencia Emocional Artificial» como herramienta de recursos humanos. Al analizar el comportamiento en línea, Broad Listening puede ayudar a las compañías en cada paso del proceso de contratación: encontrar al candidato adecuado, comunicar el trabajo de una manera atractiva, ayudar en el proceso de entrevistas e incluso reasignar a los empleados a roles más adecuados, si es necesario.
«Cuando la gente está escribiendo un texto y quiere saber cómo se está desenvolviendo, quiere Inteligencia Emocional Artificial» (AEI, por sus siglas en inglés), dijo Sarah Austin, fundadora de Broad Listening. Esto es especialmente importante, dijo Austin, en términos de puestos de trabajo. Broad Listening puede proporcionar información a los reclutadores y a las personas que trabajan en RRHH.
VER: Por qué el bot’Tay’ AI de Microsoft salió mal
«Se trata de atraer a la gente a una organización», dijo Austin. «Tienes que ser hiperconsciente de cómo te encuentras cuando escribes tus anuncios de trabajo», dijo. «No hay una sola persona que vaya a ser una autoridad en cómo atraer el talento adecuado a un trabajo específico, si no tiene experiencia en ese trabajo.» La Escucha Amplia puede generar un mensaje, y entonces la AEI puede mirar el mensaje y decir: «Esto falta, esto es bueno, esto es malo, esto sale un poco sexista», dijo Austin.
Es importante, dijo Austin, prestar atención a los finos detalles de la comunicación escrita, las microdecisiones que se incluyen en nuestras elecciones de palabras. «Si usted dijo,’esquiar es divertido’, o’Me gusta esquiar, suenan como lo mismo'», dijo Austin. «La diferencia es que cuando dices que esquiar es divertido, estás tomando una decisión. Estás diciendo que esquiar es divertido para todos. Pero puede que no sea divertido para tu abuela en silla de ruedas, ¿verdad? No, esquiar no es divertido para todos».
Entonces, ¿cómo funciona el motor de AEI? Se basa en miles de fuentes reales, de todo, desde entrevistas con gerentes y empleados y encuestas hasta anuncios de empleo en Monster.com. «Hay una enorme cantidad de datos que podemos examinar y organizar para entender las reglas de los trabajos y personalidades, o las mejores personalidades y tipos de personas para ciertos trabajos», dijo Austin. «Me concentro en lo que hace a alguien grandioso en su trabajo y cómo hablarle a esa clase de gente y ese tipo de trabajo.»
Broad Listening afirma que «de Watson a Hogan, ningún otro sistema se acerca a la profundidad de la comprensión que proporciona Broad Listening». Entonces, ¿cómo se distingue Broad Listening de los demás?
¿Por qué hacer que la inteligencia artificial parezca humana es una mala idea?
«Watson sólo está buscando palabras clave», dijo Austin. «Lo que hacen es etiquetar todas estas palabras, que es una buena o una mala palabra. Palabra positiva, palabra negativa». Pero la realidad, dijo Austin, es que el contexto determina lo que significa la palabra. «Tal vez compraste un coche pequeño porque es respetuoso con el medio ambiente, así que es algo positivo para ti. Pero Watson dirá que lo pequeño es malo», dijo. En su lugar, miran toda la oración y las frases que la rodean para analizar el contexto.
Cuando se trabaja en recursos humanos, dijo Austin, es importante asegurarse de que el lenguaje en el material escrito sea amigable y apropiado. «Nadie está tratando conscientemente de ser malo», dijo Austin. «Es que tenemos mucha información en nuestro subconsciente de la que no somos conscientes. Necesitamos un poco de esa Inteligencia Emocional para darnos esa retroalimentación».
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Ivo Totev, director de marketing de SAP Cloud ERP, explica cómo el ERP impulsado por IA automatizará muy pronto al menos el 50% de todos los procesos empresariales de ERP
Cómo AI está mejorando el ERP para empresas de todos los tamañosIvo Totev, director de marketing de SAP Cloud ERP, analiza cómo el ERP impulsado por AI es accesible para las empresas y puede automatizar hasta un 5-% de los procesos empresariales en los que se aplica.
Ivo Totev, director de marketing de SAP Cloud ERP, conversa con Tonya Hall, de ConsejoTecnologico.com, sobre cómo los ERP basados en IA son accesibles para las empresas y pueden automatizar hasta un 50% de los procesos de negocio en los que se aplican. La siguiente es una transcripción editada de la entrevista.
Tonya Hall: Con la adición del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, este no es el ERP de tu padre. Bienvenido Ivo.
Ivo Totev: Hola, Tonya. Es un placer hablar con usted.
Hall: Por lo tanto, la mayoría de la gente reconoce a SAP como un proveedor líder de software de aplicación empresarial. Explique SAP Cloud ERP.
Más información sobre la inteligencia artificial
Totev: Es un placer. Por lo tanto, SAP es el claro número 1 en el mercado de los ERP. SAP inventó el ERP hace unos 40 años. Es un momento muy emocionante porque ahora estamos entrando en el nuevo año, una nueva generación de ERP donde las soluciones se proporcionan a la nube, donde las soluciones se vuelven cada vez más inteligentes. La inteligencia artificial es un tema clave, del que me encantaría hablar con ustedes hoy.
Hall: ¿Qué papel juega el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en la transformación digital del ERP?
Totev: Así que cuando se mira el ERP tradicional, los clientes tenían que poner muchos datos en formularios y esos datos se enseñan en las bases de datos relacionales tradicionales. Mirando hacia atrás o mirando los datos, que eran de hace dos semanas, cuatro semanas, dos años de antigüedad, los clientes trataban de obtener algunos informes, algunos análisis para entender hacia dónde se dirigía el negocio. Como pueden imaginar, este es un proceso muy engorroso.
Requiere muchos recursos. Lo que vemos hoy en día, por lo que es una nueva generación de ERP tiene la inteligencia artificial y el aprendizaje de la máquina especialmente integrado. Por lo tanto, muchos de los procesos manuales simplemente se eliminan porque las máquinas son muy buenas para realizar ciertas tareas, en las que antes utilizábamos mano de obra humana. Con SAP, creemos que los humanos deberían realizar tareas de mayor valor. Ellos deben cuidar de nuestros clientes. Deberían estar involucrados en procesos creativos, pero todo – cuando es repetitivo – realmente debería ser hecho por máquinas, porque las máquinas son mucho, mucho mejores en muchas de esas tareas.
VER: Transformación digital: Una guía de los CXO (informe especial de ZDNet) | Descargar el informe en formato PDF (ConsejoTecnologico.com)
Hall: Hace poco publicó una encuesta sobre inteligencia artificial. ¿Qué aprendiste?
Totev: Así que lo que hicimos fue llegar a más de 2.500 ejecutivos de todo el mundo. Así que EE.UU., Reino Unido, Francia, Alemania, Australia, sólo por nombrar algunos países, estadísticamente frente a un número sólido. Fue interesante saber que el 90% de los ejecutivos ya están estudiando activamente la inteligencia artificial, y lo que eso puede hacer al negocio.
El sesenta por ciento de los 2.500 que ya están considerando, y que tienen planes de cómo introducir la inteligencia artificial y el aprendizaje a través de la máquina en nuestro negocio. El treinta y cinco por ciento de los 2500 tienen planes de invertir entre medio millón y cinco millones de euros en los próximos 12 meses.
Así que debo decir que esto es muy alentador, y me abre los ojos ver que la IA tiene que alcanzar ya una madurez en la que no sólo estamos hablando de ello, sino en la que las empresas están tomando dinero, invirtiendo en él para que funcione.
Hall: La planificación de los recursos institucionales es un término genérico. ¿Qué funciones están incluidas en esto?
Totev: Los clientes que buscan planificación de recursos empresariales están buscando soluciones financieras para conocer realmente la situación financiera de una empresa, sus beneficios, sus pérdidas, dónde invertir, etc., etc., y así sucesivamente, el flujo de caja libre. Los clientes buscan gestionar el talento. Los recursos humanos y las soluciones de participación de las personas ocupan un lugar muy destacado en la lista. Y luego, por último, pero no por ello menos importante, el compromiso con los clientes. Todo esto entra en el ámbito de la planificación de los recursos institucionales.
Hall: ¿Cómo se benefician sus clientes con el ERP en nube en lo que se refiere al aprendizaje automático y la IA? Quiero decir, ¿cuáles son algunos de los casos de uso?
Totev: Bueno, aquí están los puntos muy importantes: Muchas son empresas y organizaciones de primera línea que comenzaron con proyectos de inteligencia artificial hace algunos años. La utilización de la inteligencia artificial estaba reservada para los científicos de datos, la gente muy inteligente que podía ayudarles con los algoritmos y traerlos de vuelta al negocio.
Ahora para nosotros es importante democratizar el uso de la inteligencia artificial. Así, liberamos a nuestros clientes para que construyan su propia infraestructura, su propia tecnología, alrededor de los casos de uso, aplicando la inteligencia artificial a las soluciones centrales, que miles de clientes utilizan en todo el mundo.
Así que nuestra salsa secreta es que tomamos una inteligencia deficiente y la horneamos en nuestras soluciones. A veces los clientes no saben que están usando inteligencia artificial. Está justo ahí. Simplemente automatiza ciertas tareas. Y así, en lugar de tener que hacer coincidir las facturas con los pagos de forma manual, el sistema lo hace automáticamente y ya está hecho. Esta es la parte emocionante.
Así que, realmente estamos llevando la IA a las masas. A veces los clientes disfrutarán de los beneficios de la IA sin siquiera saber que la están usando. Probablemente sabrían si se comparan con otros sistemas más antiguos o con versiones anteriores de nuestro software. Se darían cuenta de lo fácil que fluyen las cosas y de lo poco que hay que hacer para hacer el trabajo, pero eso es todo.
Hall: ¿Cómo espera que la inteligencia artificial cambie su negocio en los próximos años?
Totev: Bueno, cuando miro nuestro negocio, invertimos una enorme cantidad de fondos y recursos en el desarrollo de la inteligencia artificial. En Sapphire, nuestra conferencia anual de usuarios, que tuvo lugar el año pasado… lo sentimos, la semana pasada, en Orlando, Florida, anunciamos que vamos a tener un nuevo laboratorio de IA en el sur de California.
Así que, estamos haciendo grandes inversiones en inteligencia artificial. Esta es sólo otra oficina más en la que estamos construyendo recursos para asegurarnos realmente de que automatizamos el 50% de todas las tareas manuales en un ERP de inteligencia artificial. Ese es un objetivo enorme, y lo hemos prometido a nuestros clientes, y nos embarcamos en el camino para los próximos años.
Esta es una gran inversión y un gran cambio en la forma en que desarrollamos y entregamos nuestro software. Para nuestros clientes, la inteligencia artificial definitivamente cambiará su negocio de varias maneras diferentes. En primer lugar, algunos clientes descubrirán que, al ser funciones de back-office financiero, se están automatizando enormemente. Ahora pueden permitirse el lujo de reutilizar y reciclar a los empleados para que no trabajen con la administración, sino para que realmente se comprometan más con los clientes, lo que realmente añade más valor a las operaciones de la empresa».
Cuando se mira a las organizaciones de marketing, la inteligencia artificial ayudará a los profesionales de marketing, y puedo hablar con ellos sobre temas, ya que ese es mi trabajo. La inteligencia artificial ayudará a los profesionales de marketing, por ejemplo, a liderar la puntuación de una manera mucho mejor para saber realmente qué clientes potenciales tienen más probabilidades de comprar que otros, por ejemplo. Cuando usted mira los sitios web, los sitios web se volverán mucho más personalizados e interactivos, basados en la inteligencia artificial.
Ningún humano puede trabajar en todos los viajes de los clientes, que son potencialmente peligrosos. Sin embargo, la inteligencia artificial nos ayudará a aprender lo que nuestros clientes y prospectos quieren, y cómo presentarles esa información. Así que ese es otro ejemplo de un mundo de marketing. Cuando nos fijamos en el mundo financiero, vemos muchos proyectos en marcha, por ejemplo, para la detección de fraudes, en los que los flujos de pago se controlan en tiempo real. Y para nosotros, ha sido detectado en el acto. Así que todos estos son buenos ejemplos, y podría seguir y seguir y seguir donde la inteligencia artificial realmente ayuda.
Hall: ¿Cuáles son los atributos del negocio que sugieren que en realidad están listos para el Cloud ERP potenciado por la inteligencia artificial?
Totev: Como dije antes, probablemente hace un año, no habríamos hablado de las organizaciones más maduras, que tienen una gran marca, que pueden atraer al mayor talento de los científicos de datos, matemáticos, para construir realmente la estrategia de IA. Al llevar la IA a las masas, a todos nuestros clientes sobre la construcción de que en un producto, con miles de miles de clientes en todo el mundo en los sistemas SAP, que se beneficiarán de ese desarrollo. Así que ya no se trata de cuán madura es una empresa para usar la IA. Al está saliendo de la caja y crea valor instantáneamente.
Hall: Ivo, realmente aprecio tu tiempo en arrojar algo de luz sobre la inteligencia artificial y el mundo de los ERP, Cloud ERP. Si alguien quiere conectarse contigo, ¿cómo pueden hacerlo?
Totev: Entonces, la mejor manera sería para Twitter @Totev, T-O-T-E-V. Será un placer conectarnos y continuar la discusión.
Hall: Absolutamente. Bueno, gracias de nuevo por unirse a nosotros, y si quieren seguir más de mis entrevistas, pueden hacerlo. Puedes hacerlo aquí mismo en Tech Republic, o tal vez encontrarme en las redes sociales visitando mi sitio web. Estoy en TanyaHall.net. Tengo enlaces a Linkedin, Twitter, Facebook. De hecho, si quieres chatear o si tienes preguntas, me encantaría saber de ti. Encuéntrame en twitter en @TanyaHallRadio. Gracias por vernos.
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