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Boletín de noticias: Scan - Julio 2015
Título
Urbanismo sin conductores - P0804 Driverless Urbanity
Fuente
Scan - Stategic Business Insights
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Comentarios El efecto de los vehículos autónomos sobre los requisitos de espacio en las
infraestructuras destinadas al tráfico, podría cambiar el panorama de los entornos
urbanos.
Los vehículos sin conductor podrían convertirse en una realidad en cuestión de décadas.
Menos accidentes de tráfico, mayor productividad (porque los empleados pasarían
menos tiempo conduciendo) y una reorganización de la industria automovilística son,
todas ellas, consecuencias potenciales de la tecnología. Una implicación menos
debatida, es el potencial de la tecnología para liberar gran cantidad de espacio en los
entornos urbanos, reduciendo la necesidad de plazas de aparcamiento y calles. Tal
desarrollo podría permitir a las ciudades ofrecer más zonas peatonales y parques o
aumentar la densidad edificatoria. Ambas opciones tendrían impactos sobre la vida
urbana, la cual, a su vez, afectará a la mayoría de las actividades comerciales.
De acuerdo con un informe de McKinsey, los vehículos autónomos podrían reducir la
cantidad de espacio necesario para el estacionamiento en un 25%. En los Estados
Unidos, equivaldría a 5.700 kilómetros cuadrados. Además, la capacidad de los
consumidores para compartir coches autónomos de manera eficiente, podría derivar en
un menor número de compras de automóviles. Aunque no se menciona explícitamente
en el informe de McKinsey & Company, comportamientos de conducción y patrones de
tráfico cada vez más coordinados mediante algoritmos, podría permitir un uso más
eficiente de las calles y carreteras existentes, con lo que, además, se reducirían los
requisitos de espacio. Investigadores de las universidades de Utah y Texas han
simulado los impactos en el tráfico de servicios de taxi sin conductor. Creen que cada
taxi de auto-conducción podría eliminar diez vehículos privados y que el enrutamiento
más eficiente de pasajeros disminuiría el tráfico en punta. Los enrutamientos más
eficaces también darían lugar a aumentos de uso compartido del coche, lo que reduciría
aún más el tráfico. (Más información en: http://www.vox.com/2015/3/17/8231401/selfdriving-taxis-amazing).
Aunque no se trata de una aplicación de transporte sin conductor en sentido estricto,
nuevas alternativas a los conceptos de transporte público tradicionales, podrían llevar a
los urbanitas a menor conducción personal y, tal vez incluso, a disminuar la tasa de
propiedad de automóviles. Un ejemplo reciente de esta alternativa es la nueva
experiencia de autobús que la empresa Leap está desarrollando en San Francisco. Los
autobuses de Leap presentan conectividad a Internet, espacios de trabajo y taburetes
tipo barra para ofrecer "una mezcla entre una cafetería, un espacio de trabajo y algo
parecido a su sala de estar." Sin embargo, el servicio se ha topado con problemas
legales. (Más información en: http://techcrunch.com/2015/03/17/leap-buses/).
Título
El teclado global - P0803 The Global Keyboard
Fuente
Scan - Stategic Business Insights
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Comentarios Cuando todo se conecte a través del Internet de las Cosas, cualquier objeto sería una
potencial interfaz hombre-máquina.
El Internet de las cosas podría añadir una capa digital, casi a cada experiencia. Esta
mezcla continua entre actividades conectadas y desconectadas, implica cambios
significativos en la forma en que las personas interactúan con el software y con el mundo
real.
La realidad aumentada (a través de teléfonos inteligentes o gafas inteligentes) podría
ayudar a la gente a ver la capa digital de información, que crean los sensores, que
conforman la Internet de las Cosas. Investigadores del MIT han desarrollado un
navegador tridimensional para datos de sensores, que podrían funcionar en un
dispositivo de realidad aumentada (ver SC-2014-09-03-045). Pixie, una empresa israelí,
ofrece sensores (Puntos Pixie) que permiten a los usuarios localizar objetos mediante
una aplicación de realidad aumentada. Un usuario aplica un punto Pixie a un objeto,
como un juego de llaves, y la aplicación muestra una X en negrita sobre el objeto cuando
aparece en el visor de la cámara del smartphone (http://www.gizmag.com/pixie-pointslocate-missing-objects/36209/).
Muchos objetos del mundo real podrían convertirse en futuras interfaces de usuario en
Internet de las Cosas. La interfaz de la última muñeca que habla, Hello Barbie de Mattel,
emplea un software de reconocimiento de voz basado en la nube. En el futuro, muchas
de las actividades cotidianas pueden incluir interacciones digitales, aún cuando un
dispositivo informático reconocible no esté presente.
Título
Posiblidades de la vestimenta inteligente - P0802 Smart Clothing's Capabilities
Fuente
Scan - Stategic Business Insights
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Comentarios Nuevas tecnologías podrían ampliar el mercado de la vestimenta inteligente.
Se ha vuelto común el uso de dispositivos electrónicos portátiles, particularmente en
aplicaciones personales de ejercicio físico. Aunque la vestimenta inteligente aún está
retrasada en términos de madurez comercial, acontecimientos recientes apuntan hacia
un aumento de la actividad investigadora en este campo. Este repunte en la actividad
sugiere que estos productos podrían, pronto, ser comercialmente viables y formar parte
importante de la Internet de las Cosas.
La disponibilidad de energía móvil se está convirtiendo en un factor cada vez más
limitante para las tecnologías portátiles, por lo que nuevos enfoques para la generación
de energía móvil, podrían convertirse en facilitadores importantes de la tecnología
vestible. Investigadores de las universidades de Sungkyunkwan-Corea del Sur y
Wollongong-Australia han publicado recientemente su investigación sobre textiles
triboeléctricas, los cuales pueden utilizar fuerzas de fricción para generar potencia
eléctrica. Según informan, los textiles triboeléctricos desarrollados por los investigadores
pueden generar suficiente electricidad para alimentar una pantalla LCD, múltiples LEDs y
un sistema de entrada sin llave para vehículos. El uso de este tipo de textiles para
obtener energía podría reducir la dependencia de las baterías. (Más información en:
http://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/nn507221f)
También están apareciendo nuevos usos para la ropa inteligente. Por ejemplo,
investigadores del MIT están desarrollando ropa "social" que alerta a los usuarios
cuando sus amigos están cerca. Los prototipos actuales se implementan en camisetas,
pero la tecnología subyacente posibilita su uso en prácticamente cualquier prenda de
vestir. Las prendas extraen información de los perfiles de redes sociales de los usuarios
y se iluminan cuando personas con intereses compartidos se encuentran próximas (a
menos de 12 pies). (Más información en: http://www.fastcodesign.com/3042387/mitinvents-a-social-network-you-can-wear).
La necesidad de interactuar sin problemas con la tecnología portátil también crea la
necesidad interfaces más intuitivas. Interfaces basadas en el sentido del tacto podrían
emplearse en ropa inteligente. Immersion Corporation lanzó recientemente TouchSense
Core, una plataforma que emplea motores de vibración como medio de comunicación de
mensajes a usuarios de dispositivos vestibles. TouchSense Core puede ofrecer varias
sensaciones táctiles para transmitir, por ejemplo, que un mensaje entrante es urgente o
que las baterías de un dispositivo portátil se están agotando. El uso de una plataforma
de este tipo en ropa inteligente podría dar lugar a un nuevo medio de comunicación, con
una amplia gama de productos y servicios innovadores asociados. (más información en:
http://www.fastcodesign.com/3043795/why-we-need-a-haptic-design-language-forwearables).
Título
Gran apertura en las tecnologías de la información - P0793 Big Information Technology
Opens Up
Scan - Stategic Business Insights
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Comentarios Grandes organizaciones e instituciones están adoptando enfoques de código abierto e
intercambio entre iguales para sus tecnologías de la información.
Las redes sociales, los servicios de medios de comunicación, y los sistemas bancarios y
de pago en línea, requieren grandes cantidades de equipamiento hardware, en
particular: servidores, sistemas de almacenamiento y conmutadores de red.
Tradicionalmente, fabricantes de equipos tales como Cisco Systems y algunos
proveedores de servicios como Google y Amazon.com han desarrollado sistemas
hardware propietarios. Sin embargo, acontecimientos recientes sugieren un movimiento
hacia sistemas de código abierto. Hace algunos años, Facebook inició el proyecto Open
Compute (OCP; www.opencompute.org), al que se unieron Apple, Cisco y Microsoft. El
propósito de la OCP es crear versiones de código abierto de hardware. Bank of America,
por ejemplo, predice que va a utilizar hardware OCP para satisfacer el 80% de las
necesidades de sus centros de proceso de datos, en 2018.
Microsoft tiene intención de reducir la carga de su hardware mediante el uso de
protocolos de intercambio entre iguales (P2P) para liberar características y
actualizaciones de seguridad de su próximo sistema operativo Windows 10. La
tecnología P2P distribuye las actualizaciones entre equipos de los usuarios y puede
aumentar, en gran medida, la velocidad de distribución de una actualización y evitar, así,
que los servidores de una empresa se vean sobrecargados en el lanzamiento de una
actualización de software importante.
El Ejército de Estados Unidos ha liberado el código que utiliza para analizar ataques
cibernéticos con la esperanza de que los civiles contribuyan al proyecto y mejorar su
comprensión. Las organizaciones militares no suelen revelar públicamente información
relacionada con la defensa, por lo que esta apertura supone un nuevo camino. Liberar el
código permite al público trabajar conjuntamente para asegurar que no existen
vulnerabilidades, lo que aumenta la seguridad, a pesar de que también permite a los
enemigos acceder al código.
Título
Visión sobre la Inteligencia Artificial - SoC811 Visionary AI
Fuente
Scan - Stategic Business Insights
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Comentarios Muchos economistas y científicos sociales están preocupados por el hecho de que la
inteligencia artificial (IA) y las aplicaciones de robótica terminen resultando
suficientemente funcionales para reemplazar a los humanos, incluso en trabajos que
requieren un conjunto de conocimientos y habilidades avanzadas, y especulan sobre
cuándo podría ocurrir este hecho. Este cambio se puede producir más rápido de lo que
prevén la mayoría de las personas que las decisiones empresariales y los profesionales
de recursos humanos, particularmente en puestos de trabajo de la industria del
conocimiento, la cual muchas personas creían a salvo de la automatización. La visión
artificial y las tecnologías de imagen juegan un papel importante en la transición a una
economía en la que la IA y la robótica son cada vez más importantes.
Automatizar el reconocimiento e identificación de imágenes ha sido particularmente
difícil. Pero, esta brecha entre las capacidades de los seres humanos y las de los
ordenadores se está reduciendo. Por ejemplo, el software de reconocimiento facial
Deepface de Facebook puede juzgar con un 97,25% de precisión si dos fotos contienen
la misma persona (que representan diferentes ángulos de iluminación y cámara),
mientras que los humanos realizan la misma tarea con 97,53% de precisión. Los
sistemas de análisis facial de la compañía SceneTap vídeos en directo de bares y clubes
para estimar la edad media de los clientes de un lugar, la proporción de hombres frente a
mujeres y el número de clientes en un lugar. Los usuarios de la aplicación SceneTap
pueden entonces, elegir un local nocturno basándose en la demografía de las personas
que ya están en diversos establecimientos. En muchos casos, aplicaciones como ésta
pueden proporcionar información en tiempo real y experiencias de usuarios superiores a
las proporcionadas por los servicios humanos de asesores de viajes y promotores de
clubes, los cuales pueden tener prejuicios o motivos ocultos.
Pero, los avances relacionados con el aprendizaje informático van mucho más allá del
reconocimiento de imágenes. DeepMind Technologies, una start-up de inteligencia
artificial que Google compró en 2014 y pasó a llamarse Google DeepMind, ha
desarrollado un software que puede enseñarse a sí mismo cómo jugar juegos. Después
de "ver" a humanos jugando videojuegos de la década de 1980 y con el aprendizaje de
las reglas de los juegos únicamente sobre la base de lo que observa, el software
aprende con éxito a jugar; de hecho fue capaz de vencer a los mejores jugadores
profesionales en 23 de los 49 juegos ensayados y emplear estrategias desarrolladas por
jugadores experimentados. El éxito de este programa se basa, según sus
desarrolladores en "la combinación de múltiples tipos de enfoques de aprendizaje; este
software es único, puesto que, a diferencia de anteriores intentos similares, aprendió las
reglas de los juegos mediante la observación de jugadores humanos en lugar de seguir
una programación que le dice cómo jugar". Con un enfoque más comercial,
investigadores de la Universidad de Maryland, han desarrollado un software que permite
a los robots de cocina aprender mediante la observación en lugar de seguir una
programación directa. Su software permite a los robots emular a los cocineros humanos
observando vídeos "¿Cómo se hace? en YouTube.
En la actualidad, las capacidades algorítmicas se están expandiendo a un ritmo
acelerado, y los nuevos enfoques apoyarán un desarrollo tan rápido. Software y robots
que pueden aprender rápidamente a realizar y repetir una tarea están en fase de
desarrollo activo, tanto en instituciones empresariales como académicas.
Título
Industria 4.0 - Soc809 Industry 4.0
Fuente
Scan - Stategic Business Insights
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Comentarios Muchos fabricantes reconocen que los desarrollos en Internet de las cosas, "big data" y
"cloud computing" están creando oportunidades para avanzar en la fabricación. En la
actualidad, muchas empresas ya analizan datos de las máquinas industriales para
optimizar su rendimiento y predecir los requisitos de mantenimiento. En el futuro, tal vez
los componentes del producto proporcionen a la maquinaria de línea de montaje
instrucciones sobre cómo deben ser procesados. O tal vez las plantas de fabricación y
las operaciones de la cadena de suministro se reconfiguren automáticamente para
responder a la demanda cambiante. La digitalización puede provocar cambios
importantes en la industria manufacturera, por ejemplo se pueden incorporar nuevos
actores al mercado, se pueden producir cambios en los centros de fabricación globales y
los fabricantes pueden llegar a convertirse en empresas de software.
En Alemania, Japón y otros países, las organizaciones están utilizandoel término
Industria 4.0, que se origina a partir de un proyecto financiado por el gobierno alemán
para describir la digitalización en la fabricación. Los promotores del término dicen que los
sistemas ciberfísicos (que abarcan redes de sensores y actuadores, grandes volúmentes
de datos y computación en la nube) están creando una cuarta revolución industrial, que
sigue a las revoluciones anteriores provocados por la llegada del vapor de agua, de la
electricidad y de la informática y la electrónica.
El nivel de progreso hacia la Industria 4.0 varía entre empresas y países. Una encuesta
internacional de Accenture sobre1400 ejecutivos, encontró que el 84% de los
encuestados dijeron que sus empresas podrían utilizar la Internet Industrial para crear
nuevas oportunidades basadas en servicios. Sin embargo, sólo el 27% de los
encuestados dijeron que sus empresas habían hecho avances concretos hacia ese
objetivo y sólo el 7% dijo que tenían una estrategia integral con las correspondientes
inversiones programadas. En Alemania, algunas partes legítimamente interesadas se
preocupan por el hecho de que las empresas industriales del país corren el riesgo de
quedarse atrás frente a sus contrapartes en Estados Unidos y China. Por ejemplo,
Robert Bosch, el CEO Volkmar Denner, dijo que "Alemania tiene que cumplir
rápidamente con los requisitos para la industria conectado. De lo contrario, estará
desperdiciando la ventaja competitiva que sus fortalezas actualmente le proporcionan".
Aunque Industria 4.0 es un término bastante poco familiar en las empresas con sede en
Estados Unidos, General Electric es uno de los mejores ejemplos de una industria 4.0
éxitosa, aunque sea uno que se centra en las aplicaciones industriales en general en
lugar de en aplicaciones de fabricación en particular. GE ya ha transformado el
seguimiento y análisis de los datos de su maquinaria con sensores equipados y los
procesos relacionados, en un negocio de mil millones de dólares (a finales de 2014, GE
dijo que sus productos y servicios de predictividad estaban en camino de generar más
de $1 mil millones durante el año). Aunque GE ha ofrecido diversos productos
relacionados con los datos durante muchos años, su actual negocio de Internet Industrial
comenzó realmente en 2011 cuando la compañía hizo una importante inversión en un
nuevo centro de software de excelencia, cerca de Silicon Valley y compró las empresas
de análisis SmartSignal Corporation y CSense Systems. En 2013, GE lanzó Predix, una
plataforma de grandes datos basada en la nube para su Internet Industrial, con la ayuda
de un ecosistema de socios que incluye a Accenture, Amazon.com, Cisco Systems, Intel
y Pivotal Software. En 2015, GE ha actualizado Predix para que los clientes puedan
utilizarlo para controlar las máquinas de otros fabricantes y desarrollar sus propias
aplicaciones. La empresa puede aspirar a crear la plataforma software de facto para la
maquinaria industrial y apoderarse de un valor significativo de las oportunidades de la
Industria 4.0 en ese proceso.
Cómo de exitosa será la transición del uso de Predix más allá de los propios equipos GE
es algo de gran incertidumbre. Los fabricantes de equipos competidores se resistirán,
previsiblemente, a adoptar la tecnología de GE y probablemente surgirán plataformas
software rivales. En la actualidad, la compañía alemana de software SAP y el fabricante
chino Huawei están colaborando en la investigación y desarrollo de productos Industria
4.0, que podrían conducir a una plataforma de software para competir con Predix (las
empresas dicen que planean integrar el software de fabricación de Huawei con la
plataforma de cloud computing de SAP y sus herramientas de análisis). De forma
independiente, la Sociedad Fraunhofer planea desarrollar, con el apoyo del gobierno
federal alemán, un "Espacio de Datos Industriales" un sistema de almacenamiento en la
nube seguro y basado en estándares. Johanna Wanka, ministro de la educación e
investigación federal de Alemania, parece preocupado de que los Estados Unidos o las
empresas asiáticas puedan monopolizar los datos industriales y declaró que las
empresas alemanas y europeas deben mantener el control de sus propios datos.
La Industria 4.0 podría cambiar el equilibrio de la competencia entre los centros de
fabricación en China, Alemania, Japón, Estados Unidos y otros lugares. Por ejemplo,
muchas nuevas oportunidades podrían requerir amplias capacidades en software (una
Título
Navegando a través de las promesas de Silicon Valley - SoC807 Navigating Silicon
Valley's Promises
Scan - Stategic Business Insights
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Comentarios Muchas empresas grandes y exitosas están creando oficinas en Silicon Valley para
detectar grandes y nuevas tendencias y aprender cómo pueden transformar su
organización de forma inimaginable. Hoy día, ya no es suficientemente con esperar a
que los cambios lleguen a nuestro sector, sino que se necesita estar allí donde está
sucediendo. Y en Silicon Valley están ocurriendo muchas cosas.
Entre los beneficios que buscan las empresas que se instalan en Silicon Valley se
encuentran:
Alinearse con clusters establecidos y emergentes. Las empresas que buscan nuevas
tecnologías, talento de vanguardia, experiencia en sectores y tecnologías emergentes y
capital de riesgo para financiar empresas en las tecnologías de Internet y las redes
sociales han establecido "oficinas permanentes de exploración" ("Silicon Valley
Innovation Outposts" SV-IOs). Según Mark Zawacki, fundador de la consultora de
estrategia 650 Labs, Silicon Valley es laa sede de 25 operadores móviles
multinacionales que tienen presencia estratégica permanente en la región. En el sitio
web 650 laboratorios, Zawacki también señala que "los 25 operadores móviles en el
Valle son sólo parte de la historia. La historia real es las más de 400 empresas que
conforman el cluster de la industria móvil de Silicon Valley. Es un ecosistema móvil
formidable, no sólo en su tamaño y amplitud de conocimientos, sino por el hecho de
cómo el móvil se encuentra en el centro de la transformación en muchas industrias de
todo el mundo, tales como servicios financieros, retail, automoción/transporte, medios y
entretenimiento, educación, salud y muchos otros"
Alinearse con aceleradores e incubadoras. Tener algún tipo de relación con las
principales aceleradores e incubadoras de Silicon Valley es una estrategia
especialmente viable para las "oficinas permanentes de exploración" que pretenden
aprovecharse de la innovación abierta y quieren seguir de cerca, interactuar con, y, tal
vez, adquirir nuevas empresas innovadoras. Las aceleradores e incubadoras ayudan a
las empresas incipientes a desarrollar su negocio, proporcionando formación
empresarial, infraestructura (como espacio de oficina) y otros servicios de interés. Entre
ellas se encuentran GSVlabs (Redwood City, California), Plug and Play Tech Center
(Sunnyvale, California) y RocketSpace (San Francisco, California).
Alinearse con los programas de I + D en los institutos de investigación y universidades
de la Bahía. El Área de la Bahía de San Francisco es la sede de varios institutos de
investigación, tales como Laboratorio Nacional Lawrence Livermore (Livermore,
California), Xerox PARC (Palo Alto Research Center, Palo Alto, California), Sandia
National Laboratories (Albuquerque, Nuevo México, y Livermore, California), y SRI
International (Menlo Park, California) -y numerosos laboratorios de clase mundial en
universidades como la Universidad de Stanford y la Universidad de California-Berkeley.
Todas estas instituciones tienen una amplia experiencia en la comercialización de
tecnología impulsada por el mercado y trabajando con empresas para obtener capital
riesgo y llevar innovaciones al mercado.
A pesar de todas las opciones que Silicon Valley ofrece a las empresas que están
tratando de establecer puestos de avanzada en la región, la creación de "oficinas
permanentes de exploración" no es nada fácil. Extraer nformación valiosa y transformar
ese conocimiento en ideas para la innovación son tareas difíciles y muy competitivas,
para empezar con ellas. A menudo, un elemento crítico en la creación de sistemas de
innovación empresarial sólidos es desarrollar entornos internos que permitan examinar
de forma abierta y honesta las tendencias y desarrollos del futuro, puesto que nadie
puede predecir éste.
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