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Mucho se ha oído acerca del software libre y su extensión cada vez mayor a lo largo de multitud de dispositivos pero existe un compañero menos conocido de este concepto: los dispositivos físicos. La posibilidad de establecer los parámetros de fabricación de dispo- sitivos físicos y liberarlos para que sean disponibles por toda una comunidad de desarrolladores co- mienza a tomar una cre- ciente importancia.

La esencia del hardware de fuentes abiertas (Open Source Hardware u OSHW por sus siglas en inglés) consiste en compartir los archivos  de diseño de una  pieza de hardware (máquina, herramienta, artículo útil u otra pieza tangible, mecánica o electrónica) para que otros puedan modificarla o fabricarla, inclusive con propósitos comerciales.

Hay adicionalmente muchas otras cosas que se pueden hacer para   fomentar el desarrollo de una comunidad vibrante de gente que usa y mejora un proyecto de hardware de fuentes abiertas.

Existen iniciativas concretas al respecto. La arquitectura RISC-V, creada por investigadores de la Universidad de California en Berkeley, en 2010, está abierta para que pueda ser usada por cualquiera persona para crear su propio procesa- dor. Su diseño puede ser modificado para PCs, servidores, teléfonos inteligentes y otros dispositivos.

EN UN FUTURO cercano el hardware va a disminuir considerablemente su precio pero no va a hacerse completamente gratis, ya que los productores necesitan cubrir los costos de los materiales.

Muchas  compañías se han interesado en usar esta arquitectura  en  sus  proyectos  internos. Nombres como Google, Nvidia o Microsoft son algunos de ellos, pero ninguno ha fabricado y vendido un chip RISC-V. Una startup llamada SiFi- ve de  hecho, es la primera que ha querido hacer negocios con esta arquitectura abierta. Tanto así que la compañía es la primera que ha convertido el conjunto de instrucciones RISC- V en un chip real. Este año la empresa anunció que había creado dos di- seños de chips que pueden ser licenciados.

RISC-V comparte la filosofía que  mueve al software de código abierto y busca que las comunidades trabajen juntas para compartir, avanzar y modificar la arquitectura.

Sin embargo, no es  un secreto que el código abierto ha demostrado funcionar muy bien en el lado del software, caso contrario con el hard- ware de código abierto que aún está muy reza- gado.

Lo cierto es que la era de los dispositivos libres y sin costo podría estar al alcance de su mano, donde podría existir la posibilidad de no pagar por el hardware y que sea totalmente gratuito. 

De acuerdo a Ricau- ter Navarro, gerente de ingeniería de Soluciones Corporativas en Compulab, en la región se han visto detalles de al- gunos fabricantes que han comenzado a pro- mocionar su producto con un código abierto pero no son muchos. 

“Se han hecho reuniones a nivel mundial para homologar los requerimientos para cumplir con el open source hardware, no  obstante es un concepto que las personas aún no lo han entendido por completo”, dijo Navarro. Hardware ¿Libre, abierto o gratis? 

Es importante destacar que tanto en software como en hardware las palabras libre/abierto/gratis tienen definiciones diferentes: (open- SUSE, 2013) 

Abierto: El código como los diagramas de arquitectura son públi- cos, cualquier persona puede estudiarlos y en- tenderlos.

Libre: Una persona puede crear copias del mismo software/hard- ware y/o mejorarlo.

Gratis: Sin costo alguno, en inglés Free  se refiere tanto a libre como a gratis.

Es bueno empezar aclarando que un dispo- sitivo libre no significa que es gratis, de acuerdo a las definiciones anteriores.

“Hoy en día existen muchos dispositivos de hardware abierto como es el caso de un Ardui- no, sin embargo esto no implica que lo regalen o que no tenga un costo alguno, sino que por lo general son más baratos y se tiene la posibili- dad de modificarlos de ser necesario”, detalló Gustavo Arrieta, senior de Consultoría de EY Centroamérica, Pa- namá y República Dominicana.

Los principales objetivos del hardware libre son que sea de acceso rápido, fácil y que sea barato, si ponemos un ejemplo, es posible armar una antena para poder tener televisión por satélite gratis, pero es necesario adquirir todos los componentes (la antena, los adaptadores, receptores y el cable coaxial) y estos no son gratis.

Es por ello que Arrieta considera que en un futuro cercano el hardware va a disminuir con- siderablemente su precio pero no va a hacerse completamente gratis, ya que los productores necesitan cubrir los costos de los materiales.

Actualmente  existen una gran variedad  de modelos de negocio definidos para todo el hardware “Open source”, sin embargo en su manera más simple no existe una diferencia en cuanto a un modelo de negocio de hardware privativo en el cual se vende el producto final a un precio mayor del costo de producción. Igualmente se tiene que tomar en cuenta puntos claves como fijación de precios, calidad y distribución.

Siguiendo el hilo anterior, sí se puede ganar dinero con el hardware abierto como cualquier producto comerciable mediante: producir y vender, soporte, customizaciones, fundaciones, donaciones; y se tienen los mismos retos/problemas  que un modelo tradicional. Por lo que dependerá más del modelo escogido y no que el hardware sea abierto.

Distribuyendo hardware de fuentes abiertas

  • Provea vínculos a la fuente (archivos originales de diseño) de su hardware en el mismo producto, su empaquetado o la documentación.
  • Haga que sea fácil encontrar las fuentes (archivos originales de diseño) desde el website del producto.
  • Etiquete el hardware con un número de versión o fecha de distribución para que la gente pueda identificar el objeto físico con su correspondiente versión en los archivos de diseño.
  • Utilice el logo de Open Hardware. Hágalo en una forma que sea claro a qué partes aplica el logo (p. ej.: Qué partes son de fuentes abiertas)
  • En general, indique claramente qué partes de un producto son de fuentes abiertas (y cuáles no).
  • No se refiera a hardware como de fuentes abiertas hasta que los archivos del diseño están disponibles. Si planea hacer un producto de fuentes abiertas en el futuro, mencione eso en cambio.

Un mercado en evolución

Hoy en día existen desarrollos de hardware abierto en campos como la electrónica, la automoción, la robótica, la impresión 3D y el Internet de las Cosas, que son utilizados por desarrolladores para responder de manera rápida y dinámica a las necesidades de los clientes.

Es un movimiento que ha crecido en conjunto con toda el área de IoT (Internet de las Cosas). Actualmente existen muchas iniciativas en el uso de hardware libre como consolas de video juegos (Uzebox), servidores específicamente optimizados y a la medida (Open Compute Pro- ject) iniciativa que lanzó Facebook en el 2011 y que hoy en día comparte diseños de centros de datos entre las principales compañías mundiales como Intel, Google, Apple, Microsoft, entre las principales entre otros, impresoras 3D (RepRap), entre muchos más.

“La industria del hardware abierto está  en crecimiento y se ha venido trabajando en el diseño de arquitectura abierta, que permite a los fabricantes establecer unos parámetros estandarizados y compati- bles”, dijo Rafael Arrué, gerente regional de ventas de infraestructura de GBM.

Por ejemplo, la compañía IBM lanzó al mercado el procesador cuántico, que tienen una arquitectura abierta y con una gran velocidad. Para los que desarrollan soluciones y tienen ideas cuyas limitantes son trabajarlas  sobre una plataforma ya elaborada, por temas de modificar soluciones existentes y llevarlas a un nivel diferente, hay mucho que desarrollar. Pero, si los que fabrican no tienen los licenciamientos y copyright necesarios este movimiento se quedaría en un círculo vicioso sin grandes avances.

Ventajas y desventajas

Algunos de los principales beneficios que se ven venir con el opensource hardware se refieren al ahorro de recursos y la disminución del tiempo de productos, los cuales pueden estar analítica, big data y migración de cargas de trabajo con una altísima confiabilidad. También brinda la posibilidad de que las empresas puedan enfocarse y manejar sus servicios, y no en temas de infraestructura. Al reducirse los costos, por medio del opensource hardware es posible dedicar más recursos a la innovación y a la atención de la experiencia del usuario. Debido a que hoy día la    información crece exponencialmente, las soluciones deben tener la capacidad de analizar estos datos.

“Cuanto más nos unimos, más se convierte el mundo en fuente abierta. Si soñamos con un mundo de código abierto, el mundo incluye productos físicos. Necesitamos pensar más holísticamente”, manifestó Alicia Gibb, directora ejecutiva de Open Source Hardware Association a dar una presentación magistral en la Cumbre de Red Hat en Boston.

Con respecto al futuro del hardware de código  abierto,  Gibb, opinó que “con más investigaciones, las impresoras 3D podrían imprimir componentes completos o convertirse en fábricas de chips de escritorio: si las personas pueden crear chips en casa, compartirán archivos y la industria de circuitos integrados tendrá que abrirlos para seguir siendo relevantes, mientras que actualmente casi todos los circuitos integrados está cerrado.”

Pero en la otra cara de la moneda, en el hardware libre los diseños son específicos y únicos, por lo que puede ser más difícil reproducirlos. Sumado a ello, a nivel de negocio puede llegar a ser desventajoso para los fabricantes ya que éste gana precisamente por lo que fabrica y al abrirlo a terceros puede permitir que otros ganen sin tener que remunerar al fabricante.

“Desde el punto de vista de estrategia del negocio, se ven algunas desventajas en la parte de soporte. Por ejemplo el  tema  de  garantía del producto es un negocio adicional que tienen los fabricantes, pero en un escenario de hardware libre prácticamente no habría alguien responsable de dar tal soporte. Se- ría un punto valioso que abría que definir para que no quede en un vacío y exista alguien que pueda dar una respuesta a la hora de presentarse una determinada situación con un producto”, afirmó Ricauter.

Oportunidades y retos

Muchos de los proyectos actuales de hardware son abiertos pero no libres, por lo que se puede obtener el diseño sin embargo no es permitido realizar copias de los dispositivos, a como las compañías vayan creando más hardware libre y no solo abierto, este movimiento va a ir creciendo más rápidamente.

Además, si se compara con el software libre, el costo de un software es el tiempo que le tomó a la persona crearlo, sin embargo en el hardware además del tiempo se debe agregar el costo de los materiales usados, por lo que uno de los principales retos del movimiento está en disminuir los costes de los materiales y que cualquier persona tenga acceso a crear sus propios productos.

“Los  principales productores de hardware han visto las ventajas colaborativas de obtener archivos de diseño abiertos, ya que se puede hacer dinero innovando más rápido al lograr que más personas se unan y trabajen en el mismo proyecto”, agregó Arrieta.

Empresas reconocidas a nivel mundial como Facebook, Intel, Nokia, Google, Apple, Microsoft, Dell, Rackspace, Ericsson, Cisco están involucradas en estos proyectos. 

Para el CIO representaría una herramienta valiosa siempre y cuando logre armar el hardware que necesitan para lo que requiere la organización. 

Es decir, al homologar un producto que vaya a usar para todos sus usuarios no estaría “casado” con una marca sino que ese hard- ware lo adquiriría con ciertas especificaciones que le darían la garantía de que va a funcionar bien y pudiese tener un sistema de multimarca o multifabricante.

Es un movimiento que, según los expertos, ve futuro para aquellas empresas que pueden hacer desarrollos sobre un hardware ya hecho o darle más funcionalida- des. Pero, en los modelos tradicionales donde se adquiere un producto ya terminado, sin necesidad de agregarle nada más, no tendría mayor auge.

“El modelo de open- source hardware no tendrá mayor usabilidad para las empresas mientras no sea necesario innovar, mejorar o agregar nuevas funcionalidades a la infraestructura existente”, recalcó Ricauter.

Incluso, se estima que su exponencial crecimiento traería consigo un aumento en la mano de obra  capacitada  a las organizaciones que puedan enfocarse en explotar estos recursos. Un nicho de mercado con gran potencial son las soluciones para celulares, donde cada vez más jóvenes se animan a programar aplicaciones, lo que se podría replicar con el hardware sobre todo con los dispositivos de IoT para casas inteligentes.

En esa línea, la tendencia de algunos dispositivos informáticos es hacia la movilidad, por tal motivo si se logra hacer hardware móvil libres se tendrían soluciones de diversos tipos que puedan darles una entrada en el  mercado y generar una demanda de ese tipo de producto como ocurrió cuando entró Androide.

En un proyecto de hardware de fuentes abiertas debería considerar algunos puntos cuando publique su proyecto, y aunque no está en la obligación de publicarlos todos, mientras más comparta, mayores serán los beneficios para la comunidad y mayor será la probabilidad de que la comunidad adopte su proyecto. A groso modo su proyecto de hardware de fuentes abiertas deberá incluir una descripción de la “identidad” del hardware y su propósito, escrito para una audiencia general en la medida de lo posible. Esto consiste en responder a preguntas sobre el proyecto tales como ¿qué es? y ¿para qué sirve?, antes de describir los detalles técnicos. Una buena fotografía o un “render” del diseño puede ayudarle muchísimo en este punto.

 

 


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¿Por qué necesita un coach empresarial para analíticos?

05 Noviembre, 2018 | De acuerdo con Forbes el 66% de las compañías ya tercerizan entre el 11% y el 75% de sus aplicaciones de inteligencia de negocios. Forrester predice que hasta un 80% de las firmas van a confiar en proveedores de servicios de inteligencia para alguna porción de sus capacidades de descubrimiento durante el año 2018. Una analogía sencilla puede ayudarnos a comprender porque esta estadística tiene mucho sentido. Supongamos que usted ha querido mejorar su condición física por algún tiempo y ha llegado el momento de tomar la decisión y pasar a ejecutar su objetivo, podría tener las siguientes opciones: Ir a la tienda de deportes y comprar el equipo más sofisticado disponible. Adquirir la membresía de algún gimnasio reconocido. Contratar un entrenador que diseñe una rutina personalizada y le asesore con la misma. ¿Según su experiencia o criterio cuál considera que le brindaría los mejores réditos? Regresando al terreno de la inteligencia de negocios y la analítica, supongamos que a nivel empresarial usted ya tiene conciencia con respecto a la importancia de ejecutar iniciativas de analíticos para su transformación digital y el desarrollo de ventajas competitivas en su negocio. Veamos algunas de sus opciones: Realizar una inversión de capital en implementar una solución de analíticos que luego deberá aprender a gestionar. Aprovisionar los servicios de analíticos de un fabricante que involucre uno o más terceros para llevar a cabo su ejecución. Contar con especialistas de datos que le den acompañamiento continuo y trabajen junto con su equipo para obtener el mayor valor de sus datos. ¿Según su experiencia o criterio cuál convendría más? IBM DataFirst DataFirst es el método de trabajo enfocado en transformar su negocio, al tiempo que se obtiene el mayor valor y conocimiento de sus datos. Brinda la estrategia, la experiencia y la hoja de ruta para empoderarle en su viaje desde la primera base analítica hasta la monetización de una empresa cognitiva. Este método le ayuda a resolver sus necesidades más apremiantes, llenando los vacíos existentes y a creando valor en cada paso por medio de un enfoque iterativo, ágil, y centrado en la nube. De esta manera, es posible construir un caso de negocio para avanzar en su transformación analítica, mitigar los riesgos en la implementación de las soluciones y acelerar su tiempo para obtener valor. El método le habilita para… DataFirst consiste en elegir un problema para comenzar a enfocarse en el mismo, identificar las brechas existentes, así como las áreas que deben abordarse; con el fin de establecer un plan para validar y probar la solución propuesta. Como metodología ágil, las construcciones clave del método DataFirst se muestran a continuación: Usted puede COMENZAR EN CUALQUIER LUGAR, lo que le permite centrarse en sus mayores oportunidades de negocios. Le ayuda a LLENAR LOS VACÍOS, de estrategia, experiencia y habilidades demostradas en ciencia de datos y analíticos, ni más ni menos. Finalmente, DataFirst le permite CONSTRUIR VALOR EN CADA PASO, conduciendo en última instancia a una cultura basada en datos, una iniciativa a la vez. GBM su Coach Empresarial para analíticos Dentro del portafolio de Soluciones Integradas de Analíticos, GBM cuenta con iniciativas enfocadas en el Descubrimiento de Datos,  donde usted podrá contar con un servicio de científicos de datos, que por medio del DataFirst y otras metodologías complementarias tales como el Design Thinking, Lean Management y Ágil, le brindarán acompañamiento experto con el fin de generar conocimiento de las fuentes de datos existentes en su organización, discernir la información clave e información relevante, generar prototipos de los datos , así como divulgar a las áreas involucradas los hallazgos relevantes en un enfoque de equipo de equipos. Si quiere ir mas allá de la implementación de una pieza de analíticos, o la adquisición de un servicio que será implementado por terceros, contáctenos. Con gusto se le explicará que nos hace el coach empresarial para analíticos de nuestros clientes.

Digital Tech Trends

01 Noviembre, 2018 | Sobrevivir a tiempos de cambio y no morir en el intento, para las empresas es todo un reto hoy en día. Las compañías han visto en la innovación la forma de subsistir y están buscando cómo transformar sus negocios con tecnologías digitales como: Inteligencia Artificial, Cloud, Contenedores, Microservicios, Kubernets, Robotic Process Automation (RPA), Application Programming Interface (API) y Analitycs Engine. Estas tecnologías les permiten a las empresas innovar en sus aplicaciones de negocios y obtener ventajas competitivas, así como encontrar nuevas formas de interactuar con los consumidores, a través de sus dispositivos, como teléfonos y relojes digitales. Las pasarelas de pagos y los asistentes virtuales que están llegando a los portales de servicio al cliente son ejemplos del uso que se le están dando a estas tecnologías en la transformación digital. Los departamentos de tecnología de las empresas siempre están en búsqueda de sacarle más provecho a sus inversiones de hardware y software (almacenamiento, comunicaciones, middleware, etc) para mejorar el tiempo de respuesta de sus aplicaciones de negocios y reducir costos operativos. La tendencia tecnológica en esta área está liderada por contenedores Docker, el gestor de contenedores Kubernets y la arquitectura de microservicios. Docker es una tecnología de contenerización que permite a los desarrolladores crear aplicaciones auto contenidas en “microservicios”. La construcción de una aplicación requiere de un número importante de recursos y elementos que incrementan la complejidad de preparar el entorno antes de habilitar el desarrollo de la aplicación a utilizar, estos entornos poseen limitantes de escalabilidad, en su gran mayoría delimitados por el tamaño del equipo físico donde reside. Con la contenerizacion se reduce esa complejidad que dispara innecesariamente los costos de hardware/ software y de administración de plataformas. En pocas palabras, con contenedores y microservicios las aplicaciones de negocio se cortan en pequeñas partes completamente independientes haciéndolas más costo-efectivas. Ahora que las aplicaciones de negocio están “cortadas”    en    varias    partes,    es    necesario automatizar su gestión, Kubernets o Kubernetes robustece el uso de contenedores, dado que permite habilitar y gobernar una colección de contenedores permitiendo definir esquemas de alta disponibilidad y habilitación de “clustering” a fin de que las aplicaciones contenidas en los contenedores puedan funcionar como un solo organismo. Al mismo tiempo, proporciona un entorno que permite su monitoreo, control y capacidades para escalar la infraestructura de forma dinámica (haciendo realidad el concepto de nube híbrida) como respuesta al incremento del consumo de la aplicación por los usuarios finales. Lo anterior, ha disparado proyectos  de modernización de aplicaciones para buscar flexibilizar las aplicaciones de negocio y reducir costos operativos en el camino. Lo interesante de este cambio, es que ha entregado a los ejecutivos de negocio herramientas para encontrar nuevas fuentes de ingreso, y en la actualidad, las empresas buscan la habilitación de microservicios para exponer funciones de negocio que tradicionalmente eran consumidos sólo internamente, hacia el mundo exterior. Este cambio de paradigma busca obtener nuevos beneficios al compartir información, y en la mayoría de los casos, monetizar en el proceso. Esta tendencia esta liderada por los APIs o Business APIs. Application Programming Interface o API es un término técnico utilizado por los desarrolladores para definir instrucciones con las cuales comunicarse con otras aplicaciones por medio de código de software. Sin embargo, cuando hablamos de Business APIs no estamos refiriéndonos a un tema técnico, sino a la oportunidad que tiene una empresa de exponer capacidades de negocio y/o información con socios, competidores o cualquier tercero y cobrar por cada vez que éstos utilicen ese Business API. Por ejemplo, la exposición de un servicio de calificación de riesgo que utilicen terceros (mueblerías, tiendas de electrodomésticos, etc.) y que puedan habilitar un perfil del cliente en tiempo real y proveer a través de un servicio con el banco la compra o el financiamiento de algún producto. Los Business APIs son el lenguaje de las startups y de los emprendedores, ya que éstos les permiten crear productos digitales de forma rápida y agregar valor donde nadie más lo está haciendo. Cada vez que una persona pide comida a domicilio por medio de Uber Eats, la aplicación utiliza múltiples Business APIs para dar el servicio, entre ellos los APIs de medios de pago de Visa y Mastercard por los cuales Uber tiene que pagar por su uso. Esta dinámica con las startups y la creación de productos digitales ha puesto mucha presión sobre las empresas para encontrar formas de interactuar con estos nuevos actores en su lenguaje y hacer alianzas que les permitan acelerar la cocreación de productos digitales y con esto garantizar la vigencia de sus productos y servicios con el nuevo consumidor digital. La tendencia que habilita la interacción con startups y la creación de productos digitales es el Cloud. La innovación digital empresarial no es tan sencilla, ya que las empresas con productos análogos no inician con el “lienzo en blanco”. Sin embargo, el Cloud es la plataforma que permite tener acceso a las tecnologías de punta (contenedores, API, Inteligencia Artificial) sin tener que hacer grandes inversiones económicas, permitiéndoles a los equipos de innovación la creación de productos digitales en cuestión de semanas para validarlos con los consumidores y así crear alianzas con startups que sumen al éxito del producto digital. En resumen, el Cloud es la caja de herramientas que utilizan los intraemprendedores de la empresa para utilizar todas las tecnologías digitales emergentes para la creación de productos y servicios nuevos y con ello hacer la realidad la innovación digital empresarial. En esta transformación digital, las empresas también están buscando transformar los procesos de negocio para brindar una mejor experiencia y/o reducir los costos operativos para el procesamiento de las solicitudes de los clientes. Aquí entramos al terreno de la Inteligencia Artificial y Robotic Process Automation. RPA o Robotic Process Automation es una tecnología cuya aplicación se encuentra orientada a optimizar actividades repetitivas dentro de los procesos de las organizaciones y que, en la gran mayoría de los casos, se consideran actividades manuales y transcripción de información de un sistema a otro. Esta tecnología permite de forma bastante rápida la captura del comportamiento de un operador de la computadora y grabar la secuencia de pasos u operación diaria. Como resultado de lo anterior, tenemos “Robots” en la ejecución de las tareas repetitivas que realiza un operador humano y que, en la mayoría de los casos, su horario de ejecución se extiende de las 8 horas diarias a 24. Un conjunto de robots puede ser visto como una fuerza de trabajo virtual. Es por esto, que RPA está impulsando proyectos enfocados a reducir el costo operativo y aumentar la eficiencia operativa dentro de los procesos de la empresa. Sin embargo, no todas las tareas realizadas por las personas son estructuradas y repetitivas, algunas requieren de cierta capacidad de análisis de información y entendimiento del contexto para tomar la decisión correcta, es aquí donde la Inteligencia Artificial entrega herramientas que permiten simular algunas capacidades cognitivas humanas como el aprendizaje por medio de la lectura de información (Machine Learning), identificación de patrones, el procesamiento del leguaje natural por medio de la escucha y el habla, y finalmente incorporar estas capacidades a los procesos para hacerlos más eficientes y crear una mejor experiencia para el cliente. Los máximos exponentes de esta tendencia son los asistentes virtuales que están llegando a los portales de servicio al cliente y/o a los canales digitales que utilizan los consumidores como Facebook Messenger, Siri, Alexa, etc. Sin embargo, las capacidades de la Inteligencia Artificial pueden apoyar en muchas más tareas y procesos dentro la organización que permitan competir de mejor manera en la economía digital. Finalmente, toda esta explosión de interacciones digitales genera una cantidad de datos sobre los consumidores que para las empresas son difíciles de almacenar, analizar y capitalizar en hallazgos que les permitan definir mejores estrategias. La tendencia en esta área son los Analytics Engine. Los Analytics Engines proporcionan las herramientas para realizar análisis sobre volúmenes de datos elevados, éstos se apoyan en los Datalakes, que es un lugar para almacenar datos estructurados y no estructurados, así como un método para organizar grandes volúmenes de datos muy diversos de diversas fuentes. Finalmente, estas tecnologías combinadas con Machine Learning y Deep Learning permiten a las empresas sacarle provecho a la información y crear estrategias de monetización basadas en datos. La adopción de todas las tecnologías digitales mencionadas en este artículo puede ser intimidante, es por ello que hemos creado el foro “Digital Tech Trends” donde convocamos a diferentes líderes de tecnología dentro de las empresas por medio de webinars mensuales y eventos presenciales, para acercarlos a estas tendencias y mostrarles casos de uso prácticos que pueden considerar implementar dentro de sus organizaciones para potenciar una relación estratégica entre los líderes de tecnología con los líderes de negocio. IBM ha entendido el reto que tienen los líderes de tecnología en esta trasformación digital y es por esto que ha consolidado todas estas tecnologías digitales en un solo producto llamado IBM Private and Public Cloud, con el cual las empresas pueden adoptarlas en cuestión de un par de semanas, y con ello iniciar la modernización de sus aplicaciones, la monetización de Business API, innovación para la creación de productos digitales, creación de fuerzas de trabajo basadas en RPA e Inteligencia Artificial, definir estrategias de monetización de datos y con todo ello avanzar en la transformación digital de sus negocios análogos. Por su parte, GBM con esta iniciativa busca apoyar a los líderes de tecnología brindándoles las herramientas  para  experimentar  sobre  las nuevas tendencias de  nube  híbrida  y  que puedan tomar la mejor decisión sobre dónde invertir su tiempo y dinero para  agregar capacidades digitales a la empresa.  

El viaje de RPA

01 Noviembre, 2018 | Cuando pensamos en robots, nuestra mente busca referencias de la ciencia ficción como, R2D2, Wall-E, o inclusive Terminator. Imaginamos creaciones mecánicas que nos ayudan en nuestra vida cotidiana con capacidades que complementan o inclusive mejoran las propias de nuestra condición humana. La realidad, aunque un poco diferente, de los robots que idealizamos no está lejos de la concepción original de la ciencia ficción, nuestra visión del futuro está sucediendo ahora. Gartner prevé que el mercado de automatización a través de robots de software crecerá un 41% año tras año hasta el 2020. Forrester estima que en el 2021 habrá más de 4 millones de robots haciendo diferentes tipos de tareas administrativas, de oficina o de ventas.   Adentrándonos en RPA Los robots de software entran en este panorama como una tecnología disruptiva cuyo potencial es capaz de crear nuevos paradigmas de negocio. No tienen pies ni manos, pero son capaces de interactuar con las estaciones de trabajo como lo haría una persona, imitando sus acciones sobre los aplicativos. RPA (Robotic Process Automation) es la práctica de automatizar actividades de negocio, utilizando robots de software, para realizar tareas principalmente transaccionales, y repetitivas, basadas en reglas definidas y sin interferencia de decisiones humanas. El término RPA se acuña a principios del año 2000, y no surge particularmente de una nueva tecnología central, sino es más una evolución de tecnologías como “screen scrapping”, y automatización de flujos de trabajo, e incorpora otras como reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Agrega además funcionalidades para grabar acciones ejecutadas en una computadora, y la posibilidad de crear robots de una manera visual mediante facilidades de arrastrar y soltar sin la necesidad de que las personas tengan conocimientos profundos de codificación. El potencial de RPA es emocionante, promete aumentar eficiencia, reducir costos, y un rápido retorno de inversión, sobre todo porque un robot no es susceptible a fatiga o desmotivación; sin embargo, no se debe olvidar un hecho clave: no importa cuán poderosa sea la tecnología, se basa en el diseño y la programación humana, por lo que tiene limitaciones. La propuesta de valor La propuesta de valor de RPA se basa en las bajas barreras que ofrece la tecnología, ya que tiene un costo razonable, permite desarrollar rápidamente, los tiempos de implementación de un robot de software se miden en semanas, y no es invasiva, es decir no depende que se modifiquen sistemas existentes. Para lograr el éxito es esencial tener un entendimiento claro de las necesidades, prioridades, y procesos de la organización, así como las capacidades propias de la tecnología para escoger los casos de uso que mejor se adapten. Se recomienda siempre entender ¿qué se quiere automatizar? Y ¿por qué? y detallar si las actividades identificadas requieren previamente de una mejora. RPA no es un destino final sino un viaje. Revisemos las etapas de este viaje: Establezca el camino y enfoque el esfuerzo: •    Concéntrese en establecer prioridades de automatización para obtener una lista de iniciativas basadas en la ponderación de los objetivos de negocio con respecto a las necesidades. •    Elija un socio tecnológico que lo apoye en la adopción asertiva de RPA. •    Obtenga el compromiso ejecutivo. Descubra/seleccione/evalúe: •    Detalle los pasos de los procesos candidatos para entender el alcance de la automatización, además filtre si el proceso candidato es idóneo para RPA como un todo o una parte de éste. •    Evalúe los beneficios y la factibilidad técnica.  •    Determine si el proceso levantado requiere de mejoras y estandarización antes de ser automatizado. •    Establezca el Pipeline de Automatización: Consolide las iniciativas de automatización que pasaron por los filtros previos y están listas para continuar. Defina/implemente/entregue: •    Defina, implemente, y entregue las soluciones de automatización de manera continua. •    No olvide proveer acompañamiento para la adopción efectiva. RPA se puede aprovechar de múltiples maneras y la forma de utilizarlo es única en cada organización. La flexibilidad y facilidad de implementación puede acercarnos a una transformación de negocio completa, en la  que en el camino se puede incorporar la Inteligencia Artificial, o la gestión de procesos de negocio a través de tecnologías como BPM. Lo importante es tener la determinación de iniciar, enfrentar el reto, y emprender el viaje, para mantenerse competitivo en la era de la automatización.  



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