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La empresa inteligente mezcla la experiencia tecnológica con inteligencia de negocios

Para mantenerse al paso del ritmo acelerado del desarrollo tecnológico empresarial, las compañías necesitan la combinación correcta de inteligencia y fuerza, dice Ryan Mallory, ejecutivo de Equinix, en esta sesión de preguntas y respuestas.

El término empresa inteligente fue acuñado a principios de la década de 1990 por James Brian Quinn. Era una teoría empresarial que sostenía que la tecnología y la infraestructura informática eran clave para mejorar el rendimiento de negocios. Eso fue antes de que internet fuera una palabra familiar, antes de que los teléfonos inteligentes estuvieran en todas las manos, antes de que la computación en la nube se convirtiera en computación para muchos.

En 2018, la empresa inteligente adquiere un nuevo significado. Ryan Mallory, ejecutivo del proveedor de centros de datos Equinix, organizó un panel sobre el tema en el Simposio CIO Sloan MIT en Cambridge, Massachusetts. Su definición no se alejó mucho de la original: Una empresa que usa la tecnología para "volverse más eficiente, más productiva y para tener un mayor impacto en el éxito de las metas y objetivos generales de la empresa".

Como vicepresidente senior de habilitación de soluciones globales en la empresa de Redwood City, California, Mallory ayuda a las compañías a utilizar los recursos del centro de datos de Equinix en su beneficio, facilitando su transición a la nube y las tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial. Entonces, para él, hablar sobre la tecnología del futuro y cómo prepararse para eso es su negocio de siempre. Los ejecutivos de TI en el evento del MIT hablaron con él sobre un gran desafío al que se enfrentaron al comenzar: el vertiginoso ritmo del desarrollo.

"Les está costando pasar por su ciclo de evaluación DevOps de desarrollo tecnológico antes de que ese producto sea obsoleto o haya cambiado su enfoque general", dijo.

En una entrevista en la conferencia de MIT, Mallory habló sobre los esfuerzos de transformación digital que las empresas deben emprender para convertirse en una empresa inteligente, cómo se aprovechan para implementar las tecnologías obligatorias, incluida la nube, además de los desafíos enfrentados por Equinix durante sus propias iniciativas de tecnología emergente. Aquí hay extractos editados de esa conversación.

Ryan Mallory

Parte de su trabajo es ayudar a los ejecutivos de negocios con sus estrategias de implementación en la nube. ¿Qué obtienen los ejecutivos sobre la nube y dónde necesitan más ayuda?

Ryan Mallory: Los ejecutivos saben que necesitan la nube, punto. Entonces, el modelado financiero y la ingestión de servicios en un entorno básico –lo que significa que están usando sus propios dólares cada año, cada dos años para comprar servidores y luego realizar las actualizaciones– se dan cuenta de que el modelado económico asociado con eso simplemente ya no es viable. Saben que necesitan consumir servicios de forma virtualizada y quieren llegar allí.

El mayor desafío que tienen es que, en los últimos ocho o diez años, realmente han reducido su personal de TI; lo que es más importante, su personal de red. Y de lo que se dan cuenta es que lo que tienen hoy no puede llevarlos a donde deben estar el día de mañana. No tienen propiedad intelectual en el interior, desde la perspectiva del personal, para cruzar ese abismo, para comprender cómo realmente aprovechar la nube.

Está moderando un panel aquí en el Simposio MIT CIO sobre cómo convertirse en una empresa inteligente. ¿Puede definir eso?

Mallory: Lo que veo como una empresa inteligente es una compañía o una empresa que tiene la capacidad de utilizar la tecnología para ser más eficiente, más productiva y tener un mayor impacto en el éxito de las metas y objetivos generales de la empresa.

¿Una empresa necesita pasar por una transformación digital para convertirse en una empresa inteligente?

Mallory: Absolutamente. Siempre tiene varios niveles, y debe verse como multianual, y nunca debe verse como un punto de inicio y un punto final. Porque con los avances tecnológicos actuales y los ciclos de vida de desarrollo, vemos que la Ley de Moore se comprime continuamente con la capacidad de tener mejores capacidades, mejores servicios, mejores chips, etc. Así que la necesidad de avanzar en su estrategia digital se alinea con eso, porque puede continuar mejorando.

Me estaba reuniendo con un par de empresas aquí, y estaban diciendo claramente que los mayores desafíos cuando comienzan algo en I+D, es que les está costando incluso superar su ciclo de evaluación DevOps de desarrollo tecnológico antes de que ese producto sea obsoleto o haya cambiado su enfoque general. Y sus dólares de I+D deben ser reembolsados y luego regresados a otra ronda de I+D.

Ese es el ciclo que estamos viendo, especialmente de las aplicaciones SaaS y las capacidades que existen: estas capacidades de hoja de ruta a corto plazo están evolucionando tan rápido que existe una frustración en torno a: “¿Cómo nos aseguramos de estar al frente de esto?”, y “¿Cómo estamos mirando el estado actual y el ‘ser’, pero también que la ideación de la innovación esté teniendo lugar también?”.

¿Cuáles son algunas de esas tecnologías clave?

Mallory: Es la IA. Se trata de análisis, aprendizaje automático, pero también son las aplicaciones principales que se encuentran dentro de Microsoft Azure. Hemos tenido conversaciones sobre algunas de sus aplicaciones de ciencia de datos e incluso algunas de sus capacidades avanzadas de cuadernos, donde las empresas los utilizan para un propósito específico.

Una de las empresas con la que estaba hablando esta mañana es una compañía de petróleo y gas que estaba usando algunos de los análisis de datos y mecanismos científicos que tenía Microsoft, y todos fueron comprados [en un producto de Microsoft]. Seis meses después de iniciar su ciclo de I+D, acabaron con el ciclo de vida de ese producto porque iban a lanzar algo más. Y eso no es un golpe para Microsoft; es simplemente lo rápido que las personas están desarrollando sus productos subyacentes, y eso viene desde los hiperescaladores hasta las nuevas empresas.

Y hemos visto esto evolucionar. Entefy es una empresa de aprendizaje automático e IA muy caliente y prometedora en Silicon Valley. Y solo en los últimos 18 meses, hemos visto evolucionar su conjunto de productos a partir de una plataforma unificada de mensajería que tenía capacidades de inteligencia artificial para permitirle combinar texto, voz y correo electrónico en una única interfaz de información hacia una suite con un conjunto de ocho productos. Así de rápido evolucionan. Ese modelo original de UC está ahí; está bien. Pero la búsqueda profunda y las capacidades de aprendizaje profundo son hacia lo que realmente se han movido. El mercado es tan dinámico en este momento que solo tienes que concentrarte en estar frente a él.

Entonces, el ritmo del desarrollo es un desafío. ¿Cuáles son algunos otros desafíos que las empresas enfrentarán?

Mallory: Son muy expertos en su propio código y sus propios algoritmos; están muy enfocados en el desarrollo de ese producto. Está siendo capaz de integrar esas capacidades en forma utilizable en el mercado.

Si observamos el mercado desde la perspectiva del silo, qué está sucediendo con los clientes, qué está pasando con los proveedores, puede ver los widgets y decir: "Está bien, genial. Esa una buena idea”, y “Ese es un gran algoritmo” o “Esa es una gran implementación”. Pero cuando empiezas a mirar el aprendizaje automático y la IA y dices: “OK, queremos empezar a ver algunos modelos para ciudades inteligentes”, ¿cuál es el punto final? Cámaras de datos que cada vez que todos atraviesan un peaje, podemos ver cómo es el auto, cuántos pasajeros hay allí, a qué velocidad van. Entonces, las empresas pueden comenzar a ver: “¿Dónde queremos poner estaciones de carga? ¿Cuál es el aumento de los autos eléctricos? ¿Deberíamos venderle esta información a Tesla y dejar que ellos instalen un nuevo quiosco en un centro comercial?”.

Pero conectar todos esos puntos auxiliares se vuelve muy difícil, porque usted está tomando tecnologías, y tiene que descubrir cómo integrarlas, ya sea física o lógicamente, y luego averiguar cómo asegurarse de que las personas puedan acceder a la información. Más importante aún, ¿cómo pueden actuar sobre esa información? Ese es el gran desafío.

Equinix ha implementado una gran cantidad de tecnologías emergentes, encabezó una serie de iniciativas de inteligencia artificial, por ejemplo. ¿Qué desafíos experimentó al prepararse y ejecutarlos?

Mallory: Creo que lo que todos asumen es que, cuando piensan en IA o piensan en IoT, hay escenarios de soluciones rápidas. “Ok, genial. Estoy habilitado para IoT”. Bueno, si un dispositivo está habilitado para IoT, eso solo significa que el punto final tiene la capacidad de comunicarse de manera más amplia. Cuando observa ese plan de despliegue o un esquema de despliegue al tratar de hacer las cosas más inteligentes o tener acceso a esos datos, eso significa colocar sensores en todas partes.

El verdadero desafío es el alcance de la implementación asociada con hacer las cosas más inteligentes. Esa es la parte difícil. La tecnología y poder definir que ha sido probada. Y todos los que pienso en el campo de la tecnología estamos muy cómodos donde estamos y hacia dónde vamos. Pero es solo asegurarse de que todo lo que sea un legado, cualquier cosa que se haya construido desde hoy hacia atrás tenga esas capacidades. Ahí es donde está el desafío. Estamos hablando de cientos de miles de sensores. Se necesitan muchas horas hombre para entrar y poner un sensor en cada interruptor de luz.

La implementación física

Mallory: Absolutamente. Tenemos los mecanismos de agregación tanto públicos como privados, con conectividad privada a través de nuestro tejido y conectividad pública a través de internet o Wi-Fi, por lo que el acceso y los conceptos están ahí. Pero es el momento asociado con el despliegue que creo que está atrapando a todos ahora mismo.

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