Aprendizaje automático e industria 4.0 proyectan crear 400 mil empleos anuales en LA

El mundo está lleno de datos. Mejor dicho: existen millones o trillones de datos. Información, imágenes, música, palabras, hojas de cálculo, videos, redes sociales y más. Estimaciones de la consultora Grupo Bit apuntan a que, por cada persona en el mundo, se producen 1,7 MB de datos cada segundo y que cada año se duplicará la cantidad de datos producidos durante el año anterior.

La tendencia indica que no parece que dicha data vaya en descenso; entonces, ¿cómo manejar o aprovechar ese inmenso mar de información de manera inteligente? Muchos apuntan al aprendizaje automático y sus aplicaciones como respuesta para no naufragar en dicho intento. 

Denys de Souza

El aprendizaje automático o machine learning (ML) es una subdivisión de la inteligencia artificial (IA), referida a la capacidad de las máquinas para aprender nueva información y desarrollar habilidades para resolver sus propios problemas. Esta tecnología utiliza datos de entrenamiento o entrada de datos para enseñar a las máquinas a resolver problemas, responder preguntas y sacar conclusiones del material de origen. Todo sin necesidad de intervención humana.  

¿Qué beneficios aportan estos sistemas a una empresa? Muchos y muy diversos. En comparación con los sistemas automáticos tradicionales, los basados en ML han demostrado ser más versátiles y adaptables, reducen espectacularmente la tasa de errores, son capaces de interactuar en entornos en los que hay seres humanos y entre sí, y, sobre todo, son capaces de realizar con eficiencia tareas que eran impensables para un robot hace solo unos años.  

Ahora, esta hiperconectividad entre dispositivos también puede generar amenazas cibernéticas. Podría decirse que existe una relación directa entre el desarrollo y aplicación de nuevas tecnologías y el número de amenazas a las que se exponen. ¿Cómo asegurar el uso correcto de estas tecnologías sin peligros de ciberseguridad?   

Una de las posibles respuestas está en encontrar elementos que aseguren seguridad y estabilidad sobre el uso de ML, y herramientas como la fibra óptica pueden dar soluciones reales a dichas incertidumbres. “Las redes de fibra óptica proveen infraestructuras de comunicaciones capaces de transportar grandes cantidades de datos en banda ultra-ancha con tiempos de latencia mínimos. Dado su costo moderado, fiabilidad, flexibilidad y seguridad, la fibra óptica forma parte de las infraestructuras de comunicaciones de las ciudades actuales y futuras”, comenta Luz García Martínez, líder del proyecto para controlar el tráfico y el distanciamiento social frente al covid-19 realizado por la Universidad de Granada.  

La sociedad da pasos agigantados hacia la hiperconectividad y requiere infraestructura que pueda soportar esa evolución. La Comisión Económica para América Latina y el Caribe (Cepal) estima que, para el año 2030, la región será capaz de cerrar la brecha de digitalización con la OCDE, generando un impacto en la productividad que permitiría crecer por encima del 3 % anual.  

En 2019, la región registraba tasas de crecimiento promedio de 0,1%, mientras que las proyecciones para 2020 se sitúan en torno al 1,3%. Esta convergencia generaría más de USD $700.000 millones de crecimiento extra hasta el 2030 y la creación de más de 400.000 empleos anuales.

Ante este escenario, el soporte tecnológico para llegar a dichas metas e ingresar con fuerza a la puesta en marcha de una industria 4.0 es indispensable.

Sobre el autor: Denys de Souza Scheiner es jefe de ingeniería de productos y aplicaciones para el Cono Sur en Furukawa Electric LatAm.