30 de abril de 2017
En 2020, la cantidad de tráfico de datos en data centers ascenderá a más de 15 zetabytes (Zb), o bien 15 mil trillones de bytes, según la empresa Cisco. Otros pronósticos denotan un crecimiento aun más exorbitante del universo digital, calculando un total superior a los 40Zb. Comparado con los 4,4Zb registrados el año 2013, esta evolución exponencial ha contribuido a la consolidación del Internet de las Cosas y el protagonismo del Big Data en el mercado en los últimos diez años. Protagonismo que, según el Director del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional UC, Carlos Jerez, inevitablemente continuará marcando pauta para directorios empresariales de todos los rubros.
En el marco de la serie «Desde mi Lab» del Centro de Innovación UC Anacleto Angelini, el investigador desglosó el análisis de datos en un contexto empresarial, y las competencias necesarias para sumar valor al negocio. Ya no se trata tan sólo de Big Data, argumentó, sino que también de Big Math y Big Computations (matemáticas y cálculos, respectivamente), las cuales tildó como «las 3 ‘Big'». La idea es mezclar elementos de modelamiento matemático y simulación computacional para la interpretación de datos.
«El futuro tiene dos palabras: Algoritmo y modelamiento, nos guste o no nos guste, ya que no hay una forma de trabajar en Big Data sin cálculos y simulaciones de gran escala detrás de ello y sin Big Math no podemos formularlas. Las 3 ‘Big’, en harmonía, permiten generar escenarios aptos para la toma de decisiones complejas. Es así como las 3 ‘Big’ forman parte de una gran parte de nuestras actividades cotidianas: “Cuando hacemos una búsqueda en Google o cuando le pedimos a Waze que busque la ruta más corta para un viaje, pedimos información contenida en algoritmos, que a su vez se basan en grandes cantidades de datos almacenados en la red. Empresas deberán entender esta dinámica o quedarán atrás”, dijo.
Al tratarse principalmente software y know-how, una de las ventajas que tienen las 3 «Big» es que, comparado con otras tecnologías, no implican grandes inversiones en infraestructura ni largos periodos de prueba para poner en marcha proyectos. Empresas pueden constatar resultados netos en su última línea de negocios en un espacio de 6 a 12 meses posterior a la implementación de la tecnología, enfatizó Jerez. «Además, el algoritmo puede considerar distintas disciplinas, como linguistas, psicólogos, diseñadores, sociólogos e ingenieros, entre varios otros. Cuando hablamos de matemáticas no son sólo matemáticas duras, sino que constituyen un lenguaje que nos permite entender los procesos productivos de una fábrica, de un departamento de marketing o de finanzas. Las 3 ‘Big’ representan un desafío que tienen todas las organizaciones para transformarse en entes competitivos, a un costo mucho más bajo que el que tradicionalmente implica incorporar nueva tecnología», destacó.
Aunque no todos están convencidos de ello. Vicente Peyrotén, consultor de Everis Global y uno de los especialistas que participó en un panel al final de la jornada, argumentó que uno de los desafíos para profesionales del sector es convencer empresas «más conservadoras» de los beneficios de implementar modelos matemáticos en sus procesos. “Lo importante es tener un modelo que se pueda ejecutar, aunque sea simple, para luego ir mejorando en el tiempo con nuevas iteraciones», explicó. Start-ups llegan a suplir esta labor en el mercado de manera natural, argumentó Peyrotén, al tener mayor agilidad para crear proyectos de modelamiento de datos.
La multidisciplinariedad también fue abordada por Claude Puech, Director Ejecutivo del Centro de Transferencia Tecnológica Inria Chile, socio del Centro de Innovación UC, durante el panel. Para implementar las 3 «Big» es imprescindible la diversidad en los equipos de trabajo, pero esto significa que todos los actores involucrados deben ser capaces de hablar en el mismo lenguaje, ya sea una relación entre proveedores o un servicio al cliente. El modelo de Inria integra diseñadores especializados en experiencia de usuario desde el inicio de la formulación para traducir las necesidades del cliente a los ingenieros matemáticos y programadores que crean la infraestructura digital.
Para ello, coincidieron los participantes del panel, es necesario redefinir el rol de la universidad en la formación de profesionales. «La formación de capital humano en estas áreas es muy distinta a lo que ha sido tradicionalmente la educación en carreras universitarias hasta hoy», explicó Carlos Jerez.
«Estamos viviendo en una época en la que la universidad entrega los fundamentos, pero no necesariamente las herramientas que se necesitan en la industria. Hoy el desafío es complementar una educación en la que los alumnos aprendan a pensar con fundamentos en las matemáticas. De tal forma, el rol de la universidad se asociará a herramientas para investigar, innovar, emprender y descubrir, dejando de lado la carrera tradicional de 4 años tras la cual uno está ‘listo’. Con las 3 «Big», el aprendizaje es continuo, tanto para el profesional como para la empresa», concluyó.
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