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La subida y el potencial de la datafication

31 enero, 2019

Katie Llanos-Small

Augemented reality - Datafication - Digitization

 

Han pasado tres años desde que el World Economic Forum introdujo el concepto de la cuarta revolución industrial en el congreso de  2016 en Davos.

El WEF posiciona las innovaciones tecnológicas de hoy dentro del contexto histórico de las tres previas revoluciones industriales. La primera, logró la transición entre bienes hechos a mano a la producción mecanizada de bienes, con maquinaria que funcionaba con los poderes del agua y el vapor.  La segunda ocurrió alrededor del metal, las vías de tren, los carros, los químicos, el petróleo, la electricidad, el teléfono y la radio, llevando a la era de la producción masiva. La tercera, que empezó en los años 60, ocurrió con la llegada de las tecnologías digitales, las computadoras, la industria IT y la automatización de los procesos en casi todas las industrias.

La cuarta revolución industrial  sigue construyendo sobre las bases de la tercera. Incluye un número de tecnologías que están borrando los límites entre las esferas biológicas, digitales y físicas.

Tres innovaciones tecnológicas tienen un impacto particular en la industria financiera: la digitalización de la economía, la creciente datification del mundo que nos rodea y el surgimiento de las tecnologías blockchain.

En este artículo desarrollaré las maneras en las que la digitalización está llevando a datafication y creando el potencial para algo incluso más grande, y dejaré blockchain para otro artículo.

 

Digitalización está creciendo

Mientras que nuestra revolución digital comenzó en los años 60, el crecimiento explosivo del internet ha llevado a la digitalización a otro nivel. Las tecnologías digitales  han estado permeando en todos los rincones de la economía, la sociedad y la vida personal. Adaptarse a la digitalización de la economía ya es un gran reto para todos los negocios. Su velocidad acelerada, su amplio alcance y el impacto sistemático han llevado a constantes sorpresas y serias disrupciones, incluyendo:

Expectativas del consumidor

Ninguna transformación es tan retadora  como cumplir con las   expectativas de servicio de clientes empoderados en lo digital. Las tecnologías digitales le permiten a las compañías comunicarse mejor con sus clientes, ofrecerles una experiencia superior con costos que pueden pagar. Esta es la mayor amenaza competitiva de los startups  ya que la revolución digital está finalmente llegando a la industria establecida de servicios financieros.

Mejorar productos y servicios

Los avances en tecnologías digitales y comunicaciones están dándole crecimiento a los productos y servicios con conexión inteligente , combinando sensores, software, data analytics y conectividad en todos sus usos y maneras. Los sistemas innovadores de IoT están reestructurando los límites de la industria y liderando la creación de industrias completamente nuevas.

Estructuras organizacionales

La organización jerárquica que prevaleció en el siglo XX era apropiada para una economía industrial orientada a la producción. Pero con unos cambios acelerados de tecnología y de mercado, así como el crecimiento global de la competencia, el modelo organizacional jerárquico no funciona tan bien. Las compañías deben adaptarse y ser más creativas para responder mejor al ambiente de negocios que cambia tan rápido, y que requiere que innoven más. Las estructuras y la cultura organizacional deben ser repensadas para lidiar mejor con los nuevos mercados digitales y los modelos de negocios.

 

El ascenso de datafication

La digitalización creciente está llevando a la datafication, un término relativamente nuevo que describe nuestra habilidad para capturar como data muchos aspectos del mundo que nunca antes habían sido cuantificables.

La data se genera ahora por casi todo lo que nos rodea, incluyendo no sólo el creciente volumen de transacciones online y offline, sino también nuestras búsquedas en la web, las interacciones en redes sociales, los billones de dispositivos móviles y las decenas de billones de sensores inteligentes IoT.

Toda esa data nos permite entender mejor las infraestructuras sociales, físicas y económicas del mundo, y las incluye a través de la inteligencia basada en la información en cada aspecto de las operaciones y la gerencia.

Con datafication, no sólo podemos reportar que pasa en el presente, sino analizar cómo será el futuro y tomar mejores decisiones y hacer mejores predicciones.

Más allá de su uso para mejorar la eficiencia operacional, la data está ayudando a las instituciones financieras a evaluar mejor los riesgos y potencialmente hacer préstamos a individuos y negocios que de otra manera no hubieran calificado.

 

Digitalización + datafication = Potencial AI

La data ahora se aplica al machine learning, que le da a las computadoras la habilidad de aprender cuando obtienen y analizan una gran cantidad de data en vez de ser explícitamente programados. Es manera de “fuerza bruta” de desarrollar la inteligencia artificial.

Esto ha traído ahora a un punto de giro para la aceptación del mercado de la inteligencia artificial. Después de décadas de promesas y revuelo, la inteligencia artificial pareciera estar en todos lados. En los últimos años los ingredientes necesarios se han unido para impulsar la AI más allá de los laboratorios, hacia el mercado: tecnologías poderosas, baratas, algoritmos sofisticados y grandes cantidades de data.

Mientras que es muy probable que la AI se convierta en una de las tecnologías más importantes del siglo XXI, estamos todavía en las etapas iniciales de su lanzamiento, especialmente fuera de las compañías que lideran en los terrenos de nuevas tecnologías.

Pero con el tiempo, la AI se convertirá en algo tan común como la electricidad y la digitalización. No hay nada en lo que podamos pensar que no pueda ser más útil, más interesante y más valioso cuando se potencia con tecnologías de inteligencia artificial.

     

Irving Wladawsky-Berger es Research Affiliate de la Escuela Sloan de MIT y Fellow de la Initiative on the Digital Economy y de la MIT Connection Science Initiative. Se retiró de IBM en 2007, después de 37 años en la compañía, donde fue responsable de identificar las tecnologías emergentes y los desarrollos del mercado que serían críticos para el futuro de la industria IT y lideró numerosas iniciativas para toda la compañía IBM incluyendo el internet, el supercomputing y Linux.