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¿Para qué puede servir Uber?

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Ambulancia

La respuesta a esta pregunta puede parecer terriblemente obvia, ¿verdad? Pues para que un conductor nos lleve de un sitio a otro por una tarifa establecida previamente, punto. Sin duda, esa es la razón de ser de Uber, y el modelo de negocio que ha llevado a esta start-up a lograr un éxito arrollador… y también a verse sumida en múltiples controversias. Desde su nacimiento, la empresa de Travis Kalanick se ha ido adaptando a múltiples cambios, buscando nuevos modelos de negocio dentro de su estrategia de consumo colaborativo, así como negociando con administraciones públicas en busca de soluciones regulatorias que sean beneficiosas para la mayoría. Y tanto es así que, aunque cuando mencionamos Uber y administración en la misma frase, lo primero que viene a muchas cabezas son sus problemas relacionados con las regulaciones de parte de las ciudades en las que pretende ofrecer sus servicios, lo cierto es que en otros casos se plantean relaciones simbióticas entre la start-up y “lo público”.

El caso más reciente es la posible colaboración de Uber con Washington D.C. en el transporte sanitario, de la que informa NBC Washington. La idea es que, cuando una persona llame al 911 (el número de emergencias en Estados Unidos, similar a nuestro 112), la persona que atiende la llamada evalúe la urgencia del traslado y, en caso de que este sea necesario, pero que no requiera de personal sanitario durante el mismo (que es lo que ofrece una ambulancia) ni asistencia in situ, y no resulte especialmente urgente, el mismo sea derivado a Uber. Es cierto que, al analizar esta posibilidad, se plantean una serie de problemas, como los destacados hoy por TechCrunch, que apuntan a que no es una buena idea, y se centran en la dificultad de evaluar correctamente a un paciente exclusivamente con una conversación telefónica.

Así, el sistema no resultaría demasiado fiable en determinados casos pero… ¿significa eso que Uber no tiene cabida en el ámbito sanitario? Ni mucho menos, y la evolución tecnológica puede mejorar todavía más la situación. El primer y más claro ejemplo que se me ocurre es el de los traslados programados, es decir, los que no llegan a través de urgencias, sino que han sido planificados previamente. Esto ocurre, por ejemplo, con las personas que deben someterse periódicamente a diálisis. A día de hoy, en la mayoría de los casos, o el paciente se traslada por su propia cuenta o es recogida por un transporte colectivo que realiza una ruta (generalmente bastante larga) tanto para recoger a varios pacientes en sus domicilios, como para llevarlos posteriormente a sus casas tras el tratamiento. En este caso, podría tener mucho sentido sustituir esos transportes colectivos por alternativas de transporte colaborativo, como Uber o Blablacar, buscando encaje entre el paciente y algún conductor del servicio que, por sus propias necesidades, realice un recorrido parecido de manera habitual.

Por otra parte, hay personas que, con el paso de los años, llegan a conocer muy, muy bien las enfermedades que padecen y, por lo tanto, son capaces de determinar con bastante fiabilidad qué deben hacer (y de cuánto tiempo disponen para ello) ante la aparición de uno de los síntomas de su enfermedad. Así si, por ejemplo, yo sé que ante la aparición del síntoma A de la enfermedad B tengo 20 minutos para llegar a urgencias, y que durante ese lapso de tiempo no necesito asistencia sanitaria, ¿qué diferencia hay para mí entre ir en una ambulancia o en un coche particular? Lo más probable es que, dada la mayor oferta de conductores en servicios como Uber, que de ambulancias operadas por los servicios sanitarios, obtenga un tiempo de respuesta mucho más rápido y, por lo tanto, tarde menos tiempo en llegar al hospital, centro de urgencias, etcétera.

Y si el autodiagnóstico de cada paciente pudiera no ser suficiente, el siguiente paso viene de la mano de los wearables. Hasta ahora hemos hablado de smartwatches, pulseras cuantificadoras y demás, pero estos dispositivos que llevamos puestos tienen una y mil aplicaciones en el campo de la salud, y especialmente si hablamos de personas con enfermedades crónicas que deben evaluar su estado de manera constante. Gracias a los mismos, se puede adelantar mucho la detección de un cuadro que haga necesario acudir a urgencias y, con ese margen de tiempo extra, este se puede llevar a cabo a través de Uber, de una manera más cómoda y menos traumática para el enfermo (ser trasladado en una ambulancia no es nadaagradable, eso lo puedo asegurar). Y, además, reservar el uso de los recursos asistenciales (ambulancias y UVIs móviles) para aquellos casos en los que realmente sean necesarios, es decir, aquellos en los que su presencia pueda marcar la diferencia.

 

Imagen: sv1ambo

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La salud de hierro de los mainframes

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ibm mainframe

Las empresas siguen confiando en los mainframes como una potente plataforma para el largo plazo, según informa el proveedor de soluciones TI BMC, en su último informe sobre el futuro de los mainframes. Esta consultora está especializada en este tipo de entornos y publica un informe anual sobre las tendencias y modelos de uso de este tipo de plataformas.

Una de las cifras más destacables del informe es que el 93% de los profesionales encuestados sigue creyendo en la viabilidad a largo plazo de este tipo de plataformas. Y curiosamente el 63% de los entrevistados tienen menos de 50 años, lo que representa un aumento de 10 puntos porcentuales sobre el informe del año anterior y habla de una modernización de los equipos de TI asociados a los mainframes.

Y no hablamos tampoco de entornos de TI en los que básicamente se usen aplicaciones muy antiguas, ya que el 82% de los encuestados afirmó que usaban Java en sus mainframes y nada menos que un 48% aplican prácticas Agile/DevOps en sus entornos mainframe. Estos dos datos, unidos a la reducción de edad media hablan de una significativa modernización de las prácticas. Otro dato interesante de esta encuesta es que 1 de cada 3 profesionales contactados aseguró emplear métodos de cifrado en sus sistemas.

Los valores que más se asocian a los sistemas mainframe son: disponibilidad, seguridad, control centralizado de los datos y capacidad de procesamiento transaccional. Las principales prioridades reflejadas en el estudio son la disponibilidad de aplicaciones, la modernización de aplicaciones, la reducción de costes y la privacidad de datos junto con los problemas de reclutamiento de especialistas.

Y, por último, los desafíos más importantes a los que hacen referencia son el coste a través de optimizaciones y la carencia de personal especializado. Desde luego, con estos datos, el futuro de los mainframes, 60 años después de revolucionar la informática, sigue siendo algo a tener en cuenta.

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El gasto en sistemas de Inteligencia Artificial y Cognitiva superará los 77.000 millones en 2022

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El gasto en sistemas de Inteligencia Artificial y Cognitiva superará los 77.000 millones en 2022

Tal como ha quedado reflejado en un informe de IDC, la inversión a nivel mundial en sistemas de Inteligencia Artificial y Cognitiva va a seguir mostrando un nivel de crecimiento muy sólido y robusto. Tanto, que la consultora prevé que para el año 2002, el gasto en estos sistemas llegue a los 77.600 millones de dólares. Una cantidad que casi triplica a los 24.000 millones que están previstos que se inviertan en este tipo de sistemas en este año 2018. En total, se espera que la tasa de crecimiento anual de estas inversiones suba un 37,3% hasta 2022.

La categoría que más va a crecer en inversión de entonces hasta ahora, y también la de mayor envergadura, va a ser la de software. Concentrará el 40% de la inversión en Inteligencia Artificial y Cognitiva hasta 2022, con una tasa de crecimiento anual hasta 2022 del 43,1%. Dos de las principales áreas de esta categoría que van a atraer esta inversión son las aplicaciones de Inteligencia Artificial conversacional, como los asistentes personales y los chatbots; y las aplicaciones de machine learning, de las que podemos encontrar numerosos casos de uso.

Mientras, la categoría de servidores y sistemas de almacenamiento de hardware será la siguiente que más inversión reciba hasta dentro de unos años, cuando será sobrepasada por el gasto en servicios TI de empresa relacionados. Ambas categorías tendrán un fuerte crecimiento de aquí a 202, con unas tasas de crecimiento anual del 30,6% y del 36,4% respectivamente.

En cuanto a los casos de uso de Inteligencia Artificial y Cognitiva que mayor inversión están recibiendo en 2018, son los agentes de servicio personalizado, con una inversión de 2.900 millones de dólares. Le siguen los sistemas de prevención y los de detección de amenazas automatizados, com 1.900 millones de dólares de inversión, y los de recomendación y automatización del proceso de ventas, con 1.700 millones.

Por otra parte, los casos de uso que tendrán un mayor nivel de crecimiento anual hasta 2022 son la investigación farmacéutica (46,8%), recomendaciones de productos y consejeros de compra expertos (46,5%), los asistentes digitales para los trabajadores de empresas con tareas relacionadas con los conocimientos (45,1%) y la automatización de procesos inteligente (43,6%).

La banca y el retail serán los dos sectores que más inviertan en estos sistemas en 2018. Se espera que cada uno invierta más de 4.000 millones en estos sistemas durante este año. La banca dedicará más de la mitad de su inversión a sistemas de prevención y detección de amenazas automatizados, así como a los de investigación y análisis de fraude. Mientras, el retail se centrará en agentes de servicio personalizados y automáticos, y en recomendaciones de producto y recomendadores de compra.

Además de más banca y el retail, otros sectores que harán inversiones considerables en sistemas de Inteligencia Artificial y Cognitiva son los de manufactura discreta, proveedores sanitarios y manufactura de procesos. Además, los sectores que se espera que aumenten con más fuerza la inversión en estos sistemas son los de servicios al consumidor (44,5) y los gobiernos centrales y federales (43,5&). Hacia 2022, el retail se colocará en primera posición en inversión en estos sistemas, con una tasa de crecimiento anual hasta entonces el 40,7%.

El país que más invertirá en estos sistemas será Estados Unidos, con más del 60% del gasto total en ellos hasta 2022. La segunda zona con mayor inversión será Europa occidental, con China en tercera posición. El mayor crecimiento del gasto, por otra parte, se dará en Japón, país en el que crecerá un 62,4% anualmente, y en Asia-Pacífico (salvo China y Japón), donde la subida del gasto en Inteligencia Artificial y Cognitiva será del 52,3%. China también crecerá de manera notable: un 43,8%.

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El 28% del gasto en áreas TI clave de la empresa pasará a la nube en 2022

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El 28% del gasto en áreas TI clave de la empresa pasará a la nube en 2022

La atracción por la nube está derivando, entre otras cosas, en que el porcentaje del gasto en sectores TI clave para las empresas esté pasando cada vez más a la nube. Tanto, que según Gartner, se espera que para 2022 el 28% de la inversión que las empresas llevan a cabo en estos sectores clave haya pasado ya a la nube. Es una subida de un 3% con respecto a lo que van a invertir en la nube en estas áreas TI en este año 2018.

Es una subida significativa, aunque no demasiado elevada, ya que para 2022, el 72% de los ingresos conseguidos por las áreas TI de la empresa seguirá siendo achacable a ofertas convencionales. A pesar de esto se espera que, entonces, más de 1,3 billones de dólares del gasto en TI estarán afectados de manera directa o indirecta por el cambio a la nube.

Hasta este año 2018, el cambio a la nube de mayor envergadura se ha dado en el software y las aplicaciones. Sobre todo, impulsados por los CRM, o sistemas de gestión de relación con el cliente. De hecho, los CRM han llegado ya a un punto de inflexión, ya que la mayor parte de la inversión en este tipo de herramientas se da en la nube, y no en software convencional.

Esta tendencia seguirá extendiéndose para llegar a más segmentos del software de aquí a 2022. Entre ellas, las suites de ofimática y los servicios de contenidos y colaboración. Hasta entonces, el software para aplicaciones tendrá el mayor porcentaje de cambio a la nube, y pasará de un 34% en 2018 a un 40% entonces.

Mientras, para dicha fecha, casi la mitad de los ingresos que se pueden atribuir al cambio a la nube lo conseguirán las categorías de infraestructura de sistemas y software para infraestructuras. El primero de estos dos segmentos será el que presente un cambio a la nube más acusado de aquí a 2022. Este dato es bastante importante si se tiene en cuenta que se trata del segmento que en la actualidad tiene una tasa menor de paso a la nube.

Esto se debe sobre todo a las inversiones anteriores realizadas por las empresas en hardware de centros de datos, virtualización y sistemas operativos y servicios TI para centros de datos. Aun así, esta categoría pasará de un 11% de subida de inversión en cambio a la nube en 2018 a un 22% en 2022.

Michael Warrilow, Vicepresidente de investigación de Gartner, apunta que “el cambio de la inversión TI de la empresa hacia nuevas alternativas basadas en la nube es firme, aunque se está dando a lo largo de muchos años, debido a la naturaleza de la tecnología tradicional de la empresa. El paso a la nube subraya el atractivo de su mayor agilidad y flexibilidad, lo que se percibe como consecuencia de la capacidad y de su sistema de pago por uso.

Warrilow también ha recordado que “el cambio a la nube que se va a dar hasta finales de 2022 representa un periodo crítico para los proveedores de infraestructura tradicional, ya que la competencia se beneficia de la cada vez mayor disrupción que aporta la nube y de los mecanismos de activación del gasto con base en la caducidad de activos de infraestructua. A medida que la nube se vaya haciendo cada vez más dominante, tendrá más influencia sobre cada vez más parte de las decisiones TI de las empresas. Sobre todo, a medida que la tensión entre soluciones en local y en remoto se va haciendo cada vez más aparente“.

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