Si bien todavía no estamos allí, llegará el día en que podemos esperar una respuesta lógica y precisa.
Hace unos años, empezaron a aparecer preguntas en foros de mantenimiento y confiabilidad como "El rodamiento externo falló en mi bomba de elevación vertical, ¿alguien sabe qué lo causó?" y "¿Qué causa grietas en las soldaduras de los ventiladores centrífugos de tiro inducido? "Habiendo estado al tanto para analizar y resolver problemas como este durante mis días previos en la industria, la simple idea de hacer estas preguntas era ... bueno, ingenua en el mejor de los casos.
Cuando empezamos a ver estas preguntas, estoy seguro de que la mayoría de mis colegas canosos se rieron y negaron con la cabeza, como yo. Sabiendo que las preguntas provenían de una generación que creció obteniendo respuestas con solo un par de pulsaciones de teclas, era de esperar. De manera interesante, sin embargo, varios años después, me doy cuenta de que podría necesitar repensar mi posición porque las cosas están cambiando rápidamente.
A través del desarrollo continuo de la inteligencia artificial (AI)/cómputo cognitivo, las respuestas a problemas complejos están cada vez más disponibles (y cada vez son más precisas) a medida que los conjuntos de datos se expanden. Google previó esto hace más de 10 años. El desafío subyacente no es necesariamente proporcionar respuestas/soluciones a problemas complejos, sino acumular los datos necesarios para que los algoritmos de AI saquen sus conclusiones. ¿Es un misterio por qué Google produjo tantas aplicaciones valiosas y las puso a disposición de forma gratuita? Cuando marcó el cuadro "Términos", ya sea que lo supiera o no, ¡comenzó a darles todos sus datos! Ese fue su 'pago' por sus aplicaciones 'gratuitas'.
El primer prototipo de trabajo realizado por la plataforma de computación cognitiva de IBM, Watson, ha demostrado que son posibles resultados impresionantes cuando la informática cognitiva se alimenta de suficientes datos. Google y Microsoft están trabajando en servicios similares y poniéndolos a disposición de los desarrolladores. Independientemente de la plataforma, a medida que aumenta el conjunto de datos, también aumenta la precisión de la respuesta. Entonces, aunque en este momento no he visto ninguna aplicación que pueda responder con precisión '¿Por qué mi proyecto se ha retrasado 6 semanas?', Llegará el día en que esas respuestas serán posibles una vez que haya suficientes datos disponibles. Es solo una cuestión de tiempo.
Si desea aprovechar estas capacidades en el futuro, estaría bien atendido ahora para seguir los siguientes pasos: consolidar sus datos y estructurarlos para que sean más consistentes. El beneficio futuro será mejor, un apoyo de decisiones más rápido, y lo llevará al mundo proactivo de prevención en el que siempre está pensando, pero que lucha por alcanzarlo. Una acción recomendada es mover sus aplicaciones de escritorio, hojas de cálculo y archivos autónomos a aplicaciones de Enterprise cuando sea posible. Los datos en los archivos de Word y Excel almacenados en unidades individuales son muy difíciles de delimitar y, posteriormente, no proporcionarán mucho valor en el futuro.
Además de los numerosos beneficios de tener todos los datos almacenados en una ubicación común, los datos en los sistemas Enterprise producirán resultados de mayor calidad debido a la estructura de datos y las capacidades de etiquetado consistentes que se utilizan para generar informes. Específicamente para el análisis de causa raíz, las aplicaciones empresariales ya identifican las "causas comunes", una fuente clave de soluciones proactivas. Con solo un poco más de tiempo, creo que podrán proporcionar modelos probabilísticos que nos digan qué y dónde será el próximo fracaso.
¡Algo muy emocionante! ¿Quién sabe? Tal vez algún día la computación cognitiva prediga a nuestro próximo presidente.