Boletín de noticias: Scan - Julio 2015

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1 Boletín de noticias: Scan - Julio 2015 Título Urbanismo sin conductores - P0804 Driverless Urbanity El efecto de los vehículos autónomos sobre los requisitos de espacio en las infraestructuras destinadas al tráfico, podría cambiar el panorama de los entornos urbanos. Los vehículos sin conductor podrían convertirse en una realidad en cuestión de décadas. Menos accidentes de tráfico, mayor productividad (porque los empleados pasarían menos tiempo conduciendo) y una reorganización de la industria automovilística son, todas ellas, consecuencias potenciales de la tecnología. Una implicación menos debatida, es el potencial de la tecnología para liberar gran cantidad de espacio en los entornos urbanos, reduciendo la necesidad de plazas de aparcamiento y calles. Tal desarrollo podría permitir a las ciudades ofrecer más zonas peatonales y parques o aumentar la densidad edificatoria. Ambas opciones tendrían impactos sobre la vida urbana, la cual, a su vez, afectará a la mayoría de las actividades comerciales. De acuerdo con un informe de McKinsey, los vehículos autónomos podrían reducir la cantidad de espacio necesario para el estacionamiento en un 25%. En los Estados Unidos, equivaldría a kilómetros cuadrados. Además, la capacidad de los consumidores para compartir coches autónomos de manera eficiente, podría derivar en un menor número de compras de automóviles. Aunque no se menciona explícitamente en el informe de McKinsey & Company, comportamientos de conducción y patrones de tráfico cada vez más coordinados mediante algoritmos, podría permitir un uso más eficiente de las calles y carreteras existentes, con lo que, además, se reducirían los requisitos de espacio. Investigadores de las universidades de Utah y Texas han simulado los impactos en el tráfico de servicios de taxi sin conductor. Creen que cada taxi de auto-conducción podría eliminar diez vehículos privados y que el enrutamiento más eficiente de pasajeros disminuiría el tráfico en punta. Los enrutamientos más eficaces también darían lugar a aumentos de uso compartido del coche, lo que reduciría aún más el tráfico. (Más información en: Aunque no se trata de una aplicación de transporte sin conductor en sentido estricto, nuevas alternativas a los conceptos de transporte público tradicionales, podrían llevar a los urbanitas a menor conducción personal y, tal vez incluso, a disminuar la tasa de propiedad de automóviles. Un ejemplo reciente de esta alternativa es la nueva experiencia de autobús que la empresa Leap está desarrollando en San Francisco. Los autobuses de Leap presentan conectividad a Internet, espacios de trabajo y taburetes tipo barra para ofrecer "una mezcla entre una cafetería, un espacio de trabajo y algo parecido a su sala de estar." Sin embargo, el servicio se ha topado con problemas legales. (Más información en:

2 Título El teclado global - P0803 The Global Keyboard Cuando todo se conecte a través del Internet de las Cosas, cualquier objeto sería una potencial interfaz hombre-máquina. El Internet de las cosas podría añadir una capa digital, casi a cada experiencia. Esta mezcla continua entre actividades conectadas y desconectadas, implica cambios significativos en la forma en que las personas interactúan con el software y con el mundo real. La realidad aumentada (a través de teléfonos inteligentes o gafas inteligentes) podría ayudar a la gente a ver la capa digital de información, que crean los sensores, que conforman la Internet de las Cosas. Investigadores del MIT han desarrollado un navegador tridimensional para datos de sensores, que podrían funcionar en un dispositivo de realidad aumentada (ver SC ). Pixie, una empresa israelí, ofrece sensores (Puntos Pixie) que permiten a los usuarios localizar objetos mediante una aplicación de realidad aumentada. Un usuario aplica un punto Pixie a un objeto, como un juego de llaves, y la aplicación muestra una X en negrita sobre el objeto cuando aparece en el visor de la cámara del smartphone ( Muchos objetos del mundo real podrían convertirse en futuras interfaces de usuario en Internet de las Cosas. La interfaz de la última muñeca que habla, Hello Barbie de Mattel, emplea un software de reconocimiento de voz basado en la nube. En el futuro, muchas de las actividades cotidianas pueden incluir interacciones digitales, aún cuando un dispositivo informático reconocible no esté presente.

3 Título Fuente Posiblidades de la vestimenta inteligente - P0802 Smart Clothing's Capabilities Scan - Stategic Business Insights Nuevas tecnologías podrían ampliar el mercado de la vestimenta inteligente. Se ha vuelto común el uso de dispositivos electrónicos portátiles, particularmente en aplicaciones personales de ejercicio físico. Aunque la vestimenta inteligente aún está retrasada en términos de madurez comercial, acontecimientos recientes apuntan hacia un aumento de la actividad investigadora en este campo. Este repunte en la actividad sugiere que estos productos podrían, pronto, ser comercialmente viables y formar parte importante de la Internet de las Cosas. La disponibilidad de energía móvil se está convirtiendo en un factor cada vez más limitante para las tecnologías portátiles, por lo que nuevos enfoques para la generación de energía móvil, podrían convertirse en facilitadores importantes de la tecnología vestible. Investigadores de las universidades de Sungkyunkwan-Corea del Sur y Wollongong-Australia han publicado recientemente su investigación sobre textiles triboeléctricas, los cuales pueden utilizar fuerzas de fricción para generar potencia eléctrica. Según informan, los textiles triboeléctricos desarrollados por los investigadores pueden generar suficiente electricidad para alimentar una pantalla LCD, múltiples LEDs y un sistema de entrada sin llave para vehículos. El uso de este tipo de textiles para obtener energía podría reducir la dependencia de las baterías. (Más información en: También están apareciendo nuevos usos para la ropa inteligente. Por ejemplo, investigadores del MIT están desarrollando ropa "social" que alerta a los usuarios cuando sus amigos están cerca. Los prototipos actuales se implementan en camisetas, pero la tecnología subyacente posibilita su uso en prácticamente cualquier prenda de vestir. Las prendas extraen información de los perfiles de redes sociales de los usuarios y se iluminan cuando personas con intereses compartidos se encuentran próximas (a menos de 12 pies). (Más información en: La necesidad de interactuar sin problemas con la tecnología portátil también crea la necesidad interfaces más intuitivas. Interfaces basadas en el sentido del tacto podrían emplearse en ropa inteligente. Immersion Corporation lanzó recientemente TouchSense Core, una plataforma que emplea motores de vibración como medio de comunicación de mensajes a usuarios de dispositivos vestibles. TouchSense Core puede ofrecer varias sensaciones táctiles para transmitir, por ejemplo, que un mensaje entrante es urgente o que las baterías de un dispositivo portátil se están agotando. El uso de una plataforma de este tipo en ropa inteligente podría dar lugar a un nuevo medio de comunicación, con una amplia gama de productos y servicios innovadores asociados. (más información en:

4 Título Fuente Gran apertura en las tecnologías de la información - P0793 Big Information Technology Opens Up Scan - Stategic Business Insights Grandes organizaciones e instituciones están adoptando enfoques de código abierto e intercambio entre iguales para sus tecnologías de la información. Las redes sociales, los servicios de medios de comunicación, y los sistemas bancarios y de pago en línea, requieren grandes cantidades de equipamiento hardware, en particular: servidores, sistemas de almacenamiento y conmutadores de red. Tradicionalmente, fabricantes de equipos tales como Cisco Systems y algunos proveedores de servicios como Google y Amazon.com han desarrollado sistemas hardware propietarios. Sin embargo, acontecimientos recientes sugieren un movimiento hacia sistemas de código abierto. Hace algunos años, Facebook inició el proyecto Open Compute (OCP; al que se unieron Apple, Cisco y Microsoft. El propósito de la OCP es crear versiones de código abierto de hardware. Bank of America, por ejemplo, predice que va a utilizar hardware OCP para satisfacer el 80% de las necesidades de sus centros de proceso de datos, en Microsoft tiene intención de reducir la carga de su hardware mediante el uso de protocolos de intercambio entre iguales (P2P) para liberar características y actualizaciones de seguridad de su próximo sistema operativo Windows 10. La tecnología P2P distribuye las actualizaciones entre equipos de los usuarios y puede aumentar, en gran medida, la velocidad de distribución de una actualización y evitar, así, que los servidores de una empresa se vean sobrecargados en el lanzamiento de una actualización de software importante. El Ejército de Estados Unidos ha liberado el código que utiliza para analizar ataques cibernéticos con la esperanza de que los civiles contribuyan al proyecto y mejorar su comprensión. Las organizaciones militares no suelen revelar públicamente información relacionada con la defensa, por lo que esta apertura supone un nuevo camino. Liberar el código permite al público trabajar conjuntamente para asegurar que no existen vulnerabilidades, lo que aumenta la seguridad, a pesar de que también permite a los enemigos acceder al código.

5 Título Visión sobre la Inteligencia Artificial - SoC811 Visionary AI Muchos economistas y científicos sociales están preocupados por el hecho de que la inteligencia artificial (IA) y las aplicaciones de robótica terminen resultando suficientemente funcionales para reemplazar a los humanos, incluso en trabajos que requieren un conjunto de conocimientos y habilidades avanzadas, y especulan sobre cuándo podría ocurrir este hecho. Este cambio se puede producir más rápido de lo que prevén la mayoría de las personas que las decisiones empresariales y los profesionales de recursos humanos, particularmente en puestos de trabajo de la industria del conocimiento, la cual muchas personas creían a salvo de la automatización. La visión artificial y las tecnologías de imagen juegan un papel importante en la transición a una economía en la que la IA y la robótica son cada vez más importantes. Automatizar el reconocimiento e identificación de imágenes ha sido particularmente difícil. Pero, esta brecha entre las capacidades de los seres humanos y las de los ordenadores se está reduciendo. Por ejemplo, el software de reconocimiento facial Deepface de Facebook puede juzgar con un 97,25% de precisión si dos fotos contienen la misma persona (que representan diferentes ángulos de iluminación y cámara), mientras que los humanos realizan la misma tarea con 97,53% de precisión. Los sistemas de análisis facial de la compañía SceneTap vídeos en directo de bares y clubes para estimar la edad media de los clientes de un lugar, la proporción de hombres frente a mujeres y el número de clientes en un lugar. Los usuarios de la aplicación SceneTap pueden entonces, elegir un local nocturno basándose en la demografía de las personas que ya están en diversos establecimientos. En muchos casos, aplicaciones como ésta pueden proporcionar información en tiempo real y experiencias de usuarios superiores a las proporcionadas por los servicios humanos de asesores de viajes y promotores de clubes, los cuales pueden tener prejuicios o motivos ocultos. Pero, los avances relacionados con el aprendizaje informático van mucho más allá del reconocimiento de imágenes. DeepMind Technologies, una start-up de inteligencia artificial que Google compró en 2014 y pasó a llamarse Google DeepMind, ha desarrollado un software que puede enseñarse a sí mismo cómo jugar juegos. Después de "ver" a humanos jugando videojuegos de la década de 1980 y con el aprendizaje de las reglas de los juegos únicamente sobre la base de lo que observa, el software aprende con éxito a jugar; de hecho fue capaz de vencer a los mejores jugadores profesionales en 23 de los 49 juegos ensayados y emplear estrategias desarrolladas por jugadores experimentados. El éxito de este programa se basa, según sus desarrolladores en "la combinación de múltiples tipos de enfoques de aprendizaje; este software es único, puesto que, a diferencia de anteriores intentos similares, aprendió las reglas de los juegos mediante la observación de jugadores humanos en lugar de seguir una programación que le dice cómo jugar". Con un enfoque más comercial, investigadores de la Universidad de Maryland, han desarrollado un software que permite a los robots de cocina aprender mediante la observación en lugar de seguir una programación directa. Su software permite a los robots emular a los cocineros humanos observando vídeos " Cómo se hace? en YouTube. En la actualidad, las capacidades algorítmicas se están expandiendo a un ritmo acelerado, y los nuevos enfoques apoyarán un desarrollo tan rápido. Software y robots que pueden aprender rápidamente a realizar y repetir una tarea están en fase de desarrollo activo, tanto en instituciones empresariales como académicas.

6 Título Industria Soc809 Industry 4.0 Muchos fabricantes reconocen que los desarrollos en Internet de las cosas, "big data" y "cloud computing" están creando oportunidades para avanzar en la fabricación. En la actualidad, muchas empresas ya analizan datos de las máquinas industriales para optimizar su rendimiento y predecir los requisitos de mantenimiento. En el futuro, tal vez los componentes del producto proporcionen a la maquinaria de línea de montaje instrucciones sobre cómo deben ser procesados. O tal vez las plantas de fabricación y las operaciones de la cadena de suministro se reconfiguren automáticamente para responder a la demanda cambiante. La digitalización puede provocar cambios importantes en la industria manufacturera, por ejemplo se pueden incorporar nuevos actores al mercado, se pueden producir cambios en los centros de fabricación globales y los fabricantes pueden llegar a convertirse en empresas de software. En Alemania, Japón y otros países, las organizaciones están utilizandoel término Industria 4.0, que se origina a partir de un proyecto financiado por el gobierno alemán para describir la digitalización en la fabricación. Los promotores del término dicen que los sistemas ciberfísicos (que abarcan redes de sensores y actuadores, grandes volúmentes de datos y computación en la nube) están creando una cuarta revolución industrial, que sigue a las revoluciones anteriores provocados por la llegada del vapor de agua, de la electricidad y de la informática y la electrónica. El nivel de progreso hacia la Industria 4.0 varía entre empresas y países. Una encuesta internacional de Accenture sobre1400 ejecutivos, encontró que el 84% de los encuestados dijeron que sus empresas podrían utilizar la Internet Industrial para crear nuevas oportunidades basadas en servicios. Sin embargo, sólo el 27% de los encuestados dijeron que sus empresas habían hecho avances concretos hacia ese objetivo y sólo el 7% dijo que tenían una estrategia integral con las correspondientes inversiones programadas. En Alemania, algunas partes legítimamente interesadas se preocupan por el hecho de que las empresas industriales del país corren el riesgo de quedarse atrás frente a sus contrapartes en Estados Unidos y China. Por ejemplo, Robert Bosch, el CEO Volkmar Denner, dijo que "Alemania tiene que cumplir rápidamente con los requisitos para la industria conectado. De lo contrario, estará desperdiciando la ventaja competitiva que sus fortalezas actualmente le proporcionan". Aunque Industria 4.0 es un término bastante poco familiar en las empresas con sede en Estados Unidos, General Electric es uno de los mejores ejemplos de una industria 4.0 éxitosa, aunque sea uno que se centra en las aplicaciones industriales en general en lugar de en aplicaciones de fabricación en particular. GE ya ha transformado el seguimiento y análisis de los datos de su maquinaria con sensores equipados y los procesos relacionados, en un negocio de mil millones de dólares (a finales de 2014, GE dijo que sus productos y servicios de predictividad estaban en camino de generar más de $1 mil millones durante el año). Aunque GE ha ofrecido diversos productos relacionados con los datos durante muchos años, su actual negocio de Internet Industrial comenzó realmente en 2011 cuando la compañía hizo una importante inversión en un nuevo centro de software de excelencia, cerca de Silicon Valley y compró las empresas de análisis SmartSignal Corporation y CSense Systems. En 2013, GE lanzó Predix, una plataforma de grandes datos basada en la nube para su Internet Industrial, con la ayuda de un ecosistema de socios que incluye a Accenture, Amazon.com, Cisco Systems, Intel y Pivotal Software. En 2015, GE ha actualizado Predix para que los clientes puedan utilizarlo para controlar las máquinas de otros fabricantes y desarrollar sus propias aplicaciones. La empresa puede aspirar a crear la plataforma software de facto para la maquinaria industrial y apoderarse de un valor significativo de las oportunidades de la Industria 4.0 en ese proceso. Cómo de exitosa será la transición del uso de Predix más allá de los propios equipos GE es algo de gran incertidumbre. Los fabricantes de equipos competidores se resistirán, previsiblemente, a adoptar la tecnología de GE y probablemente surgirán plataformas software rivales. En la actualidad, la compañía alemana de software SAP y el fabricante chino Huawei están colaborando en la investigación y desarrollo de productos Industria 4.0, que podrían conducir a una plataforma de software para competir con Predix (las empresas dicen que planean integrar el software de fabricación de Huawei con la plataforma de cloud computing de SAP y sus herramientas de análisis). De forma independiente, la Sociedad Fraunhofer planea desarrollar, con el apoyo del gobierno federal alemán, un "Espacio de Datos Industriales" un sistema de almacenamiento en la nube seguro y basado en estándares. Johanna Wanka, ministro de la educación e investigación federal de Alemania, parece preocupado de que los Estados Unidos o las empresas asiáticas puedan monopolizar los datos industriales y declaró que las empresas alemanas y europeas deben mantener el control de sus propios datos. La Industria 4.0 podría cambiar el equilibrio de la competencia entre los centros de fabricación en China, Alemania, Japón, Estados Unidos y otros lugares. Por ejemplo, muchas nuevas oportunidades podrían requerir amplias capacidades en software (una

7 Título Fuente Navegando a través de las promesas de Silicon Valley - SoC807 Navigating Silicon Valley's Promises Scan - Stategic Business Insights Muchas empresas grandes y exitosas están creando oficinas en Silicon Valley para detectar grandes y nuevas tendencias y aprender cómo pueden transformar su organización de forma inimaginable. Hoy día, ya no es suficientemente con esperar a que los cambios lleguen a nuestro sector, sino que se necesita estar allí donde está sucediendo. Y en Silicon Valley están ocurriendo muchas cosas. Entre los beneficios que buscan las empresas que se instalan en Silicon Valley se encuentran: Alinearse con clusters establecidos y emergentes. Las empresas que buscan nuevas tecnologías, talento de vanguardia, experiencia en sectores y tecnologías emergentes y capital de riesgo para financiar empresas en las tecnologías de Internet y las redes sociales han establecido "oficinas permanentes de exploración" ("Silicon Valley Innovation Outposts" SV-IOs). Según Mark Zawacki, fundador de la consultora de estrategia 650 Labs, Silicon Valley es laa sede de 25 operadores móviles multinacionales que tienen presencia estratégica permanente en la región. En el sitio web 650 laboratorios, Zawacki también señala que "los 25 operadores móviles en el Valle son sólo parte de la historia. La historia real es las más de 400 empresas que conforman el cluster de la industria móvil de Silicon Valley. Es un ecosistema móvil formidable, no sólo en su tamaño y amplitud de conocimientos, sino por el hecho de cómo el móvil se encuentra en el centro de la transformación en muchas industrias de todo el mundo, tales como servicios financieros, retail, automoción/transporte, medios y entretenimiento, educación, salud y muchos otros" Alinearse con aceleradores e incubadoras. Tener algún tipo de relación con las principales aceleradores e incubadoras de Silicon Valley es una estrategia especialmente viable para las "oficinas permanentes de exploración" que pretenden aprovecharse de la innovación abierta y quieren seguir de cerca, interactuar con, y, tal vez, adquirir nuevas empresas innovadoras. Las aceleradores e incubadoras ayudan a las empresas incipientes a desarrollar su negocio, proporcionando formación empresarial, infraestructura (como espacio de oficina) y otros servicios de interés. Entre ellas se encuentran GSVlabs (Redwood City, California), Plug and Play Tech Center (Sunnyvale, California) y RocketSpace (San Francisco, California). Alinearse con los programas de I + D en los institutos de investigación y universidades de la Bahía. El Área de la Bahía de San Francisco es la sede de varios institutos de investigación, tales como Laboratorio Nacional Lawrence Livermore (Livermore, California), Xerox PARC (Palo Alto Research Center, Palo Alto, California), Sandia National Laboratories (Albuquerque, Nuevo México, y Livermore, California), y SRI International (Menlo Park, California) -y numerosos laboratorios de clase mundial en universidades como la Universidad de Stanford y la Universidad de California-Berkeley. Todas estas instituciones tienen una amplia experiencia en la comercialización de tecnología impulsada por el mercado y trabajando con empresas para obtener capital riesgo y llevar innovaciones al mercado. A pesar de todas las opciones que Silicon Valley ofrece a las empresas que están tratando de establecer puestos de avanzada en la región, la creación de "oficinas permanentes de exploración" no es nada fácil. Extraer nformación valiosa y transformar ese conocimiento en ideas para la innovación son tareas difíciles y muy competitivas, para empezar con ellas. A menudo, un elemento crítico en la creación de sistemas de innovación empresarial sólidos es desarrollar entornos internos que permitan examinar de forma abierta y honesta las tendencias y desarrollos del futuro, puesto que nadie puede predecir éste.

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