Inteligencia Artificial: Aprendizaje por refuerzo para aumentar el valor de los productos en el tiempo

• Los activos digitales permiten gestionar los procesos productivos y financieros, para generar bienes y productos que reviertan la depreciación por uso y tiempo. Para ello, actores de mercado como Hitachi Vantara, impulsan modelos de gestión como la “Escalera de Valor de los Datos”.

Un mecanismo indiscutible en contabilidad y finanzas es la depreciación, donde se reconoce el desgaste de un activo producto del uso que se haga de él. El proceso, prácticamente natural, es que, a mayor uso, más rápida es la depreciación; hasta que se llega al punto en que el bien se hace inutilizable. Esto deja de ser aplicable, con la intervención de la Inteligencia Artificial (IA).

De hecho, el radical cambio en este paradigma lo enunció Elon Musk, dueño de Tesla y Space X, cuando señaló que: "Si compras un Tesla hoy, creo que estás comprando un activo que se aprecia, no un activo que se deprecia".

¿Qué impulsa la apreciación de ese activo en este caso ejemplificador? Probablemente, es el software Autopilot (sistema de conducción autónoma total), basado en aprendizaje por refuerzo profundo. Los vehículos Tesla se vuelven "más inteligentes" y, en consecuencia, más valiosos, con cada kilómetro recorrido; incrementando su valor gracias a todos los datos que capturan, almacenan, y que transforman en aprendizaje útil y aplicable.

Con la IA basada en la utilización, análisis y procesamiento de las grandes cantidades de datos digitales que se recopilan en tiempo real, es posible aprovechar el aprendizaje por refuerzo profundo para crear productos que se aprecian con el uso; porque son cada vez más confiables, predictivos, eficientes, y efectivos.

Gracias a las características únicas que ofrecen los datos digitales, es posible gestionar los procesos productivos económicos y financieros para generar activos que no se agoten ni desgasten, sino que puedan ser utilizados un número ilimitado de veces, y a costos marginales.

Los pasos previos

Compañías como Hitachi Vantara, han identificado los pasos previos, a seguir a modo de metodología, en lo que se denomina la “Escalera de Valor de los Datos”, en que la realización de cada etapa conlleva al inicio de la siguiente; para producir activos inteligentes, que incrementan su valor y apreciación, en la medida en que se usan más en el tiempo.

Las siguientes son las etapas y pasos clave:

1.- Almacenar y proteger los datos: son los cimientos fundacionales de la estrategia, primer paso y quizás el más importante. El desafío es tomar el control de la enorme cantidad de Datos que se generan, y aquí la infraestructura tecnológica es fundamental.

2.- Enriquecer los datos: se necesita contar con un conjunto de herramientas y capacidades que permitan poner en contexto la información capturada, por medio de cualquier medio o fuente digital, para luego establecer relaciones útiles entre cada pieza de información, para catalogarla, indexarla, y dejarla lista para ser utilizada por las capas superiores del proceso.

3.- Activar los datos: en esta fase definimos el para qué vamos a usar los datos, en qué ideas de negocios nos pueden servir, cómo podemos sacarles provecho.

4.- Monetizar los datos: en el paso final tratamos de conseguir beneficios medibles para el negocio. Permite a las compañías utilizar la información de forma positiva e inteligente, para crear ofertas y servicios innovadores, que generen ingresos y ventajas competitivas.

Apreciación y monetización de activos basados en datos digitales

Ahora bien, las capacidades tecnológicas que permiten a un activo apreciarse en el tiempo, también pueden ser aprovechadas para crear nuevas oportunidades de monetización. Por ejemplo, las soluciones digitales de detección de objetos en tiempo real, y de la interacción de dispositivos IoT con su entorno, permiten que sea posible explotar el valor económico del aprendizaje.

Con la Internet de las Cosas, las oportunidades para monetizar los nuevos conocimientos operativos, de productos y de clientes basados ​​en la interacción autónoma con el entorno, son prácticamente ilimitadas.

Gracias a la transformación digital, estas economías del aprendizaje son más poderosas y rentables que las economías a escala, ya que aprovechan la capacidad de crear modelos de IA más potentes, que aprenden y vuelven a implementar esos aprendizajes dentro de los activos digitales.

En definitiva, los activos basados en datos digitales no sólo destacan por su atributo de apreciabilidad en el tiempo, sino que también tienen el potencial de impulsar la Transformación Digital en sectores e industrias que aún no realizan el salto a la cuarta revolución industrial.

Puede obtener más información y conocimientos, visitando las Comunidades Hitachi Vantara.