Si necesitábamos algún hecho puntual que nos demuestre el ritmo acelerado al que avanza la tecnología, ese fue el debate entre Elon Musk y Mark Zuckerberg sobre Inteligencia Artificial (AI). Dos de los referentes más grandes de TI ven como un mundo con AI está cada vez más cerca y tienen opiniones totalmente distintas sobre este tema. Uno lo ve como un peligro para el que hay que prepararse con regulaciones (Elon Musk), el otro como una oportunidad de mejora (Mark Zuckerberg). Pero mientras este debate se inicia y la tecnología sigue avanzando hay otras tecnologías, pasos previos a la AI, que ya están entre nosotros generando grandes cambios en el espacio de trabajo: IoT y Machine Learning.
IoT: un espacio de trabajo personalizado y adaptado a lo que necesitamos
Estamos más cerca que nunca de tener una oficina que se adapte a nuestras necesidades concretas, que nos ayude a no perder tiempo en procesos, dónde los espacios, dispositivos y personas fluyan. ¿Pero cómo se logra todo esto? La realidad es que gracias a sensores, aplicaciones y a la computación contextual ya es posible crear un espacio de trabajo que, usando diferentes disparadores- desde el badge del empleado, su dispositivo al conectarse a la red corporativa o un sensor – identifique que llegamos a la oficina y prepare todo (luces y computadora encendida, sala de reuniones lista, entre otros) para que nuestra experiencia sea óptima y fluida. De la misma manera que la tecnología detecta que llegamos al edificio, también sabe cuándo nos fuimos; esto permite cerrar nuestra sesión automáticamente garantizando que nadie pueda acceder a los datos.
Machine Learning: tecnología con capacidad de aprender y mejorar
El monitoreo constante de lo que sucede en la red corporativa y los algoritmos de machine learning son un avance en materia de seguridad que ya está sucediendo. Esto permite identificar de qué manera los usuarios y la organización, en general, utilizan los datos y equipos (comportamiento de acceso, uso de aplicaciones, uso de datos y el comportamiento del tráfico de red). Una vez identificado el comportamiento habitual, los algoritmos de machine learning aprenden a distinguir lo normal de posibles amenazas tanto externas como internas. El departamento de TI puede gracias a esta herramienta tomar decisiones más rápidas y basadas en datos, como por ejemplo: emplear controles de políticas granulares para mitigar la amenaza o detenerla completamente, habilitar la autenticación multifactorial, grabar sesiones de usuario, establecer límites de acceso a datos más estrictos, bloquear aplicaciones sospechosas, capacitar a los usuarios, entre otras acciones posibles.
IoT y Machine learning tienen mucho para ofrecerle a empresas e instituciones de múltiples industrias verticales para que puedan dejar de preocuparse por procesos y se enfoquen en lo que verdaderamente deben hacer: su trabajo, su negocio, su pasión. La tecnología sigue avanzando en busca de mejorar nuestra calidad de vida en todos los niveles; pero bienvenido sea el debate que nos permita estar seguros de que los pasos que demos a futuro nos permitan construir un cambio positivo!
