Dispositivos inteligentes, un sistema cohesionado, un futuro más brillante

En asociación con Tecnologías Dell

Si necesita una razón para sentirse bien acerca de la dirección que está tomando la tecnología, busque al CTO de Dell Technologies, John Roese, en Twitter. El identificador que compuso en 2006 es @theICToptimist. TIC significa información y comunicación.

Este episodio de podcast fue producido por Insights, el brazo de contenido personalizado de MIT Technology Review. No fue producido por el equipo editorial de MIT Technology Review.

El motivo de ese acrónimo fue porque creía firmemente que el futuro no se trataba de la tecnología de la información y la tecnología de la comunicación de forma independiente, dice Roese, presidente y director de tecnología de productos y operaciones de Dell Technologies. Se trataba de que se juntaran.

Cerca de dos décadas después, es difícil no llamarlo correcto. Las organizaciones buscan las cantidades masivas de datos que recopilan y generan para volverse completamente digitales, utilizan la nube para procesar y almacenar todos esos datos, y recurren a nuevas tecnologías inalámbricas como 5G para potenciar la necesidad de datos. aplicaciones como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático.

En este episodio de Business Lab, Roese analiza esta confluencia de tecnologías y sus resultados futuros. Por ejemplo, los vehículos autónomos se están desarrollando rápidamente, pero los autos totalmente autónomos aún no circulan por las calles. Y no lo harán hasta que aprovechen un modelo de computación colaborativo: dispositivos inteligentes que se conectan a una combinación de infraestructura de computación en la nube y de borde para proporcionar una computación infinita de manera efectiva.

Uno de los mayores problemas no es hacer que el dispositivo sea inteligente; está haciendo que el dispositivo sea inteligente y eficiente en un sistema escalable, dice Roese.

Así que grandes cosas están por venir, pero la tecnología de hoy está dando grandes pasos, dice Roese. Habla sobre la inteligencia artificial, que aprovecha la IA y el aprendizaje automático para imitar la inteligencia humana y abordar problemas complejos, como acelerar las cadenas de suministro o, en el cuidado de la salud, detectar con mayor precisión tumores o tipos de cáncer. Y las oportunidades abundan. Durante la pandemia de coronavirus, la inteligencia artificial puede escalar la enfermería al brindarles a las enfermeras herramientas basadas en datos que les permiten ver a más pacientes. En ciberseguridad, puede mantener a los buenos un paso por delante de los malos innovadores. Y en telecomunicaciones, eventualmente podría tomar decisiones con respecto a las redes móviles que podrían tener un billón de cosas en ellas”, dice Roese. Esa es una red muy, muy, muy grande que excede la capacidad humana de pensar.

Business Lab está organizado por Laurel Ruma, directora de Insights, la división de publicación personalizada de MIT Technology Review. El programa es una producción de MIT Technology Review, con la ayuda de producción de Collective Next.

Este episodio de podcast se produjo en asociación con Dell Technologies.

Mostrar notas y enlaces

Disrupciones técnicas emergentes en 2020 , por John Roese, Dell Technologies, 20 de enero de 2020

El viaje a 5G: extender la nube a los bordes móviles, una entrevista con John Roese en EmTech Next 2020

La Cuarta Revolución Industrial y la digitalización transformarán a África en una potencia mundial , por Njuguna Ndung’u y Landry Signé, Brookings Institution, 8 de enero de 2020

Transcripción completa

Laurel Ruma: De MIT Technology Review, soy Laurel Ruma. Y esto es Business Lab, el programa que ayuda a los líderes empresariales a dar sentido a las nuevas tecnologías que salen del laboratorio y se introducen en el mercado.

Nuestro tema de hoy es la inteligencia artificial. La cantidad de datos que creamos aumenta exponencialmente cada día, y esto significa que debemos procesarlos más rápido y protegerlos mejor. Aquí es donde entra la IA, desde 5G hasta computación de borde y computación cuántica. El futuro está amaneciendo y la IA es real.

Dos palabras para usted, aplicaciones impulsadas por IA.

Mi invitado es John Roese, presidente y director de tecnología de productos y operaciones de Dell Technologies. John se unió a Dell EMC en el otoño de 2012 y jugó un papel decisivo en la configuración de la estrategia tecnológica. Es un autor publicado y posee más de 20 patentes pendientes y concedidas, en áreas como redes basadas en políticas, servicios basados ​​en ubicación y seguridad. Este episodio de Business Lab se produce en asociación con Dell Technologies. John, gracias por acompañarme en Business Lab.

Juan Rosa: Genial estar aquí.

Laurel: Entonces, en enero, escribió sobre tres tecnologías disruptivas emergentes para 2020: computación cuántica, arquitecturas específicas de dominio y 5G. Estamos a mitad de 2020. Entonces, ¿qué piensas, tenías razón?

John: Bueno, creo que covid-19 cambió las líneas de tiempo, pero no creo que haya cambiado ninguno de esos tres. Esos tres claramente están avanzando. Quantum es un viaje lento y complejo, pero lo que hemos visto son avances este año. Hemos visto una especie de era de tubo de vacío de una supremacía cuántica muy rudimentaria que comienza a materializarse. Y creo que dije en ese blog que va a ser un largo viaje, no espere que perturbe el mundo mañana, pero la física es sólida y eventualmente tendremos los avances. Y creo que seguimos por ese camino. Las arquitecturas específicas de dominio se están acelerando. Hacemos un seguimiento de más de 30 nuevas tecnologías de semiconductores utilizadas para acelerar el cálculo de varias cargas de trabajo, incluidas las cargas de trabajo de AI-ML [aprendizaje automático] específicamente. Y estamos, en todo caso, viendo surgir más. Ahora se están extendiendo hasta el borde, y claramente eso está ocurriendo.

Y luego, en 5G, una de las cosas buenas que ocurrió durante la crisis de covid-19 es el reconocimiento de la gente de la necesidad de estar hiperconectados, de poder trabajar donde sea que lo necesite, de poder obtener atención médica cuando lo necesite, de estar poder tener una infraestructura logística que funcione de forma mucho más autónoma. Y creo que una de las grandes conclusiones ha sido que necesitamos una mejor conexión inalámbrica, necesitamos nuevos avances en la conectividad móvil. Y en todo caso, creo que la apreciación de la industria inalámbrica y la tecnología inalámbrica como un componente fundamental de la transformación digital se ha vuelto significativamente mayor en los últimos tres meses. Así que los tres aguantan, dos de ellos simplemente continúan. Pero el tercero, 5G, definitivamente se ha acelerado. Y la conciencia interpersonal en la sociedad acaba de mejorar, lo cual es bueno para la tecnología.

Laurel: Solo para insistir un poco más en la pregunta de 5G, siento que las empresas de computación están prestando más atención a 4G, ahora a 5G. ¿Se debe a que todas las empresas ahora son empresas de telecomunicaciones, más o menos? Todo el mundo necesita saber qué está pasando con la tecnología inalámbrica.

John: Sí. Sí. Creo que hay dos respuestas a eso. La primera es que no todo el mundo se está convirtiendo en una empresa de telecomunicaciones. Creo que nos estamos dando cuenta de que si realmente quieres transformar digitalmente tu industria, tu función o tu sociedad, no lo haces en un centro de datos. Lo haces en el mundo real. Los centros de datos son importantes; las nubes son importantes, pero los datos reales se producen y consumen en el mundo real. Está en los hospitales, en las ciudades, en las fábricas, en tu casa. Y para que eso funcione, necesita un mejor tejido de conectividad. Entonces, la gente se dio cuenta de que todas las nubes del mundo, todos los perímetros del mundo y toda la transformación digital del mundo, si son silos aislados sin una red de conectividad digital fundamental sólida, son no voy a trabajar

Y así, de repente, las personas que no estaban tan interesadas en las telecomunicaciones de repente están muy interesadas porque se dieron cuenta de que no se puede tener una ventaja si no se puede conectar a un núcleo. Y si el borde solo puede estar en tres lugares en lugar de donde debe estar porque tiene la conectividad incorrecta, toda su transformación digital, su iniciativa de fábrica inteligente, su iniciativa de ciudad inteligente simplemente se desmorona. Así que creo que ha habido una comprensión y una urgencia de cuán importante es la creación de redes que aumenta la visibilidad.

La segunda, sin embargo, es que las telecomunicaciones como industria se están moviendo hacia la nube y el mundo de TI. Todo sobre 5G nos dice que no se construirá como telecomunicaciones heredadas, y tengo algo de historia en telecomunicaciones heredadas, no se construirá de la forma en que construimos 3G y 4G. Se va a construir en la era de la nube. Utilizará hardware abierto, virtualización de software, contenedorización. Serán grandes consumidores de tecnología AI y ML, simplemente se parece más a las cosas en las que se centra la mayor parte de la industria tecnológica de EE. UU. Entonces, no solo seremos grandes consumidores y tendremos mucha dependencia, sino que la tecnología real que se usa para construir un sistema 5G y más allá estará mucho más dominada por TI y tecnologías en la nube que las telecomunicaciones heredadas. La realidad es que todavía tendrá algunas funciones de telecomunicaciones, pero esto está atrayendo a empresas como Dell y muchas de las empresas de la nube al mundo 5G. No solo porque es interesante, sino porque somos necesarios para que se entregue de la manera correcta.

Laurel: Siento que ahora es la confluencia perfecta para usted específicamente y su experiencia, porque tener a alguien que está tan bien versado en la industria de las telecomunicaciones, y luego también con la nube y todas las demás tecnologías, realmente lo está uniendo todo en un lugar y una causa. Y eso me parece el lugar perfecto para que 5G realmente explote, y nuevamente, para llevar a las personas a esa malla pensando y lejos de estos silos donde tienes tu compañía de telecomunicaciones aquí, y luego tienes tu otra compañía de computación aquí, etcétera. . ¿Cómo cambia esto nuevamente con covid y el borde que ahora se extiende a los hogares de las personas y fuera de la oficina?

j sin que: Hola, por cierto, aparte, mi cuenta de Twitter es @theICToptimist. Y si no sabes lo que significa TIC, es tecnología de la información y la comunicación. Y eso se remonta a, creo que 2006 es cuando me uní a Twitter, hace mucho tiempo. Y la razón de ese acrónimo fue porque creo firmemente que el futuro no era sobre las tecnologías de la información y las tecnologías de la comunicación de forma independiente; se trataba de que se unieran. Entonces, aquí estamos casi 20 años después, y sí, creo que teníamos razón. Mientras pensamos en 5G y edge, edge aún es temprano. Realmente no hemos construido las cosas inteligentes que queremos construir. Por ejemplo, no tenemos drones de entrega automatizados que sobrevuelen nuestras ciudades de manera inteligente sabiendo cómo traernos nuestros bienes y servicios sin matar a nadie.

Esos todavía están frente a nosotros. Y tampoco tenemos autos que se conducen solos, no necesariamente tenemos ciudades inteligentes, no tenemos fábricas realmente inteligentes todavía, pero tenemos indicios tempranos de ello. Y tenemos suficiente evidencia cuando observamos las primeras olas de hacer inteligente el mundo, que uno de los mayores problemas no es hacer que el dispositivo sea inteligente, sino hacer que el dispositivo sea inteligente y eficiente en un sistema escalable. Entonces, lo que descubrimos es que, si espera que el dispositivo sea una entidad independiente, totalmente autosuficiente e hiperinteligente, no tendrá suficiente poder para que haga lo que se supone que debe hacer. El coche más inteligente del mundo, si tiene que conducir un reactor de cinco megavatios porque esa es la cantidad de TI que va a utilizar, no va a ser un coche muy bueno. Y así se ha materializado edge, no tanto como un lugar interesante para hacer TI, sino como una descarga para la smartificación del mundo.

Así que ya hemos visto ejemplos con cosas como la realidad aumentada [AR]. Algunos de los primeros ejemplos de borde 5G en realidad usan aceleración de realidad aumentada en la capa de computación de borde. Y la idea aquí es que tiene un dispositivo móvil, un teléfono celular, gafas AR, lo que sea, que en lugar de procesar todos los artefactos, en lugar de hacer todo el procesamiento de video en el dispositivo, en realidad empujan alrededor del 80% de eso en una capa de cómputo perimetral que tiene un botón en cómputo y toda la potencia que podría necesitar, y el resultado de eso es que ahora tiene una experiencia AR altamente eficiente en un dispositivo móvil que recibe la asistencia del perímetro, pero lo más importante, es en realidad excede su capacidad original porque está aprovechando efectivamente la computación infinita. Entonces tiene más artefactos, mejor resolución de video, mayor profundidad de color.

Estas son cosas que ya hemos demostrado, que nos dicen que el borde no es solo una capa de TI, es uno de los componentes clave que nos permite llevar inteligencia a entidades conectadas en todas partes sin poner toda la carga sobre la entidad. Y es probable que ese modelo de cómputo colaborativo sea la herramienta más poderosa que tenemos para resolver este problema de potencia más funcionalidad más costo, y obtener la combinación correcta entre ellos. Es pronto, pero ahora estamos viendo suficiente evidencia de que ese es el patrón, lo que hace que Edge sea aún más interesante y, de hecho, más viable porque sabemos que el dispositivo en sí mismo no es la respuesta, la nube en sí misma no lo es. la respuesta. Es esta combinación de infraestructuras en la nube más infraestructuras de borde más los dispositivos que trabajan juntos lo que nos brinda un mejor equilibrio entre la funcionalidad de costos, el conjunto de características y los modelos de implementación.

Laurel: Entonces, hablando de tecnología cada vez mejor, más pequeña y más rápida, eso también significa que en el borde, el dispositivo que tiene en la mano es parte de esa malla y red. Entonces, la IA puede extenderse desde la nube a su dispositivo, y los dispositivos pueden volverse más inteligentes debido a eso, porque el poder de cómputo ahora está en sus manos.

John: Sí. No, absolutamente. De hecho, di este ejemplo hace un par de años en el que estaba hablando, hemos trabajado mucho en la actividad de vehículos autónomos en todo el mundo. Trabajamos con la mayoría de los principales fabricantes de automóviles y hemos aprendido muchísimo. Pero uno de los ejemplos que di hace mucho tiempo fue que sabemos que el automóvil en sí será bastante inteligente. Un vehículo moderno y autónomo tiene un procesamiento de IA personalizado; hace una gran cantidad de sensores y análisis realmente interesantes. Y tiene que ser hasta cierto punto autónomo, porque por razones de seguridad, no desea que la red se caiga y el automóvil se salga de la carretera. Así que supongamos que todo eso es cierto. Entonces, bueno, ¿qué harías si ahora fueras un automóvil que fuera relativamente autosuficiente, pero estuviera conectado a una carretera que tuviera computación perimetral asociada? Y el ejemplo que di fue, si miras estos autos, tienen cosas que pueden sentir el auto frente a ellos, pueden sentir la superficie de la carretera.

Pueden llevar consigo una gran cantidad de datos que les indican cómo predecir las superficies de las carreteras y ajustar la suspensión. Incluso tienen algunas cosas que pueden comprender los patrones de tráfico en una especie de tiempo no real. Pero imagine si todos esos autos comenzaran no solo a compartir sus datos a largo plazo, sino también su visión inmediata del mundo, su nube de puntos de los datos a su alrededor en tiempo real, y la compartieran con nodos adyacentes a ellos en tiempo real. tiempo para que su propia carretera tuviera una imagen maestra de la comprensión en tiempo real de todos los coches. Y el resultado de eso fue que si su automóvil, cuando estaba tratando de averiguar cómo debo ajustar mi suspensión para lo que viene a continuación, no solo lo hizo en base a una base de datos o lo que pudo ver, sino que podría preguntarle al pregunta de, ¿qué ven todos los demás? Y ahora podía predecir cosas. Lo mismo para la seguridad. No solo tenía sensores que podían ver frente a él, sino que podía ver lo que los autos, frente a los autos, frente a los autos podían ver.

Entonces, el ejemplo que di es, imagine su pantalla de visualización frontal como el usuario dentro de un vehículo semiautónomo o autónomo que le muestra lo que el automóvil puede ver, pero en el momento en que puede acceder a este camino inteligente con esta capa de computación perimetral. , esa pantalla de visualización frontal puede ver a la vuelta de las esquinas. Puede ver cosas que tú no puedes ver, puede ver lo que otras personas pueden ver. Y ahora su visualización del mundo real en tiempo real se convierte en una vista mucho mayor de todo lo que le rodea gracias a ese modelo de cómputo colaborativo. Esa es una herramienta increíblemente poderosa que no es posible si el dispositivo por sí solo está tratando de resolver este problema. Y puede transponer eso a muchas otras industrias, pero la conducción autónoma es fascinante porque allí tendrá un dispositivo muy inteligente y robusto que puede funcionar solo, pero funciona mejor en muchas dimensiones cuando puede aprovechar el colectivo. conciencia de todos los autos, y todas las carreteras y todas las cosas a su alrededor en tiempo real.

Y la única forma de hacerlo no es enviando mensajes a través de Internet al otro lado del universo en una nube pública, sino obteniendo esta capacidad de respuesta en tiempo real de acceder a una capa informática de borde. Por lo tanto, creemos que ese patrón se convertirá en uno de los grandes avances que, cuando no tiene que cruzar Internet y puede obtener esta comprensión colectiva en tiempo real local para usted, incluso los dispositivos totalmente autónomos mejoran, y se vuelven más interesantes y aprovechan modelos de negocio completamente nuevos.

Laurel: Así que leí que una parte interesante de su perspectiva es que, donde estamos con la IA en este momento, mejora nuestra vida, tal vez entre un 5 % y un 10 %, pero estamos muy lejos de Terminator. Entonces, incluso con los vehículos autónomos, estamos hablando de que las cosas mejoran gradualmente cada vez que sale algo nuevo, pero todavía estamos lejos de que los autos se conduzcan solos, pero ese es un objetivo final. Mientras tanto, sin embargo, ese 5% a 10% sigue siendo significativo.

John: Oh, sí, absolutamente. Quiero decir, ahora los autos son un juego interesante, porque dependiendo de a quién le preguntes, podríamos estar a un mes de un vehículo conectado de nivel cinco completamente autónomo, y algunas personas te darían una respuesta diferente. Puedo darte mi opinión. Pero, en general, la razón por la que hice ese comentario es que, cuando analizas la aplicación de inteligencia artificial a cualquier cosa, ya sea un automóvil autónomo, un proceso comercial, una experiencia de usuario o lo que sea, juegos, hay dos cosas en las que puedes pensar. como éxito Una es que lo revoluciones por completo. Lo conviertes en algo que nunca antes se había contemplado, un coche autónomo de nivel cinco. Ese es un gran, gran salto, y vale la pena dar ese salto, solo lleva mucho tiempo llegar allí.

La otra forma de ver la inteligencia artificial es que es un aumento de las tareas cognitivas que los seres humanos suelen realizar. Cuando tienes que pensar, ahora mismo estás solo. Depende de ti tomar esa decisión. Muy rara vez obtienes mucha ayuda en el lado del pensamiento. Es posible que obtenga una gran cantidad de datos, pero debe clasificarlos. Las recomendaciones en realidad no provienen de la tecnología; tienes que averiguarlo. Entonces, de lo que nos dimos cuenta desde el principio es que mediante la aplicación cuidadosa de la inteligencia artificial en lugares donde los seres humanos tienen que tomar datos, comprenderlos y tomar una decisión, en realidad podemos acelerar ese proceso o hacerlo de mayor precisión, menos propenso a errores. Y así, como desglosamos, ya sea el proceso de la cadena de suministro de Dell, o el proceso de servicio de mantenimiento predictivo, o si fueron los sistemas de radiología dentro de la atención médica, donde solo está tratando de encontrar algo en la imagen, esas mejoras del 5 % y el 10 % de hacer que el proceso funcionara un poco mejor fueron mucho mejores de lo que podrías lograr con los seres humanos porque los seres humanos eran la línea de base.

Y cada vez que mejora algo como una cadena de suministro en un 5 % o un 10 %, o no sé, la radiología en un 20 % o un 30 % más precisa para detectar cosas como el cáncer y los tumores, ese es un resultado muy poderoso, no solo para un individuo, sino potencialmente a la sociedad. Entonces, uno de los mensajes que les hemos estado dando a nuestros clientes y que hemos tratado de dejar en claro a la gente es que no nos oponemos a los grandes avances, creemos que son geniales. Pero hay mucho más que podemos hacer con esta tecnología para ocupar cualquier lugar en todos los procesos que tenemos que implican que los seres humanos tienen que tomar decisiones y aumentarlas con inteligencia artificial para que esas decisiones sean más precisas, más rápidas y más probables. tener un resultado positivo. Y uso la palabra ningún porque realmente es cualquier lugar donde los seres humanos tienen que tomar una decisión, podemos tomar esa decisión mejor con la aplicación cuidadosa de la inteligencia artificial.

Y eso parece algo realmente bueno para estar haciendo ahora mismo, porque no requiere avances masivos, es la tecnología que tenemos hoy. Y cada vez que lo hacemos, el proceso mejora, la estructura de costos mejora, el resultado mejora.

Laurel: Hablando de mejores resultados, todavía estamos en las primeras etapas de esta pandemia, pero ¿ve oportunidades específicas que surjan específicamente con la inteligencia artificial? Como acaba de decir, uno obvio sería el cuidado de la salud, pero hay muchos datos.

John: Oh, sí, hay un número infinito. Básicamente, la forma de verlo es, si se pregunta dónde tiene sentido el uso de la inteligencia artificial para mejorar la eficacia y la eficiencia del comportamiento humano, mire en cualquier lugar en el período del coronavirus donde nos quedamos sin personas, donde las personas simplemente se sintió abrumado Y el cuidado de la salud es un gran ejemplo. Hay ejemplos tempranos de, bueno, simplemente no teníamos suficientes enfermeras para hacer frente a las oleadas que ingresaban a estos hospitales. Así que no lo sé. Tenemos al paciente sensorizado, ¿por qué no enviamos todos los datos del sensor a una inteligencia artificial que no reemplaza a la enfermera? simplemente le da a la enfermera una visión más completa del paciente preprocesando, organizando y haciendo recomendaciones, ¿así que ahora una enfermera puede monitorear a 30 pacientes en lugar de tres? Eso escala la enfermería, que es una herramienta muy poderosa. Obviamente lo hemos visto en términos de atención clínica donde, si se trata de un procedimiento médico, quiero decir, las personas que tratan con un especialista pulmonar, tuvimos muchos problemas respiratorios. ¿No sería bueno si pudiéramos hacer su vida más fácil teniendo, no sé, tal vez nuestros ventiladores sean un poco más autorreguladores, un poco más autoajustables? Hemos visto ocurrir ese tipo de comportamiento y nos hemos dado cuenta de que hay lugares donde simplemente no tenemos suficientes personas para hacer el trabajo.

El otro ejemplo, totalmente otro extremo del espectro en covid, fue la logística y la entrega. Cuando de repente simplemente no tienes conductores o no puedes tener contacto humano, pero aún así la gente tiene que hacer sus entregas, tienen que comprar comestibles, tienen que mover cosas. Bueno, eso parece que el uso de vehículos autónomos o vehículos semiautónomos o IA para hacer mejor la planificación de rutas tendría una gran implicación en hacer que esa función en particular sea más efectiva.

Y así, los momentos de aha en covid no fueron necesariamente sorprendentes cuando los entiendes, pero puedes encontrarlos en cualquier lugar donde nos dimos cuenta de que la capacidad humana tiene un límite finito. Y cada vez que nos encontramos con un lugar donde los humanos están abrumados haciendo una tarea, y la tarea implica tomar decisiones, pensar en datos, tratar de hacer algo, esos son buenos lugares para que apliquemos inteligencia artificial para que podamos escalar el ser humano. , no necesariamente para reemplazarlos.

Laurel: Así que algún día saldremos del covid. ¿Dónde más estamos comenzando a hacer que la IA sea real?

John: Bueno, creo que en todas partes, para ser perfectamente honesto. Realmente no hay una industria o un espacio que no lo esté intentando. Ahora tenemos desafíos a veces. Al igual que en el cuidado de la salud, es difícil poner la IA en el cuidado de la salud porque es una industria regulada; los plazos son muy largos. Así que hemos visto avances, no en el cuidado de la salud, sino en el bienestar. Hay algunas cosas muy interesantes. Como si hubiera un anillo llamado Oura Ring, que básicamente controla tu temperatura y un montón de signos vitales. Es una herramienta de bienestar; no es una herramienta de atención médica necesariamente en este momento. Pero debido a que puede usar inteligencia artificial avanzada, puede hacer interpretaciones, hemos descubierto que ese anillo puede brindarle una advertencia temprana bastante buena de que podría tener algo, o antes de que sepa que está enfermo, puede decir estás a punto de enfermarte, lo cual es una herramienta bastante poderosa y bastante innovadora.

Pero en todo el espectro, vemos que la aplicación de la inteligencia artificial es simplemente un punto natural de la evolución de la tecnología. En el mundo 5G, por ejemplo, aquí hay un buen ejemplo: no podemos construir las redes 5G que vamos a necesitar con intervención humana en todas partes. Son demasiado complejos. Y, sinceramente, esperamos que 5G y más allá, el sello distintivo de las futuras infraestructuras de telecomunicaciones sea la automatización. Las IA tomarán las decisiones sobre la eficiencia espectral, el ajuste del ancho de banda y todo tipo de cosas, porque simplemente no hay forma de que un ser humano pueda ejecutar una red de cien millones de suscriptores, y eso es antes de que pongamos todas las cosas en ella. Sería posible solo en los EE. UU., algunas de estas redes móviles dentro de 10 años podrían tener un billón de cosas en ellas. Esa es una red muy, muy, muy grande que excede la capacidad humana de pensar.

Y así, ya estamos viendo la inyección de inteligencia artificial en las redes de telecomunicaciones, los centros de datos a gran escala, la automatización de la infraestructura de una manera que permite a los seres humanos mantenerse al día. Y luego, a medida que avanza, tenemos iniciativas en el espacio de carga y logística donde las personas se dan cuenta, oye, hay muchos bienes y servicios moviéndose, pero se mueven un poco lento y torpemente. Entonces, ¿qué pasa si realmente tratamos de unir y fusionar carretillas elevadoras inteligentes, además de la vigilancia visual y el mapeo de objetos y algoritmos para decidir cómo empacar un camión correctamente o cómo cargar un avión correctamente o cómo mover cosas a través de esa infraestructura logística en un lugar donde se ralentiza porque realmente no hay un patrón claro allí? Bueno, la IA es genial cuando no tienes un patrón claro. Deje que la IA descubra el patrón y desarrolle un conjunto de lógica a su alrededor.

Entonces es universal. Es muy difícil encontrar un lugar, si se hace la pregunta inversa, donde las personas no utilicen inteligencia artificial, aparte de los lugares donde el régimen regulatorio está desactualizado y se han convertido en impedimentos para que las personas adopten este tipo de tecnologías de manera más agresiva. . Entonces, una de nuestras cargas como industria es trabajar con los reguladores para actualizar estas regulaciones para que no creemos una situación en la que la regulación impida la progresión natural de la tecnología que hace avanzar el progreso humano.

Laurel: Sí. Y supongo que pensarías que la regulación y la seguridad van de la mano, especialmente cuando los malos tienen acceso a las mismas herramientas que tú al construir la red. Entonces, ¿cómo comienzas también a proteger todos estos datos increíbles?

John: Sí. Bueno, me refiero a que los datos son solo datos. Puedes usarlo para bien o para mal y, lamentablemente, en realidad es increíblemente valioso, por lo que se convierte en un objetivo gigante. Los compromisos de seguridad no ocurren porque alguien está aburrido; suceden porque hay un objetivo que vale la pena robar. Y nuestro entorno digital, la moneda son los datos, los conocimientos, los modelos: estas cosas son las herramientas realmente valiosas. Y la realidad es que serán un objetivo. Entonces, tenemos que pensar realmente en cómo vamos a proteger estos entornos de una manera tal vez diferente a como lo hicimos históricamente en el mundo físico. Para ser muy franco, el enfoque actual de la seguridad simplemente no funcionará, porque nuestro enfoque actual de la seguridad es que tenemos algo que funciona independientemente de la seguridad, y luego tenemos cosas que lo atacan, y luego creamos tecnología de seguridad para contrarrestar esas cosas que lo atacaron.

El problema es que es una batalla imposible de ganar, porque, sinceramente, alguien puede idear una nueva forma de atacarla y luego la industria de la seguridad tiene que encontrar una respuesta. Y esa no es una buena forma de dirigir una organización o una tecnología. Entonces, nuestra creencia es que tenemos que cambiar a nuestro modelo en el que realmente estemos mirando la seguridad intrínseca, que estamos construyendo la seguridad en lo que estamos protegiendo, ya sea que lo estemos haciendo en un entorno de nube, o lo estamos haciendo en un entorno de red. Pero la conclusión es que tenemos que alejarnos de esta idea de que la seguridad ocurre como una reacción a un evento externo. En cambio, debe ser algo intrínsecamente integrado en el sistema real y su arquitectura.

Eso suena a marketing, pero la conclusión es que no es una batalla que se pueda ganar si vamos a tener un producto de seguridad para cada problema de seguridad. Tenemos que tener arquitecturas, infraestructura y sistemas que no estén diseñados para reaccionar ante ningún problema de seguridad en particular, sino para responder a cualquier amenaza. Tienen una comprensión integral de su identidad. Tienen la capacidad de controlar el acceso y comprender los comportamientos dentro de ellos. Siempre he argumentado que en el mundo de la seguridad hay tres cosas con las que te enfrentas. Lo bueno conocido, lo malo conocido y lo desconocido. Y hoy en día, la mayoría de nuestros principios de seguridad tratan de bloquear lo malo conocido, que es imposible de ganar, y de filtrar lo desconocido, pero no lo hacen muy bien. Y curiosamente, el bien conocido rara vez lo construimos para eso. Ahora, mi argumento es que debemos comprender cuál es el buen comportamiento conocido, y debemos bloquearlo y asegurarnos de que suceda. Necesitamos prohibir lo malo conocido, esa es una declaración obvia. Pero es lo desconocido de dónde vendrá toda la innovación.

Y eso nos lleva de vuelta a cosas como AI y ML. La idea de usar inteligencias mecánicas para filtrar lo desconocido y determinar rápidamente si es un mal conocido o un bien conocido. ¿A qué campamento pertenece? Y hazlo más rápido de lo que puede hacerlo el otro lado porque tenemos mejores herramientas para comprender los comportamientos y tener los marcos integrados en la infraestructura misma. Lo más importante es que, incluso si usa IA, para comprender las nuevas amenazas y decidir si son buenas o malas, si se hace fuera de la infraestructura, aún tendrá que implementar otro producto para reaccionar. Si, por otro lado, la infraestructura es el producto que reacciona a los eventos de seguridad, si literalmente solo le está diciendo a la infraestructura, cambie su cadena de servicio en su SDN, cambie la capa de virtualización, cambie su manifiesto de Kubernetes, pero no está implementando ninguno. nueva tecnología: simplemente está imponiendo nuevos comportamientos en la infraestructura tal como existe. Entonces, de repente, ese cerebro puede entrar en producción mucho más rápido que tener que implementar un producto completamente nuevo o un sistema completamente nuevo.

Entonces, pero la seguridad es algo que, aquí están las malas noticias, nunca desaparecerá. Constantemente estamos en una carrera dinámica de seguridad con malos y buenos. Pero creo que podemos avanzar mucho más rápido si salimos de este modo de pensar que para cada problema de seguridad, hay un producto. Tiene que ser que nuestras infraestructuras son el mecanismo reactivo, y usamos la inteligencia artificial de forma agresiva para tratar de entender cuándo reaccionar. Pero esa reacción no requiere volver a instalar toda la infraestructura, cambiar nuestras arquitecturas para reaccionar. Si entra en ese modo, puede moverse más rápido que los adversarios y tiene un enfoque de seguridad intrínseca a nivel del sistema, que es un gran cambio para las personas, pero lógicamente el único lugar al que podremos llegar. cualquier tipo de éxito a medida que comenzamos a pensar en la escala de este futuro frente a nosotros.

Laurel: Me gusta la frase, inteligencia artificial, porque eso es lo que realmente es. Tiene que ser en todo el sistema, ya sea que esté construyendo una buena ofensiva o mejores sistemas para reaccionar cada vez más rápido. No es solo inteligencia artificial, no es solo aprendizaje automático. En realidad, es una combinación de los dos lo que le permite hacer mucho más. Y también genera muchas expectativas y una carga para las personas que crean estos sistemas para que funcionen de cierta manera. Así que sé que está en la junta directiva de Cloud Foundry y que el código abierto es importante, pero esa es la raíz del código abierto, es pensar en cómo podemos trabajar todos juntos y democratizar esta tecnología de manera que todos quien colabora realmente gana algo al final.

John: Sí. No, absolutamente. Me refiero, creo, a las metodologías de código abierto: esta idea de desarrollo basado en la comunidad, por cierto, no es nueva y no es exclusiva del código abierto. He trabajado en organismos de normalización durante más de 20 años. Y si ingresa al IEEE [Instituto de ingenieros eléctricos y electrónicos] o al IETF [Grupo de trabajo de ingeniería de Internet], es una comunidad. Es un poco más lento porque tiene más reglas de orden y enfoques de Robert. Pero la idea es que siempre he creído que la mejor tecnología es la que se construye a la luz del día, que no es una persona inteligente en una oficina administrativa en algún lugar que encuentra la respuesta al problema. Lanzas tu problema y tú, como comunidad, trabajas a través de ese problema. Tienes voces disidentes y consenso.

Lo que es interesante sobre el mundo actual de código abierto es que, en comparación con los organismos de estándares, los organismos de estándares tradicionales que se mueven muy lentamente, podría llevar una década obtener un estándar en el IETF, el código abierto simplemente se mueve más rápido, elimina parte de la burocracia. Dice, no vamos a presuponer cómo haces el trabajo, pero vamos a insistir en que sea el consenso de la comunidad, que la comunidad avance en este viaje.

Ahora tenemos un problema con el código abierto hoy, y es que el código abierto todavía tiene un problema de silo. Los proyectos de código abierto normalmente no son problemas a nivel de sistema. Son, tenemos un grupo que se va y construye Kafka, o tenemos un grupo que se va y hace Hadoop, y tenemos un grupo que se va a construir Kubernetes y CNCF [Cloud Native Computing Foundation]. Y esos son maravillosos. Pero la única forma en que esto realmente funciona es si esos proyectos de código abierto comienzan a unirse, porque nadie resuelve un resultado digital con ninguno de ellos. Kubernetes, tan bueno como es, no hace nada por sí mismo, para ser perfectamente honesto, en términos de resultados comerciales. Tiene que haber una carga de trabajo, tiene que haber un flujo de datos, tiene que ejecutarse en una infraestructura.

Y entonces, creo que hay dos conclusiones del mundo del código abierto. Primero, el desarrollo basado en la comunidad, ya sea que se haya realizado en un organismo de estándares o de código abierto, es la forma más rápida para que las personas descubran las cosas, y debemos adoptarlo, expandirlo y usarlo donde podamos. Simplemente funciona mejor. Sin embargo, el segundo es que incluso si hacemos ese tipo de trabajo en un componente en particular, tenemos que tomar los principios de ese tipo de proceso de pensamiento de ver las cosas desde una perspectiva más amplia, una perspectiva de innovación abierta, y aplicarlo en arquitecturas a nivel de sistema. Uno de los mejores ejemplos de eso es algo que mencionamos anteriormente, que es 5G. Hay un gran debate en el mundo en este momento sobre cómo se debe construir 5G. Existe el enfoque tradicional Legacy 3GPP [3rd Generation Partnership Project] que dice, ah, es bueno tener componentes, pero vamos a ser muy, muy estructurados y disciplinados, y no habrá mucho espacio para la innovación. porque hemos decidido qué es 5G. Ahí está la respuesta; ve a implementarlo.

No estoy de acuerdo con ese enfoque porque se construyó sobre la base de tecnologías obsoletas desde hace mucho tiempo. Hay una nueva forma de pensar al respecto que dice, oye, todavía queremos llegar al mismo resultado, todavía creemos en las mismas interfaces y los mismos estándares, pero la forma en que realmente lo ejecutas debe tener la mente abierta sobre cómo lo haces. hacer virtualización, y cómo vincular al hardware y cómo abrir la red de acceso por radio. Y ese nivel de pensamiento está directamente en cómo piensan las personas en las comunidades de código abierto y en los proyectos modernos de desarrollo de software. Entonces, estamos viendo esta interesante colisión entre, llamémoslo el mundo de ecosistema abierto y el mundo de las telecomunicaciones, lo que realmente causa mucho estrés y una evolución interesante de los ecosistemas 5G. Pero para mí, creo que es un resultado muy positivo, porque esa tecnología es tan importante que es mejor que lo hagamos de la manera correcta. Y tenemos abundante evidencia que dice que el código abierto, los ecosistemas abiertos, los sistemas abiertos son en realidad una forma mejor y más rápida de obtener un resultado superior para muchas cosas que la gente ha intentado hacer de otras maneras.

Entonces, veremos cómo se desarrolla, pero el código abierto como concepto y modelo de desarrollo comunitario ha influido en mucho más que solo los proyectos en los que ocurre el código abierto.

Laurel: Y me encanta eso, ese tipo de energía y emoción, y especialmente, de nuevo, la confluencia. Estamos reuniendo a todos para que este cambio suceda. Hablando de eso, ¿cómo haces esto en Dell? ¿Cómo piensas estratégicamente sobre la IA y cómo lideras esta enorme empresa? Tantos equipos diferentes, y tienes gente maravillosa y equipos maravillosos. Pero, ¿cómo está pensando en esto estratégicamente y cómo está aconsejando a otros líderes que piensen en la IA y la inteligencia artificial de una manera que tenga sentido, de una manera que quizás sea abierta, que desafíe la forma en que han hecho negocios antes?

John: Sí, sí. Y una respuesta general a esa pregunta, en Dell, somos una empresa enorme que cubre casi todos los aspectos de la infraestructura, desde el hardware completo hasta las pilas de aplicaciones y los entornos de desarrollo. Somos extremadamente grandes y extremadamente amplios, lo cual es parte de la propuesta de valor de la empresa. Sin embargo, una de las cosas de las que nos dimos cuenta desde el principio fue que cuando eres tan grande, tienes que tener una especie de principios rectores. Tiene que haber una especie de marco alrededor de esto. Y por eso somos muy disciplinados en cuanto a tener una estrategia, tener una estrella polar, comprender funciones y responsabilidades claras. Pero asegurándonos de que entendemos que las implementaciones, cuando haces algo grande como el borde o la nube, ocurrirán en muchos lugares. Pero si no tienes una estructura en la que todo el mundo entienda por qué lo estás haciendo, ¿cuáles son los primeros principios con los que vas a tener problemas?

Por ejemplo, recientemente en Edge, tomamos algunas decisiones sobre cómo Dell posiciona Edge. Y son de alto nivel, pero enmarcan cómo piensan nuestros desarrolladores. Por ejemplo, creemos que los bordes no son entidades independientes. Los bordes son extensiones de los modelos operativos en la nube. No construyes una ventaja para construir una ventaja. Usted crea una ventaja para extender su arquitectura de nube, ya sea un entorno de nube pública o privada o un entorno híbrido de varias nubes, al mundo real. Y eso suena muy sutil, pero si no toma esa decisión dentro de una empresa, simplemente está tirando los dados para ver si sus equipos construyen más silos o realmente construyen una extensión de su propuesta de valor central, que es construir una nube múltiple. Y así, al tener esa estrella polar, está claro. Otros ejemplos en edge, tomamos la decisión de que creemos que los edge deberían ser plataformas. Eso suena muy obvio, excepto que la mayoría de los perímetros de hoy en día son silos hechos a medida para una carga de trabajo específica.

Alguien decide que quiero llevar mi marco de IA a una fábrica, por lo tanto, construiré una ventaja. Incluso algunas de las nubes públicas han construido efectivamente silos a medida muy estrechos que amplían solo algunas características de su nube pública. Nada más. Ahora, cuando comenzamos a mirarlo, dijimos, espera un minuto. Edge es una capacidad de una experiencia de extremo a extremo. Tendrás muchas experiencias de extremo a extremo. Y si tiene que crear una ventaja para cada uno de ellos, hará que el mercado de la ventaja se parezca muchísimo al mercado de la seguridad, lo cual no queremos hacer. En los mercados de seguridad, si ingresa a un centro de datos de seguridad de una empresa, encontrará un estante de equipo. Cada pieza de equipo tiene un logotipo diferente y hace una cosa. No queremos que el borde se vea así. Así que tomamos la decisión de que el borde debería ser una plataforma. Que lo que debemos construir es capacidad horizontal. Debemos reconocer que ese borde podría usarse para una tarea de IA, podría ser una tarea de automatización industrial, podría ser una tarea de videovigilancia.

Necesitamos tener quizás varias arquitecturas de borde diferentes para acomodar diferentes enfoques, pero no está tratando de construir un solo silo verticalmente específico para cada problema de borde. Está tratando de construir una plataforma que le permita al cliente resolver sus problemas de borde hoy. Y cuando se les ocurre su próximo problema perimetral, solo tienen que insertar el código en la plataforma y luego trabajar en el perímetro en lugar de construir un nuevo perímetro. Ahora, esas cosas, lo que acabo de decir, espero que sean completamente obvias, pero la mayoría de las personas no toman esas decisiones. Así que en Dell, lo hacemos. Tomamos decisiones de primer orden sobre ¿cuál es nuestra filosofía? ¿Cómo pensamos las cosas? Luego los convertimos en arquitecturas que describen exactamente el trabajo técnico que debe realizarse, pero no vamos tan lejos como para dictar la implementación y el producto exactamente cómo innovarán para llegar a ese resultado. Esa es la magia de tener grandes equipos de I+D. Se van y descubren la mejor manera de construir el producto. Son innovadores en ese sentido, pero todo se une en un sistema.

De hecho, hoy dirijo los esfuerzos para asegurarme básicamente de que en estas seis grandes áreas dentro de Dell seamos consistentes en nuestra arquitectura, que estemos navegando por ellas como empresa a nivel de sistema. Incluyen la evolución de la nube, la evolución hacia el nuevo ecosistema de datos, de datos en movimiento y cómo jugamos allí. Son edge y cómo extendemos TI al mundo real. Son AI y ML, que es cómo convertimos todo el ecosistema tecnológico en una división diferente del trabajo entre personas y máquinas, en torno a las tareas de pensamiento. Son 5G, esta gran inflexión de las telecomunicaciones, y la TI y el mundo de la nube chocando entre sí. Y nuestra opinión es que realmente debe estar dominado por la nube y la TI, y debe ser una infraestructura moderna. Y luego, por último, en torno a la seguridad, y tocamos eso con la seguridad intrínseca. Esas son cosas gigantes, pero para responder a su pregunta, en una empresa como Dell, o cualquier empresa, necesita saber cuáles son sus estrellas polares, ¿cuáles son las cosas que se le vienen encima?

En nuestro caso, son esos seis grandes. Debe tener un punto de vista que describa los primeros principios y un marco que describa el campo de juego, y luego debe tener una estructura que lo haga operativo para llevar ese mensaje a su comunidad de desarrollo, a sus grupos de productos, a su organización de servicios. , en sus equipos de marketing, para que todos trabajen en el campo de juego correcto con el, llamémoslo guión correcto. Pero no desea ser tan prescriptivo como para evitar que innoven, y cómo implementan y crean un ritmo diferente. Es ese equilibrio entre la libertad de movimiento del desarrollador y tener un marco, una arquitectura y una estrella polar. Si lo haces bien, puedes navegar por la tecnología. Pero si se pierde la estrella del norte, se pierde el marco o no tiene libertad de movimiento en la innovación, en realidad no se va a ejecutar bien. Entonces, para nosotros, son realmente esos tres grandes.

Laurel: Eso es excelente. Podríamos pasar otro día entero hablando de computación perimetral y todo lo demás, pero aprecio mucho tu tiempo aquí hoy, John. Gracias por acompañarnos hoy en lo que ha sido una conversación fantástica sobre Business Laboratorio.

John: Sí, muchas gracias por recibirme.

Laurel: Era John Roese, presidente y director de tecnología de productos y operaciones de Dell Technologies, con quien hablé desde Cambridge, Massachusetts, la sede del MIT y MIT Technology Review, con vista al río Charles.

Eso es todo por este episodio de Business Lab. Soy su anfitrión, Laurel Ruma. Soy el director de Insights, la división de publicaciones personalizadas de MIT Technology Review. Fuimos fundados en 1899 en el Instituto Tecnológico de Massachusetts. Y también puede encontrarnos impresos, en la web y en eventos cada año en todo el mundo. Para obtener más información sobre nosotros y la feria, visite nuestro sitio web en technologyreview.com.

El programa está disponible dondequiera que obtenga sus podcasts. Si disfrutó de este episodio, esperamos que se tome un momento para calificarnos y comentarnos. The Business Lab es una producción de MIT Technology Review. Este episodio fue producido por Collective Next. Gracias por su atención.

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