En un entorno empresarial donde la información viaja a una velocidad sin precedentes, los avances en tecnologías como la inteligencia artificial y el big data han impulsado la llegada de herramientas esenciales para la toma de decisiones estratégicas. En entrevista exclusiva, Edgar Garza, Director Comercial de Ventus Technology, nos habló acerca de cómo estas innovaciones están redefiniendo el panorama empresarial, brindando a las organizaciones la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real, identificar patrones ocultos y transformar la experiencia del usuario.
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¿De qué manera tecnologías como la inteligencia artificial y el Big data están transformando hoy en día la toma de decisiones estratégicas en las empresas?
Están transformando cómo las empresas toman decisiones estratégicas. Al proporcionar insights más profundos y accionables, obtenidos mediante el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos tanto históricos como actuales, las organizaciones tienen la capacidad de aprovechar toda esta data que han recabado durante años para detectar patrones y tendencias que antes pasaban desapercibidas. Estas tecnologías permiten buscar y analizar datos en tiempo real, permitiendo a las empresas anticiparse a las necesidades y tomar decisiones más informadas. Un ejemplo de esto son las herramientas de Elastic, que facilitan mucho este proceso.
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¿En términos de procesamiento en tiempo real qué ventajas competitivas pueden obtener las organizaciones y cuáles son los desafíos para implementar estos eficazmente?
El procesamiento en tiempo real ofrece una ventaja competitiva al permitirles a las empresas reaccionar instantáneamente o lo que se le llama “in real time” a eventos de seguridad como fraudes o cambios en el mercado desde el punto de vista comercial. Esto se traduce en mejoras en la experiencia del cliente, optimización de operaciones y detección oportuna tanto de oportunidades como de amenazas. Sin embargo, implementar dicha capacidad eficazmente representa un desafío, como lo son: la necesidad de tener una infraestructura robusta y escalable, así como herramientas que permitan manejar estos flujos de datos.
Soluciones como Elastic permiten una arquitectura muy flexible que puede ayudar a ofrecer esta funcionalidad y rendimiento en una arquitectura escalable.
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¿Qué rol juega la infraestructura escalable y de alta disponibilidad en el éxito a largo plazo de una organización y cómo se puede lograr este equilibrio de costo beneficio?
Es fundamental, ya que hoy en día hay diferentes soluciones o aplicaciones Legacy donde usualmente las arquitecturas son complejas y lograr un modelo de datos de gran volumen, es realmente costoso. Por lo tanto, el tener una infraestructura escalable y de alta disponibilidad es esencial para el éxito de las organizaciones, sobre todo para que puedan dar este primer paso las que no lo han vivido.
Tener un modelo de inteligencia de datos permite adaptarse al crecimiento y las demandas cambiantes del mercado sin interrupciones en el servicio.
Para lograr un equilibrio de costo beneficio, las empresas deben invertir en soluciones que ofrecen escalabilidad bajo demanda y eficacia operativa, al hacerlo pueden asegurarse que sus infraestructuras soporten el crecimiento futuro, mientras optimizan los costos y maximizan el retorno de la inversión.
Por ejemplo, con Elastic puedes empezar a hacer análisis de datos con una arquitectura inclusive de dos o tres equipos personales, un proceso que antes en cualquier otro modelo era sumamente complicado.
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¿De qué manera la inteligencia artificial y el análisis predictivo están redefiniendo la experiencia del usuario?
Están transformando la experiencia del usuario al permitir una personalización y anticipación a sus necesidades sin precedentes. Mediante el análisis de datos históricos, estas tecnologías aprenden rápidamente y ayudan a los negocios a identificar patrones y tendencias que les permiten ofrecer recomendaciones, adaptar servicios a cada cliente, mejorar su satisfacción y detectar vulnerabilidades oportunamente.
La detección de anomalías en los datos históricos es clave para identificar problemas como comportamientos inusuales que podrían indicar amenazas o riesgos de algún fraude, así como identificar alguna oportunidad. Esto le permite a las empresas actuar proactivamente, solucionando los posibles inconvenientes antes de que afecten significativamente o inclusive antes de que se presenten.
Adicionalmente, debido a que las predicciones están basadas en datos históricos, estás también permiten a las organizaciones anticiparse a las necesidades futuras que puedan llegar a tener los clientes.
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En el ámbito de la seguridad de la información, ¿cómo están evolucionando las soluciones SIEM para enfrentar las amenazas cibernéticas modernas y de qué manera pueden las organizaciones implementar herramientas de seguridad para fortalecer su estrategia y cumplimiento normativo?
Las soluciones de seguridad han estado evolucionando significativamente, sobre todo para poder estar a la altura de los retos a los que se enfrentan las compañías en un entorno global.
Las soluciones SIEM ahora incorporan tecnologías como la inteligencia artificial y el análisis de comportamiento para detectar anomalías y patrones sospechosos en tiempo real. Todo este poder que se desarrolló originalmente para el tema de búsquedas se ha ido perfeccionando para cuestiones de seguridad.
Herramientas como Elastic Security están a la vanguardia en esta evolución, ofreciendo funcionalidad que combina tanto el SIEM como seguridad de endpoints en los equipos. Al implementar este tipo de soluciones, las organizaciones pueden fortalecer su estrategia de seguridad al tener una visibilidad completa de toda su infraestructura, lo que les permite correlacionar datos de múltiples fuentes, detectar amenazas avanzadas y responder rápidamente a incidentes de seguridad.
Las herramientas de Elastic facilitan el cumplimiento normativo al proporcionar informes o tutorías detalladas, apoyando a las empresas a mantenerse alineadas con las regulaciones actuales, cumpliendo con todas las regulaciones y normas de compliance a nivel global.
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¿De qué manera las soluciones de observabilidad y monitoreo avanzado como APM y RUM están mejorando la resiliencia operacional y la experiencia del usuario?
APM es el monitoreo de aplicativo y el RUM es el monitoreo de usuarios reales. Estas herramientas brindan a las empresas la capacidad de análisis y de observabilidad en tiempo real y al mismo tiempo permiten que los usuarios tengan una visión integral del rendimiento de sus aplicaciones. Mientras tanto las compañías pueden aprovecharlas para identificar y resolver problemas proactivamente.
Las plataformas que integran estas capacidades, como es el caso de la observabilidad de Elastic, permiten a las organizaciones mantener funcionando de manera óptima sus sistemas, lo que se traduce en una mejor satisfacción del cliente y una mayor eficiencia operativa.
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¿Cómo están las búsquedas vectoriales transformando las capacidades de búsqueda inteligente y cómo pueden las organizaciones aprovechar esta tecnología para mejorar tanto la recuperación de datos, como la experiencia del usuario?
Las búsquedas vectoriales están revolucionando la manera en que las soluciones interpretan y procesan la información de las consultas en tiempo real. Esto se puede ver reflejado en las aplicaciones móviles de uso diario como Netflix y Uber, donde al comenzar a escribir algo, el algoritmo automáticamente sugiere opciones para completar la búsqueda o en las que una palabra clave lleva al usuario a la información que busca.
El poder interactuar con la tecnología en lenguaje natural representa una mejora abismal. A diferencia de las búsquedas tradicionales que se basaban en palabras claves, las vectoriales utilizan algoritmos de aprendizaje automático y modelos de lenguaje natural para entender tanto el contexto como el significado detrás de las palabras. Esto permite que los sistemas de búsqueda interpreten sinónimos, conceptos, matices del lenguaje y más, ofreciendo resultados precisos y relevantes.
Por otro lado, las búsquedas vectoriales facilitan el manejo de datos no estructurados y semiestructurados, lo que especialmente es útil en entornos donde la información proviene de diferentes fuentes y en múltiples formatos. Esto no solo mejora la recuperación de los datos, sino que también abre oportunidades para implementar funcionalidades avanzadas como recomendaciones personalizadas o la realización de análisis predictivos.
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De cara hacia el futuro, ¿cuáles son las tendencias emergentes en gestión y análisis de datos que las empresas deben adaptar para mantenerse relevantes y sostenibles?
Viendo hacia al futuro, las empresas deben prestar atención a cómo integran la inteligencia artificial y el aprendizaje automático con sus procesos de análisis de datos. A menudo, las organizaciones tienen la intención de adoptarlas, pero no saben cómo aplicarlas; es ahí donde empresas como Ventus Technology pueden ayudar, con experiencia y equipo altamente capacitado.
Por otro lado, el análisis en tiempo real y la capacidad de procesar datos provenientes de diversas fuentes, cada vez son temas más críticos, por lo que es importante adaptar las plataformas para que permitan una gestión y análisis de datos flexibles y escalables, como las soluciones que ofrece Elastic.
Además de la democratización de los datos a través de herramientas de autoservicio y una mejor atención a la gobernancia y seguridad de los datos, un punto que se ha vuelto cada vez más relevante por el tema de compliance.
Estas son tendencias que van a permitir a las empresas mantenerse actualizadas, seguras y a la vanguardia, pero sobre todo bajo un modelo sostenible en un entorno altamente competitivo.
