16 Hacia dónde se dirige Latinoamérica: El impacto del Big Data y análisis de datos
Palabras clave: Big Data, Latinoamérica, Análisis de datos, Internet de las cosas, Inteligencia artificial.
16.1 Introducción
El análisis de datos ha evolucionado de manera exponencial, y su impacto es cada vez más palpable en diversos sectores como la industria, la agroindustria, la economía e incluso la medicina. Todos estos campos, entre otros, tienen la capacidad de extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos y están revolucionando la forma en que operan las industrias.
En Latinoamérica, esta tendencia se está consolidando como un motor crucial para la innovación y el crecimiento económico. Sin embargo, la región enfrenta desafíos y oportunidades únicas que deben ser abordados para evitar que el progreso se vea obstaculizado.
16.2 Artículo
En los últimos años, Latinoamérica ha visto un aumento en la generación de datos, impulsado por la digitalización de procesos en sectores clave como la salud, especialmente tras la pandemia del COVID-19, que generó un gran volumen de datos, el transporte y la educación.
Según un informe de IDC, se espera que el mercado de TI en Latinoamérica crezca un 11.1% en 2024, alcanzando 81.2 mil millones de dólares. Este crecimiento refleja la creciente inversión en infraestructura tecnológica y la adopción de soluciones analíticas avanzadas por parte de las empresas de la región.
A medida que el análisis de datos evoluciona, Brasil y México se destacan como los principales líderes en la adopción de Big Data, impulsando algunas de las tendencias más emergentes en la región, como la inteligencia artificial, la analítica predictiva y la integración del Internet de las Cosas (IoT).
En Brasil, NeuralMind utiliza técnicas avanzadas de IA para detectar fraudes en el sistema eléctrico. Esta iniciativa comenzó en 2019 y utiliza IoT para monitorear el consumo de energía en tiempo real y detectar discrepancias que podría indicar fraudes. Es uno de los pocos proyectos a nivel mundial que integra datos de consumo y generación de energía.
Por otra parte, México ha avanzado significativamente en la adopción del IoT para optimizar la eficiencia de la producción y el mantenimiento predictivo. En 2023, durante el evento Automotive Logistics and Supply Chain Mexico, Volkswagen detalló cómo están aprovechando herramientas digitales para gestionar grandes volúmenes de datos de su cadena de suministro, reduciendo riesgos y mejorando la rentabilidad.
Mientras tanto, en Argentina las instituciones financieras han comenzado a utilizar modelos predictivos para enfrentar desafíos económicos significativos, como la inflación y la volatilidad del mercado cambiario. Un ejemplo reciente es el uso de modelos Random Forest para predecir la inflación mensual, los cuales analizan datos históricos para detectar patrones y cuya precisión es comparable a métodos econométricos tradicionales.
Desafíos y oportunidades en la región
A pesar de las numerosas oportunidades que presenta la adopción de Big Data en Latinoamérica, la región se enfrenta a una serie de desafíos significativos que podrían ralentizar su progreso. Estos desafíos incluyen limitaciones en la infraestructura tecnológica, una escasez de talento especializado en análisis de datos, y la necesidad de marcos regulatorios robustos que garanticen la privacidad y seguridad de los datos.
Infraestructura tecnológica
Aunque se han realizado avances, la infraestructura tecnológica en muchos países de la región sigue siendo insuficiente. La conectividad a Internet y la capacidad de almacenamiento de datos son áreas que requieren mejoras sustanciales. Las áreas rurales en su mayoría siguen rezagadas en conectividad y acceso a servicios. La falta de adopción de la red 5G conlleva a una disparidad significativa en velocidad y calidad de acceso.
Figura 16.1: Adopción de red 5G en Latinoamérica.
El arte es cada vez más accesible para más personas
Escasez de talento especializado. Existe una brecha en la disponibilidad de profesionales capacitados en análisis de datos.Las universidades y centros de formación están comenzando a desarrollar programas específicos para cerrar esta brecha, pero aún queda camino por recorrer.
Regulación y privacidad de datos
La regulación en torno a la privacidad de los datos es otro desafío crítico. Países como México y Colombia han comenzado a implementar leyes de protección de datos, pero la consistencia y aplicación de estas regulaciones varía ampliamente en la región.
16.3 Conclusiones
El análisis de datos en Latinoamérica está en una etapa crucial de desarrollo, marcada por un dinamismo que promete transformar diversos sectores económicos y sociales. Aunque la región enfrenta desafíos significativos en términos de infraestructura, como la falta de conectividad en áreas rurales, y regulación, especialmente en la protección de datos, las oportunidades para innovar y crecer son inmensas. El aumento en la adopción de tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial (IA) y el Internet de las Cosas (IoT), están abriendo nuevas vías para el análisis de grandes volúmenes de datos en tiempo real. Es esencial que los países de la región adopten una visión proactiva y colaborativa, invirtiendo en el desarrollo de infraestructuras robustas y en la capacitación del talento local, para superar las barreras existentes y aprovechar al máximo el potencial del Big Data.
16.4 Referencias
[1] Dhamnekar, Sushant, Andrea Ketzer, y Chandana Keswarkar. “Recap of AWS re:Invent 2023 for the Automotive Industry.” AWS Blog. https://aws.amazon.com
[2] Forte, Federico D. “Pronóstico de Inflación de Corto Plazo en Argentina con Modelos Random Forest.” BBVA Research. https://www.bbvaresearch.com
[3] International Data Corporation (IDC). “A partir de 2024, empresas de TI de Latinoamérica tendrán un crecimiento más estable que las de EEUU, según IDC.” IDC. https://www.idc.com
[4] Murcia, Paula. “Protección de Datos: Este es el Panorama Sobre Regulación en Latinoamérica” Valora Analitik. https://www.valoraanalitik.com
[5] NeuralMind. “Projeto aplica técnicas avançadas de Inteligência Artificial para detectar fraudes no setor elétrico.” NeuralMind Blog. https://neuralmind.ai