CEO de AWS anuncia nuevas capacidades para enfrentar "una nueva escala de información"

El re:Invent 2020, evento anual de Amazon Web Services (AWS), comenzó ayer con su CEO, Andy Jassy, presentando los nuevos productos y mejoras de la compañía para enfrentar una "nueva escala" de información a través de machine learning y de un aumento en las capacidades de almacenamiento y análisis de datos en la nube.

"En la actualidad, se crean más datos cada hora de los que se generaban en todo un año hace dos décadas atrás. De hecho, la cantidad de datos creados durante los próximos tres años será mayor que los producidos durante los últimos 30 años", advirtió el ejecutivo, por lo que "las viejas herramientas simplemente no funcionarán en este nuevo mundo de datos".

El máximo ejecutivo de la tecnológica en casi tres horas de discurso, presentó 43 nuevos productos y servicios para abordar el nuevo escenario.

En esa línea, anunció tres nuevas capacidades de análisis que buscan mejorar "drásticamente" el rendimiento de los almacenes de datos de Amazon Redshift, facilitando su movilidad y combinación para que los usuarios finales puedan obtener más valor de sus datos comerciales.

Se trata de AQUA, tecnología que acelera las consultas de información con un caché —componente que guarda datos para que las solicitudes futuras se puedan atender con mayor rapidez— que ofrece "hasta 10 veces" mejor rendimiento y que estará disponible a partir de enero de 2021; AWS Glue Elastic Views, herramienta que ayuda a desarrolladores a crear aplicaciones con datos de varios almacenes y replican automáticamente la información en el almacenamiento; y Amazon QuickSight Q, que con aprendizaje automático permite escribir preguntas sobre los datos comerciales de los usuarios en lenguaje natural y recibir respuestas "altamente precisas" en segundos.

"Las nuevas capacidades anunciadas hoy proporcionan análisis de datos más rápidos, rentables y accesibles en todos los almacenes de información de un cliente", comentó el CEO.

Machine learning

Asimismo, presentó mejoras para el desarrollo de aplicaciones y servicios de atención al cliente basadas en machine learning, que permiten la detección automática de problemas operativos, en el caso de las aplicaciones, y atender a flujos de millones de clientes diariamente.

El servicio de operaciones Amazon DevOps Guru utiliza el aprendizaje automático para que los desarrolladores de aplicaciones mejoren su disponibilidad mediante la detección automática de problemas operativos (como mayor latencia, tasas de error y/o limitaciones de recursos) y la recomendación de acciones específicas para su reparación.

"A medida que más organizaciones implementan plataformas basadas en la nube, arquitecturas de microservicios para escalar globalmente sus negocios y operaciones sin las limitantes de las implementaciones locales, las aplicaciones se han distribuido cada vez más para satisfacer las necesidades de los clientes, y los desarrolladores necesitan prácticas más automatizadas para mantener su disponibilidad", afirmó Jassy.

Por su parte, Amazon Connect Wisdom proporciona información en tiempo real a los agentes de los centros de atención al cliente para la resolución de problemas. Es un centro de contacto omnicanal en la nube que ayuda a empresas de todos los tamaños a mejorar su servicio al cliente a bajo costo, permitiendo atender a millones de usuarios diariamente.

Se incorporan nuevas capacidades a la herramienta, como perfiles de clientes para brindar un servicio más personalizado, lente de contacto en tiempo real para que los gerentes de los centros de contacto influyan en las interacciones del cliente durante una llamada, Amazon Connect Tasks para automatizar, rastrear y administrar tareas para mejorar la productividad de los agentes hasta en un 30%, y análisis de voz en tiempo real para la autenticación de la persona que llama mediante aprendizaje automático.

Al incluir machine learning, es capaz de escalar hacia arriba o hacia abajo a medida que el volumen de llamadas así lo amerite, "y es mucho más rentable ya que las empresas sólo pagan por el tiempo que los agentes están realmente interactuando con los clientes", comentó el CEO.