FUTURO-DE-LAS-UNIVERSIDADES

NUBES DISRUPTIVAS EN EL HORIZONTE FUTURO DE LAS UNIVERSIDADES (EDUCACIÓN)

Si eres como yo, y te preocupa el futuro de las universidades y de la educación en general, entonces habrás seguido de cerca todos los debates de los últimos meses, sobre la disrupción que ha sido causa por ChatGPT.

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El futuro de las universidades y la educación en la era de ChatGPT

Los últimos años, y especialmente 2022, han sido muy interesantes de observar para alguien que ha estado relacionado con la alta tecnología y la educación durante bastante tiempo.

Tradicionalmente, las universidades han sido llamadas las puertas del conocimiento, y sólo podías conseguirlo si pasabas 5,4,3 (cada vez menos) años en la universidad y obtenías tu bonito (y colgable) diploma.

El auge de lo digital y la disponibilidad del conocimiento

Con el auge de lo digital, el conocimiento empezó a extenderse por internet y para la gente como yo, a la que le encanta aprender, fue como un sueño hecho realidad.

En los últimos meses, no es sólo el conocimiento el que está ampliamente disponible (sobrecargado de él), sino que ahora tienes herramientas de inteligencia artificial que te permiten descubrirlo, procesarlo, transformarlo y redistribuirlo con un aumento de valor que lo hace mucho más atractivo para otras personas que lo buscan.

FUTURO DE LAS UNIVERSIDADESac - Humano y AI
FUTURO DE LAS UNIVERSIDADESac – Humano y AI

Retos para las universidades en un futuro próximo

Esto ha creado algunos retos interesantes para las universidades en un futuro próximo como consecuencia de estos avances desencadenados por las tecnologías digitales.

Uno de los principales retos es cómo tender un puente eficaz entre el mundo académico y la industria para garantizar que los estudiantes adquieran las competencias y los conocimientos más demandados en el mercado laboral. Las universidades también se enfrentan al reto de una avalancha cada vez mayor de información y conocimientos, incluido el conocimiento abierto, los tutoriales en YouTube y los cursos gratuitos en MOOC y otros portales educativos. Esto puede dificultar que los estudiantes determinen qué fuentes son creíbles y cuáles no.

Una forma de abordar esta cuestión es que las universidades establezcan asociaciones más estrechas con empresas y organizaciones para conocer mejor las competencias y los conocimientos más demandados en el mercado laboral. Esto podría incluir la oferta de prácticas, programas de cooperación u otras oportunidades para que los estudiantes adquieran experiencia en el mundo real y establezcan vínculos con posibles empleadores. Además, las universidades pueden promover el desarrollo del espíritu empresarial.

Soluciones propuestas

Una forma de abordar esta cuestión es que las universidades establezcan asociaciones más estrechas con empresas y organizaciones para conocer mejor las competencias y conocimientos más demandados en el mercado laboral. Esto podría incluir la oferta de prácticas, programas de cooperación u otras oportunidades para que los estudiantes adquieran experiencia en el mundo real y establezcan vínculos con posibles empleadores. Además, las universidades pueden promover el desarrollo de competencias empresariales para que los estudiantes estén mejor preparados para crear sus propias empresas o desarrollar nuevos productos y servicios.

La calidad de la información y del conocimiento

Otro reto para las universidades es cómo filtrar la información falsa o poco fiable de la enorme cantidad de conocimiento abierto disponible. Esto requiere que las universidades inviertan en el desarrollo del pensamiento crítico y la alfabetización digital para que los estudiantes sean capaces de evaluar la credibilidad y fiabilidad de las fuentes de información. También requiere que las universidades asuman el papel de conservadoras de la información, identificando, organizando y poniendo a disposición de los estudiantes los recursos más relevantes y útiles. Este papel exige que las universidades conozcan a fondo el campo de estudio, el mercado laboral y las últimas investigaciones, y que sean capaces de evaluar la calidad y credibilidad de las fuentes de información.

El valor de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial ya está alterando el funcionamiento de las universidades, desde la forma en que imparten la enseñanza hasta la manera en que llevan a cabo la investigación. En las últimas semanas hemos visto cómo algunas universidades están adoptando herramientas como Chat GPT, y cómo otras siguen negándose, tratando de “bloquear el océano”.

A medida que avance la IA, las universidades tendrán que adoptar el uso de herramientas basadas en ella para personalizar las experiencias de aprendizaje, automatizar las tareas administrativas y mejorar la eficiencia de los proyectos de investigación.

Problemas de la IA en el entorno académico

Sin embargo, el uso de la IA también plantea problemas éticos, como la privacidad, la parcialidad y la falta de transparencia. Las universidades deben garantizar que los sistemas de IA se desarrollen y utilicen de forma ética, justa y transparente, y que se tenga muy en cuenta el impacto de estos sistemas en los estudiantes, el profesorado y el personal.

Para abordar estos retos con eficacia, las universidades deben estar dispuestas a adaptarse y evolucionar en respuesta a las necesidades cambiantes de los estudiantes y del mercado laboral, salvando las distancias con las empresas privadas y públicas y colaborando para trazar el camino a seguir para una nueva generación de Trabajadores del Conocimiento 4.0.

Esto puede implicar replantearse los modelos tradicionales de enseñanza y aprendizaje, invertir en nuevas tecnologías y fomentar una cultura de innovación y experimentación.

Conclusión FUTURO DE LAS UNIVERSIDADES

En general, los retos son importantes, pero también representan una oportunidad para que las universidades creen una experiencia educativa más receptiva, innovadora y eficaz para los estudiantes. Las universidades que sean capaces de afrontar estos retos de forma eficaz estarán mejor situadas para preparar a los estudiantes para un mercado laboral en rápida evolución y para realizar una contribución significativa a la sociedad. Las universidades ya no son la puerta de acceso al conocimiento, sino que deben convertirse en conservadoras y certificadoras de la calidad del conocimiento.

FUTURO DE LAS UNIVERSIDADES
FUTURO DE LAS UNIVERSIDADES

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Tecnologías de nube aplicadas a la empresa

Tecnologías de nube aplicadas a la empresa

En este artículo, exploramos cómo las empresas están utilizando las tecnologías de nube para mejorar la eficiencia, reducir costes, escalar sus operaciones y mejorar la seguridad de sus datos. Descubre cómo la nube está cambiando la forma en que las empresas gestionan y utilizan sus recursos informáticos, y cómo está revolucionando la forma en que desarrollan y entregan aplicaciones y servicios.

Tecnologías de nube aplicadas a la empresa

I. Introducción a las tecnologías de nube y su impacto en las empresas

¿Qué es la nube?

Para empezar, es importante tener en cuenta que la nube es simplemente un término que se utiliza para referirse a la informática en la que se utilizan recursos informáticos remotos a través de internet. Esto significa que en lugar de utilizar su propio hardware y software para almacenar y procesar datos, las empresas pueden acceder a estos recursos a través de la nube.

Ventajas de la nube para las empresas (reducción de costes, escalabilidad, disponibilidad y seguridad)

Hay muchas ventajas de utilizar la nube para las empresas. Una de las principales es la reducción de costes. En lugar de tener que adquirir y mantener hardware y software caro, las empresas pueden utilizar servicios de nube a un precio mensual. Esto les permite reducir el gasto en infraestructuras y personal técnico, y enfocarse en lo que realmente importa: su negocio.

Otra ventaja importante de la nube es su escalabilidad. Esto significa que las empresas pueden aumentar o disminuir el uso de servicios de nube según sus necesidades, sin tener que preocuparse por el espacio de almacenamiento o la potencia de procesamiento. Esto es especialmente útil para las empresas que experimentan altos picos de actividad o que tienen necesidades informáticas cambiantes.

Además, la nube también ofrece una alta disponibilidad y seguridad. Los proveedores de servicios de nube suelen ofrecer una alta disponibilidad de sus servicios, lo que significa que las empresas pueden acceder a sus datos y aplicaciones en todo momento. Además, la nube también ofrece una seguridad mejorada, ya que los datos se almacenan en servidores seguros y protegidos por medidas de seguridad avanzadas.

Tecnologias de nube aplicadas a la empresa - Hombre relajandose por la aplicación de tecnologias de nube a la empresa
Tecnologías de nube aplicadas a la empresa – Photo by cottonbro studio on Pexels.com

Tipos de nube (pública, privada, híbrida)

Existen diferentes tipos de tecnologías de nube, cada una de las cuales se adapta a diferentes necesidades de las empresas. Por ejemplo, la nube pública es un tipo de nube que está disponible para cualquier persona y se ofrece a través de proveedores de servicios de nube como Amazon Web Services o Microsoft Azure. La nube privada, por otro lado, es una nube que solo está disponible para una empresa específica y se ejecuta en servidores propiedad de la empresa. La nube híbrida, por último, combina elementos de la nube pública y privada y permite a las empresas elegir qué datos y a aplicaciones se almacenan en la nube pública y cuáles se almacenan en la nube privada.

En resumen, las tecnologías de nube han revolucionado la forma en que las empresas gestionan y utilizan sus recursos informáticos. Ofreciendo una mayor eficiencia, reducción de costes, escalabilidad y seguridad, la nube es una opción atractiva para cualquier empresa que busque mejorar su productividad y competitividad. En los siguientes puntos de nuestro artículo, profundizaremos en cómo las empresas están utilizando la nube para el almacenamiento y la gestión de datos, la colaboración y la comunicación, y el desarrollo de aplicaciones y servicios.

Las tecnologías de nube han revolucionado la forma en que las empresas gestionan y utilizan sus recursos informáticos. Al permitir el acceso a aplicaciones y datos desde cualquier lugar y dispositivo, la nube ha cambiado la forma en que las empresas trabajan y colaboran.

Una de las principales ventajas de la nube es su capacidad para reducir los costes informáticos de una empresa. En lugar de adquirir y mantener hardware y software caro, las empresas pueden utilizar servicios de nube a un precio mensual. Esto les permite reducir el gasto en infraestructuras y personal técnico, y enfocarse en lo que realmente importa: su negocio.

Además, las tecnologías de nube son muy escalables. Esto significa que las empresas pueden aumentar o disminuir el uso de servicios de nube según sus necesidades, sin tener que preocuparse por el espacio de almacenamiento o la potencia de procesamiento. Esto es especialmente útil para las empresas que experimentan altos picos de actividad o que tienen necesidades informáticas cambiantes.

Otra ventaja importante de la nube es su alta disponibilidad y seguridad. Los proveedores de servicios de nube suelen ofrecer una alta disponibilidad de sus servicios, lo que significa que las empresas pueden acceder a sus datos y aplicaciones en todo momento. Además, la nube también ofrece una seguridad mejorada, ya que los datos se almacenan en servidores seguros y protegidos por medidas de seguridad avanzadas.

Existen diferentes tipos de tecnologías de nube, cada una de las cuales se adapta a diferentes necesidades de las empresas. Por ejemplo, la nube pública es un tipo de nube que está disponible para cualquier persona y se ofrece a través de proveedores de servicios de nube como Amazon Web Services o Microsoft Azure. La nube privada, por otro lado, es una nube que solo está disponible para una empresa específica y se ejecuta en servidores propiedad de la empresa. La nube híbrida, por último, combina elementos de la nube pública y privada y permite a las empresas elegir qué datos y aplicaciones se almacenan en la nube pública y cuáles se almacenan en la nube privada.

II. Almacenamiento y gestión de datos en la nube

Ventajas de almacenar datos en la nube (espacio de almacenamiento ilimitado, acceso rápido y sencillo, seguridad mejorada)

Uno de los usos más comunes de la nube en las empresas es el almacenamiento y la gestión de datos. La nube permite a las empresas almacenar y acceder a grandes cantidades de datos de manera rápida y sencilla, sin tener que preocuparse por el espacio de almacenamiento o la seguridad de los datos. Además, muchos servicios de nube ofrecen herramientas de análisis y visualización de datos que permiten a las empresas obtener una visión más clara de su negocio y tomar decisiones más informadas.

Por ejemplo, Google Drive es un servicio de nube que permite a las empresas almacenar y compartir documentos, hojas de cálculo y presentaciones en línea. También ofrece herramientas de colaboración en tiempo real que permiten a varias personas trabajar en el mismo documento al mismo tiempo. Microsoft OneDrive es otro servicio de nube popular que ofrece funcionalidades similares.

Otro ejemplo de cómo las empresas están utilizando la nube para el almacenamiento y la gestión de datos es el uso de plataformas de análisis y visualización de datos como Tableau o Power BI. Estas herramientas permiten a las empresas transformar grandes cantidades de datos en gráficos y tablas fáciles de entender, lo que les ayuda a obtener una visión más clara de su negocio y tomar decisiones informadas.

En resumen, el almacenamiento y la gestión de datos en la nube son una parte fundamental de muchas empresas modernas. La nube ofrece una solución sencilla y eficiente para almacenar y acceder a grandes cantidades de datos, y las herramientas de análisis y visualización de datos disponibles en la nube permiten a las empresas obtener una visión más clara de su negocio y tomar decisiones informadas.

Herramientas de análisis y visualización de datos disponibles en la nube

Hay muchas herramientas de análisis y visualización de datos disponibles en la nube que pueden ser útiles para las empresas. Algunas de las más populares son:

  1. Tableau: Es una plataforma de análisis y visualización de datos en la nube que permite a las empresas transformar grandes cantidades de datos en gráficos y tablas fáciles de entender. Ofrece una gran variedad de gráficos y tablas que se pueden personalizar según las necesidades de la empresa.
  2. Power BI: Es una plataforma de análisis y visualización de datos de Microsoft que permite a las empresas transformar grandes cantidades de datos en informes visuales y tablas. Ofrece una gran variedad de gráficos y tablas que se pueden personalizar y compartir fácilmente con otros.
  3. Google Analytics: Es una plataforma de análisis y seguimiento de datos de Google que permite a las empresas analizar el tráfico y el rendimiento de su sitio web. Ofrece una gran cantidad de informes y métricas que pueden ayudar a las empresas a entender el funcionamiento de sus webs.
  4. Looker: Es una plataforma de análisis y visualización de datos en la nube que permite a las empresas acceder a grandes cantidades de datos y transformarlos en informes y gráficos personalizables. También ofrece integraciones con otras plataformas de negocios, como Salesforce o Google Analytics.
  5. Datadog: Es una plataforma de monitoreo y análisis de datos en la nube que permite a las empresas monitorear y analizar el rendimiento de sus aplicaciones, servicios y sistemas. Ofrece una gran cantidad de métricas y alertas que pueden ayudar a las empresas a identificar problemas y tomar decisiones informadas.

En resumen, hay muchas herramientas de análisis y visualización de datos disponibles en la nube que pueden ser útiles para las empresas. Cada una de ellas ofrece una variedad de gráficos y tablas personalizables y puede integrarse con otras plataformas de negocios. Al utilizar estas herramientas, las empresas pueden obtener una visión más clara de sus datos y tomar decisiones informadas.

Ejemplos de servicios de nube para el almacenamiento y la gestión de datos (Google Drive, Microsoft OneDrive)

Aquí hay algunos ejemplos de cómo las empresas están utilizando la nube para mejorar la colaboración y la comunicación:

  1. Una empresa de tecnología está utilizando Google Drive para compartir y colaborar en documentos y proyectos en tiempo real. Esto les permite a los empleados trabajar juntos de manera más efectiva, incluso si están en diferentes ubicaciones o trabajando de forma remota.
  2. Una empresa de consultoría está utilizando Zoom para realizar reuniones virtuales con clientes y empleados de diferentes ubicaciones. Esto les permite ahorrar tiempo y dinero en viajes y aumentar la eficiencia de sus reuniones.
  3. Una empresa de marketing está utilizando Slack para comunicarse y colaborar de manera más eficiente. Los empleados pueden crear canales temáticos y utilizar la función de búsqueda para encontrar mensajes y documentos relevantes de manera rápida.
  4. Una empresa de construcción está utilizando Microsoft OneDrive para almacenar y compartir planos y documentos relacionados con proyectos en curso. Esto les permite a los empleados acceder a los documentos necesarios de manera rápida y sencilla, incluso si están en el sitio de trabajo.

En resumen, hay muchas maneras en las que las empresas pueden utilizar la nube para mejorar la colaboración y la comunicación. Al utilizar servicios como Google Drive, Zoom y Slack, las empresas pueden aumentar la eficiencia de sus procesos de trabajo y mejorar la colaboración y la comunicación con sus empleados y clientes.

Otra aplicación común de la nube en las empresas es la colaboración y la comunicación. Muchas empresas utilizan servicios de nube como Google Drive o Microsoft OneDrive para compartir y colaborar en documentos en tiempo real. Además, la nube también ofrece soluciones de videoconferencia y chat que permiten a las empresas comunicarse y colaborar de manera efectiva, incluso si sus empleados trabajan de forma remota o están en diferentes ubicaciones.

La nube también se está utilizando cada vez más en el desarrollo de aplicaciones y servicios. Muchas empresas utilizan plataformas en la nube como Amazon Web Services o Microsoft Azure para crear y alojar aplicaciones y servicios personalizados. Esto les permite aprovechar el poder de procesamiento y almacenamiento de la nube y entregar servicios de alta calidad a sus clientes.

Tecnologías de nube aplicadas a la empresa
Tecnologías de nube aplicadas a la empresa – Colaboración – Photo by fauxels on Pexels.com

III. Colaboración y comunicación en la nube

Cómo la nube facilita la colaboración y la comunicación en tiempo real

La nube también se está convirtiendo en una herramienta fundamental para la colaboración y la comunicación en las empresas. Muchas empresas utilizan servicios de nube como Google Drive o Microsoft OneDrive para compartir y colaborar en documentos en tiempo real. Esto les permite a los empleados trabajar juntos de manera más efectiva, incluso si están en diferentes ubicaciones o trabajando de forma remota.

Servicios de videoconferencia y chat disponibles en la nube (Zoom, Slack)

Además, la nube también ofrece soluciones de videoconferencia y chat que permiten a las empresas comunicarse y colaborar de manera efectiva. Por ejemplo, Zoom es un servicio de videoconferencia en la nube que permite a las empresas realizar reuniones virtuales con varias personas de manera sencilla. Slack, por otro lado, es un servicio de chat en la nube que permite a las empresas comunicarse y colaborar de manera más eficiente.

En resumen, la nube es una herramienta clave para la colaboración y la comunicación en las empresas. Los servicios de nube como Google Drive y Microsoft OneDrive permiten a las empresas compartir y colaborar en documentos en tiempo real,

IV. Desarrollo de aplicaciones y servicios en la nube

  • Ventajas de utilizar la nube para el desarrollo de aplicaciones y servicios (acceso a recursos de procesamiento y almacenamiento ilimitados, rapidez y eficiencia)
  • Plataformas en la nube para el desarrollo de aplicaciones y servicios (Amazon Web Services, Microsoft Azure)
  • Ejemplos de cómo las empresas están utilizando la nube para desarrollar aplicaciones y servicios personalizados

V. Conclusiones: ¿Por qué la nube es una opción atractiva para las empresas?

Las tecnologías de nube han revolucionado la forma en que las empresas gestionan y utilizan sus recursos informáticos. Ofreciendo una mayor eficiencia, reducción de costes, escalabilidad y seguridad, la nube es una opción atractiva para cualquier empresa que busque mejorar su productividad y competitividad. A medida que la nube sigue evolucionando y ofreciendo nuevas soluciones, es probable que veamos aún más empresas adoptando esta tecnología en el futuro.

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QUE ES UN DIGITAL TWIN

¿Qué es un gemelo digital?

En este artículos vamos a abordar un concepto cada vez más referenciado en el ámbito tecnológico, ¿Qué es un gemelo digital

Un gemelo digital es esencialmente un avatar de un objeto físico en el mundo virtual, que permite a las personas operar, gestionar y supervisar a distancia su rendimiento mediante la recopilación de datos de los sensores incorporados. La tecnología de gemelos digitales es un elemento clave de la transformación digital.

Qué es un gemelo digital
Qué es un gemelo digital

El concepto de gemelos digitales se remonta a los esfuerzos de la NASA con el programa de exploración espacial en la década de 1960. Esta tecnología dio un paso más en 2002, cuando Michael Grieves presentó públicamente el concepto y el modelo del gemelo digital en una conferencia de la Sociedad de Ingenieros de Fabricación en Troy, Michigan. En 2010, John Vickers, de la NASA, introdujo un nuevo uso del término gemelo digital que no se limitaba a las industrias manufactureras, sino que se aplicaba a todos los sectores, incluidos el de la construcción, la ingeniería, el transporte y el aeroespacial.

Tabla de contenidos Qué es un gemelo digital

Definición de gemelo digital


Un gemelo digital es una representación digital tridimensional de un objeto físico. Los gemelos digitales son réplicas virtuales de dispositivos físicos, infraestructuras o edificios que pueden controlar, supervisar y analizar su funcionamiento, rendimiento y deterioro. Estos modelos también pueden utilizarse para simular el estado futuro de un sistema antes de que se realicen los cambios, de modo que puedan predecirse los posibles resultados.

Los gemelos digitales permiten a los usuarios tomar decisiones más informadas sobre cuándo sustituir o actualizar componentes, reducir el tiempo de inactividad o incluso evitarlo por completo, proporcionando alertas proactivas para el mantenimiento predictivo.

Han demostrado su utilidad para el mantenimiento y el análisis predictivo en sectores como los servicios públicos, el transporte, la sanidad, la construcción, el comercio minorista, la medicina, la fabricación, la agricultura, la gestión de infraestructuras, la automoción, la industria aeroespacial y la defensa.

Las empresas manufactureras las utilizan cada vez más para hacer más eficientes los procesos de producción gestionando las operaciones tanto en el mundo virtual como en el real. Estos gemelos trabajan juntos para mejorar la eficiencia del mantenimiento, el tiempo de actividad y el rendimiento.

Por ejemplo, Airbus y otros fabricantes de medios de transporte avanzados utilizan gemelos digitales para para evaluar sus aviones. Con el uso de sensores pueden recopilar datos sobre estos productos, y con el modelado algorítmico de su comportamiento a lo largo del tiempo, los gemelos digitales permiten realizar análisis de diagnóstico, predictivos y normativos en el contexto de la excelencia operativa.

Así, en lugar de esperar a que la máquina se estropee, estos modelos pueden identificar los posibles problemas antes de que se produzcan, ahorrando dinero en costes de reparación imprevistos, mano de obra, tiempo de inactividad y pérdida de productividad.

¿Cómo funcionan los gemelos digitales?

Qué es un gemelo digital
Qué es un gemelo digital


Un gemelo digital es un modelo 3D de un activo físico con inteligencia artificial (IA) creado para proporcionar información sobre el rendimiento del activo físico correspondiente. Para ello, recopila todos los datos sobre el activo.

A continuación, puede analizar estos datos y decidir qué hay que arreglar o mejorar. Los gemelos digitales también pueden predecir un posible fallo antes de que ocurra, por lo que se pueden tomar medidas proactivas para evitar cualquier problema antes de que ocurra. Con un gemelo digital, las empresas pueden comprender mejor el estado operativo de sus activos y tomar decisiones más inteligentes basadas en la información de los datos.

Como cada empresa es única, no hay un enfoque único para crear un gemelo digital para ellas. Sin embargo, una cosa permanece constante: El paso inicial es siempre acceder a todos los datos posibles sobre el activo físico. Cuanto más detallada sea, mejor.

A partir de ahí, crea un modelo 3D de ese activo para utilizarlo como base para crear el gemelo digital. Una vez completado el modelo, instala varios sensores y recoge múltiples puntos de datos.

Si hay que decidir qué sensor se adapta mejor a su negocio, intente comparar sus características con las de otros modelos similares. De este modo, se asegurará de no acabar con lagunas de información en su gemelo digital.

Qué es un gemelo digital
Qué es un gemelo digital

Tipos de gemelos digitales


Los gemelos digitales pueden controlar, analizar y predecir el comportamiento futuro de todo un sistema de producción o el rendimiento de activos individuales. Estos modelos digitales pueden simular diversos escenarios para tomar decisiones estratégicas sobre la mejor manera de explotar un activo. Hay cuatro tipos de gemelos digitales.

Componente o gemelos del componente


Los gemelos de los componentes o de las piezas se refieren a la representación digital de las partes individuales de un sistema o máquina. Es la forma básica de los gemelos digitales y simula la instancia más pequeña de un componente funcional para conservar los datos sobre su estado, uso y rendimiento.

Qué es un gemelo digital
Qué es un gemelo digital

Gemelos Activos


Los gemelos de activos o de productos son una simulación virtual de la interoperabilidad de dos o más componentes individuales. Por ejemplo, una instalación de datos tiene muchas piezas que deben funcionar todas para que la instalación funcione de forma óptima.

Un gemelo digital podría permitir simular las interacciones entre estos diferentes componentes y ver si una parte interrumpe la funcionalidad de otra dentro de ese entorno simulado.

Gemelos del sistema o de la unidad


Los gemelos de sistema, también conocidos como gemelos de unidad, son una representación virtual de la interoperabilidad de múltiples activos del sistema. Estos gemelos consisten en datos relativos a todo el sistema o producto y sus componentes individuales.

Con la tecnología de sistemas gemelos, puede seguir el comportamiento de sus productos a lo largo del tiempo. Esto permite a los ingenieros identificar anomalías en la forma en que estos productos interactúan entre sí y realizar los ajustes necesarios.

Gemelos de proceso


Los gemelos de proceso son representaciones digitales de sistemas que trabajan juntos para crear una instalación de fabricación completa. No se limitan a los objetos físicos, sino que ayudan a trazar un mapa de lo que ocurre en el mundo empresarial y proporcionan datos que pueden utilizarse para predecir posibles problemas antes de que se produzcan.

Los gemelos de proceso representan diferentes partes de una empresa, incluyendo la maquinaria, los flujos de trabajo y los trabajadores. Los gemelos de los procesos permiten a las empresas identificar de forma proactiva los riesgos y las áreas problemáticas, lo que conduce a una mayor eficiencia en todos los niveles de la empresa. Ayudan a las empresas a identificar los cuellos de botella, aumentar la eficiencia y reducir los costes.

Beneficios de los gemelos digitales


Los beneficios de los gemelos digitales pueden ser enormes para cualquier empresa. Permiten operaciones más eficientes, tiempos de respuesta más rápidos, una mejor previsión de la demanda, un mantenimiento más eficiente, una rápida innovación, una mayor seguridad y una mayor colaboración de los empleados.

Incluso una pequeña empresa puede aprovechar las ventajas de los gemelos digitales. Sin embargo, es importante reconocer que no todas las industrias tendrán las necesidades exactas de los gemelos digitales que pueden tener otras industrias.

Los gemelos digitales permiten a las empresas optimizar sus operaciones a un nivel granular.
Ayudan a las empresas a ser más eficientes a la hora de optimizar el rendimiento de sus activos, recursos y desempeño del personal.
También ayudan a las organizaciones a ahorrar dinero al anticiparse a los problemas antes de que ocurran.
Proporcionan a los gestores una visión de los KPI críticos que históricamente han sido difíciles de medir o seguir porque no había forma de que una organización supiera lo que su equipo está haciendo las 24 horas del día.
También ofrecen visualización de datos en tiempo real, lo que significa que puede ver cómo se desarrollan los acontecimientos a medida que se producen y reaccionar en consecuencia.
Ofrece a los empleados acceso a los datos operativos para que sepan lo que está ocurriendo en todo momento, lo que conduce a una mejor comunicación entre los empleados sobre posibles problemas y oportunidades.

Qué es un gemelo digital
Qué es un gemelo digital


Casos de uso y ejemplos de gemelos digitales


Producción


Los gemelos digitales son increíblemente beneficiosos para las empresas de fabricación que llevan décadas utilizando la impresión 3D. Lo mejor es que el proceso está casi completamente automatizado con la ayuda de la inteligencia artificial (IA).

En la fabricación, un gemelo digital proporciona una representación virtual de objetos modelados o máquinas del mundo real. Si el sistema con inteligencia artificial detecta un problema, alertará automáticamente a un ingeniero de lo que ocurre para que pueda solucionarlo antes de que algo vaya mal.

Atención sanitaria


Los gemelos digitales en la sanidad supervisan el uso y el mantenimiento de equipos médicos como tanques de oxígeno, escáneres de rayos X, escáneres de TC, máquinas de resonancia magnética y equipos de diálisis. Los gemelos digitales también ayudan a prever las necesidades futuras de equipos en función de la carga de los equipos existentes.

Por ejemplo, supongamos que el gemelo digital detecta que un equipo empieza a funcionar mal debido al envejecimiento. En este caso, dará la señal oportuna a los ingenieros, que cambiarán de aparato mientras reparan el que funciona mal.

Cadena de suministro


El sector de la cadena de suministro podría utilizar los gemelos digitales para obtener información sobre su sistema logístico. Un gemelo digital podría ser un mapa virtual de almacenes, puertos y centros de distribución. La cartografía virtual permite a las organizaciones saber dónde se encuentran los productos en cada momento de la cadena de suministro para poder tomar decisiones más informadas.

Entre ellas se encuentran conocer el almacén más eficiente para el envío, determinar qué pedido debe ir primero al procesar los envíos, garantizar el cumplimiento de las normas de seguridad en el tránsito e identificar los riesgos en el camino.

Construcción y edificación


Las obras de construcción de todo el mundo están equipadas con dispositivos inteligentes que miden todo, desde la temperatura, la humedad, los niveles de iluminación y la presión del aire. Con los datos generados por estos dispositivos centralizados en un entorno de simulación de gemelos digitales, los constructores tienen ahora acceso a información exhaustiva sobre los diseños y materiales del edificio mucho antes de que comience la construcción.

Venta al por menor


Los gemelos digitales se utilizan en el comercio minorista para modelar y simular a los clientes con el fin de mejorar su experiencia. Los datos de los clientes recogidos a través de los gemelos digitales proporcionan a los minoristas una valiosa información sobre los hábitos de los compradores y permiten a las marcas crear campañas de marketing personalizadas.

El futuro de los gemelos digitales


En el futuro, los gemelos digitales se convertirán en algo habitual en todos los sectores. Las empresas las utilizarán para tomar decisiones más inteligentes, reducir el riesgo, mejorar la eficiencia y ofrecer a los consumidores una mejor experiencia.

El sector mundial de los gemelos digitales está valorado en aproximadamente 6. mil millones de Euros al año y se prevé que alcance los 123 mil millones de Euros alrededor de 2030, creciendo a una tasa de crecimiento anual compuesta de un 39,48% de 2022 a 2030.

Estas cifras reflejan el enorme potencial de esta tecnología, ya que cada vez son más las empresas que aprovechan sus posibilidades.

Que es un Gemelo Digital Video

Qué es un gemelo digital – Video Original en Youtuve

Otros recursos

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Conclusiones Qué es un gemelo digital

Un gemelo digital es una copia digital o virtual de activos, productos, servicios o procesos físicos.

Los gemelos digitales fueron utilizados por primera vez por el Dr. Michael Grieves en 2002.

La NASA fue una de las primeras en utilizar esta tecnología para las misiones de exploración espacial.

Los Gemelos Digitales conectan el mundo real y el virtual recogiendo datos en tiempo real de los sensores instalados.

Los datos recogidos se descentralizan localmente o se almacenan de forma centralizada en una nube.

A continuación, los datos se evalúan y simulan en una copia virtual de los activos.

Tras recibir la información de la simulación o la emulación… los parámetros se aplican a los activos reales.

Esta integración de datos en representaciones reales y virtuales … ayuda a optimizar el rendimiento de los activos reales.

Los gemelos digitales pueden utilizarse en varias industrias:

  • Fabricación
  • Automoción
  • Construcción
  • Servicios públicos
  • Sanidad
  • y muchos otros

Los gemelos digitales son la próxima gran novedad de la cuarta revolución industrial para el desarrollo de nuevos productos, servicios y procesos.

inteligencia artificial explicable

¿Que es La inteligencia artificial explicable?

La inteligencia artificial (IA) está presente en muchos aspectos de nuestra vida cotidiana, como los asistentes digitales de los teléfonos inteligentes y los electrodomésticos, e incluso los coches autoconducidos.

Aunque la IA puede ser beneficiosa para mejorar la eficiencia y la precisión en sistemas profesionales como la planificación y la previsión, la complejidad de estos sistemas puede dificultar que los humanos entiendan y confíen en los resultados y las recomendaciones.

Esta falta de transparencia puede llevar a una falta de confianza en el sistema, haciendo que los humanos pasen por alto o ignoren las recomendaciones de la IA. La IA explicable pretende abordar este problema proporcionando herramientas y técnicas que ayuden a los humanos a entender e interpretar las recomendaciones realizadas por el modelo de IA, aumentando la transparencia general del sistema y conduciendo a una mayor confianza en el mismo.

inteligencia artificial explicable
inteligencia artificial explicable

La inteligencia artificial explicable es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra en proporcionar interpretación y explicación del funcionamiento de los sistemas de inteligencia artificial. Esto puede mejorar la confianza y la transparencia de estos sistemas y aumentar su efectividad al permitir a los usuarios comprender cómo funcionan y cómo llegan a sus conclusiones.

Aunque aún no hay un consenso sobre lo que significa exactamente la inteligencia artificial explicable, hay algunas consideraciones generales. Por un lado, depende de quién está pidiendo la explicación y cuál es su intención.

Por ejemplo, si un experto en inteligencia artificial está tratando de desarrollar un modelo, podría estar interesado en comprender el funcionamiento del modelo y cómo mejorarlo. Por otro lado, si un regulador o una persona sin conocimientos técnicos está examinando un modelo, podría estar interesado en comprender cómo el modelo llega a sus predicciones y cómo están relacionadas con las entradas.

Además, hay un trade-off entre la complejidad y la interpretabilidad de las explicaciones. Por un lado, se pueden proporcionar explicaciones muy completas y precisas

Pero también pueden ser difíciles de entender para los usuarios no técnicos. Por otro lado, se pueden proporcionar explicaciones muy fáciles de entender pero que no proporcionan suficiente información sobre el funcionamiento del modelo. Por lo tanto, es importante encontrar un equilibrio entre la complejidad y la interpretabilidad al proporcionar explicaciones.

Inteligencia artificial explicable Tabla de Contenidos

I. Introducción

  • Definición de inteligencia artificial explicable,

La inteligencia artificial explicable es una rama de la inteligencia artificial que se centra en proporcionar herramientas y técnicas para interpretar y comprender el funcionamiento y las decisiones de los sistemas de inteligencia artificial. El objetivo de la inteligencia artificial explicable es aumentar la transparencia de estos sistemas y mejorar la confianza en ellos al permitir a los usuarios comprender cómo se llegó a ciertas conclusiones y recomendaciones. De esta manera, la inteligencia artificial explicable permite evitar el fenómeno de la “caja negra”, en el que los usuarios no tienen acceso a la información sobre el funcionamiento interno del sistema y, por lo tanto, no confían en él.

  • Contextualización de su origen y su importancia en la actualidad

La inteligencia artificial explicable tiene sus raíces en la preocupación por la transparencia y la confianza en los sistemas de inteligencia artificial, que se han vuelto cada vez más presentes en nuestras vidas a medida que la tecnología ha avanzado. A medida que los sistemas de inteligencia artificial se han vuelto más complejos y han comenzado a tomar decisiones importantes en diversos campos, ha habido una creciente necesidad de comprender cómo funcionan y cómo llegan a sus conclusiones. Esto ha llevado al desarrollo de la inteligencia artificial explicable como una forma de proporcionar transparencia y confianza en estos sistemas.

En la actualidad, la inteligencia artificial explicable es de gran importancia debido a la amplia presencia de sistemas de inteligencia artificial en nuestras vidas. Desde asistentes digitales en nuestros teléfonos móviles y electrodomésticos hasta sistemas de planificación y toma de decisiones en el lugar de trabajo, la inteligencia artificial está cada vez más presente en nuestra vida cotidiana. La confianza en estos sistemas es esencial para aprovechar plenamente sus beneficios y minimizar los riesgos de tomar decisiones incorrectas o sesgadas. La inteligencia artificial explicable proporciona una forma de lograr esta confianza al permitir a los usuarios comprender el funcionamiento interno de estos sistemas.

inteligencia artificial explicable
inteligencia artificial explicable

II. Por qué se utiliza la inteligencia artificial explicable

  • Mejora en la confianza y la transparencia de los sistemas de inteligencia artificial

La confianza y la transparencia son importantes aspectos a considerar en el desarrollo y uso de sistemas de inteligencia artificial (IA). La confianza en un sistema de IA se refiere a la confianza que tienen los usuarios y otros stakeholders en su precisión, integridad y fiabilidad. La transparencia, por otro lado, se refiere a la claridad y comprensión de cómo funciona un sistema de IA y cómo toma sus decisiones.

Hay varias maneras de mejorar la confianza y la transparencia en los sistemas de IA. Algunas de ellas incluyen:

  1. Asegurarse de que el sistema de IA esté basado en datos de alta calidad y de que se haya realizado una evaluación adecuada de su precisión.
  2. Implementar medidas de seguridad y protección de datos para evitar el uso indebido o el acceso no autorizado a los datos utilizados para entrenar al sistema de IA.
  3. Garantizar la diversidad y la inclusión en el proceso de desarrollo del sistema de IA, para evitar sesgos y discriminación.
  4. Proporcionar documentación detallada y accesible sobre cómo funciona el sistema de IA y cómo toma sus decisiones, para que los usuarios puedan entender su funcionamiento y cómo se aplican a sus situaciones específicas.
  5. Ofrecer opciones de explicación y justificación de decisiones, para que los usuarios puedan entender por qué el sistema de IA tomó una determinada decisión y cómo afecta a ellos.
  6. Establecer un marco de ética y responsabilidad en el desarrollo y uso de sistemas de IA, para asegurar que se cumplan los valores y principios éticos en su uso.
  • Evita la “caja negra” en la toma de decisiones basadas en AI

La inteligencia artificial explicable (XAI, por sus siglas en inglés) se utiliza para evitar la “caja negra” en la toma de decisiones basadas en AI, ya que permite comprender y explicar cómo y por qué un sistema de IA toma una determinada decisión. Los sistemas de IA pueden ser considerados como “cajas negras” cuando sus decisiones son opacas e inaccesibles para los usuarios y otros stake holders, lo que puede generar falta de confianza y desconfianza en su uso.

La XAI busca proporcionar una visión más clara y comprensible de cómo funcionan los sistemas de IA y cómo toman sus decisiones, lo que puede ayudar a mejorar la confianza y la transparencia en su uso. Además, la XAI puede ser útil en situaciones en las que es importante entender y justificar las decisiones tomadas por un sistema de IA, como en el ámbito jurídico o en el sector de servicios financieros.

En resumen, la XAI se utiliza para evitar la “caja negra” en la toma de decisiones basadas en AI ya que permite comprender y explicar el funcionamiento y las decisiones de un sistema de IA, mejorando la confianza y la transparencia en su uso y permitiendo justificar y entender las decisiones tomadas por el sistema en diferentes contextos.

III. Aplicación de la inteligencia artificial explicable

  • Ejemplos de su uso en diversos campos y industrias

La inteligencia artificial explicable tiene aplicaciones en una amplia variedad de campos y industrias. Algunos ejemplos de su uso incluyen:

  • Salud: Los sistemas de inteligencia artificial explicable pueden utilizarse para interpretar y explicar decisiones médicas basadas en AI, como el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades. Esto puede ayudar a los médicos a comprender el funcionamiento del sistema y a confiar en sus recomendaciones.
  • Finanzas: Los sistemas de inteligencia artificial explicable pueden utilizarse para interpretar y explicar decisiones financieras basadas en AI, como la asignación de inversiones y la gestión del riesgo. Esto puede ayudar a los inversores a comprender el funcionamiento del sistema y a confiar en sus recomendaciones.
  • Transporte: Los sistemas de inteligencia artificial explicable pueden utilizarse para interpretar y explicar decisiones de transporte basadas en AI, como el planeamiento de rutas y la asignación de vehículos. Esto puede ayudar a los usuarios a comprender el funcionamiento del sistema y a confiar en sus recomendaciones.
  • Recursos humanos: Los sistemas de inteligencia artificial explicable pueden utilizarse para interpretar y explicar decisiones de contratación y promoción basadas en AI. Esto puede ayudar a los empleadores a comprender el funcionamiento del sistema y a confiar en sus recomendaciones.

En general, la inteligencia artificial explicable tiene aplicaciones en cualquier ámbito en el que se utilicen sistemas de inteligencia artificial para tomar decisiones importantes. Su uso puede mejorar la confianza en estos sistemas y aumentar su efectividad al permitir a los usuarios comprender cómo funcionan y cómo llegan a sus conclusiones.

  • Ventajas y beneficios de su implementación

La implementación de la inteligencia artificial explicable tiene varias ventajas y beneficios, algunos de los cuales incluyen:

  • Aumento de la confianza: Al permitir a los usuarios comprender el funcionamiento interno del sistema y cómo se llega a ciertas conclusiones y recomendaciones, la inteligencia artificial explicable puede aumentar la confianza en el sistema y evitar el fenómeno de la “caja negra”. Esto puede mejorar la aceptación y la adopción de los sistemas de inteligencia artificial.
  • Mayor efectividad: Al aumentar la confianza en el sistema, la inteligencia artificial explicable puede mejorar la efectividad de los sistemas de inteligencia artificial al hacer que los usuarios confíen más en sus recomendaciones y tomen decisiones basadas en ellas.
  • Mayor transparencia: La inteligencia artificial explicable proporciona una mayor transparencia en el funcionamiento de los sistemas de inteligencia artificial, lo que puede mejorar la confianza y la efectividad de estos sistemas al permitir a los usuarios comprender cómo funcionan y cómo llegan a sus conclusiones.
  • Mejora en la toma de decisiones: Al permitir a los usuarios comprender y interpretar las decisiones basadas en AI, la inteligencia artificial explicable puede ayudar a los usuarios a tomar decisiones más informadas y a evitar decisiones sesgadas o incorrectas.

En general, la implementación de la inteligencia artificial explicable puede mejorar la confianza, la efectividad y la transparencia de los sistemas de inteligencia artificial, lo que puede tener beneficios en diversos campos y industrias.

IV. Tecnologías utilizadas para desarrollar la inteligencia artificial explicable

  • Herramientas y técnicas disponibles

Hay varias tecnologías y herramientas disponibles para desarrollar la inteligencia artificial explicable, como algoritmos de explicación, técnicas de interpretación, técnicas de análisis de sensibilidad y técnicas de aprendizaje de máquina interpretables. Estas herramientas pueden utilizarse para proporcionar interpretación y explicación del funcionamiento de los sistemas de inteligencia artificial y mejorar la confianza y la transparencia de estos sistemas.

Algunas de las más comunes incluyen:

  • Algoritmos de explicación: Estos son algoritmos diseñados específicamente para generar explicaciones del funcionamiento de un sistema de inteligencia artificial. Estos algoritmos pueden proporcionar información sobre cómo se llegó a ciertas conclusiones y recomendaciones y pueden utilizarse para generar visualizaciones de las decisiones del sistema.
  • Técnicas de interpretación: Estas son técnicas utilizadas para interpretar y comprender el funcionamiento interno de un sistema de inteligencia artificial. Esto puede incluir técnicas como la visualización de características importantes y el análisis de reglas de decisión.
  • Técnicas de análisis de sensibilidad: Estas son técnicas utilizadas para evaluar cómo cambiaría el funcionamiento del sistema si se modificaran ciertas entradas o variables. Esto puede proporcionar información sobre la importancia de diferentes factores en el funcionamiento del sistema.
  • Técnicas de aprendizaje de máquina interpretables: Estas son técnicas de aprendizaje de máquina diseñadas específicamente para ser interpretables y explicables por los humanos. Esto puede incluir técnicas como el árbol de decisión y el regresión lineal.

En general, estas herramientas y técnicas pueden utilizarse para proporcionar interpretación y explicación del funcionamiento de un sistema de inteligencia artificial y mejorar la confianza y la transparencia de estos sistemas.

  • Métodos de interpretación y explicación de resultados de AI

Existen varios métodos y técnicas que se pueden utilizar para interpretar y explicar los resultados de los sistemas de inteligencia artificial. Algunos de estos métodos incluyen:

  1. Algoritmos de explicación: Estos son algoritmos diseñados específicamente para proporcionar explicaciones del funcionamiento de un sistema de inteligencia artificial. Estos algoritmos pueden proporcionar información sobre cómo se llegó a ciertas conclusiones y recomendaciones y pueden utilizarse para generar visualizaciones de las decisiones del sistema.
  2. Técnicas de interpretación: Estas son técnicas utilizadas para interpretar y comprender el funcionamiento interno de un sistema de inteligencia artificial. Esto puede incluir técnicas como la visualización de características importantes y el análisis de reglas de decisión.
  3. Técnicas de análisis de sensibilidad: Estas son técnicas utilizadas para evaluar cómo cambiaría el funcionamiento del sistema si se modificaran ciertas entradas o variables. Esto puede proporcionar información sobre la importancia de diferentes factores en el funcionamiento del sistema.
  4. Técnicas de aprendizaje de máquina interpretables: Estas son técnicas de aprendizaje de máquina diseñadas específicamente para ser interpretables y explicables por los humanos. Esto puede incluir técnicas como el árbol de decisión y la regresión lineal.

En general, estos métodos y técnicas se pueden utilizar para proporcionar interpretación y explicación del funcionamiento de un sistema de inteligencia artificial y mejorar la confianza y la transparencia de estos sistemas.

V. Retos y obstáculos en el desarrollo de la inteligencia artificial explicable

Sin embargo, también hay desafíos y obstáculos en el desarrollo de la inteligencia artificial explicable. Uno de los principales desafíos es encontrar el equilibrio adecuado entre la complejidad y la interpretabilidad al proporcionar explicaciones. Además, a veces puede ser difícil proporcionar explicaciones para modelos altamente complejos o basados en técnicas de aprendizaje profundo. También puede haber preocupaciones de privacidad al proporcionar explicaciones detalladas sobre cómo funciona un modelo, ya que esto podría revelar información sensible sobre los datos utilizados para entrenar el modelo. Por último, también puede haber desafíos técnicos y de diseño al desarrollar sistemas de inteligencia artificial explicables, como la necesidad de proporcionar explicaciones que sean fáciles de visualizar y comprender para los usuarios no técnicos.

  • Desafíos técnicos y regulativos en su implementación

Existen algunos desafíos y obstáculos que pueden surgir al tratar de implementar la inteligencia artificial explicable. Algunos de estos retos incluyen:

  1. Equilibrio entre complejidad y interpretabilidad: Como se mencionó anteriormente, puede ser difícil encontrar el equilibrio adecuado entre la complejidad y la interpretabilidad al proporcionar explicaciones. Por un lado, se pueden proporcionar explicaciones muy completas y precisas pero que son difíciles de entender para los usuarios no técnicos. Por otro lado, se pueden proporcionar explicaciones muy fáciles de entender pero que no proporcionan suficiente información sobre el funcionamiento del modelo.
  2. Modelos complejos o basados en técnicas de aprendizaje profundo: A veces puede ser difícil proporcionar explicaciones para modelos altamente complejos o basados en técnicas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales. Estos modelos pueden ser difíciles de interpretar y pueden requerir técnicas especializadas para proporcionar explicaciones.
  3. Preocupaciones de privacidad: Proporcionar explicaciones detalladas sobre cómo funciona un modelo puede revelar información sensible sobre los datos utilizados para entrenar el modelo. Esto puede plantear preocupaciones de privacidad y puede requerir medidas adicionales para proteger la privacidad de los usuarios.
  4. Desafíos técnicos y de diseño: Desarrollar sistemas de inteligencia artificial explicables puede plantear desafíos técnicos y de diseño, como la necesidad de proporcionar explicaciones que sean fáciles de visualizar y comprender para los usuarios no técnicos.
  5. Desafíos regulativos: La regulación de la inteligencia artificial explicable puede ser un desafío. Algunos reguladores pueden requerir que se proporcionen explicaciones para ciertos tipos de modelos o en ciertos contextos,
  • Necesidad de equilibrio entre transparencia y privacidad

Uno de los principales retos y obstáculos al implementar la inteligencia artificial explicable es encontrar el equilibrio adecuado entre la transparencia y la privacidad. Proporcionar explicaciones detalladas sobre cómo funciona un modelo puede ayudar a mejorar la confianza y la transparencia del sistema, pero también puede revelar información sensible sobre los datos utilizados para entrenar el modelo. Esto puede plantear preocupaciones de privacidad y requerir medidas adicionales para proteger la privacidad de los usuarios.

Para abordar este desafío, es importante encontrar el equilibrio adecuado entre proporcionar suficiente información para mejorar la confianza y la transparencia del sistema, pero sin revelar información sensible que pueda comprometer la privacidad de los usuarios. Esto puede incluir la implementación de medidas de privacidad, como la eliminación de datos identificables o la utilización de técnicas de anonimización, para proteger la privacidad de los usuarios mientras se proporciona explicación del funcionamiento del sist

VI. Recomendaciones y conclusiones

En resumen, la inteligencia artificial explicable es un campo en crecimiento y en constante evolución que tiene el potencial de mejorar la confianza, la efectividad y la transparencia de los sistemas de inteligencia artificial. Aunque hay desafíos y obstáculos en su desarrollo, existen varias herramientas y técnicas disponibles para proporcionar interpretación y explicación del funcionamiento de los sistemas de inteligencia artificial y mejorar la confianza y la transparencia de estos sistemas.

  • Importancia de la consideración de la explicabilidad en el desarrollo de AI
  • Potencial de la inteligencia artificial explicable para mejorar la confianza y la efectividad en la toma de decisiones basadas en AI
  • Perspectivas futuras y posibles desarrollos en el campo de la inteligencia artificial explicable

Referencias

video Youtube ¿Que es La inteligencia artificial explicable?

¿Que es La inteligencia artificial explicable?
modelo de confianza cero

¿Qué es el modelo de confianza cero?

El modelo de confianza cero es un concepto de seguridad que ha ganado popularidad en los últimos años. Se basa en la idea de que las organizaciones no deben confiar automáticamente en nadie ni en nada dentro o fuera de su red. En su lugar, deben verificar la identidad de los usuarios y dispositivos y evaluar continuamente su fiabilidad.

¿Qué es el modelo de confianza cero?

I. Introducción

La confianza cero es un modelo de seguridad que se basa en la idea de que las organizaciones no deben confiar automáticamente en nadie o en nada dentro o fuera de su red. En su lugar, deben verificar la identidad de los usuarios y dispositivos y evaluar continuamente su confiabilidad. Esta abordaje es considerado importante en la seguridad moderna ya que ayuda a proteger contra amenazas cada vez más sofisticadas y a cumplir con los estándares de seguridad y cumplimiento.

modelo de confianza cero
modelo de confianza cero – Photo by Tima Miroshnichenko on Pexels.com

II. Funcionamiento de la confianza cero

Principios de la confianza cero y en qué se diferencia de los modelos de seguridad tradicionales.

Los principios de la confianza cero se basan en la idea de que no se debe confiar automáticamente en nadie o en nada dentro o fuera de la red de una organización. En su lugar, se deben verificar las identidades de los usuarios y dispositivos y evaluar continuamente su confiabilidad. Esto se logra mediante la aplicación de medidas de seguridad en todos los niveles de la red y el monitoreo constante de la actividad de la red.

La confianza cero se diferencia de los modelos de seguridad tradicionales en que estos últimos suelen enfocarse en proteger el perímetro externo de la red mediante firewalls y otras medidas de seguridad perimetrales. En cambio, la confianza cero se enfoca en proteger todos los recursos de la red, independientemente de su ubicación, mediante la verificación continua de la confiabilidad de los usuarios y dispositivos. Esto permite detectar y responder rápidamente a amenazas internas y externas.

modelo de confianza cero
modelo de confianza cero

Los componentes clave de un sistema de confianza cero, como la microsegmentación y la autenticación multifactor.

Los componentes clave de un sistema de confianza cero incluyen la microsegmentación y la autenticación multifactor.

La microsegmentación consiste en dividir la red en segmentos más pequeños y aplicar medidas de seguridad de forma granular en cada uno de ellos. Esto permite restringir el acceso solo a los usuarios y dispositivos autorizados y detectar y responder rápidamente a amenazas.

La autenticación multifactor es una técnica de seguridad que requiere a los usuarios proporcionar más de un factor de autenticación para acceder a un recurso protegido. Estos factores pueden incluir información que solo el usuario conoce, como una contraseña, y algo que solo el usuario tiene, como un token de seguridad físico. Esta técnica ayuda a evitar el acceso no autorizado y mejora la seguridad de la red.

III. Ventajas de la confianza cero

Ventajas de adoptar un enfoque de confianza cero, como la mejora de la seguridad y el cumplimiento de las normativas.

Adoptar un enfoque de confianza cero tiene varias ventajas, como mejorar la seguridad y el cumplimiento de las normativas.

En términos de seguridad, un sistema de confianza cero puede ayudar a proteger contra amenazas internas y externas, como el ransomware y los ataques de phishing. También puede ayudar a detectar y responder rápidamente a amenazas, lo que reduce el tiempo de inactividad y minimiza el impacto en la organización.

En cuanto al cumplimiento de las normativas, un enfoque de confianza cero puede ayudar a las organizaciones a cumplir con estándares de seguridad y cumplimiento, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y el Marco de Seguridad de la Información de NIST. Esto puede ayudar a evitar sanciones y multas por incumplimiento de las normas.

En general, adoptar un enfoque de confianza cero puede ayudar a las organizaciones a mejorar su seguridad y cumplimiento, lo que puede aumentar la confianza de los clientes y mejorar su reputación.

modelo de confianza cero
modelo de confianza cero

¿Cómo la confianza cero puede ayudar a las organizaciones a protegerse contra amenazas como el ransomware y las violaciones de datos?

La confianza cero puede ayudar a las organizaciones a protegerse contra amenazas como el ransomware y las violaciones de datos de varias maneras.

En primer lugar, la verificación continua de la confiabilidad de los usuarios y dispositivos puede ayudar a detectar y bloquear rápidamente a los actores malintencionados que intenten acceder a la red. Esto puede prevenir la infección por ransomware y otras amenazas externas.

En segundo lugar, la microsegmentación puede ayudar a limitar el daño causado por el ransomware y otros ataques. Al dividir la red en segmentos más pequeños y aplicar medidas de seguridad de forma granular en cada uno de ellos, se puede evitar que el ransomware se propague por toda la red y se puede minimizar su impacto en la organización.

En tercer lugar, la autenticación multifactor puede ayudar a prevenir las violaciones de datos mediante la verificación de la identidad de los usuarios. Esto puede evitar que los actores malintencionados accedan a la red mediante el uso de contraseñas robadas o vulnerables.

En general, la confianza cero puede ayudar a las organizaciones a protegerse contra amenazas como el ransomware y las violaciones de datos mediante la verificación continua de la confiabilidad de los usuarios y dispositivos, la microsegmentación y la autenticación multifactor.

IV. Implantación de la confianza cero

Análisis los pasos necesarios para implantar un sistema de confianza cero.

Un sistema de confianza cero, también conocido como sistema descentralizado, es un sistema en el que no se confía en ningún componente o entidad en particular. En otras palabras, ningún componente o entidad tiene un control centralizado sobre el sistema y todas las decisiones son tomadas de forma descentralizada por los diferentes componentes o entidades del sistema.

Para implantar un sistema de confianza cero, es necesario seguir los siguientes pasos:

  1. Identificar las necesidades y requisitos del sistema. Esto incluye determinar qué tipo de información se va a intercambiar y qué nivel de seguridad se requiere.
  2. Diseñar una arquitectura para el sistema de confianza cero. Esto implica definir cómo se van a comunicar los diferentes componentes del sistema y qué mecanismos se van a utilizar para garantizar la seguridad de la información. Implementar el sistema utilizando tecnologías adecuadas. Esto puede incluir el uso de criptografía para proteger la información y mecanismos de autenticación para verificar la identidad de los usuarios.
  3. Realizar pruebas exhaustivas del sistema para asegurarse de que funciona correctamente y cumple con los requisitos de seguridad establecidos.
  4. Implementar medidas de seguridad adicionales, como monitoreo y gestión de riesgos, para proteger el sistema contra posibles ataques o amenazas.
  5. Mantener el sistema actualizado y protegido contra posibles vulnerabilidades o amenazas emergentes. Esto puede incluir la implementación de parches de seguridad y la realización periódica de pruebas de penetración.

¿Cual son los retos a los que pueden enfrentarse las organizaciones y cómo superarlos.?

Implantar un sistema de confianza cero puede presentar varios desafíos para las organizaciones. Algunos de los principales retos a los que pueden enfrentarse son:

  • Cambio de mentalidad: El sistema de confianza cero requiere que los participantes en una red se comporten de manera desconfiada y verifiquen constantemente la identidad y la integridad de los demás. Esto puede ser un cambio radical en comparación con la forma en que las organizaciones tradicionalmente han trabajado, lo que puede ser difícil de implementar.
  • Coste computacional: Verificar constantemente la identidad y la integridad de los demás en una red puede requerir una gran cantidad de recursos computacionales. Esto puede ser un obstáculo para las organizaciones que no cuentan con la capacidad técnica o el presupuesto para implementar un sistema de confianza cero.
  • Riesgo de seguridad: Un sistema de confianza cero depende en gran medida de la criptografía para mantener la seguridad de la red. Si un atacante logra romper la criptografía utilizada, pueden comprometer la seguridad de la red y de los datos almacenados en ella.

La implantación de un sistema de confianza cero puede presentar varios desafíos. Uno de los principales retos es garantizar la escalabilidad y la eficiencia del sistema, ya que este tipo de sistemas suele requerir una gran cantidad de cálculo y almacenamiento. Además, también pueden surgir desafíos relacionados con la seguridad y la privacidad de los datos.

Para minimizar estos retos, es importante seguir un enfoque planificado y bien pensado en la implementación del sistema. Esto puede incluir la realización de pruebas exhaustivas y el análisis detallado de los requerimientos del sistema para garantizar que cumpla con los estándares de seguridad y eficiencia necesarios. También es importante involucrar a todas las partes interesadas en el proyecto, incluyendo a los desarrolladores, los usuarios y los expertos en seguridad y privacidad, para asegurarse de que se aborden todas las preocupaciones y se implementen las medidas adecuadas para proteger los datos.

Consejos a las organizaciones que estén considerando un enfoque de confianza cero.

Si su organización está considerando adoptar un enfoque de confianza cero, es importante tener en cuenta lo siguiente:

  • Asegúrese de comprender los fundamentos y los principios del sistema de confianza cero. Esto le ayudará a identificar si este enfoque es adecuado para su organización y le dará una base sólida para tomar decisiones sobre su implementación.
  • Realice un análisis detallado de sus requerimientos y determine si un sistema de confianza cero es la mejor opción para satisfacerlas. Considere aspectos como la escalabilidad, la eficiencia y la seguridad de los datos.
  • Involucre a todas las partes interesadas en el proyecto, incluyendo a los desarrolladores, los usuarios y los expertos en seguridad y privacidad. Asegúrese de que todas las preocupaciones se aborden y se implementen medidas adecuadas para proteger los datos.
  • Realice pruebas exhaustivas del sistema antes de su implementación. Esto le ayudará a detectar cualquier problema o debilidad y le permitirá corregirlos antes de que el sistema entre en funcionamiento.
  • Asegúrese de contar con un plan de mantenimiento y actualización del sistema para garantizar su correcto funcionamiento en el futuro. Esto incluirá la identificación y corrección de errores, la actualización de software y la implementación de mejoras y nuevas características.

V. Conclusión

La confianza cero es un enfoque en el que se asume que todos los actores en un sistema son potencialmente malintencionados y, por lo tanto, se deben implementar medidas de seguridad para proteger los datos y garantizar la integridad del sistema. En el futuro, es probable que la confianza cero continúe siendo un enfoque importante en la protección de la seguridad de la información, ya que las amenazas a la seguridad continúan evolucionando y surgiendo nuevos desafíos. Sin embargo, es importante seguir desarrollando y mejorando las medidas de seguridad para mantenerse al día con los cambios en el panorama de la seguridad.

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ChatGPT y la creación de una nueva brecha digital

Chatgpt y la creación de una nueva brecha digital

ChatGPT, desarrollado por OpenAI, es un modelo lingüístico a gran escala que ha revolucionado nuestra forma de interactuar con la tecnología.

Con la capacidad de generar texto de forma autónoma, la herramienta ha abierto nuevas posibilidades en campos como el procesamiento del lenguaje natural, la generación automática de contenidos entre muchas otras, que están generando una grande discusión sobre el potencial de la inteligencia artificial y de estas nuevas herramientas.

ChatGPT  Interfaz de la aplicación
ChatGPT Interfaz de la aplicación

Sin embargo, a medida que esta tecnología se hace cada vez más accesible y prevalente, también está creando una nueva brecha digital en la sociedad entre los que tienen acceso, y tienen voluntad de aprender y habilidades para utilizar estas herramientas y los que no.

En este artículo analizaremos en detalle qué es ChatGPT, cómo funciona y sus aplicaciones actuales, y cómo está contribuyendo a la creación de una nueva brecha digital en la sociedad que si no abordada desde ya puede ser muy peligrosa para la sociedad en general.

¿Qué es ChatGPT?

ChatGPT es un modelo lingüístico desarrollado por OpenAI que utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para generar texto de forma autónoma. Es una versión mejorada del modelo original GPT (Generative Pre-training Transformer) que se entrena con grandes cantidades de texto y aprende a predecir el siguiente token de una frase o texto determinado.

ChatGPT funciona mediante una red neuronal de tipo Transformer, que ha demostrado su eficacia en tareas de PLN como la traducción automática y la generación de textos. La red neuronal se entrena con grandes cantidades de texto para aprender patrones y relaciones en el lenguaje, y luego se utiliza para generar texto de forma autónoma.

En general se puede decir que ChatGPT se está convirtiendo en una herramienta valiosa en diversos campos gracias a su capacidad para generar texto de forma precisa y natural.

Posibles aplicaciones de ChatGPT - Pequeño robot bajo la lluvia
Posibles aplicaciones de ChatGPT


Aplicaciones de ChatGPT

ChatGPT se utiliza actualmente en una gran variedad de aplicaciones en distintos campos, entre ellos:

Procesamiento del Lenguaje Natural – ChatGPT se utiliza para mejorar la precisión y la eficacia en tareas de PLN como el análisis de sentimientos, la clasificación de textos y la extracción de información. Por ejemplo, puede utilizarse para analizar las opiniones de los clientes en las redes sociales y obtener una comprensión más profunda de cómo se percibe una marca o un producto.

Generación automática de contenidos: ChatGPT se utiliza para generar automáticamente textos como noticias, artículos y descripciones de productos. Por ejemplo, puede utilizarse para generar contenidos para un sitio web de noticias o para generar descripciones de productos para una tienda en línea.

Atención al cliente automatizada: ChatGPT se utiliza para generar respuestas automatizadas en aplicaciones de chatbot y soporte virtual. Esto permite a las empresas ofrecer un servicio de atención al cliente más rápido y eficaz, ya que los chatbots pueden responder automáticamente a las preguntas más frecuentes y proporcionar información útil.

Estas aplicaciones están mejorando la eficiencia y la precisión en diversos campos al permitir que las tareas se realicen con mayor rapidez y precisión. Además, al generar contenidos automáticamente, ChatGPT también está ayudando a reducir el tiempo y los costes asociados a la creación de contenidos.

ChatGPT el nuevo chatbot de moda
ChatGPT el nuevo chatbot de moda


Una nueva brecha digital

ChatGPT y otras tecnologías avanzadas están creando una nueva brecha digital en la sociedad, ya que las personas con acceso y habilidades para utilizar estas tecnologías tienen ventaja en el mercado laboral y en la vida cotidiana, mientras que los que no tienen acceso o habilidades pueden quedar rezagados.

En el mercado laboral, las competencias en tecnologías avanzadas como ChatGPT se están convirtiendo en un requisito para muchos puestos de trabajo, especialmente en campos como el procesamiento del lenguaje natural, la inteligencia artificial, la automatización y la generación de contenidos.

Las personas con conocimientos en estas tecnologías tienen ventaja en la competencia por estos puestos de trabajo y pueden obtener mejores salarios y oportunidades profesionales.

En la vida cotidiana, las personas con acceso a estas tecnologías también cuentan con una ventaja al tener acceso a una variedad de servicios y herramientas automatizados, como chatbots y asistentes virtuales, que les permiten realizar tareas de forma más rápida y eficiente.

Sin embargo, quienes no tienen acceso a estas tecnologías o carecen de competencias en ellas pueden quedar rezagados en su capacidad para interactuar con el mundo digital.

Es importante señalar que esta brecha digital no solo tiene que ver con la falta de acceso a la tecnología, sino también con la falta de habilidades y educación para poder utilizar estas tecnologías de forma eficaz.

Es crucial garantizar que todo el mundo tenga acceso a estas tecnologías y la formación necesaria para utilizarlas eficazmente para evitar crear una brecha digital más amplia en la sociedad.

Además, también es importante considerar las implicaciones éticas y sociales de estas tecnologías y cómo pueden utilizarse de forma responsable en beneficio de todos.


Conclusiones

ChatGPT y otras tecnologías avanzadas están cambiando nuestra forma de interactuar con el mundo.

ChatGPT es un modelo lingüístico desarrollado por OpenAI que utiliza el procesamiento del lenguaje natural para generar texto de forma autónoma.

Sus aplicaciones incluyen la mejora de la precisión y la eficacia en tareas de PLN, la generación automática de contenidos y la atención al cliente automatizada. Sin embargo, a medida que esta tecnología se hace cada vez más accesible y prevalente, está creando una nueva brecha digital en la sociedad. Las personas con acceso y conocimientos para utilizar estas tecnologías tienen ventaja en el mercado laboral y en la vida cotidiana, mientras que las que carecen de acceso o conocimientos pueden quedar rezagadas.

Es muy importante garantizar que el mayor numero de personas ( de todas las edades) tenga acceso a estas tecnologías y la formación necesaria para utilizarlas eficazmente, a fin de evitar que se cree una mayor brecha digital en la sociedad.

Además, también es importante considerar las implicaciones éticas y sociales de estas tecnologías y cómo pueden utilizarse de forma responsable en beneficio de todos.

¿Cuál es tu opinion sobre este tema? Porque no compartes tu visión en los comentarios?

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modernización de las aplicaciones-

Estrategias para afrontar la modernización de las aplicaciones a la nube


¿Cómo saber cuándo hay que trasladar simplemente una aplicación y cuándo hay que reconstruirla desde cero?

He aquí algunos consejos para evaluar correctamente tanto la parte técnica como sus los aspectos comerciales.

modernización de las aplicaciones - Adaptar las aplicaciones a la nube
modernización de las aplicaciones – Adaptar las aplicaciones a la nube


Modernización de las aplicaciones a la nube


Cuando alguien dice que quiere modernizar una aplicación para la nube, ¿a qué se refiere exactamente? Los usuarios tienen una perspectiva: esperan que la modernización traiga consigo una mejor experiencia, una mayor fiabilidad, un rendimiento más rápido e, idealmente, un despliegue más frecuente de funciones. Los arquitectos, los desarrolladores de software y los ingenieros de DevOps tienen diferentes respuestas a lo que significa la modernización de las aplicaciones. Esto se debe a que hay varios enfoques técnicos para la modernización de aplicaciones y la elección óptima no siempre está clara.

Por ejemplo, una aplicación de flujo de trabajo utilizada por docenas de usuarios y escrita en las últimas versiones de Java y MySQL puede ser fácilmente migrada y trasladada a una nube pública.

Este enfoque requiere poca reescritura de código, pero probablemente los cambios de configuración, las actualizaciones de CI/CD y la reejecución de las automatizaciones de prueba. Por otro lado, si la misma aplicación está escrita en Cobol y se ejecuta en un mainframe, es muy probable que tenga que reescribirse antes de poder ejecutarse en la nube.

Entre el lifting y el cambio y la revisión completa, todavía hay una serie de opciones técnicas disponibles; que permiten abordar la modernización de las aplicaciones en la nube de una forma adecuada.

Hay pequeñas diferencias entre las fuentes, pero son representativas de las opciones de modernización de alto nivel.


Factores a tener en cuenta

Las organizaciones tienen cientos o miles de aplicaciones heredadas, aplicaciones que tienen una deuda técnica importante y aplicaciones que tienen beneficios para el usuario o el negocio de la migración. Los arquitectos y los directores técnicos suelen adoptar distintos enfoques de modernización en función de las necesidades empresariales y los retos técnicos.

Lo primero que hay que tener en cuenta es el impacto en las operaciones de la empresa y en los usuarios. Las aplicaciones de misión crítica y de mayor utilización requieren un enfoque técnico diferente al de las aplicaciones más episódicas. Cualquier actualización requerirá la comunicación con los usuarios, la realización de pruebas y la formación del personal sobre los cambios en el flujo de trabajo.

Uno de los mayores retos a los que se enfrentan las organizaciones es identificar y saber qué aplicaciones hay que actualizar y trasladar, refactorizar o reescribir, y en qué orden. La modernización de las aplicaciones requiere un cuidadoso equilibrio entre la velocidad de comercialización y la escalabilidad, la optimización de los costes, la deuda técnica futura y la mitigación del tiempo de inactividad operativa.

Pasar a la nube puede tener una serie de beneficios, como la reducción de costes, la mejora de la seguridad y la flexibilidad, y la facilidad para que los clientes escalen la prestación de servicios para esto los equipos de DevOps, puede mejorar la agilidad y la productividad del personal, permitiendo a los equipos centrarse en la experiencia del cliente.


Los equipos de DevOps y los arquitectos tendrán que revisar los impulsores de negocio, técnicos, operativos y de seguridad de cada aplicación y luego considerar estos enfoques para la modernización de la nube de aplicaciones.

modernización de las aplicaciones a la nube - DEVOPS y CI/CD
modernización de las aplicaciones a la nube – DEVOPS y CI/CD

Retirar las aplicaciones que ya no aporten valor


¿Todavía tu empresa utiliza aplicaciones que admiten conexiones telefónicas, faxes u otras formas antiguas de soportar el negocio? Si tus aplicaciones realizan funciones que ya no son necesarias, la estrategia de modernización correcta es retirarlas.

A veces hay una decisión clara de retirar una aplicación: los usuarios de la empresa han acordado dejar de usar la aplicación, o retirarla no tiene impacto en las operaciones de la empresa. Pero aunque las aplicaciones se utilicen poco o realicen una función empresarial, su valor de negocio debe sopesarse con los costes de modernización y soporte continuo.

Para mejorar la experiencia del usuario, las empresas deben considerar una estrategia de retirada adecuada y a tiempo. Abandonar las aplicaciones obsoletas y heredadas supondrá una mayor eficiencia, que se traducirá en una mejor experiencia de usuario para los clientes. Del punto de vista de ciberseguridad, también supondrá una superficie de ataque reducida que se traducirá en una mayor seguridad.

Reemplazar aplicaciones por SaaS, opciones comerciales o de código abierto

La sustitución puede ser apropiada cuando las soluciones propietarias ya no son necesarias o ya no consiguen evolucionar para dar esa respuesta. La substitución de una aplicación debe ser evaluada cuando una organización ya no consigue generar valor de las aplicaciones desarrolladas a medida, y debe considerar pasar a una aplicación de terceros proporcionada por un proveedor, alojada o no en la nube , y preconstruida.

Algunos ejemplos son las herramientas de gestión de las relaciones con los clientes, los sistemas de gestión de contenidos o las herramientas de flujo de trabajo personalizadas desarrolladas cuando las soluciones SaaS, comerciales o de código abierto equivalentes en ese momento no satisfacían las necesidades empresariales.

Hoy en día, los usuarios de las empresas pueden encontrar opciones de terceros mejores y más baratas en comparación con su propia solución propietaria que debe ser actualizada.

Recolocar las aplicaciones hacia la nube

Las aplicaciones que se ejecutan en paquetes de software que satisfacen las necesidades de la empresa y pueden recibir soporte pueden ser candidatas a la migración. En lugar de ejecutarse en hardware dedicado o en máquinas virtuales, el equipo de arquitectura y devops encontrará beneficios técnicos y empresariales al trasladarlos al entorno de la nube.

Por ejemplo, puede ser más fácil configurar los entornos de desarrollo y prueba, escalar automáticamente la producción y configurar los entornos de recuperación de desastres cuando la aplicación se ejecuta en una nube pública o privada.

la migración no equivale a la modernización”. Lo explica. Casi todas las empresas consiguen algunos beneficios a corto plazo, pero el error que cometen muchos líderes tecnológicos es pensar que el trabajo termina ahí.

Devops puede proporcionar flexibilidad en la infraestructura, mejoras en la seguridad y reducciones de costes, pero no aborda los problemas relacionados con la aplicación y el soporte del código subyacente.

Esta es la realidad: un monolito en la nube se enfrenta a los mismos problemas espinosos que en las instalaciones: velocidad de ingeniería lenta, falta de escalabilidad y difícil mantenimiento.

Esta fase se denomina “arrepentimiento por elevación”, ya que los costes aumentan y las ventajas de la nube siguen estando fuera de su alcance. Para disipar este mito, la migración debe considerarse y planificarse en el contexto de una estrategia de modernización más amplia y estratégica”.

modernización de las aplicaciones-  Apps Cloud Architecture
modernización de las aplicaciones- Apps Cloud Architecture

Reemplazar componentes de plataforma con ventajas operativas

Muchos ven en el “lift and shift” una opción de migración que requiere una participación mínima del equipo de desarrollo y no requiere actualizaciones de código o cambios importantes de configuración. La esperanza es que algunas de las ventajas de la migración puedan conseguirse sin el trabajo y el coste adicionales de la reelaboración del código.

Sin embargo, entre el código y la infraestructura se encuentran las plataformas de bases de datos, los marcos de trabajo y los componentes, y las oportunidades de volver a ponerlos en marcha durante la migración.

Aunque la re-planificación suele requerir la intervención de los desarrolladores, es posible que no sea necesario realizar cambios significativos en el código, sobre todo si se incorporan a la pila plataformas básicas, estandarizadas o casi equivalentes.

En lugar de levantar un almacén de datos heredado o un lago de datos y trasladarlo a la nube, la migración a la nube crea una oportunidad para adoptar arquitecturas de almacén abiertas y enfoques de redes de datos para la gestión de datos.

Los arquitectos de la nube pueden modernizar los almacenes de datos y los lagos de datos para desplegarlos como servicios de nube pública que ofrecen ventajas operativas y de costes. Otras opciones de re-planificación son la migración de los buses de servicios, el paso a las herramientas estándar de CI/CD de una organización o el cambio de las redes de entrega de contenidos.

Reutilizar, refactorizar o reconstruir aplicaciones estratégicas.

Una vez que los arquitectos y los equipos de desarrollo deciden actualizar el código como parte de la modernización de las aplicaciones, tienen varias opciones:

  • Pueden reutilizar los modelos de datos, servicios y APIs existentes de la aplicación, pero también pueden rediseñar la experiencia del usuario.
  • Refactorizar el código para mejorar el rendimiento, la seguridad, la mantenibilidad y otras actualizaciones no funcionales.
  • Reconstruir los módulos y las capacidades para mejorar la funcionalidad, solucionar los errores o reducir la deuda técnica. Algunos están reconstruyendo aplicaciones monolíticas en microservicios.

La estrategia de refactorización y rearquitectura, aunque es el enfoque más caro, debería considerarse si las empresas quieren avanzar hacia un modelo de devops más ágil. También es una estrategia para impulsar la innovación continua, que en última instancia contribuye a mejorar el rendimiento.

Los equipos de DevOps también pueden considerar un enfoque por fases. Por ejemplo, pueden volver a alojar primero las aplicaciones que se ejecutan en plataformas elegibles para obtener las ventajas operativas de ejecutarlas en nubes privadas o públicas. En ese caso, pueden considerar la posibilidad de reutilizar las aplicaciones de poco uso que no se actualizan con frecuencia, y de rediseñar otras aplicaciones en las que la empresa necesita actualizaciones frecuentes.

La modernización de las aplicaciones no está exenta de costes y riesgos. Para las organizaciones con miles de aplicaciones, puede llevar años modernizar completamente una cartera. Los equipos de DevOps y los arquitectos deben utilizar una lente de practicidad y mirar todos los factores antes de seleccionar una estrategia de modernización de aplicaciones.

Puedes encontrar más articulos interesantes en nuestro blog.

reducir la brecha de talento en ciberseguridad

¿Cómo reducir la brecha de talento en ciberseguridad?

¿Cómo podemos reducir la brecha de talento en ciberseguridad?

La ciberdelincuencia parece ser noticia cada día, ya que las reclamaciones por ransomware siguen aumentando y los ataques de denegación de servicio distribuido (DDoS) y otros ataques paralizan y dañan a empresas de todo tipo y tamaño. En 2021. El Centro de Denuncias de Delitos en Internet (IC3) de la Oficina Federal de Investigación ha recibido 847.376 denuncias de ciberataques, un 7% más que en 2020, y cada vez se centra más en las infraestructuras críticas y la cadena de suministro. Según las estadísticas del FBI, el coste de la ciberdelincuencia es astronómico: 7.000 millones de dólares.

Reducir la brecha de talento en ciberseguridad

Con la esperanza de reparar o posiblemente prevenir estos ataques, las empresas trabajan a diario para reforzar sus medidas de ciberseguridad. Las Agencias de Ciberseguridad lanzan cada año campañas de concienciación para fomentar las defensas proactivas contra posibles ciberataques provocados por hackers independientes o a sueldo de algunas de las grandes potencias.

A pesar de la voluntad de los empresarios de cumplir la normativa, uno de los mayores retos es encontrar el personal necesario para aplicar defensas más sólidas. Diversos informes calculan que actualmente hay más de 350000 puestos de trabajo en ciberseguridad sólo en Europa, un 40% más que el año pasado, un cifra que eleva a casi los 3.5 Millones en todo el mundo. En España, los puestos sin cubrir en ciber seguridad es de unos 50 0000 puestos de trabajo.

La demanda no se limita a la industria tecnológica, sino que también crece en sectores como el financiero. Los empresarios se esfuerzan por cubrir estas importantes vacantes en la actualidad, pero no encuentran suficientes candidatos, por no hablar de la demanda futura.

Conceptos erróneos y oportunidades perdidas


Una de las principales causas de la grave escasez de mano de obra es la idea errónea generalizada de que se requiere un título de STEM o de seguridad para obtener un empleo en ciberseguridad. No es así. Los individuos auto-motivados con un cierto nivel de habilidades técnicas y experiencia en la resolución de problemas son grandes candidatos. El reto es comunicar la oportunidad y los requisitos reales para empezar a aprovechar este talento potencial.

Obviamente, el conocimiento de la tecnología es esencial, ya que sería difícil contratar a alguien sin ninguna formación técnica. Sin embargo, esta formación no tiene que ser necesariamente específica de la ciberseguridad, ya que muchas de las competencias laborales son fácilmente transferibles. Por ejemplo, la experiencia de los administradores de TI, acostumbrados a arreglar sistemas e investigar sucesos sospechosos o inusuales, puede ser útil en el ámbito de la ciberseguridad. Cuando era administrador, asistía a menudo a reuniones con el equipo de seguridad. Me enteré de las vulnerabilidades y mi trabajo consistía en solucionarlas. Esta experiencia tiene un valor incalculable para cualquier persona que se plantee una carrera en el ámbito de la ciberseguridad.

Necesitamos personas que tengan una capacidad innata para reconocer lo normal e investigar las desviaciones de la norma. Si han participado en la resolución de problemas, eso es una ventaja. Incluso la experiencia aparentemente no relacionada puede ser útil. Por ejemplo, los técnicos autodidactas a los que les gusta trastear y han descubierto cómo crear sus propios sistemas y solucionar problemas en el proceso pueden encontrar su futuro en la ciberseguridad.

Recursos para los ingeniosos


A pesar de que pueda resultar un poco chocante leerlo, un título universitario, especialmente en ciberseguridad, no es el único camino hacia este campo. Hay muchos recursos de formación disponibles para los posibles candidatos que quieran mejorar sus habilidades.

Los estudiantes, o los profesionales de otras áreas, autodidactas pueden realizar cursos en línea gratuitos o de bajo coste sobre ciberseguridad y redes. Participar en este tipo de formación mejorará el currículum del candidato y le abrirá más oportunidades.

reducir la brecha de talento en ciberseguridad
reducir la brecha de talento en ciberseguridad

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Machine Learning desde cero

Machine Learning desde cero

Para aprender Machine Learning desde cero, necesitará tener conocimientos básicos de programación y matemáticas. En concreto, deberá estar familiarizado con conceptos como variables, tipos de datos, bucles y álgebra básica.

Machine Learning desde cero
Machine Learning desde cero – Photo by Lukas on Pexels.com

Machine Learning desde cero

Estos son algunos pasos que puedes seguir para aprender aprendizaje automático:

Cursos gratuitos sobre Machine Learning

La primera cosa que hay que hacer cuando queremos aprender algo, es conocer por lo menos lasbases de trabajo, y de conocimiento. Para esto, hay muchos cursos gratuitos en línea sobre aprendizaje automático. Algunas opciones populares son:

  • Introducción al aprendizaje automático (edX): Este curso, ofrecido por la Universidad de Washington, proporciona una visión general de los fundamentos del aprendizaje automático y cubre temas como la regresión, la clasificación, la agrupación y el aprendizaje profundo.
  • Aprendizaje automático (Coursera): Este curso, ofrecido por la Universidad de Stanford, proporciona una introducción más profunda al aprendizaje automático, cubriendo temas como el aprendizaje supervisado y no supervisado, la evaluación de modelos y la ingeniería de características.
  • Curso acelerado de aprendizaje automático (Google): Este curso, ofrecido por Google, proporciona una introducción práctica al aprendizaje automático, centrándose en cómo construir y utilizar modelos de aprendizaje automático en el marco TensorFlow.
  • Aprendizaje automático con Python (DataCamp): Este curso, ofrecido por DataCamp, proporciona una introducción al aprendizaje automático en Python, cubriendo temas como la regresión, la clasificación y la agrupación.

Estos son sólo algunos ejemplos de cursos gratuitos sobre aprendizaje automático. Hay muchas otras opciones disponibles, y puedes buscar cursos sobre temas específicos o en lenguajes concretos para encontrar el que mejor se adapte a tus necesidades e intereses. Además, muchos de estos cursos ofrecen certificados o insignias al finalizarlos, lo que puede ser un valioso complemento para tu currículum o cartera.

Familiarizarte con los conceptos básicos y la terminología del aprendizaje automático.

Esto le ayudará a entender los principios y algoritmos que se utilizan en el aprendizaje automático.

Algunos conceptos y terminología básicos con los que debe familiarizarse en el aprendizaje automático son:

  • Algoritmos: Son los modelos y ecuaciones matemáticas que se utilizan para hacer predicciones o tomar decisiones basadas en datos.
  • Entrenamiento: Es el proceso de utilizar un conjunto de datos etiquetados para enseñar a un modelo de aprendizaje automático a realizar predicciones o tomar decisiones precisas.
  • Pruebas: Es el proceso de evaluar un modelo entrenado en un conjunto de datos separado, no visto, para evaluar su rendimiento.
  • Sobreajuste: Se produce cuando un modelo es demasiado complejo y se ha entrenado demasiado en los datos de entrenamiento, lo que da lugar a un rendimiento deficiente en datos nuevos y desconocidos.
  • Infraajuste: Se produce cuando un modelo es demasiado simple y no es capaz de captar la estructura subyacente de los datos, lo que da lugar a un rendimiento deficiente tanto en los datos de entrenamiento como en los de prueba.
  • Ingeniería de características: Es el proceso de selección y transformación de las variables de entrada (también denominadas “características”) que utiliza el modelo para realizar predicciones o tomar decisiones.
  • Hiperparámetros: Son los ajustes y configuraciones que se utilizan para controlar el comportamiento de un algoritmo de aprendizaje automático. Suelen establecerse antes del entrenamiento y no se actualizan durante el mismo.


Estos son sólo algunos de los conceptos básicos y la terminología utilizada en el aprendizaje automático. Hay muchos otros términos y conceptos que encontrarás a medida que continúes aprendiendo sobre este campo. Es importante que te familiarices con estos conceptos y que sigas aprendiendo más a medida que avances en tus estudios.

Machine Learning desde cero
Machine Learning desde cero – Photo by Jules Amé on Pexels.com

Elige un lenguaje de programación para tus proyectos de aprendizaje automático.

Las opciones más populares son Python, R y Java.

A la hora de elegir un lenguaje de programación para el aprendizaje automático, debe tener en cuenta factores como la disponibilidad de bibliotecas y marcos de aprendizaje automático, los recursos de soporte y de la comunidad disponibles, y sus propias preferencias personales y nivel de conocimientos. Algunos lenguajes de programación populares para el aprendizaje automático son

  • Python: Python es un lenguaje de programación de propósito general que se utiliza ampliamente en el aprendizaje automático. Tiene una comunidad grande y activa, y hay muchas bibliotecas y marcos potentes disponibles para tareas de aprendizaje automático, como TensorFlow, Keras y scikit-learn.
  • R: R es un lenguaje de programación y un entorno diseñado específicamente para la computación estadística y el análisis de datos. Tiene un gran número de paquetes y bibliotecas disponibles para el aprendizaje automático, incluidos los populares paquetes caret y mlr.
  • Java: Java es un lenguaje de programación orientado a objetos muy utilizado en el aprendizaje automático. Dispone de varias bibliotecas de aprendizaje automático, como Weka y Deeplearning4j.
  • Julia: Julia es un lenguaje de programación relativamente nuevo que ha sido diseñado específicamente para la computación científica y el análisis de datos. Cuenta con una comunidad cada vez mayor y dispone de varias potentes bibliotecas de aprendizaje automático, como MLJ.

En última instancia, la elección del lenguaje de programación dependerá de tus preferencias personales y de los requisitos específicos de tu proyecto. Puede que quieras probar varios lenguajes diferentes y ver con cuál te sientes más cómodo. También puedes plantearte utilizar varios lenguajes en tus proyectos, ya que algunas tareas pueden ser más adecuadas para ciertos lenguajes que para otros.

Selecciona, descarga e instala una biblioteca o marco de aprendizaje automático para el lenguaje de programación que haya elegido.

Esto le proporcionará las herramientas que necesita para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático.

A la hora de elegir una biblioteca o marco de aprendizaje automático para el análisis de datos, debe tener en cuenta factores como las capacidades de la biblioteca, su rendimiento y escalabilidad, y los recursos de soporte y de la comunidad disponibles. Algunas opciones populares para el análisis de datos son

  • Pandas (Python): Pandas es una potente biblioteca para la manipulación y el análisis de datos. Proporciona herramientas para cargar, limpiar, transformar y analizar datos en diversos formatos.
  • scikit-learn (Python): scikit-learn es una biblioteca muy utilizada para el aprendizaje automático que incluye una serie de algoritmos y herramientas para el análisis y modelado de datos.
  • RStudio (R): RStudio es un entorno de desarrollo integrado (IDE) para el lenguaje de programación R, que incluye una serie de herramientas para el análisis y la visualización de datos.
  • Weka (Java): Weka es una colección de algoritmos y herramientas de aprendizaje automático para la minería de datos y el modelado predictivo. Incluye una interfaz gráfica de usuario (GUI) para el análisis y modelado interactivo de datos.

En última instancia, la elección de la biblioteca o marco de aprendizaje automático dependerá de sus necesidades y preferencias específicas. Es posible que desee probar algunas opciones diferentes y ver cuál funciona mejor para sus tareas de análisis de datos. También puede considerar el uso de múltiples bibliotecas y marcos en sus proyectos, ya que algunas tareas pueden ser más adecuadas para ciertas bibliotecas que para otras.

Para descargar e instalar una biblioteca o marco de aprendizaje automático para el lenguaje de programación elegido, siga estos pasos:

  1. Elija una biblioteca o marco que sea compatible con el lenguaje de programación elegido. Algunas opciones populares son TensorFlow (Python), Keras (Python), scikit-learn (Python), caret (R), mlr (R), Weka (Java) y Deeplearning4j (Java).
  2. Compruebe los requisitos del sistema para la biblioteca o el marco que haya elegido. Algunas bibliotecas pueden requerir versiones específicas del lenguaje de programación o la instalación de software adicional en su sistema.
  3. Visita la página web de la biblioteca o framework y sigue las instrucciones para descargarla e instalarla. Esto puede implicar descargar un paquete o archivo y ejecutar un programa de instalación, o utilizar un gestor de paquetes para instalar la biblioteca desde un repositorio.
  4. Una vez instalada la biblioteca o el marco de trabajo, puede empezar a utilizarlo en sus proyectos de aprendizaje automático. Es posible que tenga que importar la biblioteca o el marco en su código y seguir las instrucciones para utilizarlo para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático.

Es importante tener en cuenta que diferentes bibliotecas y marcos de aprendizaje automático pueden tener diferentes capacidades y características, y algunos pueden ser más adecuados para ciertas tareas que otros. Es posible que desee probar algunas bibliotecas diferentes y ver cuál funciona mejor para sus necesidades. Además, puedes considerar el uso de múltiples bibliotecas en tus proyectos, ya que algunas tareas pueden ser más adecuadas para ciertas bibliotecas que otras.

Practica el uso de la biblioteca o marco de aprendizaje automático mediante tutoriales y ejemplos.

Esto le ayudará a entender cómo utilizar la biblioteca para realizar tareas comunes de aprendizaje automático.

Para trabajar en un proyecto y aplicar lo que has aprendido en aprendizaje automático, sigue estos pasos:

  1. Identifica un problema o una tarea a la que deseas aplicar el aprendizaje automático. Puede tratarse de un problema del mundo real, como predecir el precio de las acciones o detectar fraudes, o de un problema más teórico, como agrupar datos o generar texto.
  2. Recopila y prepara los datos que necesitará para tu proyecto. Esto puede implicar obtener datos de fuentes externas, limpiar y preprocesar los datos y seleccionar las características y variables relevantes.
  3. Elige los algoritmos y técnicas de aprendizaje automático adecuados para el problema y los datos. Esto puede implicar seleccionar un modelo o marco específico, como una red neuronal o un árbol de decisión, y decidir los hiperparámetros y ajustes adecuados.
  4. Entrena y evalúa tu modelo con los datos. Esto puede implicar dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y de prueba, entrenar el modelo con los datos de entrenamiento y evaluar el modelo con los datos de prueba.
  5. Analiza e interpreta los resultados del modelo. Esto puede implicar el uso de herramientas de visualización y métricas para evaluar el rendimiento del modelo, y el examen de las predicciones o decisiones tomadas por el modelo para entender su comportamiento.
  6. Perfecciona y mejora tu modelo según sea necesario. Esto puede implicar experimentar con diferentes algoritmos, modificar los hiperparámetros o diseñar nuevas funciones.

Trabajar en un proyecto es una excelente manera de aplicar sus conocimientos de aprendizaje automático y adquirir experiencia práctica. También puede ayudarle a desarrollar nuevas habilidades e ideas, y puede conducir potencialmente a nuevos conocimientos y descubrimientos.

Trabaja en un proyecto para aplicar lo que ha aprendido.

Puede tratarse de un problema sencillo, como clasificar imágenes o predecir el mercado de valores, o de un problema más complejo que le interese.

Continúa aprendiendo y experimentando con diferentes algoritmos y enfoques de aprendizaje automático. A medida que adquiera experiencia, podrá probar proyectos más desafiantes y explorar temas avanzados en el aprendizaje automático.

Tutoriales en Youtube

CURSO: MACHINE LEARNING CON PYTHON

CURSO: Machine Learning Práctico

Conclusión

En general, la clave para aprender aprendizaje automático es practicar y aplicar tus conocimientos a problemas del mundo real. Cuanto más trabajes en proyectos y experimentes con diferentes algoritmos, mejor se te dará el aprendizaje automático.

Para más articulos sobre esta tematica no te olvides de consultar nuestro blog.

Qué es la analitica de datos

¿Qué es la analitica de datos? Definición, modelos, ciclo de vida y mejores prácticas de aplicación

¿Qué es la analitica de datos? Definición, modelos, ciclo de vida y mejores prácticas de aplicación

La analítica de datos se puede definir como la capacidad de aplicar análisis cuantitativos y tecnologías a los datos para encontrar tendencias y resolver problemas. A medida que el volumen de datos crece exponencialmente, la analítica de datos permite a las empresas analizarlos para mejorar y agilizar la toma de decisiones.

Sin embargo, en los ámbitos técnico y empresarial, el término “análitica de datos” ha adquirido un significado más limitado y específico. Ha pasado a describir el análisis algorítmico más reciente de conjuntos de datos “grandes” y a menudo no estructurados que van más allá, por ejemplo, de los registros empresariales financieros y basados en entidades que han informado durante mucho tiempo la inteligencia y el análisis empresariales tradicionales (BI).

Según un reciente estudio de International Data Corporation (IDC), las empresas que mejor utilizan las herramientas y procesos de análisis digital obtienen mejoras en los resultados empresariales 2,5 veces superiores a las de las organizaciones rezagadas en seis de los 12 principales resultados empresariales estudiados. Además, las empresas gastan mucho en sus capacidades de big data y analítica, descubriendo que el gasto global, definido en términos generales, alcanzó los 215.700 millones de dólares en 2021.

Inforgrafia Analitica de Datos: fuente Decide Soluciones

¿Qué es la análitica de datos?

La análitica o anállisis de datos es el proceso de examinar los datos para descubrir patrones, tendencias y perspectivas que puedan ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones. Implica el uso de varias técnicas y herramientas para recopilar, limpiar y transformar datos, y después aplicar métodos estadísticos y matemáticos para analizar los datos y generar ideas.

Existen varios modelos diferentes de análisis de datos, como el análisis descriptivo, el análisis de diagnóstico, el análisis predictivo y el análisis prescriptivo. El análisis descriptivo consiste en resumir y describir los datos, mientras que el análisis de diagnóstico consiste en identificar las razones que subyacen a los patrones y tendencias de los datos. El análisis predictivo implica el uso de datos y algoritmos de aprendizaje automático para hacer predicciones sobre eventos futuros, y el análisis prescriptivo implica el uso de datos y algoritmos para recomendar acciones a tomar.

El ciclo de vida de la analítica de datos suele constar de varias fases: recopilación de datos, limpieza de datos, exploración y visualización de datos, modelización de datos e interpretación y comunicación de resultados. Las mejores prácticas para el análisis de datos incluyen elegir las fuentes de datos adecuadas, limpiar y preprocesar los datos, utilizar técnicas de visualización de datos apropiadas y garantizar que los resultados sean fiables y precisos. La analítica de datos puede aplicarse en muchos campos diferentes, como las finanzas, el marketing, la sanidad y la fabricación.

El análisis de datos tiende a ser predictivo y permite muchas capacidades nuevas, incluido el refinamiento iterativo de algoritmos para el aprendizaje automático (ML) que impulsa gran parte de la inteligencia artificial (IA). También está aumentando significativamente el BI y la toma de decisiones en todas las organizaciones.

El objetivo es obtener valor de estos crecientes volúmenes de datos, pero la recopilación por sí sola no basta para lograrlo. A menudo, los datos se recopilan en bruto (tablas, gráficos, archivos de registro) y no aportan ningún valor si no se procesan. Aquí es donde entra en juego el análisis de datos. Los datos en bruto recogidos de diversas fuentes se analizan para extraer información útil para las empresas y que pueda ayudar a tomar decisiones empresariales críticas.

La análitica de datos suele correr a cargo de analistas de datos (y a veces de ingenieros de análisis de datos). Observan todo el rompecabezas de datos, les dan sentido (mediante limpieza, transformación, modelización) y, finalmente, identifican patrones y perspectivas relevantes para uso de la empresa. También pueden crear cuadros de mando e informes que los analistas empresariales con menos formación técnica utilizan en su trabajo. (En las grandes organizaciones, los ingenieros de datos y los ingenieros de análisis de datos pueden montar y dar soporte a los sistemas de datos utilizados por estos analistas).

La analítica de datos se aplica ampliamente a casi todos los sectores, y por ejemplo, en el sector sanitario, podríamos definir las siguientes funciones:

  • Se recopilan grandes cantidades de datos reales de pacientes y se analizan para identificar:
  • La frecuencia de los diagnósticos médicos y los tratamientos y procedimientos.
  • La eficacia de dichos tratamientos y procedimientos
  • La rentabilidad de los tratamientos y procedimientos por demografía, región y tipo de centro.
  • Para cada área estudiada, se pueden generar conclusiones para:
  • Describir el pasado
  • Predecir el futuro
  • Recomendar enfoques para optimizar los resultados
Tipos de analiticas de datos

Tipos de análiticas de datos


En función del nivel de implantación, la analítica de datos puede clasificarse en cuatro tipos:

1. Análisis descriptivo

La analítica descriptiva permite a las organizaciones comprender su pasado. Recopila y visualiza datos históricos para responder a preguntas como “¿qué ha pasado?” y “¿cuántos?”. Esto proporciona a los usuarios de la empresa una forma de medir el resultado de las decisiones que ya se han tomado a nivel organizativo.

2. Análisis de diagnóstico

Mientras que el análisis descriptivo proporciona una referencia de lo que ha ocurrido, el análisis de diagnóstico va un paso más allá y explica por qué ha ocurrido. Explora puntos de datos históricos para identificar patrones y dependencias entre variables que podrían explicar un resultado concreto.

3. Análisis predictivo

El análisis predictivo utiliza el conocimiento de la trayectoria a partir del análisis descriptivo para decir qué es probable que ocurra en el futuro. Por ejemplo, los analistas predictivos pueden utilizar tendencias históricas para predecir cuál podría ser el resultado empresarial de aumentar el precio de un producto en un 30%. Implica en gran medida el modelado predictivo, la estadística, la minería de datos y el análisis avanzado.

4. Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo, como su nombre indica, va un paso más allá y utiliza el aprendizaje automático para ofrecer a las empresas recomendaciones adecuadas para obtener los resultados deseados. Puede ayudar a mejorar el funcionamiento de la empresa, aumentar las ventas e incrementar los ingresos.
Por ejemplo, estos tipos de analítica podrían desplegarse en un departamento financiero corporativo de las siguientes maneras:

  • El análisis descriptivo (también conocido en este contexto como “inteligencia empresarial”) podría servir de base para los informes internos mensuales y trimestrales de ventas y rentabilidad de divisiones, líneas de productos, regiones geográficas, etc.
  • Los análisis de diagnóstico podrían diseccionar el impacto del cambio de divisas, la economía local y los impuestos locales en los resultados por región geográfica.
  • El análisis predictivo podría incorporar datos económicos y de demanda de mercado previstos por línea de producto y región para predecir las ventas del mes o trimestre siguiente.
  • La analítica prescriptiva podría entonces generar recomendaciones de inversiones relativas en presupuestos de producción y publicidad por línea de producto y región para el mes o trimestre siguiente.

7 modelos clave para la análitica de datos

Cuando se trata de analizar realmente los datos para identificar tendencias y patrones, los analistas pueden utilizar múltiples modelos. Cada uno de ellos funciona de forma diferente y proporciona información para mejorar la toma de decisiones.

  • Análisis de regresión: Este modelo determina la relación entre un conjunto dado de variables (dependientes e independientes) para identificar tendencias y patrones cruciales entre ellas. Por ejemplo, un analista puede utilizar esta técnica para correlacionar el gasto social (una variable independiente) con los ingresos por ventas (un valor dependiente) y comprender cuál ha sido hasta ahora el impacto de las inversiones sociales en las ventas. En última instancia, esta información puede ayudar a la dirección a tomar decisiones sobre las inversiones sociales.
  • Simulación Monte Carlo: También conocida como simulación de probabilidad múltiple, una simulación Monte Carlo estima los posibles resultados de un evento incierto. Proporciona a los usuarios de la empresa una gama de posibles resultados y la probabilidad de que se produzca cada uno de ellos. Muchas organizaciones utilizan este método matemático para el análisis de riesgos.
    Análisis factorial: Esta técnica consiste en tomar una masa de datos y reducirla a un tamaño más pequeño que sea más manejable y comprensible. Las organizaciones suelen reducir las variables extrayendo todos sus elementos comunes en un número menor de factores. Esto ayuda a descubrir patrones previamente ocultos y muestra cómo se solapan esos patrones.
    Análisis de cohortes: En el análisis de cohortes, en lugar de inspeccionar los datos en su conjunto, los analistas los dividen en grupos relacionados para analizarlos a lo largo del tiempo. Estos grupos suelen compartir algunas características o experiencias comunes dentro de un periodo de tiempo definido.
  • Análisis de conglomerados: El análisis de conglomerados consiste en agrupar los datos en conglomerados de tal forma que los elementos de un conglomerado sean similares entre sí, pero completamente distintos cuando se comparan con los de otro conglomerado. Proporciona una visión de la distribución de los datos y puede ayudar fácilmente a revelar patrones detrás de las anomalías. Por ejemplo, una compañía de seguros puede utilizar esta técnica para determinar por qué hay más siniestros asociados a determinados lugares.
  • Análisis de series temporales: El análisis de series temporales estudia las características de una variable con respecto al tiempo e identifica tendencias que podrían ayudar a predecir su comportamiento futuro. Imagínese analizar las cifras de ventas para predecir hacia dónde irán los números en el próximo trimestre.
  • Análisis de sentimiento: Esta técnica identifica el tono emocional detrás de un conjunto de datos, ayudando a las organizaciones a identificar opiniones sobre un producto, servicio o idea.

Automatización e inteligencia artificial: Etapas clave de madurez

Aunque la mayoría de las empresas son conscientes del valor del análisis de datos, muchas aún no han alcanzado la madurez necesaria para su implantación. Para ayudar a entenderlo, Gartner ha detallado cinco niveles en su modelo de madurez para datos y analítica.

Básica: se trata de la fase inicial de madurez, en la que los datos y los esfuerzos analíticos se gestionan en silos, centrándose en gran medida en eventos retrospectivos (por ejemplo, los ingresos del último trimestre) utilizando datos transaccionales y registros. Sin embargo, en este caso, los procesos analíticos se realizan ad hoc, con poca o ninguna automatización y gobernanza. Los analistas tienen que trabajar con hojas de cálculo y grandes volúmenes de información.

Oportunista: En este nivel, las organizaciones empiezan a centrarse en satisfacer requisitos de disponibilidad de información más amplios para las unidades de negocio (marts departamentales) y en establecer parámetros para garantizar la calidad de los datos. Sin embargo, todos estos esfuerzos permanecen en silos y se ven afectados por la cultura, la falta de liderazgo adecuado, las barreras organizativas y la lenta proliferación de herramientas. La estrategia de datos también carece de relevancia para el negocio.

Sistemática: En las organizaciones que se encuentran en esta tercera fase, los ejecutivos se convierten en campeones de los datos y la analítica. Aportan una estrategia y una visión claras y se centran en una entrega ágil. Como parte de esto, se adoptan capacidades de almacenamiento de datos e inteligencia empresarial (BI), lo que conduce a un manejo de datos más centralizado. Sin embargo, incluso a este nivel, los datos no son una prioridad empresarial clave.

Diferenciación: En esta fase, los datos empiezan a convertirse en un activo estratégico. Se vinculan a todas las unidades de negocio, sirviendo como combustible indispensable para el rendimiento y la innovación. Un CDO (Chief Data Officer) dirige todo el esfuerzo analítico, midiendo el ROI, mientras que los ejecutivos defienden y comunican las mejores prácticas. En particular, el sistema sigue presentando lagunas de gobernanza, y el uso de IA/ML es limitado.

Transformación: Una organización en el nivel de transformación ha implementado datos y análisis como parte fundamental de su estrategia empresarial, con una integración más profunda de IA/ML. Los datos también influyen en las inversiones empresariales clave de la organización.


Las organizaciones con niveles de madurez transformacional disfrutan de una mayor agilidad, una mejor integración con socios y proveedores, y un uso más sencillo de formas avanzadas de análisis predictivo y prescriptivo. Todo ello se traduce en ventaja competitiva y diferenciación.


Las 10 mejores prácticas para el análisis de datos en 2023


Céntrese en estas mejores prácticas para implementar un proyecto de analítica con éxito:PUBLICIDAD

  1. Mejorar la coordinación de personas y procesos
    Antes de introducir nuevas herramientas y tecnologías para el análisis, debe centrarse en coordinar mejor a las personas y los procesos dentro de su organización. Para ello, hay que acabar con los compartimentos estancos y promover una cultura en la que los datos sean fundamentales para los objetivos empresariales y fácilmente accesibles. Debe haber una única fuente de verdad y no debe haber peleas por la información.
  1. Empezar poco a poco con un objetivo claro
    Tras coordinar a las personas y los procesos, hay que determinar qué se quiere conseguir con la información disponible. Puede haber múltiples objetivos, pero establecer prioridades es importante para asegurarse de que los recursos se despliegan de la mejor manera posible, para obtener el máximo rendimiento de la inversión. Además, con un objetivo claro, los usuarios pueden mantenerse alejados de los tipos de datos y herramientas que no son necesarios.
  2. Auditar las capacidades críticas
    Las organizaciones también deben llevar a cabo una auditoría de las capacidades críticas de análisis, incluyendo: la capacidad de medir las métricas de rendimiento según los objetivos establecidos; la capacidad de crear modelos predictivos; y la calidad e integridad de los datos necesarios.
  3. Centrarse en la escalabilidad
    Al seleccionar una herramienta de análisis de datos, asegúrese de tener en cuenta la escalabilidad. Esto garantizará que su herramienta siga ofreciendo resultados incluso cuando sus volúmenes de datos, profundidad de análisis y número de usuarios concurrentes crezcan exponencialmente.
  4. Vincular el cumplimiento
    También es importante vincular el cumplimiento con el análisis de datos. Esto puede ayudarle a asegurarse de que sus usuarios siguen las normas gubernamentales y los estándares de seguridad específicos del sector cuando tratan con información empresarial confidencial.
  5. Refinar los modelos
    Dado que los datos empresariales cambian continuamente, los modelos utilizados para analizar la información también deben perfeccionarse con el tiempo. De esta manera, una empresa puede asegurarse de mantenerse al día con el entorno dinámico del mercado.
  6. Estandarizar los informes
    Céntrese en estandarizar las herramientas de elaboración de informes en toda la organización. Esto puede garantizar que los informes y visualizaciones producidos tras el análisis tengan un aspecto similar para todos los usuarios, independientemente de su departamento. Múltiples formatos de informes a menudo conducen a la confusión y la interpretación incorrecta.PUBLICIDAD
  7. Narración de datos
    Si bien las visualizaciones pueden proporcionar información suficiente, las organizaciones también deben centrarse en hacer las cosas más accesibles a través de la narración de datos. Esto puede ayudar a todos los usuarios de la empresa, incluidos los que no tienen conocimientos analíticos, a utilizar la información para la toma de decisiones. Tableau es un proveedor que ofrece capacidades de narración de datos para el consumo analítico.
  8. Establecer la formación y el perfeccionamiento
    Para obtener el máximo valor de los datos, mantenga su cultura de datos en toda la organización. Puede hacerlo a través de la comunicación bidireccional y educando a los empleados sobre el valor de los datos y cómo pueden utilizarlos para obtener mejores resultados.
  9. Supervise el rendimiento del modelo
    Los datos pueden quedar obsoletos con el tiempo, lo que puede provocar problemas en el rendimiento de un modelo. Esto puede evitarse si la organización vigila este rendimiento con regularidad. Sin embargo, para explotar las capacidades actuales y mantener la competitividad, esto requiere cada vez más sistemas y apoyo de los equipos de ciencia de datos e ingeniería de datos e IA de la empresa.

Conclusiones

En conclusión, el análisis de datos es una herramienta importante para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos y a obtener insights valiosos a partir de grandes volúmenes de información.

En 2023, seguir las mejores prácticas en análisis de datos será clave para asegurar la calidad, precisión y fiabilidad del análisis y obtener resultados útiles e impactantes. Estas mejores prácticas incluyen utilizar fuentes de datos de alta calidad, limpiar y preprocesar los datos, utilizar técnicas de visualización de datos adecuadas, realizar una exploración adecuada de los datos, utilizar modelos y algoritmos de análisis de datos adecuados, validar y verificar los modelos y algoritmos, realizar una interpretación adecuada de los resultados, comunicar los resultados de manera efectiva, actualizar y mantener los datos y los modelos, y seguir las mejores prácticas en ciencia de datos.

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