Pocos conceptos son tan universalmente populares y a la vez tan difíciles de concretar como la transformación digital. La próxima conferencista estrella de IT Masters Forum tiene, sin embargo, muy claro cómo apoyar a las empresas en este viaje de disrupción exponencial: Sidney Madison Prescott, Global Intelligent Automation Lead y Senior Engineering Manager de Spotify, […]
Google Cloud anunció hoy su alianza estratégica con el programa RISE with SAP, que apunta a acelerar la migración de sistemas a la nube para todo tipo de organizaciones y robustecer sus capacidades mediante inteligencia artificial y machine learning. IT Masters Mag platicó los detalles de este acuerdo con Alberto Oppenheimer, director de Soluciones y Expertos para América Latina de Google Cloud.
McKinsey lo describió hace tiempo como el modelo operativo de la próxima generación. Las claves de su éxito han sido la flexibilidad de adopción, la escalabilidad y el permitir controlar los gastos operativos al pagar solo por aquello que se usa, al mismo tiempo que habilita nuevas tecnologías. La popularidad del as-a-Service ha generado, sin embargo, un laberinto de alternativas que no siempre es fácil sortear.
Profundos fueron los avances de la inteligencia artificial en el mundo durante el último año. La investigación, inversión y uso de este tipo de tecnologías creció considerablemente, en parte gracias a la presión que la pandemia puso sobre todo tipo de organizaciones.
Entre los empleos con mayor demanda para 2021 se encuentran los de especialistas en AI/ML, arquitectos cloud, científicos de datos, expertos en ciberseguridad y privacidad de datos, así como ingenieros de software y desarrolladores. La situación representa oportunidades para el personal IT con esas habilidades técnicas que esté listo a incorporarse a compañías con esos requerimientos.
La creciente complejidad de las fuentes de datos, sus consumidores y la nube están dejando obsoletas arquitecturas de datos tradicionales. Una alternativa que está sonando muy fuerte entre los líderes IT es el Data Fabric. ¿Qué es, qué beneficios entrega y cómo pueden abordarla las organizaciones?
Optimizar los procesos de negocio en una empresa es más crucial que nunca después de la aceleración tecnológica que se vivió en 2020. Para ello, los sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) representan una herramienta de gran ayuda, pero si no se actualizan en relación con el resto de tecnologías actuales podrían incluso reducir la flexibilidad y hacer menos ágil la operación. Nube, IoT e inteligencia artificial son solo algunas de las tendencias que complementarán las funciones del ERP este año.
IT Masters Mag escarbó entre el océano de información, contactó a expertos en ciberseguridad y entrevistó a tomadores de decisiones para dar mayor claridad sobre el panorama de la seguridad IT en México. Si la ciberseguridad no había sido tema de discusión entre las áreas de negocios, ahora la pandemia ha elevado su importancia y puesto de manifiesto la ampliación de los ataques y las vulnerabilidades.
En solo un par de meses, las personas dejaron de salir de sus casas, las fronteras cerraron, las cadenas de suministro se detuvieron y los hábitos de consumo dieron un giro dramático en todo el mundo. ¿Qué interpretación haría de este escenario una inteligencia artificial entrenada para entender el mundo con base en reglas sólidas? Spoiler: una incorrecta.
Es una de prioridades estratégicas más atractivas para los CIO en 2020, gracias a su potencial para optimizar y acelerar procesos en las empresas y mejorar la toma de decisiones. Los expertos IT coinciden casi de forma unánime en que la hiperautomatización, más temprano que tarde, se tomará el mundo, pero su implementación correcta aún requiere superar muchos obstáculos y sumergirse en una continua experimentación.
Considerada la prioridad número uno para el 2020, los directores de Sistemas están levantando la bandera de la automatización inteligente al coro de: todo aquello que se pueda automatizar será automatizado.
A pesar de todos los temores en torno a los robots y su efecto en el desplazamiento del trabajo humano, compañías como la húngara UiPath están creciendo aceleradamente. El año pasado llegó a establecerse en México debido a la creciente demanda de sus clientes multinacionales. Se considera la primera plataforma de hiperautomatización en el mundo y su meta es “que exista un robot por cada persona”.
Inteligencia artificial (IA), Robotic Process Automation (RPA) y Machine Learning (ML) son de esos conceptos tan utilizados y en contextos tan diferentes que muchas veces pierden su significado. Otro fuerte postulante a esta lista anuncia justamente reunirlos a todos: la Automatización Inteligente (AI), una tendencia que promete ser el siguiente paso en la transformación digital y la innovación empresarial.
Si está resuelto a cambiar de trabajo este año o quiere reforzar su equipo de profesionistas, aquí le presentamos las especialidades que se encuentran en auge.
¿Año nuevo, empleo nuevo? Si se trata de buscar mejores ingresos o acceder a los puestos de mayor demanda, la lista a continuación puede ser de ayuda. Las tecnologías más candentes y novedosas ya están figurando entre las búsquedas de ejecutivos, a pesar de que en muchos casos se pidan profesionistas que cubren un amplio espectro de conocimientos.
Desde mejoras a procesos internos hasta combate activo contra la corrupción, los proyectos ganadores destacaron por un uso eficiente de los recursos y una preocupación cada vez más clara por el ciudadano. Determinar a los 25 finalistas fue una tarea dura para el Comité calificador, pues fueron muchas más los que merecían un lugar en […]
AutoML es el proceso que permite automatizar las tareas lentas y repetitivas del desarrollo de modelos de ML. Esta categoría democratiza el proceso de desarrollo de un modelo ML, ya que no importa el nivel de conocimiento en ciencia de datos que tenga el usuario, podrá identificar qué algoritmos ML analizan mejor la información y resuelven las problemáticas para las que fueron creados.
Usted y yo sabemos que el dato se ha convertido en el nuevo activo de la economía digital y su explotación inteligente es el reto de todo tipo de organizaciones. Proyectos reales en productivo hay muy pocos. Escasez de talento es una de las principales razones.
La adopción de inteligencia artificial (AI) para mejorar los procesos de negocio está impactando con fuerza en diferentes industrias. Los sectores financiero, manufactura y alimentario son algunos donde se ha observado la penetración más rápida de soluciones AI, pero fueron solo los primeros de una lista que eventualmente podría abarcar todo.
ML es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de datos, identificar patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana. Sin embargo, esa “mínima” intervención requiere una especialización para los ingenieros IT. ¿Qué habilidades debe tener un ingeniero de ML?
En la actualidad existen muchas dudas sobre lo que es y lo que no la Inteligencia Artificial, sin embargo, hay ciertas condicionantes que se deben cumplir para considerar que algo utiliza esta tecnología.
“Man & Machine: The year we make contact” fue el tema que convocó a más de un centenar de oradores, expertos y proveedores relacionados con el mundo de la AI en el reciente IT Masters Forum. La siguiente lista recopila algunas de las más relevantes experiencias que ahí surgieron:
Una de las interrogantes clave respecto a los grandes volúmenes de información que las organizaciones generan hoy en día es qué hacer con ellos, cómo transformarlos en valor. El científico de datos, un profesional capaz de manejar algoritmos de Machine Learning para identificar patrones, correlacionar información y transformar ese conocimiento en ventajas competitivas para las compañías, se está convirtiendo en un elemento clave para enfrentar esta pregunta.
Uno de los retos (y de las tentaciones) de todo CIO es implementar nuevas tecnologías. Adriana Islas, CIO de Estafeta, tiene claro que se trata de utilizar las correctas y de manera adecuada para generar valor. “No se trata de implementar por moda, sino más bien de entender el negocio. Hoy ya no hablamos de proyectos […]
La velocidad de los cambios tecnológicos es tan alta en esta época que las predicciones pueden quedarse obsoletas poco después de hechas. Esto no impide, sin embargo, proyectar el avance posible de las tendencias para dibujar un panorama del futuro inmediato que permita tomar decisiones mejor informadas a los IT Masters de todo tipo de […]
Mikko Hypponen, CRO, de F-Secure, fue el conferencista inaugural de la primera edición del IT Masters CON CDMX. Para el especialista en seguridad IT, la industria se encuentra ante dos revoluciones inminentes: IoT e inteligencia artificial Ciudad de México.- El director de investigación de F-Secure, el finlandés Mikko Hypponen, es el creador de la “ley […]
En la ficción, el futuro dominado por los robots es invariablemente catastrófico. La imaginación siempre es llevada a escenarios en que los seres humanos son dominados, esclavizados o incluso terminan siendo víctimas de la propia comodidad que acompaña a la automatización: inútiles y sin un fin claro en el mundo. Algunos de esos futuros posibles […]
México invierte poco en ciencia, tecnología e innovación (CTI). ¿Inteligencia artificial? Ni se menciona. El pasado 22 de agosto, el rector de la UNAM, Enrique Graue Wiechers, entregó al presidente electo –Andrés Manuel López Obrador– el documento “Hacia la Consolidación y Desarrollo de Políticas Públicas en Ciencia, Tecnología e Innovación. Objetivo estratégico para una política […]
Las plataformas conversacionales son herramientas que permiten la interacción humano/máquina para comunicarse con aplicaciones, sitios web y dispositivos utilizando un lenguaje natural a través de voz o texto. ¿Señal de los tiempos modernos? No exactamente: ya entre 1964 y 1966 Joseph Weizenbaum –profesor del Instituto Tecnológico de Massachussets–, desarrolló Eliza, un programa capaz de procesar […]
Un nuevo informe realizado por Dataiku explora qué dificultades ha tenido la ciencia de datos para masificarse entre las organizaciones durante los últimos años y plantea cinco preguntas para aproximarse (o revaluar) un proyecto de este tipo en una empresa. El documento recorre los tipos de científicos de datos que existen, cómo la administración juega […]
