La Industria 4.0 se basa en la gestión de grandes volúmenes de información para optimizar la producción en tiempo real. El desafío radica en la captura, ordenamiento y gestión eficiente de los datos, así como en la colaboración con todos los actores de la cadena de suministro. La colaboración y el uso de tecnologías como la Inteligencia Artificial son fundamentales para impulsar la digitalización y optimizar la toma de decisiones en la Industria 4.0.
La industria vitivinícola tiene un potencial de crecimiento en la adopción de tecnologías digitales. Sensores de IoT, inteligencia artificial y blockchain se utilizan para mejorar la producción, la trazabilidad y la eficiencia. La digitalización ayuda a predecir el clima, optimizar la cosecha, monitorear la calidad del suelo y agilizar los procesos. El desafío es incluir a las pymes en este proceso para mantener la competitividad y la calidad del vino.
La Inteligencia Artificial (IA) presenta sesgos que pueden ser peligrosos para la sociedad debido a que las máquinas aprenden a partir de datos sesgados. Estos sesgos pueden tener consecuencias sociales significativas, como discriminación en la contratación y etiquetado erróneo de imágenes. Sin embargo, la IA no es inherentemente mala, sino que se requiere una selección de datos adecuada y medidas correctivas para abordar estos sesgos. Es fundamental contar con equipos diversos en el desarrollo de IA y trabajar hacia una IA responsable, aplicando técnicas de explicabilidad y meta aprendizaje.
La totalidad del concepto del negocio de seguros se basa en la evaluación de riesgos. Ya se trate de un seguro de propiedad y accidentes o cualquier otro tipo de póliza de vida, hogar o automóvil, la tarea principal es asumir los posibles riesgos relevantes para cada cliente y predecir la posibilidad de que el titular de la póliza presente un reclamo.
La industria vitivinícola se encuentra en una etapa temprana de transformación digital, pero con un alto potencial de adopción de tecnologías. La digitalización a lo largo de la cadena de valor del vino puede mejorar la eficiencia, la trazabilidad y la comercialización. La inteligencia artificial, el Internet de las Cosas y la tecnología blockchain son herramientas clave en este proceso.
El Big Data se refiere a grandes volúmenes de datos complejos que no pueden ser procesados por herramientas de software tradicionales. Se caracteriza por las tres V: Volumen, Velocidad y Variedad. El Small Data es una parte del Big Data, que se refiere a datos más pequeños y fácilmente accesibles.
El término Big Data surgió en la década de 1980 con el crecimiento masivo de internet y el aumento de datos generados. Sin embargo, la percepción de si es manejable o no depende del contexto y la capacidad humana para procesarlo.
Comenzar con Small Data puede ser un paso inicial para adentrarse en el mundo del Big Data, especialmente en áreas comerciales o de producción, ya que proporciona aprendizaje y entrenamiento gradual.
Suscribite a nuestro resumen periódico de Noticias de Tecnología.
©2023 Zentricx – All Rights Managed.