El reconocimiento de voz ha avanzado desde interpretar solo números a ser utilizado en diversas industrias y dispositivos. Se espera un mercado de asistentes de voz de $31.82 mil millones para 2025. Los dispositivos controlados por voz en el hogar inteligente y la integración de inteligencia artificial están revolucionando la automatización y la personalización de las experiencias.
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Resiliencia, eficiencia y sustentabilidad: tres ejes de transformación digital para el sector agrícola
El sector agrícola tiene la oportunidad de avanzar hacia la eficiencia y la sostenibilidad aprovechando las tecnologías digitales. El uso de Big Data, procesamiento de datos en la nube, imágenes satelitales y tecnologías IoT como sensores, vehículos autónomos y drones, pueden mejorar la toma de decisiones, aumentar la eficiencia en el riego y la gestión del ganado, reducir los desechos y contribuir a la sustentabilidad. Las tecnologías digitales también permiten monitorear las emisiones de gases y proporcionar transparencia en la cadena de suministro a través de Blockchain. La adopción de estas tecnologías brinda ventajas competitivas en el mercado agrícola.
Cómo la robótica está acelerando la agricultura vertical
Las granjas verticales permiten aumentar la producción de cultivos de manera sustentable y eficiente. La tecnología robótica y la inteligencia artificial son clave en este proceso, optimizando desde el monitoreo y siembra hasta la cosecha. La adopción de la robótica en la agricultura vertical seguirá creciendo, ya que puede resolver la mayoría de los desafíos y mejorar todo el ciclo de crecimiento de los cultivos.
Estaciones de servicio inteligentes: la digitalización como motor de la reconversión
Las industrias están adoptando la tecnología y la gestión de los datos para generar aún más valor en sus modelos de negocios y la industria del petróleo y el gas – especialmente las estaciones de servicio – no son ajenas a este fenómeno.
Desde las industrias a los hogares: Cómo los robots están moldeando el futuro de la cocina inteligente
La nueva generación de robots en el mundo culinario utiliza sensores IoT e inteligencia artificial para realizar tareas en la cocina de manera eficiente. Estos robots pueden ayudar a resolver la falta de personal, reducir el desperdicio de alimentos y mejorar la experiencia del cliente. Ejemplos incluyen un sistema autónomo de IA que automatiza la cocción, un robot barista que prepara hasta 400 tazas de café y un robot que fríe alitas de pollo, aumentando la velocidad de producción de alimentos. La industria alimentaria está experimentando avances tecnológicos y se espera una mayor complejidad en la gestión y entrenamiento de los datos para programar los robots.
De competitivo a colaborativo: cómo impacta la IA en la potenciación del talento humano
La automatización y la inteligencia artificial (IA) están creando más empleos de los que reemplazan. Se espera que para 2025 se creen 97 millones de nuevas vacantes, superando los 85 millones de trabajadores que se estima serán sustituidos. La demanda de roles como analistas de datos, expertos en IA y machine learning, científicos de datos y constructores de datos sintéticos está en constante crecimiento. Además, la IA impulsa el trabajo híbrido, donde las máquinas realizan tareas repetitivas y peligrosas, mientras que los humanos se centran en actividades de mayor valor agregado.
Big Data, Small Data: todo depende de cómo se mire
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.
Cómo Big Data está impulsando la transformación del retail
El uso del Big Data en el retail desbloquea información valiosa sobre los clientes y mejora la toma de decisiones. Permite comprender patrones de compra, optimizar el inventario y personalizar las interacciones con los clientes. Además, el análisis de datos ayuda a predecir tendencias, adaptarse a cambios del mercado y mejorar la satisfacción del cliente, generando ingresos y ventajas competitivas.
De la mano de IoT, el golf se vuelve cada vez más preciso y competitivo
El uso de IoT y wearables en el golf está revolucionando la industria. Dispositivos como palos de golf inteligentes y sensores conectados al guante del jugador analizan y mejoran el swing, ofreciendo retroalimentación instantánea y programas de capacitación personalizados. Además, el seguimiento de datos en tiempo real, como la distancia recorrida por la pelota, promueve la competencia y la mejora del juego. En general, IoT hace que el golf sea más preciso, profesional y atractivo para todas las generaciones.
Definición del problema: una responsabilidad de todos en la gestión de los datos
En una estrategia de ciencia de datos, la definición precisa del problema es crucial. Hacer las preguntas correctas nos permite obtener perspectivas, predicciones y conocimientos útiles para los negocios en un entorno de big data. Es importante involucrar a todos los actores de la organización y utilizar métodos directos para plantear el problema, integrando la visión de diferentes áreas. La colaboración entre científicos de datos y usuarios del negocio es fundamental para el éxito del proyecto.
