Consultoría y asesoramiento de contenidos en Google Cloud Platform logrando mayor eficiencia.
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Las pymes españolas, especialmente en el sector industrial, tienen baja penetración de la digitalización y necesitan invertir en tecnología y cambiar su cultura para mantener su competitividad. El Plan de Impulso a la Digitalización de Pymes 2021-2025 y los fondos de la Unión Europea destinados a la transformación digital buscan fomentar la adopción de nuevas tecnologías. Las pymes a menudo tienen una percepción lejana de la Industria 4.0 y cometen errores al pensar que solo implica tener una página web y almacenar datos en la nube. Para desbloquear el verdadero potencial de la Industria 4.0, las pymes necesitan una combinación integral de tecnologías y una visión holística, apoyándose en socios tecnológicos y expertos en datos.
Desarrollo de solución híbrida para poder detectar piscinas en distintas regiones
La transformación digital está impactando en el mundo del deporte, incluyendo el fútbol, con el uso de inteligencia artificial (IA) y análisis de datos. En el Mundial de Catar 2022, los equipos tuvieron acceso a estadísticas avanzadas generadas por la FIFA para evaluar su desempeño. Se utilizaron analistas de datos y de video para recopilar información durante los partidos. El desafío actual no es solo acumular datos, sino desarrollar la capacidad de interpretarlos y obtener información relevante para la toma de decisiones estratégicas. La IA y las herramientas analíticas permiten utilizar datos para elaborar estrategias basadas en fortalezas y debilidades. Se plantea si los datos reemplazarán la intuición en el fútbol..
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.
El 65% de las empresas en España corren riesgo de volverse irrelevantes si no adoptan estrategias de big data, un sector en crecimiento del 30% anual. El Machine Learning permite que los modelos aprendan automáticamente, pero requieren supervisión humana para evitar resultados negativos, como el caso del bot de Microsoft. La calidad y cantidad de datos, así como el etiquetado preciso y eficiente, son clave para un entrenamiento exitoso del modelo de Machine Learning.
La combinación de la inteligencia aplicada y las plataformas de datos de clientes (CDP) representa una sinergia poderosa en el ámbito del marketing. Las CDP unifican datos de diversas fuentes para ofrecer una visión completa de cada cliente, resolviendo el problema de los silos de información. Al combinar la CDP con la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML), se pueden obtener beneficios aún mayores, como la capacidad de predecir comportamientos y ofrecer experiencias personalizadas. Sin embargo, es importante considerar la seguridad y la privacidad de los datos, y esta estrategia requiere una evolución continua para mantener su efectividad.
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.
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