Los datos como motor para una nueva robótica

En comparación con otros campos, la robótica tiene características particulares, porque tiene como objetivo permitir que un agente físico interactúe con el mundo concreto. 

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.

Entrenar algoritmos: por qué no hay que dejar sola a la inteligencia artificial

3D render of a technology background with code over male head

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.

IA y CDP: La combinación ideal para llevar la experiencia de los clientes a un nuevo nivel

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.