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.
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Industria 4.0: larga vida al reinado de los datos
Las Revoluciones Industriales han transformado la sociedad y la economía a lo largo de la historia. La Cuarta Revolución Industrial se caracteriza por el uso de datos y la inteligencia artificial, con un alto nivel de intercambio de información. Las empresas deben migrar hacia un modelo de relación centrado en los datos, organizando y comprendiendo la información para satisfacer las necesidades del cliente y optimizar los flujos de información. Antes de digitalizar, es necesario organizar los datos.
Piscina Natural
Desarrollo de solución híbrida para poder detectar piscinas en distintas regiones
Turismo y big data: el uno para el otro
La gestión masiva de datos se ha convertido en un aliado crucial para mejorar la oferta de servicios turísticos y facilitar la recuperación de la industria después de la pandemia. El uso de Big Data y herramientas de gestión permite a las empresas turísticas aprovechar los datos como materia prima para desarrollar estrategias efectivas y obtener una ventaja competitiva. La recolección precisa y holística de datos, desde la procedencia hasta las preferencias y comportamientos de los turistas, permite predecir necesidades futuras y personalizar los servicios. Además, la capacidad de compartir y combinar datos entre diferentes entidades y organizaciones proporciona una imagen más completa de los turistas y facilita la toma de decisiones ágiles y el desarrollo de productos y servicios adaptados.
¿Cómo elegir el tipo de gráfico más adecuado?
A la hora de visualizar datos, es importante considerar el objetivo y adaptar el gráfico al storytelling deseado. El público al que se mostrarán los resultados también influye en la elección del tipo de gráfico. El tamaño y tipo de datos, así como la relación entre las variables, también determinan qué tipo de gráfico es más adecuado. Es recomendable experimentar con diferentes gráficos y utilizar múltiples gráficos para mantener la claridad y mostrar comparaciones, tendencias y relaciones entre variables.
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.
IA y colaboración: socias para el futuro para la Industria 4.0
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 inteligencia artificial ¿es realmente tan inteligente? Los peligros que esconde la inteligencia artificial
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.
Big Data y Seguros: hacia una industria de predicción y prevención de riesgos
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.
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.
