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Innovación y Tecnología

De la digitalización a la transformación digital: ¿qué cambia realmente en la industria?

La transformación digital es un concepto que lleva ya unos cuantos años entre nosotros y que, de pandemia en pandemia, ha ido ganando connotaciones prácticas en el sector industrial, englobando términos como 5G, Lora, seguridad, comunicación, etc.

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Para llegar a este punto de madurez, la propia industria ha ido cambiando durante siglos, empezando por su creación en 1784. Después, con la electrificación de las cadenas de producción, llegó la Industria 2.0 y, a finales de los años 60, la Industria 3.0 con la llegada de la automatización, los controles y las computadoras a los talleres.

Hoy el concepto de industria 4.0 traduce, por ahora, la transformación digital en el proceso de dar conectividad a los sistemas existentes, en un viaje que comienza cuando llevamos la información de estos sistemas a las plataformas IoT (Internet de las Cosas). No estamos hablando todavía de sustituir la automatización, sino de poner el foco en la información que ya existe en estos sistemas, utilizando masivamente la computación en nube y las herramientas de IA (Inteligencia Artificial) para procesarla.

Son iniciativas que ya se están adoptando, pero todavía en silos, resolviendo problemas concretos. El siguiente paso en este proceso evolutivo será la visión del viaje de forma unificada y organizada, que empiezan a adoptar algunas empresas motivadas por un nuevo contexto de mercado. Mucho más complejo, este contexto exige a las empresas más de lo que los sistemas actuales pueden satisfacer, creando necesidades como la eficiencia operativa y la agilidad de la producción; la gestión del rendimiento y el apoyo a las decisiones empresariales; la reducción de los riesgos operativos; la evaluación y formación de la mano de obra; y la disponibilidad y fiabilidad de los activos. 

Como respuesta a estas demandas, los procesos de transformación digital han ido combinando una serie de tecnologías que pueden abordar y ayudar a las empresas en este proceso. Aquí entran en juego tendencias tecnológicas como la computación en la nube, IoT industrial, Big Data/Analytics, ciberseguridad y conectividad. Pero, ¿cómo debería ser el típico viaje de transformación digital? 

Una vez informatizadas y sensorizadas las líneas de producción, el primer paso sería implantar la conectividad y el procesamiento en la nube, garantizando la visibilidad de lo que ocurre en el entorno. Durante un tiempo, muchas industrias se resistieron a llevar sus sistemas a la nube, pero es un paso que se ha hecho inevitable, sobre todo tras la aceleración registrada en los últimos tres años. 

Tras este paso inicial llega la exigencia de aplicar soluciones de Data Analytics, que permitirán entender por qué suceden las cosas. Conociendo el porqué, se pueden utilizar modelos predictivos para saber qué ocurrirá. Con datos sólidos y masivos en la nube, es posible aplicar herramientas de IA y comprender por qué suceden las cosas.  

Hoy ya hablamos de obtener respuestas autónomas: con la identificación de problemas, un sistema informático es capaz de abrir una llamada de mantenimiento por sí mismo, incluso en sistemas totalmente automatizados desde el punto de vista de la gestión. Somos conscientes de que ya existe un camino definido por las mejores prácticas, sin embargo, para que una empresa recorra este trayecto minimizando los obstáculos y reconociendo el valor de la transformación, es necesario responder a algunas preguntas, como por ejemplo  

– ¿Existen KPI fiables? 

– ¿La información está disponible en tiempo real?

– ¿Cuánto papel se utiliza en el proceso?

– ¿Cuál es el coste si el X% de la producción no funciona?

– ¿Qué KPI se siguen y cuáles se exigen?

Si algunas de las respuestas son negativas, existen indicios importantes de la necesidad de adoptar herramientas informáticas que permitan llevar a cabo la transformación digital. Esta adopción puede hacerse en tres pasos:  

– Comprender: conectando máquinas, sensores y sistemas a fuentes de datos empresariales internas, externas y heterogéneas en tiempo real;

– Avanzar: aplicando análisis predictivos a los procesos empresariales;

– Superar – implantando un bucle cerrado para los procesos físicos y digitales, impulsando la mejora continua y las operaciones adaptativas.

People and interfaces isometric icons collection with isolated conceptual icons electronic gadgets human characters and pictograms vector illustration

Son pasos que muchas industrias brasileñas ya están siguiendo, o planeando. La encuesta IoT Snapshot muestra que hoy en día sólo el 10% de las empresas considera que la importancia de la adopción de IoT es muy alta, pero este porcentaje debería alcanzar el 33% en los próximos tres a cinco años. Teniendo en cuenta los que consideran que la importancia es alta, los porcentajes deberían aumentar del 23% actual al 38% también en un plazo de tres a cinco años. En otras palabras, en cinco años como máximo, más del 70% de las industrias brasileñas tratarán IoT como muy importante en sus operaciones.

Lógicamente, este movimiento ya ha comenzado. La misma encuesta señala algunas aplicaciones en las que ya se utiliza IoT, como la supervisión de activos y el mantenimiento preventivo (20%); el seguimiento de entregas y cargas (19%); la geolocalización de activos o personas (13%); la gestión de inventarios y logística interna (8%); y el análisis de vídeo (8%).

En cualquier caso, el viaje no ha hecho más que empezar y hay que tener claro que todo este proceso es un camino de evolución. Esto significa que, desde el primer día tras la implantación, hay que sostener todo esto manteniendo el entorno estable, formando a los equipos y manteniendo los sistemas al día.

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Claves para una implementación exitosa de Inteligencia Artificial Generativa

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ia generativa para los negocios

Por Nicolás Pantuliano, Chief Technology Officer de Kyndryl Argentina & Uruguay

La inteligencia artificial generativa ha emergido como una fuerza disruptiva en el panorama empresarial, ofreciendo oportunidades sin precedentes para la innovación y la diferenciación competitiva. Su capacidad para crear contenido nuevo y original de manera autónoma está transformando industrias enteras, desde el arte y el entretenimiento hasta la publicidad y la investigación científica.

Nicolás Pantuliano, CTO Kyndryl Argentina & Uruguay.

Según Gartner, el 38% del foco primario de soluciones de Gen AI están destinadas a la mejora de la satisfacción del cliente, o a la retención de los mismos.

Esta transformación en el mundo de los negocios permite aumentar las capacidades humanas, automatizar procesos, mejorar las experiencias de los clientes y generar nuevos conocimientos a partir de los datos

¿Cómo aplicar IA generativa en los negocios?

Aplicar la inteligencia artificial generativa en el ámbito empresarial exige una visión estratégica clara, una comprensión profunda de los objetivos y desafíos del negocio, y una sólida infraestructura de datos. Además, implica la gestión de un ecosistema complejo de tecnologías, herramientas, plataformas y proveedores que deben ser evaluados e integrados de manera cuidadosa. Es crucial contar con un liderazgo diverso y cualificado durante la planificación, implementación y pruebas, para asegurar un marco ético y una gobernanza de datos sólida.

Por lo tanto, implementar la inteligencia artificial generativa a nivel empresarial requiere contar con un ecosistema tecnológico confiable. En este sentido, encontrar un socio de confianza con profundo conocimiento y experiencia es fundamental para diseñar la mejor estrategia posible.

Las empresas deben buscar impulsar la eficiencia y ofrecer mayor valor a través de la innovación colaborativa, modelos específicos de la industria, y soluciones que potencien experiencias óptimas para los usuarios. Para lograrlo, en primer lugar, es importante poder construir bases y arquitecturas de datos confiables para diseñar la estrategia adecuada y es clave que los líderes empresariales tengan claridad sobre lo que quieren lograr para sus organizaciones. Definir objetivos precisos, asegura resultados confiables. Es indispensable poder investigar e identificar la tecnología adecuada que mejor se adapta a las necesidades del negocio y preparar los datos para garantizar la calidad de los mismos.

Investigar e identificar la tecnología adecuada a las necesidades del negocio.

Luego de tener definida la estrategia, es recomendable comenzar por implementar un caso de negocio que esté bien definido. Ése sería el punto de partida adecuado. Documentar claramente el problema y los resultados esperados es esencial para evaluar las ganancias potenciales, los riesgos y la escala de la inversión. En esta etapa, es cuando se realizan las pruebas de validación y evaluación del proyecto, utilizando métricas que permitan identificar problemas.

Por último, antes de la salida a producción, es fundamental evaluar el marco de IA responsable, la privacidad & seguridad, el escalamiento, el monitoreo y los indicadores de performance esperados

Al referirnos a IA generativa es indispensable proteger los datos y la clave para lograrlo es contar con talento especializado para evitar el uso indebido de datos de entrada sensibles o sesgados y monitorear la distorsión. Proteger la información personal sensible de clientes o empleados, la propiedad y el capital intelectual debe ser una preocupación primordial.

En este contexto, debemos ser conscientes que somos testigos de la democratización de la IA al ver crecer el interés en todas las industrias sobre cómo implementar la tecnología de manera efectiva. Expertos, especialistas, líderes y toda la comunidad técnica en general, tenemos que prepararnos para que el concepto de empresas inteligentes cobre más protagonismo.

Kyndryl Holdings
Kyndryl Holdings, Inc. es una multinacional estadounidense proveedora de servicios de infraestructura de tecnología de la información

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Innovación y Tecnología

Qué pasa con una cuenta de Google cuando fallece el titular

El plan de legado digital permite seleccionar los contactos a los que se dará acceso a la información de un perfil para hacer copias de seguridad

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El legado digital de una persona es importante pues no solo incluye datos que deben gestionarse, sino también de recuerdos que sus familiares pueden querer recuperar o a los que desean tener acceso. En ese sentido, Google permite que los usuarios puedan elaborar un plan sobre qué pasaría con una cuenta en caso de fallecimiento.

Para que un usuario le indique a Google qué desea hacer cuando su cuenta pase a estar inactiva en caso de una eventual muerte, necesitan usar el “Administrador de cuentas inactivas de Google”. Para acceder a esta herramienta, se deberán seguir estos pasos:

– Ingresar a cualquier servicio de Google (Drive, Gmail, Docs, Slides, etc.).

– Hacer clic en la foto de perfil del usuario ubicada en la parte superior derecha de la pantalla.

– Hacer clic en la opción “Gestionar tu cuenta de Google”.

– En la nueva pestaña que se abre en el navegador, se deberá hacer clic sobre la sección “Datos y privacidad”

– Buscar y seleccionar la opción “Crear un plan para tu legado digital” en el apartado “Más opciones”.

Google permite crear un plan de legado digital para saber qué pasará con una cuenta en caso de fallecimiento. (Captura)Google permite crear un plan de legado digital para saber qué pasará con una cuenta en caso de fallecimiento. (Captura)

En esta sección de Google, los usuarios pueden decidir qué podría ocurrir con toda su información luego de que la cuenta pase varios meses inactiva. Este periodo se puede establecer entre los tres y 18 meses sin registrar movimientos, accesos a servicios o alguna administración de archivos en cualquier servicio.

Para evitar la activación del plan, Google solicitará un número de teléfono y un correo electrónico alternativo al que enviar una notificación de que la cuenta estaría a punto de iniciar el plan de inactividad. De esta forma, se puede evitar actuar de forma inoportuna.

El siguiente paso será elegir qué contactos de confianza recibirán una notificación sobre el inicio del plan de legado digital del usuario, además de administrar qué información se desea compartir con estas personas. Para ello se tendrán que registrar hasta 10 personas con sus respectivos correos electrónicos o número de teléfono.

Una vez que reciban la notificación, los contactos seleccionados tendrán tres meses para descargar una copia de respaldo de todos los datos enviados.

El plan de legado digital permite que los familiares y otros contactos de confianza de un usuario puedan acceder a copias de los archivos que tenían en su cuenta de Google antes de fallecer.  (REUTERS/Shannon Stapleton)El plan de legado digital permite que los familiares y otros contactos de confianza de un usuario puedan acceder a copias de los archivos que tenían en su cuenta de Google antes de fallecer. (REUTERS/Shannon Stapleton)

Una vez que los usuarios hayan establecido por completo lo que desean que ocurra con su cuenta, Google solicitará la confirmación del plan de inactividad. De ser aprobado, se enviará una notificación para informar la activación del Administrador de cuentas inactivas.

Aunque el legado digital pueda tener opciones que implican que familiares y contactos diversos puedan acceder a los datos o recuerdos de los usuarios fallecidos, también existe la posibilidad de eliminar la cuenta y toda la información que contiene. Esta opción puede seleccionarse al final del proceso de configuración del Administrador de cuentas inactivas y será definitivo en caso de confirmarlo.

Google elimina cuentas inactivas

En caso de que no se haya establecido un plan de legado digital, las cuentas inactivas por un plazo superior a dos años serán eliminadas de forma automática. Según Google, esto se haría para garantizar la seguridad de otros usuarios, pues las cuentas podrían ser usadas por ciberdelincuentes para generar amenazas de seguridad y ataques informáticos.

“Nuestro análisis interno indica que las cuentas abandonadas tienen al menos 10 veces menos probabilidades que las cuentas activas de tener configurada la verificación en dos pasos”, asegura Google en su comunicado para explicar por qué este tipo de perfiles son más vulnerables al hackeo, robo de identidad o campañas de spam, entre otras.

Este proceso solo afecta a las cuentas personales, no a las que pertenecen a empresas u otras organizaciones como centros educativos.

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Cuáles son los lenguajes de programación mejor pagados en el mundo

Los lenguajes de programación mejor pagados como JavaScript, HTML y Python continúan siendo los más populares entre profesionales y quienes siguen aprendiendo esta tecnología

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lenguajes de programación mejor pagados

La Encuesta Desarrolladores, elaborada por el sitio de preguntas y respuestas para programadores, Stack Overflow, reunió a 89.184 de estos profesionales de 185 países de todo el mundo para preguntarles acerca de la percepción que tienen sobre las necesidades del mercado y los sueldos a los que estarían accediendo por trabajar con tecnología que está en tendencia.

Qué tan popular es un lenguaje de programación y para qué se usa, cuál es el mejor pagado, cuáles son las herramientas más utilizadas para trabajar y aprender, son algunas de las preguntas que responde el documento y que pueden reflejar el momento dentro de esta profesión.

Lenguaje más popular

Según el documento, Rust es el lenguaje de programación más admirado pues “más del 80% de los desarrolladores que lo usan quieren volver a hacerlo el año siguiente”. Por su parte, los lenguajes más utilizados no presentan modificaciones significativas pues JavaScript aún se ubica como el favorito de la gran mayoría con 63.61%, varios puntos por encima de HTML/CSS, que cuenta con 52.97%.

Sin embargo, los resultados finales varían según el nivel de experiencia del usuario: mientras que los profesionales prefieren a JavaScript (65.82%), quienes aún están aprendiendo a programar tienen como su favorito a HTML/CSS (60.73%).

JavaScript es el lenguaje de programación más popular según los programadores participantes de la Encuesta Desarrolladores de Stack Overflow. (Captura)JavaScript es el lenguaje de programación más popular según los programadores participantes de la Encuesta Desarrolladores de Stack Overflow. (Captura)

En lo que respecta a las plataformas en la nube con las que se puede trabajar en proyectos, ya sea individuales o colaborativos, Amazon Web Services (AWS) se ubica en el primer lugar con una preferencia del 48.62%, mientras que otras como Microsoft Azure tien 26.03% y Google Cloud 23.86%.

Los lenguajes mejor pagados

La encuesta realizada por Stack Overflow también considera que los lenguajes mejor pagados y aquellos que tendrían que aprenderse durante el año 2023 por su necesidad en el mercado son Zig (103.611 dólares), seguido por Erlang (99.492 dólares) y F# (99.311 dólares). Dart, PHP y MATLAB son los dos que presentan ingresos que se ubican ente los 55.000 y 61.000 dólares.

En ese sentido, la empresa también decidió que se faciliten datos sobre cuál es la variación en los salarios que se presentan por cada uno de los lenguajes de programación. SAS, por ejemplo, presenta un gran aumento y pasó de recibir 64.243 dólares a 81.000, mientras que Dart, pese a no ser un lenguaje de programación popular, tiene un aumento de 43.724 dólares a 55.862 dólares.

Tipos de empleo para programadores

Aunque la mayoría de programadores son profesionales empleados a tiempo completo (69.28%), también hay otros que son independientes o viven del auto empleo, aunque la diferencia es muy grande (15.91%), mientras que la tercera categoría popular, con el 13.39%, son estudiantes a tiempo completo.

Según la Encuesta Desarrolladores de Stack Overflow, los lenguajes de programación mejor pagados serán Zig, Erlang y F#. (Captura)Según la Encuesta Desarrolladores de Stack Overflow, los lenguajes de programación mejor pagados serán Zig, Erlang y F#. (Captura)

Además la encuesta indica que la gran mayoría de los desarrolladores suelen trabajar de manera remota (41.41%), mientras que otra gran parte del público trabaja de forma híbrida (desde casa y en persona).

Al igual que los lenguajes de programación, una parte importante del trabajo corresponde a las herramientas que se utilizan para realizarlo. Aunque algunas requieren de un pago para descargarlas e instalarlas, el documento señala que la gran mayoría (73.74%) de los encuestados aprenden durante su prueba gratis.

Otra gran parte de los participantes de la encuesta (71.02%) aseguró que pregunta directamente a otros desarrolladores con mayor experiencia cómo operan con estas nuevas tecnologías.

Revisar comunidades de desarrolladores se encuentra en el tercer lugar de preferencias para descubrir cómo usar nuevas herramientas con un 64.11%, mientras que la lectura de reseñas representa un 33.64%.

La inteligencia artificial también tiene su participación en este sentido pues el 15.39% de los encuestados indica que hace consultas a estos programas para intentar descubri cómo funciona.

Fte

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