[vc_row][vc_column][vc_column_text]En un mundo donde la inteligencia artificial (IA) y el blockchain están redefiniendo los modelos de negocio, contar con las habilidades adecuadas es más importante que nunca. En Fast Lane, lo entendemos perfectamente y por eso nos enorgullece anunciar nuestra alianza oficial con AI CERTs, un organismo global de certificación especializado en capacitar a profesionales y organizaciones en estas tecnologías disruptivas.
¿Quién es AI CERTs?
AI CERTs es una entidad reconocida a nivel internacional, con presencia en más de 120 países y soporte en más de 15 idiomas. Su misión es empoderar a las personas con conocimientos prácticos y estratégicos, alineados con funciones profesionales específicas, para facilitar una adopción efectiva de la IA en todos los niveles de una organización.
Gracias a su red global de instructores certificados, los programas de AI CERTs aseguran una experiencia educativa de primer nivel, con un enfoque práctico y adaptado a la realidad de los negocios actuales.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_row_inner][vc_column_inner][us_separator][vc_column_text]
Con más de 20 años de experiencia en transformación digital, Fast Lane se convierte en el socio ideal para llevar las certificaciones de AI CERTs a América Latina. Juntos, ofrecemos:
Certificaciones rápidas y efectivas: Obtén credenciales profesionales en tan solo un día.
Formación adaptada por rol: Desde programas para ejecutivos, equipos de ventas y recursos humanos, hasta ética en IA y gestión de productos.
Evaluación de preparación para IA (AI Readiness Assessment): Diagnóstico personalizado del estado actual de tu organización frente a la adopción de IA, incluyendo estrategia, plataformas, equipo y hoja de ruta.
Oportunidades gratuitas: Acceso limitado a certificaciones sin costo, como AI+ Foundation™, que incluye material de estudio y examen oficial.
Estas son algunas de las certificaciones más populares que ya están disponibles a través de Fast Lane y AI CERTs:
AI Foundation
AI Everyone
AI Executive
AI Sales
AI HR
AI Ethics
AI Product Manager
Cada una de ellas está diseñada para responder a necesidades reales del mercado y ayudar a los profesionales a destacar en un entorno cada vez más digitalizado.
¿Estás listo para liderar con IA?
Nuestro compromiso es acompañarte en cada paso de tu estrategia de transformación digital. Con el respaldo de AI CERTs, te brindamos una oferta formativa de alcance global, diseñada para impactar localmente en mercados como México, Brasil, Colombia, Perú, Chile, Argentina, Costa Rica y más.
Prepárate para tomar decisiones informadas, formar equipos capacitados y desarrollar una cultura basada en datos. Descubre todos nuestros programas en:
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Las tecnológicas estadounidenses Meta y Qualcomm anunciaron un acuerdo de varios años para colaborar en el desarrollo de microprocesadores diseñados específicamente para equipos de realidad virtual.
En un comunicado, las dos empresas explicaron que sus ingenieros y diseñadores trabajarán de forma conjunta para producir estos nuevos chips, que estarán apoyados en la plataforma Snapdragon XR de Qualcomm y que se utilizarán en las gafas de realidad virtual Quest de Meta.
La alianza se dio a conocer oficialmente en la IFA de Berlín, la mayor feria tecnológica de Europa, que se abrió hoy en la capital alemana. El acuerdo da continuidad a la colaboración que ya mantenían en varios ámbitos las dos compañías, que están apostando con fuerza al mercado de la realidad virtual.
En el caso de la matriz de Facebook, esa apuesta se ha reflejado incluso en su reciente cambio de nombre, que hace referencia al llamado metaverso, como se refiere al mundo de realidad virtual.
“A medida que continuamos desarrollando capacidades y experiencias más avanzadas para la realidad virtual y aumentada, se ha vuelto más importante desarrollar tecnologías especializadas para potenciar nuestros futuros visores de realidad virtual y otros dispositivos”, explicó en la nota el máximo responsable de Meta, Mark Zuckerberg.
Zuckerberg destacó la importancia de desarrollar procesadores especializados, dadas las diferentes necesidades que tienen los dispositivos de realidad virtual, y aseguró que ayudará a empujar esta tecnología a nuevos límites.
Por su parte, Qualcomm, uno de los grandes productores mundiales de microchips, ya equipa desde hace años las gafas de realidad aumentada de Meta, incluido su último modelo, Quest2.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Fuente: Forbes[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]La inteligencia artificial (IA) ha transformado el mundo y sigue evolucionando rápidamente. Pero, ¿sabías que sus raíces se remontan a siglos atrás? Desde la antigua Grecia hasta la era digital, la IA ha alcanzado hitos que han marcado el rumbo de esta revolucionaria tecnología. A continuación, exploramos los eventos clave que han impulsado su desarrollo.
1950: La Prueba de Turing
El matemático Alan Turing publica “Computing Machinery and Intelligence”, un artículo innovador que plantea la pregunta “¿Pueden las máquinas pensar?” y propone la famosa Prueba de Turing, diseñada para evaluar si una máquina puede demostrar inteligencia similar a la humana. Este artículo sigue siendo influyente en el campo de la IA.
1956: Nace el Término “Inteligencia Artificial”
En 1956, el científico John McCarthy acuña el término “inteligencia artificial” durante una conferencia en Dartmouth College, y poco después se crea el primer programa de IA, Logic Theorist. Este hito marca el comienzo de la IA como disciplina formal.
1967: El Perceptrón Mark 1
Frank Rosenblatt construye el Perceptrón Mark 1, el primer sistema de red neuronal que aprende a través de prueba y error. Poco después, el influyente libro “Perceptrones” se convierte en referencia para estudios sobre redes neuronales.
Década de 1980: Redes Neuronales y Propagación Inversa
Durante los años 80, las redes neuronales avanzan significativamente con la introducción del algoritmo de propagación inversa, permitiendo aplicaciones de IA cada vez más sofisticadas.
1997: Deep Blue vence a Kasparov
IBM logra una hazaña histórica cuando su sistema Deep Blue derrota al campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov. Este evento representa un avance importante en la capacidad de las máquinas para resolver problemas complejos.[/vc_column_text][vc_row_inner][vc_column_inner][us_separator][vc_column_text]
IBM vuelve a sorprender cuando su sistema Watson supera a los campeones de Jeopardy! en 2011, demostrando la habilidad de la IA para procesar y entender el lenguaje natural en un formato competitivo.
2015: Baidu y la Red Neuronal Convolucional
El superordenador Minwa de Baidu emplea redes neuronales profundas y convolucionales para clasificar imágenes con alta precisión, superando el promedio humano en esta tarea.
2016: AlphaGo y la Conquista del Go
En un logro impresionante, el programa AlphaGo de DeepMind vence al campeón mundial de Go, Lee Sedol. Este triunfo se considera un hito por la complejidad del juego Go, que tiene más de 14,5 billones de combinaciones posibles en solo cuatro movimientos.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Fuente: IBM[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Estamos trayendo un tema que muchas veces causa confusión por su definición, por lo que para empezar dejaremos una nota muy importante: la Inteligencia Artificial no es solo una cosa.
La inteligencia artificial es una fusión de muchas tecnologías diferentes que trabajan juntas para permitir que las máquinas encuentren, comprendan, actúen y aprendan con niveles de inteligencia similares a los de los humanos. Con sus sistemas de aprendizaje que analizan grandes volúmenes de datos, la Inteligencia Artificial puede “aprender por sí misma“.
Tecnologías como el aprendizaje automático, que hemos visto aquí y el procesamiento del lenguaje natural son parte del panorama de la IA. Cada una de estas tecnologías está evolucionando con el tiempo a su propio ritmo, pero cuando se aplican en combinación con datos, análisis y automatización, ayudan a las empresas a alcanzar sus objetivos.
Definición de IA como “limitada” y “general”.
La Inteligencia Artificial limitada (o “débil”), que en su mayor parte experimentamos en el día, proviene de ella, que realiza una sola tarea o un conjunto de tareas estrechamente relacionadas. Algunos ejemplos incluyen:
– Aplicaciones meteorológicas
– Asistentes digitales
– Software que analiza datos con la función de optimizar un determinado negocio
Cuando se aplica correctamente, la Inteligencia Artificial limitada tiene el poder de transformar e influir la forma en que trabajamos y vivimos, tal como lo hace hoy en muchos casos.
La inteligencia artificial general (o “fuerte”) se parece más a lo que se ve en las películas de ciencia ficción, donde las máquinas sensibles emulan la inteligencia humana. Por mucho que las máquinas realicen algunas tareas mejor que los humanos, un ejemplo sería el procesamiento de datos, esta visión igual al cine aún no existe. Por eso la colaboración entre máquina y hombre es muy importante, actualmente la Inteligencia Artificial no es un reemplazo sino una extensión de las capacidades humanas y lo seguirá siendo.
Conociendo las tecnologías detrás de la IA
Hay algunas tecnologías que son la combinación de la Inteligencia Artificial que juntas contribuyen a que evolucione y crezca.
1. Machine Learning
Como hemos visto antes, no necesita presentación. Con ML, en lugar de programar reglas para una máquina y esperar el resultado, hacemos que aprenda por sí sola a partir de los datos.
2. Deep Learning
El Deep Learning “entrena” a las máquinas para que realicen actividades como si fueran humanas, por lo que el sistema puede aprender a defenderse de los ataques, por ejemplo.
El proceso de aprendizaje tiene lugar entre sus capas de neuronas matemáticas, donde la información se transmite a través de cada capa. En este modo, la salida de la capa anterior es la entrada de la posterior.
3. Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
Tiene como objetivo estudiar e intentar reproducir los procesos de desarrollo vinculados al funcionamiento del lenguaje humano. Para ello, emplea software, programación y otras soluciones.
A través de PLN, las máquinas pueden comprender mejor los textos, esto implica: reconocimiento de contexto, extracción de información, desarrollo abstracto, etc.
También es posible componer textos a partir de datos obtenidos por computadoras, un ejemplo es cuando estás en tu red social, los algoritmos pueden buscar patrones en las publicaciones para entender cómo se sienten los clientes acerca de la marca y el producto.
¿Por qué es importante la IA?
Con el rápido crecimiento de los datos y la madurez de otras innovaciones en el procesamiento de la nube y la potencia informática, el reconocimiento de la inteligencia artificial está creciendo más rápido que nunca. Con estos habilitadores, las organizaciones están empezando a ver cómo la inteligencia artificial puede multiplicar el valor para ellas. Las empresas que se expanden con Inteligencia Artificial ven el triple de retorno en comparación con aquellas que están estancadas en la fase piloto.
Esta capacidad de autoaprendizaje y autooptimización hace que la Inteligencia Artificial integre beneficios al negocio que genera.
La Inteligencia Artificial no solo ayuda a las empresas a adaptarse rápidamente, con un flujo constante de insights para impulsar la innovación, sino que también ofrece una ventaja competitiva en un mundo en cambio constante.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por: Mayara Pimentel | Adaptación: Karina Ríos | Revisión final: Raphael Silva[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]