[vc_row][vc_column][vc_column_text]La ciberseguridad dejó de ser un tema secundario y se convirtió en una prioridad estratégica. De acuerdo con el último informe Cost of a Data Breach 2025 del Instituto Ponemon, patrocinado por IBM, las empresas en Latinoamérica que adoptaron soluciones de inteligencia artificial (IA) y automatización en seguridad redujeron significativamente los costos asociados a filtraciones de datos.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]
¿Cuánto cuesta una filtración de datos en la región?
El estudio reveló que el costo promedio de una filtración de datos en Latinoamérica alcanzó los USD 2,51 millones. Sin embargo, las organizaciones que utilizan tecnologías de IA y automatización lograron un ahorro cercano a USD 900.000, además de acortar 111 días en los tiempos de detección y contención.
Este hallazgo confirma que la tecnología no solo fortalece la protección, sino que también impacta directamente en la eficiencia operativa y financiera de las empresas.
El tiempo promedio para identificar y contener una filtración en la región fue de 316 días, lo que representa un incremento de 16 días respecto a 2024.
Los sectores con mayores costos por filtración fueron:
Energía: ≈ USD 2,86 millones.
Tecnología: ≈ USD 2,82 millones.
Retail: ≈ USD 2,71 millones.
En cuanto a las causas más comunes de incidentes, se encuentran el phishing (17 %), las vulnerabilidades en la cadena de suministro y la explotación de fallas en sistemas. Además, los entornos híbridos y multicloud resultaron ser los más costosos de mitigar.
El informe de IBM sugiere que las organizaciones deben avanzar hacia un modelo de seguridad inteligente y proactiva. Algunas recomendaciones clave son:
Invertir en IA y automatización para seguridad.
Implementar auditorías regulares y controles de acceso a los sistemas de IA.
Desarrollar políticas de gobernanza de IA desde el inicio de cada proyecto.
Establecer prácticas como cifrado, DevSecOps y pruebas ofensivas.
Reducir el ciclo de vida de respuesta a filtraciones a menos de 200 días.
La seguridad cibernética basada en IA y automatización se consolida como un factor decisivo para las empresas en Latinoamérica. No solo permite reducir costos y riesgos, sino que también acelera la transformación digital con mayor confianza.
En un contexto donde las filtraciones de datos son cada vez más frecuentes y costosas, contar con una estrategia de seguridad inteligente ya no es una opción, sino una necesidad para sostener la competitividad y la resiliencia empresarial.
[vc_row][vc_column][vc_column_text]La efervescencia tecnológica que han experimentado las organizaciones en los últimos tres años ha reinventado la forma en que los líderes ven el futuro de los negocios. En este contexto donde la tecnología, el talento y la confianza son las tres áreas de enfoque para el progreso, IBM anuncia hoy cinco tendencias que transformarán los negocios en Brasil y América Latina.
“A medida que las empresas asumen riesgos, colocan el talento en el centro de su estrategia y practican la innovación abierta, siguen siendo relevantes en un mercado altamente competitivo y desafiante. Las decisiones e inversiones que hagan hoy definirán las oportunidades del mañana. Cuando unimos tecnología, talentos diversos y el ecosistema, el resultado es innovación para las organizaciones, sus clientes y la sociedad”, destaca Marcelo Braga, presidente y líder de Tecnología de IBM Brasil.
En este sentido, el mercado también responde para acompañar la transformación de los negocios. “Solo en 2022, las empresas en Brasil invertirán el 74% de su presupuesto en tecnologías para construir capacidades digitales a largo plazo”, comenta Alejandro Florean, Vicepresidente de Consultoría y Soluciones Estratégicas de IDC Latinoamérica.
El informe “5 tendencias para 2022 y más allá” del IBM Institute for Business Value revela cómo está cambiando la demanda de consumidores, empleados e inversores, así como las apuestas y preferencias de las empresas de alto rendimiento.
Estas tendencias destacan cambios importantes que llegaron para quedarse.
ADOPCIÓN DE NUEVAS TECNOLOGÍAS: tome riesgos o quédese en su zona de confort: en lugar de desarrollar medidas innovadoras aisladas, los líderes deben enfocarse en implementar sistemas integrados que revolucionarán los modelos de negocios. En este contexto, asumir riesgos genera buenos resultados. Las empresas con una cultura de tolerancia al error lograron un aumento del 10% en los ingresos. Además, aquellos que invirtieron en ecosistemas e innovación abierta vieron un aumento promedio en los ingresos del 40%. Según el IDC, Brasil será el país con mayor consumo de nuevas tecnologías para 2026, lo que representa una tasa de crecimiento compuesto (CAGR) de 16,9% en el período 2021-2026.
TALENTO: cuida a los tuyos o se irán sin mirar atrás – En los primeros cinco meses de este año hubo casi 3 millones de despidos voluntarios en Brasil. A escala global, los datos del IBV indican que más de la mitad (56%) de los profesionales que cambiaron de empresa en 2021 mencionaron la demanda de una mayor flexibilidad como principal motivo, mientras que casi un tercio dijo que quería trabajar en una empresa más alineada con sus valores. Las organizaciones necesitan reevaluar sus modelos de negocio y hacer los cambios necesarios para ser más atractivas, lo que implica poner a las personas en primer lugar, priorizando su bienestar financiero, mental y físico, ofreciendo flexibilidad y fomentando la autenticidad. Las empresas que no satisfacen las necesidades de sus empleados pueden sucumbir a la guerra por el talento y quedarse con puestos vacantes. El impacto económico en América Latina para fines de 2022 podría alcanzar los US＄35 billones debido a la brecha de habilidades técnicas y digitales en todos los sectores de la industria.
SOSTENIBILIDAD: la credibilidad corporativa está en juego: los directores ejecutivos dicen que la sostenibilidad es una de sus prioridades para los próximos 2 o 3 años y el 54% de los consumidores dicen que están dispuestos a pagar precios más altos por productos ambientalmente sostenibles. Por otro lado, un poco menos de la mitad de los consumidores dicen que confían en las afirmaciones de las empresas sobre la sostenibilidad, y más de las tres cuartas partes de ese grupo hacen su propia investigación antes de tomar una decisión de compra. Esto significa que las empresas deben proporcionar información transparente y detallada sobre el progreso de sus iniciativas si quieren conectarse con estos consumidores motivados por un propósito.
ECOSISTEMA: es hora de superar los límites y hacer alianzas, incluso con la competencia – La mirada sobre el ecosistema ha crecido exponencialmente en los últimos años. Más que nunca, la innovación abierta impulsa la colaboración y la creación conjunta para satisfacer las nuevas necesidades de unos consumidores cada vez más exigentes. Valorar la inteligencia colectiva y romper los límites de la propia organización son claves para alcanzar este objetivo, que les permitirá dar respuesta a los retos de un contexto de rápido cambio y disrupción. La colaboración con los socios del ecosistema, incluida la competencia, será necesaria a medida que las empresas avancen en sus transformaciones.
CIBERSEGURIDAD: no esperes a que tu confianza sea atacada: si las tecnologías, plataformas y ecosistemas basados en la nube aumentan la agilidad y la capacidad de innovar, si no se gestionan bien, pueden quedar expuestos a las empresas: 70 % de las organizaciones luchando para proteger los datos en múltiples nubes y entornos locales. La clave estará en combinar estrategias y tecnologías, así como un enfoque de Confianza Cero, para lograr mejores resultados comerciales, además de cómo detectar y contener incidentes de seguridad más rápido para proteger sus activos, clientes y negocios.
La transformación y la disrupción son procesos continuos. Las empresas deben ponerse de pie, aprender de sus fracasos y encontrar las combinaciones de tecnologías, estrategias y personas que puedan ayudarlas a avanzar. Las inversiones de hoy pueden significar oportunidades y preparación para afrontar el futuro y sin duda estar mejor posicionados para aprovechar todos los cambios positivos que trae la transformación digital. Son tendencias que llegarán a un punto muerto.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Fast Lane se complace en anunciar que, a partir de este momento, toda la oferta de capacitación y certificación de Red Hat está disponible en el mercado latinoamericano, como parte de nuestra alianza con esta marca.
Red Hat es el líder mundial en soluciones empresariales de código abierto y ofrece servicios de TI en cualquier infraestructura de manera más rápida y económica con nuestra amplio portafolio de infraestructura de nube híbrida, servicios de aplicaciones, desarrollo de aplicaciones nativas de la nube y soluciones de automatización.
Entre sus principales aliados se encuentran otros líderes de la industria como AWS, Microsoft, Google e IBM, entre otros. La confianza viene de saber más. Confía en Fast Lane & Red Hat para desarrollar tus habilidades y ampliar tus conocimientos. Ofrecemos opciones de capacitación flexibles, con contenido basado en casos y tareas de la vida real, y evidencia de las habilidades adquiridas a través de exámenes de certificación prácticos. Maximiza las habilidades de tu equipo y aumenta el impacto generado por las inversiones en tecnología de tu organización.
Portafolio de Entrenamientos Red Hat ofrecidos por Fast Lane[/vc_column_text][us_image image=”8492″ onclick=”custom_link” link=”url:https%3A%2F%2Fwww.flane.com.pa%2Fredhat”][us_separator size=”small”][vc_column_text]Ahora en Fast Lane podrás capacitarte en todas estas soluciones en el idioma y lugar que necesitas, con nuestra presencia en 8 países de la región (México, Costa Rica, Panamá, Colombia, Perú, Argentina, Chile, Brasil) atendemos todas las demandas de nuestros clientes en el formato que mejor se adapte a tus necesidades y proyectos.[/vc_column_text][us_separator size=”small”][us_person image=”7890″ name=”Carlos Coneglian” role=”BDM Channels, Resellers & Acquisitions LATAM” img_size=”medium” linkedin=”https://www.linkedin.com/in/carlosconeglian/” css=”%7B%22default%22%3A%7B%22width%22%3A%2230%25%22%2C%22height%22%3A%2230%25%22%2C%22max-width%22%3A%2230%25%22%2C%22max-height%22%3A%2230%25%22%2C%22min-width%22%3A%2230%25%22%2C%22min-height%22%3A%2230%25%22%7D%7D”][/us_person][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Fast Lane tiene el gusto de anunciar que a partir de este momento tiene disponible toda la oferta de capacitación y certificación de SUSE en el mercado latinoamericano, como parte de nuestra alianza global con la marca como Platinum Learning Partner de SUSE.
SUSE, es líder global en soluciones de código abierto dirigidas a empresas, utilizado por más del 60% de las empresas dentro de Fortune 500, para apoyar sus cargas de trabajo críticas. Se especializa en Enterprise Linux, Administración de Kubernetes y soluciones Edge, colaborando con aliados y la comunidad para ayudar a sus clientes a innovar en todos lados.
Entre sus principales aliados se encuentran otros líderes de la industria como Cisco, IBM, SAP, Vmware, AWS, Microsoft y Huawei, entre otros.
SUSE, saca el máximo provecho del código y software proveniente de la comunidad, el cual es refinado y probado por sus ingenieros para hacerlo más eficiente y de esta forma certificar su funcionamiento durante las implementaciones de sus clientes.
Portafolio SUSE
[/vc_column_text][us_separator size=”small”][us_image image=”8176″ style=”shadow-1″ has_ratio=”1″ ratio=”custom” ratio_width=”1024″ ratio_height=”1024″][us_separator size=”small”][us_image image=”8172″ style=”shadow-1″ has_ratio=”1″ ratio=”custom” ratio_width=”2000″ ratio_height=”1024″][us_separator size=”small”][us_image image=”8168″ style=”shadow-1″ has_ratio=”1″ ratio=”custom” ratio_width=”2500″ ratio_height=”1024″][us_separator][vc_column_text]Ahora en Fast Lane podrás habilitarte en todas estas soluciones en el idioma y lugar que lo necesites, con nuestra presencia en 8 países de la región (México, Costa Rica, Panamá, Colombia, Perú, Argentina, Chile, Brasil) atendemos todas las demandas de nuestros clientes en el formato que mejor se adapte a sus necesidades y proyectos.[/vc_column_text][us_separator size=”small”][us_btn label=”Entrenamientos y Certificaciones SUSE” link=”url:https%3A%2F%2Fwww.flane.com.pa%2Fsuse-training|target:_blank” align=”center”][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]A medida que las empresas buscan salir fortalecidas de la pandemia, atendiendo mejor a sus clientes y encontrando nuevas fuentes de valor, los líderes de negocio deben estar preparados para defender la apertura y la agilidad en seis dimensiones clave.
Desarrollar un ecosistema de socios: La apertura es la característica que define a la empresa virtual, ya que los líderes son llamados a crear los ecosistemas necesarios para solucionar los problemas, mejorar la innovación y garantizar las oportunidades de mercado en este mundo cada vez más interconectado. Establecer relaciones estratégicas con otras organizaciones requiere una visión clara del potencial de crecimiento y de la ventaja competitiva que supone orquestar la plataforma de negocio ampliada en la que otros desean y necesitan participar. El potencial de los ecosistemas para conectarse con los clientes y los participantes adquiere una nueva dimensión gracias al poder de la conectividad digital, el intercambio de información y las nuevas combinaciones de datos. Las arquitecturas tecnológicas basadas en estándares abiertos y seguros y las redes definidas por software permiten que estos compromisos sean cada vez más sencillos.
Innovar con enfoques científicos avanzados y basados en datos: La ciencia y el descubrimiento constituyen USD 52 billones de los USD 88 billones de la economía mundial, según IBM Research Strategic Business Insights. Con un enfoque de descubrimiento científico, la apertura acelera el acceso a nuevos productos y a la innovación de servicios. El acceso a tecnologías exponenciales como la inteligencia artificial, la Internet de las Cosas (IoT) y la computación cuántica habilitan procesos relacionados a los negocios, más rápido que nunca y a través de muchas industrias diferentes. Todo esto puede ejecutarse en tiempo real a través de ecosistemas y flujos de trabajo inteligentes, que permiten identificar y extraer nuevas reservas de valor más rápido y mejor. Esto se reduce a cómo los líderes utilizan los datos como una fuente de innovación en todos los ecosistemas y piensan en cómo los productos y servicios podrían modernizarse para tener éxito en ese mundo.
Ampliar los flujos de trabajo inteligentes: Desde hace unos años, las organizaciones están aplicando la IA y la automatización a los procesos esenciales del «corazón» de la empresa, como la contratación, la cadena de suministro y el servicio al cliente. A lo largo de la pandemia, esto se aceleró, ya que las empresas dependían de la automatización extrema y la IA para satisfacer las necesidades de conectividad y servicio de clientes y empleados. El siguiente paso es ampliar esos flujos de trabajo inteligentes más allá de la empresa, a través de los ecosistemas, para romper los silos y ganar aún más conocimientos y valor.
Crear asociaciones humano-tecnológicas inclusivas: Los extremos del acceso virtual a los clientes y a los compañeros de trabajo han cambiado las perspectivas de las interfaces humano-tecnológicas. A medida que la ubicación se vuelve menos importante, la oportunidad de acceder a las habilidades y capacidades desde cualquier lugar se vuelve real. La virtualización del trabajo ha dado lugar a capacidades globales, recursos a los que se puede acceder con mayor facilidad. Pero este acceso ampliado a los empleados de toda la organización tiene tanto desafíos como potencial. La COVID-19 impulsó a los empleados a elevar permanentemente las expectativas de sus empleadores por mayor soporte en materia de habilidades, capacitación y crecimiento profesional, así como bienestar individual. Las nuevas formas híbridas de trabajar requerirán que los líderes redefinan los flujos de trabajo, proporcionen herramientas, sistemas y reglas de interacción más fáciles de usar para las personas, los equipos y las organizaciones, así como que cultiven una confianza renovada en los datos y la tecnología como impulsores clave de la toma de decisiones.
Abrazar el poder de la sostenibilidad: La pandemia nos ha recordado lo conectados que estamos unos con otros y con nuestro planeta. Nueve de cada diez consumidores informan que la pandemia ha afectado su opinión sobre la sostenibilidad ambiental, y muchos están dispuestos a pagar más por un futuro sostenible. Con la sostenibilidad y el capitalismo de accionistas que se afianzan en el nivel ejecutivo, nuevos modelos de negocio posibilitados por la tecnología ayudarán a proporcionar soluciones a los principales desafíos de nuestro tiempo en torno al clima, la salud, la seguridad y la igualdad. Este foco en la sostenibilidad y el capitalismo de las partes interesadas también cumple un papel cada vez más importante en la forma en que clientes, socios y empleados se sienten con respecto a interactuar con las organizaciones, y en la forma en que los líderes necesitarán tomar decisiones sobre el futuro.
Desarrollar una arquitectura abierta y segura: Los datos y la información son la materia prima del negocio actual, pero la capacidad de poner esos datos a trabajar depende de las decisiones arquitectónicas que los líderes están tomando ahora. Una arquitectura abierta y segura suministrada en la nube híbrida es la columna vertebral que los líderes necesitan para hacer uso de sus datos, sin importar dónde estos residan, y lograr la flexibilidad, la adaptabilidad y la seguridad que exige la aceleración digital. Las arquitecturas de nube híbrida también habilitan la apertura para conectar con los socios y acceder a todo el potencial de las principales tecnologías e ideas abiertas para impulsar la innovación.
Incluso después de que el mundo se recupere, la situación no volverá a ser como antes de la pandemia. Las interrupciones futuras son tan inevitables como imprevisibles, ya sea un desastre natural, un ciberataque importante o incluso otra pandemia. Al situar esta revolución en el contexto de un mundo cada vez más virtual, vemos que surge aún más poder por parte de los ecosistemas, los flujos de trabajo digitales y las organizaciones en red que se hacen posibles.[/vc_column_text][us_separator show_line=”1″][vc_column_text]Fuente: IBM[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
Con todo lo que se habla acerca de la adopción de soluciones en la nube, sería fácil asumir que la infraestructura de TI on premises es cada vez menos popular. Sin embargo, el reciente estudio de IBM y Forrester Consulting “La clave para la estrategia de nube híbrida empresarial,” descubrió que la infraestructura on premises aún tiene una fuerte presencia en muchas empresas. El estudio reveló que “las empresas están planeando aumentar las inversiones en infraestructura on premises y el 85 % de los tomadores de decisiones de TI (ITDM) en nuestra encuesta concuerdan en que la infraestructura on premises es fundamental para sus estrategias de nube híbrida”. De hecho, el 75 % de los tomadores de decisiones de TI planean aumentar su inversión en infraestructura en los próximos dos años.
Lamentablemente, los planes no siempre se cumplen. Las actualizaciones de infraestructura on premises son a menudo una de las primeras cosas en retrasarse en función de necesidades presupuestarias, de la prioridad del proyecto o de inesperados acontecimientos disruptivos (como la COVID-19). El estudio de Forrester reveló que el 70 % de las organizaciones encuestadas han retrasado la actualización de infraestructura al menos un par de veces en los últimos cinco años o más (frente al 61 % en 2019).
Al observar los proyectos y prioridades de TI, la renovación de la infraestructura on premises es una de las primeras cosas que se retrasan. No es un proyecto nuevo y llamativo y puede ser difícil justificar el costo ante los directivos. Al combinar varios proyectos o ante la necesidad de recortar el presupuesto, los equipos de TI pueden considerar la ecuación riesgo/recompensa de no actualizar la infraestructura on premises existente. La decisión es que todo funciona bien por el momento. Lo que a menudo no es tenido en cuenta es que existen riesgos de seguridad asociados con esta práctica. De hecho, el estudio de Forrester reveló que la mitad de los tomadores de decisiones de TI encontraron problemas de seguridad y vulnerabilidades relacionadas con la infraestructura tras el retraso de una actualización.
La naturaleza cambiante del riesgo cibernético
La seguridad no es nada fácil de conseguir. Mientras que el número total de brechas de seguridad de datos reportadas disminuyeron en 2020, el Informe de final del año 2020 de RiskBased Security descubrió que más de 37 millones de registros fueron vulnerados el año pasado, un alza del 141 % en comparación con 2019 y, según se informa, el mayor número de registros vulnerados desde que RiskBased Security comenzó su informe anual.
Si bien el riesgo de seguridad es cada vez mayor, el compromiso organizacional con la actualización de hardware está disminuyendo. El Uptime Institute descubrió que el plazo promedio para una actualización de hardware es ahora cada cinco años (comparado con un promedio de cada tres años en 2015). Piense cuánto ha cambiado el panorama de la ciberseguridad en los últimos cinco años. En muchos casos, la infraestructura con 5 años de existencia nunca fue diseñada para manejar las cargas de trabajo de alto riesgo y los problemas de seguridad con que ahora lidiamos.
Con el aumento de la adopción de la inteligencia artificial (IA) y Machine Learning (ML) en las aplicaciones empresariales y tecnológicas, la necesidad de dar soporte a las cargas de trabajo de datos confidenciales es mucho mayor que hace cinco años; y seguirá aumentando. Forrester Consulting reveló que el 84 % de los ITDM anticipa mayores cargas de trabajo de datos confidenciales de ahora en adelante. Al juntar todo esto con las rigurosas normas de conformidad que están estrechamente vinculadas a la seguridad de las infraestructuras, es fácil ver cómo el hecho de no actualizar regularmente la infraestructura puede crear un grave riesgo de seguridad e impactar en la situación de seguridad global de la organización.
Adopción de un enfoque de seguridad integral
La seguridad no es un monstruo de una sola cabeza y el abordaje empresarial hacia una seguridad integral y robusta debe permanecer igualmente multifacético. Esto incluye no olvidar ni desestimar la importancia de actualizar periódicamente la infraestructura on premises, incluso aunque las empresas construyan soluciones de nube híbrida cada vez más complejas.
[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]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Brindamos excelencia en calidad y experiencia para tu recorrido en la nube, ofreciéndote material confiable y trabajando continuamente de la mano de especialistas calificados que colaboran con nosotros para poner a tu disposición las mejores soluciones y estrategias del mercado para tu aprendizaje.
Queremos presentar a 6 de nuestros principales Partners, siempre vanguardistas con lo último del mundo de la TI ¡para ti!
NetApp
Ofrecemos un portafolio completo de formación oficial de NetApp para LATAM. Todos nuestros instructores son expertos certificados con amplia experiencia práctica.
Microsoft
Contamos con una gama de entrenamientos Microsoft, desde cursos básicos hasta cursos especializados de alto nivel. Todos nuestros instructores son expertos certificados con amplia experiencia práctica en sus áreas de especialización.
IBM
Como IBM Education Delivery e IBM Sales Partner de Arrow, ofrecemos todos los cursos de formación autorizados de IBM en todo el mundo.
Google Cloud
Como socio de formación autorizado de Google Cloud, proporcionamos la posibilidad de adquirir habilidades necesarias para desarrollar y operar infraestructuras y aplicaciones en Google Cloud.
Cisco
Somos Cisco Platinum Learning Partner galardonado, entregando un diverso abanico de entrenamientos, que comprenden desde cursos de nivel de básico hasta cursos especializados de alto nivel. Todos nuestros instructores son expertos certificados con amplia experiencia práctica en sus áreas de especialización.
AWS
AWS Authorized Training Partner (ATP) en América Latina. Facilitamos un plan de estudios completo para la certificación, aceleramos también su proceso de adopción hacia la nube de AWS a través de servicios y soluciones de calidad educativa.
¿Que esperas para iniciar tu entrenamiento con nosotros? Comienza con él que sabe
Fast Lane – Conectándote a la nueva era[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Preferencia, lealtad, satisfacción son adjetivos que todas las empresas del mundo sin importar el producto, servicio o solución persiguen en sus clientes, todas las empresas desean a toda costa ser las favoritas a la hora de calificación de un cliente.
Solo que para lograr ser las elegidas no basta con tener un excelente producto o servicio, es necesario tener un ingrediente que pocas logran implementar y ejecutar casi a la perfección: La Experiencia. Este adjetivo es el más codiciado porque la experiencia que un cliente tiene con una marca es la que realmente consigue enlazar a los otros tres: una buena experiencia en el cliente logra preferencia, satisfacción y lealtad.
Ahora, La Experiencia del Cliente o Customer Experience (CX: sus siglas en inglés) ¿es una moda o una necesidad?.
Parece ser una moda pues en los últimos tiempos estas dos palabras y su concepto está siendo abordado en todo el mundo y haciendo que muchas compañías hablen de ella enfocando esfuerzos importantes para conseguir que sus clientes tengan una mejor experiencia con su marca más allá de un call center, de encuestas, de eventos, de obsequios, descuentos, o tratamientos especiales, esfuerzos que han llevado a crear áreas especializadas en la Experiencia soportadas por tecnología, procesos, gente que solo piensa en una solo sentimiento: Felicidad, que el cliente esté feliz.
Y es por ello que no puede ser una moda pasajera, CX es una necesidad, porque la felicidad es un sentimiento que debe ser permanente y casi un mandato en una compañía: tener a los clientes felices.
La Experiencia del Cliente es ahora más que antes muy importante tanto como las ganancias y la excelencia de los productos o servicios, porque ahora existe mucha más competencia y estamos en un mundo donde el modelo de consumo cambió y estar a la altura de un cliente cada vez más exigente, requiere modelos especializados y automatizados.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por: Verónica Vives – CX Marketing Manager Cisco LATAM[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Ahora que sabes qué es el Machine Learning, entendamos un poco más sobre el rol que juega este profesional.
Dentro de las carreras de datos, Machine Learning Engineer fue el último que surgió, ocupándose de la parte de monitoreo y poniendo los modelos en producción, estructurando y facilitando el deploit de Data Scientit.
Para hacerlo más fácil, comencemos analizando los pasos de un proyecto de Data Science para una mejor comprensión.
En este primer momento, se produce la cuestión empresarial y la comprensión, el cliente presenta los problemas y luego hay una comprensión real del dolor del cliente. Después de comprender las raíces de los problemas, llegamos a la fase de recopilación de datos, donde hay una gran cantidad de SQL, solicitudes y APIs distribuidas en un solo lugar. Una vez realizado este paso y la limpieza de datos, se entiende qué es un problema sistémico y cuál es un problema intrínseco del negocio.
Posteriormente se realiza la exploración de datos, donde se utilizan técnicas y estadísticas para comprender el fenómeno que se está modelando a través de los datos, en ese momento en que se genera inshtg, para comprender las variables y el modelo que será mejor aplicado. Pasando al paso de modelado es donde el algoritmo comienza a aprender y aplicar transformaciones y separaciones para preparar los datos.
A partir de esta fase se inicia el algoritmo de Machine Learning, donde se aplican los algoritmos para aprender el comportamiento o asignación deseada, luego se realiza la evaluación de este algoritmo, separando lo que es bueno, de lo que no y luego de este análisis de desempeño del modelo se irá para producción, donde se traslada a un entorno Cloud donde el dispositivo de Internet es capaz de consumir las previsiones que el modelo proporciona. La continuación de este proceso es el papel del Machine Learning Engineer. Obviamente, el desarrollo en sí no es tan simple como parece.[/vc_column_text][us_image image=”7384″][us_separator size=”small”][vc_column_text]
Responsabilidad del Machine Learning después del proceso
Todo comienza con la productización del flujo de datos, de donde sacas todas las tareas, desde la recopilación de datos hasta el modelo de producción, para convertirse en un producto que sea fácil de escalar, fácil de mantener y siempre mantenido de forma organizada para el trabajo de otros profesionales.
Después de volverse un producto, integraremos el modelo; ejemplo: frontend consume las predicciones de sus modelos, cada vez que el usuario ingresa y la página de inicio se está cargando, el frontend consume la predicción del modelo y habla sobre la propensión de los productos del cliente, por lo que no puede demorar en regresar sino ralentiza el sitio, para eso necesitamos integrar en otros sistemas respetando los requisitos. Finalmente, es necesario crear Técnicas de Monitoreo, donde se crean métricas para saber si el modelo es correcto o si los errores están aumentando; como es la distribucion de variables, etc.
Te explicamos el proceso
Data Scientits recolecta los datos, entrena el modelo y luego pasará a producción para ser aplicado, a partir de este punto comienza el rol del Machine Learning.
Recordando que los clientes pueden consumir el resultado a través del backend, sitio web, dispositivo móvil e IBA, para conectar a las personas que necesitan las predicciones con los modelos que las brindan, es necesario realizar una API (conexión entre los dos mundos de cliente y servicio, según se explica en nuestras redes sociales) los clientes comienzan a realizar solicitudes a la API, ésta interpretará la solicitud y si tiene permiso para acceder a estos datos.
Los datos de API son datos sin procesar, es decir, datos de RO, porque los datos no vienen con las transformaciones que usamos allí en Model Training. Por lo tanto, es necesario cambiar los datos de RO para la feature, así se realizará la predicción.
Podemos usar la siguiente idea como ejemplo: una persona tiene la aplicación y quiere ver la predicción de los ingresos de la tienda. Una de las features es la edad del usuario, cuánto tiempo está abierta la tienda… esta feature se almacena en el Feature Store, donde puede encontrar varias características que los Data Scientits crearon para poder modelar y entrenar los modelos de Machine Learning.
Dentro de la Feature Store, en este caso, encontraríamos en su interior varios datos, como la fecha en que la tienda comenzó a operar. Luego, la API va a Feature Story y recupera las features solicitadas por el modelo que fue entrenado para hacer esta predicción y regresa al modelo de Machine Learning con el conjunto de features, hace la predicción y regresa a la API, que devuelve la información a el cliente que hizo la predicción.
Este ejemplo sería un proceso simple, la diferencia es que tiene la función precalculada dentro de una tienda de funciones, que debe actualizarse cada vez. *Farture consumpotin, es el proceso de consumir la feature.
Para mantener la feature store actualizada, es necesaro consultar el Data Warehouse, donde se encuentran los datos modelados (realizados por el Data Engineer), para crear una feature y así almacenarla en la feature store, este proceso se llama Feature Creation.
Echa un vistazo a la ejemplicación mediante un modelo visual[/vc_column_text][us_image image=”7383″][vc_column_text]Esta imagen representa el papel completo del Machine Learning Engineer, centrado en la producción en lugar del desarrollo, lo que ayuda a los Data Scientes a poner los modelos en producción más rápido.
Machine Learning ayuda a crear las clases donde los Data Scients importan y reescriben los métodos para realizar el entrenamiento, después de que el modelo se entrena y se devuelve con todos los métodos utilizados y las características creadas se aplican en producción.
Esperamos que te haya resultado más fácil comprender cómo funciona el rol del Machine Learning Engineer. Si tienes alguna pregunta, comentario o sugerencia, estaremos encantados de ayudarte y responder. Es importante recordar que contamos con contenido rápido y muy útil en nuestras redes sociales, allí también ponemos casillas de preguntas para apoyarte lo más posible en este camino de conocimiento y aprendizaje.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por: Mayara Pimentel | Adaptación: Karina Ríos | Revisión: Raphael Silva[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]