[vc_row][vc_column][vc_column_text]Microsoft anunció recientemente un avance significativo en el campo de la computación cuántica con el lanzamiento del chip Majorana 1, el primer procesador cuántico del mundo impulsado por qubits topológicos. Este desarrollo promete transformar la forma en que abordamos problemas complejos en varias industrias y podría conducir al descubrimiento de nuevos medicamentos, el desarrollo de materiales avanzados, la mejora de los sistemas de inteligencia artificial y la optimización de procesos industriales. Acercando así la computación cuántica a la realidad práctica.
¿Qué es Majorana 1?
Majorana 1 es un chip cuántico desarrollado por Microsoft que utiliza una nueva arquitectura llamada Núcleo Topológico. Esta arquitectura permite que el chip admita hasta un millón de qubits en un solo procesador del tamaño de la palma de la mano. Los qubits, o bits cuánticos, son las unidades básicas de información en la computación cuántica, capaces de representar simultáneamente los estados 0 y 1, a diferencia de los bits clásicos que sólo representan un estado a la vez. Esta capacidad de superposición permite a las computadoras cuánticas procesar cantidades masivas de información en paralelo, lo que las hace extremadamente poderosas para ciertas clases de problemas.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_row_inner][vc_column_inner][us_separator][vc_column_text]
El chip cuántico Majorana 1 de Microsoft introduce una tecnología revolucionaria basada en qubits topológicos, diseñados para mejorar la estabilidad y reducir los errores en la computación cuántica. Estos qubits utilizan fermiones de Majorana, partículas teorizadas en la década de 1930 por el físico Ettore Majorana, que poseen propiedades únicas que los hacen altamente resistentes a las interferencias externas.
Para lograr esta estabilidad, se emplea un nuevo estado de la materia denominado superconductor topológico, que protege la información cuántica de perturbaciones. Microsoft ha desarrollado topoconductores, materiales innovadores compuestos de arseniuro de indio y aluminio, manipulados a escala atómica, lo que permite fabricar estos qubits con mayor precisión.
Microsoft da un importante paso adelante en la computación cuántica con el chip Majorana, que aporta una estabilidad y eficiencia nunca vistas. No se trata solo de tecnología punta: es la puerta a un futuro en el que los problemas complejos se resolverán en segundos.
Marcondes Alexandre, DBA @ Universidade Federal do Ceará – Microsoft MVP Alumni, Cloud Computing – Instrutor Expert Fast Lane
Impacto en la computación cuántica
El desarrollo de Majorana 1 representa un gran avance hacia la creación de computadoras cuánticas escalables y confiables. Gracias a su capacidad de integrar hasta un millón de qubits en un solo chip, se abren nuevas posibilidades para resolver problemas complejos que las computadoras tradicionales no pueden abordar.
Entre sus aplicaciones más prometedoras se incluyen: ✅ Descubrimiento de nuevos medicamentos mediante simulaciones avanzadas. ✅ Optimización de procesos industriales para mejorar la eficiencia. ✅ Desarrollo de materiales avanzados con propiedades innovadoras. ✅ Mejoras en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Además, la arquitectura Majorana 1 introduce un control digital de qubits, lo que simplifica el diseño y el funcionamiento de los sistemas cuánticos en comparación con los enfoques analógicos tradicionales.
Desafíos y futuro de la computación cuántica
A pesar del enorme potencial de Majorana 1, todavía existen desafíos a superar antes de que la computación cuántica sea una realidad accesible. Algunos de los principales retos incluyen:
🔹 Temperaturas extremas: Los qubits requieren mantenerse cerca del cero absoluto para preservar su coherencia cuántica. 🔹 Corrección de errores cuánticos: Es necesario mejorar la precisión y reducir los errores en sistemas de gran escala. 🔹 Interconectividad entre qubits: Se deben desarrollar métodos más eficientes para la comunicación entre qubits dentro de un procesador cuántico.
Sin embargo, Microsoft estima que, con el desarrollo de Majorana 1, la llegada de ordenadores cuánticos funcionales se producirá en años en lugar de décadas, acelerando la adopción de esta tecnología disruptiva.
Conclusión: El futuro de la computación cuántica está más cerca que nunca
El lanzamiento de Majorana 1 marca un hito clave en la evolución de la computación cuántica. Gracias a su arquitectura innovadora y la implementación de qubits topológicos, esta tecnología tiene el potencial de transformar industrias enteras y resolver problemas que hoy parecen inalcanzables.
Aunque aún quedan desafíos técnicos por superar, los avances actuales sugieren que la computación cuántica práctica está cada vez más cerca, lo que promete una revolución en la ciencia, la tecnología y la sociedad en general. 🚀
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Con el constante avance de la tecnología, la demanda por certificaciones y entrenamientos especializados sigue en aumento. Profesionales de TI, ingenieros y líderes empresariales están invirtiendo cada vez más en su capacitación para mantenerse actualizados y competitivos en el mercado. Fast Lane, socio oficial de grandes empresas como AWS, Cisco, Microsoft, Google, Red Hat y otros, es un referente en educación tecnológica, ofreciendo entrenamientos que están transformando el futuro del mercado laboral.
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[vc_row][vc_column][vc_column_text]La popularidad masiva de la inteligencia artificial (IA) y sus aplicaciones en diversos ámbitos ha suscitado una pregunta inevitable: ¿Afectará esto mi trabajo? ¿Podrán estas herramientas reemplazarme, especialmente si cualquier persona puede utilizarlas?
Como Diseñador Gráfico de vocación, me resistí durante mucho tiempo a incorporar estas tecnologías en mi práctica, desde el famoso ChatGPT hasta aplicaciones capaces de generar diseños, imágenes y ediciones. Influenciado por publicaciones en redes sociales donde profesionales expresaban su preocupación sobre el potencial de la IA para desplazar a los humanos, decidí mantenerme al margen.
Sin embargo, mi perspectiva cambió tras asistir a dos eventos organizados por gigantes como AWS y Microsoft en la Ciudad de México, centrados en la IA Generativa. Allí, pude apreciar cómo estas herramientas no solo pueden facilitar la creación de contenido para el entretenimiento, sino que ofrecen soluciones innovadoras en diversas profesiones.
Algunos usos en diferentes sectores profesionales
Se presentaron ejemplos concretos sobre el uso de la IA en la construcción, donde se puede determinar el tipo de cemento adecuado para proyectos específicos, así como en el sector salud, donde se generan diagnósticos rápidos y detallados a partir del análisis de exámenes clínicos, algo crucial en situaciones de emergencia.
En el ámbito de la programación, la IA puede complementar y verificar códigos en tiempo real, asegurando que sean óptimos para su implementación. Estas aplicaciones no solo aumentan la productividad, sino que también mejoran la calidad del trabajo realizado.
Las palabras del director general de Microsoft en México resonaron en mí: la IA está diseñada para agilizar procesos y mejorar la productividad en cualquier campo, ya sea en arquitectura, medicina, diseño, programación o gastronomía. Comprender y dominar estas herramientas puede transformar tu entorno laboral y permitirte alcanzar logros significativos.
Cambiar es de sabios
Desde ese momento, he sentido una creciente curiosidad por utilizar la IA, no solo en diseño, sino también en otras áreas donde tengo oportunidades de mejora. De hecho, pedí apoyo a la IA para editar mi contenido editorial y el cambio ha sido notable.
Por lo tanto, te animo a no temerle a la inteligencia artificial. Atrévete a integrarla en tu carrera profesional. En un mercado laboral donde se valoran la iniciativa y la productividad, considerar a la IA Generativa como aliada te acercará al éxito más de lo que imaginas.
Un día completo explorando el potencial de la IA de Microsoft
El pasado miércoles 2 de octubre de 2024, se celebró el Microsoft AI Partner Training Day en la ciudad de México, en el recinto Expo Santa Fe. Este evento reunió a desarrolladores, analistas de datos, profesionales de ventas y preventas, así como a tecnólogos de vanguardia, ofreciendo una jornada dedicada a conocer y experimentar con la IA generativa de Microsoft a través de diversas sesiones de entrenamiento, talleres inmersivos y charlas de expertos en la materia. La ocasión fue propicia para fomentar un ambiente de aprendizaje, compartir experiencias y establecer vínculos comerciales y colaboraciones entre los asistentes.
La apertura del evento estuvo a cargo de Rafael Sánchez Loza, Presidente y Director General de Microsoft México, quien compartió datos significativos sobre el crecimiento de la plataforma de IA de la compañía, así como algunos proyectos destacados realizados en colaboración con grandes empresas del país. Estos proyectos abarcan múltiples sectores, como la medicina, con análisis clínicos, la construcción y la educación, demostrando el potencial de la IA para transformar entornos laborales y personales. Su lema, “El copiloto eres tú”, resuena con la misión de empoderar a los usuarios a través de la tecnología.
Diferentes charlas y entrenamientos
Las sesiones de entrenamiento se centraron en diversos aspectos, incluyendo el ecosistema de Microsoft AI, el diseño e implementación de aplicaciones de IA en Azure, seguimiento de ventas, y aplicaciones en el ámbito legal. Los talleres permitieron a los asistentes experimentar la aplicación de estas herramientas en tiempo real, mientras que los foros de debate facilitaron un espacio para discutir y aclarar dudas con expertos oficiales.
Como parte de Fast Lane, tuvimos el honor de contar con un stand donde brindamos información sobre nuestros servicios como Learning Partner oficial de Microsoft. Nuestro objetivo fue que los asistentes pudieran complementar el conocimiento adquirido durante el evento con nuestros programas de entrenamiento y capacitación, orientados a obtener diferentes certificaciones en IA y otras áreas que ofrece el proveedor.
Te invitamos a conocer nuestro portafolio de entrenamientos y a permitirnos acompañarte en tu camino hacia la certificación que necesites, ya sea para ti o para tu equipo de trabajo.
Sin duda, fue un día repleto de información valiosa y aplicable. Estaremos encantados de participar en futuros eventos y seguir apoyando el crecimiento en el ámbito de la inteligencia artificial.
[vc_row][vc_column][vc_column_text]A medida que se desarrolla el Mes de la Concientización sobre la Ciberseguridad, es crucial destacar uno de los problemas más urgentes en el panorama digital: la seguridad y la resiliencia de la IA.
Entonces, hoy desarrollaremos un tema que abarca las tendencias actuales con la importancia de mantener nuestra información segura.
El Creciente Rol de la IA en los Negocios
La inteligencia artificial ya no es un concepto futurista, sino una fuerza transformadora que está redefiniendo todas las industrias. Desde mejorar las experiencias de los clientes hasta optimizar operaciones y habilitar análisis de datos avanzados, el potencial de la IA es vasto. Sin embargo, junto con estos grandes desarrollos tecnológicos, surgen preocupaciones de seguridad cada vez más importantes.
Y como resultado, un reciente informe de Seguridad y Gobernanza de la IA, publicado por Immuta, encontró que el 80% de los expertos en datos están de acuerdo en que la IA está aumentando los desafíos de seguridad de la información.
Los Riesgos de Seguridad de la IA
Los sistemas de IA, al igual que cualquier otra tecnología, no están exentos de amenazas. Enfrentan desafíos únicos de seguridad, entre ellos:
Privacidad y Protección de Datos: Los sistemas de IA dependen en gran medida de los datos. La integridad y confidencialidad de estos datos son fundamentales. Las brechas pueden exponer información sensible y socavar la confianza.
Ataques Adversarios: Los modelos de IA pueden ser manipulados mediante ataques adversarios, en los que se alteran sutilmente las entradas para engañar al sistema y hacer que tome decisiones incorrectas. Esto puede comprometer la precisión y la fiabilidad de las aplicaciones de IA.
Robo de Modelos y Reingeniería Inversa: Los atacantes pueden intentar robar modelos de IA o aplicar ingeniería inversa para comprender y explotar sus vulnerabilidades, lo que lleva al robo de propiedad intelectual y a interrupciones operativas.
Problemas de Sesgo y Equidad: Los sistemas de IA pueden perpetuar inadvertidamente los sesgos presentes en los datos de entrenamiento. Esto puede conducir a resultados injustos y complicaciones legales, lo que agrava aún más las preocupaciones de seguridad.
A medida que la tecnología de IA evoluciona, también lo harán las amenazas y desafíos que enfrenta. Las empresas deben mantenerse vigilantes y adaptables, actualizando continuamente sus estrategias de seguridad para abordar los riesgos emergentes. Invertir en educación y formación continua es clave para mantenerse a la vanguardia en el cambiante panorama de la seguridad de la IA. Durante el Mes de la Concientización sobre la Ciberseguridad, instamos a las organizaciones a reflexionar sobre su postura de seguridad en IA y a tomar medidas proactivas para fortalecer sus defensas.
En Fast Lane, ofrecemos soluciones de capacitación globales y completas de los principales proveedores de la industria, equipando a tu equipo con las habilidades necesarias para proteger tu organización y sus partes interesadas en la era digital. Como Socio de Capacitación Autorizado para Microsoft, Cisco, Palo Alto Networks y más de 30 reconocidos proveedores de TI, ofrecemos una amplia gama de cursos impartidos por nuestra red global de 4,000 profesionales con experiencia. Esto nos convierte en tu destino confiable para todas tus necesidades de capacitación empresarial.
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[vc_row][vc_column][vc_column_text]La implementación de proyectos de Big Data ofrece grandes oportunidades para las empresas, permitiendo decisiones más inteligentes basadas en datos. Sin embargo, estos proyectos presentan una serie de desafíos técnicos y culturales que deben ser abordados para tener éxito. A continuación, exploraremos estos obstáculos y cómo superarlos.
Principales Desafíos Técnicos
Volumen y Velocidad de los Datos La enorme cantidad de datos que se generan diariamente requiere una infraestructura robusta y escalable. Además, la velocidad a la que estos datos llegan demanda sistemas capaces de procesarlos en tiempo real. Herramientas como Apache Hadoop y Apache Spark son ampliamente utilizadas para manejar el procesamiento paralelo y el almacenamiento en clústeres distribuidos, lo que garantiza escalabilidad y tolerancia a fallos.
Variedad y Calidad de los Datos Otro desafío crítico es la diversidad de los datos —estructurados, semiestructurados y no estructurados— lo que requiere enfoques variados para el análisis. Además, la calidad de los datos puede influir significativamente en los resultados. Las empresas deben invertir en procesos rigurosos de limpieza y validación antes de cualquier análisis.
Seguridad y Privacidad Con el crecimiento exponencial de los datos, las preocupaciones sobre la privacidad y seguridad son más importantes que nunca. Las soluciones que implementan cifrado de datos y controles de acceso robustos son esenciales. Proveedores de nube como AWS y Microsoft Azure ofrecen servicios de seguridad que permiten proteger datos sensibles contra ataques.
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Desafíos Culturales
Falta de Mano de Obra Calificada La implementación de proyectos de Big Data requiere profesionales altamente especializados en análisis de datos, estadística y programación. La escasez de talento calificado es un problema global, lo que obliga a las empresas a invertir en el desarrollo interno y en la capacitación a través de certificaciones especializadas.
Resistencia al Cambio La transformación hacia una cultura orientada a los datos no ocurre de un día para otro. A menudo, existe resistencia por parte de equipos que no están familiarizados con las nuevas tecnologías y metodologías. Una solución es promover capacitaciones y talleres que muestren los beneficios del uso de Big Data.
Oportunidades
Superar estos desafíos abre una gran cantidad de oportunidades. El análisis de Big Data puede proporcionar valiosos insights sobre el comportamiento del consumidor, optimizar procesos operativos e incluso predecir tendencias del mercado. Herramientas como Microsoft Azure y Google Cloud ofrecen plataformas robustas que ayudan a las empresas a extraer valor de los datos de manera eficiente.
Además, la integración del Big Data con Machine Learning e Inteligencia Artificial permite la automatización de procesos y la generación de soluciones predictivas, lo que hace que las operaciones sean más ágiles.[/vc_column_text][vc_column_text]
Cómo Superar Estos Desafíos
Elegir las Herramientas Adecuadas Utilizar plataformas consolidadas como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure que ofrecen soluciones integradas para el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos facilita la implementación de proyectos.
Capacitación Continua Invertir en certificaciones y cursos especializados en Big Data es crucial. Fast Lane ofrece una variedad de cursos, como la Especialización en Big Data de AWS, que capacita a los profesionales para manejar grandes volúmenes de datos y extraer insights estratégicos.
Adoptar una Cultura de Datos Las empresas deben promover una cultura que valore el análisis de datos en todas las decisiones. Para ello, es esencial que los líderes estén alineados con las estrategias de Big Data, incentivando el uso de datos en todas las áreas.
Al superar estos obstáculos, las empresas pueden posicionarse de manera más competitiva, utilizando el Big Data para transformar datos en activos estratégicos que impulsen el crecimiento y la innovación.
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[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
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[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.
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Fast Lane – Conectándote a la nueva era[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
