Su capacidad para ofrecer todo tipo de imágenes impactantes, fotorrealistas o rediseñar algunas de las obras más importantes de la historia del arte parece ilimitada. Aprovechar su potencial está al alcance de todos. Por eso queremos mostrarte cómo empezar a crear arte con Inteligencia Artificial.
¿Las IAs pueden crear arte?
El pasado mes de septiembre saltó la polémica cuando la obra del diseñador de videojuegos Jason Allen, generada a mediante Midjourney, titulada Théâtre d’Opéra Spatial, se alzaba con el primer premio en el concurso de arte Feria Estatal de Colorado, en Estados Unidos. Desde entonces han surgido voces de creadores que vaticinan «la muerte del arte ante nuestros ojos». Pero, ¿es realmente así?
Tal y cómo analizo nuestro profesor, Carlos Picazo, en la Masterclass que dedicamos a las IAs generadoras de imágenes, las posibilidades y consecuencias que la generalización de esta tecnología ofrece son todavía inimaginables.
Pero lo que sí empieza a vislumbrarse es que la capacidad técnica plástica de un artista puede, en un futuro próximo, dejar de ser determinante para que pueda plasmar sus creatividad en un resultado visual. Tal y como señaló Picazo, analizando cómo funcionan la mayoría de estos algoritmos nos encontramos ante, básicamente, unas herramientas muy potentes que nos ayudan a dar rienda suelta a nuestra creatividad.
Aunque es el algoritmo quien ofrece el resultado final, el papel esencial lo seguimos teniendo los usuarios. Sin saber qué tipo de resultados perseguimos y cómo transmitírselo a la IA no podremos obtener todo el potencial que nos ofrece. Para ello debemos ser capaces de ofrecer una serie de instrucciones concretas al algoritmo. La mayoría de éstas son descripciones escritas sobre lo que buscamos obtener. Es lo que se conoce como prompt, y es en su elaboración donde se puede llegar a distinguir al verdadero artista de quién no lo es.
Cómo generar un buen prompt
¿Cualquiera puede generar una obra de arte a partir de una IA generadora de imágenes? En principio sí, pero no es tan sencillo como parece. Para empezar debemos ser conscientes de las diferentes opciones que las plataformas nos ofrece.
Cada una tiene sus peculiaridades, algunas están especializadas en ofrecer imágenes fotorrealistas, mientras otras son más adecuadas para quienes buscan generar imágenes de corte más pictórico. Por eso lo que te recomendamos es que pruebes varias y elijas las que mejor se adaptan a los resultados que buscas. Estás son algunas de las más usadas en la actualidad:
Además, aunque no tengamos destreza técnica, no se puede negar que si no tienes un conocimiento sólido de diseño, fotografía o bellas artes tienes cierta desventaja, ya que no podrás transmitir con la precisión adecuada a la Inteligencia Artificial lo que deseas que te genere. Tus conocimientos en historia del arte, por ejemplo, también pueden ser interesantes, ya que podrás señalar en el prompt qué estilo de obra estás buscando.
Posteriormente debemos tener claro cuál es el objeto que deseamos que se genere y en qué contexto. Aquí es donde podemos dar rienda suelta a nuestra imaginación y realizar combinaciones todo lo estrambóticas queramos.
Por último, y no menos importante, es tener el suficiente criterio para distinguir si lo que la IA nos muestra tiene la calidad e intención que nosotros buscamos. Es decir, aquí entra en juego la propia capacidad de crítica y visión artística que tengamos.
Una buena práctica para empezar es analizar prompts de obras que nos hayan gustado y, si queremos, usarlas como base y realizar nuestras propias reinterpretaciones.
Los artistas del futuro
Como se puede comprobar, los artistas disponen de un valioso recurso a su disposición, que no va a sustituirlos como creadores, pero que sí va a cambiar, en muchos casos, el proceso creativo, dando paso a otras maneras de afrontarlo. Nos encontramos entonces ante un cambio en los modelos de creación. Se abre un campo de posibilidades de todo tipo para los creadores visuales, por lo que quienes sean capaces de sacarles el máximo partido a este tipo de herramientas y logren explorar sus posibilidades estarán un paso por delante del resto.
En MIOTI explicamos en profundidad el funcionamiento de las redes neuronales profundas y los algoritmos de aprendizaje automático en programas como nuestro Master en Deep Learning. En él proporcionamos un recorrido teórico-práctico se aprenderán a utilizar las herramientas más importantes y a implementar soluciones de Inteligencia Artificial desde cero, con una metodología eminentemente práctica y enfocada a la aplicación del conocimiento en entorno reales.
Se trata conjuntos de archivos de código optimizado y libre de errores que se utilizan para desarrollar todo tipo de aplicaciones. Su objetivo es facilitar la programación, al proporcionar funcionalidades comunes, que ya han sido resueltas previamente por otros programadores. Siendo Python uno de los lenguajes más utilizados en la actualidad en el mundo del data science y con mayor proyección de futuro sus usuarios tienen la suerte con poder acceder a un sinfín de librerías de código a a las que recurrir. Por eso si estás empezando en el mundo del dato queremos recomendarte cuatro librerías de Python imprescindibles para data science.
Pandas es posiblemente la biblioteca de código abierto más popular entre los desarrolladores de Python, especialmente en los campos de la data science y machine learning. Su popularidad se debe a que proporciona una estructura muy potente y flexible para manipular y tratar fácilmente los datos.
¿Qué ofrece Pandas? Pandas proporciona herramientas que permiten:
- Leer y escribir datos en diferentes formatos: CSV, Microsoft Excel, bases SQL y formato HDF5.
- Seleccionar y filtrar de manera sencilla tablas de datos en función de posición, valor o etiquetas.
- Fusionar y unir datos.
- Transformar datos aplicando funciones tanto en global como por ventanas.
- Manipulación de series temporales.
- Generación de gráficas.
En cuanto a representación los principales tipos de datos que pueden representarse con Pandas son:
- Datos tabulares con columnas de tipo heterogéneo con etiquetas en columnas y filas.
- Series temporales.
Si necesitas recursos para representar datos en dos dimensiones de forma profesional, Matplotlib es tú librería. Como señala en su web (y tiene razón), esta librería «hace que las cosas fáciles sean fáciles y las difíciles sean posibles«.
Con ella podrás, entre otras cosas:
- Generar gráficos listos para ser publicados.
- Crear figuras interactivas que puedan hacer zoom, desplazarse, actualizar.
- Personalizar el estilo visual y el diseño de los gráficos.
- Exportar los resultados a multitud de formatos de archivo.
- Insertar los gráficos generados en JupyterLab e interfaces gráficas de usuario.
Scikit Learn es una las mayores bibliotecas open source de código especializada en machine learning. Es principalmente usada por sus algoritmos de clasificación, regresión y análisis de grupos y destaca por su elevado grado de madurez, lo que la hace adecuada para crear modelos predictivos listos para poner en funcionamiento.
Entre sus principales características podemos señalar:
- Capacidad Clustering, lo que le permite formar grupos cerrados y homogéneos a partir de un conjunto de elementos que tienen diferentes características o propiedades, pero que comparten ciertas similitudes.
- Ensemble methods, es decir, algoritmos de aprendizaje supervisados y no supervisados.
- Validación cruzada, por lo que dispone de varios métodos para verificar la precisión de los modelos supervisados.
- Varios conjuntos de datos o datasets de prueba.
- Extracción y selección de características de imágenes y texto.
- Reducción de la dimensionalidad.
- Optimización o ajuste de hiperparámetros.
Una de las mejores opciones para la estructuración de datos es a través de arrays, un recurso habitual que permite organizarlos en forma de tabla o cuadrícula de distintas dimensiones. Frente a las listas predefinidas en Python la ventaja de NumPy es que el procesamiento de los arrays se realiza mucho más rápido (hasta 50 veces más) que las listas, lo cual la hace ideal para el procesamiento de vectores y matrices de grandes dimensiones.
Además NumPy destaca por :
- Una velocidad muy alta , gracias a estar escrito en C, algo fundamental cuando trabajamos con grandes conjuntos de datos la velocidad.
- Junto a los arrays incluye multitud de funciones para operaciones matemáticas, de lógica, de ordenación, estadísticas, de entrada y salida para leer y escribir ficheros, etc.
En nuestros programas formativos, como el Máster en Data Science & Big Data, utilizamos estas librerías de Python y muchas más. Para nosotros es un lenguaje imprescindible, por lo que contamos con nuestro curso Python Para Beginners que te permitirá formarte con desarrolladores expertos y que te capacitará para desarrollar todo tipo de aplicaciones en el lenguaje de programación de moda en la actualidad.
Un encuentro que tuvo lugar en nuestras instalaciones en TheCUBE y en el que Fabiola Pérez habló con Tech Holders de formación e innovación, así como de la historia de nuestra escuela.
MIOTI Tech & Business School nació hace más de cinco años con una clara vocación: formar a todos aquellos perfiles que las empresas tecnológicas punteras estaban demandando – y siguen demandando –, pero que no estaban disponibles en ese momento en el mercado laboral.
Una pizarra en blanco
Tras licenciar a más de 600 alumnos, y esperando llegar este año a los 800, puede parecer que el camino ha sido sencillo. Pero la realidad es que, en los inicios, enfocamos nuestra entrada en el sector de la formación TI como si fuera una pizarra en blanco, y realizamos mucha investigación de mercado para ver dónde podíamos aportar valor real, considerando también las necesidades que nuestras propias startups tenían y tienen.
Al inicio, presentamos nuestros dos primeros programas centrados en Data Science y un máster de Internet de las Cosas con un objetivo claro: tener ingenieros listos para trabajar en negocio lo antes posible.
Tecnología con enfoque de negocio
Y con esta idea en la cabeza, se construyó el valor diferencial de MIOTI Tech & Business como escuela: ser tecnológicos, pero aplicar la tecnología al negocio. “Es mucho más fácil ofrecer formación TI a una profesional de una empresa que hacer lo contrario. Y es que la visión de negocio necesita más tiempo de construcción, ya que tiene que ver con la estrategia de la empresa y necesita un aprendizaje más profundo, mientras que la capacidad técnica está relacionada con la práctica, los conocimientos, etc”.
En este sentido, muchos de los alumnos de MIOTI son profesionales que ya tienen esa visión de negocio.
Una escuela de nuestros alumnos
Esto nos obliga, como escuela, a adaptarnos a sus horarios para facilitarles la vida. “Por la tarde, la escuela pertenece a los alumnos. Por eso las formaciones empiezan a partir de las 18.30 – que es cuando nuestros alumnos han salido de trabajar – y terminan a las 22.30. Además, todas las formaciones se graban y se emiten en live streaming para que los alumnos decidan si vienen o no a la escuela, en función de su disponibilidad”. Por otro lado, por las mañanas nos centramos en formaciones in-company, cursos tecnológicos de calidad y practicas diseñadas a demanda, sobre todo para grandes corporaciones.
Entre los programas de formación e innovación de la escuela, el máster de Data Science y Big Data es el número uno. También contamos con programas Executive – como el máster de Transformación Digital – diseñados para perfiles con una mayor experiencia que buscan acercarse a la tecnología.
Todas las formaciones de MIOTI se caracterizan por una duración breve (entre 4 meses y un año), por ser 100% prácticas (nada de postureo), y sobre todo por estar en constante renovación y actualización.
“Estamos en permanente búsqueda de profesorado, en permanente escucha activa de nuevas tecnologías, y seguimos poniendo mucho esfuerzo a nivel estratégico», comentó Fabiola. Además, ninguna de nuestras promociones ha sido igual a la anterior. «todas hemos introducido una asignatura, profesor o temática nueva, o incluso, cuando ha sido necesaria, una reestructuración completa en el orden de las clases. Actualizamos los programas en cada promoción y tenemos dos promociones al año”.
Como resultado de esta continua búsqueda y actualización, surgió uno de los acuerdos más importantes para MIOTI como escuela: el que se ha firmado con el Martin Trust Center, el Centro de Emprendimiento del MIT, que permite contar con profesores de esta prestigiosa universidad en las aulas de MIOTI.
Es una efeméride en la que se reconoce el esfuerzo, valor y talento de las mujeres que deciden emprender sus propios negocios además de buscar sensibilizar a la sociedad sobre los obstáculos y dificultades que existen en el ecosistema empresarial y financiero para estas emprendedoras. Una ocasión para que desde MIOTI, una vez más, revindiquemos el talento y el emprendimiento femenino.
Un panorama dispar
La situación del emprendimiento femenino en España es dispar dependiendo del sector al que
se aplique.
Según el informe del Observatorio del Emprendimiento de España (2021-2022), existen 600.000 mujeres emprendedoras en nuestro país, lo que significa que, especialmente desde la pandemia, están empezando a romperse el techo de cristal y las estadísticas más tradicionales.
Sin embargo, las cifras son considerablemente más bajas cuando se trata de proyectos de mayor nivel tecnológico según datos del informe Global Entrepreneurship Monitor 2021-2022. En este sector, menos del 50% de las iniciativas de medio y alto valor tecnológico están lideradas por mujeres, lo que indica la enorme brecha existente en el emprendimiento con un gran impacto potencial.
A la hora de romper esta tendencia y empezar a emprender, las mujeres pueden encontrarse
frente a varios problemas:
1. Escasez de ideas
Fabiola Pérez Ramos, nuestra CEO y co-fundadora, recomienda en estos casos realizar una
intensa investigación de mercado para nutrirnos de tendencias y corrientes actuales, además de buscar necesidades de mercado y analizar a la competencia. Todo con el objetivo de
identificar un valor diferencial que, en última instancia, permita encontrar y posteriormente
aterrizar una idea nueva que funcione como la semilla del futuro nuevo negocio.
Desde MIOTI contamos con nuestros programas Executives, como el eBusiness Executive Program o Data Strategy Executive Program donde formamos a emprendedores y mandos de compañías para que puedan actualizar sus conocimientos en nuevas tecnologías. De esta manera adquieren la base necesaria para poder vislumbrar las oportunidades de negocio que la innovación está proporcionando en todos los sectores de la economía.
2. Falta de conocimientos de gestión
Una vez identificada la idea que moldee el emprendimiento, es posible que surjan dudas sobre cómo iniciar la gestión. En ese caso, la mejor opción es formarse, ya sea a través de cursos reglados o mediante el conocimiento abierto y disponible en Internet. Por ejemplo, existen grandes empresas tecnológicas como Google o HubSpot que cuentan con sus propias academias online con cursos muy interesantes y rápidos que pueden servir para complementar los conocimientos.
3. Miedo al fracaso
La tolerancia al fracaso es vital para todo emprendedor y, por ende, para todo proyecto con ganas de crecer. Para conseguir el éxito, hay que fracasar. No se entiende un proceso sin el otro. El error es inherente al ser humano: equivocarse para conseguir experiencia.
«El perfil del emprendedor debe ser el de una persona que no tenga miedo al fracaso. Suele tener una ambición extraordinaria para conseguir sus metas y propósitos, y, aunque esta debe estar dosificada, es bueno ser ambicioso para saber a dónde se quiere llegar y qué es lo que se quiere conseguir«, señala Fabiola Pérez.
4. Encontrar el foco del negocio
Es probable que una vez iniciado el emprendimiento surjan varias opiniones diferentes sobre
hacia dónde debe dirigirse el foco del negocio. En esos casos, Fabiola recomienda apoyarse en
el equipo de trabajo y remar todos juntos en la misma dirección.
En definitiva, la situación del emprendimiento femenino está avanzando, pero aún queda bastante camino por recorrer para que se equipare la situación entre hombres y mujeres.
Solo a través de la reivindicación del talento y el emprendimiento femenino y mediante la creación de referentes en los que las actuales niñas y adolescentes puedan reflejarse será posible conseguir ese ansiado cambio real y palpable que sea visible para toda la sociedad.
Los sectores líderes donde se concentran la mayoría de los dispositivos conectados son: edificios inteligentes, automoción, sanidad y servicios públicos. A pesar de ello, se trata de un tipo de tecnología que se está extendiendo a todo tipo de sectores y con una alta proyección de crecimiento en los próximos años, por lo que podemos vislumbrar las tendencias IoT para 2023.
El futuro del IoT en datos
Para ilustrar las perspectivas de crecimiento del sector podemos recurrir a unos datos.
Como se puede comprobar, las previsiones vaticinan la extraordinaria importancia que va a adquirir la industria IoT en el futuro próximo. Pero no es necesario esperar, en la actualidad la tecnología de los dispositivos conectados está revolucionando industrias enteras.
Por ejemplo, el 83% de las organizaciones afirman haber mejorado su eficiencia mediante la introducción de la tecnología IoT.
Otro dato, el 94% de los minoristas están de acuerdo en que los beneficios de la implementación de IoT superan el riesgo en la inversión necesaria para materializarla.
Siete tendencias tecnológicas del IoT
1.- Monitorización remota
Tal y como señala McKinsey en su informe sobre el futuro en el sector del Internet de las Cosas, la pandemia del Covid-19 ha servido de catalizador para la aceleración del despliegue de soluciones de IoT en áreas específicas, como el sector health care. Desde monitores de glucosa y cardíacos conectados para pacientes con enfermedades crónicas hasta dispositivos de seguimiento de actividad física para el público en general, las soluciones que complementan la ayuda al bienestar físico han crecido significativamente. Se trata de una tendencia que se incrementará durante el próximo año.
Los periodos de limitación de movimientos también aceleraron la aplicación de sistemas conectados para la supervisión remota de infraestructuras y sistemas, tales como el rendimiento de maquinaria, la ocupación de edificios o la seguridad automatizada. Son sistemas que están demostrando su eficacia y que seguirán extendiéndose próximamente.
2.- Vehículos autónomos
Los avances en la conducción autónoma y semiautónoma seguirán su senda continuada de implantación, por lo que la demanda de una mayor capacidad de sensorización de vehículos seguirá siendo uno de los grupos de valor de IoT de más rápido incremento en 2023. Se prevé una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de aquí a 2030 del 37% solo en el escenario de vehículos de gama alta. Todo ello impulsado por la exigencia cada vez mayor de seguridad y confiabilidad por parte de los consumidores, que solicitan un mayor número de sistemas de asistencia a la conducción, tales como prevención de colisiones frontales, asistencia de punto ciego y controles de crucero adaptativo, entre otros.
3.- Estandarización de protocolos
El crecimiento constante de la red de dispositivos conectados y el altísimo volumen de datos que generan va exigir un esfuerzo aún mayor en el desarrollo de estándares y protocolos globales que se puedan utilizar para comunicarse entre sí, incrementando la eficiencia de los mismos, así como la rapidez y agilidad en la extracción de datos que puedan ser usados en soluciones de Data Science.
4.- Análisis de datos
Y es precisamente el tratamiento de los datos que generan los dispositivos conectados uno de grandes retos que afronta la industria del IoT. La extracción de información de valor de alta calidad juega un papel esencial en la toma de decisiones de cualquier estrategia empresarial. Su uso permite la alimentación que necesita el entrenamiento de los algoritmos de Inteligencia Artificial, lo que hará que los dispositivos IoT se conviertan en uno de las fuentes principales de alimentación de los mismos durante 2023.
5.- Redes avanzadas
La consolidación de las redes 5G impulsará la interconexión de todo tipo de aparatos que, conectados a Internet, disfrutarán de una mejora de la velocidad, la seguridad y la fiabilidad de las redes, lo que acelerará la generalización de los sensores IoT, los wearables, las ciudades y los hogares inteligentes.
6.- Ciudades inteligentes
Las smart cities son ya una realidad. En ellas, las tendencias IoT y la aplicación de tecnologías inteligentes en el entorno urbano está permitiendo la optimización de servicios al ciudadano y la mejora de la planificación urbanística en todo tipo de ámbitos, desde los sistemas de transporte público hasta la gestión de residuos.
Durante 2023 se incrementará la sensorización en las calles, lo que seguirá impulsando el crecimiento de este sector. Tanto es así, que la consultora Markets & Markets prevé que los servicios relacionados con las smart cities crezcan un 18’4% al año, lo que supondría un mercado global de 717.200 millones de dólares para 2023 y una clara tendencia de inversión en los próximos años.
7.- Gemelos digitales
Los gemelos digitales son réplicas virtuales de un producto o sistema real que simulan los elementos físicos, químicos y el entorno del mismo. Se utilizan para realizar previsiones en el comportamiento de los objetos, optimizando los procesos de diseño y mejorando las previsiones de posibles fallas.
Se trata de una tecnología cada vez más presente en la industria, la logística y diseño de infraestructuras complejas, y que sin la participación de dispositivos de sensorización cada vez más avanzados no podría desarrollarse a la velocidad a la que lo está haciendo, ya que son el conducto de alimentación de los datos entre el mundo físico y el virtual que recrea.
Como podemos comprobar, las tendencias IoT para 2023 señalan que esta industria seguirá jugando un papel fundamental en multitud de sectores en alza que necesitan de los dispositivos interconectados para alimentar de datos a los algoritmos de Machine Learning que permitan extraer información de alto valor.
En MIOTI | Tech & Business School somos pioneros en la formación en las últimas tendencias IoT. Gracias a nuestro Máster en Internet de las Cosas y Máster en Internet de las Cosas & Data Science adquirirás los conocimientos para incorporarte a uno de los sectores con mayor proyección de crecimiento en los próximo años.
Adoptar un enfoque que gravite sobre los datos ofrece a estas compañías grandes ventajas, ya que pueden tener una visión mucho más amplia del negocio, siendo capaces de identificar oportunidades y de reaccionar mucho más rápido ante los cambios del entorno. Lo demuestra el éxito de empresas como Netflix, Amazon o BBVA. Pero para llegar a este estado es imprescindible conocer los pasos para convertir una empresa en una Data Driven Company.
Pero para llegar a este estado, en el que poseen el poder de sacar el máximo rendimiento del dato, una empresa que aspire a ser una Data Driven Company debe pasar por un proceso ineludible que podemos dividir en cinco fases.
Fase 1: Data resistant
En esta primera fase la empresa es inmadura en el mundo del dato y se resiste a evolucionar. Nos encontramos con una compañía con una cultura tradicional donde aún no es consciente del poder que guarda en su interior y que reside en los datos que ya maneja.
Fase 2: Data curious
La compañía toma consciencia; existe una materia sobre la que puede trabajar: los datos. Este descubrimiento le hace ver que posee una materia prima que ha estado ahí todo el tiempo, pero no sabe muy bien qué hacer con ella. A partir de ese momento se inicia un proceso de debate interno sobre cómo abordar esta realidad que acaba de ser percibida.
Fase 3: Data aware
La empresa comienza a poner remedio a esta situación. Lo hace iniciando procesos de recopilación y análisis de datos, lo que lleva a que se cree el germen de una cultura del dato en la compañía, la cual empieza a implementar herramientas y a destinar recursos a ello. Está más cerca de convertir la empresa en una Data Driven Company.
Fase 4: Data savy
Los recursos destinados a la recopilación y análisis dan sus primeros frutos. La empresa empieza a vislumbrar el valor estratégico de los datos y comienza a usarlos para obtener el qué y el porqué de los resultados de sus decisiones.
Fase 5: Data driven
En la fase final la compañía es totalmente consciente de que los datos es un recurso estratégico fundamental e implementa una cultura del dato en todos los estamentos de su estructura. En esta fase los datos, y la información derivada de ellos, son el eje de sus decisiones y están disponibles en todos los niveles de su organigrama.
Las jerarquías de Data Driven Company son horizontales, de tal manera que se facilita el que los directivos, los mandos intermedios y los empleados en general puedan comunicarse en todo momento.
Para lograr esta transición hasta convertir la empresa en una Data Driven Company no solo basta con dar el paso de tomar esta decisión, ya que sin profesionales adecuadamente formados no es posible llegar a buen puerto en el viaje de transformación. Programas como Data Strategy Executive Program enfocados a perfiles que líderes que impulsan la transformación digital de las compañías, o el Máster en Data Science & Deep Learning y el Máster en Data Science & Analytics son imprescindible para lograr el éxito en este proceso de transición.
El pasado día 28 de octubre vivimos una jornada muy especial en MIOTI. Como quizás ya sabrás, tras nuestro acuerdo con el Martin Trust Center del MIT hemos incorporado a profesores del más importante instituto tecnológico del mundo para impartir clases magistrales exclusivas para nuestra comunidad Alumni. Y para arrancar tuvimos el privilegio de contar, de manera presencial, con el Director Gerente del MTC, Bill Autlet, quien definió el futuro del emprendimiento en la primera MIT Masterclass de MIOTI.
Un reconocimiento a nuestra metodología
Nuestra CEO, Fabiola Pérez, dio la bienvenida y agradeció la presencial de Bill en nuestras instalaciones, destacando la importancia de contar con su presencia en nuestra sede, así como el reconocimiento que la colaboración con el MTC supone, y que respalda la calidad de los contenidos y la metodología de nuestros programas de formación.
Posteriormente, bajo el título Disciplined Entrepreneurship in Action, Bill puso al día, ante una numerosa representación de nuestros alumnos, los conceptos que ya desgranó en su libro La disciplina de emprender, que es desde hace años un referente en el mundo del emprendimiento innovador.
El futuro del emprendimiento pasa por los datos
Tal y como subrayó el futuro del emprendimiento, lo está haciendo ya, pasa por el uso masivo de los datos y de la Inteligencia Artificial. ”El marketing y las ventas van a pasar básicamente a través de técnicas automatizadas”, subrayó.
Para Autlet, es necesario desterrar el mito del emprendedor como un lobo solitario. “Los directores ejecutivos deben ser formadores de equipos y esto es especialmente cierto a medida que el mundo se vuelve más complicado”. Lo mismo ocurre con las sinergias que deben construirse y que alimentan el impulso emprendedor. “Los empresarios prosperan en una comunidad y, por lo tanto, deben contribuir a crearlas”.
Un concepto en el que estamos totalmente de acuerdo, y que ayudamos a fomentar entre nuestros Alumni.
Tras la Masterclass, los invitados tuvieron la oportunidad de charlar con Bill y que les firmara su libro, que recibieron a la llegada a nuestras instalaciones en TheCUBE, e intercambiar impresiones y realizar networking en un ambiente informal y distendido.
Repercusión en medios de comunicación
La visita de Bill Aulet ha tenido su repercusión también en medios de comunicación. Computer World y ABC quisieron charlar con uno de los principales referentes del mundo en emprendimiento e innovación. En ellas, Bill destacó la importancia de las iniciativas que fomentan la formación en nuevas tecnologías e innovación, tal y como hacemos en MIOTI, así como la necesidad de crear comunidades que fomenten la creación de ideas e impulsen el espíritu emprendedor.
Sin duda esta ha sido una jornada muy especial para todos lo que formamos MIOTI, ya que supone el arranque de una colaboración con el MIT que va a aportar un salto cualitativo para todos nuestros Alumni, y que nos traerá la oportunidad de ofrecer contenidos de altísima calidad a toda la comunidad en los próximos meses.
Tal y como señala el artículo, la opciones de formación on line se han multiplicado a partir de la pandemia del Covid-19, un proceso que no se ha revertido. Además, los procesos de digitalización de las empresas se han acelerado en los últimos años, lo que ha hecho que la demanda de profesionales adecuadamente formados en nuevas tecnologías se haya disparado.
Según Spring Professional, «los perfiles más deseados como los mejor pagados tienen en común su alto potencial tecnológico, lo que aumenta el interés por los másteres relacionados con big data, ciberseguridad o transformación digital«.
Para cubrir dicha demanda, desde MIOTI buscamos facilitar al máximo el acceso a la formación de vanguardia, ofreciendo en todos nuestros másteres y programas ejecutivos la posibilidad de cursarlos tanto en formato presencial como on line, siempre preocupándonos en mantener un estándar de calidad muy alto en todas nuestras formaciones.
Un esfuerzo diario orientado en ofrecer una formación actualizada, enfocada al entorno real y con un componente eminentemente práctico que permita cubrir la demanda de perfiles especializados en áreas tecnológicas.
Pero, para aprovechar esos datos, y que sirvan a quien los analiza en la toma de decisiones, primero tenemos que saber ¿qué preguntas tenemos que hacer?, ¿qué es lo que queremos averiguar? ¿cómo nos van a ayudar los datos a responder a esas preguntas? ¿sabemos qué queremos buscar, y cómo analizarlo para optimizar nuestras decisiones?
La extracción y el análisis de datos puede ayudar a cualquier sector empresarial, pero sin duda hay uno en particular que se ha beneficiado enormemente de las ventajas del Data Science: la bolsa y los mercados financieros. Acertar con una inversión, detectar tendencias antes que nadie, o disminuir riesgos a la hora de operar, son ventajas muy jugosas para los Data Scientist que se dedican al mundo del trading en los índices bursátiles (llamados técnicamente Quants).
“Cuando uno opera en bolsa, el objetivo principal es buscar la rentabilidad de la inversión que ha realizado, pero a veces esa rentabilidad no significa necesariamente beneficios menos costes. A veces, el valor de un activo o acción viene por otras variables que no están directamente relacionadas con el comportamiento del mercado. A ese valor adicional o rentabilidad diferente le llamamos Alpha”, explica Carlos en la Masterclass que impartió sobre el tema y que puedes ver a continuación.
Y para detectar el Alpha de un activo, el Data Science es la ciencia idónea que nos ayudará, no solo a la toma de decisiones, sino a anticiparnos a los movimientos del mercado siendo más listos (identificando oportunidades que otros no ven) o siendo más rápidos (High-frecuency trading). “Más del 80% de las operaciones intradía en la bolsa de Nueva York están realizadas por algoritmos. Las ventajas del uso de algoritmos es lo que convertirán a un Quant en un SuperQuant”, afirma Picazo.
Existen distintos tipos de algoritmos, y cada uno de ellos puede ayudar a múltiples operaciones. En MIOTI utilizamos Python como herramienta vehicular, y dentro de su ecosistema existen varias formas de programar el código para que nos ayude a operar en los mercados, analizando la información, preprocesándola y generando variables (fuentes de datos en librerías: Data Reader, Nobster, Bloomber, QuandL, Pandas, etcétera).
Gracias a los Algoritmos Supervisados (Modelos de Regresión o Clasificación), No Supervisados (Modelos de Clustering, GAN, etc.) o a los Modelos de Aprendizaje por Refuerzo, una persona que opera en bolsa puede detectar tendencias, operar en largo o corto, analizar riesgos en la toma de decisiones, identificar compañías con un buen pronóstico de crecimiento, encontrar señales técnicas de compra-venta, descubrir fluctuaciones, prever estacionalidad para invertir, analizar la volatilidad en los mercados, o incluso eliminar las emociones en el proceso de inversión.
Desde MIOTI Tech & Business School sabemos el valor del Data Science para invertir en bolsa, por eso ponemos a disposición de nuestros alumnos varios másteres que explican en profundidad el mundo del análisis de datos: Data Science & Deep Learning, Data Science & Big Data o Data Science & Analytics, todos con formación práctica para una rápida aplicación al mundo real.
- 1º Puesto en Máster en Informática
- 2º Puesto en Máster en Big Data
- 3º Puesto en Programas Executives
- Escuela de Negocios Semipresenciales y Presenciales
Se trata de unos reconocimientos que refuerzan nuestra apuesta por la excelencia formativa basada en la experiencia inmersiva, y que se unen a otros premios que no impulsan a mantener la nuestra visión para formar a los profesionales del futuro en los trabajos del futuro.
LearningByDoing!
Según David López, profesor de Cloud en MIOTI y IoT/XR Solutions e Innovation Project Manager en Ferrovial, “aspiramos a un entorno cada vez más tecnológico, gemelos digitales, asistentes virtuales o dispositivos conectados ya nos rodean hoy en día… ¿Qué nos rodeará en 10 años? ¿Taxis voladores, vehículos autónomos, metaversos?”. El abanico es amplio y es que la programación estará en prácticamente todo lo que hagamos en un futuro que cada vez se vislumbra más cercano. Y ya se percibe en el mercado laboral español. De hecho, según el estudio Estado del mercado laboral en España 2021 realizado por Infojobs, durante ese año se registró un aumento del 21% en el número de ofertas para profesionales informáticos, lo que se traduce en casi 200.000 vacantes. Con estas cifras encima de la mesa, López lo tiene claro: “sin duda, los programadores son una figura clave en este camino, el camino hacia el futuro y la digitalización».
Por tanto, parece obvio por qué la programación debería convertirse en una competencia básica para cualquier nativo digital. Las nuevas oportunidades laborales que puede abrir resultan más que claras, pero también debe tenerse en cuenta que, en el futuro, viviremos en un mundo completamente informatizado y computarizado. En palabras del propio López, “a todos nos encantan las casas robotizadas, hacer las mejores fotos e incluso soñamos con vehículos autónomos”, y todos estos avances tendrán sus cimientos en la programación.
Estas aplicaciones se extienden también al terreno económico, pues serán la base de prometedores desarrollos como las monedas digitales de los bancos centrales (yuan digital de China o el dólar digital estadounidense). Proyectos de este tipo serán los que apuntalen las revoluciones financieras y los cambios monetarios de los próximos años.
Tal es la importancia de la programación que David López lo define como “el nuevo manual de instrucciones, aunque muy pocos entienden el lenguaje de las nuevas tecnologías, el lenguaje del futuro” Existen multitud de lenguajes de programación, entre los que destacan Java, SQL y sobre todo Python, que se basa y hace mucho hincapié en la legibilidad de su código y se ha utilizado para desarrollar multitud de aplicaciones ampliamente conocidas y utilizadas por el público general como Instagram o Spotify.
En MIOTI Tech & Business School conocemos perfectamente la importancia que tiene el lenguaje Python actualmente y, sobre todo, el que tendrá en un futuro. Por ello, contamos con el curso Python for Beginners, una formación en la que aprenderás el lenguaje de programación más demandado por el mercado.
El Metaverso es un concepto que ha estado en boca de todos en los últimos años. La evolución de Internet y el constante desarrollo de la tecnología ha provocado que empresas y usuarios de la red centren su atención en el mundo virtual al descubrir los nuevos modelos de negocio y de interacción entre los usuarios que este ofrece.
Pero ¿qué es exactamente el Metaverso?
El término fue creado por el escritor Neal Stephenson hace 30 años, cuando, en 1992 apareció en su novela ‘Snow Crash’. En esta historia se habló por primera vez de un entorno digital en el que las personas interactuaban utilizando avatares, al que se llamó Metaverso.
La definición actual de Metaverso no difiere mucho de la acuñada por Stephenson. Podríamos decir que se trata de un entorno virtual, tridimensional e inmersivo en el que las personas interactúan mediante el uso de avatares personalizados que permiten diferenciar a unos de otros. Este entorno permite intercambiar experiencias virtuales y activos en espacios que nunca desaparecen, sino que, igual que en el mundo real, son entornos que siempre existen y a los que los usuarios pueden acceder en cualquier momento.
Tal y como explica Andrés Escribano, director de IoT & Big Data New Business & Industry 4.0 de Telefónica en su Masterclass de MIOTI, este mundo virtual todavía se encuentra “en fase de validación y construcción”, pero, si logra asentarse, provocará una gran cantidad de cambios en los diferentes aspectos de nuestra vida. La combinación del mundo físico y el mundo virtual puede transformar completamente la forma en la que nos relacionamos con otras personas, ya sea en el aspecto social o el laboral, en un salto “similar al que se produjo con la aparición de las redes sociales”.
Al estar alojado en la red, Internet es el pilar fundamental sobre el que se construye el Metaverso. Su evolución con el paso de los años y la consolidación de herramientas como la Inteligencia Artificial han permitido alcanzar un nivel de personalización para los usuarios sin precedentes conocido como Web 3.0.
En esta fase de Internet las páginas web aprenden acerca de las preferencias de las personas tras cada click que hacen en ellas utilizando la Inteligencia Artificial, y les muestran la información que consideran más relevante para sus intereses. El Metaverso puede provocar la llegada de la Web 4.0, que consistirá en una mezcla de mundo físico y virtual a la que se podrá acceder en cualquier lugar que nos encontremos.
Otros conceptos imprescindibles para este “mundo virtual” son la tecnología de datos descentralizada que utiliza, conocida como Blockchain y los famosos NFT (Non Fungible Token), los elementos digitales que funcionan como activos en esta tecnología. Los NFT son indivisibles, no se desgastan y pueden ser transferidos si se llega a un acuerdo con otra persona, obteniendo así una rentabilidad económica. Estos pueden ser aprovechados, entre otras cosas, como elemento coleccionable, como arte digital, como ropa para usar en el Metaverso o como accesorio para utilizar en un videojuego.
Para que el Metaverso se convierta en una forma de interacción habitual entre la gente corriente, tal y como pasó con las redes sociales, este nuevo universo debe superar una serie de retos, entre los que destacan la seguridad y privacidad, la interoperabilidad, el análisis y procedimiento de la información o la disponibilidad de la tecnología. Si este mundo virtual no es capaz de dar respuesta a estos problemas, no se podrán aprovechar todas las posibilidades que ofrece.
Pese a que todos estos desafíos son de vital importancia, la rentabilidad económica es el factor que determinará si el Metaverso logra cumplir las expectativas que se tienen de él. Tal y como afirma Escribano, “su valor será el negocio que se pueda generar dentro de esta solución”.
Actualmente, las mayores empresas tecnológicas como Meta o Microsoft asumen que de 3 a 5 años el Metaverso no aportará beneficios económicos. Por eso, en la actualidad, las multinacionales están trabajando en soluciones con las que esperan un retorno de su inversión, y que genere una explosión de ingresos tal y como sucedió con las redes sociales.
El tiempo decidirá si este “nuevo mundo” logra establecerse como la nueva realidad de Internet o si, por el contrario, queda relegado a ser una idea que no consiguió cumplir las grandes expectativas que se pusieron en ella.
Para comprender y aprovechar todo el potencial que ofrecen estas nuevas tecnologías al mundo de las empresas es necesario una formación adecuada, de calidad y reconocida.
En MIOTI Tech & Business School contamos con programas en Exponential Technologies, Digital Transformation e Internet de las Cosas y Data Science que permiten a los directivos estar preparados para afrontar los nuevos retos y descubrir los modelos de negocio que pueden surgir gracias a ellas.