Termina el año 2022 y una vez más se bate el récord en ciberataques. De hecho, ha sido el año en el que se ha registrado un mayor volumen de ciberataques en las webs gubernamentales y de administraciones públicas de España. Tanto es así, que en marzo el propio Congreso de los Diputados sufrió un hackeo que dejó inoperativos parte de sus servicios durante varias horas.
Ciberataques más comunes
Existen multitud de tipologías de ciberataques, pero en España las más comunes son estas cuatro:
Ransomware
Se trata de un malware que entra en un ordenador o sistema con el objetivo de cifrar la información y los datos que contiene y así, poder pedir un rescate monetario a sus dueños a cambio de liberar el bloqueo.
Puede parecer una práctica muy moderna pero la realidad es que lleva realizándose desde hace más de 30 años, aunque sí que es cierto que en todo ese tiempo ha experimentado una enorme evolución y perfeccionamiento.
Adware
Es un tipo de ataque común en cualquier usuario y se caracteriza por infiltrarse en un ordenador y comenzar a colocar publicidad en lugares en los que esta no debería aparecer.
Los ejemplos más comunes son ventanas emergentes, anuncios en páginas corporativas o incluso en softwares habituales como el paquete Office de Microsoft. La parte “positiva” es que este tipo de ataque puede eliminarse gracias a un antivirus.
Phishing
Consiste en que un usuario recibe una comunicación supuestamente oficial de una empresa en la que le solicitan datos personales, de contacto o incluso algún pago.
Al entrar en la página web, el usuario confía en el remitente ya que estos sitios webs suelen ser copias completamente exactas de las webs oficiales.
Wifi Hacking
Podemos detectarlo si la velocidad del servicio de Internet no es la correcta, y es que puede deberse a que haya más dispositivos de los que pensamos conectados a la red.
El principal problema de este tipo de ataque es que, además de reducir la velocidad, a través de la red Wi-Fi es posible acceder a los documentos personales que contienen los dispositivos conectados a esa red. En ese caso, la mejor solución es cambar la contraseña del router.
Los timos, bulos y estafas de esta Navidad
Por muy bonitas que sean estas fechas, los ciberdelincuentes parecen no descansar nunca, e incluso aprovechan las fiestas para incrementar sus actividades.
Por ejemplo, se hizo muy viral un supuesto sorteo de Navidad de la conocida marca de ropa Shein a través del cual se podía ganar una tarjeta regalo de 500 euros gratis. No obstante, se trataba de un caso de phishing en el que los timadores estaban suplantando la identidad de la conocida marca de venta de ropa online.
Recientemente también se detectó un falso sorteo navideño a través de Facebook en diferentes páginas llamadas ‘Primark Fans’, en las que se decía que enviarían una bolsa de regalo especial a todos aquellos que compartieran y comentaran “Feliz Navidad” en la publicación.
Una de esas páginas redirigía a un sorteo con un formulario en el que había que introducir los datos personales – como un número de teléfono – con el objetivo de suscribirte a un servicio de pago. Sin embargo, ninguna de estas páginas tiene relación directa y oficial con la empresa Primark.
A través de Facebook se han detectado también otros supuestos sorteos similares pero relacionados con marcas como los supermercados ALDI o Coca-Cola. No obstante, se trata de sorteos fantasma en los que no se publican ni las bases, ni las condiciones de los mismos.
Ferrero Rocher, la popular marca de bombones navideños, las cervezas Corona o los supermercados Carrefour también se han visto envueltos en situaciones similares durante estas Navidades.
En el primer caso, se viralizó un supuesto sorteo para regalar una cesta de chocolates, en el segundo, se extendió la idea de que Corona estaba regalando 5.000 neveras portátiles exclusivas, y en el último caso, los timadores querían hacer creer que Carrefour estaba celebrando un sorteo anual de Navidad.
En todos los casos se trataba de casos de phishing con el objetivo de conseguir datos personales de sus víctimas.
¿CÓMO EVITARLO?
Está claro, por tanto, que podemos cruzarnos con muchos de estos ciberataques en prácticamente cualquier momento, más si cabe incluso en Navidad.
Este es un periodo de gran actividad económica con muchas compras que se realizan en tiendas físicas, pero un número cada vez mayor en formato online a través del conocido como e-commerce.
Consejos
Para evitar cualquier tipo de problema, es importante separar los dispositivos personales de los que utilizamos en el entorno laboral. Así, estaremos más protegidos frente al ransomware, cuyos atacantes buscan comprometer el dispositivo de trabajo del consumidor, conseguir entrar en la red corporativa y, en última instancia, infectar la organización con su software para poder pedir un rescate económico.
También es fundamental examinar con detenimiento y mucha atención las ofertas que nos llegan por email durante estas fiestas para evitar los múltiples casos de phishing que veíamos anteriormente.
Precisamente el correo electrónico es la forma más común de acceder. Si recibimos una de estas ofertas sospechosas, para detectar si se trata de un timo o no, la mejor opción es comprobar los dominios de las páginas webs y así asegurarnos de que se trata del sitio que realmente queremos, y no de una copia falsa. Buscar siempre el símbolo del candado a la izquierda del dominio y comprobar que inicia con https son dos de los principales tips.
Finalmente, tener un ojo puesto en nuestras cuentas bancarias para vigilar que todos los movimientos que se realicen en ellas sean legales y realizados por nosotros mismos es igualmente de vital importancia.
En MIOTI Tech & Business School somos conscientes de la importancia que estos temas tienen en la sociedad y en las formaciones académicas actuales. Por eso, estamos siempre a la vanguardia del conocimiento y desarrollamos constantemente nuevos programas de la máxima calidad que traten estos temas en profundidad, para, en definitiva, preparar de la mejor manera posible a nuestros alumnos.
Desde que hace aproximadamente un año, el fundador y CEO de Facebook decidiera cambiar el nombre de su conglomerado tecnológico y rebautizarlo como Meta, el llamado metaverso ha vivido un auténtico boom fruto precisamente del impulso realizado por la compañía americana.
Hoy, prácticamente todo el mundo ha oído en algún momento la palabra metaverso, pero lo que es probable que no sea tan conocido es que la mudanza de nuestra vida a este nuevo mundo virtual podría estar cada vez más cerca.
Sin ir más lejos, este año ha sido posible despedir al 2022 y dar la bienvenida al 2023 tomándonos las Doce Uvas y viviendo las primeras Campanadas del metaverso.
¿Qué es el metaverso?
El metaverso es un mundo virtual al que nos conectaremos a través de una serie de dispositivos que nos permitirán sentirnos como si realmente estuviéramos en ese lugar concreto interactuando con los elementos, pero también con el resto de personas que estén en este “mundo paralelo”.
A través de nuestros personajes o avatares podremos “teletransportarnos” a un universo totalmente nuevo, en el que nos adentraremos en esa especie de realidad alternativa en la que podremos hacer todo lo que hacemos actualmente fuera de casa, pero sin movernos de nuestra habitación.
El concepto puede parecer revolucionario, pero, sin embargo, este 2022 está cumpliendo su 30 aniversario, ya que apareció por primera vez en la novela Snow Crash, publicada en 1992 por Neal Stephenson. No obstante, ha sido a partir del empuje realizado por las grandes empresas tecnológicas cuando ha empezado a ganar visibilidad y protagonismo en el día a día de la gente de a pie.
Aun así, al metaverso todavía le queda un largo camino por recorrer para poder ser realmente esa idea revolucionaria de la que tanto se habla. Esto se debe a que, actualmente, no existe un único metaverso al que todo el mundo pueda conectarse, si no que diferentes metaversos conviven unos con otros, sin llegar a estar realmente interconectados.
En consecuencia, en este momento contamos con una colección de mundos virtuales formados por juegos, programas y plataformas separadas que tienen en común las tecnologías de acceso; pero cada metaverso tiene su propia puerta de entrada a través del ordenador, tablet, móvil o gafas de realidad virtual.
Las primeras Campanadas en el metaverso
De hecho, y aunque el metaverso sea un mundo virtual, la verdad es que tiene tradiciones muy reales y arraigadas en nuestro mundo físico.
Tanto es así, que este año ha sido el primero en el que hemos podido vivir las Campanadas de Nochevieja y tomarnos las Doce Uvas a través de este mundo virtual.
La empresa Uttopion ha ofrecido a los usuarios la posibilidad de “acceder” al evento mediante la web o el móvil, y sin necesidad de gafas de realidad virtual. No obstante, el acceso no ha sido completamente libre ya que solo pudieron disfrutarlo aquellos seguidores con pase gratuito.
De la misma manera que las Doce Uvas cuentan con presentadores, las Campanadas del metaverso también han tenido un maestro de ceremonias. En este caso ha sido Jacob Henson, músico e influencer, quien presentó la gala junto a algunos de sus seres queridos como su mujer, la también influencer Grace Villarreal.
Otras Nocheviejas fuera de lo convencional
La Nochevieja lleva ya varios años contando con maneras peculiares de despedir el año y darle la bienvenida al siguiente.
Una de las más sonadas es la retransmisión que el streamer Ibai Llanos realiza a través de streaming en la plataforma Twitch de las Campanadas y las Doce Uvas. Acompañado del mítico presentador Ramón García, Ibai se ha coronado con un pico de 801.074 espectadores justo en el momento de dar las Campanadas y entrar en el nuevo año, batiendo el récord del año anterior de 552.345 espectadores.
«Hoy es de los pocos días que vamos a juntar a dos generaciones en un día importante: la de Ramón García, que tiene 60 años y lleva 17 campanadas a sus espaldas; con la mía, que tengo 26 y que solamente he hecho una desde el cuarto de un amigo», dijo Ibai Llanos a sus seguidores.
Posibilidades de futuro: ¿hasta dónde llegaremos?
Comentábamos antes que en la actualidad no contamos con un único metaverso al que todos podamos conectarnos e interactuar, por lo que una de las preguntas más acuciantes es, ¿cuándo pasará esto?
La realidad es que las diferentes plataformas que trabajan en los metaversos necesitan diversos desarrollos de software y hardware para ser capaces de ofrecer la experiencia que prometen.
En palabras de Mark Zuckerberg, se trata de un proyecto a largo plazo que necesitará entre 10 y 15 años para estar listo. Es posible incluso que no sea posible definir una fecha definitiva de lanzamiento y que los avances tecnológicos necesarios vayan incorporándose según se vayan desarrollando.
En MIOTI Tech & Business School somos expertos en las nuevas tecnologías y en todo lo relacionado con ellas, como el metaverso. Puedes aprender más sobre este nuevo mundo en nuestra masterclass online «Metaverso: Visión General y Realidades», impartida por Andrés Escribano, IoT & Big Data New Business & Industry 4.0 Director en Telefónica y profesor en nuestro Máster en Internet de las Cosas.
¿Qué es retail?
El retail es un concepto utilizado para referirnos a la venta al por menor – también llamado comercio minorista –, cuyo objetivo principal es vender un inventario amplio y abundante a muchos clientes.
Es, por tanto, todo lo contrario a la venta al por mayor o wholesale, que se caracteriza por vender una gran cantidad de producto a un número reducido de clientes, llamados retailers.
Características del sector
El sector del retail se caracteriza principalmente por vender sus productos al cliente final pero también por contar con una enorme tasa de repetición de ventas debido a que las compras que se realizan son de un volumen pequeño o mediano, pero con una recurrencia mayor que en otro tipo de negocios.
Para poder satisfacer estas pequeñas y medianas compras, los retailers compran grandes cantidades de stock para posteriormente venderlo al detalle.
La logística también es un pilar fundamental de este sector y muchos retailers disponen incluso de sus propios medios de distribución. También es común que muchos de ellos, especialmente si se trata de grandes superficies y de alimentación, cuenten con su propia marca blanca.
¿Qué es IoT?
Las siglas IoT provienen del inglés Internet of Things, que traducido al español significa Internet de las Cosas, y que se define como la agrupación e interconexión de dispositivos y objetos a través de Internet donde todos son visibles y pueden interaccionar entre sí.
Los dispositivos que pueden formar parte de esta red son amplios, desde sensores y dispositivos mecánicos, hasta los objetos más cotidianos como la nevera o la ropa.
Prácticamente cualquier cosa podría incluirse dentro de esta red e interaccionar sin necesidad de que una persona intervenga, consiguiendo así una interacción máquina a máquina, también conocida como interacción M2M (machine to machine).
Aplicaciones del IoT
El Internet de las Cosas puede tener casi infinitas aplicaciones, tanto en la vida empresarial como cotidiana. Un ejemplo totalmente de andar por casa:
Pensemos en nuestra nevera, donde guardamos unos alimentos que tienen fecha de caducidad. Si la tenemos conectada a Internet y, por tanto, dentro de ese ecosistema de IoT, sería posible que nos avisara a través del móvil de cuando los productos están a punto de caducar o de si hay alguna avería.
Por otro lado, si aplicamos este principio al sector ganadero sería posible monitorizar de forma biométrica y geolocalizar a los animales, lo que supone un enorme avance para estas explotaciones.
La unión de ambas fuerzas: aplicaciones del IoT en Retail
Aunque pueda parecer que estos dos conceptos están muy alejados entre sí, si ambos se fusionan las utilidades son muy amplias.
- Permite recopilar y procesar de manera mucho más sencilla toda esa ingente cantidad de información necesaria para moverse en el siempre cambiante ambiente del retail.
- Permite ofrecer a cada cliente las experiencias y productos que desea en cada momento concreto.
- Se impulsan las ventas y se reducen los costes; las ventas porque el establecimiento ofrece soluciones a unos clientes interconectados cuyas necesidades están en constante cambio; y los costes porque permite tener un mayor control de las cadenas de suministro.
- Permite localizar en tiempo real un producto en el inventario.
Si sumamos la robótica o la Inteligencia Artificial a la ecuación, los resultados pueden ser incluso mejores, ya que añadiendo algunos sensores junto a elementos IoT es posible obtener una gran cantidad de datos de forma muy sencilla.
En el futuro, incluso, es posible que los dependientes sean robots, o que en los almacenes solo se vean drones inteligentes.
Todos estos escenarios pueden acabar conduciéndonos hacia las llamadas tiendas inteligentes en las que los mencionados sensores recojan datos sobre el comportamiento de los usuarios en el establecimiento para realizar posteriormente una distribución más eficiente de la tienda y colocar los diferentes productos y expositores en los lugares mejores.
Es por eso que este “match” entre IoT y retail no debería verse como algo extraño o que debe evitarse. Más bien es todo lo contrario. Debe verse como una herramienta que permite aumentar las ventas, aumentar la satisfacción de los clientes y gestionar los establecimientos físicos de una forma más eficiente.
Previsiones de futuro
El reto ahora es conseguir generar un ambiente de ventas lo suficientemente fiable como para que el nivel de satisfacción de los clientes se vea incrementado y, en consecuencia, aumente la fidelidad hacia la marca.
Es cierto que el retail es un sector altamente cambiante y resulta muy difícil aventurarse y concluir con claridad lo que puede ocurrir. Lo que está claro es que la tecnología jugará un papel fundamental y será el motor del cambio.
En MIOTI Tech & Business School somos expertos en Internet de las Cosas y contamos con dos programas en este área con los mejores profesores del panorama actual: Máster en Internet de las Cosas & Data Science (doble titulación) y Máster en Internet de las Cosas.
El Data Science es, según Carlos Picazo, «la ciencia que nos ayuda a responder preguntas a través del análisis de datos».
La capacidad de esta ciencia para colaborar en la mejor toma de decisiones de organismos e individuales hace que actualmente sea una de las habilidades tecnológicas más demandadas tanto a nivel nacional como internacional.
Como hemos visto en otros contenidos de nuestro blog, mediante el desarrollo y entrenamiento de un modelo de predicción alimentado por un número suficiente de datos, el Data Science es capaz de aportarnos predicciones sobre resultados deportivos, trading y diferentes variaciones del mercado, entre otros aspectos.
Con la llegada de la Navidad, la venta de participaciones de lotería llega a todos los rincones de nuestra rutina. Y es que la Lotería de Navidad es un fenómeno con una extensísima tradición, de hecho, el sorteo nunca se ha cancelado desde 1812, ni siquiera por la Guerra Civil.
La elección del número al que vamos a jugar lo puede dictar la empresa donde trabajamos, el bar donde nos solamos tomar un café, un número por el que tengamos especial predilección, o simplemente ese fenómeno inexplicable al que llamamos intuición.
Pero ante esta difícil decisión, se nos plantea una pregunta…
¿Podemos predecir el número ganador de la Lotería de Navidad?
Como hemos mencionado, los modelos de predicción, si tienen los datos suficientes, pueden trazar previsiones de resultados que colaboren en una mejor toma de decisiones.
Entonces, si existe un inmenso conjunto de datos sobre los diferentes resultados de los sorteos de lotería celebrados cada año en todo el mundo ¿por qué no crear un modelo de predicción?
Conociendo el poder del dato y la gran innovación tecnológica que presenta el campo del Data Science, seguro que más de uno ya se ha planteado si es posible predecir “el Gordo” de la Lotería de Navidad y ganar unos cuantos miles de euros.
Contamos con un largo histórico de resultados y, además, podríamos intentar sacar información sobre variables que pueden influir en el sorteo como es la ubicación de la sala y la hora a la que se celebra el sorteo, su orientación, su temperatura, humedad etc.
Datos curiosos, como que en este sorteo los números de las bolas están grabados con láser para que la pintura no altere el peso de las bolas y no salgan antes los números más pesados, nos arrojan pistas sobre la respuesta.
Tras construir un conjunto de datos históricos compuesto por las variables que creamos relevantes, utilizaremos este conjunto de datos de entrenamiento para alimentar a los algoritmos de aprendizaje automático que utilizan los modelos predictivos.
De esta manera, podremos ver si mediante el análisis de los datos históricos el contexto influye de alguna manera en la elegibilidad de la combinación ganadora. Si existe alguna correlación, se generaría un modelo predictivo que recoja esta información y con el que se podría colaborar en la toma de decisiones sobre qué números escoger en nuestra participación.
La aleatoriedad: el porqué de que la lotería sea “justa”
Tras explicar brevemente el modo de trabajo que seguiríamos, y para continuar tratando de dar respuesta a nuestra pregunta, entra en juego un concepto bastante importante, la aleatoriedad.
Un análisis de la aleatoriedad que nos indique si los números de la lotería tienen una probabilidad uniforme de salir ganadores sería necesaria. Existen varios criterios para medir esta aleatoriedad, pero todos ellos nos llevarán a la misma respuesta: no se puede adivinar el numero ganador de la lotería.
Esta afirmación viene del resultado del análisis de la aleatoriedad, que indica que los números que potencialmente pueden salir ganadores en la lotería tienen una distribución uniforme.
Esta equidad es lo que nos demuestra que el Data Science no puede colaborar en este caso en la toma de una mejor decisión sobre la elección de nuestra combinación de números, pero sí que nos demuestra lo “justa” que es la lotería.
Gracias al análisis de aleatoriedad, podemos ver cómo los números se distribuyen de forma equitativa, por lo que todos tienen la misma oportunidad de salir ganadores.
La posible afección de los factores ambientales de la sala o de variables externas, como puede ser un insecto que se cuele en el bombo, podrían tener algún tipo de impacto en el resultado. Pero igualmente estos imprevistos son imposibles de controlar y cuantificar.
Casos de éxito del Data Science: el deporte y la predicción del precio de las criptomonedas
No obstante, y aunque el Data Science no pueda ayudar para hacernos un poco más ricos, sí que hay otros ejemplos donde esta tecnología puede colaborar en la toma de mejores decisiones. Dos ejemplos de ello son el deporte y el trading.
Como menciona nuestro profesor de Data Science Carlos Picazo, en la Masterclass “Cómo el Data Science está cambiando el mundo del deporte”, gracias a la aparición de innovadores dispositivos de recogida de datos (wearables y las sofisticadas cámaras de seguimiento), que actualmente se pueden utilizar en entrenamientos y partidos, es posible tomar mejores decisiones en base a diferentes variables, como es el rendimiento de los jugadores.
Otro ejemplo muy popular donde la ciencia de los datos sí puede predecir comportamientos es sobre el precio de diferentes activos como pueden ser las criptomonedas. Como hemos visto en nuestra Masterclass ¿Cómo predecir el precio de criptomonedas con Data Science?, la utilización de un modelo de Data Science nutrido con datos fiables y de utilidad permite predecir el precio de algunas criptomonedas.
¿Quieres tener éxito aplicando el Data Science?
En MIOTI, primer instituto tecnológico aplicado a los negocios y referente en formación especializada en Data Science, Internet of Things y eBusiness, formamos a los futuros profesionales que serán los protagonistas del establecimiento del Data Science en la toma de decisiones.
En concreto, contamos con el Máster en Data Science & Deep Learning, Máster en Data Science y Big Data y Máster en Data Science & Analytics, entre otras formaciones relacionadas igualmente con este campo de conocimiento de enorme proyección profesional.
“La ciencia ficción es precursora de la ciencia real”. Así lo explica Fabiola Pérez, CEO de MIOTI Tech & Business School en su Masterclass sobre Neuralink, disponible en Youtube:
“Julio Verne escribió ‘De la tierra a la luna’ en 1865, y 100 años después, en 1969, Neil Amstrong pisa la luna. Es decir, la ciencia ficción nos ha dado muchos ejemplos de cómo usar y sacarle partido a la tecnología, y nosotros nos hemos encargado, antes o después, de hacer eso realidad separando la realidad de la ficción”.
Sin embargo, para los avances científicos y tecnológicos más punteros, ya no hace falta esperar tanto. De las tiendas físicas a impulsar los e-commerce han pasado cincuenta años, pero transformar el trabajo presencial en teletrzabajo solo nos ha costado cinco.
De hecho, muchos afirman que el trabajo de Elon Musk con Neuralink, oficialmente publicado en 2019, tiene su origen en la película Trascendence dirigida por Wally Pfister y estrenada solamente cinco años antes, en 2014.
¿Qué hay de realidad en Neuralink?
Neuralink es una empresa dedicada a la neurotecnología, es decir, al estudio de las formas físicas en las que la tecnología puede interactuar directamente con el cerebro valiéndose de modelos neurales o de computación biológica.
En otras palabras, el objetivo de esta empresa es desarrollar tecnología capaz de interactuar con el cerebro directamente. No con las manos ni con la voz, sino con la mente.
La compañía, que tiene su sede en San Francisco, fue fundada por Musk y otros socios en 2016, aunque no fue hasta el año siguiente cuando se dio a conocer su existencia de manera pública, cuando se compró la licencia de la marca registrada.
Desde el primer momento, se presentó como una empresa que iba en la línea del transhumanismo, la pretensión de transformar la condición humana y mejorar las capacidades mediante el desarrollo de la tecnología.
Pero, como toda película de ciencia ficción, es necesario separar las expectativas que uno tiene de lo que es verdaderamente real o asumible con la tecnología actual. Y en este contexto, el prototipo real de Neuralink que ha conseguido resultados interesantes se llama Link V0.9.
Link V0.9: sensores neuronales para predecir el comportamiento
Link V0.9 es el dispositivo interfaz cerebro-máquina de Neuralink presentado por Musk en agosto de 2020, y que tiene como objetivo leer e interpretar los impulsos nerviosos del cerebro.
El dispositivo, que ya ha sido probado en un cerdito llamado Gertrude durante dos meses, es capaz de monitorear la actividad de 1.000 neuronas cerebrales y tiene conexión inalámbrica a un dispositivo u ordenador que recibe los datos del cerebro y, mediante modelos de Data Science, los analiza para predecir comportamientos.
“La funcionalidad del invento no es otra que ayudar a las personas con algún tipo de daño neurológico a mejorar su estilo de vida, optimizar el funcionamiento humano e incluso investigar la cura de enfermedades como el Alzheimer”, asegura Musk en la presentación.
“Es un Fitbit en el cráneo con pequeños cables”, en palabras de Musk, que iría instalado detrás de la oreja y estaría conectado con tres cables a la parte superior de la cabeza. Su batería dura todo un día y se recarga mediante inducción magnética.
A partir de 2020, la FDA (Administración de Alimentos y Medicamentos en Estados Unidos) ha dado el visto bueno para su prueba en humanos.
¿Revolución tecnológica de Neuralink o miniaturización?
Fabiola Pérez explica que este tipo dispositivos no tienen actuadores. Es decir, realmente no mandan impulsos eléctricos al cerebro para que realicemos una acción determinada.
Lo que consigue Link V0.9 es recoger, ordenar e interpretar todos los datos que recibe de los sensores que manda el chip pegado al cerebro, para analizar esta información y realizar predicciones de hábitos o comportamientos en el animal o persona.
En el campo de la neurociencia, ya existen muchos dispositivos médicos que realizan las mismas funciones que Link V0.9. Por eso, según muchos medios de comunicación, lo innovador del proyecto no viene por el dispositivo en sí, sino por la flexibilidad, miniatura y delgadez – en concreto de 8 milímetros –, de los cables llenos de electrodos que están conectados a la superficie del cerebro (10 milímetros); y por la eficiencia en el uso de modelos predictivos de Data Science para pronosticar comportamientos.
Pero, no es oro todo lo que reluce…
Este dispositivo ha sido fuertemente criticado por los medios de comunicación y la comunidad neurocientífica, ya que, según varios estudios científicos, cuando se estimula una neurona de forma externa, el ciclo de vida útil de esta se encuentra entre los 6 y 9 años.
Pasado ese tiempo, la eficacia del chip disminuirá (frente a las declaraciones de Musk de que dura para toda la vida), haciendo necesario su trasplante a otra parte del cerebro para conectarlo con otras neuronas.
“La realidad es que proyectos de neurociencia e implantes existen, incluso con actuaciones. Los implantes más demandados son los cocleares y los DPS, es decir, los que se utilizan para personas con Parkinson. De hecho, estos primeros implantes, con procesos bastante invasivos, empezaron a comercializarse en 1997, con mejoras más adelante en 2002 y luego en 2016.
La novedad de Neuralink es aprovechar los conocimientos de neurociencia que existen en el mercado para realizar un diseño más eficiente y menos invasivo”, explica Fabiola Pérez.
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¿Qué es un NFT o Non-Fungible Token?
Un NFT o Non-Fungible Token es un criptoactivo que tiene la capacidad de ser único e intransferible.
La idea detrás de los NFT es que puedan ser utilizados para llevar un registro seguro y transparente de la propiedad de activos digitales únicos, lo que los hace valiosos para ciertos usos.
Representaciones de los NFT´s
A diferencia de otros criptoactivos, como el Bitcoin o el Ethereum, que son intercambiables entre sí, un NFT es una unidad de valor que se puede utilizar para representar un activo digital específico, como una obra de arte digital o un videojuego.
También se han utilizado para representar tweets. En 2020, el Fundador de Twitter Jack Dorsey creó un NFT con su primer tweet, que vendió al criptoempresario Sina Estavi por 2,9 millones de dólares. ¿Cuál era su utilidad? posiblemente ninguna.
¿Para qué sirven los NFT´s?
Los NFT´s sirven para llevar un registro seguro y transparente de la propiedad de activos digitales únicos. Esto puede ser útil en una variedad de contextos como ayudar a los artistas a proteger y monetizar su trabajo en el mundo digital.
También pueden ser utilizados para representar objetos virtuales en juegos en línea, lo que puede agregar un elemento de propiedad real y valor a estos elementos virtuales. Sin embargo, su uso todavía está en desarrollo y puede variar ampliamente.
¿Por qué crear un NFT de una obra de arte digital?
Hay varias razones por las que un artista podría querer crear un NFT de una obra de arte digital como proteger proteger su trabajo y garantizar que se reconozca su autoría.
Los NFT permiten un registro seguro y transparente de la propiedad de un activo digital, lo que puede ayudar a los artistas a asegurarse de que reciban el reconocimiento y la compensación que merecen por su trabajo.
Además, también pueden ser utilizados como una forma de monetizar su trabajo, ya que pueden ser comprados y vendidos como cualquier otra criptomoneda. Esto puede proporcionar una fuente adicional de ingresos para los artistas y puede ayudar a impulsar el mercado del arte digital.
¿El valor de un NFT?
El valor de un NFT puede variar ampliamente, dependiendo del tipo de activo que representa y de la demanda por ese activo en particular. Sin embargo, aunque podríamos decir que tienen un valor volátil, no se devalúa en el sentido de perder valor en sí mismos.
Algunos NFT se han vendido por cantidades extremadamente altas, mientras que otros pueden tener un valor más modesto. En general, el valor de un NFT depende del mercado y de la percepción del valor de la propiedad digital que representa.
Por ejemplo, nos encontramos con Bored Ape Yacht Club, una colección de 10.000 dibujos de monos que se ha convertido en la cuarta colección de NFT´s más grande del mundo por volumen de transacciones. Justin Bieber compró uno de estos simios por 1,3 millones de dólares en abril y ahora su valor está muy por debajo, en 70.000 dólares.
¿Cómo funciona un NFT?
El funcionamiento de un NFT es similar al de cualquier otro criptoactivo. Cuando se crea un token, se le asigna una dirección única en la cadena de bloques, que se utiliza para rastrear su propiedad y transferencias.
En el momento de compra o venta de un NFT, se registra una transacción en la cadena de bloques, lo que actualiza la propiedad del token y hace que la transacción sea pública y verificable. Esto permite que sean intercambiados de manera segura y transparente.
Los NFT se pueden comprar y vender en plataformas de intercambio de criptomonedas y pueden almacenarse en una cartera de criptomonedas.
¿Cuál es el futuro de los NFT´s?
El futuro de los NFT es incierto en este momento, ya que todavía son una tecnología emergente. Sin embargo, hay muchos desarrolladores y empresas interesados en explorar su potencial, por lo que es probable que veamos un crecimiento en su uso y adopción en el futuro.
También es posible que surjan nuevas aplicaciones y usos para que aún no se han imaginado. En general, el futuro de los NFT dependerá en gran medida de la forma en que se desarrollen y adopten en el mercado.
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El Data Science o ciencia de los datos es una de las habilidades tecnológicas más demandadas actualmente a nivel tanto nacional como internacional.
Entre los muchos sectores en los que esta tecnología ha impactado especialmente en los últimos años, se encuentra el ámbito deportivo, en el que herramientas como la visión artificial o los wereables, están marcando un antes y un después.
¿Qué es el Data Science?
El Data Science es un campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas. En pocas palabras, nos ayuda a responder preguntas complejas a través del análisis de los datos.
Tipos de algoritmos
Mediante la recogida de datos y la creación de un dataset se entrenará a un algoritmo, con el objetivo de obtener un modelo para predecir nuevos datos.
Existen diferentes algoritmos involucrados en este tipo de procesos, que pueden dividirse en tres tipos en función de cómo son capaces de aprender:
- Algoritmos de aprendizaje supervisado. Son los que necesitan aprender comportamientos para poder trabajar por sí mismos. Es decir, les tenemos que enseñar cómo procesar los datos.
- Algoritmos de aprendizaje no supervisado. Descubren cosas por sí mismos y son muy útiles para detectar comportamientos poco comunes y anomalías. Este tipo de inteligencia es muy interesante para, por ejemplo, el sector sanitario, ya que permite detectar comportamientos extraños en las constantes vitales.
- Algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Son los que prueban y juegan con diferentes variables y van simulando resultados. Enfocados al mundo del deporte, son muy interesantes para, entre otras cosas, probar diferentes alineaciones y simular el resultado que podrían generar las diferentes posibilidades.
El Data Science y el deporte
La ciencia de datos en los clubes de fútbol
Como hemos mencionado, el Data Science es una herramienta muy poderosa y cada vez más visible en el mundo del deporte. Los clubes de futbol españoles de más renombre ya tienen equipos especializados en esta materia.
Por ejemplo, el Real Madrid cuenta con un proyecto enfocado a esta tecnología llamado Next, y el F.C. Barcelona con otro llamado Innovation Hub. Este último organizó un congreso recientemente cuyo claim era “Don’t trust, but verify with data”, lo que deja ver la creciente confianza que los clubes deportivos están poniendo en el data science.
La gran pregunta sobre la posibilidad de justificar decisiones con datos en el mundo del deporte es si existe suficiente información para ello. Como defiende el exfutbolista y CEO de Olocip, Esteban Granero,
“existen datos suficientes, pero la mayoría no están liberalizados. Nosotros utilizamos los datos a los que podemos acceder y están en el mercado”.
Actualmente en el mercado del recogimiento de datos en el mundo del deporte destaca el uso de los wearables, dispositivos capaces de medir constantes vitales – como la respiración o las pulsaciones en tiempo real y de la visión artificial –, que siguen a los jugadores para ver cuáles son sus movimientos y comportamientos.
Áreas de uso de los datos en el ámbito deportivo
Durante la masterclass sobre «como el Data Science está cambiando el mundo del deporte», Carlos Picazo, especialista en este ámbito y profesor de MIOTI, destaca cinco áreas donde los datos se usan de manera intensiva en el ámbito deportivo:
- Scouting de deportistas. El mercado de los fichajes mueve cifras astronómicas, por lo que la previsión de fraudes y la ayuda en las decisiones basadas en datos puede ahorrar grandísimas cifras a los clubes.
- Entrenamiento. La monitorización en los entrenamientos mediante wearables es ya una realidad que permite analizar y mejorar el rendimiento y la capacidad física de los jugadores.
- Análisis de competiciones. Mediante la extracción de datos de los diferentes jugadores en competiciones, lo que en muchos casos permite prever comportamientos que pueden dar una gran ventaja en el juego.
- Ayudas de arbitrajes. Actualmente contamos, entre otros, con el conocido ojo de halcón, un gran avance para el mundo del tenis que, mediante una grabación de la trayectoria de la pelota, un algoritmo interpreta casi sin error dónde ha votado.
- Predecir lesiones es una de las aplicaciones más demandadas, ya que mediante la medición de las constantes y de comportamientos anómalos se pueden predecir lesiones de los jugadores.
El futuro del Data Science en el deporte
Sin duda el Data Science tiene un gran futuro como aplicación al mundo del deporte y en los próximos años estas herramientas serán cada vez más visibles en las competiciones.
Como comentó Esteban Granero en la mesa “Los jugadores ganan partidos, LOS DATOS CAMPEONATOS” formada por profesionales como Sergio Llana Pérez, Data Scientist en Zelus Analytics y Daniel Vicente Elena, Fundador de D.V. Consulting y moderada por Alberto Rodriguez de Lama, Presidente de TheCUBE,
“en el futuro veremos equipos compitiendo de manera parecida a la actual, pero tomando decisiones más acertadas gracias al uso del data science y sin que el juego pierda libertad ni su esencia y manteniendo un componente de aleatoriedad”.
¿Quieres saber cómo aplicar el Data Science al deporte?
En MIOTI, primer instituto tecnológico aplicado a los negocios y referente en formación especializada en Data Science, Internet of Things y eBusiness, formamos a los futuros profesionales que serán los protagonistas del establecimiento del Data Science en la toma de decisiones de los clubes deportivos.
En concreto, contamos con el Máster en Data Science & Deep Learning, Máster en Data Science y Big Data y Máster en Data Science & Analytics, entre otras formaciones relacionadas igualmente con este campo de conocimiento de enorme proyección profesional.
¿Qué son los Deepfakes?
Los Deepfakes son contenido multimedia generado o alterado por redes neuronales profundas. Es decir, a través de Inteligencia Artificial podemos generar una imagen de alguien que no existe, modificar sus atributos o incluso suplantar su identidad.
Sin embargo, aunque los Deepfakes pueden tener aplicaciones legítimas en el cine y el entretenimiento, también pueden ser utilizados de forma malintencionada para difundir información falsa y engañar a las personas.
Tipos
- Síntesis de caras: generar caras que no existen de forma aleatoria.
- Modificación de atributos: modificar diferentes atributos de una cara.
- Intercambio de identidad: reemplazar una cara por otra.
- Intercambio de expresión: reemplazar las expresión facial de una persona por la de otra.
Cronología
2017: Aunque ya existían técnicas de manipulación de caras o de reconocimiento de imágenes, no fue hasta 2017 cuando surge el término de Deepfake, con las primeras publicaciones y artículos científicos hablando sobre esta tecnología.
2018: Llega el boom, pasando de lanzar 3 papers al año a 250. Esto se debe, en especial, a que estas tecnologías de Inteligencia Artificial y de Computer Vision se desarrollan bajo modelos de software libre en los que el código y los algoritmos se publican en Internet y son accesibles a todo el mundo.
2019: este fenómeno continúa en auge y surgen otras alternativas de software mucho más profesionales y sofisticadas para hacer Deep fakes como Faceswap y DeepFaceLab, así como la primera página web, DeepfakesWeb.com. El año finaliza con 755 papers publicados.
2020: Manteniendo esta dinámica de crecimiento, se llega a 1.460 papers publicados sobre este área de Computer Vision, convirtiéndose en una de las áreas de conocimiento de Inteligencia Artificial donde más papers se están publicando.
¿Cómo funcionan?
Uno de los Deepfakes más comunes es el intercambio de identidades. Para ello, se requiere del acceso a una gran cantidad de material audiovisual de alta calidad, por lo que celebrities, políticos y demás personajes públicos sufren una elevada exposición debido a la mayor disponibilidad de estos recursos.
Diego García, profesor de Machine Learning & Computer Vision en nuestro Máster en Data Science & Deep Learning, nos habla de como funcionan los Deep fakes en la masterclass «Deepfakes: falsificar la realidad con Inteligencia Artificial».
Según Diego, aunque el proceso tiene pequeñas variaciones, se basa en el siguiente flujo:
- Disponer de un vídeo de entrada para utilizarlo como base.
- Utilizar un algoritmo de reconocimiento facial sobre el vídeo de entrada que permita identificar, de manera precisa, las caras y sus puntos constitutivos de interés.
- Establecer un mapa en 2D (para la mayor parte de los algoritmos) o en 3D (para los algoritmos más profesionales) que facilite la precisión de las posiciones de la cara.
- Mediante las posiciones de la cara y utilizando otro tipo de caras, reemplazar una cara por otra. Si se identifican correctamente los puntos constitutivos de la cara (nariz, boca, ojos, etc), se podría generar una única imagen a partir de dos caras.
A día de hoy, para realizar un Deepfake realista, se requiere de un componente manual importante aunque ya existen diversas técnicas de automatización.
Principales desafíos
Relativos al proceso de entrenamiento
- Generación de conjuntos de entrenamiento: alineamiento y detección de rostro.
- Generalización: utilizar los modelos de Inteligencia Artificial que utilizamos para resolver un problema, en la resolución de otros distintos sin tener que entrenarlos.
Relativos a la generación de resultados
- Tratamiento de oclusiones
- Fugas de identidad
- Coherencia temporal
¿Cómo afectan a la percepción de la información?
Hasta hace relativamente poco, el vídeo y las imágenes se consideraban pruebas fehacientes, pero ¿cúanta credibilidad tienen en la actualidad? La capacidad de manipular imágenes y vídeos fotorealistas incide profundamente en la forma en la que perdibimos el mundo que nos rodea.
Este fenómeno, está haciendo cada vez más dificil identificar las noticias reales de las fake y afecta directamente a los medios de comunicación. Según el «I estudio sobre el impacto de las Fake News en España» elaborado por la Universidad Complutense de Madrid, cerca del 89% de la población española se cree las noticias fake.
Como mencionábamos antes, los personajes públicos están más expuestos a los DeepFakes, que en muchos casos no se realizan con buenas intenciones. Desde su boom, nos hemos encontrado con vídeos virales empleando esta tecnología, como cuando el expresidente de Estados Unidos, Barack Obama, aparecía en un vídeo diciendo que «President Trump is a total and complete dipshit».
Sin embargo, en este caso formaba parte de una advertencia del actor Jordan Peele, quien pone la voz a Obama con el propósito de advertir a la población sobre la veracidad de lo que vemos en Internet. “This is a dangerous time. Moving forward, we need to be more vigilant with what we trust from the internet”, decía el actor.
¿Quieres aprender a desarrollar esta tecnología revolucionaria? en nuestro Máster en Deep Learning aprenderás a aplicar las últimas técnicas de Machine Learning y Deep Learning, base para disciplinas como el análisis predictivo, reconocimiento de imágenes, voz y textos. Infórmate aquí.
La transformación digital es sin duda un gran reto para las empresas, pero también una necesidad para adaptarse de manera rápida y eficiente a un contexto social y económico en constante cambio como el actual.
En este proceso, el talento tecnológico se ha convertido en el gran activo de las compañías, aunque la captación y retención de estos perfiles es una de las principales dificultades a las que se enfrentan. ¿La razón? la escasez.
La Asociación DigitalES cuantifica en más de 120.000 las vacantes tecnológicas sin cubrir en España, lo que se debe, principalmente, a la falta de profesionales formados en este ámbito.
El Data Scientist, un talento escaso
¿Qué es el Data Science?
El Data Science es un campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas. O en palabras de nuestro profesor de Data Science Carlos Picazo «es la ciencia que nos ayuda a responder preguntas a través del análisis de datos».
Este campo puede utilizarse en cualquier tipo de empresa, negocio o industria y permite a las empresas descubrir nuevas oportunidades de negocio.
El Data Scientist, el perfil más demandado
El Data Scientist se ha convertido en el perfil más demandado y mejor pagado por las empresas. Según el Informe de Tendencias Salariales (2022) de Randstad, su sueldo en España alcanza los 60.000 €/año.
Bajo este título, nos encontramos a un profesional capaz de analizar grandes cantidades de datos y convertirlos en información útil que favorezca la toma de decisiones. Un papel clave en cualquier compañía que quiera ganar competitividad en el mercado.
Durante la Masterclass «Cómo escalar proyectos de Data Science», Victor Santamaría, Head of Data Science Centre of Excellence de Reale Group, describe a esta figura core como «un solucionador de problemas».
El Data Scientist debe tener una combinación de conocimientos y habilidades muy dificil de encontrar como matemáticas, estadística, programación, machine learning, habilidades comunicativas y de negocio, etc. Según Víctor Santamaría, «una rara avis desafiante para los managers tradicionales».
Posiblemente por ello la revista Harvard Business Review lo definió como el trabajo más Sexy del siglo 21.
La formación para reducir la brecha digital
La captación de talento tecnológico es una de las principales dificultades a las que se enfrentan las empresas debido a la escasez de profesionales con una formación de calidad en este ámbito.
Razón por la que en 2017 nace MIOTI, donde a través de una formación diferencial y de calidad, creamos los perfiles tecnológicos que más se ajustan a las necesidades del mercado.
En nuestro objetivo por impulsar la excelencia formativa, nos hemos convertido en la escuela más premiada de España y hemos sido reconocidos por el MIT.
Si quieres dominar el mundo de los datos, te recomendamos los siguientes programas formativos: Máster en Data Science & Deep Learning, Máster en Data Science & Big Data, Máster en Data Science & Analytics, Máster en Deep Learning, Máster en Data Strategy & Analytics.
Después de abrir al público DALL-E 2, uno de los generadores de imágenes más avanzados del momento, OpenAI, el laboratorio de IA fundado por Elon Musk y otros empresarios nos ha vuelto a sorprender, esta vez con ChatGPT, un sistema de chat basado en el modelo de lenguaje por Inteligencia Artificial GPT-3.
¿Qué es ChatGPT?
ChatGPT es una Inteligencia Artificial entrenada para mantener conversaciones, capaz de responder preguntas, recordar e incluso admitir errores.
Lo más sorprendente es que, a diferencia de otros modelos de lenguaje que se basan en patrones estadísticos, ChatGPT utiliza la técnica de aprendizaje profundo para comprender el contexto y la estructura del lenguaje humano, lo que le permite dar respuestas naturales, acertadas y completas en tiempo real.
Esta Inteligencia Artificial está cambiando nuestra concepción sobre la búsqueda de información y, desde su presentación, expertos apuntan a que podría convertirse en un rival para Google.
¿Cómo conversar con esta IA?
A continuación, te explicamos como iniciar tu conversación con esta Inteligencia Artiticial en tres sencillos pasos:
- Registrate en la página web de OpenAI: https://openai.com/
- Entra en ChatGPT con tu usuario: https://chat.openai.com/chat
- Escribe la pregunta que desees en el idioma que prefieras y ¡comienza a conversar!
Diego García Morate, profesor de Machine Learning & Computer Vision de nuestro Máster en Data Science y Deep Learning ya ha mantenido una conversación con ChatGPT:
Como vemos en el vídeo, Diego hace diferentes preguntas relacionadas, ya que esta Inteligencia Artificial tiene sentido del contexto y reconoce todo lo que se ha hablado con anterioridad.
Sin embargo, a pesar de lo sorprendente que resulte, OpenAI nos avisa de algunas de sus limitaciones y nos explica el desafío que supone resolver algunos de estos problemas.
¿Qué limitaciones encontramos?
Al igual que toda Inteligencia Artificial, ChatGPT tiene sus limitaciones como:
- Recibir respuestas que suenan plausibles pero incorrectas o sin sentido.
- El detalle excesivo y abuso de ciertas frases, como reafirmar que es un modelo de lenguaje entrenado por OpenAI.
- La respuesta, en ocasiones, a instrucciones dañinas.
OpenAI planea mejorar en dichas limitaciones y espera que al proporcionar una interfaz accesible, obtengan comentarios valiosos de los usuarios sobre problemas que aún desconocen.
Ya sabes todo lo necesario para iniciar tu conversación con ChatGPT, pero antes…
Debes de tener en cuenta que todo lo que escribas quedará registrado y podrá ser revisado por OpenIA, así que te recomendamos no incluir información personal, ni realizar preguntas potencialmente dañinas o delictivas.
El pasado día 29 de noviembre fue un día que recordar para todos los que formamos parte de MIOTI. ¿El motivo? tuvimos la suerte de celebrar la graduación de nuestros Alumni de la promoción 2021/22.
Un evento cargado de emoción y sorpresas en el que pudimos compartir numerosas experiencias con los protagonistas del día: nuestros Alumni.
Comienza el evento
El acto fue presentado por nuestra CEO, Fabiola Perez Ramos, quien destacó algunos datos para ilustrar el esfuerzo y dedicación de cada uno de los Alumni durante el curso y compartió un emotivo vídeo para rememorar su paso por la escuela.
A continuación, Alberto Rodriguez de Lama, Presidente de TheCUBE y profesor de MIOTI dio paso a nuestro ponente invitado Esteban Granero Molina, ex futbolista y CEO de Olocip, compañía pionera en la investigación y aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) al fútbol profesional, que dio su visión sobre el impacto del uso de la recopilación y tratamiento de datos a través de data science y análisis predictivo en el mundo del deporte.
Los jugadores ganan partidos, LOS DATOS CAMPEONATOS
¿Qué mejor manera de celebrar este día que hablando de dos temas que nos apasionan? el data science y el deporte.
Nuestro ponente invitado, Esteban Granero y dos referentes en este campo, Sergio Llana Pérez, Data Scientist en Zelus Analytics, y Daniel Vicente Elena, Fundador de D.V. Consulting, participaron en una mesa de expertos moderada por Alberto Rodríguez, en la que hicieron un repaso sobre la capacidad de los datos para prever resultados en diversas disciplinas deportivas y cómo el uso de la Inteligencia Artificial está cambiando la manera en la que los clubes profesionales y los equipos de preparación gestionan las plantillas.
Una mesa que contó con la intervención de muchos de nuestros Alumni, que quisieron indagar sobre los entresijos de la aplicación del data science en el deporte profesional.
Excellence Awards
Como en cada Graduación, celebramos los 𝗠𝗜𝗢𝗧𝗜 𝗘𝘅𝗰𝗲𝗹𝗹𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗔𝘄𝗮𝗿𝗱𝘀 para premiar al mejor profesor de la promoción y reconocer la capacidad de nuestros Alumni de llevar los conocimientos adquiridos a la resolución de problemas reales.
Comenzamos con el premio al mejor profesor, elegido por nuestros Alumni, que fue para Rubén Zazo quien reconoció que una de sus pasiones es la de enseñar, algo que puede hacer en el mejor entorno posible que es MIOTI.
A continuación, llegó el momento de presentar a los Alumni ganadores, Santiago Suarez Estrada, Sergio Carvajal y Rafael Fernández del 𝗠𝗮́𝘀𝘁𝗲𝗿 𝗲𝗻 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗿𝗻𝗲𝘁 𝗱𝗲 𝗹𝗮𝘀 𝗖𝗼𝘀𝗮𝘀 con su Proyecto Final 𝗠𝗲𝗱𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗦𝗠𝗣. Desafortunadamente, no pudimos contar con la presencia de Santiago para hacerle entrega del premio.
Nuestros Alumni, los protagonistas
Finalmente nuestros Alumni pudieron recoger su diploma y celebrar con nosotros el resultado de su esfuerzo y dedicación.
Por nuestra parte no tenemos más que volver a agradecer la confianza depositada en nosotros. Estamos muy orgullosos de nuestra Comunidad Alumni. Una comunidad en constante crecimiento y que supone una gran motivación para seguir trabajando en mejorar cada día nuestra oferta formativa.