El marketing digital es uno de los elementos clave en los que hay que poner la vista si se quiere que una empresa o negocio particular tenga un desarrollo positivo. Ante un mercado donde la competencia crece y se hace más fuerte cada segundo, contar con productos y servicios de calidad ya no es suficiente para prosperar, hace falta además una buena estrategia de marketing digital que dé a conocer y posicione de manera óptima todo aquello que la empresa tenga para ofrecer.
En estos escasos tres meses que llevamos recorridos del nuevo año hemos podido ver como algunas de las predicciones más repetidas sobre tendencias de marketing digital se van afianzando. A continuación, destacaremos algunas de las principales en las que grandes empresas y referentes del sector ya están invirtiendo y confiando para llevar su negocio al siguiente nivel.
Abogar por un marketing más inclusivo
Nishma Robb, Directora Senior de Marketing, Reputación y Marca en Google UK resalta la inclusión como una de los detalles que deben definir el marketing actualmente. Para conseguir que el público se identifique con el mensaje, producto o servicio de la empresa es importante que este sea transmitido a través de otras personas en las que puedan verse reflejados y en entornos que resulten familiares. Adaptar los contenidos a las audiencias es clave para que estas puedan conectar con el mensaje, para ello las empresas deben analizar y conocer muy bien a sus usuarios presentes y objetivo, estableciendo estrategias con las que se sientan representados y que impacten directamente en sus vidas.
Los vídeos, el medio estrella para acercarse a la audiencia
Un estudio de CISCO mantiene que el vídeo está en camino de representar el 82% de todo el tráfico online. La creciente popularidad de Tik Tok lo confirma. Los usuarios prefieren videos antes que contenido estático, destacando sobre el público joven los contenidos generados por usuarios antes que por marcas y de formato reducido. Estos dos últimos atributos dependen del contenido que se vaya a consumir, ya que la duración, formato y soporte dependerán mucho de a quién vayan dirigidos y de las necesidades y expectativas que quiera crear el contenido. Uno de los formatos más aclamados actualmente es el snack video, un modelo narrativo que mezcla video y texto en una duración muy limitada y cuyo contenido informa o aporta algo valioso a un usuario joven cada vez más difícil de enganchar.
Según Dyana Najdi Directora General de Vídeo y Display de Europa, Oriente Medio y África en Google el video es uno de los mejores formatos para entablar conexiones auténticas con las audiencias. Entre sus ventajas destaca que es un soporte más que conocido y muy adaptable (webinar, masterclass, entrevistas, píldoras cortas etc), pero para emplearlo de manera correcta hay que conocer bien a la audiencia y optimizar al máximo el tiempo de atención que los usuarios están dispuestos a ofrecernos.
Marketing de podcast, un nicho a explotar
Los podcasts son una herramienta de información y entretenimiento ya más que normalizada, según Europa Press el consumo de pódcast en España se duplicó el año pasado contando con un 42,5% oyentes de podcast a diario. Una de las características diferenciadoras del podcast frente a otros formatos es que en la mayoría de los casos están dirigidos a un nicho específico con una comunidad de seguidores muy definida y asidua. Además, se trata de un formato muy agradable, ya que no necesita más que la atención auditiva del usuario y puede ser consumido al ritmo que se quiera admitiendo pausas. Se trata de una buena forma de dar a conocer una marca, productos o servicios específicos a una comunidad muy definida y de forma no demasiado agresiva.
Integración de la Inteligencia Artificial en toda la estrategia de marketing digital
La Inteligencia Artificial (IA) avanza a una velocidad frenética y las empresas que no logren valerse de sus funcionalidades se quedarán atrasadas rápidamente. Hay muchas formas de implementar la IA en las estrategias de marketing, según un informe de Blueshift, el 28% de los profesionales ya la utilizan para recomendar productos, mientras que el 26% lo hacen para optimizar sus campañas. Esta tecnología tiene un gran potencial para personalizar experiencias y hacer que el marketing sea mucho más eficiente. Uno de los usos más reconocidos es el del análisis de datos para determinar cómo dirigirse a la audiencia a priori y también tras desplegar acciones, poder determinar a tiempo real qué campañas impactan realmente creando beneficio y cuáles no.
Otra de las ventajas de aplicar la IA es la automatización de procesos, que puede colaborar mucho en gestionar las demandas cada vez más exigentes de los consumidores. Los usuarios piden cada vez más información sobre los productos y servicios que consumen, sobre todo en relación a las compras online. Los desarrollos de IA como los chatbots pueden ser grandes aliados para asumir tareas de comunicación. Como señala Statista, el número de usuarios de chatbots ha crecido sustancialmente desde la pandemia, estimándose que en 2025 ascienda a unos 2,6 mil millones. El uso de los chatbots para realizar ciertas transacciones y resolver preguntas y problemas cada vez más complejos es una solución fantástica para muchas empresas, aunque siempre es aconsejable ofrecer la posibilidad de contacto humano por si la demanda no pudiera satisfacerse a través de la tecnología.
La implementación de este desarrollo colabora mucho en la reducción de los tiempos de espera de la atención al cliente, aportando más seguridad y personalización a las respuestas.
Aplicación de los beneficios de la Realidad Aumentada a la experiencia de los clientes
Los usuarios demandan cada vez más en sus procesos de compra, exigiendo todas la facilidades posibles que ofrezca el mercado. A raíz de la pandemia, momento en el que aumentaron inevitablemente las compras online, cobró todavía más importancia la innovación en los entornos físicos de compra para conseguir volver a atraer a los usuarios a las tiendas mediante la oferta de experiencias únicas. El uso de la Realidad Aumentada (RA) para crear experiencias innovadoras que aporten valor añadido es cada vez más necesario, según un informe elaborado por Snapchat, se estima que uno de cada tres usuarios de la generación Z comprará mediante Realidad Virtual en un plazo de dos años.
La Realidad Virtual presenta la oportunidad de ofrecer experiencias versátiles, adaptables y envolventes que atraigan a los usuarios y generen engagement. Muchas de estas acciones están actualmente generándose en el Metaverso, otro avance tecnológico muy a tener en cuenta a la hora de crear experiencias únicas, espacios de publicidad virtuales y colaboraciones con creadores de contenido especializados en este entorno, que ya cuentan con mucha audiencia de calidad en esta segunda realidad. El Metaverso permite interactuar de manera virtual de una forma cada vez más cercana al contacto real, lo que puede suponer avances muy significativos a la hora de cómo los clientes interactúan con los productos y los servicios online, entre otras aplicaciones.
Tech, aliado perfecto
La tecnología es sin duda el mejor aliado del marketing digital, y quien no aproveche las ventajas que los últimos desarrollos aportan a las estrategias de mercado, se quedará atrás en relación con su competencia. Otras tendencias como la publicidad nativa, el marketing de influencers, la no intrusión y el respeto de la privacidad continuarán manteniéndose como algunos de los valores más eficientes en las estrategias de marketing digital.
Desde MIOTI Tech & Business School somos conscientes de que el Marketing es un sector cambiante, y por ello hemos creado un nuevo máster que satisface todas las demandas que los nuevos profesionales requieren. Si quieres dominar todas las competencias necesarias para identificar oportunidades y afrontar las nuevas necesidades del mercado, el Máster en Marketing Data Analytics es el programa perfecto para ti, en el que aprenderás a utilizar los datos disponibles para evaluar la efectividad de tus estrategias de marketing y tomar las mejores decisiones de negocio.
El Data Science es una disciplina científica centrada en el análisis de grandes fuentes de datos para extraer información, comprender la realidad y descubrir patrones con los que tomar decisiones. Carlos Picazo, experto en la materia y profesor del máster en Data Science define simplificadamente esta disciplina como la ciencia que nos ayuda a responder preguntas a través del análisis de datos.
El Data Science es un campo interdisciplinar en el que se utilizan muchas metodologías y herramientas diferentes, y para poder desenvolvernos en este sector a la perfección hay que conocer los instrumentos clave, además de mantenerse siempre actualizado de los nuevos desarrollos y funcionalidades que colaboren en la constante optimización del trabajo.
El trabajo de los Data Scientists se divide grosso modo en tres tareas principales: el almacenamiento, el análisis y la visualización de datos. Estas serán las tres funciones por las que dividiremos las herramientas más destacadas que actualmente se utilizan en la profesión del sector del data science.
Herramientas para el almacenamiento de datos
A partir del bruto de datos de los Data Warehouse de las compañías, los data scientists elaboran sus propias bases de datos con las que realizarán las analíticas. Para ello, utilizan consultas a ficheros CSV, el open source MySQL o si la empresa cuenta con licencia, herramientas como SQL Server.
SQL
El SQL es un lenguaje de programación específico para bases de datos que permite administrar y gestionar datos alojados en SQL como MySQL o Microsoft SQL Server. Este lenguaje permite acceso, gestión y recuperación de información específica de las bases de datos. SQL es además de vital importancia porque al utilizar otros lenguajes como, por ejemplo, Python, también tendrás que saber de SQL para acceder y administrar su base de datos y poder manejar la información.
Instrumentos para el análisis de datos
Al llegar a este paso las herramientas utilizadas pueden ser muchas y suelen variar dependiendo de si la empresa paga licencias o prefiere plataformas abiertas. Muchas compañías utilizan sistemas de analítica de big data mediante R, KNIME o los ya mencionados Python o SQL. En otras empresas usan plataformas más enfocadas a lo comercial como son SAP, SAS o RapidMiner.
SAS
Esta es una herramienta de software estadístico con una variedad de bibliotecas y herramientas estadísticas pensadas para organizar datos. Se trata de una herramienta muy potente de pago que por lo general utilizan las grandes industrias.
Lenguaje de programación R
Otra buena opción que también utilizan las empresas para dar soluciones a través de los datos es el mencionado lenguaje de programación R. R proporciona soporte para la manipulación de datos, cuenta con paquetes capaces de transformar datos desordenados en una forma estructurada y facilita el trazado y la representación gráfica.
Herramientas para la visualización de datos
La correcta exposición de los datos es una de las variables más importantes del trabajo de un data scientist, ya que, si sus resultados no son comprensibles, no tendrán valor para el consumidor final. Por ello, la utilización de herramientas que colaboren en una visualización de los datos óptima es una parte esencial del trabajo de análisis de datos.
Entre las herramientas más utilizadas por los data scientist para realizar esta tarea destacan Tableau, QlickView, y las polivalentes y ya mencionadas SAS y SAP. Mediante estas plataformas se pueden compilar una gran cantidad de fuentes de datos y transformarlos de manera fácil en visualizaciones adaptadas a las necesidades.
Qlik View
Esta es una herramienta que destaca por su potente procesamiento de datos en memoria y por su tecnología patentada para ejecutar y almacenar resultados de manera rápida. Además, da la posibilidad de mantener automáticamente la asociación de datos y de comprimirlos a solo el 10% del tamaño inicial. Sus visualizaciones son de las más aclamadas entre los data scientist por su adaptabilidad y su fácil lectura.
Tableau
Tableau es un software especializado en transformar datos tabulados en visualizaciones óptimas. Esta herramienta permite analizar datos en tiempo real mediante una conexión directa a las bases de datos, permitiendo identificar anomalías o áreas de oportunidad en el corto plazo. Con una interfaz muy intuitiva, permite generar cuadros de mando interactivos y funcionales.
Las herramientas utilizadas por los data scientist dependen mucho del tamaño de la empresa para la que trabajen, del volumen de datos que manejen, de las necesidades de cada proyecto e incluso de su preferencia por una interfaz u otra. Además, ante los constantes avances que el campo del dato está viviendo, hay que mantenerse actualizado para conocer y poder aprovechar todos los desarrollos que faciliten el trabajo del análisis de datos.
Si quieres formarte en las herramientas más destacadas del análisis de datos, en MIOTI Tech & Business School contamos con el Máster en Data Science & Big Data. Un programa práctico en el que los alumnos aprenden en tan solo cuatro meses y de la mano de grandes profesionales de empresas tan importantes como Accenture o Unlimiteck todos los conceptos y herramientas necesarias e imprescindibles para poder desenvolverse en el sector profesional del Big Data.
El 8M, Día Internacional de la Mujer Trabajadora, es un día para reivindicar la igualdad real entre hombres y mujeres en derechos sociales, educativos, laborales y taxativos. Las mujeres representan el 49,5% de la población mundial, pero por sorprendente que parezca, no fue hasta 1908 cuando empezó a germinar el movimiento feminista entre la sociedad popular. En concreto fue la estadounidense la que inauguró un Día de la Mujer clandestino en el teatro Garrick de Chicago. El Día oficial de la Mujer no fue declarado oficial hasta 70 años más tarde, en 1975 por las Naciones Unidas.
En paralelo, el 11 de febrero se celebró el Día Internacional de la Mujer y la Niña en la Ciencia, que pretende visibilizar el papel de las investigadoras y estimular vocaciones científicas en las jóvenes. Gracias a este día, proclamado por las Naciones Unidas en 2015, se han llevado a cabo multitud de iniciativas y proyectos. Su propósito es aumentar la presencia de las mujeres en las carreras STEM, es decir, aquellas que engloban las ciencias, la tecnología, las ingenierías y las matemáticas y en las que estamos especializados en MIOTI.
¿Por qué no hay más mujeres en el área tech?
Muchos estudios internacionales como el de la UNESCO afirman que, de todos los investigadores que existen en el mundo, solo el 28% son mujeres. Y esto supone un gran problema según la organización si tenemos en cuenta que “la ciencia, la tecnología y la innovación también son clave para cumplir con los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la Agenda 2030 en la manera en que abordamos el cambio climático, aumentamos la seguridad de los alimentos, mejoramos la atención hacia la salud, administramos los recursos limitados de agua dulce y protegemos nuestra biodiversidad”.
No solo esto, la OCDE prevé que, para el 2030, el 80% de los empleos que existen actualmente habrán desaparecido y serán reemplazados por aquellos que tengan una formación STEM. Esta brecha de género no solo supone un perjuicio para miles de mujeres, sino para la sociedad en general. Por un lado, limita las posibilidades del desarrollo de estos sectores, al dejar de lado a una parte de la población y prescindir de su visión y aportación profesional, y por otro ayuda a perpetuar la brecha y los estereotipos de género.
Respecto a los factores que originan que los datos femeninos sean tan bajos, son muy variados, pero los más notorios tienen que ver con los prejuicios y estereotipos de género, el contexto social, la alfabetización científica, así como la falta de referentes femeninos. En este sentido, es fundamental que las mujeres puedan encontrarse con modelos en los que sentirse reflejadas, tanto en el material didáctico que trabajan en clase cuando son niñas, como en los medios de comunicación, las estructuras de poder y las organizaciones empresariales.
Iniciativas para atraer y retener el talento femenino
En este contexto, tanto los órganos públicos como las empresas privadas se han puesto manos a la obra para impulsar iniciativas y proyectos que fomenten el crecimiento de la tasa de talento femenino en las carreras científicas. La multinacional IBM, por ejemplo, ha puesto en marcha SkillBuild, un programa que tiene el objetivo de formar gratuitamente a 30 millones de personas para desarrollar una carrera STEM en todo tipo de industrias sin necesidad de realizar un grado de cuatro años.
Son muchas las empresas que ponen en marcha iniciativas de este tipo, porque son conscientes de la necesidad de atraer, retener y formar al talento femenino para aprovecharlo de cara a mejorar la sociedad e impulsar la innovación de la región. De hecho, Irina Bokova, directora general de la UNESCO, afirma: “Las niñas y mujeres son personas claves para crear soluciones para mejorar vidas y generar crecimiento ecológico e inclusivo que beneficie a todos. Ellas constituyen la población con mayor talento desaprovechado para convertirse en la nueva generación de profesionales STEM. Necesitamos comprender y apuntar a los obstáculos específicos que mantienen a los estudiantes de sexo femenino ajenos a estas disciplinas científicas y estimular su interés desde los primeros años de formación y desarrollo educativo”.
Orientación laboral y más mujeres referentes
Desde MIOTI Tech & Business School somos conscientes de la necesidad de visibilizar el papel de la mujer en el ámbito STEM, su desarrollo y formación para continuar evolucionando en los grandes retos del planeta en materia de sostenibilidad e innovación. De hecho, nuestra CEO y co-fundadora, Fabiola Pérez, afirma que, desde su punto de vista: “falta orientación laboral y más referentes femeninos. Necesitamos generar en las niñas el interés en las nuevas tecnologías desde que son muy jóvenes, facilitándoles el acceso a las asignaturas y aplicaciones correspondientes. Debemos transmitirles lo que supone trabajar en este ámbito a través de una orientación laboral, y siempre desde un punto de vista práctico”.
En el ámbito público, la ministra de Ciencia e Innovación, Diana Morant, ha manifestado que “el Ministerio está visibilizando el talento de las mujeres, legislando para consolidar y ampliar derechos y aplicando la ley con firmeza para avanzar hacia una igualdad real en el sector de la ciencia y la innovación”. Por ejemplo, el gobierno del Estado convoca cada año los ‘Premios Alianza STEM’ por el talento femenino, una iniciativa del Ministerio de Educación y Formación Profesional para fomentar las vocaciones científicas y tecnológicas en chicas y jóvenes.
Según el estudio de INCIBE sobre ciberseguridad, en 2022 hubo más de 67.000 consultas de entre las cuales la más repetida fue sobre phishing, sobre todo, de asesoramiento preventivo. ¿Qué quieres decir esto? Básicamente, es cómo debes protegerte ante ataques informáticos de este tipo.
En este sentido, cada vez somos más conscientes de esta clase de ciberseguridad, pero qué es el phishing, cómo puedo prevenirme de estos ataques y, si me sucede, cómo lo puedo abordar. Vamos a intentar desgranar todas estas preguntas para atajar el problema en ciberseguridad más buscado. Un 45% de las personas que llaman al teléfono de INCIBE (017) han sufrido este tipo de fraude y necesitan saber qué tienen que hacer a continuación. Por lo tanto, es importante estar alerta y tomar medidas para protegerse.
¿Qué es el phishing?
El phishing es una técnica de fraude online (y un delito) en la que los hackers utilizan correos electrónicos, mensajes de texto, llamadas telefónicas u otros medios electrónicos para engañar a las personas ofreciéndoles un tipo de descuento u oferta y obtener información confidencial, como contraseñas, número de tarjetas de crédito y otra serie de datos personales.
Por lo general, los mensajes de phishing aparentan ser legítimos y provienen de empresas o personas que la víctima confía, como bancos, servicios de paquetería, proveedores de correo electrónico o redes sociales. Estos mensajes a menudo solicitan a la víctima que haga clic en un enlace, complete un formulario o proporcione información personal.
El objetivo del phishing suele ser la revelación de información personal para utilizarlo en suplantación de identidad, fraude financiero y otros delitos.
¿Qué debo hacer ante un intento de phishing?
Para protegerse del phishing, es importante no proporcionar información confidencial como DNI, contraseñas bancarias o cualquier otro dato sensible, a menos que esté seguro de que la solicitud es legítima y proviene de una fuente fidedigna; no hacer clic en enlaces ni descargar archivos adjuntos sospechosos, verificar la fuente del mensaje y reportar cualquier intento de phishing que recibas.
Además, es recomendable cambiar tus contraseñas regularmente y monitorear tus cuentas bancarias y de crédito en busca de actividad sospechosa. En este sentido, nuestro profesor de ciberseguridad en el Exponential Technologies Executive Program, Mikel Rufián, explica que es muy importante que “las pequeñas y grandes empresas formen a sus empleados para que conozcan cómo prevenir ataques de phishing y malware”.
¿Cómo minimizar sus efectos secundarios?
- Mantener el software de seguridad actualizado y usar herramientas de protección de correo electrónico y navegación web puede ayudar a prevenir que los correos electrónicos de phishing lleguen a tu bandeja de entrada.
- Las empresas pueden capacitar a sus empleados sobre cómo detectar correos electrónicos de phishing y cómo responder adecuadamente a ellos, para evitar que la información confidencial de la empresa sea robada.
- La autenticación de dos factores puede dificultar que los delincuentes accedan a las cuentas de los usuarios, ya que requiere más que una contraseña para iniciar sesión.
- Verificar la dirección URL del sitio web al que estás accediendo antes de ingresar información confidencial puede ayudarte a detectar posibles intentos de phishing.
- Comprobar tus transacciones y estados de cuenta bancarios y de tarjetas de crédito con regularidad, puede ayudarte a detectar actividad sospechosa y tomar medidas rápidamente para minimizar el daño.
- Reportar intentos de phishing a la empresa o entidad que está siendo suplantada, puede ayudar a que se tomen medidas para proteger a otros usuarios.
- Mantener copias de seguridad de tus datos importantes en un lugar seguro puede ayudar a minimizar los efectos secundarios del robo de información.
Al estar alerta, y tomar medidas para proteger tus datos, puedes reducir el riesgo de caer en este tipo de fraude online y reducir su impacto.
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, como nuestro master en Digital Transformation, que trata estos temas en profundidad, para, en definitiva, preparar de la mejor manera posible a nuestros alumnos.
eLa sanidad es uno de los sectores más importantes de nuestro país y así lo avalan además los datos. Por ejemplo, el número de médicos colegiados aumentó en España en 2021 en más de 7.500 profesionales hasta alcanzar los casi 284.000 lo que supone un aumento del 2,8%. Por su parte, los enfermeros colegiados, aumentaros en más 5.000 personas (+1,8%) llegando así a los más de 330.500 trabajadores. Todo ello, según datos del Instituto Nacional de Estadística.
Estas cifras no hacen más que confirmar que la sanidad es un sector muy destacado y con una gran importancia que, es ampliamente conocido, maneja una ingente cantidad de material documental de todos sus pacientes. Desde MIOTI nos hemos preguntado si el Big Data podría ser de utilidad a la hora de administrar todos estos datos, pero primero, veamos qué es el Big Data.
¿Qué es el Big Data?
Big Data es un término utilizado para describir el enorme volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados que inundan diariamente las empresas y compañías del mundo. Sin embargo, lo realmente interesante es qué se hace con esos datos y cómo se procesan, analizan y estudian para poder obtener conclusiones que permitan, posteriormente, tomar las mejores decisiones en base a este nuevo conocimiento.
Aunque no hay consenso sobre a partir de qué cantidad de datos se puede considerar Big Data o no, la mayoría de los expertos coinciden en poner el límite en conjuntos de datos que engloban desde 30 a 50 terabytes y hasta varios petabytes.
¿Por qué es útil el Big Data?
La mayor utilidad que posee el Big Data es que permite proporcionar respuestas a preguntas que las empresas ni sabían que debían contestar. Es decir, ofrece un punto de referencia para permitir a las empresas, en definitiva, identificar los problemas de una manera mucho más comprensible.
Además, la rápida recopilación y análisis de los datos permite a las compañías moverse de una manera mucho más eficiente, rápida y con menos dificultades. También posibilita eliminar las áreas problemáticas antes de que los conflictos afecten a la reputación o los beneficios. Ayuda, asimismo, a aprovechar los datos empresariales y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades que permiten reducir costes, tomar mejores decisiones y más rápido y diseñar nuevos productos y servicios teniendo un mejor conocimiento de las necesidades y deseos de los clientes y consumidores.
Big Data y sector sanitario
Poniendo el foco específicamente en el sector sanitario, el Big Data aparece a través de registros de pacientes, planes de salud, información de seguros y otros tipos de datos que están repletos de información crucial para los enfermos pero que, en ocasiones, pueden ser complicados de manejar por su enorme volumen. Por eso estas tecnologías para analizar y comprender son tan importantes ya que ayudan a examinar esos datos y proporcionar muy rápidamente diagnósticos u opciones de tratamiento. Puede, por tanto, ser de gran ayuda para los profesionales sanitarios a la hora de tomar mejores decisiones que permitan brindar un mejor servicio de salud y, en definitiva, ayudar a salvar vidas.
Además, la aplicación de las técnicas de Big Data juega una papel importante a la hora de inferir una capa de inteligencia para así lograr aplicar modelos predictivos que sirvan de apoyo en el momento de anticiparse a las necesidades sanitarias y así poder ofrecer una atención más eficaz y de mejor calidad.
Dr. Big Data: aplicaciones reales
Además de los beneficios generales que comentábamos anteriormente, el Big Data tiene por supuesto aplicaciones palpables en el día a día de la sanidad.
Uno de ellos, por ejemplo, es la posibilidad de realizar una mejor dotación de las plantillas gracias a la predicción de pacientes. Es decir, si hay demasiado trabajadores se pueden acumular costes laborales innecesarios pero si hay muy pocos, la atención al paciente se resiente. Gracias a la aplicación de la tecnología, es posible resolver esta disyuntiva.
Las historias clínicas electrónicas son una de las aplicaciones del Big Data más extendidas en la actualidad, ya que permite a los pacientes tener su propio registro digital con datos personales, informes o pruebas diagnósticas y que estén a disposición tanto de los usuarios como de los profesionales sanitarios. Estas historias clínicas también permiten activar recordatorios y alertas para nuevas pruebas o hacer un seguimiento de las recetas médicas para ver si se han seguido correctamente las pautas de medicación.
Introducir al Dr. Big Data también permite realizar una mejor planificación estratégica gracias a un mejor conocimiento de las motivaciones de las personas. Los gestores sanitarios tienen la posibilidad de analizar los resultados de las diferentes revisiones y consultas de personas pertenecientes a diferentes grupos de población e identificar los factores que provocan que un paciente abandone o realice incorrectamente un tratamiento.
Detección de fraudes
Por último (de nuestra lista, porque hay muchísimas más aplicaciones), se encuentra la reducción del fraude y la mejora de la seguridad. Se estima que más del 90% de las organizaciones sanitarias ha sufrió algún tipo de intento de hackeo o ciberataque y esto se debe a que los datos médicos son muy valiosos en el mercado negro, pero también extremadamente sensibles en ciertos casos. Es por eso que muchas organizaciones han empezado a utilizar la analítica que les proporciona el Big Data para ayudar a prevenir las amenazas a la seguridad de los datos que custodian.
En MIOTI Tech & Business School sabemos la importancia que esta tecnología tiene para el sector sanitario, pero también para otros como por ejemplo la banca. Es por eso que contamos con nuestro Máster en Data Science & Big Data en el que los alumnos aprenden en tan solo cuatro meses y de la mano de grandes profesionales de empresas tan importantes como Accenture o Unlimiteck todos los conceptos necesarios e imprescindibles para poder desenvolverse en el sector profesional del Big Data. Y todo ello con una tecnología eminentemente práctica, tal y como reza nuestro lema 100% práctica, 0% postureo.
Un eCommerce es una tienda virtual. Como su propio nombre indica, la palabra es la abreviatura de ‘electronic commerce’, que en español se traduce por comercio electrónico. El concepto de poder comprar productos sin necesidad de verlos, tocarlos o probarlos revolucionó el mundo gracias a la aparición de Internet en 1989, aunque la explosión del eCommerce como canal de venta masivo no sería hasta 6 años más tarde, con el origen de eBay y Amazon, llamados Auction Web y Cadabra originalmente.
En España tampoco tardaría mucho más: la aparición de barrabes.com, una tienda dedicada exclusivamente a la montaña y el alpinismo en Huesca abriría la veda del comercio online en nuestro país, seguido por la inauguración del eCommerce de La Casa del Libro. Desde entonces y hasta hoy, el eCommerce español ha batido récords de facturación año tras año. En el segundo trimestre de 2022, según la Comisión Nacional de los Mercados y la Comptencia (CNMC), el sector facturó 18.190 millones de euros, lo que supone un crecimiento interanual del 33.1%, el mayor hasta el momento.
eBusiness: aplicación de la tecnología a todos los procesos de negocio
eBusiness es el conjunto de estrategias de una empresa cuyo funcionamiento y gestión se basa en el uso de herramientas y procesos asistidos por las tecnologías e internet. Es un concepto mucho más amplio que el de eCommerce, que está más limitado y acotado a un área concreta, la de la comercialización online de productos y servicios. El comercio electrónico, siendo plenamente vigente, se queda pequeño en comparación con lo que supone para las empresas actuales convertirse en verdaderos eBusiness.
En un sentido más amplio, el concepto eBusiness hace referencia a las maneras en las que se aplica internet y las tecnologías de la información en todos los procesos esenciales de la empresa. Esto engloba tanto simples transacciones comerciales, tener una página web, tienda online o usar redes sociales como su aplicación en logística, producción, gestión y administración, finanzas, proveedores o clientes. En definitiva, todos los eCommerce son eBusiness, pero no todos los eBusiness son eCommerce.
Ventajas y desventajas de ambos modelos de negocio
Abrir una tienda física requiere muchos recursos: dinero, tiempo y capital humano. Alquilar el local, contratar los empleados, amueblar el local, cumplir con la normativa pública de los establecimientos, etcétera. Sin embargo, con un comercio virtual solo necesitas una página web y un hosting y ya puedes empezar a vender. Además, las estrategias son más dinámicas al no necesitar papel ni impresión de marketing gráfico, y además puedes recopilar datos de los clientes para analizar los KPI’s y mejorar así la experiencia de compra, la usabilidad de la página web o el porcentaje de rebote.
A pesar de que existen más ventajas que lo contrario, tener un eCommerce limita la experiencia del cliente a la página web: no puede probar los productos lo que supone que si no le gusta el diseño probablemente abandone el proceso de compra, y tampoco recibe ese trato humano de asesoramiento o resolución de dudas y preguntas que muchas veces echamos en falta cuando queremos comprar un producto a través de un sitio web. Además, en la actualidad existe mucha competencia con las redes sociales y la facilidad para crear tu propio negocio desde cero.
Un eBusiness engloba las mismas ventajas y desventajas si cuenta con una parte de eCommerce, pero en general, también tiene muchos beneficios para el empresario como por ejemplo la posibilidad de montar un negocio más innovador, conectado a las tecnologías, vanguardista y ágil, ser más versátil con las opciones de negocio y la escalabilidad de los proyectos, mayor automatización de las tareas operativas lo que aumenta la productividad y posibilidades reales de mejorar gracias al feedback de los datos y su análisis para la toma de decisiones estratégicas.
Principales diferencias entre eCommerce y eBusiness
Tanto el eCommerce como el eBusiness son términos relaciones con la compra y venta de productos y servicios a través de Internet, pero podemos distinguir algunas distinciones que hacen que sean diferentes entre sí.
La definición
El eCommerce se refiere específicamente a la venta de productos y servicios a través de Internet, mientras que el eBusiness engloba actividades relacionadas con el uso de tecnologías digitales para gestionar un negocio, como el marketing, la comunicación o la administración financiera, entre otras.
El enfoque
El eCommerce se enfoca en la transacción comercial de compra y venta de bienes y servicios, mientras que el eBusiness se enfoca en la gestión empresarial online de una organización.
El alcance
El eCommerce se centra en las transacciones entre una empresa y sus clientes, mientras que el eBusiness se focaliza en la gestión de todos los aspectos de un negocio, incluyendo la relación con los proveedores o la logística.
Los objetivos
El eCommerce genera ingresos a través de la venta de productos y servicios online, el eBusiness tiene objetivos más amplios, como mejorar la eficiencia, aumentar la productividad, mejorar la satisfacción del cliente y mejorar la competitividad del negocio.
La tecnología
El eCommerce y el eBusiness requieren diferentes tecnologías para su funcionamiento. El eCommerce se basa en plataformas de comercio electrónico qu permiten a los clientes realizar sus compras online. Por otro lado, el eBusiness utiliza una variedad de tecnologías para gestionar las diferentes ramas del negocio.
Nuestro profesor y CEO de TheCUBE, Andrés Haddad, cuenta en una de sus clases hacía donde va encaminado el eBusiness del futuro: «Se estima que los consumidores van a comprar a través de vídeos en vivo», señala.
En definitiva, si quieres emprender y construir tu propio negocio desde cero, las últimas tecnologías pueden ofrecerte crear una empresa con el mínimo de recursos, y empezar a sacarle partido a todas las ventajas que ofrece internet para la compraventa de productos y servicios. De hecho, desde MIOTI Tech & Business School tenemos en marcha nuestro Máster en Digital Business, para que no solo aprendas a gestionar una empresa totalmente digital expandiéndola hasta donde tú quieras gracias a las más innovadoras tecnologías de vanguardia.
Bing incorpora OpenAI de última generación, más potente que ChatGPT
El buscador de Microsoft se ha sumado a las empresas que integran este popular desarrollo de Inteligencia Artificial (IA) mejorando considerablemente sus respuestas. Por ahora, esta implementación todavía está en pruebas por lo que algunas funciones aún no están disponibles o lo suficientemente refinadas.
Para acceder uno debe inscribirse en una lista de espera para que Microsoft le conceda acceso a la versión de prueba de BingChat. Este nuevo desarrollo de Bing utiliza el modelo más avanzado de OpenAI, empresa desarrolladora de ChatGPT y ChatGPT Plus. El buscador integra ahora un Modo de Lenguaje Largo o LLM (Large Language Mode) y una nueva forma de trabajo llamada “modelo Prometeus” que mejora la relevancia de las respuestas, las anota y las actualiza. Bing aplica de esta manera la IA al algoritmo de búsqueda principal de su buscador dando lugar, según ha comentado la compañía, al avance más relevante de las últimas dos décadas.
Esta novedad de Bing se materializa en una nueva función de chat de conversación con el que se puede interactuar con lenguaje natural mediante un campo de búsqueda de hasta 1.000 caracteres, por lo que ofrece respuestas más desarrolladas y complejas que los buscadores convencionales. Otra de sus aplicaciones más relevantes es el filtrado y bloqueo de respuestas inapropiadas y resultados sesgados, nocivos o discriminatorios que fomenten la desinformación y el odio. Además de en el buscador Bing, esta tecnología también planea implementarse en el explorador Microsoft Edge, permitiendo que el navegador también utilice las capacidades de la IA para las funcionalidades de chat y redacción.
Principales mejoras que la IA aportará a Bing
Aunque hasta que el lanzamiento no sea definitivo no podremos conocer todas las funcionalidades del chat de Bing, Microsoft ha mencionado que las cuatro principales funcionalidades de este desarrollo serán:
- Mejor experiencia de búsqueda familiar: proporcionando resultados más relevantes para cosas simples como resultados deportivos, precios de las acciones y el tiempo, junto con una nueva barra lateral que muestra respuestas más completas.
- Respuestas más completas: gracias a la implementación de la IA, Bing revisará los resultados de toda la web para encontrar y resumir la respuesta buscada.
- Nueva experiencia de chat: gracias a la implementación del chat interactivo para búsquedas más complejas y para refinar los resultados al máximo colaborando en la toma de decisiones justificadas.
- Una chispa creativa: mediante la IA Bing ofrecerá más que una respuesta ya que generará contenido que realmente sirva de ayuda. Puede ayudarte a escribir un correo electrónico, crear un itinerario de viaje o preparar una entrevista de trabajo, siempre citando todas las fuentes a las que hace referencia.
Últimas limitaciones de Bing sobre su modelo de IA
La IA implementada en Bing se encuentra en fase de entrenamiento y continuará en constante actualización para que su sistema y respuestas nunca queden obsoletas. Es por esto que, el modelo de IA del buscador seguirá cambiando su estructura de funcionalidades para optimizar cada vez más su rendimiento. Las últimas limitaciones que Microsoft ha puesto a la IA en Bing son:
- Limitación del número de mensajes que pueden enviarse al chat: la restricción será de 50 mensajes diarios por usuario y las conversaciones estarán limitadas a cinco intercambios, no pudiendo utilizar el máximo de mensajes diarios en una misma conversación. Esto se debe a que el chat de Bing está siendo utilizado por encima de sus posibilidades actualmente.
- El Bing Chat no dará información sobre sus capacidades: las preguntas que se realicen a la IA de Bing sobre sí misma, opiniones, reglas o capacidades no serán respondidas. Muchos usuarios, ante la incertidumbre sobre las capacidades de este desarrollo, estaban preguntando directamente a la IA información sobre su propio funcionamiento. Microsoft ha capado este tipo de respuestas ya que BingChat todavía no ha definido sus funcionalidades.
Microsoft ha anunciado que pronto lanzarán este desarrollo también en versión preliminar para móviles. El BingChat se encuentra en fase de prueba y todavía no se ha revelado cuándo estará disponible esta solución para el público general.
Un largo viaje a través de la IA que aterriza en Bard
Google, cuya estrategia de negocio ya fue reorientada desde hace unos seis años al uso de la Inteligencia Artificial, mantiene que es la tecnología con la que más trabajan hoy en día. Google está incorporando las ventajas que ofrece la IA a todos sus productos cotidianos siguiendo con su misión de abrir las posibilidades que esta tecnología ofrece mejorando la vida de las personas mediante la organización de la información para hacerla universalmente accesible y útil.
Uno de los sectores en los que Google está invirtiendo más es en la IA generativa y en los grandes modelos lingüísticos. El gigante de las búsquedas cuenta con un proyecto de investigación centrado en esta dimensión de la IA llamado Transformer, así como importantes e innovadores modelos de difusión que han colaborado en el desarrollo de muchas de las aplicaciones de IA generativa populares.
La MDA el punto de partida para la creación de Bard
Tras el lanzamiento hace dos años de una generación de funciones lingüísticas y de conversación basadas en su modelo lingüístico para aplicaciones de diálogo (Language Model for Dialogue Applications, LaMDA), Google no ha parado de trabajar en la creación de un servicio experimental de IA conversacional impulsado por esta tecnología. El resultado de sus constantes esfuerzos ha derivado en la creación de Bard, el chat impulsado por inteligencia artificial alternativa de ChatGPT y ChatGPT Plus con el que el gigante de las búsquedas pretende posicionarse como líder en este campo.
Bard se encuentra en fase de pruebas actualmente y todavía no se sabe cuál será la fecha definitiva en la que la solución estará disponible para el público general. Esta IA pretende combinar la infinita información de la web con la potencia, inteligencia y creatividad de sus modelos lingüísticos para ofrecer respuestas frescas y de alta calidad. Bard pretende, al igual que el BingChat introducir el factor creatividad, posicionando este desarrollo como una plataforma que impulse la curiosidad, el aprendizaje y la creación de contenido original.
Inicialmente el lanzamiento de Bard estará soportado por una versión ligera de LaMDA, que al ser un modelo más pequeño que requiere mucha menos potencia de cálculo. También permitirá escalar el desarrollo a más usuarios y obtener más información. Google irá refinando las repuestas de Bard en este periodo de prueba teniendo en cuenta tanto los comentarios externos de los usuarios como las pruebas internas del modelo. De esta manera, la empresa quiere que las respuestas del chat impulsado por IA cumplan un alto nivel de calidad, seguridad y fundamento antes de salir al público general.
¿Cómo funciona Bard?
Google todavía no ha anunciado las funcionalidades concretas que ofrecerá Bard, pero se sabe que este desarrollo estará integrado como una función adicional dentro del motor de búsqueda. Por ello, a diferencia de otros desarrollos que integran IA como ChatGPT, Bard necesitará conexión a internet constante para funcionar y ofrecer información actualizada obtenida directamente de la red.
Bard será un chat con el que se puede interactuar mediante lenguaje natural para obtener respuestas acertadas y desarrolladas de forma casi inmediata. La empresa todavía no ha indicado cuáles serán sus funcionalidades ni limitaciones específicas, pero si ha resaltado, al igual que Bing, el aspecto de la creatividad. Google mantiene que además de responder preguntas que sacien la curiosidad a cualquier nivel, Bard será capaz de explicar casi cualquier cosa a interlocutores con diferentes niveles de conocimiento.
Sintetizar información compleja
Google mantiene que una de las oportunidades más interesantes que saca a relucir la IA es su capacidad de profundizar y aprender sobre cómo los humanos procesan la información para convertirla en conocimiento útil. De esta manera la IA podrá responder acorde a este proceso a las preguntas que los usuarios realicen simplificando su esfuerzo de aprendizaje mediante la sintetización de información compleja o de múltiples perspectivas en formatos facilitando su digestión. Este desarrollo da la oportunidad de comprender rápidamente el panorama general de una información y ampliar más mediante la web, ya sea buscando perspectivas adicionales o profundizando con temas relacionados.
En MIOTI Tech & Business School estamos a la vanguardia de todos los nuevos desarrollos que tecnologías tan potentes y escalables como la Inteligencia Artificial ofrecen. Programas como el Máster en Deep Learning ofrecen un recorrido completo y avanzado por las últimas técnicas de Inteligencia artificial y deep learning en un formato teórico-práctico que enseña a utilizar las soluciones de Inteligencia Artificial más importantes desde cero y en un entorno real.
En MIOTI Tech & Business School sabemos lo importante que es mantener nuestro programa de cursos formativos actualizado con las nuevas tendencias y conocimientos que están a la orden del día. Dos de esas áreas de conocimiento son el Data Engineering y el Cloud Engineering , las cuales conforman nuetro nuevo Máster en Data & Cloud Engineering.
Qué es Data Engineering
Como ya explicamos en nuestro anterior blog ¿Qué es el Data Engineering y cómo convertirlo en mi trabajo?, el Data Engineering o Ingeniería de Datos se encarga de diseñar, desarrollar y mantener los sistemas que permiten procesar grandes volúmenes de datos. Los profesionales encargados de esta tarea son los denominados data engineer o ingeniero de datos, un perfil muy necesario y altamente demandado en el actual ecosistema tecnológico ya que prácticamente la totalidad de los datos que existen en este momento se han creado durante los últimos años
Qué es Cloud Engineering
El Cloud Engineering o Ingeniería en la Nube se encarga de todas aquellas operaciones relacionadas con la nube e incluye funciones como la gestión, planificación, arquitectura y monitorización de todos los sistemas que integran el ecosistema Cloud. En el día a día es una disciplina que aprovecha los métodos y herramientas de la ingeniería para concebir, desarrollar, operar y mantener sistemas y soluciones de computación en la nube.
Los profesionales encargados de esta área se denominan Cloud engineer o Ingenieros de la Nube y entre sus responsabilidades habituales suelen encontrarse evaluar la infraestructura tecnológica de una organización, realizar las migraciones de archivos necesarias a la nube, o supervisar el rendimiento de los sistemas basados en la nube y realizar mejoras cuando sea necesario. También suelen ser los encargados de configurar de manera correcta y adecuada los distintos procesos que involucran sistemas informáticos, de red y de seguridad.
¿Por qué estudiarlo?
El Data & Cloud Engineering es fundamental para cualquier compañía que tenga a los datos como el centro de su estrategia empresarial lo que, a su vez, convierte a los profesionales y expertos en esta área en piezas absolutamente imprescindibles para las empresas.
El mundo actual genera datos de forma continua y a un ritmo difícil de seguir por lo que los profesionales con un perfil capaz de manejarlos para sacarles el mayor provecho posible, es decir, extraer significado de ellos y ponerlos en valor, están cada vez más demandados. Suelen ser personas con capacidad analítica, pensamiento crítico, con interés por la informática y con habilidades matemáticas.
Por si esto no te convence, te ofrecemos dos datos: la consultora especializada en Recursos Humanos, Randstad, cifran en más de 90.000 la cantidad de vacantes disponibles que se esperan en los próximos años relacionadas con Data & Cloud Engineering. Además, según el portal de empleo Glassdoor, el salario anual de estos perfiles se sitúa alrededor de los 40.000 euros.
Salidas profesionales
Una vez que finalizan sus estudios para adentrarse en el mundo laboral, las personas que deciden formarse en estas áreas de conocimiento están preparadas para ejercer como Data Engineer y Cloud Engineer. No obstante, las salidas profesionales no se limitan únicamente a estas, sino que se incluyen también Data Architect, Chief Data Officer, Cloud Architect o Machine Learning Engineer.
Asignaturas del máster en Data & Cloud Engineering
El máster en Data & Cloud Engineering es una doble titulación integrada por un total de 200 horas que se reparten a lo largo de 5 meses en los que se cursan asignaturas como Cloud Fundamentals, Azure Data Factory, AWS EC2 o Google Cloud Platform Fundamentals. El programa formativo también integra materias relativas a la arquitectura de datos, bases de datos relacionales (y no relacionales), SQL, Advanced Data Processing, DevOps y Data Governance, entre otros. Al igual que el resto de programas de MIOTI Tech & Business School, este máster cuenta con un proyecto final en el que los alumnos llevan a la vida real todo lo que han aprendido durante el curso.
Este programa no es una excepción a la metodología 100% práctica, 0% postureo que MIOTI aplica a todas sus formaciones, por lo que, a lo largo de todas las asignaturas, los alumnos están constantemente practicando lo que aprenden en la parte teórica de las clases. Por supuesto, sin importar si los estudiantes acuden presencialmente o si se conectan a través del live streaming que ponemos a su disposición. En cualquiera de los dos escenarios, los alumnos reciben un kit que les permiten montar sus propias demos y así ir aplicando, en tiempo real, y con el profesor a su lado, todo lo aprendido.
Las clases están organizadas para facilitar la asistencia lo máximo posible. Por eso se realizan fuera del horario laboral de la mayoría de empresas; es decir los miércoles de 18:30 a 22:30, y los viernes de 16:30 a 20:30. El programa está previsto que tenga su próxima convocatoria en septiembre de 2023 y el período de solicitud de información y matriculación ya está abierto.
Si quieres saber más sobre nuestra metodología, puedes escuchar las opiniones de algunos de nuestros alumnos en el siguiente vídeo.
Qué es IMEX
IMEX es la feria de negocio internacional y comercio exterior más importante que se celebra en nuestro país, y en esta edición, la CEO y co-fundadora de MIOTI Tech & Business School, Fabiola Pérez Ramos, participó como ponente en una de sus mesas redondas. Integrada dentro de la Semana de la Internacionalización de Madrid, la feria IMEX tiene como objetivo fundamental mejorar la competitividad de las PYMES a través de la oferta eficaz e innovadora de los productos y servicios que son necesarios e indispensables para impulsar la internacionalización de las empresas españolas.
Mesa Redonda “Las claves del dato en la evolución de las PYMES”
Fabiola Pérez participó en la cuarta y última jornada de la feria, realizada el 10 de febrero cuando, junto a otras actividades, se celebró la Mesa Redonda titulada “Las claves del Dato en la evolución de las PYMES”. Dicho evento, organizado en la sede de la Confederación Española de Organizaciones Empresariales (CEOE), fue moderado por el economista Juan Royo Abenia y contó además con la presencia de Miguel Ángel Panduro, CEO de Hispasat y Enrique Serrano Montes, presidente de la Comisión de Inteligencia Artificial y Big Data y miembro del Comité Ejecutivo de AMETIC además de nuestra CEO, Fabiola.
A lo largo de su intervención, Fabiola compartió su visión sobre el reto que la PYMES afrontan a la hora de buscar y encontrar el talento tecnológico que necesitan para poder ser competitivos en un proceso de transformación digital cada vez más acelerado: «Se espera una demanda de 150 millones de especialistas tech en 2025, pero el sistema educativo apenas forma a 5 millones al año. Es necesario adaptar la oferta formativa para dar respuesta a la actual y creciente demanda de perfiles tecnológicos especilizados«.
Es precisamente por esta razón que Fabiola cofundó MIOTI Tech & Business School en 2007, para poder suplir esa enorme falta de perfiles que son necesarios y que las empresas no paran de demandar. Entre estos perfiles destacan especialmente los relacionados con análisis de datos o la industria 4.0.
Los datos, un elemento clave para acelerar los procesos empresariales
A la pregunta formulada sobre la ralentización de la digitalización, Fabiola señaló que la situación actual se debe a que estamos entrando en la segunda fase de la nueva revolución industrial en la que, tras la primera etapa de crisis, llega otra etapa caracterizada por una rápida adopción de las nuevas tecnologías. Para Fabiola, el foco debe posicionarse en reducir la brecha que existe actualmente en relación a la conectividad y digitalización ya que, sin la primera, es imposible conseguir la segunda.
En la actualidad, los procesos son cada vez más rápidos y la tecnología cuenta con una implantación cada vez más sencilla gracias a la mayor accesibilidad que presenta para aquellas personas que no tienen ningún conocimiento sobre ella. En el área de educación, Fabiola destaca además la gran importancia que tiene trasladar los conocimientos que se imparten en las aulas al mundo profesional y empresarial.
Además de la intervención de Fabiola Pérez, el resto de los ponentes expusieron que los datos se han convertido en un elemento absolutamente fundamental para todos los sectores, especialmente si se apoyan en la digitalización. Ayudan a acelerar los procesos empresariales además de facilitar y hacer más cómodo el día a día de quienes trabajan en estas compañías.
Precisamente la pandemia ha funcionado como una palanca que ha acelerado la adopción de estas nuevas tecnologías en el ámbito empresarial y, a pesar de que muchos argumentan que las empresas están experimentando una ralentización en su actividad tras años de contar con un crecimiento muy acelerado, también es cierto que la tecnología está evolucionando y convirtiéndose poco a poco en algo mucho más accesible, incluso para aquellas personas que no cuentan con ningún conocimiento en el área.
IMEX, un evento para llevar a tu empresa al siguiente país
La mesa redonda en la que participó Fabiola estuvo integrada dentro de la cuarta y última jornada del IMEX que se celebró en la sede de la CEOE. Tras la apertura, pasadas las 9 de la mañana, dio comienzo la primera mesa redonda de la jornada dedicada a Iberoamérica y en la que se identificaron oportunidades y nuevos vectores de crecimiento basados en las ventajas competitivas de los países de la región. Tras los 60 minutos que duró esta primera reunión, se dio paso a la segunda centrada en el desarrollo del talento para el crecimiento de los sectores agroindustrial y agropecuario.
Si quieres saber más sobre el avance tecnológico y la adopción de estas nuevas tecnologías a nivel mundial, puedes ver la intervención completa de Fabiola Pérez en el vídeo que te mostramos a continuación de la mesa redonda «Las claves del dato en la evolución de las PYMES».
Los data scientists son actualmente el perfil más demandado del mercado según el mayor portal de empleo especializado, y parece que lo seguirán siendo durante los próximos años. Pero las funciones de estos profesionales están en constante cambio acorde a la evolución y nuevos desarrollos de la IA.
¿Cuáles son las funciones de los data scientists?
El trabajo de los data scientists empieza por la carga de transformación de datos y un 80% de su jornada suele estar ocupada por el preprocesamiento de datos, como es transformar variables, elegir las que mejor funcionan, generar nuevas, etc.
El resto del tiempo, estos profesionales se encargan de la selección del algoritmo de aprendizaje automático más adecuado, de determinar las múltiples opciones que existen y de encontrar qué combinación funciona mejor para el problema que quieran resolver. También emplean su tiempo ajustando los parámetros mediante la configuración para ser capaces de obtener mejores resultados y por último decidiendo cuál es la mejor solución mediante la evaluación de las distintas métricas o análisis de sensibilidad, entre otras maneras de valorar los distintos modelos. Por cada problema que quieren resolver, los data scientist se ven obligados a encontrar una solución específica e individual, lo que plantea la duda de si existe una forma de resolver un problema sin tener que realizar siempre todos estos pasos.
¿Existe un algoritmo capaz de resolver todos los problemas?
Como expone nuestro profesor Diego García Morate, la respuesta a esta cuestión es negativa, lo que se confirma con el teorema de no free lunch. Este teorema explica que no existe un algoritmo que arroje una solución óptima a cualquier problema. Esto significa que si queremos encontrar la solución idónea para cada problema nuevo tendremos que vernos obligados a evaluar distintos algoritmos y a encontrar una combinación que nos proporcione los mejores resultados. Pero este ejercicio de probar distintos algoritmos para ver cuál es el más eficiente, es un proceso parecido al que hacemos cuando entrenamos un algoritmo. De alguna manera lo que se hace en este caso es resolver un problema de búsqueda para encontrar la mejor solución, lo que plantea una nueva pregunta, ¿se puede modelizar este problema?
fbúsqueda(espacio de soluciones)= “mejor solución”
Diego García Morate plantea para tratar de resolver esta cuestión la función fbúsqueda(espacio de soluciones)= “mejor solución”, que se resuelve mediante una función de búsqueda, un espacio de soluciones y una métrica de evaluación que nos permita ver cuál es la mejor opción.
- El espacio de soluciones son todas las posibles soluciones que existen en el universo. Esto incluye las posibles técnicas de preprocesamiento sobre las variables, todos los potenciales algoritmos de aprendizaje con sus variaciones de parámetros y cualquier variación sobre los datos y algoritmos que se nos ocurran.
- La función de búsqueda determina qué soluciones vamos a evaluar y cuáles no. Podría realizarse por fuerza bruta o por procesos más sofisticados como son los algoritmos genéticos, basado en los principios de mutación y selección natural; la optimización bayesiana o por métodos heurísticos, entro otras opciones.
- La métrica de evaluación es lo que nos va a determinar si una solución es mejor que otra. Algunas son el porcentaje de acierto, curva ROC, accuracy etc. Pueden ser basadas en resultados o por ejemplo en la simplicidad del proceso o también en aspectos de complejidad como el tiempo de CPU o el uso de RAM.
AutoML, aprendizaje automático para resolver problemas reales
Este tipo de técnicas que hemos definido se denominan AutoML, un proceso sistemático y automatizado de búsqueda de soluciones con machine learning. AutoML intenta automatizar mediante este proceso un gran conjunto de combinaciones para seleccionar las mejores. Automatizar este trabajo reduce la barrera de entrada a no profesionales a procesos de data science como entrenar modelos, además de aportar un sistema racional y científico a los data scientists a la hora de evaluar distintos modelos. Permite que los data scientists puedan sistematizar los procesos de preprocesamiento y el ajuste de modelos para centrarse en los resultados. La única desventaja es que convierte horas de data science por enormes cantidades de cómputo.
Se trata de un proceso que ha ganado gran importancia desde 2019 y que actualmente para poder utilizarlo existen bibliotecas y servicios abiertos. Existen paquetes de phyton que se pueden utilizar con recursos propios, además de startups y servicios de AutoML directamente desde internet.
¿Tiene AutoML alguna limitación?
AutoML suena muy interesante, pero tiene una limitación fundamental. AutoML se limita a recombinar bloques, por lo que el espacio de soluciones está formado por composición de elementos ya existentes. Esto hace plantearse si se pueden utilizar AutoML para crear bloques y que escriba algoritmos de machine learning directamente. ¿Se puede modalizar este problema como un problema de búsqueda?
La respuesta es sí, existe un proyecto de Google llamado Auto ML Zero que es capaz de encontrar algoritmos de machine learning escribiendo código desde cero. Su enfoque está basado en algoritmos genéticos capaces de generar aleatoriamente en una primera iteración código y con una métrica de evaluación ir probando distintas combinaciones de código en un esquema muy optimizado de manera que este algoritmo sea capaz de escribir nuevos algoritmos. Lo interesante es que con mucha capacidad de computación y muchas iteraciones es capaz de descubrir automáticamente conceptos como una regresión lineal. Es capaz entonces de deducir autónomamente una regresión lineal y muchos otros conceptos como el learning rate el descenso del gradiante hasta el punto de que es capaz de descubrir una red neuronal sin la intervención de ningún humano.
Para poder ejecutarlo necesita entre 10 y 15 minutos para sacar el código de la red neuronal de manera totalmente automática, es concebido comúnmente como la evolución del machine learning.
¿AutoML es realmente interesante para los data scientists?
AutoML es muy interesante para los data scientists no por el concepto de automatizar y resolver todo automáticamente, sino porque aporta un enfoque sistematizado a la hora de realizar este tipo de modelos. Permite realizar este tipo de evaluaciones mediante un proceso más cercano al método científico. Pero a la vez, esta función lanza la pregunta de si AutoML puede llevar a acabar con los data scientists.
Diego García Morate mantiene que AutoML no conducirá al fin de los data scientists. Aunque es cierto que su trabajo estará más enfocado al uso de estas herramientas y mucho más enfocados a conocer los datos y su naturaleza. El cambio sí que se verá en que estos profesionales pasarán de escribir código a utilizar estas herramientas para ello y poder así centrarse en el resultado.
Demostración práctica
La lección como especialista en la materia que resalta Diego García Morate es que los investigadores de IA a menudo tratan de incorporar conocimiento a los algoritmos que hacen, pensando que combinando algoritmos se obtendrán mejores resultados. Esto a corto plazo puede ayudar, pero a largo plazo esta estrategia se estanca, ya que de alguna manera no consigue que los agentes aprendan por sí mismos y a su manera. El progreso revolucionario llega mediante un enfoque opuesto basado en escalar el cálculo por búsqueda y aprendizaje.
Si quieres aprender más sobre AutoML y ver una demo sobre cómo aplicarla con TPOT no te pierdas la Masterclass donde nuestro profesor Diego García Morate analiza algoritmos de AutoML y prueba su eficiencia. En MIOTI, el primer instituto tecnológico aplicado a los negocios y referente en formación especializada en data science, deep learning, Internet of Things y eBusiness, colaboramos día a día en la formación de los futuros profesionales que serán los protagonistas del desarrollo de la disciplina del Data Science. Consulta todos los programas de aprendizaje que ofrecemos y forma parte del cambio que la aplicación de data science plantea.
LinkedIn ha lanzado un año más al mercado el estudio “Empleos en auge 2023”, y una vez más los empleos tecnológicos vienen pisando fuerte. Esta tendencia lleva en alza desde hace, por lo menos, cinco años, pero, con la pandemia, sin duda se ha acelerado de forma abismal. La falta de personal en algunos sectores, la demanda de empleos híbridos o totalmente en remoto, o la exigencia de una mayor flexibilidad son algunas de las transformaciones que atraviesa actualmente el mercado laboral español.
La lista ‘Empleos en auge 2023’ usa datos exclusivos de LinkedIn para identificar los 25 puestos que han ganado terreno en los últimos cinco años, aportando información sobre las oportunidades a largo plazo y añadiendo ‘insights’ que marcarán el rumbo del mercado laboral. Es una herramienta muy útil para aquellos que buscan dar un giro a su trayectoria profesional o reorientar su formación universitaria hacia los empleos más demandados del país.
Programación, crecimiento y datos: las tres claves del mercado
En el ranking existen muchos empleos que tienen que ver con los ingenieros de programación (confiabilidad de sitio, soluciones de software, sistemas en la nube, desarrollador back-end, etcétera) o con puestos comerciales en empresas (especialista en ventas, ejecutivo de cuentas, responsable de crecimiento, etcétera). Pero también existen ciertos perfiles que antes no eran tan comunes, como por ejemplo los ingenieros de inteligencia artificial, los ingenieros de datos, los ingenieros de ciberseguridad o los responsables de marketing en redes sociales.
El auge de este tipo de puestos es consecuencia directa del descubrimiento de nuevas tecnologías que impulsan líneas de negocio antes imposibles, y que se han convertido en un pilar fundamental para diferenciarse dentro del mercado laboral. Medir la competitividad de una empresa requiere del análisis de varios parámetros y la inteligencia artificial, los modelos predictivos o la prevención de riesgos digitales son herramientas muy valiosas que, bien aprovechadas, pueden catapultar los beneficios, la reputación o el posicionamiento de una compañía hacia el estrellato.
Retos del talento STEM en España
Que los empleos más demandados en España sean en su gran mayoría tecnológicos no es una casualidad: según el estudio “Empleabilidad y Talento Digital” que la Universidad Autonóma de Madrid llevó a cabo en colaboración con la Fundación VASS, en 2021 se quedaron sin cubrir en torno a 7.000 vacantes por falta de competencias y, de no corregirse la situación, la carencia de perfiles técnicos se agravará, a razón de 50.000 profesionales adicionales cada año. «En 2025, se espera una demanda de 150 millones de especialistas tech en todo el mundo, pero el sistema educativo apenas forma a 5 millones al año», señala nuestra CEO, Fabiola Pérez.
Además, a pesar de que el número de jóvenes que desean estudiar y trabajar en estas especialidades es cada vez mayor, solo son 8.147 los egresados de disciplinas informáticas que se integran definitivamente al mercado laboral, una cifra muy pobre en comparación con las más de 14.000 empresas con procesos de contratación activos para especialistas TIC.
Los avances tecnológicos y la progresiva digitalización llevan años generando profundos cambios en el mercado laboral. Lo hacen modificando las habilidades y profesiones más demandadas, pero también introduciendo nuevas formas y modalidades de trabajo. Estos cambios han provocado un desajuste global entre las capacidades de los trabajadores y las necesidades del mercado, que amenaza con incrementarse a medida que se acelera la transformación tecnológica y digital de las economías más avanzadas.
Formación práctica y adaptada a las necesidades de las empresas
Con el objetivo de cubrir todas estas vacantes de los empleos más demandados y disminuir la brecha digital entre la oferta y la demanda, en MIOTI trabajamos en la formación práctica digital de nuestros alumnos de dos formas distintas: los programas de ‘upskilling’ con el objetivo de actualizar las competencias de los profesionales en activo; y los programas ‘reeskilling’, que implican el reciclaje y preparación de un profesional para que desarrolle una tarea para la cual no tiene competencias técnicas. A través de estos proyectos de formación, hemos conseguido que más de 3.800 alumnos accedan a nuevas oportunidades laborales.
De hecho, la escuela llegó a un acuerdo de colaboración con el Instituto Tecnológico de Massachussets de Boston (MIT), uno de los más prestigiosos del mundo, y en concreto con su centro de emprendimiento, el Martin Trust Center. Este acuerdo nos ha dotado de ventajas adicionales para sus alumnos, con el objetivo de impulsar aún más la formación de talento TIC en España y seguir ayudando a empresas de primer nivel a cubrir sus nuevos puestos de trabajo más demandados en 2023.
Para formarte en los programas que más demandan las empresas, echa un vistazo a nuestros Masters en Data Science y Deep Learning, Data y Cloud Engineering, Marketing Data Analytics o eBusiness.
MIOTI Tech & Business School se suma a eLaLiga Santander como nuevo patrocinador oficial. La eLaLiga Santander, que arrancó este mes de febrero con PlayStation, El Corte Inglés, Santander y DAZN como patrocinadores, añade un nuevo sponsor a sus filas para nutrir de datos a la competición. Con MIOTI Tech & Business School ya son cinco las empresas que confían en la única competición EA SPORTS TM FIFA 23 Global Series en España.
En una firme apuesta por el sector eSports, MIOTI ve en eLaLiga una forma de llegar a las nuevas generaciones a través de la emoción y la autenticidad del fútbol virtual, para acercarles las oportunidades laborales que ofrecen los perfiles formados en la carrera del dato e impulsar la empleabilidad en España.
“El acuerdo alcanzado con eLaLiga Santander es un paso más en el camino que llevamos recorrido para estar siempre a la vanguardia como referentes en Data Science y maximizar las oportunidades laborales de los perfiles digitales. De este modo, integramos los valores en innovación tecnológica de MIOTI Tech & Business School con las nuevas formas de entretenimiento y, más concretamente con los eSports, ayudando a mejorar la experiencia del espectador con estadísticas detalladas de partidos y equipos”, señala Fabiola Pérez, CEO y cofundadora de MIOTI.
“Los jugadores ganan partidos, los datos campeonatos”
Bajo esta premisa, MIOTI dará las estadísticas de los equipos tanto antes como después de los partidos en todas las jornadas. Victorias, empates, derrotas, goles a favor y goles en contra, el 11 perfecto o el club más eficiente son algunas de las estadísticas que, basándose en los datos, proporcionará MIOTI en cada partido disputado en eLaLiga.
Además, el equipo de Data Scientists de MIOTI realizará predicciones con los últimos algoritmos a lo largo de la temporada que compartirá con sus seguidores en redes sociales para dar visibilidad a la contribución del Data Science en el sector deportivo en general, y más particularmente en el fútbol, y motivar nuevas vocaciones entre las generaciones más jóvenes.
“Los clubes de fútbol españoles más importantes ya tienen equipos especializados en Data Science con los que desarrollan las mejores estrategias para ganar partidos. Por esta razón, nos preguntamos, ¿por qué no iban a disponer de esas estrategias también en su modo de juego virtual en eLaLiga? Ya formamos a profesionales de Data Science en nuestras aulas así que era el cauce natural para MIOTI”, subraya Fabiola Pérez.
Para Alfredo Bermejo, director de Estrategia Digital de LaLiga, por su parte, “es un placer que MIOTI se convierta en patrocinador oficial de eLaLiga. Una empresa como la suya reúne características fundamentales tanto para eLaLiga como para LaLiga como son la tecnología y la formación, por lo que estamos encantados de que se sumen y confíen en nosotros”.
