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 revolucionando el mundo tecnológico y corporativo. Por ello y debido a la alta demanda actual de profesionales formados en el campo del marketing y del análisis de datos o data analysis, hemos conformado un nuevo máster en Marketing Data Analytics.

Conviértete en Marketing Analyst y toma las mejores decisiones

El marketing, una práctica que mediante la investigación del mercado detecta su comportamiento para ofrecer valor y satisfacer las necesidades del cliente, es un sector cada vez más cambiante que demanda profesionales con competencias ligadas al constante desarrollo de la industria. Algunas de las capacidades necesarias para identificar los retos y oportunidades del mercado son estrictamente tecnológicas actualmente, y por ello los nuevos especialistas en marketing deben dominar y saber aprovecharse de todos los desarrollos que el mercado les ofrece.

Otra de las tendencias que en los últimos años ha ganado gran importancia en el mundo corporativo es la implementación de un modelo de datos eficaz. El mundo corporativo se ha dado cuenta del valor que recoger y procesar de forma eficiente los datos puede aportar a la estrategia de negocio. Las empresas, mediante un buen análisis y modelo de datos, se hacen con información de gran utilidad para mejorar la toma de decisiones y conducir estrategias de negocio justificadas.

Ante este nuevo panorama, hemos detectado un nuevo perfil en auge en el sector corporativo, el Marketing Analyst. Este perfil engloba conocimientos del marketing ligados al análisis de datos y trabaja analizando, interpretando y tomando decisiones estratégicas basándose siempre en la información extraída de los datos. Según Hubspot, el 80% de las compañías ya cuenta con este perfil profesional para la gestión de campañas en medios digitales. 

¿Por qué estudiar Marketing Data Analytics?

Como hemos señalado, la mayoría de las empresas o ya cuentan con un modelo data driven o están trabajando para que así sea. Cualquier empresa genera datos constantemente y no aprovecharse de esta ventaja mediante una estrategia data analysis efectiva es, sin duda, un error que impactará de manera negativa en el negocio. Por todo esto, los profesionales del marketing, un sector tan decisivo para la creación de estrategias y toma de decisiones que lleven a desplegar campañas digitales, deben saber interpretar y aprovecharse de los datos posibles para optimizar la toma de decisiones.

El Marketing Data Analytics es y será cada vez más fundamental para cualquier compañía que tenga los datos como el centro de su estrategia empresarial, lo que, a su vez convierte a los Marketing Analysts en piezas absolutamente imprescindibles para las empresas. Como hemos señalado, el mundo genera datos de forma continua y a un ritmo difícil de seguir por lo que los profesionales con un perfil capaz de manejarlos, extraer su significado y ponerlos en valor para posteriormente utilizarlos en acciones de marketing serán un activo cada vez más valioso y demandado en las empresas.

Además, cabe destacar la alta empleabilidad que este perfil tiene y que, según datos de Glassdoor, cuenta con un salario anual de entre 35.000 y 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 Community Manager, Chief Marketing Officer, Inbound Marketing Manager, SEM y SEO Manager, Social CRM Manager y Big Data Marketing Manager, entre otras.

Asignaturas del máster en Marketing Data Analytics

El máster en Marketing Data Analytics es una titulación integrada por un total de 200 horas que se reparten a lo largo de 5 meses en los que se cursan asignaturas como Digital Marketing Fundamentals, Data Analytics Fundamentals, Plan de Marketing Digital, Marketing Analytics, SEO/SEM & Web Analytics, Display & Shopping Ads en Youtube, Social Media Ads, Community Management, Inbound Marketing, CRM, E-Commerce, Páginas web & HTML, API y Conversion Rate Optimization (CRO). 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 periodo de solicitud de información y matriculación ya está abierto. 

El 11 de febrero se celebró el Día Internacional de la Mujer y la Niña en la Ciencia, fecha que, con motivo del próximo Foro Político de Alto Nivel sobre Desarrollo Sostenible (FPAN) se centró en el papel de las mujeres, las niñas y la ciencia en relación con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Esta fecha, que se conmemora desde 2011, reconoce las iniciativas llevadas a cabo por la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO), la Entidad de la ONU para la Igualdad de Género y el Empoderamiento de las Mujeres (ONU Mujeres), la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT) y otras organizaciones competentes que trabajan continuamente para apoyar a las mujeres científicas y promover su acceso a la educación, la capacitación y la investigación en los ámbitos de la ciencia, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas.

Con la celebración de este día, se conecta a la comunidad internacional con este problema mediante el refuerzo de los lazos de la ciencia con la política y la sociedad. Este año, la jornada estuvo enfocada en mostrar las mejores prácticas, estrategias y soluciones para abordar los retos y las oportunidades de los Objetivos de Desarrollo Sostenible enfocados a desafíos de género. Además, por primera vez incluyó actividades accesibles para todos los espectros como un taller de ciencia para niñas ciegas.

La brecha de género en el sector científico

La brecha de género en el sector científico es un problema que no termina de solucionarse. Según el último informe de la UNESCO sobre ciencia, menos del 33% de los investigadores de todo el mundo son mujeres. De igual manera, los datos sobre estudios avanzados como másteres y doctorados no son más esperanzadores; según el estudio del Ministerio de Ciencia e Innovación “Mujeres e Innovación 2022” solo un 32% de los alumnos en másteres de ingeniería y arquitectura son mujeres, cifra todavía más baja (20%) cuando hablamos de los doctorados en ámbitos STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas, por sus siglas en inglés).

Estos datos son todavía más preocupantes debido al sector en el que se enmarcan, que alberga algunos de los perfiles laborales más demandados. La promoción de la ciencia a niñas y mujeres es una necesidad que además de empoderar a este sector de la población, colaborará en el desarrollo económico global y en el esfuerzo por lograr las metas que la Agenda 2030 de la Unión Europea plantean.

Mujeres referentes en el sector científico, un reclamo esencial para las profesiones STEM

Una de las principales causas que colaboran a que las niñas y mujeres no accedan a profesiones científicas es la falta de mujeres referentes. Muchísimas mujeres destacan en el campo científico, pero en muchas ocasiones sus éxitos profesionales han sido silenciados o simplemente no han tenido la misma visibilidad que los de sus colegas hombres. Para romper esta barrera, os hablamos un poco más de nuestra CEO en MIOTI Tech & Bussiness School, Fabiola Pérez Ramos, una de las mujeres que siguen revolucionando el sector tecnológico nacional. 

Fabiola Pérez Ramos es ingeniera de Telecomunicaciones y Científica de Datos por la Universidad de las Palmas de Gran Canaria, cuenta con un MBA por la escuela ESIC y además es licenciada en Dirección Empresas de Servicios por la Universidad de Harvard. Con más de 15 años de experiencia en desarrollo de software, aplicación corporativa de nuevas tecnologías y en desarrollo y creación de negocio a nivel internacional para diferentes empresas, es además fundadora de varias startups tecnológicas como son MIOTI Tech & Business School y MIOTI Data Consulting Services. 

Papel de la mujer en el sector TIC

Fabiola es parte de ese 23% de mujeres que trabajan en el ámbito TIC, según datos del Observatorio Nacional de las Telecomunicaciones y la Sociedad de la Información en colaboración con el Instituto de la Mujer. Además de por sus logros laborales, destaca por su constante actitud emprendedora siempre con el foco en la innovación.

La labor de Fabiola en el sector tecnológico ha sido reconocida por algunas instituciones como el Alto Comisionado para España Nación Emprendedora, que la ha incluido como una de las “Mujeres Referentes del Emprendimiento Innovador en España”, por la Sociedad Europea de Fomento en 2022 mediante el premio a la “Gestión en innovación empresarial” y el reconocimiento a la “Excelencia Educativa” que ha recibido consecutivamente en 2021, 2022 y también 2023.

Sin duda, el conocimiento de perfiles como el de Fabiola en las aulas tiene mucho valor para fomentar la elección de carreras STEM entre las niñas. En MIOTI Tech & Business School llevamos 5 años trabajando con el propósito de cubrir la enorme brecha existente para los puestos de trabajo técnicos mediante formaciones adaptadas a todos los segmentos de la población sobre las nuevas tecnologías. 

La realidad extendida (XR) es un tipo de experiencia virtual que se integra con el mundo real y amplía o añade elementos a la percepción sensorial del usuario. Esta experiencia se logra a través de la utilización de dispositivos tecnológicos novedosos, como gafas de realidad aumentada, pantallas táctiles, sensores o móviles, entre otros. La realidad extendida permite que los usuarios interactúen con el mundo virtual de manera más natural y fluida, mezclando elementos virtuales y reales en una sola experiencia.

Esta tecnología se utiliza en una variedad de campos, incluyendo videojuegos, entretenimiento, marketing, publicidad, educación y capacitación. Con la realidad extendida, es posible crear experiencias más inmersivas, interactivas y personalizadas para los usuarios, como hacer que varios delfines salten sobre la mesa, lo que puede llevar a una mayor satisfacción y engagement.

Existen diferentes formas de XR

Hay varias formas de realidad extendida (XR), que se diferencian en función de la tecnología y la forma en que se integran los elementos virtuales y reales. 

1. Realidad Aumentada (AR): Consiste en superponer información o elementos virtuales sobre el mundo real a través de dispositivos como smartphones o gafas AR.
2. Realidad Mixta (MR): Esta forma combina elementos virtuales y reales de manera que parecen interaccionar entre sí de manera fluida. Esto se logra a través de dispositivos como gafas MR.
3. Realidad Aumentada Móvil: Es una forma de realidad extendida que se utiliza en dispositivos móviles, como smartphones o tabletas, para superponer elementos virtuales sobre el mundo real.
4. Realidad Virtual y Aumentada Híbrida: Juntando elementos de realidad virtual y realidad aumentada, crea una experiencia más completa e inmersiva.

Estas son solo algunas de las formas de realidad extendida, y con la velocidad a la que avanzan las nuevas tecnologías, es probable que surjan nuevas formas en el futuro.

¿Cuáles son las aplicaciones más importantes de XR?

La realidad extendida (XR) tiene multitud de aplicaciones dependiendo del uso que se le quiera dar en unos ámbitos u otros.

Videojuegos

Entre la generación millennial, es recordado el Tamagotchi como una revolución tecnológica. ¿Quién lo iba a decir? Ahora, solo unos años más tarde, podemos cazar Pokémon con nuestro móvil mientras andamos por la calle porque, entre otras cosas, los juegos de realidad aumentada permiten jugar en el mundo real utilizando la cámara de un dispositivo móvil.

Negocios

En los negocios, la realidad extendida se utiliza para mejorar la experiencia del cliente, hay tiendas que utilizan gafas AR para permitir a los clientes visualizar cómo sería un producto en su hogar antes de comprarlo, donde antes solo podíamos ver un prototipo en imágenes ahora podemos sumergirnos en nuestra casa tal y como nosotros nos lo imaginamos.

Educación

Las nuevas tecnologías siempre han sido precursoras del avance de la educación y la mejora del aprendizaje. La realidad extendida hace que la enseñanza sea más interesante y efectiva para los alumnos. En el futuro cercano podemos ver el metaverso como una forma de educar de un modo inmersivo y mucho más práctico. De momento, las gafas AR o MR pueden hacer que las lecciones sean más entretenidas y, por lo tanto, que los alumnos retengan mejor la información.

Marketing y publicidad

En estas disciplinas, la realidad extendida se utiliza para llamar la atención de los consumidores y mejorar la experiencia de compra, en anuncios que utilizan AR para superponer productos virtuales en el mundo real. Como en este anuncio de Pepsi Max que la compañía llevó a cabo en las marquesinas de autobús de Londres.

Arte y entretenimiento

Se pueden ver en exhibiciones de arte o museos que utilizan AR para mostrar obras en una nueva forma o en conciertos que utilizan esta tecnología para crear un espectáculo visual único.

Estos son solo algunos ejemplos de cómo la realidad extendida se utiliza en diferentes ámbitos, pero su uso está en constante expansión y hay muchas más aplicaciones posibles de las que podemos imaginar.

Ejemplos de éxito

Desde Pokémon Go hasta Snapchat, pasando por IKEA son algunos ejemplos de éxito de esta tecnología.

• Pokémon Go: Es un juego de realidad aumentada que permite a los jugadores atrapar Pokémon en el mundo real a través de la cámara de sus dispositivos móviles o tablets.
• IKEA Place: Esta aplicación de realidad aumentada que permite a los clientes visualizar cómo sería un mueble en su hogar antes de comprarlo.
• HoloLens: Este dispositivo de realidad mixta ha sido desarrollado por Microsoft y permite a los usuarios interactuar con elementos virtuales y reales Ya se ha aplicado en diferentes campos como la sanidad o la ingeniería y la construcción.
• Snapchat Lenses: Esta función, integrada en la cámara de Snapchat, es una poderosa herramienta de eBussines que ya utilizan las marcas para dar a conocer sus productos entre los más jóvenes de una manera divertida. Es una función de realidad aumentada que permite a los usuarios añadir efectos virtuales a sus fotos y videos a través de la cámara de su dispositivo móvil.

Diferencias entre la realidad extendida y la realidad virtual

La realidad virtual y la realidad extendida son dos tecnologías relacionadas pero diferentes que permiten crear experiencias inmersivas y digitales. La realidad virtual crea un mundo completamente digital y aislado del mundo real, mientras que la realidad extendida se basa en el mundo real y añade elementos virtuales a él.

Mientras que, en la realidad virtual, el usuario está totalmente inmerso en un mundo digital y solo puede interactuar con él a través de dispositivos como controladores o gafas VR; en la realidad extendida, el usuario puede interactuar con elementos tanto reales como virtuales a través de dispositivos.

En lo que respecta a los gráficos, la realidad virtual tiene la capacidad de crear gráficos y entornos digitales más sofisticados y detallados que la realidad extendida. Sin embargo, la realidad extendida tiene la ventaja de integrarse con el mundo real y puede utilizar elementos reales en su experiencia.

La realidad virtual se utiliza principalmente en aplicaciones de entretenimiento, como videojuegos, mientras que la realidad extendida se utiliza en una variedad de campos, incluyendo educación, ciencia, salud, marketing, publicidad y muchas otras.

En definitiva, la realidad virtual y la realidad extendida son tecnologías complementarias que ofrecen diferentes formas de crear experiencias inmersivas y digitales para los usuarios. La elección de una u otra dependerá del propósito y objetivo de la experiencia que se quiera crear.

Si quieres estar al tanto de todas las innovaciones tecnológicas y sus efectos en el sector empresarial no puedes perderte nuestro Máster en Digital Transformation. Una formación diseñada para adaptarse a cualquier ritmo de aprendizaje que está dividida en tres programas ejecutivos, eBusiness, Data Strategy y Exponential Technologies, que se pueden cursar de forma independiente o simultánea.

Todas las organizaciones generan constantemente datos, la diferencia está en que algunas los aprovechan recolectándolos y almacenándolos para posteriormente utilizarlos a su favor y otras simplemente los ignoran perdiendo una significativa ventaja de valor para tomar decisiones estratégicas, comerciales, financieras o productivas.

Pero en la correcta utilización de los datos entra en juego un factor muy importante, sobre todo para los modelos de datos escalados a empresas, que es la narrativa en la visualización o el Data Storytelling. Pero ¿qué es exactamente el Data Storytelling?

Data Storytelling o cómo explicar los resultados de un complejo modelo de datos

Presentar resultados extraídos de un modelo de datos a diferentes áreas de negocio es un trabajo muy complejo. Los datos pueden ser difíciles de comprender sobre todo para las áreas que no están familiarizadas con ellos, por lo que una comunicación efectiva de su significado es imprescindible e inminente para las empresas. 

El Data Storytelling es la manera de transmitir la información extraída del análisis de los datos a través de una narrativa coherente y atractiva. Esta herramienta de la ciencia de datos combina los datos con elementos narrativos y visuales para hacer llegar el mensaje producido a una audiencia objetivo. Hacer llegar los datos a través de un relato colaborará además en que nuestra audiencia recuerde mejor la información que le hemos transmitido. Y es que las historias, además de ser más fáciles de recordar, consiguen en muchos casos apelar a la emoción e incluso llevarnos a actuar y tomar decisiones.

El cofundador de StoryIQ, Dominic Bohan, lo cuenta con ejemplos prácticos, como el de Jon Snow y la colera en Londres, en esta ponencia de TEDx Talks. 

Explica, ilumina y comprende para impulsar cambios de valor con Data Storytelling

Como menciona la página de Datos Abiertos de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial del Gobierno de España, el Data Storytelling se construye mediante tres elementos clave que si se consiguen combinar permiten establecer una narrativa basada en datos que puede llegar a impulsar cambios o estrategias de valor para el negocio.

1. Explicación: la combinación de los datos con una narrativa adecuada nos lleva al terreno de la explicación, al que se llega valorando el contexto, la audiencia a la que nos vamos a dirigir y cuáles son las ideas o puntos más importantes que vamos a valorar.
2. Iluminación: se concibe como iluminación el momento en el que los datos se coordinan con los elementos visuales correctos haciéndolos visibles y comprensibles para la audiencia.
3. Compromiso: al unir los elementos visuales con la narrativa de manera correcta logrando hacer llegar el mensaje deseado y haciéndonos con la atención de la audiencia se consigue conectar con la misma generando un compromiso. 

Qué tener en cuenta para crear la mejor narrativa de datos posible

Una buena narrativa nunca es universal, debe estar construida en base a dos variables fundamentales que deben estar perfectamente identificadas: los objetivos y la audiencia. En base a estas variables se podrá definir el mensaje, el tono y el medio mediante el que se presentarán los datos.

La audiencia

Las audiencias a las que nos dirijamos pueden ser muy diferentes y es de capital importancia tratar de entender su situación, su grado de conocimiento en la materia, su contexto cultural e incluso sus gustos, si es posible. Para llegar a ella, presentarle los datos de manera adecuada y retener su atención existen una infinidad de herramientas a nuestro alcance como aplicaciones y plataformas que automáticamente pueden generar gráficos, animaciones y vídeos, entre otros recursos, que colaboran enormemente en la creación de un buen storytelling personalizado. Además, apelar a contextos sociales o culturales afines es un muy buen reclamo para mantener el interés de las personas que están escuchando y hacer que se sientan parte de la historia

El medio

Elegir bien el medio donde desplegar el Data Storytelling es muy valioso para lograr consistencia en el discurso. Además, hay que tener en cuenta que la información debe estar lo más simplificada posible, para hacerla más digerible y fácil de recordar. Otras estructuras como la arquitectura y la jerarquía de la información serán de gran utilidad para poder construir un Data Storytelling ordenado y enfocado en la información más importante que los datos hayan sacado a la luz.

La formación

En MIOTI Tech & Business School nos tomamos muy en serio los datos y todas las estrategias que su correcta presentación para sector corporativo requieren. Por ello, además de estar siempre actualizados con las últimas novedades tecnológicas y las necesidades de las empresas, contamos con una larga lista de programas formativos enfocados a la ciencia de datos y con un servicio de consultoría de datos para empresas donde ayudamos a que las organizaciones den el paso hacia modelos y estrategias basadas en datos, IA e IoT.

En Google saltaron las alarmas hace unos meses, cuando la empresa OpenAI anunció el estreno de Chat GPT y revolucionó los sistemas de búsqueda de información tal como los conocíamos hasta la fecha. Poco después de esta revolución, Microsoft hizo público un acuerdo de 10.000 millones de dólares con OpenAI, la compañía detrás del desarrollo de ChatGPT, para subirse al cuadrilátero en la lucha por el liderato de las nuevas tecnologías.

En la otra esquina del cuadrilátero se sitúa ahora Google con el anuncio de su nuevo modelo de lenguaje basado en Inteligencia Artificial (IA), Bard. Esta noticia ya fue adelantada por CNBC el pasado 31 de enero, la cual señalaba que Google primero estaba probando esta IA entre sus empleados.

Bard funciona con el modelo de lenguaje de la empresa LaMDA, o Language Model for Dialogue Applications, y de momento solo está abierto a un grupo reducido de personas, pero en las próximas semanas se abrirá al público. Su función está integrada en el mismo buscador de Google.

“Bard puede ser una válvula de escape para la creatividad y una plataforma de lanzamiento para la curiosidad, ayudándote a explicar los nuevos descubrimientos del telescopio espacial James Webb de la NASA a un niño de 9 años, o a aprender más sobre los mejores delanteros del fútbol en este momento, y luego obtener ejercicios para mejorar tus habilidades”, ha ejemplificado el CEO de Google y Alphabet, Sundar Pichai, en el blog corporativo. Y hasta aquí podrás pensar… Entonces, ¿qué tiene de nuevo Bard en comparación con Chat GPT?

Bard vs. Chat GPT

Aunque ambas se nutren de Inteligencia Artificial para recabar los datos de cuestiones concretas, Bard y Chat GPT tienen funciones y capacidades diferentes. 

Mientras que Bard se centra en proporcionar respuestas rápidas e información relevante a preguntas específicas, Chat GPT puede tener conversaciones más largas y profundas, puede generar textos más parecidos a los humanos y  una gama más amplia de contenido, incluyendo explicaciones y escritura creativa.

Bard es una herramienta para encontrar información específica de una forma rápida y eficiente que profundiza en nuestra comprensión de la misma y la convierte en conocimiento útil, lo que facilita a las personas llegar a la raíz de la cuestión que están buscando.

Por su parte, en Bard también puedes ingresar una pregunta en el cuadro de diálogo como en Chat GPT y obtener una respuesta de texto pero, además, Bard incluye varios enlaces a eventos o noticias relacionadas con el tema, una función que Chat GPT aún no tiene.

Cuál es el propósito de Google con la IA

Pichai explica que la inteligencia artificial es la tecnología más profunda con la que están trabajando y señala que abre nuevas oportunidades que podrían mejorar significativamente la vida de muchas personas. 

Con respecto al nuevo modelo de lenguaje de IA subraya que “Bard busca combinar la amplitud del conocimiento del mundo con el poder, la inteligencia y la creatividad de nuestros grandes modelos lingüísticos”. Su principal objetivo consiste en organizar la información del mundo y hacerla universalmente accesible y útil.

En MIOTI Tech & Business School estamos a la vanguardia de las nuevas tecnologías con nuestros diferentes masters como el Máster en Deep Learning donde aplicarás las últimas técnicas de Machine Learning y Deep Learning, fundamental para disciplinas como el análisis predictivo, reconocimiento de imágenes, voz y textos. Si quieres saber más sobre el famoso chatbot, no te pierdas nuestra Masterclass ‘Chat GPT, el camino hacía la superinteligencia’ con el profesor y cofundador de MIOTI, Diego García, el próximo jueves, 16 de febrero a las 19:00h, inscribiéndote en este enlace.

El data science o ciencia de datos 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. Cada vez más empresas tradicionales están identificando el inmenso valor que la ciencia de datos puede aportar a sus modelos de negocio. 

Una de ellas es Reale Group, más conocida como Reale Seguros en España que, con casi 200 años de historia, sigue creciendo gracias a su continua actitud innovadora. Victor Santamaría, Jefe del Centro de Data Science de Reale Group, nos ha contado en el marco de las masterclasses de la escuela de negocios referencia en data science y nuevas tecnologías en España, MIOTI, algunas claves para desplegar acciones de ciencia de datos en el ámbito corporativo.

La ciencia de datos solo es útil para una empresa si consigue aportar valor añadido al negocio

El punto de partida para implementar la ciencia de datos en una empresa es tener siempre muy claro que una iniciativa de data science no será consistente si no aporta valor adicional al negocio. Por ello, si las personas encargadas de crear y aplicar los modelos de datos no entienden o no tienen en cuenta la estrategia de negocio de su compañía, muy posiblemente no podrán ayudar a mejorar los procesos de las compañías. 

Victor Santamaría señala los tres pasos que una empresa debe seguir si quiere implementar el uso de data science como motor de desarrollo en su negocio:

1. Integrar los equipos de data science y de negocio para que ambos entiendan los retos, procesos, posibilidades y metas de la empresa. La ciencia de datos es un juego en equipo, donde los científicos de datos deben establecer una relación estrecha con el departamento de negocio para hacerles entender las posibilidades, soluciones y necesidades que tienen los desarrollos de Inteligencia Artificial. Por su parte, las personas dedicadas a la parte de negocio tienen que hacer llegar a los científicos de datos la cultura, necesidades y línea de negocio de la empresa.
2. Definir casos de uso concretos en los que la Inteligencia Artificial (IA) pueda mejorar la estrategia de negocio. Entender que las acciones sobre IA tienen que estar siempre guiadas por las necesidades del negocio y centradas en casos de uso que reflejen problemas reales para la empresa. Este paso es el pilar fundamental de la estrategia, ya que ayuda a hacer escalables los procesos de negocio, a mejorar la experiencia de los clientes y a reducir la exposición al riesgo. 

Los posibles casos de uso donde aplicar IA son infinitos. Cualquier proceso de negocio, y sobre todo aquellos que requieren alguna actividad de tipo cognitivo por parte del ser humano, puede ser acelerado, reforzado o escalado utilizando soluciones de ciencia de datos. El problema no será encontrar secciones donde aplicar la Inteligencia Artificial, si no decidir en cuáles se implementará buscando un equilibrio entre los costes de desarrollo y los beneficios consecuentes. 

1. Definir una estrategia de Inteligencia Artificial eficiente siempre tras declinar los casos de uso elegidos en base a la estrategia de negocio. Dentro de la estrategia elegida, entran dos partes importantísimas: las herramientas o “toolset” elegidas que se necesitarán para desarrollar el proyecto y el equipo y modelo de trabajo necesario para hacerlo o “skillsset”. Tanto una buena elección de la tecnología que se empleará, que debe ser dinámica y flexible, como una selección de personal adecuado que sepa trabajar en equipo son claves indispensables para hacer que una estrategia de data science realmente tenga repercusión en el negocio. 

Negocio, tecnología y dataset, el triángulo mágico para hacer ciencia de datos a escala

Reale mantiene que la base para hacer ciencia de datos es un triángulo cuyos vértices son: poner siempre el foco en el negocio, una elección y uso adecuados de la tecnología y un buen dataset gobernado.

El foco de cualquier estrategia de datos enfocada a empresa debe estar siempre en el negocio. Para ello, debe existir siempre un diálogo fluido entre los encargados de ambas funciones que haga que los equipos entiendan el lenguaje y la importancia de las estrategias de cada uno.

La elección de tecnología que pueda soportar los procesos que se quieran llevar a cabo es importante, pero de nada sirve si no contamos con los expertos necesarios para poder desplegar las estrategias. Un ingeniero de datos es una de las figuras necesarias en el equipo de científicos de datos, ya que será el encargado de coger el data product o modelo del científico de datos y envolverlo en un software capaz de ser integrado en una aplicación tecnológica.

El dataset

El último vértice del triángulo mágico de Reale es el dataset, que se refiere a los datos que un proyecto abarca y usa. El dataset es el factor indispensable para crear data science, ya que sin datos no se puede hacer ciencia de datos. Pero para crear modelos de datos no basta con tener un gran bruto de datos, han de ser de calidad y además estar gobernados.

La gobernanza de datos se refiere al control que se tiene sobre los mismos, como por ejemplo saber cuál es su origen, qué procesos los han transformado y cuál es su significado, entre otras características. Sin esta información, los modelos de datos que se puedan crear más allá de ser inútiles pueden llegar a ser contraproducentes e incluso peligrosos para la empresa. El uso de datos no gobernados puede llevar a activar decisiones de negocio masivas erróneas que pongan en riesgo toda la estructura de la empresa.

Cómo escalar proyectos de Data Science

Como comenta Victor Santamaría, su experiencia en este sector le ha hecho darse cuenta de que la incertidumbre es una parte muy importante a la hora de trabajar con ciencia de datos. La incertidumbre es algo a lo que los científicos de datos están más que acostumbrados, ya que antes de procesar su dataset no saben qué respuestas o incluso preguntas generarán los datos. Las personas encargadas de la parte de negocio suelen trabajar con métricas y procesos técnicos más predecibles, por lo que los proyectos conducidos por datos estarán asociados en mayor o menor medida a un cambio cultural en las empresas. Por ello, la clave para que las empresas empiecen a mirar hacia modelos exitosos basados en Inteligencia Artificial será la creación de buenas sinergias entre los encargados de la ciencia de datos y de negocio.

“Los planes a largo plazo cada vez tienen menos sentido, hay que ser muy flexibles, muy dinámicos, muy ágiles a la hora de implementar las estrategías de Data Science y de decidir cuáles son las iniciativas de mayor valor para tu estrategía de negocio”, señala Santamaría. ¿Quieres conocer más acerca de cómo escalar proyectos de Data Science a empresas y sus diferentes estrategías? Puedes ver la masterclass completa en el siguiente vídeo.

 Desde MIOTI, el primer escuela tecnológica aplicada a los negocios y referente en formación especializada en Data Science, Internet of Things y eBusiness, se trabaja día a día en la formación de los futuros profesionales que serán los protagonistas del desarrollo, implementación y despliegue del data science en las empresas. 

El término sostenibilidad ocupa la agenda de los países, organizaciones públicas y entidades privadas más importantes del mundo diariamente. Los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), compromisos adquiridos derivados de la Agenda 2030, se han convertido en una prioridad cada vez más importante para reducir, entre otros aspectos, el impacto del cambio climático en el planeta, disminuir la huella de carbono o alcanzar la autonomía energética para la reducción de la dependencia y uso de los combustibles fósiles. 

España, comprometida con alcanzar la sostenibilidad empresarial

Desde la página web oficial del Pacto Mundial, la organización aporta una serie de objetivos enfocados a las empresas que quieren alcanzar la sostenibilidad en sus procesos, y, de forma genérica, realiza una serie de sugerencias empresariales: comprometer de forma pública a la organización, definir y analizar el impacto de la compañía en desarrollo sostenible, marcar objetivos e informar y reportar los progresos.

Pues bien, parece que las empresas españolas están concienciadas con cumplir estos objetivos. Aunque España ocupa oficialmente el puesto 16º de los 163 en la consecución de los compromisos, la última actualización del informe del Pacto Mundial de Naciones Unidas España concluye que el 88% de las empresas del IBEX 35 consideran que la sostenibilidad aporta rentabilidad y que los ODS son estratégicos para las compañías, aportando una ventaja competitiva frente a otras organizaciones. 

Ejemplos de tecnologías sostenibles

Existen multitud de estrategias diferentes para cumplir con los ODS y la tecnología puede contribuir a ello. Las tecnologías sostenibles son aquellas que buscan no comprometer los recursos naturales en el futuro, utilizando medios como fuente de energía renovables. Algunos ejemplos son las que usan el biocombustible, la energía solar, eólica o el reciclado, entre otras. Las tecnologías de alto diseño son cada vez más maduras en sostenibilidad y tienen un gran impacto positivo en la actividad empresarial, en la optimización de costes y en la imagen de marca de cara al consumidor. De hecho, el 49% de las empresas españolas ya aplican la innovación en el ámbito de la sostenibilidad para cumplir con los ODS. 

En la actualidad, existen varias tecnologías sostenibles que promueven la optimización de recursos y utilizan análisis predictivos para que los procesos sean más eficientes. 

El Cloud o migración a la nube

La migración de procesos ha de entenderse como una oportunidad, pero comprendiendo que conlleva la toma de una serie de decisiones, desde la estrategia de adopción hasta las posibles implicaciones financieras y contables que comporta. José Antonio Cano, research director de IDC afirma que “la nube híbrida es el futuro, ya que el 86% de las organizaciones ya se decanta por soluciones que combinan nube pública, nube privada y on-premise”. En MIOTI conocemos la demanda de estos perfiles por las empresas y, por esta razón, formamos a profesionales en esta tecnología en nuestro nuevo Máster en Data & Cloud Engineering.

Coches eléctricos

De los 64.147 vehículos que se han matriculado en enero de 2023, el 46,6% se enmarcan dentro del conglomerado formado por vehículos eléctricos, híbridos, de hidrógeno y de gas, según datos de la patronal de fabricantes (ANFAC). Sin embargo, todavía quedan dos problemas por solucionar si los eléctricos quieren monopolizar el mercado: la escasa autonomía de los vehículos y la falta de puntos de recarga. Pese a esto, las grandes marcas continúan invirtiendo para conseguir el liderazgo en el sector.

Hidrógeno verde

Esta es una tecnología basada en la generación de este gas como combustible a través de un proceso de electrólisis. La industria pesada es un consumidor intensivo potencial de esta fuente limpia, dados los condicionantes geoestratégicos que impone la dependencia de los combustibles fósiles. En España se están llevando a cabo varios proyectos de inversión que suman 11.000 millones de euros para ser líderes en este sector. 

Firma electrónica

Incluso estos días, los documentos de muchas de las transacciones que hacemos día a día o que son necesarios para realizar trámites burocráticos son hechos en papel, lo cual sabemos que es un gran desperdicio de recursos que también estimula la deforestación de bosques. En este sentido, la firma electrónica surge como una solución digital que permite que todo tipo de organizaciones puedan realizar aprobaciones, acuerdos, transacciones y cualquier clase de actividad comercial que involucre la emisión, firma y registro de documentos para el flujo de trabajo al migrar todo ello a una plataforma digital que no produce desechos y no usa papel.

Alimentos 3D

Para alimentar a una población mundial de 9.100 millones de personas en 2050 sería necesario aumentar la producción de alimentos en un 70% entre 2005 y 2050, según datos de la FAO. La impresión de alimentos 3D permite modificar el contenido nutricional de los alimentos o replantear nuevos alimentos desde cero para dotarlos de la forma que desees. Esta innovadora tecnología puede ayudar a personas enfermas que tienen difultad para tragar, ancianos  o niños que no toleran ciertos alimentos. Además, la impresión 3D también podría reducir el desperdicio de comida ya que, el informe del Programa de Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA), sugiere que se desperdicia el 17% de la producción total de alimentos a nivel mundial teniendo un fuerte impacto económico, social y medioambiental.

Educar en sostenibilidad

Desde MIOTI Tech & Business School educamos a nuestros alumnos en el desarrollo, despliegue y uso responsable de las nuevas tecnologías, con el propósito de contribuir a reducir el impacto del cambio climático en el planeta. Las tecnologías deben ser palancas para mejorar la sociedad e impulsar la sostenibilidad empresarial y así las concebimos en nuestra escuela.

“Alexa. enciende la luz de la cocina” u “OK, Google. Pon un temporizador de 20 minutos” son gestos tan simples como importantes. Gestos que se han colado en nuestro día a día para hacernos la vida más fácil. Pero, te has preguntado, ¿cómo ayuda el IoT a las personas con movilidad reducida? Lo que para algunas personas es solo comodidad, para otras es necesidad.

Qué es el IoT

El Internet of Things (IoT) es un sistema de dispositivos conectados a Internet que recopilan y comparten datos. Estos dispositivos incluyen desde electrodomésticos hasta sensores de movimiento. Se utilizan para automatizar tareas o mejorar la eficiencia energética. Los dispositivos IoT comprenden desde dispositivos móviles, ordenadores, tablets, robótica, etc.

La tecnología IoT está cambiando la forma en que vivimos y trabajamos. Está cambiando nuestro día a día. Algunas de las cosas que la IoT puede hacer por nosotros en nuestra vida cotidiana son cocinar, regar, tomarnos las pulsaciones, calentarnos o transportarnos de un sitio a otro.

Estos son solo algunos ejemplos, pero la tecnología IoT está en constante evolución y se espera que se aplique a una amplia variedad de industrias y ámbitos en los próximos años. ¿Cuáles son las previsiones de este mercado? La compañía Huawei estima que en 2025 habrá más de 75.000 millones de dispositivos conectados al Internet of Things (IoT), diez veces más cosas conectadas que hoy. También se prevé que, para el año que viene, el volumen de datos creado por las conexiones de IoT alcance casi los 80 zettabytes. 

Tendencias del IoT

5G y su impacto en IoT

La implementación del 5G permitirá velocidades más rápidas y mayor capacidad de conexión para sus dispositivos. Esto impulsará nuevos usos como la realidad aumentada y virtual, la robótica y los vehículos autónomos.

IoT Cloud

La nube permite una gestión centralizada de los datos y dispositivos IoT, lo que facilita la escalabilidad y la colaboración en tiempo real, así como el control de dispositivos remotos.

Integración de la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático en IoT

La IA y el aprendizaje automático mejoran la eficiencia y la toma de decisiones en los dispositivos IoT. Por ejemplo, un dispositivo puede aprender de patrones previos y ajustar su comportamiento en consecuencia, o utilizar la IA para analizar y actuar con datos a tiempo real.

Ciberseguridad en IoT

A medida que aumenta el número de dispositivos IoT conectados, también aumenta la preocupación por la seguridad y la privacidad de los datos. La industria está invirtiendo en ciberseguridad para proteger los datos de los dispositivos y garantizar la confidencialidad, como el cifrado de extremo a extremo o la autenticación de dispositivos.

IoT industrial e “Industria 4.0”

Los sensores y dispositivos IoT permiten un seguimiento en tiempo real de la producción, el mantenimiento preventivo y la optimización de la cadena de suministro, entre otras cosas. La incorporación del IoT a la industria permite una mayor eficiencia y flexibilidad en la producción.

Helthey IoT

El Internet of Things se está utilizando ya en la salud y el bienestar para mejorar la atención médica y el seguimiento de la salud a través de dispositivos ‘wearable’ y sensores. Por ejemplo, los dispositivos IoT de monitoreo de un paciente con diabetes pueden transmitir sus datos en tiempo real a los profesionales sanitarios para un seguimiento más preciso.

¿Cómo ayuda el IoT a personas con movilidad reducida?

El Internet of Things (IoT) y sus dispositivos pueden ser muy útiles para las personas con movilidad reducida y pueden ayudarles a realizar tareas diarias de manera más rápida y segura.

• Automatizar tareas domésticas: con la instalación de dispositivos inteligentes, como las luces y los enchufes automatizados que funcionan con comandos de voz, pueden encenderse y apagarse a distancia desde la airfryer hasta el termo del agua caliente. 
• Mayor seguridad en el hogar: sensores y cámaras de vigilancia inteligentes pueden ayudar a las personas con movilidad reducida a sentirse seguras en sus casas. 
• Monitorizar su salud: dispositivos de monitoreo de la salud, como los sensores de presión arterial, pueden ayudar a las personas con movilidad reducida a mantener un control preciso de su salud y su bienestar.
• Mejorar la comunicación: los dispositivos de comunicación como los asistentes virtuales, pueden ayudar a estas personas a mantenerse conectadas.
• Incrementar la movilidad: los dispositivos de asistencia para la movilidad como sillas de ruedas inteligentes, andadores o bastones inteligentes pueden ayudar a las personas con movilidad reducida a moverse con más facilidad. Incluso el transporte autónomo puede ser una solución para las personas que tienen dificultad para conducir o usar el transporte público.

En definitiva, puede ser una tecnología que mejore la calidad de vida de las personas con movilidad reducida haciendo más cómodo su día a día. Los ingenieros dedicados al IoT pueden utilizar su experiencia y habilidades para ayudar a las personas con movilidad reducida a hacer más sencillo sus tareas diarias. 

En MIOTI Tech & Business School somos expertos en Internet de las Cosas y contamos con dos programas en esta área con profesores de reconocido prestigio en el panorama actual: Máster en Internet of Things & Data Science (doble titulación) y Máster en Internet of Things.

La convergencia entre tecnología 5G y el Internet of Things (IoT) es la esencia del desarrollo de la nueva industria 4.0 y las Smart Cities. Según datos recogidos en el último informe de la consultora Juniper Research, en 2026 habrá 116 millones de conexiones 5g IoT en todo el mundo (en comparación con las 17 millones de conexiones actuales), lo que representará un crecimiento del 1.100% en 3 años. 

IoT Solutions World Congress 2023

A pesar de la reciente lentitud de desarrollo e innovación de IoT en algunos sectores de la sociedad, el éxito en la implantación de soluciones interconectadas en todo tipo de dispositivos es una realidad que seguirá evolucionando en 2023. De hecho, los analistas están convencidos de que su desarrollo -aunque más lento- seguirá creciendo en 2023, y así lo están defendiendo ahora mismo las principales empresas del sector TI en el IoT Solutions World Congress 2023 que se celebra del 31 de enero al 2 de febrero en el Fira de Barcelona. 

Las posibilidades de transformación de la industria gracias al IoT son infinitas. Empresas como Amazon Web Services, ABB, Deutsche Telecom o TxONE creen en ello, y actualmente están presentando sus novedades en productos, servicios y procesos de tecnología aplicada a la industria a través de varios ejes temáticos: la Inteligencia Artificial, Edge Computing, Realidad Aumentada, Blockchain, conexiones 5G o los gemelos digitales. 

Oportunidades del IoT: ¿Qué es LoRA?

Uno de los grandes retos actuales del IoT para continuar evolucionando es que los dispositivos sean capaces de hacer circular grandes volúmenes de datos de información en tiempo real y confiar en una buena estructura de datos en la nube. Para la circulación de los datos existen tecnologías inalámbricas que ya se están implantando en sistemas de IoT de todo el mundo y que facilitan la interoperabilidad sin límites entre las ‘cosas inteligentes’ sin necesidad de infraestructura o instalaciones complicadas. 

Aquí es donde entra en juego LoRA, un sistema de conectividad inalámbrica de bajo consumo más allá del WiFi que responde a las especificaciones que requiere el Internet de las Cosas, tales como comunicación bidireccional, movilidad o geolocalización. Se trata de un estándar abierto y global accesible a cualquier compañía que lo necesite. 

La gran virtud de esta conexión inalámbrica es el consumo mínimo de energía. En términos ‘techys’, LoRA utiliza la frecuencia 2.4GHz, una conexión libre que se usa por ejemplo para el Bluetooth o parte del WiFi. Como ejemplo, es la conexión que utilizan la mayoría de los teclados para conectarse a los ratones inalámbricos. 

El ecosistema LoRA y su tecnología LoRaWAN ya se está consolidando en multitud de empresas y organizaciones de todo el mundo como la mejor alternativa para la interoperabilidad de los dispositivos y el rápido flujo y transporte de los datos. De hecho, existe una organización sin ánimo de lucro, la LoRA Alliance Organization, que confía en este tipo de conexión para proporcionar el mejor ROI (retorno de la inversión) de todo el espectro de industrias de Francia y España, otro de los grandes retos de las empresas globales en la adopción de Internet de las Cosas. 

Aplicaciones de LoRA en España

Existen multitud de gobiernos, administraciones públicas y empresas privadas que desarrollan proyectos de IoT con conexiones LoRA. Un ejemplo es el proyecto que ha desarrollado la UNED para mejorar la eficiencia energética en sus edificios o el programa piloto del Principado de Asturias para activar diversos proyectos. En palabras de Juan José González, Global Head of IoT & Smart en Cellnex: “uno de los cambios más significativos es la consolidación del ecosistema LoRA para el transporte de datos en ambos proyectos. Se trata de una red inalámbrica de comunicación con una potencia inferior a la de la telefonía o las redes WiFi”. 

Sensores para modelos predictivos

Muchos expertos coinciden en que el uso de las ‘cosas inteligentes’ puede ayudar a ahorrar energía tanto en el sector comercial como en el ámbito doméstico. Y es que los dispositivos interconectados son capaces de analizar la información de su entorno, recabar esos datos y analizarlos para crear modelos predictivos de propuestas para el uso eficiente de la energía en un perímetro. 

A través de los sensores de los dispositivos, se puede monitorear el consumo eléctrico de una infraestructura, así como el uso que se haga del aire acondicionado o de la calefacción. La información que se recopila en tiempo real puede analizarse para modificar parámetros del lugar y tener referencias reales para tomar decisiones más inteligentes y hacer un mejor uso de la energía. 

Si se aplica analítica predictiva a la información que recaban los sensores incluso puede ayudar a predecir cuál será el consumo promedio en los próximos meses, establecer el rendimiento de los equipos o programar a medio/largo plazo el coste de las facturas del hogar y plantear una estrategia para reducir el consumo. 

IoT y eficiencia energética con MIOTI

Las aplicaciones del IoT son infinitas y desplegables a cualquier sector de la sociedad, y desde MIOTI Tech & Business School somos conscientes de los retos y desafíos de esta tecnología, pero también de las oportunidades que brinda para el ahorro energético y la sostenibilidad del planeta. Si quieres conocer más sobre las aplicaciones de IoT, echa un vistazo a nuestro máster especializado en Internet de las Cosas. 

Para nuestra primera masterclass del 2023, hemos contado en el marco de los encuentros MIT-MIOTI, con un invitado muy especial, Yu-Ting Kuo. Esta eminencia del mundo de la tecnología fue vicepresidente corporativo de Microsoft, hasta que se jubiló en 2021 tras más de 25 años en la empresa.

Desde su retiro, Kuo se ha dedicado a sus grandes pasiones: la enseñanza y el aprendizaje en la educación superior, la filantropía, el emprendimiento, la inversión de riesgo, el asesoramiento a startups y el gobierno corporativo.

Yu-Ting Kuo es profesor adjunto y miembro del Consejo Ejecutivo del MIT Sloan School of Management y profesor adjunto de informática en la Universidad Nacional Tsing Hua, la mejor de China y una de las más valoradas de Asia. 

Durante su carrera, Yu-Ting Kuo ha ayudado y guiado a Satya Nadella (CEO de Microsoft) sobre cómo pivotar hacia la Inteligencia Artificial (IA) en Microsoft, haciendo una labor tan importante que en 2021 fue nombrado por Business Insider como uno de los 11 líderes en IA más relevantes.

En esta masterclass, el especialista nos contó algunas de las lecciones que ha aprendido durante su carrera sobre innovación, creación de valor y desarrollo de producto, centrándose en el caso específico de la IA.

“La innovación es una mentalidad, la mentalidad de crear algo nuevo y valioso”

Según Yu-Ting Kuo, innovar es crear algo nuevo o desarrollar formas valiosas de resolver mejor los problemas existentes. Pero no se refiere solo a la creación de nuevas tecnologías o productos, ya que innovar puede ser establecer nuevos canales de comercialización, una nueva estrategia de mercado o modelo alternativo de negocio o incluso una nueva alianza con otra empresa.

¿Pero por qué es tan importante la innovación?

Las empresas necesitan invertir en innovación para evitar, mediante la búsqueda de nuevas fuentes de desarrollo, que su curva de crecimiento orgánico rentable baje. Las tendencias del mercado y las necesidades de los clientes cambian constantemente, por lo que las organizaciones deben estar alerta y anticiparse a estos movimientos.

Además, en términos de tecnología, hay que contar con que los productos digitales y los desarrollos tecnológicos se van quedando desactualizados y esto puede afectar terriblemente a toda la cadena de negocio.

Yu-Ting Kuo admite que no hay una solución universal para que una estrategia de innovación sea eficiente, pero sí que una de las claves es mirar a la innovación desde una perspectiva integral de toda la cadena de valor.

No es sólo la idea, tiene que ser un sistema end-to-end en términos de cómo generarlas, cultivarlas, difundirlas y establecer una estrategia eficiente para llevarlas con éxito al mercado y convencer a los clientes de que eso es lo que quieren.

De esta manera, si hubiera una fórmula que definiera la innovación, Kuo destaca la de su colega del MIT, Walter Campbel, que simplifica bastante bien el planteamiento: “Innovation= f (Invention x Commercialization)” 

Cultura de innovación

Kuo mantiene que las empresas deben crear una cultura de innovación en sus entornos y fomentar la mentalidad curiosa, emprendedora y dispuesta a asumir los riesgos que los nuevos proyectos planteen.

También hay que transmitir a los trabajadores que siempre hay que innovar con el foco puesto en la comercialización: las nuevas tecnologías pueden ser apasionantes, pero sólo importarán para la empresa si son útiles y utilizables por los clientes.

El éxito comercial es un punto necesario en cualquier estrategia de mercado, pero no hay que olvidar que todas las partes del proceso de lanzamiento tienen importancia y han de abordarse en conjunto.

Desarrollo de producto en la era de la IA

La oportunidad de utilizar la Inteligencia Artificial está en todos lados. Para poder beneficiarse de esta tecnología, las empresas deben analizar críticamente todos sus procesos y flujos de trabajo para ver si pueden infundir IA en la mejora de su estrategia.

Las organizaciones independientemente de su tamaño que puedan recopilar o generar datos bien sea a partir de máquinas, mediante software o incluso por procesos en papel mediante la tecnología OCR, puede aprovechar igualmente la IA.

Además de mejorar el funcionamiento, la IA, mediante herramientas generativas, ya puede incluso trabajar de manera autónoma. Soluciones como Chat GPT, Stable Diffusion, OpenAI son capaces de crear contenidos nuevos.

Pero nuevamente, es fácil confundir la actividad con la generación de impacto real. Los equipos deben tener sus metas claras y medir resultados para centrarse en problemas reales de los clientes y no limitarse a jugar con las últimas tecnologías de Inteligencia Artificial.

Y para conseguir implementar soluciones realmente eficientes para casos particulares, la experimentación es el factor clave. La velocidad de la innovación es proporcional al número de experimentos que se hagan con una herramienta y sobre el público demandado.

Responsabilidad con el uso de la tecnología

Otro elemento clave para tener en cuenta cuando se trabaja por innovar es ser siempre responsable y ético con el uso de la tecnología. La IA responsable no es sólo un conjunto de principios de diseño, hay que tener en cuenta las consecuencias y los posibles efectos que los posibles nuevos desarrollos puedan tener.

Por ello, es siempre importante empezar por preguntarse si realmente es necesario o ético construir o implantar un sistema de IA en cierta empresa. Los desarrolladores deben siempre poder controlar la IA, la presencia humana suele ser positiva.

Además, siempre hay que preguntarse qué podría fallar en el proceso para crear un sistema o protocolo de protección ante dichos inconvenientes. Tanto en el despliegue y desarrollo de la IA como en cualquier estrategia tecnológica, es necesario plantearse el impacto medioambiental que una innovación vaya a tener y si realmente merece la pena llevarla a cabo o cómo contrarrestar su impacto. 

Algunos puntos a evitar en torno a la innovación sobre IA

Yu-Ting Kuo mantiene que no hay una solución milagrosa para desplegar productos innovadores y eficientes basados en IA, pero tras su recorrido en este sector sí destaca los caminos que no hay que tomar para lograr desarrollos eficientes.

• Innovar sin un propósito.
• Pretender que se llegue a soluciones originales sin impulsar y planificar la innovación dentro de las organizaciones.
• Desarrollar productos sin basarse en los datos, no dejar que los datos, o la falta de ellos, impulsen o impidan cualquier innovación.
• Utilizar la inteligencia artificial por el mero hecho de utilizarla.
• Centrarse demasiado en el estado del arte a expensas de la experiencia del mundo real.

Y es que como el ex vicepresidente de Microsoft señala, a veces sólo hay una oportunidad para impresionar a tus clientes y para tener el mayor porcentaje de posibilidades para lograrlo, hay que haber hecho antes todo un trabajo de investigación en todas las áreas, validación de la necesidad, prototipado, testeo e infinitas iteraciones.

Desde MIOTI ofrecemos diferentes programas que abordan el panorama de la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones en el mercado actual. Si quieres conocer más sobre esta impresionante tecnología, infórmate sobre todos nuestros programas formativos disponibles.

¿Qué es Data Engineering?

El Data Engineering o Ingeniería de Datos es aquella práctica mediante la cual un profesional (data engineer o ingeniero de datos) diseña, desarrolla y mantiene los sistemas que permiten procesar grandes volúmenes de datos.

Los profesionales con estas competencias son altamente demandados por las empresas ya que prácticamente la totalidad de los datos que existen en este momento se han generado durante los últimos años. Como consecuencia, el Data Engineering se ha visto consolidado como la forma para obtener, depurar, filtrar y preparar los datos para posteriormente poder procesarlos y, en definitiva, explotarlos.

Diferencias con Big Data y Data Science

Viendo sus utilidades y aplicaciones, podría llegar a confundirse con otras áreas similares como el Big Data o el Data Science.

Los tres conceptos tienen su origen en el tratamiento de datos, un área que con el desarrollo de la tecnología e Internet, está experimentando una enorme explosión. No obstante, la diferencia ente ellos radica en su finalidad. 

El Big Data se utiliza para describir y analizar los enormes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados, que las empresas y organizaciones manejan diariamente. Sin embargo, lo importante del Big Data es lo que las instituciones hacen con esos datos: pueden utilizarse para obtener ideas que lleven hacia una mejor toma de decisiones y unos movimientos negocio mejor enfocados estratégicamente.

El Big Data tiene una gran utilidad en estas situaciones porque facilita enormemente el análisis de conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos que tienen un volumen, complejidad y velocidad de crecimiento que, de manera manual, sería imposible analizar y obtener conclusiones exactas y acertadas. 

Por su parte, el Data Science es la disciplina que realiza el paso siguiente. Es decir, extrae el análisis y los parámetros que permitan llegar a las tan ansiadas conclusiones sobre la empresa, organización o institución que estemos analizando.

Por tanto, los profesionales de la Ciencia de Datos (también conocidos como Data Scientists o Científicos de Datos) utilizan herramientas de Big Data.

Perfil del Data Engineer

Un Data Engineer es aquel profesional que se encarga de construir y mantener las estructuras de datos e infraestructuras tecnológicas que son imprescindibles para analizar esos enormes volúmenes de datos y obtener conclusiones al final. Para dedicarse a esta profesión es necesario contar con una visión práctica y especializada en el ámbito de los datos y las nuevas necesidades empresariales. 

Además, los ingenieros de datos también se encargan de realizar y programar la recolección de toda esta información y realizan procesos de limpieza y validación, comprobación de su calidad (Data Quality) y agrupación para que el científico de datos los reciba correctamente. Asimismo, también suelen ser los encargados de configurar el clúster en Spark para que los modelos estadísticos cuenten con una correcta ejecución. 

Sus especializaciones académicas suelen centrarse en programación, como Java o Phyton, ya que utilizan esas habilidades junto a las que les proporciona la creación de sistemas para crear soluciones de software. También es habitual que cuenten con conocimientos y competencias en BBDD SQL, Linux y Hadoop y Spark a nivel de entornos. En el área de tecnologías, tener conocimientos sobre HDFS, MongoDB y Cassandra es un must, al igual que NoSQL y Map Reduce a nivel de modelos computacionales. En lenguajes de programación, no deben olvidarse SQL ni Phyton. Los conocimientos sobre Machine Learning y otras herramientas como Data Warehouse también suman muchos puntos. 

Salidas profesionales del Data Engineer

La correcta combinación de todos estos conocimientos tiene como consecuencia crear la mejor solución posible para la organización en cuestión. Por esta razón, los profesionales del Big Data son de los perfiles más demandados por las empresas, según un estudio de la consultora Deloitte. De igual forma, conllevan una compensación económica que dependiendo de la experiencia profesional puede abarcar desde los 27.000€ anuales en puestos junior hasta los 40.000€ en categorías más senior.

Las salidas profesionales que ofrece son amplias y no se limitan únicamente al Data Engineer habitual. Gracias a esta formación, también es posible convertirse en Cloud engineer, Data Architect, Chief Data Officer, Cloud Architect o Machine Learning Engineer.

¿Cómo lo convierto en mi trabajo?

En MIOTI Tech & Business estamos siempre actualizados con las últimas novedades tecnológicas y las necesidades de las empresas, y por eso contamos con máster en Data & Cloud Engineering que cuenta con todos los conocimientos necesarios para desarrollarse profesionalmente en el área de la Ingeniería de Datos. 

En muchas ocasiones, la realidad traspasa la ficción y, en otras muchas, vemos cómo la ficción es un fiel reflejo de la realidad. En este sentido, la Inteligencia Artificial (IA) ha estado presente en películas y series de televisión desde hace más años de los que creemos. 

La mayoría de esas cintas dejan en bastante buen lugar a la IA, aunque otras hacen reflexionar acerca de hasta qué punto seremos dependientes de ellas o capaces de controlar su funcionamiento. 

¿Sois los más freaks de las nuevas tecnologías y queréis hablar con vuestra pandilla de amigos de algo más que criptomonedas, NFTs o metaverso? A continuación, os dejamos un recopilatorio de películas y series para que conozcáis más sobre la Inteligencia Artificial a través de la ficción.

Películas con mucho punch

Moneyball

Este film muestra cómo la Inteligencia Artificial (IA) se utiliza en el béisbol para analizar y seleccionar jugadores de una forma más eficiente. Los protagonistas, Billy Bean, interpretado por Brad Pitt, y Jonah Hill, al que da vida Peter Brand, utilizan estadísticas avanzadas para identificar jugadores infravalorados y, de este modo, hacer un equipo competitivo con el menor presupuesto posible. La película ilustra cómo la tecnología y el análisis de datos ayudan a las organizaciones a ser más eficientes.

Her

En esta película, la IA se presenta como un sistema operativo de Inteligencia Artificial llamado Samantha, aunque ahora podríamos llamarlo Alexa o Siri, el cual es capaz de hablar con los humanos de manera natural. La cinta muestra cómo el protagonista, interpretado por Joaquin Phoenix, se acaba enamorando de Samantha y explora cómo las tecnologías de IA pueden causar problemas éticos y morales.

La Inteligencia Artificial es retratada como un personaje con personalidad, sentimientos y un pensamiento propio, lo que plantea preguntas sobre la naturaleza de la conciencia y la relación entre humanos y máquinas. 

M3GAN

La recién estrenada película de terror cuenta la historia de un robot llamado Megan que es diseñado para proteger tanto física como emocionalmente al niño o niña al que está vinculado. No obstante, cuando Megan toma conciencia, y se vuelve cada vez más autónoma, surgen ciertos problemas para las personas encargadas de su creación. 

Series para tirar beef

Black Mirror

Esta famosa serie de Netflix aborda cómo la Inteligencia Artificial afecta a las relaciones entre las personas y a la sociedad en general. La serie plantea preguntas filosóficas sobre el impacto de la IA en nuestras vidas.

Humans

La serie británica está ubicada en un futuro cercano donde los robots, denominados ‘sintéticos’ son parte de la vida cotidiana de los humanos. Los ‘sintéticos’ son diseñados a imagen y semejanza de los humanos, es decir, no se distinguen de ellos y son utilizados para la realización de tareas domésticas y laborales. Estos robots llegan a alcanzar conciencia y personalidad propia, lo que hace que el espectador se haga preguntas éticas sobre su naturaleza y la relación entre humanos y máquinas. 

Person of interest

¿Se pueden predecir delitos a través de la Inteligencia Artificial? En la serie ‘Person of Interest’ vemos cómo un ordenador llamado “The machine” ha sido desarrollado para prevenir actos terroristas. La máquina, a través de la recolección y análisis de una gran cantidad de datos de diversas fuentes, como cámaras de seguridad, teléfonos móviles o, incluso, redes sociales, es capaz de evitar actos delictivos.

En MIOTI Tech & Business School fomentamos el aprendizaje de nuevas skills y técnicas para ayudar a los profesionales, tanto del sector tecnológico como de otros ámbitos, a promocionar o encontrar nuevos empleos enfocados en las innovaciones tecnológicas. Desde nuestro Master en Deep Learning ofrecemos una experiencia completa de aprendizaje de sistemas de Inteligencia Artificial y sobre las nuevas formas de desarrollar esta disciplina.