Big Data e IA

Fórmate en Big Data y en la industria digital

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Fórmate en Big Data y en la industria digital

La capacidad de manejar y analizar grandes volúmenes de datos (Big Data) se ha convertido en una habilidad fundamental para empresas y profesionales. La transformación digital no solo ha cambiado la forma en que operan las organizaciones, sino también las expectativas y habilidades necesarias para prosperar en el mercado laboral. Si estás buscando destacar en la industria digital, la formación en Big Data puede ser la pieza clave para abrir nuevas oportunidades.

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Fórmate en Big Data y en la industria digital

¿Qué es el Big Data?

El término Big Data hace referencia a la gestión y análisis de grandes conjuntos de datos que son demasiado complejos para ser procesados por métodos tradicionales. Estos datos, que pueden ser estructurados o no, provienen de una variedad de fuentes como redes sociales, sensores, transacciones online, e incluso dispositivos IoT (Internet de las Cosas). El desafío está en cómo extraer información valiosa que permita a las empresas tomar decisiones informadas y basadas en datos.

La importancia de Big Data en la industria digital

Las empresas actuales dependen de los datos para optimizar procesos, mejorar la experiencia del cliente, predecir tendencias de mercado y desarrollar estrategias competitivas. En sectores como el comercio electrónico, las finanzas, el marketing digital y la salud, el Big Data es crucial para personalizar ofertas, identificar patrones de comportamiento, detectar fraudes y mucho más.

La formación en Big Data no solo te prepara para recolectar y analizar datos, sino que también te dota de habilidades en inteligencia artificial (IA), machine learning, y visualización de datos, herramientas indispensables para cualquier profesional en la industria digital.

Ventajas de especializarse en Big Data

  1. Alta demanda laboral: Las empresas están invirtiendo más en expertos en Big Data para interpretar sus grandes volúmenes de información. Según diversos informes, los empleos relacionados con la ciencia de datos y el análisis están entre los más buscados a nivel mundial.

  2. Salarios competitivos: Al tratarse de un campo especializado, los profesionales en Big Data suelen recibir salarios superiores a la media. Según los informes de mercado, los salarios de los analistas y científicos de datos tienden a ser atractivos, con amplias posibilidades de crecimiento.

  3. Aplicabilidad en múltiples sectores: Desde la banca y las telecomunicaciones, hasta la salud y la educación, la formación en Big Data es versátil y aplicable en prácticamente cualquier industria.

  4. Impulso a la transformación digital: Las empresas necesitan personal capacitado en tecnología de datos para implementar soluciones avanzadas, automatizar procesos y mejorar la toma de decisiones. Aquellos con conocimientos en Big Data son fundamentales para liderar proyectos de transformación digital.

¿Qué aprenderás al formarte en Big Data?

Al embarcarte en una formación en Big Data, adquirirás competencias técnicas y analíticas que te permitirán:

  • Recoger y procesar datos: Utilizar herramientas como Hadoop, Spark y otras tecnologías para gestionar grandes volúmenes de información.
  • Analizar y extraer información valiosa: Aplicar técnicas de análisis de datos, estadística y machine learning para obtener insights relevantes.
  • Visualización de datos: Traducir datos complejos en gráficos y reportes comprensibles que apoyen la toma de decisiones.
  • Tomar decisiones basadas en datos: Desarrollar estrategias basadas en información objetiva y medible, algo esencial en la economía digital.

La industria digital: Un campo en constante evolución

El concepto de industria digital abarca todo lo relacionado con la transformación tecnológica que afecta a todos los sectores económicos. Esto incluye el marketing digital, el comercio electrónico, la inteligencia artificial, la automatización de procesos y, por supuesto, el análisis de datos. La formación en Big Data es clave para entender cómo los datos son el motor que impulsa esta revolución digital.

En un mundo donde las empresas compiten por mantenerse al día con las nuevas tecnologías, contar con formación en Big Data y habilidades digitales se convierte en una ventaja competitiva. Los profesionales capacitados no solo podrán acceder a mejores empleos, sino que también estarán preparados para participar activamente en el futuro de la economía digital.

¿Por qué es el momento de formarte en Big Data?

El mundo está experimentando una explosión de datos sin precedentes. Empresas grandes y pequeñas reconocen el poder de los datos, y están invirtiendo en tecnologías y talentos capaces de sacarles el máximo provecho. Si te especializas en Big Data, no solo te estás formando para los empleos actuales, sino también para los del futuro.

Además, las plataformas educativas online y las universidades ofrecen una amplia gama de cursos y másteres en Big Data y análisis de datos, tanto para principiantes como para profesionales que deseen ampliar sus competencias. Este es el momento ideal para aprovechar estas oportunidades y dar el salto hacia una carrera con grandes perspectivas.

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Diferencias entre el big data y el machine learning

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Diferencias entre el big data y el machine learning

Los términos «Big Data» y «MachinLe Learning» son ampliamente utilizados y a menudo confundidos entre sí. Ambos son componentes cruciales en la analítica de datos y la inteligencia artificial, pero tienen diferencias fundamentales en sus enfoques y aplicaciones.

Las principales diferencias entre Big Data y Machine Learning

Definiciones

Big Data se refiere a la colección, almacenamiento y análisis de volúmenes masivos de datos que son demasiado grandes o complejos para ser gestionados por las herramientas tradicionales de procesamiento de datos. Estos datos pueden ser estructurados, semi-estructurados o no estructurados, y provienen de diversas fuentes como redes sociales, sensores, dispositivos móviles y transacciones comerciales. El objetivo principal de Big Data es descubrir patrones, tendencias y asociaciones que pueden ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas.

Machine Learning (Aprendizaje Automático), por otro lado, es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender y mejorar a partir de la experiencia sin ser explícitamente programadas. El propósito del Machine Learning es permitir que los sistemas automaticen tareas y tomen decisiones basadas en datos, mejorando su precisión y eficiencia con el tiempo.

Naturaleza de los datos

En el contexto de Big Data, los datos son el foco principal. Se trata de manejar grandes volúmenes de datos con alta velocidad y variedad. Las técnicas de Big Data están diseñadas para almacenar, procesar y analizar estos datos de manera eficiente. Herramientas como Hadoop, Spark y bases de datos NoSQL son comunes en el ámbito del Big Data.

En el caso del Machine Learning, los datos son el medio para entrenar los modelos. La calidad y la cantidad de datos son cruciales, ya que los modelos de Machine Learning aprenden patrones a partir de los datos proporcionados. Aunque puede utilizarse Big Data para entrenar modelos de Machine Learning, no es un requisito indispensable. A menudo, los datos utilizados en Machine Learning son preprocesados y seleccionados cuidadosamente para mejorar la precisión del modelo.

Técnicas y herramientas

Big Data involucra una serie de técnicas y herramientas específicas para manejar y analizar grandes volúmenes de datos. Algunas de las herramientas populares incluyen:

  • Hadoop: Un framework de procesamiento de datos distribuido.
  • Spark: Una plataforma de procesamiento de datos en tiempo real.
  • NoSQL Databases: Bases de datos no relacionales como MongoDB y Cassandra.

Machine Learning, por su parte, utiliza algoritmos y técnicas específicas para construir modelos predictivos y descriptivos. Algunas de las técnicas y herramientas comunes en Machine Learning son:

  • Algoritmos Supervisados: Como la regresión lineal, árboles de decisión y redes neuronales.
  • Algoritmos No Supervisados: Como el clustering y las redes neuronales autoorganizadas.
  • Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, entre otros.

Aplicaciones

Las aplicaciones de Big Data son variadas y abarcan múltiples industrias. Algunos ejemplos incluyen:

  • Análisis de Sentimientos: Para entender las opiniones de los clientes a partir de las redes sociales.
  • Detección de Fraudes: Analizando grandes volúmenes de transacciones para identificar actividades fraudulentas.
  • Optimización de Operaciones: Utilizando datos en tiempo real para mejorar la eficiencia operativa.

Las aplicaciones de Machine Learning también son vastas y pueden encontrarse en numerosos campos:

  • Reconocimiento de Imágenes: Utilizado en aplicaciones como el diagnóstico médico y la conducción autónoma.
  • Procesamiento del Lenguaje Natural: Para tareas como la traducción automática y la generación de texto.
  • Sistemas de Recomendación: Como los utilizados por Netflix y Amazon para recomendar contenido y productos.

Interrelación

Aunque Big Data y Machine Learning son conceptos distintos, están interrelacionados. El análisis de Big Data a menudo utiliza técnicas de Machine Learning para descubrir patrones y obtener insights valiosos. Al mismo tiempo, Machine Learning se beneficia de los grandes volúmenes de datos proporcionados por Big Data para entrenar modelos más precisos y robustos.

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Lo que dice Google sobre el contenido de IA: Consejos para evitar

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La inteligencia artificial ha experimentado varios avances, siendo la IA generativa el más reciente. Permite a los robots articular contenido de forma autónoma sin ninguna interferencia humana. El debate sobre la aceptabilidad del contenido generado de esta manera en varios motores de búsqueda, especialmente Google, ha experimentado un rápido auge últimamente en la comunidad SEO. Mucha gente dice que, aunque el contenido generado por IA es aceptable desde el punto de vista de Google, carece de empatía y precisión.

Dicen que el contenido que carece de los elementos predichos no debería considerarse valioso para el público objetivo. También dicen que dicho contenido no se ajusta a los criterios del factor E-E-A-T, que Google introdujo para determinar la calidad de la información escrita publicada en la web.

Por el contrario, algunas personas dicen que pueden clasificar el contenido generado por IA. Sin embargo, nadie está seguro del punto de vista de Google sobre el uso de la IA generativa para la creación de contenidos.

Teniendo en cuenta el problema anunciado, hemos decidido arrojar algo de luz sobre la opinión de Google con respecto al contenido de IA. Este artículo analiza el punto de vista de Google y describe otras acciones que los ejecutivos de SEO, los especialistas en marketing digital y los redactores de contenido deben tomar. 

¿Qué tiene que decir Google sobre el contenido de IA?

Google es considerado el actor más importante en el mercado de los motores de búsqueda. En 2024, Google tiene alrededor del 91,62% de la cuota de mercado en la industria de búsqueda web. Su competidor más cercano es Bing, que tiene una participación del 3,31% (Oberlo). Por lo tanto, vale la pena destacar la visión de Google sobre el contenido de IA, ya que puede ayudar a los especialistas en marketing digital a diseñar estrategias para sus campañas de marketing de contenido en consecuencia.

Últimamente han surgido algunas voces prominentes del campo de Google contra el contenido de IA, diciendo que los artículos articulados utilizando bots se consideran spam. Google siempre ha mostrado su rechazo al contenido generado mediante la automatización con la ayuda de diversas herramientas de aprendizaje automático.

La IA generativa también está conduciendo a dicha automatización, que no garantiza la originalidad del contenido.

Google puede detectar contenido de IA y penalizar a sus editores si no cumple con las pautas de calidad. Se creó específicamente para manipular las clasificaciones de búsqueda sin ofrecer valor al público objetivo. Por tanto, es fundamental evitar el contenido de IA. En pocas palabras, el contenido que carece de originalidad, empatía y credibilidad es inaceptable para Google.

¿Cómo se puede evitar la penalización por el contenido de IA?

Debes tener cuidado al escribir contenido para evitar sanciones debido a la detección de IA. Vale la pena mencionar que incluso el contenido escrito por humanos a menudo se marca como texto generado por IA debido a varios factores.

Estos factores incluyen el uso inadvertido de patrones de lenguaje similares a la IA al escribir contenido, palabras y frases repetitivas, gramática no convencional, algoritmos de IA en evolución y datos de entrenamiento limitados para las herramientas de detección.

Sin embargo, aún puedes evadir la detección de IA si sigues algunos consejos prácticos mientras escribes contenido. Estos consejos se dan a continuación.

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  • Escribe contenido con cuidado

Debes asegurarte de que el contenido que escribes sin la ayuda de la IA no se marque como contenido generado automáticamente. Solo es posible cuando se evitan algunos patrones de lenguaje por los que son famosos los robots de IA generativa. Algunos de ellos son el uso repetitivo de varios términos, oraciones demasiado cortas y un uso significativamente mayor de redacción simple o formal.

Todo lo que necesitas hacer para evitar una detección falsa de IA es superar estos problemas. Por ejemplo, intenta utilizar sinónimos de palabras comunes o formales. También debes evitar el uso repetitivo de varios términos al redactar el contenido. Las oraciones más cortas no siempre quedan bien; es mejor variar su longitud. No utilice jerga ni palabras complejas; Puede evitar la detección falsa de IA de manera efectiva.

  • Intenta escribir contenido en un tono conversacional

Como se mencionó anteriormente, el patrón de lenguaje utilizado por la IA generativa es demasiado casual o formal, lo que las herramientas de detección identifican fácilmente. Debes trabajar en tu escritura y tratar de articular el contenido en un tono conversacional para evitar falsas detecciones. Existen algunos métodos sencillos para transformar su estilo de escritura y crear contenido en la forma en que habla con los demás.

Lo primero y más importante que debe hacer es escribir contenido con voz activa. Hacerlo no solo mantendrá la longitud de las oraciones moderada, sino que también le ayudará a darle a su escritura un estilo conversacional.

También puedes considerar reformular oraciones en términos de estructura y formato. Si es posible, combinar un par de frases también es un enfoque práctico. Intente incorporar preguntas en su escritura para hacerlo más atractivo.

  • Incorporar ejemplos de la vida real

Si bien los robots de IA generativa han aprendido mucho de sus datos de entrenamiento, todavía no pueden incorporar anécdotas, analogías y ejemplos de la vida real como los escritores humanos. Este factor puede ser un gran diferenciador entre la IA y el contenido escrito por humanos. La mayoría de las herramientas de detección también lo entienden y consideran ese factor al marcar el texto subyacente, ya sea generado por humanos o por IA.

Los escritores pueden presumir de originalidad y empatía en su contenido al incorporar anécdotas y perspectivas personales. No sólo les ayudará a evitar la detección de IA, sino que también les permitirá construir una relación de confianza con su público objetivo. Esta práctica también le ayudará a evitar una sensación robótica en su contenido. Google también lo considerará valioso.

  • Utiliza un detector de IA eficiente

Puedes pensar que trabajar en los consejos predichos hará que el contenido parezca escrito por humanos. Sin embargo, aún existe la posibilidad de que tu contenido se marque como texto generado por IA.

Por lo tanto, no debes dar por terminado el día después de escribir contenido teniendo en cuenta estos consejos. Sólo se sentirá seguro si un detector de IA de primer nivel marca su contenido como escrito por humanos.

Sin embargo, no es necesario cavar un agujero en el bolsillo para encontrar un detector de contenido de IA de este tipo. Puede encontrar una herramienta de esta calidad de forma gratuita en la web. Solo asegúrate de elegir uno que no genere demasiados falsos positivos. Si un detector de IA de este tipo marca una sección de tu contenido, revisarla varias veces, utiliza técnicas de parafraseo para evadir la detección de IA y publica tu contenido en línea.

Al Final

Google siempre ha reflejado políticas estrictas contra el contenido de mala calidad que no cumple con los requisitos del público objetivo. A Google le importa más la calidad del contenido que la fuente utilizada para crearlo. Por lo tanto, debes asegurarte de publicar contenido de calidad. También puedes trabajar en algunos consejos prácticos para evitar la detección de IA. Este artículo ha analizado esos consejos en detalle. ¡Esperamos que te resulte útil!

Las titulaciones de ciberseguridad e IA son de las más demandadas

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ciberseguridad e IA

Incremento en el uso de IA y ciberseguridad

El uso de la inteligencia artificial ha crecido exponencialmente, duplicando su aplicación entre 2017 y 2022. Hoy en día, el 60% de las empresas utilizan la IA para al menos una función comercial. Con la aparición de nuevas herramientas para hacer que la IA sea más fácil de usar, las empresas necesitan profesionales que les ayuden a integrarla en sus negocios.

Sin embargo, este mayor uso de la IA está exponiendo a las empresas a nuevas ciberamenazas. La ciberseguridad es una función crucial en el mundo globalizado de hoy, y la necesidad de que los expertos en ciberseguridad se mantengan actualizados es mayor que nunca. A medida que aumenten el número y los tipos de ciberamenazas, los expertos en ciberseguridad deberán poder identificar y mitigar esos riesgos.

Sigue leyendo, porque desde Next IBS te contamos la importancia que tienen estas dos titulaciones en el mundo empresarial actual.

Importancia de la ciberseguridad e IA

Ciberseguridad

La ciberseguridad es un campo en crecimiento que ofrece numerosas oportunidades de empleo debido al cambiante panorama de la seguridad. Los profesionales de la ciberseguridad ayudan a proteger la tecnología, los datos y los activos digitales de las ciberamenazas, garantizando que las empresas se mantengan a salvo de las filtraciones de datos y eviten perder dinero, productividad y su reputación debido a los ataques.

Se requieren muchas habilidades para la ciberseguridad:

  1. Desarrollo de infraestructura para protegerse contra las ciberamenazas, incluida la configuración de firewalls, protección contra malware, software analítico y otras herramientas.
  2. Pruebas de penetración para encontrar vulnerabilidades mediante la realización de ataques simulados contra un sistema.
  3. Monitorización en tiempo real para identificar patrones de ataque y adaptarse a ellos.
  4. Habilidades de planificación para la creación de planes de respuesta a ciberataques.

Inteligencia Artificial

La IA es un campo en constante evolución con muchos avances nuevos que la convierten en un trabajo apasionante. El campo tiene muchas funciones según sus intereses, antecedentes y habilidades:

  1. Los analistas profundizan en los datos para extraer información de los patrones.
  2. Los desarrolladores de aprendizaje automático crean algoritmos que analizan datos para encontrar estos patrones.
  3. Los ingenieros de software crean aplicaciones para usuarios finales.
  4. Los desarrolladores de business intelligence analizan la información de la IA y la ponen a disposición del usuario final.

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¿Qué es el Big Data Deportivo?

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big data deportivo

Durante la última década, el análisis de un volumen cada vez mayor de datos ha cambiado profundamente el deporte profesional. Permite detectar talentos, prevenir lesiones o estudiar la competencia.

¿Cuáles son los beneficios del Big Data deportivo?

En primer lugar, el Big Data puede fomentar la identificación de talentos. No se trata de eliminar a determinados deportistas, sino de no perder futuros talentos que puedan escapar de la red de los actuales sistemas de identificación. El análisis de datos permite calibrar el rendimiento según la madurez y la etapa de la pubertad, la historia deportiva o las curvas de progresión.

El análisis de los datos también permite monitorizar el entrenamiento según el volumen, la intensidad, la densidad, el método de recuperación, la fatiga, el sueño, el estado de ánimo o el estrés. En esta ocasión, el objetivo es optimizar y personalizar los programas en función de la capacidad de recuperación pero también trabajar en la prevención de lesiones. Así, un “Sistema de Gestión de Atletas” (Athlete management system: AMS) puede medir lo que realmente soporta un atleta en comparación con el plan teórico inicial y luego regular las siguientes sesiones en función de la forma del atleta.

El Big Data en el deporte ayuda de esta manera a evaluar mejor a la competencia

De hecho, el análisis competitivo es otro campo en el que el Big Data puede aportar valor añadido. Por supuesto, otros elementos pueden medirse, objetivarse, modelarse y visualizarse mediante la captura o generación de datos, como el análisis del movimiento deportivo o la creación y modelado de fenotipos digitales.

¿Este tipo de Big Data tiene límites?

El campo de posibilidades es vasto y la retroalimentación que se puede aprovechar es grande. Sin embargo, es necesario ser consciente de los límites de lo que pueden aportar los datos. Hay límites que pueden ser humanos (actividad que requiere mucho tiempo, sesgo cognitivo), tecnológicos (sesgos de medición y restitución), conceptuales (errores de predicción), regulatorios (GDPR) o incluso éticos.

Entre los sesgos cognitivos, se encuentra en particular el sesgo de interpretación. Diferentes miembros del personal se llevarán a casa diferentes lecciones de los mismos resultados. En cuanto a la protección de datos personales, las técnicas de anonimización tienen sus límites. Es fácil identificar quién se esconde detrás de un determinado registro realizado en una fecha determinada. 

¿Qué clubes y federaciones son pioneras en Big Data Deportivo?

Las estructuras profesionales privadas, como las ligas americanas (NBA, NFL, NHL, MLB), son las que presentan mayor madurez y experiencia en este campo, así como mayores presupuestos. Estas franquicias de fútbol americano, baloncesto o hockey fueron todas pioneras.

En el fútbol europeo y el rugby también está siendo muy utilizado. Para los Juegos Olímpicos de Londres 2012, Reino Unido, a través de su agencia organizadora de los Juegos Olímpicos, creó un sistema centralizado exclusivo para la recopilación y el uso de datos, con un personal considerable, que continúa en funcionamiento en la actualidad.

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Negocios rentables en México en 2024

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Las mejores ideas de negocio rentables en México destacan por su capacidad para mejorar la calidad de vida del cliente y la adaptabilidad a las tendencias del mercado. Estas empresas no solo cumplen con las funciones básicas de satisfacer necesidades o facilitar el día a día, sino que también ofrecen soluciones innovadoras que marcan la diferencia.

Al considerar iniciar un nuevo emprendimiento, es crucial evaluar si la idea propuesta logra satisfacer una necesidad existente o simplificar la vida de los clientes de alguna manera significativa. Identificar una necesidad insatisfecha y definir claramente un mercado objetivo puede ser la clave para desarrollar una idea de negocio potencialmente exitosa en el panorama empresarial mexicano actual.

Ideas de negocios rentables en México para 2024

1. Agencia de marketing digital 

En la era digital, la presencia online de una marca se ha vuelto imprescindible para el éxito empresarial. En este sentido, el primer negocio más rentable es la creación de una agencia de marketing digital. Esto no solo implica el diseño de estrategias efectivas en redes sociales, sino también la optimización de motores de búsqueda (SEO), la gestión de campañas publicitarias online y la creación de contenido atractivo.

Dado el crecimiento exponencial del comercio electrónico y la digitalización de las empresas, una agencia de marketing digital puede ser la clave para que las marcas destaquen en un mercado cada vez más competitivo. Además, ofrecer servicios personalizados y adaptados a las necesidades específicas de cada cliente puede diferenciar a la agencia en un sector en constante evolución.

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2. Analista de datos

Actualmente, el entorno empresarial está impulsado por la información. Es por ello, que el rol del analista de datos es crucial. Esta figura se encarga de recopilar, procesar y analizar grandes conjuntos de datos para extraer insights valiosos. El emprendimiento en este campo puede implicar ofrecer servicios de consultoría de datos, desarrollo de modelos predictivos o incluso la implementación de sistemas de inteligencia artificial.

La demanda de profesionales en Big Data sigue creciendo a medida que las empresas buscan tomar decisiones estratégicas basadas en evidencia concreta. Un analista de datos emprendedor puede ofrecer soluciones innovadoras y personalizadas para satisfacer las necesidades específicas de sus clientes.

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3. Negocio de ciberseguridad

En tercer lugar, la ciberseguridad se ha convertido en una prioridad para empresas de todos los tamaños. Un negocio en este sector puede abarcar desde la evaluación de vulnerabilidades hasta la implementación de soluciones avanzadas de protección contra ciberataques. Con la creciente sofisticación de las amenazas cibernéticas, las empresas buscan socios confiables que ofrezcan servicios de seguridad robustos.

En este contexto, el emprendimiento en ciberseguridad implica mantenerse actualizado con las últimas tendencias en amenazas y tecnologías de defensa. Ofrecer auditorías de seguridad, servicios de monitoreo continuo y capacitación en conciencia cibernética son formas efectivas de diferenciarse en este mercado en constante evolución.

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En definitiva, para poder emprender en estas áreas es necesario formarse…

Sin conocimientos es imposible sacar adelante un negocio exitoso por mucho que la idea sea buena. En Next Educación confiamos en tus ideas de negocios y para ello ponemos a tú disposición nuestro Máster en Creación y Aceleración Empresarial. A través de este programa adquirirás los conocimientos necesarios para dominar los procesos de puesta en marcha de empresas en un entorno tan competitivo y global como el actual. ¿Necesitas asesoramiento académico? Solicita una sesión de mentoring gratuita con nuestro equipo de asesores.

 

Las startups de IA que debes conocer en 2023

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En el panorama actual, destacan las startups de IA que están dando forma al futuro de la tecnología. Desde soluciones revolucionarias hasta enfoques disruptivos, estas empresas están liderando el camino hacia un mañana más inteligente.

Solo en España, se han invertido casi 30 millones de euros en startups de inteligencia artificial, según las cifras de ‘El Referente’. Por ello, en este artículo te contamos cuáles son las mejores startups de IA en 2023, descubriendo las innovaciones que están redefiniendo industrias. 

Las 5 startups de IA más prometedoras que tienes que conocer este 2023

Stability AI

Stability AI es una compañía enfocada a la inteligencia artificial que comenzó en 2019 con la misión de «democratizar la IA y construir una base global para activar el potencial de la humanidad». Además, cuenta con una función que utiliza técnicas de inteligencia artificial generativa para crear música, efectos de sonido y audio de hasta 90 segundos de duración, siguiendo las indicaciones del usuario.

OpenAI

Aunque el crecimiento de la startup OpenAI ha sido imparable este año, se fundó en el año 2015 en Estados Unidos. Esta empresa se ha convertido en una de las tendencias tecnológicas en 2023 y una compañías de alto crecimiento más relevantes en el campo de la IA. Sin embargo, OpenAI se creó como un laboratorio de investigación de inteligencia artificial sin fines de lucro. Asimismo, esta startup se encuentra detrás de grandes herramientas de inteligencia artificial conocidas como ChatGPT.

DeepL

DeepL es un traductor gratuito online de origen alemán que ha hecho uso de la IA para mejorar y ampliar sus procesos de traducción de textos a más de treinta idiomas. Esta página destaca por su precisión gracias al empleo de redes neuronales artificiales, que aprenden de forma similar a un humano al entrenarse con grandes cantidades de datos. También cuenta con la posibilidad de traducir documentos de Word o PowerPoint.

Mediktor

Esta startup ha desarrollado un asistente médico basado en inteligencia artificial para el triaje y prediagnóstico a través de un chatbot conversacional rápido y cercano. Por otro lado, Mediktor es una tecnología white-box, enteramente transparente y entendible.

Heru

Heru busca revolucionar la gestión fiscal con Inteligencia Artificial. Por ello, esta plataforma estadounidense desarrolla soluciones para automatizar y simplificar los pagos de impuestos para empresas y particulares. 

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Perfiles profesionales más demandados en 2024

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Hay áreas de negocio emergentes que demandan cada vez más perfiles profesionales especializados. En un entorno cambiante, las nuevas tecnologías, el comercio exterior o buenas dotes de comunicación son la clave para huir de la destrucción de empleo.

Los perfiles profesionales más demandados en el año 2024

1. Analista de datos

En la actualidad, el análisis de datos se ha convertido en un pilar fundamental para el funcionamiento eficiente de las empresas, y los profesionales en este campo desempeñan un papel cada vez más importante. Tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA), el Big Data y el Internet de las Cosas (IoT) han elevado la relevancia de los analistas de datos a nuevas alturas.

En este contexto, los científicos de datos son capaces de liderar proyectos que permiten a las empresas gestionar el conocimiento de manera eficaz, convirtiéndose en elementos clave en la inteligencia de negocio. Su capacidad para prever escenarios futuros, describir y visualizar datos en tiempo real, así como mejorar la toma de decisiones, se ha vuelto esencial en el entorno empresarial actual.

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2. Marketing Digital 

En la era digital, la demanda de especialistas en Marketing Digital es ineludible para las empresas. Estos profesionales no solo deben ser capaces de liderar equipos, sino también de concebir y dirigir la estrategia de marketing de la empresa, así como facilitar la implementación de herramientas que permitan medir con precisión la efectividad de las acciones de marketing.

El papel del Director de Marketing se ha vuelto fundamental en cualquier tipo de empresa. Para destacar en esta profesión, se valora no solo la experiencia práctica, sino también la formación académica, incluyendo postgrados y másteres en gestión empresarial y marketing digital. Las compañías están pasando por una transición significativa desde los modelos de marketing tradicional hacia estrategias de inbound marketing que respetan la privacidad de los datos del usuario y generan valor al atender de manera específica las necesidades del cliente.

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3. Especialista en Ciberseguridad

Dada la digitalización, la seguridad se ha convertido en un pilar esencial en la gestión efectiva del conocimiento. Para que las empresas puedan manejar, almacenar y procesar sus datos de manera eficiente en este entorno digital, se hace indispensable contar con expertos en ciberseguridad. Estos profesionales son clave para diseñar la estrategia de seguridad informática de la empresa y para hacer frente a los riesgos asociados al uso de herramientas e infraestructuras informáticas.

La realidad apunta a un aumento previsible de las ciberamenazas para el año 2024, lo que hace inevitable la adopción de estrategias que protejan tanto los datos como la capacidad operativa de las empresas, independientemente de su sector o tamaño.

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4. Experto en Inteligencia Artificial 

En el próximo año 2024, la Inteligencia Artificial se consolida como una tecnología destacada, mostrando su versatilidad en diversos sectores y no limitándose únicamente a grandes corporaciones. La IA se erige como una herramienta con amplias posibilidades para optimizar la automatización empresarial, realizar predicciones precisas que potencien la toma de decisiones y reducir riesgos.

Los especialistas en Inteligencia Artificial se convierten en actores principales en el panorama laboral, ya que cada vez surgen más empresas especializadas en este campo.

En definitiva, conocer cuáles son los perfiles profesionales más demandados es imprescindible a la hora de enfocar nuestra carrera profesional

Los cambios tecnológicos están propiciando grandes transformaciones con la creación de nuevos puestos de trabajo, al mismo tiempo que otras profesiones van perdiendo protagonismo y demanda. Por ello, Next Educación te ayuda a formarte en estas cuatro especialidades con una gran oferta académica enfocada en estas disciplinas. ¿Necesitas asesoramiento? Puedes reservar una sesión de mentoring gratuita.

Casos de éxito de Big Data: Empresas que han triunfado gracias al análisis de datos

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casos de éxito Big Data

A día de hoy, los datos se han convertido en uno de los elementos más codiciados por las empresas. Los casos de éxito de Big Data son innumerables, lo que anima a las empresas a seguir utilizándolos muy frecuentemente. 

Las empresas líderes han adoptado culturas basadas en los datos y utilizan con frecuencia técnicas de análisis de los mismos para desarrollar nuevos modelos de negocio, identificar tendencias y dirigir su expansión. Los que han comprendido las distintas utilidades del análisis de datos han marcado la diferencia a día de hoy, logrando avances significativos.

Para obtener una mejor comprensión de cómo las empresas se han ido desarrollando en este ámbito, desde Next International Business School te traemos una lista con algunos casos de éxito de uso de Big Data:

Casos de éxito de Big Data:

  1. Starbucks

La reconocida marca de café destaca por la originalidad de sus cafeterías y las bebidas que ofrece. También, a nivel informático, a la empresa le gusta innovar. Lleva bastante tiempo utilizando soluciones basadas en análisis de datos, lo que les da ventaja sobre el resto de sus competidores. A través del uso de Big Data, la compañía es capaz de generar análisis demográficos que sirven como planes de mercado y aperturas de nuevos establecimientos.

La organización puede definir sus puntos de venta ideales analizando grandes cantidades de datos: recogen información de las personas que circulan por una determinada zona, el tráfico de vehículos que existe y las disponibilidades de transporte público. A partir del análisis de esta información es posible ver si es una buena inversión abrir una cafetería en una determinada ubicación o no. El Big Data también permite a la marca conocer a sus clientes y así poder generar cupones de descuento y promociones personalizadas.

     2. Nike

Nike ha desarrollado un software que informa a los corredores sobre su frecuencia cardíaca, número de pasos, velocidad, distancia recorrida y otra información relevante. Esta aplicación se integra con las redes sociales y los usuarios comparten sus resultados en las distintas plataformas digitales. Este intercambio de resultados ha generado un clima de competencia sana entre los deportistas, que incrementó exponencialmente los datos generados diariamente. Nike aprovechó esta información para conocer mejor a su audiencia y crear nuevos productos según las preferencias y necesidades del mercado.

     3. NBA

Este es uno de los mejores ejemplos de que optimizar la experiencia del cliente puede ayudar a construir una marca sólida y transmitir su valor real. A través de revisiones de Big Data, la NBA brinda al público una experiencia personalizada mucho más allá de un simple partido de baloncesto. Los espectadores reciben todos los datos nuevos en tiempo real que les permiten saber. Dentro de la cancha de baloncesto hay disponibles 6 cámaras que captan todos los movimientos de los jugadores. Debido a esta captura de todos los detalles, el sistema asigna etiquetas a todos los deportistas, generando estadísticas que están disponibles en tiempo real.

     4. Pinterest

Pinterest actualmente cuenta con cerca de 150 millones de usuarios activos y una de sus grandes bazas es el uso del Big Data. En esta red social, sus desarrolladores han implementado inteligencia artificial y machine learning, lo que permite personalizar la experiencia de usuario, crear sugerencias de contenido adaptadas y otros aspectos que hacen que las personas que usen Pinterest se sientan especiales.

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Como la integración de la IA mejora la accesibilidad de los materiales educativos para los estudiantes

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En el siglo XXI, la forma en que enseñamos y aprendemos ha sido testigo de una transformación monumental. La educación impulsada por la tecnología es en gran medida responsable de este cambio. Esta metamorfosis no se limita al uso de la tecnología en las aulas o al auge de las plataformas de e-learning. En el corazón de esta revolución se encuentra la Inteligencia Artificial (IA). La IA, que alguna vez fue un tema de ciencia ficción, ahora ocupa un lugar central en las estrategias y herramientas educativas en todo el mundo.

Hay un rápido crecimiento en el mercado de la IA en la educación, lo que demuestra su importancia. De acuerdo con el «Mercado de inteligencia artificial en el sector educativo de EE. UU.«, hubo un asombroso crecimiento proyectado del 47,5% en la educación impulsada por la IA de 2017 a 2021. Estas estadísticas demuestran el papel fundamental de la IA en la remodelación y mejora del entorno educativo.

Colaboración entre estudiantes y IA

En educación, la relación entre los estudiantes y la IA se extiende mucho más allá de las herramientas de prueba automatizadas o los algoritmos inteligentes que sugieren materiales educativos. A medida que nos adentramos en la era digital, los estudiantes experimentan una colaboración novedosa con la IA que está remodelando la forma en que aprenden, interactúan y se preparan para el futuro. Así es como la IA fomenta que los estudiantes obtengan una experiencia educativa más interactiva e individualizada:

1. Personalización mejorada a través de IA

Con la llegada de la IA, quedaron atrás los días en que la norma en educación era una solución única para todos. Los sistemas de inteligencia artificial ahora son expertos en analizar patrones de aprendizaje individuales y adaptar el contenido para satisfacer las necesidades y preferencias únicas de cada estudiante.

Por ejemplo, considere una plataforma impulsada por inteligencia artificial conocida que elabora planes de lecciones personalizados basados ​​en retroalimentación y curvas de aprendizaje en tiempo real, lo que garantiza que cada estudiante se mantenga en su camino de aprendizaje óptimo.

2. Acceso universal a herramientas de escritura de IA para todos los estudiantes

El enorme logro de la IA en la educación podría ser su capacidad para nivelar el campo de juego. Ya no existe el privilegio de que unos pocos tengan acceso a recursos y a una educación personalizada. Con plataformas de escritura impulsadas por IA, como “Resumidor De Textos”, independientemente de su ubicación geográfica, discapacidades físicas o diferencias de aprendizaje, cada estudiante puede completar sus tareas de escritura en poco tiempo.

Al utilizar herramientas de escritura de inteligencia artificial, los estudiantes pueden completar sus ensayos, tareas, trabajos de investigación y desarrollar su voz única con el tiempo.

3. Traducción y transcripción de idiomas

Las barreras del lenguaje y las discapacidades auditivas se están eliminando gradualmente con la ayuda de la IA. Las herramientas impulsadas por IA ahora permiten la traducción instantánea de materiales educativos, democratizando el aprendizaje para estudiantes de todo el mundo. Además, los servicios de transcripción automática se han convertido en una gran ayuda para las personas con discapacidad auditiva, ya que garantizan que no se pierdan ninguna información.

4. Ayudas visuales y auditivas mejoradas

Para los estudiantes que dependen en gran medida de estímulos visuales y auditivos, la IA ofrece soluciones innovadoras. Las herramientas equipadas con capacidades de inteligencia artificial pueden generar narrativas de audio descriptivas para personas con discapacidad visual, convirtiendo datos gráficos en información auditiva.

Además, estas plataformas utilizan la IA para transformar el contenido de texto plano en animaciones visuales cautivadoras, haciendo que el aprendizaje sea más interactivo y atractivo.

5. Pruebas adaptativas y retroalimentación

Las pruebas tradicionales a menudo no consideran la progresión individual de los estudiantes. Sin embargo, la IA ha supuesto un cambio radical. Los sistemas actuales pueden evaluar el desempeño de un estudiante y ajustar en consecuencia la dificultad de las pruebas posteriores.

Además, los mecanismos de retroalimentación instantánea impulsados ​​por IA brindan información en tiempo real, lo que permite a los estudiantes identificar y rectificar sus errores rápidamente.

6. Asistencia activada por voz

Es muy posible que el aula del futuro resuene con la voz de los asistentes virtuales. Los estudiantes con herramientas de inteligencia artificial ahora pueden plantear consultas sobre su plan de estudios y obtener respuestas inmediatas, fomentando un entorno de aprendizaje continuo. De hecho, muchas escuelas de renombre ya han integrado asistentes de voz en sus aulas, remodelando la forma en que los estudiantes interactúan con el contenido.

Lisa Johnson

Asimismo, la Inteligencia Artificial es una tecnología dependiente del Big Data. Cuando se complementan, cada una puede obtener beneficios que aportan en su desarrollo. En el caso de la IA, estas son las ventajas que aporta al Big Data: Reconoce patrones o tendencias en las grandes cantidades de datos que analiza. Si quieres convertirte en un experto en este tema y conocer todo sobre las nuevas actualizaciones de análisis de datos, te invitamos a descubrir el Master in Big Data & Business Intelligence. ¿Necesitas asesoramiento académico? Puedes solicitar una sesión de mentoring gratuita con nuestro equipo de asesores. ¡Dale un impulso a tu carrera profesional!