Análisis de datos muestra el impacto de la IA en la productividad empresarial

Análisis de datos muestra el impacto de la IA en la productividad empresarial

En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha emergido como una de las tecnologías más transformadoras en el ámbito empresarial. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, automatizar procesos y proporcionar insights estratégicos ha revolucionado la forma en que las empresas operan. El análisis de datos sobre el impacto de la IA en la productividad empresarial muestra que, lejos de ser una moda pasajera, la adopción de soluciones basadas en IA está generando resultados tangibles en la eficiencia, la toma de decisiones y la innovación dentro de las organizaciones.

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La IA como motor de eficiencia

Uno de los principales beneficios de la IA es su capacidad para mejorar la eficiencia operativa. A través de algoritmos avanzados y modelos de aprendizaje automático, las empresas pueden automatizar tareas repetitivas que anteriormente requerían intervención humana, liberando así a los empleados para que se concentren en tareas de mayor valor. Este tipo de automatización, conocida como robotización de procesos (RPA, por sus siglas en inglés), ha permitido a las empresas reducir costos operativos, minimizar errores humanos y acelerar el tiempo de respuesta en procesos clave como la gestión de inventarios, la atención al cliente y la facturación.

Según un informe de McKinsey & Company, las empresas que implementan IA en sus operaciones logran aumentar su productividad en un promedio del 20 al 30%. Esto se debe principalmente a la automatización de procesos, que reduce la necesidad de intervención manual y optimiza el uso de recursos. Por ejemplo, las empresas de manufactura que incorporan robots inteligentes en sus líneas de producción pueden aumentar la velocidad y precisión de sus operaciones, mientras que las empresas de servicios pueden mejorar la calidad y rapidez en la atención al cliente a través de chatbots y asistentes virtuales.

Toma de decisiones más informada

La IA no solo mejora la eficiencia, sino que también juega un papel crucial en la toma de decisiones empresariales. Las herramientas de análisis predictivo, que utilizan grandes cantidades de datos históricos y en tiempo real, permiten a las empresas anticipar tendencias de mercado, identificar oportunidades de negocio y gestionar riesgos con mayor precisión. Esta capacidad de tomar decisiones basadas en datos, en lugar de en intuiciones o suposiciones, es fundamental para mejorar la competitividad en un entorno empresarial cada vez más dinámico y globalizado.

Los sistemas de IA pueden analizar patrones de consumo, comportamientos de los clientes y datos operacionales, generando predicciones sobre la demanda de productos, la evolución de los precios o el rendimiento de los empleados. Estos insights son fundamentales para optimizar estrategias de marketing, gestionar inventarios de manera más eficiente y personalizar productos y servicios de acuerdo con las necesidades del cliente. Las empresas que implementan estos sistemas de IA no solo logran tomar decisiones más informadas, sino que también son más ágiles y adaptativas frente a cambios en el mercado.

Innovación y nuevas oportunidades de negocio

Además de mejorar la eficiencia y la toma de decisiones, la IA está impulsando la innovación dentro de las empresas. La capacidad de analizar grandes volúmenes de datos y detectar patrones ocultos ha permitido a muchas organizaciones descubrir nuevas oportunidades de negocio y desarrollar productos y servicios innovadores. Desde la personalización de experiencias de cliente hasta la creación de nuevos modelos de negocio basados en la IA, las posibilidades son prácticamente infinitas.

Por ejemplo, en la industria de la salud, la IA está revolucionando la investigación médica, el diagnóstico de enfermedades y la personalización de tratamientos. En el sector financiero, la IA se utiliza para mejorar la detección de fraudes, optimizar carteras de inversión y personalizar servicios bancarios. De igual manera, en la industria del entretenimiento, plataformas como Netflix y Spotify utilizan algoritmos de IA para recomendar contenido personalizado a sus usuarios, mejorando la experiencia del cliente y fomentando la fidelización.

Desafíos y consideraciones éticas

Aunque los beneficios de la IA en la productividad empresarial son claros, también existen desafíos que las organizaciones deben abordar. Uno de los principales obstáculos es la necesidad de contar con infraestructura tecnológica adecuada y personal capacitado para implementar y gestionar soluciones de IA. Las pequeñas y medianas empresas, en particular, pueden enfrentar dificultades para adoptar estas tecnologías debido a la falta de recursos o conocimiento especializado.

Otro aspecto importante son las consideraciones éticas que surgen con el uso de la IA, como la protección de la privacidad de los datos, la transparencia en los algoritmos y la posible pérdida de empleos debido a la automatización. Las empresas deben ser conscientes de estos aspectos y trabajar en la creación de políticas responsables que aseguren el uso ético de la IA, promoviendo la equidad y evitando sesgos en los sistemas automatizados.

En definitiva, 

El análisis de datos demuestra que la Inteligencia Artificial está teniendo un impacto significativo en la productividad empresarial, mejorando la eficiencia operativa, optimizando la toma de decisiones y fomentando la innovación. 

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Fórmate en Big Data y en la industria digital

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

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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Digitalización y Sostenibilidad

digitalización y sostenibilidad

Idealmente, la digitalización y la sostenibilidad se refuerzan mutuamente. La tecnología está remodelando nuestro mundo de manera profunda, y las decisiones que tomamos tienen el poder de influir en el futuro de nuestro planeta. A medida que navegamos por el terreno complejo y en rápida evolución de la transformación digital, es crucial aprovechar la tecnología como una fuerza para el bien, que contribuya a un entorno más saludable, seguro y sostenible.

Aprovechar las tecnologías digitales para un futuro sostenible

En el ámbito de la transformación digital sostenible, dos aspectos principales son:

  1. Digitalización para la Sostenibilidad 

Enfatiza el desarrollo proactivo y el uso de herramientas digitales para lograr objetivos ambientales, aprovechando el potencial de la tecnología para fomentar resultados positivos tanto para el medio ambiente como para sus habitantes.

  1. La digitalización sostenible 

Implica fomentar el desarrollo y el uso de tecnologías teniendo en cuenta consideraciones de sostenibilidad, es decir, sostenibilidad desde el diseño. Esto garantiza que los avances tecnológicos prioricen las consideraciones éticas y la sostenibilidad ambiental a lo largo de su ciclo vital.

Los avances digitales deben perseguirse teniendo en cuenta la sostenibilidad, y nuestra búsqueda de la sostenibilidad ambiental puede aumentar enormemente si se adoptan estos avances.

Importancia de la digitalización como propulsor de la sostenibilidad.

La digitalización está revolucionando la forma en que interactuamos con el medio ambiente. Desde monitorear los ecosistemas hasta conservar los recursos e influir en los mercados y los comportamientos de los consumidores. Aprovechando la tecnología digital de manera responsable, podemos abordar varios desafíos ambientales, mitigar y adaptarnos a los efectos del cambio climático y garantizar el bienestar de nuestro planeta y de las generaciones futuras. En última instancia, no podemos lograr la velocidad y la escala del cambio de comportamiento que se necesita para la sostenibilidad global sin aprovechar las tecnologías y oportunidades digitales.

¿Cómo pueden las organizaciones industriales aprovechar el potencial de la digitalización para lograr una mayor sostenibilidad?

Cuando se trata de desbloquear ganancias en eficiencia y sostenibilidad, los sistemas operativos habilitados para la nube y la inteligencia artificial (IA) son importantes, porque permiten a las empresas transformar su forma de trabajar para resolver desafíos, como la descarbonización, manteniendo al mismo tiempo la continuidad del negocio y la rentabilidad. 

Con análisis inteligentes unificados que abarcan grandes cantidades de datos, los equipos pueden aprovechar la IA en todas sus actividades. Esto brinda a los tomadores de decisiones la capacidad que de otro modo no tendrían: conocimiento, inteligencia basada en datos y la capacidad de detectar oportunidades para reducir el uso de carbono e impulsar la sostenibilidad.

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Las titulaciones de ciberseguridad e IA son de las más demandadas

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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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.

 

El hacking ético y cómo fortalece la seguridad digital de tu empresa

El hacking ético y cómo fortalece la seguridad digital de tu empresa

Hoy en día, uno de los peligros más importantes para las empresas es la amenaza de los ataques cibernéticos, pues situaciones como una filtración de datos o similares ponen en riesgo la integridad de tus procesos, la seguridad de clientes o usuarios, y la credibilidad de la empresa como un todo.

En este contexto, el hacking ético es una práctica que ayuda a la seguridad digital de las organizaciones. Hoy hablaremos en qué consiste, cómo se diferencia del hackeo de los ciberdelincuentes y cómo puede ayudar a las empresas a proteger sus activos digitales.

¿Qué es el hacking ético?

El hacking ético consiste en utilizar habilidades y conocimientos para evaluar la seguridad informática de una organización mediante la búsqueda y corrección de posibles vulnerabilidades. Es una práctica completamente legal y segura para las empresas que estén interesadas en detectar y solventar a tiempo posibles errores que sean explotados por hackers malintencionados.

Al llevar a cabo pruebas de penetración, los hackers éticos pueden identificar y remediar vulnerabilidades antes de que los ciberdelincuentes las aprovechen. Esto permite a las empresas fortalecer sus sistemas y redes, reduciendo así el riesgo de sufrir ataques y protegiendo la confidencialidad, integridad y disponibilidad de su información. Siendo así, el hacking ético tiene un rol muy valioso a nivel de ciberseguridad.

La principal diferencia entre el hacking ético y el hacking criminal es que, a diferencia de los ciberdelincuentes, los hackers éticos actúan con el consentimiento de la empresa y con el objetivo de mejorar la seguridad, en lugar de causar daño. En cambio, los ciberdelincuentes realizan sus actividades en pro del beneficio personal o de una organización al dañar la seguridad digital de una organización con el objetivo de filtrar datos, robarlos para pedir un rescate, vender información en el mercado negro, etcétera.

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Actividades clave del hacking ético en las empresas

El hacking ético impulsa una serie de actividades cruciales sobre el sistema de seguridad informática de las organizaciones. A grandes rasgos, hay 4 momentos clave en el proceso de evaluar y detectar posibles debilidades en el contexto del hacking ético.

1. Análisis de vulnerabilidades

Los hackers éticos realizan un análisis profundo de los sistemas y redes de una organización en búsqueda de puntos débiles. Esto implica ver posibles vulnerabilidades, evaluar las configuraciones de seguridad y realizar pruebas de intrusión o penetración controladas que no afecten los activos digitales de la organización.

2. Evaluación de la seguridad de aplicaciones web

Los profesionales del hacking ético examinan las aplicaciones web o web apps para identificar posibles fallos como inyecciones SQL, problemas de autenticación y autorización, o exposición de información sensible. Esto permite a la empresa corregir los problemas antes de que los atacantes los usen a su favor.

Un caso concreto son los programas para agendar citas en Internet, como Calendly, Cronos, Doodle y las alternativas a Doodle. Si los cibercriminales acceden a programas de este tipo, pueden conseguir la información que los clientes hayan entregado para poder reservar, y mucho más.

3. Pruebas de phishing y concienciación

En su labor, los hackers éticos llevan a cabo simulaciones de ataques de phishing para evaluar qué tan probable es que los empleados caigan en este tipo de estafas. Además, ellos ofrecen capacitación y concienciación en seguridad para ayudar a los empleados a reconocer y evitar estas trampas, así como reconocer, entender y seguir los protocolos de seguridad.

4. Evaluación de la seguridad de redes inalámbricas

Los hackers éticos analizan la seguridad de las redes inalámbricas de una organización para buscar posibles puntos de acceso no autorizados o configuraciones inseguras. Esto ayuda a la empresa a proteger su red contra intrusiones no deseadas de los cibercriminales.

4 beneficios del hacking ético en las organizaciones

Gracias a las actividades que hemos descrito y otras que forman parte del proceso de evaluación de los hackers éticos, las empresas reciben distintos beneficios con miras al fortalecimiento de su sistema de seguridad informática. Estos son 4 de ellos.

1. Prevención de ataques

Al detectar y resolver debilidades antes de que los ciberdelincuentes las exploren, el hacking ético ayuda a prevenir ataques y protege la información sensible de la empresa, sus socios y clientes. Para estos dos últimos, ello genera seguridad y confianza hacia las empresas, lo que impacta positivamente en su satisfacción.

2. Concienciación sobre seguridad

Como los hackers éticos también educan a las personas sobre temas de seguridad, pueden reducir en gran medida el factor humano detrás de las posibles vulnerabilidades de seguridad digital de las organizaciones al informarlos sobre los protocolos que se deben cumplir y cómo pueden garantizar cada uno.

3. Ahorro de costos

Cuando las empresas detectan a tiempo posibles vulnerabilidades y trabajan en corregirlas antes de que sean explotadas, ellas evitan los costos asociados a la recuperación después de un ataque cibernético, como la pérdida de datos, la interrupción de servicios y las multas regulatorias.

4. Cumplimiento normativo

Por último, el hacking ético ayuda a las empresas a cumplir con los requisitos normativos de seguridad de la información, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea.

Al garantizar la protección de los datos personales, las organizaciones evitan sanciones y preservan su reputación en el mercado y frente a sus socios y clientes.

En definitiva…

Gracias a los diferentes análisis y las acciones posteriores a un proceso de hacking ético, las organizaciones pueden fortalecer su sistema de ciberseguridad para resguardar mejor sus activos digitales. Si integras el hacking ético en tu estrategia de seguridad, tu empresa protegerá mejor sus activos digitales y estar uno o dos pasos delante de los ciberdelincuentes en el mundo dinámico y cambiante de la seguridad informática.

Diego Almao

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.

3 másteres para quienes quieren encontrar trabajo nada más terminarlos

encontrar trabajo

Importancia de la formación superior a la hora de encontrar trabajo

Cada vez son más las personas que optan por completar sus estudios universitarios con un máster o posgrado, de cara a obtener un mejor empleo y una mejor situación económica. Aunque la tasa de desempleo en España muestra que tener más estudios no siempre garantiza un trabajo, sí puede ayudar a optimizar la búsqueda de trabajo seleccionando la mejor opción.

Según el informe más reciente: «Adecco 2022: Oferta y demanda de empleo en España», solo el 1,89% de las ofertas de empleo en España requieren un posgrado. Sin embargo, el título es un elemento clave para encontrar trabajo. De hecho, la tasa de empleo para los graduados de posgrados es del 87,3%, mientras que la tasa de empleo para los graduados universitarios es del 86,1%.

Una persona con un máster cobra de media un 16,8% más que un graduado y un 47,8% más que un egresado de formación profesional, según el informe previamente mencionado. Además, el 87,3% de las personas que estudian un máster encuentran trabajo, según datos del INE.

Sigue leyendo, porque desde Next International Business School te contamos qué 3 másteres tienen más salidas profesionales actualmente.

3 másteres para quienes quieren encontrar trabajo

  1. Big Data

Las empresas y organizaciones utilizan big data en sus sistemas para mejorar las operaciones, brindar un mejor servicio al cliente, crear campañas de marketing personalizadas y tomar otras acciones que, en última instancia, pueden aumentar los ingresos y las ganancias

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     2. Ciberseguridad

La ciberseguridad es fundamental porque ayuda a proteger a organizaciones y a personas de los ciberataques. La ciberseguridad puede ayudar a prevenir violaciones de datos, robo de identidad y otros tipos de delitos cibernéticos. Las empresas deben contar con fuertes medidas de ciberseguridad para proteger sus datos y a sus clientes. 

El Master in Cybersecurity de Next IBS te proporcionará los últimos conocimientos sobre normativas, prevención de actividades delictivas en Internet, cibercrimen o fraude online. Además, adquirirás las habilidades necesarias para garantizar la confidencialidad, integridad y seguridad de la actividad digital de las empresas y organizaciones, un elemento clave para asegurar el desarrollo socio-económico en cualquier parte del mundo.

     3. Marketing Digital y Comunicación

El marketing digital permite a la empresa interactuar con su cliente en tiempo real para generar lealtad y construir una base sólida. La comunicación bidireccional es clave para la captación y retención de clientes leales.

El Máster en Dirección de Comunicación Corporativa y Marketing Digital de Next International Business School (Top 5 Mejores Másteres de Comunicación en España 2023, según el diario El Mundo) tiene dos itinerarios a través de los que podrás especializarte en Comunicación Corporativa o en Marketing Digital. De este modo, estarás capacitado para desempeñar funciones como director de Comunicación o experto en Marketing Digital, una de las profesiones más demandadas por las empresas en la actualidad.

El valor diferencial de este programa se encuentra en la calidad de su claustro, formado por profesionales en activo especializados en el sector, que cuentan con una larga trayectoria, tanto en el ámbito del Marketing Digital como en el de la Comunicación.

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Más del 92% de los egresados en la escuela encuentran empleo. Además, Next IBS cuenta con un amplio abanico de programas académicos. Puedes elegir el que más se adapte a tus necesidades para lograr ese impulso profesional que estás buscando. ¿Necesitas asesoramiento? Puedes reservar una sesión de mentoring gratuita.

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

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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