Filecoin es un protocolo y una red descentralizada que busca resolver uno de los mayores desafíos en el mundo digital: el almacenamiento de datos de manera segura, eficiente y descentralizada.
Imagina que tienes archivos importantes: fotos, videos, documentos, y quieres guardarlos de forma segura, pero no confías en una única empresa o servidor para hacerlo. Aquí es donde entra Filecoin.
En lugar de almacenar tus archivos en un solo lugar, Filecoin aprovecha la capacidad de almacenamiento disponible en todo su ecosistema descentralizado. Funciona incentivando a las personas a compartir su espacio de almacenamiento y a ofrecerlo a otros usuarios que necesiten guardar sus datos.
La red de Filecoin está construida sobre la tecnología de blockchain, lo que garantiza la seguridad y la integridad de los datos almacenados. Utiliza contratos inteligentes para facilitar el intercambio entre aquellos que ofrecen su espacio de almacenamiento (llamados «mineros») y aquellos que buscan almacenar datos de manera segura.
Los usuarios pagan a los mineros de Filecoin por almacenar sus datos y mantenerlos accesibles. A medida que más usuarios utilizan el protocolo, la red se vuelve más robusta y resistente, ya que los datos se almacenan en múltiples ubicaciones, lo que reduce el riesgo de pérdida o daño.
Filecoin, en esencia, ofrece una solución descentralizada y eficiente para el almacenamiento de datos en la era digital. Su objetivo es cambiar la forma en que pensamos sobre el almacenamiento en línea, brindando seguridad, confianza y accesibilidad a través de una red descentralizada basada en incentivos económicos.
La tecnología detrás de Filecoin es fascinante en su enfoque hacia la seguridad y la descentralización del almacenamiento de datos, lo que lo convierte en una opción atractiva, especialmente para empresas que manejan información sensible y requieren altos estándares de seguridad.
Seguridad y Descentralización:
Filecoin utiliza un enfoque criptográfico avanzado y la tecnología de blockchain para garantizar la seguridad de los datos almacenados. Los archivos se dividen en fragmentos más pequeños y se distribuyen entre múltiples nodos (llamados mineros) en la red, utilizando técnicas de cifrado para asegurar que cada fragmento esté protegido.
La descentralización es clave aquí: en lugar de depender de un único servidor o centro de datos, los datos se almacenan en múltiples ubicaciones geográficas y en diferentes nodos de la red Filecoin. Esto reduce drásticamente el riesgo de pérdida de datos debido a fallas técnicas, ataques cibernéticos o desastres.
Incentivos Económicos y Eficiencia:
Para una empresa, Filecoin puede resultar atractivo por sus incentivos económicos. En lugar de invertir en infraestructura costosa para almacenar grandes cantidades de datos, pueden utilizar la red Filecoin y pagar a los mineros por el espacio de almacenamiento utilizado. Este modelo económico puede resultar más rentable y flexible a largo plazo.
Además, la eficiencia es un factor clave. Al descentralizar el almacenamiento, se elimina la necesidad de depender de un único proveedor o sistema, lo que reduce los tiempos de inactividad y mejora la accesibilidad a los datos.
Atrayendo a Empresas con Datos Sensibles:
Para las empresas que manejan información sensible, la seguridad es primordial. Filecoin ofrece una capa adicional de protección al distribuir los datos en una red descentralizada y asegurada criptográficamente. Esto reduce significativamente la vulnerabilidad frente a ataques cibernéticos y garantiza la integridad de la información confidencial.
Además, al descentralizar el almacenamiento, se reduce el riesgo de que un único punto de falla comprometa toda la información. Esto proporciona una mayor tranquilidad y confianza en la continuidad del negocio, especialmente en sectores donde la integridad y la seguridad de los datos son cruciales, como la salud, las finanzas o la propiedad intelectual.
En resumen, Filecoin no solo ofrece una solución tecnológica avanzada para el almacenamiento descentralizado, sino que también proporciona un marco económico atractivo y una capa de seguridad adicional que hace que sea especialmente atractivo para empresas que manejan datos sensibles y buscan una mayor seguridad, eficiencia y confiabilidad en su almacenamiento de datos.
En el universo empresarial, alcanzar el éxito no es solo una meta, sino un conjunto de estrategias, decisiones y prácticas que moldean el camino hacia la excelencia. Hoy les recomendamos por si no lo han leído aún, el libro «Winning», de Jack Welch, el legendario ex CEO de General Electric, quien comparte sus ideas, experiencias y principios clave que ha cultivado a lo largo de su carrera para alcanzar el éxito en el mundo de los negocios.
Liderazgo Eficaz y Transparencia
Welch coloca el liderazgo en el centro de su enfoque. Para él, un líder efectivo es aquel que inspira, motiva y guía a su equipo hacia metas claras y alcanzables. Pero, más allá de las habilidades de liderazgo, Welch enfatiza la importancia de la transparencia en la gestión. La honestidad y la apertura son fundamentales para construir una cultura empresarial sólida y confiable.
La Importancia de los Equipos Eficaces
El libro destaca la necesidad de formar equipos sólidos y eficientes. Welch enfatiza que no se trata solo de contratar a individuos talentosos, sino de crear un entorno donde la colaboración y el trabajo en equipo sean prioridades. Estos equipos bien cohesionados son fundamentales para lograr resultados excepcionales en cualquier organización.
Toma de Decisiones Ágil y Precisa
Welch aboga por la toma de decisiones ágil y rápida. En un entorno empresarial dinámico, la indecisión puede ser costosa. Propone la idea de tomar decisiones informadas, basadas en datos y experiencias, pero sin caer en la parálisis por análisis. La agilidad en la toma de decisiones es esencial para mantener la competitividad en un mundo en constante cambio.
Adaptación al Cambio y la Innovación Constante
El autor resalta la necesidad de adaptarse al cambio constante en el mundo empresarial. Las empresas que se aferran al status quo corren el riesgo de quedarse obsoletas. Welch promueve una cultura organizativa que fomente la innovación, la creatividad y la disposición para abrazar nuevas ideas y tecnologías.
Gestión del Talento y la Cultura Corporativa
La gestión del talento es otro aspecto crucial según Welch. Identificar, nutrir y retener talento es esencial para el crecimiento y el éxito sostenible de cualquier organización. Asimismo, sostiene que una cultura corporativa sólida, basada en valores claros y una visión compartida, es fundamental para el desarrollo a largo plazo de una empresa.
El enfoque de Welch en «Winning» no es solo teórico; está respaldado por décadas de experiencia en la cima de una de las corporaciones más influyentes del mundo. A través de sus principios y consejos, Welch proporciona una hoja de ruta para líderes y empresarios que buscan no solo triunfar, sino sobresalir en un entorno empresarial altamente competitivo.
El libro «Winning» es una lectura inspiradora y práctica que desafía a los lectores a repensar sus enfoques, adoptar nuevas perspectivas y aplicar estrategias innovadoras para alcanzar el éxito. Su legado como líder visionario y su capacidad para transformar empresas hacen de este libro una guía invaluable para aquellos que buscan triunfar en el mundo empresarial.
En conclusión, «Winning» no solo ofrece una visión detallada de las complejidades empresariales, sino que también proporciona una visión práctica y motivadora sobre cómo liderar, innovar y alcanzar el éxito en un mundo empresarial en constante evolución.
La perpetua amenaza de errores en la banca ha sido motivo de chistes a lo largo de la historia. La banca, por su naturaleza, suele ser percibida como aburrida. Los banqueros, anhelando evadir esa monotonía, asumen riesgos excesivos que, invariablemente, desencadenan crisis financieras. La pregunta «¿Qué podría salir mal?» ha sido una constante. Sin embargo, emerge una perspectiva inédita: la inteligencia artificial (IA) podría transformar la banca al eliminar una parte significativa de su riesgo inherente.
Aunque las empresas tecnológicas han acaparado la atención en la ola inicial de la IA, los gigantes bancarios han adoptado silenciosamente esta tecnología. JPMorgan Chase, por ejemplo, invirtió cientos de millones en IA y reportó ganancias cercanas a 1.5 mil millones de dólares. Esta tecnología ha mejorado operaciones, detectado fraudes, personalizado servicios y más.
La llegada de modelos avanzados de lenguaje ha impulsado lo que es posible con la IA. Manuela Veloso, experta en robótica y AI en JPMorgan, señala que la IA ha ayudado a reducir miles de reglas contradictorias dentro de los sistemas bancarios, optimizando procesos.
La avalancha de datos bancarios (RBC de Canadá maneja 16 petabytes de información de 17 millones de clientes) ha permitido identificar variaciones en el comportamiento del cliente, incluso para detectar posibles fraudes. Además, la IA está siendo empleada para mejorar la relación con los clientes, como en el caso de RBC y su asistente virtual «Nomi», diseñado para ayudar con problemas financieros.
En términos de crédito, los modelos de IA pueden evaluar un amplio espectro de datos (desde historial de pagos hasta publicaciones en redes sociales), ofreciendo términos personalizados y monitoreando la cartera de préstamos en tiempo real. Sin embargo, surge la preocupación por posibles discriminaciones al ampliar los criterios de calificación.
El objetivo es simple: lograr que los bancos sean más rentables sin asumir riesgos excesivos. Aunque la IA presenta oportunidades, existen riesgos y desafíos. La falta de transparencia en algunos modelos de IA y la brecha de inversión entre bancos podrían generar desigualdades.
Reguladores estadounidenses como Elizabeth Warren y Gary Gensler muestran preocupación sobre la concentración de poder y la opacidad en los modelos de IA bancarios. A pesar de esto, la IA en la banca parece ser una realidad, aunque se necesita una mayor comprensión y regulación para gestionar los riesgos inherentes.
En este contexto, la banca está navegando en un territorio novedoso. La integración de la IA no solo está transformando sus operaciones internas, sino que también está redefiniendo la relación entre los bancos y sus clientes. Aunque existe el temor a un mayor sesgo y a la opacidad en la toma de decisiones, la IA ofrece una oportunidad de optimización sin precedentes en el sector financiero.
Este resumen de un extenso artículo original de Josh Tyrangiel para el The Washington Post expone las implicaciones de la inteligencia artificial en la banca, abordando tanto sus beneficios potenciales como las preocupaciones asociadas, en un contexto que sugiere un cambio significativo en el paradigma de la banca moderna.
La reciente asociación entre Mastercard y Feedzai no solo representa una colaboración estratégica, sino un paso clave en la industria de las criptomonedas y la gestión de riesgos. Esta alianza está impulsada por el propósito de fortalecer la seguridad y reducir el fraude en las transacciones que involucran monedas digitales, particularmente el Bitcoin.
Mastercard, como una de las principales empresas de pagos y tarjetas de crédito a nivel mundial, busca integrar la tecnología de inteligencia artificial de Feedzai en su plataforma CipherTrace. Esta asociación tiene un enfoque preciso: combatir actividades ilícitas como el lavado de dinero y las estafas financieras en línea. La herramienta de Feedzai, especializada en el manejo de riesgos mediante inteligencia artificial, se integrará directamente en la plataforma CipherTrace de Mastercard. La intención es monitorear más de 6.000 intercambios de criptomonedas para detectar cualquier indicio de actividad sospechosa o fraudulenta.
Esta colaboración no solo se centra en la detección de transacciones potencialmente riesgosas, sino que también está dirigida a proteger a los consumidores y prevenir actividades delictivas, como el lavado de dinero y el uso de cuentas falsas. La capacidad de Feedzai para identificar y bloquear transacciones sospechosas en cuestión de nanosegundos es una característica clave que destaca en este contexto. Además, la herramienta de Feedzai está configurada para distinguir con precisión entre transacciones legítimas y fraudulentas.
La asociación con Feedzai representa el último paso de Mastercard en su estrategia para abordar el fraude relacionado con las criptomonedas. Tras la adquisición de CipherTrace, la compañía lanzó «Crypto Secure», un producto diseñado para ayudar a los bancos a evaluar y mitigar el riesgo asociado con las transacciones de criptomonedas. Esta solución, también basada en algoritmos de inteligencia artificial, busca fortalecer la seguridad en este creciente y dinámico espacio financiero.
El interés de Mastercard en las criptomonedas no solo se limita a la seguridad y la gestión de riesgos, sino que abarca una visión más amplia. La empresa ha estado explorando activamente cómo integrar las criptomonedas en la corriente principal financiera, brindándoles legitimidad como activos convencionales y sujetos a las mismas reglas y marcos de cumplimiento que otros activos tradicionales.
Este enfoque progresivo de Mastercard en las criptomonedas se ha manifestado en diversas iniciativas y proyectos, como la colaboración con Circle para probar el uso de USDC en pagos, el lanzamiento del banco de pruebas Multi-Token Network para depósitos bancarios tokenizados y asociaciones para la emisión de criptotarjetas, entre otros esfuerzos destinados a promover la adopción de criptomonedas.
En resumen, la asociación entre Mastercard y Feedzai marca un avance significativo hacia la seguridad y la gestión de riesgos en las transacciones de criptomonedas. Esta colaboración refleja el compromiso continuo de la empresa por abordar los desafíos asociados con las transacciones digitales, resaltando su esfuerzo por establecer un estándar más sólido y seguro en el mundo de las criptomonedas.
La abrupta partida de Sam Altman, creador del célebre Chat GPT y figura clave en OpenAI, ha sacudido el panorama tecnológico. Su salida, anunciada por la junta directiva de la empresa el viernes, despertó especulaciones y teorías que circulan entre expertos y analistas corporativos sobre lo que pudo haber desencadenado este sorpresivo desenlace.
La declaración oficial de la junta de OpenAI señaló que Altman no fue «consistentemente sincero en sus comunicaciones con la junta», lo que llevó a una pérdida de confianza en su capacidad para liderar la organización. Esta explicación dejó más interrogantes que respuestas, alimentando un abanico de hipótesis sobre los motivos reales detrás de su despido.
El perfil de Altman, un directivo de 38 años, ha sido objeto de especulaciones. Se le atribuye un carácter desafiante y confianza en sí mismo que algunos han calificado como «absolutamente delirante». Expertos señalan tensiones con otros altos directivos de OpenAI, como Ilya Sutskever y Greg Brockman, como posibles detonantes de su salida.
Otra teoría plantea preocupaciones en torno a la seguridad de Chat GPT, la aclamada aplicación de inteligencia artificial que ha sufrido problemas de vulnerabilidad. Incidentes recientes, como un ataque de denegación de servicio y filtraciones de datos de usuarios, han generado inquietudes sobre la protección de la privacidad y la seguridad de la plataforma.
El nombramiento de Mira Murati, directora de tecnología de la empresa, como directora ejecutiva interina, ha añadido más incertidumbre sobre el futuro de OpenAI. Si bien se destaca su experiencia y comprensión de los valores de la empresa, la falta de detalles adicionales sobre la decisión de despedir a Altman ha dejado a la comunidad tecnológica con más preguntas que respuestas.
La relevancia de Sam Altman en OpenAI ha sido fundamental desde su fundación en 2015, cuando la empresa operaba como una organización sin fines de lucro. Bajo su liderazgo, la compañía evolucionó hacia un modelo orientado al beneficio limitado y atrajo inversiones significativas de gigantes tecnológicos como Microsoft, impulsando la democratización de la inteligencia artificial generativa a través de Chat GPT.
A pesar del éxito rotundo de Chat GPT y su impacto revolucionario en la industria, las preocupaciones persisten en torno a los posibles riesgos para la democracia y el empleo que plantea la inteligencia artificial generativa.
La comunidad tecnológica se encuentra ahora en un momento de incertidumbre, cuestionando el futuro de OpenAI y el rumbo de la inteligencia artificial tras la salida de Altman. Las repercusiones de este acontecimiento podrían influir en el desarrollo futuro de esta tecnología y en cómo las grandes empresas tecnológicas abordan su implementación y regulación.
En un escenario donde la inteligencia artificial está en constante evolución y transformación, el despido de Sam Altman plantea interrogantes sobre la intersección entre liderazgo empresarial, seguridad tecnológica y la ética en la era de la inteligencia artificial.
Esta crisis en OpenAI está en desarrollo, ya que tras la noticia, tres investigadores senior de OpenAI, incluidos Jakub Pachocki, director de investigación, Aleksander Madry, jefe de preparación, y Szymon Sidor, investigador senior, también se fueron.
Mientras tanto, según una nota de Bloomberg del 19 de noviembre, citando fuentes familiarizadas con el asunto, varios inversores de OpenAI, están en contacto con su mayor accionista, Microsoft, en un esfuerzo por reinstaurar a Altman como CEO. Algunos informes indican que Altman está dispuesto a regresar a la empresa, siempre que la junta actual renuncie antes del final de la semana.
El mundo es un pañuelo. Donde hay una red social podemos hablar de distancias. Y tal como funcionan hoy las redes sociales, las distancias se van acortando cada vez más.
Chiquito de la Calzada no está tan lejos de Charlton Heston; de hecho están a distancia 2. Y quien les habla, está a distancia 5 de Stephen Hawking. Déjenme explicarme. Donde hay una red social podemos hablar de distancias. Y tal y como funcionan hoy las redes sociales, las distancias se van acortando cada vez más.
De acuerdo, no he dicho qué es una red social. Intuitivamente, es un conjunto de personas (o entidades) relacionadas por un determinado criterio. Éste puede ser amistad, colaboración científica, o compartir el mismo grupo favorito de música.
Medir las distancias
Pensemos en Facebook, quizás la mayor red social actualmente. Sus usuarios (cerca de 3 000 millones en enero de 2023, según datos de DataReportal) están relacionados, como cabe imaginar, si son amigos.
Ya tenemos la red social, con cientos de miles de personas que guardan relación entre sí. Pero volvamos a la distancia. Si José es amigo de María, entonces están a distancia 1. Por otra parte, si José no es amigo de Pilar pero Pilar es amiga de María, entonces José y Pilar están a distancia 2. Es decir, puedo encontrar un camino de amistad entre José y Pilar de longitud 2 (y no más corto).
Pues ya lo tenemos: la distancia en Facebook entre Fulanito y Menganito será x si existe un camino de amistad entre ellos de longitud x y no hay ningún camino más corto entre ellos.
A lo que vamos: las redes sociales son más densas de lo que en principio podríamos pensar. Aquí, entendamos por densidad la distancia media entre dos miembros aleatorios de la red. Por ejemplo, si la distancia media entre los miembros de una red social es 5, estamos diciendo que si sumamos las distancias entre todas las parejas posibles de miembros de la red y dividimos entre dicho número de parejas, el resultado es 5. Puede haber parejas que estén a distancia 3, 7 o 50, pero la media es 5.
Los seis grados de separación comienzan en un cuento
Estas ideas sobre la cercanía entre los miembros de una red social aparecieron en el cuento Eslabones, del escritor húngaro Frigyes Karinthy, publicado en 1929. En el relato, uno de los protagonistas, para demostrar lo cercanos que están los habitantes de la Tierra entre sí, apuesta que es posible encontrar una cadena de amistad que le relacione con cualquier persona del mundo.
Así nace la famosa teoría de los seis grados de separación, que trató de corroborarse mediante diferentes experimentos sociales.
El más conocido es el que llevó a cabo Stanley Milgram en 1967, The small world problem. Quizás le suene lo de small world a la famosa atracción de los parques de atracciones Disney; y digo bien lo de suene, pues quien haya subido a la atracción se habrá quedado con el soniquete de la canción retumbando en su cabeza. Small world quiere decir, en esencia, que el mundo es un pañuelo.
Las distancias se acortan
Volviendo a Milgram, en su experimento pidió a varios habitantes del medio oeste estadounidense que hicieran llegar una carta a un cierto destinatario en Massachussets. Si no lo conocían directamente, debían mandarlo a algún conocido que pensaran que podía conocer al destinatario, pidiéndole a su vez que, si tampoco lo conocían, reenviara la carta con el mismo criterio.
Como media, las cartas llegaron mediante cadenas de entre 5 y 6 personas. Ahí tenemos los seis grados de separación.
La ciencia avanza, y las distancias se acortan. Facebook tiene una distancia media de 4,57 (de media, 3,57 amigos separan a cada par de usuarios), y esta distancia sigue disminuyendo.
La distancia entre Chiquito de la calzada y Charlton Heston
Por cierto, aún no he dicho por qué Chiquito de la Calzada y Charlton Heston están a distancia 2.
Hay una curiosa web, llamada el Oráculo de Kevin Bacon, que calcula la distancia entre cualquier par de actores. El criterio por el que se relacionan no es la amistad, sino haber trabajado en una misma película.
Chiquito de la Calzada y Charlton Heston nunca trabajaron en una misma película, pero Chiquito de la Calzada y Leslie Nielsen trabajaron juntos en Spanish Movie, y Leslie Nielsen y Charlton Heston lo hicieron en Counterpoint.
La distancia entre matemáticos tiene nombre propio: el número Erdös
Y termino con un último ejemplo. Paul Erdös (1913-1996) fue un prolífico matemático húngaro que publicó unos 1 500 artículos con más de 500 colaboradores. Era una especie de matemático eremita, que de pronto aparecía en casa de un colega y le pedía asilo por una temporada mientras trabajaban en cualquier problema.
El número de Erdös de un matemático es la distancia que le separa de Erdös, ahora tomando como relación entre dos matemáticos tener una publicación común. Así, los 500 colaboradores de Erdös tienen número de Erdös 1, y a partir de los colaboradores de los colaboradores, vamos expandiendo la red. Por cierto que mi número de Erdös es 4. Y claro, esta red permite calcular la distancia entre cualquier par de matemáticos, de ahí que yo esté a distancia 5 de Stephen Hawking.
Todos los sectores económicos están sufriendo actualmente una transformación digital acelerada. Esto obliga a los trabajadores a dominar habilidades informáticas y competencias muy vinculadas a las tecnologías de la información y la comunicación (denominadas TICs) y la inteligencia artificial (IA) generativa.
Hay competencias o habilidades que son imprescindibles para las nuevas profesiones que están surgiendo: adaptación al cambio, pensamiento analítico, pensamiento creativo y flexibilidad, y que nos pueden preparar para todos los trabajos que se crearán en los próximos años, sobre todo en la economía verde y la economía de datos, en inteligencia artificial, ingeniería, informática en la nube y desarrollo de productos.
Según el Foro Económico Mundial, seis de cada diez trabajadores necesitarán formación antes de 2027, pero solo la mitad de los empleados tienen acceso a oportunidades de formación adecuadas en el momento actual. Al mismo tiempo, un informe publicado por este organismo estima que, por término medio, un trabajador necesita actualizar ya el 44 % de sus competencias.
Creatividad, análisis y datos
Las competencias más importantes para los trabajadores en 2023 son el pensamiento analítico y el pensamiento creativo, y seguirá siendo así en los cinco próximos años.
Al mismo tiempo, los conocimientos tecnológicos y las habilidades informáticas, en particular en el ámbito de la inteligencia artificial y los macrodatos, adquirirán mayor importancia, y las estrategias de formación de las empresas se centrarán en este aspecto en los cinco próximos años.
¿A qué ámbitos afecta?
La pregunta que cualquier persona se estará haciendo en este momento es: ¿afectará la revolución digital a mi ámbito profesional? Sea enfermero, abogado o administrativo, ¿cómo me afecta la irrupción de la robótica?
La respuesta a ambas preguntas la tiene el informe del futuro del trabajo del foro Económico mundial (mencionado anteriormente) que predice que casi una cuarta parte de los puestos de trabajo (23 %) cambiará en los cinco próximos años. Es muy probable que la respuesta sea sí a esas personas, y además en menos tiempo de lo esperado.
Por tanto, ante la no linealidad de las carreras (ya no podemos estar seguros de que si estudiamos derecho nos jubilaremos como abogados), se requiere una actualización continua a lo largo de nuestra vida profesional, y muchas de esas actualizaciones tendrán que ver con las competencias relacionadas con la tecnología, como las habilidades informáticas.
Pero junto con el refuerzo de competencias digitales y tecnológicas, tiene que cambiar la mentalidad de los trabajadores y la necesidad constante de formación tiene que regir los principios de cualquier relación laboral en este escenario de irrupción tecnológica acelerada.
Esto supone estar predispuesto a formarse durante toda nuestra vida profesional, aprender, desaprender y reaprender, en la empresa en la que en ese momento desarrollemos nuestro proyecto profesional.
¿Qué conocimientos o habilidades informáticas se necesitan?
El manejo de ingentes cantidades de datos en todas las áreas de negocio de las empresas hace que se deban utilizar programas que sean capaces de analizar ese volumen de datos y proporcionar soluciones de negocios adaptadas a esa información.
El big data requiere profesionales dinámicos y especializados que provienen de diversas titulaciones como ingeniería, economía, matemáticas y ciencias, pero también lingüistas, filósofos, periodistas, abogados, profesiones sanitarias, etc.
En cualquier profesión será necesario dominar las habilidades informáticas para tener las capacidades de identificar, capturar, transformar, analizar e interpretar los datos para impulsar el valor y la innovación aplicada en diversas industrias, como por ejemplo las finanzas, la salud, los bienes de consumo o la tecnología.
Para ello se requiere la utilización de conocimientos de estadística y econometría. Algunos de los programas básicos son R, R-Commander, Power BI, R-Estudio.
Para administración bases de datos y extracción de datos, programas como PostgreSQL, MySQL, Power Query y Knime. Para la métrica de los datos, Power BI. También es muy frecuente la utilización de Phyton.
Si se quiere aplicar la inteligencia artificial para el tratamiento de los datos en cualquier sector podemos usar los softwares: R (ML), R, IBM Watson (PLN), Power Automate (RPA).
En cuanto a la aplicación de la inteligencia artificial generativa (IAG) existen ya más de 100 aplicaciones que nos pueden ayudar en el día de nuestras tareas más básicas: redacciones, presentaciones profesionales, automatizar tareas repetitivas administrativas, etc. Aunque solamente conozcamos a la famosa aplicación gratuita: ChatGPT. Existen muchas: Audio to Audio (A2A), Audio to Text (A2T), Brain to Text (B2T), Image to Text (I2T), Text to 3D (T23D), Text to Code (T2C), Text to Motion (T2M), Text to Video (T2V), etc.
Revisar los requisitos de la oferta
Lo más habitual es que en las ofertas de trabajo que encontramos actualmente en cualquier portal de selección ya vengan reflejadas estas habilidades informáticas como claves para ser el elegido en ese proceso de selección.
Por tanto, cualquier persona que independientemente de su titulación quiera mejorar su competencia tecnológica tiene que tener inquietud y mostrar afecto por los datos, por la estadística, etc.
Si bien es cierto que eran cuestiones que prácticamente solo dominaban los ingenieros por su formación curricular, ahora mismo cualquier recién graduado, independientemente del ámbito de conocimiento, sin conocimiento de datos se va a adaptar mal a la realidad de las empresas.
Por tanto, perfiles híbridos con experiencia profesional y que manejen los datos a todos los niveles son los que responden a la necesidad del mercado actual.
Como en los principios de selección natural del Origen de las Especies de Charles Darwin, solamente sobrevivirán en el entorno laboral aquellos que sean capaces de aunar los conocimientos más amplios de su carrera profesional con las habilidades informáticas que ayuden a desarrollar las áreas de negocio de las empresas.
Este artículo forma parte de una colaboración con Becas Santander, una iniciativa global que ofrece becas, programas y contenidos gratuitos para adultos de cualquier edad. Más información en https://www.becas-santander.com.
El periodismo se transforma con la IA: 2023 vio la popularidad del robot ChatGPT de OpenAI, aunque su impacto se remonta a 2014.
Una figura de aspecto impecable aparece en la pantalla para compartir las noticias de última hora. Todo normal. Solo que estamos ante un avatar generado por inteligencia artificial (IA), con voz propia y capaz de contar la actualidad en distintos idiomas. Entonces irrumpe el asombro y la efervescencia en redes sociales. Lisa, de Odisha TV, en India; Jia Jia, de Xinhua News, en China, Nat, en Grupo Fórmula, de México, o Clara, del Canal 44 de la Universidad de Guadalajara, son algunos ejemplos.
Nat, la primera presentadora generada por IA en América Latina.
Y mientras los consumidores de contenidos periodísticos se maravillan, los periodistas se angustian y se preguntan si eventualmente los robots y los software de IA los terminarán desplazando, o incluso, si obstaculizará a los jóvenes periodistas que buscan una oportunidad en los medios de comunicación.
Como en otras industrias, en los medios también hay temor a las posibles oleadas de despidos. Y la pregunta es natural: ¿quién gana y quién pierde con la IA en las redacciones de los periódicos y los noticiarios?
Robots periodistas y herramientas de IA
Aunque la IA ya era común en sotfware o aplicaciones de telefonía celular, aumentó su popularidad en 2023 con la aparición del robot conversacional ChatGPT, desarrollado por la empresa OpenAI.
En el periodismo, ha ganado terreno desde que en 2014 el periódico Los Angeles Times utilizó el software Quakebot para elaborar historias sobre movimientos sísmicos. Una razón es que permite eficiencia y ahorro de tiempo y costos, gracias a la automatización de actividades rutinarias del proceso de producción de contenidos noticiosos, como la transcripción de audios, redacción de textos breves, resúmenes o envío de boletines, además de incrementar el potencial para la distribución personalizada y el análisis de audiencias.
Sin embargo, estas herramientas tienen costo y están disponibles en plataformas ajenas a las empresas periodísticas. Por ello cada vez son más las agencias o medios que crean sus propias soluciones basadas en IA. Por ejemplo, la publicación automatizada de información cíclica, como pronósticos del clima (Jasper, de CBS, en Estados Unidos), resultados deportivos (Soccerbot, de Yonhap News en Corea o Heliograf en The Washington Post), y datos estadísticos (Ludwig, en Dagens Nyheter de Suecia). Bloomberg, Forbes, Associated Press o la BBC también han incorporado la IA a sus procesos.
De forma personal, los periodistas ya exploran el uso de ChatGPT, que más bien es un modelo lingüístico. Pero hay que tener cuidado con su uso. El manual de Inteligencia artificial para periodistas, publicado por Prodigioso Volcán, especifica que ChatGPT “no puede comprobar una fuente en tiempo real, dudar de una información, aportar un enfoque interpretativo o hablar con personas que aporten distintas perspectivas”.
¿Quiénes deberían preocuparse por las probables olas de despido?
Desde antes que la IA se popularizara, las empresas periodísticas ya han recurrido a recortes de costos y nóminas ante la crisis que sufren por el cambio de modelos de negocios. La Sociedad Interamericana de Prensa documentó que, en México, medios como TV Azteca, Grupo Expansión, Editorial Travesías, Crónica y Record anunciaron despidos, recortes de salarios o suspensiones temporales de circulación. En Brasil, al menos 21 medios regionales hicieron lo propio.
Tomando en cuenta el impacto de la IA en el proceso de construcción de contenidos periodísticos, se vislumbra que quienes se desempeñan en eslabones que no otorgan valor agregado serán susceptibles de ser despedidos.
Camarógrafos, community managers, editores web o personal de cabinas y estudios televisivos, tales como switchers, operadores de audio, floor managers o tituladores, podrían ser sustituidos por herramientas automatizadas.
¿Qué sentido tiene cubrir presencialmente una rueda de prensa, si la IA genera el texto a partir de la transmisión? ¿Por qué perder tiempo en transcripciones? ¿Para qué destinar personal a la publicación de resultados deportivos o indicadores financieros, si la IA puede hacerlo por nosotros?
Incluso reporteros dedicados al diarismo o presentadores de noticias que se limitan a leer en un teleprompter podrían ser prescindibles. Si el periodista se enfoca en maquilar piezas elementales o en información únicamente para la vista o el oído, entonces “puede ser sustituido tanto por los robots como por los periodistas ciudadanos que no han pasado por una universidad y que obedecen a un instinto primario por la noticia”, tal y como lo refiere el Consultorio Ético de la Fundación Gabo.
En lugar de temor, capacitación
Aunque el panorama pareciera poco halagador, las herramientas de IA también permitirán a los periodistas de investigación ahorrar tiempo y dedicarlo a cuestiones más complejas para la construcción de contenidos exclusivos.
Por ello, es imperiosa la capacitación. Si bien, algunos colectivos han generado guías dirigidas a periodistas, las universidades e instituciones deben construir más y mejor oferta académica que no sólo se enfoque en el renglón técnico de la IA, sino en la reflexión ética sobre su utilización en el periodismo. Por ejemplo, se deben discutir los criterios para la utilización de resúmenes o imágenes generadas con estas herramientas y sus filtros; así como establecer pautas para que las presentadoras de noticias desarrolladas a través de esta tecnología, no reproduzcan estereotipos de género, así como incorporar la IA a los procesos de verificación de datos (consideraciones de las que nos ocuparemos en otros artículos).
Estamos a tiempo, pues más allá de romanticismos o distopías, todavía desconocemos el máximo potencial de estas herramientas. Aún no hemos asistido a su verdadera explosión.
Hace dos semanas, SWIFT, la red de mensajería interbancaria líder en pagos transfronterizos, anunció un hito significativo en su búsqueda por conectar los sistemas financieros tradicionales con la tecnología Blockchain. En colaboración con Chainlink, desarrollaron una solución de interoperabilidad para las Monedas Digitales de Banco Central (CBDC), logrando pruebas exitosas en su primera fase de experimentación.
En esta fase inicial, la participación fue destacable, con la inclusión de 18 bancos centrales y más de 30 instituciones financieras de todo el mundo. Los resultados publicados a finales de agosto validaron la efectividad de esta interconexión entre cadenas de bloques y sistemas financieros tradicionales.
Ahora, en una nueva actualización, SWIFT anuncia el inicio de la segunda fase de experimentación y revela los nombres de los bancos centrales y entidades financieras que se están uniendo a este nuevo hito dentro de las finanzas tradicionales. Tres bancos centrales, incluyendo los de Kazajstán y Hong Kong, están integrando la solución con sus propias infraestructuras de CBDC. Además, el Banco de la Reserva de Australia, el Deutsche Bundesbank y el Banco de Tailandia son solo algunos de los más de 30 líderes institucionales que participan en esta fase de pruebas en curso.
Este avance marca un paso significativo hacia un ecosistema financiero global más eficiente y seguro en el marco del sistema financiero centralizado. SWIFT está comprometido con la interoperabilidad, asegurando que las nuevas monedas digitales coexistan sin problemas entre sí y con las monedas y sistemas de pago actuales basados en fiat.
El protocolo de interoperabilidad entre cadenas (CCIP) desarrollado por Chainlink ha sido fundamental en la creación de esta solución piloto de interoperabilidad de CBDC. Las pruebas se llevaron a cabo en un programa de zona de experimentación que inició en marzo, donde se procesaron con éxito 4.736 transacciones entre diversas plataformas de tecnología de contabilidad distribuida (DLT).
Instituciones globales como el Royal Bank of Canada, Banque de France, Société Générale, BNP Paribas, la Autoridad Monetaria de Singapur, HSBC, Deutsche Bundesbank y NatWest han sido parte activa de este programa, demostrando el gran interés y apoyo de la comunidad financiera en estos avances.
SWIFT, que conecta a más de 11.000 bancos, instituciones financieras y corporaciones en más de 200 países, está adaptándose a un panorama global de pagos en constante evolución. La creciente tendencia de desarrollo de CBDC y la digitalización de los pagos entre bancos centrales ha generado la necesidad de soluciones como la que SWIFT y Chainlink están desarrollando.
Aun así, es importante destacar que SWIFT no está sola en este esfuerzo. El Banco de Pagos Internacionales (BIS) ha creado un sistema de «libro mayor unificado» global para la interoperabilidad de CBDC, y gigantes de pagos como Visa y Mastercard también están explorando soluciones de interconexión entre sistemas de pagos tradicionales y la tecnología Blockchain.
Esta segunda fase de pruebas y exploración representa un paso crucial en el camino hacia una revolución en los pagos transfronterizos, prometiendo un futuro más eficiente y seguro para el ecosistema financiero global. Todo un desafío a la irupción surgida en 2009 con Bitcoin y el posterior desarrollo de criptomonedas peer to peer.
En una situación inusual que está llamando la atención en el mundo de las criptomonedas, Riot Platforms e Iris Energy, dos destacadas compañías de minería de Bitcoin, han recibido conjuntamente la asombrosa suma de USD $34 millones por suspender sus operaciones durante el mes de agosto. Este movimiento ha demostrado que, en ciertas circunstancias, los mineros de Bitcoin pueden ganar dinero sin necesidad de minar una sola moneda.
La decisión de Riot Platforms y Iris Energy de detener sus operaciones de minería se llevó a cabo en un momento crucial para la red eléctrica de Texas, cuando una ola de calor aumentó significativamente la demanda de electricidad en la región. Ambas compañías lograron reducir su consumo de energía en más del 95% durante este período, lo que les permitió obtener una compensación récord.
Riot Platforms, una empresa que opera la instalación minera de Bitcoin más grande de América del Norte en Rockdale, informó que recibió más de USD $31 millones en créditos de energía durante agosto. Este logro marcó un nuevo récord para la compañía en términos de Créditos de Respuesta a la Demanda y Energía, superando la cantidad total que habían recibido en todo el año 2022.
Por su parte, Iris Energy, que también cotiza en la bolsa y se centra en el uso de energía renovable para sus operaciones mineras, recibió USD $2,3 millones en créditos de energía por su contribución al alivio de la red eléctrica durante la ola de calor. Esto resultó en una reducción significativa de sus gastos eléctricos, que se redujeron a USD $4,3 millones durante agosto.
Esta medida de detener la minería de Bitcoin fue voluntaria por parte de las compañías y forma parte de un acuerdo con el Consejo de Confiabilidad Eléctrica de Texas (ERCOT), encargado de administrar la red eléctrica del estado. El objetivo principal era evitar una sobrecarga en la red durante eventos climáticos extremos, garantizando así que los consumidores no experimentaran apagones ni problemas en el suministro de energía.
A pesar de haber suspendido temporalmente sus operaciones de minería, tanto Riot Platforms como Iris Energy continuaron generando ingresos significativos. Iris reportó ingresos por USD $11,4 millones provenientes de la extracción de 410 BTC durante agosto, mientras que Riot extrajo 333 bitcoins, equivalentes a aproximadamente 8,5 millones de dólares.
La estrategia de los mineros de Bitcoin demuestra que el ahorro de energía es solo una parte de su negocio. Realizan acuerdos de compra de energía y obtienen créditos de la red del estado, lo que les permite tomar decisiones estratégicas en función de la rentabilidad y las condiciones del mercado. Cuando el precio de Bitcoin es bajo y los costos de energía son elevados, pueden optar por suspender la minería y vender la energía a la red, generando ganancias adicionales.
A pesar de los beneficios para las empresas mineras y la red eléctrica, algunos residentes han expresado preocupación por el impacto ambiental y comunitario de estas prácticas. Acusan a las compañías de aprovechar los protocolos energéticos de Texas en su propio beneficio, lo que plantea preguntas importantes sobre la sostenibilidad de la minería de Bitcoin en momentos de estrés en la red eléctrica. Este debate probablemente continuará en el futuro a medida que la industria de las criptomonedas siga evolucionando y adaptándose a las condiciones cambiantes del mercado y del clima.
