por Huenei IT Services | Oct 1, 2024 | Data, Inteligencia Artificial
Datos sintéticos: una nueva forma de entrenar modelos de IA
El entrenamiento de modelos de inteligencia artificial (IA) requiere grandes volúmenes de datos para alcanzar resultados precisos. Sin embargo, el uso de datos reales plantea riesgos significativos para la privacidad y el cumplimiento normativo.
Para abordar estos desafíos, los datos sintéticos se han convertido en una alternativa viable. Estos son datos generados artificialmente que imitan las características estadísticas de los datos reales, permitiendo a las organizaciones entrenar sus modelos de IA sin comprometer la privacidad de las personas ni incumplir regulaciones.
Cumplimiento normativo, privacidad y escasez de datos
El cumplimiento normativo en torno al uso de datos personales se ha vuelto cada vez más restrictivo con regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) en los Estados Unidos.
Los datos sintéticos ofrecen una solución para entrenar modelos de IA sin poner en riesgo información personal, ya que no contienen datos identificables, pero siguen siendo representativos para garantizar resultados precisos.
Casos de uso de los datos sintéticos
El impacto de los datos sintéticos se extiende a diversos sectores donde la protección de la privacidad y la falta de datos reales son desafíos comunes. Veamos cómo esta tecnología está transformando algunas industrias clave:
Salud
En el sector de la salud, los datos sintéticos son cruciales para la investigación médica y el entrenamiento de modelos predictivos. Al generar datos simulados de pacientes, los investigadores pueden desarrollar algoritmos para predecir diagnósticos o tratamientos sin comprometer la privacidad de los individuos.
Los datos sintéticos replican las características necesarias para los análisis médicos sin riesgo de violaciones de privacidad.
Por ejemplo, herramientas como Synthea han generado datos clínicos sintéticos realistas, como SyntheticMass, que contiene información de un millón de residentes ficticios de Massachusetts, replicando tasas reales de enfermedades y visitas médicas.
Finanzas
En el sector financiero, los datos sintéticos permiten a las instituciones mejorar la detección de fraudes y combatir actividades ilícitas. Al generar transacciones ficticias que reflejan las reales, se pueden entrenar modelos de IA para identificar patrones sospechosos sin compartir datos sensibles de los clientes, asegurando el cumplimiento de estrictas normativas de privacidad.
Por ejemplo, JPMorgan Chase emplea datos sintéticos para evitar las restricciones internas de intercambio de datos. Esto le permite entrenar modelos de IA de manera más eficiente mientras protege la privacidad de los clientes y cumple con las regulaciones financieras.
Automotriz
Los datos sintéticos están desempeñando un papel crucial en el desarrollo de vehículos autónomos al crear entornos de conducción virtuales. Estos conjuntos de datos permiten entrenar modelos de IA en escenarios que serían difíciles o peligrosos de replicar en el mundo real, como condiciones climáticas extremas o comportamientos inesperados de los peatones.
Un ejemplo destacado es Waymo, que utiliza datos sintéticos para simular escenarios de tráfico complejos. Esto les permite probar y entrenar sus sistemas autónomos de manera segura y eficiente, reduciendo la necesidad de pruebas físicas costosas y que consumen mucho tiempo.
Generación y uso de datos sintéticos
La generación de datos sintéticos se basa en técnicas avanzadas como redes generativas antagónicas (GANs), algoritmos de aprendizaje automático y simulaciones por computadora. Estos métodos permiten a las organizaciones crear conjuntos de datos que reflejan escenarios del mundo real, al mismo tiempo que se preserva la privacidad y se reduce la dependencia de fuentes de datos sensibles o escasas.
Los datos sintéticos también pueden escalarse de manera eficiente para satisfacer las necesidades de grandes modelos de IA, lo que permite una generación rápida y rentable de datos para diversos casos de uso.
Por ejemplo, plataformas como NVIDIA DRIVE Sim utilizan estas técnicas para crear entornos virtuales detallados destinados al entrenamiento de vehículos autónomos. Al simular desde condiciones meteorológicas adversas hasta escenarios complejos de tráfico urbano, NVIDIA facilita el desarrollo y la optimización de tecnologías de IA sin depender de pruebas físicas costosas.
Desafíos y limitaciones los datos sintéticos
Uno de los principales retos es garantizar que los datos generados representen con precisión las características de los datos reales. Si no son lo suficientemente representativos, los modelos entrenados podrían fallar al enfrentarse a datos reales. Además, los sesgos presentes en los datos originales pueden replicarse en los datos sintéticos, lo que afecta la precisión de las decisiones automatizadas.
Esto requiere una supervisión constante para detectar y corregir esos sesgos. A pesar de ser útiles en entornos controlados, los datos sintéticos no siempre capturan la complejidad del mundo real, lo que limita su efectividad en escenarios dinámicos o complejos.
Para organizaciones en estos sectores, contar con un socio tecnológico especializado puede ser clave para encontrar soluciones efectivas y adaptadas a sus necesidades.
El creciente papel de los datos sintéticos
Los datos sintéticos son solo una de las herramientas disponibles para proteger la privacidad mientras se entrena IA. Otras formas incluyen el uso de técnicas de anonimización de datos, donde se eliminan detalles personales sin perder información relevante para el análisis.
También están ganando relevancia enfoques como el aprendizaje federado, que permite entrenar modelos de IA utilizando datos descentralizados sin necesidad de moverlos a una ubicación central. Además, el potencial de los datos sintéticos se extiende más allá del entrenamiento de modelos.
Estos datos pueden utilizarse para mejorar la validación y prueba de software, simular mercados y comportamientos de usuarios, o incluso para el desarrollo de aplicaciones en inteligencia artificial explicativa, donde los modelos son capaces de justificar sus decisiones en base a escenarios generados artificialmente.
A medida que las técnicas para generar y controlar datos sintéticos continúan evolucionando, estos datos desempeñarán un rol aún más importante en el desarrollo de soluciones de IA más seguras y eficaces.
La capacidad de entrenar modelos sin comprometer la privacidad, junto con nuevas aplicaciones que aprovechan los datos generados artificialmente, permitirá a las empresas explorar nuevas oportunidades sin los riesgos asociados al uso de datos reales.
¿Estás listo para explorar cómo podemos ayudarte a proteger la privacidad y optimizar la implementación de IA en tu organización? Hablemos.
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Isabel Rivas
Business Development Representative
irivas@huenei.com
por Huenei IT Services | Sep 11, 2024 | Cloud Computing, Inteligencia Artificial
Serverless: El Nuevo Paradigma para Empresas Ágiles y Competitivas
Lejos de ser una mera tendencia, la arquitectura serverless está marcando un cambio fundamental en la forma en que las empresas abordan la optimización de costos y la innovación. Esta tecnología está redefiniendo cómo las organizaciones diseñan, desarrollan y escalan sus aplicaciones, liberando recursos valiosos para enfocarse en su core business.
Alejandra Ochoa, Service Delivery Manager de Huenei, afirma: “Hoy, serverless abarca un ecosistema completo que incluye almacenamiento en la nube, APIs y bases de datos gestionadas. Esto permite a los equipos concentrarse en escribir código que realmente aporte valor al negocio, reduciendo la carga operativa y aumentando la agilidad. La capacidad de escalar automáticamente y responder rápidamente a los cambios del mercado es esencial para mantenerse competitivo en un entorno donde la velocidad y flexibilidad son cruciales.”
Ventaja Competitiva y ROI
Alejandra Ochoa destaca la importancia del modelo de costos serverless: “La precisión en la facturación que introduce serverless es revolucionaria. Al cobrar solo por el tiempo de ejecución real en milisegundos, este enfoque ‘pay-per-use’ alinea directamente los gastos con el valor generado, optimizando drásticamente el TCO (Total Cost of Ownership). Esto no solo impacta en los costos operativos, sino que también transforma la planificación financiera de las empresas, permitiendo una mayor flexibilidad y precisión en la asignación de recursos.”
Este modelo permite a las empresas escalar automáticamente durante picos de demanda sin incurrir en gastos fijos durante períodos de baja actividad, mejorando significativamente sus márgenes operativos. Esta capacidad para escalar sin esfuerzo es un factor diferenciador en términos de agilidad, permitiendo a las empresas mantenerse competitivas en mercados altamente dinámicos.
Desafíos y Consideraciones Estratégicas
Si bien serverless ofrece beneficios transformadores, es crucial abordar desafíos como la latencia en el inicio frío, el potencial vendor lock-in y la complejidad en el monitoreo. Alejandra Ochoa señala: “Estos desafíos requieren un enfoque estratégico, especialmente en lo que respecta a la elección de lenguajes de programación y plataformas.”
Por ejemplo, el tiempo de inicio en frío para funciones Java en AWS Lambda es casi tres veces más largo que para Python o Node.js, lo que es un factor importante a considerar al elegir el lenguaje de programación para cargas de trabajo críticas. Del mismo modo, en Google Cloud Functions, el tiempo de inicio en frío para funciones escritas en Go es considerablemente más largo que para funciones en Node.js o Python, lo que puede afectar el rendimiento en aplicaciones sensibles al tiempo.
“Además de los desafíos técnicos,” agrega Ochoa, “es importante considerar el impacto en el modelo operativo de TI. La transición a serverless requiere un cambio en las habilidades y roles dentro de los equipos de TI. Es crucial invertir en la formación del personal y en la adaptación de los procesos para maximizar los beneficios de esta tecnología.”
Sinergia con Tecnologías Emergentes
La convergencia de serverless con IA y edge computing está abriendo nuevas fronteras en innovación. Esta sinergia permite el procesamiento de datos en tiempo real y la implementación de soluciones de IA más ágiles y económicas, acelerando el time-to-market de productos innovadores. Además, el surgimiento de plataformas serverless especializadas en desarrollo frontend está democratizando el desarrollo full-stack y permitiendo experiencias de usuario más rápidas y personalizadas.
Ochoa ofrece una perspectiva más específica sobre esta tendencia: “En el ámbito de la IA, estamos viendo cómo serverless está transformando el despliegue de modelos de machine learning. Por ejemplo, ahora es posible implementar modelos de procesamiento de lenguaje natural que se escalan automáticamente según la demanda, reduciendo costos y mejorando la eficiencia. En cuanto al edge computing, serverless está permitiendo el procesamiento de datos IoT en tiempo real, crucial en aplicaciones como la monitorización de infraestructuras críticas o la gestión de flotas de vehículos autónomos.”
Impacto Estratégico y Casos de Uso
Serverless brilla en escenarios donde la agilidad y la escalabilidad son cruciales. Facilita la transformación de aplicaciones monolíticas en microservicios más manejables, mejorando la velocidad de desarrollo y la capacidad de respuesta al mercado. En el ámbito de IoT e IA, permite procesar eficientemente grandes volúmenes de datos y desplegar modelos de machine learning de manera más ágil.
Ochoa comparte su perspectiva sobre el impacto estratégico: “En la industria financiera, serverless está revolucionando el procesamiento de transacciones y el análisis de riesgos en tiempo real. En el sector salud, vemos un enorme potencial para el análisis de datos médicos a gran escala, lo que podría acelerar la investigación y mejorar los diagnósticos. Además, serverless está redefiniendo cómo las empresas abordan la innovación y el time-to-market. La capacidad de desplegar rápidamente nuevas funcionalidades sin preocuparse por la infraestructura está permitiendo ciclos de desarrollo más cortos y una respuesta más ágil a las demandas del mercado.”
Conclusión
La adopción de arquitecturas serverless representa una oportunidad estratégica para las empresas que buscan mantener una ventaja competitiva en la era digital. Al liberar a los equipos de las complejidades de la gestión de infraestructura, serverless permite a las organizaciones focalizarse en la innovación y en entregar valor real a sus clientes.
“Para los líderes tecnológicos, la pregunta ya no es si deben considerar serverless, sino cómo pueden implementarlo estratégicamente,” concluye Ochoa. “Esto implica no solo una evaluación técnica, sino también una consideración cuidadosa de los proveedores y tecnologías disponibles, así como una planificación para la evolución futura de la arquitectura. En Huenei, estamos comprometidos a ayudar a nuestros clientes a navegar esta transición y aprovechar al máximo las oportunidades que ofrece serverless, incluyendo su integración con tecnologías emergentes como la IA y el edge computing.”
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Francisco Ferrando
Business Development Representative
fferrando@huenei.com
por Huenei IT Services | Jun 4, 2024 | Inteligencia Artificial
La etapa de prueba, error y aprendizaje con la IA Generativa ha terminado. Los CIOs ahora buscan escalar la implementación de estas soluciones para obtener una ventaja competitiva real en el mercado. Sin embargo, muchos se encuentran con obstáculos que les impiden alcanzar su máximo potencial.
Los factores que pueden frenar el avance de la IA Generativa pueden englobarse en categorías que son compartidas entre organizaciones, pero la búsqueda de soluciones para los mismos debe realizarse mediante un análisis de necesidades únicas.
Comenzando por la toma de postura
El primer punto por considerar es la postura que tomará la empresa respecto de cómo abordará la incorporación de estas nuevas herramientas. Las posibilidades serán tres: el uso de herramientas preexistentes, la integración de modelos con datos propios o bien tomar el control completo y embarcarse en la construcción de LLMs.
Los principales factores a considerar al momento de decidir cómo abordar la incorporación de la IA generativa son:
- Recursos y presupuesto disponibles: El uso de herramientas preexistentes es la opción más económica y rápida, pero ofrece menos control y personalización. Integrar modelos con datos propios implica invertir en infraestructura y talento. Construir LLMs desde cero requiere una inversión muy grande en recursos computacionales, talento de vanguardia y tiempo de desarrollo.
- Necesidades y casos de uso específicos: Si sólo se requieren tareas genéricas, las herramientas existentes pueden ser suficientes. Pero si se necesita IA generativa muy especializada y personalizada para los productos/servicios core del negocio, construir soluciones a medida será más valioso a largo plazo.
- Propiedad de datos y cumplimiento normativo: Para sectores altamente regulados o que manejan datos sensibles, integrar modelos con datos propios o construir soluciones internas puede ser obligatorio por cuestiones de privacidad y cumplimiento.
- Estrategia de IA a largo plazo: Si la IA es sólo una herramienta más, herramientas preexistentes pueden bastar. Pero si se quiere desarrollar una ventaja competitiva basada en IA, será necesario construir capacidades internas diferenciales.
La empresa FinanceCorp decidió inicialmente utilizar herramientas de IA generativa de propósito general para tareas como redacción y resúmenes. Sin embargo, al intentar aplicarlas a casos financieros complejos como análisis de riesgos y contratos, rápidamente vieron las limitaciones. Tuvieron que avanzar hacia una solución de modelos personalizados con datos propios para obtener el rendimiento requerido.
Tomando las riendas de la IA Generativa
En segundo lugar, y esto surge del aprendizaje obtenido en las pruebas piloto, será crucial evitar el exceso de plataformas y herramientas. En una encuesta reciente de McKinsey, de hecho, los encuestados citaron “demasiadas plataformas” como el principal obstáculo tecnológico para implementar la IA generativa a escala. Cuantas más infraestructuras y herramientas, mayor es la complejidad y el costo de las operaciones, lo que a su vez hace que los despliegues a escala sean inviables. Para llegar a escala, las empresas necesitan un conjunto manejable de herramientas e infraestructuras.
Una posible solución sería establecer una plataforma de IA generativa empresarial centralizada y de fuente única. Si bien esto implica un esfuerzo inicial de estandarización, a mediano plazo permitirá reducir drásticamente la complejidad operativa, los costos de mantenimiento múltiple y los riesgos asociados. Facilitará también el despliegue consistente y escalable de la IA generativa en toda la empresa. Un enfoque híbrido con participación interna y externa puede ser la mejor ruta. Aliarse con un partner tecnológico líder que provea la base de una plataforma sólida y robusta de IA generativa. Pero conformar un equipo interno de talento en ciencia de datos, ingeniería de IA, etc. que pueda personalizar, extender y hacer crecer esta plataforma según los requerimientos específicos del negocio.
Luego de pilotos con 7 diferentes proveedores de IA generativa, el banco HSBC se encontró con altos costos de mantenimiento, problemas de gobernanza y complejidades de integración. Decidieron entonces unificar todo en la plataforma de Microsoft y estandarizar APIs, flujos de datos, monitoreo, etc. Esto les permitió reducir más del 60% de sus costos operativos de IA.
Atravesando con éxito la fase de aprendizaje
Por último, pero siendo uno de los factores más influyentes, se encuentra la temida curva de aprendizaje. Si bien los CIOs conocen las habilidades técnicas de IA Generativa necesarias, como el ajuste fino de modelos, la administración de bases de datos vectoriales, la ingeniería de solicitudes y la ingeniería de contexto, atravesar por esta etapa de toma de conocimiento puede resultar una montaña rusa no apta para cardíacos. Desarrollar internamente todas las habilidades especializadas desde cero puede ser extremadamente desafiante y lento. Incluso con una curva de aprendizaje acelerada, se requerirían meses para que un equipo interno alcance un buen nivel de madurez.
El retail GiganteCorp destinó un presupuesto de $15 millones para conformar un equipo de élite de 50 científicos e ingenieros de datos con experiencia comprobada en ajuste de modelos de lenguaje de última generación, ingeniería de solicitudes, bases de conocimiento vectoriales, etc. Sin embargo, sólo lograron cubrir el 40% de los puestos en un año debido a la alta demanda en el mercado por estos perfiles.
La falta de experiencia previa y la necesidad de dominar nuevas tecnologías emergentes pueden hacer que la implementación de IA Generativa parezca una tarea desalentadora. Sin embargo, al asociarse con un socio tecnológico experimentado, las empresas pueden superar estos desafíos y aprovechar al máximo el potencial de la IA Generativa para transformar sus operaciones.
Tras varios intentos fallidos de desarrollar modelos de IA generativa propios, la firma legal BigLaw se asoció con expertos de Anthropic. Su asesoramiento en mejores prácticas, benchmarking, refinamiento iterativo y pruebas exhaustivas permitió que el sistema de revisión de contratos superara el 95% de precisión en menos de 6 meses, un 30% más que los intentos previos.
Un partner especializado en IA generativa puede y debería continuar brindando servicios de consultoría y soporte continuos, incluso una vez que se hayan implementado las capacidades iniciales en la empresa. Inevitablemente surgirán desafíos, cuellos de botella o requerimientos muy específicos a medida que se despliegue y escale el uso de IA generativa. Poder recurrir al “conocimiento profundo” de los consultores expertos puede ser clave para resolverlos eficazmente.
Los modelos de IA generativa desplegados por la fintech Novo inicialmente arrojaban excelentes resultados en tareas como detección de fraude y soporte al cliente. Sin embargo, luego de 8 meses comenzaron a observarse degradaciones en el rendimiento a medida que los datos variaban. Tuvieron que implementar tuberías de reentrenamiento y reciclaje de datos continuos para mantener los niveles de precisión.
En conclusión, los sistemas de IA generativa no son proyectos de una sola vez, requieren refinamiento y actualización continuos. Es clave adoptar un mindset de prueba, aprendizaje y mejora constantes en base a retroalimentación y datos empíricos.
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Francisco Ferrando
Business Development Representative
fferrando@huenei.com
por Huenei IT Services | Jun 3, 2024 | Inteligencia Artificial, UX & UI Design
Las Progressive Web Apps (PWA) están revolucionando la forma en que las empresas ofrecen experiencias web. Al fusionar los mejores aspectos de los sitios web tradicionales y de las aplicaciones móviles nativas, las PWA ofrecen una experiencia de usuario similar a una aplicación, sin problemas y accesibles a través de cualquier navegador web.
Lo mejor de dos mundos
Las PWA funcionan para todos los usuarios, independientemente del navegador que estén utilizando. Proporcionan una experiencia mejorada para los navegadores modernos que admiten los últimos estándares web, al tiempo que siguen funcionando como un sitio web tradicional en los navegadores más antiguos. Pueden funcionar sin conexión o con una conexión de red deficiente aprovechando los service workers, un script que actúa como un proxy del lado del cliente, y almacenando en caché los recursos y datos de la aplicación para su uso sin conexión.
Además, son rastreables desde los motores de búsqueda, al igual que los sitios web regulares, lo que les brinda un mayor alcance en comparación con las aplicaciones nativas en las tiendas de aplicaciones.
Las Progressive Web Apps eliminan la necesidad de desarrollar y mantener aplicaciones nativas separadas para diferentes plataformas (iOS, Android, etc.). Un único código base puede apuntar a múltiples plataformas, reduciendo los costos de desarrollo y mantenimiento. A diferencia de las aplicaciones nativas, las PWA no requieren instalación desde las tiendas de aplicaciones, lo que las hace accesibles para cualquier persona con un navegador web. Se pueden actualizar de forma transparente sin intervención del usuario, asegurando que siempre cuenten con acceso a la última versión. Esto elimina la necesidad de actualizaciones manuales, reduciendo la sobrecarga y asegurando una experiencia coherente en todos los usuarios.
Las PWA pueden aprovechar la infraestructura y las API web existentes, lo que facilita la integración con los sistemas y procesos existentes dentro de la organización. Esto puede reducir la necesidad de reestructuraciones o esfuerzos de migración exhaustivos. Además, se pueden construir utilizando una arquitectura modular, lo que permite que los diferentes componentes o características se desarrollen e implanten de forma independiente. Esto puede ayudar en la escalabilidad y permitir que se implementen gradualmente nuevas funciones o actualizaciones.
En general, las PWA ofrecen a las empresas una solución rentable, escalable y amigable para el usuario para ofrecer experiencias web atractivas en múltiples plataformas, al tiempo que aprovechan la infraestructura y las tecnologías web existentes. Esto puede conducir a un mayor compromiso del usuario, reducción de los costos de desarrollo y mantenimiento, y un mejor cumplimiento de los estándares de seguridad y privacidad.
La obsesión por la Inteligencia Artificial
Las Progressive Web Apps pueden integrar tecnología de Inteligencia Artificial para proporcionar funcionalidad y experiencias de usuario mejoradas.
Estas nuevas aplicaciones pueden aprovechar el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para habilitar comandos de voz, chatbots o asistentes virtuales. Esto permite a los usuarios interactuar con la aplicación utilizando lenguaje natural, mejorando la accesibilidad y proporcionando una experiencia de usuario más intuitiva.
Además, los algoritmos de aprendizaje automático se pueden integrar en las PWA para diversos propósitos, como:
- Personalización: Analizar el comportamiento y las preferencias del usuario para proporcionar recomendaciones, contenido o experiencias personalizadas.
- Análisis predictivo: Predecir acciones, necesidades o preferencias del usuario basadas en datos y patrones históricos.
- Reconocimiento de imágenes/objetos: Identificar objetos, rostros o características en imágenes o videos dentro de la PWA.
La IA se puede utilizar para ayudar a los usuarios a completar formularios al rellenar automáticamente los campos basados en datos previos, reduciendo la fricción y mejorando la experiencia general. También puede analizar el comportamiento, preferencias y contexto del usuario para entregar notificaciones altamente relevantes y personalizadas en el momento adecuado, mejorando el compromiso con la PWA.
Con la ayuda de tecnologías como TensorFlow.js, los modelos de IA se pueden integrar en las PWA y ejecutarse directamente en el navegador del usuario, habilitando funciones inteligentes incluso cuando el dispositivo esté sin conexión.
¿Qué pasa con la privacidad de los datos?
Desarrollar una Aplicación Web Progresiva (PWA) impulsada por IA que cumpla con estrictos estándares de privacidad y cumpla con certificaciones como la ISO 27001 exige un enfoque integral. Las empresas deben adoptar una mentalidad de “Privacidad desde el diseño”, tejiendo los principios de protección de datos en cada fase del desarrollo.
La minimización de datos es clave, recopilando solo la información esencial del usuario para la funcionalidad de IA mientras se proporciona una comunicación transparente sobre el uso de los datos. Sólidas medidas de manejo de datos, incluida la encriptación, protocolos seguros y almacenamiento reforzado, salvaguardan la privacidad del usuario.
Empoderar a los usuarios con mecanismos de consentimiento claros y control sobre sus datos fomenta la confianza. Auditorías rigurosas, registros y evaluaciones periódicas de riesgos mantienen la responsabilidad y permiten identificar rápidamente posibles problemas.
Adherirse a regulaciones de privacidad como el RGPD e implementar procesos seguros de entrenamiento de modelos de IA refuerzan aún más el cumplimiento. Principios éticos de IA, como transparencia, equidad y explicabilidad, sustentan la operación responsable del sistema.
Al integrar medidas de privacidad y seguridad de manera holística a lo largo del ciclo de vida, las empresas pueden entregar innovadoras PWA impulsadas por IA que priorizan la confianza y la protección de datos de los usuarios, estableciendo nuevos estándares para una tecnología responsable.
¿Demasiado bueno para ser verdad?
Considerando la amplitud de habilidades requeridas, puede ser un desafío para un solo equipo u organización poseer toda la experiencia necesaria. En tales casos, encontrar un socio experimentado o una firma consultora especializada en desarrollo impulsado por IA puede ser una opción viable.
Un socio experimentado puede proporcionar:
- Experiencia comprobada y un equipo capacitado con las capacidades técnicas requeridas
- Mejores prácticas, metodologías y herramientas establecidas para el desarrollo de PWA e IA
- Experiencia en la navegación de requisitos regulatorios y de cumplimiento
- Acceso a recursos e infraestructura especializados
- Capacidad para escalar recursos según sea necesario y proporcionar soporte y mantenimiento continuos
Las PWA equipadas con capacidades de IA representan una poderosa herramienta para las empresas que buscan entregar una experiencia de usuario superior, reducir costos y obtener una ventaja competitiva. Al asociarse con una firma de desarrollo de software experimentada, puede aprovechar esta tecnología al tiempo que garantiza que se cumplan los más altos estándares de seguridad y privacidad.
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Isabel Rivas
Business Development Representative
irivas@huenei.com
por Huenei IT Services | Apr 8, 2024 | Inteligencia Artificial, Software testing
La industria del software es un sprint implacable
Los equipos de desarrollo se enfrentan a una presión cada vez mayor para entregar soluciones de alta calidad a una velocidad vertiginosa. Sin embargo, los métodos de prueba tradicionales pueden ser lentos y engorrosos, actuando como un cuello de botella en su flujo de trabajo ágil.
En Huenei, entendemos este desafío. Es por eso que hemos aprovechado el poder de la Inteligencia Artificial (IA) para revolucionar nuestros procesos de prueba de software. Podemos ayudarte a hacer lo mismo.
“Las herramientas de prueba impulsadas por IA han cambiado el juego para nuestros equipos”, dice Alejandra Ochoa, Gerente de Entrega de Servicios en Huenei. “Al automatizar y optimizar varios aspectos del ciclo de vida de prueba, hemos podido reducir significativamente el tiempo y el esfuerzo requeridos para garantizar la calidad de nuestras soluciones de software”.
Acelerar la automatización de pruebas con IA
Uno de los principales beneficios que hemos experimentado es la capacidad de crear pruebas automatizadas hasta cinco veces más rápido que los métodos tradicionales. Aprovechamos algoritmos avanzados y capacidades de procesamiento del lenguaje natural (NLP), lo que permite a nuestros desarrolladores y testers escribir pruebas automatizadas en un lenguaje sencillo. Este enfoque de scripting basado en NLP simplifica el proceso de creación de pruebas y promueve la colaboración entre los miembros del equipo con diferentes orígenes técnicos.
“La característica de scripting basada en NLP ha traído un cambio para nuestros equipos ágiles”, explica Ochoa. “Ahora nuestros testers pueden centrarse en los escenarios de prueba y dejar los detalles técnicos de implementación a las herramientas impulsadas por IA, lo que resulta en una cobertura de testeos más eficiente y eficaz”.
Con esta notable disminución del esfuerzo en la generación automática de casos de prueba, estamos facultados para integrar sin problemas las pruebas automatizadas desde el Sprint #1 para todos los nuevos desarrollos de aplicaciones. Además, a medida que se desarrollan los Sprints, podemos expandir sin esfuerzo la cobertura de testeos, asegurando calidad y cobertura superiores en cada paso del camino. Y para añadir beneficios, una vez que se ha finalizado el desarrollo de software, ¡obtenemos una cobertura completa de pruebas automatizadas!
Simplificación de la ejecución de pruebas y la detección de errores
Pero los beneficios no se detienen allí. Las herramientas de prueba impulsadas por IA también han optimizado la ejecución de pruebas, reduciendo los tiempos de compilación de horas a minutos. Esta eficiencia se traduce en bucles de retroalimentación más rápidos, lo que permite a nuestros equipos de desarrollo identificar y abordar los problemas de manera más oportuna, lo que en última instancia acelera la entrega de soluciones de software de alta calidad a nuestros clientes.
Además, estas herramientas destacan en la identificación y el diagnóstico de errores funcionales y visuales que podrían haber pasado desapercibidos por los tester humanos. Al analizar grandes cantidades de datos y reconocer patrones, las soluciones de prueba impulsadas por IA pueden detectar incluso los defectos más sutiles, asegurando un producto de software más sólido y confiable para nuestros clientes.
Abrazar la IA en las pruebas ágiles
En Huenei, hemos adoptado plenamente la integración de la IA en nuestros procesos de prueba de software, reconociendo su potencial para mejorar nuestras metodologías de desarrollo ágil. Desde las pruebas impulsadas por datos hasta las pruebas de compatibilidad multiplataforma, las herramientas impulsadas por IA proporcionan capacidades integrales que permiten a nuestros equipos trabajar de manera más eficiente y entregar resultados superiores.
“Una de las principales ventajas de la IA en nuestros procesos de prueba ágiles es la capacidad de aprender y adaptarse continuamente”, observa Ochoa. “A medida que las herramientas impulsadas por IA procesan más datos y se enfrentan a nuevos escenarios, refinan sus algoritmos y mejoran sus estrategias de prueba, lo que resulta en pruebas más eficaces y eficientes con el tiempo”.
Empoderar a los equipos con soluciones inteligentes
En el centro de nuestro enfoque está la creencia de que la IA debe empoderar a nuestros equipos, no reemplazarlos. Si bien las herramientas de prueba impulsadas por IA automatizan y optimizan muchos aspectos del proceso de prueba, la experiencia y la supervisión humanas siguen siendo cruciales. Encontramos un equilibrio entre aprovechar las capacidades de la IA y asegurarnos de que nuestros desarrolladores y testers participen activamente, brindando información valiosa y tomando decisiones críticas.
“Priorizamos prácticas de IA responsables y dignas de confianza”, enfatiza Ochoa. “Nuestras pautas y principios éticos garantizan que nuestras herramientas de prueba impulsadas por IA se desarrollen y se implementen con equidad, responsabilidad y transparencia”.
Al aprovechar el poder de la IA en nuestros procesos de prueba de software, desbloqueamos nuevos niveles de eficiencia, calidad y agilidad.
por Huenei IT Services | Apr 8, 2024 | Inteligencia Artificial
A medida que la tecnología continúa su imparable avance, estamos siendo testigos de la convergencia de varias innovaciones verdaderamente disruptivas: WEB3, el Internet de las Cosas (IoT), la Inteligencia Artificial (IA) y Blockchain. Esta poderosa intersección está desmoronando fronteras y desbloqueando oportunidades sin precedentes para que las empresas prosperen en la era digital.
Redefiniendo la Propiedad Digital con WEB3
En el corazón de esta convergencia se encuentra WEB3, el siguiente salto evolutivo para la World Wide Web. WEB3 representa un cambio de paradigma, descentralizando la web y devolviendo el control a los usuarios a través de la propiedad basada en blockchain de activos y datos digitales. Esta democratización interrumpe las dinámicas de poder tradicionales, fomentando una mayor transparencia, autonomía e innovación.
En este nuevo reino, las empresas pueden aprovechar los tokens no fungibles (NFT) y las aplicaciones descentralizadas (dApps) para crear activos y experiencias digitales únicas para sus clientes. Desde programas de fidelidad tokenizados hasta mundos virtuales inmersivos, el potencial de los nuevos modelos de participación es asombroso. Además, WEB3 salvaguarda la privacidad de los usuarios y la soberanía de los datos, fomentando la confianza, la piedra angular de las relaciones duraderas con los clientes.
Inteligencia en Tiempo Real Impulsada por IoT
Complementando a WEB3 se encuentra el Internet de las Cosas, un ecosistema interconectado de dispositivos físicos equipados con sensores y software, que recopilan e intercambian datos en tiempo real. Este flujo continuo de inteligencia de IoT proporciona a las empresas una visibilidad sin precedentes de sus operaciones, activos y comportamientos de los clientes.
Al aprovechar los datos de IoT, las empresas pueden optimizar los procesos, anticipar problemas de mantenimiento y ofrecer productos y servicios hiperpersonalizados. Las posibilidades son infinitas, desde el mantenimiento predictivo en la fabricación hasta la agricultura de precisión y las iniciativas de ciudades inteligentes. Y cuando se combina con la IA, los insights extraídos de estos datos se vuelven aún más poderosos.
IA: El Amplificador de Inteligencia
La Inteligencia Artificial actúa como un multiplicador de fuerza, impulsando la toma de decisiones, la automatización y la personalización en prácticamente todos los sectores industriales. A medida que aumenta el volumen y la complejidad de los datos, la capacidad de la IA para identificar patrones, hacer predicciones y generar insights se vuelve indispensable.
Desde la optimización de la cadena de suministro y los modelos de precios dinámicos hasta los chatbots y los motores de recomendación, la IA ya está aumentando las capacidades humanas y generando eficiencias operativas. A medida que la tecnología siga evolucionando, podemos esperar ver aplicaciones cada vez más sofisticadas en áreas como los sistemas autónomos, la visión por computadora y la IA generativa, abriendo nuevas fronteras para la innovación.
Blockchain: El Protocolo de Confianza
Subyacente a esta convergencia se encuentra Blockchain, la tecnología de libro mayor distribuido que garantiza un registro seguro, transparente y a prueba de manipulaciones. Al descentralizar la confianza y eliminar los intermediarios, Blockchain agiliza los procesos, reduce los costos y mitiga los riesgos asociados con el fraude, el cibercrimen y la falsificación.
En la gestión de la cadena de suministro, por ejemplo, Blockchain permite una trazabilidad integral, desde las materias primas hasta los productos terminados, empoderando a los consumientes conscientes con una transparencia completa. En el sector financiero, está revolucionando los pagos transfronterizos, los préstamos y las operaciones a través de plataformas de finanzas descentralizadas (DeFi). En el ámbito de la salud, está fortaleciendo la integridad de los registros médicos electrónicos y permitiendo el intercambio seguro de datos para la investigación colaborativa.
Historias de Éxito desde la Frontera de la Convergencia
Si bien se encuentra en sus etapas iniciales, la convergencia de estas tecnologías ya está generando historias de éxito convincentes en diversos sectores:
- En la moda, empresas como MVFW están aprovechando los NFT y las pasarelas virtuales para atraer a audiencias más jóvenes y monetizar las experiencias de moda digital.
- Gigantes automotrices como BMW están explorando Blockchain para crear historiales digitales a prueba de manipulaciones para los vehículos, mejorando la confianza y la transparencia.
- Plataformas DeFi como Aave están utilizando IA para automatizar la originación de préstamos y la evaluación de riesgos, impulsando la inclusión financiera.
- Líderes agrícolas como Haylettee están desplegando sensores IoT y Blockchain para optimizar los rendimientos de los cultivos al tiempo que permiten una transparencia completa de la cadena de suministro.
Los ejemplos son infinitos, abarcando sectores como el comercio minorista, la fabricación, la energía, el transporte y más allá. Sin embargo, estos son solo los primeros disparos; el verdadero potencial de esta convergencia apenas se ha aprovechado.
Abrazar la Convergencia
A medida que estas poderosas tecnologías continúan entrelazándose, las empresas se enfrentan a un punto de inflexión: pueden abrazar la convergencia o arriesgarse a la obsolescencia. Al aprovechar WEB3, IoT, IA y Blockchain de manera conjunta, las organizaciones visionarias pueden desbloquear nuevas líneas de ingresos, forjar relaciones más profundas con los clientes, impulsar prácticas sostenibles y blindar sus operaciones para el futuro.
La convergencia no es solo una revolución tecnológica, sino una reformulación fundamental de la forma en que las empresas crean y entregan valor. Y aquellos que den el salto tendrán la oportunidad de cosechar inmensas ventajas competitivas en esta frontera sin límites. El futuro pertenece a los audaces, los innovadores y aquellos dispuestos a surcar la ola de la convergencia hacia aguas inexploradas de oportunidades.
