TECNOLOGÍA -

Omnipresencia segura ¿Ciberseguridad centrada en los dispositivos o los usuarios?

Por: Juan Alejandro Aguirre, director de soluciones de Ingeniería para América Latina para SonicWall

En el mundo digital actual, la idea de organizaciones omnipresentes toma cada vez más relevancia debido a importantes desarrollos tecnológicos que han eliminado las barreras físicas en la operación del día a día de empresas de todos los tamaños y segmentos del mercado. Las tecnologías digitales permiten a las empresas operar y ser accesibles desde cualquier lugar del mundo, en cualquier momento, alcanzando mercados globales a través del correo electrónico, tiendas online o las redes sociales.

La adopción de la nube habilita a las organizaciones para almacenar datos de forma remota y ejecutar aplicaciones accesibles desde cualquier dispositivo con conexión a Internet, por lo que las operaciones no están limitadas a una ubicación física y pueden ser gestionadas desde cualquier parte del mundo.

De la misma forma el uso de dispositivos móviles y herramientas de comunicación digital como el correo electrónico, la mensajería instantánea, aplicaciones de videoconferencia o plataformas colaborativas, permiten la comunicación y colaboración en tiempo real entre usuarios de la organización desde cualquier lugar del mundo; hoy cada usuario es una sucursal de la empresa.

Por todas estas razones se afirma que en la actualidad casi el 100% de las organizaciones son omnipresentes, pero ¿están ejecutando su omnipresencia de forma segura? Lastimosamente la respuesta es no. Tradicionalmente, la ciberseguridad se ha centrado en crear una barrera o perímetro alrededor de todos los activos de información de una organización conectados a una red en una ubicación física, operando bajo el principio de que todo dentro de dicho perímetro (o segmento de red) es seguro y todo fuera de este es potencialmente peligroso.

Con la movilidad de usuarios y datos el perímetro pierde casi toda su efectividad por esto es necesario cambiar el enfoque y llevar los controles de ciberseguridad tan cerca a los datos como sea posible, esto es a los usuarios y sus dispositivos.

Es aquí donde el enfoque de Security Service Edge – SSE, centrado en dispositivos (Device-Centric Security Service Edge) se torna en un componente fundamental para que las organizaciones omnipresentes operen de forma segura permitiendo:

Implementar arquitecturas digitales: Un enfoque SSE facilita la gestión de la ciberseguridad en arquitecturas híbridas y multi-cloud al centrarse en los dispositivos que acceden a estos recursos, independientemente de dónde se encuentren los datos.

Aumentar la seguridad en dispositivos móviles y remotos: Al centrarse en el dispositivo un enfoque SSE ayuda a garantizar que todos los dispositivos, independientemente de su ubicación, estén protegidos de manera consistente. Esto es importante cuando los usuarios acceden a recursos corporativos desde ubicaciones externas o a través de redes inseguras.

Garantizar Zero Trust: Un componente fundamental de SSE es ZTNA (Zero Trust Network Access). ZTNA permite el acceso a recursos corporativos autenticando no solo el usuario sino el dispositivo desde el que se conecta, garantizando que este cumpla unos requisitos mínimos de seguridad y entregando el menor privilegio posible para que el usuario opere.

Mejorar detección de amenazas: Implementar un modelo SSE centrado en dispositivos mejora el monitoreo del comportamiento de dichos dispositivos para detectar y responder a amenazas en tiempo real mitigando el alcance de los ataques activos ejecutados por grupos de cibercrimen modernos como los grupos de Ransomware como servicio RaaS.

Reducir la superficie de ataque: Al asegurar cada dispositivo individualmente, un enfoque SSE reduce la superficie de ataque general de la organización, ayudando a reducir el riesgo que ciberdelincuentes exploten sus puntos débiles y vulneren con éxito los activos de información corporativos.

En conclusión, en el mundo digital actual las organizaciones son omnipresentes, pero no ejercen su omnipresencia de forma segura. Para operar de forma segura en este nuevo paradigma no se deben centrar los esfuerzos de ciberseguridad tan solo en el perímetro, sino que se deben llevar los controles de ciberseguridad tan cerca a los datos como sea posible, esto es, en los dispositivos y los usuarios. Es por esto, que implementar un modelo de Security Service Edge (SSE) centrado en dispositivos emerge como una alternativa de primer nivel en la consecución de una omnipresencia digital segura.

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Amenazas financieras móviles crecen 32% a nivel mundial, revela Kaspersky

DESTACADOS, TECNOLOGÍA / Yesid Aguilar

Kaspersky ha publicado su Informe Anual de Amenazas Financieras para 2023, ofreciendo un análisis detallado del panorama en evolución de las ciber amenazas en este sector. El informe revela aumentos significativos en el malware de banca móvil y el phishing relacionado con criptomonedas, señalando crecientes amenazas a los activos financieros digitales.

En los últimos 12 meses, se ha presenciado un aumento sustancial en el número de usuarios que encontraron troyanos bancarios móviles, con ataques a usuarios de Android aumentando en un 32% en comparación con 2022. El troyano bancario más prevalente fue Bian.h, representando el 22% de todos los ataques en Android. Geográficamente, Afganistán, Turkmenistán y Tayikistán registraron la mayor proporción de usuarios que se encontraron con troyanos bancarios, con Paraguay y Venezuela ocupando las posiciones 11 y 13, respectivamente. En el caso de los Top10 países más afectados por el malware financiero móvil, Turquía lidera la lista y Colombia la completa, ocupando la décima posición.

Mientras que el número de usuarios afectados por malware financiero en PCs disminuyó un 11% en 2023, Ramnit y Zbot fueron identificadas como las familias de malware predominantes, apuntando a más del 50% de los usuarios afectados. Los consumidores continuaron siendo el objetivo principal, representando el 61.2% de todos los ataques.

En 2023, el phishing financiero siguió siendo una amenaza significativa, representando el 27.32% de todos los ataques de phishing a usuarios corporativos y el 30.68% a usuarios domésticos. Las marcas de tiendas en línea fueron identificadas como el señuelo principal, con el 41.65% de los intentos de phishing financiero. Además, el phishing que utiliza el nombre de PayPal representó el 54.78% de las páginas de phishing dirigidas a usuarios de sistemas de pago electrónico. El informe también destacó un crecimiento del 16 % interanual en el phishing relacionado con criptomonedas, con 5.84 millones de detecciones en 2023 en comparación con 5.04 millones en 2022.

El phishing haciéndose pasar por tiendas en línea fue identificado como el más prevalente, registrando el 41.65% de todas las páginas de phishing financiero. Amazon surgió como la tienda en línea más imitada, representando el 34% de los intentos de phishing, seguida por Apple con el 18.66% y Netflix con el 14.71%. PayPal fue el sistema de pago más utilizado, aprovechado en el 54.73% de los ataques.

El phishing y las estafas relacionadas con criptomonedas continuaron creciendo, con Kaspersky evitando 5,838,499 intentos de seguir enlaces de phishing relacionados con criptomonedas, un aumento del 16% en comparación con 2022. Los estafadores imitaban intercambios de criptomonedas y ofrecían monedas en nombre de grandes empresas como Apple.

«El dinero siempre ha sido un imán para los ciberdelincuentes, y una parte sustancial de los ataques de malware tiene motivaciones financieras. El aumento del malware móvil observado el año pasado destaca una tendencia preocupante en el cibercrimen. Con la aparición de nuevas y agresivas cepas de malware, los atacantes están evolucionando sus tácticas para apuntar a los dispositivos móviles de manera más agresiva. Esto subraya la necesidad imperativa de que individuos y empresas mantengan una mayor vigilancia, actualicen las medidas de protección y fortalezcan la seguridad de los dispositivos en consecuencia», comentó Igor Golovin, experto en seguridad de Kaspersky.

Para mantenerse a salvo del malware móvil, Kaspersky recomienda:

Descargar aplicaciones solo de tiendas oficiales como Google Play o App Store. Aunque las aplicaciones de estos mercados no son 100% infalibles, son revisadas por los representantes de las tiendas y hay un sistema de filtración: no todas las aplicaciones pueden ingresar a estas tiendas.
Revisar los permisos de las aplicaciones que usas y piensa detenidamente antes de otorgar un permiso a una aplicación, especialmente cuando se trata de permisos de alto riesgo, como el permiso para usar Servicios de Accesibilidad.
Utilizar una solución de seguridad confiable que te ayude a detectar aplicaciones maliciosas y adware independientemente de sus técnicas de ofuscación antes de que puedan comenzar a comportarse mal en tu dispositivo.
Actualizar tu sistema operativo y las aplicaciones importantes tan pronto las actualizaciones estén disponibles. Muchos problemas de seguridad pueden resolverse instalando versiones actualizadas del software.

Para obtener más información sobre el estado de las amenazas financieras en 2023, visita Securelist.com

https://latam.kaspersky.com

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Verificación biométrica facial: garantizar un acceso equitativo e inclusivo

DESTACADOS, TECNOLOGÍA / Yesid Aguilar

Por: Andrew Bud, fundador y CEO de iProov

Los sistemas biométricos faciales se están convirtiendo en una parte crucial de nuestra vida diaria. Proporcionan una manera conveniente de verificar y autenticar nuestra identidad en casa, en el trabajo o mientras viajamos. A medida que continuamos moviendo más nuestras vidas en línea, tenemos una oportunidad increíble de crear servicios digitales inclusivos. Ofrecer acceso remoto a servicios gubernamentales y financieros, así como a la atención sanitaria, puede ayudar no sólo a acelerar y mejorar la eficiencia, sino también a mejorar la vida de muchas personas, en particular de aquellas con problemas de accesibilidad.

Sin embargo, como industria, debemos asegurarnos de que nuestras plataformas sean inclusivas y accesibles. Incluso una tasa aparentemente pequeña del 0,5 % de falsos rechazos puede significar que cientos de miles de personas en la comunidad quedan excluidas de los servicios. El rechazo debido a sesgos en los dispositivos, la demografía o la capacidad cognitiva genera experiencias negativas para el usuario. La organización que implementa la tecnología sufre ramificaciones, como pérdida de reputación, exclusión, baja tasa de adopción e incluso multas.

Debemos abordar de frente las preocupaciones sobre los prejuicios para impulsar la adopción y evitar generar miedo, incertidumbre y dudas en el público. Esto es especialmente cierto para el sector financiero y los servicios públicos, que deben hacer esfuerzos significativos para garantizar el acceso de todos.

El Consorcio World Wide Web (W3C) publicó recientemente las Pautas de Accesibilidad al Contenido Web (WCAG) 2.2, el último estándar para accesibilidad digital. Esta actualización introduce nueve nuevos criterios de éxito, siendo el cambio más significativo los criterios de autenticación accesible. Esta nueva directriz prohíbe el uso de pruebas de función cognitiva, como contraseñas o acertijos, durante cualquier paso del proceso de autenticación.

Este cambio tiene implicaciones de gran alcance, ya que muchos métodos de autenticación tradicionales se basan en pruebas de función cognitiva y ahora son explícitamente incompatibles con WCAG 2.2 AA.

una quinta parte de la población vive con una discapacidad, y proporcionar contenido digital accesible no sólo es un imperativo moral sino también un requisito legal para muchas organizaciones del sector público.

Las pruebas de función cognitiva se refieren a tareas que requieren que los usuarios recuerden, manipulen o procesen información, como por ejemplo:

Recordar una contraseña o PIN
Resolver un acertijo o responder una pregunta de seguridad
Realizar cálculos mentales o interpretar patrones.

Para cumplir con los criterios de autenticación accesible, las organizaciones deben proporcionar métodos de autenticación alternativos que no dependan de pruebas de función cognitiva. Esto podría incluir:

Autenticación biométrica, como reconocimiento facial o escaneo de huellas dactilares.
Tokens o dispositivos físicos, como tarjetas inteligentes o llaves USB.
Servicios de autenticación de terceros que no requieren pruebas de función cognitiva.

Al implementar métodos de autenticación que se alinean con los criterios de Autenticación Accesible, las organizaciones pueden crear experiencias digitales más inclusivas y garantizar que su contenido y servicios sean accesibles para todos los usuarios, independientemente de sus capacidades o discapacidades.

¿Por qué biometría? Una solución segura e inclusiva para la autenticación

Debido a las importantes cantidades de dinero e información personal involucradas, los criminales con frecuencia atacan los servicios financieros, el sector público, la atención médica, la inmigración y los esfuerzos humanitarios. Desafortunadamente, el deseo de brindar un fácil acceso a una amplia gama de usuarios, junto con altos volúmenes de tráfico y la necesidad de una rápida toma de decisiones, como en el caso de los fondos de ayuda para la pandemia, puede conducir a medidas de seguridad relajadas y una mayor vulnerabilidad al fraude.

La tecnología biométrica facial ofrece una solución convincente que equilibra la seguridad, la accesibilidad y la inclusión, superando los métodos de autenticación tradicionales como contraseñas o tokens físicos.

Las ventajas de la biometría facial para la verificación y autenticación remotas son múltiples: comodidad, pues los usuarios no necesitan recordar contraseñas complejas ni llevar tokens físicos, lo que hace que el proceso de autenticación sea más fácil de usar y accesible; Seguridad: la biometría facial es única para cada individuo y no se puede replicar ni robar fácilmente, lo que proporciona un mayor nivel de seguridad en comparación con las contraseñas o los métodos basados en la posesión; Inclusividad: cuando se diseñan e implementan correctamente, los sistemas biométricos faciales pueden ser utilizados por muchas personas, independientemente de su experiencia técnica o capacidades físicas.

El enfoque de iProov hacia la biometría facial inclusiva

iProov aprovecha procesos automatizados de verificación de identidad que se ven reforzados por la supervisión en tiempo real de humanos expertos en la materia. Al integrar ciencia, políticas y cumplimiento, iProov mejora las prácticas operativas y establece estándares éticos que reducen el sesgo en los sistemas y la toma de decisiones humana. Esta experiencia humana abarca hackers éticos internos dedicados y equipos de inteligencia de amenazas, lo que garantiza un nivel de seguridad de misión crítica. Este enfoque permite a las organizaciones aprovechar la tecnología biométrica segura, inclusiva y que respeta la privacidad, obteniendo todos los beneficios y manteniendo la confianza del usuario.

Si bien el aprendizaje automático avanzado sustenta nuestra verificación facial, integramos juiciosamente la supervisión y la experiencia humana a través de procesos como:

Consejos y juntas de revisión ética de la IA dedicados
Diversos flujos de trabajo de revisión de casos extremos «con intervención humana»
Monitoreo humano continuo para detectar sesgos emergentes o ataques novedosos. Expertos en la materia en ciencia, inteligencia sobre amenazas y pruebas de penetración.

Este enfoque colaborativo entre humanos e IA mejora la precisión al tiempo que refuerza las prácticas de desarrollo responsable en línea con los principios éticos de la IA. La verificación biométrica facial, cuando se implementa de manera responsable y de conformidad con los estándares, ofrece un camino a seguir y al mismo tiempo aborda activamente los problemas de prejuicios e inclusión.

Las organizaciones pueden crear servicios digitales seguros, convenientes y accesibles que beneficien a una amplia gama de usuarios. Este enfoque holístico es necesario para fomentar la confianza, impulsar la adopción y garantizar que nadie se quede atrás en la transformación digital de servicios críticos.

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Los ecosistemas conectados son fundamentales para impulsar la sostenibilidad empresarial

DESTACADOS, TECNOLOGÍA / Yesid Aguilar

Por: Rónán De Hooge, vicepresidente Ejecutivo de Plataforma Industrial y Director de Sostenibilidad y Gestión de Carteras de AVEVA

A medida que proliferan los eventos relacionados con el cambio climático y aumentan las temperaturas globales, proteger los recursos de la tierra y reducir las emisiones es el imperativo más crítico del mundo. El sector industrial, en particular, tiene un papel enorme que desempeñar.

La industria, junto con el sector energético, representa el 65 por ciento de las emisiones globales, según IRENA (siglas en inglés de la Agencia Internacional de las Energías Renovables). Teniendo en cuenta estas crudas estadísticas, la respuesta al cambio climático requerirá una transformación sin precedentes de los sectores industrializados. Una transición tan vasta requiere soluciones tecnológicas innovadoras que permitan a las empresas descarbonizarse rápidamente, mejorar la circularidad e implementar prácticas menos intensivas en recursos.

El futuro de la eficiencia empresarial y la reducción de emisiones depende cada vez más del poder de los ecosistemas de datos respaldados por la nube, donde los operadores industriales, los desarrolladores, los socios y los clientes están conectados por tecnologías seguras y confiables.

Las vistas unificadas permiten obtener información

Con los ecosistemas de datos industriales, las empresas obtienen acceso a nuevas capacidades o conocimientos que quizás no tengan internamente. También obtienen una visión unificada de toda la cadena de valor para descubrir y aprovechar nuevos conocimientos que pueden impulsar la eficiencia y la sostenibilidad de la organización.

Cuando este tipo de inteligencia se comparte en la nube, los desarrolladores, y todas las partes, pueden visualizar rutas hacia un rendimiento mejor y más eficiente desde el punto de vista energético. Además, al agregar contexto a los datos en tiempo real, los desarrolladores y operadores industriales pueden acelerar la investigación y el desarrollo, innovar, acelerar los esfuerzos de sostenibilidad y mejorar colectivamente las ventajas competitivas.

Potentes resultados de sostenibilidad

En todo el mundo, las empresas industriales y los desarrolladores ya están aprovechando el ecosistema conectado para impulsar resultados positivos. La capacidad de compartir de forma abierta y segura datos granulares de formato estándar con terceros respalda el desarrollo y la expedición de nuevas innovaciones en materia de sostenibilidad.

Este tipo de visibilidad y adaptabilidad es imprescindible en un momento de creciente innovación intersectorial, cuando los desarrollos en un campo, como el big data, pueden respaldar el progreso en otra área.

Si bien las organizaciones pueden haber administrado históricamente los datos a través de hojas de cálculo de Excel, correo electrónico o incluso tarjetas de memoria, estos medios son ineficientes e inseguros frente a cargas de trabajo masivas en tiempo real. Las tecnologías actuales permiten a los desarrolladores obtener acceso rápido a datos y experiencia externos, para comprender y contextualizar los flujos de datos sin procesar en tiempo real.

Elevar los informes ESG

A medida que aumentan las exigencias globales de regulación y cumplimiento, sigue existiendo una oportunidad colosal para que los desarrolladores ayuden a los operadores industriales a informar sobre los objetivos ambientales, sociales y de gobernanza, conocidos como ESG por sus siglas en inglés. Al ver los datos unificados de la cadena de valor en contexto, los desarrolladores pueden ayudar a sacar a la luz las áreas interdependientes en las que la acción de sostenibilidad puede tener el mayor impacto, como la reducción de las emisiones y un mejor cumplimiento normativo.

Por ejemplo, es posible que un operador tenga que informar a los reguladores, clientes e inversores sobre el rendimiento de la sostenibilidad año tras año, pero no disponer de la imagen completa de los datos necesaria para hacerlo o de tener las capacidades internas para contextualizar los datos para los informes de terceros. En este caso, crear un ecosistema para conectar todas sus fuentes de datos y compartirlas con un socio que ofrezca informes de KPI para ESG resolvería un desafío que, de otro modo, sería exorbitantemente costoso y problemático.

AVEVA trabaja con clientes de todo el mundo para ayudar a impulsar las ganancias de sostenibilidad dentro de un ecosistema conectado. Nos comprometemos a trabajar junto con nuestros clientes para avanzar en sus objetivos de sostenibilidad y hacer realidad el cero neto.

Por ejemplo, recientemente trabajamos con uno de los planes de salud sin fines de lucro más grandes de Estados Unidos, que atiende a 12.7 millones de pacientes. El proveedor de atención médica consolidó los datos de muchas partes interesadas en el sector energético y se asoció con DERNetSoft y AVEVA Data Hub para obtener una mayor visibilidad de su impacto, superar los desafíos del intercambio de datos y trazar un camino hacia la mejora para una mayor sostenibilidad. El principal proveedor de salud de EE. UU. ahora está en un camino claro para lograr sus objetivos de descarbonización.

La oportunidad del desarrollador

Al permitir una eficiencia operativa sobrealimentada, los desarrolladores y sus clientes están bien posicionados para impulsar el cambio a través de múltiples industrias, reduciendo significativamente el consumo de energía y las emisiones globales.

Dentro del ecosistema conectado, se puede empoderar a todos los actores para impulsar ganancias de sostenibilidad para todas las partes interesadas de forma continua. Ya sea para empresas industriales, empresas tecnológicas o desarrolladores, la suma se convierte en algo más que sus partes.

Las ganancias de eficiencia e innovación prometidas por el ecosistema industrial conectado serán la base de nuestro futuro sostenible.

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La Inteligencia Artificial para Operaciones de TI se fortalece con la IA generativa

DESTACADOS, TECNOLOGÍA / Yesid Aguilar

La Inteligencia Artificial para Operaciones de TI (AIOps) utiliza los datos y el aprendizaje automático para mejorar y automatizar la gestión de servicios de TI y así dar agilidad a las empresas y ser plataforma de innovación.

En la «Guía de mercado para plataformas AIOps», Gartner proyecta que «para 2024, el 40% de los equipos DevOps aumentarán las herramientas de monitoreo de aplicaciones e infraestructuras con capacidades de plataformas AIOps» y también afirma que: «No hay futuro de las operaciones de TI que no incluya AIOps».

AIOps es fundamental para las empresas ya que es el resultado de la evolución de la Inteligencia Artificial aplicada a diferentes entornos.

De hecho, Clayton Donley, vicepresidente y gerente general de Broadcom comenta que “Mucho antes de que Gartner acuñara el término «AIOps» en 2017, las organizaciones buscaban anomalías en sus datos con algoritmos que utilizaban técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial. El continuo aumento en el crecimiento de los volúmenes de datos solo aceleró la práctica, ya que las empresas buscaron formas de mejorar la eficiencia y la eficacia de sus operaciones de TI”.

El ejecutivo explicó que si bien los equipos de TI pueden abrumarse con el alto volumen de alertas y KPI´s, el hecho es que cuando se trata de monitoreo de aplicaciones e infraestructura correlacionadas y gestión de incidentes, AIOps es extremadamente valioso para el descubrimiento y la resolución de problemas de TI.

Reducción del tiempo de acción

Cuando se trata de monitoreo, hay una regla de oro: reducir el tiempo medio de resolución. Pero, ¿cómo hacerlo en un ambiente donde fluyen más datos, hay más información para analizar y más incidentes que consumen un tiempo valioso?

Las grandes organizaciones con entornos de TI complejos y de misión crítica necesitan visibilidad para comprender los problemas antes de que se conviertan en una bola de nieve. No pueden permitirse sorpresas y necesitan ser capaces de localizar el origen de un problema y el impacto, ya sea que se esté hablando de reemplazar un disco duro o volver a la última versión de la API; sea lo que sea, tienen que ser precisos y actuar con agilidad.

Una gran empresa ahora puede tener miles de aplicaciones para observar. Eso significa examinar una tonelada de datos en diferentes dominios, desde alertas de hardware hasta los sistemas operativos base, pasando por las capas de virtualización y los contenedores. Mientras tanto, los presupuestos de TI siguen reduciéndose. De hecho, un estudio de Enterprise Management Associates estima que casi una cuarta parte de todas las grandes empresas actuales tienen al menos ocho o más herramientas de monitoreo, mientras que algunas tienen hasta 25. Eso aumenta la complejidad.

“Sin embargo, con la evolución de la IA generativa, se avecinan tiempos mejores para los profesionales de AIOps. Estamos en la cúspide de una nueva era en la que, en lugar de depender de la movilización de un grupo de expertos para encontrar una solución cuando algo sale mal, ya sea una cuestión de almacenamiento, un problema de código o una fuga de memoria, los sistemas que aprovechan la IA podrán asesorar sobre los próximos pasos a seguir y hacerlo bien desde el primer momento”, afirma el directivo de Broadcom.

La IA tradicional puede ayudar con tareas específicas basadas en reglas y patrones predefinidos para analizar datos y hacer predicciones.

“El desafío hoy no es monitorear y recopilar datos, sino qué hacer con todos esos datos recopilados. El objetivo común es la necesidad de obtener conocimientos a partir de esos datos que informen a la empresa lo que aún no sabe sobre su entorno, posibles escenarios de problemas o incluso la actividad del usuario final que podría afectar el negocio. Este tipo de conocimientos son el objetivo de AIOps”, complementa Ricardo Dos Santos, gerente de Servicios de eSoft LATAM, Partner Premier de Symantec y Tier 1 / VAD Expert Advantage Partner de Broadcom.

La IA generativa (GenAI) lleva las cosas al siguiente nivel, desde el reconocimiento de patrones hasta la creación de patrones. Con GenAI podrá hacer una pregunta en contexto y obtener una respuesta comprensible. “Piense en el impacto en su base de datos de soporte. En lugar de levantar el teléfono, los equipos de soporte pueden consultar el sistema para evaluar y luego resolver el problema por sí mismos”, argumenta Clayton Donley.

Además, GenAI reducirá el tiempo que se tarda en resolver los tickets al ayudar a los equipos de TI a comprender rápidamente dónde centrar su atención. En lugar de perder el tiempo navegando a través de un verdadero océano de alertas, GenAI podrá acelerar el proceso, analizando y resumiendo cursos de acción efectivos.

El futuro se acerca rápidamente

Broadcom están invirtiendo para mejorar la tecnología y trabaja para descubrir las mejores formas de aprovechar GenAI en asociación con los clientes para entregar los resultados que ellos necesitan.

Si bien la IA en sí misma puede servir de asesoramiento experto, las tasas de error en la IA generativa siguen siendo demasiado altas como para simplemente dejar que se conviertan en Terminator en sus sistemas informáticos, ejecutando comandos sin supervisión. Pero aún puede ser un asesor capaz de proporcionar un curso de acción sensato cuando necesita reaccionar a un conjunto de alertas. No tendrá que esperar hasta que ese experto del área de TI esté libre para ver los datos. AIOps tiene que ver con la eficiencia pura.

Los especialistas en aplicaciones y los arquitectos pueden volver a centrarse en su trabajo, ya que un proceso de clasificación completamente nuevo libera recursos y capacidades. Ahora, puede adelantarse a cualquier problema porque su propio «experto» estará disponible para revisar los datos todo el tiempo.

Entonces, ¿cuándo va a suceder todo esto? Las predicciones tecnológicas siempre son tensas, pero esto va a suceder mucho más rápido de lo que la mayoría de la gente podría suponer.

Por ejemplo, cuando se observa dónde estaba ChatGPT a principios del año pasado en comparación a dónde está ahora, la mejora y la tasa de adopción es día y noche. Es más, ahora estamos viendo la proliferación de la IA más allá de unos pocos proveedores.

El presidente de Broadcom afirma que también estamos viendo cómo las grandes empresas se esfuerzan por incorporar IA a sus operaciones, tal como lo hicieron en épocas anteriores cuando Linux y el código abierto eran tecnologías relativamente nuevas, pero increíblemente prometedoras. “Además, el ritmo del cambio se está acelerando. Los modelos son más óptimos que los que estaban disponibles el año pasado, en algunos casos, cien veces mejores. Ahora es algo que las empresas pueden tener haciendo uso de GPU de consumo en su centro de datos o en la nube”.

De acuerdo con Donley, “En pocas palabras, dentro de 12 meses, será difícil encontrar proveedores que no incorporen GenAI para mejorar la eficiencia de sus procesos de AIOps.

La solución de AIOps de Broadom correlaciona datos entre usuarios, aplicaciones, arquitectura nativa de la nube, infraestructuras híbridas y servicios de red y aplica aprendizaje automático, análisis avanzado y automatización para ofrecer un nuevo nivel de visibilidad e información basada en datos.

“Con la plataforma de Broadcom y nuestros servicios de consultoría e implementación, convertimos los datos en acción, brindando información integral sobre toda la cadena de entrega digital, e impulsamos la mejora continua para acelerar la entrega de servicios, aumentar la eficiencia de TI y acelerar la innovación”, puntualizó, Ricardo Dos Santos, gerente de Servicios de eSoft LATAM, Partner Premier de Symantec y Tier 1 / VAD Expert Advantage Partner de Broadcom.

Lo cierto es que estamos en la cúspide de una nueva era en la que las empresas identifican y remedian de forma rutinaria y rápida las causas fundamentales de las alertas, y la GenAI ayudará a revitalizar la AIOps en beneficio de las empresas y los usuarios.

Estas soluciones de AIOps, DevOps y observabilidad están disponibles en eSoft LATAM, Partner Premier de Symantec y Tier 1 / VAD Expert Advantage Partner de Broadcom.

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Fuentes:

https://www.broadcom.com/blog/generative-ai-and-the-reinvigoration-of-aiopshttps://www.broadcom.com/blog/aiops-and-a-single-understanding-of-the-enterprise-environment

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Inteligencia Artificial: potenciando la inteligencia humana

DESTACADOS, TECNOLOGÍA / Yesid Aguilar

Por: Silvio García, director regional de la empresa para Colombia y México

La narrativa que predecía que la inteligencia artificial (IA) suplantaría la inteligencia humana está dando paso a una visión más ajustada a la realidad: la IA está destinada a amplificar nuestras capacidades. Al encargarse de las tareas monótonas y de gran carga computacional, la IA permite que los seres humanos se enfoquen en aquello en lo que realmente sobresalen: innovar, planificar y establecer conexiones humanas. Se proyecta que, para el 2040, la IA y las tecnologías de automatización podrían incrementar la productividad global en un 3.3%, de acuerdo con estimaciones de McKinsey.

A medida que integramos más profundamente la IA en nuestros procesos de trabajo, quienes ya dominan su lenguaje o están dispuestos a aprenderlo tienen mayores oportunidades de progreso profesional. Las herramientas de IA generativa actuales son eficaces para procesar y comprender extensos volúmenes de información. Estas pueden funcionar como colaboradores creativos, generando opciones de diseño de activos basándose en parámetros concretos.

La revolución de las laptops por medio de la IA es un testimonio de esta sinergia. Las laptops, antes consideradas meras herramientas para ejecutar órdenes, están transformándose en colaboradores proactivos capaces de anticiparse a las necesidades de los usuarios. Hoy día, ofrecen aplicaciones revolucionarias, desde traducciones en tiempo real hasta análisis complejos de datos, ahorrando tiempo valioso y redefiniendo completamente nuestra manera de trabajar.

Además, los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de predecir y optimizar flujos de trabajo, sugiriendo las maneras más eficientes de llevar a cabo las tareas. Esta habilidad predictiva indica que las laptops podrían pronto gestionar nuestras agendas, priorizar correos electrónicos y componer respuestas adaptadas a nuestros estilos personales de comunicación.

Los asistentes virtuales potenciados por IA están alcanzando niveles de sofisticación mayores, permitiéndonos interactuar con nuestros dispositivos como lo haríamos con un asistente personal. La integración del procesamiento del lenguaje natural facilita búsquedas más intuitivas, recuperación de datos y soluciones a problemas complejos directamente desde nuestras laptops.

La interacción futura con las laptops se perfila para ser una amalgama de controles táctiles, por voz y gestuales, ya que la IA aprenderá y se adaptará a las preferencias individuales. Los límites entre lo humano y lo mecánico se están desvaneciendo a medida que estas se convierten en extensiones de nuestro intelecto.

Es innegable: la IA está transformando las laptops de simples herramientas de cómputo en compañeros inteligentes que comprenden el contexto, anticipan necesidades y colaboran en la toma de decisiones estratégicas.

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TOTVS presenta al mercado latino TOTVS WMS SaaS, una solución de suscripción para almacenamiento inteligente

DESTACADOS, TECNOLOGÍA / Yesid Aguilar

TOTVS, el gigante tecnológico latinoamericano, presenta al mercado latino una nueva solución de almacenamiento inteligente, el TOTVS WMS SaaS, que atiende a diferentes sectores de la economía, cómo manufactura, distribución y logística. Esta moderna herramienta llega para complementar el ecosistema de soluciones de TOTVS enfocadas a impulsar la industria 4.0 en América Latina.

«La presentación de TOTVS WMS SaaS fortalece nuestro compromiso con la innovación y la excelencia en la era de la Industria 4.0 para toda la región. Esta herramienta representa un hito importante en nuestra oferta de soluciones para el mercado latino, complementando nuestro portafolio actual de productos orientados a la transformación digital de las operaciones industriales. Con TOTVS WMS SaaS, nuestros clientes podrán optimizar aún más sus procesos de almacenamiento, reducir costos y aumentar su eficiencia operativa, consolidando así su posición competitiva en el escenario actual», explica Javier Marbec, director de Mercado Internacional de TOTVS.

A continuación, detalles de TOTVS WMS SaaS y las otras soluciones que son complementarias para la digitalización de los negocios:

El TOTVS WMS SaaS es un sistema de gestión de almacenamiento altamente flexible que ofrece eficiencia operativa, pérdidas reducidas y un mejor control de inventario, lo que resulta en reducción de costos, servicio de mayor calidad y rentabilidad. Además, facilita la planificación de las operaciones de almacenamiento, optimizando la mano de obra y dimensionando mejor las demandas operativas. Con una alta capacidad de escala, atiende desde pequeñas empresas hasta grandes operaciones, y ofrece tecnología móvil para aumentar la agilidad y eficiencia del control de datos, permitiendo la ejecución de aplicaciones en dispositivos modernos.

Entre las soluciones dirigidas para la gestión logística de las industrias, también se encuentran: TOTVS Optimización Logística,que ofrece control para todo el proceso de recolección y entrega de insumos; TOTVS Ruteo y Entregas, sistema para planificación de rutas y rastreo de carga; y también el TOTVS Gestión de Flotas queproporciona un control efectivo para planificación y control de flotas.

MES by PPI Multitask, a su vez, conecta máquinas industriales al sistema de gestión, eliminando controles manuales y recogiendo datos clave que se transfieren automáticamente al ERP, integrando planificación y ejecución. Es robusto y escalable, adecuado para industrias de todos los tamaños, permitiendo el intercambio automático de datos y procesos entre máquinas. Esto mejora la inteligencia operativa, el control de materiales, la producción y la calidad, haciendo la operación más competitiva.

TOTVS Mantenimiento de Activos es de utilidad para gestionar activos automáticamente, permitiendo programar mantenimientos preventivos y correctivos y monitorear KPI como costos y tiempos de inactividad. Mejora el control de costos, aumenta la vida útil y disponibilidad de los equipos, optimiza recursos y reduce la inactividad. Escalable y personalizable, es adecuado para operaciones de cualquier tamaño e incluye herramientas gráficas y móviles para gestionar y controlar en tiempo real las Órdenes de Servicio.

TOTVS OMS gestiona la distribución que maneja órdenes de venta, análisis comerciales, crédito e inventario, y organiza entregas según las restricciones de los clientes. La solución automatiza la distribución, mejora la planificación logística, evita devoluciones por incumplimiento de plazos y optimiza la ocupación de los vehículos de carga. Esto aumenta la eficiencia operativa, consolida y optimiza pedidos por región y reduce costos operativos, garantizando la satisfacción del cliente.

El sistema TOTVS Planificación Avanzada realiza procesos como MRP (Material requirements planning), carga de máquinas y secuencia de producción, basados en capacidad de producción infinita, permitiendo calcular la mejor secuencia y simular escenarios antes de iniciar la producción. A parte de reducir el tiempo de preparación de máquinas, aumenta la productividad, y ofrece alertas sobre posibles problemas.

«Nuestro conjunto de soluciones orientadas a la Industria 4.0 en América Latina refuerzan el compromiso de TOTVS a impulsar la transformación digital en las operaciones industriales de la región, permitiendo a nuestros clientes enfrentar los desafíos y aprovechar las oportunidades del nuevo mundo industrial. Con nuestra amplia gama de soluciones innovadoras, estamos preparados para liderar el camino hacia un futuro más inteligente, más conectado y eficiente para la industria latinoamericana», concluye Marbec.

Para obtener más información sobre las soluciones de TOTVS para Industria 4.0, acceda aquí

https://es.totvs.com

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Curie Industria Química adopta ERP y BI de TOTVS para apoyar su proyecto de expansión

DESTACADOS, TECNOLOGÍA / Yesid Aguilar

Curie Industria Química, empresa colombiana especializada al por mayor de productos químicos básicos cauchos, plásticos en formas primarias y productos de uso agropecuario, recientemente adoptó soluciones de TOTVS, gigante tecnológico latinoamericano, con el objetivo de recopilar y organizar todos sus procesos y expandir sus operaciones para Brasil.

“Nuestro objetivo con TOTVS es poder contar con un sistema de información verídica y consultable en tiempo real, que nos permita tomar decisiones en nuestra compañía en Colombia y realizar un acompañamiento día a día a nuestra compañía en Brasil”, comenta Javier Rodriguez, COO de Curie Indústria Quimica.

El proyecto de digitalización incluye la implementación del ERP TOTVS Backoffice – Línea Protheus. Con el sistema de gestión, la empresa podrá centralizar la información de todas las operaciones en un solo lugar, unificadas, organizadas en tiempo real para las diversas áreas, lo que llevará a mejores y más rápidas decisiones.

Además del ERP, Curie también pasa a contar con la plataforma de BI Analytics by GoodData, que permitirá a la empresa ver sus informes en paneles dinámicos e intuitivos, con rápida actualización de datos y evolución histórica de KPI, para darle más rapidez y asertividad a su toma de decisiones. Además, la solución se ejecuta en la nube, lo que garantiza la escalabilidad de los datos y la velocidad de crecimiento de sus operaciones.

Para Ivaldo Pereira, gerente general de TOTVS Andina, es una gran satisfacción poder brindarles el apoyo necesario para que avancen en sus proyectos y consoliden su crecimiento en un nuevo mercado. “En TOTVS Andina, nos sentimos sumamente complacidos de poder asistir a Curie Industria Química en su proceso de expansión hacia Brasil. Comprendemos que la expansión a un nuevo país implica una serie de desafíos, y por eso estamos aquí para facilitar este proceso. Estamos seguros de que la alianza entre TOTVS y Curie Industria Química será un éxito rotundo y estamos comprometidos a trabajar de la mano con ellos para brindarles el mejor servicio y acompañamiento durante todo este proceso”, destaca el ejecutivo.

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Seis aportes de la inteligencia artificial al marketing digital

DESTACADOS, TECNOLOGÍA / Yesid Aguilar

La Inteligencia Artificial engloba varios tipos de tecnologías y aplicaciones como: machine learning, redes neuronales y deep learning, entre otras. Hoy en día es posible recolectar una gran cantidad de datos. Sin embargo, sin las potentes capacidades de procesamiento y los algoritmos de la inteligencia artificial sería difícil sacar buenas conclusiones de la información disponible.

El concepto de Inteligencia Artificial data de mediados de 1950. Fue entre 2006 y 2010 cuando alcanzó el nivel de desarrollo suficiente como para comenzar a hacer realidad lo que, hasta entonces, era teoría. La pregunta es: ¿cómo se está aplicando actualmente en el marketing digital?

Empresas como Google, Facebook o Netflix, ya venían utilizando los datos que obtenían de sus clientes y navegantes para ofrecerles productos y recomendaciones personalizadas. Todo esto por medio de las consultas realizadas en el buscador, las publicaciones en los muros, los comentarios; así como de las películas y series consumidas.

Los sofisticados algoritmos utilizados antes, sin embargo, no proveían toda la información que los departamentos de marketing necesitaban. Por eso mismo, cuando las aplicaciones de inteligencia artificial estuvieron disponibles, su implementación se hizo de forma casi inmediata.

En el caso del marketing digital, se utiliza el machine learning, rama de la IA que se enfoca en el uso de datos y algoritmos para imitar la forma en que aprenden los seres humanos, explica Cecilia Hayafuji, CEO de HAL Company, consultora especializada en automatización y omnicanalidad de marketing, ventas y atención al cliente.

En este contexto, afirma la ejecutiva, algunos de los principales aportes que la IA puede hacer al marketing digital son:

Mejoramiento de la estrategia de contenidos

Generar contenidos relevantes para que los visitantes encuentren mejores respuestas. Se utiliza para entender los temas que los buscadores mejor asocian con los intereses de una persona. Facilita la obtención de sugerencias y detalles de métricas.

Capacidad de predicción

Permite predecir cuál de los contactos es más posible que compre. Para este fin, entiende los parámetros o «huellas» que van dejando las personas al interactuar con CRMs, sitios web, correos electrónicos y redes sociales.

Aprovechamiento de asistentes virtuales

Otro uso normal es el de los chatbots o asistentes virtuales, que operan como soporte técnico, medio de consulta o tutores que responden preguntas. Según HubSpot, los bots están desdibujando la línea entre marketing, ventas y servicio al cliente para cambiar radicalmente la forma en que las personas investigan, venden y compran.

Incluso, se están convirtiendo en omnicanales, lo que significa que las personas pueden llegar a chatear a través de cualquier canal de comunicación y no sólo del tradicional como la web o WhatsApp.

Incremento de la productividad

La inteligencia artificial está transformando la gestión de los datos y el marketing no es ajeno a esta tendencia. Es un gran soporte para alcanzar el grado de personalización que los consumidores demandan.

Esto aplica también para las Pymes, que se benefician en términos de productividad, predicción y analítica de datos “digeribles”, útiles para el negocio. Solo es cuestión de implementarla adecuadamente, definiendo objetivos claros y realistas. De esta forma se evita caer en proyectos gigantescos e interminables.

Optimización de la gestión commercial

Algunas acciones específicas en este campo son: redacción de correos efectivos para cierre de negocios; estimación de ventas por industria, vendedor y estacionalidad; así como asistencia para aumentar la tasa de cierre de los vendedores, de acuerdo con la productividad y desempeño de cada vendedor.

Automatización del servicio al cliente

Existen excelentes soluciones para la atención de primer nivel. El desafío es el segundo paso, donde la inteligencia artificial debe discernir si pasarlo o no a un agente. Y en este caso, a cuál, según su experiencia. El aprendizaje por parte de la inteligencia artificial puede hacer que el servicio que se presta a los usuarios sea cada vez más eficiente.

Es un hecho que cada vez hay más canales de comunicación digitales a disposición del público y las empresas. Esto hace que la IA se vuelva indispensable para crecer en forma escalable y sustentable, brindando una excelente atención y bajando drásticamente la tasa de abandono de llamadas o chats.

El asunto es entender qué herramientas o plataformas son las adecuadas para cada necesidad y cada tipo de organización. Se requiere de un análisis y acompañamiento adecuado para que su adopción por parte de los colaboradores sea todo un éxito, asegura Cecilia Hayafuji, CEO de HAL Company.

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IA y sostenibilidad: ¿hay algún problema?

DESTACADOS, TECNOLOGÍA / Yesid Aguilar

Por: Douglas Wallace, Gerente de Ventas de Distrito, América Latina y el Caribe (Excepto Brasil) en Pure Storage

La IA puede hacer cada vez más. Piense en cualquier tema y una herramienta de inteligencia artificial puede generar una imagen o un texto sin esfuerzo. Sin embargo, a menudo se olvida el impacto ambiental de, por ejemplo, generar una imagen mediante IA. Por ejemplo, generar una imagen mediante IA consume aproximadamente la misma cantidad de energía que cargar un teléfono móvil. Un dato relevante si se tiene en cuenta que cada vez más organizaciones apuestan por la IA.

Después de todo, entrenar modelos de IA requiere enormes cantidades de datos, y se necesitan centros de datos para almacenar todos estos datos. De hecho, hay estimaciones de que los servidores de IA (en un escenario promedio) podrían consumir entre 85 y 134 teravatios hora (Twh) de energía anualmente para 2027. Esto equivale a la cantidad total de energía consumida en los Países Bajos en un año. El mensaje es claro: la IA consume mucha energía y, por tanto, tendrá un claro impacto en el medio ambiente.

¿Tiene la IA un problema de sostenibilidad?

Para crear un modelo de IA útil, se necesitan varias cosas. Estos incluyen datos de entrenamiento, una conexión a Internet estable, suficiente espacio de almacenamiento y GPU. Cada componente consume energía hasta cierto punto, pero la potencia informática requerida por las GPU es la que consume más. Según investigadores de OpenAI, la cantidad de potencia informática utilizada se ha duplicado cada 3,4 meses desde 2012.

Se trata de un aumento enorme que probablemente continuará en el futuro próximo, dada la popularidad de varias aplicaciones de IA. Este aumento de la potencia informática está teniendo un impacto cada vez mayor en el medio ambiente. A modo de ejemplo, un estudio de la Universidad de Massachusetts descubrió que entrenar modelos populares de IA podría provocar la emisión de 284.000 kilogramos de CO2, tanto como un automóvil promedio que da 31 vueltas al mundo.

Por lo tanto, las organizaciones que deseen crear un modelo de IA deben sopesar cuidadosamente el valor añadido del modelo de IA frente a su impacto medioambiental. Además de esto, la infraestructura subyacente y las propias GPU deben ser más eficientes (energéticamente).

Reducir el impacto de la IA en el medio ambiente

Varias industrias son importantes durante el proceso de creación de un modelo de IA: la industria de los centros de datos, el sector energético, la industria de los semiconductores, los operadores de telecomunicaciones y la industria del almacenamiento. Para reducir el impacto de la IA en el medio ambiente, es necesario tomar medidas en cada uno de estos sectores para mejorar la sostenibilidad.

La industria del almacenamiento y el papel del almacenamiento flash

En la industria del almacenamiento, se pueden tomar medidas concretas para reducir el impacto ambiental de la IA. Un ejemplo son las soluciones de almacenamiento totalmente flash, que son significativamente más eficientes energéticamente que el almacenamiento tradicional basado en disco (HDD).

En algunos casos, las soluciones totalmente flash pueden ofrecer una reducción del 85 % en el consumo de energía en comparación con los HDD. Algunos proveedores incluso están yendo más allá de los SSD disponibles en el mercado y desarrollando sus propios módulos flash, lo que permite que las matrices totalmente flash se comuniquen directamente con el almacenamiento flash. Esto hace posible maximizar las capacidades de la memoria flash y lograr un rendimiento, uso de energía y eficiencia aún mejores, es decir, los centros de datos requieren menos energía, espacio y refrigeración.

Una ventaja adicional de las soluciones all-flash es que también son más adecuadas para ejecutar proyectos de IA en comparación con las soluciones HDD. Esto se debe a que vincular modelos de IA con datos requiere una solución de almacenamiento que proporcione acceso fácil y confiable a los datos a través de silos y aplicaciones en todo momento; esto a menudo no es posible con una solución de almacenamiento HDD.

Energía de respaldo para centros de datos

Los centros de datos pueden dar un salto de sostenibilidad con técnicas de refrigeración mejores y más eficientes, pero los generadores de respaldo, por ejemplo, también pueden ser más sostenibles. Un buen ejemplo de esto son las instalaciones de energía de respaldo en el centro de datos NorthC en Groningen.

Se trata del primer centro de datos de Europa que utiliza pilas de combustible basadas en hidrógeno verde como energía de respaldo en lugar de los tradicionales generadores diésel. Por supuesto, este hidrógeno tiene que generarse de forma ‘verde’; aquí reside un papel importante para el sector energético. Este sector también está dando grandes pasos: en 2023, la mitad de la energía en los Países Bajos se generará a partir de fuentes renovables.

La industria de semiconductores

Se necesita más energía procedente de fuentes renovables porque los fabricantes de semiconductores, especialmente de las GPU que forman la base de muchos sistemas de IA, están haciendo que sus chips sean cada vez más potentes y requieran más energía para funcionar. Por ejemplo, hace 25 años, una GPU contenía un millón de transistores, tenía un tamaño de alrededor de 100 mm² y no consumía tanta energía.

Hoy en día, las GPU contienen 14 mil millones de transistores, miden alrededor de 500 mm² y consumen 200 W de energía. Entonces hay GPU más potentes y, como resultado, consumen más energía. Por tanto, la industria de los semiconductores necesita apostar mucho por la eficiencia energética, algo que ya está sucediendo. Por ejemplo, la eficiencia energética del proceso de producción se mejora constantemente y se experimenta mucho con nuevos materiales. En esto, también cuentan con la ayuda de la UE que, con su Ley de Chips, apuesta por la potencia informática, la eficiencia energética, los beneficios medioambientales y la IA.

Operadores de telecomunicaciones

Los operadores de telecomunicaciones son esenciales para un intercambio de datos rápido y fiable. Esto es relevante porque la efectividad de la IA depende en gran medida de que los datos se generen en algún lugar y luego tengan que ser transportados al centro de datos donde se ejecuta la IA. Por ejemplo, considere una aplicación de IA que necesita información de sensores en una fábrica. Los operadores de telecomunicaciones pueden volverse más sostenibles de varias maneras, como centrándose en la innovación o reduciendo las emisiones en la cadena de suministro.

Conclusión

La IA tendrá un impacto en el medio ambiente, pero iniciativas como cambiar al almacenamiento flash o mejorar la sostenibilidad del centro de datos pueden reducir este impacto. Cada sector puede tomar medidas concretas hacia un rumbo más sostenible. Esto ya se está haciendo a gran escala, pero siempre se puede hacer más rápido. ¡Es importante seguir invirtiendo para combatir el cambio climático!

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