Todo lo que debes saber de visión artificial: ejemplos y aplicaciones

Visión artificial: definición, usos y aplicaciones generales

Visión artificial: definición, usos y aplicaciones generales

Hablar a estas alturas de nuevas tecnologías resulta una contradicción, ya que muchas de ellas se encuentran plenamente instauradas en nuestro día a día desde hace años e incluso décadas. ¿Sabías que algo tan “novedoso” como la inteligencia artificial, “nació” en la década de los 50? El motivo por el que nos suena tan actual es porque es ahora en plena tercera década del s. XXI, cuando se está explotando todo su potencial y sus aplicaciones se están democratizando hasta no necesitar un título de ingeniería para hacer uso de ellas.

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Breve historia de la inteligencia artificial: origen, datos y auge de la IA

Hitos y breve historia de la Inteligencia Artificial

Hitos y breve historia de la Inteligencia Artificial

 

La inteligencia artificial para quienes no la usan a diario, supone un término muy ligado a lo que las historias de Hollywood y los libros de Philip K. Dick y Asimov entre otros, ha calado culturalmente, pero la realidad es que se trata de un conjunto de tecnologías no solo casi centenarias, sino además muy asentada en nuestro día a día y que ofrece soluciones muy eficaces a procedimientos que usamos sin darnos cuenta. Es por ello que, tras definir el término y los usos de la inteligencia artificial, desde elternativa nos gustaría profundizaros en su origen, los datos más relevantes, curiosidades históricas y su actual auge en sectores como el retail, la banca y los seguros entre otros.

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¿Qué es y por qué es importante el uso de inteligencia artificial?

Definir los usos de la inteligencia artificial de forma cotidiana es clave para entender esta tecnología

 

La inteligencia artificial hace tiempo que dejó de ser “ciencia ficción” para convertirse, casi sin darnos cuenta, en parte de nuestro día a día. De hecho, aunque suene novedosa, lleva con nosotros casi un siglo desde que el considerado como padre de la inteligencia artificial, Alan Turing, comenzara a trabajar en los años 30 en sistemas de computación capaces de simular el comportamiento humano, alcanzando su teorización en la década de los 50 con el estudio aún hoy vigente “Computing Machinery and Intelligence”. Desde entonces, el uso de inteligencia artificial ha ido de la mano de grandes avances e hitos tecnológicos, así como del desarrollo de algoritmos, siendo la “culpable” de que hoy día hablemos de smartphones en vez de teléfonos móviles, una foto sea capaz de traducirnos un texto en cualquier idioma o que una computadora gane al campeón mundial de ajedrez.

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Cómo obtener el máximo rendimiento de la transformación de datos en información válida para la empresa

El proceso de transformar los datos en información válida no se suele aplicar al 100% de los conjuntos disponibles en una empresa.

El proceso de transformar los datos en información válida no se suele aplicar al 100% de los conjuntos disponibles en una empresa.

Se estima que tan solo el 12% de toda la información de la que dispone una empresa, se analiza y se aprovecha adecuadamente. Esta baja cifra significa que el 88% de la información restante queda sin aprovechar debido a un ineficiente proceso de transformación de datos en información válida, es decir, en información que se puede tratar, monetizar y resultar provechosa para el crecimiento de la empresa. ¿Cómo podríamos equilibrar estos porcentajes?, ¿cómo transformar la totalidad de los datos en información?

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Procesos ETL y ELT: en qué se diferencian y cuál es el más indicado para mi estrategia de datos

Procesos ETL y ELT: ¿cuál conviene más a nuestra estrategia de gestión de datos?

Procesos ETL y ELT: ¿cuál conviene más a nuestra estrategia de gestión de datos?

A la hora de establecer una estrategia de integración de datos, dos son los procesos más comunes para ello: procesos ETL y procesos ELT, que abordan las mismas fases de tratamiento de datos pero que, según las necesidades de cada estructura empresarial y, sobre todo, de factores como la necesidad de rápida clasificación o disposición de datos, lo hacen en distinto orden.

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Guía para incrementar un 50% la productividad incorporando Talend Data Fabric en la gestión Big Data

Cómo incrementar hasta un 50% la productividad con la guía Talend Data Fabric

Cómo incrementar hasta un 50% la productividad con la guía Talend Data Fabric

Las soluciones empresariales Talend para la gestión de datos corporativos son líder en el mercado big data gracias a convertir entornos en data-driven. A su usabilidad y fácil aplicación en cualquier ecosistema empresarial se le suma su amplitud de tareas relacionadas con la total gobernanza del dato. Desde Elternativa se ha apostado por Talend como la herramienta perfecta, en una alianza que nos convierte en la única empresa de España y Latinoamérica certificada como Platinum Partner y acreditada en Talend Cloud.

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Los 6 tipos de datos incorrectos a evitar para una empresa con enfoque data-driven

 

La clave para un enfoque data-driven y, con ello, asegurar a la empresa un crecimiento óptimo en base a la información corporativa, viene no solo de obtener datos sobre la actividad y los clientes, sino de la importancia de que estos datos sean de calidad y, sobre todo, que no sean erróneos.

Hoy en día, la principal fuente de toma de decisiones empresariales proviene de los conjuntos de datos recopilados. Esto lleva a los CEO a una creciente preocupación porque estas fuentes no sean erróneas para evitar acciones basadas en información errónea. ¿Cómo localizar los diferentes tipos de datos incorrectos que pueden acabar en nuestras bases y, sobre todo, cómo podemos evitarlos?

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¿Cuáles son las mayores sanciones por RGPD en los últimos 3 años? La importancia de la protección del dato

as sanciones por RGPD nos conciencian sobre la importancia del cuidado de la gestión de datos

as sanciones por RGPD nos conciencian sobre la importancia del cuidado de la gestión de datos

El pasado 25 de mayo se cumplieron tres años desde que entrada en vigor la RGPD, también conocida como GDPR: la normativa europea relativa a la protección de datos de los ciudadanos europeos. Desde aquel mayo de 2018 han sido numerosas las empresas que han tenido que renovar sus políticas de recopilación y  para hacerlas coincidir a toda prisa con el marco regulador común, pero otras tantas que han obviado sus obligaciones, conllevándoles sustanciosas multas en ocasiones millonarias. ¿Cuáles son las mayores sanciones por incumplimiento de la RGPD impuestas en estos tres años de vigencia?, ¿qué debemos, – y no debemos-, hacer para una correcta protección del dato?

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