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Cómo las empresas del mundo real se están transformando con la IA: con 50 nuevas historias

Inteligencia Artificial Generativa, Papers de Investigación Científica /

Recientemente, encargamos un estudio con IDC, The Business Opportunity of AI , para descubrir nuevos conocimientos sobre el valor comercial y ayudar a guiar a las organizaciones en su camino hacia la transformación de la IA. Uno de los aspectos más destacados de mi carrera siempre ha sido conectarme con clientes y socios de diferentes industrias para aprender cómo utilizan la tecnología para impulsar sus negocios. En los últimos 30 años, hemos visto cuatro cambios importantes en las plataformas: desde el servidor cliente a Internet y la web, a los dispositivos móviles y la nube, y ahora, el próximo gran cambio en las plataformas, la IA.  A medida que el cambio de plataforma actual hacia la IA sigue ganando impulso, Microsoft está trabajando para comprender cómo las organizaciones pueden generar valor comercial duradero. Recientemente, encargamos un estudio con IDC, The Business Opportunity of AI , para descubrir nuevos conocimientos sobre el valor comercial y ayudar a guiar a las organizaciones en su camino hacia la transformación de la IA. El estudio descubrió que por cada dólar que las organizaciones invierten en IA generativa, obtienen un promedio de 3,70 dólares a cambio, y descubrió información sobre el potencial futuro de la IA para remodelar los procesos comerciales e impulsar el cambio en todas las industrias. Conozca las 5 principales tendencias de IA que debemos tener en cuenta según IDC y Microsoft Hoy en día, más del 85 % de las empresas de Fortune 500 utilizan soluciones de inteligencia artificial de Microsoft para dar forma a su futuro. Al trabajar con organizaciones grandes y pequeñas, en todos los sectores y geografías, hemos visto que la mayoría de las iniciativas de transformación están diseñadas para lograr uno de los cuatro resultados comerciales siguientes:   En este blog, hemos recopilado más de 300 de nuestros ejemplos favoritos de la vida real de cómo las organizaciones están adoptando las probadas capacidades de IA de Microsoft para generar impacto y dar forma al cambio de plataforma actual hacia la IA. Hoy, hemos agregado nuevas historias de clientes que utilizan nuestras capacidades de IA al comienzo de cada sección. Actualizaremos esta historia periódicamente con más. Esperamos que encuentre uno o dos ejemplos que puedan inspirar su propio viaje de transformación. Enriqueciendo las experiencias de los empleados La IA generativa está transformando verdaderamente la productividad y el bienestar de los empleados. Nuestros clientes nos dicen que al automatizar tareas repetitivas y mundanas, los empleados tienen más tiempo para dedicarse a tareas más complejas y creativas. Este cambio no solo hace que el entorno de trabajo sea más estimulante, sino que también aumenta la satisfacción laboral. Impulsa la innovación, proporciona información útil para una mejor toma de decisiones y respalda oportunidades de capacitación y desarrollo personalizadas, todo lo cual contribuye a un mejor equilibrio entre el trabajo y la vida personal. Los clientes de todo el mundo han informado de mejoras significativas en la productividad de los empleados con estas soluciones de IA: Nuevas historias: Reinventando la interacción con el cliente Hemos visto excelentes ejemplos de cómo la IA generativa puede automatizar la creación de contenido, garantizando que haya materiales nuevos y atractivos listos para usar. Personaliza las experiencias de los clientes al analizar los números, lo que aumenta las tasas de conversión. Facilita las operaciones, lo que ayuda a los equipos a lanzar campañas más rápido. Además, impulsa la innovación, creando experiencias que deleitan a los clientes y aligeran la carga del personal. Adoptar la IA generativa es clave para las organizaciones que desean reinventar la interacción con los clientes, mantenerse a la vanguardia e impulsar la innovación y la eficiencia. Nuevas historias: ————————————————————————————————————————– Reestructurando el proceso de negocio La transformación de las operaciones es otra forma en que la IA generativa fomenta la innovación y mejora la eficiencia en diversas funciones empresariales. En el ámbito del marketing, puede crear contenido personalizado para atraer realmente a diferentes públicos. En el ámbito de la gestión de la cadena de suministro, puede predecir las tendencias del mercado para que las empresas puedan optimizar sus niveles de inventario. Los departamentos de recursos humanos pueden acelerar el proceso de contratación, mientras que los servicios financieros pueden utilizarla para la detección de fraudes y la evaluación de riesgos. Con la IA generativa, las empresas no solo están perfeccionando sus procesos actuales, sino que también están descubriendo nuevas y emocionantes oportunidades de crecimiento. Nuevas historias: ————————————————————————————————————————– Doblando la curva de la innovación La IA generativa está revolucionando la innovación al acelerar los procesos creativos y el desarrollo de productos. Está ayudando a las empresas a generar nuevas ideas, diseñar prototipos e iterar rápidamente, reduciendo el tiempo necesario para llegar al mercado. En la industria automotriz, está diseñando vehículos más eficientes, mientras que en la industria farmacéutica, está creando nuevas moléculas de medicamentos, acortando años de tiempo de investigación y desarrollo. En educación, transforma la forma en que los estudiantes aprenden y logran sus objetivos. A continuación, se muestran más ejemplos de cómo las empresas están adoptando la IA generativa para dar forma al futuro de la innovación. Nuevas historias: ————————————————————————————————————————– Leer más : IDC InfoBrief: patrocinado por Microsoft, Oportunidad de negocio de la IA en 2024, IDC# US52699124, noviembre de 2024 Microsoft Blog. A. T. traducido al español

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Presentamos Apple  Invitaciones, una nueva app que une a la gente en ocasiones especiales

Ciberseguridad y Protección de Datos, Inteligencia Artificial Generativa, Inteligencia Artificial News, IoT, Nube e Infraestructura como Servicio /

Apple ha anunciado hoy Apple  Invitaciones, una nueva app para el iPhone que permite crear invitaciones personalizadas para reunir a amigos y familiares con motivo de cualquier ocasión.   Los usuarios pueden utilizar Apple  Invitaciones para crear y compartir fácilmente invitaciones, confirmar asistencia, colaborar en álbumes compartidos e interactuar con listas de Apple Music. A partir de hoy, los usuarios pueden descargar Apple  Invitaciones desde el App Store o acceder en la web a través de icloud.com/invites. Las personas con una suscripción a iCloud+ pueden crear invitaciones, y cualquiera puede confirmar asistencia, incluso si no tiene una cuenta de Apple o un dispositivo Apple. «Con Apple  Invitaciones, un evento cobra vida desde el instante en el que se crea la invitación, y los usuarios pueden compartir recuerdos imborrables incluso después de la reunión», ha dicho Brent Chiu-Watson, director sénior de Marketing Mundial de Apps y iCloud de Apple. «Apple  Invitaciones reúne funciones que nuestros clientes ya conocen y tanto les gustan del iPhone, iCloud y Apple Music, y se lo pone muy fácil para planificar eventos especiales». Invitaciones fantásticas que crean y capturan momentos compartidos Para empezar a usar Apple  Invitaciones, los usuarios pueden elegir una imagen de su fototeca o de la galería de fondos de la app, una selecta colección de imágenes que representan diferentes ocasiones y temas para eventos. Las integraciones con Mapas y Tiempo ofrecen a los invitados indicaciones para desplazarse al evento y la previsión meteorológica del día señalado. Además, los participantes pueden contribuir fácilmente con fotos y vídeos a un álbum compartido específico de cada invitación para guardar recuerdos y revivir el evento entre todos. Y gracias a las playlists colaborativas, las personas que tengan una suscripción a Apple Music pueden crear una banda sonora especial para el evento, a la que los invitados podrán acceder directamente desde Apple  Invitaciones. Con Apple Intelligence, las invitaciones son aún más divertidas Apple Intelligence permite crear invitaciones muy especiales con facilidad. Los usuarios pueden aprovechar la experiencia integrada de Image Playground para producir imágenes originales a partir de conceptos, descripciones y personas de su fototeca. Y a la hora de redactar las invitaciones, pueden usar Herramientas de Escritura para dar con la expresión perfecta para cada ocasión.1 Formas sencillas de gestionar eventos y participar en ellos Las personas que organizan el evento controlan toda la experiencia. Pueden ver y gestionar fácilmente los eventos, compartir invitaciones con un enlace, ver las respuestas y elegir los detalles que quieren incluir en la vista previa, como el fondo para el evento o la dirección de una casa. Los invitados pueden ver y responder a una invitación con la nueva app para el iPhone o en la web sin una suscripción a iCloud+ o una cuenta de Apple. Los asistentes deciden si sus detalles se muestran a los demás, y pueden abandonar un evento o denunciarlo cuando quieran. Prestaciones exclusivas con suscripción a iCloud+ Además de crear eventos en Apple  Invitaciones, las personas suscritas a iCloud+ tienen acceso a muchas más prestaciones prémium: Los usuarios pueden informarse sobre la suscripción a iCloud+ en apple.com/icloud, con planes desde 0,99 €. Disponibilidad Apple  Invitaciones está disponible desde hoy mismo como descarga gratuita desde el App Store para todos los modelos de iPhone con iOS 18 o posterior, y también se puede acceder a la app desde icloud.com/invites. Algunas prestaciones no están disponibles en todas las regiones o idiomas. Más información en apple.com/es/ios/feature-availability. Apple News. Traducido al español

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NVIDIA RTX Mega Geometry ya disponible con nuevas muestras de Vulkan

Inteligencia Artificial Generativa, Inteligencia Artificial News /

Los detalles geométricos en los gráficos por computadora han aumentado exponencialmente en los últimos 30 años. Para renderizar activos de alta calidad con mayor cantidad de instancias y mayor densidad de triángulos, NVIDIA presentó RTX Mega Geometry.  RTX Mega Geometry está disponible hoy a través de NVIDIA RTX Kit , un conjunto de tecnologías de renderizado para juegos con trazado de rayos con IA, renderizar escenas con una geometría inmensa y crear personajes de juegos con imágenes fotorrealistas. Como parte de este lanzamiento, se han puesto a disposición de todos los desarrolladores nuevos ejemplos de Vulkan. Estos ejemplos de código abierto muestran cómo se pueden usar grupos de triángulos para crear estructuras de aceleración más rápido, renderizar cantidades masivas de geometría animada, modelos de trazado de ruta con nivel de detalle (LoD) de transmisión y más. NVIDIA también está lanzando dos bibliotecas para ayudar a procesar la geometría en grupos. Para obtener más información sobre RTX Mega Geometry, consulte la documentación en GitHub . Para obtener más información sobre ejemplos individuales de Vulkan, visite cada repositorio. Muestra: Clústeres animados Este ejemplo presenta los clústeres y muestra cómo usar la extensión VK_NV_cluster_acceleration_structure para trazar rayos en escenas animadas masivas. Con NVIDIA RTX Mega Geometry, las estructuras de aceleración para objetos animados se pueden crear más rápido que con las API anteriores. También muestra cómo se pueden rasterizar los clústeres con VK_EXT_mesh_shader. Para obtener más información, consulte el repositorio de GitHub vk_animated_clusters . Ejemplo: Estructura de aceleración de nivel superior particionada Con frecuencia, solo cambian partes de una escena entre fotogramas. La nueva extensión VK_NV_partitioned_acceleration_structure permite que las aplicaciones reconstruyan partes de una estructura de aceleración de nivel superior (TLAS) cuando cambia parte de una escena, en lugar de toda la escena. El ejemplo de TLAS particionada muestra esta extensión mediante una simulación simple de más de 100 000 objetos físicos. Para obtener más información, consulte el repositorio de GitHub vk_partitioned_tlas . Ejemplo: teselación dinámica para clústeres Este ejemplo muestra cómo usar clústeres y VK_NV_cluster_acceleration_structure para trazar la ruta de teselación dinámica con desplazamiento, lo que requiere la generación de geometría por cuadro. También puede representar el contenido usando VK_NV_mesh_shader. Para obtener más información, consulte el repositorio de GitHub vk_tessellated_clusters . Ejemplo: Nivel de detalle de los clústeres Este ejemplo muestra una técnica de LoD continua que utiliza clústeres que utilizan VK_NV_cluster_acceleration_structure para el trazado de rayos. También puede rasterizar el contenido utilizando VK_NV_mesh_shader. Además, el ejemplo implementa un sistema de transmisión a pedido de RAM a VRAM para la geometría. Para obtener más información, consulte el repositorio de GitHub vk_lod_clusters . Biblioteca: Generador de clusters nv_cluster_builder es una pequeña biblioteca genérica de agrupamiento espacial en C++, creada para agrupar mallas de triángulos para el trazado de rayos. Implementa un algoritmo similar a las técnicas de división de nodos recursivos que a veces se utilizan para crear jerarquías de volúmenes delimitadores. Si bien está limitada a divisiones alineadas con ejes, sus resultados funcionan bien para el trazado de rayos. Para obtener más información, consulte el repositorio de GitHub nv_cluster_builder . Biblioteca: Generador de clústeres de nivel de detalle nv_lod_cluster_builder es una biblioteca de mallas LoD continuas que permite un control detallado de los detalles geométricos dentro de una malla, en comparación con el LoD discreto tradicional. Los grupos de triángulos se calculan previamente con cuidado diezmando la malla original de manera que se puedan combinar sin problemas en diferentes niveles de LoD. En el momento de la renderización, se puede seleccionar un subconjunto de estos grupos para proporcionar de manera adaptativa la cantidad de detalles requerida a medida que la cámara recorre la escena. Para obtener más información, consulte el repositorio de GitHub nv_cluster_lod_builder . Estas muestras de RTX Mega Geometry son parte del NVIDIA RTX Kit. Obtenga más información sobre las tecnologías del RTX Kit en el sitio web del NVIDIA RTX Kit hoy mismo. Haga preguntas, brinde comentarios y debata con otros desarrolladores en los foros para desarrolladores de NVIDIA sobre trazado de rayos . Recursos relacionados NVIDIA Blog. C. K., P. K., P. G. y N. B. Traducido al español

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Elegir el mejor tratamiento médico con la ayuda de la IA

Inteligencia Artificial en la Salud Humana, Inteligencia Artificial Generativa, Papers de Investigación Científica /

Para avanzar en la medicina moderna, los investigadores de la EPFL están desarrollando herramientas de diagnóstico basadas en inteligencia artificial. Su objetivo es predecir el mejor tratamiento que debe recibir un paciente. Charlotte Bunne, directora del grupo de Inteligencia Artificial en Medicina Molecular de la EPFL , está desarrollando algoritmos de IA para comprender mejor los datos increíblemente complejos y de alta dimensión que representan los cientos de capas de tejido y marcadores de proteínas en una célula individual. La revista Dimensions de la EPFL habló con Charlotte Brunne sobre su trabajo en la vanguardia de la IA en medicina y biología. ¿Podría describir el enfoque de su investigación? Estamos desarrollando herramientas de diagnóstico para clínicas que funcionan con tecnologías de IA. Esto incluye predecir el mejor tratamiento que debe recibir un paciente, tratar de comprender el estado de la enfermedad en el que se encuentra un paciente y descifrar biomarcadores importantes o posibles dianas farmacológicas que debemos investigar más a fondo. Es importante destacar que el perfil molecular y, por lo tanto, en última instancia, el fenotipo de la enfermedad asociada de cada paciente, es único para cada persona. Adaptar las terapias al perfil molecular de un individuo requiere tanto mediciones que capturen los factores celulares y moleculares que influyen en la respuesta al tratamiento como tecnologías de IA potentes que predigan de manera sólida los factores a partir de los conjuntos de datos biomédicos correspondientemente grandes y de alta dimensión que se originan en varios experimentos. Y aunque vemos estos increíbles logros de la IA en la visión y el lenguaje, los datos biológicos son muy diferentes: las mediciones son indirectas, ocultas, multimodales y representan solo instantáneas de un sistema inherentemente dinámico que gobierna los procesos biológicos subyacentes. No podemos simplemente aplicar tecnologías de IA desarrolladas para el lenguaje al campo de la biología, necesitamos adaptar las arquitecturas y los algoritmos de aprendizaje a las complejidades de los datos y sistemas biológicos. Si bien estos grandes modelos de redes neuronales que desarrollamos suelen ser cajas negras en términos de sus predicciones, debemos diseñarlos de tal manera que al menos comprendamos qué factores biológicos han contribuido a una predicción. Esta comprensión es crucial para el descubrimiento de biomarcadores y dianas farmacológicas, ya que destaca mecanismos y vías biológicas específicas vinculadas a la enfermedad, lo que revela nuevas oportunidades terapéuticas. Cuéntame un poco sobre tus antecedentes: ¿cómo comenzaste a trabajar en este área tan vanguardista? ¿Cómo despertó tu interés? Empecé pronto. A los 14 años participé en un programa de becas para estudiantes de secundaria en el Centro Alemán de Investigación del Cáncer y me fascinaba trabajar en biología sintética, un campo que combina ingeniería, informática y biotecnología. Desde entonces, estoy convencido de que solo los enfoques verdaderamente interdisciplinarios nos permitirán alcanzar nuestras metas. Ahora, en mi cátedra estoy afiliado conjuntamente con la Escuela de Ciencias de la Vida y la Escuela de Ciencias Informáticas de la EPFL. Cuando era estudiante de secundaria, modificamos células bacterianas simples para que tuvieran una nueva función: eso nos permitió usarlas como pequeñas máquinas en un producto. Ahora, me interesa cómo podemos diseñar células humanas para que tengan propiedades diagnósticas, cómo podemos predecir su comportamiento ante terapias o cómo podemos reprogramarlas para que pasen de una enfermedad a un estado saludable. Por lo tanto, aunque los objetivos, las herramientas y, en particular, el nivel de complejidad no podrían ser más diferentes del trabajo que hice cuando tenía 14 años, la esencia sigue siendo la misma. Es evidente que este campo de investigación es un importante impulsor de la medicina personalizada. ¿Con qué rapidez está evolucionando? ¿Ha alcanzado su máximo potencial en los últimos años con los avances en inteligencia artificial? Soy un investigador joven, así que me he sumado a una revolución que lleva ya algún tiempo ocurriendo. El campo se ha transformado increíblemente rápido en los últimos tiempos debido a la forma en que ahora podemos generar datos biológicos de alto rendimiento con una resolución sin precedentes. Organizar colecciones masivas de conjuntos de datos biomédicos es la base para entrenar grandes redes neuronales. Por ejemplo, gran parte del éxito del último Premio Nobel de Química, otorgado en parte a los científicos que desarrollaron la herramienta de predicción de la estructura de las proteínas AlphaFold, se debe al Protein Data Bank, una gran colección de estructuras de proteínas disponible de forma gratuita para cualquier persona. Nuestra investigación se desarrolla en un nivel superior, donde intentamos simular la función biológica y el comportamiento de las células y los tejidos. Basamos nuestros modelos de IA en datos que miden cientos de características en células individuales y brindan información sobre la ubicación subcelular, la presencia y la abundancia de proteínas y moléculas individuales dentro de una célula. Cada vez recopilamos más datos muy completos en bases de datos, por lo que el progreso se debe a una combinación de la disponibilidad de más muestras y la obtención de datos muy completos y de muy alta resolución de células humanas. Sin embargo, a menudo todavía trabajamos en regímenes de pocos datos y carecemos de conjuntos de datos completos que, por ejemplo, capturen procesos celulares dinámicos a lo largo del tiempo y en escalas físicas: en particular, los datos pareados que vinculan los cambios moleculares con los comportamientos a nivel de tejido son escasos, lo que significa que debemos ser creativos al desarrollar sistemas de IA para superar estas limitaciones. Comprender plenamente la complejidad de los sistemas biológicos –que implican innumerables interacciones moleculares que se organizan en dinámicas generales a nivel de sistemas en escalas de tiempo que van desde picosegundos hasta procesos que ocurren a lo largo de años– es una tarea monumental.Charlotte Bunne Usted mencionó la recopilación de datos y las bases de datos que han sido una base fundamental para el trabajo que está realizando ahora. Claramente, existen problemas relacionados con la privacidad y con la forma en que se pueden utilizar los datos de los pacientes para entrenar algoritmos de aprendizaje automático. ¿Cómo funciona esto y cómo se ubica

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Estudio de IBM: La generación de IA mejorará el desempeño financiero de los bancos en 2025

Big Data y Analítica Avanzada, Bigtech y Fintech, Inteligencia Artificial Generativa, Inteligencia Artificial News /

Las iniciativas están madurando desde pilotos y pruebas de concepto hasta estrategias específicas para toda la empresa. ARMONK, NY , 5 de febrero de 2025 / PRNewswire / — IBM (NYSE: IBM ) publicó hoy sus expectativas anuales para la tecnología y la transformación en la industria global de servicios financieros para el próximo año en el IBM Institute for Business Value 2025 Outlook for Banking and Financial Markets . Ideas clave «Estamos viendo un cambio significativo en la forma en que se está implementando la IA generativa en la industria bancaria, ya que las instituciones están pasando de una amplia experimentación a un enfoque empresarial estratégico que prioriza las aplicaciones específicas de esta poderosa tecnología», afirmó Shanker Ramamurthy, Director General Global de Banca y Mercados Financieros de IBM Consulting. «Mientras los bancos y otras instituciones financieras de todo el mundo se preparan para un año crucial de inversión en transformación, tecnología y talento, anticipamos que sus esfuerzos se unirán en torno a iniciativas que utilicen la IA generativa para mejorar la experiencia del cliente, impulsar la eficiencia operativa, reducir los riesgos y modernizar la infraestructura de TI». El informe comparte información extraída del análisis del sentimiento de los líderes ejecutivos de la industria, el comportamiento de los clientes bancarios y los datos económicos de ocho mercados principales ( Estados Unidos , Canadá , la Unión Europea, el Reino Unido , Japón , China , India y Japón ) y lo que las instituciones financieras y sus socios del ecosistema pueden extraer de las tendencias. Para obtener una perspectiva adicional y descargar el informe completo, visite https://ibm.co/2025-banking-financial-markets-outlook . IBM es un proveedor líder de inteligencia artificial empresarial, arquitectura de nube híbrida, seguridad y conocimientos ESG para el sector de servicios financieros global. Su profunda experiencia en la industria, su amplia cartera de servicios y soluciones y su sólido ecosistema de socios fintech potencian la colaboración, la innovación y la creación con los clientes. Como socio de confianza de bancos, aseguradoras, mercados de capitales y proveedores de pagos, IBM guía a las instituciones financieras en todas las etapas de sus procesos de transformación digital a través de IBM Consulting y ofrece la infraestructura, el software y los servicios comprobados que necesitan a través de IBM Technology. Para obtener más información, visite  www.ibm.com/industries/banking-financial-markets . El IBM Institute for Business Value, el centro de investigación y liderazgo de IBM, combina datos de investigación y desempeño globales con la experiencia de pensadores del sector y académicos líderes para ofrecer perspectivas que hagan que los líderes empresariales sean más inteligentes. Para obtener más información sobre liderazgo de opinión de primer nivel, visite www.ibm.com/ibv . IBM News. Traducido al español

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Un estudio global de Lenovo revela que el ROI sigue siendo la mayor barrera para la adopción de IA, a pesar de que el gasto se ha triplicado

Inteligencia Artificial Generativa, Inteligencia Artificial News /

Una investigación encargada por Lenovo revela que el cuarenta y dos por ciento de las organizaciones globales planean institucionalizar casos de uso de IA generativa, 5 de febrero de 2025 – Los líderes empresariales y los responsables de la toma de decisiones de TI confirman que el uso de la IA alcanzará niveles de adopción generalizados a medida que las organizaciones dediquen una mayor parte de sus presupuestos de TI a las implementaciones de IA, según una nueva investigación de IDC encargada por Lenovo. El nuevo manual global para CIO de 2025 titulado It’s Time for AI-nomics (Es hora de la economía de la IA), destaca que las expectativas de gasto en IA por parte de los responsables de la toma de decisiones de TI a nivel mundial casi se triplicarán en 2025 en comparación con el año pasado. Pero los desafíos críticos incluyen retornos financieros inciertos sobre estas inversiones y brechas en la preparación organizacional. Demostrar el ROI: la mayor barrera Si bien la mayoría de los casos de uso de IA han cumplido con las expectativas de las empresas, demostrar el retorno de estas inversiones sigue siendo un desafío: el riesgo financiero y el ROI incierto se ubican como las mayores barreras para la adopción de IA. Esta tensión se ve magnificada por una desconexión entre las crecientes inversiones en IA y las dudas generalizadas entre los tomadores de decisiones sobre su valor. A pesar del aumento previsto en el gasto en IA, los tomadores de decisiones empresariales no son unánimes en su optimismo sobre su impacto. El CIO Playbook reveló que el 37% de los directivos siguen siendo escépticos o tienen reservas respecto de la IA, mientras que aproximadamente 9 de cada 10 encuestados que adoptaron IA, en su mayoría profesionales de TI, dijeron que la IA había cumplido con sus expectativas. Esto pone de relieve una brecha significativa entre el potencial ilimitado de la IA y la confianza empresarial. La adopción de la IA generativa se acelera Los líderes de TI esperan que la IA represente casi el 20% de los presupuestos tecnológicos en 2025, impulsada por la adopción acelerada de casos de uso de IA generativa. Si bien solo el 11% de las empresas utilizan actualmente aplicaciones impulsadas por GenAI, se espera que este número se cuadriplique hasta el 42% en el próximo año. Se espera que los departamentos de operaciones de TI, desarrollo de software y marketing vean el nivel más alto de aplicaciones GenAI. “La IA es una maratón y una carrera de velocidad que requiere esfuerzos paralelos para avanzar rápidamente hacia la modernización de los sistemas, al tiempo que se garantiza la preparación de las pilas de tecnología para el futuro”, afirmó Ken Wong, presidente del grupo de soluciones y servicios de Lenovo . “Nuestra investigación muestra que las organizaciones necesitan simplificar el diseño, la implementación y la integración de las soluciones de IA para demostrar el impacto de estas inversiones. Esto infundirá mayor confianza e impulsará futuras inversiones”. Cómo superar los desafíos de la preparación organizacional La investigación también revela varios desafíos de preparación organizacional. Si bien las cuestiones éticas y los sesgos en la IA y el aprendizaje automático se mencionaron como el aspecto más complejo o riesgoso de la IA, más de la mitad de las empresas globales no tienen una política de gobernanza, riesgo y cumplimiento (GRC) de la IA en vigor. Para lograr las ganancias de productividad convincentes prometidas con los agentes y asistentes de IA, las organizaciones también deben capacitar y mejorar las habilidades del personal, modernizar los sistemas de TI para integrar eficazmente estas herramientas y establecer procesos organizacionales que ayuden a gestionar el uso ético y responsable de estas herramientas.  Calidad de los datos: un factor crítico para el éxito El informe AI-nomics también destaca la importancia fundamental de la calidad de los datos para lograr una implementación exitosa de la IA. Garantizar la soberanía y el cumplimiento de los datos, así como la disponibilidad de datos de calidad, fueron citados como los factores más importantes para el éxito de las implementaciones, mientras que los fallos de la IA se deben con mayor frecuencia a problemas de calidad de los datos, costes de TI e integración de la IA con los sistemas y procesos existentes. En este sentido, el 33% de los encuestados afirmó que sus organizaciones desarrollarán capacidades de gestión de datos en los próximos 12 meses. La necesidad de asociaciones cualificadas A pesar de la urgencia de avanzar en materia de IA, las empresas reconocen que no pueden hacerlo solas. La falta de experiencia especializada es la razón más común para no invertir en IA, mientras que la investigación concluyó que el acceso a socios con sólidas capacidades de IA sigue siendo uno de los factores más importantes para una implementación exitosa de la IA. “Para aprovechar el poder transformador de la IA, las organizaciones necesitan una estrategia basada en datos que garantice la escalabilidad, la interoperabilidad y resultados comerciales tangibles”, afirmó Ashley Gorakhpurwalla, presidente del grupo de soluciones de infraestructura de Lenovo . “En Lenovo, creemos que un enfoque híbrido de la IA (que integre y permita sin problemas modelos privados y públicos) es esencial para ofrecer soluciones escalables, generar un impacto mensurable y acelerar la transformación empresarial impulsada por la IA”. Explora el Manual del CIO 2025 completo . Para obtener más información sobre las ofertas de IA híbrida de Lenovo, visite: Lenovo News. Traducido al español

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Pascal Bourguet y Rob Cato de Lenovo reciben el premio Top 50 Most Influential Channel Chiefs de CRN en 2025

Eventos Tecnológicos /

El premio anual reconoce a los principales ejecutivos de TI por construir un ecosistema de canal sólido y ayudar a sus socios y clientes a navegar en una industria cambiante. Lenovo anunció hoy que Pascal Bourguet, director de operaciones de mercados internacionales y director de canal global, y Rob Cato, vicepresidente y director de canal de Norteamérica, han sido incluidos en la lista CRN® Channel Chiefs 2025. La prestigiosa lista reconoce a los ejecutivos de distribución y proveedores de TI que impulsan la estrategia y establecen la agenda de canal para sus empresas. Bourguet y Cato también fueron nombrados entre los 50 jefes de canal más influyentes, un subconjunto de élite que honra a los ejecutivos de distribución y proveedores de TI que dirigen estrategias innovadoras y mejoran los resultados del canal. Pascal Bourguet, director de operaciones y canal global de Lenovo para mercados internacionales Bourguet, que lidera la estrategia global de lanzamiento al mercado de Lenovo para su negocio de canal, ha sido fundamental para impulsar la estrategia de canal de Lenovo, impulsando la innovación y el crecimiento para los socios de todo el mundo. Durante el año pasado, lideró la expansión de las certificaciones y acreditaciones de socios de Lenovo, con más de 10 000 nuevas acreditaciones y más de 42 000 certificaciones activas (el 66 % de las cuales provenían de soluciones no relacionadas con PC), lo que permitió a los socios especializarse y diferenciarse. Bajo su liderazgo, la expansión de Lenovo 360 Circle, la comunidad de socios de Lenovo centrada en la sustentabilidad, creció a más de 400 socios activos, la primera cumbre de sustentabilidad de socios de la organización y la obtención del premio a la Mejor Iniciativa de Cadena de Valor de CRN. Además, Bourguet y su equipo anunciaron nuevos caminos personalizados para socios y lanzaron “Lenovo 360 para MSP”, abriendo nuevas rutas de mercado y equipando a los proveedores de servicios administrados con mejores oportunidades para hacer crecer su negocio con Lenovo. Rob Cato, vicepresidente y director del canal de América del Norte Cato, que impulsa la visión Lenovo 360 en América del Norte, es responsable de liderar el negocio de canales de la región, respaldando e impulsando el éxito de los socios en todas las unidades de negocios de Lenovo. Durante el año pasado, dirigió y apoyó la transformación del equipo de ventas de canales de América del Norte, ayudando a expandir y fortalecer las relaciones de la empresa e impulsando notablemente el crecimiento en los negocios de servicios y centros de datos. Gracias a sus esfuerzos, Lenovo América del Norte tiene más socios que venden en toda la cartera, y más del 60 % de todas las certificaciones no están centradas en PC. Bajo la dirección de Cato, Lenovo Norteamérica ha sido líder en la ruta de comercialización de proveedores de servicios gestionados, ayudando a dar forma a la ruta global recientemente anunciada “Lenovo 360 para MSP”. “Pascal y Rob han sido incansables a la hora de impulsar la innovación y ampliar las oportunidades para nuestros socios en todo el mundo, asegurándose de que tengan las herramientas, la experiencia y la flexibilidad necesarias para prosperar en un mercado en constante evolución”, afirmó Matt Zielinski, vicepresidente ejecutivo y presidente de Mercados Internacionales de Lenovo. “Su liderazgo, combinado con un equipo de primera categoría, continúa fortaleciendo nuestro ecosistema de canal, ofreciendo a los socios nuevas vías para el crecimiento, la especialización y el éxito a largo plazo”. Las listas de los Jefes de Canal 2025 y los 50 Jefes de Canal Más Influyentes de CRN aparecerán en la edición impresa de febrero de 2025 de la revista CRN ® y en línea a partir del 3 de febrero en www.CRN.com/ChannelChiefs . Lenovo News. Traducido al español

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Los modelos destilados de DeepSeek R1 ahora están disponibles en watsonx.ai

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Las variantes destiladas Llama 3.1 8B y Llama 3.3 70b de DeepSeek-R1 ahora están disponibles en  watsonx.ai , el estudio de desarrollo de inteligencia artificial de nivel empresarial de IBM. ¿Qué es DeepSeek-R1? DeepSeek-R1 , el modelo de aprendizaje de razonamiento de la empresa china de inteligencia artificial DeepSeek, es uno de los modelos de código abierto más potentes del mundo y rivaliza con las capacidades del o1 de OpenAI. Publicado bajo la licencia MIT, DeepSeek-R1 se desarrolló principalmente mediante el uso directo del aprendizaje de refuerzo (RL) en el modelo base DeepSeek-V3, una innovación importante en el ajuste fino de los modelos de aprendizaje de razonamiento. DeepSeek también utilizó una técnica llamada destilación de conocimiento para ajustar con precisión varios modelos Llama y Qwen utilizando los datos generados por el modelo R1, mucho más grande. Los usuarios pueden acceder a los modelos destilados de DeepSeek en watsonx.ai de dos maneras: ¿Qué tipos de casos de uso permite DeepSeek-R1? DeepSeek-R1 es un modelo de IA avanzado reconocido por sus excepcionales capacidades de razonamiento, que permiten una amplia gama de aplicaciones en diversas industrias: Los desarrolladores pueden crear soluciones de IA dentro de IBM watsonx.ai utilizando modelos implementados como DeepSeek-R1 y capacidades de solución que: ¿Por qué utilizar modelos destilados de DeepSeek en watsonx.ai? IBM watsonx.ai permite a los clientes personalizar la implementación de modelos de código abierto como DeepSeek-R1, desde una flexibilidad total de los entornos de implementación hasta flujos de trabajo intuitivos para el desarrollo de agentes, el ajuste fino, RAG, la ingeniería rápida y la integración con aplicaciones empresariales . Los usuarios pueden aprovechar las barandillas integradas de watsonx.ai para proteger sus aplicaciones. Por supuesto, la seguridad de los datos y la gobernanza de la IA son las principales preocupaciones de nuestros clientes. Además de las barreras de protección, cuando se implementan en watsonx.ai, estos modelos se convierten en instancias dedicadas, lo que significa que no se comparten datos en ningún otro lugar más allá de la plataforma. Además, la integración perfecta con IBM watsonx.governance , un potente kit de herramientas de gobernanza, riesgo y cumplimiento (GRC), garantiza que su IA sea responsable, transparente y explicable durante todo el ciclo de vida de la IA. Introducción a DeepSeek en IBM watsonx.ai La compatibilidad con las variantes simplificadas de DeepSeek-R1 forma parte del compromiso de IBM con la innovación de código abierto en IA. Ambos modelos simplificados de DeepSeek Llama están disponibles como parte del catálogo Deploy on Demand en IBM watsonx.ai y pueden implementarse cada hora en una GPU dedicada. Implementación de modelos R1 a pedido desde el centro de recursos de Watsonx Para implementar un modelo de base a pedido desde el centro de recursos , complete los siguientes pasos: 1. Abra el Centro de recursos desde el Menú de navegación. 2. En la sección Pagar por hora, busque el modelo DeepSeek que desea implementar a pedido. 3. Desde la página de detalles del modelo, haga clic en Implementar . 4. Haga clic en Implementar desde el mosaico del modelo de base y, a continuación, elija el espacio de implementación donde desea que se implemente el modelo de base. 5. Haga clic en Crear . 6. Comience a utilizar el modelo a través de Prompt Lab o mediante API/SDK: Watsonx.ai muestra el proceso de pensamiento del modelo en cursiva y el resultado final en cursiva. Como puede ver, con una indicación simple, el modelo razona y planifica las distintas secciones que deben incluirse en su respuesta. Implementación de modelos R1 en watsonx a través de la API REST Alternativamente, también puedes usar la API REST para implementar el modelo : 1. Creación de un activo modelo: Mostrar más 2. Creación de una implementación para un modelo de base a pedido:  Mostrar más Por supuesto, debes reemplazar información como el token del portador y el identificador del espacio con las credenciales adecuadas. Una vez implementado el modelo, puedes solicitar el modelo de base desde Prompt Lab o la API de watsonx.ai. Al brindarles a los usuarios acceso a los mejores modelos abiertos de su clase en watsonx.ai , incluidos los de terceros y IBM Granite , nuestro objetivo es fomentar una cultura de colaboración e intercambio de conocimientos. Pruebe los modelos destilados de DeepSeek-R1 en watsonx.ai™ → IBM Blog. M. A., A. R y N. P. Traducido al español

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Iberdrola y Amazon amplían su alianza global en energías renovables y aprovechan la nube de AWS para promover el negocio de Iberdrola

Energías Renovables y Naturales, Nube e Infraestructura como Servicio /

Se firman los primeros PPA (acuerdos de compra de energía a largo plazo) en Portugal y España por un total de 476 MW, ampliando el acuerdo global a cinco países en total.  Amazon ha facilitado ya la generación de más de 66.000 gigavatios-hora (GWh) de energía renovable de Iberdrola en todo el mundo durante la vigencia de los acuerdos PPA. 03/02/2025 | Madrid Amazon e Iberdrola, una de las mayores empresas de energía limpia del mundo, han añadido 476 megavatios (MW) adicionales a través de varios PPA (acuerdos de compra de energía) de energía renovable a su acuerdo global de energía limpia, ampliando su presencia a cinco países. Los nuevos acuerdos de compra de energía incluyen el primer PPA de Amazon en Portugal por 219 MW del Complejo Eólico de Tâmega, el mayor parque eólico de Portugal, cuya construcción está prevista para principios de 2025. Este acuerdo también se ha extendido a España, con dos nuevos contratos de compra de energía a escala comercial por un total de 257 MW de energía solar y eólica. Los tres proyectos equivalen a 1093 GWh de electricidad libre de carbono al año, suficiente para abastecer el equivalente de unos 300.000 hogares al año. Iberdrola y Amazon han ampliado su acuerdo estratégico, originalmente firmado en 2022 para PPA de energía renovable y servicios en la nube, con el nuevo acuerdo que permite a ambas partes colaborar en proyectos adicionales en mercados existentes y nuevos. En total, Amazon ha contratado ya más de 66.000 GWh de energía renovable de Iberdrola en todo el mundo durante la vigencia de todos los contratos PPA firmados. En agosto de 2024, Iberdrola seleccionó a AWS como su proveedor de nube preferido para cargas de trabajo de inteligencia artificial (IA) generativa, como parte de su colaboración global. Utilizando las capacidades de IA de AWS, el negocio de distribución de Iberdrola está innovando para mejorar el proceso de conexión a la red de nuevos puntos de suministro. El negocio de Renovables de Iberdrola está optimizando su proceso de diseño de parques eólicos aprovechando la potencia de cálculo de la nube de AWS para simular efectos de estela y mejorar aún más la disposición de los aerogeneradores. Iberdrola también está utilizando la Computación de Alto Rendimiento (HPC) de Amazon Web Services (AWS) para mejorar el rendimiento de las simulaciones de previsión meteorológica en sus 400 parques eólicos de todo el mundo. Otras iniciativas innovadoras previstas para 2025 incluyen la creación de una plataforma de Escritorio Virtual como Servicio en AWS, con servicios como Amazon WorkSpaces, y el despliegue de una AWS Landing Zone para dar soporte a la migración de cargas de trabajo críticas a la Región de AWS en España. En detalle, los nuevos acuerdos PPA incluyen: → Amazon ha contratado 219 MW en el Complejo Eólico de Tâmega. Se trata del mayor proyecto de hibridación verde del país, diseñado para aprovechar eficazmente el punto de conexión a la red ya construido en el complejo hidroeléctrico del Tâmega. Con una inversión total de Iberdrola de unos 350 millones de euros, el proyecto de 274 MW abastecerá el consumo equivalente de 128.000 hogares al año y creará más de 700 puestos de trabajo en el periodo de mayor intensidad de construcción. → Amazon comprará 212 MW de capacidad en la planta solar fotovoltaica de Ciudad Rodrigo, en Salamanca. En total, el proyecto producirá energía limpia para abastecer el equivalente a 150.000 hogares al año. Con una inversión cercana a los 200 millones de euros por parte de Iberdrola, se mantendrán más de 800 puestos de trabajo durante los periodos punta de construcción. Como parte del proyecto, Iberdrola se ha comprometido con el Ayuntamiento de Ciudad Rodrigo a apoyar la restauración de la Plaza Amayuelas para que vuelva a ser un espacio de disfrute para toda la comunidad. → Además, se comprará la producción de 45 MW del parque eólico de Valdemoro, en la provincia de Burgos. Con una potencia instalada de 49,5 MW, capaz de abastecer al equivalente de 48.000 hogares, el proyecto está compuesto por once aerogeneradores, con una altura de 107,5 metros y un diámetro de rotor de 145 metros. Durante el periodo de mayor intensidad de construcción, el proyecto mantendrá 145 puestos de trabajo, de los que alrededor del 40 % procederán de contratistas locales. El compromiso de conseguir PPAs de energía renovable ayuda a Amazon a equiparar la electricidad utilizada en sus operaciones con energía 100 % renovable, como parte de su objetivo de alcanzar cero emisiones netas de carbono en todas sus operaciones para 2040. Con más de 600 proyectos solares y eólicos en todo el mundo, Amazon es el mayor comprador corporativo de energía renovable del mundo (y de España), según Bloomberg NEF, por quinto año consecutivo. Iberdrola ha sido reconocida como la mayor vendedora de PPA en Europa por segundo año consecutivo, según el informe Pexapark Renewables Market Outlook 2025. Aitor Moso Raigoso, vicepresidente ejecutivo del Negocio Clientes de Iberdrola, ha declarado: «Con Amazon tenemos una asociación que realmente coincide con nuestro propio compromiso de desarrollar energía limpia e impulsar la transición energética en todo el mundo. Con la amplia cartera global de renovables de Iberdrola, buscamos continuamente ampliar este tipo de asociaciones, para acelerar la descarbonización y apoyar a las empresas en la consecución de sus objetivos climáticos.    Además, la tecnología de IA que AWS está ayudando a integrar en nuestro negocio ya está dando resultados tangibles en términos de permitir que nuestros activos de energía renovable sean aún más eficientes y ayudar a que las redes inteligentes que operamos sean aún más flexibles y fiables». Lindsay McQuade, directora de Energía para EMEA en Amazon, ha declarado:«Amazon se compromete a impulsar la transición hacia una energía libre de carbono, tanto para avanzar en nuestros objetivos con el Compromiso Climático, como para apoyar la transición de Europa hacia fuentes de energía más sostenibles. Estamos encantados de seguir apoyando a Iberdrola en sus planes de crecimiento, aprovechando la escalabilidad y los servicios de AWS en datos e IA. Estamos trabajando con

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