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Categoría: Inteligencia Artificial News

Opciones de red: una guía sobre opciones de conectividad en instalaciones de coubicación

En un centro de datos de coubicación, las organizaciones pueden encontrar una amplia gama de soluciones de red para ofrecer el mejor resultado para cada carga de trabajo. En un mundo impulsado por los datos, la conectividad lo es todo: es la forma en que las empresas intercambian valor con sus socios comerciales, la forma en que los proveedores de servicios entregan aplicaciones y servicios a los clientes, la forma en que los empleados remotos colaboran, la forma en que los consumidores se conectan y comparten información a grandes distancias. De hecho, la conectividad en red es la base de casi todo en la sociedad y los negocios modernos. Desde una perspectiva empresarial, es fundamental para la eficiencia operativa, la innovación y la resiliencia empresarial. Los entornos multicloud, con proveedores de infraestructura y software, se han convertido en la norma para las empresas, y todas operan ahora en una realidad cada vez más impulsada por la IA. El cambio parece acelerarse, por lo que las empresas necesitan gran flexibilidad en su infraestructura de red. Con la variedad de opciones de red disponibles (físicas y virtuales, públicas y privadas), una cosa es segura: ninguna solución de red única cubrirá todos los requisitos. Las empresas necesitan equilibrar el rendimiento de la red y los costes operativos, a la vez que garantizan la agilidad empresarial necesaria. Esto significa que la mayoría de las organizaciones se beneficiarán de la combinación de diferentes opciones de red en una arquitectura híbrida. Las empresas que invirtieron en una solución de red específica o eligieron un tipo específico de conectividad podrían estar limitando su propio crecimiento y eficiencia. En cambio, deberían centrarse en cómo obtener el mejor resultado para una carga de trabajo determinada, así como en cómo aprovechar las diferentes soluciones de conectividad en un modelo de red híbrido que maximiza la flexibilidad y la elección. Las instalaciones de coubicación están en una posición privilegiada para ofrecer una amplia gama de soluciones de conectividad, lo que permite a las organizaciones elegir las opciones adecuadas para sus necesidades cambiantes y adaptarse fácilmente a medida que estas cambian. Exploremos algunos de los tipos de conectividad comunes disponibles en una instalación de coubicación, ya sea que se conecte a un centro de datos desde afuera o dentro del mismo centro de datos. Conexión a un centro de datos Cada centro de datos tiene conectividad que viene desde afuera hacia adentro. Esto incluye soluciones de redes públicas y privadas que trasladan datos y cargas de trabajo a las instalaciones desde otros lugares o conectan centros de datos entre sí. Conectividad privada Las opciones de conectividad privada en los centros de datos incluyen: Las soluciones de redes privadas suelen ofrecer contratos más largos a un precio fijo, con un rendimiento predecible, acuerdos de nivel de servicio (SLA) claramente definidos y mecanismos de calidad de servicio (QoS) que priorizan el tráfico crítico. Generalmente, no son tan flexibles en cuanto a la escalabilidad del ancho de banda como las redes definidas por software y las soluciones basadas en internet público. Las soluciones de conectividad privada se utilizan a menudo para conectar sedes o sucursales corporativas entre sí o con una instalación de coubicación. También pueden utilizarse para conectar varios centros de datos, ya sea que se encuentren en la misma ciudad o región, o en diferentes continentes. Esto se denomina interconexión de centros de datos (DCI). Conectividad pública La principal opción de conectividad pública en una instalación de coubicación es internet . Una VPN de internet es una red privada virtual que crea una conexión cifrada a través de la internet pública. Internet suele ser asequible, fácil de implementar y ofrece un ancho de banda más flexible que las opciones de conectividad privadas. Sin embargo, no ofrece un rendimiento ni una calidad de servicio predecibles. Las VPN de Internet se utilizan a menudo para que los empleados accedan remotamente a las aplicaciones del centro de datos. También pueden utilizarse para conectar oficinas en diferentes ubicaciones. SD-WAN Las empresas también podrían querer conectarse a un centro de datos mediante múltiples tipos de conexiones para aprovechar la conectividad pública y privada. En este caso, pueden conectarse a un centro de datos mediante una red de área extensa definida por software ( SD-WAN ), que es una superposición para la conectividad pública y privada que facilita la gestión de la red. SD-WAN permite a las organizaciones gestionar y supervisar sus redes y elegir la mejor ruta según una aplicación, un usuario o un caso de uso específico. Puede integrarse con opciones de conectividad privadas y públicas para facilitar la gestión y la observabilidad de la red . SD-WAN se utiliza a menudo para conectar sitios, así como para brindar acceso directo a Internet y a la nube, especialmente en entornos de múltiples nubes . Conexión dentro de un centro de datos Dentro de un centro de datos, las empresas y los proveedores de servicios necesitan conectividad. En una instalación de coubicación, existen diversas soluciones de redes físicas y digitales para la conectividad con nubes, proveedores de SaaS, proveedores de servicios de red, proveedores de contenido y multimedia, y muchos otros. Conexiones físicas Las soluciones de redes físicas son ideales para una conectividad continua y de alto ancho de banda. En un centro de datos de coubicación, la principal opción de conectividad física son las conexiones cruzadas de fibra , que son conexiones punto a punto directas y dedicadas entre dos partes. Estas conexiones físicas, las campeonas ocultas de la era de internet, se utilizan generalmente para garantizar una latencia ultrabaja y un ancho de banda garantizado. Ofrecen alta confiabilidad y, por lo tanto, son ideales para cargas de trabajo críticas. En cuanto al costo por ancho de banda, las conexiones cruzadas son las preferidas por las empresas. Dado que requieren equipo físico, su configuración puede ser algo más lenta que la de una conexión virtual. Las conexiones cruzadas físicas llegan a sus destinos en los centros de datos a través de una sala de encuentro, lo que permite que el centro de datos reutilice las conexiones cruzadas físicas muchas veces y las conecte

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Asistente de descubrimiento de IA

Nuestro Asistente de Descubrimiento de IA está diseñado para encontrar el contenido más relevante para su investigación, agilizando el descubrimiento de información académica, sea cual sea su especialidad. Las herramientas de IA deben funcionar junto con la aportación humana. Nuestro Asistente de Descubrimiento de IA está diseñado para encontrar el contenido más relevante para su investigación, agilizando el descubrimiento de información académica, sea cual sea su especialidad. Fácil de usar y basada en el contenido de investigación de calidad garantizada de OUP, nuestra herramienta está diseñada para optimizar su investigación y se incluye con cualquier suscripción o compra de contenido en Oxford Academic. Considérelo una búsqueda más intuitiva, donde ya no necesita coincidencias exactas de palabras o términos. Simplemente introduzca su tema y la herramienta le mostrará diez piezas de contenido de Oxford Academic, cada una acompañada de una sinopsis de dos líneas generada por IA (siempre que haya un resumen original disponible). Cómo utilizar la herramienta El Asistente de Descubrimiento con IA de Oxford Academic es fácil de usar para cualquier persona, independientemente de su experiencia. Para introducir una instrucción, debe tener acceso al contenido de Oxford Academic, así que asegúrese de haber iniciado sesión. Una vez iniciada la sesión, introduzca su instrucción: Tenga en cuenta que no guardamos un historial de conversaciones. Si lo necesita para futuras consultas, copie y pegue la información en su cuaderno digital o procesador de texto. Si no tiene acceso a ningún contenido de Oxford Academic, considere recomendarlo directamente a su bibliotecario o al comprador de su organización  completando nuestro formulario . Regístrese en un seminario web para obtener más información sobre la herramienta y cómo usarla. https://youtube.com/watch?v=ZUAynVDZi_g%3Fenablejsapi%3D1%26origin%3Dhttps%253A%252F%252Facademic.oup.com Explora nuestras preguntas frecuentes información general ¿Por qué la herramienta dice “beta”? El Asistente de Descubrimiento de IA de Oxford Academic ya está disponible en versión beta. Si bien nos esforzamos por lograr la precisión, incluso los modelos lingüísticos más avanzados pueden cometer errores. Estamos mejorando el asistente continuamente a medida que se producen más avances en el ámbito de la IA generativa. ¿Cómo funciona el Asistente de descubrimiento de IA? El Asistente de Descubrimiento con IA de Oxford Academic se basa en el modelo de lenguaje grande (LLM) ChatGPT 4o-mini, de vanguardia y más ligero. Hemos implementado un sistema de recuperación-generación aumentada (RAG) que incluye los metadatos públicos de nuestro contenido confiable, incluyendo cada título, resumen, palabra clave, colaborador y fecha de publicación. Cada vez que ingresamos contenido a nuestro sistema RAG, el LLM genera una sinopsis de dos líneas basada en el resumen original, cuando este está disponible. Esto proporciona una visión general rápida y consistente del contenido con una extensión estándar, y le ayuda a decidir qué es lo que más le interesa. Tenga en cuenta que estas sinopsis no se generan dinámicamente según su solicitud. ¿Dónde/cuándo aparecerá la opción Asistente de descubrimiento de IA? Puedes encontrar nuestro Asistente de Descubrimiento con IA en la esquina superior derecha de tu pantalla, dondequiera que estés en Oxford Academic, junto al cuadro de búsqueda tradicional. Para introducir una solicitud, debes tener acceso al menos a un contenido de Oxford Academic, así que asegúrate de haber iniciado sesión. ¿A qué contenido se refiere el Asistente de Descubrimiento de IA? ¿Se puede usar el Asistente de Descubrimiento de IA para buscar en la web? Hemos implementado un sistema de generación aumentada de recuperación (RAG) para el Asistente de Descubrimiento con IA de Oxford Academic. Este sistema incluye los metadatos públicos de nuestro contenido confiable, incluyendo cada título, resumen, palabra clave, colaborador y fecha de publicación. La lista de diez resultados que proporciona incluye marcadores de disponibilidad, al igual que en nuestra búsqueda tradicional, para que pueda encontrar rápidamente el contenido al que tiene acceso. El Asistente de Descubrimiento con IA no extrae información de la web. ¿Cómo determina el Asistente de descubrimiento de IA cuál es el contenido más relevante para mi mensaje? Cuando escribe una solicitud o una consulta en el Asistente de descubrimiento de inteligencia artificial de Oxford Academic, el Asistente la toma y busca información coincidente en nuestra plataforma para ayudarlo a obtener la información que necesita. ¿Qué características debe tener una buena indicación para el Asistente de descubrimiento de IA? Le recomendamos que utilice el Asistente de descubrimiento de inteligencia artificial de Oxford Academic tal como utilizaría cualquier motor de búsqueda, utilizando palabras clave o indicaciones específicas según sus necesidades. Su mensaje puede ser tan breve como “hipertensión”, que buscará “hipertensión” y potencialmente otras variaciones, como artículos sobre presión arterial alta. Puede mejorar la especificidad de su solicitud escribiendo «capítulos sobre hipertensión» o «artículos sobre hipertensión». Esto prefiltrará los diez resultados para que solo provengan de capítulos de libros o artículos de revistas. El Asistente de Descubrimiento con IA puede comprender y filtrar por: Indicaciones como “impacto de los betabloqueantes en la hipertensión” y “buena introducción sobre la hipertensión” ayudarán a que la herramienta profundice en las áreas específicas que le interesan. ¿Qué estás haciendo en respuesta a las altas demandas energéticas de la IA? Reconocemos que existen preocupaciones sobre las demandas energéticas de la IA en la industria tecnológica, y es algo que seguimos monitoreando. Esto incluye trabajar con nuestros proveedores y socios para comprender qué están haciendo para minimizar su impacto ambiental.  El compromiso de Oxford University Press de alcanzar cero emisiones netas para 2050 incluye abordar la huella de carbono de nuestros productos digitales. Seguiremos desarrollando nuestra estrategia para asegurarnos de abordar las áreas con mayor impacto en nuestras operaciones. Desarrollo y Capacidades ¿Cómo se desarrolló el Asistente de Descubrimiento de IA? Oxford Academic utiliza un potente motor de búsqueda booleano (Solr), que le permite explorar a fondo el contenido de Oxford Academic. Los diferentes filtros disponibles le permiten refinar su búsqueda y encontrar la información más relevante. Con los avances en IA generativa, queríamos ver qué sería posible para ofrecer una nueva opción de búsqueda que permitiera consultas en lenguaje natural y no dependiera de la coincidencia exacta de términos. Con la ayuda de expertos editoriales y técnicos de nuestra

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KAIST desarrolla tecnología de tinción virtual para histopatología 3D

Más allá de los métodos tradicionales de observación de tejidos cancerosos teñidos en cortes finos, un equipo internacional de investigación colaborativo, liderado por KAIST, ha desarrollado con éxito una tecnología revolucionaria.  Esta innovación utiliza técnicas ópticas avanzadas combinadas con un algoritmo de aprendizaje profundo basado en inteligencia artificial para crear imágenes 3D realistas y virtualmente teñidas de tejido canceroso, sin necesidad de cortes ni tinciones seriadas . Se prevé que este avance allane el camino para el diagnóstico patológico no invasivo de próxima generación. < Foto 1. (De izquierda a derecha) Juyeon Park (Candidato a doctorado, Departamento de Física), Profesor YongKeun Park (Departamento de Física) (Arriba a la izquierda) Profesor Su-Jin Shin (Hospital Gangnam Severance), Profesor Tae Hyun Hwang (Facultad de Medicina de la Universidad de Vanderbilt) > KAIST (Presidente Kwang Hyung Lee) anunció el 26 que un equipo de investigación dirigido por el Profesor YongKeun Park del Departamento de Física, en colaboración con el equipo del Profesor Su-Jin Shin en el Hospital Gangnam Severance de la Universidad Yonsei, el equipo del Profesor Tae Hyun Hwang en la Clínica Mayo y el equipo de investigación de IA de Tomocube, ha desarrollado una tecnología innovadora capaz de mostrar vívidamente la estructura 3D de los tejidos cancerosos sin tinción por separado. Durante más de 200 años, la patología convencional se ha basado en la observación de tejidos cancerosos al microscopio, un método que solo muestra secciones transversales específicas del tejido canceroso en 3D. Esto ha limitado la capacidad de comprender las conexiones tridimensionales y la disposición espacial entre las células. Para solucionar esto, el equipo de investigación utilizó la holotomografía ( HT ) , una tecnología óptica avanzada, para medir el índice de refracción 3D de los tejidos. Posteriormente, integraron un algoritmo de aprendizaje profundo basado en IA para generar con éxito imágenes virtuales de hematoxilina y eosina (H&E*). * H&E (Hematoxilina y Eosina): El método de tinción más utilizado para la observación de tejidos patológicos. La hematoxilina tiñe los núcleos celulares de azul y la eosina el citoplasma de rosa. El equipo de investigación demostró cuantitativamente que las imágenes generadas por esta tecnología son muy similares a las imágenes reales de tejido teñido. Además, la tecnología mostró un rendimiento consistente en diversos órganos y tejidos, lo que demuestra su versatilidad y fiabilidad como herramienta de análisis patológico de última generación. Figura 1. Comparación del procedimiento convencional de patología tisular 3D y la tecnología de tinción virtual 3D con hematoxilina y eosina (H&E) propuesta en este estudio. El método tradicional requiere la preparación y tinción de docenas de portaobjetos de tejido, mientras que la tecnología propuesta puede reducir el número de portaobjetos hasta 10 veces y generar rápidamente imágenes con hematoxilina y eosina sin necesidad de tinción. Además, al validar la viabilidad de esta tecnología a través de una investigación conjunta con hospitales e instituciones de investigación en Corea y Estados Unidos, utilizando el equipo de holotomografía de Tomocube, el equipo demostró su potencial para una adopción a gran escala en entornos de investigación patológica del mundo real. El profesor YongKeun Park afirmó: « Esta investigación supone un avance importante al trasladar el análisis patológico de los métodos 2D convencionales a la obtención de imágenes 3D integrales. Mejorará enormemente la investigación biomédica y el diagnóstico clínico, en particular en la comprensión de los límites de los tumores cancerosos y la compleja disposición espacial de las células en los microambientes tumorales ». Figura 2. Resultados de la tinción virtual 3D con hematoxilina y eosina (H&E) basada en IA y el análisis cuantitativo del tejido patológico. Las imágenes teñidas virtualmente permitieron la reconstrucción 3D de características patológicas clave, como los núcleos celulares y los lúmenes glandulares. A partir de esto, se pudieron extraer diversos indicadores cuantitativos, como la distribución, el volumen y la superficie de los núcleos celulares. Esta investigación, cuyo primer autor es Juyeon Park, estudiante del Programa Integrado de Maestría y Doctorado del KAIST, se publicó en línea en la prestigiosa revista Nature Communications  el 22 de mayo.(Título del artículo: Revelando estructuras microanatómicas tridimensionales de tejidos cancerosos gruesos no marcados mediante holotomografía y tinción virtual con H&E.[https://doi.org/10.1038/s41467-025-59820-0]) Este estudio fue apoyado por el Programa de Investigadores Líderes de la Fundación Nacional de Investigación de Corea, el Proyecto del Centro de Cooperación Tecnológica de la Industria Global del Instituto Coreano para el Avance de la Tecnología y el Instituto de Desarrollo de la Industria de la Salud de Corea. KAIST Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea News. Traducido al español

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Oracle, Cleveland Clinic y G42 anuncian una alianza estratégica para lanzar una plataforma global de prestación de servicios de salud basada en IA

La asociación construirá una plataforma global de atención médica impulsada por IA para brindar una atención más efectiva, escalable y asequible. Oracle Health, Cleveland Clinic y G42 anunciaron hoy una alianza estratégica para desarrollar una innovadora plataforma de atención médica basada en IA. Esta iniciativa busca mejorar la atención al paciente y la gestión de la salud pública mediante el uso de IA, análisis de datos a nivel nacional y aplicaciones clínicas inteligentes para crear modelos de atención seguros, escalables y accesibles que impacten positivamente en la salud y la longevidad de las personas. La plataforma servirá de base para un centro de atención médica basado en IA, que combina Oracle Cloud Infrastructure, Oracle AI Data Platform y las aplicaciones de Oracle Health, la experiencia clínica de primer nivel de Cleveland Clinic y las capacidades de G42 en infraestructura de IA soberana, integración de datos de salud y modelos clínicos avanzados de IA. Diseñada para satisfacer las necesidades cambiantes de la población mundial, comenzando por Estados Unidos y los Emiratos Árabes Unidos, la plataforma ofrecerá soluciones de atención médica seguras, escalables e inteligentes que mejoran los resultados de los pacientes, facilitan la medicina de precisión y facilitan la transición del tratamiento reactivo al bienestar proactivo. Impulsando el hospital del futuro Los sistemas de salud totalmente basados ​​en IA analizarán continuamente datos poblacionales y de salud pública en tiempo real, proporcionando a los profesionales de la salud inteligencia clínica en el punto de atención. Los profesionales clínicos y los administradores de salud pública también obtendrán información más profunda sobre el bienestar de las poblaciones de pacientes a gran escala y los factores que pueden contribuir a la progresión de la enfermedad y a los malos resultados. La plataforma también permitirá a las organizaciones mejorar simultáneamente la calidad de la atención y reducir los costos, proporcionando finalmente a los ejecutivos clínicos y operativos los datos, los análisis y las capacidades predictivas que necesitan para mejorar los resultados de los pacientes y financieros. A la vez, la colaboración impulsará una nueva era en la innovación en ciencias de la vida al eliminar las barreras entre la investigación clínica y la atención clínica. Los proveedores podrán identificar con mayor facilidad a los candidatos para ensayos clínicos e inscribirlos en los estudios adecuados en el punto de atención. Los investigadores podrán acceder a datos invaluables del mundo real para detectar oportunidades de intervención terapéutica y monitorear de cerca el rendimiento y los efectos de las terapias existentes y nuevas para limitar el riesgo, promover la seguridad del paciente y acelerar la comercialización de nuevos tratamientos que salvan vidas. La plataforma: “El envejecimiento de la población, el aumento de los costos y la complejidad de la atención exigen una reinvención completa de la prestación de servicios de salud”, afirmó Larry Ellison, presidente ejecutivo y director de tecnología de Oracle . “La Plataforma de Datos de IA de Oracle y su conjunto de aplicaciones clínicas pueden ayudarnos a comprender las enfermedades y la salud de la población de maneras que impulsen avances científicos, reduzcan el costo de la atención médica y mejoren la atención al paciente. Junto con Cleveland Clinic y G42, proporcionaremos las herramientas modernas que los proveedores necesitan para ayudar a las personas a vivir vidas más largas y saludables”. “Esta iniciativa representa un gran avance en nuestra misión colectiva de transformar la prestación de servicios de salud. Como líderes en el sector salud, es un imperativo moral crear soluciones que beneficien la salud y el bienestar de las personas”, afirmó el Dr. Tom Mihaljevic, presidente y director ejecutivo , y Morton C. Mandel, director ejecutivo y presidente de Cleveland Clinic . “Un modelo de atención basado en IA podría tener un impacto positivo en los sistemas de salud globales: un ejemplo paradigmático de cómo una atención médica basada en datos y tecnología puede ofrecer mejores resultados, reducir costos y ampliar el acceso a nivel mundial”. “En la intersección de la ciencia que salva vidas y la tecnología transformadora se encuentra nuestra mayor oportunidad para redefinir el futuro de la salud. Esta alianza entre Cleveland Clinic, Oracle Health y G42 demuestra la fortaleza del corredor tecnológico entre los EAU y los EE. UU., y nuestra determinación compartida de construir un nuevo tejido de inteligencia sanitaria”, declaró Peng Xiao, director ejecutivo del Grupo G42 . “Juntos, estamos impulsando un modelo de atención definido por la precisión, la soberanía, la equidad y la longevidad para todos”. Esta alianza se convertirá en el referente de cómo la colaboración público-privada y la innovación basada en datos pueden contribuir a mejorar drásticamente los resultados de la atención médica, a la vez que hacen que la atención sea más asequible y accesible. Juntos, Oracle, Cleveland Clinic y G42 transformarán el futuro de la salud para las generaciones venideras. G42 y Cleveland Clinic ya han establecido una sólida colaboración a través de Cleveland Clinic Abu Dhabi y los Emiratos Árabes Unidos han demostrado su compromiso de mejorar la prestación de servicios de salud a través de su asociación de décadas con Cleveland Clinic. La colaboración entre Cleveland Clinic, G42 y Oracle es parte de un acuerdo no vinculante. ORACLE News. A. D. Traducido al español

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La ética de la IA generativa en la atención médica y la medicina

Con el rápido avance de la inteligencia artificial generativa (genAI), los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM) han permeado todos los aspectos de la vida humana, desde los ámbitos de la comunicación y la academia hasta el transporte y la defensa, a una velocidad sin precedentes. Entre estos, el ámbito médico destaca como una de las áreas más significativas donde los LLM han ampliado su alcance y ámbito de aplicación, como el diagnóstico. Sin embargo, junto con la gran cantidad de avances médicos que conllevan, es crucial no pasar por alto los desafíos éticos que acompañan a estas innovaciones. Por el bien de nuestra seguridad y bienestar, estas preocupaciones deben identificarse y abordarse proactivamente, ya sea mediante la mitigación o la remediación. En este sentido, la investigación filosófica desempeña un papel indispensable para guiar el progreso hacia una senda que defienda los valores humanos y promueva el bien común. Con este sentimiento presente, el 9 de abril, el Instituto de Filosofía de la Universidad Nacional de Seúl invitó al profesor Matthew J. Dennis (de Ética y Tecnología, Universidad Tecnológica de Eindhoven) a compartir sus perspectivas sobre la ética de la IA generativa en la atención médica y la medicina. Centrado en cómo las tecnologías emergentes, incluida la inteligencia artificial, desafían nuestra definición de equidad, autonomía, bienestar y creatividad, el profesor Dennis también es codirector del Centro de Filosofía de la Inteligencia Artificial de Eindhoven y miembro sénior del consorcio de investigación Ética de las Tecnologías Socialmente Disruptivas. El profesor Matthew J. Dennis comparte sus ideas sobre la ética de la IA generativa en la atención médica y la medicina. Para comenzar, el profesor Dennis planteó tres preguntas centrales que enmarcaron el enfoque de su charla: ¿Cómo alteran las tecnologías emergentes los conceptos filosóficos existentes? ¿Cómo generan desafíos éticos? Y, más específicamente, ¿el uso de la IA en la salud y la medicina genera nuevos desafíos éticos inexistentes? Según el profesor Dennis, la IA contribuye actualmente a la transformación de la medicina de al menos dos maneras significativas. La primera implica el avance de la investigación médica, para la cual, a pesar del potencial de descualificación técnica derivado de la externalización de tareas a tecnologías modernas, los riesgos éticos siguen siendo relativamente insignificantes. La segunda contribución —mucho más polémica desde el punto de vista ético— implica la creación de nuevas herramientas para la transcripción médica, el triaje y el diagnóstico. Esta es la dimensión de la innovación médica que el profesor Dennis considera esencial examinar. Confiabilidad, Responsabilidad y Privacidad Los desafíos éticos que plantean las nuevas herramientas de IA pueden clasificarse en tres áreas principales: confiabilidad, responsabilidad y privacidad. Los servicios de diagnóstico de IA, que escuchan las consultas de los pacientes, deben proporcionar registros de alta precisión; de lo contrario, podrían tener graves consecuencias médicas. Sin embargo, una precisión o especificación excesivas pueden generar problemas, como la identificación de síntomas inexistentes en los pacientes. Esto dificulta el proceso de diagnóstico para los médicos, que deben revisar las extensas notas generadas, y genera ansiedad innecesaria en los pacientes que esperan su veredicto. Sin una supervisión rigurosa en su desarrollo e implementación, estas herramientas de IA pueden volverse poco fiables. Profundizando en el tema, es fundamental reconocer que el margen de error humano en las consultas con pacientes es considerable, con índices de precisión actuales que promedian el 70 %. Los servicios de diagnóstico con IA pueden ser valiosos para reducir los diagnósticos erróneos, aumentando la precisión en un margen sustancial del 20 %. Sin embargo, incluso con un margen de error menor, cuando surgen diagnósticos erróneos, la responsabilidad ya no recae en un solo médico, sino que se distribuye entre múltiples entidades, probablemente grandes empresas tecnológicas. Esta dispersión dificulta considerablemente la identificación de los responsables de un error en particular, especialmente cuando las consecuencias son catastróficas e irreversibles. También surgen desafíos en el ámbito de los litigios, ya que los pacientes pueden encontrarse en la difícil situación de tener que demandar a empresas con amplios equipos legales. La cuestión de la responsabilidad también se extiende al proceso de triaje. La clientela de las empresas tecnológicas que proporcionan estas herramientas de IA suele estar compuesta por profesionales médicos, quienes seleccionan el protocolo de triaje que consideran más adecuado para la naturaleza de sus servicios. Sin embargo, esto abre la puerta a posibles sesgos, ya que los estándares de priorización del tratamiento pueden verse influenciados por factores como las primas de seguro de los pacientes. En tales casos, los pacientes corren el riesgo de que se les niegue su derecho fundamental a una atención médica justa y equitativa. Por último, y quizás la preocupación más frecuente en los debates sobre IA en medicina, es la privacidad de los datos sensibles. Si bien estos sistemas de IA pueden no almacenar directamente datos sensibles, los modelos se entrenan con ellos y pueden reproducir información sensible cuando se les solicita. Por ejemplo, se sabe que, al solicitar fotografías específicas, algunos LLM proporcionan fotografías reales de los datos de entrenamiento en lugar de sintetizarlas según la solicitud. Por lo tanto, los riesgos de confidencialidad del paciente y la fuga de datos son una realidad. Sin embargo, desde una perspectiva más optimista, la IA posee un potencial inmenso y en constante crecimiento para asimilar grandes cantidades de datos médicos para consultas, lo que permite a los médicos humanos asistir con mayor facilidad a sus pacientes en su diagnóstico y recuperación. Como señaló el profesor Dennis: «Aunque cada persona tiene un historial médico particular, compartimos una enorme cantidad de ADN. Lo que falla en mi cuerpo también puede fallar en el de otras personas». En otras palabras, el rico repositorio de datos médicos no solo mejora los procesos de atención médica individuales, sino que también beneficia a la comunidad humana. Para alcanzar plenamente este potencial, debemos seguir manteniendo los estándares éticos y abordar rigurosamente los riesgos que puedan comprometerlos. Solo así podremos garantizar que los avances tecnológicos en medicina se mantengan en una senda humanista, preservando nuestra

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DGIST organizó con éxito la ceremonia de lanzamiento de la Plataforma de Crecimiento de Innovación Corporativa y el taller de primavera del K-Club.

El evento tuvo como objetivo presentar la recién desarrollada «Plataforma de Crecimiento de Innovación Corporativa» del Centro de Crecimiento de Innovación Corporativa de DGIST a empresas regionales e instituciones relevantes, a la vez que se promovió la creación de un ecosistema colaborativo en torno a la plataforma.  – Lanzamiento oficial de la Plataforma de Soporte Tecnológico Personalizado para Corporaciones… Acelerando la Innovación y el Crecimiento en las Industrias Regionales – DGIST fomenta la innovación regional e impulsa la colaboración entre la industria y la tecnología DGIST anunció la exitosa celebración de la “Ceremonia de lanzamiento de la Plataforma de Crecimiento de Innovación Corporativa y Taller de Primavera del K-Club” el viernes 16 de mayo de 2025, en el Salón de Conferencias Internacionales en el Edificio de Administración de Investigación (R1). El evento tuvo como objetivo presentar la recién desarrollada «Plataforma de Crecimiento de Innovación Corporativa» del Centro de Crecimiento de Innovación Corporativa de DGIST a empresas regionales e instituciones relevantes, a la vez que se promovió la creación de un ecosistema colaborativo en torno a la plataforma. El evento reunió a actores clave del mundo académico, la industria y la investigación, incluyendo empresas miembro del K-Club, empresas regionales líderes, la Cámara de Comercio e Industria de Daegu, la Escuela de Posgrado de Ingeniería de DGIST y participantes de la Academia de Líderes de Emprendimientos Técnicos (TVA). La ceremonia de lanzamiento contó con varios segmentos clave: △ una introducción a K-Club, △ una descripción general de DGIST y el Centro de Crecimiento de Innovación Corporativa, △ una presentación de la Plataforma de Crecimiento de Innovación Corporativa junto con los resultados de la operación piloto, △ una introducción al Proyecto de Fábrica de Innovación en Transformación de la Industria, △ una muestra de los resultados de investigación sobresalientes del D-PIC (Programa de planificación para el proyecto de investigación corporativa personalizada), y △ una sesión de intercambio técnico entre empresas, que ofreció información valiosa y fomentó la interacción activa entre los asistentes. Presentada por primera vez en la ceremonia de lanzamiento, la «Plataforma de Crecimiento de Innovación Corporativa» es un sistema integral de soluciones tecnológicas personalizadas que optimiza todo el proceso, desde las solicitudes tecnológicas y la redefinición de problemas hasta el desarrollo de soluciones, con el objetivo de abordar los desafíos técnicos de las empresas y apoyar sus iniciativas de comercialización. Los participantes profundizaron su comprensión de las funciones y la facilidad de uso de la plataforma, demostrando un gran entusiasmo por su implementación práctica. DGIST también destacó el progreso del “Proyecto de Fábrica de Innovación en Transformación Industrial” diseñado para impulsar las industrias regionales, y destacó los logros ejemplares de investigación, desarrollo y comercialización del programa D-PIC, demostrando posibles vías para asociaciones tecnológicas con empresas. El vicepresidente de Investigación de DGIST, Kyung-ho Shin, declaró: «Esta ceremonia de lanzamiento ha demostrado que los recursos y plataformas tecnológicas de DGIST ofrecen un apoyo tangible al crecimiento innovador de las empresas». Añadió: «Seguimos comprometidos con el fomento del desarrollo económico regional mediante la asistencia tecnológica basada en la colaboración entre la industria, el mundo académico y la investigación, y con resultados de investigación personalizados». El Centro de Crecimiento e Innovación Corporativa de DGIST tiene como objetivo implementar estrategias personalizadas para mejorar los resultados de comercialización de las empresas y fortalecer su ventaja tecnológica, al tiempo que brinda de manera proactiva servicios de consultoría tecnológica especializados a través de la plataforma. (Referencia) ※ K-Club: K-Club es una organización de PYMES reconocida oficialmente como entidad corporativa en 2020 por el Ministerio de Ciencia y TIC, con un fuerte enfoque en tecnologías relacionadas con la comercialización. ※ Proyecto D-PIC (Clúster de Innovación en Producción Digital): Proyecto destinado a apoyar la transformación de las tecnologías centrales desarrolladas por los investigadores de DGIST en productos y servicios comerciales, facilitando su avance hacia la aplicación práctica (2021-2025) ※ Proyecto de Transformación Industrial Impulsado por la Innovación: Una iniciativa destinada a establecer una plataforma integral de crecimiento de la innovación corporativa que se alinee con las necesidades de las industrias estratégicas regionales, brindando apoyo integral a lo largo de todo el ciclo, desde la identificación de la demanda y la I+D hasta la verificación y adquisición de tecnología (2026-2030) Instituto de Ciencia y Tecnología de Daegu Gyeongbuk News. Traducido al español

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CX sin fricciones: su arma secreta para impulsar las ventas y la retención

¿Cuál es el verdadero secreto para impulsar las ventas y establecer una red de clientes recurrentes? Seamos realistas: tus clientes no están aquí para las molestias. Ya sea que llamen, chateen en línea o visiten tu sitio web, cada segundo que pasan sorteando obstáculos es otro segundo que podrían estar pasando con la competencia. La retención es difícil de conseguir, pero es absolutamente crucial para el crecimiento de tu negocio: con tantas reseñas y opiniones en línea hoy en día, una gran parte (33%) de los clientes potenciales de mayor calidad provienen de recomendaciones de clientes existentes. Y no nos engañemos: los clientes frustrados no se convierten en compradores recurrentes.  Entonces, ¿cuál es el secreto para convertir a quienes miran escaparates en compradores fieles y recurrentes? Lo adivinaste: eliminar la fricción. Una experiencia del cliente fluida y sin complicaciones es fundamental si quieres convertir a los nuevos clientes en compradores recurrentes. Veamos cómo puedes aprovechar la información de tu centro de contacto para optimizar la experiencia y ver cómo tus ventas y retención se disparan.  Juego omnicanal: cómo la coherencia entre canales impulsa el éxito de la CX  Imagínate esto: un cliente empieza a navegar por tu sitio web en su móvil mientras espera un café. Añade unos zapatos al carrito y se distrae (a todos nos ha pasado). Más tarde, accede a su ordenador para finalizar la compra. Pero —giro inesperado—, ¿esos zapatos? Desaparecieron. Su carrito está vacío y ha perdido el interés. ¿Qué ha pasado? Lo has adivinado: fricción.  Pero imagine que este mismo cliente tuviera una experiencia omnicanal. Los zapatos seguirían en su carrito, listos para pagar, sin importar el dispositivo que use. Aquí es donde entran en juego los conocimientos de su centro de contacto. Al integrar todos los puntos de contacto del cliente (móvil, computadora, chat, teléfono, etc.), su equipo puede brindar una experiencia fluida y consistente en todos los ámbitos.  La omnicanalidad es clave , y por eso Foundever desarrolla un soporte omnicanal integral (por ejemplo, en este caso práctico donde una marca de vehículos eléctricos de lujo experimentó un rápido aumento de ventas). Cuando un cliente solicita ayuda por chat y luego llama para finalizar una transacción, su historial y preferencias deberían transferirse automáticamente. Esta integración entre canales hace que los clientes se sientan escuchados y comprendidos, lo que se traduce en mayores tasas de conversión y una mejor retención.  Personalización impulsada por IA: la forma inteligente de conocer a sus clientes  A todos nos encanta cuando alguien recuerda nuestro nombre o nos pregunta si seguimos disfrutando del libro que mencionamos la última vez. Es personal, es especial y es exactamente lo que la IA puede hacer por tus clientes . Y, por genial que parezca, no es solo un detalle. Los clientes esperan algún grado de personalización a lo largo de su experiencia de cliente. Y el 59 % cree que las empresas deberían usar los datos que recopilan sobre ellos para personalizar sus experiencias.   Al usar IA en su centro de contacto para analizar el historial de navegación, los patrones de compra y las interacciones de los clientes, puede ofrecer recomendaciones de productos personalizadas y asistencia que se sienta menos como un empujón y más como un empujón útil.  Por ejemplo, supongamos que un cliente contacta con tu centro de contacto para preguntar sobre los últimos dispositivos tecnológicos. Gracias a herramientas basadas en IA, tus agentes pueden sugerir al instante accesorios compatibles o opciones de actualización según sus preferencias. Y esa es la ventaja de la personalización con IA: no solo recomienda lo más popular, sino que hace que los clientes sientan que los estás guiando según sus necesidades y deseos únicos.  Cuando los clientes se sienten comprendidos, es más probable que confíen en tu marca, y ese es el secreto para aumentar la retención. La personalización impulsa la lealtad porque demuestra que tu marca se preocupa por ellos más allá de una sola transacción.  Compromiso proactivo: no espere a que los clientes acudan a usted  Si espera a que sus clientes llamen o envíen un correo electrónico con sus problemas, se está perdiendo algo. Los clientes no quieren buscar respuestas ni lidiar con múltiples niveles de soporte. Quieren ayuda inmediata cuando más la necesitan.  Ahí es donde entra en juego la interacción proactiva. Su centro de contacto puede usar la automatización para comunicarse con los clientes en el momento adecuado, como recordarles un carrito abandonado, ofrecerles una oferta especial o verificar el estado de su pedido.  Por ejemplo, si un cliente añade artículos a su carrito pero no completa la compra, tu sistema puede enviar un recordatorio amable u ofrecer asistencia mediante un chat en vivo. Mejor aún, ofrece un incentivo, como un descuento o una recomendación personalizada, para que el cliente se sienta más tranquilo. Este enfoque proactivo evita fricciones y demuestra que tu marca está atenta, no solo reactiva.  Al anticipar las necesidades del cliente y ofrecerle ayuda antes de que la solicite, crea una experiencia que se siente cómoda y valorada. Y esa es una forma infalible de generar confianza y fomentar la retención a largo plazo.  Cómo eliminar la fricción conduce a mayores ventas y una mayor retención  Entonces, ¿cómo la reducción de la fricción realmente impulsa las ventas y la retención? Es simple: cuando los clientes no tienen que lidiar con experiencias fragmentadas o frustrantes, es más probable que completen una compra y vuelvan por más.  Piénsalo: una experiencia fluida y personalizada significa menos abandonos, más conversiones y, en definitiva, una mayor satisfacción del cliente. Los clientes se sentirán como VIP, tratados con cuidado y atención en cada paso del proceso. Cuando superas sus expectativas en cada punto de contacto, es cuando se quedan, no solo por una venta, sino a largo plazo.  A medida que perfecciona su estrategia de CX, preste atención a la información que recopila de su centro de contacto. Estos datos son cruciales para perfeccionar su enfoque y garantizar que su experiencia siga siendo relevante, actualizada y, sobre todo, fluida.  ¿El verdadero secreto de tu estrategia de ventas y fidelización?

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Alibaba Group y SAP anuncian una alianza estratégica para acelerar la transformación digital impulsada por IA

Alibaba Group (NYSE: BABA y HKEX: 9988) y SAP SE (NYSE: SAP) anunciaron hoy una alianza estratégica para impulsar conjuntamente la innovación empresarial y la transformación digital mediante tecnologías avanzadas de nube e IA. Esta alianza combina el software empresarial líder de SAP con la infraestructura en la nube segura y escalable de Alibaba Cloud y sus innovadoras capacidades de IA. Alibaba Cloud formará parte del último Programa de Certificación de Infraestructura como Servicio (IaaS) de SAP para brindar soporte integral a los clientes que utilizan las soluciones empresariales en la nube de SAP. Alibaba Group también utilizará SAP Cloud ERP Private para su infraestructura empresarial como parte de esta colaboración. La colaboración se centrará inicialmente en el mercado chino y está previsto su despliegue en el Sudeste Asiático, Oriente Medio y África para que las empresas puedan implementar SAP Integrated Business Planning (IBP) y embarcarse en sus recorridos RISE with SAP y GROW with SAP. Con Alibaba Cloud como hiperescalador certificado para cargas de trabajo SAP, las empresas también podrán implementar las soluciones SAP Cloud ERP y SAP Cloud ERP Private en la infraestructura de Alibaba Cloud. Las dos compañías también planean establecer un enfoque conjunto de salida al mercado para servir a empresas globales de todos los sectores con soluciones escalables e inteligentes adaptadas a las necesidades locales. Alibaba Group también planea implementar las soluciones SAP Business AI, SAP Business Technology Platform, SAP Ariba, SAP Integrated Business Planning, SAP SuccessFactors, SAP Concur y SAP Emarsys para optimizar aún más su columna vertebral tecnológica, garantizando una mayor agilidad y resiliencia al servir a su vasto ecosistema de empresas y consumidores. Esta alianza también supone un avance significativo en la integración de la IA empresarial. SAP está explorando la integración del modelo de lenguaje de Alibaba, Qwen, con el centro de IA generativa de SAP en SAP AI Core en China, para que los usuarios empresariales puedan acceder a capacidades de IA generativa localizadas dentro de las aplicaciones de SAP y las aplicaciones de IA personalizadas. SAP también está explorando la implementación de SAP AI Foundation en Alibaba Cloud para ofrecer herramientas de IA potentes y escalables a los clientes que operan en China. “Nuestra colaboración con SAP refuerza nuestro compromiso de impulsar a las empresas globales con tecnologías de vanguardia”, afirmó Joe Tsai, presidente de Alibaba Group . “Al combinar el software empresarial de SAP con la robusta infraestructura y las capacidades de IA de Alibaba Cloud, permitimos a nuestros clientes desarrollar operaciones más inteligentes y ágiles”. “Nuestra colaboración con Alibaba Group demuestra la potencia y la flexibilidad de las soluciones en la nube de SAP”, afirmó Christian Klein, CEO de SAP SE . “Nuestra estrategia conjunta de comercialización puede generar nuevas oportunidades para las empresas, brindándoles acceso a un conjunto integral de herramientas y servicios. Juntos, podemos ayudar a nuestros clientes conjuntos a impulsar la innovación, mejorar el rendimiento operativo y crear nuevas ventajas competitivas, y esperamos trabajar con Alibaba para definir el futuro de la transformación digital impulsada por la nube”. Alibaba News. Traducido al español

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Biometrics in IoT: CyberLink ports FaceMe to Qualcomm Hexagon NPU for facial recognition on edge devices

The hardware and software for AI acceleration If you develop facial recognition software, you spend most of your time and effort maximizing performance, accuracy and precision. Your customers expect high performance, even when running on low-power edge devices like point-of-sale (POS) terminals, kiosks and digital signage. But customers also expect high accuracy and precision, with false-match rates of less than one in 10,000 or better, and anti-spoofing capabilities against presentation attacks using printed photos, videos and silicone masks. Given those stringent requirements, the AI models that CyberLink has built into their FaceMe product are more compute-intensive than many other edge AI algorithms. To run their models on edge devices with the high performance, accuracy and precision their customers demand, CyberLink has ported FaceMe to run on processors from Qualcomm Technologies, Inc.  These processors offer the computing power necessary to run facial recognition applications at low power consumptions, allowing for a wide range of device form factors. Using the Qualcomm Neural Processing SDK for AI, CyberLink optimized the performance of FaceMe on the Qualcomm Hexagon neural processing unit (NPU). The hardware and software for AI acceleration CyberLink FaceMe is ranked among the top vendors worldwide in the Face Recognition Technology Evaluation (FRTE) by the National Institute of Standards and Technology (NIST). That includes ranking number 1 (excluding China/Russia vendors) in the NIST FRTE 1:N VISA-Border category, with 99.73% accuracy. And in the NIST FRTE 1:1 VISA category FaceMe ranks number 4, with a True Acceptance Rate of 99.83% and a False Match Rate of 1 in a million (1-6). The software supports major operating systems, AI inference engines and edge computing platforms, and is optimized to leverage hardware acceleration available on processors. When CyberLink looked for ways to maximize performance, precision and accuracy, they turned to hardware acceleration on the Hexagon NPU and Qualcomm Adreno GPU available on Qualcomm Technologies’ system-on-chips (SoCs). That led them to use the Qualcomm Neural Processing SDK for AI, supported on most Qualcomm Technologies’ SoCs as the main software tool for porting the FaceMe facial recognition AI models. The SDK enables developers to optimize and deploy their AI models on Qualcomm AI products. Porting CyberLink FaceMe to SoCs from Qualcomm Technologies CyberLink engineers followed the model workflow described in the documentation: Figure 1: Qualcomm Neural Processing SDK workflow CyberLink went through the process of model conversion, quantization and engine integration. Quantization turned out to be the more involved task, requiring fine-tuning and validation to achieve the high accuracy required for their application. CyberLink found the process of converting models smooth and straightforward. Being able to test converted models on Ubuntu made the initial validation efficient and convenient. It took more work to regain accuracy through model quantization and tuning. The SDK offers multiple quantization methods, each with varying trade-offs in accuracy and precision. With a high bar for accuracy, finding the optimal method required extensive testing to identify the process that resulted in the smallest drop in accuracy. The SDK and tools enabled the engineers to achieve the desired optimization on their own, with Qualcomm Technologies’ experts providing guidance. Testing and QA CyberLink has tested its ported FaceMe application on several SoCs from Qualcomm Technologies, including the Qualcomm Dragonwing QCS6490|QCS5430 and Qualcomm SM6225|QCS6125|QCS610 and other Qualcomm Technologies platforms. The testing has demonstrated the success of the project by achieving the target accuracy and performance. CyberLink provides an SDK so customers can integrate facial recognition into their software and hardware products, and the SDK includes sample code and demo systems. The company’s QA team has successfully tested sample code and demos with the ported application on some of CyberLink’s customers’ devices and on development kits powered by processors from Qualcomm Technologies. Testing has gone smoothly, with the QA team finding it easy to learn, use and validate the ported application. Results According to CyberLink’s measurements, the accuracy and precision of the FaceMe application remains consistent across different processors. The difference lies in performance. The following table summarizes performance results for pure face recognition: Platform Performance (frames per second) Vendor A on CPU (4x Cortex-A53, 1.8 GHz) 4.2 Vendor A on NPU 13.0 Vendor B on APU 16.0 Qualcomm QCS6125 on Adreno GPU 12.2 Qualcomm QCS6125 on Hexagon NPU 33.8 Snapdragon 870 on Adreno GPU 62.0 Snapdragon 870 on Hexagon NPU 87.0 Biometrics in IoT To ensure user privacy and security, CyberLink complies with a range of region-specific privacy laws and biometric regulations including GDPR (Europe) and CCPA (California). It also adheres to other, nation-specific laws for protecting biometric data. The company conforms to standards set by ISO, including the following: CyberLink educates prospects on the benefits of FaceMe, while addressing privacy and security concerns, in three ways. First, their AI models and software are proprietary – developed entirely in-house by their R&D team in Taiwan. Unlike solutions that rely on third-party datasets or outsourced AI models – potentially raising privacy concerns – the company ensures full control over data handling and compliance. Next, the primary use cases for FaceMe, including authentication (services and apps), electronic Know Your Customer (eKYC), two-factor authentication (2FA), access control and time attendance, require explicit user consent during enrollment. That means that users actively register themselves and are fully aware of and agree to the use of facial recognition, in compliance with privacy regulations. Finally, CyberLink emphasizes that biometric data must be handled with extra care. Their technology and customer implementations follow strict security practices, including data encryption, secure transmission protocols and compliance with industry standards. Their system is designed so that biometric data and personal information can be completely deleted upon request, ensuring that users have full control and privacy. In the biometrics industry, customers demand robust, secure solutions. CyberLink believes that trust – including privacy compliance, reliability in vendor collaborations and an emphasis on security – is an important differentiator in Qualcomm Technologies’ products. Adding to core values, CyberLink appreciates that quality, stability, brand reputation and strong sales channels are also important to customers, making Qualcomm Technologies a logical choice for biometric applications. Next steps CyberLink’s customers run FaceMe on

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