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Categoría: IoT

Desbloqueo de Insights de Red: El Poder de la IA Generativa en la Observabilidad

GenaI está aportando un nuevo nivel de inteligencia a la observabilidad de la red y democratizando el acceso a los conocimientos de la red A medida que la infraestructura digital se ha vuelto más compleja, las herramientas de observabilidad están desempeñando un papel muy importante para dar a las empresas una idea del estado de sus sistemas de TI. Los equipos de operaciones de TI están cada vez más inundados con datos de monitoreo de toda la pila de TI. Las soluciones de observabilidad les ayudan a organizar todos esos datos para que puedan diseñar e implementar componentes de infraestructura de manera más eficiente, así como predecir y remediar problemas más rápido. Si bien el monitoreo de TI no es nada nuevo, en los entornos multicloud híbridos altamente complejos de hoy en día, las soluciones de observabilidad ofrecen un enfoque más sofisticado que da contexto a los datos que se recopilan y ofrece información más significativa. Gartner® estima que “para 2026, el 50% de las empresas que implementan arquitecturas de datos distribuidos habrán adoptado herramientas de observabilidad de datos para mejorar la visibilidad sobre el estado del panorama de datos, frente a menos del 20% en 2024.”[1] A medida que la IA se integra más observabilidad soluciones, hay mucha emoción sobre su potencial. Si bien la IA no es una varita mágica que resuelva todo, tiene una gran promesa para acelerar los procesos y ofrecer resultados más precisos en el ámbito cada vez más complejo de las redes de infraestructura de TI distribuida. Y ahora, la IA generativa está aportando un mayor nivel de inteligencia a la observabilidad de la red, permitiendo a los usuarios monitorear sus redes, administrar alertas, predecir problemas de manera proactiva y mitigar problemas más rápido, todo usando lenguaje natural. Tres formas en que la IA mejora la gestión de la red de TI Es importante que las organizaciones sean pragmáticas sobre cómo usan la IA. A medida que las empresas exploran los casos de uso de IA, estamos comenzando a ver una creciente adopción de IA para automatizar las operaciones de red. Para las grandes empresas, todo, desde compañías financieras hasta minoristas y aerolíneas, garantizar operaciones de red sin problemas es crucial para el negocio y ayuda a ofrecer las mejores experiencias a los clientes. Al automatizar más aspectos de la red, la IA puede mejorar significativamente la calidad del servicio de red, aumentando el rendimiento general de los servicios al cliente de enterprises’. Veamos tres formas en que la IA ya está mejorando la gestión de las redes de TI: Diseño La IA se puede utilizar para facilitar el descubrimiento de capacidades de red y optimizar el diseño de soluciones de red. Por ejemplo, AI puede ayudarlo a seleccionar los componentes básicos de una solución de red, elegir las mejores opciones de conectividad, recomendar la colocación de recursos y encapsular todo en objetivos claros de cambio de red. Desplegar AI puede agilizar el despliegue de nuevas funcionalidades en una red. Por ejemplo, la IA puede ayudarte: Operar La IA puede mejorar la seguridad y confiabilidad de las redes, así como el cumplimiento de los requisitos reglamentarios. Esta área—operación de red—es donde la IA y la observabilidad se unen. La observabilidad va más allá del monitoreo; implica comprender el rendimiento y el comportamiento de la red para reducir los errores de configuración, minimizar el tiempo de inactividad, garantizar políticas de seguridad consistentes, perfilar el consumo de la red y permitir una gestión proactiva del rendimiento. La IA ayuda con esto al modelar la red, establecer métricas y eventos operativos relevantes y realizar análisis de datos en profundidad. Con una solución de observabilidad impulsada por IA, las empresas pueden: ¿Cómo desbloquea la IA generativa más información de red? Desde el lanzamiento de ChatGPT al público en noviembre de 2022, la IA generativa ha avanzado rápidamente, con un gran potencial para mejorar la productividad, la eficiencia y la toma de decisiones basada en datos en todas las industrias y dominios comerciales. Fundamentalmente, la capacidad generativa de AI para emplear lenguaje natural hace que las herramientas de IA sean accesibles para muchas más personas que nunca. Weizing ya ha estado en el proceso de ir más allá del monitoreo tradicional de TI a la observabilidad durante varios años. Las soluciones de observabilidad aprovechan la IA y el aprendizaje automático para realizar análisis y aprendizaje más sofisticados a partir de datos de TI que lo que ofrece el monitoreo de TI solo. Ahora, gracias a la IA generativa, las herramientas de observabilidad pueden ofrecer aún mejores conocimientos para ayudar a las organizaciones a garantizar la estabilidad y la eficiencia de sus infraestructuras de TI. Aquí hay algunos ejemplos de cómo la IA generativa facilita la observabilidad de la red: Weizve solo comenzó a arañar la superficie del potencial de IA generativa en el espacio de observabilidad. Se agregan nuevas capacidades de IA a los principales terceros herramientas de observabilidad todo el tiempo. Y ahora, los proveedores de redes multicloud líderes en la industria han comenzado a ofrecer interfaces generativas basadas en IA como asistentes de red. Weirre avanza rápidamente hacia un futuro donde la creación de redes ya no será un área que solo las personas con conocimientos especializados puedan entender. La IA hace que sea más rápido y fácil para cualquiera obtener información de red. A medida que esta tendencia continúa, se está convirtiendo en una expectativa de que cada compañía y proveedor de servicios operará de esta manera. Mejora de las redes híbridas multicloud con observabilidad impulsada por IA Para empresas que utilizan múltiples nubes e infraestructura privada distribuidas en muchos lugares redes multicloud se ha complicado. Las organizaciones necesitan visibilidad y control en todo su panorama heterogéneo de TI híbrida para garantizar un rendimiento y fiabilidad óptimos. Pero cada entorno ofrece diferentes herramientas e interfaces de monitoreo. Para los usuarios empresariales, las redes en la nube pueden sentirse como cajas negras: Es extremadamente difícil solucionar problemas cuando algo sale mal. Las herramientas de observabilidad que emplean IA generativa junto con interfaces

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abril 4, 2025

IBM prepara funciones digitales para fanáticos impulsadas por IA de Watsonx para el Torneo Masters 2025

IBM Hole Insights regresa por segundo año como parte de la experiencia Track Shots en Masters.com y la app Masters. Insights 2.0, basado en IA, aprovecha las tecnologías de Watsonx, incluyendo Granite LLM, para ofrecer información basada en datos sobre cada tiro realizado en cada hoyo de Augusta National. ARMONK, NY , 4 de abril de 2025 / PRNewswire / — IBM (NYSE: IBM ) y el Masters Tournament anunciaron hoy el regreso de una serie de funciones digitales para los aficionados a la galardonada app del Masters y a Masters.com antes del Torneo de este año. Las capacidades impulsadas por IA de Watsonx —las más recientes de una colaboración de 30 años entre IBM y el Masters— buscan ofrecer una experiencia más personalizada y atractiva a millones de aficionados al golf, tanto nuevos como existentes, de todo el mundo que siguen toda la acción del Masters Tournament. Análisis de tiros más estratégico con Hole Insights 2.0.IBM Hole Insights regresa por segundo año como parte de la experiencia Track Shots en Masters.com y la app Masters. Insights 2.0, basado en IA, aprovecha las tecnologías de Watsonx, incluyendo Granite LLM, para ofrecer información basada en datos sobre cada tiro realizado en cada hoyo de Augusta National. Esto incluye: Este año, la solución se diseñó para proporcionar información más completa y eficaz. Para optimizar la calidad de la información, IBM Consulting perfeccionó Granite y otros LLM con una amplia gama de fuentes, como ubicaciones históricas de tiros, información de expertos en golf, incluyendo caddies de antiguos Torneos de Masters, y datos de torneos que abarcan nueve años y más de 180.000 tiros.  Ejemplo de plataforma digital Masters, que incluye IBM Hole Insights App Masters renovada en Apple Vision Pro.IBM y el Masters vuelven a ofrecer a los aficionados una visión inmersiva de la acción con la app Masters en Apple Vision Pro. La app actualizada de este año ofrece a los aficionados imágenes 3D más nítidas del Augusta National y nuevas funciones como Vídeo a la Carta. Los aficionados también disfrutarán de funciones que regresan, como Hole Insights 2.0 y Narración con IA. Con la aplicación Masters en Apple Vision Pro, los fanáticos pueden mirar diferentes vistas 3D de cada hoyo, explorar los dramáticos cambios de elevación a lo largo del campo e incluso ver múltiples transmisiones en vivo del torneo simultáneamente. Durante más de 30 años, IBM y Augusta National han colaborado para crear experiencias digitales únicas que acercan la belleza, la tradición y la emoción del Masters a millones de aficionados al golf de todo el mundo —afirmó Jonathan Adashek , vicepresidente sénior de Marketing y Comunicaciones—. Esta potente combinación de personas y tecnología, que incluye modelos y agentes de IA de Watsonx, es un caso práctico para empresas de todos los sectores que les muestra cómo pueden aprovechar al máximo sus datos para ofrecer información empresarial práctica y experiencias excepcionales para el cliente. El Masters e IBM llevan casi 30 años colaborando para transformar los datos del Masters en experiencias digitales de primer nivel para los aficionados al golf. Esto incluye el lanzamiento de Masters.com en 1996, AI Highlights, Round in Three Minutes, My Group, Player Insights, AI Narration, Hole Insights y la app Masters para Apple Vision Pro. Las alianzas de IBM con el Masters y otras organizaciones deportivas icónicas, como Scuderia Ferrari HP , Wimbledon , el US Open , ESPN Fantasy Football y UFC , están impulsadas por las mismas soluciones de IA y nube híbrida que utilizan los clientes de IBM en todas las industrias para tomar decisiones comerciales más informadas y basadas en datos. El 89.º Torneo Masters se celebrará del 10 al 13 de abril en el Augusta National Golf Club de Augusta, Georgia. Descubra todas las tecnologías IBM Watson en acción visitando Masters.com  o la aplicación Masters disponible para dispositivos móviles, la App Store de Apple  y la Play Store de Google . IBM News. Traducido al español

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abril 4, 2025

Inversión en Estados Unidos. Startup Blank Beauty para Crear Nuevas Experiencias de Clientes Utilizando Robótica en las Industrias Minoristas y de Servicios

Seiko Epson Corporation (TSE: 6724, «Epson») y Epson X Investment Corporation (Presidente: Yasunori Yoshino, Sede: Chiyoda-ku, Tokio) se complacen en anunciar que han invertido recientemente en la startup con sede en Tennessee Blank Beauty, Inc. (CEO: Charles Brandon, sede: Tennessee, EE.UU., «Blank Beauty») a través de un fondo conjunto, el EP-GB L.P. Los robots de Epson sobresalen en términos de compacidad, precisión y productividad. Blank Beauty tiene una plataforma que permite a los clientes crear esmaltes de uñas de color personalizado. Al integrar su tecnología robótica con la plataforma de Blank Beauty, Epson explorará el potencial de la robótica en varios escenarios minoristas y de servicios, incluido su potencial para optimizar las operaciones y ofrecer experiencias personalizadas a los clientes que van más allá de los productos y servicios tradicionales. Esta inversión se hizo para acelerar este esfuerzo. Descripción general del vínculo Epson y Blank Beauty formarán una alianza estratégica y colaborarán principalmente en las siguientes áreas: 1. Desarrollo conjunto de terminal de quiosco para el comercio minorista 2. Desarrollo conjunto de soluciones para el comercio electrónico 3. Desarrollo conjunto de máquinas de fabricación compactas para la industria de servicios Perspectivas Futuras En el futuro, Epson continuará aprovechando sus tecnologías, productos y servicios únicos para contribuir a la realización de una sociedad sostenible a través de la co-creación con varios socios. EPSON News. Traducido al español

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abril 3, 2025

Tareas de rutina Intel Core Ultra Speeds en un 50% para Deloitteetss AI

En Intel Vision, la firma de consultoría analiza su inversión estratégica en PC con IA y cómo ha impulsado las ganancias de eficiencia. ¿Una reducción del 50% en el tiempo de procesamiento para tareas rutinarias de un solo cambio tecnológico? ¿Qué tal el aumento de la productividad, la velocidad y la rentabilidad, la reducción de las tasas de error y una mayor seguridad y privacidad debido al mismo ajuste tecnológico? Estos son los tipos de mejoras que busca cada empresa. Deloitte Consulting obtuvo estas ventajas después de invertir en una nueva flota de PC de IA con procesadores Intel® Core™ Ultra. Los líderes de la compañía discutieron los beneficios esta semana durante una sesión de clientes en la etapa principal dirigida por Michelle Johnston Holthaus, CEO de Intel Products, y Christoph Schell, director comercial de Intel, en Intel Vision en Las Vegas. Kit de Prensa: Visión Intel 2025 “El retorno de la inversión es claro,” dice Dave Kuder, U.S. Consultoría AI Insights & Engagement Market Ofreciendo lead en Deloitte Consulting LLP. “Reconocimos que hace 18 a 24 meses la IA iba a tener que ser una gran inversión para nosotros. Y luego el desafío se convirtió en ‘¿Cómo implementamos esta capacidad a nuestro equipo profesional de 180,000 personas fuertes de la manera más rentable?’ Ahí es donde las PC de IA con Intel Core Ultra han sido fundamentales para que podamos ofrecer esa capacidad y poder implementarla.” ¿Qué es una PC AI? Las herramientas de IA generativas basadas en Internet disponibles públicamente se basan en el inmenso poder de procesamiento de los centros de datos masivos. Los usuarios ingresan su información, luego se envía a la nube y se convierte en parte del modelo de aprendizaje. Sin embargo, las PC con IA pueden procesar datos en la computadora. No se requiere conectividad a Internet, y los datos se procesan de forma segura en las instalaciones, lejos de miradas indiscretas de terceros. Y ejecutar AI localmente ahorra la tarifa de suscripción mensual que cobran muchos proveedores de IA en línea, al tiempo que mitiga la latencia potencial que los usuarios pueden experimentar al ejecutar servicios de IA basados en la nube.1 Las PC de IA permiten el procesamiento local en la medida en que sea compatible con una aplicación en particular. Las PC con IA tienen una unidad central de procesamiento (CPU), una unidad de procesamiento de gráficos (GPU) y una unidad de procesamiento neuronal (NPU). Es un equipo hecho para desglosar las cargas de trabajo de IA. La GPU es ideal para la creación de contenido digital acelerado por IA. La NPU es ideal para cargas de trabajo de IA sostenidas y descarga de IA para una mayor duración de la batería. Y la respuesta rápida de la CPU es ideal para cargas de trabajo de IA de baja latencia. Cómo los ingenieros de Deloitte usan las PC Intel AI Los servicios de consultoría de Deloitteats son tan amplios como las empresas e industrias a las que ayuda. La organización realiza auditorías financieras para asegurar que los registros sean precisos; ayuda a las empresas minoristas o entidades gubernamentales a resolver problemas y mejorar las operaciones para ser más eficientes; ayuda a los fabricantes de automóviles y compañías de entretenimiento a navegar por el complejo mundo de los impuestos; ayuda a los bancos a evaluar los riesgos de prestar dinero o los atraviesa una crisis financiera. La firma también realiza consultoría especializada en salud, ciencias de la vida, energía y servicios públicos. El trabajo de la empresa requiere empleados con conocimientos especializados en contabilidad, finanzas, tecnología, estrategia y gestión de riesgos – entre otras especialidades. Y Deloitte emplea a más de 20,000 ingenieros que diseñan estrategias e implementan soluciones impulsadas por la tecnología para los clientes. Es ahí donde las PC con IA con tecnología Intel han marcado una gran diferencia. Dounia Senawi (derecha), directora comercial de Deloitte Consultings, aparece en el escenario con Jim Johnson, gerente general de Client Computing Group en Intel, durante el evento Intel Vision el martes 1 de abril de 2025 en Las Vegas. Senawi discutió la inversión estratégica de Deloitteat en una flota de PC Intel Core Ultra AI para sus desarrolladores, e informó que la compañía ha visto un ahorro de tiempo del 50% en completar tareas rutinarias. (Crédito: Intel Corporation) Dounia Senawi (derecha), directora comercial de Deloitte Consultings, aparece en el escenario con Jim Johnson, gerente general de Client Computing Group en Intel, durante el evento Intel Vision el martes 1 de abril de 2025 en Las Vegas. Senawi discutió la inversión estratégica de Deloitteat en una flota de PC Intel Core Ultra AI para sus desarrolladores, e informó que la compañía ha visto un ahorro de tiempo del 50% en completar tareas rutinarias. (Crédito: Intel Corporation) Dounia Senawi (derecha), directora comercial de Deloitte Consultings, aparece en el escenario con Jim Johnson, gerente general de Client Computing Group en Intel, durante el evento Intel Vision el martes 1 de abril de 2025 en Las Vegas. Senawi discutió la inversión estratégica de Deloitteat en una flota de PC Intel Core Ultra AI para sus desarrolladores, e informó que la compañía ha visto un ahorro de tiempo del 50% en completar tareas rutinarias. (Crédito: Intel Corporation) Dounia Senawi (derecha), directora comercial de Deloitte Consultings, aparece en el escenario con Jim Johnson, gerente general de Client Computing Group en Intel, durante el evento Intel Vision el martes 1 de abril de 2025 en Las Vegas. Senawi discutió la inversión estratégica de Deloitteat en una flota de PC Intel Core Ultra AI para sus desarrolladores, e informó que la compañía ha visto un ahorro de tiempo del 50% en completar tareas rutinarias. (Crédito: Intel Corporation) (~23 MB) “AI debe considerarse como una característica, no como un producto independiente. Y eso significa que debe estar integrado en cómo trabajan las personas, en dónde trabajan, dónde ocurren los negocios,” dice Bill Briggs, director de tecnología de Deloitte Consultings. “Hemos incorporado IA en nuestras plataformas de ingeniería, y al usar PC

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abril 3, 2025

De Navegar a Comprar: Cómo los Agentes de IA Mejoran las Compras en Línea

Las compras en línea ponen un mundo de opciones en la punta de los dedos de las personas, por lo que es conveniente para ellos comprar y recibir pedidos — todo desde la comodidad de sus hogares. Pero demasiadas opciones pueden convertir las experiencias de emocionantes a agotadoras, dejando a los compradores luchando por cortar el ruido y encontrar exactamente lo que necesitan. Al aprovechar Agentes de IAlos minoristas pueden profundizar su compromiso con los clientes, mejorar sus ofertas y mantener una ventaja competitiva en un mercado digital que cambia rápidamente. Cada interacción digital da como resultado la captura de nuevos datos. Estos valiosos datos de los clientes se pueden utilizar para alimentar IA generativa y IA Agentic herramientas que brindan recomendaciones personalizadas e impulsan las ventas en línea. Según las últimas noticias de NVIDIAia Estado de la IA en el informe de Bienes Minoristas y Empaquetados por el Consumidor64% de los encuestados que invierten en IA para el comercio minorista digital están priorizando las recomendaciones hiperpersonalizadas. Inteligente, Sin Costuras y Personalizado: El Futuro de la Experiencia del Cliente Los agentes de IA ofrecen una gama de beneficios que mejoran significativamente la experiencia del cliente minorista, que incluyen: Aplicaciones del Mundo Real de Agentes de IA en el Retail AI está redefiniendo el comercio digital, capacitando a los minoristas para ofrecer experiencias de compra más ricas e intuitivas. Desde mejorar los catálogos de productos con datos precisos y de alta calidad hasta mejorar la relevancia de la búsqueda y ofrecer asistencia de compra personalizada, los agentes de IA están transformando la forma en que los clientes descubren, interactúan y compran productos en línea. Agentes de IA para el enriquecimiento de catálogos mejore automáticamente la información del producto con atributos centrados en el consumidor. Estos atributos pueden variar desde detalles básicos como tamaño, color y material hasta detalles técnicos como información de garantía y compatibilidad. También incluyen atributos contextuales, como sostenibilidad y atributos de estilo de vida, como “para practicar senderismo.” Los agentes de IA también pueden integrar atributos de servicio —, incluidos los tiempos de entrega y las políticas de devolución —, lo que hace que los artículos sean más detectables y relevantes para los clientes, al tiempo que abordan preocupaciones comunes para mejorar los resultados de compra. Amazon se enfrentó al desafío de garantizar información completa y precisa del producto para los compradores, al tiempo que reducía el esfuerzo y el tiempo necesarios para que los vendedores crearan listados de productos. Para abordar esto, la empresa IA generativa implementada usando el TensorRT-LLM NVIDIA biblioteca. Esta tecnología permite a los vendedores ingresar una descripción del producto o URL, y el sistema genera automáticamente una lista completa y enriquecida. El trabajo ayuda a los vendedores a llegar a más clientes y expandir sus negocios de manera efectiva, al tiempo que hace que el catálogo sea más receptivo y eficiente energéticamente. Agentes de IA para búsqueda aproveche los datos enriquecidos para ofrecer resultados de búsqueda más precisos y contextualmente relevantes. Al emplear la comprensión semántica y la personalización, estos agentes combinan mejor las consultas de los clientes con los productos correctos, lo que hace que la experiencia de búsqueda general sea más rápida e intuitiva. Amazon Music ha optimizado sus capacidades de búsqueda utilizando la plataforma Amazon SageMaker con Servidor de inferencia NVIDIA Triton y el TensorRT NVIDIA kit de desarrollo de software. Esto incluye implementar la búsqueda vectorial y transformadormodelos basados en corrección ortográfica. Como resultado, cuando los usuarios buscan música — incluso con errores tipográficos o términos vagos — pueden encontrar rápidamente lo que están buscando. Estas optimizaciones, que hacen que la barra de búsqueda sea más efectiva y fácil de usar, han llevado a tiempos de búsqueda más rápidos y costos 73% más bajos para Amazon Music. Agentes de IA para asistentes de compras aproveche el catálogo enriquecido y la funcionalidad de búsqueda mejorada. Ofrecen recomendaciones personalizadas y responden consultas de manera detallada, relevante y conversacional, guiando a los compradores a través de sus viajes de compra con una comprensión integral de los productos y la intención del usuario. SoftServe, un asesor de TI líder, ha lanzado el Asistente de compras de SoftServe Gen AI, desarrollado usando el NVIDIA AI Blueprint para asistentes de compras minoristas. El asistente de compras de SoftServeirs ofrece experiencias de compra atractivas y sin problemas al ayudar a los clientes a descubrir productos y acceder a información detallada del producto de manera rápida y eficiente. Una de sus características más destacadas es la capacidad de prueba virtual, que permite a los clientes visualizar cómo la ropa y los accesorios se ven en ellos en tiempo real. Definiendo los Rasgos Esenciales de un Potente Agente de Compras de IA Los asistentes de compras de IA altamente calificados están diseñados para ser multimodales, comprender mensajes basados en texto e imágenes, voz y más grandes modelos de idiomas (LLM) y modelos de lenguaje de visión. Estos agentes de IA pueden buscar múltiples elementos simultáneamente, completar tareas complicadas —, como crear un armario de viaje — y responder preguntas contextuales, como si un producto es resistente al agua o requiere limpieza en seco. Este alto nivel de sofisticación ofrece experiencias similares a comprometerse con el mejor asociado de ventas de una empresa, entregando información a los clientes de una manera natural e intuitiva. Los componentes básicos de un poderoso agente de compras minoristas incluyen: Mediante el uso de estas tecnologías clave, los minoristas pueden diseñar agentes de compras de IA que superen las expectativas de los clientes, lo que aumenta la satisfacción y mejora la eficiencia operativa. Las organizaciones minoristas que aprovechan los agentes de IA están preparadas para experimentar capacidades en evolución, como el análisis predictivo mejorado para recomendaciones personalizadas adicionales. Y se espera que la integración de la IA con tecnologías de realidad virtual y aumentada cree entornos de compra aún más inmersivos y atractivos — entregando un futuro donde las experiencias de compra son más inmersivas, convenientes y centradas en el cliente que nunca. Obtenga más información sobre el Plan de IA para asistentes de compras minoristas. NVIDIA Blog. Traducido al español

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abril 3, 2025

Motorola trae la primera pantalla de borde de cuádruple curva del mundo con colores Pantone Validated™ a la fusión motorola edge 60

Hoy, Motorola anuncia la fusión motorola edge 60, un dispositivo diseñado para consumidores que buscan un teléfono inteligente premium que combine un diseño elegante con características avanzadas. Con poderosas experiencias impulsadas por IA, la fusión motorola edge 60 mejora la experiencia del usuario al hacer que las tareas cotidianas sean más simples e intuitivas. Construido con una pantalla inmersiva de borde de cuatro curvas, colores especialmente curados y un sistema de cámara con motor ai, el edge 60 fusión ofrece a los consumidores forma y función, al tiempo que cumple con los estándares militares de durabilidad.²  La fusión motorola edge 60 viene con la primera pantalla de borde cuádruple curva del mundo con colores Pantone Validated, haciendo una transición perfecta de pantalla a espalda para una estética ultra suave y refinada. Hecho a mano con materiales de primera calidad, que incluyen acabados de cuero sintético e inspirados en lona, el dispositivo ofrece una sensación duradera pero ligera. Este elegante diseño también está acompañado por una colección de tonos cuidadosamente seleccionados seleccionados en colaboración con Pantone Color Institute™, creando un diseño de alta calidad que se ve y se siente lujoso. Con un enfoque en la excelencia en moda e ingeniería, Motorola ha creado un teléfono inteligente que es tan resistente como elegante. Los usuarios pueden estar seguros de saber que su pantalla está mejor protegida contra caídas o arañazos accidentales, gracias a Corning® Gorilla® Glass 7i, que agrega 2 veces mejor rendimiento de caída y arañazos¹. Ya sea navegando temperaturas extremas de invierno o soportando el calor de los días de verano, la fusión edge 60 está construida para manejarlo todo cumpliendo con los estándares militares (MIL-STD 810H) para mayor durabilidad incluso en los entornos más duros. Además, con las certificaciones IP68 e IP69, el nivel más alto de protección contra el agua en un teléfono inteligente – está construido para soportar la inmersión en agua dulce de hasta 1,5 metros durante hasta 30 minutos y agua a alta presión, lo que brinda a los usuarios tranquilidad incluso en condiciones húmedas o impredecibles.³ Además del holala clasificación de protección contra el agua de Ghest es posible, el dispositivo también incluye tecnología Water Touch para que la pantalla táctil permanezca sensible incluso cuando está mojada. Además, con la avanzada tecnología de atenuación de CC, el parpadeo visible a bajos niveles de brillo se reduce para una experiencia de visualización más cómoda en cualquier condición de iluminación.  Tejido de forma inteligente en todo el dispositivo, moto ai mejora la experiencia del usuario al hacer que las tareas cotidianas sean más simples e intuitivas. El motorola edge 60 fusión será nuestro primer dispositivo para ofrecer nuestras experiencias moto ai directamente de la caja. Desde indicaciones de asistencia como Presta atención, que ayuda a los usuarios a grabar, transcribir y resumir audio para crear notas, y Recuerda esto, que captura momentos en vivo o información en pantalla cuando se activa, hasta herramientas más creativas como Magic Canvas, que genera imágenes creadas por IA a partir de indicaciones de texto. Moto ai está ahí para hacer que cada experiencia en la fusión edge 60 sea más inteligente y más fluida.  Equipado con una cámara principal Ultra Pixel de 50MP, la fusión motorola edge 60 captura cada momento con un detalle impresionante. Construida con el avanzado sensor Sony LYTIA™ 700C y la Estabilización Óptica de Imagen (OIS), la cámara principal puede manejar una mayor sensibilidad a la luz para obtener increíbles imágenes con poca luz.  Una lente ultra ancha con visión macro incorporada no solo proporciona un campo de visión de 122°, expandiendo la toma para adaptarse a cada vasto paisaje en el marco, sino que también permite a los usuarios acercarse hasta 3 cm para primeros planos extremos para revelar la belleza de pequeños detalles. La cámara frontal de 32MP utiliza la tecnología Quad Pixel para mejorar la sensibilidad a la poca luz, ofreciendo fotos claras y vibrantes incluso en iluminación menos que ideal, para que los usuarios puedan obtener la selfie perfecta sin importar dónde se encuentren. Además,el sistema de cámara se mejora aún más con un sensor de luz 3 en 1, por lo que cada foto calibrará automáticamente la sensibilidad a la luz para garantizar la mejor exposición y color al tiempo que elimina el parpadeo. El sistema de cámara avanzada edge 60 fusions incluye características inteligentes impulsadas por moto ai que facilitan aún más a los usuarios capturar imágenes fenomenales en todo momento. El Motor de Mejora de Fotos ofrece una forma fácil de capturar fotos perfectas con cada toma mediante el uso de IA para aplicar simultáneamente configuraciones de múltiples modos de disparo en uno para ofrecer la máxima calidad.  Los usuarios también pueden aprovechar la Estabilización Adaptativa que ajusta dinámicamente los niveles de estabilización para obtener los mejores resultados, o Action Shot que aumenta y ajusta automáticamente las velocidades de obturación para ofrecer el mejor nivel de detalle sin importar el nivel de luz o ruido.  Ya sea que estén reviviendo sus momentos favoritos a través de fotos impresionantes, viendo sus programas favoritos o jugando juegos, la pantalla pOLED de edge 60 fusionations de 6.67” ofrece colores vibrantes y un movimiento increíblemente fluido. Construido con resolución Super HD (1220p) y una frecuencia de actualización ultra suave de 120Hz⁴ofrece una experiencia que es inmersiva y receptiva. Los colores vivos, la certificación cinematográfica HDR10+ y los biseles ultradelgados crean una experiencia de visualización inmersiva que permite a los usuarios centrarse completamente en el contenido.  Al capturar esa imagen perfecta o reproducir una memoria favorita, los usuarios pueden estar seguros de que la pantalla y la cámara Pantone Validated y Pantone SkinTone™ Validated de edge 60 fusionan representan auténticamente los tonos de piel y todos los demás colores. Como dispositivo Pantone Validated, la fusión edge 60 se sometió a rigurosos criterios de evaluación, asegurando la reproducción auténtica de los colores Pantone.  Pero no se trata solo de imágenes—, la fusión motorola edge 60 ofrece una experiencia de audio incomparable. Es compatible con

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abril 2, 2025

Qualcomm Expande las Capacidades Generativas de IA con la Adquisición de la División VinaI

La adquisición fortalecerá las capacidades de investigación y desarrollo de IA generativa de Qualcommcom y acelerará la creación de soluciones avanzadas de IA para productos como teléfonos inteligentes, PC, vehículos definidos por software y más. Qualcomm anunció hoy la adquisición de MovianaI Artificial Intelligence (AI) Application and Research JSC (MovianaI), la antigua división de IA generativa de VinaI Application and Research JSC (VinaI) y una parte del ecosistema Vingroup. Como empresa líder en investigación de IA, VinaI es reconocida por su experiencia en IA generativa, aprendizaje automático, visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural. La combinación de las capacidades avanzadas de investigación y desarrollo de IA generativa (R&D) de VinaIaka con las décadas de extenso R&D de Qualcomm ampliará su capacidad para impulsar inventos extraordinarios. Durante más de 20 años, Qualcomm ha estado trabajando estrechamente con el ecosistema tecnológico vietnamita para crear y ofrecer soluciones innovadoras. Las innovaciones de Qualcomm en las áreas de 5G, IA, IoT y automoción han ayudado a impulsar el extraordinario crecimiento y éxito de la industria de tecnología de la información y la comunicación (TIC) de Vietnam y han ayudado a la entrada de empresas vietnamitas en el mercado global. “Esta adquisición subraya nuestro compromiso de dedicar los recursos necesarios al I&D que nos convierte en la fuerza impulsora detrás de la próxima ola de innovación de IA,” dijo Jilei Hou, vicepresidente senior de ingeniería de Qualcomm Technologies, Inc. “Al traer talento de alto calibre de VinaI, estamos fortaleciendo nuestra capacidad de ofrecer soluciones de IA de vanguardia que beneficiarán a una amplia gama de industrias y consumidores Dirigido por el Dr. Hung Bui, anteriormente de DeepMind Google, el equipo de IA generativa de VinaIaki es una potencia de experiencia en AI—, desde la investigación de clase mundial que supera los límites de lo que es posible hasta los modelos e ingeniería de IA personalizados. Dr. Hung Bui, fundador y director ejecutivo de VinaI, agregó, “Estamos listos para contribuir a la misión de Qualcomm, de hacer avances en la investigación fundamental de IA y escalarlos en todas las industrias, incluidos teléfonos inteligentes, PC, vehículos definidos por software y más. La experiencia de nuestro equipo en IA generativa y aprendizaje automático ayudará a acelerar el desarrollo de soluciones innovadoras que pueden transformar la forma en que vivimos y trabajamos. Qualcomm News. Traducido al español

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abril 2, 2025

Los investigadores enseñan LLM para resolver desafíos complejos de planificación

Este nuevo marco aprovecha las habilidades de razonamiento de un modelo para crear un “smart assistant” que encuentra la solución óptima para problemas de varios pasos. Imagine una compañía de café tratando de optimizar su cadena de suministro. La compañía obtiene granos de tres proveedores, los tuesta en dos instalaciones en café oscuro o claro y luego envía el café tostado a tres tiendas minoristas. Los proveedores tienen una capacidad fija diferente, y los costos de tostado y los costos de envío varían de un lugar a otro. La compañía busca minimizar los costos mientras satisface un aumento del 23 por ciento en la demanda. ¿No sería más fácil para la compañía simplemente pedirle a ChatGPT que elabore un plan óptimo? De hecho, a pesar de todas sus increíbles capacidades, los modelos de lenguaje grande (LLM) a menudo funcionan mal cuando se les encarga resolver directamente problemas de planificación tan complicados por su cuenta. En lugar de tratar de cambiar el modelo para hacer de un LLM un mejor planificador, los investigadores del MIT adoptaron un enfoque diferente. Introdujeron un marco que guía a un LLM para romper el problema como lo haría un ser humano, y luego lo resuelven automáticamente utilizando una poderosa herramienta de software. Un usuario solo necesita describir el problema en lenguaje natural — no se necesitan ejemplos específicos de tareas para entrenar o solicitar el LLM. El modelo codifica un mensaje de texto del usuario en un formato que puede ser desentrañado por un solucionador de optimización diseñado para resolver de manera eficiente los desafíos de planificación extremadamente difíciles. Durante el proceso de formulación, el LLM verifica su trabajo en múltiples pasos intermedios para asegurarse de que el plan se describa correctamente al solucionador. Si detecta un error, en lugar de darse por vencido, el LLM intenta arreglar la parte rota de la formulación. Cuando los investigadores probaron su marco en nueve desafíos complejos, como minimizar la distancia que los robots de almacén deben viajar para completar las tareas, logró una tasa de éxito del 85 por ciento, mientras que la mejor línea de base solo logró una tasa de éxito del 39 por ciento. El marco versátil podría aplicarse a una variedad de tareas de planificación de varios pasos, como programar tripulaciones de aerolíneas o administrar el tiempo de la máquina en una fábrica. “Nuestra investigación introduce un marco que esencialmente actúa como un asistente inteligente para los problemas de planificación. Puede averiguar el mejor plan que satisfaga todas las necesidades que tenga, incluso si las reglas son complicadas o inusuales, dice Yilun Hao, un estudiante graduado en el Laboratorio de Sistemas de Información y Decisión (LIDS) del MIT y autor principal de un documento sobre esta investigación. A ella se unen en el artículo Yang Zhang, un científico investigador en el MIT-IBM Watson AI Lab; y el autor principal Chuchu Fan, profesor asociado de aeronáutica y astronáutica e investigador principal de LIDS. La investigación se presentará en la Conferencia Internacional sobre Representaciones de Aprendizaje. Optimización 101 El grupo Fan desarrolla algoritmos que resuelven automáticamente lo que se conoce como problemas de optimización combinatoria. Estos vastos problemas tienen muchas variables de decisión interrelacionadas, cada una con múltiples opciones que se suman rápidamente a miles de millones de opciones potenciales. Los humanos resuelven tales problemas reduciéndolos a algunas opciones y luego determinando cuál conduce al mejor plan general. Los solucionadores algorítmicos de Researchers’ aplican los mismos principios a los problemas de optimización que son demasiado complejos para que un ser humano los craquee. Pero los solucionadores que desarrollan tienden a tener curvas de aprendizaje pronunciadas y generalmente solo son utilizados por expertos. “Pensamos que los LLM podrían permitir que los no expertos usen estos algoritmos de resolución. En nuestro laboratorio, tomamos un problema de expertos de dominio y lo formalizamos en un problema que nuestro solucionador puede resolver. Podríamos enseñar a un LLM a hacer lo mismo?” Fan dice. Usando el marco que los investigadores desarrollaron, llamado Programación Formalizada Basada en LLM (LLMFP), una persona proporciona una descripción en lenguaje natural del problema, información de antecedentes sobre la tarea y una consulta que describe su objetivo. Luego, LLMFP solicita a un LLM que razone sobre el problema y determine las variables de decisión y las restricciones clave que darán forma a la solución óptima. LLMFP le pide al LLM que detalle los requisitos de cada variable antes de codificar la información en una formulación matemática de un problema de optimización. Escribe un código que codifica el problema y llama al solucionador de optimización adjunto, que llega a una solución ideal. “Es similar a cómo enseñamos a estudiantes universitarios sobre problemas de optimización en el MIT. No les enseñamos un solo dominio. Les enseñamos la metodología,” Fan agrega. Mientras las entradas al solucionador sean correctas, dará la respuesta correcta. Cualquier error en la solución proviene de errores en el proceso de formulación. Para asegurarse de que ha encontrado un plan de trabajo, LLMFP analiza la solución y modifica cualquier paso incorrecto en la formulación del problema. Una vez que el plan pasa esta autoevaluación, la solución se describe al usuario en lenguaje natural. Perfeccionando el plan Este módulo de autoevaluación también permite que el LLM agregue restricciones implícitas que perdió la primera vez, dice Hao. Por ejemplo, si el marco está optimizando una cadena de suministro para minimizar los costos de una cafetería, un humano sabe que la cantera de la cafetería envía una cantidad negativa de frijoles tostados, pero un LLM podría no darse cuenta de eso. El paso de autoevaluación marcaría ese error y pediría al modelo que lo solucionara. “Plus, un LLM puede adaptarse a las preferencias del usuario. Si el modelo se da cuenta de que a un usuario en particular no le gusta cambiar el tiempo o el presupuesto de sus planes de viaje, puede sugerir cambiar las cosas que se ajustan a las necesidades de los usuarios, dice Fan. En una serie de pruebas, su marco logró una tasa de éxito

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abril 2, 2025

Construyendo confianza en la era de la IA

Dev Stahlkopf, director legal de Cisco, sobre los resultados clave del último Estudio de Referencia de Privacidad de Datos de la compañía. Nada socava la innovación como la falta de confianza.   Especialmente en la era de la IA generativa.   Por eso Estudio de referencia de privacidad de datos de CiscoCs 2025 es muy importante. El octavo informe global de este tipo, los resultados de este año se basan en encuestas de más de 2.600 encuestados en 12 geografías. Lo que surgió fue un enfoque colectivo en la privacidad de los datos y su papel crítico en la construcción de la preparación para la IA. Para obtener más información sobre el estudio de referencia de privacidad de datos de este año — y sus lecciones esenciales para las organizaciones de hoy — hablamos con Dev Stahlkopf, director legal de Cisco.    Bienvenido, Dev, y gracias por acompañarnos. Con la IA generativa, la economía digital está cambiando rápidamente. ¿Cómo ha impactado esta transformación en la privacidad? Gracias por invitarme. De hecho, es un momento fascinante. La IA generativa ha atraído una atención significativa tanto de las empresas como de la sociedad, en un nivel comparable a la emoción que experimentamos durante los primeros días de Internet. La privacidad juega un papel fundamental en esta nueva era de transformación, particularmente en torno a la confianza y la seguridad. La IA depende en gran medida de los datos, y garantizar la privacidad de los datos es parte integral para mantener esa confianza. Lo que nos lleva al Estudio de Referencia de Privacidad de Datos de Cisco 2025.   Sí, nuestro estudio más reciente subraya la importancia de la privacidad en el panorama digital actual. El noventa y cinco por ciento de las organizaciones indicaron que sus clientes no comprarán si sus datos no están suficientemente protegidos. Además, el 97 por ciento de estas organizaciones reconocen su responsabilidad de usar los datos de manera ética. A medida que GenaI se entrelaza cada vez más en las operaciones diarias, la demanda de medidas de privacidad sólidas se intensifica, lo que hace que esta conversación sea particularmente oportuna. Las preocupaciones sobre el almacenamiento y la gestión de los datos surgieron en la encuesta. ¿Cómo están afectando las actitudes en torno a la gobernanza de datos? Con la dependencia de GenaI en los datos, no es sorprendente ver una mayor atención sobre cómo se almacenan, aseguran y utilizan los datos. En los últimos años, impulsados por preocupaciones de privacidad y seguridad, muchos países han implementado leyes de localización de datos que requieren que los datos confidenciales se almacenen y procesen localmente.   Nuestro estudio, sin embargo, destaca una dualidad interesante. Un significativo 90 por ciento de los encuestados cree que los datos son inherentemente más seguros cuando se almacenan localmente dentro de las fronteras de su país. Al mismo tiempo, el 91 por ciento también cree que los proveedores globales ofrecen una protección de datos superior, lo que marca un aumento de cinco puntos porcentuales con respecto al año anterior. Aunque estas preferencias pueden parecer contradictorias, reflejan la creciente demanda de clientes y gobiernos de medidas sólidas de protección de datos y un reconocimiento de que las empresas globales han establecido medidas y la experiencia para navegar en diferentes regímenes regulatorios.   ¿Cómo se desarrollará esa dualidad? ¿Deberíamos esperar ver más llamadas para la localización de datos?   Sí, hay una tendencia notable hacia la localización de datos impulsada tanto por las expectativas de los clientes como por las demandas regulatorias, especialmente para datos confidenciales, datos gubernamentales e infraestructura crítica. Sin embargo, la conversación más amplia realmente debería centrarse en la seguridad. ¿Cómo pueden las organizaciones proteger eficazmente los datos dentro o fuera de las fronteras? Con más jurisdicciones implementando requisitos de localización y restricciones en las transferencias, el cumplimiento se vuelve esencial para operar dentro de esas regiones, exigiendo tiempo y recursos significativos. Los marcos regulatorios que son predecibles, interoperables y compatibles a través de las fronteras pueden permitir que las empresas globales prosperen de manera más efectiva. ¿Cómo están adaptando los gobiernos las políticas para apoyar flujos de datos seguros y efectivos? Algunos gobiernos están estableciendo proactivamente acuerdos digitales para facilitar el flujo de datos sin problemas entre los países, al tiempo que priorizan la protección. Iniciativas como el Flujo Libre de Datos con Confianza del G20 (apoyado por la OCDE), las Reglas Globales de Privacidad Transfronteriza y el Acuerdo de Comercio y Cooperación UE-Reino Unido están liderando el camino para un intercambio de datos sin problemas. Los resultados de nuestra encuesta afirman este enfoque, con el 85 por ciento de los encuestados de acuerdo en que los flujos de datos seguros e interoperables pueden impulsar significativamente el crecimiento. Dado que la IA se basa en datos, ¿cómo deberían las organizaciones pensar en la regulación de la privacidad en el contexto de GenaI? Como Cisco, creemos que establecer regulaciones de privacidad integrales e interoperables es un paso crítico para navegar por las complejidades de la IA. La privacidad es fundamental para la IA responsable, ya que afecta directamente el uso seguro de los datos. Las sólidas medidas de protección de datos sientan las bases para la confianza y la transparencia.   Los resultados de nuestra encuesta refuerzan esta perspectiva, con el 90 por ciento de los encuestados de acuerdo en que las leyes de privacidad sólidas aumentan la confianza de los clientes en compartir sus datos con las herramientas de GenaI. Esto destaca la importancia de priorizar las prácticas de privacidad sólidas y la gobernanza de la IA a medida que navegamos por el panorama digital en evolución. ¿Existe una brecha entre la necesidad de capturar los beneficios de GenaI y la preparación para manejar sus implicaciones?  Eso es lo que indican los resultados de la encuesta. Casi la mitad (48 por ciento) de las organizaciones encuestadas informaron un valor comercial muy significativo de GenaI — en comparación con el 37 por ciento del año pasado. Pero las preocupaciones de los usuarios sobre su uso no

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abril 2, 2025

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