{"id":17003,"date":"2023-11-29T07:02:35","date_gmt":"2023-11-29T06:02:35","guid":{"rendered":"https:\/\/thesmartcityjournal.cibeles.net\/sin-categorizar\/deyde-datacentric-revela-tres-tendencias-clave-en-la-convergencia-de-datos-e-inteligencia-artificial\/"},"modified":"2023-11-28T18:57:00","modified_gmt":"2023-11-28T17:57:00","slug":"deyde-datacentric-revela-tres-tendencias-clave-en-la-convergencia-de-datos-e-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.thesmartcityjournal.com\/es\/tecnologia\/deyde-datacentric-revela-tres-tendencias-clave-en-la-convergencia-de-datos-e-inteligencia-artificial","title":{"rendered":"Deyde Datacentric revela tres tendencias clave en la convergencia de datos e Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"<p class=\"lead\">El uso de datos e Inteligencia Artificial se convierte en una poderosa herramienta para abordar los desaf\u00edos ESG, desde la sostenibilidad ambiental hasta la gobernanza corporativa<\/p>\n<p>En la era digital, donde los datos son el motor de la Inteligencia Artificial (IA)&nbsp;<strong><a href=\"https:\/\/services.hosting.augure.com\/Response\/cJZkW\/%7B3d9c883f-6f5f-4ff5-9a38-6251b25500e3%7D\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deyde Datacentric<\/a>,<\/strong>&nbsp;ha identificado las tres tendencias dominantes nacidas de la fusi\u00f3n de an\u00e1lisis de datos, aprendizaje autom\u00e1tico, e IA. Estas tecnolog\u00edas, que est\u00e1n transformando el panorama tecnol\u00f3gico, ofrecen a las empresas&nbsp;una ventaja competitiva significativa al permitirles aprovechar al m\u00e1ximo sus datos y convertirlos en ventajas estrat\u00e9gicas.<\/p>\n<h2 class=\"article-title\">1. La revoluci\u00f3n de los datos sint\u00e9ticos<\/h2>\n<p>La revoluci\u00f3n de los datos sint\u00e9ticos marca un hito en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, ya que su uso ha ido en aumento. Esta tendencia es crucial por varias razones. &nbsp;Por un lado, existe una&nbsp;<strong>escasez de datos reales<\/strong>&nbsp;para muchas aplicaciones de IA, lo que dificulta obtener conjuntos grandes y etiquetados. La generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos puede ayudar a superar esta limitaci\u00f3n al crear datos artificiales para entrenar modelos. Adem\u00e1s, en sectores como la atenci\u00f3n m\u00e9dica y las finanzas, donde la&nbsp;<strong>privacidad<\/strong>&nbsp;de los datos es esencial, los datos sint\u00e9ticos permiten a las organizaciones compartir informaci\u00f3n sin exponer datos confidenciales. Los datos sint\u00e9ticos&nbsp;<strong>ampl\u00edan la diversidad de informaci\u00f3n disponible<\/strong>, lo que refuerza la capacidad de los modelos para lidiar con situaciones extremas, y son&nbsp;<strong>m\u00e1s rentables<\/strong>&nbsp;que la recopilaci\u00f3n de datos reales, lo que es especialmente \u00fatil en aplicaciones que requieren grandes vol\u00famenes de datos. Los datos sint\u00e9ticos a menudo se utilizan en combinaci\u00f3n con datos reales en enfoques de&nbsp;<strong>aprendizaje semi-supervisado o auto-supervisado<\/strong>, lo que permite una formaci\u00f3n m\u00e1s eficiente de modelos de IA. Adem\u00e1s, en&nbsp;<strong>investigaci\u00f3n y desarrollo<\/strong>&nbsp;de algoritmos de IA, la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos posibilita la experimentaci\u00f3n controlada y la validaci\u00f3n de modelos en un entorno seguro. Es esencial destacar que, aunque los datos sint\u00e9ticos son valiosos, no reemplazan la necesidad de datos reales, ya que la calidad de estos \u00faltimos es crucial para la capacidad de los modelos para generalizar situaciones del mundo real. Sin embargo, en muchos casos, los datos sint\u00e9ticos son una herramienta valiosa para superar desaf\u00edos de datos y mejorar el rendimiento de los modelos de IA.<\/p>\n<h2 class=\"article-title\">2. Aprendizaje Federado<\/h2>\n<p>El aprendizaje federado permite entrenar modelos de IA con datos distribuidos sin compartir informaci\u00f3n sensible. Este enfoque es esencial en contextos donde la privacidad y la seguridad de los datos son fundamentales, como la salud y las aplicaciones IoT.&nbsp;<strong>El aprendizaje federado ha demostrado ser una herramienta prometedora para el desarrollo de modelos precisos sin comprometer la confidencialidad de los datos<\/strong>&nbsp;y se erige como una t\u00e9cnica fundamental en el \u00e1mbito de la Inteligencia Artificial, revolucionando la forma en que los modelos de machine learning se entrenan en un entorno distribuido. En contraposici\u00f3n al modelo tradicional de centralizar todos los datos en un servidor, esta metodolog\u00eda innovadora permite que los modelos se adapten utilizando datos dispersos en dispositivos o ubicaciones remotas, sin necesidad de compartir informaci\u00f3n confidencial.<\/p>\n<h2 class=\"article-title\">3. Datos e IA para abordar los retos ESG<\/h2>\n<p>El uso de datos e Inteligencia Artificial emerge como una poderosa combinaci\u00f3n en la lucha contra los desaf\u00edos ESG (Medio Ambiente, Sociedad y Gobernanza). Los datos recopilados a trav\u00e9s de sensores y otras fuentes pueden utilizarse para&nbsp;<strong>monitorear el impacto ambiental<\/strong>, como la calidad del aire, la gesti\u00f3n del agua, las emisiones de carbono o&nbsp;<strong>valorar riesgos de potenciales cat\u00e1strofes como inundaciones, terremotos, etc<\/strong>. La IA puede analizar estos datos para identificar patrones y tendencias, facilitando decisiones m\u00e1s alineadas con la sostenibilidad. La&nbsp;<strong>gesti\u00f3n de residuos<\/strong>&nbsp;se transforma gracias a la capacidad predictiva de la IA, que anticipa la producci\u00f3n de residuos y traza rutas de recogida eficientes, contribuyendo a la reducci\u00f3n de desechos y la promoci\u00f3n de la econom\u00eda circular. Las&nbsp;<strong>inversiones sostenibles<\/strong>&nbsp;ganan terreno con herramientas de IA que eval\u00faan la sostenibilidad de carteras financieras, permitiendo a los inversores considerar los factores ESG al tomar decisiones econ\u00f3micas. En el \u00e1mbito del&nbsp;<strong>cumplimiento y la gobernanza corporativa<\/strong>, la IA automatiza tareas y detecta irregularidades, promoviendo una gobernanza transparente y \u00e9tica. Cabe destacar que, en la&nbsp;<strong>predicci\u00f3n y prevenci\u00f3n de desastres naturales<\/strong>, la IA se convierte en un recurso invaluable, para la gesti\u00f3n de inversiones de empresas y particulares. Pero todo ello se sustenta en datos de calidad, el mejor modelo trabajando con datos no fiables, generar\u00e1 resultados enga\u00f1osos.<\/p>\n<p>Los datos y la Inteligencia Artificial tienen un potencial significativo para abordar los retos del ESG al proporcionar informaci\u00f3n, automatizar procesos, identificar oportunidades de mejora y apoyar la toma de decisiones sostenibles en una amplia variedad de industrias y contextos.<\/p>\n<p>Estas tecnolog\u00edas son herramientas valiosas para avanzar hacia una econom\u00eda y una sociedad m\u00e1s sostenible y responsable. Gerardo Ra\u00eddo, Chief Marketing Officer de Deyde DataCentric lo explica as\u00ed;&nbsp;<em>\u00abestas tres tendencias que hemos identificado surgen de la sinergia entre Big Data, y la inteligencia artificial. No es de extra\u00f1ar que -en un mundo impulsado por la informaci\u00f3n- estas tendencias acabaran elev\u00e1ndose a la categor\u00eda de esenciales para las organizaciones que -cada vez m\u00e1s- necesitan tomar decisiones basadas en datos precisos y oportunos\u00bb.&nbsp;<\/em>&nbsp;A lo que a\u00f1ade, \u00ab<em>la uni\u00f3n entre la Inteligencia Artificial y los Datos es esencial para anticipar tendencias en diversos sectores y transformar la toma de decisiones empresariales. Los datos son el motor de la Inteligencia Artificial, y su calidad determina su valor incalculable en el mundo empresarial. La correcta utilizaci\u00f3n de datos de calidad, junto con la inteligencia artificial, puede cambiar el panorama empresarial, acelerar la resoluci\u00f3n de problemas y garantizar decisiones m\u00e1s r\u00e1pidas y precisas<\/em>.<\/p>\n<p><em>La esencia de la inteligencia artificial radica en su motor de conocimiento, impulsado por la informaci\u00f3n. La calidad de esta informaci\u00f3n determina la precisi\u00f3n del sistema. En un mundo donde la informaci\u00f3n err\u00f3nea alimenta a la inteligencia artificial, emergen no solo fallas, sino una &#8216;estupidez artificial&#8217;. La clave est\u00e1 en la exactitud de los datos que dan vida a la IA.\u00bb.<\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El uso de datos e Inteligencia Artificial se convierte en una poderosa herramienta para abordar los desaf\u00edos ESG, desde la sostenibilidad ambiental hasta la gobernanza corporativa En la era digital, donde los datos son el motor de la Inteligencia Artificial (IA)&nbsp;Deyde Datacentric,&nbsp;ha identificado las tres tendencias dominantes nacidas de la fusi\u00f3n de an\u00e1lisis de datos,\u2026<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":17002,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_scj_primary_category_id":13,"_scj_featured":false,"_scj_featured_from":"","_scj_featured_until":"","_scj_featured_order":0,"_scj_visibility_class":"current","_scj_layout_family":"standard","_scj_article_style":"","_scj_display_overrides":[],"_scj_intro_image_id":17002,"_scj_intro_alt":"Deyde Datacentric revela tres tendencias clave en la convergencia de datos e Inteligencia Artificial","_scj_intro_caption":"","_scj_intro_class":"","_scj_intro_float":"","_scj_full_image_id":17002,"_scj_full_alt":"Deyde Datacentric revela tres tendencias clave en la convergencia de datos e Inteligencia Artificial","_scj_full_caption":"","_scj_full_class":"","_scj_full_float":"","_scj_media_type":"","_scj_media_provider":"","_scj_media_external_id":"","_scj_media_url":"","_scj_media_poster_id":0,"_scj_media_width":0,"_scj_media_height":0,"_scj_media_aspect_ratio":"","_scj_media_description":"","_scj_gallery_items":[],"_scj_related_post_ids":[],"_scj_additional_authors":[],"scj_layout_family":"standard","scj_media_provider":"","scj_media_url":"","scj_full_caption":"","footnotes":""},"categories":[13],"tags":[],"class_list":["post-17003","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.4 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Deyde Datacentric revela tres tendencias clave en la convergencia de datos e Inteligencia Artificial - thesmartcityjournal.com<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"En la era digital, donde los datos son el motor de la Inteligencia Artificial (IA)\u00a0Deyde Datacentric,\u00a0ha identificado las tres tendencias dominantes nacidas de la fusi\u00f3n de an\u00e1lisis de datos, aprendizaje autom\u00e1tico, e IA. 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