¿Qué tecnologías han evolucionado más en 2024?

El día de hoy, miércoles 6 de noviembre de 2024, a menos de dos meses que termine el año, creemos que es una excelente idea ir revisando cuáles son las tecnologías que más han evolucionado en este año.

Este conteo no pretende ser un listado absoluto o ser el que tenga toda la verdad, pero tras revisar todos los boletines y documentos disponibles en la red, todos ellos de fuentes serias y acreditadas, consideramos que estas son las tecnologías a las que nos referimos.

Inteligencia Artificial Generativa

Es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en crear contenido nuevo y realista a partir de grandes conjuntos de datos. Utiliza modelos avanzados, como las redes neuronales profundas y las transformaciones de lenguaje, para generar textos, imágenes, audio, y videos que parecen creados por humanos. A diferencia de otras formas de IA que solo reconocen o clasifican datos, la IA generativa puede producir contenido creativo y resolver problemas de manera autónoma.

Esta tecnología continúa avanzando con modelos más pequeños y adaptados a tareas específicas, facilitando su aplicación en empresas que requieren soluciones accesibles y rentables. Esta tecnología no solo está cambiando la forma en que operan los negocios, sino que también está mejorando la eficiencia en sectores como la atención al cliente, la educación y el entretenimiento​.

Computación Cuántica y Criptografía Post-cuántica

La Computación Cuántica es un tipo de tecnología informática que utiliza principios de la física cuántica para procesar información de manera mucho más rápida y eficiente que los sistemas clásicos. Mientras que las computadoras tradicionales procesan datos en bits que pueden representar un 0 o un 1, las computadoras cuánticas usan qubits, que pueden estar en superposición y representar ambos valores al mismo tiempo. Este fenómeno permite realizar cálculos complejos a una velocidad incomparable, lo cual es útil para tareas como simulaciones científicas, optimización y procesamiento de datos masivos.

La Criptografía Post-Cuántica (PQC, por sus siglas en inglés). Este tipo de criptografía se está desarrollando para crear algoritmos que puedan resistir los ataques de una computadora cuántica, utilizando métodos de cifrado que no se basen en problemas fácilmente resolubles por la computación cuántica. Así, la criptografía post-cuántica asegura que la información privada y las comunicaciones sigan protegidas en un futuro donde las computadoras cuánticas sean comunes.

La computación cuántica sigue desarrollándose, con un enfoque cada vez mayor en la criptografía post-cuántica para proteger los datos contra futuras amenazas de seguridad. Esta tecnología, aunque todavía en etapas iniciales, ya está atrayendo inversiones significativas, especialmente en sectores como las finanzas y la seguridad nacional​.

Avances en Energía y Almacenamiento

La innovación en baterías (como las de estado sólido y las basadas en iones de sodio) está impulsando la movilidad eléctrica. Estas nuevas baterías ofrecen una mayor capacidad de almacenamiento y son menos dependientes de materiales costosos como el litio y el cobalto. Además, se está experimentando con el almacenamiento de hidrógeno y aire comprimido, aportando soluciones energéticas más sostenibles​.

Semiconductores y Electrónica Avanzada

La industria de semiconductores ha alcanzado niveles impresionantes de miniaturización y potencia, permitiendo el desarrollo de dispositivos conectados más avanzados. Los semiconductores son cruciales para el crecimiento de dispositivos IoT, vehículos eléctricos y telecomunicaciones, siendo una base para la transformación digital global​.

Tecnologías Espaciales y Monitoreo Ambiental

Las misiones espaciales de exploración y monitoreo ambiental están en auge, con proyectos enfocados en la Luna y en el uso de satélites para mejorar la gestión del cambio climático y la conectividad. Esto no solo fortalece el conocimiento científico, sino que ayuda en áreas como la predicción de desastres naturales​.

Cierto es, que el año no ha terminado y que en estos poco más de cincuenta días que quedan del año 2024 pueden pasar muchas cosas y alguna o algunas tecnologías pueden emerger o reforzar todo lo ya existente. Pero como mencionamos desde el principio, ya vale la pena esta revisión y, en unos días más, verificar cuáles serían las tecnologías que nacerán y/o crecerán en el 2025.

La Inteligencia Artificial: Preguntas y Respuestas

Hace ya tiempo y cursando la educación primaria, nos sorprendimos cuando la maestra nos explicó el hecho evidente de que nosotros, los así llamados Seres Humanos (o "seres humanos" por desgracia) eramos animales. Parte de su exposición y para calmar las aguas (pues algunos compañeros se sintieron algo ofendidos) consistió en mencionar cuáles eran esos diferenciadores que separaban a los Seres Humanos de los demás animales. Ahí ella mencionó La Inteligencia.

¿Y qué es La Inteligencia?

Es la capacidad de entender, asimilar, procesar y utilizar la información para resolver problemas, aprender de la experiencia, adaptarse a nuevas situaciones, comprender y manejar ideas abstractas, y utilizar el conocimiento para manipular el entorno.

¿Desde hace cuánto existe el término Inteligencia Artificial?

En el año de 1956 John McCarthy utilizó este término en su propuesta para la Conferencia de Dartmouth, un evento que tuvo lugar en ese año y que a menudo este acontecimiento es citado como el nacimiento oficial de la inteligencia artificial como campo de investigación. En dicha reunión asistieron investigadores interesados en la idea de que "cada aspecto del aprendizaje o cualquier otra característica de la inteligencia puede, en principio, ser tan precisamente descrito que una máquina puede ser creada para simularlo". Entonces podemos decir que la Inteligencia Artificial (IA) es la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de sistemas informáticos." Estos procesos incluyen el aprendizaje (la adquisición de información y reglas para usar la información), el razonamiento (usar las reglas para alcanzar conclusiones aproximadas o definitivas) y la autocorrección.

Para entender mejor, ¿qué es y qué no es la Inteligencia Artificial?
Para comprender qué es y qué no es inteligencia artificial (IA), es útil definir primero qué se entiende por inteligencia. La inteligencia implica la capacidad de comprender, aprender, razonar, planificar, resolver problemas, percibir y adaptarse a nuevas situaciones de manera eficiente. Con esta premisa en mente, aquí hay una descripción de lo que sí es y lo que no es IA: Lo que SÍ es Inteligencia Artificial (IA): Sistemas que imitan la inteligencia humana: La IA se refiere a sistemas informáticos diseñados para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de voz, la toma de decisiones, la resolución de problemas, el aprendizaje y la comprensión del lenguaje natural. Aprendizaje y adaptación: Los sistemas de IA pueden aprender de datos, experiencias anteriores y retroalimentación para mejorar su desempeño en tareas específicas con el tiempo, adaptándose a nuevas situaciones y cambiando su comportamiento en función de la información disponible. Toma de decisiones autónoma: En algunos casos, la IA puede tomar decisiones autónomas sin intervención humana directa, basándose en algoritmos y modelos predefinidos para seleccionar la mejor opción en una determinada situación. Análisis y procesamiento de grandes volúmenes de datos: La IA puede analizar y procesar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados mucho más rápido y con mayor precisión que los seres humanos, identificando patrones y tendencias que pueden ser difíciles de detectar manualmente. Aplicaciones en una amplia gama de campos: La IA se utiliza en campos tan diversos como la salud, finanzas, educación, transporte, seguridad, entretenimiento, agricultura, manufactura y muchos otros, transformando la forma en que se realizan las tareas y se toman decisiones en estos ámbitos. Lo que NO es Inteligencia Artificial (IA): Automatización básica: La automatización de tareas repetitivas y simples no se considera IA a menos que el sistema pueda aprender y adaptarse con el tiempo para mejorar su desempeño. Programas sin capacidad de aprendizaje: Los programas de software convencionales que realizan tareas específicas según instrucciones predefinidas no se consideran IA, a menos que incorporen capacidades de aprendizaje automático o procesamiento de lenguaje natural para mejorar su funcionalidad. Simplemente procesamiento de datos: El procesamiento de grandes volúmenes de datos por sí solo no constituye IA, a menos que el sistema también pueda analizar, comprender y extraer conocimientos significativos de esos datos para realizar tareas específicas. Tecnología mágica o omnisciente: La IA no es una solución mágica que pueda resolver todos los problemas o responder a todas las preguntas. Tiene limitaciones y puede cometer errores, especialmente si no se diseña o entrena correctamente. Por sobre todas las cosas debemos entender que Es una herramienta poderosa que está transformando una amplia gama de campos, pero es importante entender sus capacidades y limitaciones para su aplicación efectiva y ética. ¿Limitaciones para una aplicación ética?

Actualmente, no existe un organismo centralizado a nivel mundial que establezca directamente los lineamientos en el desarrollo y aplicación de la inteligencia artificial (IA). Sin embargo, hay varias organizaciones, instituciones y grupos de interés que están involucrados en la formulación de estándares, principios éticos y directrices relacionadas con la IA. Algunos de estos son: Organización de las Naciones Unidas (ONU): La ONU ha abordado la IA en varios foros, incluido el Grupo de Expertos en IA y la Comisión Económica de las Naciones Unidas para Europa (UNECE). La ONU ha promovido discusiones sobre el impacto social, económico y ético de la IA, así como la necesidad de principios éticos y de gobernanza. Unión Europea (UE): La UE ha adoptado una estrategia de inteligencia artificial que incluye la creación de un marco ético y legal para la IA. La Comisión Europea ha propuesto regulaciones y directrices para promover el desarrollo y la implementación de la IA de manera ética y segura. Organizaciones de estándares: Organizaciones como el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE), la Organización Internacional de Normalización (ISO) y el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) están desarrollando estándares y guías relacionadas con la IA en áreas como la ética, la seguridad y la interoperabilidad. Iniciativas de la industria: Grandes empresas de tecnología como Google, Microsoft, IBM y otros han establecido sus propios principios éticos y directrices para el desarrollo y uso de la IA. Además, hay iniciativas de colaboración entre empresas, como el Consorcio para la IA Responsable (Partnership on AI), que trabajan en la promoción de prácticas éticas y responsables en la industria de la IA. Grupos de expertos y organizaciones de la sociedad civil: Hay numerosos grupos de expertos, organizaciones no gubernamentales y grupos de la sociedad civil que abogan por una IA ética y responsable. Estos incluyen organizaciones como el Centro para la Ética de la Inteligencia Artificial, el Centro Berkman Klein para Internet y la Sociedad de Harvard, y el Instituto de Futuros Abiertos. Aunque no existe un organismo centralizado único que marque los lineamientos en el desarrollo y aplicación de la IA, hay una creciente conciencia y colaboración a nivel mundial para abordar los desafíos éticos, sociales y técnicos asociados con esta tecnología emergente. La colaboración entre múltiples partes interesadas, incluidos gobiernos, empresas, organizaciones internacionales, académicos y la sociedad civil, será crucial para garantizar que la IA se desarrolle y utilice de manera ética y responsable.

¿Qué personas son actualmente los más importantes e influyentes exponentes de la Inteligencia Artificial? Varios individuos son reconocidos como líderes influyentes en el campo de la inteligencia artificial (IA), contribuyendo a través de investigaciones, innovaciones, aplicaciones prácticas o discursos públicos sobre el impacto social de la IA. Aquí hay algunos de los más destacados:

Geoffrey Hinton: Conocido como uno de los "padrinos de la inteligencia artificial", Hinton ha realizado contribuciones fundamentales al desarrollo de redes neuronales y al aprendizaje profundo, que son piedras angulares de la IA moderna. Yoshua Bengio: Otro "padrino de la IA", Bengio ha sido pionero en el campo del aprendizaje profundo y ha contribuido significativamente a la comprensión de las redes neuronales. Yann LeCun: Como el tercer "padrino de la IA", LeCun ha sido influyente en el desarrollo de la visión por computadora y el aprendizaje profundo, especialmente a través de su trabajo en redes neuronales convolucionales (CNNs). Demis Hassabis: Cofundador y CEO de DeepMind, Hassabis ha liderado algunos de los avances más notables en IA, incluida la creación de AlphaGo, el programa de computadora que derrotó a un campeón mundial de Go. Fei-Fei Li: Profesora de Ciencias de la Computación en Stanford, y cofundadora de AI4ALL, Li ha realizado importantes contribuciones en visión por computadora y es una defensora de la inclusión y diversidad en el campo de la IA.

Andrew Ng: Cofundador de Google Brain, profesor en Stanford University, y cofundador de Coursera, Ng es un educador influyente en IA y ha sido pionero en cursos masivos en línea abiertos (MOOCs) sobre aprendizaje profundo y machine learning. Ian Goodfellow: Conocido por inventar las redes generativas antagónicas (GANs), Goodfellow ha sido influyente en el desarrollo de métodos que permiten a las máquinas generar imágenes realistas y otros datos sintéticos. Daphne Koller: Cofundadora de Coursera y una pionera en la aplicación de la IA en la educación y la biología, Koller ha sido instrumental en promover la educación en línea y el uso de la IA para el análisis de grandes conjuntos de datos biológicos. Kate Crawford: Investigadora principal que se enfoca en los impactos sociales y políticos de la IA, Crawford ha sido vocal sobre las implicaciones éticas de la IA y el análisis de datos masivos. Timnit Gebru: Cofundadora del Grupo de Investigación de Ética en la IA de Black in AI, Gebru es conocida por su trabajo en la ética de la IA, la justicia algorítmica, y los sesgos en los sistemas de aprendizaje automático. Los arriba mencionados, entre otros, han moldeado la dirección y la percepción de la inteligencia artificial en la sociedad moderna, cada uno desde su área de especialización, ya sea a través de avances técnicos, liderazgo en pensamiento, o activismo en política de tecnología. ¿Qué liboros y/o guías básicas hay ya disponibles para el entendimiento y aprendizaje de la Inteligencia Artificial? Para quienes deseen adentrarse en el mundo de la inteligencia artificial (IA) con una comprensión básica pero sólida, existen varios libros y recursos que ofrecen una introducción accesible y condensada al tema. Aquí hay algunas recomendaciones:

"IA para todos" (AI for Everyone) por Andrew Ng: Este libro escrito por uno de los líderes en el campo de la IA, Andrew Ng, ofrece una introducción accesible y práctica a los conceptos básicos de la IA, sin necesidad de conocimientos técnicos previos. Ng explica cómo funciona la IA, sus aplicaciones en la vida cotidiana y cómo las empresas pueden aprovecharla. "IA: Un enfoque moderno" (Artificial Intelligence: A Modern Approach) por Stuart Russell y Peter Norvig: Aunque este libro es más técnico que otros, sigue siendo una excelente opción para aquellos que desean una introducción completa pero accesible a la IA. Cubre una amplia gama de temas, incluidos los fundamentos del aprendizaje automático, la representación del conocimiento, la planificación y mucho más. "Inteligencia Artificial: Fundamentos, práctica y aplicaciones" (Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents) por David L. Poole y Alan K. Mackworth: Este libro proporciona una visión general de la IA desde una perspectiva de agente computacional, que es útil para comprender cómo los sistemas de IA interactúan con su entorno. "Inteligencia Artificial: Una guía para pensar en la ciencia de la mente y la tecnología" (Artificial Intelligence: A Guide to Thinking About the Science of the Mind and Technology) por Margaret A. Boden: Este libro ofrece una introducción filosófica a la IA, explorando preguntas fundamentales sobre la naturaleza de la mente y la inteligencia, así como las implicaciones éticas y sociales de la IA. "IA en la vida cotidiana: ¿cómo aplicar la inteligencia artificial en tu vida diaria?" por Tony R. Kuphaldt: Este libro está diseñado para personas que no tienen experiencia técnica en IA, pero que desean comprender cómo la IA afecta sus vidas y cómo pueden aprovecharla de manera efectiva. "Guía para principiantes de IA: Una introducción fácil de seguir a la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la automatización de procesos" por Jeff McCall: Este libro proporciona una introducción clara y práctica a los conceptos básicos de la IA, el aprendizaje automático y la automatización, con ejemplos y explicaciones fáciles de entender. Estos libros ofrecen una variedad de enfoques para comprender la inteligencia artificial, desde introducciones prácticas hasta exploraciones más filosóficas y técnicas. Dependiendo de tus intereses y nivel de familiaridad con el tema, puedes elegir el libro que mejor se adapte a tus necesidades. ¿Qué debe de incluír un programa de estudios para una carrera a nivel licenciatura relativa a la Inteligencia Artificial? Un programa de estudios para una carrera a nivel licenciatura en Inteligencia Artificial debe proporcionar a los estudiantes una base sólida en áreas clave de la IA, así como una comprensión profunda de los conceptos teóricos y las aplicaciones prácticas. Aquí hay una propuesta de los elementos que podrían incluirse en dicho programa: Fundamentos de la Computación:

• Introducción a la programación y algoritmos.
• Estructuras de datos y algoritmos.
• Teoría de la computación.
• Arquitectura de computadoras.

Matemáticas y Estadística:

• Álgebra lineal.
• Cálculo diferencial e integral.
• Probabilidad y estadística.

Fundamentos de la Inteligencia Artificial:

• Introducción a la inteligencia artificial.
• Lógica y razonamiento.
• Aprendizaje automático (Machine Learning).
• Redes neuronales artificiales.
• Procesamiento de lenguaje natural.
• Visión por computadora.
• Robótica.
• Agentes inteligentes y sistemas expertos.
• Ética y aspectos legales de la inteligencia artificial.

Programación y Herramientas:

• Lenguajes de programación relevantes (por ejemplo, Python, Java).
• Bibliotecas y frameworks de IA (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch).
• Desarrollo de aplicaciones de IA.

Aplicaciones Prácticas:

• Proyectos prácticos de IA.
• Prácticas en empresas o laboratorios de investigación.
• Seminarios y conferencias sobre aplicaciones actuales de IA en diferentes campos (salud, finanzas, transporte, etc.).

Trabajo en Equipo y Habilidades Interpersonales:

• Colaboración en proyectos grupales.
• Comunicación efectiva y presentación de resultados.
• Resolución de problemas y toma de decisiones.

Trabajo de Investigación:

• Seminarios de investigación.
• Proyectos de investigación dirigidos por profesores o investigadores.

Electivas Especializadas:

• Electivas que permitan a los estudiantes profundizar en áreas específicas de la IA según sus intereses (por ejemplo, robótica, visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje profundo, etc.).

Prácticas Profesionales:

• Oportunidades para realizar prácticas en empresas u organizaciones relacionadas con la IA.

Proyecto de Tesis o Trabajo Final:

• Desarrollo de un proyecto de investigación o aplicación de IA bajo la supervisión de un profesor.

Este es solo un ejemplo de cómo podría estructurarse un programa de estudios para una carrera de licenciatura en Inteligencia Artificial. Los detalles específicos pueden variar dependiendo de la institución educativa y de los avances en el campo de la IA. Es importante que el programa se mantenga actualizado con los últimos desarrollos y avances en la inteligencia artificial para garantizar que los graduados estén bien preparados para enfrentar los desafíos del mundo real en este campo en constante evolución. ¿Qué universidades en México y América Latina ya están ofreciendo la carrera (a nivel licenciatura, maestría o doctorado) en Inteligencia Artificial? En México, varias universidades están incorporando programas relacionados con la inteligencia artificial (IA) en sus ofertas académicas a nivel de licenciatura, maestría y doctorado. Estos programas están diseñados para preparar a los estudiantes en las diversas aplicaciones de la IA, desde el aprendizaje automático y la visión por computadora hasta el procesamiento de lenguaje natural. A continuación, se mencionan algunas universidades que ofrecen estos programas:

Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM): Ofrece programas de posgrado relacionados con la inteligencia artificial a través de su Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) y la Facultad de Ingeniería. Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM): Ofrece programas de maestría y especialidades en inteligencia artificial y ciencia de datos, disponibles en varios campus a lo largo del país. Instituto Politécnico Nacional (IPN): A través de su Centro de Investigación en Computación (CIC), el IPN ofrece programas de maestría y doctorado que incluyen áreas de inteligencia artificial. Universidad Autónoma Metropolitana (UAM): Cuenta con programas de posgrado en ciencias de la computación y tecnologías de la información donde se abordan temas de inteligencia artificial. Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT): Aunque no es una universidad, CIMAT ofrece programas de maestría y doctorado en ciencias de la computación e inteligencia artificial en colaboración con varias universidades del país. Tecnológico Nacional de México (TecNM) / Instituto Tecnológico de Monterrey: Ofrece programas en áreas de ingeniería y tecnologías de la información que incluyen cursos de inteligencia artificial. En América Latina, varias universidades están comenzando a ofrecer programas académicos relacionados con la inteligencia artificial en diferentes niveles, aunque aún no son tan comunes como en otras regiones más desarrolladas en este campo. Aquí algunas de ellas: Universidad de São Paulo (USP) - Brasil: Ofrece programas de posgrado en inteligencia artificial y ciencia de la computación. Universidad de Buenos Aires (UBA) - Argentina: Tiene programas de posgrado y cursos relacionados con la inteligencia artificial en áreas como la informática y la ingeniería de sistemas. Universidad de Chile - Chile: Ofrece programas de maestría y doctorado en ciencias de la computación con enfoque en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Universidad de los Andes - Colombia: Tiene programas de maestría y doctorado en ciencias de la computación y áreas relacionadas que incluyen la inteligencia artificial. Universidad Nacional de Córdoba (UNC) - Argentina: Ofrece programas de posgrado en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Universidad de la República (UDELAR) - Uruguay: Ofrece cursos de posgrado en inteligencia artificial y áreas afines.

¿Cómo y cuándo comenzar? Sin pretender ser una guía máxima o las tablas de la ley, recomendamos comenzar con la lectura de alguno de los libros arriba recomendados. Una excelente alternativa adicional pudiese ser el libro "Artificial Intelligence For Dummies" escrito por John Paul Mueller. Al momento de escribir estas líneas sólo está disponible en inglés, pero vale la pena leerlo. Hay mucho material en la red. Pero a modo de guía, recomendamos material que haya sido escrito y/o publicado por quienes actualmente son los más importantes e influyentes exponentes de la Inteligencia Artificial (mencionados párrafor arriba en esta entrada). Enseguida y si está Usted completamente convencido de que la Inteligencia Artificial es lo suyo, proceda con cursos y seminarios ofrecidos por Universidades y/o insituciones educativas como las que incluímos en esta entrada, para entonces y con el pleno convencimiento, pueda inscribirse o matricularse en una licenciatura, maestría o doctorado afín a la Inteligencia Artificial. De otra manera y si lo que desea es incluír en su currícula temas relacionados con la Inteligencia Artificial, existen excelentes cursos y diplomados afines que puede aprovechar. Nuevamente recomendamos que esos cursos y diplomados sean impartidos por Universidades e Institutos Tecnológicos como los arriba mencionados.
Conclusión
La IA se refiere a sistemas informáticos diseñados para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de voz, la toma de decisiones, la resolución de problemas, el aprendizaje y la comprensión del lenguaje natural. La Inteligencia Artificial es una herramienta al servicio de los Seres Humanos y no algo que reemplazará a los Seres Humanos. ¿Está Usted listo para comenzar con la Inteligencia Artificial?

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

En la entrada intitulada "La Transformación Digital: Un Viaje hacia el Futuro de las Organizaciones" ya habíamos mencionado que, como parte de las primeras doce tecnologías con impacto a corto plazo que forman parte de la Transformación Digital está precisamente la Inteligencia Artificial. Comencemos entonces con este tema.

La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de la informática que se centra en el desarrollo de sistemas y tecnologías que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. En términos generales, la IA se refiere a la capacidad de las máquinas para simular funciones cognitivas humanas, como el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, la percepción y la comprensión del lenguaje natural.

Características de la Inteligencia Artificial:

Aprendizaje: Los sistemas de IA pueden aprender de datos, experiencias pasadas y ejemplos para mejorar su desempeño en una tarea específica. Esto incluye el aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.

Razonamiento y Resolución de Problemas: La IA puede realizar tareas de razonamiento lógico y resolver problemas complejos utilizando algoritmos y técnicas específicas, como la búsqueda heurística y la lógica difusa.

Percepción: Los sistemas de IA pueden percibir y entender el mundo que los rodea a través de sensores y dispositivos de entrada, como cámaras, micrófonos y sensores de movimiento. Esto les permite interpretar información visual, auditiva y táctil.

Procesamiento del Lenguaje Natural: La IA puede comprender y generar lenguaje natural, lo que le permite interactuar con los usuarios de una manera más natural. Esto incluye tareas como la traducción automática, el reconocimiento de voz y la generación de texto.

Toma de Decisiones: Los sistemas de IA pueden tomar decisiones autónomas basadas en datos y criterios predefinidos. Esto incluye la planificación, la optimización y la toma de decisiones en entornos dinámicos y complejos.

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial:

La Inteligencia Artificial se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones en diferentes sectores y campos. Algunos ejemplos incluyen:

Asistentes Virtuales: Como Siri de Apple, Alexa de Amazon y Google Assistant, que utilizan IA para comprender y responder a las consultas de los usuarios.

Vehículos Autónomos: Como los coches autónomos y drones, que utilizan IA para navegar de manera segura y eficiente en entornos cambiantes.

Cuidado de la Salud: Donde la IA se utiliza para el diagnóstico médico, la predicción de enfermedades y la personalización de tratamientos.

Finanzas: Donde la IA se utiliza para la detección de fraudes, el análisis de riesgos y la gestión de inversiones.

Comercio Electrónico: Donde la IA se utiliza para la recomendación de productos, la personalización de la experiencia del usuario y la detección de patrones de compra.

Desafíos y Consideraciones Éticas:

A pesar de sus beneficios, la IA también plantea desafíos y consideraciones éticas, como la privacida de los datos, la discriminación algorítmica, la seguridad cibernética y el impacto en el empleo. Es importante abordar estos desafíos de manera responsable y ética para garantizar que la IA se utilice de manera beneficiosa y equitativa para la sociedad.

Cierto es pues que la Inteligencia Artificial ya dejó de ser tan sólo una curiosidad de la que podemos platicar en un evento, en la oficina o en una tarde de copas y coplas. Hoy es un tema que está muy candente, sobre todo para todos los creativos en general.

Algo que sí queremos dejar claros es que la Inteligencia Artificial es una herramienta y no un fin en si mosmo. Como tal, nos puede servir para hacer cosas muy buenas o muy malas. Lo más importante pues es que nosotros los seres humanos la apliquemos precisamente para fines más creativos y elevados.

¿Yq utiliza Usted Inteligencia Artificial en su vida diaria?

La Transformación Digital: Un Viaje hacia el Futuro de las Organizaciones

En una entrada anterior: "Convergencia Digital. A siete años de que dio inicio", esperamos haber dejado cierta claridad sobre el que consideramos es el concepto eje al rededor del cual gira todo lo que ahora son las Tecnologías de la Información. En dicha entrada también habíamos mencionado que la Convergencia Digital había metamorfoseado en la Transformación Digital. Es por eso que ahora creemos prudente tocar este segundo tema en particular, de una manera muy semejante.

Introducción

En el mundo contemporáneo, caracterizado por una evolución tecnológica sin precedentes, la transformación digital se ha convertido en un imperativo estratégico para organizaciones de todos los tamaños y sectores. Este proceso va más allá de la simple adopción de tecnologías digitales; implica una reinvención fundamental de cómo las empresas operan, entregan valor a sus clientes y se posicionan en un mercado globalmente interconectado. En este artículo, exploraremos los pilares, desafíos y estrategias clave para navegar con éxito la transformación digital.

Definición y Alcance

La transformación digital se refiere a la integración de tecnologías digitales en todas las áreas de una empresa, cambiando fundamentalmente la forma en que opera y brinda valor a sus clientes. También implica un cambio cultural que requiere que las organizaciones desafíen constantemente el status quo, experimenten y se adapten a fallos rápidos.

A modo de paréntesis, cabe también mencionar cuáles son las tecnologías que vinieron dentro de la Transformación Digital.

Las primeras doce tecnologías con impacto a corto plazo son:

• Cómputo en La Nube (de la Tercera Plataforma)
• Big Data (de la Tercera Plataforma)
• Blockchain (de la Cuarta Revolución Industrial)
• Realidad Virtual (de la Cuarta Revolución Industrial)
• Realidad Aumentada (de la Cuarta Revolución Industrial)
• Internet de las Cosas (de la Cuarta Revolución Industrial)
• Inteligencia Artificial (de la Cuarta Revolución Industrial)
• Vehículos Autónomos (de la Cuarta Revolución Industrial)
• Robots (desde la Tercera Revolución Industrial)
• Fábricas Oscuras  (de la Cuarta Revolución Industrial)
• Impresión 3D (de la Cuarta Revolución Industrial)
• Biología Sintética (de la Cuarta Revolución Industrial)

Otras cuatro tecnologías con impacto a largo plazo son:

• Auto Ensamble Molecular 
• Cómputo Cuántico
• Cómputo Orgánico
• Interfaces Cibernéticas

Pilares de la Transformación Digital

Tecnología Digital: La adopción de tecnologías como la nube, big data, inteligencia artificial (IA), Internet de las Cosas (IoT) y la automatización son fundamentales para habilitar nuevas formas de trabajo y crear nuevos modelos de negocio.

Cambio Organizacional y Cultural: La transformación digital requiere no solo de cambios tecnológicos sino también de un cambio en la mentalidad organizacional. Promover una cultura de innovación, flexibilidad y adaptabilidad es esencial.

Experiencia del Cliente: Centrarse en la experiencia del cliente es vital. La digitalización ofrece nuevas oportunidades para entender y satisfacer las necesidades de los clientes de manera más efectiva y personalizada.

Modelos de Negocio: La transformación digital puede conducir a la creación de nuevos modelos de negocio, desde la monetización de datos hasta servicios basados en suscripción y economías de plataforma.

Desafíos y Estrategias

Resistencia al Cambio: Superar la resistencia al cambio es uno de los mayores desafíos. La capacitación y la comunicación efectiva son claves para alinear al equipo con la visión digital.

Seguridad de la Información: A medida que las empresas se vuelven más digitales, también aumentan los riesgos relacionados con la seguridad de la información. Adoptar un enfoque proactivo en ciberseguridad es fundamental.

Integración de Tecnologías: La integración de nuevas tecnologías con sistemas existentes puede ser compleja. Elegir las plataformas y herramientas adecuadas que ofrezcan escalabilidad y flexibilidad es crucial.

Talento Digital: La demanda de habilidades digitales supera la oferta. Desarrollar talento interno y atraer nuevo talento con capacidades digitales es esencial para el éxito.

Estrategias para una Transformación Digital Exitosa

Visión y Liderazgo Claros: La transformación digital debe ser impulsada desde la cúpula de la organización, con una visión clara y un compromiso firme.

Enfoque en el Cliente: Diseñar estrategias digitales con un enfoque centrado en el cliente para satisfacer sus expectativas cambiantes.

Agilidad y Flexibilidad: Adoptar metodologías ágiles para acelerar la entrega de proyectos digitales, permitiendo adaptaciones rápidas a los cambios del mercado.

Cultura de Innovación: Fomentar una cultura que valore la experimentación, el aprendizaje continuo y la tolerancia al fracaso.

Conclusión

La transformación digital no es un destino, sino un viaje continuo de reinvención. En este paisaje dinámico, las organizaciones que se adaptan rápidamente, adoptan tecnologías emergentes y centran sus estrategias en el cliente no solo sobrevivirán sino que prosperarán. A medida que avanzamos hacia un futuro cada vez más digital, la capacidad de una organización para evolucionar y transformarse determinará su éxito a largo plazo.

¿Usted y su organización ya están gozando los beneficios de la Transformación Digital?

La Inteligencia Artificial como artículo de consumo

Ya el día de ayer desde el Consumer Electronic Show 2020 desde Las Vegas, Nevada (EEUU) platicábamos del papel preponderante que jugará este año y los que siguen, la tecnología 5G, la Inteligencia Artificial, Analíticos y demás tecnologías afines como La Nube, la Realidad Aumentada, etc.

Hoy hablaremos de como todo lo anterior trae por consecuencia la consumerización o consumidorización de la Inteligencia Artificial. Para comenzar diremos que estos términos se refieren a -"...una tendencia creciente en la cual las nuevas tecnologías de la información surgen primero en el mercado del consumidor y luego se propagan hacia las organizaciones comerciales y gubernamentales."- Este texto entrecomillado proviene de Wikipedia.

Entrando en materia, recordemos que más que un Internet de las Cosas (IoT por sus siglas en inglés) se ha evolucionado a una Inteligencia de las Cosas (con la misma abreviatura en inglés).

Aprendizaje Automático (Machine Learning), Servicios al Consumidor (End Services), todos los Servicios que apuntalan y dan sustento a los Servicios al Consumidor y las Tecnologías Emergentes (Emerging Tech) son las tecnologías que están insertas, incluidas en el concepto de Inteligencia de las Cosas y precisamente son estas de las que aquí hablaremos.

En los últimos años nos hemos enfocado en aplicaciones para el Aprendizaje Automático y de cómo esto ya forma parte de los ámbitos comercial y de negocios. Pero lo realmente sustancial radica en cómo esta tecnología está permeando cada aspecto del comercio y en la cultura de los consumidores. Sea en lo general o embebida en dispositivos, la Inteligencia Artificial aprovecha esa experiencia aprendida de forma automática para aportar al consumidor cada vez más un valor agregado.

A modo de paréntesis, este concepto del Valor Agregado ha sido muy "manoseado" y desafortunadamente tergiversado en todos los ámbitos de la industria y el comercio. Para estar en frecuencia mencionaremos que -"...en términos económicos, el valor agregado es el valor económico adicional que adquieren los bienes y servicios al ser transformados durante el proceso productivo. En otras palabras, es el valor económico que un determinado proceso productivo añade al consumo intermedio, que se conoce como los insumos (materias primas, materiales auxiliares, envases y empaques, electricidad, y otra diversidad de bienes y servicios) utilizados en su producción y distribución."- También este texto entrecomillado viene de Wikipedia.

Es entonces ese Valor Agregado el que, dentro del ámbito actual de la Cuarta Revolución Industrial y la Transformación Digital, hace que los consumidores elijan un producto o servicio determinado, por razones que pueden ir más allá de el precio o incluso la calidad. ¿No lo creen? Respóndanse a Ustedes mismos: ¿Por qué seguir comprando una marca de Dispositivos Personales Móviles y no cualquier otra? ¿Por qué seguir comprando tus víveres en ese supermercado y no en otros? ¿Por qué elegir esa tienda departamental, esa marca de vehículos, etc.?

Si ahora a esto del Valor Agregado le sumamos el Aprendizaje de Máquina, en la que un Sistema de Cómputo ahora nos puede indicar, por ejemplo, cuál es el producto más elegido por consumidores de una zona geográfica en particular, de un segmento económico, cultural, social determinado. Con esa valiosísima información es posible determinar el derrotero de nuestro negocio con miras a obtener mayores ingresos (obviamente), pero haciendo un uso más inteligente de la materia prima, los procesos y todo lo que involucra la entrega al consumidor final.

Aquí entra en acción los Dispositivos Finales (End Devices). Uno de ellos y de forma obvia es los Dispositivos Personales Móviles, las Tabletas, las Laptops y Desktops que los consumidores utilizan cada vez más para interactuar con aplicaciones que involucran Comercio Electrónico. A modo de estadística, mencionaremos que en 2019 Estados Unidos, Reino Unido y Corea del Sur, líderes en gasto medio en comercio electrónico en el mundo.

Tan solo en Estados Unidos, los consumidores compraron bienes y contrataros servicios vía Comercio Electrónico a ritmo de $1,952.00 Dólares (por persona). En el Reino Unido la cifra fue de $1,639,00 Dólares mientras que en Corea del Sur fueron $1,533.00 Dólares. En México la cifra fue de $134.00 Dólares.

Siguiendo con las estadísticas, podemos afirmar en términos generales, los países con mayor porcentaje de internautas que utilizan el comercio electrónico son Indonesia (86%), China (82%) y Alemania (81%). A nivel mundial, la media del porcentaje de internautas que han adquirido algún producto o servicio vía online alcanzó el 75% en 2019. En México fue un nada despreciable 65%.

Ahora que, más específicamente un 55% de internautas a nivel mundial realizan e-commerce a través de un Dispositivo Personal Móvil, dejando un obvio 45% que lo hace primordialmente utilizando un navegador en su computadora de escritorio o su LapTop.

Los rubros más vendedores a través de mecanismos de Comercio Electrónico fueron:

1.- Viajes (incluye transportación y alojamiento) con $750,700.00 millones de Dólares
2.- Moda y Belleza con $524,900.00 millones de Dólares
3.- Electrónica de Consumo con $392,600.00 millones de Dólares
4.- Juguetes y Herramientas (hágalo Usted mismo) con $386,200.00 millones de Dólares
5.- Muebles y Línea Blanca con $272,500.00 millones de Dólares
6.- Comida y Cuidado personal con $209,500.00 millones de Dólares
7.- Videojuegos con $70,560.00 millones de Dólares
8.- Música $12,050.00 millones de Dólares

Todo esto sumó la friolera de $2,618 billones de dólares sin contar otros rubros. Aclaramos que son billones a la mexicana, no a al "gringa". Nada mal para el ya vetusto Comercio Electrónico.

¿Y qué hay con el rubro de los Servicios? Gracias a la inclusión de la Inteligencia Artificial de la mano de los Analíticos, empresas como UBER, DIDI, NETFLIX, AIRBNB y semejantes conocen aún mejor a su público. Esto también involucra todo lo que respecta a Dispositivos Personales Móviles, Tabletas y redes inalámbricas. ¿5G otra vez? Sí.

Para comenzar a hablar de los servicios, la empresa de comida rápida McDonald's ha abierto una área completa de investigación y desarrollo, para la incorporación de asistencia por voz humana, dentro de lo que es su Drive Thru. Es este servicio el que reporta a la empresa más de la mitad de sus ventas anuales. ¿Ya no habrá entonces una persona (de carne y hueso) atendiendo en el "Auto Mac"? En un lapso no mayor a los tres años (en el cercano 2023) se espera que en los Estados Unidos y Canadá, ya no habrá personas escuchándonos. El sistema incluso será capaz de reconocer clientes frecuentes, bromistas frecuentes, así como también determinar si vale la pena realizar una "venta sugestiva" o no.

Un servicio que ya es un "deber ser" en todo hogar (u oficina) es el "Streaming" de video para programas y películas en la Pantalla Inteligente. Estamos ya inmersos en los "Streaming Wars" en donde esa cosa rara que introdujo Netflix hace años, ahora es el "bocatto di cardinale" o la "piece de resistance" de la industria del entretenimiento.

¿Recuerdan Ustedes cuando teníamos que acudir a los "video clubes" para poder rentar la película o serie de televisión de nuestra preferencia? Hoy ya no existen esas inmensas empresas, pues Netflix y las subsiguientes alternativas de "Streaming" las volvieron obsoletas.

Todas las marcas de "Televisores" o más bien Pantallas Inteligentes, incluyen de fábrica aplicaciones como Netflix, YouTube, Hulu y Amazon Prime Video. Más sin embargo en las "tiendas" de aplicaciones que el proveedor de tu pantalla mantiene para garantizar que los consumidores les sigan prefiriendo, es posible descargar e instalar más aplicaciones de "servicio video al hogar".

Gracias a redes de datos cada vez más rápidas y eficientes, así como incorporación de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático, estas aplicaciones ya pueden discernir qué series o que películas son las que pueden gustar más al consumidor final. Esto está garantizando el éxito (o fracaso) de las empresas que deciden competir en esta arena ya muy saturada.

Las tecnologías emergentes con más huella en el mercado son sin duda alguna:

• Conducción Automática de Vehículos
• Realidad Aumentada
• Realidad Virtual

Ya sea incluídas (una sola, dos o todas ellas) en vehículos automotores, así como en aplicaciones para Dispositivos Personales Móviles, gafas con componentes electrónicos (cámaras, sensores, etc.), están permitiendo que personas con ciertos impedimentos físicos, o personas que se dedican a transporte de personas, bienes, entrega de servicios, etc. puedan hacer su trabajo de manera más rápida y eficiente.

Es la Realidad Aumentada la que últimamente (en los dos años recientes y hasta la fecha) está complementando ciertas ramas de la industria y el comercio, así como la educación y el ocio. Para una mayor referencia, recomendamos leer la entrada "El presente y futuro de los juguetes".

Esto forma parte del comienzo de lo que es el Consumer Electronic Show 2020. En entradas posteriores seguiremos abordando más temas que esta maravillosa exposición anual, está poniendo en la mesa de fabricantes, clientes y facilitadores en general.

¿Qué tan listo está Usted para el Consumer Electronic Show 2020?

Para comenzar el 2020, desde el CES 2020

Feliz año nuevo. Este es nuestro primer "post" de el año que a nuestro juicio cierra la segunda década del Siglo XXI.

Aunque en ocasiones anteriores cerrábamos con broche de oro el año en curso con unas predicciones para el año inmediato posterior, preferimos comenzar el año con las predicciones y que mejor para ello, que el motivador, el disparador de esos vaticinios fuese el Consumer Electronics Show en Las Vegas, Nevada (EEUU).

Ya en materia mencionamos que estuvimos en el "Keynote" que ofreció hace unos minutos Steve Koenig, Vicepresidente de Investigación en la Asociación de Tecnología del Consumidor, para dar la bienvenida oficial a quienes ya estamos en lo que es el CES 2020.

¿Qué es lo que en palabras de Steve Koenig debemos esperar del CES 2020? Para comenzar, Internet de las Cosas evoluciona a Inteligencia de las Cosas (ambas abreviadas como IoT). -"Cuando estamos hablando de la influencia de la tecnología en la cultura, estamos hablando en cambios en el comportamiento del consumidor. Esto va a ser muy interesante de observar en los próximos diez años"- menciona Koenig.

La Inteligencia de las Cosas es primordialmente una nueva dinámica, y ya que estamos agregando inteligencia a la industria y a toda la economía en general,  estamos obligados a pensar en cómo la industria seguirá presionando en la agenda de conectividad y, si de conectividad se trata, por supuesto es imprescindible hablar sobre el 5G. Es precisamente la quinta generación de la conectividad a través de redes otrora reservadas para la Telefonía Celular, una de las narrativas principales de el CES 2020.

Algo que caracterizó al 2019 en este rubro fue la aparición cuasi espontánea de 50 diferentes redes al rededor del mundo. En la imagen que se anexa a la izquierda de este párrafo, estamos precisamente incluyendo las más importantes tomando en cuenta de dónde son.

Cabe agregar que esto sigue siendo sólo el comienzo de las redes 5G o de quinta generación, por lo que para muchas de estas redes tempranas su iniciativa principal está muy centrada en el empleo por parte del consumidor final. Tomemos también en cuenta que el paso de las redes 4G a las 5G no será (ni debe de ser) abrupto. Se prevé por parte de todas las empresas que ofrecen redes de datos inalámbricas que se de un traslape entre ellas que permita en un inicio, seguir usando 4G y que sólo cuando sea necesario utilizar la red 5G. Será pues un período de coexistencia entre las dos tecnologías.

Resultados de las investigaciones realizadas por el Consumer Technology Association (CTA) Research Center, muestran (ver gráfica anexa a la derecha del presente párrafo) como ha sido este avance de la tecnología 5G, por sobre la ahora poco a poco más obsoleta tecnología 4G.

En la gráfica mencionada podemos ver, tomando en cuenta los envíos y ventas de equipos 5G al mercado global de Dispositivos Personales Móviles del año 2018 al 2023, cómo al principio de manera muy tímida (casi nula) en el año 2019 comenzaron realmente a ser fabricados y entregados estos equipos (1.6 millones de equipos 5G contra 160.9 millones en 4G sólo en Estados Unidos), para alcanzar un crecimiento esperado de poco más de doce veces y media en este 2020 (20.2 millones de equipos 5G contra 145.6 millones en 4G).

Siguiendo con la misma gráfica, vemos como para el año 2023 (en tan sólo tres años) la tecnología 5G sobrepasará por poco más de tres veces y media a la tecnología 4G. Extrapolando entonces parece que para el 2024 la tecnología 5G será la única existente.

Cierto. Tener la tecnología 5G disponible no servirá de nada si no tenemos claro el cómo, cuándo y dónde emplearla, así como el para qué. Pero si de algo están seguros los proveedores/operadores de esta tecnología de comunicación inalámbrica, es que ésta será empleada primordialmente en el mercado de consumo.

Lo que sí también está claro es que conforme estas redes de datos son más y más utilizadas y aceptadas por el mercado de consumo, las empresas verán en ellas cada vez más potencial. Lo interesante de todo esto es que, aunque las redes 5G son precisamente la quinta generación de redes públicas inalámbricas, esta será las primera tecnología de red inalámbrica en las que las empresas, la industria tomará el liderazgo en lo que se refiere a su uso, evolución y todo lo que esté al rededor de éstas. Por sobre todas las cosas, la aplicación de las redes 5G en las líneas de producción, en el área de logística, la distribución y prácticamente en cada rincón del quehacer de la industria.

Dos campos en los que la red 5G encontrará un uso más crítico es como complemento de Internet de las Cosas Masivo y el Internet de las Cosas crítico. Las aplicaciones que aprovecharán el IoT Masivo es el que involucra una inmensa cantidad de puntos finales (end points) y pequeñas porciones de datos. Traduciendo esto en términos prácticos, estamos hablando de sensores de temperatura, actuadores para encendido o apagado.

Las aplicaciones que involucran al IoT Crítico, por otro lado, tienen características diametralmente opuestas. Al contrario que las IoT Masivas aquí son solo algunos puntos finales (end points), pero maneja una mucho mayor cantidad de datos. Un ejemplo pudiese ser la cirugía practicada a pacientes vía remota, en donde el o los cirujanos están en locaciones completamente distintas de donde está el paciente. También otro ejemplo puede ser aquel que involucra a la robótica y Comunicaciones Ultra Confiables de Baja Latencia (URLLC por sus siglas en inglés).

Aquí vale la pena entonces hablar de aplicaciones prácticas o más bien campos del quehacer económico e industrial, en donde se pueden o ya mas bien deben aplicar estos conceptos. Uno de ellos es la Agricultura. El objetivo final es la habilitación de tecnologías digitales para resolver la escasez de alimento.

Ya en la edición de 2019 del Consumer Electronic Show, la empresa John Deere mostró una "Cosechadora Conectada". Este año la misma empresa presenta toda una solución en la que, con apego a la Cuarta Revolución Industrial, involucra Inteligencia Artificial aplicada a actividades que van desde equipo liviano, semipesado y pesado  para barbecho, siembra y cosecha de cultivos, sensores de humedad, analizadores de suelo (para dosificación inteligente de abonos, herbicidas y fungicidas), drones que pueden realizar actividades de siembra y monitoreo de cultivos, así como pequeñas estaciones meteorológicas estratégicamente colocadas, para sensar la humedad, temperatura y variables del ambiente para efecto de riego inteligente. Aquí también de nada sirven todos estos elementos que hemos mencionado, sin una red de datos lo suficientemente rápida, confiable, segura y escalable como la que las redes de datos 5g ofrecen.

También vale la pena mencionar que, por si solo, una red 5G, los sensores y la Inteligencia Artificial no tienen sustento alguno sin una solución de Analíticos dentro de la ecuación. De manera muy semejante a cuando los seres humanos tomamos nota, registramos y/o revisamos los reportes de los datos generados por los sensores de nuestra solución de IoT, sistemas de cómputo (instalados in situ, hiper convergentes,  físicos, virtuales y/o en La Nube) que sustenten una solución de Análisis de Datos es vital para que todo esto que hemos mencionado vaya más allá de instalar y conectar muchas cosas.

En una entrada anterior que compartimos a través de este mismo Blog Tecnológico intitulado "Internet de las Cosas, no es conectarlo todo contra todo", mencionamos que Internet de las Cosas no debe venir desarticulada, aislada o sola. Debe de ser parte de toda una estrategia que involucra íntimamente a Siete Capas, que a saber son (de arriba hacia abajo):

7.- Colaboración y Procesos.- En donde se involucra directamente a personas y los ciclos del negocio.
6.- Aplicaciones.- Todo lo relativo a Reportes, Análisis, Control.
5.- Abstracción de los Datos.- Adición y acceso a datos generados por capas inferiores.
4.- Acumulación de los Datos.- Almacenamiento de datos generados por capas inferiores.
3.- Edge Computing.- Análisis y Transformación de los datos generados por la capa 1.
2.- Conectividad.- Unidades para comunicación y pre-procesamiento de los datos.
1.- Dispositivos y Controladores Físicos.- Las "Cosas" (sensores y actuadores).

Hay muchas cosas más que ya están siendo presentadas dentro del Consumer Electronics Show 2020. Más delante en sucesivas entradas en este mismo Blog las estaremos compartiendo. A modo de conclusión entonces deseamos agregar que, nuevamente, la Electrónica de Consumo (ya desde hace dos décadas o más) está intrínsecamente ligada con las Tecnologías de la Información de manera que, nuestras vidas, todas y cada una de las ramas de la industria, así como toda actividad humana (productiva, educativa, de gobierno, etc.) requiere tanto de los artilugios de consumo como de esa maravillosa Convergencia Informática y Transformación Digital que ya están moviendo al mundo.

¿Está Usted preparado para el Consumer Electronics Show 2020?