<![CDATA[Team IT Security - 📰 Alle Kategorien]]> de-DE Fri, 31 Jul 2026 15:09:31 +0200 Fri, 31 Jul 2026 15:09:31 +0200 15 2026 Team IT Security lakandor@tsecurity.de (Horus Sirius) lakandor@tsecurity.de (Horus Sirius) IT Security Cybersecurity Nachrichten Team IT Security RSS Generator v2.0 https://tsecurity.de/favicon.ico <![CDATA[Team IT Security - 📰 Alle Kategorien]]> <![CDATA[The AI context gap: Enterprise AI organizations have a trust problem, not a retrieval problem — and most are still building the fix]]> https://tsecurity.de/de/3689828/it-nachrichten/the-ai-context-gap-enterprise-ai-organizations-have-a-trust-problem-not-a-retrieval-problem-and-most-are-still-building-the-fix/ https://tsecurity.de/de/3689828/it-nachrichten/the-ai-context-gap-enterprise-ai-organizations-have-a-trust-problem-not-a-retrieval-problem-and-most-are-still-building-the-fix/ Thu, 23 Jul 2026 19:19:42 +0200 📰 IT Nachrichten tsecurity.de Across 101 enterprises, the infrastructure that feeds AI agents their business context is being built faster than it can be trusted. Retrieval-augmented generation is already the default context source, and provider-native retrieval has quietly overtaken the dedicated vector databases that define the category — yet a majority of enterprises have already watched their agents produce confident, wrong answers traced to missing or inconsistent context. A governed semantic layer is emerging as the fix, but most are still building it; the field is converging on hybrid retrieval; and even as provider-native tools lead in practice, a plurality say they intend to keep best-of-breed. The result is a context gap — agents that sound authoritative running on a foundation their owners do not yet fully trust.

This wave of VentureBeat Pulse Research examines the enterprise RAG and context layer: what feeds AI agents their business context, which retrieval systems enterprises run, how they buy and measure them, where the architecture is heading, and — most revealingly — how often that context is already failing them.

The central finding is a context gap — the distance between how confidently enterprise agents answer and how reliable the context beneath them actually is. A majority of enterprises (57%) report that in the past six months their AI agents produced confident but wrong answers they traced to missing or inconsistent business context, and more than half of those said it happened more than once. This is not a fringe failure: retrieval is the primary context source for 38% of enterprises, more than any other approach, so when retrieval is thin or inconsistent, the errors it produces are wearing the agent’s authority. The infrastructure to fix it is being built — 58% already run or are building a governed semantic layer — but for most it is not yet in production.

Underneath, the market is consolidating in a direction that surprises. Provider-native retrieval — OpenAI’s file search (40%) and Google’s Vertex AI Search (38%) — already leads every dedicated vector database, and enterprises expect hybrid retrieval to dominate by the end of 2026 (34%). Yet a plurality (36%) say they intend to keep best-of-breed standalone tools rather than consolidate onto a provider’s native context stack, and a majority (57%) plan to switch or add a provider within the year. Stated preference and actual usage are pulling in opposite directions — the market is buying provider-native while insisting it wants independence.

Methodology

VentureBeat fielded this survey as part of its ongoing Pulse Research series. This survey focused on enterprise RAG infrastructure and the context layer — the retrieval systems, semantic layers, and context sources that feed AI agents. Responses are filtered to organizations with more than 100 employees (n=101); the survey drew no responses from organizations of 100 or fewer, so the full sample qualifies. All responses are from a single Q2 2026 (June) wave, so the report reads cross-sectionally and does not infer month-over-month trends. Several questions were multiple-select, so those shares can sum to more than 100%.

By organization size the sample concentrates in the mid-market: 251–1,000 employees (31%) and 101–250 (31%) lead, with 1,001–5,000 (20%), 5,001–10,000 (12%), and 10,001+ (7%) above them. By role it spans managers (39%), individual contributors (27%), the C-suite (16%), and VPs and directors (14%); on purchasing authority it is buyer-credible, with 46% final decision-makers and another 26% recommenders or influencers. Technology/Software is the largest industry at 20%, followed by Healthcare/Life Sciences (11%) and a broad spread across retail, transportation, financial services, manufacturing, and education.

At 101 respondents this is a modest sample and should be read as a directional signal rather than a precise measurement; it is self-selected and is not a probability sample. It is best read as the view from organizations actively standing up RAG and context infrastructure rather than from the largest operators.

Finding 1: Confident and wrong

More than half have traced agent errors to bad context

We asked whether, in the past six months, enterprises had traced a confident but wrong agent answer to missing or inconsistent business context. Most had.

This is the report’s defining number. A majority of enterprises (57%) have already had an AI agent produce a confident, wrong answer they traced to bad context — wrong metrics, stale definitions, or missing documents — and more than half of those have seen it happen more than once. Only 28% report no such failure, and a small remainder either don’t run agents on enterprise data or don’t trace root cause closely enough to know.

The failure mode is specific and dangerous: the model is not obviously hallucinating; it is confidently wrong because the context feeding it was thin or inconsistent. Everything else in this report — what enterprises retrieve, how they govern it, and what they plan to build — is downstream of this problem.

Finding 2: RAG is the default context source

Retrieval feeds more agents than any other method

We asked what an enterprise’s AI agents primarily use to understand its data. Retrieval leads by a wide margin.

Retrieval is the backbone of enterprise context. For 38% of organizations, RAG over documents or a vector index is the primary way agents understand the business — nearly twice the share of the next approach, a governed semantic layer or ontology (21%). Mixed approaches (14%), direct live-system queries (10%), and long-context loading (6%) fill out the rest, and only 2% let agents run on the model’s general knowledge alone. The concentration matters in light of Finding 1: because so much enterprise context flows through retrieval, the quality of that retrieval is the quality of the answer. When RAG is the default source, thin retrieval is not an edge case — it is the main failure surface.

One approach is notable for its absence from these answers: customizing model weights, also known as fine-tuning. Every leading source of business context is injected at run time. Our most recent direct measurement of fine-tuning comes from our April–May survey wave (a separate survey, n=136), where fine-tuning capabilities ranked last of six factors in model selection at 5% — even as 26% of that sample still named fine-tuning and customization an investment they expect to grow. Fine-tuning has fallen out of the primary selection conversation; context injection is how enterprises make agents knowledgeable about their business.

Finding 3: Provider-native retrieval already leads the vector databases

OpenAI file search and vertex AI search top the dedicated tools

We asked which retrieval systems enterprises run in production today. The answer favors the model providers and hyperscalers over the specialists.

The dedicated vector database is no longer the center of the RAG stack. OpenAI’s file search (40%) and Google’s Vertex AI Search (38%) lead — provider-native and hyperscaler-native retrieval — ahead of every purpose-built vector database. Among the specialists, the most-used is the one enterprises already run for other reasons (Elasticsearch/OpenSearch, 20%) and the open, embedded option (pgvector, 12%); the pure-play vector databases that define the category — Weaviate, Qdrant, Pinecone, Milvus — each sit in single digits to low double digits. Notably, 13% of enterprises say they still run no production RAG at all. As with the platforms in the parallel infrastructure wave, enterprises are gravitating to retrieval that comes bundled with tools they already buy.

The shape of this finding held across both Q2 waves. In April–May (n=161), provider-built retrieval led usage there too, while every dedicated vector database remained marginal — the most-used standalone vector database peaked at 8% of that sample — and the hybrid, pluralistic future was already the consensus expectation (34% expected hybrid retrieval to dominate, with another 29% expecting multiple architectures by use case). Two waves, consistent picture: the category that coined the “vector database” term is being collected by the platforms enterprises already buy from.

Finding 4: But they say they want to keep best-of-breed

A plurality resist consolidating onto a provider’s native stack

We asked how enterprises will respond as model providers bundle retrieval, memory, and orchestration into their platforms. Their stated intent cuts against their current usage.

Here is the tension at the heart of the stack. Even as provider-native retrieval leads in practice (Finding 3), a plurality of enterprises (36%) say they intend to keep best-of-breed standalone tools rather than consolidate onto a provider’s native context stack — well ahead of the 21% who plan to consolidate. Another 21% expect a mix, and 9% intend to build and own the layer themselves. The gap between what enterprises run and what they say they want is the strategic question of the category: they are adopting bundled retrieval for convenience while asserting they will preserve independence. Which impulse wins — the pull of the provider bundle or the stated preference for modular control — will shape the retrieval market more than any single tool.

Finding 5: Hybrid retrieval is the consensus bet

Vector-only retrieval is already seen as insufficient

We asked which retrieval architecture enterprises expect to dominate their production RAG systems by the end of 2026. The field is converging — with a large share still unsure.

The architecture is settling on hybrid. A third (34%) expect hybrid retrieval — embeddings combined with reranking and access controls — to dominate their production systems by the end of 2026, three times the 11% who expect vector-only retrieval to prevail. That is a notable signal: the pure vector-search approach that launched the category is already viewed as insufficient on its own, superseded by pipelines that add reranking for accuracy and access controls for governance — the very access controls whose absence produces the failures in Finding 1. Tellingly, the second-largest answer is uncertainty: 17% simply don’t know, and another 14% expect to move beyond a dedicated vector layer entirely toward tool-first or long-context retrieval. The consensus is not a single tool but a layered pipeline — and it is not yet fully formed.

Finding 6: The governed context layer is being built now

Most run or are building a semantic layer — few in production

We asked whether enterprises use a governed semantic or context layer to give agents and BI a shared understanding of their data. Most are on the path; fewer have arrived.

The fix for the context gap is under construction. Well over half of enterprises (58%) either run a governed semantic layer in production (25%) or are piloting and building one (34%), and a further 17% are actively evaluating — meaning three-quarters are engaged with the idea in some form. But the balance is telling: more are building than have shipped, so for most enterprises the shared, governed definition layer that would prevent the "confident but wrong" failures of Finding 1 is still a work in progress. The semantic layer is the industry’s answer to inconsistent context; this wave catches it mid-construction, ambition well ahead of production.

Finding 7: Bought on ingestion and simplicity, watched for correctness

Selection favors operability; monitoring favors correctness and security

We asked what matters most when enterprises choose a retrieval system, and what they track once it is running. Both answers lean practical.

Enterprises choose retrieval systems on operability. Ease of data ingestion (36%), latency and performance (32%), and operational simplicity (29%) lead the selection criteria — ahead of retrieval accuracy and access control (23% each), the two factors most directly tied to the failures in Finding 1. Once systems are running, the emphasis shifts toward trust: the most-tracked metrics are response correctness (42%) and security and access control (38%), ahead of latency (28%), operational stability (27%), and answer relevance (23%).

Satisfaction with current systems is moderately positive but not enthusiastic — on a five-point scale, overall satisfaction averages 4.0, with ease of implementation and value for money both near 3.9. Enterprises buy for how easily a system runs and watch it for whether it can be trusted.

Finding 8: A retrieval reshuffle is coming

A majority plan to change providers — and the vector specialists are gaining interest

We asked whether enterprises plan to change or add a retrieval provider, and which they are considering. The consideration set differs from today’s stack.

The retrieval stack is not settled. While 43% have no plans to change, a small majority (57%) intend to switch or add a provider within twelve months, and a quarter (26%) within the next quarter. The consideration set is where it gets interesting: provider-native retrieval still leads what enterprises are evaluating (OpenAI 22%, Vertex AI Search 21%), but the open-source vector specialists punch above their current footprint — Qdrant (14%) and Milvus (13%) draw more switching interest than their present usage (10% and 6%) would suggest. Read with Finding 4, the picture is a market in flux: enterprises run provider-native today, are evaluating a broader field, and say they want to keep their options open. The reshuffle ahead will test whether best-of-breed intent survives contact with the convenience of the bundle.

The bottom line: A context gap that more retrieval alone won’t close

Organizations with more than 100 employees are wiring agents into their business faster than they can guarantee the context those agents run on. Retrieval is the default source of enterprise context, and it increasingly comes from the model providers and hyperscalers rather than the dedicated vector databases — yet a majority of enterprises have already watched agents answer confidently and wrongly because that context was thin or inconsistent. The failure is not exotic; it is the predictable result of pointing authoritative-sounding agents at an unreliable foundation.

The industry’s answer — a governed semantic layer, hybrid retrieval with reranking and access controls — is being built but is mostly not yet in production, and enterprises are pulled between the convenience of provider-native bundles and a stated preference for best-of-breed independence. At 101 respondents in a single Q2 wave this is a directional read, skewed toward the mid-market — but the direction is clear: the context layer is the next contested tier of the AI stack, and right now agents are running ahead of it. The context gap is not a retrieval-volume problem that more documents or bigger indexes will solve on their own; it is a problem of governed, consistent, access-aware context. The open question for later waves is whether enterprises finish building that layer before the confident-but-wrong failures move from the lab into decisions that matter.

Based on survey responses from 101 qualified enterprise respondents (100+ employees), drawn from a single Q2 2026 (June) wave. At this sample size the results should be read as a directional signal rather than a precise measurement — it's a self-selected sample, not a probability sample, and skews toward the mid-market. Respondents include managers, individual contributors, VPs/directors, and the C-suite, with strong purchasing authority, across technology, healthcare, retail, transportation, financial services, manufacturing, and education.

]]> <![CDATA[The cleanup trap: Stop asking RAG to fix bad data]]> https://tsecurity.de/de/3679963/it-nachrichten/the-cleanup-trap-stop-asking-rag-to-fix-bad-data/ https://tsecurity.de/de/3679963/it-nachrichten/the-cleanup-trap-stop-asking-rag-to-fix-bad-data/ Sun, 19 Jul 2026 22:32:19 +0200 📰 IT Nachrichten tsecurity.de The enterprise technology ecosystem is caught in a costly cycle. Over the past two years, millions of dollars have been funneled into generative AI pilots, yet many of these initiatives stall out before ever reaching a live production environment.

When a project fails, the immediate instinct of technical leadership is often to blame the model: The context window was too restrictive, the latency was too high, or the reasoning capabilities simply were not there.

But as data engineers building the scaffolding for these systems, we often see a different reality: The model receives the blame, but the pipeline usually contains the root cause. Production gen AI rarely fails because of model limitations alone. More often, it fails because the enterprise data foundation underneath it is fundamentally unready.

This is what I call the 'Cleanup Trap': The false belief that an organization can pipe fragmented, inconsistent, and ungoverned legacy data into a large language model (LLM) orchestrator and simply “clean it up” or patch it at the retrieval layer.

The mirage of the retrieval layer

In a standard retrieval-augmented generation (RAG) architecture, the retrieval layer is tasked with pulling relevant business context to ground the model’s responses. Because modern frameworks make it simple to stand up a vector database and a basic embedding pipeline, leadership often assumes that the data engineering problem is solved.

It is not.

When an embedding model receives raw, unvalidated data directly from operational silos, the resulting vector space inherits the structural noise, duplicate records, and conflicting states present in the source systems.

If the core data pipeline suffers from silent degradation — schema drift, missing fields, delayed change-data-capture (CDC) synchronization — that degradation cascades directly into the vector store. An AI model cannot accurately synthesize customer intelligence if the data pipeline behind it is serving stale, contradictory profiles across disparate storage layers.

No amount of prompt engineering, semantic reranking, or vector hyperparameter tuning can compensate for a broken ingestion pipeline. If the foundation is compromised, the downstream application will hallucinate, expose unauthorized context, or fail to deliver deterministic value.

Shifting from ad-hoc patching to programmatic guardrails

To break out of the 'Cleanup Trap,' enterprise data teams must stop treating data quality as a post-processing step. They need to treat data readiness for AI with the same rigor they bring to traditional transaction processing.

This requires a deliberate architectural shift toward zero-trust data ingestion, structured validation frameworks, and automated anomaly detection before data ever reaches an AI orchestration layer.

1. Harden the ingestion pipeline

Data quality checks cannot exist as a nightly batch afterthought. If an enterprise AI application relies on real-time data to assist users, validation must happen inline.

Teams should implement explicit schema validation checks at the earliest ingestion point, such as the streaming ingress layer or the bronze landing layer of a medallion architecture. If an upstream operational database mutates a schema without warning, the pipeline should quarantine anomalous payloads rather than allowing corrupted metadata to pollute downstream AI contexts.

2. Use multi-tiered algorithmic validation

Static row-count validation rules are insufficient for AI readiness. True data health requires a multi-tiered approach.

This means pairing structural verification — null checks, type conformance, and schema validation — with statistical profiling to monitor for data drift. Tracking metric deviations across feature distributions helps ensure that historical context remains stable over time.

If a pipeline suddenly processes an unexpected spike in empty string variables or structurally deviant fields, automated alerts should trigger an immediate pause before vector database updates continue.

3. Decouple security and compliancemfrom the model

An LLM should never be the arbiter of data access control. Trying to enforce row-level security or personal data filtering through system prompts is a compliance risk.

Security must be managed within the data infrastructure tier. Enterprise data foundations should enforce strict access controls, tokenization of sensitive identifiers, and rigorous lineage tracing before information is indexed into vector stores or passed into an agent’s context window.

Technical alignment: A pragmatic blueprint

For technology leaders mapping their infrastructure roadmaps, AI readiness requires evaluating data pipelines against a strict operational checklist.

  • Can you trace a flawed AI response back to the exact pipeline execution, source record, and transformation step that produced it?

  • Does your data lake architecture have a programmatic mechanism to segment and quarantine corrupted or non-compliant data before it reaches production feature stores?

  • Are your operational systems and AI-facing vector databases tightly synchronized, or are your agents making automated decisions based on outdated snapshots?

These questions matter because production AI is not just a model deployment problem. It is a data reliability problem.

Building for the production era

The honeymoon phase of gen AI experimentation is ending. Enterprise leaders are demanding measurable, predictable, and secure business outcomes from their AI investments.

If an organization wants to transition from isolated, impressive-looking demos to resilient, production-grade AI systems, it must redirect its focus. Stop looking exclusively at the model tier.

The real competitive differentiator is not only the LLM an organization chooses. It is the engineering discipline, data governance, and pipeline resilience of the infrastructure built to feed it.

In the production era of AI, data engineering is no longer a backend function. It is the control plane for enterprise intelligence.

Naveen Ayalla is a senior data engineer.

]]> <![CDATA[The AI context gap: Enterprise AI organizations have a trust problem, not a retrieval problem — and most are still building the fix]]> https://tsecurity.de/de/3674340/it-nachrichten/the-ai-context-gap-enterprise-ai-organizations-have-a-trust-problem-not-a-retrieval-problem-and-most-are-still-building-the-fix/ https://tsecurity.de/de/3674340/it-nachrichten/the-ai-context-gap-enterprise-ai-organizations-have-a-trust-problem-not-a-retrieval-problem-and-most-are-still-building-the-fix/ Thu, 16 Jul 2026 20:02:44 +0200 📰 IT Nachrichten tsecurity.de Across 101 enterprises, the infrastructure that feeds AI agents their business context is being built faster than it can be trusted. Retrieval-augmented generation is already the default context source, and provider-native retrieval has quietly overtaken the dedicated vector databases that define the category — yet a majority of enterprises have already watched their agents produce confident, wrong answers traced to missing or inconsistent context. A governed semantic layer is emerging as the fix, but most are still building it; the field is converging on hybrid retrieval; and even as provider-native tools lead in practice, a plurality say they intend to keep best-of-breed. The result is a context gap — agents that sound authoritative running on a foundation their owners do not yet fully trust.

This wave of VentureBeat Pulse Research examines the enterprise RAG and context layer: what feeds AI agents their business context, which retrieval systems enterprises run, how they buy and measure them, where the architecture is heading, and — most revealingly — how often that context is already failing them.

The central finding is a context gap — the distance between how confidently enterprise agents answer and how reliable the context beneath them actually is. A majority of enterprises (57%) report that in the past six months their AI agents produced confident but wrong answers they traced to missing or inconsistent business context, and more than half of those said it happened more than once. This is not a fringe failure: retrieval is the primary context source for 38% of enterprises, more than any other approach, so when retrieval is thin or inconsistent, the errors it produces are wearing the agent’s authority. The infrastructure to fix it is being built — 58% already run or are building a governed semantic layer — but for most it is not yet in production.

Underneath, the market is consolidating in a direction that surprises. Provider-native retrieval — OpenAI’s file search (40%) and Google’s Vertex AI Search (38%) — already leads every dedicated vector database, and enterprises expect hybrid retrieval to dominate by the end of 2026 (34%). Yet a plurality (36%) say they intend to keep best-of-breed standalone tools rather than consolidate onto a provider’s native context stack, and a majority (57%) plan to switch or add a provider within the year. Stated preference and actual usage are pulling in opposite directions — the market is buying provider-native while insisting it wants independence.

Methodology

VentureBeat fielded this survey as part of its ongoing Pulse Research series. This survey focused on enterprise RAG infrastructure and the context layer — the retrieval systems, semantic layers, and context sources that feed AI agents. Responses are filtered to organizations with more than 100 employees (n=101); the survey drew no responses from organizations of 100 or fewer, so the full sample qualifies. All responses are from a single Q2 2026 (June) wave, so the report reads cross-sectionally and does not infer month-over-month trends. Several questions were multiple-select, so those shares can sum to more than 100%.

By organization size the sample concentrates in the mid-market: 251–1,000 employees (31%) and 101–250 (31%) lead, with 1,001–5,000 (20%), 5,001–10,000 (12%), and 10,001+ (7%) above them. By role it spans managers (39%), individual contributors (27%), the C-suite (16%), and VPs and directors (14%); on purchasing authority it is buyer-credible, with 46% final decision-makers and another 26% recommenders or influencers. Technology/Software is the largest industry at 20%, followed by Healthcare/Life Sciences (11%) and a broad spread across retail, transportation, financial services, manufacturing, and education.

At 101 respondents this is a modest sample and should be read as a directional signal rather than a precise measurement; it is self-selected and is not a probability sample. It is best read as the view from organizations actively standing up RAG and context infrastructure rather than from the largest operators.

Finding 1: Confident and wrong

More than half have traced agent errors to bad context

We asked whether, in the past six months, enterprises had traced a confident but wrong agent answer to missing or inconsistent business context. Most had.

This is the report’s defining number. A majority of enterprises (57%) have already had an AI agent produce a confident, wrong answer they traced to bad context — wrong metrics, stale definitions, or missing documents — and more than half of those have seen it happen more than once. Only 28% report no such failure, and a small remainder either don’t run agents on enterprise data or don’t trace root cause closely enough to know.

The failure mode is specific and dangerous: the model is not obviously hallucinating; it is confidently wrong because the context feeding it was thin or inconsistent. Everything else in this report — what enterprises retrieve, how they govern it, and what they plan to build — is downstream of this problem.

Finding 2: RAG is the default context source

Retrieval feeds more agents than any other method

We asked what an enterprise’s AI agents primarily use to understand its data. Retrieval leads by a wide margin.

Retrieval is the backbone of enterprise context. For 38% of organizations, RAG over documents or a vector index is the primary way agents understand the business — nearly twice the share of the next approach, a governed semantic layer or ontology (21%). Mixed approaches (14%), direct live-system queries (10%), and long-context loading (6%) fill out the rest, and only 2% let agents run on the model’s general knowledge alone. The concentration matters in light of Finding 1: because so much enterprise context flows through retrieval, the quality of that retrieval is the quality of the answer. When RAG is the default source, thin retrieval is not an edge case — it is the main failure surface.

One approach is notable for its absence from these answers: customizing model weights, also known as fine-tuning. Every leading source of business context is injected at run time. Our most recent direct measurement of fine-tuning comes from our April–May survey wave (a separate survey, n=136), where fine-tuning capabilities ranked last of six factors in model selection at 5% — even as 26% of that sample still named fine-tuning and customization an investment they expect to grow. Fine-tuning has fallen out of the primary selection conversation; context injection is how enterprises make agents knowledgeable about their business.

Finding 3: Provider-native retrieval already leads the vector databases

OpenAI file search and vertex AI search top the dedicated tools

We asked which retrieval systems enterprises run in production today. The answer favors the model providers and hyperscalers over the specialists.

The dedicated vector database is no longer the center of the RAG stack. OpenAI’s file search (40%) and Google’s Vertex AI Search (38%) lead — provider-native and hyperscaler-native retrieval — ahead of every purpose-built vector database. Among the specialists, the most-used is the one enterprises already run for other reasons (Elasticsearch/OpenSearch, 20%) and the open, embedded option (pgvector, 12%); the pure-play vector databases that define the category — Weaviate, Qdrant, Pinecone, Milvus — each sit in single digits to low double digits. Notably, 13% of enterprises say they still run no production RAG at all. As with the platforms in the parallel infrastructure wave, enterprises are gravitating to retrieval that comes bundled with tools they already buy.

The shape of this finding held across both Q2 waves. In April–May (n=161), provider-built retrieval led usage there too, while every dedicated vector database remained marginal — the most-used standalone vector database peaked at 8% of that sample — and the hybrid, pluralistic future was already the consensus expectation (34% expected hybrid retrieval to dominate, with another 29% expecting multiple architectures by use case). Two waves, consistent picture: the category that coined the “vector database” term is being collected by the platforms enterprises already buy from.

Finding 4: But they say they want to keep best-of-breed

A plurality resist consolidating onto a provider’s native stack

We asked how enterprises will respond as model providers bundle retrieval, memory, and orchestration into their platforms. Their stated intent cuts against their current usage.

Here is the tension at the heart of the stack. Even as provider-native retrieval leads in practice (Finding 3), a plurality of enterprises (36%) say they intend to keep best-of-breed standalone tools rather than consolidate onto a provider’s native context stack — well ahead of the 21% who plan to consolidate. Another 21% expect a mix, and 9% intend to build and own the layer themselves. The gap between what enterprises run and what they say they want is the strategic question of the category: they are adopting bundled retrieval for convenience while asserting they will preserve independence. Which impulse wins — the pull of the provider bundle or the stated preference for modular control — will shape the retrieval market more than any single tool.

Finding 5: Hybrid retrieval is the consensus bet

Vector-only retrieval is already seen as insufficient

We asked which retrieval architecture enterprises expect to dominate their production RAG systems by the end of 2026. The field is converging — with a large share still unsure.

The architecture is settling on hybrid. A third (34%) expect hybrid retrieval — embeddings combined with reranking and access controls — to dominate their production systems by the end of 2026, three times the 11% who expect vector-only retrieval to prevail. That is a notable signal: the pure vector-search approach that launched the category is already viewed as insufficient on its own, superseded by pipelines that add reranking for accuracy and access controls for governance — the very access controls whose absence produces the failures in Finding 1. Tellingly, the second-largest answer is uncertainty: 17% simply don’t know, and another 14% expect to move beyond a dedicated vector layer entirely toward tool-first or long-context retrieval. The consensus is not a single tool but a layered pipeline — and it is not yet fully formed.

Finding 6: The governed context layer is being built now

Most run or are building a semantic layer — few in production

We asked whether enterprises use a governed semantic or context layer to give agents and BI a shared understanding of their data. Most are on the path; fewer have arrived.

The fix for the context gap is under construction. Well over half of enterprises (58%) either run a governed semantic layer in production (25%) or are piloting and building one (34%), and a further 17% are actively evaluating — meaning three-quarters are engaged with the idea in some form. But the balance is telling: more are building than have shipped, so for most enterprises the shared, governed definition layer that would prevent the "confident but wrong" failures of Finding 1 is still a work in progress. The semantic layer is the industry’s answer to inconsistent context; this wave catches it mid-construction, ambition well ahead of production.

Finding 7: Bought on ingestion and simplicity, watched for correctness

Selection favors operability; monitoring favors correctness and security

We asked what matters most when enterprises choose a retrieval system, and what they track once it is running. Both answers lean practical.

Enterprises choose retrieval systems on operability. Ease of data ingestion (36%), latency and performance (32%), and operational simplicity (29%) lead the selection criteria — ahead of retrieval accuracy and access control (23% each), the two factors most directly tied to the failures in Finding 1. Once systems are running, the emphasis shifts toward trust: the most-tracked metrics are response correctness (42%) and security and access control (38%), ahead of latency (28%), operational stability (27%), and answer relevance (23%).

Satisfaction with current systems is moderately positive but not enthusiastic — on a five-point scale, overall satisfaction averages 4.0, with ease of implementation and value for money both near 3.9. Enterprises buy for how easily a system runs and watch it for whether it can be trusted.

Finding 8: A retrieval reshuffle is coming

A majority plan to change providers — and the vector specialists are gaining interest

We asked whether enterprises plan to change or add a retrieval provider, and which they are considering. The consideration set differs from today’s stack.

The retrieval stack is not settled. While 43% have no plans to change, a small majority (57%) intend to switch or add a provider within twelve months, and a quarter (26%) within the next quarter. The consideration set is where it gets interesting: provider-native retrieval still leads what enterprises are evaluating (OpenAI 22%, Vertex AI Search 21%), but the open-source vector specialists punch above their current footprint — Qdrant (14%) and Milvus (13%) draw more switching interest than their present usage (10% and 6%) would suggest. Read with Finding 4, the picture is a market in flux: enterprises run provider-native today, are evaluating a broader field, and say they want to keep their options open. The reshuffle ahead will test whether best-of-breed intent survives contact with the convenience of the bundle.

The bottom line: A context gap that more retrieval alone won’t close

Organizations with more than 100 employees are wiring agents into their business faster than they can guarantee the context those agents run on. Retrieval is the default source of enterprise context, and it increasingly comes from the model providers and hyperscalers rather than the dedicated vector databases — yet a majority of enterprises have already watched agents answer confidently and wrongly because that context was thin or inconsistent. The failure is not exotic; it is the predictable result of pointing authoritative-sounding agents at an unreliable foundation.

The industry’s answer — a governed semantic layer, hybrid retrieval with reranking and access controls — is being built but is mostly not yet in production, and enterprises are pulled between the convenience of provider-native bundles and a stated preference for best-of-breed independence. At 101 respondents in a single Q2 wave this is a directional read, skewed toward the mid-market — but the direction is clear: the context layer is the next contested tier of the AI stack, and right now agents are running ahead of it. The context gap is not a retrieval-volume problem that more documents or bigger indexes will solve on their own; it is a problem of governed, consistent, access-aware context. The open question for later waves is whether enterprises finish building that layer before the confident-but-wrong failures move from the lab into decisions that matter.

Based on survey responses from 101 qualified enterprise respondents (100+ employees), drawn from a single Q2 2026 (June) wave. At this sample size the results should be read as a directional signal rather than a precise measurement — it's a self-selected sample, not a probability sample, and skews toward the mid-market. Respondents include managers, individual contributors, VPs/directors, and the C-suite, with strong purchasing authority, across technology, healthcare, retail, transportation, financial services, manufacturing, and education.

]]> <![CDATA[¿Por qué resulta tan difícil medir el ROI de la IA?]]> https://tsecurity.de/de/3654011/it-security-nachrichten/por-qu-resulta-tan-difcil-medir-el-roi-de-la-ia/ https://tsecurity.de/de/3654011/it-security-nachrichten/por-qu-resulta-tan-difcil-medir-el-roi-de-la-ia/ Wed, 08 Jul 2026 12:53:54 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La multinacional farmacéutica danesa Novo Nordisk está muy interesada en acelerar el tiempo que se tarda en lanzar medicamentos al mercado a medida que expiran las patentes. “Si tienes un medicamento superventas, un retraso de una semana puede suponer entre 10 y 100 millones de dólares”, afirma Stephanie Bova, responsable de transformación digital de la empresa. “Es una cantidad enorme, porque dispones de menos tiempo de protección mediante patente”.

La IA generativa ofrecía la posibilidad de acelerar drásticamente múltiples etapas del proceso de desarrollo de medicamentos. Y, dado que Novo Nordisk ya llevaba un seguimiento minucioso de la duración de sus procesos clave, contaba con una ventaja de la que carecían muchas otras empresas. Por lo tanto, debería haber sido relativamente sencillo incorporar un poco de IA generativa, ver cómo mejoraba la productividad y observar cómo llegaban los beneficios. Pero no fue tan fácil. El proceso de desarrollo de un fármaco consta de muchas partes, que tienen lugar en distintos momentos y en distintos departamentos. “Las personas son expertas en sus propios ámbitos, pero no necesariamente conocen el siguiente ámbito ni cómo encaja todo. El sistema es tan grande y complejo que no se puede ver todo el rendimiento de una sola vez”, afirma Bova.

Es posible que la documentación de los procesos no se corresponda con lo que la gente hace realmente en la práctica, y que diferentes personas realicen la misma tarea de formas distintas. Además, algunas tareas cruciales pueden pasar prácticamente desapercibidas desde fuera. El equipo de fabricación, por ejemplo, puede formar parte de un grupo completamente diferente y no ser consciente de que el medicamento se está preparando para su presentación ante la FDA (la agencia gubernamental estadounidense del medicamento), y que aún no tiene toda la documentación lista. “Así que has avanzado muy rápido solo para tener que esperar a que ellos te alcancen”, añade Bova.

Este es solo uno de los muchos retos a los que se enfrentan las empresas al intentar medir los resultados de los proyectos de IA, y la razón por la que las encuestas son tan contradictorias.

Si nos fijamos en las tareas individuales, Novo Nordisk puede demostrar mejoras en la productividad y claros beneficios positivos derivados del uso de la IA. Pero si damos un paso atrás y analizamos los resultados financieros de la empresa, el panorama se vuelve más confuso. En primer lugar, si se omiten pasos críticos, el tiempo de comercialización no mejorará. Además, un nuevo medicamento tarda años en llegar a los clientes, por lo que los efectos positivos en los resultados no se notarán hasta pasado un tiempo. Y eso es solo el principio del problema que plantea la medición del retorno de la inversión.

Medición de procesos

Para abordar los puntos ciegos de sus procesos, Novo Nordisk recurrió a la nueva generación de minería de procesos: gemelos digitales de las operaciones en tiempo real impulsados por IA. “Nos asociamos con la empresa de inteligencia de procesos Celonis para obtener un gemelo digital de nuestros datos de procesos. Fuimos los primeros del sector en aplicarlo al ámbito clínico”, explica Bova. La herramienta recopila información de los sistemas de la empresa para hacer un seguimiento de lo que los empleados hacen realmente, en lugar de utilizar encuestas para recabar información sobre lo que una parte de los empleados recordaba haber hecho en algún momento.

El primer proyecto consistió en un proceso sencillo de siete pasos y, al crear un gemelo digital del mismo, Novo Nordisk descubrió que, dependiendo de quién lo llevara a cabo, podía tratarse de un proceso de cinco o de nueve pasos. “Si reúnes a diez expertos en la materia en una sala, obtienes todo tipo de interpretaciones y, con el tiempo, se producen desviaciones”, cuenta.

El proyecto puso de manifiesto múltiples fallos en los procesos existentes. En algunos casos, fue necesario volver a formar a los empleados. En uno de ellos, hubo que actualizar la interfaz de usuario. Sin embargo, una vez que se estandariza un proceso, surge la oportunidad de tomar una “fotografía” de la situación anterior, de modo que haya algo con lo que comparar posteriormente y comprobar si la mejora mediante IA o la automatización arrojan algún resultado.

Otra cuestión que tuvieron que resolver de antemano fue decidir qué hacer con el tiempo ahorrado que se generara. “No quieres despedir a nadie”, afirma Bova. “Se trata de personal altamente cualificado y difícil de encontrar. Quizá deberíamos plantearnos redistribuir un poco los equipos”.

En la actualidad, la empresa cuenta con varios cientos de agentes de IA en funcionamiento, etiquetados dentro de la infraestructura del gemelo digital para poder identificarlos. “Si algo falla, sabemos exactamente dónde solucionarlo”, dice, y añade que la siguiente fase es la coordinación entre múltiples agentes. “Hoy en día, los tenemos conectados, pero no contamos con ‘agentes de agentes”.

Aún es demasiado pronto para saber si hay retorno de la inversión, ya que, en el desarrollo de fármacos, el proceso lleva años. “Pero, al analizar el proceso de principio a fin, espero que podamos recortar dos años del ciclo de desarrollo. Dos años menos hasta la comercialización, en comparación con la situación actual”»”, indica.

Los medicamentos que ya se encuentran en la fase final de desarrollo no experimentarán una aceleración tan notable, pero los que acaban de iniciarse serán los que más se beneficien. Sin embargo, los resultados finales no se verán hasta dentro de varios años.

La industria farmacéutica no es la única en la que el verdadero valor proviene de la optimización simultánea de múltiples procesos interconectados. Según PwC, los proyectos tácticos de IA a menudo no aportan un valor cuantificable, y los beneficios tangibles provienen de implementaciones a escala empresarial coherentes con la estrategia de negocio.

De hecho, muchas empresas no han experimentado ni un aumento de los ingresos ni una reducción de los costes gracias a la IA en los últimos 12 meses, a pesar de su adopción casi universal. Aun así, el gasto empresarial en IA se prevé que casi se duplique a finales de año en comparación con el año pasado, según KPMG.

Medición de la productividad

La mayoría de las empresas empiezan a pequeña escala, implantando chatbots de IA para los empleados con el fin de ayudar a mejorar la productividad. Y el ritmo de adopción en este ámbito ha sido asombrosamente alto, solo equiparado por la incapacidad de medir las ganancias de productividad que se supone que se deben alcanzar.

Disponer de una referencia es clave, afirma Anand Rao, profesor de IA en la Universidad Carnegie Mellon, de Estados Unidos, pero en algunos casos resulta difícil de medir y, en otros, es prácticamente imposible. Tomemos, por ejemplo, las decisiones relacionadas con los seguros, en las que los resultados pueden tardar años en hacerse evidentes. En el caso de los seguros de vida, podrían ser décadas, afirma. Y para algunos tipos de decisiones, las empresas no disponen de ningún tipo de indicador.

“Existe un estigma social a la hora de decir que estoy tratando de analizar tu proceso de toma de decisiones y lo bien que las estás tomando. Como seres humanos, no nos gusta que se evalúen nuestras decisiones”, señala. Luego, cuando una decisión sale bien al final, la gente se atribuye encantada el mérito. “Si la decisión sale mal, se achaca a factores externos”.

Pero incluso en el caso de tareas específicas en las que es posible realizar mediciones, las empresas a menudo no se esfuerzan por llevarlas a cabo antes de implementar herramientas de IA. “No partimos de una referencia”, apunta Julie Averill, antigua vicepresidenta ejecutiva y directora de sistemas de información global de la cadena de moda Lululemon. Averill es ahora directora general de Gold Thread, una consultora de transformación digital. “Partimos de la suposición de que la IA iba a ayudar a la gente a tomar mejores decisiones. Y eso te lleva a no poder medir bien los resultados”, explica.

Existen métricas alternativas que una empresa puede tener en cuenta en su lugar, añade, como las tasas de uso o la satisfacción de los usuarios. “Esto está ocurriendo y está aportando beneficios, algunos de los cuales se pueden ver y otros no. Hay que confiar en el proceso. Es igual que con la nube. Sabes que es el camino del futuro y puedes ver las ventajas, pero es difícil llegar hasta allí, y se requieren muchos cambios. Pero cuanto antes lo hagas, antes te habrás adaptado a la nueva forma de operar y podrás sacarle realmente partido”.

Hay otras áreas en las que es más fácil disponer de métricas concretas, como el servicio de atención al cliente. “Se trata de tareas repetitivas y suele ser el primer ámbito que las empresas automatizan con IA. Hay resultados muy tangibles que se pueden medir y se puede establecer una referencia muy sólida”, explica Averill.

Lululemon también lleva años utilizando la IA para mejorar la personalización y las recomendaciones, y esa es otra área que se puede cuantificar. Además, la automatización puede reducir la introducción manual de datos, lo que disminuye las tasas de error. La IA también se puede utilizar para ayudar en la supervisión del cumplimiento normativo, la detección de fraudes y el mantenimiento predictivo de los equipos, todos ellos casos de uso que se pueden cuantificar.

¿Pero la productividad de los empleados en general? Eso es difícil de medir, y no solo para Lululemon. Una forma obvia podría ser analizar los despidos en profesiones expuestas a la IA. Al fin y al cabo, los titulares están por todas partes. Pero en un informe publicado en marzo, Anthropic no encontró indicios de un aumento del desempleo en las profesiones altamente expuestas, aquellas en las que las personas tienen más probabilidades de ser despedidas debido a la IA.

A principios de 2025, la empresa de investigación METR intentó cuantificar la productividad de los desarrolladores comparando la rapidez con la que los desarrolladores experimentados eran capaces de realizar tareas con IA y sin ella. ¿El resultado? Los desarrolladores afirmaron que esperaban que la IA les permitiera trabajar un 24% más rápido y estimaron que, en realidad, la IA les había permitido hacerlo un 20 % más rápido. Pero los datos revelaron una realidad totalmente diferente. El uso de la IA, en realidad, les ralentizó un 19%.

Por supuesto, las herramientas de IA están mejorando. METR intentó realizar un estudio de seguimiento, comparando de nuevo las tareas realizadas con y sin IA, pero no pudo encontrar suficientes desarrolladores dispuestos a volver al enfoque sin IA, a pesar de que los investigadores les pagaban por participar en el estudio.

Existen casos anecdóticos de empresas en las que un solo ingeniero realiza el trabajo de cien gracias al uso de la IA. O aquella vez en que se filtró accidentalmente todo el código fuente de Claude Code, de medio millón de líneas, y el desarrollador coreano Sigrid Jin creó una reconstrucción desde cero en dos horas, que luego subió a GitHub, donde se convirtió en el proyecto más rápido de la historia en alcanzar las 100.000 estrellas.

Pero, como ocurre con cualquier otro tema relacionado con la IA, la realidad es más compleja. En el caso concreto del desarrollo de software, escribir el código es, en realidad, solo una pequeña parte de lo que implica desarrollar software.

La consultora DX analizó recientemente métricas clave de ingeniería de 400 empresas y, en un informe reciente, constató que el uso de la IA había aumentado un 65% desde noviembre de 2024, pero que la productividad relacionada con la IA se situaba justo por debajo del 10%.

Costes ocultos

Al igual que resulta difícil medir los beneficios de la IA en términos de productividad, también puede resultar complicado cuantificar los costes. Cuando una empresa empieza a utilizar la IA, los costes pueden ser relativamente fáciles de estimar. ¿A cuánto ascienden las cuotas mensuales totales de suscripción a los chatbots de IA que utilizan los empleados? ¿Cuál es el coste de entrenar o ajustar un modelo personalizado? Pero cuando se pasa a casos de uso más complejos, los cálculos se vuelven más difíciles, afirma Averill. “Ahora existen todos los sistemas relacionados con la IA. Esos son más difíciles de cuantificar, pero su impacto es mayor”, dice.

Por ejemplo, si la IA se integra en los procesos empresariales mediante RAG, existe el gasto continuo de las llamadas a la API, pero también los cambios que hay que realizar en otros sistemas, explica. Y la cosa se complica cada día más. “No hemos realizado un esfuerzo muy concertado para implantar la telemetría y la instrumentación”, afirma Swaminathan Chandrasekaran, director global de IA y laboratorios de datos en KPMG. Según él, obtener una visión global de los costes totales de la IA en una empresa es como predecir el tiempo.

“La razón por la que contamos con un sistema de predicción meteorológica tan impresionante en este país es que disponemos de decenas de miles de estaciones meteorológicas que recopilan datos”, explica. “Sin eso, no sabríamos qué tiempo va a hacer”.

Las empresas deben implantar sistemas de medición para evaluar todos los aspectos del consumo relacionado con la IA, señala, empezando por el número de tokens utilizados, quién los utiliza y cómo se correlaciona esto con el rendimiento laboral. “Esa medición brilla por su ausencia”, afirma.

Al menos cuando los humanos utilizan chatbots de IA, hay un límite en el número de preguntas que son físicamente capaces de formular, además de unos costes de suscripción predecibles. Y cuando los procesos empresariales se habilitan con IA a través de RAG, las llamadas a la API de los modelos de lenguaje grandes (LLM) las realizan sistemas empresariales predecibles y programados de forma tradicional.

Pero ahora, la IA agentiva está empeorando aún más las cosas, ya que los agentes pueden actuar de forma impredecible y el número de llamadas a la API puede dispararse rápidamente fuera de control. En un informe del Boston Consulting Group, dos tercios de las empresas señalan gastos de escalado de la IA incontrolables.

Otro coste que algunas empresas quizá no prevean bien, o que no controlen porque forma parte de un presupuesto diferente, es el relacionado con los datos. Ya sea preparando datos para el entrenamiento o el ajuste fino, utilizando incrustaciones de RAG o configurando el acceso directo a MCP a través de agentes, estos costes pueden acumularse rápidamente cuando entra en escena la IA.

“Las tarifas de salida son uno de los gastos más importantes”, afirma Tom Coughlin, miembro del IEEE y presidente de la consultora Coughlin Associates. “Si tienes que sacar datos de la nube, esas tarifas de salida podrían ser considerables”. Además, están todos los costes de personal que conlleva la implementación de la IA, añade.

“A largo plazo, la IA aportará un gran valor a las personas, pero estas deben saber cómo utilizarla correctamente. Si no cuentan con esas habilidades, se encontrarán en desventaja”, expone.

Soluciones y mensajes contradictorios

Luego está la cuestión de resolver los problemas. La mayoría de las empresas han sufrido al menos un incidente relacionado con la IA en los últimos 18 meses, y la mayoría de ellos han supuesto pérdidas económicas, algunas de más de 500.000 dólares. Además, está la IA que se está integrando en todo.

“Conocemos nuestros costes directos”, afirma Andrew Johnson, director de sistemas de información (CIO) de Brownstein Hyatt Farber Schreck, un bufete de abogados estadounidense. “Pero donde resulta más difícil de cuantificar es con las plataformas que ya tenemos implantadas y las aplicaciones SaaS que no contaban con capacidades de IA. Nos piden aumentos extraordinarios y los atribuyen a las nuevas capacidades que aporta la IA. ¿Cuánto se le debe atribuir a la IA? Eso es un poco difuso”, relata.

Incluso cuando la IA permite ahorrar dinero, a menudo hay costes adicionales asociados a ello. Por ejemplo, el bufete gastaba unos 70.000 dólares al año en una plataforma de gestión de contratos. Desarrollar su propia versión con IA supuso unos 40.000 dólares en costes de mano de obra y otros 3.000 dólares al año en alojamiento. El mantenimiento continuo será mínimo para esa aplicación en concreto, añade, lo que supondrá un total de otros dos mil dólares al año.

Pero también hay otros costes indirectos asociados al funcionamiento de las aplicaciones propias, como las auditorías de seguridad, las evaluaciones de vulnerabilidad, las pruebas de penetración y la revisión del código. “Cuanto más compleja y arriesgada es la plataforma, menor es el interés por intentar crear una solución interna”, indica.

Aun así, el equipo de desarrollo de software es ahora mucho más productivo gracias a la IA, ya que cuatro o cinco desarrolladores son capaces de hacer el trabajo de 20 o 30. Pero las mejoras en la productividad no se traducen en un ahorro de mano de obra, ya que los desarrolladores tienen mucho trabajo nuevo que hacer. “Tenemos una enorme lista de oportunidades pendientes para desarrollar soluciones”, afirma.

La tendencia del trabajo a expandirse para ocupar todo el tiempo disponible no se da solo en el desarrollo de software, señala Rao, de Carnegie Mellon. Supongamos, por ejemplo, que se espera que la IA suponga una mejora del 20% en la productividad, explica. “Antes había cien personas haciendo ese trabajo, y ahora solo necesitamos 80. Pero, al final del año, la plantilla no ha cambiado. «En las tareas que realizaban, hay una mejora, añade, “pero las personas añadirán tareas para suplir o complementar ese 20%. No es que se vayan a casa una hora antes, sino que están encontrando otras actividades que generan valor”.

De hecho, en algunos casos, el aumento de la productividad en una empresa puede llegar a perjudicar los resultados. Los abogados, por ejemplo, cobran por horas. “La eficiencia va en contra de nuestras formas tradicionales de ganar dinero”, afirma Johnson, de Brownstein. “Tenemos que pensar más allá de eso. No es perjudicial para nuestros intereses a largo plazo, pero supone un reto a corto plazo. Sin embargo, si no lo hacemos, es probable que no seamos competitivos a medio y largo plazo”.

Así pues, si una nueva herramienta de IA ayuda a un abogado en la diligencia debida, no existe una relación directa entre la inversión en esa herramienta y el aumento de los ingresos. “Es un hecho que la dirección es la correcta”, afirma Johnson. “Pero no podemos afirmar que vaya a generar un rendimiento concreto”.

]]> <![CDATA[Los agentes de IA ponen en riesgo 234.000 millones de dólares del gasto empresarial en SaaS, según Gartner]]> https://tsecurity.de/de/3642941/it-nachrichten/los-agentes-de-ia-ponen-en-riesgo-234000-millones-de-dlares-del-gasto-empresarial-en-saas-segn-gartner/ https://tsecurity.de/de/3642941/it-nachrichten/los-agentes-de-ia-ponen-en-riesgo-234000-millones-de-dlares-del-gasto-empresarial-en-saas-segn-gartner/ Fri, 03 Jul 2026 09:48:14 +0200 📰 IT Nachrichten tsecurity.de

“Ya no se compra software principalmente para personas; cada vez se compra más para agentes”, explica George Brocklehurst, vicepresidente ejecutivo de Gartner. “Durante un par de décadas, el software se ha evaluado por su interfaz y por la experiencia de usuario: facilidad de uso, flujos de trabajo, formación. Cuando los agentes de IA se convierten en el usuario principal, todo eso pierde valor”.

Gartner estima que el gasto expuesto representará alrededor del 20% del gasto empresarial en SaaS al final de la década. La consultora atribuye este cambio al fenómeno que denomina ‘arbitraje agentivo’ (agentic arbitrage), es decir, el uso de agentes de IA para completar tareas empresariales a través de múltiples sistemas corporativos, reduciendo la necesidad de que los empleados interactúen directamente con cada aplicación.

Según Brocklehurst, la IA agentiva está cambiando la economía del software. Estos sistemas suelen omitir los flujos tradicionales de uso del software y entregar directamente los resultados, rompiendo así la relación histórica entre el crecimiento del número de usuarios y el crecimiento de los ingresos de muchos proveedores de software empresarial.

Los CIO deberán replantearse la adquisición de software

La aparición de la IA agentiva obligará a los CIO a evaluar el software empresarial de otra manera. En lugar de centrarse principalmente en la experiencia de usuario y el diseño de las interfaces, las organizaciones deberán analizar si los agentes de IA pueden realizar, mediante API, todas las funciones que hoy ejecutan los usuarios humanos a través de pantallas y aplicaciones.

“Lo realmente importante es determinar si un agente puede hacer todo —e incluso más— a través de la API de un sistema que lo que una persona puede realizar mediante una interfaz gráfica, y si las condiciones del proveedor lo permiten”, afirma Brocklehurst.

Este cambio también afecta a la forma de evaluar los contratos de software. “Examine el contrato con la misma atención con la que examina la tecnología”, recomienda. “Las condiciones de los proveedores pueden prohibir o restringir —desde el punto de vista técnico o financiero— el uso autónomo por parte de terceros. Los CIO podrían descubrir que su estrategia de IA está bloqueada no por una limitación tecnológica, sino por cláusulas que ya firmaron”.

Por ello, aconseja que las organizaciones negocien desde ahora los permisos para el uso de agentes en sus acuerdos de software, ya que muchos contratos seguirán vigentes cuando los agentes de IA se generalicen.

La propiedad del conocimiento será el próximo campo de batalla

Más allá de las API y las licencias, las empresas deberán prestar especial atención a dónde se almacena el conocimiento generado por los sistemas de IA. Cada corrección, excepción o flujo de trabajo gestionado por un agente crea conocimiento organizativo. Gartner denomina Knowledge Retention Rate (KRR) o tasa de retención del conocimiento a la capacidad de una organización para conservar ese aprendizaje.

“Si ese conocimiento acaba alimentando los modelos compartidos del proveedor, la experiencia operativa de su empresa estará mejorando un producto que también utilizan sus competidores”, señala Brocklehurst. “La cláusula más importante de la próxima generación de contratos de software será: “¿Quién es el propietario de lo que el sistema aprende de usted?””.

Según Gartner, las empresas corren el riesgo de caer en una nueva forma de dependencia tecnológica (vendor lock-in) si ese aprendizaje operativo permanece en manos de los proveedores y no de los clientes.

El modelo económico tradicional del SaaS afronta una disrupción

Gartner sostiene que los agentes de IA capaces de ejecutar procesos en múltiples aplicaciones empresariales reducirán la interacción directa de los usuarios con las interfaces tradicionales, debilitando el vínculo histórico entre el uso del software y las licencias basadas en número de usuarios.

Ante este escenario, los proveedores consolidados deberán evolucionar desde una propuesta de valor centrada en la interfaz hacia otra basada en los resultados, incorporando capacidades agentivas directamente en los procesos de negocio y preservando el conocimiento específico de cada cliente.

Al mismo tiempo, las startups nativas de IA y los proveedores de servicios podrían beneficiarse al convertirse en la capa de orquestación encargada de coordinar el trabajo entre múltiples aplicaciones empresariales. “Aunque este cambio supone una amenaza existencial para los proveedores que siguen defendiendo modelos basados en paneles de control tradicionales y licencias por usuario, también crea una importante oportunidad de ingresos para quienes desarrollen servicios y plataformas capaces de soportar flujos de trabajo transversales impulsados por agentes”, indica Brocklehurst.

La gobernanza debe evolucionar junto con los sistemas autónomos

Gartner también insta a los CIO a establecer marcos de gobernanza antes de que los agentes autónomos de IA se conviertan en algo habitual. “No conceda autonomía de forma implícita ni desigual”, advierte Brocklehurst. Las organizaciones deben tratar la autonomía de los agentes como una decisión explícita de gobierno corporativo, definiendo dónde pueden actuar de forma independiente, quién autoriza esas decisiones y con qué frecuencia deben revisarse esos permisos.

“Las empresas que desarrollen esa capacidad desde ahora podrán avanzar más rápido y con mayor seguridad cuando la tecnología esté preparada para asumir más responsabilidades”, concluye.

Aunque Gartner describe esta transición como una redefinición del concepto de ‘Saaspocalypse’, Brocklehurst subraya que el SaaS no desaparecerá. “Esto es menos un apocalipsis y más una metamorfosis. El SaaS no será destruido; simplemente emergerá bajo una forma diferente”.

]]> <![CDATA[MongoDB embeds reranking into Atlas as enterprises look to simplify AI stacks for scale]]> https://tsecurity.de/de/3635369/ai-nachrichten/mongodb-embeds-reranking-into-atlas-as-enterprises-look-to-simplify-ai-stacks-for-scale/ https://tsecurity.de/de/3635369/ai-nachrichten/mongodb-embeds-reranking-into-atlas-as-enterprises-look-to-simplify-ai-stacks-for-scale/ Tue, 30 Jun 2026 13:18:44 +0200 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de

MongoDB has introduced a native reranking capability for Atlas, aiming to help enterprises improve AI retrieval quality without adding another service to their technology stack.

The move addresses a longstanding challenge with reranking technology. While it can significantly boost the relevance of AI-generated responses, deploying it has typically required separate vendors, APIs, and orchestration layers that add complexity, governance overhead, and cost as AI applications scale.

The feature named Native Reranking, currently in public preview and powered by Voyage AI, runs directly within the MongoDB aggregation pipeline and can improve retrieval quality by up to 30%, the company said in a statement.

Native integration cuts developer overhead

Embedding reranking directly into the database, according to analysts, will reduce operational toil for developers, resulting in productivity gains.

“Native Reranking reduces the work that developers usually do. The immediate impact is a little less code. However, the lasting gain is never building the retry logic, the failure handling, and the version juggling that a separate reranking service forces on you. That orchestration is invisible in a demo and a real tax once the app is live,” said Mike Leone, principal analyst at Moor Insights & Strategy.

Similarly, Stephanie Walter, practice leader for the AI stack at HyperFRAME Research, pointed out that the new feature will allow developers to spend less time wiring together infrastructure and more time improving application behavior.

That reduction in engineering overhead will also positively impact enterprise IT leaders, mostly CIOs, responsible for governing AI infrastructure.

“For CIOs, native reranking is valuable because it simplifies the AI stack. Every additional AI service creates another place to govern, secure, monitor, and pay for,” Walter said.

“While putting reranking closer to the data does not eliminate all architectural complexity, it reduces one of the handoffs where retrieval quality, data freshness, and operational control can break down,” Walter added.

The value for CIOs is more strategic, said Ashish Chaturvedi, leader of executive research at HFS Research. “Most enterprises cite inaccuracy as their top AI risk as adoption scales,” Chaturvedi said. Better retrieval, he noted, is “infrastructure for earning that trust,” because enterprises are unlikely to hand greater decision-making authority to AI agents unless they can trust the quality of the information those systems retrieve and reason over.

Reducing the cost of enterprise AI at scale

Beyond simplifying development and operations, Native Reranking could also help CIOs reduce the operational costs of scaling AI, an area that remains a major enterprise challenge, analysts further pointed out.

Retrieval optimization, according to Walter, is emerging as one of the most practical levers for controlling AI spending because reducing irrelevant context lowers token consumption.

“The rationale is that every passage you send to the model is something it has to read and reason over on expensive GPU compute, and that cost scales with how much you feed it. Trimming irrelevant passages before they reach the model means you stop paying frontier-model rates to reason over context that was never going to matter,” echoed Chaturvedi.

“As enterprises adopt larger, pricier models, the cost of padded context compounds fast. And in the agentic era, the math gets worse, because bad retrieval doesn’t just produce one bad answer. Rather, it triggers a wrong step, a retry, and a fresh round of tokens across the whole trajectory,” Chaturvedi added.

Potential trade-offs

Despite all the benefits around productivity, integration, and cost, Native Reranking, analysts warned, comes with its own set of potential trade-offs.

The very simplification of the enterprise AI stack that Native Reranking offers today can become vendor lock-in later, said Leone, adding that it can increase the cost of switching platforms later.

Igor Ikonnikov, advisory fellow at Info-Tech Research Group, pointed to another limitation, noting that the value of native reranking depends on whether MongoDB serves as the organization’s primary data repository.

Enterprises with data spread across multiple repositories may still require cross-system orchestration or centralized retrieval optimization rather than relying solely on database-native capabilities, he added.

CIOs should evaluate beyond model accuracy

These trade-offs, analysts said, also underscore why CIOs should avoid evaluating retrieval technologies solely on retrieval accuracy.

Instead, Walter pointed out that CIOs should assess platforms based on their ability to balance retrieval accuracy with operational simplicity, governance, latency, and data freshness.

Similarly, Chaturvedi cautioned that CIOs should increasingly evaluate the total cost of ownership, including the engineering effort required to maintain retrieval quality, token consumption, and the number of operational failure points introduced by the architecture.

Part of a broader shift toward integrated AI platforms

The broader shift in how CIOs are likely to evaluate AI infrastructure offerings is also influencing how data warehouse and database vendors are evolving their platforms.

Over the past several months, EnterpriseDB (EDB), pgEdge, and Databricks have all introduced new architectures designed to consolidate AI, transactional, and analytical capabilities into their respective data platforms, reducing data movement and the number of systems enterprises need to integrate and manage.

This shift, Leone said, is part of a broader industry correction after enterprises spent the first wave of generative AI deployments assembling multiple specialized services, creating operational complexity that frequently slowed production deployments.

Chaturvedi noted that enterprise AI is moving away from an “assembly-required” model toward integrated platforms that package core AI capabilities together as organizations seek to reduce the integration tax associated with multi-vendor AI stacks.

]]> <![CDATA[José María Fuster van Bendegem: “Un error típico es reducir la función del CIO a la del CTO”]]> https://tsecurity.de/de/3618850/it-nachrichten/jos-mara-fuster-van-bendegem-un-error-tpico-es-reducir-la-funcin-del-cio-a-la-del-cto/ https://tsecurity.de/de/3618850/it-nachrichten/jos-mara-fuster-van-bendegem-un-error-tpico-es-reducir-la-funcin-del-cio-a-la-del-cto/ Tue, 23 Jun 2026 18:18:40 +0200 📰 IT Nachrichten tsecurity.de

Ingeniero, exdirectivo bancario de primerísimo nivel, académico español… Sin duda, José María Fuster van Bendegem es uno de los perfiles más polifacéticos e interesantes del escenario de la tecnología, la empresa y la ciencia en España. Conocido por haber sido, en el pasado, uno de los CIO más relevantes no solo de España sino del mundo, al liderar la transformación tecnológica global de Banco Santander, y por haber sido miembro de varios consejos de administración, como el Banco Español de Crédito, el Banco Santander UK, el Banco Santander Alemania, el Banco Santander USA, Sistemas 4B, Openbank (donde fue presidente) y Universia, Fuster ha destacado, en los últimos años, por una intensa labor científica.

De hecho, tras dejar el sector bancario, el ejecutivo dio un giro de 180 grados a su carrera y se reorientó hacia la ciencia teórica, la epistemología y el apoyo a las instituciones científicas, creando la Fundación Sicómoro, una institución privada sin ánimo de lucro de la que es presidente y que está enfocada en investigar la Teoría de Sistemas y entender la empresa y la sociedad como Sistemas Complejos Adaptativos. Además, Fuster es Académico de Honor de la Real Academia de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de España, como reconocimiento a su labor de mecenazgo y a su esfuerzo por estrechar los lazos entre la ciencia avanzada y la sociedad civil. El experto también ha tenido un papel relevante en el ecosistema emprendedor vinculado a la innovación. Hasta 2021 fue fundador y presidente de la sociedad de capital riesgo Chamberí Ventures y también fundador y CEO de Ecosistemas de Innovación Digitales.

Este ingeniero superior aeronáutico por la Universidad Politécnica de Madrid, Máster Universitario en Epistemología de las Ciencias Naturales y Sociales por la Universidad Complutense de Madrid, Máster en Dirección Financiera y Control por el Instituto de Empresa y Doctor en Filosofía por la Universidad Complutense de Madrid, forma este año parte del jurado de los próximos CIO 50 Awards, la convocatoria de premios de referencia en el país que persigue distinguir a los mejores directivos de sistemas de información (CIO) y los proyectos de TI más innovadores. Los ‘Oscar de la industria de TI’, como se les conoce en todo el mundo, forman parte del proyecto global CIO Awards de la publicación internacional CIO del grupo editorial Foundry. El próximo 30 de junio finaliza el plazo de recepción de candidaturas a estos premios que se entregarán el 8 de octubre en Madrid.

Ante la próxima celebración de los galardones, el experto comparte por escrito con CIO ESPAÑA su visión sobre el liderazgo tecnológico y las claves que, a su juicio, distinguen a las organizaciones que convierten la innovación en resultados tangibles.

Tras una trayectoria tan vinculada a la tecnología y la innovación, ¿qué valor aporta una visión científica al evaluar estas candidaturas?

Para poder contestar a esta pregunta, voy a asumir que una evaluación es objetiva si utiliza criterios observables, medibles y comparables. En tal caso, la primera ventaja que me viene a la mente es que la objetivación reduce sesgos personales y mejora la equidad. Aunque, si aceptamos la validez de la célebre afirmación de Nietzsche de que “no hay hechos, solo interpretaciones, y esta afirmación es también una interpretación” tendríamos que la objetividad absoluta no existe, lo que es innegable es que, para el caso que nos ocupa, la reducción de sesgos subjetivos es evidente.

Si consideramos, como ejemplo, evaluar 50 candidaturas por 10 jueces, basados en el juicio de cada miembro del jurado, dado que cada juez introduciría sus sesgos y prejuicios en cada evaluación, tendríamos 500 casos difícilmente comparables. La evaluación basada en criterios comunes tendría, sin duda, el sesgo representado por los propios criterios de evaluación, pero ese sesgo sería común para todos los participantes, por lo que no atentaría a la equidad. El sesgo del jurado sería de segundo orden, relativo a la interpretación de los criterios, que sería único para cada juez. En definitiva, tendríamos una posible dispersión de criterios producto de 10 distintas interpretaciones, mitigadas en su impacto por ser de segundo orden.

Parece incuestionable que una dispersión de 500 casos de primer orden tiene una probabilidad mucho más alta de atentar a la equidad que una dispersión de 10 casos de segundo orden. Tendríamos un criterio más replicable y verificable, de modo que distintos evaluadores tenderían a llegar a resultados más consistentes. No hay duda de que un juicio experto de calidad, en contra las valoraciones objetivas, es más apropiado para captar la singularidad. Pero dado el número de candidaturas que se manejan, la ventaja de la equidad supera con creces la posible injusticia de no captar un caso singular por no acudir al juicio experto que, no se nos oculta, exigiría la máxima excelencia en la selección de los jueces.

¿Qué aprendizajes de su propia experiencia como CIO de grandes compañías aplica al evaluar las candidaturas?

En mi caso particular, el criterio que he adoptado es tratar de ceñirme al máximo al método objetivo definido para este concurso. Mi experiencia resulta especialmente útil para entender bien el método seleccionado, ya que los conceptos subyacentes me resultan no sólo conocidos, sino también, familiares.

 

¿Qué importancia tiene la capacidad de una organización para convertir conocimiento en resultados tangibles?

Voy a partir de los conceptos definidos por el Santa Fe Institute, que es una institución dedicada al estudio de la complejidad y los sistemas complejos. Toda organización se puede conceptualizar como un sistema complejo adaptativo que tiene un “propósito” que va acompañado de un objetivo implícito que podríamos denominar “supervivencia del sistema”.  El conocimiento en una organización, ya sea formal o informal, resulta esencial tanto para conseguir el propósito, como para asegurar la continuidad de la organización en el tiempo, lo que requiere extender el conocimiento más allá de la propia organización, buscando la comprensión del entorno y su dinámica para poder asegurar la adaptación al mismo.

Lo anterior exige construir métricas, más allá de las puramente financieras, para poder gestionar mejor la organización a lo largo del tiempo; esas métricas constituyen la base para lo que podemos llamar “resultados tangibles” si y solo si se incorporan en los sistemas de gestión y la cultura de la organización.

No hay duda de que conseguir todo esto constituye un objetivo esencial para todo CIO que se precie, aunque es evidente que trasciende su papel, pues conseguir el propósito y preservar la organización son asuntos que conciernen a toda la organización en su conjunto.

¿Cómo distingue una innovación puntual de una transformación con impacto sostenido?

En las organizaciones se produce una considerable confusión entre los conceptos de innovación, mejora continua, gestión del cambio y transformación. La propia pregunta lleva implícita esta confusión. Si innovar presupone hacer algo nuevo, de una manera distinta, nos damos cuenta de que una sistemática de mejora continua puede, o no, incluir innovaciones. Por otra parte, poner en marcha cualquier mejora supone implantar cambios, es decir, siempre requiere una gestión del cambio. Además, una sistemática de mejora continua extendida en el tiempo puede resultar profundamente transformadora, aunque esté basada en la acumulación de múltiples pequeños cambios, algunos innovadores y otros no.

Así pues, tenemos que recurrir a otro concepto para poder responder a esta pregunta que es el de la “escala”. Hablamos de transformación cuando pretendemos cambiar la organización completa o un subconjunto importante de ella, independientemente del método que usemos para realizarla. Para que una transformación se pueda considerar exitosa debe producir impactos sostenibles en el tiempo a escala de la organización. La transformación siempre requiere una gobernanza “top down”.

Las innovaciones, incluso las mejoras puntuales, siempre estarán referida a una escala pequeña de la organización. Generalmente son resultado de una dinámica “bottom up”. Solo pueden producir impacto a escala completa si formaran parte de una estrategia de mejora continua que busque la acumulación de muchos cambios puntuales de manera sistemática a lo largo del tiempo y extendida a todas las partes de la organización afectada.

¿Qué tecnologías o tendencias le gustaría ver reflejadas en las candidaturas de los próximos años?

En un plano estrictamente tecnológico, creo que hay que prestar especial atención a las cuestiones siguientes: hibridación de clouds, buscando tanto evitar dependencias catastróficas para el futuro de la empresa, como asegurar mecanismos que protejan la eficiencia futura y eviten mecanismos de lock-in con un elevado coste potencial a futuro; definición de arquitecturas que hagan posible el despliegue de la IA agentiva, incorporando modelos avanzados de monitorización y control; y la utilización de los LLM para el desarrollo de sistemas avanzados. La clave aquí es ser capaz de utilizar el lenguaje natural para incorporar en las soluciones parte de la inteligencia informal que tienen todas las organizaciones.

¿Qué papel cree que juega la inteligencia artificial en las estrategias tecnológicas más avanzadas?

La inteligencia artificial debe comprenderse como una fase más del proceso de digitalización que comenzó la segunda década del siglo XX. La madurez del software basado en redes neuronales ha sido posible gracias al extraordinario incremento de la capacidad de computación, el desarrollo de las redes de comunicaciones digitales, la explosión de datos que recogen conocimiento en formato digital y el desarrollo del software.

Si la entendemos así, resulta tan inevitable como fueron los ordenadores personales a finales del siglo pasado o la Internet a comienzos del siglo XXI. Lo que estamos viviendo es la emergencia de una dimensión digital que se va haciendo omnipresente en nuestras vidas y que está redefiniendo todos los procesos económicos y sociales de una forma que aún no acabamos de captar de manera plena.

Para cualquier organización, la emergencia de esta nueva dimensión a escala planetaria hace aún más importante y urgente incorporar en sus estrategias una quinta dimensión, adicional a las definidas por el espacio y el tiempo, que podemos denominar “dimensión digital” y que viene a complicar (no a simplificar) la formulación de los planes. La razón para ello es que un mundo con cinco dimensiones es mucho más complejo que un mundo con cuatro, considerando además que las restricciones físicas operan de manera distinta en las cuatro dimensiones clásicas respecto a la dimensión digital.

¿Qué tipo de proyectos cree que marcarán la referencia del liderazgo tecnológico en los próximos años?

Tradicionalmente, los CIO operábamos en el marco de modelos de negocio estables que hacían posible concentrar nuestros esfuerzos en mejorar los procesos clave definidos por estos modelos de negocio. Podríamos decir que estábamos concentrados en mejorar las propuestas de valor, haciéndolas más atractivas, robustas, eficientes y mejorando su calidad con un marco conceptual relativamente estable.

Primariamente, se utilizaba información estructurada para realizar procesos que podríamos calificar como internos de la organización, sobre los que se ejercía un completo control. En el futuro veremos el desarrollo de procesos que serán partes de redes débilmente acopladas donde se ejercerá tan sólo un control parcial. El desarrollo de redes hará posible nuevos modelos de nodos y relaciones que dificultarán la estabilidad de los modelos de negocio.

 La información no estructurada será cada vez más importante gracias a las posibilidades que ofrece la IA de capturar conocimiento no formalizado, y se producirá una tendencia creciente a compartir información, no necesariamente voluntaria, sino forzada por la presión competitiva y la búsqueda de mejoras de productividad y eficiencia.

¿Qué mensaje enviaría a los CIO que aspiran a liderar la próxima generación de transformación digital?

En primer lugar, se hace necesario reconocer un incremento de la complejidad, tanto en el panorama competitivo de las empresas, como en la enorme cantidad de opciones tecnológicas disponibles, y la creciente dificultad de acceder a talento adecuado para el reto que se presenta.

Dicho esto, un CIO que aspire a liderar la próxima generación de transformación tecnológicas debería trabajar los aspectos siguientes: un profundo conocimiento del sector en el que opera su empresa y los modelos de negocio exitosos en el mismo; un profundo conocimiento de las tecnologías disponibles y sus condiciones de uso; la capacidad de definir los distintos niveles de arquitectura necesarios en su organización así como comprender su madurez y evolución futura; y la flexibilidad para orquestar soluciones, seleccionando los componentes adecuados y combinándolas de manera única para satisfacer las exigencias de los modelos de negocio perseguidos.

“El problema de gobernar de manera integrada las demandas de la tecnología requiere una comprensión y compromiso de la alta dirección que, en muchos casos, no se produce, haciendo muy difícil la entrega de valor por parte del CIO”

¿Qué tres decisiones estratégicas definen realmente la calidad de un CIO?

Primero, hay que ser consciente de que el rol primario de un CIO es operativo. En toda organización, las tecnologías de la información deben facilitar la eficiencia económica (más ingresos/ menos costes) y la calidad del funcionamiento, todo ello en un marco controlado de riesgo operacional. La incardinación en la estrategia de la empresa se basa en el hecho de que las tecnologías de la información han ido incrementando su peso en las estrategias empresariales de todo el mundo. La forma en la que el CIO puede contribuir al plan estratégico de la empresa es formulando arquitecturas robustas que lo faciliten.

Las tres decisiones estratégicas más importantes, estarían relacionadas con las tres arquitecturas fundamentales que debe definir una empresa avanzada, partiendo siempre de un marco de negocio bien definido: arquitectura de sistemas, que define el modelo de sistemas clave de la empresa, que hagan posible desarrollar sus procesos, tanto internos como externos y sus métricas clave de gestión; arquitectura de datos, donde se defina cuáles son los datos que constituyen una ventaja competitiva clave para la empresa, ya sean internos o externos y como convertirlos en un activo intangible; y arquitectura tecnológica, que refiere a la combinación de hardware, software y comunicaciones más óptima para operar los planes de la empresa.

Estas decisiones deben ir acompañadas por una reflexión sobre qué capacidades debe construir la empresa, cuales requieren socios estratégicos y cuales son externalizables, buscando optimizar proveedores.

Un CIO que no comprenda la necesidad de definir estas arquitecturas e incardinarlas en la estrategia de la empresa se verá arrastrado, en poco tiempo, a una dinámica compleja de priorización de demandas crecientes dominadas por la presión del día a día.

 

¿Qué error estratégico ves repetirse en muchos CIO hoy?

Un típico error es reducir la función del CIO a la del CTO, rehuyendo la comprensión de los negocios y centrando las conversaciones en cuestiones estrictamente tecnológicas. Al hacer esto, dificulta la conversación con las unidades de negocio. Si el cambio tecnológico es realmente necesario, dificulta la adopción al perderse la pedagogía necesaria. Si el cambio tecnológico no es necesario, o tan sólo es “nice to have”, incurre en el riesgo de sobrearquitecturización o de incremento de complejidad innecesaria de las soluciones.

Otro error muy típico es la ausencia de planificación y gobierno en la gestión de los proyectos. Esto lleva a la creación de una especie de mercado persa de proyectos, que producen una proliferación de demandas, un incremento de costos y el riesgo de producir arquitecturas de tipo “spaghetti” que dificultan y hacen ineficiente la gestión futura de la tecnología. El problema de gobernar de manera integrada las demandas de la tecnología requiere una comprensión y compromiso de la alta dirección que, en muchos casos, no se produce, haciendo muy difícil la entrega de valor por parte del CIO.

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]]> <![CDATA[Cómo lanzar tus proyectos de IA desde piloto a producción… y asegurar el éxito]]> https://tsecurity.de/de/3601030/it-security-nachrichten/cmo-lanzar-tus-proyectos-de-ia-desde-piloto-a-produccin-y-asegurar-el-xito/ https://tsecurity.de/de/3601030/it-security-nachrichten/cmo-lanzar-tus-proyectos-de-ia-desde-piloto-a-produccin-y-asegurar-el-xito/ Tue, 16 Jun 2026 10:08:58 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Este artículo te llega gracias a NVIDIA y CIO. Las opiniones expresadas en él son las del autor y no reflejan necesariamente las de NVIDIA.

Los CIO que buscan grandes logros en áreas de alto impacto empresarial donde existe un margen significativo de mejora deberían revisar sus proyectos de ciencia de datos, aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA).

Un informe reciente de IDC sobre proyectos de IA en India[1] señala que entre el 30% y el 49% de los proyectos de IA fracasaron en aproximadamente un tercio de las organizaciones, y otro estudio de Deloitte califica el rendimiento organizativo en IA del 50% de los encuestados como inicial o por debajo de lo esperado.

Ese mismo estudio indica que el 94% de los encuestados considera que la IA es crítica para el éxito en los próximos cinco años. Los ejecutivos ven en la IA una oportunidad para diferenciarse competitivamente y buscan líderes capaces de ofrecer resultados exitosos.

El ML y la IA siguen siendo áreas relativamente nuevas, y los líderes deben esperar un aprendizaje continuo y una curva de madurez en evolución. Pero los CIO, CDO y científicos jefe pueden desempeñar un papel activo para mejorar el número de proyectos de IA que pasan de piloto a producción.

¿Están los equipos de ciencia de datos preparados para el éxito?

Un conjunto en desarrollo de buenas prácticas para equipos de ciencia de datos abarca el proceso de desarrollo y las tecnologías necesarias para construir y probar modelos de aprendizaje automático. Desarrollar modelos no es trivial, y los científicos de datos afrontan retos como limpiar y etiquetar datos, seleccionar algoritmos, configurar modelos, preparar la infraestructura y validar los resultados.

Los líderes que deseen mejorar el rendimiento en la entrega de la IA deberían abordar primero esta cuestión: ¿están los científicos de datos preparados para el éxito? ¿Están trabajando en problemas que puedan generar resultados empresariales relevantes? ¿Disponen de plataformas de aprendizaje automático (como NVIDIA AI Enterprise), acceso a la infraestructura y tiempo continuo de formación para mejorar sus prácticas de ciencia de datos?

Los CIO y los CDO deben liderar ModelOps y supervisar el ciclo de vida

Los líderes pueden revisar y abordar problemas si los equipos de ciencia de datos tienen dificultades para desarrollar modelos. Sin embargo, para desplegar modelos y garantizar el éxito, los CIO y los CDO deben establecer un ciclo de vida del modelo, o ModelOps.

El ciclo de vida comienza antes del desarrollo del modelo y requiere formar a los líderes de negocio sobre su papel en la contribución a los proyectos de IA. También exige planificar la infraestructura a escala, implantar cumplimiento normativo y gobernanza, crear una estrategia de seguridad en el edge y colaborar con los equipos implicados para garantizar una transformación exitosa.

Aquí hay varios factores a considerar:

· Educar a los líderes de negocio sobre su papel en los proyectos de ML. ¿Han definido criterios de éxito realistas y áreas de experimentación de bajo riesgo? ¿Participan en los pilotos y aportan feedback? ¿Están preparados para transformar procesos empresariales con capacidades de aprendizaje automático o frenarán las inversiones ante el primer obstáculo?

· Adoptar un enfoque de construir, comprar o asociarse al desarrollar modelos. En algunos casos tiene sentido desarrollar modelos propios, pero también conviene evaluar frameworks como motores de recomendación o SDKs de IA de voz.

· Pensar con antelación en los requisitos de infraestructura en producción. La infraestructura de laboratorio utilizada para desarrollar modelos, así como la escala reducida de un piloto, puede no ser óptima para producción. Por ejemplo, la IA en sanidad, edificios inteligentes o aplicaciones industriales que afectan a la seguridad humana puede requerir soluciones de edge o computación embebida para garantizar fiabilidad y rendimiento.

· Planificar aplicaciones de IA a gran escala en el edge. Cuando existen miles de dispositivos IoT, hay oportunidades para desplegar aplicaciones de IA directamente en ellos. Por ejemplo, flotas de vehículos —como camiones de reparto, maquinaria de construcción o equipos agrícolas— pueden usar aplicaciones de IA desplegadas en el dispositivo para ofrecer información en tiempo real a los operadores, mejorando la productividad y la seguridad. Una solución de gestión del edge que despliegue aplicaciones, facilite las comunicaciones y proporcione capacidades de monitorización es fundamental.

· Establecer capacidades de MLOps, ModelOps y monitorización de infraestructura. Los equipos de ciencia de datos necesitarán MLOps para automatizar el paso a producción, mientras que el cumplimiento requerirá ModelOps y actualizaciones de modelos para abordar el “model drift”. Los equipos de infraestructura y operaciones necesitarán monitorización para revisar costes, rendimiento y fiabilidad en la nube.

Los equipos de TI no sólo despliegan aplicaciones. También participan en la planificación para lograr resultados de negocio y, posteriormente, implantan DevOps para garantizar la entrega y la mejora continua. Aplicar prácticas similares a la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la IA mejorará el éxito tanto en pilotos como en entornos de producción.

[1] IDC FutureScape: Worldwide Artificial Intelligence 2021 Predictions — India Implications

]]> <![CDATA[10 MCP servers to connect LLMs with databases]]> https://tsecurity.de/de/3580893/ai-nachrichten/10-mcp-servers-to-connect-llms-with-databases/ https://tsecurity.de/de/3580893/ai-nachrichten/10-mcp-servers-to-connect-llms-with-databases/ Mon, 08 Jun 2026 11:03:51 +0200 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de

Model Context Protocol (MCP) has gained considerable momentum as a standard connector between LLM-powered tools and local systems, internal and external APIs, and data sources. From major clouds to devops tools, MCP servers are enabling powerful, AI-powered development and operations capabilities through natural language commands.

Nowhere is this more true than in the world of databases. Most major database platforms now support agentic access through MCP servers. Using an MCP server for databases, you and your AI agent proxies can perform lookups, create and update data, and perform administrative tasks without you having to write SQL by hand.

The MCP server could also guide your LLMs to write new code or build automations that align with your database schema, like its tables, structure, and fields, as well as embeddings, indexes, and metadata. It could also aid debugging by enabling faster queries to surface data issues or misconfigurations, along with plenty of other possible use cases.

Below, we’ll cover official MCP servers from some of the top platform options across major database styles. Though maturity varies, the MCP servers discussed below represent some of the best vendor-backed offerings available today across relational SQL, NoSQL, graph, vector, and data warehouse systems.

These servers can be used by any MCP-compatible tool, IDE, or agent, whether it’s Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Google Antigravity, VS Code, Windsurf, or something else. Adding them is typically simple, often involving a lightweight JSON addition to your MCP configuration file.

Amazon Aurora MCP Servers

MySQL and PostgreSQL are the world’s most widely-used open source databases. However, in both cases, there is no canonical MCP server—what we see are different MCP servers emerging across vendors. One of these vendors is Amazon Web Services (AWS), which offers official MCP servers for Amazon Aurora, its managed relational database service compatible with both MySQL and PostgreSQL.

According to the documentation on GitHub, the Amazon Aurora MySQL MCP Server can be used to convert natural language commands into MySQL-compatible SQL queries, which can then be executed against Aurora MySQL databases. Similarly, the Aurora Postgres MCP Server provides MCP tools for working on PostgreSQL databases. The Aurora DSQL MCP Server does the same for distributed Postgres databases.

AWS provides a growing portfolio of official MCP servers across its product line, including MCP servers for other Amazon database platforms like DynamoDB, ElastiCache, and Redshift. If you’re a heavy AWS shop and you want to enable LLM interactions with your data, these are sensible choices.

BigQuery MCP Server

BigQuery is Google’s cloud-based data analytics platform, and a popular data source for AI applications. BigQuery users with API access configured can also utilize the BigQuery MCP Server to interact with the platform using MCP-compatible AI clients.

Using the remote BigQuery MCP Server, engineers can generate and execute queries on data sources, or return metadata on datasets, tables, and schema. This can be done with a simple natural language prompt like “List the datasets in project PROJECT_ID.” Results are filterable by region, data set ID, column name, and more.

As part of Google’s fully-managed, remote-hosted MCP portfolio, the BigQuery MCP Server provides some peace of mind regarding security, maintenance, and ease of use for distributed teams. The MCP tools are subject to some limitations, however, in terms of query result size, processing time, and other factors. If you’re using BigQuery and you want more agentic control, you’ll want to check this one out.

Elastic Agent Builder

Another important database category includes platforms designed for keyword and semantic search. In this space, Elasticsearch is commonly deployed. Instead of providing a single MCP server, Elasticsearch provides the Elastic Agent Builder, which is a more comprehensive framework aimed at agentic workflows.

Using Elastic Agent Builder, you can chat with an agent to retrieve data context from Elasticsearch data and extend it into various environments. The Agent Builder itself includes an MCP server endpoint for programmability and exposing the agent to other clients.

Unlike others on this list, this is not a direct MCP interface to raw Elasticsearch APIs. Instead, it’s an interface that exposes skills from the agent platform. This should also not be confused with the Elasticsearch MCP Server, released in mid-2025, which has since been deprecated.

A possible downside of using this utility is that it includes an additional layer between your IDE or agent and the data you’re searching. The agent setup requires a higher subscription and takes additional steps to configure compared to other MCP servers.

That said, if you want an extensible common layer to interact with both Elasticsearch and external MCP servers, while centralizing responsibilities like permissions, this is an interesting proposition.

MCP servers for Neo4j

Graph databases are another key NoSQL database type these days, specializing in using nodes and edges to accelerate queries of highly interconnected data. Of these, Neo4j is a popular graph database option.

The Official MCP Server for Neo4j works with all kinds of Neo4j deployment (desktop, sandbox, self-managed, and the managed Neo4j Aura cloud service), and allows LLM-based clients to retrieve graph schema, execute read and write statements, execute graph algorithms, and more.

In addition, several other MCP servers for Neo4j are available from Neo4j Labs. These have specialized uses, such as generating Cypher queries from natural language, maintaining an in-memory graph database, modeling and visualizing graph, and interacting with the Neo4j Aura API.

The first MCP server for Neo4j was developed in December 2024. If you’re an avid Neo4j user and want to experiment with interacting with your graph databases in a chat-infused way, these stand as an interesting platform of servers.

MCP Toolbox for Databases

Google’s MCP Toolbox for Databases is a notable MCP server because it’s a popular catch-all for various database types. Unlike the other entries on this list, this server connects LLMs not to a single managed database, but unifies LLM access to multiple systems. The open source utility ships with pre-built configurations for nearly 30 databases including PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle Database, MongoDB, Redis, Neo4j, and Snowflake, as well as the databases in Google Cloud.

Once you define data sources in a tools.yaml file, you can use MCP Toolbox to perform structured queries or semantic searches against databases directly from within an IDE or agentic client using plain English. MCP tools translate commands into actions like list_tables and execute_sql.

MCP Toolbox for Databases is mature, originally built as a generative AI utility and later re-worked for MCP-style workflows. It offers numerous download, configuration, and interaction methods.

If you’re using a variety of databases on Google Cloud and elsewhere and you want an “all-in-one” MCP server, MCP Toolbox for Databases is a great place to start.

MongoDB MCP Server

MongoDB is the popular NoSQL document-oriented database. The creators of MongoDB have released an official MCP server that works with the open-source database as well as the company’s cloud-hosted MongoDB Atlas database platform.

The MongoDB MCP Server provides a number of tools to interact with MongoDB. You can query the database, return information on collections, create or remove collections or indexes, gather statistics on database usage, and more. Other tools enable MongoDB Atlas operations, like creating users or clusters, returning cluster data, and other functions.

The server’s tools are read-only by default but can be switched to allow write capabilities. It can be used locally, but also supports Streamable HTTP transport for remote servers, although that comes with greater security concerns.

For those using MongoDB and wanting to hook their AI-enabled IDE or CLI up with more automated powers, the official MongoDB MCP Server is worth checking out.

Pinecone MCP server

Among vector-native databases, Pinecone stands as a strong, widely used option with a well-designed API and comprehensive SDKs. The Pinecone MCP server extends this experience, allowing users to query its documentation and execute functionality via AI agents and AI-enabled IDEs.

To date, the Pinecone MCP server consists of nine MCP tools. These cover read-only actions, like knowledge gathering via the Pinecone official documentation and querying vector records, index metadata, configurations, and statistics. It also allows for write operations like updating records and creating new indexes.

Released in mid-2025, the Pinecone MCP server is one of the more complete early implementations, with easy configuration and installation.

For those using Pinecone who want to test new LLM-assisted workflows for creating indexes with embeddings, performing reranking, or testing results using natural language commands, the Pinecone MCP server is worth trying out.

Redis MCP

An ultra-fast in-memory database, Redis is commonly used for caching, real-time analytics, and other latency-sensitive use cases. And as you might have guessed, the company behind the Redis database provides an official MCP server. The server allows read, query, and write capabilities.

Developers can use Redis MCP from an LLM client to perform high-level actions to analyze, reference, or embed Redis data and interact with the Redis server within their prompts. The documentation suggests some example prompts for common use cases, such as “Cache this item,” “How many keys does my database have?,” and “What is user:1’s email?”

Unlike other MCP servers, which only allow a slice of platform capabilities, Redis MCP offers full Redis support. This enables working with Redis constructs such as hashes, lists, sets, sorted sets, streams, and more, according to the GitHub repository.

One possible drawback is that Redis MCP has yet to support Streamable HTTP transport. Until this is developed, the server is constrained to local deployment. But for those seeking a local MCP server to work with Redis data, this is the best choice.

Snowflake MCP Server

Snowflake is a cloud-hosted, AI-enabled data platform widely used in enterprise contexts for data warehousing, data analytics, and data engineering purposes. Compared to other data storage systems, Snowflake is unique in that it’s more fully managed and combines structured and non-structured data types.

The Snowflake MCP Server, available on GitHub, can be used to perform many of the standard Snowflake platform operations. This includes a “fuzzy” search of all records via Snowflake’s Cortex Search and structured data semantic lookups using Cortex Analyst.

Other abilities include object management operations like creating, updating, and deleting records. The server also can invoke other agentic-designed capabilities, like the ability to generate and execute SQL statements against back-end databases.

Snowflake MCP Server is well-thought-out and well-documented, with walkthroughs for various agent and deployment patterns. Those already building with Snowflake should find it complements the mechanics they already employ.

Supabase MCP Server

A longtime open-source favorite, PostgreSQL is one of the most popular and trusted object-relational SQL-based database systems. With an active open source community, Postgres has been maturing for decades. Given its open source nature, there isn’t a single “official” MCP server for the platform. Anthropic built an original reference implementation, but it’s now archived.

Instead, database platforms built on PostgreSQL provide different flavors of MCP servers, with a range of vendor neutrality and specificity. One notable option is the Supabase MCP Server, provided by Supabase, a cloud-based “back end as a service” and Postgres development platform.

Supabase MCP Server connects AI agents with Supabase projects, allowing engineers to issue natural language commands to manage tables, query data, get logs, fetch configuration information, and more. The Supabase MCP Server is pre-1.0 release and some features are still experimental.

If you’re an engineer using Supabase and looking for an MCP server to connect your AI assistant with your Postgres databases, this is a good tool to test out.

Other MCP servers for databases to consider

So far, we’ve reviewed official, vendor-backed MCP servers from some of the most-adopted managed databases. However, numerous MCP servers exist across other database platforms and types.

One MCP server that aggregates LLM access across various database types is DBHub, which works with MySQL, PostgreSQL, SQL Server, MariaDB, and SQLite. Developed by Bytebase, DBHub is described as a zero-dependency, token-efficient MCP server.

For SQL, the options are nearly endless. Official servers exist for Microsoft Azure SQL and DuckDB. PulseMCP catalogs more than 100 MCP servers for MySQL, although most are unofficial, solo-creator open source projects. Of these, one of the most starred is MCP Server for MySQL, developed by full-stack developer Ben Borla and optimized for Claude Code.

For Postgres, notable alternatives to Supabase include pgEdge Postgres MCP, Neon MCP server, and Postgres MCP Pro. For vector databases, others beyond Pinecone have been quick to adopt MCP as well, including Weaviate and Milvus.

Using MCP for databases: what to watch out for

Before diving into MCP servers for enterprise databases, it’s important to understand the security risks. For instance, prompt injection remains an unsolved problem, so it’s recommended to limit permissions for SQL statements.

To mitigate this, Supabase recommends enabling AI client settings that require manual approval for each tool call before execution. Experts also recommend assigning only the minimum permissions required and avoiding exposure of sensitive data like API credentials. Due diligence around authentication and authorization is especially important when hosting remote servers.

Lastly, to avoid shadow IT, it’s becoming common practice to catalog the internal MCP servers you use, even for experimental projects. For this, experts recommend an MCP registry that documents approved servers. An MCP registry improves both MCP server discovery and security awareness.

]]> <![CDATA[CVE-2026-5760 | sglang 0.59 Reranking Endpoint /v1/rerank jinja2.Environment special elements used in a template engine]]> https://tsecurity.de/de/3571243/sicherheitsluecken/cve-2026-5760-sglang-059-reranking-endpoint-v1rerank-jinja2environment-special-elements-used-in-a-template-engine/ https://tsecurity.de/de/3571243/sicherheitsluecken/cve-2026-5760-sglang-059-reranking-endpoint-v1rerank-jinja2environment-special-elements-used-in-a-template-engine/ Thu, 04 Jun 2026 03:53:36 +0200 🕵️ Sicherheitslücken tsecurity.de critical has been found in sglang 0.59. This impacts the function jinja2.Environment of the file /v1/rerank of the component Reranking Endpoint. The manipulation leads to improper neutralization of special elements used in a template engine. This vulnerability is documented as CVE-2026-5760. The attack can be initiated remotely. There is not any exploit available.]]> <![CDATA[Seis claves para que los CIO diversifiquen sus capacidades de liderazgo]]> https://tsecurity.de/de/3533615/it-nachrichten/seis-claves-para-que-los-cio-diversifiquen-sus-capacidades-de-liderazgo/ https://tsecurity.de/de/3533615/it-nachrichten/seis-claves-para-que-los-cio-diversifiquen-sus-capacidades-de-liderazgo/ Wed, 20 May 2026 17:33:01 +0200 📰 IT Nachrichten tsecurity.de

Dsempeñar un gran trabajo en el puesto actual es lo mínimo exigible para los CIO modernos. Los líderes digitales más exitosos adoptan nuevos retos tanto dentro de su organización como en nuevos entornos de trabajo, y dado que los estudios sitúan la permanencia media en un puesto de liderazgo digital en unos cinco años, la capacidad de pasar sin fricciones a nuevas oportunidades nunca ha sido tan crucial.

Las evidencias también sugieren que los CIO que piensan fuera de lo convencional y se mueven entre puestos, empresas e industrias desarrollan mejor sus habilidades de liderazgo y generan beneficios para sus equipos, sus organizaciones y sus clientes finales. Desde la generación de soluciones innovadoras hasta la adaptación a diferentes culturas, estos son ejemplos de seis sectores concretos que muestran cómo las experiencias diversas ayudan a enriquecer las habilidades de liderazgo de los CIO.

1. Fórmula 1: centrarse en el trabajo en equipo genera soluciones innovadoras

Dan Keyworth, director ejecutivo de tecnología de rendimiento y sistemas en McLaren Racing, afirma que liderar la tecnología en el vertiginoso mundo de la Fórmula 1 le ha permitido desarrollar nuevas habilidades. “Al estar en un entorno de alta intensidad, aprendes cómo las herramientas que proporcionas a las personas generan un impacto tangible”, afirma. “En algunas organizaciones donde las operaciones son un poco más lentas, la gente no entiende el impacto real que tiene la tecnología”.

Keyworth señala que el éxito en la F1 consiste en usar los datos para encontrar una ventaja competitiva. Tras pasar nueve años en el especialista tecnológico Fujitsu, se incorporó a McLaren en 2017. Y durante su tiempo en el automovilismo, McLaren ha seguido mejorando en la pista, culminando en los éxitos de la pasada temporada, cuando el equipo ganó el campeonato de constructores y Lando Norris consiguió su primer título de pilotos.

“Ha sido un viaje increíble para mí, porque a medida que hemos ido subiendo posiciones, me he dado cuenta de lo crítica que es nuestra tecnología y de dónde están las oportunidades para evolucionar y desarrollarla”, cuenta.

Keyworth añade que otra de las habilidades que ha desarrollado en la F1 es la colaboración. “Creo que muchas organizaciones pueden ser bastante jerárquicas, y eso no ocurre en un equipo de Fórmula 1”, señala. “Estamos en una sala intentando resolver problemas, así que se eliminan los rangos y abordamos los retos juntos. Ese enfoque me ha enseñado mucho sobre la conexión humana y el liderazgo. El éxito consiste en crear una estructura plana, centrarse en el problema y afrontarlo, independientemente del rango”.

2. Reclutamiento: aceptar el cambio desarrolla nuevas habilidades de liderazgo

Ankur Anand, CIO global del proveedor de soluciones tecnológicas y de talento Nash Squared, se incorporó en junio de 2023 tras casi seis años en Manpower Group, donde llegó a ser CIO regional y responsable de transformación para Europa. Antes de ese puesto, pasó 15 años en posiciones tecnológicas de alto nivel en el gigante de servicios financieros Citi.

“La profundidad de experiencia que obtuve de esas etapas fue enorme”, afirma. “Sentí que podía llevar ese conocimiento a una organización de tamaño medio con un gran apetito de crecimiento. Quería generar impacto basándome en todo lo aprendido a lo largo de mi carrera”.

Durante sus tres años en Nash Squared, Anand se ha centrado en crear una visión única de los datos del cliente, establecer procesos de gestión del cambio y adoptar tecnologías emergentes. Moverse entre organizaciones le preparó para la transformación que lidera. “La gente puede subestimar su capacidad para adaptarse al cambio y al comportamiento necesario en términos de cómo reaccionas, gestionas equipos y trabajas con los stakeholders”, afirma. “Es un cambio enorme pero positivo porque empiezas a adaptarte a diferentes modelos operativos y a desarrollar distintos estilos de liderazgo. Lo que funciona en una empresa no necesariamente funciona en otra”.

3. Servicios de contenidos: la adaptabilidad marca la diferencia

Joel Hron, CTO del especialista global en contenidos y tecnología Thomson Reuters, fue anteriormente CTO de la startup tecnológica ThoughtTrace, adquirida por Thomson Reuters en 2022. Hron se incorporó a la empresa como parte del proceso de adquisición.

“Este puesto fue una oportunidad para liderar un equipo global de 5.000 personas y cambiar la mentalidad hacia un enfoque más ágil y emprendedor”, explica. “Mover una organización de ese tamaño a nivel cultural era también algo que veía como un reto y una gran oportunidad”.

Asumir nuevos retos no es algo nuevo para Hron. Tras plantearse inicialmente trabajar en educación, realizó estudios de posgrado, pero se sintió atraído por la investigación y el desarrollo en el mundo real, especialmente en programación, modelización y previsión en la industria petrolera.

“Creo que esa mentalidad se ha ido forzando en mí con el tiempo por la variedad de roles que he desempeñado”, añade. “Todas las pequeñas cosas que he aprendido se combinan para construir la intuición que tengo hoy. Cuando la gente me pregunta qué debería hacer a continuación, les digo que sean oportunistas, que digan sí más veces que no. Si confías en ti mismo y sientes que no es lo correcto, siempre podrás hacer otra cosa. Pero di sí y date la oportunidad de aprender algo nuevo y que te guste algo que no esperabas”.

4. Sector inmobiliario: accionar palancas diferentes mejora las capacidades

Richard Corbridge, CIO de la empresa inmobiliaria Segro, afirma que el actual énfasis en la IA y los datos significa que el rol del liderazgo digital vive un renacimiento. “Parece que la gente ha vuelto a reconocer que el CIO es el chef ejecutivo en la cocina”, afirma. “Creo que eso nos da una buena oportunidad para destacar”.

Un factor clave en este renacimiento, añade, es la “consumerización” de la tecnología impulsada por la movilidad, el cloud y ahora la IA generativa, que hace que los responsables de negocio estén tan interesados en la tecnología como los profesionales de TI.

“El rol del CIO es más social que hace diez años”, afirma. “Necesitas estar dentro del negocio, no al margen o por encima. Esa posición significa que un CIO que se mueve entre industrias va a adquirir conocimientos sobre diferentes demandas”.

En lugar de ser expertos únicamente en su propio ámbito, los CIO de éxito forman parte del equipo directivo que impulsa la transformación empresarial. Corbridge afirma que su amplia experiencia, incluyendo liderazgo TI en el NHS, en el retailer Boots y en el Departamento de Trabajo y Pensiones del Reino Unido, le ha ayudado a desarrollarse como CIO.

“Ha sido interesante trasladar la experiencia de grandes proyectos sanitarios al sector privado para ver qué palancas podía accionar de forma diferente”, señala.

5. Tecnología: adoptar nuevas culturas genera energía

Nick Pearson se incorporó a Ricoh Europa como CIO en 2023, tras liderar plataformas TI en Vodafone. También ha ocupado puestos directivos en RS Group y PepsiCo, donde llegó a ser director de TI en Reino Unido. Afirma que cambiar de sector ayuda a diversificar habilidades, especialmente al adoptar nuevas culturas.

“Es la primera empresa japonesa en la que trabajo”, explica. “Aunque es un negocio bastante descentralizado, hay una cultura de mejora continua. Es un enfoque distinto al de Vodafone, donde la gente se centraba en multiplicar por diez el impacto o el crecimiento de los proyectos”.

Pearson afirma que una de las cosas que ha aprendido es que la tolerancia al riesgo varía entre culturas. “En una empresa japonesa hay mucho más rigor en el seguimiento de proyectos y su estado que en una occidental”, señala. “El enfoque es muy orientado al dato: cuanta más información mejor. En una empresa de estilo estadounidense, el consejo suele querer saber solo si el proyecto va por buen camino”.

6. Viajes: moverse entre sectores mantiene la agilidad mental

Huy Dao, director de plataformas de datos y machine learning en Booking.com, ha pasado la parte reciente de su carrera ayudando a empresas tecnológicas a explotar sus datos. “Pasé 18 años en Microsoft, donde proporcionábamos principalmente soluciones tecnológicas como Office”, afirma. “Lo interesante ahora es que puedo aprender sobre un nuevo sector, y eso me mantiene alerta”.

Como parte de un equipo central, Dao asegura que su equipo dispone de las herramientas adecuadas para su trabajo y ayuda a desarrollar productos basados en datos de alta calidad. “Mi rol se centra en cómo se aplica la tecnología al sector viajes. Intento entender cómo funciona el negocio, cómo se sienten nuestros clientes y cómo evolucionan nuestras relaciones con partners”, concluye. “La industria es muy interesante, y eso me motiva a seguir aprendiendo y aportando cada día”.

]]> <![CDATA[Más allá del césped: así es la revolución digital del Atlético de Madrid ]]> https://tsecurity.de/de/3486440/it-nachrichten/ms-all-del-cspedas-esla-revolucin-digital-del-atltico-de-madrid/ https://tsecurity.de/de/3486440/it-nachrichten/ms-all-del-cspedas-esla-revolucin-digital-del-atltico-de-madrid/ Mon, 04 May 2026 16:31:14 +0200 📰 IT Nachrichten tsecurity.de

En el fútbol de élite, la diferencia ya no se mide solo en el césped. La experiencia del aficionado, la eficiencia operativa o la capacidad de anticipar decisiones se juegan también en el terreno digital. En ese contexto, el Atlético de Madrid lleva años avanzando en una transformación tecnológica que sitúa al club entre los referentes europeos en innovación aplicada al deporte. 

La clave de esta evolución está en una idea clara: la tecnología no es un complemento, sino un eje estructural del modelo de negocio. “En nuestro club hay una apuesta clarísima por la inversión en tecnología desde el traslado al Riyadh Air Metropolitano”, explica René Abril Martín, director de Tecnología y Desarrollo Digital del Atlético de Madrid. 

Ese punto de inflexión marcó el inicio de una estrategia en la que lo digital pasó a formar parte de los objetivos cada temporada. “La inversión inicial en tecnología en el estadio y la intención del club, basada en que la experiencia digital también acompañara a nuestros aficionados y visitantes no solo en los partidos de fútbol, sino también en el resto de los eventos que alberga nuestro estadio, fue clave en aquel momento. Desde entonces, la tecnología y el desarrollo digital están presentes en nuestros objetivos de cada temporada”, señala. 

El “corazón del club”: el aficionado 

La estrategia tecnológica del Atlético de Madrid tiene una prioridad clara: el aficionado. “Todas nuestras prioridades giran en torno a su experiencia, que siempre debe de ser excelente. Son el corazón del Atlético de Madrid, y también nuestro motor de crecimiento”, explica Abril. 

Esa visión se combina con otras prioridades internas, como la eficiencia operativa, la seguridad de la red y el apoyo tecnológico a la estrategia ESG. “Actualmente estamos enfocados en reforzar la seguridad de la red, algo tan básico como clave. Todos nuestros servicios, tanto de experiencia de usuario como de empleado, corren por nuestra red multiservicio”, explica. En ese sentido, insiste en que la solidez de la red es un elemento crítico para sostener la experiencia digital. 

En esta nueva realidad, el dato se ha convertido en un activo fundamental. “La cantidad de datos que se generan diariamente en un club de élite es ingente. Toda interacción en un entorno digital genera datos, y el análisis de dichos datos nos ayuda a comprender mejor qué está ocurriendo y, por tanto, cómo mejorar aún más la experiencia”, añade. 

Del estadio inteligente al estadio conectado 

Durante los últimos años, muchos clubes han hablado del estadio inteligente. Sin embargo, Abril pone el foco en una capa previa. “A mí me gusta pensar que el estadio conectado es clave y un paso previo, porque se basa en la infraestructura”, afirma. 

Para el Atlético de Madrid, esa base es crítica en un entorno de alta densidad. “Sin una infraestructura bien diseñada, segura y con capacidades de escalar a las necesidades cada vez más altas de conectividad de servicios, esto es imposible de ejecutar en un recinto con más de 70.000 personas conectadas”, sostiene. 

René Abril Martín, director de Tecnología y Desarrollo Digital del Atlético de Madrid

René Abril Martín, director de Tecnología y Desarrollo Digital del Atlético de Madrid.

Atlético de Madrid

“Poder tener datos de la movilidad dentro del estadio y cómo los aficionados y el personal del club interactúan con nuestra infraestructura de red es muy valioso”

La prioridad es clara y operativa: garantizar el rendimiento en los momentos críticos. “Nuestra prioridad número 1 es que nuestras redes puedan soportar esos picos de demanda. Que en esos momentos se asegure la conectividad de los usuarios finales y aficionados, pero también la de los servicios críticos, como staff, operaciones, food and beverage”, explica. “Todo lo demás viene después”. 

El Riyadh Air Metropolitano, una infraestructura preparada para una nueva etapa 

La evolución más visible de esta estrategia es el proyecto de modernización tecnológica del Riyadh Air Metropolitano junto a HPE Networking, que se desarrollará en dos fases durante las temporadas 2025/26 y 2026/27. Para el club, no se trata solo de actualizar tecnología. “Queremos ofrecer la mejor experiencia a nuestros aficionados. Sentimos que llevamos años ofreciendo unas comunicaciones óptimas en nuestro estadio, pero a la vez queremos incorporar todos los avances que la tecnología de redes ha traído desde su inauguración en 2017”, explica. 

Estos años han servido al club para detectar y planificar casos de uso que eran complicados de ejecutar con tecnología de hace 10 años y que ahora los equipos de HPE sí ofrecen. “La primera es el entendimiento de la red. Las herramientas de HPE Networking Central y la información que ofrecen a nuestros ingenieros y administradores es alucinante. Incluso las capacidades que nos trae la Inteligencia Artificial que incluye esta plataforma nos hará entender aspectos de la red que ni siquiera estaban en nuestros requerimientos originales, pero que van a ser cruciales para mejorar”. 

El despliegue contempla la renovación de la infraestructura inalámbrica con más de 1.500 puntos de acceso y la incorporación de tecnologías WiFi 6 y WiFi 7. “Nos van a ofrecer mucha más capacidad y estabilidad en un entorno con muchos dispositivos conectados simultáneamente. La reducción de latencia es otro de los beneficios que los aficionados van a disfrutar con el nuevo despliegue”, detalla Abril. Lo que se busca es mejorar la experiencia en tiempo real, especialmente en los momentos de mayor demanda. 

Para HPE, el enfoque es estructural. “Cuando abordamos la renovación tecnológica de un estadio como el Riyadh Air Metropolitano no hablamos únicamente de sustituir equipamiento, sino de rediseñar la infraestructura digital sobre la que se apoyará toda la experiencia del recinto en los próximos años”, señala Álvaro Morán, director de HPE Networking. Para ello, añade Morán, “incorpora capacidades de optimización automática mediante inteligencia artificial, analítica de presencia y eficiencia energética. En otras palabras, la red deja de ser un elemento pasivo para convertirse en un sistema vivo”. 

IA, datos y eficiencia operativa 

Uno de los ejes del proyecto es su capacidad para generar inteligencia operativa. “El despliegue aporta nuevas funcionalidades en dos aspectos claves para las operaciones: información y comunicación”, explica Abril. 

La red permitirá obtener datos sobre el comportamiento dentro del estadio. “Poder tener datos de la movilidad dentro del estadio y cómo los aficionados y el personal del club interactúan con nuestra infraestructura de red es muy valioso”, señala. 

Esa información se traduce en herramientas concretas. “Nuestro equipo interno de análisis de datos se encarga de transformar todos esos datos en cuadros de mando que son de grandísima utilidad tanto durante los eventos como tras finalizar estos”, explica. “Nos permite tomar decisiones mejor informadas”. 

La inteligencia artificial ya está integrada en ese ecosistema. “Los modelos basados en Inteligencia Artificial están incluidos prácticamente en cualquier tecnología, mejorando sustancialmente los procesos y la velocidad de respuesta”, afirma. 

El fútbol sigue estando en el césped 

Pese a la apuesta tecnológica, el Atlético de Madrid marca un límite claro. “Cualquier tecnología con la que contemos en el estadio o en el club no pretende redefinir la esencia de un partido”, afirma Abril. “Eso pasa en el césped, y todo el protagonismo está en el partido”. 

La tecnología, en cambio, actúa en el entorno. “Toda esa experiencia alrededor de ese momento especial que es el comienzo de un partido cada vez es más conectada”. 

Atlético de Madrid

Atlético de Madrid

Más allá del fútbol 

Pero este modelo no se queda solo en el deporte, sino que se extiende a otros eventos. “Nosotros somos fútbol, evidentemente, pero cada vez tiene más peso en nuestra actividad el uso de nuestras sedes para albergar cualquier tipo de evento multitudinario que necesite grandes espacios y en el que el uso de la tecnología sea diferencial”, explica. 

“Creo que esto último es una ventaja competitiva”, continúa.” Nadie quiere ir a un concierto si estar junto a otros 60.000 espectadores significa estar desconectado. Voy más allá, la experiencia en el concierto mejora si tienes la capacidad de compartir en directo lo que vives con la gente con la que quieres compartir esa emoción, o la de un gol que te da la victoria”. 

Aun así, el objetivo final no cambia. “Nuestro objetivo no está tanto en el papel que queremos jugar como club, sino en que aficionados, visitantes y profesionales tengan siempre la mejor experiencia”. 

]]> <![CDATA[The retrieval rebuild: Why hybrid retrieval intent tripled as enterprise RAG programs hit the scale wall]]> https://tsecurity.de/de/3475769/it-nachrichten/the-retrieval-rebuild-why-hybrid-retrieval-intent-tripled-as-enterprise-rag-programs-hit-the-scale-wall/ https://tsecurity.de/de/3475769/it-nachrichten/the-retrieval-rebuild-why-hybrid-retrieval-intent-tripled-as-enterprise-rag-programs-hit-the-scale-wall/ Wed, 29 Apr 2026 22:46:38 +0200 📰 IT Nachrichten tsecurity.de Something shifted in enterprise RAG in Q1 2026. VB Pulse data spanning January through March tells a consistent story: the market stopped adding retrieval layers and started fixing the ones it already has. Call it the retrieval rebuild.

The survey covered three consecutive monthly waves from organizations with 100 or more employees, with between 45 and 58 qualified respondents per month across platform adoption, buyer intent, architecture outlook and evaluation criteria. The data should be treated as directional.

Enterprise intent to adopt hybrid retrieval tripled from 10.3% to 33.3% in a single quarter — even as 22% of qualified enterprise respondents reported having no production RAG systems at all. For data engineers and enterprise architects building agentic AI infrastructure, the data reveals a market in active transition: the RAG architecture most enterprises built to scale is not the one they expect to run by year-end. 

Hybrid retrieval has become the consensus enterprise strategy. Unlike single-method RAG pipelines that rely on vector similarity alone, hybrid retrieval combines dense embeddings with sparse keyword search and reranking layers, trading simplicity for the retrieval accuracy and access control that production agentic workloads require.

The standalone vector database category is under pressure. Weaviate, Milvus, Pinecone and Qdrant each lost adoption share across the quarter in the VB Pulse data. Custom stacks and provider-native retrieval are absorbing their displaced share.

A growing minority of enterprises are stepping back from RAG altogether — a signal that the market's maturity narrative has meaningful exceptions.

Organizations that went wide on RAG in 2025 are hitting the same failure point: the architecture built for document retrieval does not hold at agentic scale.

Enterprises that scaled RAG fast are now paying to rebuild it

The two largest intent movements in Q1 are directly connected — enterprises confronting retrieval quality problems at scale, and hybrid retrieval emerging as the consensus answer.

Investment priorities shifted in parallel. Evaluation and relevance testing led budget intent in January at 32.8% and fell to 15.6% by March. Retrieval optimization moved in the opposite direction, from 19.0% to 28.9% — overtaking evaluation as the top growth investment area for the first time. 

Steven Dickens, vice president and practice lead at HyperFRAME Research, described the operational burden enterprise data teams are facing in a VentureBeat interview in March on Oracle's agentic AI data stack. "Data teams are exhausted by fragmentation fatigue," Dickens said. "Managing a separate vector store, graph database and relational system just to power one agent is a DevOps nightmare."

That fatigue shows directly in the platform data. The custom stack rise to 35.6% is not a rejection of managed retrieval — many organizations run both. It is a consolidation response from engineering teams that have hit the limits of assembling too many components.

Not every enterprise has made it that far. The VB Pulse data includes a signal that complicates the market's overall growth narrative: 22.2% of qualified respondents reported no production RAG by March, up from 8.6% in January.  The report attributes this cohort to organizations that have "not yet committed to any retrieval infrastructure, or have paused programs" — concentrated in Healthcare, Education and Government, the same sectors showing the highest rates of flat budgets.

Standalone vector databases are losing the adoption argument but winning the reliability one

Recent reporting by VentureBeat illustrates why the dedicated retrieval layer still matters in production. 

Two enterprises building on Qdrant show why purpose-built vector infrastructure still wins in production.

 &AI builds patent litigation infrastructure and runs semantic search across hundreds of millions of documents. Grounding every result in a real source document is not optional — patent attorneys will not act on AI-generated text. That requirement makes the architectural choice clear.

"The agent is the interface," Herbie Turner, &AI's founder and CTO, told VentureBeat in March. "The vector database is the ground truth."

GlassDollar, a startup that helps Siemens and Mahle evaluate startups, runs an agentic retrieval pattern across a corpus approaching 10 million indexed documents. A single user prompt fans out into multiple parallel queries, each retrieving candidates from a different angle before results are combined and re-ranked. That query volume and precision requirement is what drove the choice of purpose-built vector infrastructure.

"We measure success by recall," Kamen Kanev, GlassDollar's head of product, told VentureBeat in March. "If the best companies aren't in the results, nothing else matters. The user loses trust."

The VB Pulse data shows that framing — retrieval as ground truth rather than feature — is gaining traction across the broader enterprise market, even as standalone vector database adoption declines. 

Why enterprises say they need a dedicated vector layer shifted significantly across Q1. In January the top reasons were access control complexity (20.7%) and retrieval precision (19.0%). By March, operational reliability at scale had surged to 31.1% — more than doubling and overtaking everything else. Enterprises are no longer keeping vector infrastructure primarily for precision. They are keeping it because it is the part of the stack they can rely on when query volumes scale.

How enterprises are redefining what good retrieval means

How enterprises judge their retrieval systems shifted notably across Q1 — and the direction of that shift points to a market getting more sophisticated about what good retrieval actually means.

In January, response correctness dominated evaluation criteria at 67.2% — far above anything else. By March, response correctness (53.3%), retrieval accuracy (53.3%) and answer relevance (53.3%) had converged exactly. Getting the right answer is no longer enough if it came from the wrong document or missed the context of the question.

Answer relevance was the only criterion that rose across the quarter, gaining five percentage points. It is also the hardest to measure — whether the retrieved context is actually the right context for that specific question requires purpose-built evaluation infrastructure, not just pass-or-fail correctness checks. Its rise signals that a meaningful share of enterprise buyers have moved past basic RAG testing entirely. 

The market's verdict: RAG isn't dead. The original architecture is

The "RAG is dead" narrative had real momentum heading into 2026. It rested on two claims. The first: that long-context windows — models capable of processing hundreds of thousands of tokens in a single prompt — would make dedicated retrieval unnecessary. The second: that agentic memory systems, which store what an agent learns across sessions rather than retrieving it fresh each time, would absorb the knowledge access problem entirely.

The VB Pulse data is the enterprise market's answer to the first claim. The long-context-as-dominant-architecture position collapsed from 15.5% in January to 3.5% in February before partially recovering to 6.7% in March. January's sample was heavily weighted toward Technology and Software respondents — the segment most exposed to long-context model announcements in late 2025. As the sample diversified, the position evaporated.

On the memory question, Jonathan Frankle, chief AI scientist at Databricks, framed the architecture clearly in a March interview with VentureBeat: a vector database with millions of entries sits at the base of the agentic memory stack, too large to fit in context. The LLM context window sits at the top. Between them, new caching and compression layers are emerging — but none of them replace the retrieval layer at the base. New agentic memory systems like Hindsight, developed by Vectorize, and observational memory approaches like those in the Mastra framework address session continuity and agent context over time — a different problem than high-recall search across millions of changing enterprise documents.

The most consequential signal: the share of respondents not expecting large-scale RAG deployments by year-end grew from 3.4% to 15.6% — nearly 5x. That is not a verdict against retrieval. It is a verdict against the retrieval architecture most enterprises built first.

The retrieval rebuild is not optional

The retrieval rebuild is the cost of scaling RAG without first deciding what architecture could actually support it.

If your organization is among the 43.1% that entered Q1 planning to expand RAG into more workflows, the VB Pulse data suggests that plan has already changed for many of your peers — and may need to change for you. Hybrid retrieval is the consensus destination. Custom stack growth to 35.6% reflects teams building retrieval infrastructure around requirements that off-the-shelf products do not fully address.

RAG is not dead. The architecture most enterprises used to implement it is. The data suggests the rebuild is not a future decision. For 33% of enterprises, the rebuild is already the stated priority.

]]> <![CDATA[Las empresas se están replanteando Kubernetes]]> https://tsecurity.de/de/3473929/it-nachrichten/las-empresas-se-estn-replanteando-kubernetes/ https://tsecurity.de/de/3473929/it-nachrichten/las-empresas-se-estn-replanteando-kubernetes/ Wed, 29 Apr 2026 11:46:42 +0200 📰 IT Nachrichten tsecurity.de

Durante años, Kubernetes ha ocupado un lugar casi mítico en las TI corporativas. Se ha posicionado como el plano de control del futuro, la abstracción estándar para los sistemas nativos de la nube y la plataforma que finalmente liberaría a las empresas del bloqueo de infraestructura. Para ser justos, algo de eso es cierto. Kubernetes ha aportado disciplina a la orquestación de contenedores, permitido modelos de implementación portátiles y proporcionado a los arquitectos un potente marco para gestionar aplicaciones distribuidas a gran escala.

Sin embargo, el mercado está cambiando, y también lo hacen las expectativas de las empresas. La cuestión ya no es si Kubernetes es técnicamente impresionante. Claramente lo es. La cuestión es si sigue representando la mejor opción para un número creciente de casos de uso empresariales convencionales. En muchos casos, la respuesta es cada vez más “no”. Lo que estamos viendo no es la muerte de Kubernetes, sino el fin de su dominio incuestionable como opción estratégica por defecto. He aquí el porqué.

Demasiado caro desde el punto de vista operativo

A medida que iba creciendo la adopción de Kubernetes, muchas organizaciones dudaban en admitir que introduce complejidad operativa y requiere habilidades especializadas, ajustes constantes y una sólida gobernanza. Para gestionar bien Kubernetes se necesita ingeniería madura, observabilidad, seguridad, redes y gestión del ciclo de vida: mucho más que un proyecto secundario. Muchos han subestimado esta carga.

Lo que parecía elegante en los diagramas arquitectónicos se ha convertido en una carga real para los equipos de operaciones. Los clústeres se han multiplicado. Las cadenas de herramientas se han extendido. Las actualizaciones se han vuelto arriesgadas. La aplicación de políticas se ha convertido en una disciplina de ingeniería por derecho propio. Las empresas se han dado cuenta de que no solo han estado adoptando una plataforma de orquestación, sino que han estado construyendo y manteniendo un producto interno que requiere una inversión sostenida y conocimientos especializados escasos.

Eso puede ser aceptable para las empresas nativas digitales cuya escala y complejidad justifican el esfuerzo. Es mucho más difícil de vender a las empresas que quieren implementaciones fiables, aplicaciones resilientes y costes de nube razonables. En esos casos, Kubernetes puede parecer un sobredimensionamiento disfrazado de modernización estratégica. Cuando una empresa dedica más tiempo a gestionar la plataforma que a aportar valor empresarial sobre ella, la novedad se desvanece rápidamente.

La portabilidad pierde importancia

Kubernetes se ha comercializado como una protección contra el bloqueo tecnológico, permitiendo que las aplicaciones se ejecutaran en entornos locales, en la nube y en el perímetro. Sin embargo, la mayoría de las empresas se enfrentaban a dependencias del ecosistema —almacenamiento, redes, seguridad, identidad, observabilidad, CI/CD, servicios gestionados y bases de datos nativas de la nube— que han creado un bloqueo práctico que Kubernetes no ha eliminado.

Lo que las empresas han ganado en portabilidad de cargas de trabajo, a menudo lo han perdido en complejidad del ecosistema. Se han estandarizado en Kubernetes sin dejar de depender en gran medida de los servicios gestionados y las convenciones operativas de un proveedor de nube concreto. El resultado ha sido un extraño término medio: toda la complejidad de una plataforma altamente abstraída sin la simplicidad total que supone utilizar servicios nativos con una visión definida de extremo a extremo.

Esto es más importante ahora porque los consejos de administración y los equipos ejecutivos están menos interesados en la opcionalidad arquitectónica teórica y más centrados en resultados empresariales medibles. Quieren velocidad, resiliencia, control de costes y menor riesgo. Si una plataforma de aplicaciones gestionada, un entorno sin servidor o una oferta de plataforma como servicio específica de un proveedor les permite alcanzar esos objetivos más rápido, muchos están dispuestos a aceptar cierto nivel de dependencia. Las empresas se están volviendo más sinceras sobre las compensaciones. Se están dando cuenta de que la flexibilidad estratégica es valiosa, pero no a cualquier precio.

Aquí es donde Kubernetes empieza a perder popularidad. La portabilidad tiene valor, pero para muchas empresas no ha justificado la carga operativa y organizativa que conlleva. La promesa ha superado el rendimiento real.

Las mejores abstracciones están ganando terreno

Quizás el cambio más importante es que las empresas están dejando de comprar primitivas técnicas en bruto para pasar a consumir plataformas de más alto nivel que se alinean mejor con la productividad de los desarrolladores y los resultados empresariales. Los equipos de ingeniería de plataformas ocultan cada vez más Kubernetes tras plataformas internas para desarrolladores. Los proveedores de nube pública siguen mejorando los servicios de contenedores gestionados, las ofertas sin servidor y los entornos de aplicaciones integrados que reducen la gestión manual de la infraestructura. Los desarrolladores, por su parte, no quieren convertirse en operadores de clústeres a tiempo parcial. Quieren vías rápidas para crear, implementar, proteger y supervisar aplicaciones sin tener que unir una docena de componentes.

En otras palabras, Kubernetes puede seguir estando presente bajo el capó, pero cada vez es menos visible y menos central en las decisiones estratégicas de compra. Eso suele ser un signo de madurez. Las tecnologías pasan de ser el titular a ser la infraestructura de base. Las empresas no se preguntan “¿Cómo adoptamos Kubernetes?” con tanta frecuencia como se preguntan “¿Cuál es la forma más rápida, segura y rentable de ofrecer aplicaciones modernas?”. Esa es una pregunta mucho más acertada.

La respuesta apunta cada vez más hacia plataformas curadas, entornos de desarrollo con una visión definida y servicios gestionados que abstraen Kubernetes en lugar de exponerlo. Esto no supone un rechazo de los principios nativos de la nube. Es un rechazo de la carga cognitiva innecesaria. Las empresas están decidiendo que no necesitan controlar cada capa de complejidad para aprovechar las ventajas de la arquitectura moderna.

Renunciar al protagonismo

Nada de esto significa que Kubernetes esté desapareciendo. Sigue siendo importante para entornos a gran escala, heterogéneos y altamente personalizados. Sigue siendo una opción excelente para organizaciones con una gran madurez de plataforma, restricciones normativas o necesidades operativas multicloud sofisticadas. Pero se trata de un segmento del mercado más reducido de lo que sugería en su día el ciclo de hype.

Lo que está perdiendo popularidad no es Kubernetes como tecnología, sino Kubernetes como estándar incuestionable para las empresas. Esta diferencia es importante. Las empresas se están volviendo más selectivas a la hora de decidir dónde aceptar la complejidad y dónde evitarla. Se inclinan menos por idealizar la infraestructura y están más dispuestas a optar por la simplicidad cuando esta existe.

Probablemente eso sea algo positivo. La función de la arquitectura empresarial no es admirar la tecnología elegante por sí misma. Consiste en alinear las decisiones tecnológicas con las realidades operativas, las restricciones económicas y los resultados empresariales. Según ese criterio, Kubernetes sigue teniendo un lugar, pero ya no goza de un pase libre.

]]> <![CDATA[RAG precision tuning can quietly cut retrieval accuracy by 40%, putting agentic pipelines at risk]]> https://tsecurity.de/de/3468383/it-nachrichten/rag-precision-tuning-can-quietly-cut-retrieval-accuracy-by-40-putting-agentic-pipelines-at-risk/ https://tsecurity.de/de/3468383/it-nachrichten/rag-precision-tuning-can-quietly-cut-retrieval-accuracy-by-40-putting-agentic-pipelines-at-risk/ Mon, 27 Apr 2026 16:02:41 +0200 📰 IT Nachrichten tsecurity.de Enterprise teams that fine-tune their RAG embedding models for better precision may be unintentionally degrading the retrieval quality those pipelines depend on, according to new research from Redis.

The paper, "Training for Compositional Sensitivity Reduces Dense Retrieval Generalization," tested what happens when teams train embedding models for compositional sensitivity. That is the ability to catch sentences that look nearly identical but mean something different — "the dog bit the man" versus "the man bit the dog," or a negation flip that reverses a statement's meaning entirely. That training consistently broke dense retrieval generalization, how well a model retrieves correctly across broad topics and domains it wasn't specifically trained on. Performance dropped by 8 to 9 percent on smaller models and by 40 percent on a current mid-size embedding model teams are actively using in production. The findings have direct implications for enterprise teams building agentic AI pipelines, where retrieval quality determines what context flows into an agent's reasoning chain. A retrieval error in a single-stage pipeline returns a wrong answer. The same error in an agentic pipeline can trigger a cascade of wrong actions downstream.

Srijith Rajamohan, AI Research Leader at Redis and one of the paper's authors, said the finding challenges a widespread assumption about how embedding-based retrieval actually works. 

"There's this general notion that when you use semantic search or similar semantic similarity, we get correct intent. That's not necessarily true," Rajamohan told VentureBeat. "A close or high semantic similarity does not actually mean an exact intent."

The geometry behind the retrieval tradeoff

Embedding models work by compressing an entire sentence into a single point in a high-dimensional space, then finding the closest points to a query at retrieval time. That works well for broad topical matching — documents about similar subjects end up near each other. The problem is that two sentences with nearly identical words but opposite meanings also end up near each other, because the model is working from word content rather than structure.

That is what the research quantified. When teams fine-tune an embedding model to push structurally different sentences apart — teaching it that a negation flip which reverses a statement's meaning is not the same as the original — the model uses representational space it was previously using for broad topical recall. The two objectives compete for the same vector. The research also found the regression is not uniform across failure types. Negation and spatial flip errors improved measurably with structured training. Binding errors — where a model confuses which modifier applies to which word, such as which party a contract obligation falls on — barely moved. For enterprise teams, that means the precision problem is harder to fix in exactly the cases where getting it wrong has the most consequences.

The reason most teams don't catch it is that fine-tuning metrics measure the task being trained for, not what happens to general retrieval across unrelated topics. A model can show strong improvement on near-miss rejection during training while quietly regressing on the broader retrieval job it was hired to do. The regression only surfaces in production.

Rajamohan said the instinct most teams reach for — moving to a larger embedding model — does not address the underlying architecture. "You can't scale your way out of this," he said. "It's not a problem you can solve with more dimensions and more parameters."

Why the standard alternatives all fall short

The natural instinct when retrieval precision fails is to layer on additional approaches. The research tested several of them and found each fails in a different way.

Hybrid search. Combining embedding-based retrieval with keyword search is already standard practice for closing precision gaps. But Rajamohan said keyword search cannot catch the failure mode this research identifies, because the problem is not missing words — it is misread structure. "If you have a sentence like 'Rome is closer than Paris' and another that says 'Paris is closer than Rome,' and you do an embedding retrieval followed by a text search, you're not going to be able to tell the difference," he said. "The same words exist in both sentences."

MaxSim reranking. Some teams add a second scoring layer that compares individual query words against individual document words rather than relying on the single compressed vector. This approach, known as MaxSim or late interaction and used in systems like ColBERT, did improve relevance benchmark scores in the research. But it completely failed to reject structural near-misses, assigning them near-identity similarity scores. 

The problem is that relevance and identity are different objectives. MaxSim is optimized for the former and blind to the latter. A team that adds MaxSim and sees benchmark improvement may be solving a different problem than the one they have.

Cross-encoders. These work by feeding the query and candidate document into the model simultaneously, letting it compare every word against every word before making a decision. That full comparison is what makes them accurate — and what makes them too expensive to run at production scale. Rajamohan said his team investigated them. They work in the lab and break under real query volumes.

Contextual memory. Also sometimes referred to as agentic memory, these systems are increasingly cited as the path beyond RAG, but Rajamohan said moving to that type of  architecture does not eliminate the structural retrieval problem. Those systems still depend on retrieval at query time, which means the same failure modes apply. The main difference is looser latency requirements, not a precision fix.

The two-stage fix the research validated

The common thread across every failed approach is the same: a single scoring mechanism trying to handle both recall and precision at once. The research validated a different architecture: stop trying to do both jobs with one vector, and assign each job to a dedicated stage.

Stage one: recall. The first stage works exactly as standard dense retrieval does today — the embedding model compresses documents into vectors and retrieves the closest matches to a query. Nothing changes here. The goal is to cast a wide net and bring back a set of strong candidates quickly. Speed and breadth are what matter at this stage, not perfect precision.

Stage two: precision. The second stage is where the fix lives. Rather than scoring candidates with a single similarity number, a small learned Transformer model examines the query and each candidate at the token level — comparing individual words against individual words to detect structural mismatches like negation flips or role reversals. This is the verification step the single-vector approach cannot perform.

The results. Under end-to-end training, the Transformer verifier outperformed every other approach the research tested on structural near-miss rejection. It was the only approach that reliably caught the failure modes the single-vector system missed.

The tradeoff. Adding a verification stage costs latency. The latency cost depends on how much verification a team runs. For precision-sensitive workloads like legal or accounting applications, full verification at every query is warranted. For general-purpose search, lighter verification may be sufficient. 

The research grew out of a real production problem. Enterprise customers running semantic caching systems were getting fast but semantically incorrect responses back — the retrieval system was treating similar-sounding queries as identical even when their meaning differed. The two-stage architecture is Redis's proposed fix, with incorporation into its LangCache product on the roadmap but not yet available to customers.

What this means for enterprise teams

The research does not require enterprise teams to rebuild their retrieval pipelines from scratch. But it does ask them to pressure-test assumptions most teams have never examined — about what their embedding models are actually doing, which metrics are worth trusting and where the real precision gaps live in production.

Recognize the tradeoff before tuning around it. Rajamohan said the first practical step is understanding the regression exists. He evaluates any LLM-based retrieval system on three criteria: correctness, completeness and usefulness. Correctness failures cascade directly into the other two, which means a retrieval system that scores well on relevance benchmarks but fails on structural near-misses is producing a false sense of production readiness.

RAG is not obsolete — but know what it can't do. Rajamohan pushed back firmly on claims that RAG has been superseded. "That's a massive oversimplification," he said. "RAG is a very simple pipeline that can be productionized by almost anyone with very little lift." The research does not argue against RAG as an architecture. It argues against assuming a single-stage RAG pipeline with a fine-tuned embedding model is production-ready for precision-sensitive workloads.

The fix is real but not free. For teams that do need higher precision, Rajamohan said the two-stage architecture is not a prohibitive implementation lift, but adding a verification stage costs latency. "It's a mitigation problem," he said. "Not something we can actually solve."

]]> <![CDATA[MET Energía impulsa su transformación digital en un sector cada vez más complejo]]> https://tsecurity.de/de/3467594/it-nachrichten/met-energa-impulsa-su-transformacin-digital-en-un-sector-cada-vez-ms-complejo/ https://tsecurity.de/de/3467594/it-nachrichten/met-energa-impulsa-su-transformacin-digital-en-un-sector-cada-vez-ms-complejo/ Mon, 27 Apr 2026 12:01:50 +0200 📰 IT Nachrichten tsecurity.de

La transformación digital se ha convertido en uno de los grandes motores de cambio en el sector energético. La volatilidad de los mercados, la transición hacia modelos más sostenibles y la creciente complejidad en la gestión del consumo están obligando a las compañías a apoyarse cada vez más en la tecnología para optimizar sus procesos y mejorar su capacidad de adaptación.

En este nuevo escenario, el dato se ha convertido en un activo estratégico. Plataformas de analítica avanzada, inteligencia artificial o sistemas de monitorización del consumo en tiempo real permiten anticipar la demanda, mejorar la gestión del riesgo y ofrecer a los clientes una visión más precisa y transparente de su consumo energético. Al mismo tiempo, la automatización de procesos internos está ayudando a reducir cargas administrativas, mejorar la eficiencia operativa y acelerar la toma de decisiones.

La digitalización ha dejado de ser una cuestión tecnológica para convertirse en una palanca clave para la competitividad. En este contexto, MET Energía, compañía internacional del sector energético con más de 1.100 empleados y presencia en 17 países, lleva varios años impulsando una estrategia tecnológica orientada a digitalizar procesos, mejorar la gestión del dato y reforzar su capacidad de adaptación a un entorno energético en constante evolución.

La transformación digital en MET Energía se ha abordado desde el principio como un proceso transversal que afecta a distintas áreas de la organización. Según explica Ramón Vicioso, director de TI de MET Energía, este proceso se intensificó especialmente en 2024, cuando la compañía decidió acelerar su hoja de ruta tecnológica con el objetivo de abordar la digitalización de procesos que todavía se realizaban de forma manual y tener así “una visual del roadmap de nuestra infraestructura de IT”.  

Uno de los principales desafíos en esta fase inicial ha sido identificar correctamente los procesos susceptibles de digitalización y establecer una gobernanza adecuada del dato dentro de la organización.

El dato y la automatización como pilares del nuevo modelo

En la actualidad, la estrategia tecnológica de MET Energía se basa en la incorporación progresiva de plataformas digitales integradas, automatización de procesos y herramientas avanzadas de analítica de datos. Según explica el responsable de TI, esta evolución ha permitido mejorar tanto la eficiencia interna de la compañía como la relación con los clientes. “En los últimos años, MET Energía ha experimentado una evolución muy sólida a nivel tecnológico, alineada con la digitalización del sector energético y con un enfoque claro en la eficiencia y el dato”, señala.

Para ello, la compañía ha reforzado especialmente sus capacidades relacionadas con la gestión inteligente de la energía, la previsión de la demanda y la gestión del riesgo en un mercado energético cada vez más volátil.

Esta evolución tecnológica ha tenido también un impacto directo en los clientes, que ahora disponen “mayor transparencia, información más accesible y en tiempo real, procesos más ágiles y soluciones más personalizadas según su perfil de consumo”, explica Vicioso.

Ramón Vicioso, director de TI de MET Energía

MET Energía. En la imagen, Ramón Vicioso.

Inteligencia artificial y analítica para anticipar el consumo

El uso de tecnologías emergentes es otro de los elementos clave dentro del proceso de transformación digital de la compañía. En este sentido, MET Energía está desarrollando aplicaciones basadas en inteligencia artificial y analítica avanzada orientadas a mejorar la previsión de consumo energético y la conciliación de facturas con los datos recibidos de las distribuidoras. “Las aplicaciones que más estamos desarrollando son para la generación de previsiones de consumo y la conciliación de facturas de energía contra los consumos recibidos desde las distintas distribuidoras”, explica Vicioso.

En este proceso, el departamento de TI desempeña un papel estratégico y transversal dentro de la organización. “No se limita únicamente a dar soporte tecnológico, sino que actúa como un facilitador clave del negocio, alineando la tecnología con los objetivos corporativos y acompañando a las distintas áreas en su transformación digital”, señala el responsable tecnológico.

Proyecto Yooz: automatización contable

Uno de los proyectos recientes dentro del proceso de digitalización de MET Energía ha sido la implantación de Yooz, una solución de automatización del proceso de cuentas a pagar integrada con el ERP Microsoft Dynamics NAV.

Antes de su implantación, el departamento contable debía introducir manualmente las facturas de proveedores, un proceso que implicaba una elevada carga administrativa y retrasos en la contabilización. “El objetivo principal es el ahorro del tiempo en nuestro departamento contable ya que reciben muchas facturas en formato PDF y tenían que entrar en cada fichero y teclear manualmente dicha factura en nuestro sistema contable”, explica Vicioso.

La nueva solución ha permitido automatizar la lectura y el procesamiento de facturas, eliminando tareas repetitivas y agilizando el flujo de aprobación.

Uno de los factores decisivos para su implantación fue su compatibilidad nativa con Microsoft Dynamics NAV, el sistema contable de la empresa, lo que permitió una integración directa y sin desarrollos adicionales. Además, su interfaz sencilla e intuitiva facilitó una rápida adopción por parte de los usuarios, mientras que su tecnología de Smart Data Extraction basada en inteligencia artificial eliminó la necesidad de crear plantillas para la lectura de facturas, aportando flexibilidad y precisión.

Los resultados han sido significativos: MET Energía ha logrado acelerar notablemente el procesamiento y validación de facturas, eliminando tareas manuales repetitivas y reduciendo de forma significativa los plazos desde la recepción hasta el pago. Esta automatización ha permitido a los equipos administrativos centrarse en tareas de mayor valor añadido, mejorando tanto la productividad como la satisfacción interna. “Ahora podemos procesar más de 200 facturas en una hora cuando antes nos podía llevar varios días subirlas a nuestro sistema de aprobación de factura y creación en nuestro sistema contable”, señala el responsable tecnológico.

Además de acelerar los procesos, la automatización ha mejorado la trazabilidad y el control del proceso contable, liberando recursos internos para tareas de mayor valor añadido.

Próximos retos: modernizar infraestructuras y reforzar la gobernanza del dato

De cara a los próximos años, la compañía continuará avanzando en la modernización de su infraestructura tecnológica y en el desarrollo de nuevas capacidades digitales.

Entre los retos más inmediatos se encuentra la actualización de algunos sistemas tecnológicos y el refuerzo de la gobernanza del dato, un elemento clave para poder incorporar soluciones basadas en inteligencia artificial. “Modernizar toda nuestra infraestructura que se ha quedado obsoleta y seguir trabajando con la gobernanza del dato para incluir agentes digitales con tecnología IA”, resume Vicioso.

En un sector marcado por la volatilidad de los mercados energéticos, la presión regulatoria y la aceleración tecnológica, la transformación digital se ha convertido en una condición imprescindible para mantener la competitividad. En el caso de MET Energía, este proceso no se plantea como una iniciativa puntual, sino como una evolución permanente que seguirá desarrollándose en los próximos años.

]]> <![CDATA[No sólo IA marca la transformación digital de los sectores clave]]> https://tsecurity.de/de/3442273/it-nachrichten/no-slo-ia-marca-la-transformacin-digital-de-los-sectores-clave/ https://tsecurity.de/de/3442273/it-nachrichten/no-slo-ia-marca-la-transformacin-digital-de-los-sectores-clave/ Fri, 17 Apr 2026 16:03:40 +0200 📰 IT Nachrichten tsecurity.de

Sí, la inteligencia artificial (IA) está ahí, pero todo lo que se trató ayer en cuanto a su desarrollo en el CIO ForwardTech & ThreatScape Spain celebrado en Madrid no sería posible sin infraestructuras como el 5G, las comunicaciones, la computación en el edge y los modelos cloud.

El último panel de la jornada contó con la participación de Israel Devesa, director general digital & tecnólogo del Grupo Aldesa; Carlos Garriga, CIO del IE Business School; Rubén Andrés Priego, director general de Tecnología, Operaciones e Innovación de Singular Bank; y Esther Macías, responsable editorial de Foundry España. Empresas las tres primeras muy diferentes, pero en las que aquellas tecnologías mencionadas juegan un papel fundamental.

Israel Devesa comenzó su intervención centrándose en la parte pública y en cómo se comunica la evolución del ámbito energético. “Resulta clave explicar de forma clara cómo se está transformando este sector. El enfoque tradicional, bastante centralizado, de la red eléctrica en cuanto a cómo debe producirse la energía dentro de España, está evolucionando hacia un modelo más distribuido, donde cobra importancia el edge. En este contexto, es fundamental contar con infraestructuras capaces de analizar la información en tiempo real directamente en el borde. En nuestro caso, los aerogeneradores o los paneles solares producen una enorme cantidad de datos que generan activos, a partir de los que se toman decisiones relacionadas con la producción, su optimización o incluso el movimiento de activos. Por tanto, no toda la información debe viajar a sistemas centrales; muchas decisiones deben tomarse localmente para ganar rapidez y eficiencia. Este es un claro ejemplo de cómo el 5G y el cloud computing forman un conjunto indivisible en la forma de gestionar la información dentro de las organizaciones”.

Grupo Aldesa

Israel Devesa, director general digital & tecnólogo del Grupo Aldesa

Garpress | Foundry.

Por su parte, Rubén Andrés Priego centró su análisis en dos vertientes. La primera que destacó es el desarrollo de soluciones basadas en los nuevos DNI electrónicos con tecnología NFC en el ámbito de la banca digital y el onboarding. “Este sistema permite, mediante un simple contacto con el móvil, leer los datos del documento, incluyendo certificados validados por la Policía Nacional, así como la imagen del DNI. Esto supone un cambio significativo respecto a los procesos tradicionales, que requerían grabar vídeos, tomar fotografías y pasar por validaciones manuales por parte de equipos de operaciones”, explicó.

En segundo lugar, citó la telemetría. “A través de los dispositivos móviles es posible recoger información comportamental sobre cómo operan los usuarios. Esto permite detectar situaciones anómalas, como operaciones que cambian de localización de forma imposible en pocos segundos, o identificar si la interacción la realiza un humano o una máquina. Gracias a esta información, se pueden ajustar dinámicamente los niveles de seguridad, reduciendo la fricción para el usuario en situaciones normales y reforzando los controles cuando se detecta un mayor riesgo”, añadió.

Por su parte, Carlos Garriga puso como ejemplo cómo la torre del IE Business School está sensorizada para detectar cómo es el uso de los espacios en el día a día. Casi monitorizas experiencias. “Esto empezó con el COVID, pues permitió repensar y redefinir aulas y procesos”.

En cuanto al 5G y edge, Garriga puso ejemplos como las gafas de realidad virtual para toda la actividad académica, “que permite llevar la educación a una nueva dimensión”.

La importancia de las conexiones satelitales

Preguntado por la cuestión, Priego explicó que “tras el corte eléctrico del año pasado, los centros de datos continuaron funcionando con normalidad, pero las oficinas físicas se quedaron sin conexión a internet. Como respuesta, se desplegó la solución de Starlink basada en conectividad satelital en toda la red de oficinas y sedes centrales. Esto permitió garantizar la resiliencia del sistema, mantener la operatividad en situaciones críticas y explorar soluciones combinadas de conectividad y autonomía energética”.

En este sentido, Devesa añadió lo importante que es contar con conectividad cuando el 5G falla. “En entornos de obra, que suelen estar en ubicaciones remotas, la conectividad es un reto clave para integrar sistemas, monitorizar operaciones y garantizar la seguridad. A diferencia de entornos urbanos, estas zonas carecen de infraestructuras como fibra o red estable, lo que dificulta la comunicación. Para resolverlo, se recurre cada vez más a soluciones como redes satelitales de baja órbita (por ejemplo, Starlink), que permiten mantener la conectividad durante largos periodos. Además, existe una complejidad adicional en el ámbito OT frente a IT, debido al uso de protocolos menos estandarizados como Modbus, lo que exige soluciones y equipos especializados”, por lo que “en este contexto, el principal desafío del 5G no es la tecnología en sí, sino su despliegue en este tipo de entornos”, añadió.

¿Se puede vivir sin 5G?, preguntó Esther Macías a Carlos Garriga. “Más que el 5G en sí, lo crítico son sus capacidades, especialmente la baja latencia, que resulta esencial para aplicaciones como IoT o experiencias inmersivas, donde el tiempo de respuesta es clave”, respondió.

De igual manera, también quiso dar su opinión en cuanto a comunicaciones satelitales, aunque reconoció que “aún no están completamente desplegadas” en el IES Business School, “han cobrado relevancia tras situaciones de crisis, donde garantizar la continuidad de la comunicación y la toma de decisiones es fundamental, especialmente para mantener informados a equipos y usuarios”.

“En este contexto —dijo para concluir su opinión en este sentido—, soluciones emergentes como el 5G satelital directo a dispositivos se están explorando como una opción eficaz para asegurar la conectividad de personal crítico y la continuidad operativa, incluso en escenarios adversos”.

Singular Bank

A la derecha, Rubén Andrés Priego, director general de Tecnología, Operaciones e Innovación de Singular Bank.

Garpress | Foundry.

Con la ciberseguridad hemos topado

Israel Devesa certificó que la ciberseguridad es fundamental en este mundo de conexiones.

“La ciberseguridad se ha convertido en una preocupación creciente en el sector energético, especialmente tras incidentes recientes que evidencian la vulnerabilidad de las infraestructuras. En entornos como parques eólicos o fotovoltaicos, donde la operación es cada vez más remota, aumenta la exposición al riesgo, ya que el acceso a sistemas críticos se realiza a distancia”.

“A diferencia de otros sectores —precisó—, el ámbito OT ha ido más rezagado que IT en materia de seguridad, pero esto está cambiando, impulsado en gran parte por nuevas regulaciones que exigen mayores niveles de protección y responsabilidad, incluso a nivel de dirección”.

En opinión de Devesa, aunque históricamente la inversión en ciberseguridad en renovables ha sido muy baja, la creciente conciencia del riesgo y el cambio regulatorio están impulsando un aumento progresivo. “La ciberseguridad pasa así de ser un aspecto secundario a convertirse en un elemento clave y estratégico dentro de las organizaciones del sector energético”, dijo.

En este caso concreto, Rubén Andrés Priego reconoció que su compañía está apostando con fuerza por la inteligencia artificial, con soluciones como asistentes basados en modelos de lenguaje para apoyar a los banqueros, que ya muestran una alta adopción en el día a día. Sin embargo, estos modelos presentan limitaciones en términos de disponibilidad y fiabilidad, lo que puede suponer un riesgo, especialmente en situaciones críticas como la interacción directa con clientes. Por ello, se plantea el uso de edge computing para desplegar modelos en local, reduciendo la dependencia de sistemas externos y mejorando la resiliencia y la continuidad del negocio. Además, se destaca que muchas tareas específicas podrían resolverse mejor con modelos locales en lugar de modelos generalistas, optimizando así el rendimiento y la eficiencia”.

IE Business School

Carlos Garriga, CIO del IE Business School

Garpress | Foundry.

El papel de la tecnología en el desarrollo de los sectores

Para finalizar el panel, Esther Macías preguntó a estos tres expertos por el papel que tendrá la tecnología en el desarrollo de los sectores donde están enclavadas sus empresas, así como su propia función.

“Lo que vemos, y ha pasado ahora con la guerra de Irán, es que la infraestructura hay que diseñarla desde el peor escenario posible. El tema de las guerras o los ataques terroristas es una realidad. Tenemos que buscar formas de replicar nuestra infraestructura; por ejemplo, en Dubái, donde de hecho cayeron restos de un misil encima de un CPD de AWS y hubo varios bancos que lo pasaron bastante mal. Es decir, hay que tener infraestructura redundante, estar preparados para lo peor que pueda ocurrir. Y, por otro lado, ser atrevidos: lanzarnos con la IA y con todas estas tecnologías de última generación en España. Parece que hay mucho miedo alrededor de la IA. Yo creo que ese nerviosismo viene más del desconocimiento que de lo que realmente puede generar”, explicó Rubén Andrés Priego.

Por su parte, Andrés Devesa respondió que “lo fundamental es verlo como una oportunidad”. “En nuestra compañía —continuó— decimos mucho que el sector de la construcción, y en general el industrial, lleva años de retraso en comparación con sectores como la banca o incluso el educativo, como el Instituto de Empresa. Pero precisamente ese retraso es una oportunidad. Con la IA y las nuevas infraestructuras, se está reduciendo esa brecha entre el mundo industrial y otros sectores. Y en el caso de la construcción, probablemente el retraso sea aún mayor, lo que hace que el potencial de mejora sea significativo”.

Y es que, como dijo para concluir, “aunque la digitalización es necesaria, la inversión siempre se analiza mucho en este sector. Aun así, los costes tecnológicos están bajando, lo que facilita avanzar. Para nosotro, la clave es entender todo esto como una oportunidad.

Para finalizar, Carlos Garriga admitió que “no tanto a nivel de nuestra industria, la educación superior, sino más en el rol de la función tecnológica dentro de cualquier industria, creo que es una mezcla de oportunidad y reto”, para desarrollar así su explicación: “Estamos afrontando un periodo de fuerte redefinición de todas las industrias, pero especialmente del papel de la tecnología. ¿Cuál va a ser el rol de los departamentos de tecnología cuando el desarrollo tecnológico se está descentralizando? Probablemente, el foco se desplace más hacia la gestión de infraestructuras, la gestión de riesgos y el compliance. Muchas veces digo que el CIO o el CTO del futuro va a asumir muchas de esas funciones menos “atractivas”, pero críticas. Al mismo tiempo, vamos a ganar protagonismo como habilitadores de soluciones tecnológicas abiertas, que luego serán utilizadas por las áreas de negocio”.

]]> <![CDATA[Los casos de uso afianzan el desarrollo de la IA en la empresa española]]> https://tsecurity.de/de/3441616/it-security-nachrichten/los-casos-de-uso-afianzan-el-desarrollo-de-la-ia-en-la-empresa-espaola/ https://tsecurity.de/de/3441616/it-security-nachrichten/los-casos-de-uso-afianzan-el-desarrollo-de-la-ia-en-la-empresa-espaola/ Fri, 17 Apr 2026 12:22:48 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La inteligencia artificial (IA) va tomando vuelo en las empresas españolas, si bien es importante establecer modelos de gobierno sólidos, garantizar el cumplimiento normativo y avanzar en la adopción de casos de uso que aporten valor real al negocio, especialmente en áreas como la experiencia de cliente, la eficiencia operativa y la gestión del dato.

Esa fue la conclusión a la que llegaron Joan Barceló, CIO de W2M; María Ángeles Vicente, CIO de Alsa; y Carlos Martín, director de Ciencia de Datos de Boehringer Ingelheim España, en el panel celebrado en el CIO ForwardTech & ThreatScape Spain que tuvo lugar ayer en Madrid, en el que se analizaron casos de uso reales de IA en la empresa española.

Así, María Ángeles Victoria fue la encargada de abrir el fuego y explicó que, en el caso de Alsa, los casos de uso son variados y “muchos de ellos ya están en producción”, reconoció. “Además —continuó—, trabajamos de forma continua en identificar cuáles son los siguientes casos de uso que pueden aportar valor al negocio, ya sea mejorando la eficiencia, aumentando la productividad o elevando la calidad del servicio al cliente. Es un proceso constante de exploración y evolución, en el que la adopción de la IA se está acelerando de forma progresiva”.

En lo que al sector farmacéutico se refiere, Carlos Martín admitió ha cambiado la capacidad de la IA para mejorar la interacción con el usuario.

“Por ejemplo, en el ámbito comercial, donde los usuarios pueden tener perfiles muy diversos, la IA generativa permite adaptar la interpretación de los modelos a cada persona. Esto facilita la comprensión y aplicación de los resultados, algo que hace años habría requerido un esfuerzo manual considerable, como la elaboración de informes personalizados”.

Además, Martín dijo que la IA generativa está demostrando un gran potencial en el tratamiento de datos no estructurados. “Más allá de los datos tradicionales, como los de CRM, existe una enorme cantidad de información en documentos complejos, como publicaciones oficiales, normativas o acuerdos hospitalarios. Estos documentos, que antes requerían una revisión manual intensiva, ahora pueden ser procesados, estructurados y explotados gracias a modelos avanzados, lo que supone un salto significativo en eficiencia”.

Por último, en el sector de viajes, el enfoque es diferente debido a la diversidad de actividades implicadas, que abarcan desde aerolíneas hasta agencias físicas, movilidad corporativa o servicios turísticos. En este contexto, es útil distinguir entre tres tipos de inteligencia artificial: la IA visible, la IA de apoyo al profesional y la IA invisible. La primera es la IA que se ve, visible a través de agente conversacional, que es lo que más vende. No es diferencial ni aporta mucho valor; la segunda es de acompañamiento al personal y lo potencia; y la IA invisible es la diferencial y está integrada en los procesos”.

Alsa
María Ángeles Vicente, CIO de Alsa.

Garpress | Foundry.

Los grandes desafíos

Varios fueron los desafíos que citaron los participantes en el panel centrado en los casos reales de IA en la empresa española.

Para Carlos Martín, el reto viene dado por el coste, dado que la IA es muy golosa de usar, pues permite hacer modelos muy rápidos. Y es mucho más barata”.

Joan Barceló apunto otro reto importante, como es decir “no”. “No todos los problemas requieren inteligencia artificial, y aplicar esta tecnología sin una justificación clara puede ser un error. Además, existe el riesgo de centrarse demasiado en soluciones visibles, que generan impacto inmediato, pero no necesariamente valor sostenible”, dijo.

Y un tercer reto la gran oportunidad que supone la IA como acelerador de capacidades. En opinión de María Ángeles Victoria, “permite desarrollar nuevas formas de hacer las cosas, mejorar la eficiencia y abrir nuevas vías de innovación. Además, responde a una evolución en las expectativas de los clientes, que cada vez demandan interacciones más naturales y personalizadas”.

Boehringer Ingelheim España
Carlos Martín, director de Ciencia de Datos de Boehringer Ingelheim España.

Boehringer Ingelheim España.

Cómo se digiere el tsunami de la IA

Por consiguiente, estamos ante un cambio que implica un reto cultural dentro de las empresas.

Para Joan Barceló, los equipos de IT deben liderar la adopción de estas tecnologías, tanto desde el punto de vista técnico como en la selección de casos de uso adecuados. “Si no lo hacen, existe el riesgo de que se impulsen iniciativas sin el debido criterio, basadas únicamente en tendencias”.

Es más, este especialista sacó en este punto uno de los temas más candentes relacionados con la IA, como es el de la gestión del talento. Eso le llevó a decir que “los equipos de desarrollo tienen que usar la IA según perfiles profesionales y, luego, ampliarla a otros perfiles para potenciarlos. LA IA para programar se cargará a los juniors. Entonces, a ver quién mantiene el código dentro de unos años…”.

A lo que Carlos Martín añadió que no es bueno externalizar el core de la empresa a la IA “porque no es bueno”, por lo que instó a las empresas a “entender casos de uso buenos. Hemos de encontrar dónde sí y dónde no se puede aplicar, qué personas y tipo de uso. No sabemos dónde llegaremos, por lo que es mejor no correr riesgos”.

María Ángeles Victoria también siguió por esa línea y admitió que hay personas más proclives que otras a la adopción. “Puede ser una herramienta muy potente para perfiles experimentados, actuando como un copiloto que mejora la productividad. Sin embargo, su uso indiscriminado en perfiles junior puede afectar al proceso de aprendizaje, generando un riesgo a largo plazo en la formación de talento”.

W2M
Joan Barceló, CIO de W2M.

Garpress | Foundry.

Cómo no fracasar en un proyecto de IA

En esta parte del panel, los participantes pusieron mucho énfasis en una idea clave: no todo debe hacerse con inteligencia artificial, y aplicar “IA por IA” suele ser un error.

Así, Joan Barcelón animó a los asistentes “equivocarnos en pequeño”, de ahí que recomendara “cautela” en el uso de la IA porque “puede hacer que fracasemos a lo grande. De ahí la importancia de realizar pruebas de concepto sin miedo. En este sentido, casos de uso tan variados los nuestros resuelven problemas, por lo que es bueno buscar fórmulas que aporten una solución al problema. No todo es cuestión de tecnología”.

Para Carlos Martín, el aprendizaje es que ahora estamos en un momento de disrupción. “A la vez de ir con cuidado, hay que tomar riesgos calculados y arriesgarse pero sin suicidarse. Hay que innovar pensando en procesos. La IA es una herramienta para eso”.

Y María Ángeles Victoria quiso destacar para dar por concluido el panel que “la IA es un acelerador, pero hay que conocerla y ver dónde aporta el beneficio y trabajarla en las áreas donde esperamos que aportará beneficios. Por eso recomendamos empezar por casos de uso acotados y con pruebas”.

]]> <![CDATA[Advanced RAG Retrieval: Cross-Encoders & Reranking]]> https://tsecurity.de/de/3426112/ai-nachrichten/advanced-rag-retrieval-cross-encoders-reranking/ https://tsecurity.de/de/3426112/ai-nachrichten/advanced-rag-retrieval-cross-encoders-reranking/ Sat, 11 Apr 2026 17:05:42 +0200 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de A deep-dive and practical guide to cross-encoders, advanced techniques, and why your retrieval pipeline deserves a second pass.

The post Advanced RAG Retrieval: Cross-Encoders & Reranking appeared first on Towards Data Science.

]]> <![CDATA[Top 5 Reranking Models to Improve RAG Results]]> https://tsecurity.de/de/3415962/ai-nachrichten/top-5-reranking-models-to-improve-rag-results/ https://tsecurity.de/de/3415962/ai-nachrichten/top-5-reranking-models-to-improve-rag-results/ Wed, 08 Apr 2026 05:32:45 +0200 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de <![CDATA[AI joins the 8-hour work day as GLM ships 5.1 open source LLM, beating Opus 4.6 and GPT 5.4 on SWE-Bench Pro]]> https://tsecurity.de/de/3415128/it-nachrichten/ai-joins-the-8-hour-work-day-as-glm-ships-51-open-source-llm-beating-opus-46-and-gpt-54-on-swe-bench-pro/ https://tsecurity.de/de/3415128/it-nachrichten/ai-joins-the-8-hour-work-day-as-glm-ships-51-open-source-llm-beating-opus-46-and-gpt-54-on-swe-bench-pro/ Tue, 07 Apr 2026 20:32:36 +0200 📰 IT Nachrichten tsecurity.de Is China picking back up the open source AI baton?

Z.ai, also known as Zhupai AI, a Chinese AI startup best known for its powerful, open source GLM family of models, has unveiled GLM-5.1 today under a permissive MIT License, allowing for enterprises to download, customize and use it for commercial purposes. They can do so on Hugging Face.

This follows its release of GLM-5 Turbo, a faster version, under only proprietary license last month.

The new GLM-5.1 is designed to work autonomously for up to eight hours on a single task, marking a definitive shift from vibe coding to agentic engineering.

The release represents a pivotal moment in the evolution of artificial intelligence. While competitors have focused on increasing reasoning tokens for better logic, Z.ai is optimizing for productive horizons.

GLM-5.1 is a 754-billion parameter Mixture-of-Experts model engineered to maintain goal alignment over extended execution traces that span thousands of tool calls.

"agents could do about 20 steps by the end of last year," wrote z.ai leader Lou on X. "glm-5.1 can do 1,700 rn. autonomous work time may be the most important curve after scaling laws. glm-5.1 will be the first point on that curve that the open-source community can verify with their own hands. hope y'all like it^^"

In a market increasingly crowded with fast models, Z.ai is betting on the marathon runner. The company, which listed on the Hong Kong Stock Exchange in early 2026 with a market capitalization of $52.83 billion, is using this release to cement its position as the leading independent developer of large language models in the region.

Technology: the staircase pattern of optimization

GLM-5.1s core technological breakthrough isn't just its scale, though its 754 billion parameters and 202,752 token context window are formidable, but its ability to avoid the plateau effect seen in previous models.

In traditional agentic workflows, a model typically applies a few familiar techniques for quick initial gains and then stalls. Giving it more time or more tool calls usually results in diminishing returns or strategy drift.

Z.ai research demonstrates that GLM-5.1 operates via what they call a staircase pattern, characterized by periods of incremental tuning within a fixed strategy punctuated by structural changes that shift the performance frontier.

In Scenario 1 of their technical report, the model was tasked with optimizing a high-performance vector database, a challenge known as VectorDBBench.

The model is provided with a Rust skeleton and empty implementation stubs, then uses tool-call-based agents to edit code, compile, test, and profile. While previous state-of-the-art results from models like Claude Opus 4.6 reached a performance ceiling of 3,547 queries per second, GLM-5.1 ran through 655 iterations and over 6,000 tool calls. The optimization trajectory was not linear but punctuated by structural breakthroughs.

At iteration 90, the model shifted from full-corpus scanning to IVF cluster probing with f16 vector compression, which reduced per-vector bandwidth from 512 bytes to 256 bytes and jumped performance to 6,400 queries per second.

By iteration 240, it autonomously introduced a two-stage pipeline involving u8 prescoring and f16 reranking, reaching 13,400 queries per second. Ultimately, the model identified and cleared six structural bottlenecks, including hierarchical routing via super-clusters and quantized routing using centroid scoring via VNNI. These efforts culminated in a final result of 21,500 queries per second, roughly six times the best result achieved in a single 50-turn session.

This demonstrates a model that functions as its own research and development department, breaking complex problems down and running experiments with real precision.

The model also managed complex execution tightening, lowering scheduling overhead and improving cache locality. During the optimization of the Approximate Nearest Neighbor search, the model proactively removed nested parallelism in favor of a redesign using per-query single-threading and outer concurrency.

When the model encountered iterations where recall fell below the 95 percent threshold, it diagnosed the failure, adjusted its parameters, and implemented parameter compensation to recover the necessary accuracy. This level of autonomous correction is what separates GLM-5.1 from models that simply generate code without testing it in a live environment.

Kernelbench: pushing the machine learning frontier

The model's endurance was further tested in KernelBench Level 3, which requires end-to-end optimization of complete machine learning architectures like MobileNet, VGG, MiniGPT, and Mamba.

In this setting, the goal is to produce a faster GPU kernel than the reference PyTorch implementation while maintaining identical outputs. Each of the 50 problems runs in an isolated Docker container with one H100 GPU and is limited to 1,200 tool-use turns. Correctness and performance are evaluated against a PyTorch eager baseline in separate CUDA contexts.

The results highlight a significant performance gap between GLM-5.1 and its predecessors. While the original GLM-5 improved quickly but leveled off early at a 2.6x speedup, GLM-5.1 sustained its optimization efforts far longer. It eventually delivered a 3.6x geometric mean speedup across 50 problems, continuing to make useful progress well past 1,000 tool-use turns.

Although Claude Opus 4.6 remains the leader in this specific benchmark at 4.2x, GLM-5.1 has meaningfully extended the productive horizon for open-source models.

This capability is not simply about having a longer context window; it requires the model to maintain goal alignment over extended execution, reducing strategy drift, error accumulation, and ineffective trial and error. One of the key breakthroughs is the ability to form an autonomous experiment, analyze, and optimize loop, where the model can proactively run benchmarks, identify bottlenecks, adjust strategies, and continuously improve results through iterative refinement.

All solutions generated during this process were independently audited for benchmark exploitation, ensuring the optimizations did not rely on specific benchmark behaviors but worked with arbitrary new inputs while keeping computation on the default CUDA stream.

Product strategy: subscription and subsidies

GLM-5.1 is positioned as an engineering-grade tool rather than a consumer chatbot. To support this, Z.ai has integrated it into a comprehensive Coding Plan ecosystem designed to compete directly with high-end developer tools.

The product offering is divided into three subscription tiers, all of which include free Model Context Protocol tools for vision analysis, web search, web reader, and document reading.

The Lite tier at $27 USD per quarter is positioned for lightweight workloads and offers three times the usage of a comparable Claude Pro plan. The Pro tier at $81 per quarter is designed for complex workloads, offering five times the Lite plan usage and 40 to 60 percent faster execution.

The Max tier at $216 per quarter is aimed at advanced developers with high-volume needs, ensuring guaranteed performance during peak hours.

For those using the API directly or through platforms like OpenRouter or Requesty, Z.ai has priced GLM-5.1 at $1.40 per one million input tokens and $4.40 per million output tokens. There's also a cache discount available for $0.26 per million input tokens.

Model

Input

Output

Total Cost

Source

Grok 4.1 Fast

$0.20

$0.50

$0.70

xAI

MiniMax M2.7

$0.30

$1.20

$1.50

MiniMax

Gemini 3 Flash

$0.50

$3.00

$3.50

Google

Kimi-K2.5

$0.60

$3.00

$3.60

Moonshot

MiMo-V2-Pro (≤256K)

$1.00

$3.00

$4.00

Xiaomi MiMo

GLM-5

$1.00

$3.20

$4.20

Z.ai

GLM-5-Turbo

$1.20

$4.00

$5.20

Z.ai

GLM-5.1

$1.40

$4.40

$5.80

Z.ai

Claude Haiku 4.5

$1.00

$5.00

$6.00

Anthropic

Qwen3-Max

$1.20

$6.00

$7.20

Alibaba Cloud

Gemini 3 Pro

$2.00

$12.00

$14.00

Google

GPT-5.2

$1.75

$14.00

$15.75

OpenAI

GPT-5.4

$2.50

$15.00

$17.50

OpenAI

Claude Sonnet 4.5

$3.00

$15.00

$18.00

Anthropic

Claude Opus 4.6

$5.00

$25.00

$30.00

Anthropic

GPT-5.4 Pro

$30.00

$180.00

$210.00

OpenAI

Notably, the model consumes quota at three times the standard rate during peak hours, which are defined as 14:00 to 18:00 Beijing Time daily, though a limited-time promotion through April 2026 allows off-peak usage to be billed at a standard 1x rate. Complementing the flagship is the recently debuted GLM-5 Turbo.

While 5.1 is the marathon runner, Turbo is the sprinter, proprietary and optimized for fast inference and tasks like tool use and persistent automation.

At a cost of $1.20 per million input / $4 per million output, it is more expensive than the base GLM-5 but comes in at more affordable than the new GLM-5.1, positioning it as a commercially attractive option for high-speed, supervised agent runs.

The model is also packaged for local deployment, supporting inference frameworks including vLLM, SGLang, and xLLM. Comprehensive deployment instructions are available at the official GitHub repository, allowing developers to run the 754 billion parameter MoE model on their own infrastructure.

For enterprise teams, the model includes advanced reasoning capabilities that can be accessed via a thinking parameter in API requests, allowing the model to show its step-by-step internal reasoning process before providing a final answer.

Benchmarks: a new global standard

The performance data for GLM-5.1 suggests it has leapfrogged several established Western models in coding and engineering tasks.

On SWE-Bench Pro, which evaluates a model's ability to resolve real-world GitHub issues using an instruction prompt and a 200,000 token context window, GLM-5.1 achieved a score of 58.4. For context, this outperforms GPT-5.4 at 57.7, Claude Opus 4.6 at 57.3, and Gemini 3.1 Pro at 54.2.

Beyond standardized coding tests, the model showed significant gains in reasoning and agentic benchmarks. It scored 63.5 on Terminal-Bench 2.0 when evaluated with the Terminus-2 framework and reached 66.5 when paired with the Claude Code harness.

On CyberGym, it achieved a 68.7 score based on a single-run pass over 1,507 tasks, demonstrating a nearly 20-point lead over the previous GLM-5 model. The model also performed strongly on the MCP-Atlas public set with a score of 71.8 and achieved a 70.6 on the T3-Bench.

In the reasoning domain, it scored 31.0 on Humanitys Last Exam, which jumped to 52.3 when the model was allowed to use external tools. On the AIME 2026 math competition benchmark, it reached 95.3, while scoring 86.2 on GPQA-Diamond for expert-level science reasoning.

The most impressive anecdotal benchmark was the Scenario 3 test: building a Linux-style desktop environment from scratch in eight hours.

Unlike previous models that might produce a basic taskbar and a placeholder window before declaring the task complete, GLM-5.1 autonomously filled out a file browser, terminal, text editor, system monitor, and even functional games.

It iteratively polished the styling and interaction logic until it had delivered a visually consistent, functional web application. This serves as a concrete example of what becomes possible when a model is given the time and the capability to keep refining its own work.

Licensing and the open segue

The licensing of these two models tells a larger story about the current state of the global AI market. GLM-5.1 has been released under the MIT License, with its model weights made publicly available on Hugging Face and ModelScope.

This follows the Z.ai historical strategy of using open-source releases to build developer goodwill and ecosystem reach. However, GLM-5 Turbo remains proprietary and closed-source. This reflects a growing trend among leading AI labs toward a hybrid model: using open-source models for broad distribution while keeping execution-optimized variants behind a paywall.

Industry analysts note that this shift arrives amidst a rebalancing in the Chinese market, where heavyweights like Alibaba are also beginning to segment their proprietary work from their open releases.

Z.ai CEO Zhang Peng appears to be navigating this by ensuring that while the flagship's core intelligence is open to the community, the high-speed execution infrastructure remains a revenue-driving asset.

The company is not explicitly promising to open-source GLM-5 Turbo itself, but says the findings will be folded into future open releases. This segmented strategy helps drive adoption while allowing the company to build a sustainable business model around its most commercially relevant work.

Community and user reactions: crushing a week's work

The developer community response to the GLM-5.1 release has been overwhelmingly focused on the model's reliability in production-grade environments.

User reviews suggest a high degree of trust in the model's autonomy.

One developer noted that GLM-5.1 shocked them with how good it is, stating it seems to do what they want more reliably than other models with less reworking of prompts needed. Another developer mentioned that the model's overall workflow from planning to project execution performs excellently, allowing them to confidently entrust it with complex tasks.

Specific case studies from users highlight significant efficiency gains.

A user from Crypto Economy News reported that a task involving preprocessing code, feature selection logic, and hyperparameter tuning solutions, which originally would have taken a week, was completed in just two days. Since getting the GLM Coding plan, other developers have noted being able to operate more freely and focus on core development without worrying about resource shortages hindering progress.

On social media, the launch announcement generated over 46,000 views in its first hour, with users captivated by the eight-hour autonomous claim. The sentiment among early adopters is that Z.ai has successfully moved past the hallucination-heavy era of AI into a period where models can be trusted to optimize themselves through repeated iteration.

The ability to build four applications rapidly through correct prompting and structured planning has been cited by multiple users as a game-changing development for individual developers.

The implications of long-horizon work

The release of GLM-5.1 suggests that the next frontier of AI competition will not be measured in tokens per second, but in autonomous duration.

If a model can work for eight hours without human intervention, it fundamentally changes the software development lifecycle.

However, Z.ai acknowledges that this is only the beginning. Significant challenges remain, such as developing reliable self-evaluation for tasks where no numeric metric exists to optimize against.

Escaping local optima earlier when incremental tuning stops paying off is another major hurdle, as is maintaining coherence over execution traces that span thousands of tool calls.

For now, Z.ai has placed a marker in the sand. With GLM-5.1, they have delivered a model that doesn't just answer questions, but finishes projects. The model is already compatible with a wide range of developer tools including Claude Code, OpenCode, Kilo Code, Roo Code, Cline, and Droid.

For developers and enterprises, the question is no longer, "what can I ask this AI?" but "what can I assign to it for the next eight hours?"

The focus of the industry is clearly shifting toward systems that can reliably execute multi-step work with less supervision. This transition to agentic engineering marks a new phase in the deployment of artificial intelligence within the global economy.

]]> <![CDATA[Multi-agent AI is the new microservices]]> https://tsecurity.de/de/3411630/ai-nachrichten/multi-agent-ai-is-the-new-microservices/ https://tsecurity.de/de/3411630/ai-nachrichten/multi-agent-ai-is-the-new-microservices/ Mon, 06 Apr 2026 18:33:02 +0200 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de

We just can’t seem to help ourselves. Our current infatuation with multi-agent systems risks mistaking a useful pattern for an inevitable future, just as we once did with microservices. Remember those? For some good (and bad) reasons, we took workable applications, broke them into a confusing cloud of services, and then built service meshes, tracing stacks, and platform teams just to manage the complexity we’d created. Yes, microservices offered real advantages, as I’ve argued. But also, you don’t need to “run like Google” unless you actually have Google’s problems. (Spoiler alert: You don’t.)

Now we’re about to make the same mistake with AI.

Every agent demo seems to feature a planner agent, a researcher agent, a coder agent, a reviewer agent, and, why not? an agent whose sole job is to feel good about the architecture diagram. This doesn’t mean multi-agent systems are bad; they’re simply prescribed more broadly than is wise, just as we did with microservices.

So when should you embrace a multi-agent approach?

A real pattern, with a hype tax

Even the companies building the frontier models are practically begging developers not to use them promiscuously. In its 2024 guide to building effective agents, Anthropic explicitly recommends finding “the simplest solution possible” and says that might mean not building an agentic system at all. More pointedly, Anthropic says that for many applications, optimizing single LLM calls with retrieval and in-context examples is usually enough. It also warns that frameworks can create layers of abstraction that obscure prompts and responses, make systems harder to debug, and tempt developers to add complexity when a simpler setup would suffice. Santiago Valdarrama put the same idea more bluntly: “Not everything is an agent,” he stresses, and “99% of the time, what you need is regular code.”

That’s not anti-agent. It’s engineering discipline.

OpenAI lands in roughly the same place. Its practical guide recommends maximizing a single agent’s capabilities first because one agent plus tools keeps complexity, evaluation, and maintenance more manageable. It explicitly suggests prompt templates as a way to absorb branching complexity without jumping to a multi-agent framework. Microsoft is similarly blunt: If the use case does not clearly cross security or compliance boundaries, involve multiple teams, or otherwise require architectural separation, start with a single-agent prototype. It even cautions that “planner,” “reviewer,” and “executor” roles do not automatically justify multiple agents, because one agent can often emulate those roles through persona switching, conditional prompting, and tool permissioning. Google, for its part, adds a particularly useful nuance here, warning that the wrong choice between a sub-agent and an agent packaged as a tool can create massive overhead. In other words, sometimes you don’t need another teammate. You need a function with a clean contract.

Microsoft makes one more point that deserves extra attention: Many apparent scale problems stem from retrieval design, not architecture. So, before you add more agents, fix chunking, indexing, reranking, prompt structure, and context selection. That isn’t less ambitious. It is more adult. We learned this the hard way with microservices. Complexity doesn’t vanish when you decompose a system. It relocates. Back then, it moved into the network. Now it threatens to move into hand-offs, prompts, arbitration, and agent state.

Distributed intelligence is still distributed

What could have been one strong model call, retrieval, and a few carefully designed tools can quickly turn into agent routing, context hand-offs, arbitration, permissioning, and observability across a swarm of probabilistic components. That may be worth it when the problem is truly distributed, but often it’s not. Distributed intelligence is still distributed systems, and distributed systems aren’t cheap to build or maintain.

As OpenAI’s evaluation guide warns, triaging and hand-offs in multi-agent systems introduce a new source of nondeterminism. Its Codex documentation says subagents are not automatic and should only be used when you explicitly request parallel agent work, in part because each subagent does its own model and tool work and therefore consumes more tokens than a comparable single-agent run. Microsoft makes the same point in enterprise language: Every agent interaction requires protocol design, error handling, state synchronization, separate prompt engineering, monitoring, debugging, and a broader security surface.

Modularity, yes. But don’t pretend that modularity will be cheap.

This is why I suspect most teams that think they need multiple agents actually have a different problem. Their tools are vague, their retrieval is weak, their permissions are too broad, and their repositories are under-documented. Guess what? Adding more agents doesn’t fix any of that. It exacerbates it. As Anthropic explains, the most successful implementations tend to use simple, composable patterns rather than complex frameworks, and for many applications a single LLM call with retrieval and in-context examples is enough.

This matters even more because AI makes complexity cheap. In the microservices era, a bad architectural idea was at least constrained by the effort required to implement it. In the agent era, the cost of sketching yet another orchestration layer, another specialized persona, another hand-off, or another bit of glue code is collapsing. That can feel liberating even as it destroys our ability to maintain and manage systems over time. As I’ve written, lower production costs don’t automatically translate into higher productivity. They often just make it easier to manufacture fragility at scale.

Earn the extra moving parts

This also brings us back to a point I’ve made for years about hyperscaler architecture. Just because Google, Amazon, Anthropic, or OpenAI do something doesn’t mean you should too, because you don’t have their problems. Anthropic’s research system is impressive precisely because it tackles a hard, open-ended, breadth-first research problem. Anthropic is also candid about the cost. In its data, agents used about four times more tokens than chat interactions, while multi-agent systems used about 15 times more. The company also notes that most coding tasks are not a particularly good fit because they offer fewer truly parallelizable subtasks, and agents are not yet especially good at coordinating with one another in real time.

In other words, even one of the strongest public examples of multi-agent success comes with a warning label attached. It’s not quite “abandon hope, all ye who enter here, but it’s definitely not “do as I’m doing.”

The better question is “What’s the minimum viable autonomy for this job?” Start with a strong model call. If that isn’t enough, add retrieval. Still not enough? Add better tools. If you need iteration, wrap those tools in a single agent loop. If context pollution becomes real, if independent tasks can truly run in parallel, or if specialization materially improves tool choice, then and only then start “earning” your second agent. If you can’t say which of those three problems you are solving, you probably don’t need another agent. Don’t believe me? All of the top purveyors of agent tools (Anthropic, OpenAI, Microsoft, Google) converge on this same counsel.

So yes, multi-agent is the new microservices. That is both a compliment and a warning. Microservices were powerful when you had a problem worth distributing. Multi-agent systems are powerful when you have a problem worth decomposing. Most enterprise teams don’t, at least not yet. Many others never will. Instead, most need one well-instrumented agent, tight permissions, strong evaluations, boring tools, and clear exit conditions. The teams that win with agentic AI won’t be those that reach for the fanciest topology first. Instead, they’ll be disciplined enough to earn every extra moving part and will work hard to avoid additional moving parts for as long as possible. In the enterprise, boring is still what scales.

]]> <![CDATA[Así se trabaja ya en España para impulsar el transporte autónomo]]> https://tsecurity.de/de/3411418/it-nachrichten/as-se-trabaja-ya-en-espaa-para-impulsar-el-transporte-autnomo/ https://tsecurity.de/de/3411418/it-nachrichten/as-se-trabaja-ya-en-espaa-para-impulsar-el-transporte-autnomo/ Mon, 06 Apr 2026 17:16:53 +0200 📰 IT Nachrichten tsecurity.de

Para llegar al campus de la Universidad de Vigo (Uvigo) se necesita echar mano del coche o del transporte público. Solo unos pocos de sus centros se sitúan en el centro de la ciudad: la mayoría están en la ciudad universitaria que se levantó en los 90 en lo que hasta entonces eran montes. La dependencia de medios de transporte es, por tanto, incuestionable. Quizás por eso también este es un espacio con potencial para probar nuevos modelos de vehículos. Desde el inicio del año, el campus de Vigo está testeando cómo es la vida con un bus autónomo.

El vehículo mueve al estudiantado (y a quien quiera probarlo) con una línea que recorre el campus, una ciudad universitaria que “reúne las condiciones ideales: un entorno complejo, con usuarios diversos y necesidades reales de transporte de última milla”. Por allí circulan otros vehículos, peatones o bicicletas y la previsión del tiempo puede ser intensa (los primeros meses de este año fueron, de hecho, de intensas lluvias).

“La prueba del vehículo tiene una doble misión estratégica”, responden vía correo electrónico y a cuatro voces los responsables del proyecto. Como explican Francisco Sánchez Pons, director de Electrónica, Sistemas de Transporte Inteligente y Movilidad Inteligente del Centro Tecnológico de Automoción de Galicia (CTAG); Felipe Gil Castiñeira, catedrático de la UVigo y miembro del GrupoGTI – altanTTic; Ana Fernández Vilas, catedrática de la UVigo y miembro Grupo ICLAB – atlanTTic; y Javier Vázquez, responsable de movilidad inteligente de la subdivisión CCAM del CTAG, “nos permite realizar un piloto real para mejorar la movilidad del campus mediante una solución autónoma y sostenible”, pero también “constituye una pieza central en nuestras investigaciones sobre la ‘securización’ de las comunicaciones del vehículo conectado”.

El bus usa la red experimental 5G/6G del campus y permite ir más allá de las simulaciones de laboratorio. “Vamos a someter las soluciones de comunicación V2X del vehículo a pruebas controladas, validando los sistemas de detección de ataques sobre el terreno”. Al tiempo, están usando IA o tecnologías quantum ready, en esa mejora de la respuesta al tiempo real o a la seguridad. Así, testan tanto la parte de ciberseguridad como la de robustez operativa y uso de las redes, al tiempo que investigan sobre cómo responde el público a este tipo de servicios.  “Se trata, en definitiva, de una iniciativa de colaboración UVigo-CTAG que valida tecnología autónoma gallega de primer nivel, avanza en la frontera de la ciberseguridad 5G/6G y ofrece un servicio de alto valor a la comunidad universitaria”, concluyen sus responsables.

El proyecto vigués es llamativo, pero está lejos de ser el único en marcha. La propia ciudad fue, de hecho, también espacio para las pruebas del proyecto europeo In2ccam y su Vigo Living Lab puso a circular por las calles a coches autónomos para ver qué ocurría en situaciones de tráfico real. Sus conclusiones destacan su potencial para su uso en Europa, ya que al ser capaz de reconducir rutas y eliminar paradas innecesarias reducen la congestión del tráfico hasta en un 21%.

Autobús autónomo del Port de Barcelona.

Autobús autónomo del Port de Barcelona.

Port de Barcelona.

Probando el transporte autónomo

Las primeras pruebas de transportes autónomo arrancaron en España ya hace unos años. En 2022, el Port de Barcelona realizó un piloto de bus eléctrico autónomo con una ruta de 1,9 km por una zona con tráfico variado y complejidad en el recorrido. Barcelona repitió el año pasado, con otro testeo en el Eixample realizado por Renault y WeRide que permitía a la ciudadanía viajar gratis con un itinerario circular. Entonces, Vicente Milanés, director de innovación abierta del grupo Renault, ya confirmaba a La Vanguardia: “La tecnología está madura en un entorno muy complejo, con una gran interacción”.

A los ejercicios pasados se suman otros pilotos en marcha o a punto de arrancar. Madrid, por ejemplo, protagoniza unos cuantos. Ahora mismo, circula por Mercamadrid un autobús urbano de conducción autónoma, impulsado por el Ayuntamiento de Madrid y que tiene detrás a la empresa Alsa. El punto destacado de este proyecto es que supera la capacidad que, hasta ahora, solían manejar este tipo de buses (con 32 plazas frente a las 12 habituales), circulando igualmente por un entorno complejo. Alsa también opera en la ciudad desde 2020 un vehículo lanzadera de conducción autónoma en el campus de Cantoblanco de la Universidad Autónoma de Madrid.

Y, en el futuro no muy lejano, la capital podría contar con robotaxis. Todavía no tienen fecha, pero Uber ya ha adelantado que planea desplegar su flota autónoma antes del cierre de este año. La VTC ya opera este tipo de vehículos en algunas ciudades de Estados Unidos y de Oriente Próximo y quiere introducirlos a lo largo de este 2026 en Hong Kong, Houston, Múnich, Zúrich, Londres y Madrid. Madrid es, igualmente, una de las ciudades en las que Tesla está mostrando hasta finales de mayo (junto con Barcelona, Valencia, Sevilla y Málaga) su tecnología de conducción autónoma, aunque en este caso son viajes de demostración.

Todas estas pruebas podrían ser una punta de lanza de lo que está por llegar. El transporte autónomo se ha convertido en un tema candente tanto en la investigación académica como entre los intereses de la industria. La propia Asociación Española de Fabricantes de Automóviles y Camiones (ANFAC) acaba de firmar un acuerdo con la Fundación Ibercaja para impulsar el desarrollo tecnológico del coche conectado y autónomo. “El valor del vehículo del futuro no residirá únicamente en la producción, sino en la tecnología, los datos y el software”, decía en la presentación del convenio Josep M.ª Recasens, presidente de ANFAC. “Es en ese terreno donde España debe reforzar su posicionamiento para situarse en la vanguardia de la nueva movilidad”.

El trabajo no pasa solo por crear la tecnología o incorporarla, sino también por entender todas sus ramificaciones. Los investigadores del proyecto del bus vigués lo indican: “Este testeo nos enseña algo fundamental: la movilidad autónoma no es solo un reto tecnológico, sino un sistema técnico-social donde infraestructura, regulación y percepción ciudadana deben evolucionar conjuntamente”.

Autobús urbano de conducción autónoma impulsado por el Ayuntamiento de Madrid y Alsa y que ya circula por Mercamadrid.

Autobús urbano de conducción autónoma impulsado por el Ayuntamiento de Madrid y Alsa y que ya circula por Mercamadrid.

Foundry

En qué trabaja la industria

Aunque el coche autónomo parece material de ciencia ficción o el camino del transporte del futuro, lo cierto es que las fases iniciales de estas tecnologías ya están presentes en el día a día. Como apuntan las conclusiones del último Barómetro sobre Vehículo Autónomo y Conectado de ANFAC, el parque de vehículos ya “avanza hacia mayores niveles de automatización”.

Cada vez se incorporan más herramientas tech a los coches y el número de vehículos que no cuentan con alguna se va reduciendo. El 82% de los turismos comercializados en 2025 ya se sitúa en el nivel de conducción automatizada SAE 2 (la escala va del cero al 5, siendo el 4 y el 5 las mayores automatizaciones), pero podrían alcanzar el nivel 3 sin mucho problema. “La tecnología ya existe, se puede implementar, lo que falta es un marco regulatorio de circulación que permita su uso en nuestras ciudades y carreteras hasta el nivel SAE 4, prácticamente autónomo al 100%”, concluye en la nota de prensa de presentación del estudio José López-Tafall, director general de ANFAC.

España cuenta desde julio de 2025 con un marco normativo para los testeos. Esto llevó a que, en el último semestre de ese año y según datos de ANFAC, se hiciesen una decena de pruebas de vehículos automatizados y que 9 de ellas fuesen con coches con niveles “altamente automatizados”, esto es, muy autónomos. Pero ¿qué buscan exactamente esas pruebas y hacia dónde va la industria? “La movilidad del futuro no se basa solo en reducir emisiones, sino en integrar tecnología que mejore la seguridad, el confort y potencie las capacidades del vehículo”, afirma López-Tafall. “El valor de los coches del futuro no estará ni en el metal ni en el motor, sino en el software y en el dato”.

Los expertos del proyecto vigués apuntan que la industria busca lo práctico, que va de ayudar a la conducción en vehículos personales a solucionar (con robotaxis y shuffles autónomos “de última milla”) los problemas de movilidad en escenarios concretos. “El mercado ha evolucionado desde expectativas sobredimensionadas por la ciencia ficción hacia un enfoque más realista y orientado a casos de uso específicos”, indican. Al probarla en entornos controlados, se puede “madurar la tecnología y el modelo de negocio antes de su expansión a entornos urbanos complejos y una operativa de masas”.

“El valor de los coches del futuro no estará ni en el metal ni en el motor, sino en el software y en el dato”, recalca José López-Tafall, director general de ANFAC

Cuando esto pase, el cambio podría ser notable. “Creo que va a ser un cambio muy relevante, que va a tener un impacto tremendo”, pronostica Javier Goikoetxea, CEO de Next Mobility, que recuerda, eso sí, que “esto va a tomar tiempo”. “La tecnología nos va a permitir más que conducir en un viaje”, señala. “Será más eficiente al conducir en condiciones adversas”, ejemplifica. Esto es, de hecho, el gran punto sobre el que acaban hablando la mayoría de los análisis sobre la tecnologización de la flota. Las herramientas tech serán otros ojos, que permitirán responder mejor ante los problemas e imprevistos. Esto podría reducir accidentes o su gravedad.

Pero, igualmente, llegarán otros cambios, sociales o en modos de uso. “Seguramente se van a habilitar otros espacios dentro del automóvil, donde irás leyendo, jugando o viendo una película. Vamos a utilizar el transporte para hacer algo más que viajar”, señala Goikoetxea. El transporte autónomo también podría cubrir áreas problemáticas por falta de personal o necesidades crecientes (como la logística) o mejorar el transporte público, llegando a más zonas o flexibilizando los servicios. “Lo que está claro es que la movilidad autónoma se presenta hoy no como un sustituto del transporte tradicional, sino como un complemento, mejorando la oferta de servicios de movilidad”, explican los expertos de la UVigo.

Los retos del coche autónomo 

Con todo, y como ocurre con todas las revoluciones tecnológicas, el coche autónomo se enfrenta a unos cuantos obstáculos. “Hoy los retos son multidimensionales”, explican los responsables del proyecto vigués. “Por un lado, está el aspecto técnico, donde ya existe la tecnología, pero los esfuerzos ahora se dirigen a su robustez, escalabilidad y operabilidad, para pasar de algo que funciona a algo que realmente aporte un valor a nivel de servicio”, indican, y suman “el reto crítico de la ciberseguridad”. “Un vehículo autónomo es, en esencia, una infraestructura crítica en movimiento”, señalan.

Las voces de la industria hablan igualmente del marco normativo. La norma de 2025 ha sido un importante paso adelante, pero no debe ser el punto final. Como señalan los expertos vigueses, es importante que se armonice la normativa a nivel europeo y que se incluyan no solo las leyes de circulación sino también las de impacto tecnológico, como puede ser la de ciberseguridad.

“Antes seguramente no querríamos volar y ahora vemos que es el medio más seguro. Con el coche va a pasar algo parecido”, dice Javier Goikoetxea, CEO de Next Mobility

Goikoetxea añade que “nos cuesta cambiar la ley” cuando toca abordar las innovaciones tecnológicas, lo que podría crear una situación con dos mercados “muy aperturistas” (China y EE. UU.) y una Europa que no lo sea tanto. En ese contexto, denuncia, “no podemos competir”. “A los políticos les cuesta mucho cambiar las cosas y son ellos los que tienen que permitir que, por ejemplo, en España puedan existir vehículos autónomos de nivel 5. La ley permite nivel 3, pero no 5”, señala. Este experto en movilidad cree que las cosas están bastante resueltas a nivel ciberseguridad, porque la industria ya está obligada a cumplir elevados estándares con las certificaciones europeas que debe seguir.

Pero la tecnología o la ley no son los retos exclusivos. “Finalmente está el factor social, que es donde se decide la adopción o no de las nuevas tecnologías”, señalan los responsables del piloto del campus vigués. “De ahí la importancia y peso que tiene para nosotros el estar en contacto directo con los usuarios y hacerlos partícipes del futuro, recogiendo sus opiniones, ideas o percepciones”, señalan. “El desafío actual es generar confianza —tanto en la seguridad física como en la seguridad de la información— y diseñar servicios que respondan a necesidades reales”.

Goikoetxea, que se define como un “absoluto convencido”, apunta que la transición se hará poco a poco. “Antes seguramente no querríamos volar y ahora vemos que es el medio más seguro. Con el coche va a pasar algo parecido. Cuando empiecen a disminuir los accidentes diremos ‘pero si esto es maravilloso’”, indica, confiando en que el proceso parecerá más cómodo y abrirá la puerta hasta una nueva manera de visualizar la propiedad de los vehículos o su uso.  

]]> <![CDATA[La evolución del sector asegurador español ante la era de la IA: estrategia, gobernanza y el imperativo del riesgo prudencial]]> https://tsecurity.de/de/3411349/it-nachrichten/la-evolucin-del-sector-asegurador-espaol-ante-la-era-de-la-ia-estrategia-gobernanza-y-el-imperativo-del-riesgo-prudencial/ https://tsecurity.de/de/3411349/it-nachrichten/la-evolucin-del-sector-asegurador-espaol-ante-la-era-de-la-ia-estrategia-gobernanza-y-el-imperativo-del-riesgo-prudencial/ Mon, 06 Apr 2026 16:32:09 +0200 📰 IT Nachrichten tsecurity.de

El sector asegurador —en general, y en España en particular— se encuentra a las puertas de una fase de transformación que va más allá de la mera digitalización para adentrarse en una potencial reconfiguración estructural impulsada por la inteligencia artificial (IA). Este fenómeno, lejos de ser una tendencia coyuntural, apunta a consolidarse progresivamente como uno de los ejes centrales de las estrategias corporativas para los próximos años en el sector, proyectándose como un horizonte de cambio inminente.

Sin embargo, la implantación actual de estas tecnologías se manifiesta todavía con cautela en un sector prudente en el riesgo y fuertemente regulado, con diferencias también según el ramo de actividad. La Autoridad Europea de Seguros y Pensiones de Jubilación (EIOPA) publicó el pasado 2 de febrero un informe sobre el uso de la inteligencia artificial generativa (GenAI) en el sector asegurador europeo. El informe, basado en las respuestas de 347 empresas de 25 países, destaca una adopción en rápido aumento de la GenAI entre las aseguradoras europeas, con casi dos tercios que ya han comenzado a usar la tecnología (si bien la mayoría se encuentran todavía en fase de prueba de concepto), lo que indica una implantación prudente y controlada, así como un importante potencial de crecimiento futuro. La mayoría de los casos de uso comunicados (64%) se centran en herramientas de productividad tipo back-end (extracción de datos de facturas, grabaciones de audio o informes médicos, generación de contenido para correos electrónicos, contratos o materiales de marketing, etc.). El uso mayoritario restante corresponde a desarrollo de aplicaciones de IA de última generación orientadas al cliente, como los chatbots. Por ramos, Vida presenta una penetración algo más moderada que en seguros de No Vida, reflejando la cautela inherente a productos con horizontes temporales de larga duración y una carga regulatoria más pesada. Aunque EIOPA no muestra datos específicos del mercado español, parece que aquí el grado de adopción sería algo superior a nuestros vecinos, tal y como muestran otros estudios previos de Minsait. No obstante, estos datos reflejan el uso de IA general (GenAI + clásica), no específicamente generativa.

En este escenario, para un director de Estrategia y Gobierno de la IA (Chief AI Officer o CAIO) en el entorno asegurador español, se plantea una dualidad compleja: la necesidad de capitalizar las eficiencias disruptivas mientras se navega en un ecosistema de riesgo prudencial donde la transparencia y la explicabilidad no son opciones, sino mandatos regulatorios estrictos. A esta complejidad se suma un factor clave: la inversión necesaria dista mucho de ser trivial. No sólo implica integrar modelos avanzados en infraestructuras heredadas, sino también incorporar talento especializado capaz de gestionar nuevas arquitecturas tecnológicas y perfiles adicionales en ámbitos como la planificación, la regulación o el ‘delivery’ de soluciones.

La arquitectura de la disrupción: IA generativa y el auge de los sistemas agente

La distinción entre la IA tradicional y las nuevas fronteras de la IA generativa y agentiva resulta clave para comprender el cambio de paradigma que podría materializarse en los próximos años. Mientras que la IA convencional se ha venido centrando históricamente en el análisis predictivo y la clasificación de datos estructurados, la IA generativa permite introducir la capacidad de interactuar con grandes volúmenes de datos no estructurados, como contratos, informes periciales o comunicaciones con clientes. No obstante, la verdadera revolución —que ya se vislumbra— es la transición hacia los agentes autónomos. Estos sistemas no sólo generan contenido, sino que poseen la capacidad de descomponer problemas complejos, razonar sobre objetivos y ejecutar flujos de trabajo de manera proactiva con una mínima intervención humana.

El impacto real de la IA en la cadena de valor

La IA generativa y los agentes autónomos van a redefinir cada eslabón de la cadena de valor aseguradora, permitiendo una transición desde modelos reactivos hacia una gestión proactiva del riesgo. En el ámbito de la suscripción y la evaluación de riesgos, la IA va a permitir procesar rápidamente grandes volúmenes de datos externos e internos para tomar decisiones más precisas y personalizadas. Esta capacidad de análisis predictivo es esencial para ofrecer cotizaciones instantáneas y coberturas dinámicas que se ajusten al perfil del cliente en tiempo real.

La revolución en la gestión de siniestros y detección de fraude

Pero, con toda seguridad, es en la gestión de siniestros donde el beneficio económico directo va a ser más evidente. La integración de IA permitirá una automatización que reduce drásticamente los tiempos de respuesta. Según un estudio de Shift Technology (empresa puntera del sector ‘InsurTech’), casos de uso avanzados demuestran que la IA puede alcanzar una precisión del 95% en la automatización de siniestros de baja complejidad. Mediante el uso de agentes autónomos, el tiempo de tramitación de un siniestro puede reducirse de semanas a horas, mejorando la satisfacción del cliente de manera exponencial.

La detección del fraude es otro pilar crítico. Según el mismo estudio, los sistemas de IA ya analizan patrones y anomalías en los datos para identificar situaciones sospechosas con una precisión documentada del 93%. En el contexto español, donde el fraude supone una carga significativa para la mutualidad de asegurados, el uso de GenAI (combinada con otros modelos de aprendizaje no supervisado) para analizar inconsistencias entre documentos y detalles de la pérdida puede convertirse en una herramienta fundamental para proteger la rentabilidad de las carteras.

Atención al cliente e “hiperpersonalización” de pólizas

Por otro lado, y en línea con el estudio de EIOPA, uno de los ámbitos donde ya se observa una mayor madurez y grado de adopción es en la utilización de chatbots inteligentes y asistentes virtuales potenciados por IA (incluyendo modelos de lenguaje naturales, principalmente generativos), para atender consultas de clientes de forma inmediata. Además, mediante análisis de datos de clientes, la IA ayuda a identificar preferencias y ofrecer productos o coberturas personalizadas a cada perfil. Esto se traduce en respuestas más rápidas y pólizas más ajustadas a las necesidades de cada cliente, incrementando la satisfacción y fidelización de los asegurados.

El marco regulatorio: AI Act, DORA y Solvencia II

La innovación con IA en el seguro español navega en un mar de normativas cada vez más denso. El Reglamento de IA de la Unión Europea (AI Act), de implantación secuencial desde agosto de 2024, establece una clasificación de riesgos que impacta directamente en las operaciones aseguradoras. El primer hito, ya cumplido, fue descartar los Sistemas de “Riesgo Prohibido” (febrero de 2025). Sin embargo, el uso de la IA para la evaluación de riesgos y la fijación de precios en seguros de vida y salud ha sido recogido en el Anexo III del AI ACT dentro de la categoría de “Servicios Esenciales” y por tanto etiquetado como de “Alto Riesgo”, entendiendo que dicha finalidad puede tener impacto en los derechos fundamentales de las personas físicas. Estos Sistemas conllevan obligaciones estrictas en materia de gobernanza de datos, documentación técnica y supervisión humana, entre otras. Y para añadir más complejidad —si cabe—, la definición de “Sistema IA” que hace el Reglamento puede alcanzar a modelos tradicionales, tales como el cálculo actuarial o los modelos lineales generalizados (GLM), que llevan siendo utilizados durante más de 70 años en el sector. Es imperativo resolver esta ambigüedad regulatoria, ya que puede suponer un notable freno a la innovación y generar una duplicidad de cargas sobre procesos ‘core’ del sector, más que consolidados y auditados.

A este marco se suma el Reglamento de Resiliencia Operativa Digital (DORA), que obliga a las entidades financieras, incluidas las aseguradoras, a garantizar que sus infraestructuras digitales —incluidas aquellas que soportan IA— sean resistentes ante incidentes y ciberamenazas. La interdependencia entre la IA y la ciberseguridad es bidireccional: mientras la IA mejora la capacidad de detección de amenazas, también se convierte en un vector de ataque que requiere protecciones específicas y una monitorización constante de las vulnerabilidades.

Enfoque de riesgo prudencial y el desafío de la “caja negra”

A pesar de los beneficios evidentes, la adopción de la IA en el sector asegurador español se rige por un principio de prudencia extrema. El paraguas de Solvencia II, bajo la supervisión de la Dirección General de Seguros y Fondos de Pensiones (DGSFP), exige que cualquier innovación sea compatible con la estabilidad financiera y la protección del consumidor. El concepto de “riesgo prudencial” adquiere aquí una relevancia máxima: las aseguradoras deben mantener un perfil de riesgo conservador y asegurar que el uso de tecnologías emergentes no comprometa su adecuación de capital ni su liquidez.

En este sentido, otro de los grandes desafíos que conlleva la aplicación de la IA en el ámbito asegurador es el carácter de “caja negra” de muchos modelos avanzados, especialmente los basados en aprendizaje profundo (deep learning) e IA generativa. En un sector donde las decisiones sobre primas, coberturas y denegaciones de siniestros deben ser justificables ante cliente y regulador, la opacidad algorítmica es inasumible. EIOPA ha enfatizado que la transparencia y la explicabilidad son principios innegociables para una IA fiable. Estos aspectos son, además, un requerimiento regulatorio por parte del AI Act en los Sistemas de Alto Riesgo.

Gobernanza de datos: el cimiento de una IA responsable

Para que la IA despliegue su potencial bajo un prisma prudencial, la gobernanza de datos se convierte en la prioridad número uno. EIOPA ha establecido principios claros: los datos utilizados para entrenar modelos de IA deben ser completos, representativos y estar libres de sesgos discriminatorios. En el contexto de la Directiva de Distribución de Seguros (IDD), las aseguradoras españolas tienen la obligación de actuar con honestidad y profesionalidad, lo que implica que el uso de la IA debe priorizar el interés del cliente y evitar cualquier forma de exclusión financiera injustificada.

El CAIO debe liderar la implementación de políticas de gobernanza de datos que aseguren que la información sea “apropiada” para su propósito. Esto incluye no solo la calidad técnica del dato, sino también su dimensión ética. La trazabilidad de los datos, desde su origen hasta su procesamiento por el algoritmo, es un requisito esencial para cumplir con las expectativas de supervisión de la DGSFP y para garantizar la soberanía del conocimiento dentro de la organización.

Tendencias emergentes: computación cuántica e IoT

Mirando hacia un futuro un paso más allá, hay que considerar el potencial que va a aportar a la IA otras tecnologías disruptivas. La computación cuántica se perfila como un acelerador masivo de los algoritmos de aprendizaje automático, permitiendo el procesamiento de conjuntos de datos masivos de manera mucho más eficiente para la tarificación de riesgos complejos. Aunque todavía en fase de investigación, se espera que en un horizonte de unos cinco años la computación cuántica empiece a utilizarse en servicios habituales de gestión de riesgos catastróficos y optimización de carteras.

Por otro lado, la integración de la IA con el Internet de las Cosas (IoT) —en hogares conectados, vehículos telemáticos, dispositivos de salud… y siempre respetando los derechos fundamentales de las personas físicas, según establece el AI Act—, permitirá a las aseguradoras pasar de ser pagadores de siniestros a ser gestores de prevención. Los agentes autónomos podrán interactuar con estos datos en tiempo real para sugerir cambios de comportamiento que reduzcan la probabilidad de un siniestro, alineando los intereses de la aseguradora con la seguridad y bienestar del cliente.

Conclusiones: la ruta hacia un seguro más inteligente y prudente

La transformación del sector asegurador español —y global— mediante la IA es un proceso de cambio estructural, una evolución significativa que ha de recorrerse para aprovechar el pleno potencial de las nuevas tecnologías, marcado por la necesidad de eficiencia y la exigencia de responsabilidad. El impacto real, aún incipiente, ya comienza a vislumbrarse en la reducción de tiempos de tramitación, la precisión en la detección del fraude y una personalización del servicio sin precedentes. Sin embargo, el éxito sostenible de esta transición dependerá de la capacidad de las entidades para integrar la innovación dentro de un marco de riesgo prudencial sólido.

Para el CAIO, los imperativos son claros:

  • Priorizar la gobernanza: la IA es tan buena como los datos que la alimentan y la estructura que la supervisa. Establecer roles y responsabilidades claros entre las funciones de tecnología, riesgos, cumplimiento y protección de datos es esencial.
  • Fomentar la transparencia: ante el riesgo de “caja negra”, las aseguradoras deben invertir en tecnologías de explicabilidad y mantener siempre una supervisión humana efectiva en las decisiones de alto impacto.
  • Gestionar la escala: pasar de la experimentación a la orquestación masiva de agentes autónomos requiere una infraestructura resiliente y alineada con normativas como DORA.
  • Preservar el conocimiento: la soberanía tecnológica será el factor diferencial de las aseguradoras líderes, preservando que el corazón de la inteligencia de negocio permanezca como un activo estratégico propio.

En última instancia, la IA no sustituye la prudencia del asegurador, sino que la potencia. Al dotar a las entidades de herramientas para comprender mejor el riesgo y servir con mayor agilidad al cliente, la tecnología refuerza la misión fundamental del sector: actuar como la red de seguridad de la sociedad en un entorno cada vez más complejo y digital. Sólo si la innovación audaz y la prudencia regulatoria coexisten y se retroalimentan se podrá crear valor real y duradero.

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Jesús Gil Jaime, responsable de Riesgos de la Oficina Corporativa de Estrategia en Inteligencia Artificial de Ibercaja.

Jesús Gil Jaime es responsable de Riesgos de la Oficina Corporativa de Estrategia en Inteligencia Artificial de Ibercaja. Formado en Estadística, Matemáticas, Big Data e IA, actualmente es doctorando por la Universidad de Zaragoza en Métodos de Inteligencia Artificial aplicados al análisis y predicción de Series Temporales en Economía.

]]> <![CDATA[Multi-agent is the new microservices]]> https://tsecurity.de/de/3410675/ai-nachrichten/multi-agent-is-the-new-microservices/ https://tsecurity.de/de/3410675/ai-nachrichten/multi-agent-is-the-new-microservices/ Mon, 06 Apr 2026 11:02:49 +0200 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de

We just can’t seem to help ourselves. Our current infatuation with multi-agent systems risks mistaking a useful pattern for an inevitable future, just as we once did with microservices. Remember those? For some good (and bad) reasons, we took workable applications, broke them into a confusing cloud of services, and then built service meshes, tracing stacks, and platform teams just to manage the complexity we’d created. Yes, microservices offered real advantages, as I’ve argued. But also, you don’t need to “run like Google” unless you actually have Google’s problems. (Spoiler alert: You don’t.)

Now we’re about to make the same mistake with AI.

Every agent demo seems to feature a planner agent, a researcher agent, a coder agent, a reviewer agent, and, why not? an agent whose sole job is to feel good about the architecture diagram. This doesn’t mean multi-agent systems are bad; they’re simply prescribed more broadly than is wise, just as we did with microservices.

So when should you embrace a multi-agent approach?

A real pattern, with a hype tax

Even the companies building the frontier models are practically begging developers not to use them promiscuously. In its 2024 guide to building effective agents, Anthropic explicitly recommends finding “the simplest solution possible” and says that might mean not building an agentic system at all. More pointedly, Anthropic says that for many applications, optimizing single LLM calls with retrieval and in-context examples is usually enough. It also warns that frameworks can create layers of abstraction that obscure prompts and responses, make systems harder to debug, and tempt developers to add complexity when a simpler setup would suffice. Santiago Valdarrama put the same idea more bluntly: “Not everything is an agent,” he stresses, and “99% of the time, what you need is regular code.”

That’s not anti-agent. It’s engineering discipline.

OpenAI lands in roughly the same place. Its practical guide recommends maximizing a single agent’s capabilities first because one agent plus tools keeps complexity, evaluation, and maintenance more manageable. It explicitly suggests prompt templates as a way to absorb branching complexity without jumping to a multi-agent framework. Microsoft is similarly blunt: If the use case does not clearly cross security or compliance boundaries, involve multiple teams, or otherwise require architectural separation, start with a single-agent prototype. It even cautions that “planner,” “reviewer,” and “executor” roles do not automatically justify multiple agents, because one agent can often emulate those roles through persona switching, conditional prompting, and tool permissioning. Google, for its part, adds a particularly useful nuance here, warning that the wrong choice between a sub-agent and an agent packaged as a tool can create massive overhead. In other words, sometimes you don’t need another teammate. You need a function with a clean contract.

Microsoft makes one more point that deserves extra attention: Many apparent scale problems stem from retrieval design, not architecture. So, before you add more agents, fix chunking, indexing, reranking, prompt structure, and context selection. That isn’t less ambitious. It is more adult. We learned this the hard way with microservices. Complexity doesn’t vanish when you decompose a system. It relocates. Back then, it moved into the network. Now it threatens to move into hand-offs, prompts, arbitration, and agent state.

Distributed intelligence is still distributed

What could have been one strong model call, retrieval, and a few carefully designed tools can quickly turn into agent routing, context hand-offs, arbitration, permissioning, and observability across a swarm of probabilistic components. That may be worth it when the problem is truly distributed, but often it’s not. Distributed intelligence is still distributed systems, and distributed systems aren’t cheap to build or maintain.

As OpenAI’s evaluation guide warns, triaging and hand-offs in multi-agent systems introduce a new source of nondeterminism. Its Codex documentation says subagents are not automatic and should only be used when you explicitly request parallel agent work, in part because each subagent does its own model and tool work and therefore consumes more tokens than a comparable single-agent run. Microsoft makes the same point in enterprise language: Every agent interaction requires protocol design, error handling, state synchronization, separate prompt engineering, monitoring, debugging, and a broader security surface.

Modularity, yes. But don’t pretend that modularity will be cheap.

This is why I suspect most teams that think they need multiple agents actually have a different problem. Their tools are vague, their retrieval is weak, their permissions are too broad, and their repositories are under-documented. Guess what? Adding more agents doesn’t fix any of that. It exacerbates it. As Anthropic explains, the most successful implementations tend to use simple, composable patterns rather than complex frameworks, and for many applications a single LLM call with retrieval and in-context examples is enough.

This matters even more because AI makes complexity cheap. In the microservices era, a bad architectural idea was at least constrained by the effort required to implement it. In the agent era, the cost of sketching yet another orchestration layer, another specialized persona, another hand-off, or another bit of glue code is collapsing. That can feel liberating even as it destroys our ability to maintain and manage systems over time. As I’ve written, lower production costs don’t automatically translate into higher productivity. They often just make it easier to manufacture fragility at scale.

Earn the extra moving parts

This also brings us back to a point I’ve made for years about hyperscaler architecture. Just because Google, Amazon, Anthropic, or OpenAI do something doesn’t mean you should too, because you don’t have their problems. Anthropic’s research system is impressive precisely because it tackles a hard, open-ended, breadth-first research problem. Anthropic is also candid about the cost. In its data, agents used about four times more tokens than chat interactions, while multi-agent systems used about 15 times more. The company also notes that most coding tasks are not a particularly good fit because they offer fewer truly parallelizable subtasks, and agents are not yet especially good at coordinating with one another in real time.

In other words, even one of the strongest public examples of multi-agent success comes with a warning label attached. It’s not quite “abandon hope, all ye who enter here, but it’s definitely not “do as I’m doing.”

The better question is “What’s the minimum viable autonomy for this job?” Start with a strong model call. If that isn’t enough, add retrieval. Still not enough? Add better tools. If you need iteration, wrap those tools in a single agent loop. If context pollution becomes real, if independent tasks can truly run in parallel, or if specialization materially improves tool choice, then and only then start “earning” your second agent. If you can’t say which of those three problems you are solving, you probably don’t need another agent. Don’t believe me? All of the top purveyors of agent tools (Anthropic, OpenAI, Microsoft, Google) converge on this same counsel.

So yes, multi-agent is the new microservices. That is both a compliment and a warning. Microservices were powerful when you had a problem worth distributing. Multi-agent systems are powerful when you have a problem worth decomposing. Most enterprise teams don’t, at least not yet. Many others never will. Instead, most need one well-instrumented agent, tight permissions, strong evaluations, boring tools, and clear exit conditions. The teams that win with agentic AI won’t be those that reach for the fanciest topology first. Instead, they’ll be disciplined enough to earn every extra moving part and will work hard to avoid additional moving parts for as long as possible. In the enterprise, boring is still what scales.

]]> <![CDATA[El 80% de los Gobiernos implementará agentes de IA en 2028 para automatizar la toma de decisiones rutinarias]]> https://tsecurity.de/de/3366863/it-nachrichten/el-80-de-los-gobiernos-implementar-agentes-de-ia-en-2028-para-automatizar-la-toma-de-decisiones-rutinarias/ https://tsecurity.de/de/3366863/it-nachrichten/el-80-de-los-gobiernos-implementar-agentes-de-ia-en-2028-para-automatizar-la-toma-de-decisiones-rutinarias/ Fri, 20 Mar 2026 14:16:47 +0100 📰 IT Nachrichten tsecurity.de

Al menos el 80% de los Gobiernos implementará agentes de IA para automatizar la toma de decisiones rutinarias, mejorando la eficiencia y la prestación de servicios para 2028.

Es la conclusión a la que llega Gartner en su último estudio. No obstante, la obtención de decisiones más rápidas, coherentes y explicables a gran escala pasa porque los directores de sistemas de información (CIO) den un giro hacia modelos operativos centrados en la toma de decisiones, al tiempo que protegen la confianza pública.

Daniel Nieto, analista director sénior de Gartner, considera que estos profesionales de las administraciones públicas se ven sometidos a una presión cada vez mayor para integrar la IA en las capacidades de toma de decisiones de forma rápida y responsable.

De hecho, considera que “el auge de la IA multimodal, junto con los sistemas conversacionales y de agentes, ha ampliado lo que las organizaciones públicas pueden automatizar, comprender y anticipar”.

De todas formas, para lograr ese resultado es necesario salvar una importante barrera para el valor de la IA en el sector público, como es la fragmentación. En este sentido, según una encuesta de Gartner realizada el verano pasado, el 41% de los encuestados citó las estrategias aisladas y el 31% los sistemas heredados como retos clave para la adopción e implementación de soluciones digitales”.

Por eso Nieto considera que “la modernización tecnológica por sí sola no ha resuelto estos problemas”.

La gobernanza debe pasar de los modelos a las decisiones

Los enfoques de gobernanza también deben evolucionar a medida que la IA pasa de la fase experimental a integrarse profundamente en la toma de decisiones. De manera tradicional, la gobernanza de la IA se ha centrado en la gestión de modelos, datos y algoritmos.

Pero ahora resulta que la inteligencia de decisión (DI) ha desplazado este enfoque hacia la gobernanza de las propias decisiones, por ejemplo, en cómo se diseñan, ejecutan, supervisan y auditan. Un cambio especialmente crítico en el sector público, donde la legitimidad pública se basa en la transparencia y la equidad.

Volviendo a la encuesta de Gartner, el 39% de los encuestados citó la mejora del servicio y la satisfacción de los ciudadanos como razones principales para invertir en fomentar la confianza de los ciudadanos. En este sentido, lo que la DI ofrece es una base estructural para hacer operativa esta confianza al hacer que las vías de decisión sean explícitas y auditables.

Para Nieto, “al gobernar las decisiones, en lugar de limitarse a componentes aislados de IA, los Gobiernos pueden equilibrar mejor la automatización con el juicio humano, especialmente en contextos de alto riesgo o que afectan a los derechos. Los sectores regulados y los Gobiernos no pueden basarse en sistemas opacos de “caja negra” para tomar decisiones trascendentales. Gracias a la DI, se eleva la explicación de un requisito técnico a un imperativo de gobernanza”.

Dada la necesidad de transparencia en la toma de decisiones, de cara a 2029 el 70% de los organismos gubernamentales exigirán mecanismos de IA explicable (XAI) y de intervención humana en el bucle (HITL) para todas las decisiones automatizadas que afecten a la prestación de servicios a los ciudadanos, según establece Gartner. Hay que en cuenta que los diseños de XAI y HITL son fundamentales para la DI en el sector público, al garantizar que la lógica de las decisiones pueda inspeccionarse, explicarse y cuestionarse. Y lo más importante: permite a los seres humanos conservar la autoridad sobre las excepciones, las apelaciones y los casos de alto riesgo, a la vez que mantiene la rendición de cuentas incluso a medida que aumenta la automatización.

La confianza de los ciudadanos, un motor clave de la transformación digital

El estudio de Gartner también determina que, más allá de la eficiencia, la clave de la transformación digital reside en la confianza de los ciudadanos en la capacidad del gobierno para prestar servicios eficaces. En este sentido, el 50% de los encuestados del sector público citó la mejora de la experiencia del ciudadano como una de sus tres principales prioridades.

Nieto no puede ser más claro: “A medida que la IA y la inteligencia de decisión automatizan y agilizan cada vez más la prestación de servicios, la noción tradicional de “experiencia del ciudadano” evoluciona”.

“Cuando los ciudadanos reciben automáticamente del Gobierno lo que necesitan —prosigue—, las interacciones directas pueden disminuir, lo que hace que la confianza en la fiabilidad, la equidad y la transparencia del sistema sea aún más crítica. Dado que la confianza es tan imprescindible en estas situaciones, la capacidad predictiva para anticipar necesidades potenciales podría redefinir la forma en que se prestan los servicios digitales del gobierno”.

En resumidas cuentas, los gobiernos pueden rediseñar los flujos de decisión en los servicios de atención al ciudadano, pasando de interacciones reactivas y basadas en procesos a una participación proactiva y personalizada gracias a la DI. El resultado es una mejor coherencia y una reducción de los retrasos, así como un refuerzo de la percepción de equidad y un fomento la confianza pública, incluso cuando es menos frecuente el contacto directo con el personal gubernamental.

]]> <![CDATA[¿Qué ocurre si la hoja de ruta de S/4HANA de SAP no se adapta a las necesidades de los CIO?]]> https://tsecurity.de/de/3361699/it-security-nachrichten/qu-ocurre-si-la-hoja-de-ruta-de-s4hana-de-sap-no-se-adapta-a-las-necesidades-de-los-cio/ https://tsecurity.de/de/3361699/it-security-nachrichten/qu-ocurre-si-la-hoja-de-ruta-de-s4hana-de-sap-no-se-adapta-a-las-necesidades-de-los-cio/ Thu, 19 Mar 2026 11:49:35 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La noticia de The Register de la negativa de Kingfisher a migrar a SAP S/4HANA se expandió por Internet a finales de 2025. El gigante minorista —que trasladó su sistema ECC principal a Google Cloud con el apoyo de Rimini Street y añadió IA, personalización y motores de recomendación— ya está viendo los frutos. “Es un ejemplo perfecto de una evaluación del coste y el riesgo de seguir con SAP”, afirma John Burns, director de sistemas y controles financieros en Summit BHC. “En algún momento tendrán que dar un paso, pero se han dado un respiro a una fracción del coste”, añade el directivo, que lleva décadas especializándose en transformaciones de ERP.

La fecha límite de SAP en 2027 para el fin del soporte técnico estándar para ECC está generando dudas y confusión mientras los directores de sistemas de información (CIO) sopesan el cambio a S/4 HANA a través de Rise, el paquete de ERP por suscripción basado en la nube de SAP. Existe la promesa de la automatización mediante IA, una mayor escalabilidad e innovación futura, pero las incertidumbres en cuanto a los costes, la pérdida de personalizaciones y otros cambios están haciendo que el caso de negocio resulte difícil de justificar para algunos CIO.

“Los directores de sistemas de información deberían evaluar la hoja de ruta de SAP de la misma manera que evalúan cualquier otra decisión empresarial: preguntándose si tiene sentido. La transición de ECC a S/4 requiere una reimplementación completa, lo que puede resultar caro y disruptivo”, afirma Burns.

Esto también plantea la cuestión de si se está produciendo un cambio más amplio. A medida que la IA autónoma despega y las organizaciones buscan más flexibilidad, la actualización total del ERP no es la única opción. “La era de un único ERP monolítico que intenta gestionar todas las funciones está siendo sustituida por plataformas ágiles y modulares que reflejan mejor cómo funcionan las empresas en un mundo cada vez más dinámico”, afirma Amit Basu, CIO y CISO de International Seaways.

Quizá sea el momento de reevaluar si una migración obligatoria se ajusta a la arquitectura a largo plazo y si las alternativas nativas de la nube o componibles ofrecen una mayor agilidad. “Los CIO deben evaluar la flexibilidad, la transparencia de los costes a largo plazo y la alineación con su estrategia digital”, sugiere Basu.

La dinámica cambiante de la modernización del ERP

La modernización de SAP suele ser compleja debido a las numerosas personalizaciones, los importantes costes de migración y el esfuerzo organizativo necesario para rediseñar los procesos. “Estos retos suelen empujar a las empresas a considerar una modernización por fases, modelos híbridos o ampliaciones específicas en lugar de un único cambio a gran escala”, afirma Basu.

Basu y su equipo implementaron el ERP en la nube de Oracle en 2018, y ahora el objetivo es maximizar el valor del núcleo moderno mejorando los procesos, reforzando los datos y añadiendo nuevas funcionalidades a través de API. “La tendencia se inclina hacia mantener un núcleo financiero sólido y ampliar las capacidades mediante módulos especializados, en lugar de depender de un único sistema monolítico”, afirma. A medida que se acelera la adopción de la IA, especialmente en torno a los flujos de trabajo agenticos, la automatización y la toma de decisiones basada en datos, las organizaciones buscan más agilidad y flexibilidad en su plataforma ERP. Es posible que las plataformas ERP monolíticas y las transformaciones de ‘gran impacto’ ya no sean adecuadas para todas las organizaciones.

“Si ECC es estable y la ‘actualización’ no ofrece ventajas significativas, no hay necesidad de seguir adelante con la transición. No te estás quedando atrás; estás siendo práctico”, afirma Burns, de Summit. Su consejo para los CIO es que identifiquen cómo el plan de SAP aborda sus problemas o si se trata más bien de una estrategia de ventas. “En última instancia, el enfoque debe centrarse en resistir las presiones externas, ignorar los plazos arbitrarios y elegir el camino que realmente beneficie a tu negocio, no solo al proveedor”, afirma.

Burns cree que optar por no realizar la migración total a SAP en este momento es una decisión práctica que reconoce que hay opciones. “Buscar alternativas a SAP no debe considerarse una medida drástica”, explica a esta publicación.

Lo que está claro es que la modernización del ERP es más que una actualización tecnológica: es una decisión organizativa estratégica. “Muchos CIO lo ven como una oportunidad para reevaluar si una migración obligatoria se ajusta a su arquitectura a largo plazo y si las alternativas nativas de la nube o componibles ofrecen mayor agilidad”, afirma Basu. Han surgido tres grandes vías: modernizar en torno a ECC, adoptar una arquitectura componible o evaluar plataformas ERP alternativas.

Mantener el núcleo e innovar en los márgenes

Una de las opciones, según los expertos, es “innovar en los márgenes”, lo que implica conservar SAP ECC como núcleo estable y modernizar otros elementos. Este enfoque puede resultar atractivo para las organizaciones que desean reinvertir el tiempo y los fondos ahorrados en innovación, al tiempo que se dan un margen para una eventual transición a S/4HANA.

Burns recomienda a las organizaciones mantener los sistemas ERP centrales “lo más básicos posible” para reducir las personalizaciones, facilitar las actualizaciones y utilizar sistemas externos para la IA y otras funciones avanzadas. “Se pueden extraer los datos del ERP, por ejemplo, mediante SQL a BigQuery, y luego desarrollar agentes de IA que accedan a esos datos transaccionales y se conviertan, en la práctica, en la cara visible del sistema ERP”. Pero subraya que hay que tener la casa en orden para que esto funcione, y que este enfoque no es un atajo hacia la innovación.

“Si tus datos están desordenados o tus procesos son inconsistentes, separar las capas no lo solucionará. El núcleo sigue teniendo que estar limpio, y la interfaz sigue teniendo que estar regulada. Cuando esas piezas están en su sitio, el enfoque funciona muy bien”, afirma Burns. Esta ‘fase cero’ es la fase preparatoria crítica en la que las personas, los procesos, los datos y las políticas deben estar estandarizados y totalmente alineados; de lo contrario, surgirán problemas. “Esos datos son su punto de partida y necesita datos buenos, limpios y fiables en los que todo el mundo confíe para incorporarlos a su nuevo sistema”, afirma.

Joe Locandro, director de sistemas de información global de Rimini Street, cree que el término ‘heredado’ ayuda a los proveedores de software a fomentar las actualizaciones, pero lo más nuevo no siempre es lo mejor. En resumen, la longevidad debe considerarse una característica positiva, no un defecto. “Sistemas como SAP son robustos y valiosos, y la modernización no siempre significa abandonarlos”. Cree que se trata de un cambio de paradigma en la forma de pensar, e insta a los CIO a ver el valor de adaptarse de forma incremental y mantener la flexibilidad, así como a maximizar el valor de su sistema existente. “Tienes un activo en tus libros que puedes mantener en funcionamiento hasta 2040 o más allá, pero si renuncias a las licencias perpetuas, no hay vuelta atrás”, explica Locandro a la cabecera CIO. “Saca el máximo partido al activo y construye a partir de él”.

Locandro sugiere que las funciones de back office, como finanzas y RR. HH., son estables y adecuadas para mantenerlas en las instalaciones, mientras que otras pueden trasladarse a la nube. “El comercio electrónico y otras funciones que experimentan picos de carga probablemente se adapten bien a un entorno en la nube, porque puedes ampliar la capacidad muy rápidamente y utilizar solo lo que necesitas”, explica.

“Puedes tener un Oracle, un SAP o lo que sea en la base y añadir nuevas pantallas desarrolladas a través de ServiceNow o Microsoft y nuevos flujos de trabajo en la parte superior. Es un sistema sin interfaz. Toda la innovación, los flujos de trabajo y las pantallas no se parecen en nada a las antiguas pantallas verdes y los botones de SAP. Innova en la parte superior a la velocidad y al coste que puedas permitirte y sigue por este camino hasta que empieces a eliminar elementos de la base porque has construido tanta funcionalidad en la parte superior”, recomienda.

El camino hacia el ERP modular

La lógica de los últimos 20 años ha sido que la consolidación y la estandarización en TI reducen los costes, pero eso ha cambiado a medida que las organizaciones buscan una mayor flexibilidad para adaptarse a las condiciones cambiantes y a las nuevas tecnologías.

El ERP modular, un término popularizado por primera vez por Gartner, desacopla procesos o servicios específicos del núcleo del ERP, lo que permite a las organizaciones añadir funcionalidades según sea necesario, dentro o fuera del ecosistema del proveedor. Está despertando interés a medida que los directores de sistemas de información (CIO) replantean su enfoque de la modernización de SAP.

SAP ha adoptado la componibilidad con servicios modulares como SuccessFactors, analítica y su Business Technology Platform. Sin embargo, la fecha límite de SAP y la explosión de la IA han aumentado el interés por un enfoque verdaderamente componible que evite el bloqueo de proveedores y los costes y limitaciones que ello conlleva.

Una reciente encuesta de Rimini Street reveló que el 83% de los encuestados ve valor en los enfoques componibles para un acceso más rápido a tecnologías emergentes como la IA, mientras que el 94 % destaca la libertad de elegir las soluciones que mejor se adapten a cada necesidad empresarial. “Los CIO y la dirección se han dado cuenta de que, aunque se tenga el menor coste operativo, se ha renunciado a la flexibilidad, la rapidez de comercialización y la innovación, y en un mundo digitalizado, eso es lo que más importa. Creo que ese punto de inflexión cambió en los últimos años, especialmente con la IA”, afirma Locandro.

Basu coincide en que un enfoque componible reduce la dependencia de un único proveedor y permite que los sistemas ERP evolucionen de forma continua en lugar de mediante revisiones disruptivas. “El futuro no lo definirá SAP ni ningún proveedor único. El ERP componible representa el nuevo modelo en el que el ERP es un ecosistema de aplicaciones modulares basadas en la nube que se integran a través de API”, reflexiona Basu. “Las empresas conservan un sólido núcleo financiero y de datos, mientras que las compras, la planificación, el análisis y la automatización son los mejores candidatos para las extensiones modulares. Las API permiten que estos componentes coexistan sin alterar el núcleo”, añade.

También abre la puerta a la innovación a través de la IA. En particular, la IA agentiva está acelerando el cambio hacia el ERP componible porque puede coordinar el trabajo entre múltiples herramientas sin necesidad de un único proveedor para todo. “Los flujos de trabajo agentivos prosperan en arquitecturas con acceso abierto a los datos y API sólidas”, continúa Basu.

Burns sugiere que procesos como el ‘procure-to-pay’ pueden modularizarse y ejecutarse fuera del sistema ERP, con los datos necesarios reintroducidos en él. “Casi puede modularse a sí mismo, lo que significa que te ocupas de la parte de compras, de la parte de cuentas por pagar y, luego, de la parte de pagos por separado”. Está explorando este enfoque en aplicaciones del mundo real. “Estoy estudiando la posibilidad de crear un procesamiento de cuentas por pagar basado en IA en el que se obtuvieran las facturas, se leyeran y luego se introdujeran en el sistema ERP, y esto se haría completamente fuera del ERP, pero sin dejar de introducir los datos”, afirma Burns.

La capacidad de sustituir o actualizar componentes facilita el aprovechamiento de micro-soluciones nuevas y emergentes. “Hay algunas startups que están creando productos excepcionales que son como minisistemas que sustituirán a partes del sistema ERP, como módulos, submódulos o sublibros, y lo harán extremadamente bien porque están muy centradas en esa parte concreta”, afirma.

Valorar las opciones de ERP nativo de la nube

Si los directores de sistemas de información (CIO) quieren trazar un rumbo que se aleje de SAP, primero deben evaluar las necesidades de su organización. Las listas de verificación deben tener en cuenta la escalabilidad, la capacidad para dar soporte a operaciones globales, la seguridad, la arquitectura de datos, la madurez de la integración, la solidez de los análisis y el ecosistema. A continuación, deben evaluar la viabilidad de vías alternativas, como otras plataformas de ERP, innovar en los márgenes o adoptar una estrategia componible.

Las plataformas nativas de la nube y las soluciones específicas para cada sector han madurado significativamente, según Basu, pero es necesario consultar referencias de empresas de tamaño similar para validar esa madurez. Burns, de Summit, se hace eco de esta opinión y señala que Oracle es una de las pocas alternativas a escala empresarial. “Pero las grandes empresas globales pueden tener dificultades para abandonar SAP debido a la profundidad de sus capacidades, especialmente en fabricación y logística”, afirma.

Los CIO pueden temer que las alternativas no sean capaces de gestionar todo el alcance del trabajo, y expertos como Burns creen que esa vacilación puede estar bien fundada. “Los sistemas para el mercado medio parecen estupendos hasta que se les somete a un volumen real de transacciones, casos extremos complicados o necesidades de múltiples entidades. Si fallan ahí, no sirven para nada”, relata.

Los proveedores deben tener la madurez suficiente para ofrecer una gama completa de servicios. Por ejemplo, si todas las preguntas se responden con un «próximamente», eso es una señal de alarma. “Algunas de estas plataformas son excelentes, pero las empresas que las respaldan aún están definiendo los modelos de soporte, las hojas de ruta y la escalabilidad”, añade Burns.

Los CIO también deben prestar atención a los socios de implementación, no solo a los propios proveedores. “Los ERP para el mercado medio suelen depender de pequeñas empresas de implementación que quizá no estén preparadas para entornos complejos. Un buen producto con una red de socios débil te va a perjudicar”, advierte Burns.

Por último, los directores de sistemas de información deben prestar atención a cómo responden los proveedores cuando se les presiona. “Pregunta por los límites, los fallos y los puntos débiles. Si se ponen a la defensiva o empiezan a dar evasivas, aléjate. Los buenos proveedores son honestos sobre lo que aún no pueden hacer”, afirma. “Los directores de sistemas de información deben ignorar el bombo publicitario y centrarse en dos cosas. ¿Puede esta plataforma gestionar mi negocio hoy? ¿Y seguirá existiendo este proveedor dentro de cinco años, cuando lo necesite? Si la respuesta a ambas preguntas es sí, tienes un candidato. Si no, no importa lo ‘nativos de la nube’ que sean”.

El mensaje clave es que la longevidad no es el problema, ni tampoco lo es retrasar la migración y barajar opciones. Y ahora más que nunca, la IA no es una razón para una transformación radical, sino una razón para explorar caminos alternativos. Tanto si los directores de sistemas de información optan por migrar a S/4HANA, modernizar en torno a ECC o tomar otro camino, las decisiones deben centrarse en las necesidades de la propia organización. Y en qué arquitectura ofrece a la empresa mayor flexibilidad, resiliencia y margen para innovar.

]]> <![CDATA[Anticiparse al riesgo: así es la tecnología con la que Zurich afronta los eventos climáticos extremos]]> https://tsecurity.de/de/3282114/it-security-nachrichten/anticiparse-al-riesgo-as-es-la-tecnologa-con-la-que-zurich-afronta-los-eventos-climticos-extremos/ https://tsecurity.de/de/3282114/it-security-nachrichten/anticiparse-al-riesgo-as-es-la-tecnologa-con-la-que-zurich-afronta-los-eventos-climticos-extremos/ Wed, 11 Feb 2026 17:06:21 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La transformación digital se ha convertido en un eje estratégico para el sector asegurador. En un entorno marcado por el cambio climático, el aumento de eventos extremos, la volatilidad del riesgo y unas expectativas de cliente cada vez más exigentes, las aseguradoras están obligadas a ir más allá de la mera digitalización de procesos. Así, el uso intensivo del dato, la inteligencia artificial y las arquitecturas cloud se han convertido en herramientas clave para anticipar riesgos, mejorar la toma de decisiones y ofrecer servicios más personalizados y proactivos.

En este contexto, Zurich Seguros lleva años integrando la tecnología como un habilitador estratégico del negocio. Gracias a una apuesta sostenida por la innovación, la aseguradora ha evolucionado hacia un modelo data driven, en el que la transformación digital impacta de forma directa tanto en la eficiencia operativa como en la propuesta de valor al cliente.

Zurich Seguros: de la tecnología como soporte al dato como activo estratégico

La evolución tecnológica de Zurich Seguros en la última década ha sido muy profunda. “A la velocidad a la que avanza la tecnología, diez años es prácticamente la prehistoria”, afirma Ricard Guasch, CIO de Zurich. En este periodo, la compañía ha pasado “de un enfoque más tradicional a una organización data driven, ágil y orientada a producto”, en la que la tecnología ha dejado de ser un mero soporte para convertirse en un auténtico motor de innovación y negocio.

La hoja de ruta tecnológica de la compañía ha incluido en los últimos años proyectos estratégicos como la migración del data lake a la nube, la creación de una plataforma corporativa de modelos analíticos o el desarrollo del escritorio del analista. Esta última herramienta permite a los equipos de negocio crear informes, modelos y análisis de forma autónoma, sin necesidad de involucrar a los equipos de tecnología, lo que ha acelerado notablemente la explotación del dato.

Actualmente, Zurich Seguros avanza hacia nuevas capas de sofisticación tecnológica. “Nuestra IA tradicional es ya muy madura”, explica el CIO, mientras que la inteligencia artificial generativa se encuentra en un nivel de madurez intermedio. La compañía cuenta ya con “varias decenas de casos de uso en producción” que ahora deben escalar, y tiene previsto lanzar en 2026 sus primeros agentes de IA, dentro de una arquitectura de IA generativa y agentiva.

Con todo ello, en la actualidad, las Tecnologías de la Información juegan un papel central dentro de la organización. “Las TI son un socio estratégico del negocio”, subraya Guasch. En este modelo, el CIO actúa como “un conector entre tecnología y negocio, impulsando la innovación, garantizando la resiliencia tecnológica y asegurando que cada inversión tecnológica tenga un impacto claro en los objetivos corporativos”.

Una estrategia de transformación digital con impacto real

Una de las iniciativas estrella de este proceso de digitalización que ha llevado a cabo la compañía es ‘Productos IT para la Resiliencia ante Eventos Meteorológicos’. Según Guasch, “es un ejemplo muy tangible de cómo la transformación digital se traduce en impacto real sobre el negocio”.

El proyecto, que recibió el Premio al mejor proyecto de sostenibilidad e inclusión de los CIO 100 Awards, nace, de acuerdo con el CIO de Zurich Seguros, “con el objetivo de apoyar tanto al negocio como a nuestros clientes en un contexto de creciente volatilidad climática, utilizando la tecnología como un facilitador clave”.

No se trata de un proyecto aislado, aclara Guasch, sino de “un conjunto de capacidades tecnológicas que integran datos meteorológicos, analítica avanzada y automatización”, orientadas a anticipar y mitigar el impacto de fenómenos meteorológicos extremos. El foco está tanto en la mejora operativa interna como en la gestión del riesgo asegurador y en el refuerzo de la resiliencia de clientes particulares y empresas.

Al final, el principal objetivo es, según el CIO, muy claro: “Reducir el impacto operativo y económico derivado de fenómenos meteorológicos extremos”, al tiempo que se incrementa la calidad del servicio mediante soluciones más personalizadas y adaptadas a las necesidades reales de los asegurados. Todo ello contribuye, además, a fortalecer la resiliencia del propio negocio en un escenario marcado por el cambio climático.

Una plataforma para anticiparse a los eventos extremos

La solución más relevante de esta iniciativa es una plataforma de monitorización y análisis de eventos meteorológicos que combina información externa avanzada con datos internos de negocio. “Gracias a esta plataforma somos capaces de identificar zonas con mayor riesgo de afectación ante un fenómeno extremo, detectar posibles situaciones de infraseguro y facilitar una comunicación proactiva con clientes y equipos internos”, explica Guasch.

Esta capacidad de anticipación permite a Zurich Seguros adelantarse a los eventos, mejorando tanto la gestión del riesgo como la experiencia del cliente. Aunque las métricas continúan evolucionando, los primeros resultados ya son visibles. El CIO destaca beneficios claros “en la capacidad de anticipación, en la calidad de la información disponible para la toma de decisiones y en la mejora de la comunicación proactiva con nuestros clientes”.

Desde el punto de vista tecnológico, estas soluciones son el resultado de un trabajo sostenido a lo largo de varios años para construir una organización verdaderamente data driven. Cloud computing, big data, analítica avanzada, inteligencia artificial y machine learning conforman la base de esta plataforma, apoyada en API y arquitecturas abiertas que facilitan la integración con proveedores externos y con los sistemas internos de la compañía.

Mirando al futuro: innovación con sentido de negocio

De cara a los próximos años, Zurich Seguros se plantea retos ambiciosos: escalar el uso transversal del dato, incorporar capacidades prescriptivas y de IA agéntica, atraer talento tecnológico y seguir alineando innovación, sostenibilidad y negocio. Todo ello desde una visión que Ricard Guasch define como “pragmática pero ambiciosa”.

En esta línea, la compañía ha lanzado un AI Lab con el objetivo de reinventar procesos de negocio y maximizar el impacto de su transformación digital. “Apostamos por la tecnología con un claro sentido de negocio, fomentando la colaboración y manteniendo siempre el foco en aportar valor real, tanto a la compañía como a nuestros clientes”, concluye.

]]> <![CDATA[La inteligencia artificial se pone al servicio del sector turismo]]> https://tsecurity.de/de/3229753/it-security-nachrichten/la-inteligencia-artificial-se-pone-al-servicio-del-sector-turismo/ https://tsecurity.de/de/3229753/it-security-nachrichten/la-inteligencia-artificial-se-pone-al-servicio-del-sector-turismo/ Fri, 23 Jan 2026 09:22:49 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La transformación digital del sector turismo ha vivido un acelerón en los últimos años, impulsada por el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial y, especialmente, de la IA generativa. Como recoge un estudio de la European Travel Commission, que aglutina las organizaciones nacionales de turismo europeas, en este periodo se ha comprobado cómo la IA ha pasado de ser “una tecnología de nicho, reservada a los equipos de analítica avanzada de empresas bien financiadas a un set de herramientas mainstream”. ONU Turismo habla de un “proceso significativo de transformación en el sector turístico” inducido por la IA, que “multiplica la eficiencia y la personalización”.

Traducir este impacto a estadísticas de despliegue no es tarea sencilla. Según un informe de la compañía Amadeus, para el que se encuestaron a 306 líderes del mercado de diez mercados distintos que aplican IA generativa, a nivel global se percibe una presencia significativa: un 51% de participantes dicen que ya estaba emergiendo esta tecnología en 2025 y un 36% más prevé que lo hará en 2026. Desde McKinsey aportan otra perspectiva: mientras que en 2022 solo un 4% del Skift Travel 200 —un indicador que aglutina a una selección de las empresas de viajes que cotizan en bolsa más grandes del mundo— reportaba integrar alguna forma de IA, para 2024 el porcentaje había subido al 35%.

A nivel de organismos públicos, el informe de la European Travel Commission mostraba como pese a que hay un interés notorio en la IA, las organizaciones consideran que están mayoritariamente aún en fases iniciales, con el 80% considerando que están a mitad de camino. En el lado positivo, cuatro de cada diez dicen haber desarrollado equipos de IA o monitorizar la tecnología.

En cuanto a los usos que más se da a nivel empresarial, según Amadeus destacan la asistencia a viajantes en los procesos de reserva, la recomendación de actividades, la generación de contenidos, el apoyo al personal para atender a clientes, recolectar feedback a posteriori, asistencia digital durante el viaje, inspiración o agilizar operaciones.

¿Y emplean la IA quienes viajan? De nuevo según Amadeus —en otro informe—, un 24% de turistas de España utilizaban herramientas de IA para planificar sus viajes, frente al 11% de 2024. El informe de McKinsey cita datos que apuntan hacia una mayor comodidad con estas tecnologías: más de la mitad de los 1.000 participantes en una encuesta decían haberlas empleado en la planificación de sus escapadas.

Cómo aplicar la IA

La integración de herramientas inteligentes en empresas del sector turismo está, en muchos casos, en su modelo mismo de negocio. Es el caso de la plataforma de viajes Perk, uno de los más recientes unicornios españoles. Según explica su directora de producto o CPO Nikita Miller, “en Perk, la IA está integrada completamente en la plataforma, simplificando viajes, gastos y eventos. Eso significa que la IA ayuda a gestionar reservas y cambios de viaje, clasifica gastos y concilia facturas, con una intervención mínima por parte del usuario”. Miller pone ejemplos a distintos niveles, como Juno, chat impulsado por IA que, a diferencia de asistentes tradicionales que repiten información de la web, se integra en los sistemas para dar información en tiempo real. “Nuestro objetivo es hacer que el trabajo desaparezca para el usuario final”, señala.

En el back office la IA se utiliza para, por ejemplo, eliminar los pagos con tarjeta virtual en el check-in del hotel. “Antes, nuestros equipos tenían que llamar a todos los hoteles antes de la llegada de los huéspedes para confirmar que el pago se había realizado”, recuerda. “Hoy, nuestros agentes de voz de IA llaman proactivamente, gestionan la comunicación con los hoteles y resuelven problemas antes de que el viajero llegue”. Esto deja tiempo al personal para centrarse en casos que necesitan de intervención humana. Miller profundiza también en uno de los últimos lanzamientos de la compañía: Perk Events, un nuevo módulo que automatiza la planificación de eventos de equipo. “El organizador sigue tomando las decisiones estratégicas mientras la IA se encarga del trabajo más operativo”, explica: la IA solicita presupuestos a hoteles y selecciona aquellos óptimos según las necesidades del evento, lo que permite ahorrar un tiempo de planificación significativo.

Nikita Miller (Perk)

Nikita Miller (Perk).

Perk

“Nuestro objetivo es hacer que el trabajo desaparezca para el usuario final”, recuerda Nikita Miller (Perk)

Para la CPO de Perk, el mayor desafío en la integración de la IA es “decidir dónde y cómo aplicarla para servir mejor al cliente”, para lo que destaca su uso en el backend sobre opciones como “interfaces llamativas”. “Viajes, gastos y facturas son difíciles de predecir”, incide. “Por eso, la automatización de estos flujos ha quedado rezagada frente a otros procesos que se digitalizaron hace años, como los CRM”. Apunta, además, que “la IA solo funciona si se entrena con datos reales y está lo suficientemente integrada”, sin los que “se quedaría en la superficie”. Su empresa, con un histórico de años de datos estructurados, tiene una ventaja diferencial al entrenar modelos en el comportamiento real del viaje y el gasto, defiende. En relación a los beneficios, se centra en la mejora en el coste invisible del trabajo oculto, aquellas tareas que requieren de tiempo y recursos pero que no siempre se tienen en cuenta. “La IA nos ha ayudado a simplificar los flujos de trabajo de nuestros clientes y a eliminar gran parte de estas tareas. Esto tiene efectos medibles en la moral, el compromiso y la retención, porque la gente siente que su tiempo es respetado, no desperdiciado”.

También desde World2Meet —W2M—, división de viajes del Grupo Iberostar, integran en su estrategia la aplicación de IA “como una capa transversal de inteligencia operativa”, explica su CIO, Joan Barceló. De hecho, la compañía resultó finalista en la categoría del Mejor proyecto de IA y automatización inteligente en los últimos CIO 100 Awards. “Nuestra aproximación parte de una convicción clara: la IA que más valor aporta es la IA invisible, aquella que actúa en segundo plano mejorando eficiencia, calidad y capacidad de decisión, sin sustituir la relación humana con el cliente”. En este sentido, destaca su iniciativa IPA —siglas de Intelligent Process Automation—, “un ecosistema que combina automatización avanzada, machine learning e IA generativa para actuar sobre procesos de backoffice y operación en toda la organización”. Esta automatización inteligente incluye distintas áreas, desde la parte de contact center a la de generación de itinerarios y movilidad, “siempre conectada a procesos reales, de alta volumetría y con impacto medible”. Cuentan también con agentes de IA generativa y asistentes operativos internos que, a través de su interacción con distintas fuentes de datos y bajo supervisión humana, aportan “contexto y velocidad a los equipos que diseñan la propuesta final al cliente”.

La firma también plantea iniciativas de IA visibles para “humanizar la tecnología y facilitar su comprensión”, como su embajadora digital, Mía, “concebida como un elemento de comunicación y cultura digital que acerca la innovación a las personas, mientras la verdadera IA de valor continúa operando de forma invisible en el backoffice”.

“El mayor reto no es implantar IA, sino decidir dónde aporta valor real y dónde no”, desarrolla Barceló. “Integrar IA de forma efectiva exige comprender primero la necesidad real del negocio y aceptar que no todo proceso debe automatizarse ni todo problema requiere IA”. De ahí que “el principal desafío no ha sido tecnológico, sino estratégico y cultural”, defiende. A nivel beneficios, destaca el aporte en “velocidad, precisión y competitividad, especialmente en entornos de alta complejidad operativa. Los beneficios se están recogiendo de forma progresiva, transversal y medible, especialmente en aquellas áreas donde la IA opera de forma constante pero poco visible”. Por ejemplo, volviendo al contact center, detalla cómo se clasifican más de 109.000 correos al mes con un 92% de precisión, enriqueciéndolos con datos de la reserva en un 76 % de casos. En todos se aplica análisis de sentimiento y resumen automático. “Además, se analizan aproximadamente 2.000 llamadas diarias para evaluar la calidad de la atención y detectar patrones de mejora”.

Joan Barceló, CIO de World2Meet, la división de viajes de Grupo Iberostar, durante la gala CIO 100 Awards Spain 2024.

Joan Barceló (W2M) en los CIO 100 Awards Spain 2024.

Garpress | Foundry

“El mayor reto no es implantar IA, sino decidir dónde aporta valor real y dónde no”, asegura Joan Barceló (W2M)

Como se ha podido ver esta semana en Fitur, el sector turismo está adoptando la IA de forma creciente. En este foro, el grupo europeo de software Septeo ha introducido su nueva oferta de soluciones traveltech con IA, como el motor de reservas con IA Witbooking o su Ulyses PMS, que integra nuevos agentes para operaciones, revenue y housekeeping. También en estas fechas, la plataforma de viajes eDreams Odigeo ha anunciado la ampliación de su ecosistema de IA con tecnología agentiva, capaz de ejecutar reservas de extremo a extremo de forma autónoma. Según datos de la firma, más del 30% de su nuevo código es ya generado por IA.

Más allá de la integración empresarial, la IA ofrece otras posibilidades a nivel de gestión pública. Desde el TI·LAB, organismo formado por personal del Instituto Universitario de Investigaciones Turísticas (IUIT) y del Instituto Universitario de Investigación Informática (IUII) de la Universitat d’Alacant, plantean una visión de la IA como “sistema operativo”, un “soporte para que todo funcione de manera más coordinada y eficiente”. Aplicada a un destino de alta ocupación, como es Torrevieja, defienden su potencial para reducir la saturación al anticipar la llegada de visitantes, mejorar la movilidad a través del análisis de patrones de movilidad o la optimización del consumo de agua o energía, en función del número de turistas. Acciones que, aclaran, no sustituyen el trabajo de gestión, sino que lo mejoran. Un ejemplo de esto es la iniciativa WATOURISM, recientemente oficializada, que analizará la gestión eficiente del agua vinculada al turismo en el municipio de Calvià.

Aporte al sector

Estos beneficios se pueden extrapolar a otras empresas. Para Barceló, “la integración de IA está permitiendo al sector turístico evolucionar su modelo operativo, anticiparse y ser menos reactivo, pasando de la gestión de tareas manuales a orquestar inteligencia y tomar decisiones basadas en datos”. Miller lo completa: “La IA aporta simplicidad, y eso es más poderoso de lo que parece. Impulsa al sector hacia experiencias más cohesionadas, proactivas y casi invisibles, donde el viajero apenas nota la complejidad y el viaje simplemente fluye”. Un potencial que ya está empezando a rendir, pero que aún tiene mucho por explorar.

]]> <![CDATA[7 pasos para pasar de ser soporte técnico a estratega de TI]]> https://tsecurity.de/de/3209992/it-security-nachrichten/7-pasos-para-pasar-de-ser-soporte-tcnico-a-estratega-de-ti/ https://tsecurity.de/de/3209992/it-security-nachrichten/7-pasos-para-pasar-de-ser-soporte-tcnico-a-estratega-de-ti/ Tue, 13 Jan 2026 12:49:50 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

No es nada raro que los profesionales de TI se sientan en los grupos empresariales como poco más que “tomadores de pedidos”: se les indica qué sistemas implementar o solucionar, en lugar de preguntar cómo la tecnología puede resolver problemas empresariales más importantes.

No obstante, dar el salto de técnico de soporte a asesor estratégico lleva su tiempo. Quienes lo hacen bien no se centran sólo en solucionar problemas, sino que aprenden el negocio, hablan en un lenguaje sencillo, se enfocan en resultados en lugar de tareas, y miran hacia el futuro para prevenir problemas en lugar de reaccionar únicamente ante ellos.

Poro, a continuación detallamos siete pasos para pasar de ser personal de soporte reactivo a asesor de confianza.

1. Deje de esperar a que le digan qué hacer

Eric Johnson, director de informática de PagerDuty, proveedor de software de gestión de operaciones digitales, considera que el mayor obstáculo que frena a los profesionales de TI es la mentalidad pasiva. Quedarse sentado esperando instrucciones impide que los equipos de TI alcancen el nivel de asociación estratégica que desean.

De ahí que señales que “muchas organizaciones de TI caen en esa trampa. Es como decir: ‘Bueno, no podemos hacer nada a menos que nos digan qué hacer’. Y yo les pregunto: ‘¿Han propuesto algo? ¿Han dado ideas sobre lo que se podría hacer?’. Y muchas veces la respuesta es no. Nunca se alcanzará el nivel deseado si no se aporta algo”.

Mientras, Bill Young, director de tecnología y socio operativo de la empresa de selección de personal de TI RightClick, prefiere ser más directo: los profesionales de TI deben pasar de pensar “mi trabajo es arreglar cosas” a “mi trabajo es mejorar el negocio”.

Por su parte, Dana Stocking, directora de TI de la startup de selección de personal de IA Mercor, destaca que uno de los mayores errores que cometen los responsables de TI es tratar las solicitudes de la empresa como casillas a marcar en lugar de oportunidades para identificar causas fundamentales.

Y dice: “Cuando alguien solicita acceso a un software o quiere comprar una nueva herramienta, no se limite a satisfacer la solicitud. Indague en el “porqué”. ¿Qué problema subyacente intentan resolver? A menudo descubrirá que la solución propuesta no es la más adecuada y, al comprender la causa raíz, podrá resolver problemas organizativos más amplios”.

Noe Ramos, vicepresidenta de operaciones de IA de Agiloft, destaca que los buenos líderes de TI ven su trabajo como parte de un ecosistema más amplio, que funciona mejor cuando las personas son abiertas, comparten información y colaboran.

De ahí que afirme: “Pasar de “mi sistema” a “nuestro resultado” es un cambio sutil, pero transformador”.

2. Comprender el negocio, no sólo los problemas

Para Johson, los profesionales de TI deben mostrarse como socios comprendiendo realmente lo que ocurre en el negocio, en lugar de esperar a que las partes interesadas acudan a ellos con problemas que resolver.

Por eso considera que “cuando interactúas con tus socios comerciales, aportas ideas y soluciones proactivas. No esperas a que te expongan sus problemas y los pongan en tu lista de tareas pendientes; de lo contrario, te conviertes en nada más que una organización que se limita a tomar nota”.

¿Cómo desarrollar esa comprensión? Muy sencillo: asistiendo a reuniones de negocio, haciendo preguntas y escuchando.

Por eso Joe Locandro, vicepresidente ejecutivo y director de informática global de Rimini Street, anima a su equipo a asistir regularmente a reuniones departamentales.

“Para adquirir ese lenguaje empresarial hay que asistir a reuniones de ejecutivos y ser invitado, ya sea una vez al mes o al trimestre. Eso permite comprender la jerga empresarial y lo que realmente importa”.

Adrienne DeTray, vicepresidenta sénior y directora de informática de Universal Technical Institute, coincide en el argumento: “Acérquese al negocio, tanto física como estratégicamente. Asista a revisiones de la cadena de valor, comprenda la estrategia y los objetivos, participe en reuniones operativas fuera del ámbito técnico. No se pueden alinear los objetivos si no se comprende de dónde viene el negocio y hacia dónde se dirige”.

Para profesionales que dan soporte a departamentos específicos, esto significa pasar tiempo con esos equipos a diario. Por ejemplo, si da soporte a ventas, comprenda cómo funciona el proceso, los puntos débiles a los que se enfrentan los vendedores y cómo miden su éxito trimestral.

3. Liderar con el objetivo, no con la solicitud

En lugar de mantener una mentalidad de “tomar pedidos”, los profesionales de TI deben hacer preguntas profundas sobre lo que necesitan sus socios y qué impulsa esa necesidad, lo que fomenta la resolución de problemas y el enfoque en resultados en lugar de limitarse a implementar soluciones, afirma DeTray.

El equipo de Johnson sigue un enfoque estructurado. Cada mes realizan reuniones de alineación de cartera, donde discuten iniciativas clave con los socios comerciales. “De hecho, hacemos esas preguntas del estilo cuál es el estado objetivo (es decir, el resultado deseado). Y si conocemos ese estado objetivo, podemos mantener conversaciones con ellos sobre lo que se puede hacer de forma proactiva para ayudarles a alcanzarlo”, explica.

Para un equipo financiero que quiere cerrar los libros más rápido, esto podría significar explorar oportunidades de automatización. Para equipos de ventas que luchan con trabajo administrativo, podría implicar crear herramientas que eliminen la introducción repetitiva de datos.

La clave es comprender los objetivos empresariales antes de proponer soluciones técnicas. ¿Cómo se define el éxito para este equipo este trimestre? ¿Cómo miden el progreso? ¿Qué obstáculos se interponen en su camino?

El equipo de datos de Johnson lo ha demostrado al pasar de un enfoque reactivo a proactivo. Al mantener distintas conversaciones con la empresa sobre sus objetivos, el equipo comenzó a sugerir programas para atraer nuevos clientes, identificar oportunidades de expansión y crear copilotos de IA que redujeran el trabajo administrativo del equipo de ventas.

4. Centrarse en los resultados, no en las tareas

Uno de los cambios más efectivos que pueden hacer los profesionales de TI para pasar de “tomadores de pedidos” a asesores estratégicos es modificar la forma en que comunican su trabajo. En lugar de describir lo que hicieron, deben describir lo que ese trabajo permitió lograr.

Locandro, de Rimini Street, observa de manera repetida el antiguo estilo de comunicación basado en tareas en su organización. “Muchos de los informes que se enviaban a la empresa se centraban en actividades: lo ocupados que estaban todos, o “hemos actualizado esto”, o “hemos entregado aquello”… Nadie informaba: “Este es el valor que se ha generado como resultado de esta tarea. Este es el resultado que se ha entregado o se ha podido lograr gracias a esta tarea”.

¿La solución? Pasar de informes basados en actividades a informes basados en valor y resultados. Eliminar jerga técnica y siglas.

“Uno de los cambios más eficaces es pasar de describir la actividad a describir el impacto. Por ejemplo, en lugar de decir “hemos automatizado este proceso”, diga “hemos liberado 200 horas al mes para que el equipo de ventas se concentre en trabajo que genera ingresos”. Este cambio de enfoque, de los insumos a los resultados, replantea el papel de TI como facilitador de la estrategia vinculada a los objetivos empresariales”, afirma Ramos, de Agiloft.

A los líderes de la empresa no les preocupan los detalles técnicos, afirma Christopher Daden, director tecnológico de Criteria Corp. Quieren comprender el propósito del trabajo y el impacto que tendrá.

“Los profesionales de TI deben enmarcar cada iniciativa en términos del problema empresarial que resuelve, el riesgo que reduce o la oportunidad que abre”, añade. “Un lenguaje enfocado en resultados, como cómo una solución mejora la experiencia del cliente, acelera los ingresos o refuerza la escalabilidad, ofrece a los ejecutivos una visión clara del valor”.

5. Busque pequeñas victorias que se sumen

Los profesionales de TI no siempre necesitan grandes proyectos de transformación para marcar una diferencia real. A veces, la decisión más inteligente es centrarse en unas pocas victorias rápidas que ofrezcan resultados inmediatos.

“Las pequeñas cosas pueden sumar una gran cosa. Si identificas cosas pequeñas, victorias rápidas que puedan beneficiar a la organización con la que colaboran, a veces se trata de un proceso que podría automatizarse. Si haces esto para varios pasos de un proceso, de repente habrás automatizado una buena parte del mismo”.

Johnson advierte contra la búsqueda constante de grandes logros. En su opinión, “son más difíciles de encontrar y más difíciles de ejecutar. En un plazo de 30 a 60 días, los profesionales de TI pueden comprender las métricas y los estados objetivo, y luego buscar oportunidades para ayudar, aunque empiecen con cosas pequeñas”.

Ese mismo enfoque de pequeñas victorias también se aplica cuando los equipos de TI miran más allá de los procesos y centran su atención en las herramientas y licencias cotidianas de las que dependen los empleados.

Meg Donovan, directora de personal de Nexthink, empresa que desarrolla software de gestión de la experiencia digital del empleado, explica cómo su equipo de TI proporciona datos sobre el uso real de las herramientas de software en la empresa —y cuáles no se utilizan.

“Creemos que necesitamos esta herramienta. Pero, ¿realmente la necesitamos? ¿Y necesitamos 2.500 licencias? Porque puede mostrarme que sólo están utilizando 10”, admite.

6. Medir el impacto, no sólo la finalización

Demasiados profesionales de TI implementan un proyecto y siguen adelante sin comprobar si realmente ha funcionado. Los profesionales de TI estratégicos se aseguran de hacer un seguimiento completo.

Después de implementar una solución, los equipos de TI deben medir la diferencia entre el estado “antes” y “después” para determinar el impacto real, afirma Johnson. “Veo que muchas empresas no hacen todo lo que deberían en este sentido. Son muy rápidas a la hora de identificar el problema y poner en marcha la solución, pero no dan el paso final, que probablemente es el más importante: ¿ha tenido el impacto que esperaban y están [realmente] midiendo eso?”, añade.

Cuando el impacto no alcanza lo esperado, los profesionales de TI estratégicos no se dan por vencidos. Investigan por qué no se han materializado los resultados esperados y realizan correcciones. A veces, esto significa refinar la solución. Otras veces, significa encontrar un enfoque completamente distinto.

7. Utilizar la IA para liberar capacidad estratégica

La IA no es la estrella del cambio estratégico de TI, pero sin duda puede impulsar el trabajo. El valor real proviene del uso de la IA para manejar tareas repetitivas, de modo que los profesionales de TI tengan más tiempo para abordar problemas de mayor valor.

Según Johnson, muchas áreas de TI están implementando soluciones basadas en agentes para gestionar el soporte de nivel uno, lo que libera tiempo del personal para proyectos que la empresa consideraría de mayor impacto que responder tickets de soporte.

El equipo de Daden en Criteria ha logrado resultados sorprendentes: “Más del 80% de nuestro código de producción ahora es creado por sistemas de IA, lo que ha aumentado la productividad de ingeniería en al menos un 30%. “Al rediseñar los flujos de trabajo e integrar la automatización inteligente, el equipo logró una desviación de tickets superior al 94%, manteniendo e incluso mejorando la satisfacción de los candidatos”.

Los tiempos de respuesta y resolución han mejorado, y el propio trabajo evolucionado, con varios miembros del equipo pasando a desempeñar roles de mayor valor en otras partes de la empresa.

“Los que se quedaron pasaron del soporte transaccional a crear activos de alto rendimiento que hacen que nuestros modelos de IA sean más precisos y más sensibles al contexto”, dice Daden, para añadir: “Pasaron de responder tickets a mejorar la inteligencia del propio sistema, lo que supone una contribución fundamentalmente más estratégica”.

Young, de RightClick, señala un ejemplo de cómo las herramientas de toma de notas con IA pueden facilitar el trabajo del equipo de TI y hacerlo más estratégico. Estas herramientas liberan a los profesionales de TI de la distracción de capturar cada detalle durante las reuniones. En lugar de detenerse a escribir, pueden mantenerse concentrados en la conversación y en las decisiones que se toman. Esto significa que dedican menos tiempo al trabajo administrativo y más tiempo a pensar, resolver problemas y planificar los siguientes pasos, el tipo de trabajo que realmente impulsa el negocio.

“No hay nada peor que estar concentrado y tener que interrumpir ese flujo para tomar notas sobre lo que se está diciendo”, afirma, para concluir: “Estas herramientas de toma de notas con IA permiten que las reuniones fluyan a un ritmo normal y pueden proporcionar al equipo un resumen de acciones y puntos de debate. Son muy valiosas”.

]]> <![CDATA[CaixaBank Tech alcanzará los 2.000 empleados en 2027]]> https://tsecurity.de/de/3203646/it-security-nachrichten/caixabank-tech-alcanzar-los-2000-empleados-en-2027/ https://tsecurity.de/de/3203646/it-security-nachrichten/caixabank-tech-alcanzar-los-2000-empleados-en-2027/ Fri, 09 Jan 2026 11:50:58 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El proceso de expansión de CaixaBank Tech avanza al ritmo esperado, según indican desde la propia compañía del Grupo CaixaBank, el banco con mayor base de clientes digitales del sector financiero español (12 millones de usuarios).

La filial, que agrupa a los equipos especializados en tecnología y sistemas del banco, cuyos profesionales se centran en diversos proyectos centrados en tecnología para mejorar los servicios bancarios, utilizando desde blockchain a computación cuántica, pasando por inteligencia artificial, big data o cloud computing, ha cerrado 2025 con 500 personas más en su plantilla, que ya suma 1.600 profesionales y que llegará a las 2.000 en 2027.

Durante este ejercicio, según indican desde la empresa, se ha puesto especial foco en el ‘hub tecnológico’ de la compañía en Sevilla, centrado en desarrollo de software; sólo allí se han sumado 100 personas. “El equipo en esta ciudad ha experimentado un crecimiento exponencial, pasando de 40 personas a 140 en 2025, lo que confirma el potencial de la región para atraer talento tecnológico y ofrecer oportunidades de desarrollo profesional dentro del Grupo CaixaBank”, explican desde la empresa.

Refuerzo en perfiles de ingeniería de software

Los 500 profesionales que ha contratado la filial tecnológica de Caixabank el pasado ejercicio son ingenieros de desarrollo, que no solo trabajan en el citado centro de Sevilla sino en los que también tiene la compañía en Barcelona y Madrid. Entre los profesionales más demandados, afirman desde la compañía, se encuentran expertos en IA, ingenieros de machine learning, científicos de datos, ingenieros de desarrollo de diferentes especializaciones (Backend, Python etc.), arquitectos cloud o expertos en seguridad, entre otros.

Caixabank estrena Oficina de IA y plan estratégico millonario

A finales del pasado año, el banco CaixaBank anunció la puesta en marcha de una Oficina de Inteligencia Artificial, dependiente de la Dirección de Medios y con alcance para todo el Grupo, que nace con “el objetivo de garantizar que todos los proyectos corporativos vinculados a la inteligencia artificial cumplen con la regulación, la ética y el aporte de valor real para el negocio”.

La oficina está compuesta por un equipo de nueva creación formado por profesionales con perfiles muy heterogéneos y transversales. Hasta ahora, entre los casos de uso más recientes implantados por CaixaBank se encuentra un asistente de soporte a la contratación remota, que utiliza la IA generativa para ayudar a gestores y clientes a reducir los tiempos de interacción e impulsar la contratación de productos desde los canales digitales (app de banca móvil y web). Por otra parte, ha implementado un agente basado en IA generativa que interactúa directamente con los clientes de la app de CaixaBank para ayudarles a explorar productos. El banco también aplica la inteligencia artificial a la automatización de los procesos de negocio y operaciones, para reducir la carga administrativa en las oficinas y mejorar los procesos de decisión de los empleados del banco.

Antes del anuncio de esta nueva oficina de IA, en noviembre, el banco desveló su hoja de ruta completa en procesos y tecnología, que se integra en el Plan Estratégico 2025-2027, que cuenta con una inversión global de 5.000 millones de euros.

La estrategia tecnológica de la entidad en los próximos años se articula en torno a cuatro objetivos: incrementar la agilidad y la capacidad comercial de sus áreas de Negocio; desarrollar nuevos servicios y simplificar procesos; potenciar la excelencia operativa mejorando la eficiencia y reforzar y evolucionar su actual plataforma tecnológica “con los mayores estándares de resiliencia y seguridad”.

]]> <![CDATA[Los CIO también son claves contra el desperdicio alimentario]]> https://tsecurity.de/de/3134437/it-security-nachrichten/los-cio-tambin-son-claves-contra-el-desperdicio-alimentario/ https://tsecurity.de/de/3134437/it-security-nachrichten/los-cio-tambin-son-claves-contra-el-desperdicio-alimentario/ Tue, 02 Dec 2025 22:08:10 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Si se cogiesen todas las verduras que se tiran cada año en España, se podrían hacer millones de platos de sopa. En concreto, saldrían 390 millones, como calcula Too Good To Go aplicando unas cuantas recetas a los 117 millones de kilos de verduras que acaban en el contenedor. Es un ejemplo concreto de un problema que tiene una escala mucho mayor, tanto en kilos como en alcance geográfico. Ya en 2023 la consultora McKinsey estimaba que, de todos los alimentos que se producían en el mundo, acababa en la basura entre el 30 y el 40%. El problema está repartido por toda la cadena de valor y no se limita solo a lo que ocurría una vez entraban en el hogar del consumidor.

Todo esto genera costes. Uno es el económico. McKinsey señalaba entonces que suponía unas pérdidas de unos 545.000 millones de euros al año. Otro es el medioambiental, porque para producir esos alimentos que no se consumen se genera una huella de carbono que no tiene ninguna contrapartida positiva. Al tiempo, una vez que llegan a los vertederos se convierten en un problema nuevo, con una cuenta nueva de costes para el medio ambiente. Y a todo a ello hay que sumar la cuestión social, ya que se está tirando comida en un planeta en el que todavía muchas personas pasan hambre.

Pero esto no es solo una cuestión de sostenibilidad, de responsabilidad social corporativa o de los departamentos de innovación y logística o de estrategia de negocio, también es una cuestión en la que la tecnología tiene mucho que decir. Entra ya dentro del ámbito de influencia del CIO, aunque no siempre se tenga presente a primera vista cuando se abordan estas cuestiones.

“Ese es el punto. No pensamos en tecnología cuando el tomate se pone pocho, pensamos en la parte humana”, responde Antonio Díaz Otero, gerente de cuentas estratégicas de Phenix España, startup que trabaja en soluciones que reducen el desperdicio alimentario en todos los eslabones de la cadena alimentaria. Lo humano importa, pero también lo tecnológico. La aproximación al problema es muy de procesos, “muy ingenieril, por así decirlo”, y requiere una estrategia TI que toque todas las fases, desde que el producto sale de la tierra hasta que el consumidor final lo tiene en su nevera. “Hay que pensar a lo largo de la vida de ese producto, que va perdiendo valor. Se trata de extraer el mayor valor posible”, resume el experto.

La investigación de McKinsey ya advertía que se podía reducir el desperdicio entre un 50 y un 70% con una mejor metodología, que tocase desde las mejoras de las técnicas de cultivo hasta la gestión de los procesos de venta y los tiempos de llegada del alimento al consumidor final.

persona cogiendo una bolsa de ensalada

Phenix 

El papel de la tecnología

Muchas compañías han aplicado ya la innovación contra el desperdicio alimentario para perfilar mejores productos y convencer a la ciudadanía de su potencial, diseñando desde neveras a hornos más innovadores hasta creando soluciones que permiten acceder a alimentos que están ya en los límites de su vida útil. Pero esta no es una revolución que toque solo al momento del consumo, sino que impacta también en las fases previas. La estrategia de TI permite optimizar procesos y reducir el desperdicio alimentario en la cadena de producción.

“La tecnología hoy día nos ayuda en dos niveles, preventivo y reactivo”, confirman desde el equipo de Sostenibilidad de Nestlé España. En el primero, usan “software estadístico para mejorar la precisión del forecast”, lo que reduce “el sesgo humano y el optimismo” para centrarse en lo que dice el histórico de datos, la estacionalidad y las tendencias y evitar así la sobreestimación. En el segundo, monitorizan stocks en tiempo real. “Esto permite detectar productos que potencialmente podrían caducar y lanzar así acciones rápidas, como promociones, para evitar que se conviertan en desperdicio”, indican.

En resumidas cuentas, la tecnología posibilita que las compañías del sector puedan conocer mejor los procesos y saber qué está ocurriendo, para tomar decisiones más informadas y acertadas. Al aplicarla a las diferentes fases, se van atajando potenciales focos de desperdicio, desde la propia producción a los procesos de venta.

En Nestlé usan “software estadístico para la previsión y Power BI para análisis y seguimiento de vida útiles” y evalúan incorporar inteligencia artificial “en los pronósticos de demanda y mejorar aún más la precisión”. “Nuestro objetivo principal al aplicar la tecnología era abordar problemas muy concretos relacionados con el desperdicio alimentario a lo largo de toda la cadena de valor”, explican. Así, trabajaron primero la trazabilidad y la visibilidad de cada etapa, para lograr “anticipar con mayor precisión situaciones que puedan derivar en pérdidas”. “En segundo lugar, necesitábamos disponer de información en tiempo real que nos permitiera comparar la previsión de ventas con los niveles reales de stock”, señalan, para poder detectar qué no se va a vender a tiempo y activar mecanismos que atajen que se convierta en un potencial desperdicio.

“En conjunto, la tecnología nos permitió transformar un proceso tradicionalmente reactivo en un modelo predictivo y eficiente, en el que la toma de decisiones se adelanta a los problemas y reduce de manera significativa el desperdicio alimentario”, resumen.

“La fórmula del éxito es un compendio de servicio y tecnología”, señala Díaz Otero, que lista la automatización, el procesado de datos y su analítica, la parametrización de procesos, la estadística avanzada, el análisis continuo o la inteligencia artificial como las herramientas clave que ayudan a comprender qué está ocurriendo. “Llegamos a ser como el canario en la mina”, indica, ya que gracias a las TI se logra ver los problemas antes de que ocurran.

Y esto es especialmente importante en un sector, como es el de la alimentación, en el que los márgenes pueden ser muy ajustados. Ocurre con la distribución, ya que los supermercados afrontan márgenes muy bajos y lograr una buena eficiencia es clave para una mejor rentabilidad económica. “El diablo está en los detalles”, recuerda el experto. Saber que algo va a caducar y darle vidilla a sus ventas o gestionar mejor los frescos (que son muy populares en España, pero tienen un ciclo muy corto) logra optimizar los datos económicos. Un mix de tecnología y buenas prácticas consigue una “mejora continua”.

El reto de la compliance normativa

La reducción del desperdicio alimentario no tiene un impacto directo notable, todavía, en las decisiones de compra de la ciudadanía. De hecho, el I Estudio Triodos Bank Conductas sostenibles de la población española concluye que se desperdicia aún muchos alimentos en los hogares españoles (y más que se hará en la campaña navideña) y que solo el 37,1% de las personas tiene en cuenta “el impacto ambiental y social de los alimentos que compra y consume”. Pero si aún no es un factor decisivo en cómo se ordena la cesta de la compra, sí es uno que la industria de la alimentación ha empezado a tener muy presente en los últimos años.

Díaz confirma que existe un interés claro en estos temas. “La situación ha cambiado radicalmente”, explica. Las empresas del sector se enfrentan a un “tsunami legislativo” sobre desperdicio alimentario, que obliga de una manera o de otra a actuar. Aun así, el experto insiste que esta es también “una oportunidad para la mejora”.

Fábrica de Nestlé

Nestlé

La Unión Europea cuanta ya con una normativa que crea un marco común, que no solo marca patrones de actuación contra el desperdicio alimentario sino también contra el textil. Este mes de septiembre, el Parlamento aprobó un paquete legislativo, que ha establecido objetivos vinculantes que tendrán que ser introducidos en las normas de cada uno de los Estados miembros antes del 31 de diciembre de 2030. En el procesamiento y fabricación de alimentos, se debería reducir en un 10% el desperdicio. En “comercio minorista, los restaurantes, los servicios de alimentación y los hogares”, será un 30%.

En el caso español, se aplica también la Ley de Prevención de Pérdidas y Desperdicio Alimentario, que obliga a prevenirlo y a dar salida a los excedentes (por ejemplo, con donaciones) antes de que se conviertan en simple basura. “La tecnología facilita el cumplimiento de la Ley 1/2025 de prevención del desperdicio alimentario en España”, confirman desde Nestlé, ya que les deja realizar medición y trazabilidad, ser proactivos, ganar transparencia, tener “flexibilidad escalable” o crear planes de acción automatizados. “En conjunto, la tecnología convierte la gestión del desperdicio en un proceso predictivo, eficiente y conforme a la ley, garantizando reducción de pérdidas y cumplimiento normativo”, indican.

Nuevos productos, nuevas oportunidades

El CIO y su departamento se convierten así en una palanca para afrontar los retos del presente y lograr mejorar la eficiencia para ser más sólidos de cara al futuro. Gracias a las tecnologías punteras, “se puede reducir bastante” el desperdicio alimentario, como confirma Díaz. En su caso, están viendo una reducción media del 50% en el primer año, que llega al 80% en algunos casos.

Pero, además, enfrentarse al desperdicio puede ser una palanca indirecta para la innovación. En el caso de los supermercados, especialmente en un mercado atomizado en el que hay compañías de ámbito regional mucho más pequeñas que las grandes multinacionales, es el empujón para la digitalización, con todo lo que esto abre. En paralelo, y más de forma general para la industria, este conocimiento optimizado de lo que está ocurriendo en sus líneas de producción permite encontrar potenciales nuevas ideas, mejorando el aprovechamiento de recursos. Nestlé ha convertido los posos del café de su fábrica de Girona en materia prima para biocombustible.

]]> <![CDATA[MailStore by Opentext: archivado seguro y escalable en entornos sanitarios críticos]]> https://tsecurity.de/de/3123466/it-security-nachrichten/mailstore-by-opentext-archivado-seguro-y-escalable-en-entornos-sanitarios-crticos/ https://tsecurity.de/de/3123466/it-security-nachrichten/mailstore-by-opentext-archivado-seguro-y-escalable-en-entornos-sanitarios-crticos/ Thu, 27 Nov 2025 10:05:53 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El Consorci Sanitari Alt Penedès-Garraf es una entidad pública que administra hospitales y centros asistenciales de la provincia de Barcelona (Vilafranca del Penedès, Sant Pere de Ribes y Vilanova i la Geltrú). Atiende las necesidades sanitarias y sociales de la región. Debido a su objetivo de optimizar sus procesos internos, ha apostado por la innovación tecnológica. En este sentido, el asunto más acuciante al que se ha enfrentado es la gestión del creciente volumen de correos electrónicos. Para ello, ha confiado en Zaltor, distribuidor oficial de MailStore en España, Portugal y Latinoamérica, cuya solución es una gran aliada una de la estrategia empresarial en esta industria.

El reto: bandejas saturadas y archivos PST poco fiables


El Consorci Sanitari Alt Penedès-Garraf iba aumentando su tamaño; y con él, la cantidad de correos electrónicos que circulaban entre sus trabajadores. Las bandejas de entrada excedían su capacidad y se buscó una medida provisional (la externalización de correos a archivos PST) que no solucionó las necesidades reales existentes. En ese momento, se hizo palpable la amenaza de pérdida de datos, por lo que la búsqueda de una solución robusta se volvió urgente.

La solución: MailStore Server

Se realizó una fase de prueba de un mes con MailStore Server, solución de referencia de software de archivado de correo electrónico para empresas de todo tamaño, con cumplimiento normativo LOPD y RGPD, compatible con Microsoft 365, Exchange y Google Workspace y otros. Dicha prueba fue supervisada por el Administrador de Sistemas de Consorci, Ismael Ortega, planteando los siguientes objetivos: evitar la saturación de bandejas, efectuar copias de seguridad de los archivos PST y evitar que se perdiese información crítica.


La solución fue un éxito desde el inicio gracias a la facilidad de uso, la interfaz intuitiva y el ágil soporte técnico de MailStore. Su instalación fue directa, y tanto la integración con el sistema de correo (MDaemon) como con la infraestructura TI del consorcio (Windows Server 2019/2022, Outlook 2016 y Webmail) se completó sin incidencias.

Resultado: eficiencia, seguridad y escalabilidad

Desde su implementación en 2015, MailStore ha gestionado el archivado de correos electrónicos de 100 usuarios con licencia, permitiendo el acceso desde Outlook y vía web. La sincronización con los grupos de usuarios de MDaemon ha simplificado su coordinación; mientras que el archivado directo de las bandejas de entrada ha eliminado las limitaciones de capacidad que dificultaban la gestión de los emails; lo que se traduce en más seguridad, más orden, más eficiencia y menos complicaciones.

“MailStore ha resuelto todos los desafíos que planteamos con la gestión del correo electrónico. Es fácil de administrar, tiene un precio ajustado y cumple con todas nuestras necesidades”, afirma Ismael Ortega.

Conclusión

El problema operativo que tenía el Consorci Sanitari Alt Penedès-Garraf se ha transformado en una oportunidad de mejora tecnológica gracias a la empresa de archivado de correo electrónico. No sólo se ha optimizado el espacio de almacenamiento necesario, sino que también ha aumentado la seguridad, la protección de datos sensibles y ha facilitado el cumplimiento de la normativa (LOPD Y RGPD), reduciendo riesgos legales y mejorando la trazabilidad de la información.


La adopción de MailStore Server ha agilizado el acceso a la información crítica y ha conseguido que, a día de hoy, cuenten con una solución fiable, escalable y alineada con su compromiso de excelencia sanitaria. Esta misma tecnología, disponible a través de Zaltor, sigue ayudando a otras organizaciones a avanzar en su transformación digital.

Oliver Crespo Leyva, gerente de Desarrollo de Negocio y de Canal para Iberia y Latinoamérica de Zaltor.

]]> <![CDATA[Dimitris Bountolos (Ferrovial), Coca-Cola Europacific Partners y Lantik, los protagonistas de los CIO 100 Awards en España en 2025]]> https://tsecurity.de/de/3122286/it-security-nachrichten/dimitris-bountolos-ferrovial-coca-cola-europacific-partners-y-lantik-los-protagonistas-de-los-cio-100-awards-en-espaa-en-2025/ https://tsecurity.de/de/3122286/it-security-nachrichten/dimitris-bountolos-ferrovial-coca-cola-europacific-partners-y-lantik-los-protagonistas-de-los-cio-100-awards-en-espaa-en-2025/ Wed, 26 Nov 2025 18:06:04 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Este 25 de noviembre, Madrid volvió a acoger una nueva gala de entrega (la cuarta) de los prestigiosos premios CIO 100 en España, que organiza la cabecera editorial CIO para distinguir la labor de los líderes de TI, de seguridad de la información (CISO) y de empresas y organismos públicos en materia de modernización tecnológica y la innovación.

El encuentro, que coincidió con el 20 aniversario del nacimiento de la cabecera CIO en España, se celebró en el Hotel Mandarin Oriental Ritz y fue presentado por Fernando Muñoz, director del CIO Executive de Foundry en el país, y Esther Macías, directora editorial del grupo, que también edita en España la decana COMPUTERWORLD.

“Hoy nos reunimos para celebrar la innovación, el talento y, sobre todo, el liderazgo que está transformando el mundo tecnológico en nuestro país. Y lo hacemos en un momento muy especial para CIO ESPAÑA, la publicación de referencia del grupo Foundry de y para los líderes de TI empresarial, porque esta acaba de cumplir 20 años de vida”, señaló Esther Macías, recordando los orígenes de esta cabecera nacida en Estados Unidos en 1987. “Estos han sido unos años apasionantes en los que nunca hemos perdido de vista nuestro propósito: proporcionar a nuestra audiencia y grandes protagonistas, los CIO, información contrastada y trabajada sobre los grandes proyectos y estrategias de TI del ámbito empresarial y del sector público”, añadió, afirmando que las ediciones de CIO que tiene el grupo Foundry en el mundo suman unos dos millones de visitas mensuales.

“La tecnología no avanza sola: la impulsan las personas. Personas como vosotros, que hacéis posible el cambio en vuestras organizaciones y en la sociedad”, indicó por su parte Fernando Muñoz, quien no dudó en afirmar que, entre tantas transformaciones, hay algo que no cambia: “El nivel excepcional de los líderes que hoy reconocemos. Vuestras historias reflejan no solo excelencia técnica, sino también visión, resiliencia y humanidad. Hablan de equipos guiados con propósito, de decisiones valientes, y de la capacidad de convertir la incertidumbre en oportunidad. En un mundo cada vez más digital, el liderazgo auténtico, el que inspira, escucha y construye, es más importante que nunca. Y eso es lo que hoy celebramos aquí”.

Fernando Muñoz y Esther Macías en los CIO 100 Awards 2025

Fernando Muñoz y Esther Macías en los CIO 100 Awards 2025.

Garpress.

Estos son los premiados y finalistas de la edición 2025 en España de los CIO 100 Awards.

CIO del año: Dimitris Bountolos (Ferrovial)

Dimitris Bountolos, CIO de Ferrovial, fue el ganador de la categoría estrella de los premios, la distinción al mejor líder de TI del año, un reconocimiento que pone en valor la excelencia, la visión y el liderazgo de aquellos directivos que marcan el rumbo de la transformación tecnológica en nuestro país.

Con el Plan de Transformación Digital Horizon, Bountolos ha demostrado que la tecnología solo genera valor cuando está plenamente integrada en la estrategia y la operación del negocio. El jurado ha valorado especialmente su modelo de colaboración top-down y bottom-up que une al comité de dirección y toda la organización, lo que garantiza una adopción real de las iniciativas y sitúa la tecnología en el centro de la estrategia corporativa.

El galardón lo entregó Manuel Ávalos, director general de Cognizant para España, Portugal e Italia.

Dimitris Bountolos, CIO de Ferrrovial, recibe el premio al CIO del año de manos de Manuel Ávalos, director general de Cognizant para España, Portugal e Italia

Dimitris Bountolos, CIO de Ferrrovial, recibe el premio al CIO del año de manos de Manuel Ávalos, director general de Cognizant para España, Portugal e Italia.

Garpress.

Los finalistas de esta categoría fueron:

  • Jordi Roda, CIO de Decathlon, quien con su visión de la tecnología como game changer, ha impulsado la evolución de una cadena de retail a una plataforma integral de servicios deportivos.
  • Ángel Blanco, CIO de Quirónsalud, quien ha logrado liderar en el grupo sanitario una transformación sin precedentes del modelo asistencial, incorporando la inteligencia artificial como motor del cambio.
  • Miguel Ángel Iglesias, CIO de Seat & Cupra, que, en un contexto desafiante para el sector de la automoción, marcado por la electrificación, la transformación de las fábricas y la irrupción de la inteligencia artificial, ha impulsado una iniciativa de TI que ha redefinido el modelo de relación entre IT y negocio en el grupo, acelerando la transformación global de la compañía.
Dimitris Bountolos (Ferrovial), Jordi Roda (Decathlon), Manuel Ávalos (Cognizant), Ángel Blanco (Quirónsalud) y Miguel Ángel Iglesias (Seat & Cupra).

Dimitris Bountolos (Ferrovial), Jordi Roda (Decathlon), Manuel Ávalos (Cognizant), Ángel Blanco (Quirónsalud) y Miguel Ángel Iglesias (Seat & Cupra).

Garpress.

CISO del año: Izaskun Onandia (ITP Aero)

La directora asociada de seguridad y cumplimiento de información de ITP Aero, Izaskun Onandia, fue la ejecutiva elegida como CISO del año en los CIO 100 Awards por su capacidad de integrar la seguridad física, la ciberseguridad, la seguridad de la información y la gobernanza del dato, aportando una visión transversal y adaptada a cada entorno. La directiva no sólo ha logrado incorporar la gobernanza de la inteligencia artificial en la compañía, promoviendo un uso seguro, ético y responsable de estas tecnologías, sino que su visión innovadora y su capacidad para anticiparse a los retos de la era digital la posicionan como una referente en la gestión integral de la seguridad y la información.

José Luis Basabe Echezarraga, director asociado de Infraestructura de ITP Aero, fue quien recogió el premio de Izaskun Onandia ante la imposibilidad de la directiva de acudir a la gala.

José Luis Basabe Echezarraga, director asociado de Infraestructura de ITP Aero, y Esther Macías

José Luis Basabe Echezarraga (ITP Aero) y Esther Macías.

Garpress.

En la categoría de CISO del año, una función directiva clave en un momento en el que la ciberseguridad se ha convertido en un eje esencial para la confianza, la continuidad y la innovación de las organizaciones, y que reconoce a quienes lideran con visión estratégica, impulsando la resiliencia y el crecimiento desde la protección digital, destacaron como finalistas:

  • Javier Torres Alonso, CISO de Allfunds, por la profunda transformación de la arquitectura de seguridad de la entidad, logrando modernizar sus capacidades de monitorización y respuesta ante incidentes.
  • Juan Manuel Bahamonde, CISO de Metro Food Sourcing, por haber liderado con éxito la implantación del framework de seguridad en las empresas de las oficinas de comercio internacional del grupo METRO/MAKRO con una filosofía de gestión apoyada en la colaboración y el pragmatismo.
Esther Macías, Javier Torres (Allfunds), José Luis Basabe Echezarraga (ITP Aeropor) y Juan Manuel Bahamonde (Metro Food Sourcing).

Esther Macías, Javier Torres (Allfunds), José Luis Basabe Echezarraga (ITP Aeropor) y Juan Manuel Bahamonde (Metro Food Sourcing).

Garpress.

Empresa del año: Coca-Cola Europacific Partners

La historia de transformación tecnológica y organizativa presentada por Coca-Cola Europacific Partners ha hecho merecedora a esta compañía del premio a Empresa del año en los CIO 100 Awards. En apenas una década, ha pasado de ser una compañía local en España a operar en 31 países de Europa y Asia-Pacífico. Desde la integración de las embotelladoras españolas en 2013, pasando por su expansión europea en 2016, hasta su llegada a Asia y Oceanía en 2021 y Filipinas en 2024, la empresa ha afrontado enormes retos tecnológicos, de integración y de adopción.

Actualmente, lidera una migración estratégica a la nube, incluyendo CRM, productividad, fuerza comercial y próximamente su ERP SAP, con una visión a siete años. Una plataforma global, una respuesta local y un enfoque en las personas —con iniciativas como la IA Academy y la AI Incubator— definen su apuesta por una tecnología al servicio de la cultura. Una transformación constante que une innovación, escalabilidad y cercanía en todos sus mercados.

David Marimón, vicepresidente y CIO para Iberia & IT Head Customer Service & Supply Chain de Coca-Cola Europacific Partners, recogió el galardón de manos de Fernando Muñoz, director del CIO Executive de Foundry España.

David Marimón, vicepresidente y CIO para Iberia & IT Head Customer Service & Supply Chain de Coca-Cola Europacific Partners, recogió el galardón de manos de Fernando Muñoz, director del CIO Executive de Foundry España

David Marimón (Coca-Cola Europacific Partners) con Fernando Muñoz (CIO Executive).

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La de Empresa del año es una categoría que reconoce a aquellas organizaciones que han hecho de la tecnología y la innovación el motor de su transformación, empresas que evolucionan, inspiran y marcan el camino hacia el futuro. Los finalistas de esta categoría son:

  • Air Europa, por haber puesto en marcha un ambicioso Programa de Estrategia de Datos 2023–2027, con el objetivo de convertir el dato en un auténtico activo estratégico, lo que está transformando su cultura y su manera de trabajar, además de aportar mayor valor para el negocio y los clientes.
  • CEPSA GLP-GASIB, por haber llevado a cabo en los últimos años una profunda transformación tecnológica y cultural con el propósito de innovar con impacto, lo que le ha hecho ser una empresa 100% cloud, con un puesto de trabajo digital y con proyectos que aceleran la transformación digital y contribuyen a la descarbonización.
  • Zurich Insurance, que con una filosofía ‘business-led, tech-powered’, ha transformado su modelo en torno a dos ejes: la One Customer House, centrada en la relación con el cliente, y el Intermediaries Service Center, que optimiza el soporte a la mediación, además de haber desarrollado una fábrica digital, basada en tecnología de nube nativa e IA generativa, permite ajustar precios en minutos, automatizar siniestros o asistir a agentes y clientes con lenguaje natural, entre otros grandes proyectos.
Fernando Muñoz, José Luis Serra (CEPSA GLP GASIB), David Marimón (Coca-Cola Europacific Partners), José Carlos Bermejo (Air Europa) y y Ricard Guasch (Zurich).

Fernando Muñoz, José Luis Serra (CEPSA GLP GASIB), David Marimón (Coca-Cola Europacific Partners), José Carlos Bermejo (Air Europa) y y Ricard Guasch (Zurich).

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Organismo público del año: Lantik SAMP-Diputación Foral de Bizkaia

La categoría Organismo Público del Año reconoce a aquellas instituciones que han demostrado una visión ejemplar en la modernización del sector público, impulsando proyectos transformadores con impacto real en la ciudadanía. En este caso, la Diputación Foral de Bizkaia, a través de Lantik, ha resultado ganadora por haber liderado una apuesta pionera por las tecnologías cuánticas, basada en el liderazgo público, la colaboración y el impacto social.

La propuesta integra laboratorios, programas de adopción temprana y un ecosistema donde confluyen Administración, industria, centros tecnológicos y universidades. Bizkaia ha logrado impulsar un nuevo sector estratégico y su propuesta BIQAIN sitúa la innovación, la sostenibilidad y la competitividad en el centro de un modelo referente en España y Europa.

Valentín García, director de Innovación de Lantik, recogió el premio, que entregó Esther Macías, directora editorial de CIO y COMPUTERWORLD en España.

Valentín García, director de Innovación de Lantik, recogió el premio, que entregó Esther Macías, directora editorial de CIO y COMPUTERWORLD en España.

Valentín García (Lantik) y Esther Macías.

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En esta categoría quedaron finalistas:

  • La Generalitat de Catalunya, por haber impulsado una transformación integral hacia una Administración plenamente omnicanal, situando a la ciudadanía en el centro, con una estrategia que avanza hacia servicios más proactivos, accesibles y personalizados y un modelo basado en datos, colaboración y una clara visión de futuro.
  • El Hospital Universitario 12 de Octubre, por haber llevado a cabo la mayor transformación digital hospitalaria en España, coincidiendo con la puesta en marcha de uno de los mayores proyectos de obra civil de Europa, una iniciativa con impacto directo en la mejora de la atención a los pacientes y que reconoce el compromiso ejemplar de los equipos clínicos y tecnológicos de la Comunidad de Madrid.
  • La Agencia Madrid Digital, por haber liderado la modernización de la Administración de la Comunidad de Madrid mediante soluciones tecnológicas que simplifican y agilizan la relación con ciudadanos, empresas y empleados públicos, siendo un referente en servicios públicos digitales seguros, accesibles y orientados al futuro.
cio 100 awards 2025

Ester Manzano (Generalitat de Catalunya); Elena Liria (Madrid Digital), Valentín García (Lantik), Carmen Martínez de Pancorbo y Juan Luis Cruz (Hospital Universitario 12 de Octubre), junto a Esther Macías.

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Premio al mejor proyecto de IA y automatización inteligente: Cruz Roja Española

En la categoría que distingue a las organizaciones que han sabido integrar la inteligencia artificial y la automatización avanzada para transformar procesos, ampliar capacidades y generar un impacto real, seguro y responsable en sus operaciones y en la sociedad, resultó ganadora Cruz Roja Española, por la solución Simula tu entrevista de trabajo, que utiliza inteligencia artificial generativa para mejorar la empleabilidad de personas con mayores dificultades de acceso al mercado laboral. Se trata de un simulador de entrevistas realista, accesible y personalizado que ofrece retroalimentación inmediata y contribuye a una inclusión sociolaboral efectiva.

Javier Cressi, responsable de los Servicios multicanal de orientación para el empleo de Cruz Roja Española, recogió el premio de manos de Isabel Reis, directora general de Dell Technologies para España y Portugal.

cio 100 awards 2025

Javier Cressi (Cruz Roja Española) e Isabel Reis (Dell). 

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Los finalistas de esta categoría fueron:

  • Ferrovial, por AlexandrIA, un programa innovador que preserva y activa el conocimiento crítico de la organización mediante agentes de IA especializados.
  • Renfe, por su Laboratorio de IA, un modelo de innovación abierta, gobernanza ética y tecnología avanzada para convertir ideas en soluciones reales, que sitúa al operador como un referente en el uso responsable y estratégico de la inteligencia artificial.
  • World2Meet, por su proyecto IPA, que impulsa un ecosistema integral de automatización inteligente que combina datos, IA generativa y soluciones avanzadas para transformar procesos en toda la organización, consolidando la empresa como un actor ágil e innovador en el sector turístico.
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Isabel Reis (Dell), Javier Cressi (Cruz Roja), Albert Mercadal (Ferrovial), Mar Muñoz (Renfe) y Joan Barceló (World2Meet).

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Premio al mejor proyecto de seguridad y resiliencia: Renfe

En la categoría de los CIO 100 que reconoce a aquellas organizaciones que, con visión y determinación, han logrado proteger sus entornos, garantizar la continuidad de sus operaciones y fortalecer la confianza de sus usuarios frente a los desafíos de la era digital, ha resultado ganadora Renfe. El jurado ha seleccionado esta candidatura por el ambicioso plan de modernización de estaciones y trenes de Cercanías emprendido por el operador ferroviario, que integra conectividad, ciberseguridad y digitalización. Con inversiones históricas y un despliegue tecnológico sin precedentes, Renfe ha logrado fortalecer la seguridad de sus infraestructuras, mejorar la experiencia de millones de pasajeros y consolidar la resiliencia operativa de su red ferroviaria, estableciendo un referente de innovación y servicio público.

Sonia Segade, CIO de Renfe, y Carmelo Plana, responsable de Administración y Operación de Comunicaciones en la organización, recogieron el premio, que entregó Fernando Muñoz, del CIO Executive.

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Sonia Segade y Carmelo Plana con Fernando Muñoz. 

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Quedaron finalistas en esta categoría:

  • El Banco Santander, por haber desarrollado un enfoque integral para proteger la experiencia de sus clientes frente al fraude digital y haber creado un ecosistema capaz de anticipar ataques sofisticados, empoderar a los usuarios y fortalecer la resiliencia interna.
  • Nationale-Nederlanden, por un proyecto (IT Assurance) con el que ha transformado la manera en que se construye la seguridad y la calidad en el desarrollo de sistemas, basado en automatización, observabilidad y colaboración.
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Fernando Muñoz, Carmelo Plana y Sonia Segade (Renfe), Eva Mosquera (Banco Santander) y José Luis Campuzano (Nationale-Nederlanden).

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Premio al mejor proyecto de infraestructura digital y cloud: Merlin Properties

Merlin Properties ha sido la compañía ganadora en esta categoría, que distingue a aquellas organizaciones que han llevado la tecnología más allá de la infraestructura tradicional, transformando sus sistemas en plataformas ágiles, seguras y escalables y a quienes, con visión estratégica y excelencia técnica, han convertido la nube y la infraestructura digital en palancas de innovación, eficiencia y resiliencia, sirviendo de base para el futuro de sus negocios y de la sociedad.

En concreto, el jurado ha valorado positivamente cómo la empresa ha logrado desplegar en España una red de data centers sostenibles, hiperconectados y preparados para la inteligencia artificial, fortaleciendo la infraestructura digital del país. Un proyecto que combina máxima disponibilidad, neutralidad climática y eficiencia energética, ofreciendo entornos escalables y seguros para clientes y empresas y que se consolida como un modelo de innovación tecnológica alineado con los desafíos de la economía digital y la sostenibilidad.

Álvaro Ontañón, CIO de Merlin Properties, recogió el premio, entregado por Maite Ramos, directora general de NetApp en España y Portugal.

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Francisco Porras y Álvaro Ontañón (Merlin Properties) junto a Maite Ramos (NetApp).

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Los finalistas de esta categoría fueron:

  • GALP, por haber recorrido un viaje ejemplar hacia la adopción de la nube, afrontando retos complejos en eficiencia financiera, control de costes y creación de valor.
  • MAPFRE, por su Plataforma de Ingeniería Zeus, con la que ha logrado unificar y modernizar su ecosistema tecnológico global, acelerando la entrega de valor al negocio y mejorando de manera significativa la experiencia de sus desarrolladores.
  • Nationale-Nederlanden, por haber migrado completamente su infraestructura a un entorno 100% cloud, adoptando un enfoque ‘Cloud First’ que acelera la innovación y mejora la resiliencia.
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Santiago Wiznez (MAPFRE), Francisco Porras y Álvaro Ontañón (Merlin Properties) Rebeca Escolástico (Galp Energía), Maite Ramos (NetApp) y José Luis Campuzano (Nationale-Nederlanden). 

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Premio al mejor proyecto de innovación y excelencia digital: Astrazeneca España

Aquellas organizaciones que han elevado la transformación digital a un nuevo nivel, impulsando la evolución de sus negocios y de toda la sociedad mediante soluciones visionarias, modelos avanzados de gestión del dato y experiencias digitales que marcan un antes y un después son candidatas a ser premiadas en esta categoría. En este caso, la ganadora fue Astrazeneca, por su programa OneSource, que impulsa una profunda transformación empresarial y sitúa a la organización en el camino hacia convertirse en una compañía plenamente orientada al dato.

Con un catálogo de negocio unificado, una arquitectura avanzada, paneles intuitivos y soluciones basadas en inteligencia artificial, AstraZeneca impulsa un nuevo modelo de decisión, conocimiento y capacidades digitales a escala corporativa.

Antonio Velasco, CIO de AstraZeneca España, recogió el galardón de manos de José María Tavera, miembro del jurado de los CIO 100 Awards España 2025.

Antonio Velasco, CIO de AstraZeneca España, recogió el galardón de manos de José María Tavera, miembro del jurado de los CIO 100 Awards España 2025

Antonio Velasco (AstraZeneca España) y José María Tavera (jurado de los CIO 100 Awards).

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Los finalistas de esta categoría fueron:

  • La Agencia Madrid Digital, por Cuenta Digital, un proyecto de referencia nacional que redefine la relación entre la ciudadanía y la administración pública, una plataforma 100% cloud, basada en datos e inteligencia artificial, que centraliza servicios, simplifica trámites y ofrece una experiencia moderna, accesible y segura.
  • Decathlon España, por la Transformación digital de la experiencia deportiva omnicanal, un proyecto que aspira a diluir por completo las fronteras entre el mundo físico y el digital para crear una experiencia deportiva sin interrupciones.
  • Ferrovial, por RIaaS (Research Intelligence as a Service), una plataforma avanzada de inteligencia y gestión del conocimiento que integra agentes inteligentes, modelos de lenguaje, datos externos y automatización avanzada.
Antonio Velasco (AstraZeneca) junto a una persona de su equipo; José María Tavera (CIO 100), María Teresa de Diego (Ferrovial), Jordi Roda (Decathlon) y María Teresa de Diego (Ferrovial) y Francisco García Lombardía (Madrid Digital).

Antonio Velasco (AstraZeneca) junto a una persona de su equipo; José María Tavera (CIO 100), María Teresa de Diego (Ferrovial), Jordi Roda (Decathlon) y María Teresa de Diego (Ferrovial) y Francisco García Lombardía (Madrid Digital).

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Premio al mejor proyecto de talento digital y puesto de trabajo: Iberdrola

Iberdrola resultó ganadora de esta categoría que reconoce a las organizaciones que han impulsado nuevas formas de trabajar, potenciando las capacidades digitales de sus equipos y construyendo entornos laborales más inteligentes, colaborativos y orientados al futuro.

En concreto, el jurado valoró cómo la energética ha logrado reinventar el puesto de trabajo a escala global, empoderando a sus equipos con soluciones digitales de nueva generación y consolidando un modelo centrado en las personas y la productividad.

Recogió el premio Ana Arjonilla, responsable global de Gestión del Cambio Digital en Iberdrola. Se lo entregó Mar Hurtado de Mendoza, miembro de jurado de los CIO 100 Awards y vicepresidenta global de Reclutamiento y de IE University.

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Mar Hurtado de Mendoza (CIO 100 e IE University) con Ana Arjonilla y José Zabako (Iberdrola).

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Los finalistas fueron:

  • CEPSA GLP-GASIB, por el proyecto ‘Workplace 360: Personas en el Centro de la Transformación’, todo un reto por transformar la experiencia digital del empleado mediante un puesto de trabajo unificado, automatizado y accesible, que impulsa la colaboración y la eficiencia en toda la organización.
  • Dräger Hispania por el proyecto Beloira, que implica la creación de un ecosistema de trabajo sostenible e innovador que integra espacios versátiles, tecnología avanzada y bienestar, redefiniendo la cultura colaborativa de la compañía.
  • La Organización Mundial del Turismo, por democratizar la formación en turismo a través de Tourism Online Academy, una plataforma global de la academia ONU Turismo, multilingüe y accesible, que impulsa el talento digital en todo el mundo.
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José Luis Sierra (Cepsa GLP Gasib), José Zabako y Ana Arjonilla (Iberdrola), Mar Hurtado de Mendoza (CIO 100/IE), Natalia Bayona (ONU Turismo) y Eduardo Valladolid (Dräger).

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Premio al mejor proyecto de sostenibilidad e inclusión: Zurich

La categoría rinde homenaje a una iniciativa que, por su visión, impacto y compromiso, se alza por sí misma como referente indiscutible en sostenibilidad e inclusión. Se trata del proyecto presentado por Zurich, llamado Productos IT para la Resiliencia ante Eventos Meteorológicos, una propuesta que combina innovación tecnológica y propósito social para fortalecer la protección frente a los riesgos climáticos y apoyar a empresas y comunidades vulnerables.

Con una aproximación ‘Tech-powered, business-led’, Zurich ha desplegado soluciones avanzadas que permiten anticipar, evaluar y mitigar el impacto de los fenómenos extremos, democratizando el acceso a la información, elevando la capacidad de respuesta y situando la inclusión en el centro de su estrategia. Una iniciativa que encarna, con claridad y excelencia, el espíritu de esta categoría.

Recogió el premio Ricard Guash, CIO de Zurich Insurance, que le fue entregado por Juan Antonio Relaño, miembro de jurado de los CIO100 Awards y CIO de Bosch España.

Ricard Guash, CIO de Zurich Insurance, que le fue entregado por Juan Antonio Relaño, miembro de jurado de los CIO100 Awards y CIO de Bosch España

Ricard Guash (Zurich Insurance) junto a Juan Antonio Relaño (jurado de los CIO100 Awards y CIO de Bosch España).

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Cuatro ediciones en España de los ‘Óscar de la industria tecnológica’

Los premios CIO 100, conocidos como los ‘Óscar de la industria tecnológica’, son un prestigioso reconocimiento a la excelencia en TI empresarial. La tradición de distinguir a CIO visionarios comenzó en Estados Unidos hace más de tres décadas y ahora se celebra anualmente en los principales mercados tecnológicos, incluidos España, el Reino Unido, Singapur, Australia, Alemania, Corea del Sur e India.

En esta ocasión, el jurado de los premios ha estado integrado por Fernando Muñoz, director del CIO Executive de Foundry España; Esther Macías, directora editorial de Foundry España (grupo editor de CIO y COMPUTERWORLD); Romy Tuin, directora global de Contenidos para Eventos y jefa de Operaciones de Eventos en España y Reino Unido en Foundry; el histórico CIO, ya retirado, José María Tavera, que lideró la estrategia de TI de gigantes como Telefónica o Acciona; Juan Antonio Relaño, CIO de Bosch y ganador de la categoría CIO del año de la edición 2024 de los CIO 100 Awards Spain; la exCIO Kelly Olsen; Madhu Bhabuta, CIO fraccional en Freeman Clarke, el equipo más grande y experimentado de líderes de TI en el Reino Unido; y Mar Hurtado de Mendoza, vicepresidenta global de reclutamiento en IE University y profesora adjunta de esta escuela de negocio.

CIO 100 Awards 2025 España

Premiados y finalistas de los premios CIO 100 en España en 2025.

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]]> <![CDATA[Dani Anglada, el deportista invidente que se apoya en la innovación tecnológica para impulsar la navegación inclusiva]]> https://tsecurity.de/de/3102141/it-security-nachrichten/dani-anglada-el-deportista-invidente-que-se-apoya-en-la-innovacin-tecnolgica-para-impulsar-la-navegacin-inclusiva/ https://tsecurity.de/de/3102141/it-security-nachrichten/dani-anglada-el-deportista-invidente-que-se-apoya-en-la-innovacin-tecnolgica-para-impulsar-la-navegacin-inclusiva/ Mon, 17 Nov 2025 11:18:24 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Dani Anglada Pich es ingeniero, marino mercante, patrón, deportista de alto rendimiento y fundador, en 2024, de Yes We Sail, iniciativa nacida para promover la navegación inclusiva y accesible para personas con discapacidad visual; un proyecto que, gracias al desarrollo de soluciones tecnológicas, persigue recuperar la vela como deporte paralímpico y que cualquier persona, sin importar sus capacidades, pueda disfrutar y competir en el mar.

Aprovechando su presencia en un evento organizado por Kyndryl en Barcelona a finales de octubre (‘Cartografías del Progreso’), CIO ESPAÑA entrevistó al propio Anglada y a Giorgio Maritane, su socio en Yes We Sail, junto a Salomé Valero, directora de innovación para Iberia de la consultora tecnológica, que también colabora en el proyecto.

Lo que ha logrado Yes We Sail es construir el primer Patín Catalán A2 adaptado del mundo para personas con discapacidad visual y dotado de tecnología basada en IoT, ‘sonificación’ de datos, sonido inmersivo e inteligencia artificial. Una iniciativa con la que se ha propuesto llevar su mensaje al COI para que en Brisbane 2032 la vela retorne a los Juegos Olímpicos como deporte paralímpico.

Pasión por el mar, conocimientos de TI y un entorno adecuado

Estos han sido los ingredientes con los que ha contado Anglada, siendo claves el apoyo de su madre, de Giorgio y de Salomé Valero, de Kyndryl. “Ellos nunca han interpuesto impedimentos ni dudas y siempre se han abstenido de pronunciar el habitual ‘no’ ante algo distinto. La combinación de todo ello ha ido forjando lo que hoy somos y lo que nos falta por hacer”, asegura el deportista.

Para conocer más en detalle cómo Yes We Sail ha aplicado la tecnología en un entorno que puede ser hostil y rápidamente cambiante como un océano para un regatista invidente, Salomé Valero explica que la sensórica que incorpora el chaleco que lleva Anglada cuando navega le sirve de brújula. “Internet de las cosas nos permite disponer de distintos sensores que actúan como brújula digital que va indicando la posición. Por ahora, no estamos aplicando inteligencia artificial, pero está en proyecto incorporarla. En el momento en el que obtengamos más datos de cómo se desenvuelve de Dani en el mar, podremos también anticiparnos y establecer predicciones, con la finalidad de que sea él quien tenga la posibilidad de tomar las mejores decisiones en la navegación”.

Fue el 24 de julio de este 2025 cuando se escribió una página histórica en la navegación inclusiva. Ese día, Dani Anglada se convirtió en la primera persona invidente en circunnavegar en solitario y sin escalas la Isla de Wight, un hito que transciende lo deportivo y abre camino hacia una náutica verdaderamente universal. Durante 13 horas y 8 minutos ininterrumpidos, Anglada navegó 70 millas de navegación a bordo de su patín a vela, llamado Lady. Un reto exigente que puso a prueba resistencia, técnica y determinación, y que demuestra que la innovación y la inclusión pueden convivir en el mismo horizonte.

El reto comenzó a las 8.01 horas con el tradicional cañonazo del Royal Yacht Squadron, que marcó el inicio de una singladura legendaria a través del mar del Solent y las aguas del Atlántico, bordeando la isla del sur del Reino Unido. Para lograrlo, Dani contó con la tecnología de guiado háptico desarrollada por Yes We Sail en colaboración con la startup catalana White Jacket y el apoyo de un equipo de referencia: el periodista y regatista Magnus Wheatley, reciente vencedor de la Round the Island Race a bordo del MOD70 ‘Powerplay Zoulou’, quien asumió el rol de guía y entrenador; junto a él, el prestigioso diseñador naval y el tres veces ganador de la misma regata, Simon Rogers.

Bases tecnológicas del chaleco-brújula desarrollado por Yes We Sail

Desde su faceta de ingeniero y también de usuario, Dani Anglada ha sentado las bases de los elementos tecnológicos de que ha de constar el chaleco-brújula. “Empecé a experimentar con el sonido; no obstante, rápidamente cambiamos de referencia porque la acústica tiene importantes limitaciones en el mar. A partir de ese momento, tomé la decisión de que habría de ser un desarrollo propio, y la idea vino del iWatch: un instrumento al que se le puede pedir la hora por vibraciones. A partir de aquí, dispusimos 12 vibradores, uno por cada hora y, desde este punto, iniciamos el desarrollo de toda la ingeniería, que parte de una centralita que se conecta por vía satelital, donde Kyndryl nos ha proporcionado todo tipo de facilidades a través de una conexión a través de Starlink”.

Anglada explica que dicha conexión le permite establecer el punto de destino, situando en un mapa digital el lugar en el que se encuentra la embarcación y qué rumbo está adquiriendo. “De manera que no solo es el GPS, sino que también estamos enlazando el giroscopio y el magnetómetro y, a partir de aquí, el chaleco detecta cuál es el sentido que tengo y transmite esa información a la boya, que me devuelve la transmisión en forma de vibraciones al chaleco. Al final, se trata de un lenguaje”, señala el marinero.

Dani Anglada explica por qué Yes We Sail tomó la decisión de suprimir el sonido como un elemento tecnológico más de apoyo en la navegación. “Con la intervención del viento, el sonido pierde calidad en el momento en que se establece una travesía por mar. También se pierde con frecuencia la conexión. Navegando a 18 nudos la audición es prácticamente nula. De manera que lo que buscamos es poder saber de inmediato y de modo prácticamente intuitivo dónde estamos. La tecnología háptica (vibración) aporta ese valor de trasparencia e inmediatez, y sin pérdida de ningún input, con la finalidad de que el navegante pueda seguir su ruta sin sombras de incertidumbre”.

Por su dilatada experiencia, ese experto señala que la facultad de la visión permite establecer la posición de un navegante simplemente visualizando la pantalla o la boya, o bien de manera tradicional, siguiendo las nubes, o las estrellas, lo cual también tiene sus limitaciones. Tal y como asegura: “La parte visual ha de estar en permanente alerta con la finalidad de atisbar cuál va a ser el siguiente elemento que nos vamos a encontrar. Sin embargo, la tecnología háptica que empleamos nos permite ‘bajar la guardia’ en este aspecto, ya que la vibración del posicionamiento es constante y precisa, y nos permite conocer, a través del sentido del tacto, dónde debes ir. A partir de tener el rumbo y la dirección del viento, ya se dispone de los dos vectores iniciales para que el navegante, acompañado de todo el protocolo y metodología, pueda seguir el rumbo hacia su destino”.

Dani Anglada y Giorgio Maritane, de Yes We Sail, junto a Salomé Valero, directora de innovación para Iberia de Kyndryl

Dani Anglada y Giorgio Maritane, de Yes We Sail, junto a Salomé Valero, directora de innovación para Iberia de Kyndryl.

Marga Verdú.

En busca de financiación para incorporar la IA a los desarrollos

Como señalaba Salomé Valero, Kyndryl y Yes We Sail están planteando las nuevas posibilidades que la IA puede ofrecer, “pero no solo desde la perspectiva de tratamiento de los datos; Dani ha iniciado un planteamiento de ideas acerca de cómo emplear las cámaras a la hora de detectar obstáculos. De momento, vamos paso a paso”.

Con respecto al uso de la IA, Anglada puntualiza: “Hemos empezado la travesía de Yes We Sail Giorgio y yo, contando con la inestimable colaboración de Salomé, pero nuestro gran reto está en la financiación que necesitamos para conseguir desarrollar e incorporar toda esta tecnología”.

Desde la perspectiva de la responsable de Kyndryl, la tecnología aplicada es un ejemplo de innovación al servicio de una persona que es poseedora del potencial que está redefiniendo el concepto de navegación para personas con discapacidad visual. “Esta sensórica, que ya existía, la está poniendo Dani al servicio de poder encontrar el rumbo, y después vendrá la IA con sistemas de visión artificial que puedan amplificar esa mirada”, admite.

En estos momentos, el chaleco-brújula de Dani dispone de sensórica, IoT, conectividad satelital y aplicaciones con el propósito de informarle del estado de la meteorología y el viento. Asimismo, la conectividad por satélite le permite navegar por cualquier punto del océano; contrariamente a lo que ocurre con la cobertura terrestre, que solo funciona en zonas cercanas a las costas. “Desde Kyndryl estamos potenciando decididamente la conectividad satelital, en especial desde el día del apagón del pasado 28 de abril, ya que quienes disponían de este tipo de conectividad pudieron seguir trabajando con total normalidad”, puntualiza Valero.

Apartándonos momentáneamente del factor TI, Dani Anglada explica que, desde el punto de vista de otros tipos de innovación, Yes We Sail ha desarrollado diferentes texturas para los cabos de la embarcación. “Hay siete cabos en el barco, cada uno hecho con tamaños y texturas diferentes, con la finalidad de poder identificar, a través del tacto y de manera inmediata, qué cabo estoy estirando y qué efecto tendrá en el palo y las velas. Sin esta diferenciación, nunca sabría qué estoy modificando”. Anglada explica que en el interior del barco han establecido, asimismo, un lenguaje de texturas, para que a través de líneas y diferentes gramajes de rugosidad él pueda saber, en todo momento, dónde se encuentra solo tocando la superficie.

Desarrollos escalables que benefician a todo un colectivo

La gran innovación tecnológica viene en el establecimiento de una nueva forma de navegar que va a beneficiar a todo un colectivo, afirma Valero, al tiempo que hace una comparativa de la casuística de Dani Anglada y de una empresa como Yes We Sail con los clientes de Kyndryl. “En nuestra compañía nos gusta decir que nos encontramos en el corazón del progreso, y nos complace ver cómo los movimientos que realiza Dani en el mar dependen de sus datos. Él es un ejemplo claro de lo que nos gusta hacer en Kyndryl: acompañar a nuestros clientes o socios en la consecución de la toma de las mejores decisiones de operaciones que son vitales para el desarrollo de su actividad”.

Procedente del mundo empresarial, Giorgio Maritane, de Yes We Sail, puntualiza que la finalidad que hay detrás de cada desarrollo es llevar a cabo una gran escalabilidad, con el propósito de beneficiar a todo un colectivo. “Los elevados conocimientos tecnológicos de Dani nos han permitido realizar el primer prototipo e incorporar todos los cambios en un plazo de tiempo breve. Al observar el prototipo, puede verse que, en pocos meses, todo esto ha cambiado enormemente, y la clave de ello cabe buscarla en el legado que se va a poder transmitir con la consecución del proyecto. De manera que, con el aprendizaje de Dani, sumado a todo ese conocimiento tecnológico que posee, buscamos desarrollos que se puedan escalar, bien sea para personas invidentes o para videntes que busquen mejorar sus técnicas de navegación”.

Maritane explica que en el mar es fácil perderse: “Cuando se está navegando, no todo el mundo sabe de qué dirección viene el viento, y con qué intensidad. Personalmente, he presenciado regatas de personas videntes que no sabían dónde estaba la boya debido al oleaje”.

Alcanzar el nivel de innovación tecnológica en la navegación de Yes We Sail no ha supuesto una trayectoria fácil para Dani y Giorgio. Antes a las múltiples negativas que tuvo que encajar cuando llamaba a la puerta de las compañías en busca de colaboración, Anglada, con 30 años de edad, sufrió un grave accidente cuando ejercía su profesión de patrón de navío que le dejó invidente y sumido en una profunda depresión.

Conseguir recomponer una vida profesional y personal y poder salir al mar con la única asistencia de la tecnología es fruto de la voluntad de superación del deportista, lo que se puso de manifiesto este verano con el citado hito de navegar en solitario alrededor de la isla de Wight. “Cuando comencé la aventura empresarial con Yes We Sail, Giorgio procedía del mundo empresarial, pero yo me dedicaba a transportar barcos de 300 metros de eslora cargados con gas natural. No tenía experiencia en cómo gestar un proyecto y unas relaciones con empresas, y aquí fue decisiva la figura de Giorgio. Sin él podría estar navegando; pero no hubiésemos alcanzado el impacto que hoy tenemos, ni una evolución tan rápida gracias a la tecnología”.

“Cuando volví a navegar tras el accidente, lo hice con un silbato; pero me quedaba corto y no lo oían. Compré un megáfono con alarma y con sirenas, y ahí me di cuenta de que, cuando arreciaba más el viento, también dejaba de oírlo. A partir de aquí, pensamos que este conocimiento habíamos de compartirlo, y un gran consejo suyo ha sido el siguiente:  piensa en grande, y ya veremos dónde podemos llegar. A partir de aquí fue cuando empecé a unir mis conocimientos de la náutica con lo que estaba viviendo, y ello me llevó a deducir que la orientación habría de pasar por el sentido del tacto, con la vibración. Habíamos de optar por el sistema háptico. A raíz del networking de Giorgio, y de personas tan maravillosas como Salomé y Grant Dalton, el organizador de la Copa América, que han comprendido el mensaje que queremos llevar y por qué hacemos un proyecto de estas características, hemos avanzado enormemente en pocos meses. No lo hacemos por mí ya que yo ya estoy navegando y me he adaptado a un barco, sino para compartir estos logros”, relata.

Dani Anglada segura que más del 80% de las personas ciegas son sedentarias, debido a “las dificultades para tener acceso a una vida plena, digna y cotidiana para la mayoría”. Este es el techo de cristal que Dani y Giorgio quieren romper con la tecnología.

Giorgio Maritane explica que los inicios de la puesta en marcha de Yes We Sail comenzaron a avanzar a buen rumbo cuando acudieron al congreso anual Smart City Congress de Barcelona. “Allí se abrió la primera puerta, gracias a los conocimientos y la buena retórica de Dani; pero, sobre todo, por su entusiasmo. Esta fuerza nos ha llevado hasta aquí, si tenemos en cuenta lo mucho que hemos logrado en tan solo dos años”, explica Maritane.

Las múltiples facetas de la resiliencia  

“Tenía que buscar la manera de reinventarme para salir de casa. Con constancia, orden y trabajo se consigue superar ese bache. Para mí, la resiliencia alberga muchos conceptos que no solo pasan por renacer tras el desastre o la reinvención de uno mismo”, afirma Dani.

En el entorno tecnológico, la resiliencia en un superpoder, de acuerdo con Salomé Valero, quien asegura que todos sus clientes están siendo permanentemente atacados. “Hemos de estar preparados si se produce una brecha de seguridad, porque lo importante es la recuperación, y cómo se afronta el plan de acción para seguir avanzando con la siguiente ola. Dani es un ejemplo de resiliencia desde el contexto humano, y en el tecnológico está siendo una temática trascendental”.

Así ve Dani Anglada la resiliencia: “El avance, aunque con pequeños pasos, ha de llevarse a cabo ola a ola y milla a milla, y en ese recorrido es donde van sucediendo las cosas que has de albergar; no estar pensando en el tramo 4 de la navegación cuando nos encontramos en el primer estadio. La adaptación a las circunstancias y la toma en consideración de la situación en la que nos encontramos en cada momento nos van a permitir tomar esa decisión con vistas a que sea la mejor; y, si nos equivocamos, volveremos a pivotar”.

Al hacer alusión a la resiliencia, Giorgio Maritane alude a Dani Anglada, señalando que no sólo consiste disponer de un estado mental adecuado, sino que también requiere una preparación física para hacer frente a estos retos. “Dani entrena habitualmente y lleva una alimentación equilibrada. El reto de haber estado navegando alrededor de la isla de Wight durante 13 horas no es posible alcanzarlo sin una preparación física. Para ser resiliente, la voluntad es importante, pero, en su caso, también necesita fortaleza física, además de la mental. El tema de la preparación, o la puesta a punto, también es extrapolable a la tecnología, desde mi punto de vista, ya que las empresas disponen de un mayor número de herramientas y estrategias para sobreponerse a un ataque en cada vez menos tiempo”, señala el empresario.

A nuestra pregunta acerca de la resiliencia tecnológica en un entorno que puede llegar a ser hostil, como el mar, en un momento en el que pudiese fallar la tecnología y se viese obligado a pedir ayuda, Dani Anglada afirma que los desarrollos de la compañía como el chaleco-brújula están en estos momentos en un estado embrionario; no obstante, señala, en clave de resiliencia TI, que “si aceptamos que el sistema puede fallar, como la caída del satélite, habríamos de contar con un backup. En el caso de que la aplicación no funcionara, el sistema habría de recurrir a otra página programada anteriormente para poderla utilizar. Aun así, si todo eso pasa, es cuestión de parar la embarcación, sustituir lo que se haya de cambiar y proseguir la marcha”. 

“En Yes We Sail estamos para comprometer a la tecnología poniéndola al máximo nivel y ver si es capaz de responder. Los ciberataques son lamentables en las empresas, pero pueden ser mucho peores en un medio hostil, que lleva asociadas toda una serie de complejidades que pueden llevar a desencadenar percances. Esta actividad nos ha permitido evolucionar a la hora de desarrollar un sistema que ahora es más sencillo y menos aparatoso, en nuestro afán de buscar la simplicidad, al tiempo que hemos ido aprendiendo de todo ello para ir mejorando este producto”, dice Anglada.

imagen de Dani Anglada, navegante invidente y fundador de Yes we sail

Yes we sail.

Innovación abierta al alcance de todos

Tal y como comenta Salomé Valero, Dani Anglada se pone al servicio de la tecnología para situar su conocimiento y sus logros al alcance de todos. “Desde Kyndryl intentamos aportar nuestro grano de arena al proyecto Yes We Sail, pero nos hemos encontrado con Dani, que estaba ya navegando a buen rumbo en ese mar de la innovación, y ha sido generoso a la hora de poner al alcance de todos esos logros”.

Trabajar con Anglada ha supuesto para Kyndryl una gran contribución, poniendo a su servicio una plataforma que ya se había aplicado en otros casos de uso, de acuerdo con Valero. “Innovar es crear cosas nuevas, pero también adaptarlas. Justamente, en Kyndryl, disponíamos de activos de innovación que habíamos llevado a cabo también con sensórica, así como conectividad satelital y 5G privada desarrollados para los equipos de emergencia. Empezamos con bomberos, pero luego lo extendimos a Protección Civil, y a personal de emergencias para casos de desastres naturales como incendios o inundaciones, etc., ya que lo primero que se pierde es la conectividad”.

La vinculación entre la consultora tecnológica y Dani Anglada proviene del factor humano, explica la propia Valero: “Giorgio y yo fuimos compañeros de trabajo. Él conocía el caso que hicimos para los bomberos en Kyndryl y enseguida vimos puntos en común. Hemos construido un activo de innovación a la medida aprovechando un caso de uso que teníamos de otros proyectos, para llevarlo a otro medio hostil como es el mar”.

El siguiente paso: construir un sistema que permita “navegar” por Barcelona

“Desplazarme por una ciudad como Barcelona es más complicado que navegar por el mar o subir a un 8.000”, afirma Dani Anglada, al tiempo que asegura que la idea del guiado de una persona, con seguridad, a través de un sistema háptico, juega con el factor de que es imprescindible mantener siempre la conectividad y una latencia de datos mínima para que el usuario pueda recibir la información de manera instantánea, y llevarle al destino de acuerdo con la planificación, con total seguridad.

]]> <![CDATA[Fotocasa apuesta por la IA para hacer más eficiente y personalizada la experiencia de compra, venta o alquiler]]> https://tsecurity.de/de/3093926/it-security-nachrichten/fotocasa-apuesta-por-la-ia-para-hacer-ms-eficiente-y-personalizada-la-experiencia-de-compra-venta-o-alquiler/ https://tsecurity.de/de/3093926/it-security-nachrichten/fotocasa-apuesta-por-la-ia-para-hacer-ms-eficiente-y-personalizada-la-experiencia-de-compra-venta-o-alquiler/ Wed, 12 Nov 2025 15:49:35 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Durante más de un cuarto de siglo, la compañía inmobiliaria Fotocasa ha conectado cada día a millones de personas con su futuro hogar, ofreciendo una amplia oferta de viviendas de segunda mano, obra nueva, alquiler y compraventa. Bajo su marca paraguas, Fotocasa Group, que impulsa y da visibilidad a un ecosistema de otras marcas como Habitaclia, Fotocasa Pro, Datavenues, Witei o Inmoweb, el portal inmobiliario ha experimentado desde sus inicios una gran transformación gracias al apoyo de la innovación, los datos y la tecnología.

Según Jacob Cañadas, CTO de Fotocasa,la compañía “nació como portal digital y, desde su origen, la innovación tecnológica ha sido parte estructural de su evolución”. Por ello, el portal inmobiliario lleva años inmerso en un proceso continuo de transformación digital, “porque entendemos que la innovación tecnológica no es una opción, sino una necesidad para responder a las nuevas demandas del mercado inmobiliario. Y es que vivimos una transformación constante para adaptarnos a los nuevos hábitos de consumo digital, los avances en inteligencia artificial (IA) y las expectativas de usuarios y clientes profesionales”.

En este proceso, el objetivo, según Cañadas, es claro: “Mejorar la experiencia tanto de los usuarios que buscan vivienda como de los profesionales que anuncian sus inmuebles. Para ello, hemos potenciado el desarrollo de herramientas basadas en IA, análisis de datos y automatización de procesos, que permiten hacer más eficiente y personalizada toda la experiencia de compra, venta o alquiler”. Además, la compañía está trabajando para ser una plataforma que no solo sea de anuncios, sino que también acompañe al usuario a lo largo de todo el ciclo inmobiliario: desde la inspiración hasta la decisión final, “y más allá”.

En la actualidad, la marca se encuentra en una fase muy avanzada de esta transformación, con proyectos ya consolidados y otros en plena evolución. Así, por ejemplo, comenta Cañadas, “hemos implementado soluciones de IA para mejorar la personalización en las búsquedas, herramientas avanzadas de valoración, como DataVenues, y big data que permiten tomar decisiones más informadas. También hemos reforzado nuestro compromiso con la transparencia y la calidad del servicio”. Además, continúa, “estamos impulsando una nueva generación de productos y servicios digitales que permiten a las agencias trabajar de forma más eficiente y ofrecer un mejor servicio al cliente final. Y en paralelo, seguimos mejorando nuestra app y canales digitales para adaptarnos a los nuevos hábitos de consumo”.

Jacob Cañadas, CTO de Fotocasa

Jacob Cañadas, CTO de Fotocasa.

Fotocasa.

Una estrategia, cuatro pilares

Toda esta evolución tecnológica se sustenta en una estrategia de TI que cuenta con cuatro pilares fundamentales y que, según el CTO de la compañía, permiten sostener una transformación digital real, escalable y centrada en aportar valor tanto al usuario como al profesional inmobiliario. En primer pilar es la innovación continua, donde “apostamos por la mejora constante de nuestros productos y servicios digitales y desarrollamos soluciones propias, exploramos nuevas tecnologías como la IA o el big data, e impulsamos iniciativas como el hackathon interno para fomentar la creatividad y la innovación transversal”. El segundo puntal es la experiencia de usuario (UX) y rendimiento, ya que “toda nuestra infraestructura tecnológica está pensada para ofrecer una experiencia ágil, segura y personalizada. Aquí, trabajamos con metodologías ágiles y equipos multidisciplinares para optimizar la navegación, reducir tiempos de carga y adaptarnos a las nuevas formas de consumir contenidos y servicios”, explica Cañadas. El tercer pilar es la escalabilidad y eficiencia operativa, gracias a la cual“utilizamos tecnologías cloud y arquitecturas flexibles que nos permiten escalar rápidamente según las necesidades del negocio, algo clave para adaptarnos a los cambios del mercado inmobiliario y seguir creciendo sin perder eficiencia”. Por último, recuerda el CTO, se encuentra la seguridad, privacidad y gobernanza del dato, ya que “la confianza del usuario es esencial”.

Ecosistema tecnológico

En Fotocasa, la integración tecnológica interna es clave para garantizar la eficiencia operativa y la escalabilidad del negocio digital. Así, todo el ecosistema se sustenta sobre una arquitectura moderna, modular y basada en la nube, que permite innovar con agilidad y responder rápidamente a las necesidades del mercado. “Trabajamos con una infraestructura cloud (principalmente sobre AWS) que nos da flexibilidad, seguridad y capacidad de escalado en tiempo real”, explica Cañadas. A nivel de desarrollo, “usamos microservicios, lo que facilita el trabajo de equipos multidisciplinares y permite desplegar nuevas funcionalidades de forma continua y segura”.

Internamente, la compañía también utiliza herramientas avanzadas de data analytics y machine learning, que ayudan a mejorar tanto la experiencia del usuario como la toma de decisiones de negocio. Además, los equipos de producto y tecnología colaboran estrechamente con metodologías ágiles como Scrum y Kanban, lo que asegura un flujo constante de mejora y entrega de valor.

Por último, concluye el CTO, “contamos con sistemas de automatización y monitorización avanzada, que nos permiten mantener la calidad del servicio, identificar incidencias en tiempo real y garantizar una experiencia digital óptima para millones de usuarios y miles de profesionales inmobiliarios”.

Búsqueda asistida por IA

En la actualidad, la compañía está desarrollando e implementando un proyecto clave en el ámbito de las TI que, según Cañadas, “cambiará de forma muy relevante la experiencia de usuario”: se trata de la herramienta de Búsqueda Asistida por IA, que fue la idea ganadora de un hackathon organizado el pasado mes de junio.

Esta nueva manera de buscar vivienda en Fotocasa permite a los usuarios expresar qué vivienda buscan en lenguaje natural, ya sea escribiendo o por voz, sin necesidad de que tengan que utilizar manualmente todos los filtros tradicionales (habitación, baño, superficie, precio, etc.). Para ello, la herramienta usa IA para interpretar esa solicitud y traducirla automáticamente en filtros concretos que aplican al inventario de viviendas del portal, y así entregar resultados que se ajustan mucho mejor a lo que el usuario quiere.

Por poner un ejemplo, explica Cañadas, “el usuario puede indicar algo como ‘quiero comprar un piso de tres habitaciones, un baño, más de 80 m², que tenga balcón y aire acondicionado por menos de 600.000 euros’, y la IA hará la selección entre la gran oferta de vivienda que cuenta Fotocasa”.

Esta herramienta mejora la experiencia de usuario ya que, al ser más intuitivo y natural el proceso de búsqueda, se reduce la fricción para que los usuarios encuentren viviendas que realmente les encajan. Por otra parte, aumenta la eficiencia interna, ya que, al interpretar mejor la intención de búsqueda del usuario, la herramienta puede generar contactos de mayor calidad, lo que beneficia tanto al usuario como a los agentes inmobiliarios que tiene sus viviendas anunciadas en Fotocasa.  

hackaton de Fotocasa

‘Hackaton’ realizado por la compañía.

Fotocasa.

De acuerdo con el CTO de la compañía, esta implementación se ha realizado 100% de forma interna en trabajo colaborativo entre los equipos de producto y tecnología y “refuerza el liderazgo tecnológico de la empresa ya que nos hemos convertido en el primer portal inmobiliario de España en ofrecer una búsqueda de este tipo”.

En definitiva, explica Cañadas, la IA “ya forma parte del presente de Fotocasa, y estamos implementándola en varias áreas clave de nuestra plataforma con un enfoque muy centrado en la mejora de la experiencia del usuario y en la eficiencia de los procesos”.

Retos de futuro

El sector inmobiliario se enfrenta a grandes retos en materia de tecnología, y muchos de ellos pasan por acelerar una digitalización que aún no es homogénea en todas las partes del ecosistema. Uno de los principales desafíos, según Cañadas, “es la integración real de la tecnología en los procesos del día a día de muchas agencias inmobiliarias, especialmente en las pequeñas y medianas, que a veces no cuentan con los recursos o conocimientos necesarios para adoptar herramientas digitales con agilidad”.

Otro desafío es el uso inteligente de los datos. “El sector genera muchísima información, pero todavía queda camino por recorrer para explotarla de forma eficiente y convertirla en conocimiento útil que mejore la toma de decisiones, tanto para los profesionales como para los usuarios”, explica el CTO de la compañía, quien recuerda que también hay que tener en cuenta la automatización de procesos repetitivos, la ciberseguridad y la necesidad de plataformas tecnológicas que sean intuitivas, accesibles y verdaderamente orientadas al cliente.

Por último, la IA y el machine learning están entrando con fuerza en el sector, y uno de los grandes retos es saber cómo aplicarlos de forma ética y responsable, siempre respetando la privacidad de los usuarios y aportando valor real. Por ello, concluye Cañadas, desde Fotocasa, “trabajamos precisamente para acortar esa brecha tecnológica, acompañando tanto a usuarios como a profesionales en su proceso de digitalización, con soluciones innovadoras, datos fiables y una experiencia cada vez más eficiente y personalizada”.

]]> <![CDATA[¿Qué es AIOps? La evolución de las operaciones de TI en la era de la IA]]> https://tsecurity.de/de/3091578/it-security-nachrichten/qu-es-aiops-la-evolucin-de-las-operaciones-de-ti-en-la-era-de-la-ia/ https://tsecurity.de/de/3091578/it-security-nachrichten/qu-es-aiops-la-evolucin-de-las-operaciones-de-ti-en-la-era-de-la-ia/ Tue, 11 Nov 2025 13:35:03 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

¿Qué es AIOps? AIOps, definido

AIOps, abreviatura de IA para operaciones de TI, es una práctica operativa emergente que utiliza el aprendizaje automático y la automatización para ayudar a las organizaciones a supervisar, gestionar y resolver problemas en sistemas digitales complejos. Las empresas que lo implementan utilizan herramientas basadas en IA para combinar datos de registros, métricas y eventos de toda la infraestructura y las aplicaciones con el fin de detectar problemas de forma temprana, identificar las causas fundamentales y activar respuestas antes incluso de que los usuarios se den cuenta de que hay un problema.

Su existencias data antes de la actual ola de IA generativa y toma su nombre del sentido de IA/ML más común en la última década. Monika Malik, ingeniera jefe de datos/IA en AT&T, describe el modelo de esa época como sencillo: “Ingestión → correlaciones → detección de eventos anecdóticos → predicción de la causa probable → organización de algunas medidas correctivas”.

Esta especialista admite que ese flujo de trabajo sigue siendo la columna vertebral de AIOps en la actualidad, pero los grandes modelos de lenguaje añaden una nueva capa de inteligencia. De ahí que afirme que “IA generativa es un complemento, no un sustituto”, y añade: “Los LLM se sitúan por encima del razonamiento/resumen, los copilotos de operaciones y la recuperación de conocimientos, pero los datos, las reglas y el ML siguen siendo necesarios”.

En resumen, AIOps comenzó como una forma de automatizar las operaciones de TI mediante el análisis y el aprendizaje automático. Hoy en día, la IA generativa ya mejora esa base con interfaces conversacionales y razonamiento contextual, lo que ayuda a los equipos a trabajar más rápido y potencia las operaciones de la nube y de TI.

AIOps frente a DevOps: ¿cuál es la diferencia?

Ambas comparten cierto ADN filosófico, ya que tratan de aportar automatización, bucles de retroalimentación y capacidad de respuesta a los sistemas tecnológicos, pero operan en diferentes niveles de la pila.

Kostas Pardalis, ingeniero de infraestructura de datos y cofundador de Typedef, considera que “DevOps trata de automatizar y optimizar el ciclo de vida del desarrollo de software. AIOps extiende esa filosofía a las operaciones aplicando el aprendizaje automático y la inferencia como operaciones de primer orden”. En otras palabras: DevOps ayuda a enviar y desplegar de forma fiable y rápida; AIOps lo que hace es ayudar a supervisar, detectar y remediar en producción de forma más inteligente.

Greg Ingino, director técnico de Litera, los considera conceptos complementarios: DevOps gobierna cómo construimos y entregamos los sistemas, mientras que “AIOps gobierna cómo operamos y optimizamos esos sistemas en producción. DevOps impulsa la velocidad, mientras que AIOps garantiza la estabilidad”.

En la práctica, DevOps puede ser considerado como la base de la entrega continua y la automatización de la infraestructura, y AIOps como una capa adicional de supervisión inteligente y operaciones autónomas. A medida que los sistemas se vuelven cada vez más complejos, esa inteligencia añadida resulta más esencial si cabe para mantener la resiliencia de los entornos, especialmente a gran escala.

¿Cuáles son los componentes de una plataforma AIOps?

Pardalis, de Typedef, explica que una plataforma AIOps necesita tres capas. La primera es “la recopilación y normalización de datos a través de registros, métricas, trazas y eventos no estructurados”. A continuación vienen “los procesos de inferencia que pueden clasificar, enriquecer y correlacionar señales de forma probabilística, no sólo determinista”. Por último, se necesita “observabilidad y gobernanza, para que los equipos puedan confiar en los resultados de la IA: linaje, evaluaciones y controles de costes. Sin ellos, o te ahogas en datos o acabas con una caja negra en la que nadie confía”.

Milankumar Rana, asesor de ingeniería de software e ingeniero sénior de nube en FedEx, trae aquí una arquitectura más detallada que combina la observabilidad tradicional con la inteligencia generativa. En este sentido, señala que muchas implementaciones se basan en pilas de código abierto como ELK, Prometheus y OpenTelemetry, mientras que herramientas comerciales como Splunk, Elastic Observability, LogicMonitor y la suite AIOps de IBM añaden “IA generativa para consultas en lenguaje natural, resumen de incidentes y corrección autónoma”. Los proveedores de nube también se han sumado a esta tendencia, con AWS y Azure incorporando información sobre incidentes y detección de anomalías impulsadas por AIOps.

Según Rana, “cualquier plataforma AIOps tiene partes interconectadas”: ingestión y normalización de datos; almacenes de análisis escalables; modelos de aprendizaje automático que predicen y correlacionan incidentes; y capas generativas más recientes que resumen eventos y sugieren las siguientes acciones. La reducción de ruido, los bucles de retroalimentación, los paneles de visualización y una gobernanza sólida completan el panorama. Pocas organizaciones implementan todos los componentes, pero estos elementos en conjunto definen cómo es un sistema AIOps fiable.

Estrategias de implementación de AIOps

Una implementación de AIOps planificada con cuidado no suele comenzar con un gran cambio; el éxito proviene de pasos incrementales, logros medibles y la creación de confianza. Malik, de AT&T, recomienda los siguientes pasos:

· Comience poco a poco: elija dos o tres servicios con ruido crónico y defina criterios de éxito, por ejemplo, un 30% menos de ruido y un 20% de reducción en el MTTR.

Detección híbrida: combinar reglas estrictas para las infracciones de SLO con detección de anomalías basada en ML. Evite pasar a un enfoque “puramente ML” demasiado pronto.

· Haga visible la explicabilidad: cada panel o aviso debe mostrar por qué se llama la atención del usuario sobre algo: incidentes similares en el pasado, referencias de la base de conocimientos, etc.

· Implemente la automatización por fases: comience con información de solo lectura, luego permita que el sistema empiece a sugerir acciones con aprobación humana y, finalmente, pase a la ejecución automática limitada (con protección de reversión).

· Mida y publique semanalmente: realice un seguimiento de métricas como MTTA/MTTR, falsos positivos, desviación L1 y horas de guardia ahorradas.

Rana, de FedEx, destaca que muchos de quienes ya han adoptado con éxito esta tecnología lo que suelen hacer es realizar primero un “examen de preparación de datos” para detectar problemas como el exceso de falsos positivos, que la automatización inteligente puede ayudar a mitigar. Aboga por una prueba de concepto específica para cada dominio que aumente la confianza, ponga de manifiesto las deficiencias en la calidad de los datos y permita la evolución incremental de los servicios, la telemetría y la automatización. También advierte que “los sistemas autónomos sin registros de auditoría ni reversión necesitan seguridad y gobernanza”, y subraya que formar a los usuarios de IA y a los equipos de operaciones es tan esencial como implementar nuevas herramientas.

Ingino, de Litera, se hace eco del lema “empezar poco a poco, demostrar el valor”: su equipo comenzó con una única línea de productos para reducir el ruido de las alertas y mejorar el MTTR, logró una aceptación temprana y, a continuación, expandió AIOps a todos los entornos. Así lo explica: “Nuestros ingenieros vieron los primeros resultados positivos, y eso generó confianza”. Y señala que la clave es la confianza: hacer de AIOps un socio fiable, no un experimento.

Ventajas y retos de la implantación de AIOps

Cuando AIOps funciona, sus ventajas son inmediatas y cuantificables. Ingino explica cuáles han sido los beneficios para Litera: “Una detección más rápida de incidentes, menos falsas alarmas y una mayor fiabilidad del sistema”. Más allá de mejorar el tiempo de actividad, la compañía apostilla que “AIOps ha reducido significativamente la carga cognitiva de nuestros equipos de operaciones, permitiéndoles centrarse en trabajos de ingeniería de mayor valor”.

Nagmani Lnu, director de ingeniería de calidad en SWBC, coincide en que las mayores ventajas provienen de una detección y resolución más tempranas y precisas. Cuando AIOps se implementa con éxito, cree que “la empresa realmente verá las ventajas de detectar los problemas de forma proactiva y abordarlos en tiempo real, mejorando el MTTR y, por tanto, la experiencia de TI para el negocio”. Pardalis, de Typedef, añade que AIOps ofrece “la capacidad de manejar una escala que los humanos simplemente no pueden”, lo que convierte montañas de telemetría en información útil.

Sin embargo, los retos pueden ser tan grandes como las recompensas. Ingino sostiene que los problemas más difíciles son “la calidad de los datos y el cambio cultural”. AIOps “es tan inteligente como los datos que ve”, explica, por lo que resulta fundamental garantizar una ingestión coherente y contextual. A lo que hay que añadir otro tema recurrente como es la confianza. “Los equipos deben confiar en la IA”, advierte Pardalis, y añade: “Eso implica transparencia, linaje y capacidad de depuración”. También menciona obstáculos prácticos: “Los modelos son probabilísticos, por lo que se necesitan barreras de protección”, y “los costes pueden dispararse si no se optimiza la inferencia”. Lnu agrega que una mala selección de casos de uso puede descarrilar toda la implementación: “Una elección equivocada puede minar la confianza de la dirección y poner en riesgo cualquier innovación futura”.

Las mejores herramientas de AIOps

El mercado actual de AIOps abarca tanto las plataformas de observabilidad heredadas como los marcos nativos de IA diseñados para cargas de trabajo basadas en la inferencia. Pardalis, de Typedef, lo explica así: “Los proveedores de observabilidad heredados, como Datadog, Splunk y New Relic, ya incorporan la IA a sus plataformas. Luego están los marcos nativos de IA, como Typedef o pilas de código abierto como Ray y Polars, que permiten operativizar la inferencia directamente dentro de los canales de datos”.

A esto apostilla que la elección adecuada depende de si una empresa desea añadir IA de manera incremental a su supervisión existente o construir una arquitectura basada en la inferencia desde cero. Lnu señala que “la mayoría de las plataformas AIOps ofrecen capacidades muy similares”, pero cita a “Dynatrace, Splunk, Datadog, New Relic y BigPanda” como líderes constantes. Es más, afirma que la mejor elección depende de “las necesidades y el presupuesto”, así como del nivel de madurez de la IA y la preparación de la infraestructura.

Las mejores herramientas de AIOps


El mercado actual de AIOps abarca tanto plataformas de observabilidad heredadas como marcos nativos de IA creados para cargas de trabajo basadas en la inferencia. Pardalis, de Typedef, lo explica de esta manera: “Los proveedores de observabilidad heredados, como Datadog, Splunk y New Relic, están incorporando la IA a sus plataformas. Luego están los marcos nativos de IA, como Typedef o pilas de código abierto como Ray y Polars, que permiten operacionalizar la inferencia directamente dentro de los canales de datos”.

La elección correcta, añade, depende de si una empresa quiere añadir IA incremental a la supervisión existente o una arquitectura desde cero basada en la inferencia. Lnu, de SWBC, señala que “la mayoría de las plataformas de AIOps tienen capacidades muy similares”, pero cita a “Dynatrace, Splunk, Datadog, New Relic [y] BigPanda” como líderes constantes. Afirma que la mejor elección depende de “las necesidades y el presupuesto”, así como de la madurez de la IA y la preparación de la infraestructura.

¿Cuál es la función de un ingeniero de AIOps?

Un ingeniero de AIOps asume una función interdisciplinaria, lo que supone combinar las habilidades de un ingeniero de fiabilidad del sitio, un científico de datos y un especialista en automatización. Pardalis describe el puesto como “una evolución del ingeniero de fiabilidad del sitio”. En su opinión, “un ingeniero de AIOps no se limita a automatizar guías de procedimientos. Diseña procesos en los que la inferencia forma parte del ciclo. Esto incluye seleccionar datos para la observabilidad, entrenar o ajustar modelos para la detección de anomalías e implementar flujos de trabajo basados en la inferencia que den sentido a los registros, las trazas y las métricas en tiempo real”.

En opinión de Chirag Agrawal, ingeniero jefe y experto en tecnología, aunque algunos creen que un ingeniero de AIOps no es más que un técnico de configuración de herramientas, su verdadero impacto radica en comprender, gestionar y seleccionar los datos que utilizan dichas herramientas. Y afirma: “Cuando se ingieren datos de mala calidad, se obtienen malos resultados”, por lo que considera que los mejores ingenieros de AIOps son aquellos que poseen “un profundo conocimiento de los registros, las métricas y las dependencias específicas de sus entornos”, sin necesidad de una formación formal en IA.

Lnu, de SWBC, define el rol de manera más sistemática. Según él, las responsabilidades de un ingeniero de AIOps incluyen:

· Definir los objetivos y el alcance, identificar los puntos débiles, tales como la fatiga por alertas o los cuellos de botella de rendimiento, y establecer métricas de éxito, como la reducción del MTTR.

· Evaluar el entorno informático actual, desde servidores y contenedores hasta herramientas de supervisión como CloudWatch, Prometheus y Grafana.

· Crear una estrategia de datos que garantice telemetría estandarizada, enriquecida y centralizada.

· Seleccionar la plataforma AIOps adecuada, evaluando las capacidades de integración y las funciones de IA/ML.

· Desarrollar guías de automatización, desde reiniciar instancias hasta activar tickets de servicio o escalar cargas de trabajo mediante herramientas de orquestación.

El ingeniero de AIOps actúa como un puente entre los operadores humanos y los sistemas inteligentes: no sólo crea automatización, sino que también infunde confianza, establece gobernanza y ofrece visibilidad sobre cómo la IA toma decisiones operativas.

Ejemplos reales de AIOps

AIOps demuestra cada vez más su valor en entornos de producción de todos los sectores, desde la infraestructura nativa de la nube hasta la edición y la ciberseguridad. Lnu, de SWBC, afirma que las implementaciones en el mundo real varían según el entorno. En contextos nativos de la nube, las organizaciones utilizan AIOps para “supervisar el estado de los contenedores, detectar uso anómalo de CPU, memoria o red en todos los contenedores” y “predecir los periodos de alto tráfico para precalentar las funciones Lambda y evitar la latencia del arranque en frío”. Otros casos de uso incluyen “el autoescalado de tareas ECS basado en la carga histórica, el control de costes mediante la limitación de contenedores sobreaprovisionados y la predicción de fallos en instancias EC2 antes de que se produzcan”. Los mismos sistemas pueden “reiniciar, sustituir o redimensionar automáticamente las instancias afectadas”, lo que ayuda a reducir el tiempo de inactividad y optimizar el gasto.

Chirag Agrawal ofrece un ejemplo centrado en las personas: su equipo desarrolló “un agente de IA que identificaba los tickets que se reasignaban entre equipos y los redirigía automáticamente al destino correcto, sin intervención humana”. El resultado: cientos de horas ahorradas por trimestre y un claro retorno de la inversión. Agrawal atribuye ese éxito al trabajo previo —“años de estudio, limpieza y etiquetado minucioso de los datos históricos”, en su opinión— y subraya que “el modelo no se ejecutó con datos sin procesar, sino que se entrenó bajo supervisión humana”.

Pardalis, de Typedef, ha observado avances similares en otros sectores. “Las empresas de medios de comunicación utilizan canales de IA para clasificar y enriquecer miles de documentos al día”, señala, mientras que, a su juicio, los equipos de ciberseguridad “emplean la inferencia para extraer estructura de registros no estructurados, lo que permite una detección más rápida de amenazas sin abrumar a los analistas con alertas”.

Ingino, de Litera, relata un caso en el que las herramientas de AIOps detectaron “una sutil desviación del rendimiento en un servicio que, de otro modo, habría pasado desapercibida para la supervisión estándar”. Según explica, la plataforma “correlacionó anomalías en varios microservicios, localizó el origen y activó una respuesta antes de que los usuarios experimentaran degradación alguna”. Ese único evento, afirma, “validó toda la inversión”. Desde entonces, Litera ha experimentado “una reducción superior al 70% en los tiempos de resolución de incidentes”, gracias a la automatización de PagerDuty, que garantiza la intervención inmediata de los ingenieros adecuados.

¿Sigue siendo necesaria la intervención humana en un mundo AIOps?

A pesar de que AIOps es cada vez más capaz, ya que correlaciona eventos, resume incidentes y recomienda soluciones, la experiencia humana sigue siendo esencial. Chirag Agrawal lo dice con claridad: “La IA puede automatizar el reconocimiento de patrones, pero el contexto y la intención deben ser proporcionados por personas que entienden cómo se comportan esos sistemas en entornos reales”.

AIOps destaca la detección de anomalías y la aceleración del análisis de causas raíz en el análisis de datos telemétricos, pero sigue dependiendo del criterio humano para interpretar el significado, verificar el impacto y decidir cómo debe evolucionar la automatización. “AIOps funciona mejor cuando la inteligencia humana y la artificial se desarrollan en paralelo, no cuando una sustituye a la otra”, afirma este especialista.

Esa colaboración también impulsa el progreso a largo plazo. Cada incidente resuelto refuerza la base de conocimientos del sistema, mejora las respuestas futuras y reduce el esfuerzo. “La verdadera promesa de AIOps”, concluye Agrawal, para añadir: “No se encuentra solo en la automatización, sino en la memoria colectiva que se construye”.

En ese sentido, AIOps no convierte a los humanos en obsoletos, sino que los amplifica. Cuanto más contexto comparten los ingenieros con estos sistemas, mejor se transforman los datos brutos en inteligencia operativa.

]]> <![CDATA[El futuro de la programación y el nuevo rol del programador en la era de la IA]]> https://tsecurity.de/de/3066868/it-security-nachrichten/el-futuro-de-la-programacin-y-el-nuevo-rol-del-programador-en-la-era-de-la-ia/ https://tsecurity.de/de/3066868/it-security-nachrichten/el-futuro-de-la-programacin-y-el-nuevo-rol-del-programador-en-la-era-de-la-ia/ Tue, 28 Oct 2025 16:35:38 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El papel de la programación está experimentando un profundo cambio. Estamos entrando en lo que Andrej Karpathy denomina ”Software 3.0′, donde la codificación tradicional y el aprendizaje automático coexisten con las indicaciones en lenguaje natural. En el ‘Software 1.0’, tú lo escribías, siendo un programa creado por humanos, mientras que en el ‘Software 2.0’, tú lo entrenabas, siendo un modelo que aprende a partir de datos. En el ‘Software 3.0’, tú solo tienes que preguntarle. 

Así, los desarrolladores actuales utilizan herramientas de IA como compañeros de trabajo virtuales, mejorando el código y los diseños a través de la conversación. Es importante destacar que las plataformas de IA modernas (LLM) se están convirtiendo en sistemas operativos en sí mismas, por lo que los ingenieros coordinarán los flujos de trabajo de IA en lugar de escribir manualmente cada línea. Nos alejamos de la noción de los desarrolladores como meros programadores manuales para convertirnos en coordinadores de ecosistemas de desarrollo impulsados por la IA.

La supervisión humana y la escalera de la abstracción

Aunque la IA se encargue de la ejecución, el ingenio y la estrategia de los humanos siguen siendo esenciales. Debemos diseñar los conceptos y las capas de supervisión adecuados para los agentes de IA, preservando nuestra capacidad de acción y nuestros valores. En otras palabras, los humanos establecen el propósito y los objetivos, el qué y el porqué, mientras que los sistemas de IA determinan cómo alcanzarlos. Como señala AI Policy Perspectives, el papel humano es análogo al de establecer un destino de navegación: “dirigir el qué y el porqué, incluso cuando la IA optimiza el “cómo”. Los ejecutivos y arquitectos no depurarán cada línea de código, sino que definirán los resultados deseados y comprobarán los resúmenes de alto nivel. Con cada peldaño que se sube en la escalera de la abstracción, surgen nuevas complejidades, por lo que nuestros equipos deben incorporar la gobernanza y la supervisión en cada flujo de trabajo de IA.

De esta manera las plataformas de IA se están convirtiendo en una especie de sistema operativo o framework de alto nivel y el verdadero valor del ingeniero no residirá en su habilidad para memorizar una sintaxis, sino en su capacidad para orquestar flujos de trabajo de IA complejos, integrar servicios y, sobre todo, de formular la pregunta correcta.

Un nuevo tablero de juego en donde la responsabilidad humana asciende

Este nuevo escenario se trata de un cambio crucial. Los líderes tecnológicos se centrarán en definir los resultados deseados a un nivel macro y en verificar los resultados de alto nivel que la IA entregue. El precio de esta dinámica es una nueva y compleja capa de responsabilidad: la gobernanza.

Al subir cada peldaño en la abstracción, las complejidades se multiplican. Cuando delegamos tareas en la IA, debemos incorporar sistemas robustos de supervisión y gobernanza en cada flujo de trabajo. Debemos diseñar barreras éticas y asegurar que los valores y la capacidad de acción humana no se diluyen.

En la práctica, esto significa que las habilidades no técnicas, como el pensamiento crítico, la estrategia de negocio, la arquitectura de sistemas o la ética, se convertirán en el core del desarrollo. La capacidad de un ingeniero para traducir un problema de negocio complejo en una instrucción clara para la IA será infinitamente más valiosa que su dominio de cualquier lenguaje de programación específico.

El futuro de la programación no es la automatización total, sino la amplificación humana. Al librarnos de las tareas manuales y repetitivas del código, la IA nos empuja hacia tareas de mayor valor: estrategia, propósito y supervisión. El programador que no acepte este ascenso de rol y siga anclado en la línea de código, se quedará atrás. Siendo fundamental abrazar este nuevo horizonte y el futuro de la programación, que definitivamente impulsará la figura e importancia de los programadores dentro de las organizaciones.

Gastón Milano, CTO de Globant Enterprise AI.

El autor de este artículo es Gastón Milano. Con más de 25 años de experiencia en tecnología, desarrollo de software e innovación, Milano es actualmente Chief Technology Officer (CTO) de Globant Enterprise AI, la plataforma de inteligencia artificial empresarial de Globant. Ingeniero de Sistemas por la Universidad de la República (Uruguay), se especializó en Desarrollo Basado en Modelos, campo en el que ha sido un referente desde su incorporación, en 1997, a GeneXus, compañía adquirida por Globant en 2022. La carrera de Milano combina una fuerte vocación técnica con la docencia y la divulgación. En 2019, fue designado miembro de la Academia Nacional de Ingeniería del Uruguay.

]]> <![CDATA[Personas y tecnología, un binomio ganador en ING]]> https://tsecurity.de/de/3059533/it-security-nachrichten/personas-y-tecnologa-un-binomio-ganador-en-ing/ https://tsecurity.de/de/3059533/it-security-nachrichten/personas-y-tecnologa-un-binomio-ganador-en-ing/ Fri, 24 Oct 2025 13:34:15 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Solo es posible alcanzar el éxito en la transformación digital empresarial si ésta va acompañada de una sólida cultura basada en las personas. Partiendo de esta premisa, Rocío López y José Amoretti, directora de TI (CIO, en inglés) y director de Recursos Humanos (CHRO) de ING España y Portugal, ambos en el comité de dirección de la entidad, expusieron en el evento People, Processes & Cybersecurity Summit, celebrado este 23 de octubre en Madrid y organizado por esta publicación, cómo la apuesta por el binomio personas-tecnologías está resultando claramente exitosa para la firma bancaria.

Ambos recordaron que la tecnología está en el origen mismo del banco y, por tanto, en su ADN. “ING llegó a España en los años 80 de mano de la banca corporativa de inversión, aunque no fue hasta 1999 cuando realizó su gran desembarco como el primer banco puramente telefónico, algo novedoso en una época donde todas las entidades funcionaban con las sucursales”, rememoró López, que relató cómo la compañía fue evolucionando al calor de las innovaciones tecnológicas, adoptando rápidamente la operación a través de internet y, hace 10 años, mediante tecnología móvil. “Para nuestro grupo, la tecnología juega un papel fundamental”, añadió, indicando que, en la actualidad, la organización lleva tiempo inmersa en toda una remodelación que afecta a los sistemas, los procesos y a las personas.

La CIO hizo hincapié en que, para ING, “la tecnología no es un habilitador, sino una palanca estratégica que utilizamos para brindar servicios más ágiles, cercanos y relevantes a nuestros clientes. Nuestra estrategia pasa por incorporar de forma rápida y sencilla la innovación tecnológica, que tenemos claro que tiene que impactar en las personas”. De hecho, para Amoretti, “la transformación digital también es una transformación cultural y de las personas” porque, añadió, “esto va de habilidades, competencias y conocimientos y, por supuesto, de trabajar para que nadie se quede atrás, porque también vemos esta evolución desde un punto de vista social”.

Según el CHRO de ING, la fuerte apuesta del banco por la tecnología se refleja también en la cantidad de empleados que conforman el área que lidera Rocío López. “El 36% de nuestra plantilla la conforma el área de tecnología, es decir, más de 500 personas”, afirmó Amoretti. Aunque la CIO apuntó que una clave para que funcionen los proyectos en el grupo es la alta imbricación que tienen entre las áreas de negocio y de TI y la visión de esta última como un acelerador del anterior. “Contamos con equipos interdisciplinares y aplicamos metodologías ágiles en nuestro día a día, de modo que las áreas de negocio y de tecnología trabajamos juntas desde el diseño de los productos y soluciones hasta el desarrollo; la colaboración es máxima”, apostilló López.

Un aspecto también fundamental en esta visión de la tecnología como un acelerador del negocio y de la necesaria colaboración entre las áreas de TI y de Recursos Humanos es la presencia de los directivos de ambos departamentos en el comité de dirección de ING España y Portugal. “Esto muestra que la tecnología y las personas forman parte de la estrategia y la toma de decisiones del banco”, según resaltó la CIO.

Rocío López, CIO de ING España y Portugal

Rocío López, CIO de ING España y Portugal.

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Además, añadió Amoretti, “cualquier líder de negocio y de tecnología en ING debe ser también un líder de personas”, sobre todo en un momento tan cambiante en el que, aseguró, el 40% de las competencias y habilidades de los profesionales se quedarán obsoletas en unos cuatro o cinco años. En este sentido, en el grupo están abordando un camino de upskilling, es decir, mejorando y ampliando las habilidades actuales de muchos empleados, y reskilling o capacitación de profesionales para que realicen un trabajo completamente diferente, además de aportar por la llamada metodología de aprendizaje 70-20-10, que consiste en que un 70% del aprendizaje se realiza a través de experiencias prácticas laborales, un 20% con la colaboración en equipo y el 10% restante mediante la formación más tradicional basada en cursos y talleres.

Madrid como ‘pool’ de innovación digital del grupo

Un buen ejemplo, según Rocío López, de que las áreas de Tecnología y Personas van de la mano en ING es el nuevo centro de innovación global que el banco acaba de inaugurar este octubre en Madrid, y que estará compuesto por más de mil puestos tecnológicos en los próximos cuatro años. Un proyecto del que ambos directivos se muestran especialmente orgullosos y que muestra “la apuesta del grupo por España como pool de talento tecnológico”.

De momento, según Amoretti, el centro cuenta con 22 profesionales, “pero habrá muchos más, desde expertos en ciberseguridad, en datos, programadores… Eso sí, no solo buscamos perfiles con buenas competencias tecnológicas sino también con lo que nosotros llamamos ‘power skills’ no ‘soft skills’, como son la capacidad crítica, de análisis, de influencia, de trabajo en equipo…”.

Apuesta por la IA generativa como complemento a la fuerza de trabajo humana

Uno de los aspectos más comentados en la exposición protagonizada por Rocío López y José Amoretti en el evento fue el impacto que la democratización de la IA generativa está teniendo en los propios procesos del banco y en su fuerza laboral. “La IA generativa ha llegado para cambiar todo, desde los modelos operativos hasta la forma de relacionarnos”, señaló la CIO, que aseguró estar trabajando para que esta tecnología llegue a todos los profesionales del banco de forma sostenible y segura y para aplicarla también en la operación con los clientes: “Contamos con varias líneas de trabajo para reinventar el modelo de relación con los clientes y redefinir los modelos operativos de nuestra entidad”.

José Amoretti, CHRO de ING España y Portugal

José Amoretti, CHRO de ING España y Portugal.

Garpress

En esta línea, López contó cómo, hace ya casi un año, ING lanzó un chat basado en IA generativa para atender a los más de cuatro millones y medio de clientes del banco. “Hasta la fecha, hemos gestionado por esta vía más de 650.000 conversaciones y, en la actualidad estamos trabajando también en un canal de voz (voicebot)”. Aunque, subrayó la CIO, no hay que olvidar todo el trabajo que el banco ha realizado hasta la fecha con IA más tradicional, dirigidos desde a ayudar a los clientes a gestionar sus finanzas personales hasta a prevenir y detectar el fraude “porque la innovación consiste en resolver las necesidades del cliente”.

El director de personas del banco mostró, por su parte, una visión de la IA generativa como una tecnología que quitará a los empleados las tareas rutinarias y de menos valor para que estos puedan dedicarse a labores más estratégicas. “Esperamos ahorros en productividad del 20% gracias a la IA generativa, que podremos utilizar para proyectos de crecimiento y estrategia”. Es más, afirmó que los perfiles más jóvenes e inexpertos ya no tendrán que asumir, como antes, las labores más tediosas, sino que directamente podrán involucrarse en los proyectos de mayor calado.

]]> <![CDATA[How to Evaluate Retrieval Quality in RAG Pipelines: Precision@k, Recall@k, and F1@k]]> https://tsecurity.de/de/3044254/ai-nachrichten/how-to-evaluate-retrieval-quality-in-rag-pipelines-precisionk-recallk-and-f1k/ https://tsecurity.de/de/3044254/ai-nachrichten/how-to-evaluate-retrieval-quality-in-rag-pipelines-precisionk-recallk-and-f1k/ Thu, 16 Oct 2025 14:35:32 +0200 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de In my previous posts, I have walked you through putting together a very basic RAG pipeline in Python, as well as chunking large text documents. We’ve also looked into how documents are transformed into embeddings, allowing us to quickly search for similar documents within a vector database, along with how reranking is used to identify […]

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]]> <![CDATA[Linux PredatorSense™ - Control completo de ventiladores, modos gaming y undervolting para Acer Predator Helios 300 en Linux]]> https://tsecurity.de/de/3002947/linux-tipps/linux-predatorsense-control-completo-de-ventiladores-modos-gaming-y-undervolting-para-acer-predator-helios-300-en-linux/ https://tsecurity.de/de/3002947/linux-tipps/linux-predatorsense-control-completo-de-ventiladores-modos-gaming-y-undervolting-para-acer-predator-helios-300-en-linux/ Thu, 25 Sep 2025 03:35:14 +0200 🐧 Linux Tipps tsecurity.de

Después de mejorar y expandir un proyecto existente, presento Linux PredatorSense™, un fork significativamente mejorado que replica la funcionalidad del software PredatorSense de Windows para Acer Predator Helios 300 (modelo P-T314-51S) en Linux.

🔄 Origen del proyecto

Este es un fork mejorado de PredatorSense por mohsunb, optimizado específicamente para el modelo P-T314-51S con mejoras sustanciales en:

  • Estabilidad y manejo de errores
  • Funcionalidad completa de control de ventiladores
  • Experiencia de usuario e interfaz
  • Sistema de logging profesional

🎯 ¿Qué problema resuelve?

Si tienes un Acer Predator Helios 300 y usas Linux, sabrás que el control térmico y de rendimiento es limitado. Esta aplicación soluciona eso proporcionando:

  • Control completo de ventiladores (modos automático, manual, turbo)
  • Modos Predator (Quiet, Default, Extreme, Turbo)
  • Undervolting de CPU para mejor eficiencia térmica
  • Monitoreo en tiempo real con gráficos
  • Compatibilidad con Secure Boot (para funciones básicas)

🔧 Mejoras técnicas implementadas

  • Parser de voltaje mejorado: Manejo robusto de múltiples formatos de rdmsr
  • Control de ventiladores completamente funcional: Sliders manuales y modos predefinidos
  • Logging estandarizado: Sistema profesional sin prints de debug en producción
  • Manejo de errores robusto: La aplicación no se cuelga ante problemas con el EC
  • Binario PyInstaller: Empaquetado autónomo con todas las dependencias
  • Detección automática de backend EC: Soporte para múltiples interfaces

📥 Instalación fácil

git clone https://github.com/tu-usuario/Linux-PredatorSense.git cd Linux-PredatorSense/ sudo ./configure.sh predator-sense

🖼️ Captura de la Interfaz https://github.com/carlosgibarra/PredatorSense/blob/master/LinuxPredatorSense.png

🔗 Enlaces

🤝 Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas! Especialmente para agregar soporte para otros modelos Acer y continuar mejorando el proyecto.

¿Tienes este modelo? ¡Prueba la aplicación y cuéntame tu experiencia! ¿Alguna sugerencia para futuras mejoras?

submitted by /u/carlosibarrap
[link] [comments]]]> <![CDATA[RAG Explained: Reranking for Better Answers]]> https://tsecurity.de/de/3002587/ai-nachrichten/rag-explained-reranking-for-better-answers/ https://tsecurity.de/de/3002587/ai-nachrichten/rag-explained-reranking-for-better-answers/ Wed, 24 Sep 2025 20:49:48 +0200 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de How reranking improves retrieval-augmented generation by surfacing the most relevant results

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]]> <![CDATA[Unicaja acelera su transformación digital para mejorar su capacidad de respuesta y satisfacción de clientes]]> https://tsecurity.de/de/2999280/it-security-nachrichten/unicaja-acelera-su-transformacin-digital-para-mejorar-su-capacidad-de-respuesta-y-satisfaccin-de-clientes/ https://tsecurity.de/de/2999280/it-security-nachrichten/unicaja-acelera-su-transformacin-digital-para-mejorar-su-capacidad-de-respuesta-y-satisfaccin-de-clientes/ Tue, 23 Sep 2025 11:03:20 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

España cuenta con un sistema bancario sólido y, según la Asociación Española de Banca, “líder a nivel internacional”. Sin embargo, para mantener ese liderazgo, obtener mayor eficiencia y adaptarse a las necesidades de los nuevos clientes, las organizaciones financieras llevan años apostando por la digitalización y la innovación, alterando de forma significativa la forma de relacionarse con los usuarios, generando nuevos servicios y modelos de negocio y cambiando determinados modelos operativos que hacían del financiero un sector poco flexible.

En este contexto se encuentra Unicaja, uno de los principales bancos españoles que cuenta en la actualidad con una sólida base de cuatro millones de clientes. De hecho, es entidad de referencia en seis comunidades autónomas (Andalucía, Asturias, Cantabria, Castilla-La Mancha, Castilla y León y Extremadura), además de estar presente en otros mercados como Madrid, Ceuta y Melilla. Tal y como explica Estrella Botas, directora general de Tecnología y Operaciones de Unicaja, “el proceso de trasformación digital de la banca se parece a la espiral de un nautilus; cada ciclo de trasformación digital nos amplia el radio de acción y el reto para conseguir recorrer la siguiente iteración supone un desafío mayor”.

Como en el resto de las entidades financieras, en Unicaja ya han recorrido varios de estos ciclos, como la digitalización tanto de los procesos, los canales y las operaciones bancarias que pueden hacer los clientes a través de sus dispositivos; o de su red, con herramientas que permiten tener una visión 360 de los clientes. Sin embargo, según Estrella Botas, en el actual plan estratégico de la entidad financiera ya se ha iniciado el siguiente camino en el que la ambición es “convertirse en la banca digital de cercanía, en el banco de las necesidades diarias de nuestros clientes y esto incluye mayores prestaciones, más operativa en todos los canales”. En definitiva, el objetivo es conseguir hablar el mismo idioma que los clientes y es lo que la organización ha resumido como “Idioma Tú”, porque, según la directora de tecnología, “tuteas a un amigo, a alguien que está en tu día a día, con quien has establecido cierto grado de confianza. Hablas con él, luego le mandas un WhatsApp, pero sigues con un mensaje de voz… Se trata, sobre todo, de facilitar las conversaciones y de que los clientes puedan decidir cuándo y cómo quieren tener esas conversaciones”.

Esto ha llevado a Unicaja a definir el siguiente paradigma de digitalización: la tecnología que fomente la cercanía. Un reto que supone cambiar de una tecnología hasta ahora más orientada a dar soluciones para realizar una operación, a otra que, además, tiene que facilitar la relación.

Evolución tecnológica

Hace tres años, Unicaja finalizó la integración tecnológica de la antigua Liberbank, un buen punto desde el que medir su evolución en tecnología. Como el resto del sector, explica Estrella Botas, “estamos trabajando sobre nuestros sistemas más ‘legacy’ en los que se apoya gran parte de la operativa y la trasformación de sus entornos. Nuestra estrategia actual se basa en hibridar las capacidades de los diferentes hiperescalares y las nuestras propias”. Para la directora general de Tecnología y Operaciones, “hay muchas lecciones aprendidas en el sector que nos refuerzan en la idea de que ninguna de las opciones disponibles será ‘only’ ni ‘first’ y menos aún con la incorporación de utilidades para el procesamiento de los modelos IAG”.

La evolución y construcción de software de la compañía también ha experimentado una gran transformación con el objetivo de enriquecer las capacidades digitales o potenciar herramientas para dirigirse a segmentos de negocio más especializados y que están en el foco del plan estratégico de la entidad. En este contexto, está siendo clave la nueva arquitectura técnica construida después de la integración. Gracias a ello, la entidad ha podido desplegar en menos de un año un nuevo sistema comercial propio para sus redes con utilidades similares a las que se pueden encontrar en algunos productos comerciales de referencia en el sector, pero totalmente adaptado a la organización. “También hemos trabajado especialmente en la evolución de la APP y la WEB de Unicaja, con un enfoque de trasversalidad para ambos entornos que nos permiten mejorar sus prestaciones de manera síncrona y ágil”, explica Estrella Botas. Es más, en el primer semestre de este año, la APP ha escalado más de 10 posiciones en el segmento de particulares y 9 en empresas según el benchmark de referencia en el mercado, situándose entre las posiciones de cabeza en ambos segmentos.

Para la CIO del banco, Estrella Botas, “el proceso de trasformación digital de la banca se parece a la espiral de un nautilus; cada ciclo de trasformación digital nos amplia el radio de acción y el reto para conseguir recorrer la siguiente iteración supone un desafío mayor”

Hacia un modelo operativo más ágil

El pasado mes de julio, la compañía hizo público un acuerdo estratégico con el proveedor DXC Technology para llevar a cabo un ambicioso proyecto de transformación y modernización de las operaciones bancarias, enmarcado dentro del plan estratégico 2025-2027 de crecimiento y mejora del servicio al cliente de la entidad. Con una duración de 10 años, el acuerdo confirma la apuesta de Unicaja por transformar y modernizar sus operaciones bancarias, mejorando su capacidad de respuesta, eficiencia operativa, escalabilidad y satisfacción de sus clientes.

Como parte del acuerdo, DXC adquirirá FK2, una empresa del Grupo Unicaja, asumiendo la responsabilidad de liderar un equipo clave dentro de las operaciones de la entidad. En virtud de esta iniciativa, Unicaja se beneficiará de las capacidades de industrialización, automatización, IA e innovación tecnológica de DXC Technology que se unen a su conocimiento y experiencia en el sector bancario, lo que le permitirá acometer la transformación hacia un modelo operativo de nueva generación. Este enfoque se centrará en la mejora continua de la calidad del servicio, el refuerzo del control operativo y la capacidad de adaptación al crecimiento previsto en el marco del plan estratégico. “Supone un hito en nuestra evolución hacia un modelo operativo más ágil, inteligente y preparado para afrontar los retos del sector financiero”, afirma Estrella Botas, quien incide en que “no se trata solo de incorporar tecnología, aunque es indiscutible que será una de las principales palancas, sino de incorporar tecnología asociada a esas mejores prácticas sectoriales aplicadas desde el primer momento y con un socio que cuenta con un modelo industrializado y que nos va a permitir acelerar en el cambio desde unas operaciones ‘avanzadas’ a operaciones ‘inteligentes’. De esta manera, estaremos mejor preparados para afrontar los retos del sector financiero”.

Un futuro con inteligencia artificial

Al igual que el resto de organizaciones, independientemente de su sector de actividad, la IA ha entrado de lleno en los procesos y operativas. En Unicaja, su incorporación es tan relevante que está contemplada en su plan estratégico como una línea trasversal al resto de las iniciativas. “Estamos firmemente convencidos de que con esta tecnología no sólo vamos a ser más eficientes, y por eso queremos aplicarla en el mundo de las operaciones, sino que nos obliga a reinventarnos. Por eso no sólo estamos trabajando en integrarla en los procesos con diferentes casos de uso para facilitar actividades de negocio que ya tenemos en producción, sino que la estamos utilizando para redefinir la manera en la que nos dirigimos a nuestros clientes externos o internos. Va a ser el habilitador de esas conversaciones que queremos mantener, la pieza fundamental de nuestro paradigma tecnológico para este plan estratégico que, como dije previamente, es la tecnología de la cercanía”.

]]> <![CDATA[El nicho de mercado que están conquistando las nubes alternativas]]> https://tsecurity.de/de/2958306/it-security-nachrichten/el-nicho-de-mercado-que-estn-conquistando-las-nubes-alternativas/ https://tsecurity.de/de/2958306/it-security-nachrichten/el-nicho-de-mercado-que-estn-conquistando-las-nubes-alternativas/ Tue, 26 Aug 2025 13:34:08 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Las nubes alternativas están viviendo un momento álgido. Casi el 75 % de las organizaciones utilizan dos o más proveedores de nube alternativos, según una encuesta realizada por HostingAdvice.com a 500 responsables de TI en mayo de 2025. Estas nubes alternativas se refieren a proveedores de cloud ajenos a los principales hiperescaladores, como Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Oracle Cloud o IBM Cloud.

“Es posible obtener alojamiento a un nivel empresarial de proveedores de nube alternativos”, afirma Joe Warnimont, analista senior de HostingAdvice.com. Aunque los hiperescaladores siguen dominando la cuota de mercado, las cloud alternativas están reduciendo la brecha de funcionalidad al tiempo que ofrecen una alta disponibilidad y precios más bajos.

Más allá del coste, estos nuevos proveedores de nube se centran en sus puntos fuertes específicos. Por ejemplo, Warnimont destaca a Vultr para la computación periférica y a DigitalOcean para el desarrollo de aplicaciones. Otros ejemplos de nubes alternativas son Akamai Cloud (antes Linode), Cloudflare, CloudJiffy, CoreWeave, Fly.io, IONOS, Lambda, NetExplorer, OVHcloud, Paperspace, Railway, Render, Scaleway y Wasabi.

Las empresas están tomando nota de estos proveedores líderes y están tomando medidas. “Las organizaciones están reconsiderando la estrategia de «apostarlo todo» por los tres grandes proveedores de servicios en la nube en favor de opciones más diversificadas y especializadas”, afirma Kyle Campos, director de tecnología y productos de CloudBolt.

El coste impulsa el cambio a nubes alternativas

Pero ¿por qué cada vez más organizaciones recurren a proveedores de nube alternativos? El cambio llega impulsado por varios factores, pero el coste sigue siendo el principal motivo.

“Los tres grandes proveedores de nube resultaron ser mucho más caros, entre dos veces y media y tres veces más, de lo que las organizaciones esperaban inicialmente”, afirma David Linthicum, fundador e investigador principal de Linthicum Research y autor del blog Cloud Insider de InfoWorld. El aumento de los precios empuja a las empresas hacia alternativas. “A las organizaciones les resulta difícil encontrar valor en los hiperescaladores y están buscando alternativas”, añade Linthicum.

Un análisis de 2021 de Andreessen Horowitz (a16z) argumentaba que la cloud repatriation podría tener sentido desde el punto de vista financiero a gran escala. Entre las 50 principales empresas de software público estudiadas, los costes de infraestructura en la nube representaban aproximadamente el 50 % de su coste medio de los productos vendidos.

Los costes imprevistos llegan con la salida de datos (el traslado de datos de la nube al edge). “El coste puede tener un impacto significativo, especialmente para las empresas con grandes volúmenes, como la distribución de medios”, afirma Cyril Banos, director de consultoría de transformación de Valiantys.

“Las cargas de trabajo sensibles en términos de coste, como el comercio electrónico, que requieren fiabilidad y rendimiento, pero a una fracción del precio de los hiperescaladores, podrían recurrir a un proveedor alternativo”, añade Warnimont, de HostingAdvice.com.

Otros factores detrás del cambio

El coste no es el único factor motivador. La reducción de la dependencia de los proveedores hiperescalables es otra cuestión clave, junto con las necesidades de rendimiento especializadas, las demandas específicas de la IA y los requisitos de soberanía o cumplimiento de los datos.

Si bien los hiperescalables han llevado la infraestructura escalable a las masas, lo han hecho adaptándose a un denominador común. “Los hiperescaladores han tenido que trabajar con trazos generales, ignorando consideraciones más detalladas”, afirma Umesh Maheshwari, científico jefe de LucidLink.

Algunas empresas también prefieren tener más control mediante una configuración bare metal. “Algunas solo quieren pagar por la capacidad y la gestión de las instalaciones, como si tuvieran su propio centro de datos”, afirma Banos, de Valiantys.

Para las empresas que se sienten frustradas ante los servicios de las plataformas cloud de talla única, los proveedores alternativos ofrecen una solución más personalizada. “Al fin y al cabo, los equipos quieren una infraestructura que se adapte a sus necesidades, y no al revés”, añade Campos, de CloudBolt.

Dónde destacan las nubes alternativas

Las nubes alternativas cubren las lagunas que a las tres grandes no llegan bien del todo, desde cargas de trabajo de IA hasta computación periférica, pasando por funcionalidades especializadas o requisitos de cumplimiento normativo. “Existe un ecosistema creciente de actores especializados en la nube que están ganando terreno”, afirma Campos.

El mercado se ha expandido enormemente en los últimos años para cubrir esas carencias, con muchos players más pequeños que satisfacen necesidades específicas. Veamos, pues, dónde destacan estas nubes especializadas y cómo las utilizan las organizaciones.

  • Cargas de trabajo de IA

Las nubes alternativas son cada vez más atractivas para las cargas de trabajo de IA que requieren computación basada en GPU. “Las GPU como servicio son una alternativa sólida, teniendo en cuenta lo que cobran los proveedores de cloud pública por los servidores virtuales basados en GPU”, afirma Linthicum.

Por ejemplo, los ingenieros de Stability AI, creadores de Stable Diffusion, utilizan la infraestructura de GPU Nvidia de CoreWeave para escalar sus modelos. Otras neoclouds, como Lambda y Paperspace, se especializan en GPU como servicio.

  • Rendimiento de vanguardia

Algunas nubes especializadas priorizan el rendimiento de baja latencia. Por ejemplo, CoreWeave, conocida como “hiperescalador de IA”, afirma que ofrece tiempos de activación de contenedores entre 8 y 10 veces más rápidos y de descargas entre 3 y 8 más rápidas que los proveedores tradicionales.

Esto hace que las nubes alternativas se conviertan en una opción destacada para casos de uso como el gaming, el streaming o la IA. Por ejemplo, Akamai Cloud está diseñada específicamente para el edge computing, aprovechando la red distribuida de Akamai para reducir significativamente la latencia.

  • Almacenamiento de objetos a escala

Las cloud alternativas también están mejorando los servicios de almacenamiento de objetos, sacando provecho del almacenamiento de blobs para desde backup y archivado hasta análisis de datos. “Ninguno de los hiperescaladores ofrece un sistema de archivos global que pueda igualar la capacidad de respuesta de una unidad montada localmente o de un servidor de archivos conectado a una red local”, añade Maheshwari, de LucidLink.

LucidLink, una plataforma global de almacenamiento de archivos para colaboradores que se comporta como un sistema de archivos local, podría considerarse una alternativa a las nubes públicas. Al igual que Wasabi, un proveedor de almacenamiento en la nube con 15 regiones globales, LucidLink destaca como ventaja en costes que no se paga tarifas por la salida de datos.

Cloudflare, la red de distribución de contenidos, es otro ejemplo de alternativa optimizada a los hiperescaladores. “Cloudflare desempeña un papel importante en nuestra configuración multicloud para plataformas de datos, ya que nos ayuda a reducir la latencia y los costes relacionados con el almacenamiento de objetos”, afirma Campos.

  • Nubes privadas

Implementar clouds privadas se ha vuelto más barato y más fácil de gestionar. “Las nubes privadas, como las que comercializa VMware, están empezando a ser más atractivas”, afirma Linthicum, citando unos costes más bajos y unas implementaciones más sencillas que hace una década.

Campos está de acuerdo y señala que las cargas de trabajo basadas en VMware siguen siendo un caso de uso habitual para las nubes alternativas. “OVHcloud ha sido clave en nuestra transición desde los centros de datos físicos”, afirma Campos. “Los utilizamos para el alojamiento de VMware, al tiempo que mantenemos los patrones habituales de infraestructura como servicio”, explica.

  • Soberanía digital

La ubicación física o geográfica del centro de datos de un proveedor de nube es un factor crítico para las organizaciones que operan en regiones con leyes estrictas de privacidad y protección de datos. “Esto afecta a la residencia de los datos, lo que contribuye al cumplimiento de las normativas locales, como el RGPD en la UE”, afirma Banos.

Para cumplir con estas necesidades, proveedores regionales como Scaleway y OVHcloud ofrecen un alojamiento soberano alineado con las normas europeas. Otro ejemplo es NetExplorer, una cloud soberana francesa que se utiliza a menudo para almacenar contratos y respaldar los flujos de trabajo de diligencia debida.

Más allá de Francia, las nubes regionales como la alemana Ionos o la india CloudJiffy están ganando terreno. Irónicamente, incluso los hiperescaladores con sede en EE. UU. están lanzando centros de datos periféricos con sede en la UE, lo que difumina las líneas entre las nubes públicas estándar y las implementaciones alternativas.

  • Startup-friendly

Algunas nubes alternativas están diseñadas de forma más clara para desarrollos nativos cloud. Estas nubes, como DigitalOcean, Fly.io, Railway y Render, dan prioridad a implementaciones rápidas y optimizadas y al alojamiento de cargas de trabajo centradas en el desarrollo, como aplicaciones web full-stack o API de servicios web.

  • Otros casos de uso especializados

También se puede optar por clouds alternativas para cumplir requisitos de conformidad específicos de cada sector, como la ley sanitaria estadounidense HIPAA o las normativas financieras. Los expertos suman otros casos de uso, como el alojamiento SAP, el autoescalado impulsado por finops y la distribución del riesgo entre múltiples proveedores de infraestructura.

Donde las nubes públicas siguen triunfando

Aun así, las nubes alternativas no sustituirán a los hiperescaladores en un futuro próximo. Por el momento, ambas tienen su papel en la infraestructura TI. “El mercado de los servicios en la nube ha madurado hasta alcanzar una fase en la que los proveedores de nube hiperescalables y alternativos compiten y cooperan”, afirma Maheshwari.

Los hiperescaladores siguen siendo las nubes preferidas para el escalado rápido y las cargas de trabajo volátiles. “Si se producen muchos cambios y es necesario escalar y reducir rápidamente, las cloud públicas suelen ser la mejor solución”, afirma Linthicum.

Las cloud alternativas tendrán que esforzarse mucho para demostrar que pueden competir en igualdad de condiciones con los hiperescaladores, especialmente en términos de fiabilidad y ciberseguridad. En algunos casos, las públicas seguirán siendo las que ofrezcan más ventajas.

“En general, los proveedores de nube alternativos tienen que demostrar que son fiables y que vale la pena desviarse hacia ellos”, afirma Maheshwari. Deben esforzarse más para “endulzar su oferta” en relación con los hiperescaladores, añade.

Mantener la paridad multicloud

Las empresas llevan ya mucho tiempo utilizando múltiples nubes. Según Virtana, casi cuatro de cada cinco ejecutan cargas de trabajo en tres o más hiperescaladores. Hoy en día, el multicloud se considera una ventaja estratégica. Según HostingAdvice.com, cerca del 90 % de los responsables de TI afirman que ninguna organización debería depender de un único proveedor.

Sin embargo, añadir nubes alternativas introduce un nuevo elemento de complejidad. “Las herramientas han madurado, pero se necesita al personal adecuado para gestionar la integración entre proveedores”, afirma Warnimont, reconociendo la escasez de especialistas en nubes alternativas en el mercado.

Una gestión eficaz de la multinube requiere una estrategia coherente y un seguimiento exhaustivo de los acuerdos de nivel de servicio y el rendimiento, afirma Banos. También requiere estándares y herramientas compartidos para áreas como el aprovisionamiento, la implementación y la gestión del cambio. Muchas organizaciones lo consiguen utilizando flujos de trabajo GitOps independientes de la nube y estándares portátiles como OpenTofu u OpenStack.

Las plataformas de gestión de Kubernetes y las plataformas multicloud también desempeñan un papel importante. “Se deben utilizar planos de control comunes, como capas comunes de seguridad y gobernanza”, recomienda Linthicum. Campos está de acuerdo, al tiempo que hace hincapié en la visibilidad de los costes y la coherencia operativa.

El pronóstico parece alternativo

Con todo, las nubes alternativas aportan claras ventajas. Ayudan a los equipos de TI a mantener el control, a aprovechar sus puntos fuertes, a maximizar el rendimiento y a proteger los datos confidenciales. Lo hacen además a menudo con una importante reducción del gasto.

Un informe de marzo de 2025 elaborado por Anders Sundelina, Javier González-Huertaa y Krzysztof Wnuka, de la Universidad Tecnológica de Blekinge (Suecia), reveló que cambiar la misma arquitectura de software de una nube privada a una nube pública aumentaba los costes en un 50 %. Es algo que también refleja el consenso del sector. OpenMetal habla de un ahorro del 20 % al 60 % cuando se utilizan nubes privadas bajo demanda en lugar de hiperescaladores públicos.

Aunque no todas las clouds alternativas son “privadas”, los datos sugieren que las nubes públicas ya no son la salida económica de los centros de datos locales que antes se afirmaba que eran. “Las mayores ventajas que vemos son el coste, la flexibilidad y el control”, afirma Campos. “Los proveedores de nubes alternativas pueden ofrecer una mayor flexibilidad y personalización, alineación normativa y optimización del rendimiento”.

Si bien el coste es un factor determinante, el acceso a tecnología especializada es igualmente atractivo para las empresas que desean tener un mayor control sobre su infraestructura. “Las nubes alternativas resuelven un problema muy específico sin necesidad de comprometerse por completo con un único proveedor de nube”, afirma Banos. “Te permiten aprovechar tu experiencia tecnológica interna y mantener el control”.

]]> <![CDATA[El campo también necesita un CIO]]> https://tsecurity.de/de/2951263/it-security-nachrichten/el-campo-tambin-necesita-un-cio/ https://tsecurity.de/de/2951263/it-security-nachrichten/el-campo-tambin-necesita-un-cio/ Thu, 21 Aug 2025 10:49:50 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Cuando se piensa en transformación digital o en las aplicaciones de los últimos avances de infraestructuras TI, no se suele pensar en el medio rural. Y, sin embargo, el campo también tiene CIO: las explotaciones agrarias incorporan cada vez más tecnologías de última generación para mejorar la eficiencia y gestionar la operativa diaria.

Los retos del presente de la industria agroalimentaria son múltiples. Más allá de las cuestiones geopolíticas y de mercado (desde las cuestiones de costes hasta la falta de recambio generacional, pasando por la presión potencial de las guerras arancelarias), el campo se enfrenta al impacto del cambio climático (que cambia sus condiciones) o a los problemas de producción. La apuesta por la agricultura regenerativa (que recupera el mismo suelo que se labra) o por la digitalización son, justamente, palancas que ayudan a afrontar esos retos.

“La transformación digital en el agro no se limita al uso de tecnología en el campo. Afecta a toda la cadena de valor y requiere una visión estructurada, colaborativa y alineada con los objetivos de negocio y las exigencias regulatorias”, explica Luis Piguillem, responsable de Agribusiness en Stratesys.

La digitalización de la industria agroalimentaria también se explica, señalan en un análisis de esa compañía, por la necesidad de gestionar factores normativos (como la nueva Política Agraria Común (PAC), los estándares ESG o la trazabilidad exigida ya tanto por el mercado como por los reguladores). Esto está produciendo “un cambio de paradigma” en el campo, concluyen. La tecnología ya no es una herramienta opcional, sino “una palanca estratégica de adaptación y competitividad”.

Según los cálculos de Stratesys (que parte para ello de la observación práctica de implantación de soluciones tecnológicas en compañías del sector en España y Latinoamérica), se logran mejoras de hasta un 35%.

Así es la tecnología que se incorpora en el agro

De hecho, la digitalización de la industria agroalimentaria es uno de los puntos que potencian tanto los planes de resiliencia españoles como los comunitarios. Así, existen ya líneas de inversión como proyectos específicos centrados en áreas concretas para lograr la transformación digital agrícola.  

El proyecto Agrimate es uno de esos proyectos financiados por la Unión Europea que estudia cómo la tecnología puede resolver los problemas del campo. En este caso, como explican desde UPA (que participa en el proyecto, dentro de un consorcio europeo), usan realidad aumentada, la robótica y la realidad aumentada para mejorar la poda del olivar tradicional, optimizando la eficacia y mejorando las condiciones de trabajo del personal de poda.

Pero ¿qué es lo que se está haciendo a grandes rasgos en la industria agroalimientaria? Varias son las líneas maestras que protagonizan la digitalización del campo. Stratesys señala que han participado en iniciativas centradas en sostenibilidad, trazabilidad, automatización y toma de decisiones basada en datos, aplicando un enfoque integral que abarca desde la planificación hasta la gestión documental y el análisis predictivo. Son una muestra de los puntos más comunes en este tipo de procesos.

Las grandes empresas del sector agroalimentario han digitalizado su actividad y aplican herramientas de última generación para afianzar sus procesos de agricultura regenerativa, economía circular o hasta resolución de potenciales problemas. Ahí está, por ejemplo, el uso que hacen los expertos de Nestlé de la inteligencia artificial y la ciencia de datos avanzada para estudiar como se podrán cultivar plantas de café más resistentes al clima. El cambio climático afecta especialmente a las zonas en las que se produce la mayor parte del café y reduce la cantidad de terreno productivo.

La planta de tomate frito Solís de Nestlé en Extremadura

La planta de tomate frito Solís de Nestlé en Extremadura 

Nestlé

También usan TI para mejorar el cultivo de tomates: su plan de agricultura regenerativa en Extremadura echa mano de flores que funciona como ejército antiplagas, pero también de satélites y drones para hacer un análisis de datos. “La tecnología no es un requisito imprescindible para la agricultura regenerativa, pero es una herramienta que puede ayudar mucho a medir los resultados alcanzados”, explica a Antropía Jordi Domingo, responsable del departamento de agricultura sostenible de la Fundación Global Nature.

PepsiCo, otro de los gigantes del sector, cultiva patata, maíz y vegetales en España “100% de procedencia sostenible” y emplea inteligencia digital y big data para mejorar la eficiencia del cultivo y reducir las emisiones.

El caldo de cultivo de las startups

Las grandes empresas no son las únicas. La digitalización del campo toca a más niveles, ya que grandes y pequeñas se enfrentan a problemas parecidos.

Igualmente, existen también iniciativas a un nivel más granular que buscan solventar los problemas de eficiencia o de acceso a recursos y servicios. El agrotech es un punto caliente en el emprendimiento. Así, por ejemplo, Agrolistik —que se presenta en el Pont-Up Store, en Pontevedra, en septiembre— es una aplicación móvil que quiere ser un “Uber de tractores”, que conecta a los propietarios de fincas rurales con tractores disponibles en su zona.

La ganadora hace unas semanas de The Scale-Up! World Summit 2025 fue un proyecto que detecta la madurez de los melones y sandías mediante IA para mejorar la eficiencia agrícola, diseñada por Biyectiva Technology.

El retorno de la digitalización del campo

El retorno de la digitalización toca a muy diferentes áreas y escenarios. Las conclusiones de Stratesys ayudan a visualizar cómo puede ser de positivo su impacto.

Partiendo de sus 70 proyectos, calcularon que la agricultura de precisión (que usa sensores, IoT e imágenes satelitales) logra mejoras del rendimiento de hasta un 25% y una reducción de costes operativos de entre un 20% y un 35% al lograr bajar el consumo de agua o fertilizantes. Echando mano de modelos de análisis de datos y previsión se ha mejorado hasta en un 30% la planificación de la producción, la gestión de stocks y la distribución. Y el uso de maquinaria autónoma y drones ha reducido los tiempos operativos en campo entre un 20% y un 40%.

]]> <![CDATA[IA para construir un sector bancario ciberresiliente ]]> https://tsecurity.de/de/2923266/it-security-nachrichten/ia-para-construir-un-sector-bancariociberresiliente/ https://tsecurity.de/de/2923266/it-security-nachrichten/ia-para-construir-un-sector-bancariociberresiliente/ Tue, 05 Aug 2025 13:04:09 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Si hay una industria especialmente atractiva para los ciberatacantes y que enfrenta desafíos cada vez más complejos –en gran parte por su tremenda dependencia a los sistemas de información y su necesidad de protegerlos– es el sector financiero. Aunque es justo reconocer que el impulso de la digitalización en la banca se inició alrededor de la crisis financiera comenzada en 2008, el empuje final ha llegado tras los efectos de la pandemia, de la mano de una nueva generación de clientes con una mentalidad mucho más digital. Ahora, los clientes evitan cada vez más visitar las sucursales en favor del uso de herramientas digitales para prácticamente cualquier operación bancaria. Aspecto, todo sea dicho, aprovechado por la banca para reducir los costes asociados a su red de sucursales.

En este contexto, el uso de herramientas de IA está proporcionando importantes ventajas a las entidades financieras, como la optimización de la experiencia del cliente, y una mayor eficiencia en sus procesos internos. Sin embargo, a pesar de su gran potencial, con el avance acelerado de la IA, las tácticas de los ciberdelincuentes evolucionan para intentar vulnerar los sistemas financieros, transformando la lucha contra el fraude en un desafío continuo y dinámico.

Esto está llevando a muchas organizaciones del sector financiero a incrementar sus presupuestos de ciberseguridad e invertir en ciberresilencia, intentando incorporar tecnologías basadas en IA para reducir el tiempo de detección de posibles brechas de seguridad, mejorando la respuesta de manera eficaz, y con ellos reforzando la confianza de sus clientes en un entorno digital seguro.

Y en referencia al fraude, estas herramientas han permitido un mejor diseño y mejora de sistemas capaces de analizar patrones de comportamiento para detectar actividades inusuales, reduciendo el número de falsos positivos, que tanto daño generan entre los clientes de cualquier entidad.

La realidad muestra que una de cada seis organizaciones financieras sufre más de 50 incidentes al día, según datos de Capgemini. Y el 60% señala que ha tenido que hacer frente a ataques basados en deepfakes en los últimos dos años, evidenciando cómo los ciberdelincuentes utilizan la IA generativa para crear correos electrónicos y mensajes altamente personalizados y convincentes. Sin embargo, estos mismos avances nos permitirán evolucionar para poder detectar anomalías y responder en tiempo récord a amenazas cada vez más sofisticadas.

En definitiva, la adopción de la IA y su versión generativa en la ciberseguridad no es opcional, sino un imperativo en un mundo cada vez más digitalizado. Estas herramientas no solo ofrecen protección contra amenazas presentes, sino que también preparan a las organizaciones para futuros desafíos. Eso sí, teniendo muy claro qué es lo que se busca, huyendo de hypes tan peligrosos en el mundo de la tecnología que pueden llevar a las organizaciones a un gasto poco justificado en vías muertas. Y no perdiendo nunca de vista que su implementación debe ser acorde a un entorno regulatorio cada vez más restrictivo, manteniendo siempre un enfoque ético y humano que garantice que la tecnología sea un aliado confiable en la construcción de un ecosistema digital seguro y sostenible. Este es un momento para tomar decisiones. La tecnología está de nuestro lado; el reto es saber utilizarla.

El autor de este artículo es Andrés de Benito, director y responsable de Ciberseguridad de Capgemini en España, donde lidera la estrategia y el desarrollo de soluciones avanzadas para la protección de organizaciones frente a amenazas digitales. Con más de 20 años de experiencia en consultoría tecnológica y ciberseguridad, ha trabajado con empresas líderes en sectores como banca, energía y telecomunicaciones, ayudándolas a fortalecer su ciberresiliencia. Es Ingeniero Superior en Informática por la Universidad Politécnica de Madrid.

]]> <![CDATA[How Nippon India Mutual Fund improved the accuracy of AI assistant responses using advanced RAG methods on Amazon Bedrock]]> https://tsecurity.de/de/2911840/ai-nachrichten/how-nippon-india-mutual-fund-improved-the-accuracy-of-ai-assistant-responses-using-advanced-rag-methods-on-amazon-bedrock/ https://tsecurity.de/de/2911840/ai-nachrichten/how-nippon-india-mutual-fund-improved-the-accuracy-of-ai-assistant-responses-using-advanced-rag-methods-on-amazon-bedrock/ Tue, 29 Jul 2025 17:04:29 +0200 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de <![CDATA[Huevos Guillén acelera su transformación estandarizando sus procesos y mejorando su capacidad de gestión  ]]> https://tsecurity.de/de/2903922/it-security-nachrichten/huevos-guilln-acelera-su-transformacin-estandarizando-sus-procesos-y-mejorando-su-capacidad-de-gestin/ https://tsecurity.de/de/2903922/it-security-nachrichten/huevos-guilln-acelera-su-transformacin-estandarizando-sus-procesos-y-mejorando-su-capacidad-de-gestin/ Thu, 24 Jul 2025 14:34:26 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Corrían los años 60 cuando dos hermanos, Benjamín y Joaquín Ferrer, comenzaron, con una simple moto, a vender huevos que ellos mismos compraban en granjas de la provincia de Valencia. Dos décadas más tarde, en 1984, los hermanos fundaron lo que hoy es una de las empresas avícolas más importantes del país: Grupo Huevos Guillén, que produce uno de cada tres huevos consumidos en España.  

Esta empresa familiar, que se define como “comprometida con el bienestar animal y la calidad”, lleva años apoyándose en la tecnología para ofrecer sus productos (huevo de gallina, codorniz y ovoproductos) a sus clientes. Y es que, de acuerdo con Julia Ferrer, directora del área de procesos de Grupo Huevos Guillén, “entre los valores de la compañía se incluye la mejora continua; y ser líder del mercado avícola de puesta nos obliga a permanecer en un cambio constante, cuestionando muchas de las cosas que hacemos a diario. Es por eso que la digitalización es una línea estratégica para Huevos Guillén”. 

Ese camino hacia la transformación digital no ha estado exento de baches. “No se nos tiene que olvidar que somos una empresa del sector primario y, por tanto, un porcentaje alto de nuestros centros de producción se sitúan en zonas rurales”, explica Ferrer. “Para digitalizar una empresa, la estabilidad en las comunicaciones de red es imprescindible, y debo reconocer que esto no ha sido así desde el principio. Hemos tenido que estudiar mucho este asunto y buscar soluciones backup de conexión en zonas donde era muy complejo que todo estuviera estable. En la actualidad, este reto está superado, aunque siempre se puede mejorar”.  

Mejora de la gestión empresarial 

En los últimos años la compañía ha ido creciendo en volumen y ampliando su presencia a nivel nacional: actualmente dispone de 15 centros propios distribuidos en toda la geografía nacional, cuatro fábricas de piensos y más de 655 empleados. Es por ello que, dentro de su proceso de transformación digital, necesitaban abordar un proyecto de estandarización de procesos de mejora de los sistemas informáticos e implementar un sistema de gestión. “Analizando nuestras necesidades y diferentes soluciones en el mercado, pudimos comprobar que Sage X3 respondía en gran medida a la estrategia de Huevos Guillén de crecer con diferentes sociedades, desarrollar procesos específicos y podernos integrar con otros sistemas”, explica Julia Ferrer. 

Así, en el año 2015 pusieron en marcha Sage X3 en todos sus centros de producción y fábricas de piensos. “Estábamos comprometidos a abordar el proyecto a pesar de que era un reto enorme, pues significaba alinear objetivos, vencer resistencias de hábitos adquiridos, formar al personal interno… Pero sabíamos que al final íbamos a obtener una ventaja competitiva dentro de nuestro sector”, comenta la directora del área de procesos. 

Desde la implantación del proyecto, que ha afectado de manera transversal a todos los departamentos y áreas de la organización, hasta ahora “estamos en proceso continuo de mejora del sistema, intentando optimizar, explotar datos y tener información en tiempo real para facilitar la toma de decisiones en la empresa”.  

Julia Ferrer, directora del área de procesos de Grupo Huevos Guillén

Huevos Guillén. En la imagen, Julia Ferrer, directora del área de procesos del grupo.

Un punto clave era el poder garantizar el control y seguridad del proceso de fabricación de la alimentación de las gallinas, con el objetivo de asegurar una correcta nutrición y a su vez disponer de información en tiempo real del coste de producción del pienso, ya que, dentro de la estructura de costes de la compañía, este es el más relevante. Según Ferrer, “Sage X3 ha sido capaz de darnos respuesta a esta necesidad, integrándose con los sistemas productivos de la fábrica de piensos como nuestro sistema Scada, optimizando tiempos de trabajo y posibles errores manuales”.  

Otro aspecto importante ha sido la integración del ERP con diferentes sistemas externos como sistemas MES, plataformas de facturación electrónica o EDI. Estas integraciones han hecho posible un entorno completamente conectado que respeta los flujos de trabajo y mejora la eficiencia operativa sin necesidad de modificar nuestros procesos naturales. Además, se ha trabajado intensamente en la explotación de los datos en tiempo real: “Hoy en día disponemos de informes ejecutivos automatizados que se generan y distribuyen diariamente desde Sage, lo que facilita una visión clara y actualizada del negocio y acelera la toma de decisiones en todos los niveles de la organización”, explica Ferrer. 

El reto de la integración del ERP

Para abordar este reto, la compañía contó con la ayuda de técnicos especializados de Nunsys Group que formaron parte del equipo interno y ofrecieron su soporte con el objetivo de analizar todo lo necesario para la puesta en marcha del proyecto. “Para Huevos Guillén es esencial que el partner conozca a la perfección cuál es nuestra problemática y aporten el conocimiento complementario para poder alcanzar la solución adecuada y con los requisitos que necesita la empresa”, comenta Julia Ferrer, quien está convencida de que uno de los factores clave del éxito ha sido “la coordinación fluida entre todos los implicados. El conocimiento del negocio por parte de los consultores de Nunsys Group, cuenta, ha permitido responder con agilidad y proponer soluciones muy enfocadas al valor, resolviendo de forma eficaz nuestras necesidades reales”.  

En este sentido, Paco Gavilán, presidente de Nunsys Group, afirma que el reto más evidente de este proyecto “fue alinear con una operativa común a los más de diez centros de producción y las fábricas de pienso. A esto se sumaba el cambio cultural: convencer a todo el personal de que había otra forma de trabajar, más tecnológica y menos manual. Pero lo afrontamos bien porque dedicamos mucho tiempo a entender a fondo cómo funciona Huevos Guillén: sus procesos clave, sus particularidades, lo que sí o sí tenía que respetarse. Esa comprensión fue la base para que la solución no fuera una más, sino algo que encajaba de verdad. También fue clave lograr un control de costes preciso, algo que para su modelo de negocio no es negociable”. 

Gracias a Sage X3, toda la operativa de Huevos Guillén ha ganado en estructura y agilidad. Antes, según Gavilán, “cada parte del proceso podía ir por libre; ahora todo está conectado y gestionado de forma centralizada. La información fluye, se automatiza, se evita duplicar tareas y se reduce el margen de error. Desde las compras hasta el coste final, hay una trazabilidad total. Se han eliminado tareas manuales y se ha ganado en rapidez para tomar decisiones. En resumen: ahora pueden gestionar mejor, con más visibilidad y menos esfuerzo”. 

Huevos Guillén

Huevos Guillén.

IA para acelerar la mejora de procesos 

En línea con su estrategia de digitalización, la compañía lleva tiempo aplicando tecnologías disruptivas como la IA en algunos de sus procesos más importantes, como todos aquellos relacionados con la calidad de los huevos. Al final, explica Ferrer, “los sistemas de visión artificial para la detección de defectos de calidad aplican IA, y hace mucho tiempo que en todos nuestros centros contamos con estos sistemas”. En cuanto a la IA generativa, “también estamos estudiando en qué procesos nos va a poder ayudar en relación a toda la parte administrativa y de control documental”.  

Y es que, en los objetivos de la compañía siempre está el no quedarse atrás en la implantación de nuevas tecnologías que puedan ayudar en su desempeño.  

]]> <![CDATA[EDP Networks automatiza la inspección de su red eléctrica gracias a la IA ]]> https://tsecurity.de/de/2863473/it-security-nachrichten/edp-networks-automatiza-la-inspeccin-de-su-red-elctrica-gracias-a-la-ia/ https://tsecurity.de/de/2863473/it-security-nachrichten/edp-networks-automatiza-la-inspeccin-de-su-red-elctrica-gracias-a-la-ia/ Wed, 02 Jul 2025 09:03:53 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El sector energético se encuentra inmerso en una transformación digital sin precedentes, impulsada por la necesidad de las organizaciones de una mayor automatización y flexibilidad de las operaciones y de una infraestructura más resiliente. En este escenario, tecnologías como la inteligencia artificial o la analítica de datos se vuelven claves en la búsqueda de una mejor eficiencia operativa.   

Este es el caso de la compañía EDP Networks, uno de los principales operadores del sector energético español que lleva años apostando por una transformación digital que afecta a todos los procesos operativos de la organización. “Somos una compañía que siempre ha apostado por digitalizar su red, tenemos una red completamente digitalizada, y no estamos incorporando un cambio, ese cambio es ya una realidad”, explica Genoveva Rasilla, responsable de Optimización de Procesos de IA de EDP. 

Este viaje de transición, según Rasilla, es un proceso compartido y aceptado por toda la compañía y a todos los niveles. “Todo el mundo tiene claro que es necesario y están identificando casos de uso y viendo la necesidad de esa transformación. Hay un compromiso y una respuesta importante por todos los estamentos de la organización”.  

EDP Networks

EDP.

Automatización de las inspecciones de la red 

Desde hace años, EDP se enfrenta a una creciente demanda de electricidad concentrada, en una buena parte, en el norte de España, con una orografía y unas complicaciones climáticas especiales, por lo que vieron la necesidad de modernizar sus procesos de inspección de infraestructura. Para ello, contaron con la consultora Capgemini e implementaron un avanzado sistema de inspección impulsado por IA utilizando LandingAI y AWS. “Capgemini es más que un socio para nosotros”, comenta la responsable de Optimización de Procesos de IA de la organización. “En EDP siempre intentamos buscar dentro del ecosistema de IA a los mejores, y en este caso dimos con Capgemini”. 

Este proyecto lleva alrededor de dos años y nació con el objetivo de “automatizar el análisis y la detección de los diferentes defectos de los activos en la red eléctrica de EDP”, explica Alberto Avecilla, senior manager en Capgemini Engineering. Hasta ese momento, “era un trabajo manual, se hacían una serie de fotos aéreas y, de forma visual, un equipo tenía que detectar cómo eran esos defectos”. Eran métodos lentos, propensos a errores y costosos, lo que hacía imprescindible adoptar tecnologías innovadoras. 

En una primera fase, según Avecilla, “se llevó a cabo una valoración de la tecnología centrada en una serie de casos de uso como defectos en los aisladores y en los diferentes materiales, también en los antiescalos (unas barreras que están en las peanas de alta tensión para evitar que la gente pueda escalar), comprobar que las señales de peligro colocadas en los antiescalos estuvieran en las zonas que tenían que estar, conductores rotos, material deteriorado, etc.”. En esa primera fase se comprobó que era técnicamente posible detectar esos defectos por lo que, una vez finalizada, se desplegaron los modelos capaces de detectar todos esos defectos de red.  

Para acometer esa segunda fase, se decidió implementar una plataforma de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) capaz de entrenar modelos de IA con pequeños conjuntos de datos, junto con una solución de procesamiento de imágenes para apoyar estos modelos. Para ello, se decidió apostar por las tecnologías de LandingAI y AWS para su solución, iniciando el proceso de desarrollo con una prueba de concepto (PoC) que evaluó los modelos de IA en tres casos de uso distintos. “Hay que tener en cuenta que, para nosotros, es importante ir trabajando en pequeños paquetes que se prueben y en los que se vea la garantía de los resultados”, comenta Rasilla. 

Tras pruebas iniciales exitosas, la solución se extendió a otros nueve casos de uso en tres países. El equipo del proyecto personalizó la plataforma de procesamiento de imágenes e inspección, incorporando funciones de geolocalización para los activos.  

A lo largo de la implementación, EDP Networks y Capgemini gestionaron, además, una estrategia integral de gestión del cambio para asegurar la adopción sin problemas del nuevo sistema por parte de los equipos de inspección.  

EDP Networks

EDP.

Resultados 

Este enfoque facilitó una transición fluida al proceso de inspección impulsado por IA, minimizando las interrupciones y maximizando la eficiencia. Además, EDP Networks logró mejoras significativas en sus procesos, reduciéndose drásticamente de un año a solo un mes, a la vez que aumentó la frecuencia de las inspecciones, permitiendo una monitorización y mantenimiento continuos de la red. En la actualidad, esta capacidad asegura que la red esté preparada para satisfacer la demanda futura de electricidad de manera eficiente.  

Por otro lado, los modelos de IA, apoyados por imágenes tomadas desde helicópteros, lograron un 90% de precisión en la detección de defectos, mejorando aún más la fiabilidad de las inspecciones.  

El éxito de esta iniciativa ha allanado el camino para futuros avances, incluyendo el uso potencial de drones autónomos para realizar inspecciones aún más flexibles y rápidas. “Ya tenemos definido una evolución de ese modelo, que depende de la legislación relacionada con la incorporación de la IA para que los drones sean autónomos”, explica Rasilla.  

Como resultado de esta transformación, EDP Networks está ahora mejor posicionada para manejar la creciente demanda de electricidad, manteniendo una alta calidad y fiabilidad de la red. Además, la relación con Capgemini continuará, con una hoja de ruta de cinco años, que involucrará a nuevos socios para mejorar aún más las capacidades de inspección. “Nuestro objetivo es seguir teniendo esta relación tan fructífera en el tiempo”, comenta Rasilla.  

Una mirada al futuro  

La solución implementada por EDP Networks y Capgemini ha establecido un nuevo estándar para las inspecciones de red, combinando tecnologías de IA de vanguardia con aplicaciones prácticas para lograr resultados notables. “Cuanto más digitalizada tengas tu red y más sepas qué es lo que pasa en ella, más serás capaz de adelantarte a posibles incidencias”, concluye Rasilla, quien apunta a la IA a los satélites como las dos tendencias que marcarán el futuro del sector energético. 

]]> <![CDATA[Performance, compliance, and control: The on-premises advantage for AI workloads]]> https://tsecurity.de/de/2851302/it-security-nachrichten/performance-compliance-and-control-the-on-premises-advantage-for-ai-workloads/ https://tsecurity.de/de/2851302/it-security-nachrichten/performance-compliance-and-control-the-on-premises-advantage-for-ai-workloads/ Wed, 25 Jun 2025 17:17:39 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

The cloud has many well-known benefits, most notably limitless on-demand scalability and high reliability, both of which are ideal capabilities for hosting AI workloads. However, according to a recent Business Application Research Center (BARC) report, only 33% of AI workloads are hosted in public clouds. On-premises and hybrid environments almost evenly split the remainder, with on premises having the slimmest of edges (34%).[1]

Certainly, the cloud can be the right choice for some AI workloads. If the enterprise needs to serve users in disparate locations with low latency, the public cloud’s global infrastructure could serve that use case well. Many IT professionals also prefer using hyperscalers’ pre-built AI services and large language models because they eliminate the complexity of model deployment, scaling, and maintenance.

But as many in IT have discovered, there are also many good reasons for keeping AI workloads on premises. For starters, AI workloads are notoriously resource intensive. If a model takes longer than expected or requires multiple iterations to train, cloud-based graphics processing unit pricing, which can run over $100 per hour, can rapidly rack up massive overruns. Likewise, if there is a need to transfer large data sets from the cloud, egress fees can further increase costs, and the time required to move data can extend project timelines. Also, given that AI models require intense compute resources, low network latency can be critical to achieve real-time inference, and shared cloud resources may not provide the level of consistent performance required.

Finally, many AI applications handle sensitive information, such as trade secrets or personally identifiable information that falls under strict regulations governing the data’s use, security, and location. Ensuring the required level of compliance and security may be difficult in a public cloud, due to the lack of control over the underlying infrastructure.

“Market dynamics are increasing buyer interest in on-premises solutions,” says Sumeet Arora, Teradata’s chief product officer.

Of course, building out an AI-ready infrastructure on premises is no simple task, either. An on-premises solution gives IT complete control over compliance and security, but these tasks remain challenging, especially when doing custom integrations with multiple tools. Additionally, on-premises solutions need to maintain a complex infrastructure, with the power, speed, and flexibility to support the high demands of AI workloads.

Luckily, the market has matured to the point where tightly integrated, ready-to-run AI stacks are now available, which eliminates complexity while enabling compliance, security, and high performance. A good example of just such a pre-integrated stack is Teradata’s AI Factory, which expands Teradata’s AI capabilities from the cloud to make them available on premises.

“Teradata remains the clear leader in this environment, with proven foundations in what makes AI meaningful and trustworthy: top-notch speed, predictable cost, and integration with the golden data record,” Arora continues. “Teradata AI Factory builds on these strengths in a single solution for organizations using on-prem infrastructure to gain control, meet sovereignty needs, and accelerate AI ROI.” 

This solution provides seamless integration of hardware and software, removing the need for custom setups and integrations. And, because it’s all pre-integrated, users won’t have to gain multiple layers of approval for different tool sets. As a result, organizations can scale AI initiatives faster and reduce operational complexity.

Many practitioners prefer on-premises solutions to build native retrieval-augmented generation (RAG) use cases and pipelines. Teradata AI Microservices with NVIDIA delivers native RAG capabilities for ingestion and retrieval, integrating, embedding, reranking, and guardrails. Users can query in natural language across all data, delivering faster, more intelligent insights at scale. This comprehensive solution enables scalable and secure AI execution within the enterprise’s own datacenter.

While cloud provides scalability, global access, and infrastructure on-demand for AI workloads, many organizations may prefer on-premises solutions for better cost control, security compliance, and performance consistency. Integrated AI stacks can make on-premises deployment a much simpler task while accelerating time to value.

Learn more about how Teradata’s AI Factory can help your organization with on-premises deployment.

[1] Petrie, K,  Cloud, On Prem, Hybrid, Oh My! Where AI Adopters Host their Projects and Why, Datalere, April 3, 2025.

]]> <![CDATA[¿Qué implica la digitalización del sector público? Los CIO hablan]]> https://tsecurity.de/de/2835979/it-security-nachrichten/qu-implica-la-digitalizacin-del-sector-pblico-los-cio-hablan/ https://tsecurity.de/de/2835979/it-security-nachrichten/qu-implica-la-digitalizacin-del-sector-pblico-los-cio-hablan/ Tue, 17 Jun 2025 11:48:50 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Un error común, cuando se habla de transformación digital de las administraciones, es limitarlo a la administración electrónica. Pero la modernización del sector público abarca mucho más: la apuesta por la tecnología puede beneficiar de formas muy distintas a la ciudadanía. Los protagonistas de estos procesos se encargan de ponerle voz.  

Javier Fernández, director general de Estrategia digital e inteligencia artificial del Principado de Asturias, se incorporó a su puesto en septiembre de 2019, cuando se estaba terminando la implementación de una herramienta de tramitación electrónica. Con el cierre por la pandemia de COVID-19 enfrentaron dos desafíos. “Uno, poder conectarse desde casa”, recuerda, “pero si estás tramitando en papel y expedientes que los tienes en los archivos de la oficina, no te vale de gran cosa. El reto fundamental era que, además de trabajar desde casa, tuvieses realmente tu trabajo en red”. Pese a las dificultades, supuso “una aceleración de la transformación”.

Desde entonces han avanzado en la integración de RPA (automatización de procesos robóticos) para tareas repetitivas, la aplicación de analítica avanzada de datos en la gestión y de software de tramitación masiva para expandir la automatización en los procesos administrativos. Son nuevos pasos hacia una “Administración basada en el dato”, como lo califica. “Estamos en ese proceso de que los expedientes no sean expedientes electrónicos que repliquen los de papel, sino que sean conjuntos de datos estructurados. Cuesta más, porque incluso conceptualmente es más difícil de ver”.

Javier Fernández (Principado dee Asturias)

Principado de Asturias. En la imagen, Javier Fernández.

“Estamos en ese proceso de que los expedientes electrónicos no repliquen los de papel, sino que sean conjuntos de datos estructurados. Cuesta más, porque incluso conceptualmente es más difícil de ver”

Javier Fernández

Están inmersos además en un programa de hiperautomatización para aplicar las distintas iniciativas enfocadas en la eficiencia a todos los servicios de la administración, de tal manera que la tramitación sea absolutamente transparente para el usuario final e inmediata. Pone como ejemplo las solicitudes de ayudas: “Cuando se lanza una línea de ayudas, hay unas bases reguladoras de esas ayudas, unos requisitos que se piden, todo eso lo define el área gestora. Nosotros nos estamos implicando con las áreas gestoras para que esa definición que haga sea compatible con esa automatización posterior que queremos desarrollar”. “Estamos montando nuestro gemelo digital de la tramitación”, avanza, “una herramienta que nos permita ver todos esos procesos de manera individualizada o agregada, para detectar puntos de ineficiencias, tener los tiempos perfectamente controlados e incluso poder hacer simulaciones”.  

Con más de tres décadas de trabajo en el sector público, Valentín García es el director de Innovación en Lantik, “la decana de las agencias de tecnología de España”. Esta sociedad, participada en exclusiva por la Diputación Foral de Bizkaia, fue creada en 1981 y, desde entonces, acumula varios hitos. García destaca a Lantik como la pionera en el uso de internet para liquidar un tributo a una persona física, en web accesible en administración pública, en la digitalización de bienes patrimoniales (la cueva de Santimamiñe, abierta a visitas virtuales en 2008) o en el uso de software libre.

Pero su papel ha cambiado. “Ya no somos la empresa que presta servicios a la administración pública”, explica García, “sino que ahora somos la agencia a la que se le encarga que intente transformar la sociedad utilizando para ello la tecnología. Es otra liga”, destaca. De ahí que su visión de la digitalización vaya más allá de “hacer soluciones que faciliten las relaciones digitales entre una administración y la sociedad”. “A Lantik se le pide, por parte de su gobierno propietario, que intente influir en la prosperidad del territorio, comprendiendo el gobierno que la tecnología es un pilar fundamental en el siglo XXI”. De ahí una de sus principales apuestas, oficializada en 2021 en el evento Quantum Now y consagrada en la presentación de la estrategia Biqain en 2024: la cuántica. 

Valentín García (Lantik)

Lantik. En la imagen, Valentín García.

“Estamos intentando cambiar la Administración pública y cambiar el mundo”

Valentín García

“Es una nueva visión de las cosas. Estamos intentando cambiar la administración pública y cambiar el mundo”. García habla de la ventaja cuántica, de conseguir “ventaja de negocio para mis empresas, para que paguen impuestos, para pagar las políticas sociales”. Se remite a los tres conjuntos de tecnologías cuánticas: computación y simulación, comunicaciones y ciberseguridad y sensórica y metrología. Pone como ejemplo del primero el uso de tecnología cuántica por la naviera Erhardt Serikat para optimizar el transporte de contenedores, mejorando los volúmenes de carga. En el segundo ámbito, refiere el trabajo de Lantik en GovTech4All, consorcio europeo que lideran en la parte de tecnología, en sistemas de criptografía postcuántica. Pero si algo destaca García es el trabajo en sensórica, de la que, dicen, se han olvidado las grandes potencias. “Ahí tenemos una oportunidad, porque China y Estados Unidos están más retrasados”. A través de estas tecnologías se puede, directamente, mejorar la gestión, optimizar el gasto y minimizar tareas, pero también traer esa riqueza que revierta en la población.

“Llevamos 20 años transformándonos digitalmente”, recapitula Ismael Vargas, director general de Sistemas de Información y Comunicaciones del Servicio Andaluz de Salud. “¿Cuántos proyectos se han puesto en marcha de transformación digital? Innumerables”. Explica que “Andalucía siempre ha sido pionera en transformación digital, siempre ha ido a la cabeza de España en muchas de estas evoluciones”. Cita, por ejemplo, la historia clínica unificada, un proceso que en Andalucía se finalizó en el año 2015; o el modelo de interoperabilidad regional, que facilita el trabajo entre sistemas de los distintos centros o departamentos, una vez integrados en el Sistema Andaluz de Salud. Vargas pone en valor la relevancia del gobierno del dato y la incorporación de servicios de analítica avanzada, así como el uso de las herramientas IPA. “Básicamente, la unión de la orquestación y gestión de proceso más herramientas de inteligencia artificial tiene que conseguir que el SAS sea sostenible en dar muchos más servicios digitales con menos herramientas”. En este sentido, apunta hacia la futura unificación de las dos plataformas móviles con las que cuenta el Servicio.

El responsable de la parte de Sistemas del SAS repasa también los avances en teleconsulta, que permiten “eficientar la atención”, por ejemplo, en pacientes crónicos o del ámbito rural. Entre sus desarrollos está el programa Teleictus, una red formada por especialistas en neurología vascular de Andalucía y hospitales sin este tipo de profesionales de guardia presencial para mejorar la atención al ictus agudo, con el foco puesto en los territorios peor conectados. “A través de las herramientas de telemedicina el neurólogo, que puede estar en la otra punta de Andalucía, es capaz de visualizar la imagen diagnóstica, trabajar con herramientas de ayuda a la toma de decisión, contactar por vídeo con el paciente, ver cómo responde y decidir qué cantidad o tipología de fármaco tiene que prescribir a ese paciente ya”, para después trasladarlo.

Preguntado por los siguientes pasos, Vargas expone el programa Marco SAS digital, que “define cómo se han de definir los planes estratégicos del Servicio Andaluz”, que “van a definir los próximos años hacia donde vamos a ir en términos de infraestructura digital, en sistemas de información, en inteligencia artificial, en gobierno del dato, en ciberseguridad y en acompañamiento al usuario”.

Fernando de Pablo, Ayto Madrid

Fernando de Pablo, en su discurso tras la recogida del Premio al Mejor Proyecto de Seguridad y Resiliencia de los CIO awards 2024.

Garpress | Foundry.

“Para mí, la Administración digital, la transformación digital, no solo es un proyecto tecnológico, sino un proceso de cambio cultural, organizativo, donde la tecnología es muy importante, pero es el medio y no el fin”

Fernando de Pablo

 Así habla Fernando de Pablo Martín, actual director general de la Oficina Digital del ayuntamiento de Madrid y con larga trayectoria en distintos puestos de responsabilidad en organismos públicos a nivel estatal. En julio de 2020 entra en el ayuntamiento de la capital para poner en marcha la Oficina Digital, desde la que diseñan la estrategia hasta 2027, Madrid, Capital Digital. Este plan cuenta con tres focos: servicios públicos digitales para todas las personas; el denominado inteligencia de ciudad, en el que se engloba la integración de datos, IoT, ciberseguridad y, cómo no, IA; y confirmar a Madrid como un polo de atracción e innovación digital, cuidando la apuesta en servicios y herramientas como los centros de datos o el 5G.

Todo, claro, de la mano del personal de la administración local: de lo primero que se hizo cuando entró en el ayuntamiento fue un proyecto de capacitación digital. Este ha tenido continuidad y avanza en la formación en competencias como inteligencia artificial o ciberseguridad. Está, además, coordinado con la Comunidad de Madrid. “La cooperación con otras administraciones es fundamental”, valora De Pablo, destacando por ejemplo colaboraciones con ciudades como Granada, Málaga o Barcelona.

Entre las iniciativas concretas que se están abordado está, por ejemplo, el desarrollo de una plataforma integral de procesos o del gemelo digital de Madrid. Se ha creado un laboratorio IoT con las universidades y empresas para probar temas de interoperabilidad y ciberseguridad de los dispositivos instalados o por instalar en Madrid. Porque “en una ciudad, aparte de los servicios digitales transversales, gestionamos el medio ambiente, el control de tráfico, la gestión de residuos, el urbanismo, las obras…”, expone. “Todo esto es el funcionamiento de la ciudad” y, con el uso de IoT, podría incrementarse la eficiencia de forma significativa. Siempre desde el mismo foco: “Una ciudad conectada para adaptarse a las personas”. Sin descuidar, cómo no, la protección de la superficie de ataque, para lo que se ha desarrollado un centro de ciberseguridad Smart City.

José David Cabrera (Los Realejos)

Ayuntamiento de Los Realejos (Tenerife). En la imagen, José David Cabrera.

“La transformación digital es un paso al frente de tratar de ser cada día mejores sectores municipales y desde luego ofrecer los mejores servicios a la ciudadanía”

José David Cabrera

La transformación de la Administración pública abarca a todos los niveles: gobierno central, autonomías, diputaciones y ayuntamientos. Y dentro de estos últimos, tanto los más grandes, como Madrid, como otras entidades de menor tamaño. Es el caso de Los Realejos, municipio de Tenerife con algo más de 37.500 habitantes, según el padrón de 2024. En esta localidad se emprendió en 2020 un proyecto de transformación digital integral, financiado en parte con fondos Next Generation, con una proyección de cuatro años. “Todo parte desde la planificación y la detección de necesidades”, explica José David Cabrera, segundo teniente de alcalde y concejal de Nuevas Tecnologías de este ayuntamiento. “Queríamos potenciar la transición hacia lo ecológico y lo digital”. Una oportunidad para mejorar la eficiencia y la eficacia, describe Cabrera, agilizar los procedimientos digitales, renovar infraestructura y los servicios básicos que estaban obsoletos. Entre las medidas ejecutadas incluye la mejora de la infraestructura del proceso de datos o de impresión, la provisión de herramientas colaborativas o la migración de servicios de administración electrónica.

La segunda fase de este plan se extiende a la actualidad, ya que Los Realejos acaba de instalar unos tótems habilitados con IA para la ciudadanía, a través de los que acceder a servicios municipales, comercios o a la agenda de la localidad para, por ejemplo, planificar la ruta. En breve abrirá también su kiosko electrónico 24 horas para atención a demandas de ciudadanía, a modo de cajero automático gestor o expendedor de trámites y certificados.

“Estamos ahora trabajando en cómo lograr también que las entidades sociales, vecinales, culturales de Los Realejos tengan mayor calidad en cuanto a la gestión de la tecnología”. Esto implicará, por ejemplo, subvenciones a entidades ciudadanas para su equipamiento, la dotación de zonas de Wi-Fi en edificios municipales y dependencias de interés público local y en determinadas localizaciones exteriores. Además, se monitorizará el despliegue, por ejemplo, de fibra óptica en determinados lugares, con el foco en las zonas rurales del municipio.

Si en algo coinciden las personas participantes en este reportaje es en que la tecnología no tiene sentido si no es al servicio de la sociedad

Vocación de servicio público

Si en algo coinciden las personas participantes en este reportaje es en que la tecnología no tiene sentido si no es al servicio de la sociedad. Resume Cabrera: “Todo esto se traduce en un proyecto estratégico, multidisciplinar, que ha implicado a todas las áreas y departamentos en aras de lograr esa ansiada transformación digital, ese paso al frente de tratar de ser cada día mejores sectores municipales y desde luego ofrecer los mejores servicios a la ciudadanía”. Incide Valentín García. “No es que solo queramos dar servicios, es que queremos darlos de manera igualitaria y equitativa”.

“A modo de resumen de filosofía, queremos hacer una Administración más cercana, más eficaz y más confiable”, sintetiza Fernández. Destaca, por ejemplo, su herramienta CoVA-Lex, “un asistente virtual online que identifica en qué pantalla y procedimiento de tramitación estás. En función de eso, hace una guía casi paso a paso de cómo seguir ese trámite”. Se trata de aprovechar las tecnologías en favor de la ciudadanía; por ejemplo, integrando la IA para leer automáticamente documentos no estructurados, como los que se entregan en mano por personas que aún emplean papel. O utilizando asistentes virtuales para acercarse a las personas que utilizan servicios públicos.

De Pablo destaca la evolución en el uso de la administración electrónica en la capital: si antes de la pandemia, esa gran unificadora digital, se hacían un 20% de las tramitaciones online y un 80% presencial, ahora los datos se han cruzado. Pero insiste: “Esto es totalmente voluntario. No queremos quitar la administración presencial”. Habla de un “cambio brutal”, pero “sin ser triunfalistas”, advierte: siempre se puede mejorar. Porque uno de los temas de interés para este profesional de la tecnología es su uso entre personas mayores y vulnerables, a quienes dirigen gran parte de sus iniciativas de capacitación. “La administración digital y la tecnología tienen que estar para cerrar brechas y no para abrir otras”, concluye.

]]> <![CDATA[Trabajadores quemados por la IA: ¿un nuevo problema para el CIO?]]> https://tsecurity.de/de/2827921/it-security-nachrichten/trabajadores-quemados-por-la-ia-un-nuevo-problema-para-el-cio/ https://tsecurity.de/de/2827921/it-security-nachrichten/trabajadores-quemados-por-la-ia-un-nuevo-problema-para-el-cio/ Thu, 12 Jun 2025 16:04:16 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

A medio camino entre la integración real y el hype, la inteligencia artificial domina la conversación cuando se trata de nuevas tendencias tecnológicas. La IA se cita en el estudio The Future of Jobs Report del World Economic Forum como la principal tendencia tecnológica, asociada a las herramientas de procesamiento de la información, que impactará en la transformación del negocio en los próximos cinco años. Cuando se habla del trabajo con estas herramientas, especialmente ahora que la IA generativa está acelerando su expansión, es frecuente citar las ventajas: se eliminarán los trabajos repetitivos, incrementará la productividad de la plantilla, ayudará a definir la estrategia. Según el reciente informe Business Leaders 2025, un 55% de líderes empresariales en España afirma que el uso de la IA en los equipos directivos está mejorando la toma de decisiones; la media global se sitúa en el 49%.  

Un escenario dividido 

En un entorno laboral en el que la salud mental está ganando una relevancia que hasta hace poco no tenían, la integración de IA se muestra como un arma de doble filo. Por un lado, con la contribución a aligerar las cargas de trabajo se espera que contribuya a mitigar el desgaste entre la plantilla: así lo apunta un estudio de Microsoft, según el que un 70% de participantes delegará tantas tareas como pueda para aligerar su trabajo, frente al 49% que muestra preocupación por que pueda reemplazarse a humanos por diferentes IA. De forma similar, una encuesta de la compañía de software de automatización UiPath cifra en un 58% las personas para las que la automatización puede ayudar a paliar el desgaste profesional (la palabra de moda en inglés es ‘burnout`) y mejorar su desempeño.  

Pedro César Martínez (Icade)

Pedro César Martínez (Icade).

“La misma ansiedad o miedo a perder los puestos de trabajo que aparece con la inteligencia artificial generativa también apareció en su época con internet”

Pedro César Martínez

Sin embargo, las herramientas de IA también tienen su reverso. La investigación Global Workforce of the Future revela cómo se acusa una mayor desgaste entre trabajadores que se sienten vulnerables a la IA: un 62% de participantes de este grupo dicen haber sufrido burnout en el último año, frente al 49% de media mundial. De cara al futuro, un 67% del grupo preocupado por la inteligencia artificial manifiestan sensibilidad a este desgaste, frente al 48% del conjunto. Una encuesta de la compañía de software Visier muestra claramente la incertidumbre frente al papel que jugarán las herramientas inteligentes entre la plantilla: mientras un 45% de participantes consideran que ampliarán su carga de trabajo y, por tanto, agravarán el desgaste, el 38% señalan en la dirección contraria, apuntando a su papel en la reducción de tareas para mitigar el desgaste profesional. Un informe de la plataforma para freelance Upwork sitúa en un 77% quienes indican que la IA ha disminuido su productividad y aumentado su carga de trabajo, por ejemplo, revisando o moderando el contenido generado por esta vía o porque ahora se le pide realizar más funciones. De acuerdo a la plataforma de experiencia de empleado Quantum Workplace, quienes emplean frecuentemente la IA muestran una tendencia ligeramente más elevada de sufrir desgaste laboral que quienes la utilizan menos. 

El panorama se muestra, por tanto, polarizado, lo que apunta a varios factores de fondo. “La tecnología ya forma parte de nuestras vidas y es indisoluble al propio hecho de trabajar”, recuerda Pedro César Martínez Morán, director del Master Talent Manager de Advantere y profesor de RR.HH. de Comillas Icade. “La misma ansiedad o, por ejemplo, miedo a perder los puestos de trabajo que aparece con la inteligencia artificial generativa también apareció en su época con internet”.

Juanvi Martínez Barrera, socio de Mercer España y líder del negocio de Career

Juanvi Martínez Barrera (Career).

“Hay un agotamiento general de las personas en las organizaciones vinculado a procesos de transformación”

Juanvi Martínez

En una línea similar se manifiesta Juanvi Martínez Barrera, socio de Mercer España y líder del negocio de Career: “Hay un agotamiento general de las personas en las organizaciones vinculado a procesos de transformación”, señala. Para Martínez Barrera, tras varios procesos de este tipo, el impacto de una nueva reformulación como es la integración de la IA “no ayuda a que ese agotamiento se reduzca”. Martínez Morán apunta otro factor en juego con la IA que no se daba antes y que puede funcionar como agravante: la deshumanización del trabajo por la interacción entre humano y máquina. Ambos expertos ponderan, sin embargo, la aportación positiva de herramientas inteligentes en el incremento de la productividad. “La clave —incide Martínez Barrera— es cómo comunico este impacto, cómo lo trabajo, cómo busco casos de uso que beneficien a los ocupantes de los puestos de trabajo y, de alguna forma, y esta es la idea fundamental, cómo revierto ese exceso de productividad en la persona”. Considera esto último esencial “porque de alguna forma, además, en un entorno de mercado donde el talento cada vez es más escaso, la mejora de la experiencia de las personas en las organizaciones y su capacidad para reciclarse da una ventaja competitiva y eso, al final, tiene un impacto financiero”. 

Hablando sobre el impacto de la IA en puestos de trabajo, Jaime de La Hoz, jefe de proyecto de Forética, señala un factor diferencial. “Las últimas olas de automatización, y hablo desde la década de los setenta, han premiado siempre a los trabajadores de altas habilidades técnicas y cognitivas”, considera. Esto cambia con los últimos avances. “Ahora, con la inteligencia artificial generativa, son capaces de aprender por sí mismos o generar nuevo conocimiento experto por su cuenta”, lo que llevará a ver “cómo una ola tecnológica beneficiará tanto a los profesionales con altos niveles educativos como a los que carezcan de formación”. Por otra parte, “la mayoría de nuestra fuerza laboral va a tener que adaptarse a convivir y utilizar la IA en sus procesos, si es que no quiere quedarse atrás en esta revolución tecnológica”.  

¿Y cómo impactará la popularización de la IA en términos de la salud mental de la plantilla? Para Myriam Blázquez, directora general de Experis, “es una preocupación creciente. Hay trabajadores que no se muestran receptivos a los cambios y si una revolución del calado de la IA no se gestiona adecuadamente, fundamentalmente a través de la formación, podemos ver casos de ansiedad tecnológica, es decir, la sensación de no estar al día o de no tener las competencias necesarias para adaptarse”, señala. “Por otro lado, también existe riesgo en que, en culturas demasiado orientadas a la eficiencia, se pierda el equilibrio y aumenten los niveles de estrés o desconexión emocional”. En relación al desgaste asociado a estas herramientas, Blázquez valora: “Este burnout es diferente de otros: no solo viene del exceso de trabajo, sino de la presión constante por aprender, adaptarse, y mantenerse competitivo frente a herramientas que están evolucionando a gran velocidad”, incide.  

Jaime de La Hoz, jefe de proyecto de Forética

Jaime de La Hoz (Forética).

“La nueva ola tecnológica beneficiará tanto a los profesionales con altos niveles educativos como a los que carezcan de formación”

Jaime de la Hoz

Evitar el desgaste por IA 

Para poder aprovechar los beneficios de las herramientas inteligentes y no contribuir a sobrecargar a la plantilla, desde la junta directiva debe realizarse una gestión pormenorizada de su despliegue. Blázquez apunta uno de los factores a tener en cuenta: “Los líderes debemos establecer límites claros, fomentar la formación sin agobiar y abrir espacios de conversación sobre cómo están viviendo las personas esta transición”, señala. “La tecnología debe ser una aliada, no una amenaza, y el rol del liderazgo será clave en ese equilibrio”, resume. 

“Lo recomendado es que sean las empresas quienes den el primer paso. Deben actuar desde una perspectiva preventiva, humana y estructural”, añade De la Hoz. “Además de todos los componentes humanos, éticos y responsables, está en el interés económico de la empresa mantener una fuerza laboral alegre, segura y volcada en la misión de la misma”. Sobre el incremento en la productividad de la persona, destaca la importancia de “poner en valor sus esfuerzos, ya sea a través de un mayor retorno salarial u otras formas de compensación”. “Adoptar un enfoque proactivo frente al riesgo de burnout asociado al uso de la IA implica integrar la salud mental en el diseño, despliegue y gobernanza de estas tecnologías”, sintetiza. 

Myriam Blázquez (Experis)

Myriam Blázquez (Experis).

“Este ‘burnout‘ es diferente de otros: no solo viene del exceso de trabajo, sino de la presión constante por aprender, adaptarse, y mantenerse competitivo frente a herramientas que están evolucionando a gran velocidad”

Myriam Blázquez

“Cómo las personas adopten la tecnología de las organizaciones va a depender mucho de la narrativa que se establezca al respecto”, visualiza Martínez Barrera.  “Lo primero que recomendaría es medir cuál es el nivel general de satisfacción de las personas en la organización y cuáles son las fuentes de insatisfacción para ver en qué medida la tecnología puede ser una de ellas”. A partir de aquí, se debe pasar a la acción, “acometer planes de contingencia para paliar esas áreas”. Una vía: grupos de trabajo, donde analizar los problemas y barreras con la tecnología. “A partir de aquí, usar esos KPI para poder cambiar mi estrategia. O para montarla, porque muchas veces lo que ocurre es que despliego la tecnología y me olvido de cómo conseguir que esa tecnología se adopte”. El contexto cultural tiene que ser adecuado, incide, en lo que hay un aspecto clave: “En qué medida el director de Recursos Humanos trabaja con el CIO de cara a ver cómo se despliega esa tecnología para que se adopte”. 

Para Martínez Morán, “la tecnología nos ha traído un aprendizaje continuo, una actualización continua”. “La buena noticia es que va a servir para, digamos, que pueda yo vivir mejor. La mala es que me va a obligar actualizarme de manera constante”. En este contexto, la convivencia en las plantillas de cuatro o cinco generaciones distintas supone un elemento adicional con el que trabajar para establecer una estrategia de despliegue de la IA. Desde su experiencia, en los comités ejecutivos se tienen en cuenta estas diferencias. “Están tratando de establecer mecanismos que conecten, y hay estupendas iniciativas donde una generación está ayudando a otra”. Como consejo, resume: “Todo lo que sea comunicación, cercanía, sensibilidad, formación, explicación de lo que nos viene, suele ser bien acogido por las personas”: “Establecer mecanismos de sensibilización, de formación y, sobre todo, de cercanía, son fundamentales”. 

]]> <![CDATA[Alibaba Qwen Team Releases Qwen3-Embedding and Qwen3-Reranker Series – Redefining Multilingual Embedding and Ranking Standards]]> https://tsecurity.de/de/2817148/ai-nachrichten/alibaba-qwen-team-releases-qwen3-embedding-and-qwen3-reranker-series-redefining-multilingual-embedding-and-ranking-standards/ https://tsecurity.de/de/2817148/ai-nachrichten/alibaba-qwen-team-releases-qwen3-embedding-and-qwen3-reranker-series-redefining-multilingual-embedding-and-ranking-standards/ Fri, 06 Jun 2025 06:33:30 +0200 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de Text embedding and reranking are foundational to modern information retrieval systems, powering applications such as semantic search, recommendation systems, and retrieval-augmented generation (RAG). However, current approaches often face key challenges—particularly in achieving both high multilingual fidelity and task adaptability without relying on proprietary APIs. Existing models frequently fall short in scenarios requiring nuanced semantic understanding […]

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]]> <![CDATA[Cómo evitar la fuga de cerebros en TI]]> https://tsecurity.de/de/2815344/it-security-nachrichten/cmo-evitar-la-fuga-de-cerebros-en-ti/ https://tsecurity.de/de/2815344/it-security-nachrichten/cmo-evitar-la-fuga-de-cerebros-en-ti/ Thu, 05 Jun 2025 00:33:47 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Cuando se trata de diseñar la estrategia empresarial, el departamento de TI tiene cada vez mayor protagonismo. Quizás hace unos años se movía al margen de la junta directiva, como un mero proveedor sin mayor impacto en el negocio. Pero en un contexto como el actual, con la tecnología aportando valor añadido a las organizaciones, habilitando nuevos filones por explotar, estas barreras se han difuminado.  

Sin embargo, esto no siempre se traduce en un alineamiento perfecto entre TI y negocio. El estudio IT Leaders Pulse 2022, realizado a través de entrevistas a un millar de líderes tecnológicos, cifraba en un 98% quienes consideraban que los procesos de trabajo entre sus departamentos y los equipos de negocio podían mejorarse. En los tres años que han pasado desde que saliese el estudio se han dado distintos factores que podrían impactar en sus conclusiones. Por un lado, se ha mitigado el fenómeno de la gran renuncia, que por aquel entonces estaba en pleno impacto y, como tal, permeaba el informe. Algunas enseñanzas han quedado, como la necesidad de trabajar en las condiciones adecuadas para retener el talento, pero el escenario es distinto.  

Además, la explosión de la IA generativa y, en concreto, de su modalidad agentiva, ha supuesto un nuevo impulso al papel del departamento tecnológico, con nuevas herramientas que pueden impulsar el negocio. De acuerdo al informe Empleabilidad y talento digital 2024 de la Fundación VASS, un 51% de organizaciones creen que la IA generativa influirá de manera importante en las compañías, previendo una mejora en la eficiencia de más del 10%, mientras que casi el 38% cree que habrá un impacto moderado. “Ello implica considerar que esta tecnología es clave y estratégica para sus sectores; de tal manera que su no adopción puede suponer un riesgo para la supervivencia de la empresa”, destacan. También se referían a esto desde BSG con “alinear las iniciativas de datos con objetivos de negocio”, dentro de las prioridades que identificaban para el Foro Económico Mundial (World Economic Forum) para 2024. La ‘genIA’ obliga a las organizaciones a mejorar el control sobre los datos para aprovechar sus beneficios, y “parte de esto será educar a la junta directiva en lo que significa realmente ser una compañía orientada a datos”, explicaban. “Seguiremos viendo a negocio y TI acercarse” para así alcanzar el éxito.  

La explosión de la IA generativa y agentiva ha supuesto un nuevo impulso al papel del departamento tecnológico

“El departamento de TI ha pasado de ser un área de soporte a convertirse en un elemento clave en la definición e implementación de la estrategia empresarial”, desarrolla la vicerrectora de Transformación Digital de la UPV (Universidad Politécnica de Valencia) y antigua directora de la ETSI Informática, Silvia Terrasa, quien señala que en algunos sectores como finanzas o sanidad, donde la digitalización es crítica, el área tecnológica ya se ha integrado en el núcleo estratégico. “No obstante, hay camino que recorrer aún en otro tipo de organizaciones donde todavía persiste una visión instrumental de la tecnología, lo que impide que se perciba la capacidad que tiene el departamento de TI para otorgar valor y permitir una transformación real”, matiza. 

Relación con la junta directiva 

En este alineamiento entre los objetivos de negocio y el área de TI tiene un papel esencial la persona al mando de este último departamento. Como el del equipo que lidera, el rol de CIO ha evolucionado de forma consistente al creciente desarrollo tecnológico, ganando peso en la junta directiva. Si en el informe State of the CIO 2023 era un 49% de líderes de TI los que decían reportar directamente a su CEO, dos años más tarde el porcentaje ha crecido hasta el 58%. Como explicaba en 2023 la analista de Gartner Mandi Bishop, en esta posición se está experimentando “un cambio de paradigma, compartiendo responsabilidades de liderazgo con sus pares CxO para atraer el éxito digital”. “Para liderar exitosamente las iniciativas de transformación digital, los CIO deben compartir esfuerzos con líderes de negocio para situar el diseño, la entrega y la gestión de las capacidades digitales con los equipos más cerca de donde se crea el valor”.  

Aunque la teoría esté clara, llevarla a la práctica a veces conlleva ciertas dificultades. “Es frecuente encontrar desajustes”, señala Terrasa. “Hay que tener en cuenta que los equipos directivos y los departamentos de TI suelen hablar lenguajes distintos”, lo que puede llevar a no entender las complejidades técnicas o no contar con la visión de negocio necesaria para priorizar. También se dan distintas prioridades y calendarios de actuación. “Introducir perfiles intermedios que sean capaces de establecer un diálogo entre los dos actores es fundamental para el buen funcionamiento”, valora. En el citado estudio IT Leaders Pulse 2022 se apuntaba precisamente a la creación de equipos multidisciplinares como una vía para sortear estas diferencias, con personas de la parte de tecnología y otras de negocio, entendiendo que “tanto las personas como los procesos dependen fuertemente de la tecnología para alcanzar los objetivos de negocio”.  

Terrasa refiere la necesidad de una gobernanza tecnológica clara como uno de los grandes retos para alinear objetivos. “Otra de las dificultades es que se suele infravalorar lo que ‘cuesta’ el incorporar la tecnología en los procesos productivos, por lo que se suele dotar de una financiación insuficiente para hacerles frente”. Esto tiene una segunda derivada, añade: los profesionales TI cada vez están más demandados. “No se generan la cantidad necesaria de profesionales TI, lo cual provoca una falta de talento y una rotación excesiva que hace que no exista una estabilidad en los equipos”. En España, la rotación en tecnología se sitúa entre el 15-20% anual, por encima del 12-15% de la media europea; perfiles como los de desarrolladores full-stack junior cambian de empresa de media cada un año y medio y dos años. 

Evitar la fuga de talento

El entorno tecnológico sufre de una permanente falta de talento. Una encuesta de IDC de 2024 estimaba en más del 90% las organizaciones de todo el mundo que se verán afectadas en 2026 por la brecha de profesionales con habilidades TI. Según la Fundación VASS, la falta de talento digital en España supone una menor actividad que, traducida a términos económicos, se situaría en los 1.180 millones de euros. Estos datos hacen tanto más acuciante la necesidad de que la estrategia de negocio y la parte de TI vayan de la mano, de tal modo que no tenga efectos negativos en el equipo.  

“Es importante integrar la innovación como eje estratégico, no solo como herramienta de soporte” 

Silvia Terrasa

Para evitar que ocurra, Terrasa avanza la necesidad de incorporar en la planificación empresarial aspectos digitales “desde el inicio, no solo en la ejecución”. “A nivel de la definición de las líneas estratégicas, puede ser interesante establecer KPI compartidos entre negocio y TI para alinear objetivos y medir avances conjuntos. Y obviamente es fundamental darle visibilidad y reconocimiento del área TI como generadora de valor, no solo como un coste”, perfila. 

Mediante esa sintonía entre negocio y tecnología se pueden tomar medidas para evitar la fuga de talento tecnológico, señala. “La estrategia debería empezar entendiendo que el talento TI no solo busca salario, sino propósito, crecimiento, autonomía y retos tecnológicos interesantes, y por tanto crear trayectorias profesionales técnicas atractivas”. En esta misma línea, desde Michael Page apuntan tres demandas principales de profesionales del sector: piden una remuneración competitiva, flexibilidad y conciliación laborar y oportunidades de desarrollo profesional.   

“Además, es importante integrar la innovación como eje estratégico, no solo como herramienta de soporte”, continúa Terrasa, “ofreciendo al personal técnico oportunidades reales de participar en proyectos transformadores. Si esto se desarrolla convenientemente, se deberían evitar la desconexión entre tecnología y negocio, haciendo que los profesionales TI se sientan parte del propósito global, no como un servicio aislado, mejorando su integración y su fidelidad”. 

]]> <![CDATA[La Comunidad de Madrid digitaliza la Atención Primaria con un sistema de alertas inteligente]]> https://tsecurity.de/de/2810225/it-security-nachrichten/la-comunidad-de-madrid-digitaliza-la-atencin-primaria-con-un-sistema-de-alertas-inteligente/ https://tsecurity.de/de/2810225/it-security-nachrichten/la-comunidad-de-madrid-digitaliza-la-atencin-primaria-con-un-sistema-de-alertas-inteligente/ Mon, 02 Jun 2025 12:02:53 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La Comunidad de Madrid activará un nuevo sistema de alertas inteligentes en la Historia Clínica Electrónica (HCE) para que los profesionales sanitarios reciban avisos automáticos ante situaciones relevantes para la salud del paciente, como puedan ser reacciones adversas a medicamentos, diagnósticos graves, riesgos sociales o valores alterados en pruebas médicas. La solución, cuyo diseño, definición y casos de uso finales se materializarán una vez adjudicado el contrato, persigue que aquellos escenarios clínicos o índices que se configuren dentro del sistema como destacados o incluso críticos aparezcan en el expediente de manera visible, mejorando así la coordinación entre los distintos niveles asistenciales. Además, se podrá realizar un seguimiento de cada aviso en tiempo real.

La iniciativa, de carácter innovador, se enmarca en el Plan de Transformación Digital de la Atención Primaria que permitirá la automatización de procesos para progresar en la reducción de los tiempos de respuesta ante situaciones clínicas importantes. Igualmente, facilitará el trabajo de los profesionales sanitarios y dotará de mayor precisión a su labor. Por ejemplo, la herramienta podría ser útil para pacientes con factores de riesgo cardiovascular. De este modo, un médico o una enfermera de Atención Primaria podría recibir una alerta previamente configurada para advertirles de valores anómalos en pruebas realizadas a una persona con tensión arterial, colesterol LDL o glucemia, sin necesidad de tener que esperar a la próxima cita para adoptar alguna medida.

IA en el core de las consultas

Además, la Comunidad de Madrid ha anunciado la puesta en marcha de un sistema que, basado en la inteligencia artificial, transcribirá en tiempo real las conversaciones en las consultas de Atención Primaria entre los profesionales sanitarios con sus pacientes. La IA se encargará de extraer todo lo que sea relevante para añadirlo al expediente clínico de cada usuario. Además, al término del diálogo, la herramienta generará un informe estructurado que sirva como soporte en la labor asistencial, sin que el audio quede almacenado para preservar la privacidad de los ciudadanos. La IA no accederá a ningún dato clínico y el documento contendrá solo lo necesario para rellenar la ficha en el sistema, según el informe presentado por la Consejería de Digitalización.

Esta innovadora herramienta, incluida en el Plan de Transformación Digital de la Atención Primaria y financiada con fondos europeos Next Generation, persigue optimizar el trabajo del personal clínico, reduciendo el tiempo que dedican a introducir información manualmente en la HCE para ganarlo en la prestación de una atención de mayor calidad.

Se calcula que esta solución puede reducir hasta en un 70% las labores más administrativas de los trabajadores, como rellenar campos en formularios, redactar informes o elaborar documentación. De ella se beneficiarán los más de 6,7 millones de habitantes usuarios de la Atención Primaria madrileña. El proyecto, diseñado conjuntamente por técnicos de las Consejería de Sanidad y de Digitalización, se ha licitado por 1,8 millones de euros y se prevé su materialización el próximo 2026.

]]> <![CDATA[¿Están los CIO sucumbiendo al peso de las expectativas de generar valor empresarial?]]> https://tsecurity.de/de/2804214/it-security-nachrichten/estn-los-cio-sucumbiendo-al-peso-de-las-expectativas-de-generar-valor-empresarial/ https://tsecurity.de/de/2804214/it-security-nachrichten/estn-los-cio-sucumbiendo-al-peso-de-las-expectativas-de-generar-valor-empresarial/ Thu, 29 May 2025 10:32:50 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Se espera que los directores de sistemas de la información (CIO, por sus siglas en inglés) modernos contribuyan en áreas que van mucho más allá de los límites de la organización tradicional de TI. Es posible que anteriormente la junta directiva recurriera a otros ejecutivos para liderar la estrategia, el valor y el crecimiento comercial, pero los CIO modernos deben dar un paso al frente y asumir la responsabilidad de áreas que antes recaían en otros líderes empresariales.

De hecho, la encuesta CIO Agenda 2024 de Gartner destaca que el 80% de los CIO han ampliado sus funciones y que el 18% dirigen funciones no relacionadas con las TI. Markus Schümmelfeder, CIO global del gigante biofarmacéutico Boehringer Ingelheim, afirma que no hay duda de que los líderes digitales modernos deben abarcar un ámbito más amplio. “El mundo exige mucho a los CIO”, afirma. “Es necesario tener una amplia gama de habilidades para hacer bien el trabajo”.

Bev White, directora ejecutiva de la empresa de selección de personal Nash Squared, está de acuerdo en que a los CIO modernos se les pide más. Tradicionalmente, los líderes digitales se centraban en la eficiencia operativa y la estabilidad de las TI, pero ahora esas áreas son imprescindibles y los mejores CIO trabajan con sus homólogos ejecutivos para encontrar oportunidades de crecimiento impulsadas por la tecnología.

“Cada vez más, se espera que el CIO ayude a marcar la diferencia en la primera línea, a medida que se difuminan las líneas entre los productos, los servicios y la tecnología, mejorando la experiencia del cliente y apoyando los ingresos y el crecimiento”, afirma White, quien añade que el próximo informe Nash Squared Digital Leadership Report sugiere que dos tercios de los CIO creen que sus directores generales necesitan la tecnología para ganar dinero, más que para ahorrarlo.

Según Eric Johnson, CIO de la empresa especializada en tecnología PagerDuty, la tendencia es hacia un nuevo tipo de líder digital que trabaja en colaboración con sus superiores para obtener lo que él denomina “resultados de alto impacto” en una amplia gama de áreas.

“Los CIO han pasado de asegurarse de que los teléfonos y las redes funcionan, lo cual es fundamental, a impulsar la transformación digital, centrándose en aprovechar los datos en proyectos de IA generativa, automatización y ciberseguridad proactiva para ofrecer beneficios empresariales tangibles”, afirma. “Esta postura proactiva hacia la alineación empresarial es crucial para los CIO modernos”.

Asumir la carga

Sin embargo, identificar la demanda de un determinado tipo de líder digital no es lo mismo que encontrar ejecutivos cualificados que puedan desempeñar esa función. Entonces, ¿tienen los CIO la capacidad necesaria para soportar el peso de las expectativas? ¿Les estamos pidiendo demasiado al asumir más responsabilidades?

Schümmelfeder sugiere que no. “La TI es una de las pocas funciones empresariales que tiene todas las posibilidades a su alcance para hacer que las cosas sucedan”, afirma, refiriéndose a la visión elevada que tienen los CIO sobre los procesos operativos. “Creo que si se utiliza la inteligencia de TI como empresa, se pueden obtener muchos beneficios”.

Otros expertos también destacan la posición única de los CIO para comprender los cambios empresariales. La tecnología afecta a todas las partes de la organización, desde la infraestructura back-end hasta los servicios front-end. Schümmelfeder afirma que las mejores empresas reconocen el valor del CIO.

“Invitan a los profesionales de TI a participar”, afirma. “Se puede ver la diferencia entre las empresas que piensan de forma tradicional, donde la TI es una organización de prestación de servicios, ERP, CRM, y las empresas donde la TI tiene un puesto en la mesa de la junta directiva y donde se avanza en la entrega de soluciones innovadoras”.

Joe Depa, director global de Innovación de EY, es otro líder digital que afirma que centrarse en el valor es crucial. Los empleados que no pertenecen al departamento de TI pueden utilizar la nube y las tecnologías emergentes, como la IA generativa, para implementar soluciones a retos difíciles. Los CIO deben aceptar esta mercantilización y avanzar hacia nuevos territorios de liderazgo.

“Si las tecnologías son ahora la parte fácil, la parte difícil es averiguar cómo aprovechar esta nueva y sorprendente tecnología a gran velocidad para crear valor para la organización”, afirma. “Esa es la clave para cualquier CIO hoy en día: utilizar la tecnología para impulsar los ingresos, crear nuevos productos y servicios, y aumentar la productividad y la eficiencia”.

Depa afirma que los líderes digitales pioneros son agentes del cambio que impulsan la adopción de la tecnología, lo que él denomina “la última milla”. Ya sea para operaciones internas o servicios externos, estos CIO tienen la responsabilidad de garantizar que las tecnologías se comprendan y se aprovechen al máximo.

“El factor diferenciador para el éxito de los CIO en el futuro, incluido mi propio puesto, será el grado de adopción que se consiga en toda la organización, ya sea entre los consumidores finales o los empleados”, añade. “El porcentaje de adopción que impulsas es la última milla, y tu eficacia en ese ámbito es fundamental”.

Esa opinión coincide con la de Cynthia Stoddard, CIO de Adobe. Durante los últimos dos años, ha reorganizado el departamento de TI interno de la empresa para estrechar los lazos entre TI y el negocio. Conocido como Adobe Technology Services (ATS), el personal de la organización está alineado con las unidades de negocio, como las divisiones de productos Creative Cloud y Document Cloud, los servicios compartidos corporativos y las experiencias de los empleados.

Stoddard tiene CIO que dependen de las unidades de negocio y se encargan de la estrategia y la planificación. Ahora, el equipo de ATS está ocupado creando una organización de TI que cumpla con las expectativas y ofrezca cambios. “Nos centramos en ofrecer valor”, afirma. “Nos hemos centrado en los datos, por ejemplo, en dar vida a la información dentro de la organización para iniciativas de inteligencia artificial y análisis de datos. Y ponemos mucho énfasis en la experiencia del cliente y en utilizar nuestros productos para mostrar el valor tanto a nivel interno como a nuestros clientes”.

Comprender la complejidad

Se perfila un nuevo tipo de CIO centrado en el negocio, muy diferente del director de TI del pasado. Aunque esta imagen es bastante acertada, Gabriela Vogel, vicepresidenta y analista del equipo directivo ejecutivo de Prácticas Digitales de Gartner, sugiere que el liderazgo tecnológico es muy matizado.

Hay tres tipos de CIO modernos: los líderes de funciones tecnológicas, que se centran en cuestiones de TI, no en debates relacionados con el negocio; los líderes de digitalización empresarial, que dirigen iniciativas en toda la empresa con un componente digital; y los líderes de funciones empresariales y crecimiento, que amplían su papel dirigiendo otras funciones, como las operaciones o la estrategia.

Vogel afirma que es fundamental reconocer que no todos los ejecutivos de TI serán líderes de crecimiento. “A medida que todo el mundo se centra más en el valor de la tecnología, se tiende hacia ese tercer tipo de CIO, y se habla mucho de los líderes en ese ámbito”, afirma. “Sin embargo, eso no significa que todos los CIO vayan a llegar a ese punto”.

Añade que algunos ejecutivos están contentos con ser líderes de funciones tecnológicas y concentrarse en cuestiones de TI. Pero pocos serán lo suficientemente valientes como para decir que no quieren desempeñar un papel centrado en el valor y el crecimiento del negocio. “Sigue siendo un poco tabú que un ejecutivo decida dónde quiere estar”, afirma.

Para añadir más complejidad, al igual que el tipo de CIO puede variar, las expectativas de la empresa respecto a la función de TI se segmentan en tres arquetipos generales: la TI como socio digital, la TI como contribuyente indirecto con mentalidad empresarial y la TI como contribuyente directo con mentalidad empresarial. Gartner sugiere que la falta de alineación entre las ambiciones del CIO y las expectativas de la empresa conduce a la insatisfacción.

Vogel afirma que los CIO eficaces establecen vínculos sólidos y comparten la responsabilidad de la ejecución con sus homólogos ejecutivos, en particular el director financiero y el director de operaciones, y que un grupo de CIO y CXO, conocido como la vanguardia digital, trabaja en conjunto para alcanzar o superar el 71% de los objetivos de resultados de las iniciativas digitales, según datos de Gartner.

En un entorno empresarial complejo, en el que las expectativas del negocio y el papel del CIO varían, la mejor manera de evitar la insatisfacción es que los líderes digitales alineen sus requisitos con las demandas más amplias de la empresa. Vogel afirma que esta realidad tiene importantes consecuencias.

“Para mí, la pregunta no es si estamos pidiendo demasiado a los CIO, sino si los CIO se están exigiendo demasiado a sí mismos”, afirma. “¿Se han dado cuenta de que, a medida que las cosas avanzan hacia el valor y el crecimiento, no pueden hacerlo solos y, si lo hacen, lo más probable es que fracasen?”.

Aceptar nuevas responsabilidades

Así que, aunque el papel del CIO no está cambiando por completo, el enfoque de los líderes digitales más exitosos ha pasado de las operaciones al valor y el crecimiento.

Nick Woods, CIO de MAG, un grupo aeroportuario británico que posee y opera los aeropuertos de Manchester, Londres Stansted y East Midlands, reconoce que los CIO exitosos se acercan al resto de la empresa para comprender sus necesidades. La buena noticia es que su conciencia de la transformación digital da a los CIO eficaces una ventaja inicial.

“Llevamos mucho tiempo viviendo en un mundo en el que se unen cosas dispares: la red, los cortafuegos, las plataformas informáticas, las plataformas de servidores y las aplicaciones”, afirma. “Lo que se necesita es ser capaz de dar un paso atrás y dar sentido a ese panorama tan complejo. La clave está en saber transmitir ese potencial al consejo de administración sin entrar en detalles técnicos”.

Schümmelfeder, de Boehringer, está de acuerdo en que el nuevo mundo digital exige centrarse en el valor, algo que no se conseguirá sin una profunda integración. “En lugar de reunirse una vez al mes o al trimestre con sus compañeros de negocio, hay que estar ahí constantemente”, afirma. “Hay que tener un puesto en la mesa y luego demostrar su valía mediante la capacidad de entregar más rápido y causar impacto”.

Curiosamente, el predecesor de Schümmelfeder como CIO fue ascendido a director financiero. Este tipo de transición se habría considerado antaño un anatema, pero el enfoque de Boehringer demuestra que la capacidad del CIO moderno para gestionar procesos y finanzas genera nuevas expectativas y oportunidades. Schümmelfeder afirma sentirse cómodo asumiendo nuevas responsabilidades.

“Estoy encantado de dar un paso adelante”, afirma. “Siempre ha sido mi objetivo, porque la TI no consiste solo en gestionar tickets y llamadas al servicio de asistencia. Toda organización de TI debería ser capaz de realizar este trabajo de forma significativa, rentable y eficiente para el usuario. El nuevo mundo exige un elemento adicional, que es la entrega de valor”.

El mensaje clave, sugiere Depa, de EY, es que los CIO tendrán éxito si tienen una mentalidad que reconozca que no tienen todas las respuestas. Los líderes digitales que soportan el peso de las expectativas construyen un ecosistema abierto que atrae el talento de actores dispares, desde las partes interesadas del negocio y los consumidores finales hasta los socios tecnológicos y las ágiles empresas emergentes.

“Los CIO con poco ego y humildad, que aprenden y escuchan, y que son capaces de crear, orquestar y empoderar, serán fundamentales para el futuro de la empresa”, afirma.

]]> <![CDATA[El Centro Coordinador de Emergencias y Seguridad 112 de Canarias se pasa a la nube soberana]]> https://tsecurity.de/de/2799815/it-security-nachrichten/el-centro-coordinador-de-emergencias-y-seguridad-112-de-canarias-se-pasa-a-la-nube-soberana/ https://tsecurity.de/de/2799815/it-security-nachrichten/el-centro-coordinador-de-emergencias-y-seguridad-112-de-canarias-se-pasa-a-la-nube-soberana/ Tue, 27 May 2025 11:03:59 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El Centro Coordinador de Emergencias y Seguridad (CECOES) 112 de las Islas Canarias, administrado por la Gestión de Servicios para la Salud y Seguridad (GCS) a nivel regional, ha anunciado un nuevo estándar para los servicios de emergencia al migrar la gestión y compartición de datos altamente sensibles a un entorno cloud seguro y soberano. El objetivo, dicen, no es otro que brindar una atención mejorada y más eficiente a los ciudadanos durante las emergencias.

Gracias una colaboración estratégica con Google Cloud, GuardedBox y Minsait Cyber, el 112 Canarias ha desplegado una solución “pionera” que no sólo proporciona la máxima seguridad y soberanía de la información crítica, sino que también fomenta la innovación en la forma de gestionar y utilizar los datos de emergencias, lo que le convierte en uno de los primeros servicios de emergencias en España en aprovechar la nube pública de una manera tan completa para estas tareas críticas.

Ante el reto crítico de compartir de forma segura datos sensibles de emergencias -incluidas grabaciones de llamadas y datos personales- con entidades autorizadas como las fuerzas de seguridad y los órganos judiciales, el 112 Canarias necesitaba una solución que cumpliera estrictamente con el Esquema Nacional de Seguridad (ENS) de España a nivel ALTO, el RGPD y otras normativas. El objetivo de la agencia era mantener la soberanía absoluta de los datos y, al mismo tiempo, permitir un acceso eficiente y controlado para fines legítimos.

Así, aunque el proyecto se concibió inicialmente para ser desplegado on-premise, 112 Canarias optó por la solución Data Boundary de Google Cloud, implantada por Minsait Cyber. En concreto, la solución proporcionó al cliente la gestión de la residencia de los datos y la supervisión operativa, lo que garantizó la confidencialidad de la información de la agencia, aumentando así la confianza y permitiendo desplegar la solución en producción en tan sólo diez días.

A fondo

La solución desarrollada conjuntamente integra una robusta arquitectura de seguridad multicapa impulsada por Google Cloud y controles mejorados proporcionados a través de Spain Data Boundary de Minsait Cyber. La arquitectura GuardedBox cuenta con cifrado de extremo a extremo que se refuerza con las capacidades de computación confidencial de Google Cloud, y la gestión de claves de cifrado externas controladas exclusivamente por el 112 Canarias. Combinado con un marco de confianza cero, la solución asegura que los datos permanezcan confidenciales y accesibles sólo al personal autorizado, con residencia y gestión de datos dentro de las fronteras de España y la Unión Europea.

Este despliegue estratégico en la nube permite al 112 Canarias compartir de forma segura y eficiente datos críticos con organizaciones autorizadas, mejorando la colaboración y manteniendo al mismo tiempo el pleno cumplimiento normativo. Para los ciudadanos de las Islas Canarias, esto se traduce directamente en un servicio de emergencias más eficiente y receptivo, junto con el más alto nivel de protección de sus datos personales. La solución refuerza significativamente la protección contra el acceso no autorizado y las amenazas cibernéticas, y su alta disponibilidad blinda la continuidad ininterrumpida del servicio, crucial para la respuesta de emergencia.

]]> <![CDATA[El Grupo NN emplaza la sede de su ‘hub’ digital en Madrid]]> https://tsecurity.de/de/2798378/it-security-nachrichten/el-grupo-nn-emplaza-la-sede-de-su-hub-digital-en-madrid/ https://tsecurity.de/de/2798378/it-security-nachrichten/el-grupo-nn-emplaza-la-sede-de-su-hub-digital-en-madrid/ Mon, 26 May 2025 16:18:55 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El Grupo NN, entidad internacional especializada en servicios financieros y matriz de Nationale-Nederlanden España, anuncia el establecimiento de la sede de su hub digital en Madrid. Este movimiento, dicen, marca un “hito” en la consolidación del NN Digital Hub como motor tecnológico clave dentro del Grupo, demostrando el compromiso de la compañía con la innovación y la tecnología. Además, afianza el posicionamiento de la corporación en el mercado español, un enclave estratégico.

Así, tal y como han avanzado desde la organización, el Grupo tiene como objetivo aprovechar el hub para reunir una amplia gama de experiencia tecnológica. En un entorno digital que evoluciona con rapidez, la compañía debe adaptarse y responder constantemente a las nuevas necesidades del mercado en base a los nuevos desarrollos. En este sentido, NN está centrado en acelerar su transformación digital mediante el uso de datos e inteligencia artificial (IA) para aumentar, aún más, la eficiencia operativa y mejorar la experiencia del cliente.

De ahora en adelante, NN Digital Hub operará en dos ubicaciones, Praga y Madrid, complementando los equipos de TI en todos los países en los que la marca NN tiene presencia. Estos centros de excelencia digital tienen la misión de guiar la evolución del Grupo hacia una organización más digital y basada en datos, mejorando su capacidad para la innovación, proyectos tecnológicos críticos y atracción de talento en los países en los que se ubican con el propósito de crear un potente equipo tecnológico global.

De ese modo, las personas que forman parte del NN Digital Hub sumarán a la organización su experiencia tecnológica y el conocimiento de las últimas tendencias; abarcando ciberseguridad, datos e IA, cloud, desarrollo de aplicaciones, gestión de identidad y acceso, monitoreo, aplicaciones de negocios de seguros, aseguramiento de calidad… En palabras de Jordi Bueno, director del NN Digital Hub en España, este lanzamiento es “una evolución natural en nuestro viaje tecnológico”.

“El talento tecnológico en España es grande y el sector muy dinámico, así que estamos aquí para atraer a los mejores perfiles digitales para prosperar e impulsar soluciones innovadoras que aporten valor en nuestras unidades de negocio en Europa”, ha dicho. Siguiendo esta estela, el ejecutivo también ha avanzado los próximos planes de la corporación: “En los próximos seis meses nuestro objetivo pasa por duplicar nuestro equipo de personas y dar la bienvenida a 100 compañeros más que estén motivados para unirse a nuestro hub”.

]]> <![CDATA[Una ocasión para probar planes de contingencia: así gestionaron el apagón estos CIO]]> https://tsecurity.de/de/2797538/it-security-nachrichten/una-ocasin-para-probar-planes-de-contingencia-as-gestionaron-el-apagn-estos-cio/ https://tsecurity.de/de/2797538/it-security-nachrichten/una-ocasin-para-probar-planes-de-contingencia-as-gestionaron-el-apagn-estos-cio/ Mon, 26 May 2025 09:03:56 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

A las 12.33 del lunes, 28 de abril, la Península Ibérica se apagaba. Una serie de fallos, que al parecer se habrían localizado en subestaciones de Granada, Badajoz y Sevilla, habrían provocado la caída del sistema eléctrico y su desconexión del sistema europeo, en un mecanismo diseñado para evitar que se extendiese el apagón al resto de Europa continental. El suceso dejaba España en cero energético, según explicaba en el Congreso de los Diputados la vicepresidenta tercera y ministra para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico del Gobierno de España, Sara Aagesen, en su comparecencia del 14 de mayo. Los motivos que llevaron al apagón están aún siendo investigados por diversas comisiones a nivel estatal y comunitario.

En menos de 18 horas, Red Eléctrica había conseguido recuperar la tensión en prácticamente todo el territorio. Un periodo de tiempo que servía para que las organizaciones pusiesen en práctica lo que hasta ahora solo se había diseñado y puesto a prueba en planes de contingencia y simulacros. Infraestructuras críticas, transportes, telecomunicaciones, hospitales, administraciones y empresas salían adelante, bien con generadores propios, bien esperando a que volviera el suministro eléctrico. Para las personas responsables de la parte de TI, un nuevo reto superado. Varios CIO cuentan sus experiencias.

IDG-Owned

“Si esto nos ocurre durante un periodo de días o semanas, hubiera sido un problema muy importante, impactando fuertemente nuestra capacidad operativa y de desarrollo”

Manuel Tarrasa, CIO de TuringDream

Para Manuel Tarrasa, CIO de la organización de desarrollo TuringDream, el corte eléctrico tuvo un
impacto muy asimétrico: “Mientras nuestra infraestructura —100 % en la nube— siguió funcionando con total normalidad, el eslabón débil fueron las conexiones domésticas de nuestro equipo en España”. TuringDream funciona 100% en teletrabajo, con una plantilla repartida por dos continentes; en España, en varias provincias. En relación al impacto operativo inmediato, Tarrasa cita cero incidencias en los sistemas de IA, repositorios y pipelines vinculados a la nube. “No registramos ni un solo fallo de servicio”. El hecho de que toda su plantilla cuente con equipos portátiles para el trabajo, con baterías de más de cinco horas, hizo que se pudiese avanzar en tareas locales (coding, tests o documentación, ejemplifica Tarrasa), aunque sin sincronizar.  Con esto, el equipo de desarrolladores pudo seguir trabajando, “por lo que el impacto total en términos de horas de trabajo se limitó bastante”.

Por la parte de ese eslabón débil cita la parte de las comunicaciones domésticas; al teletrabajar, el funcionamiento de la organización depende de los sistemas eléctricos de cada domicilio, además de en las redes de comunicaciones de datos y llamadas que, dice, no estaban preparadas para un apagón de estas dimensiones. “Al agotarse las baterías de routers y antenas, perdimos videoconferencias, chat y correo casi al instante. El trabajo colaborativo se redujo a mínimos; únicamente quienes tenían cobertura 4G residual pudieron enviar mensajes esporádicos tipo Signal o WhatsApp”, recuerda. “Si esto nos ocurre durante un periodo de días o semanas, hubiera sido un problema muy importante, impactando fuertemente nuestra capacidad operativa y de desarrollo”.

“A nivel empresa hemos aprendido bastantes cosas que, aunque suenan obvias, antes del apagón no parecían tan importantes”, evalúa. En el sentido de la continuidad del negocio, la principal conclusión que extrae es que “la nube es necesaria, pero no suficiente: la cadena se rompe en el último kilómetro”, explica, refiriéndose a la cadena router-casa-ISP. De resultas de esto, la firma está planteándose medidas como la instalación en las casas del personal de SAIs —sistemas de alimentación ininterrumpida—, que garanticen al menos 48 horas de trabajo con los portátiles, y de antenas de conexión a internet vía satélite tipo Starlink. Otra de las enseñanzas es la necesidad de evitar parálisis: “El equipo que sabe qué hacer sin internet aprovecha la batería; el que no, se paraliza”. Para esto están trabajando en guías y pautas para el desempeño offline.

Carlos Garriga, CIO de IE University

Carlos Garriga, CIO de IE University.

“Estos momentos de crisis son inmejorables para identificar áreas de mejora, procesos que podemos perfeccionar y capacidades que debemos reforzar”

Carlos Garriga, CIO de IE University

“Desde el primer momento, los equipos de IT, Operaciones, Facilities y Seguridad se movilizaron para garantizar la seguridad de la comunidad universitaria y preparar la recuperación de la actividad”, explica Carlos Garriga. Al CIO de IE University, con centros en Madrid y Segovia, el apagón le pilló en un espacio con suministro eléctrico y conectividad, lo que le permitió estar al pie del cañón en todo momento. No sucedió así en todas las organizaciones. “La gestión de esta crisis se vio especialmente complicada por la caída casi total de las redes públicas de comunicaciones: telefonía móvil, redes de fibra óptica y servicios de datos estuvieron inoperativos durante horas”, recuerda. “La gran mayoría de las personas estaban incomunicadas, lo que dificultó enormemente la coordinación y la toma de decisiones”.

En ese contexto, hasta gestionar con quién se debe hablar y dónde supone un reto. “Formar un comité de crisis aproximadamente dos horas después del inicio del apagón supuso un desafío logístico y operativo mayúsculo”. En su caso, se optó por convocar físicamente a los equipos clave en un espacio de la IE Tower de Madrid, la sala de control, “diseñada precisamente para gestionar este tipo de situaciones”. Mantener el flujo de información y coordinación obligó a habilitar canales alternativos para el contacto directo con las personas críticas, aunque estas respuestas se vieron en muchas ocasiones demoradas por el propio estado de las comunicaciones. Esta situación “obligó a replantear planes de contingencia en tiempo real, adaptándonos a los recursos y personal disponibles en cada momento”. Un escenario de total adaptabilidad y de continua actualización, pendientes del retorno del suministro eléctrico en cada localización. Así, hacia la medianoche pudieron comunicar la reapertura de los campus de Madrid para el martes 29, mientras que el de Segovia se demoró algo más, hasta las 7 horas de la mañana del propio martes, dado que en la ciudad castellana la luz no volvió hasta las 4 de la madrugada. Al día siguiente, las operaciones pudieron desenvolverse con total normalidad.

“Hemos aprovechado esta situación como una oportunidad para aprender y seguir mejorando”, destaca. “Estos momentos de crisis son inmejorables para identificar áreas de mejora, procesos que podemos perfeccionar y capacidades que debemos reforzar”.

Continuidad en el servicio

En ese lunes negro hubo también organizaciones que siguieron con su operativa con relativa normalidad. Es el caso de PRISA. José Girón, su director adjunto global de información y tecnología, valora el suceso como una “espectacular ocasión para comprobar que los planes de continuidad de negocio están bien definidos. En nuestro caso todo salió de 10”, comenta. “Nosotros dependemos de las comunicaciones tanto para emisión de la radio (Telefónica/Colt y Axion principalmente) y de las clouds (los tres) y CDN [redes de entrega de contenido] para el resto de los negocios digitales y prensa. Y salvo algunos problemas puntuales regionales con Telefónica y centros emisores de Axion, todo funcionó muy bien”, sintetiza.

También desde AENA confirman que no hubo grandes problemas en la jornada del lunes. Fuentes de la empresa gestora de los aeropuertos de España indican que todas las instalaciones permanecieron operativas durante todo el día, “gracias a los sistemas eléctricos de contingencia de que disponen las infraestructuras, que se activaron de manera inmediata cuando se perdió la conexión con la red”. Según explican, estos sistemas de contingencia se contemplan en protocolos internos de máxima seguridad para situaciones de estas características.

]]> <![CDATA[Aleida Alcaide, directora general de Inteligencia Artificial en España, inaugurará Data & AI Summit 2025]]> https://tsecurity.de/de/2791108/it-security-nachrichten/aleida-alcaide-directora-general-de-inteligencia-artificial-en-espaa-inaugurar-data-ai-summit-2025/ https://tsecurity.de/de/2791108/it-security-nachrichten/aleida-alcaide-directora-general-de-inteligencia-artificial-en-espaa-inaugurar-data-ai-summit-2025/ Thu, 22 May 2025 10:48:59 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

A medida que las organizaciones amplían sus negocios y operaciones digitales y abrazan la inteligencia artificial, éstas deben enfrentarse a problemas relevantes como la deuda técnica, la transformación de la fuerza laboral y la necesidad de marcos tecnológicos sostenibles y escalables. Sobre este escenario se profundizará en el encuentro Data & AI Summit 2025, que la firma de análisis IDC y la cabecera CIO ESPAÑA organizan el 27 de mayo en el Hotel Rosewood Villa Magna Madrid con el patrocinio de IBM/Intel, Pure Storage, Softeng, Cloudflare, ManageEngine, Entelgy, Arrow/Netapp, Dell/Nvidia, Informatica y Devoteam/AWS/Snowflake.

Tras la inauguración de la jornada por parte de Aleida Alcaide, directora general de Inteligencia Artificial en el Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública, quien desgranará cómo está trabajando el Gobierno de España y el área que lidera para potenciar el desarrollo y la adopción de la IA en el país de forma ética, Ángela Salmerón, directora de análisis en IDC EMEA, desvelará las tendencias para 2025 de la “empresa basada en IA”. La experta subrayará en su ponencia el papel de los datos y la gobernanza de estos a la hora de aportar por la IA clásica y la generativa y cuáles son las claves para que éstas aporten verdadero valor al negocio.

Uno de los platos fuertes del encuentro será la entrevista que Esther Macías, directora editorial de COMPUTERWORLD y CIO en España, realizará a Silvia Núñez Rivero, responsable de transformación digital de Iberdrola España. La directiva desvelará cómo está siendo el viaje ‘inteligente’ del gigante eléctrico español, cómo ayudan la automatización y la analítica avanzada a mejorar la operación de la red y posibilitan que incidentes como el apagón general sufrido en España y la DANA de Valencia se hayan solventado en tiempo récord, y cómo la adopción de la IA generativa está transformando internamente los procesos de la compañía, permitiendo personalizar las interacciones con los clientes y mejorando más los procesos de producción de energía.

Las grandes empresas de la industria tecnológica estarán también presentes en el encuentro. Por parte de IBM, Eric Delgado, director del Equipo de Ingeniería de Clientes del Gigante Azul en España, Portugal, Grecia e Israel, departirá sobre el papel de la nube híbrida para la innovación, un modelo que permite, asegura el portavoz, “liberar todo el potencial de la IA generativa”.

Marc Jordana y David Castellà, respectivamente, líder digital y experto en IA y datos de Softeng, explicarán cómo un agente de IA conectado a Microsoft Fabric permite analizar datos empresariales, extraer conclusiones clave y tomar decisiones —incluso automatizadas— de forma más ágil e inteligente. Durante su charla los asistentes podrán ver en acción cómo la IA transforma la forma de interactuar con la información de negocio.

Luis Sánchez Vidal, tecnólogo principal de Pure Storage para EMEA y la región norte y sur de la compañía, ahondará en por qué el almacenamiento es el héroe olvidado de la IA. En su exposición explicará que esta tecnología es la espina dorsal de la IA, y cómo la creciente complejidad de los modelos y la intensidad de los datos imponen demandas exponenciales a la infraestructura. “Las arquitecturas de almacenamiento tradicionales no pueden satisfacer estas necesidades, por lo que es esencial adoptar soluciones de almacenamiento ágiles y de alto rendimiento”, cuenta.

¿Cuáles son las nuevas amenazas derivadas de los grandes modelos de lenguaje (LLM, en sus siglas en inglés)? Sobre esto ahondará Sergio Maeso, ingeniero senior de soluciones de Cloudflare, quien descubrirá cómo los avances en inteligencia artificial también plantean nuevos desafíos en ciberseguridad y cómo es posible hacer frente a los abusos, brechas de datos y contenido inapropiado. Una sesión clave para aprender estrategias prácticas para proteger de forma eficaz a las organizaciones.

Un evento para conversar

Los debates serán otro punto fuerte el evento. En el panel ‘IA, estrategia en acción: escalabilidad, seguridad y retorno de la inversión’, moderado por Ignacio Martínez de Lizarrondo, gerente de datos y analítica en IDC Europa, y en el que participarán Luis Pedroche Montes, gerente de desarrollo de negocio para soluciones ManageEngine; Óscar Rivas, director de preventa de Dell Technologies España; Jorge González Navarro, director de datos, insights y analítica de GSK; y Aitor Farragut de Juan, director de datos (CDO, Chief Data Officer) y gerente de BI para España en el Grupo Afflelou, se profundizará en desafíos como la escasez de desarrolladores y en los altos costes y las estrategias desalineadas que obstaculizan el éxito de la IA, además de explorar soluciones para lograr el retorno de la inversión.

En el debate ‘Transformando los datos en valor tangible: calidad, accesibilidad, gobernanza y aplicación al negocio’, también moderado por Martínez de Lizarrondo, y con panelistas como Jordi Llobet, responsable de datos y procesos en Entelgy; Víctor Andrés Martín, líder de proyectos de ciencia de datos en Alstom; Alberto García, responsable de gestión de datos y visualización y transformación digital de Moeve; José Carlos Bermejo, responsable de datos y analítica de Air Europa; Manuel Gómez Ramos, arquitecto principal global de Informatica; Jaime Balañá, director técnico para Iberia y Latinoamérica de NetApp; y Jorge Cocina Villafaina, líder de arquitectura de gestión de datos en Devoteam, se abordará convertir los datos en una palanca estratégica para acelerar transformaciones empresariales tangibles y medibles y se explorarán mejores prácticas para garantizar la calidad de los datos, hacerlos accesibles en todos los niveles de la organización y aprovechar las herramientas para traducir estos datos en acciones de alto valor.

Finalmente, en el panel con usuarios finales ‘De la experimentación a la realidad: impacto de la IA en la empresa española’, moderado por Esther Macías (COMPUTERWORLD/CIO), Antonio Cobos González, CTO-jefe corporativo de arquitectura de sistemas en OHLA Group; Mayte Hidalgo, responsable del Centro de excelencia en inteligencia artificial del Grupo Mediapro; Rubén del Campo, responsable de analítica avanzada, IA y monetización de datos en Nationale-Nederlanden; y Víctor Cuervo, director de Arquitectura del Banco Sabadell desvelarán cómo están trabajando sus empresas para abrazar la IA y evolucionar los actuales pilotos de IA generativa y agentiva a casos de uso reales con impacto a gran escala y un retorno de inversión claro.

imagen evento data & AI summit 2025

Foundry | IDC

Regístrese aquí para acudir al evento ‘Data & AI Summit 2025’

]]> <![CDATA[NFL Combine se apoya en Azure AI para tomar decisiones en tiempo real el día del ‘draft’]]> https://tsecurity.de/de/2785333/it-security-nachrichten/nfl-combine-se-apoya-en-azure-ai-para-tomar-decisiones-en-tiempo-real-el-da-del-draft/ https://tsecurity.de/de/2785333/it-security-nachrichten/nfl-combine-se-apoya-en-azure-ai-para-tomar-decisiones-en-tiempo-real-el-da-del-draft/ Mon, 19 May 2025 18:33:54 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Irene Iglesias Álvarez | Seattle, Washington (Estados Unidos)

La Liga Nacional de Fútbol Americano (NFL, por sus siglas en inglés) celebra anualmente el bautizado como Scouting Combine, la mejor oportunidad para aquellos jugadores que aspiran a conquistar el deporte más popular de los Estados Unidos. La cita, cuya asistencia está reservada a aquellas jóvenes promesas del fútbol americano universitario, es una parte importante del proceso del draft, el sorteo anual donde los equipos de la NFL seleccionan a jugadores recién graduados con el propósito de sumar nuevo talento a sus clubes. El draft busca mantener la competitividad y la paridad en la liga, proporcionando a los equipos una forma de adquirir nuevo capital humano con el objetivo de encaramarse en lo alto de la clasificación.

Cada año, religiosamente, el NFL Scouting Combine reúne a entrenadores y ojeadores de los 32 clubes para evaluar el talento y los datos de rendimiento de más de 300 de los mejores atletas de todo el mundo. Las decisiones que se toman en el Combine determinan el futuro, tanto de los clubes de fútbol americano como de los jugadores. En este sentido, como cabe esperar, los retrasos o descuidos durante el evento acarrean un coste que nadie quiere asumir.

Así, la necesidad de acelerar el acceso a los datos y la información dentro de la aplicación NFL Combine existente impulsó la última evolución de la aplicación, que ha prestado apoyo a los clubes en el Combine durante varias temporadas. La incorporación de un asistente de inteligencia artificial (IA), diseñado para permitir a los ojeadores y entrenadores obtener información instantánea sobre los jugadores y formular sus preguntas con la jerga habitual del Combine, ha supuesto un avance considerable.

Lo constata Jeff Foster, presidente de la National Football Scouting (NFS, por sus siglas en inglés). “¡Nos lanzamos! Decidimos cambiar radicalmente el juego para estos clubes dándoles exactamente lo que necesitan cuando lo necesitan”, explica el ejecutivo. “Queríamos transformar horas de tedioso trabajo manual en segundos de datos listos para usar”.

Azure OpenAI Service madura el asistente generativo de NFL Combine mejorando las decisiones en tiempo real durante el 'draft'.

Azure OpenAI Service madura el asistente generativo de NFL Combine mejorando las decisiones en tiempo real durante el ‘draft’.

NFL Combine.

Respuestas en tiempo real con Azure AI

Para integrar el nuevo asistente de la aplicación antes del Combine de 2025 [celebrado entre febrero y marzo], la NFL trabajó con Southworks, partner de Microsoft en términos de desarrollo, para integrar un asistente de IA conversacional. La arquitectura reunió Azure OpenAI para el procesamiento del lenguaje natural; Azure Cosmos DB para un acceso rápido y estructurado a los datos; y Azure Container Apps para un rendimiento escalable el día del draft sin necesidad de gestionar la infraestructura. Como resultado, el asistente podía interpretar consultas desde la banda, analizar y comparar datos de los jugadores y responder en tiempo real, proporcionando a los ojeadores datos precisos sobre los jugadores y un rendimiento rápido.

Azure OpenAI Service hace las veces de columna vertebral del asistente al posibilitar la ejecución del último modelo de la serie GPT. Para potenciar la experiencia del asistente, los desarrolladores se basaron en una pila estrechamente integrada de servicios de Azure que gestionan la interacción en lenguaje natural, el procesamiento de datos y la escalabilidad.

“Ahora solo tengo que hacer una pregunta de la misma forma que se la haría a una persona y obtengo lo que necesito en cuestión de segundos. Antes tardaba horas, y a veces ni siquiera era posible hasta después de la Combine”, afirma Jacqueline Davidson, vicepresidenta de Investigación Futbolística de los Tampa Bay Buccaneers. Para Davidson, este cambio ha convertido un proceso que llevaba mucho tiempo en una ventaja en tiempo real. La solución no solo aceleró las cosas, dice, sino que proporcionó información exacta cuando realmente se necesitaba.

La inteligencia del asistente, por su parte, se basa en Container Apps, que aloja tanto la API del asistente como los servicios en segundo plano responsables de obtener y normalizar los datos de los sistemas de la NFS. La elección de Container Apps proporcionó al equipo una capa informática totalmente gestionada que no solo se adaptaba al tráfico del día del evento, sino que también brindaba fiabilidad, seguridad y cumplimiento normativo a nivel empresarial, todo ello sin la sobrecarga que supone la gestión de la infraestructura.

En la capa de datos, Azure Cosmos DB actúa como almacén de datos detrás del asistente, almacenando en caché la información estructurada de los jugadores para que el asistente pueda responder rápidamente. En futuras iteraciones, Azure Cosmos DB también facilitará las interacciones de varios turnos actuando como capa de memoria del asistente, pero en esta versión, todas las respuestas son de un solo turno y sin estado.

En conjunto, han revelado en el marco de la celebración de Build, el evento que Microsoft está celebrando estos días en Seattle y en el que está presente CIO España, esta arquitectura ha proporcionado al nuevo asistente de IA de Combine “una base de nivel de producción, altamente segura, escalable y con gran capacidad de respuesta, lista para su uso en tiempo real desde el terreno de juego dentro de la aplicación en la que los equipos ya confiaban”.

Beneficios operativos adquiridos

Para el personal del club, la ventaja era clara: las consultas en lenguaje natural convertían los informes y comparaciones manuales en respuestas instantáneas durante los momentos críticos del Combine. La respuesta, por tanto, pasaba por la creación de una solución en tiempo real que fuera rápida y escalable. Para el equipo de desarrollo, crear e integrar el nuevo asistente de IA en un plazo ajustado, dentro de la aplicación Combine ya operativa, implicaba apoyarse en una filosofía de desarrollo clara: actuar con rapidez, reducir la complejidad y crear para el uso en el mundo real.

Gran parte de ese éxito se debió a la elección de Container Apps como capa de computación del asistente. “Esto nos proporcionó una base limpia y nativa de la nube”, comenta Pablo Damiani, director de Prácticas de Southworks. “Como no teníamos que gestionar la infraestructura, pudimos centrarnos por completo en la lógica del asistente y el comportamiento del sistema, y no en los procesos de implementación o las políticas de escalabilidad”.

Azure Cosmos DB fue igual de relevante a la hora de garantizar el rendimiento. Actuó como una caché rápida y resistente, almacenando datos normalizados de los jugadores para que el asistente pudiera responder al instante sin tener que consultar repetidamente las API ascendentes. Para el equipo, Azure Cosmos DB aportó la velocidad y la flexibilidad que necesitaban bajo cargas reales. “Elegimos Azure Cosmos DB por su rendimiento excepcional y su facilidad de uso”, apunta Damiani. “Al no tener esquema, podíamos almacenar documentos JSON con los resultados de la NFL Combine sin tener que planificar el esquema por adelantado, lo que supuso una gran ventaja dado nuestro apretado calendario”.

Más allá de las opciones de arquitectura, Southworks se basó en las prácticas recomendadas de ingeniería. Por un lado, las pruebas automatizadas y el control de calidad inmediato garantizaron que el asistente pudiera mantener la capacidad de respuesta durante los picos de uso en la banda. Por otro, la instrumentación temprana con Application Insights en Azure Monitor ayudó al equipo a realizar un seguimiento de la latencia, el consumo de tokens y los patrones de comportamiento, lo que permitió obtener información sobre el rendimiento en tiempo real. Además, los datos de uso durante el Combine ayudaron a ajustar la experiencia en función de cómo interactuaban realmente los ojeadores y los entrenadores con el asistente, y no solo de lo que se esperaba.

“Con este tipo de experiencias, no siempre se puede predecir cómo lo utilizará la gente”, pone de relieve Damiani. “Pero si se incorpora la observabilidad desde el principio, se puede aprender rápido y seguir mejorando”. Ese enfoque se mantuvo desde el prototipo hasta la producción, combinando una ingeniería ágil con un profundo enfoque en la experiencia del usuario. Siguiendo esta estela, Damiani considera que el entorno de pruebas de Azure AI Foundry es perfecto para la creación rápida de prototipos. “Es como hablar con alguien que lo sabe todo sobre cada jugador y puede responder con los resultados de los ejercicios sobre la marcha. Ese es el valor que la experiencia de IA aporta a la aplicación”.

Las novedades en la aplicación NFL Combine han sido adelantadas durante la celebración de Microsoft Build, el evento que la tecnológica celebra en Seattle en su edición 2025.

Las novedades en la aplicación NFL Combine han sido adelantadas durante la celebración de Microsoft Build, el evento que la tecnológica celebra en Seattle en su edición 2025.

Irene Iglesias Álvarez

Testado en el ‘Combine’, diseñado para el futuro

Aunque la aplicación Combine ha sido una herramienta de confianza durante años para equipos y jugadores, la presentación del nuevo asistente de IA durante el Build, creado e integrado en solo unas semanas, ha logrado marcar un punto de inflexión para la evaluación en tiempo real. Y es que no se trataba de una mera demostración tecnológica, ha sido una mejora en vivo, a escala de producción, probada bajo la presión de uno de los eventos más importantes del fútbol americano y demostrada en tiempo real.

“El Combine es un evento muy especial para estos atletas excepcionales. El futuro de un jugador en el draft depende de datos precisos y de una rápida comprensión de la situación”, explica Foster. “En colaboración con Microsoft, esperamos ofrecer aún más avances sorprendentes en la aplicación el año que viene, ampliando sus capacidades para incluir comparaciones de datos históricos de jugadores y funciones de avisos más completas, lo que mejorará la experiencia para todos”.

Diseñado y probado rápidamente en condiciones reales, el asistente ha constatado su valor allí donde más importa: en el campo de la competición.

]]> <![CDATA[Northius evoluciona hacia un modelo de organización tecnológica, escalable y centrada en el alumno]]> https://tsecurity.de/de/2770420/it-security-nachrichten/northius-evoluciona-hacia-un-modelo-de-organizacin-tecnolgica-escalable-y-centrada-en-el-alumno/ https://tsecurity.de/de/2770420/it-security-nachrichten/northius-evoluciona-hacia-un-modelo-de-organizacin-tecnolgica-escalable-y-centrada-en-el-alumno/ Mon, 12 May 2025 09:18:58 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Hace poco más de dos años nacía en España el grupo Northius con un claro objetivo: englobar bajo un mismo paraguas a todas sus escuelas de formación especializadas, entre las que se encuentran marcas tan conocidas como CEAC, Unisport, Deusto Formación, Deusto Salud, Campus Training o el Centro Europeo de Másteres y Postgrados CEMP. En la actualidad, el grupo cuenta con 65.000 usuarios activos y más de 40 centros formativos distribuidos en la península ibérica, además de una importante presencia en otros países de Europa y Latinoamérica. 

Desde sus inicios, el grupo Northius ha apostado por un ambicioso proceso de digitalización capaz de acompañar al negocio en su estrategia de fusión de todas las escuelas (11 en total) y en su línea de crecimiento. “Hace ya casi dos años que me sumé al proyecto convencido por la clara visión del CEO, Cristian Moure, de transformar una compañía que había alcanzado los 100 millones de euros de facturación, principalmente a base de esfuerzo humano y procesos manuales, en una organización tecnológica, escalable y centrada en el alumno”, explica Alberto Baselga, CIO de Northius. “Desde el primer día me impresionó lo que el equipo había construido con herramientas mínimas. Era evidente que el potencial estaba ahí, pero también que necesitábamos una evolución profunda en tecnología, datos y cultura para poder crecer de forma sostenible”.  

Desde entonces, la compañía no ha parado de dar pasos de gigante. En solo dos años ha pasado de un modelo completamente externalizado y fragmentado a construir sus propias capacidades tecnológicas in house con un equipo interno de product engineers, de una gestión reactiva del dato centrada en reporting financiero a ser el motor de la toma de decisiones de todos los departamentos gracias al nuevo equipo de product scientists centrado en el cliente, de externalizar la creación de contenidos y “soñar con usar la IA en el proceso educativo” a hacerlo una realidad gracias a su equipo de applied AI engineers y de un modelo reactivo de soporte al negocio a liderar proactivamente las iniciativas tecnológicas que impulsan el crecimiento a través del trabajo del equipo de product managers.  

En definitiva, comenta Baselga, “hemos dado un salto madurativo increíble en el uso de la tecnología dejando atrás el modelo de una empresa que usaba tecnología para operar, para convertirnos en una empresa de formación impulsada por la tecnología. Una transformación que está sentando las bases de nuestro crecimiento futuro”. 

Esta transformación no puede dejar atrás el componente humano, esencial en el sector educativo. “En Northius somos casi 1.500 personas al servicio de nuestros alumnos y creemos profundamente que este negocio va justamente de eso: de personas ayudando a otras personas a alcanzar el objetivo de mejorar su empleabilidad”, explica Baselga. Para cumplir esa misión, “necesitamos enfocar nuestros recursos más escasos -el tiempo de nuestros equipos y los fondos disponibles- directamente al servicio de las necesidades del alumno. No podemos permitirnos dispersar energía en tareas que no generen valor directo”. Aquí es donde, según el CIO, la tecnología juega un papel clave.  

Casi un centenar de proyectos de TI 

Un claro ejemplo de esa apuesta por la digitalización es que sólo en 2024 la organización ha desplegado más de 70 iniciativas tecnológicas, impactando de forma directa en las cuatro grandes etapas de la cadena de valor del alumnado. En la primera de ellas, en la etapa denominada por la compañía como de “Producto Educativo”, una de las iniciativas más relevantes ha sido la introducción de la IA generativa en modo “Orquestación de Agentes”, aplicada a la redacción, corrección y traducción de la oferta formativa. Esto “permite diseñar cursos actualizados a las demandas del mercado laboral, con un nivel de profundidad adaptado a las necesidades de los estudiantes y una calidad pedagógica superior orientada a su empleabilidad”, explica Baselga. 

En la etapa de “Cómo se Compra”, la compañía ha modernizado todo el funnel comercial implementando modelos predictivos que permiten a la red de asesores priorizar de forma inmediata a aquellos leads con mayor probabilidad de cumplir con los criterios académicos, elevando la eficiencia. “También digitalizamos el proceso de admisión, permitiendo la recogida estructurada, ágil y confidencial de la documentación a través de tecnologías web. Además, redefinimos nuestro modelo de becas mediante algoritmos de machine learning sobre nuestro CRM, lo que nos permite distribuir las ayudas de forma más equitativa entre los estudiantes con menor acceso a recursos económicos”, comenta el CIO. 

En la etapa de “Experiencia Formativa”, la compañía ha digitalizado por completo el proceso interno de tutorización mediante Salesforce Service. Esta solución permite ofrecer a los tutores información en tiempo real sobre el avance y comportamiento de cada estudiante, para que puedan priorizar su tiempo en aquellos que más lo necesitan.  

Por último, en la etapa de “Valor Percibido y Empleabilidad”, el equipo de TI ha desarrollado un sistema de formación complementaria en soft skills, donde un algoritmo de IA recomienda a cada estudiante qué habilidades blandas debería seguir preparando, en función de su perfil y ambición profesional. A esto se suma un sistema de matching también basado en IA, que conecta en tiempo real a los alumnos con ofertas laborales que encajan con su perfil. “Así maximizamos el éxito de la experiencia práctica en nuestra red de más de 10.000 empresas colaboradoras”. 

Todos estos proyectos se llevan a cabo, según el CIO, utilizando la metodología del Opportunity Space Tree para el desarrollo de producto digital. Esta metodología “se basa en partir de hipótesis construidas desde los datos que ya tenemos, y experimentar para validar o rechazar dichas teorías, aprendiendo continuamente de los insights que nos proporciona la telemetría de cada experimento. Es un proceso iterativo en el que, cuanto más experimentamos, más aprendemos y más oportunidades de impacto descubrimos. A medida que reducimos la incertidumbre a través de la experimentación podemos aumentar, progresivamente, el nivel de inversión sobre aquellas soluciones que realmente demuestran resolver el problema o hipótesis original”.  

Alberto Baselga, CIO de Northius.

Alberto Baselga, CIO de Northius.

Northius

Gestión del dato 

En este proceso de digitalización, la gestión eficiente del dato ha sido una prioridad estratégica. A lo largo del último año la organización ha llevado a cabo una transformación profunda de su arquitectura de datos, pasando de un enfoque más tradicional y fragmentado a una arquitectura moderna, escalable y pensada en el crecimiento del negocio. “Anteriormente, trabajábamos con AWS EMR y Step Functions para la orquestación de procesos, y las transformaciones se realizaban mediante scripts personalizados y vistas SQL, lo cual generaba rigidez y cierta dificultad en la trazabilidad de los datos”, explica Baselga. Con la evolución de su arquitectura, “hemos migrado a un stack mucho más ágil. Hoy en día utilizamos AWS ECS para ejecutar nuestras cargas de trabajo y Prefect.io como orquestador de pipelines, lo que nos da mayor flexibilidad y control. Para el modelado y las transformaciones de datos adoptamos dbt, una herramienta que nos permite aplicar buenas prácticas de ingeniería de software al mundo del dato, con modularidad, control de versiones y validación automática de calidad en cada paso”. 

El data lake se encuentra en AWS S3 y está estructurado en capas (Raw, Staging, Activities, Entities, Metrics), usando Apache Iceberg, que ofrece integridad de datos, versionado y transacciones ACID dentro del propio almacenamiento. Esto ha supuesto un cambio clave para asegurar consistencia y escalabilidad en el tiempo. 

Por último, para la consulta y consumo de datos, la compañía utiliza Amazon Athena, que permite lanzar queries directamente sobre el data lake de forma eficiente. A nivel de visualización y análisis, combinan Qlik Sense para reporting ejecutivo y Apache Superset para análisis más exploratorio por parte de los equipos de producto. Además, los equipos de data science trabajan con Jupyter Notebooks y despliegan modelos a través de AWS SageMaker. 

Pero esta transformación del dato no ha sido solo tecnológica, sino también cultural: ha permitido mejorar la gobernanza del dato, reforzar la calidad y aumentar la autonomía de los equipos en la toma de decisiones basada en datos. En resumen, “ahora contamos con una arquitectura moderna, robusta y preparada para escalar, que se apoya en lo mejor del ecosistema AWS y herramientas de última generación para ofrecer datos confiables, accesibles y accionables en todos los niveles de la organización”, explica Baselga. 

Además de la arquitectura de datos, el ecosistema tecnológico de Northius está compuesto por una amplia variedad de soluciones que permiten gestionar de forma integral toda la experiencia del estudiante, desde la captación hasta la empleabilidad. Así, combina soluciones SaaS líderes con desarrollos propios, todo sobre una infraestructura cloud escalable (AWS, Microsoft Azure, Salesforce Cloud), con una estrategia clara de integración, automatización y personalización.  

Apoyo en socios de la industria 

Aunque desde finales de 2023 el grupo comenzó a construir su equipo interno con perfiles altamente especializados y diversos para cubrir todo el stack tecnológico, sigue colaborando estratégicamente con algunos partners clave que extienden sus capacidades y permiten acelerar la transformación sin comprometer la excelencia. Así, según Baselga, cuentan con dos grandes aliados tecnológicos. Por un lado, Esgalla, “una formidable empresa gallega con la que desarrollamos toda nuestra infraestructura de webs y landings de captación, y que ha sido fundamental para desplegar nuevas estrategias de adquisición de leads a escala”. Por otro lado, con Arbentia, “nuestro partner para el desarrollo y evolución de los sistemas financieros basados en Microsoft Business Central y Power Platform, pilares críticos para asegurar la integridad, automatización y escalabilidad de nuestra gestión financiera”.  

Además, el CIO destaca el papel que está jugando Salesforce en esta transformación. “Más allá de ser un proveedor de software, se ha convertido en un verdadero partner estratégico”. 

Transformación digital no es digitalizar lo que ya hacemos, sino repensar lo que es posible cuando ponemos la tecnología al servicio de las personas”

Alberto Baselga, CIO de Northius

Visión de futuro 

Actualmente, el grupo se encuentra inmerso en una transformación digital profunda y transversal que impacta en toda la cadena de valor. Uno de los focos prioritarios es la automatización inteligente del área comercial, donde están desplegando soluciones de IA generativa y asistentes de voz para gestionar de forma escalable y precisa el volumen de leads entrantes. “Estas soluciones nos permiten aplicar filtros automáticos de cualificación y priorización, eliminando fricciones operativas, mejorando la calidad del funnel y optimizando los recursos humanos hacia las oportunidades de mayor valor”, explica el CIO. 

En el ámbito educativo, la compañía está desarrollando sistemas de generación y corrección automática de ejercicios, con un enfoque completamente personalizado. Gracias a la IA, los ejercicios se adaptan dinámicamente al nivel y progreso de cada estudiante, proporcionando feedback inmediato, preciso y alineado con su realidad formativa. Esto libera carga docente y mejora significativamente la retención y la motivación del alumno​.  

Otro proyecto clave es la digitalización integral de la experiencia del estudiante, mediante el lanzamiento de una nueva app móvil y un portal unificado que centralizan todo el ciclo de relación con el alumno: desde la admisión, hasta el acceso a contenidos, soporte académico y comunidad virtual. Esto ayuda a crear un ecosistema digital cohesivo que favorece el engagement y la continuidad formativa​. 

Todos estos proyectos no solo optimizan procesos, sino que redefinen “cómo entregamos valor, personalizamos el aprendizaje y preparamos a los alumnos para el mercado laboral de forma más ágil, eficiente y humana. Porque para nosotros, transformación digital no es digitalizar lo que ya hacemos, sino repensar lo que es posible cuando ponemos la tecnología al servicio de las personas”.  

]]> <![CDATA[La Scuderia Ferrari reinventa su relación con los fans de la Fórmula 1 con una ‘app’ basada en IA]]> https://tsecurity.de/de/2752599/it-security-nachrichten/la-scuderia-ferrari-reinventa-su-relacin-con-los-fans-de-la-frmula-1-con-una-app-basada-en-ia/ https://tsecurity.de/de/2752599/it-security-nachrichten/la-scuderia-ferrari-reinventa-su-relacin-con-los-fans-de-la-frmula-1-con-una-app-basada-en-ia/ Thu, 01 May 2025 12:34:53 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La Fórmula 1 abarca una base de fans considerable. De acuerdo a datos recientes de Nielsen Sports, la audiencia global se situaba en 826,5 millones de personas en 2024, lo que marca un crecimiento interanual del 12% —o 90 millones de nuevos seguidores— respecto al año anterior. Se trata además de un público altamente fidelizado en redes sociales: un 81% de nuevos aficionados de entre 16 y 30 años consumen contenido en YouTube, un 80% en Instagram y un 74% en TikTok. A este sector apunta la Scuderia Ferrari con su nueva aplicación, desarrollada por IBM, en la que han integrado la tecnología de inteligencia artificial de Watsonx. La app móvil se ha presentado esta semana, coincidiendo con la celebración el domingo 4 de mayo del Gran Premio de Miami.  

IBM es socio oficial de AI Fan Engagement, data analytics y consultoría TI del equipo automovilístico. Una relación que se remonta a noviembre de 2024 y que tiene carácter plurianual, como recordaba Jonathan Adashek, SVP, Marketing and Communications de IBM, en la presentación de la aplicación. “Un esfuerzo colaborativo entre dos marcas icónicas”, destacaba. “Estamos combinando las tecnologías de datos e IA de IBM con las abundantes cantidades de datos históricos y recientes de Ferrari para desenvolver una experiencia para fans más personalizada y vinculante, así como para ayudar a Ferrari a incrementar la productividad de equipo”. Adashek ponderaba el papel de este desarrollo para IBM, para la que constituyen “casos de estudio en tiempo real”. La aplicación se presenta por primera vez en italiano, además de en inglés.  

Una aplicación más interactiva 

Por la parte de Ferrari, su responsable de desarrollo de fans, Stefano Pallard, ponía en valor la alianza, con IBM “intentando aprovechar todos los datos que tenemos de la pista, del coche, de las condiciones meteorológicas, de la estrategia, de la comunicación, y tratar de escribir historias atractivas para nuestros aficionados”. Pallard señalaba que la app anterior, lanzada en 2023, es un buen producto, pero se limita a “un producto editorial”, que funciona como feed de noticias. Con IBM, esto se convierte en “una plataforma interactiva e inmersiva, donde los fans no solo consumen el contenido, sino que interactúan con los contenidos, con la Scuderia Ferrari y entre ellos”.

El proyecto ha llevado a un rediseño completo de la anterior versión, que incluye un nuevo Race Center, desarrollado con la IA de Watson. “La idea es aprovechar todos los datos provenientes de la carrera para crear contenidos y conocimientos —Racing Insights— relevantes para nuestros fans”. Entre estos contenidos está una de las características estrella, los resúmenes de carrera generados por IA, como destacaba Fred Baker, Sports & Entertainment Lead de IBM EMEA. “Son sinopsis editoriales de las carreras, producidas en muy poco tiempo después de que terminen. Esto no sólo significa que los fanáticos pueden acceder a un resumen de lo que sucedió mucho antes. También podrán ver contenido e imágenes exclusivas sobre la carrera y, dentro de esta función, cosas como hitos interesantes o momentos históricos que se alcanzaron durante la carrera e hitos que los conductores acaban de superar”.  

Esto no significa que no haya trabajo humano detrás de la app. “Especialmente en el lanzamiento, gran parte de la producción estará producida por humanos; por supuesto, tendremos un equipo de producción de vídeo, también editorial”, incide Pallard. La mayor parte del contenido seguirá estando realizado por personas, “pero la calidad del contenido producido por IA es muy alto”.  

La tecnología no se emplea únicamente para generar contenidos, profundizaba Baker, sino para alcanzar uno de los mayores desafíos: la escalabilidad. Por ejemplo, con la traducción de contenidos entre el inglés y el italiano. “El resumen de la carrera es una manera no de reemplazar ningún tipo de contenido generado editorialmente, sino de proporcionar un toque un poco diferente, que ayuda con algunos conocimientos, datos y momentos clave, que no tendríamos tiempo de sacar en tan poco tiempo después de una carrera”. Además, “también nos dan una plataforma en la que podemos hacer cosas interesantes, como jugar con el tono de voz y las diferentes personalidades de los fans. Así que es una capacidad adicional diferente la que nos ofrece”. “Esperamos ver que la IA desempeñe un papel cada vez más importante, pero nunca llegaremos al 100% de automatización en todo el contenido que vamos a desarrollar”, apuntaba Adashek. 

El modelo, valoraba Baker, no solo es seguro, sino que además “respeta el tono de voz de Ferrari”, esto es, la forma en la que se habla sobre carreras históricas, estrategia y demás dentro de la casa italiana; por descontado, con un dominio total de la terminología propia de la Fórmula 1. También habrá un espacio en la cabecera para contenidos tipo Stories o vídeos cortos, además de una funcionalidad de carreras icónicas, que permite revivir victorias del pasado.  

Estos contenidos se actualizarán con mayor regularidad y también serán más interactivos. Precisamente en este último terreno, destacaba Pallard, se introducen dos funcionalidades clave en este lanzamiento. Por un lado, habrá una encuesta diaria sobre “cuestiones divertidas” del equipo, desde datos actuales de carreras o clasificación a momentos históricos. Además, se habilitará una funcionalidad de mensajes para la escudería, de forma que los usuarios puedan escribir directamente a la marca, que podrá emplear estos contenidos en sus publicaciones y comunicaciones; por ejemplo, en el caso de cumpleaños de conductores de Ferrari, ilustraba Pallard. Estas funcionalidades permiten ganar tiempo de adherencia de usuarios: que no se limite a interactuar en días de carrera. “El mayor desafío es tratar de involucrarlos y mantenerlos interesados ​​todos los días”, profundiza, aludiendo a los indicadores de éxito que se evalúan. “Así que también miramos los usuarios activos diarios todos los días y en las semanas sin carreras como un KPI importante”. 

Una evolución en la forma y el fondo 

Estos cambios en las funcionalidades vienen de la mano de un rediseño más profundo en la arquitectura, con una versión “mejorada, más segura y escalable”, destacaba Pallard. Este último punto es esencial. Según Baker, la herramienta se ha rediseñado teniendo en cuenta el objetivo de “llegar a más fans de los que se han involucrado históricamente con la app de la Scuderia Ferrari y a más regiones y más tipos de personas, pensando en cómo atraer a nuevos aficionados al deporte”. Para esto, los cambios incluyen mayor accesibilidad y agilidad.  

“Es importante señalar que gran parte del trabajo se ha centrado en estas sorprendentes características y diseño que hemos visto, pero gran parte se ha destinado a la arquitectura”, resaltaba Baker. “La aplicación aprovecha tecnología estratégica, como Adobe y AWS, para ayudarnos a tener una plataforma que ahora puede escalar y ofrecer mejoras rápidamente. Así que estamos muy entusiasmados no sólo por el lanzamiento, sino también por seguir mejorando el producto para las próximas carreras durante el resto de la temporada”. “Es solo el comienzo de un largo viaje”, coincidía Pallard, quien apuntaba a nuevos desarrollos futuros de la mano de la IA, relacionados con su estrategia de ‘gamificación’ y con experiencias inmersivas en 3D. Otra futura funcionalidad: un chatbot conversacional con el que se puede interactuar para preguntar sobre la historia, resultados, conductores y vehículos de la marca. Lejos de ser un lanzamiento estático, la app continuará evolucionando, aprovechando para ello la tecnología inteligente de IBM.  

]]> <![CDATA[Rafael Domene (CIO de Cosentino): “Nuestra meta es alcanzar la categoría de empresa autónoma”]]> https://tsecurity.de/de/2746230/it-security-nachrichten/rafael-domene-cio-de-cosentino-nuestra-meta-es-alcanzar-la-categora-de-empresa-autnoma/ https://tsecurity.de/de/2746230/it-security-nachrichten/rafael-domene-cio-de-cosentino-nuestra-meta-es-alcanzar-la-categora-de-empresa-autnoma/ Mon, 28 Apr 2025 09:49:02 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Originario de Almería, no sorprende que cuando los derroteros de la vida le llevaran de vuelta a su tierra natal, Rafael Domene aprovechara la oportunidad. Retornado de los Estados Unidos tras prácticamente una década afincado en Boston, el actual CIO (Chief Information Officer, por su terminología en inglés) de Cosentino desembarcó en la multinacional española motivado por los nuevos retos que se dibujaban en el horizonte. Conocía la organización de primera mano, también el “fabuloso” departamento de tecnología con el que contaban y la “enorme” inversión en el apartado digital que estaban llevando a cabo, comenta el ejecutivo. Optó así por dar el salto y, tras un año y unos meses en el cargo, Domene afirma sentirse “satisfecho”.

“Muchas de las cosas que ya estaban llevando a cabo en la corporación estaban muy alineadas con mis propósitos, por lo que el proceso de onboarding fue muy sencillo”. Desde entonces, el director de sistemas de la información ha puesto el foco en la innovación, un área en la que tradicionalmente se han apoyado para ganar competitividad en un mercado dominado por gigantes como China, India y Corea.

Su operativa, dice, es “compleja”. “Fabricamos la mayor parte de nuestros productos en Almería, aunque un gran porcentaje de la materia prima que necesitamos se importa para dar lugar a un abanico de productos que se distribuye por todo el mundo llegando así a nuestros clientes”. Esto implica un despliegue tecnológico considerable en términos de fabricación y logística, además de desafíos en lo que respecta a la productividad, eficiencia y operaciones.

En un escenario marcado por retos arduos como la carencia de materiales, los requisitos normativos de sostenibilidad, el déficit de talento especializado o la necesidad de seguir el compás de la geopolítica actual para la buena supervivencia del negocio, Domene insiste en aprovechar las nuevas tecnologías para ir mejorando, consolidando las cifras de negocio y hacer más con menos. “Definimos áreas de mejora para cubrir los objetivos de la organización”.

Y es que, a pesar de llevar más de cuatro décadas al pie del cañón de la industria, su objetivo pasa por seguir creciendo. Para lograrlo, prosigue, han esgrimido una hoja de ruta que, enraizada en la digitalización, ambiciona situarles a la cabeza de las “empresas autónomas” del futuro.

Rumbo a la automatización

Desde hace un cuarto de siglo Cosentino implementó SAP como sistema ERP. “Somos un referente en este ámbito dado el volumen y la complejidad del entorno desplegado”, asegura el miembro del CIO Executive Council. Por otro lado, añade, “nuestro CRM es Salesforce y contamos con un ecosistema de data y digital a nivel interno”. Teniendo esto en consideración, explica, a la hora de definir la estrategia de TI una de las máximas radicaba en “desacoplar y automatizar”. El ejecutivo apuesta en firme por el valor de las tecnologías low code/no code que les permiten desarrollar ágilmente de forma más eficiente y novedosa. “De esta manera abrimos nuevas líneas de entrega de valor al negocio”.

Bajo el epígrafe de la automatización, Domene se detiene en el apartado de la inteligencia artificial (IA). “La compañía lleva toda la vida empleando esta tecnología, aunque lo que estamos haciendo ahora es incorporar la versión generativa. Nuestro foco está en los agentes”. En esta versión moderna y cada vez más popular es donde el director de sistemas de la información observa un valor diferencial: “Su uso e implantación es lo que de verdad mueven la aguja. Aquí fuimos realmente innovadores”.

Siguiendo esta estela y con el punto de mira puesto en el futuro, la visión de Domene pasa por que Cosentino alcance la categoría de “autonomous enterprise”. “Buscamos consolidarnos como una empresa autónoma en la que las tareas que se puedan automatizar se automaticen y las tareas que necesiten ser manuales, como la toma de decisiones, cuenten con una asistencia inteligente”. Como consecuencia la compañía ha incrementado su gasto en IA, además de virar el rumbo de la organización con el fin de encaminarse hacia la meta concebida.

“La compañía lleva toda la vida empleando la IA; lo que estamos haciendo ahora es incorporar la versión generativa.
Nuestro foco está en los agentes”

Explotación del dato y minería de procesos como suplemento alimenticio para los agentes autónomos

Con el propósito descrito en mente, la compañía hizo una apuesta en firme a caballo ganador. “El alimento que sustenta la IA generativa y que permite que ésta alcance su máximo potencial es la información, la información adecuada”. Precisamente por eso Cosentino engordó la partida presupuestaria destinada a la división de Data. “No solo necesitamos datos para explotar los beneficios de la IA generativa, necesitas el contexto y la información en tus procesos empresariales”. En este sentido han dirigido el foco hacia la minería de procesos y la inteligencia de procesos; “creemos que es fundamental no solo para mejorar la operativa de la organización y tener visibilidad en tiempo real de lo que ocurre en todo momento, sino que además brinda un suplemento adicional a la hora de alimentar a los agentes autónomos que estamos impulsando”.

En Cosentino, dice Domene, los procesos de negocio están completamente monitorizados. A partir de ahí, lo que promueve la organización es embeber en cada punto del proceso agentes autónomos que tomen decisiones de manera automatizada y actúen para garantizar que la acción se produce dentro de unos raíles. ¿Esto qué permite? “Identificar todas las oportunidades de mejora que hay dentro de los procesos organizacionales, definir qué se puede automatizar, una mayor observabilidad en tiempo real, evitar los silos e islas de información y fomentar una operativa ágil y segura”.

Con toda la información generada, continúa Domene, “lo que hacemos es situar la IA generativa en el medio y crear estos agentes que conocen con exactitud el proceso de negocio, la información del cliente y el contexto para tomar las decisiones adecuadas”. Esta iniciativa forma parte del proyecto Digital Workforce que impulsa la multinacional con el objetivo de “crear una fuerza de trabajo digital que asuma la responsabilidad de ciertas tareas dentro de la operativa de la organización para garantizar de forma automática que los procesos funcionan como debieran”.

Blindando la seguridad

A sabiendas de que el desarrollo y la sofisticación de la IA están haciendo brotar nuevos desafíos en términos de privacidad, explicabilidad y seguridad, Cosentino se ha puesto manos a la obra y ha optado por invertir en un área que el CIO considera “crucial”. “El tema de la seguridad es fundamental, tenemos un departamento liderado por un CISO (Chief Information Security Officer) que me reporta directamente en la organización”. A la hora de definir guardarraíles y abordar el problema de la seguridad es imperativo “entender muy bien cómo funciona la tecnología y qué se puede y no se puede hacer con ella dentro de la esfera empresarial para no incurrir en vulnerabilidades”.

En el ámbito de los agentes, vuelve a retomar el ejecutivo, para garantizar un despliegue seguro abogan por la formación, la dotación de herramientas, la auditoría y el seguimiento. “Como veníamos diciendo, es muy importante poder identificar procesos dentro de una empresa, conocer si está bien hecho y corregirlo en caso de que ocurra alguna desviación. Siguiendo procedimientos, la IA es muy buena”.

Innovación y ROI: equilibrando la balanza

En términos de inversión, “tenemos el objetivo de ir mejorando el presupuesto, de eficientarlo ejercicio a ejercicio”. “Todo lo que hacemos tiene detrás un business case que lo respalda. Esto son negocios y se ha de valorar el coste del despliegue de la iniciativa y el beneficio asociado. El ROI prima y Pilar [en referencia a Pilar Cosentino, la CEO de la compañía] es dura”, comenta Domene bromeando. No obstante, asegura, hay margen más allá de los libros de cuentas; y es que “cuando surgen oportunidades nuevas que aportan al negocio, tecnologías y soluciones, la compañía da un paso adelante e invierte”. Quieren llegar a buen puerto, y eso es algo incontestable.

]]> <![CDATA[Desigual reescribe su estrategia logística motivada por los beneficios de la automatización]]> https://tsecurity.de/de/2740491/it-security-nachrichten/desigual-reescribe-su-estrategia-logstica-motivada-por-los-beneficios-de-la-automatizacin/ https://tsecurity.de/de/2740491/it-security-nachrichten/desigual-reescribe-su-estrategia-logstica-motivada-por-los-beneficios-de-la-automatizacin/ Thu, 24 Apr 2025 11:50:24 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

En un escenario condicionado por la volatilidad del consumo, las nuevas tendencias digitales y el imperativo de la omnicanalidad, la logística ha transmutado de un área puramente operativa a un departamento innovador capaz de redefinir los estándares del negocio. Las soluciones flexibles y escalables se han convertido en un aliado para los retailers que encuentran en la automatización una palanca estratégica. No es de extrañar, por tanto, que cada vez más empresas apuesten por sistemas automatizados que optimicen el stock, reduzcan los tiempos de entrega y se adapten a los picos de la demanda. Una maniobra cuyo propósito no es otro que adaptar los procesos empresariales a las exigencias del mercado y de los consumidores en términos de flexibilidad, rapidez y escalabilidad.

El proyecto de transformación logística de Desigual responde a una necesidad transversal en las compañías de moda: garantizar disponibilidad inmediata del producto sin aumentar los costes logísticos. En este sentido, la firma catalana ha dado un paso adelante en la optimización de sus procesos de almacenamiento, implantando una solución automatizada en su centro logístico de Viladecans (Barcelona). Se trata de un sistema capaz de centralizar operaciones y de gestionar con flexibilidad pedidos, reposiciones y devoluciones, con el foco puesto en adaptarse a las necesidades del mercado.

La solución implantada permite gestionar hasta 7.900 cajas en estático y movilizar hasta 650 por hora. Este rendimiento convierte al nuevo centro logístico en un activo clave para acelerar entregas y absorber fluctuaciones de demanda, especialmente en temporadas altas. En palabras de Jorge Soriano, responsable de Logística y Distribución del retailer, “la solución de SSI Schaefer nos ha permitido absorber los picos más elevados de cada temporada sin comprometer la eficiencia”.

Despliegue de robots autónomos

En el marco de la nueva estrategia el centro ha incorporado el sistema RackBot System Eco, una solución robótica modular que ha transformado la dinámica del almacén. Estos robots autónomos pueden alcanzar alturas de hasta 12 metros y trasladar hasta ocho contenedores a la estación de picking de forma simultánea, lo que agiliza la preparación de pedidos y mejora la capacidad de respuesta en todos los canales de venta.

Además, al tratarse de un sistema modular, su implementación no ha requerido grandes modificaciones en la infraestructura, lo que ha permitido una integración rápida y sin fricciones. Esta característica resulta especialmente relevante para directivos que buscan proyectos con impacto inmediato y escalabilidad futura, sin asumir grandes costes estructurales.

Impacto directo en el capital humano y la sostenibilidad

La automatización también ha tenido un efecto positivo en la experiencia del personal logístico. La reducción de tareas manuales ha liberado tiempo para labores de mayor valor añadido, mejorando la calidad del trabajo y permitiendo enfocar al equipo en planificación y atención al cliente. Esto no solo ha traído consigo beneficios en la eficiencia interna, sino que ha incrementado el rendimiento general sin necesidad de aumentar plantilla.

En paralelo, Desigual también ha avanzado en materia de sostenibilidad. La nueva instalación automatizada permite optimizar los flujos de stock, reducir consumos innecesarios y minimizar desplazamientos internos, lo que repercute directamente en la disminución de su huella de carbono. Este enfoque logístico más inteligente no solo refuerza la competitividad de la compañía, sino que la alinea con los criterios ESG cada vez más exigidos por inversores y reguladores.

Una visión a medio plazo

La estrategia de Desigual no termina con esta primera fase. El objetivo a medio plazo es que esta instalación pueda gestionar de forma integrada todos los canales de venta, desde el e-commerce hasta el retail físico, operando a plena capacidad. La compañía prevé procesar hasta 150.000 unidades semanales en dos turnos, lo que consolidaría su centro de Viladecans como uno de los más avanzados del sector moda en España.

]]> <![CDATA[Nvidia says NeMo microservices now generally available]]> https://tsecurity.de/de/2738741/it-security-nachrichten/nvidia-says-nemo-microservices-now-generally-available/ https://tsecurity.de/de/2738741/it-security-nachrichten/nvidia-says-nemo-microservices-now-generally-available/ Wed, 23 Apr 2025 15:05:52 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Nvidia today announced the general availability of neural module (NeMo) microservices, a modular platform for building and customizing gen AI models and AI agents.

NeMo microservices integrate with partner platforms to provide features including prompt tuning, supervised fine-tuning, and knowledge retrieval tools.

Nvidia views its NeMo microservices as the building blocks that help enterprises build data flywheels, or feedback loops where data is collected from interactions or processes and then used to continuously refine AI models, leading to better interactions and processes.

Joey Conway, the company’s senior director for generative AI software for enterprise, says data flywheels enable enterprise IT to onboard AI agents as digital teammates that tap into user interactions and AI-generated data from inferences to continuously improve model performance.

The system processes data from interactions, uses it to customize the model powering an AI agent, evaluates the model to ensure it’s improved in skills, then deploys that updated model with guardrails to keep it focused and on topic, and improves information retrieval to maximize accuracy.

“Our view is that every [AI] agent will need a data flywheel,” Conway said in a press conference on Tuesday. “The data flywheel is the way we can go from enterprise data — things like inference data, business intelligence, and user feedback — to power and improve the agent so it gains new capabilities and skills, and learns from its experiences.”

The NeMo microservices made generally available Wednesday include:

  • NeMo Data Curator for gathering enterprise data, classifying it, and deduplicating it.
  • NeMo Customizer for fine-tuning. This microservice uses post-training techniques like supervised fine-tuning and low-rank adoption.
  • NeMo Evaluator for evaluating AI models and workflows based on custom and industry benchmarks.
  • NeMo Guardrails for improving compliance protection with safety and security measures that align with organizational policies and guidelines.
  • NeMo Retriever for building multimodal extraction, reranking, and embedding pipelines that improve accuracy of answers.

Agents at the ready

Conway noted that these microservices are reaching general availability as enterprises are starting to build large-scale, multi-agent systems with hundreds of specialized agents assisting human employees across nearly all work functions.

“This enterprise-wide impact positions AI agents as a trillion-dollar opportunity — with applications spanning automated fraud detection, shopping assistants, predictive machine maintenance, and document review — and underscores the critical role data flywheels play in transforming data into actionable insights,” Conway wrote in a blog post earlier today.

He also detailed how Nvidia partners are leveraging NeMo microservices in their AI agent platforms. AT&T, for example, is using agentic AI to support its call centers. Working with Arize and Quantiphi, AT&T has built an AI agent that leverages NeMo microservices to process its knowledge base of nearly 10,000 documents, which are refreshed weekly. Conway noted that NeMo microservices helped improve the agent’s accuracy by 40%, which also lowered the compute overhead. Then there’s BlackRock, which is leveraging NeMo microservices for agentic AI capabilities in its Aladdin tech platform, unifying the company’s investment management process through a common data language. Cisco’s Outshift team, working with partner Galileo, is also using NeMo microservices for a coding assistant, resulting in 40% fewer tool selection errors and up to 10 times faster response times.

Conway further added that NeMo microservices support open models including Llama, the Microsoft Phi family of small language models, Google Gemma, Mistral, and Llama Nemotron Ultra. Meta offers new connectors for Meta Llamastack, and AI software providers including Cloudera, Datadog, Dataiku, DataRobot, DataStax, SuperAnnotate, and Weights & Biases — have integrated NeMo microservices into their platforms.

]]> <![CDATA[Aliseda Inmobiliaria apuesta por la IA para optimizar la eficiencia y mejorar la toma de decisiones]]> https://tsecurity.de/de/2738253/it-security-nachrichten/aliseda-inmobiliaria-apuesta-por-la-ia-para-optimizar-la-eficiencia-y-mejorar-la-toma-de-decisiones/ https://tsecurity.de/de/2738253/it-security-nachrichten/aliseda-inmobiliaria-apuesta-por-la-ia-para-optimizar-la-eficiencia-y-mejorar-la-toma-de-decisiones/ Wed, 23 Apr 2025 11:21:04 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

En la actualidad, el sector inmobiliario se encuentra en un momento de evolución y transformación gracias a tecnologías como la inteligencia artificial (IA), que impulsan el mercado desde la eficiencia, la precisión y la personalización de los servicios en cada una de sus etapas.  

Con más de 30.000 propiedades en todo el territorio nacional y 400 profesionales, Aliseda Inmobiliaria es uno de los principales gestores de activos y préstamos inmobiliarios del mercado español. La compañía ofrece, junto con Anticipa Real Estate, soluciones integrales y personalizadas a grandes inversores, family offices y promotores.  

Controlada por el fondo de inversión Blackstone y el Banco Santander, la inmobiliaria fue creada en el año 2014 para gestionar activos y créditos inmobiliarios procedentes de Banco Popular y, desde entonces, pilares como la innovación y la digitalización han sido claves para la evolución del negocio. “Iniciamos este proceso de transformación digital con el objetivo de impulsar la mejora continua y adaptar nuestras tecnologías a las necesidades del mercado”, explica Pedro Baraza, CIO de Aliseda Inmobiliaria y Anticipa Real Estate. Así, después de transformar y unificar el mapa de sistemas de ambas compañías en uno solo, “nos encontramos en una fase clave de la transformación digital, enfocándonos en la implementación de soluciones de IA. Estamos integrando IA en diversos procesos internos para optimizar la eficiencia operativa y mejorar la toma de decisiones basada en datos. Además, estamos explorando su aplicación en la experiencia del cliente, automatización de tareas y análisis predictivo, lo que nos permite ser más ágiles y competitivos en el mercado”. 

En la actualidad, la compañía cuenta con una infraestructura tecnológica sólida que combina soluciones en la nube, IA y analítica avanzada de datos. Pero, para llegar a esta realidad, la compañía ha llevado a cabo un proceso de digitalización que ha desembocado, según Baraza, en los más altos niveles de seguridad. “En los últimos 10-15 años, la evolución tecnológica en nuestra compañía ha sido increíble, estamos a años luz del punto inicial. Al principio, dependía principalmente de aplicaciones aisladas, procesos manuales y tradicionales. Ahora tenemos un mapa común para dos compañías, integración total entre sistemas y la IA y el dato como generadores exponenciales de valor”. 

Integración de dos sistemas  

Con una inversión superior a los 10 millones de euros, la unificación de los mapas de sistemas de Aliseda y Anticipa, con el objetivo de unificar plataformas y optimizar las operaciones, ha sido uno de los proyectos más importantes de esta transformación digital. “El desafío principal fue alinear infraestructuras tecnológicas similares y diferentes al mismo tiempo, sin afectar la continuidad del negocio”, explica Baraza. 

Para ello, la compañía siguió un marco Agile-SAFE para coordinar equipos y aplicó DevOps para optimizar la integración y el despliegue continuo. Como resultado, “mejoramos la eficiencia operativa, la calidad de los datos y sentamos las bases para futuras innovaciones tecnológicas en la compañía”, explica el CIO de Aliseda. 

Para la ejecución del proyecto, la empresa ha trabajado con empresas de consultoría especializadas en transformación digital, integración de sistemas, desarrollo de software y ciberseguridad, así como con dos proveedores estratégicos como son Microsoft y Salesforce, quienes proporcionaron las herramientas necesarias para facilitar la integración y mejorar la eficiencia operativa.  

De acuerdo con Baraza, la unificación de mapas de sistemas ha generado una reducción de costes operativos de entre un 40% y 50% al consolidar plataformas y racionalizar proveedores, lo que ha permitido reducir el gasto en licencias y mantenimiento. “La integración ha optimizado procesos internos, mejorando la eficiencia operativa y reduciendo el tiempo en tareas manuales”, explica. Además, la centralización de datos ha mejorado la toma de decisiones al contar con información más precisa y accesible en tiempo real de ambas compañías en un solo modelo. 

En este proceso de transformación, el departamento de TI ha sido crucial. “Somos claramente el motor del cambio y la innovación. El pilar que garantiza que las tecnologías y las infraestructuras digitales soporten de manera eficiente las operaciones diarias y las necesidades estratégicas de la empresa”.  

Un futuro basado en IA 

Actualmente, la compañía se encuentra evaluando y planificando nuevos proyectos para seguir avanzando en su transformación digital, con la IA y el dato como las estrellas de su futuro más inmediato. De hecho, el principal proyecto en el que trabajarán es la integración 360º de la IA en el desempeño primero de IT y luego de ambas compañías. “Sin olvidar en ningún momento garantizar la escalabilidad de nuestro universo de sistemas, adaptándolos a nuevas necesidades y tecnologías emergentes”, explica Baraza.  Además, dado que la mayoría de sus sistemas son customer applications, deben seguir centrados en la optimización de la experiencia del usuario, asegurando que cualquier cambio no afecte la satisfacción del cliente. 

Finalmente, la ciberseguridad seguirá siendo una prioridad clave, a medida que aumentan los riesgos asociados con la digitalización y la interconexión de sistemas. 

En este futuro escenario, Aliseda no se olvida de otras herramientas como el Business Intelligence (BI) y el Machine Learning (ML). “Estas tecnologías están transformando nuestra forma de trabajar, permitiéndonos ofrecer una experiencia más eficiente y personalizada, al mismo tiempo que optimizamos nuestros procesos internos”, explica Baraza. 

En definitiva, el grupo afronta el futuro cercano con un fuerte enfoque en la innovación y transformación digital. Todo esto sin olvidar un compromiso con la sostenibilidad mediante el uso de soluciones más verdes en los desarrollos.  

]]> <![CDATA[La CIO Sharon Mandell transforma Juniper Networks para la era de la IA]]> https://tsecurity.de/de/2725236/it-security-nachrichten/la-cio-sharon-mandell-transforma-juniper-networks-para-la-era-de-la-ia/ https://tsecurity.de/de/2725236/it-security-nachrichten/la-cio-sharon-mandell-transforma-juniper-networks-para-la-era-de-la-ia/ Tue, 15 Apr 2025 10:33:38 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Los directores de sistemas de información (CIO, por sus siglas en inglés) han elevado su estatus en el negocio al impulsar las transformaciones digitales durante casi una década. Ahora, los jefes de TI de alto nivel están llevando esta fórmula un paso más allá al poner en marcha iniciativas digitales para ayudar a transformar el propio negocio.

Sharon Mandell, de Juniper, es una de esas CIO, como demuestran sus esfuerzos por apoyar la evolución del proveedor tradicional de productos de conmutación y enrutamiento hacia una empresa de redes de IA.

Cuando Mandell se incorporó a Juniper hace cinco años, la empresa acababa de adquirir Mist Systems, el fabricante de una solución de garantía Wi-Fi que permitió a Juniper entrar en los lucrativos mercados de campus y sucursales y en la IA para TI. Desde entonces, Mist ha “evolucionado enormemente” y ha ampliado su identidad hasta convertirse en una plataforma nativa de IA en la nube y un punto de control de red para la cartera integral de Juniper, con información, automatización y garantía en toda la pila, afirma Mandell.

Tradicionalmente, los procesos comerciales de Juniper estaban dirigidos a ciclos de ventas muy grandes, complejos y largos. Mist requería exactamente lo contrario: una venta de paquetes más agrupados a la empresa, dice Mandell. No sería fácil, pero la CIO, reconociendo que la alineación empresarial era la clave, reclutó tanto al lado empresarial como al tecnológico de la casa y se puso manos a la obra.

“Me di cuenta de la necesidad de una transformación empresarial que requería un cambio en muchos, si no en todos, nuestros sistemas”, afirma Mandell. “La transformación empresarial es un deporte de equipo y no siempre es fácil. El departamento de TI no puede llevar a cabo esta transformación por sí solo. Los líderes y los expertos en la materia de otras funciones afectadas también tienen que acompañar este cambio de enfoque”.

Se requirió mucha información y planificación para evolucionar el modelo de negocio de Juniper y prepararse para un futuro de servicios, dice. La empresa comenzó seleccionando e implementando nuevos productos para integrar mejor a los equipos. Por ejemplo, ella y su equipo de TI modificaron el sistema de gestión de oportunidades de Salesforce de Juniper, implementaron nuevos enfoques de previsión de ventas utilizando Clari, rediseñaron el uso que la empresa hacía de Oracle CPQ y actualizaron sus sistemas de gestión de pedidos de SAP.

“Todos estos sistemas están ahora integrados de forma más fluida en un verdadero flujo de trabajo de extremo a extremo, que antes no existía”, afirma Mandell. “El tiempo de respuesta a socios y clientes ha mejorado enormemente. Esto favorece un proceso de ventas más estandarizado y orientado a paquetes de productos, lo cual es esencial en el ámbito empresarial. Por eso he hablado de una transformación tanto empresarial como digital”.

La diferencia de la alta tecnología

Para facilitar la transformación, Mandell tuvo que revolucionar la forma en que se hacía la TI.

“Nos alejamos de los equipos de TI funcionalmente aislados y pasamos a un modelo operativo de productos, creando equipos multifuncionales construidos en torno a las capacidades empresariales”, señala el CIO.

Lo siguiente fue modificar los métodos de desarrollo de productos de la empresa. “También pasamos de los métodos tradicionales en cascada a un enfoque de desarrollo más ágil con sprints y pruebas continuas”, dice Mandell. “Esto nos permitió compartir demostraciones y obtener comentarios cada dos semanas, haciendo que el proceso fuera mucho más integrado e iterativo”.

Ser la CIO de una empresa tecnológica difiere de dirigir TI en otros sectores en varios aspectos, uno de los cuales es que Mandell trabaja con una base empresarial muy experta en tecnología, muchos de los cuales piensan que podrían hacer el trabajo mejor que la CIO “y sospecho que se acercarían al trabajo con mucha más humildad una vez que realmente lo intentaran”, bromea.

La parte más difícil de ser CIO de una empresa de alta tecnología es la amplitud de tecnologías y sistemas. «Como ingeniera, tenía un enfoque profundo y un conjunto de herramientas específico», dice Mandell, que llegó a Juniper después de ser CIO de Tibco y ha desempeñado funciones de ingeniería a lo largo de su carrera. “En TI es donde la visión del producto se encuentra con el uso humano real, y esa brecha suele ser más amplia de lo que la gente imagina”.

Fundación nativa en la nube, ventaja de la IA

El anterior CIO de Juniper migró a la nube de AWS, pero, como la mayoría de las empresas, también utilizaba Google Cloud para los datos y Azure cuando el cliente lo especificaba. La empresa también adoptó SAP Analytics y Snowflake para su arquitectura de datos y empleó el aprendizaje automático para automatizar algunos procesos.

Tener esta base nativa en la nube permitió a Mandell abordar el objetivo de la red de IA mucho más rápido, dice, ya que facilitó la recopilación de datos que transmitían cómo funcionaba la red y ayudó a mejorar el producto, sin que el cliente lo supiera ni se opusiera a las actualizaciones.

Ser nativo de la nube también permitió a Juniper comprender la red de nuevas formas y realizar ajustes rápidamente, notificando a los usuarios antes de que el servicio de asistencia técnica comenzara a recibir llamadas, o teniendo la suerte de solucionar los problemas antes incluso de que los usuarios los experimentaran, afirma Mandell.

“Recopilar y hacer que la IA te proporcione información te ayuda a construir una red mucho más receptiva y resistente con menos tiempo de inactividad y menos desplazamientos”, afirma. “Utilizas ese punto de control en la nube”.

Integrar múltiples adquisiciones ha sido el principal reto de Mandell en Juniper. La solución de garantía Wi-Fi de Mist se ha ampliado a las redes cableadas y ha aportado capacidades nativas de IA a la cartera de conmutación de Juniper, afirma. Juniper también integró la SD-WAN de 128 Technology en la plataforma y, más recientemente, incorporó capacidades NAC de otra pequeña adquisición directamente en la nube de Mist. Además, su adquisición de Apstra aportó a Mist redes de centros de datos, lo que ofrece a los clientes una mejor visibilidad y facilidad en las actualizaciones.

El equipo de TI de Mandell “se bebe su propio champán” y es el principal cliente de Juniper, probando las primeras innovaciones, proporcionando comentarios técnicos a los equipos de desarrollo de productos y resolviendo los problemas más rápidamente. Juniper gestiona su propia red MPLS en las instalaciones, lo que, según Mandell, es inusual para una empresa de su tamaño, pero permite a los profesionales de TI internos y externos de Juniper —un total de 600 empleados internos y externos— trabajar directamente con los equipos de desarrollo de productos de Juniper.

“Una de las ventajas de trabajar en una empresa de redes es tener a los ingenieros en marcación rápida”, afirma.

Desde entonces, Mist ha “evolucionado enormemente” con los equipos empresariales y tecnológicos alineados de Juniper.

“Un diferenciador clave de Mist es que se basa en una arquitectura de microservicios en la nube probada. Esto proporciona la escala elástica, la resiliencia y el rendimiento que exigen los minoristas, los sistemas sanitarios, las universidades y las empresas más grandes del mundo”, afirma Mandell. “Mist se ejecuta en la nube pública a través de múltiples proveedores, lo que ofrece a los clientes la flexibilidad necesaria para satisfacer sus preferencias de seguridad o cumplimiento. Ser nativo de IA no es solo un eslogan; es fundamental para ofrecer una mejor experiencia de red”.

HPE hizo un movimiento para adquirir Juniper por 14.000 millones de dólares el año pasado, pero el Departamento de Justicia rechazó la operación. HPE está a la espera de noticias sobre su apelación y tiene hasta octubre de 2025 para finalizar el acuerdo.

Mandell sigue centrada en emplear la IA y otras funciones para mantener a Mist en la cima. “Mientras se desarrolla el proceso legal, no habrá interrupciones en nuestra forma de hacer negocios”, afirma. “Nuestras operaciones continuarán como de costumbre, y seguimos centrados en ofrecer innovación nativa de IA para empresas, proveedores de servicios y clientes de la nube”.

Brandon Butler, director de investigación sénior de IDC, afirma que el enfoque inicial de Juniper en las redes de IA ha posicionado bien a la empresa.

“Desde el principio, Juniper ha estado pensando en cómo pueden utilizar la IA de forma nativa dentro de la plataforma para facilitar las operaciones de la plataforma Mist, para reducir los errores y los problemas que pueden surgir en la red. La plataforma Mist es realmente buena para poder solucionarlos automáticamente sin intervención humana”, afirma Butler, señalando que Cisco y HP también han adoptado la IA, pero “Juniper realmente la ha convertido en la pieza central de su estrategia de marketing y su estrategia de comercialización. Todo está impulsado por la IA”.

IA generativa en el interior

Juniper utiliza IA generativa dentro de la empresa y en sus productos, y seguirá desplegando esta tecnología en rápido avance, afirma Mandell.

Internamente, la empresa utiliza Microsoft Copilot, GitHub Copilot, Copy.ai y otras herramientas en múltiples funciones. En marketing, la IA generativa ayuda a Juniper a generar y personalizar contenidos basados en el comportamiento del usuario. La empresa también utiliza un servicio especializado de IA generativa de RFP en soporte y comercialización para redactar respuestas a RFP, mejorando tanto la eficiencia como la escala. La IA generativa también se utiliza en la documentación, por ejemplo, para crear borradores a partir de las especificaciones de los productos que luego son perfeccionados por humanos y convertidos en materiales de formación, incluidas pistas de voz multilingües para módulos de vídeo.

Externamente, la IA generativa mejora la forma en que Juniper atiende a sus clientes. “Impulsa nuestro chatbot de soporte y simplifica el acceso a la documentación y las bases de conocimiento”, dice Mandell, señalando que el asistente de IA de la empresa, Marvis, ha utilizado el procesamiento y la comprensión del lenguaje natural durante más de una década, y ahora incorpora IA gen para ampliar aún más esas capacidades.

“Los clientes se benefician de una resolución de problemas más rápida y de experiencias de autoservicio más intuitivas”, dice Mandell.

La IA agéntica en el horizonte

“Aunque nuestros propios productos no requieren IA generativa de la misma manera que una aplicación de consumo, construimos las redes que permiten a nuestros clientes ejecutar cargas de trabajo de IA generativa, incluyendo clústeres de entrenamiento, inferencia y almacenamiento”, señala Mandell. “Esa infraestructura es una parte crítica para permitir la innovación de la IA generativa en todas las industrias”.

Juniper está evaluando la posibilidad de actualizar su sistema ERP, pero Mandell planea esperar y ver lo que la IA agéntica aporta.

“Aún no hemos tomado esa decisión y, sinceramente, espero que el ERP sea muy diferente en la era de la IA agéntica. Aún estamos en las primeras fases de esa exploración. Ahora mismo, estamos evaluando las hojas de ruta de los proveedores de ERP y comenzando el trabajo de prueba de concepto con plataformas agénticas que podrían situarse junto al sistema transaccional central”, dice la CIO. “La arquitectura en este espacio está evolucionando rápidamente, y queremos estar bien informados y preparados cuando llegue el momento de tomar esa decisión”.

Y añade: “Para cuando pongamos las manos en los teclados, los agentes se habrán convertido en algo más común. La IA puede ayudarnos a acelerar ese proceso. Quiero hacerlo antes de que nadie llegue a esta noción fija de lo que va a ser nuestro ERP, porque creo que el mundo se verá muy diferente dentro de unos años de lo que es hoy, dado el ritmo al que avanza esta tecnología. Tenemos que estar abiertos a todo”.

]]> <![CDATA[Los CIO recalibran las agendas de TI para hacer sitio al aumento del gasto en IA]]> https://tsecurity.de/de/2725171/it-security-nachrichten/los-cio-recalibran-las-agendas-de-ti-para-hacer-sitio-al-aumento-del-gasto-en-ia/ https://tsecurity.de/de/2725171/it-security-nachrichten/los-cio-recalibran-las-agendas-de-ti-para-hacer-sitio-al-aumento-del-gasto-en-ia/ Tue, 15 Apr 2025 10:03:43 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Los directores ejecutivos, sus consejos y el resto de la alta dirección siguen impulsando la inteligencia artificial (IA) como un imperativo estratégico.

Como resultado, las inversiones de TI en IA han aumentado, y el porcentaje del presupuesto de TI destinado a proyectos de IA casi se ha triplicado con respecto al año pasado, según el 2025 CIO Playbook de Lenovo y la empresa de investigación IDC.

Pero, aunque las investigaciones también muestran que la mayoría de los presupuestos de TI son más altos este año que en 2024, los CIO dicen que esos aumentos no son suficientes para cubrir todas las iniciativas tecnológicas que sus organizaciones han identificado.

Además, informan de que el impulso ejecutivo para todo lo relacionado con la IA les ha hecho recalibrar su agenda de proyectos de TI, priorizando el gasto en IA y dejando de lado o incluso eliminando otros elementos de la lista de tareas pendientes.

“Los presupuestos son finitos y, como las inversiones en IA son imprescindibles para que los directores ejecutivos, los consejos de administración y los directores de sistemas de información apoyen las funciones empresariales, la IA reduce el dinero disponible para otras iniciativas, por lo que la línea de prioridades se está trazando de forma diferente”, afirma Dhaval Moogimane, que dirige la práctica de Alta Tecnología y Software en West Monroe, una empresa de consultoría empresarial y tecnológica. “Esto va a forzar un nivel de discusión en las organizaciones no solo sobre cómo priorizan, sino también sobre cómo gestionan su gasto”.

Qué proyectos de TI se están perdiendo

La recalibración de presupuestos para acomodar proyectos recién priorizados —como es el caso de los pilotos de IA, las pruebas de concepto y las implementaciones completas— no es un fenómeno completamente nuevo.

“Los CIO, en general, siempre tienen demasiadas prioridades, por lo que siempre hay proyectos que se retrasan”, afirma Marco Bill, vicepresidente sénior y CIO de Red Hat.

Aun así, la presión significativa para “hacer IA”, como algunos han expresado la orden que los CIO han escuchado de la alta dirección, está forzando algunos errores en la asignación de presupuestos de TI, observan consultores de TI, investigadores y CIO.

“Todavía hay demasiada presión para hacer algo con la IA en lugar de tomar decisiones estratégicas bien informadas y meditadas”, dice Mike Mason, director de IA de Thoughtworks, que ofrece servicios de diseño y entrega de software, así como servicios de consultoría.

Como resultado, algunos CIO han visto cómo se deja de lado el trabajo que debería tener prioridad, dice Mason. Por ejemplo, añade, algunas organizaciones han detenido los experimentos con otras tecnologías emergentes para centrarse por completo en la IA.

Fabien Cros, director de Datos e IA de la consultora global Ducker Carlisle, que también asesora a clientes a través de SparkWise Solutions, ha observado que otras organizaciones están posponiendo los esfuerzos de transformación en favor de la experimentación con la IA.

Otras han dejado de dar prioridad a abordar la deuda técnica y a modernizar los sistemas y la arquitectura heredados, afirma Sumeet Gupta, director general sénior y líder de los equipos de Transformación Digital y Transformación de la IA de FTI Consulting.

“A menudo es este tipo de inversión a largo plazo la que se deja de lado, y eso puede ser determinante”, añade Gupta.

Un cálculo de riesgos y oportunidades

Algunas de estas reorientaciones podrían tener consecuencias importantes para los CIO y sus organizaciones.

Consideremos, por ejemplo, cómo la eliminación de fondos destinados a innovaciones en tecnología distinta de la IA podría dejar a los departamentos de informática rezagados cuando otras tecnologías emergentes se generalicen.

“La IA es un gran ejemplo de que no hay que esperar a ver, sino que hay que entrar en ella y empezar a experimentar pronto o quedarse atrás”, dice Mason, señalando que las organizaciones que escatimaron en la financiación de experimentos en los primeros días de la IA se encontraron más tarde jugando a ponerse al día.

Del mismo modo, ignorar los esfuerzos de modernización mientras se persiguen oportunidades habilitadas por la IA podría poner a la organización en desventaja en el futuro, ya que la tecnología heredada probablemente frenará la capacidad de TI para capitalizar rápidamente las futuras oportunidades de IA, dice Gupta. Eso podría significar pérdidas significativas si los competidores de la empresa son capaces de avanzar con su uso de la IA en momentos críticos.

Cros, de Ducker Carlisle, tiene una opinión similar y señala que algunas organizaciones quieren ir a toda velocidad con la IA, pero se resisten a gastar dinero en transformar la arquitectura de TI o de datos, que son esenciales para avanzar en las ambiciones de la IA, pero cuyo retorno de la inversión puede ser más difícil de articular.

“Muchas empresas están intentando dar un salto, y no hay forma de que puedan darlo. Así que lo que están haciendo es simplemente dejarlo todo en suspense”, afirma. “Necesitan avanzar, y están manteniendo a todo el mundo como rehén de esta vieja tecnología. Llegarán a un punto en el que será tan caro hacer una transformación, y el paso [para avanzar] será tan grande”.

Cros no es el único que opina así. El estudio 2025 Great Data Divide de la empresa de servicios digitales Softserve reveló que el 73% de los líderes tecnológicos creen que su empresa ha destinado fondos o talento a las últimas tendencias de IA generativa a expensas de iniciativas de datos y análisis más valiosas.

Sin embargo, incluso en estos casos, Moogimane, de West Monroe, afirma que los CIO y sus colegas ejecutivos suelen hacerlo siendo conscientes de los riesgos y las compensaciones.

“Aceptarán que existe cierto riesgo al aplazar una inversión necesaria ahora por un problema potencial en el futuro”, afirma.

De hecho, Cros y otros afirman que renunciar a algunos elementos, incluidos ciertos esfuerzos de transformación y modernización, para aprovechar la IA puede ser a veces la decisión más inteligente.

Por ejemplo, los CIOn que optan por pequeñas victorias en IA pueden modernizar componentes de su pila tecnológica en busca de rendimientos significativos que, a su vez, podrían crear márgenes suficientes para conseguir financiación para esfuerzos de modernización cuyo retorno de la inversión tarda más en recuperarse.

Aun así, Moogimane advierte contra la arrogancia en tales cálculos, sobre todo si implican posponer proyectos de TI que apoyarán futuras iniciativas de IA.

“Con la IA, se requiere una gran inversión en datos y, a veces, es difícil justificar el gasto en iniciativas de datos”, explica. “Pero cuando las empresas piensan en invertir en iniciativas de IA, tienen que asegurarse de que están invirtiendo en datos. Iniciativas como la limpieza de datos, la reparación de la deuda tecnológica o algunas actualizaciones de infraestructura han tenido históricamente más dificultades para obtener financiación porque son más difíciles de cuantificar. Pero son fundamentales y hay que llevarlas a cabo”.

La gobernanza es más crítica que nunca

A medida que se calma el entusiasmo en torno a la IA, los CIO y sus asesores afirman que los líderes empresariales se apresuran ahora menos a emprender iniciativas de IA en detrimento de otras necesidades. Confían más en sus habilidades de gestión de carteras para realizar inversiones (relacionadas o no con la IA) que se ajusten a los objetivos empresariales.

“Hasta finales de 2024, vimos a mucha gente en modo reactivo, haciendo IA y dejando de lado otras cosas importantes, pero creo que las empresas ahora se están volviendo más inteligentes y tratan de priorizar más”, dice Gupta.

Destaca la necesidad de que los CIO y el resto de la alta dirección prioricen los problemas que hay que resolver en lugar de centrarse en la tecnología que necesitan.

Aun así, los CIO, los investigadores y los consultores afirman que los proyectos basados en la IA siguen teniendo más facilidad para llegar a lo más alto de la lista de prioridades, mientras que los trabajos de TI más convencionales tienen más dificultades para obtener el visto bueno.

“El listón para que los proyectos de IA [se aprueben] es más bajo, y no creo que eso sea injustificado, dado el punto en el que nos encontramos. Como resultado, habrá cierto desperdicio, como ocurre con cualquier otra adopción de tecnología en fase inicial”, afirma Moogimane.

Por otro lado, los proyectos empresariales que aprovechan tecnologías más convencionales se someten a un escrutinio más riguroso para garantizar que ofrezcan un retorno de la inversión lo suficientemente grande como para justificar el trabajo.

“La IA ha dejado de ser algo deseable. La IA ha aumentado la necesidad de elegir realmente los proyectos que TI debe realizar. Sin duda, está mejorando la necesidad de ser reflexivo y justificar cada proyecto”, afirma Mason, de Thoughtworks.

Los directores de sistemas de información también reconocen que el bombo publicitario en torno a la IA puede desviar la atención hacia la propia tecnología en lugar de hacia las necesidades empresariales. Aquellos que han resistido con éxito esa atracción atribuyen el mérito a una sólida gobernanza.

“El equipo directivo y la junta directiva me preguntan mucho sobre la IA, pero no hay una presión para hacer IA a cualquier precio”, dice Kathy Kay, CIO de Principal Financial Group.

Más bien, ella y los ejecutivos se centran en los objetivos estratégicos que han establecido y en lo que les llevará a esos objetivos. Dice que el equipo cree que la IA es solo una de “las tecnologías habilitadoras que nos ayudarán a conseguir eficiencias e impulsar el crecimiento”.

Kay reconoce que su departamento de TI ha estado dando prioridad a las iniciativas de IA, pero lo hace porque es la mejor tecnología para resolver el problema en cuestión y ofrecer el mejor retorno de la inversión.

También dice que su equipo de TI sigue abordando otros proyectos prioritarios que no implican IA, y señala que no se le ocurre ninguna iniciativa de TI en curso que se haya paralizado para destinar recursos a proyectos de IA.

“Estamos de acuerdo en las prioridades más altas y en las iniciativas que ayudarán a que nuestra empresa avance. Ayuda a clasificar qué objetos brillantes nos harán avanzar y cuáles no”, añade Kay. “Eso nos permite tener la conversación adecuada sobre la IA”.

]]> <![CDATA[Realidad y futuro de la IA generativa y otras tecnologías emergentes en la escena empresarial]]> https://tsecurity.de/de/2719098/it-security-nachrichten/realidad-y-futuro-de-la-ia-generativa-y-otras-tecnologas-emergentes-en-la-escena-empresarial/ https://tsecurity.de/de/2719098/it-security-nachrichten/realidad-y-futuro-de-la-ia-generativa-y-otras-tecnologas-emergentes-en-la-escena-empresarial/ Fri, 11 Apr 2025 13:18:30 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Tras su participación, el pasado 20 de marzo, en un debate celebrado en el marco del evento Digital Infrastructure Summit, organizado por IDC y esta publicación y moderado por Fernando Muñoz, director de CIO Executive by Foundry España, Víctor Cuervo, director de Arquitectura del Banco Sabadell; Joan Barceló, CIO corporativo de W2M; Sergio Hernández Mancebo, responsable de ingeniería de Nationale-Nederlanden; y Óscar Monrio, CIO de CHC Energía, desvelan a CIO ESPAÑA qué proyectos concretos de inteligencia artificial tienen en marcha sus compañías y qué tecnologías emergentes despiertan su interés de cara al futuro próximo.

Víctor Cuervo asegura que, en el caso de Banco Sabadell, la compañía ya ha superado la fase de pilotos: “El uso de la IA ya es una realidad”. En este sentido, continúa, “hemos pasado a una fase en la que hemos ‘arquitecturizado’ los elementos core y transversales de la arquitectura de IA para poder desarrollar aplicaciones de manera más ágil y a mayor escala”.

El portavoz señala que, además de disponer de elementos estructurales de RAG (Retrieval-Augmented Generation o generación aumentada por recuperación) y agentes, el banco ya está trabajando en un nuevo modelo de multiagentes, que su equipo desarrollará a lo largo de este año. “Esto ya nos ha permitido disponer de varias aplicaciones de uso interno para la mejora de eficiencia”, apunta.

Víctor Cuervo, director de Arquitectura del Banco Sabadell

Víctor Cuervo, director de Arquitectura del Banco Sabadell.

Juan Márquez | Foundry

Por su parte, Sergio Hernández, de National-Nederlanden, cuenta que la aseguradora se halla en plena fase de implementación de nuevas herramientas de trabajo que permita a sus equipos de ingenieros, mediante el uso de ‘copilotos’ mejorar la productividad diaria y aumentar el rendimiento de los desarrollos. “Por otro lado –añade–, con el uso de agentes queremos dotar a nuestros procesos de una automatización en las tareas repetitivas y de escaso valor en crecimiento, como puede ser el diseño de nuestros funcionales o la indexación de nuestros datos no estructurados para poder hacer uso de ello mejorando los modelos de servicio de nuestros frontales”.

En lo que respecta a casos de uso de negocio concretos, en palabras de Hernández, “buscamos la mejora en la experiencia de nuestros clientes y agentes, poniendo a su disposición los datos mediante asistentes de búsqueda o resumiendo llamadas a nuestro call center, lo que permite dotarle de un escalado más rápido y mejor de las incidencias”.

World2Meet (W2M), la división de viajes de Grupo Iberostar, presentó este año en la feria de turismo FITUR una de sus principales innovaciones tecnológicas en materia de inteligencia artificial: la versión 2.0 de MIA, su embajadora digital, que, indican en la compañía, “representa un salto cualitativo en la personalización y la interacción humana con la tecnología”.

“Además de este proyecto –desvela Joan Barceló, CIO de W2M–, hemos desarrollado ‘smart readers’, ‘smart dispatchers’ y ‘smart decision makers’ que estamos aplicando y escalando a diferentes casos de uso en todas las áreas, principalmente para los agentes de viajes, los departamentos administrativos y los contact centers”.

Lo que permiten los ‘smart readers’, ahonda Barceló, es “preprocesar y enriquecer la información que reciben los agentes de viajes de negocios y contact center”. Por su parte, los ‘smart dispatchers’ posibilitan “analizar, enriquecer y asignar tareas de personal administrativo y agentes de viajes”. Y, finalmente, los ‘smart decision makers’ persiguen “el apoyo a la toma de decisiones en todas las áreas”.

Joan Barceló (W2M)

Joan Barceló, CIO de W2M.

Juan Márquez | Foundry

Gestión documental y acceso a la información, seguridad. marketing y experiencia de cliente, datos y analítica, y API y automatización son las grandes áreas donde CHC Energía está desarrollando casos de uso de IA, según su CIO, Óscar Monrio. En el área de gestión documental y acceso a la información, expone, la energética utiliza la IA para la clasificación, estructuración y accesibilidad de información no estructurada, lo que facilita realizar búsquedas rápidas y generar resúmenes automáticos. “Esto ha permitido reducir en un 40% el tiempo de localización de documentos clave en procesos internos”, desvela.

Pero la firma también utiliza la IA en el ámbito de la seguridad para simular ataques dirigidos a usuarios mediante modelos basados en IA generativa con el fin de fortalecer las defensas frente a amenazas emergentes. Además, están trabajando en una auditoría automatizada de configuraciones de seguridad en entornos cloud (con los hiperescalares), utilizando IA generativa para detectar y corregir vulnerabilidades. “Este enfoque ha reducido en un 30% las incidencias relacionadas con configuraciones erróneas en cloud”, dice el portavoz.

En las áreas de marketing y experiencia de cliente, CHC Energía está implementando campañas personalizadas basadas en IA para mejorar la segmentación y el impacto comercial; además de realizar análisis de sentimientos de los usuarios en su web y su app “para ajustar la experiencia digital y anticipar necesidades”. Asimismo, en el terreno del dato y la analítica, cuenta el portavoz de la energética, la empresa está desarrollando modelos descriptivos y predictivos para optimizar procesos clave en distintas áreas del negocio. “Utilizamos la IA para el etiquetado y la clasificación automática de datos en iniciativas de gobierno del dato, lo que mejora la calidad y trazabilidad de la información”, apunta Monrio. Finalmente, indica, la empresa cuenta con una iniciativa para etiquetar y categorizar los servicios expuestos vía API, lo que facilita su gestión, reutilización y seguridad, además de estar implementando asistentes basados en Copilot para el soporte de tareas internas y mejora de la productividad de sus equipos.

Tendencias y apuestas por las tecnologías emergentes

Preguntado por su visión del escenario tecnológico que emerge al calor del desarrollo de tecnologías emergentes, como es el caso de la computación cuántica, Víctor Cuervo afirma: “Aunque todo el mundo habla de ‘quantum’ como un futurible a medio plazo, pensamos que esta puede estar más cerca, así que ya estamos dando pasos para poder estar preparados para cuando sea una realidad”.

El portavoz del Banco Sabadell subraya que “no hay que dejar de estar al tanto de las capacidades de IA dentro de los dispositivos, un aspecto que está en el inicio de la cadena de valor del cliente y que nos dará mucho juego”. Finalmente, añade, “elementos como el ‘green coding’ pondrán nuevos modelos en escena para buscar eficiencias”.

“Creo que van a convivir en el sector los proyectos de integración por API con el aterrizaje de la IA”, afirma el portavoz de Nationale-Nederlanden. “Los primeros nos permiten seguir creciendo en colaboración con nuestros partners, para diseñar mejores productos y más completos, embebiendo servicios; y la IA nos va a permitir aumentar el alcance de nuestras soluciones, sobre todo con el aterrizaje de los agentes de Copilot que, sin duda, nos van a permitir automatizar más y mejor nuestros procesos y sistemas. Y quién sabe si podremos empezar a invocar servicios de terceros con lenguaje natural, lo que reducirá los costes de integración a la mínima expresión”, apostilla Sergio Hernández.

Sergio Hernández Mancebo, responsable de ingeniería de Nationale-Nederlanden

Sergio Hernández Mancebo, responsable de ingeniería de Nationale-Nederlanden.

Juan Márquez | Foundry

Joan Barceló, de W2M, precisa que, “si se analiza desde dos perspectivas, la del viajero y la de los profesionales que le ayudan a disfrutar de una experiencia única en todo el ciclo de vida, aparte de la IA y los datos, que son las tecnologías que acaparan toda la atención, no podemos olvidarnos de aquellas relacionadas con la conectividad, como 5G, 6G, las redes inteligentes, internet de las cosas, internet del comportamiento (IOB, en sus siglas en inglés), además de la realidad aumentada y virtual”.

Finalmente, Óscar Monrio, de CHC Energía, tiene la mira en múltiples tendencias. Dentro del campo de la IA generativa, explica, no hay que perder de vista el auge del llamado ‘shadow AI’. “Se prevé que el uso no autorizado de herramientas de IA generativa por parte de empleados pueda convertirse en un riesgo de seguridad creciente para las organizaciones”, apunta. Otras tendencias que atisba este experto en este sentido son el uso de asistentes de desarrollo “para optimizar código, crear planes de prueba automatizados y mejorar la seguridad y calidad del software”, “la implementación de IA para generar datos sintéticos en entornos de prueba y facilitar el mantenimiento de diccionarios de datos y etiquetados” y el “notable crecimiento en el uso de IA directamente desde dispositivos de usuario final (edge), permitiendo procesos más eficientes y personalizados”. Además, añade el CIO, “continuaremos explorando el potencial de frameworks open source como LangChain, Vertex AI, Semantic Kernel y AutoGen, con especial foco en su adopción por parte de grandes empresas para procesos avanzados de automatización e inteligencia”. Y en materia de seguridad en IA, Monrio vaticina la implementación de medidas avanzadas para proteger los grandes modelos de lenguaje (LLM o Large Language Models) y garantizar la seguridad en la comunicación entre agentes inteligentes.

Óscar Monrio (CHC)

Óscar Monrio, CIO de CHC Energía.

Juan Márquez | Foundry

Por otro lado, Monrio prevé, en el escenario de cloud computing, una mayor adopción de modelos data mesh y data fabric. “Estos enfoques facilitarán una gestión de datos más eficiente y distribuida en entornos cloud”. También observa un auge de cloud bursting, “una estrategia avanzada para la gestión inteligente de recursos cloud, que permite una escalabilidad ágil y controlada entre diferentes proveedores”, y, en edge computing, la exploración e implementación de procesadores especializados en IA que permitan una ejecución eficiente de modelos avanzados en dispositivos locales, mejorando la capacidad de cálculo en el extremo de la red.

En lo que respecta a la computación cuántica, Monrio cree que esta tecnología aún se halla en una fase temprana, pero recuerda el potencial que tiene “de revolucionar el análisis de datos complejos, especialmente en el sector energético para optimizar la gestión de redes eléctricas y la predicción de demanda”. Y, finalmente, el portavoz de la energética no se olvida del auge de 5G y 6G y las redes privadas de comunicación. “La adopción del 5G facilitará una mayor conectividad para dispositivos IoT, algo clave en la monitorización de consumos eléctricos, sistemas de eficiencia energética y redes inteligentes”, concluye.

]]> <![CDATA[Cobas Asset Management moderniza su atención al cliente con un asistente virtual impulsado por IA]]> https://tsecurity.de/de/2705281/it-security-nachrichten/cobas-asset-management-moderniza-su-atencin-al-cliente-con-un-asistente-virtual-impulsado-por-ia/ https://tsecurity.de/de/2705281/it-security-nachrichten/cobas-asset-management-moderniza-su-atencin-al-cliente-con-un-asistente-virtual-impulsado-por-ia/ Fri, 04 Apr 2025 11:33:32 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Cobas Asset Management ha puesto en marcha un nuevo proyecto con vistas a mejorar la experiencia de usuario en su web y en su área privada gracias a la incorporación de un asistente virtual. Este, según se ha dado a conocer por la entidad gestora de fondos de inversión, ha sido desarrollado por Integra Tecnología sobre la inteligencia artificial (IA) de IBM. La solución ofrece a los usuarios y a los inversores acceso inmediato a toda la información de sus servicios y activos financieros, optimizando así las interacciones.

Con más de 28.000 visitas anuales a su página web y alrededor de 23.000 llamadas solicitando información sobre productos y servicios, Cobas quiso mejorar el tiempo de respuesta y la gestión de consultas de sus clientes. Para ello, confió en la propuesta de la consultora Integra Tecnología para proporcionar respuestas inmediatas y personalizadas respaldadas por las herramientas de IA de IBM, perfectamente integradas en su ecosistema digital.

El equipo de Data&AI de Integra planteó dos escenarios donde implementar el asistente de IA, la web pública y el área privada del inversor. La solución está construida a partir de dos herramientas de IBM: watsonx Orchestrate para la creación de asistentes y agentes de IA que automatizan flujos de trabajo y procesos con IA generativa, y el catálogo de grandes modelos de lenguaje de watsonx.ai. Estas tecnologías se complementan con Largesearch, un acelerador de búsqueda semántica desarrollado por Integra.

Gracias a la combinación de estas herramientas, los clientes pueden obtener respuestas detalladas sobre sus carteras, resolver dudas sobre el área privada de la web y acceder a contenido informativo con mayor facilidad, de manera que la compañía pueda gestionar llamadas comerciales de un modo más efectivo.

Beneficios operativos

La implementación de este asistente virtual ha redundado en beneficios operativos para la compañía tales como la reducción significativa de la carga de trabajo del equipo de atención al cliente, optimizando el tiempo de respuesta a consultas frecuentes; la mejora de la experiencia del usuario, proporcionando los enlaces a los lugares exactos donde se puede encontrar la información solicitada; optimización de la navegación web, guiando a los clientes hacia los recursos adecuados de manera intuitiva; además de las garantías de escalabilidad del sistema, permitiendo futuras mejoras e integraciones con nuevas tecnologías.

La apuesta de Cobas Asset Management por la IA refuerza su compromiso con la innovación y la excelencia en el servicio al cliente. La combinación de IA conversacional con búsqueda semántica avanzada establece un nuevo estándar en la digitalización del sector financiero, mejorando la accesibilidad y eficiencia en la gestión de información para inversores.

]]> <![CDATA[Explorando la confluencia de la tecnología y la sostenibilidad para un futuro mejor]]> https://tsecurity.de/de/2705049/it-security-nachrichten/explorando-la-confluencia-de-la-tecnologa-y-la-sostenibilidad-para-un-futuro-mejor/ https://tsecurity.de/de/2705049/it-security-nachrichten/explorando-la-confluencia-de-la-tecnologa-y-la-sostenibilidad-para-un-futuro-mejor/ Fri, 04 Apr 2025 09:33:26 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Los esfuerzos de sostenibilidad están cobrando fuerza a escala mundial, y los gobiernos y las organizaciones están poniendo todo su empeño en la formulación y aplicación de políticas que puedan detener o incluso revertir el daño medioambiental global y crear un impacto positivo para las comunidades locales. Las regulaciones actúan como un sistema de ‘premio y castigo’, en el que se incentiva a las organizaciones a adoptar políticas respetuosas con el clima, mientras que se aumentan las sanciones por incumplir las convenciones que protegen el medio ambiente.

Los líderes tecnológicos debaten cómo están ayudando a sus organizaciones a adaptarse a los crecientes esfuerzos de conservación del clima, la necesidad de contar con responsables de sostenibilidad dedicados y cómo la regulación puede fomentar los esfuerzos ecológicos impulsados por la tecnología.

El futuro de los responsables de sostenibilidad (CSO)

Informes recientes indican que el papel de los CSO está evolucionando para influir significativamente en la gobernanza corporativa y los procesos de toma de decisiones. El número de CSO se ha triplicado en los últimos años, y es probable que esta tendencia continúe.

Anand Deodhar, director de Sistemas de la Información del grupo y jefe de TI de Force Motors, destaca: “Con la sostenibilidad a la vanguardia de la estrategia empresarial, los directores de sostenibilidad son fundamentales para configurar el futuro de la industria automotriz. Su función va más allá del mero cumplimiento, impulsando la innovación, la eficiencia y la responsabilidad corporativa. Mediante la integración del análisis de datos, la automatización y las iniciativas de TI ecológicas, Force Motors puede alinear la transformación digital con los objetivos ESG, garantizando la sostenibilidad a largo plazo al tiempo que impulsa el crecimiento empresarial”.

Abhijit Chatterjee, director de Seguridad de la Información y director sénior de TI de TCG Lifesciences, afirma que los responsables de sostenibilidad serán esenciales, y añade que los equipos tecnológicos deben colaborar con los directores de seguridad para incluir la sostenibilidad en la estrategia de TI. “Esto implica mejorar la eficiencia energética de la nube, implementar el desarrollo de software ecológico y eliminar los residuos electrónicos. El equipo debe cooperar para garantizar una implementación responsable de la IA, incluir la contabilidad de carbono en la toma de decisiones de TI y promover el cumplimiento normativo”.

Vinod Chandnani, CIO de Patel Engineering, predice que los directores de sostenibilidad serán cada vez más comunes a medida que las empresas den prioridad a la sostenibilidad y los riesgos medioambientales dominen el panorama global de riesgos.

Abordar la huella de carbono

Las organizaciones tienen la responsabilidad social, económica y medioambiental de moderar su huella de carbono, dado que la carga organizativa de las emisiones de carbono es desproporcionadamente grande en comparación con la de los civiles y afecta a esas poblaciones mucho más allá de su consumo.

Abhijit Chatterjee explica cómo se optimizan el hardware y el software para un uso sostenible. “Se da prioridad al entrenamiento efectivo de modelos de IA y solo entonces desplegamos modelos más pequeños y optimizados para ahorrar consumo de energía. Para los centros de datos de alto consumo energético, hemos cambiado a refrigeración líquida, infraestructura de energía renovable y gestión de energía impulsada por IA para reducir el uso”.

Vinod sugiere reducir la huella de carbono mediante la migración y optimización de la nube. “La energía renovable y los centros de datos y recursos en la nube optimizados con funciones sin servidor y almacenamiento de datos eficiente pueden ayudar”. Además, el trabajo a distancia ayuda a la conservación al fomentar las videoconferencias y las herramientas de colaboración a distancia.

Anand Deodhar está centrando sus esfuerzos en la gestión sostenible de activos de TI, la transición a centros de datos ecológicos y la optimización desde la perspectiva de la nube (tecnología), afirmando que “iniciativas como la ampliación de los ciclos de vida de los dispositivos mediante programas de reacondicionamiento y donación reducen significativamente los residuos de TI”.

“Avanzar hacia centros de datos impulsados por IA y altamente eficientes energéticamente, y utilizar más fuentes de energía renovables como la solar y la eólica, reduce el consumo de energía y los costes de refrigeración, mejorando la sostenibilidad”, afirma Deodhar.

Mantras de sostenibilidad para el crecimiento tecnológico

La sostenibilidad no puede ser una idea secundaria para las organizaciones, sino que necesita intención, planificación e informes para evaluar si una organización está cumpliendo sus objetivos ESG.

Vinod Chandnani afirma: “Recopilar y almacenar solo los datos necesarios reduce la huella energética del almacenamiento y procesamiento de datos. Establecer sistemas de supervisión sólidos para hacer un seguimiento del consumo de energía, el uso de agua y otras métricas medioambientales, con análisis de datos que identifiquen las áreas de mejora”.

Anand Deodhar aboga por un enfoque tecnológico minimalista de ‘menos es más’, que favorezca la funcionalidad eficiente frente a una plétora de herramientas innecesarias.

“Reduzca la expansión de las TI aprovechando la IA para la distribución inteligente de la carga de trabajo. Elija modelos de IA respetuosos con el carbono que den prioridad a la eficiencia energética y optimicen la potencia computacional. Asóciese con proveedores de nube con altas calificaciones ecológicas y centros de datos alimentados por energías renovables”, añade.

Abhijit Chatterjee, de TCG Lifesciences, una empresa global de investigación por contrato y CDMO (organización de desarrollo y fabricación por contrato), aconseja: “Haga coincidir las opciones tecnológicas con los KPI de sostenibilidad para garantizar la transparencia de los datos, estar al tanto de los cambios legislativos y hacer un uso sensato de los recursos. La IA debe aprovecharse para predecir y reducir las emisiones relacionadas con las TI de forma proactiva, en lugar de limitarse a informarlas”.

Legislación medioambiental y cumplimiento global

Con el endurecimiento de las leyes medioambientales, las empresas deben integrar la sostenibilidad en su núcleo. Anand Deodhar destaca las políticas en la India que empujan a las empresas hacia una infraestructura de TI más ecológica, como las normas de gestión de residuos electrónicos, los mandatos de energía renovable y las iniciativas de comercio de carbono.

También colaboramos con proveedores con conciencia ecológica e implementamos cláusulas de reducción de la huella de carbono en los contratos de adquisición, cumpliendo con los requisitos legales y fomentando la sostenibilidad a largo plazo, según Anand.

Los logros más impactantes en materia de sostenibilidad pueden ser la implementación de un sistema inteligente de gestión de la energía basado en la inteligencia artificial en todas las plantas de fabricación.

Anand explica: “Mediante el uso de sensores de IoT y análisis predictivos, podemos reducir los costes energéticos en un 15% a través de la automatización inteligente, reducir significativamente las emisiones de CO₂, contribuyendo a nuestros objetivos de neutralidad de carbono, integrar la energía solar en las operaciones de la planta y reducir la dependencia de los combustibles fósiles”.

Con planificación, previsión e intención organizativa, la tecnología y la sostenibilidad pueden coexistir armoniosamente, impulsando la sostenibilidad y mejorando la eficiencia operativa.

]]> <![CDATA[Onilsa busca, digitalización mediante, impulsar una construcción eficiente y sostenible]]> https://tsecurity.de/de/2700951/it-security-nachrichten/onilsa-busca-digitalizacin-mediante-impulsar-una-construccin-eficiente-y-sostenible/ https://tsecurity.de/de/2700951/it-security-nachrichten/onilsa-busca-digitalizacin-mediante-impulsar-una-construccin-eficiente-y-sostenible/ Wed, 02 Apr 2025 11:49:35 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Onilsa, la compañía española que ejecuta proyectos para los sectores logístico, industrial y comercial, apuesta en firme por la digitalización como palanca para impulsar una construcción más eficiente y sostenible. En concreto, la constructora ha optado por implementar la solución de gestión de proyectos Arbentia Project Management sobre tecnología Microsoft con vistas a mejorar la homogeneidad y el manejo de sus datos.

Desde sus inicios allá por el 2011, Onilsa ha confiado en la metodología BIM (Building Information Modeling) para optimizar la inversión, anticipar problemas y evitar errores, así como para acortar los plazos de entrega de sus proyectos. Uno de los distintivos de la compañía, que ya cuenta con una cartera de 100 millones para este año, es la sostenibilidad. Desde sus orígenes, los responsables tenían claro que para avanzar en este objetivo y forjar relaciones a largo plazo con los clientes les era imprescindible ser competitivos, digitalizando y mejorando todos sus procesos internos.

“Siempre hemos apostado por las últimas tecnologías para poder tener una empresa optimizada, lo que conlleva muchas ventajas”, explica Javier Viejo, delegado zona centro de Onilsa. El siguiente paso lógico en este camino fue el desarrollo de un plan de digitalización específicamente centrado en la gestión de las obras, para cuya ejecución necesitaban un compañero de viaje no sólo con la tecnología adecuada, sino con experiencia en construcción.

Homogeneizar los datos como base de la optimización

La coordinación en la ejecución de diferentes obras resulta clave para asegurar su entrega a tiempo, costes y rentabilidad. De los múltiples factores implicados, el principal para los responsables de la constructora era el control de los datos, dado que cada una de sus obras tenía su manera de elaborar la información y estos datos no siempre llegaban a las centrales en Madrid y Barcelona de manera oportuna para la toma de decisiones.

Para solventar este problema y alcanzar la homogeneización de datos, la compañía eligió la plataforma de Microsoft en la nube y, en concreto, la solución ArbentiaProject Management. Esta responde a una herramienta integral para la gestión de proyectos, desarrollada sobre Microsoft Dynamics 365 Business Central, con foco en la optimización en el uso de recursos, la eficiencia y la productividad en la ejecución de proyectos.

Esta maniobra, comenta Viejo, “nos ha llevado a una gestión mucho más diligente de los datos y a poder tomar las decisiones antes”. “El programa nos permite que todas las obras trabajen de la misma forma y que los datos nos lleguen cuanto antes para poder tomar las decisiones correctas y solucionar los problemas desde la misma raíz”.

Adicionalmente, el portavoz de la compañía destaca que, al tratarse de una solución en la nube y provista en modo SaaS, el programa de gestión de proyectos les otorga mucha más agilidad a la hora de poder traspasar los datos desde las obras hasta la central. Otra ventaja adicional del proyecto radica en el acceso a las capacidades Power BI de Microsoft. De esta forma Onilsa puede analizar un gran volumen de información que ya estaba generando pero que hasta la fecha no era capaz de manejar.

]]> <![CDATA[Ana Peñuela (KPMG): “Buscamos convertir al CIO en el partner estratégico de los negocios para impulsar la digitalización”]]> https://tsecurity.de/de/2696197/it-security-nachrichten/ana-peuela-kpmg-buscamos-convertir-al-cio-en-el-partner-estratgico-de-los-negocios-para-impulsar-la-digitalizacin/ https://tsecurity.de/de/2696197/it-security-nachrichten/ana-peuela-kpmg-buscamos-convertir-al-cio-en-el-partner-estratgico-de-los-negocios-para-impulsar-la-digitalizacin/ Mon, 31 Mar 2025 09:18:57 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Personalidad propia. El estilo de liderazgo que emana Ana Peñuela, socia responsable de CIO Advisory en la consultora KPMG, resulta arrollador. Un dinamismo imparable, un discurso aterrizado y años de bagaje rompiendo con los cánones mayoritariamente masculinos de la industria tecnológica bien le han servido para convencer a cualquiera le haga frente. También fascina su cuarto de siglo de experiencia en el área de la consultoría, donde ha ocupado puestos de responsabilidad en áreas transversales y estratégicas como innovación y nuevos modelos de negocio.

Aunque dice estar nerviosa antes del comienzo formal de la entrevista, las tablas se notan; y es que durante alrededor de los 45 minutos que dura la conversación, la alta ejecutiva despliega poderío y conocimiento en torno al actual rol del director de Sistemas de la Información (CIO, por sus siglas en inglés), los desafíos que éstos enfrentan en la actualidad o la labor de acompañamiento que realizan desde la división que capitanea para sellar con éxito cualquier proceso de transformación digital. Así ha hablado Peñuela para CIO España, una entrevista sin desperdicio para quien desee conocer cómo es la labor de back up para uno de los miembros más reputados de la C-Suite, el CIO.

Misión corporativa

Como en toda Big Four que se precie, la plantilla de KPMG está conformada por abogados, auditores y consultores. A este último grupo es al que pertenece Peñuela. En el seno de la división de Consultoría se ha impulsado un departamento de nueva creación bautizado como Transformación y Tecnología. “La esencia del mismo radica en combinar conocimiento de las funciones de negocio con el conocimiento sobre tecnologías para brindar a los clientes el end to end de los servicios”, explica.

“Tenemos conocimientos de negocios en verticales como las finanzas, compras, recursos humanos o supply chain que conjugamos con la función de TI, uno de los roles que yo desempeño”. Sin embargo, ahí no queda todo. Y es que la organización cuenta con una “alta capacidad digital” que actúa como capa transversal a todas las funciones de negocio y que “garantiza una mirada tecnológica” con una clara vocación “funcional”.

La misión de Peñuela al frente del CIO Advisory es doble, relata: por un lado, se encarga de brindar ayuda al CIO con todo lo que tiene que ver con temas internos de TI, es decir, procesos, infraestructura, organización, sourcing y proveedores, comunicaciones…; por otro, sirve de palanca a sus funciones de negocio para impulsar la digitalización.

“Hay que entender esta misión como una ayuda al área de negocio a la hora de identificar aquellas tecnologías que le van a permitir ser más competitivo, más eficiente, escalar, hacer sus tareas de manera distinta a las que estaban acostumbrados”. El siguiente paso natural que daría la consultora sería definir dentro de las tecnologías y herramientas disponibles en el mercado cuál se adapta mejor a las necesidades y proceder a implantarla en la organización o realizar un acompañamiento para desplegarla en la casa del cliente.

Apalancamiento sobre una apuesta estratégica: dotar de valor añadido al CIO

El offering de servicios de KPMG en torno a TI es abrumador; sin embargo, a la hora de competir en un mercado en el que consultoras y organizaciones de diversa índole están apostando firmemente por hacerse un hueco en la intersección de tecnología y negocio, Peñuela ensalza el valor diferencial que aportan desde su área. “Me gustaría destacar tres puntos a favor. Por una parte, el conocimiento y experiencia tanto funcional como técnica; esa combinación nos permite abordar proyectos de transformación donde el negocio va de la mano de la tecnología y viceversa. Por otra parte, contamos con grandes aceleradores de transformación a modo de metodologías y activos propios que nos permiten abordar las colaboraciones con nuestros clientes de manera más eficiente y basados en mejores prácticas. Además, la colaboración es otro valor añadido. Tenemos alianzas estratégicas con los principales partners tecnológicos y contamos con el apoyo de la red internacional de la firma a nivel global”.

“El CIO está en un momento estupendo. Tiene una oportunidad brillante para posicionarse como una mano amiga que entiende el negocio, que sabe de tecnología y que comprende los objetivos empresariales, es el que tiene permanentemente la mirada puesta en la innovación”

Transformación del rol del CIO

Con el auge de la digitalización, la transformación del rol del CIO es incontestable. A ojos de Peñuela, el director de Sistemas de la Información cuenta ahora con la potestad de consagrar su valía en todas las áreas de negocio. Ha traspasado las fronteras de una TI clásica, impregnada por un tópico y típico hedor friki, para sentarse en los comités ejecutivos. Su labor, objetivos, retos, e incluso su lenguaje, han cambiado. Los tecnicismos se hacen a un lado para hablar el idioma de la alta dirección; y es que, ahora, “el CIO tiene que tener la capacidad de ayudar a negocio a digitalizarse”. Según la consultora, “en verdad es este perfil el que tiene la capacidad de hacerlo, por entendimiento de la estrategia global de la compañía, por el conocimiento de las distintas tecnologías y las innovaciones”.

Aunque está manido, dice Peñuela, “no se trata de implantar per se, de invertir en tecnología por estar ahí, o de estar a la última para no quedarse fuera. La idea es entender cómo la tecnología te ayuda en tu negocio, tiene que ser un driver, un habilitador”. “El CIO está en un momento estupendo, pero tiene que entender que ha de adaptarse para seguir siendo relevante. Tiene una oportunidad brillante para posicionarse como una mano amiga que entiende el negocio, que sabe de tecnología y que comprende los objetivos empresariales, es el que tiene permanentemente la mirada puesta en la innovación”.

Desde el punto de vista del acompañamiento que realizan desde KPMG, la transformación se ha percibido con mayor o menor intensidad dependiendo de la idiosincrasia de la organización, especialmente del “sector” y “tamaño”, comenta Peñuela. Esta, apoyándose en los resultados del estudio Transformando la empresa del futuro. Los nuevos pioneros en la era digital, ahonda en las nuevas tendencias que ya están percibiendo en el marco de dicha metamorfosis:

  • Cambio exponencial en todo lo que tiene que ver con el everything as a service. “Las áreas de IT tienen que apoyar estas aplicaciones mediante la intermediación, la integración y la orquestación de sistemas que están basadas en la nube como servicio”.
  • Los datos se están convirtiendo en la principal propuesta de valor de TI. “Lo que ofrecen los equipos de IT es la oportunidad de asumir un papel mucho más importante en la gestión de los datos que les permita potenciar la ventaja de la decisión informada. Además, sin data poco puedes hacer con la tan anhelada IA”.
  • La presión ante el crecimiento exponencial de las ciberamenazas exige un foco en la “resiliencia empresarial”.
  • La escasez de talento y la necesidad de incorporar personal con nuevos perfiles exige que las compañías busquen “soluciones novedosas y creativas para contratar y retener”.
  • Agilidad empresarial. “Existe una presión brutal para hacer más, más rápido y mejor. Los CIO tienen que apoyar la rápida digitalización y la innovación, acertar con dónde situar sus inversiones tecnológicas y con qué ROI se despliegan proyectos”.

Desafíos a encarar durante el presente ejercicio

Para Peñuela hay una serie de desafíos a encarar por los CIO para aprovechar el “momentum” que viven las organizaciones en su particular viaje de transformación digital. “Es vital, en primer lugar, redefinir la estrategia tecnológica que les sirva de brújula. Sin hoja de ruta es muy fácil perder el norte con todos los cambios y la velocidad a la que avanza el ecosistema empresarial y digital a día de hoy”. Siguiendo esta estela, la ejecutiva aboga también por afianzar la relación con el negocio: “Aumentar y fomentar el valor de los productos y servicios prestados a negocio, mejorando así la relación y la experiencia del cliente, garantizando la continuidad de las operaciones”.

Otro reto con mayúsculas pasa por el gobierno de las TI. “Los CIO deben revisar la estructura organizativa del área, procesos, roles y capacidades con vistas a fomentar el desarrollo y la innovación”. Asimismo, la ejecutiva opta por un enfoque data-centric en el que el CIO reestructure “el framework de la gestión del dato y amplíe las capacidades de la organización para pasar de la habilitación a la entrega de procesos teniendo siempre en consideración la protección y securización de la información”. En un escenario efervescente, mantenerse al compás de las nuevas tecnologías también es un reto. “Desde KPMG acompañamos al CIO a pisar el acelerador de la innovación, los entornos en la nube, con el foco en la adopción responsable y segura de la IA, con el fin de seguir aportando valor a clientes y empleados”.

Todo a la IA, pros y contras

En el apartado de nuevas tecnologías, Peñuela hace un aparte para dedicarse en cuerpo y alma a la IA, la tendencia que más en boga está en los últimos tiempos. Volviendo a echar mano de datos empíricos a través de las conclusiones del informe 2024 CEO Outlook que firma la consultora, Peñuela destaca como la IA se ha convertido en la principal prioridad de inversión para los directores ejecutivos con un 64% defendiendo el gasto. Esto, incide, tiene que ver con “el alto grado de aplicabilidad de la tecnología, la facilidad de uso y el coste relativamente bajo que tiene desplegar casos de uso”. Siguiendo este hilo, la portavoz también apunta lo siguiente: “El 79% de los ejecutivos encuestados afirmaba creer que la IA generativa supone una ventaja competitiva para las organizaciones que la implementan”.

En este contexto, Peñuela aterrizaba los beneficios de la tecnología: “Hay mucho hype y mucho FOMO alrededor de la IA, todo el mundo quiere estar posicionado, pero son pocos quienes a día de hoy están preparados para enfrentar los desafíos técnicos, de cumplimiento, desarrollo y talento que trae consigo”. “En KPMG intentamos predicar con el ejemplo, identificar casos de uso que sirvan al negocio y medir los resultados de los pilotos”. Solo así, considera, con el saber que otorga únicamente la experiencia, podrán echar una mano al cliente que lo necesite.

]]> <![CDATA[La transformación digital, esencial para la supervivencia del sector asegurador]]> https://tsecurity.de/de/2692188/it-security-nachrichten/la-transformacin-digital-esencial-para-la-supervivencia-del-sector-asegurador/ https://tsecurity.de/de/2692188/it-security-nachrichten/la-transformacin-digital-esencial-para-la-supervivencia-del-sector-asegurador/ Fri, 28 Mar 2025 12:18:32 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Los beneficios de la transformación digital ya son palpables para el sector asegurador. Así lo constata el informe Perspectivas de tecnología en seguros 2025: transformando la innovación en ventaja competitiva que firma Concentrix. Una investigación que arroja algo de luz sobre la adopción de tecnologías disruptivas en el sector asegurador gracias a la aportación de 200 ejecutivos de 17 países. En este sentido el informe destaca cómo las soluciones empresariales integradas, combinadas con un enfoque basado en tecnología, pueden posicionar a las aseguradoras para el éxito en un contexto de innovación constante.

Entre las principales conclusiones que evidencia el informe cabe resaltar que el sector asegurador está atravesando cambios significativos; y es que el 80% de los ejecutivos encuestados considera que la transformación digital es esencial para la supervivencia de la industria. Además, el informe destaca que la disrupción tecnológica, combinada con el cambio en las expectativas de los consumidores y la creciente presión regulatoria, obliga a las aseguradoras a innovar rápidamente. En este contexto, casi 8 de cada 10 aseguradoras (79%) ya está invirtiendo en mejorar la experiencia del cliente y un 41% está explorando o implementando inteligencia artificial (IA) generativa para optimizar la gestión de pólizas y ofrecer servicios más personalizados.

Por otra parte, el 60% de los encuestados cree que las formas tradicionales de hacer negocios en la industria también están experimentando una metamorfosis. Las aseguradoras tradicionales están siendo desafiadas por las insurtechs, que ofrecen servicios más rápidos, personalizados y con menores costes operativos. Además, el cambio en el comportamiento del consumidor, que busca una mayor transparencia y conveniencia a través de canales digitales, está acelerando la necesidad de digitalización.

El 67% de los ejecutivos del sector asegurador considera que su infraestructura de datos es “de primer nivel”, un factor clave para aprovechar el máximo rendimiento la inteligencia artificial. Sin embargo, solo el 31% percibe que está obteniendo el mayor beneficio posible en sus interacciones con los clientes. Este hallazgo resalta la necesidad de que las organizaciones busquen formas más efectivas de utilizar los datos que recopilan para obtener mejores resultados comerciales.

Teniendo esto en consideración, he aquí un manual de buenas prácticas que las organizaciones pueden abrazar si lo que buscan es ofrecer soluciones impulsadas por la tecnología y a promover un crecimiento sostenible a largo plazo:

  • Aprovechar la IA generativa para aportar valor al cliente: las aseguradoras deben priorizar la implementación de inteligencia artificial que vaya más allá de la automatización de procesos internos y se traduzca en herramientas de cara al cliente, como interacciones personalizadas y una gestión de reclamaciones ágil, mejorando así la experiencia del usuario.
  • Reducir las carencias de mano de obra con partners estratégicos: el éxito en gran medida depende de la contratación y formación de talento, así como de la colaboración con proveedores que cuenten con un profundo conocimiento del sector y tecnologías avanzadas. El 44% de los ejecutivos del sector reconoce que la escasez de personal cualificado es un obstáculo para aprovechar plenamente el potencial de la IA generativa. Para hacer frente a este desafío, es clave invertir en formación y establecer alianzas con proveedores tecnológicos que permitan acelerar la adopción de soluciones avanzadas sin comprometer la calidad del servicio.
  • Apostar por tecnologías centradas en el usuario: las aseguradoras deben priorizar herramientas que respondan a las necesidades de los clientes, como el análisis de comentarios basado en IA, los chatbots y las ofertas de productos hiperpersonalizadas, que ya han demostrado un cambio significativo en otros sectores.
]]> <![CDATA[La Diputación de Girona optimiza el uso de sus recursos mediante la automatización]]> https://tsecurity.de/de/2692108/it-security-nachrichten/la-diputacin-de-girona-optimiza-el-uso-de-sus-recursos-mediante-la-automatizacin/ https://tsecurity.de/de/2692108/it-security-nachrichten/la-diputacin-de-girona-optimiza-el-uso-de-sus-recursos-mediante-la-automatizacin/ Fri, 28 Mar 2025 11:48:54 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El Departamento de Intervención de la Diputación de Girona ha implementado de la mano de Atos un proyecto de automatización de procesos (RPA). El objetivo de la apuesta pasa por optimizar el uso de los recursos disponibles, reducir tiempos de procesamiento y minimizar los errores humanos en tareas administrativas repetitivas y basadas en reglas. La iniciativa, según fuentes institucionales, marca “un hito” en la modernización de la administración pública local, al mejorar la eficiencia operativa y permitir que las personas se enfoquen en actividades de mayor valor añadido. Además, contribuye a la estrategia de la Diputación de integrar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), en especial el ODS 9, que promueve la innovación y el desarrollo de infraestructuras resilientes. 

Con la puesta en marcha del proyecto, el Departamento de Intervención ha logrado simplificar y agilizar la operativa interna; incrementar la eficiencia, reduciendo el tiempo de ejecución de las tareas y  mejorando la productividad del personal; reducir errores humanos, garantizando mayor precisión y minimizando errores manuales; la optimización de recursos humanos y materiales, enfocando al personal hacia actividades estratégicas y de mayor impacto; y la alineación con los ODS, promoviendo la sostenibilidad y la innovación en los procesos administrativos. 

Propuesta tecnológica

La tecnología RPA implementada permite interactuar con los sistemas y aplicaciones existentes sin necesidad de realizar cambios en la infraestructura, logrando una integración fluida y una implementación rápida. Esta solución incluye tecnología RPA proporcionada por UiPath, que permite el uso de robots atendidos, diseñados para ayudar en tareas simples y de complejidad moderada bajo la supervisión de un usuario, y robots desatendidos, que operan de forma autónoma gestionando tareas sin supervisión humana y permitiendo un funcionamiento continuo. La implementación ha incluido licencias de software para RPA, servicios de diseño y programación de procesos específicos, así como 400 horas de consultoría para el análisis y mejora continua de los procesos automatizados. 

Procesos automatizados 

El análisis inicial identificó procesos que consumían una gran cantidad de recursos humanos, eran repetitivos y basados en reglas, con baja o nula necesidad de toma de decisiones humanas, como la elaboración y suministro de información económica trimestral al Ministerio de Hacienda para ayuntamientos menores de 5.000 habitantes, la gestión de facturas y periodo medio de pago a proveedores o la generación de informes de morosidad y actualización de planes de tesorería. 

El mapeo de procesos incluyó la recopilación de información, identificando cada paso del proceso y sus interacciones con sistemas y herramientas; la descomposición en pasos, documentando tareas específicas, decisiones y herramientas utilizadas; la creación de diagramas de flujo, con representación visual de los procesos para identificar ineficiencias y posibles mejoras; y la validación de la exactitud del mapeo con los empleados responsables de las tareas. El siguiente paso fue el diseño y programación de los robots, con pruebas exhaustivas en entornos controlados antes de su despliegue en producción, donde el monitoreo continuo asegura su rendimiento y adaptabilidad a posibles cambios en los procesos. 

Beneficios adquiridos y próximos pasos

Entre los resultados iniciales del proyecto destacan la reducción de 600 horas anuales en tareas repetitivas, la posibilidad de atender a los 100 municipios que abarca la Diputación de Girona con recursos significativamente menores y la disminución de los tiempos de ciclo de las tareas automatizadas. Además, se ha mejorado la calidad y consistencia de las tareas, el personal se enfoca ahora a actividades estratégicas y desafiantes; se han eliminado errores humanos en tareas repetitivas y se han reducción los costes operativos asociados a errores y retrabajos. 

En palabras de Imma Molas, jefa del proyecto en la Diputación de Girona, “la implementación de la RPA en el Departamento de Intervención es un caso éxito que muestra cómo la tecnología puede revolucionar la administración pública. Este proyecto no solo ha mejorado la eficiencia y reducido costes, sino que también ha transformado la forma en que los empleados perciben y ejecutan su trabajo, creando un entorno más motivador y productivo”.

Tras el éxito inicial, el Departamento está trabajando en la automatización de nuevos procesos clave, como la emisión de informes de intervención limitada previa para subvenciones, que representó casi el 50% de los informes emitidos en 2023. Todo ello, por supuesto, con el propósito de seguir transformando la gestión de recursos humanos y tecnológicos para brindar una pública más ágil, eficiente y orientada a resultados. 

“El proyecto da respuesta a los objetivos estratégicos marcados, entre los que destacan la generación de una metodología y la normalización de procesos y documentación, la informatización de todos los procesos de control interno y adoptar metodologías ágiles, con el objetivo de optimizar el uso de los recursos disponibles, reducir tiempos de procesamiento y minimizar los errores humanos y mejorar nuestra atención y servicio”, concluye Núria Josa, interventora general de la Diputación de Girona, a modo de recapitulación.

]]> <![CDATA[La Policía de Valencia suma la IA a sus filas para mejorar la respuesta ante catástrofes como la DANA]]> https://tsecurity.de/de/2689712/it-security-nachrichten/la-polica-de-valencia-suma-la-ia-a-sus-filas-para-mejorar-la-respuesta-ante-catstrofes-como-la-dana/ https://tsecurity.de/de/2689712/it-security-nachrichten/la-polica-de-valencia-suma-la-ia-a-sus-filas-para-mejorar-la-respuesta-ante-catstrofes-como-la-dana/ Thu, 27 Mar 2025 10:17:35 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El 29 de octubre del ya caduco 2024 una DANA arrasó Valencia sembrando la desolación a lo largo y ancho del territorio. La destrucción se adueñó de la región dejando cicatrices aún patentes en la sociedad a día de hoy. Desde entonces, instituciones, organizaciones y expertos han unido fuerzas con el firme propósito de mejorar la respuesta ante posibles catástrofes naturales con el fin de evitar otro episodio de semejante envergadura. Esta reacción es precisamente la que ha tenido la Policía Local de Valencia (PLV) al dar un paso adelante en sus planes para implementar la iniciativa europea Asistencia a las Fuerzas del Orden para la predicción de desastres y la optimización de la recuperación (LEAD-PRO) en La Torre, una de las zonas más afectadas por la gota fría.

LEAD-PRO es un innovador proyecto piloto de dos años financiado por el programa Horizonte de Acción de Innovación de la Comisión Europea, que busca revolucionar la forma en que las fuerzas del orden se preparan y responden a las catástrofes naturales. La iniciativa integra inteligencia artificial (IA) de vanguardia, IoT y análisis predictivos y de datos en tiempo real para optimizar las operaciones de emergencia.

El proyecto, capitaneado por Nuuk Technologies, cuenta también con la participación de ISACA, Iterato y L3CE entre los socios clave que impulsan el desarrollo de soluciones basadas en IA. Esto permitirá a las fuerzas del orden predecir, prepararse y responder mejor ante desastres naturales, mejorando la coordinación y la eficiencia general en las operaciones de emergencia entre las partes interesadas, como son la policía, cuerpo de bomberos, equipos médicos y servicios de seguridad. Esta tecnología busca mejorar el conocimiento de la situación, agilizar la comunicación y optimizar la gestión de recursos durante las crisis.

En este sentido, el jefe de la división de Innovación y Gestión de Proyectos de la PLV, José L. Diego, destacó la importancia de aprovechar la tecnología para mejorar los esfuerzos de respuesta ante emergencias: “La creciente frecuencia y gravedad de los desastres naturales exige nuevos enfoques para la gestión de los mismos. Al participar en el piloto LEAD-PRO, la Policía de Valencia da un paso proactivo hacia la integración de herramientas basadas en IA en nuestra estrategia de respuesta”.

Nuevos estándares en la gestión de crisis

Además de Valencia, LEAD-PRO incluye un segundo piloto a gran escala en Vilna (Lituania), donde las fuerzas del orden probarán el sistema en respuesta a una emergencia simulada de incendio en un estadio. Se espera que estas pruebas piloto definan el futuro de los marcos de respuesta a desastres basados en IA en Europa y otros países, estableciendo nuevos estándares para las fuerzas del orden en la gestión de situaciones de crisis.

]]> <![CDATA[How search accelerates your path to “AI first”]]> https://tsecurity.de/de/2688986/it-security-nachrichten/how-search-accelerates-your-path-to-ai-first/ https://tsecurity.de/de/2688986/it-security-nachrichten/how-search-accelerates-your-path-to-ai-first/ Wed, 26 Mar 2025 23:03:38 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

The combination of AI and search enables new levels of enterprise intelligence, with technologies such as natural language processing (NLP), machine learning (ML)-based relevancy, vector/semantic search, and large language models (LLMs) helping organizations finally unlock the value of unanalyzed data.

Search and knowledge discovery technology is required for organizations to uncover, analyze, and utilize key data. However, a deluge of data means legacy search systems can struggle to help business users quickly find what they need. In response, modern search systems have made great leaps in the accuracy, relevancy, and usefulness of results by leveraging AI-based capabilities. Now, a new wave of AI — generative AI (GenAI) — is changing how forward-looking organizations approach search, knowledge management, and other forms of knowledge discovery.

Search is proving foundational to connect GenAI with business and real-world data by retrieving pertinent information from enterprise data sources, a process called retrieval augmented generation (RAG). By augmenting GenAI models with related information, search systems work to ensure accurate, relevant, useful answers and insights. Real-world questions and actionable insights are where the rubber of AI meets the road of real business context, and the importance of the retrieval step in RAG cannot be understated.

Before diving into RAG, let’s take a step back to understand how we got here. This is helpful for understanding where best to utilize different forms of AI and information retrieval to get the most out of technology investments and accelerate the path toward becoming an AI-first organization.

How did we get here?

Over the past 10+ years, IDC has periodically surveyed organizations about the challenges and benefits of enterprise search and knowledge discovery. Survey questions focus on some of the untapped value represented by “hidden” or unanalyzed data. We poll knowledge workers on how much time they lose on a weekly basis to search-related activities like looking for information that they never actually find, searching across multiple data sources for a single piece of information, or connecting the dots between multiple pieces of information to arrive at an insight or answer.

In aggregate across 2013, 2015, 2019, and 2023, the data from these questions shows that legacy search engines that have not significantly advanced in the last five years have struggled to keep up with the increasing volume and variety of organizational data. These legacy engines typically use traditional keyword search and brittle, rules-based systems instead of adaptive, intelligent, semantic, and hybrid search. As a result, organizations using these tools must cope with poor relevancy ranking, outdated or broken query understanding, and basic findability challenges.

On the other hand, the research shows that search systems that kept up with AI innovations have advanced markedly in the past five years. AI has brought significantly better capabilities for searching, translating, and combining information. These capabilities include:

  • Increasingly sophisticated natural language understanding, allowing more users to ask questions in more natural language
  • ML-based relevancy ranking, improving the order in which results are displayed and enabling personalization as well as popularity-based reranking
  • Semantic/vector search, further enhancing natural language search capabilities by expanding the semantic understanding of search systems beyond exact keyword matching. The combination of keyword and vector search (a.k.a. hybrid search) is especially popular for ecommerce search use cases due to the ability to find both exact SKUs/product names as well as recommended or similar products, improving conversion, cross-sell, and upsell

Using modern search meant that employees spent 12 fewer hours a week in time lost to search-related activities in 2023 compared to 2019 — a significant productivity improvement.1 Meanwhile, customers are also more satisfied and more willing to spend. Retail organizations that adopted modern AI-powered search reported benefits such as increase in cost savings (39%), profits (35%), and customer satisfaction and engagement (34%), as well as the ability to direct resources to higher-value and/or revenue-generating tasks (25%).

The new imperative: From search to Search AI

Leaders across almost every industry face demands to leverage AI for business advantage and must accelerate their organization’s transition to becoming AI first. IDC found that 83% of IT leaders believe that GenAI models that leverage their own business’ data will give them a significant advantage over competitors.2 However, in January 2024, only 24% of organizations believed that their resources were extremely prepared for GenAI.3 The trials, errors, and successes of the past one to two years have shown that search technologies help to bridge the gap between GenAI and enterprise data via RAG. Compared to fine-tuning, which requires retraining an AI model, RAG can be a more cost-effective and less time-consuming method of supplementing LLMs with specific and/or proprietary data:

retrieval augmented generation

IDC

As the above diagram shows, there are a number of steps and technologies involved in RAG across the indexing/pre-processing and query pipelines. Depending on the type of data and the use case involved, either vector search or a combination of vector and keyword (a.k.a. hybrid) search may be needed. Companies should assess their resources to determine which of these pieces they want to build and maintain themselves. IDC recommends the following:

  • Ensure the organization is leveraging strong search technology, with high levels of accuracy and relevancy, for the retrieval step of RAG. Aspects to look for include hybrid search (keyword and semantic/vector), automated reranking, and low-code/no-code tools that make testing and tuning easy for a wide variety of users. This step is crucial for ensuring that LLMs provide the most relevant, useful, and actionable summaries and answers.
  • Assess the accuracy and freshness of data sources, and consider what tools will be used to connect, filter, or ingest data into the pipeline. Ensure that data governance and business rules, such as access permissions, are not lost in the process and that the system has strong security guardrails.
  • Determine what types of AI are best suited to different use cases. GenAI should be applied strategically to ensure that its usage is feasible, valuable, and responsible. If needed, select a provider with the necessary experience to assist in prioritizing use cases and AI usage.
  • Look for a partner that can assist with some or all of the steps required to connect enterprise data to LLMs, including parsing, chunking, embedding, storing, and using vector or hybrid search to retrieve key information to feed to the LLM.

See how AI is changing the search game — plus get essential guidance for building modern search with your proprietary data. Get the IDC Infobrief.

Hayley Sutherland is a Research Manager for Conversational AI and Intelligent Knowledge Discovery within IDC’s Software market research and advisory group. Her core research coverage includes conversational AI and search, with a focus in AI software development tools and techniques for chatbots and digital assistants, speech AI and text AI, machine translation, embedded knowledge graph creation, intelligent knowledge discovery, and affective computing (also known as emotion AI).

AWS partner badge

Credit: Elastic

1IDC’s North America Knowledge Discovery Survey, February 2023, n = 522
2IDC’s GenAI ARC Survey, August 2023, n=1,363
3IDC’s Future Enterprise Resiliency and Spending Survey, Wave 1, January 2024, n = 881

]]> <![CDATA[Inteligencia artificial: el nuevo aliado de la industria manufacturera]]> https://tsecurity.de/de/2687531/it-security-nachrichten/inteligencia-artificial-el-nuevo-aliado-de-la-industria-manufacturera/ https://tsecurity.de/de/2687531/it-security-nachrichten/inteligencia-artificial-el-nuevo-aliado-de-la-industria-manufacturera/ Wed, 26 Mar 2025 10:48:50 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La IA ya forma parte de nuestras vidas tanto a nivel personal como profesional. Actualmente, no existe ningún sector industrial que no conviva con sus retos y sus ventajas, y la industria manufacturera no es una excepción. De hecho, se está transformando mediante la optimización de procesos, la mejora de la eficiencia operativa y la toma de decisiones basada en datos. Estos son los factores clave que influirán durante los próximos meses en una industria de tanta relevancia en España. 

La IA permitirá una resolución de problemas y una toma de decisiones más inteligentes 

La IA no es un concepto nuevo en la industria manufacturera y ya se ha utilizado como herramienta para mejorar varias partes del proceso de producción, como en la previsión de la demanda o en la optimización de inventario. Sin embargo, los fabricantes están empezando a utilizar la IA también en otras áreas de sus organizaciones, pasando de usarse únicamente para tareas básicas como la supervisión, la elaboración de informes o casos de uso aislados, a emplearse para la resolución de problemas y la toma de decisiones. Por ejemplo, la IA puede ayudar a los fabricantes a anticipar las interrupciones de la cadena de suministro mediante la simulación de riesgos potenciales basados ​​en datos en tiempo real, lo que les permite mitigar esas interrupciones de manera proactiva. 

La IA generativa simplificará el uso de la tecnología 

Mientras que la IA tradicional optimiza las operaciones en las fábricas, la IA generativa beneficiará directamente a los empleados. Transformará grandes conjuntos de datos en elementos visuales interactivos y fáciles de usar, lo que le permitirá interpretar fácilmente la información. Al proporcionar una capa de participación sobre los distintos sistemas y modelos de IA, la IA generativa podrá desmitificar las complejidades técnicas y permitirá a la fuerza laboral tomar decisiones más informadas, mejorando procesos como el mantenimiento predictivo y el control de calidad. 

La evolución de las competencias requeridas transformará los puestos de trabajo 

La IA se encarga cada vez más de tareas menores a las que los trabajadores dedican gran parte de su trabajo, lo que les permite invertir más tiempo en actividades estratégicas de mayor valor. A medida que este cambio continúe, se redefinirán los puestos de trabajo en la industria manufacturera ya que los empleados requerirán habilidades que les permitan colaborar eficazmente con las tecnologías emergentes. Si bien los trabajadores no necesitarán convertirse en científicos de datos, deberán aprender a trabajar con datos y a utilizar la IA para resolver problemas. 

La IA generativa impulsará los esfuerzos en materia de sostenibilidad 

La sostenibilidad se ha convertido en una consideración clave tanto para los reguladores como para los consumidores, y las empresas se enfrentan a una creciente responsabilidad por la sostenibilidad de toda su cadena de suministro. Como resultado, muchos fabricantes deberán demostrar credenciales sólidas en sostenibilidad para mantener y atraer negocio. En este contexto, la elaboración de informes de sostenibilidad se ha vuelto esencial para los fabricantes, aunque a menudo requiere muchos recursos. La IA generativa tiene el potencial para simplificar y optimizar este proceso, automatizando métodos complejos de reporte que requieren el uso de grandes volúmenes de datos. Además, también puede utilizarse para ejecutar simulaciones y comparar el impacto de la sostenibilidad en diferentes escenarios y alternativas. De este modo, los fabricantes podrán realizar seguimiento, generar informes y demostrar sus esfuerzos en sostenibilidad de manera más eficiente, cumpliendo con las crecientes expectativas del mercado. 

Los datos cobrarán protagonismo a medida que aumente la demanda de ‘servitización’ 

Históricamente, la industria manufacturera se ha centrado en la eficiencia de la producción y el control de calidad, más que en la interacción con el cliente. Sin embargo, a medida que los fabricantes adoptan un modelo de ‘servitización’ (ofreciendo servicios continuos durante todo el ciclo de vida de un producto, en lugar de simplemente vender un producto único), será fundamental analizar los datos sobre el uso y rendimiento del producto de manera más exhaustiva. La IA permitirá a los fabricantes generar nuevas fuentes de ingresos mediante la oferta de servicios adicionales, como mantenimiento y análisis predictivo, asegurando una relación continua con los clientes incluso después de que el producto haya salido de la fábrica. 

¿Qué nos deparará el futuro? 

La IA seguirá transformando la industria manufacturera, impulsando una toma de decisiones más inteligente, apoyando a los empleados en su trabajo diario y mejorando la sostenibilidad. Es probable que veamos cambios en la industria impulsados ​​por la IA a medida que evolucionen los requisitos laborales de los trabajadores y gane popularidad el modelo de servicios. El potencial de la IA para revolucionar este sector es enorme, y aquellos fabricantes que logren adaptarse rápidamente a estas tendencias estarán mejor preparados para seguir siendo competitivos y resilientes en una industria en constante cambio.  

La autora de este artículo es la experta en transformación digital Ana Belén González Bartolomé, responsable del área de Fabricación, Logística, Energía y Utilities en la consultora Cognizant y miembro del Consejo de Innovación y Buen Gobierno (CIYBG), formado por profesionales con una experiencia directiva. Esta ejecutiva, con amplia experiencia liderando ventas, estrategia y operaciones al más alto nivel en empresas nacionales, regionales y globales, tiene una larga trayectoria diseñando y ejecutando estrategias transformadoras, formando equipos de alto rendimiento e impulsando el crecimiento sostenido en sectores competitivos.  

]]> <![CDATA[La Rioja moderniza su infraestructura TI y apuesta por la eficiencia en la gestión de datos]]> https://tsecurity.de/de/2685479/it-security-nachrichten/la-rioja-moderniza-su-infraestructura-ti-y-apuesta-por-la-eficiencia-en-la-gestin-de-datos/ https://tsecurity.de/de/2685479/it-security-nachrichten/la-rioja-moderniza-su-infraestructura-ti-y-apuesta-por-la-eficiencia-en-la-gestin-de-datos/ Tue, 25 Mar 2025 12:19:04 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El Gobierno de La Rioja se embarca en un nuevo viaje de transformación digital de la mano de la compañía especializada en inteligencia artificial (IA) y datos Nuxia. El Ejecutivo regional da así un paso al frente para modernizar su infraestructura tecnológica, mejorar la eficiencia operativa y garantizar un acceso más ágil y seguro a los datos públicos. En concreto, el Gobierno de La Rioja se enfrentaba a desafíos clave como la migración de sistemas heredados a la nube sin interrumpir servicios críticos, garantizar la seguridad conforme a normativas locales y fomentar la adopción de nuevas herramientas tecnológicas entre los equipos de trabajo. En este escenario, el proveedor se alzó como un facilitador al combinar su experiencia en Kubernetes y DevOps con herramientas basadas en IA para asegurar una transición fluida y sin riesgos. 

Modernización y resultados tangibles 

Los resultados alcanzados gracias a la colaboración entre ambas partes han transformado significativamente la infraestructura tecnológica de la región. Uno de los logros más destacados ha sido la mejora en la estabilidad de los sistemas críticos, reduciendo su tiempo de inactividad. Esto ha garantizado la continuidad de servicios esenciales para los ciudadanos, incrementando su confiabilidad y eficiencia. Además, la optimización en la gestión de datos públicos ha facilitado un acceso más ágil y transparente a la información, mejorando la experiencia ciudadana e impulsando una interacción más fluida entre la administración y la sociedad. 

En paralelo, la automatización de procesos ha permitido reducir los tiempos y costes asociados al desarrollo y la entrega de software. Este enfoque no solo ha acelerado la implementación de nuevas funcionalidades, sino que también ha mejorado la capacidad de la administración para adaptarse rápidamente a las demandas de un entorno cambiante. La agilidad conseguida ha derivado en un aumento significativo de la satisfacción ciudadana, fortaleciendo la percepción de un gobierno innovador y eficiente. 

Por último, la transición tecnológica hacia un entorno de microservicios ha introducido un nivel de portabilidad y neutralidad sin precedentes. Basados en estándares abiertos y tecnologías de código abierto, los sistemas desarrollados permiten que las aplicaciones puedan migrar fácilmente entre nubes públicas y privadas, eliminando cualquier dependencia de proveedores específicos. Este enfoque asegura no solo flexibilidad para futuras actualizaciones, sino también una sostenibilidad tecnológica que favorece la evolución constante de la administración pública. 

Despliegue en clave tecnológica

Durante el desarrollo del proyecto, que se ha completado en un tiempo récord de cuatro meses, Nuxia ha implementado las siguientes soluciones clave: migración de aplicaciones críticas a un entorno de microservicios, mejorando la flexibilidad y la escalabilidad de los sistemas; desarrollo de estándares de ingeniería de plataformas (Platform Engineering) y DevOps, extendiendo buenas prácticas a otras áreas tecnológicas de La Rioja; automatización de procesos, reduciendo los tiempos de entrega y optimizando los recursos tecnológicos. 

“Nuxia nos ayudó a dar un paso firme hacia la digitalización de nuestros servicios, con soluciones adaptadas a nuestras necesidades y un soporte excepcional”, concluye Oscar Alonso, responsable del área funcional de Infraestructuras Tecnológicas del Gobierno de La Rioja. 

]]> <![CDATA[¿Erosionará la IA las reservas de talento de TI?]]> https://tsecurity.de/de/2685302/it-security-nachrichten/erosionar-la-ia-las-reservas-de-talento-de-ti/ https://tsecurity.de/de/2685302/it-security-nachrichten/erosionar-la-ia-las-reservas-de-talento-de-ti/ Tue, 25 Mar 2025 11:03:42 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La inteligencia artificial (IA) generativa está transformando funciones en toda la empresa, incluso en TI, donde su uso ha demostrado el poder de la tecnología.

Tomemos, por ejemplo, cómo la IA generativa está acelerando la prestación de servicios y mejorando la precisión de los servicios proporcionados por el servicio de asistencia de TI al “examinar el historial de los registros de llamadas y luego proporcionar una respuesta perfectamente contextualizada basada en lo que ha funcionado en el pasado”, dice Nate Suda, director senior de Análisis de Estrategia de IA en la empresa de investigación Gartner y embajador de IA de CIO.

Estas historias de éxito de la IA han hecho que muchos ejecutivos y trabajadores en general crean que la IA hará que muchos trabajos queden obsoletos, o al menos eliminará la necesidad de los trabajadores de saber cómo realizar tareas fundamentales, erosionando las habilidades y la experiencia clave dentro de la cartera de talentos.

Algunos consideran que los asistentes de codificación de IA, en particular, tienen el potencial de convertirse en sustitutos significativos de los desarrolladores de nivel junior. Con la posibilidad de la ingeniería de software nativa de IA en el horizonte, ¿cómo se podrían adquirir las habilidades de alto nivel necesarias para guiar los futuros procesos de codificación si el trabajo de nivel básico es reemplazado por la IA?

La investigación, dice Suda de Gartner, no confirma tales escenarios. Más bien, muestra que los usos bien planificados de la IA generativa, en los que la tecnología apoya en lugar de reemplazar a los trabajadores humanos, enseña a los trabajadores a hacer mejor su trabajo y lo hace más rápido que otros métodos de aprendizaje.

“Si eres alguien sin experiencia y recibes un aviso de IA cada vez que haces una tarea, vas a ser realmente bueno muy, muy rápido”, dice Suda.

Según Suda, los investigadores de Gartner descubrieron, en el transcurso de un estudio de seis meses, que la incorporación de IA generativa en lugares como el servicio de asistencia aumentaba la productividad. Y los investigadores también descubrieron que los empleados mantenían esos elevados niveles de productividad y satisfacción del cliente cuando la IA generativa estaba desconectada.

“Eso sugiere claramente que la IA generativa está enseñando a las personas a hacer mejor su trabajo. Y como les está enseñando a hacer mejor su trabajo, con ese conocimiento se vuelven más productivos”, explica Suda. Concluye: “La IA general es una maestra, no una ejecutora”.

Persisten las preocupaciones sobre las habilidades

Sin embargo, hay pruebas de que la IA sí que provocará la pérdida de habilidades.

Los estudios demuestran que el aumento del uso de la IA está relacionado con la erosión de las habilidades de pensamiento crítico. Entre ellos se encuentra un estudio de 2025 de investigadores de Microsoft y la Universidad Carnegie Mellon, que descubrió que cuanto más utiliza una persona herramientas de IA para completar tareas, menos pensamiento crítico se le exige, lo que dificulta que la persona reúna esas habilidades cuando las necesita.

Las habilidades necesarias no solo corren el riesgo de desaparecer, sino que también tienen muchas probabilidades de cambiar.

El Foro Económico Mundial, en su Informe sobre el futuro del empleo 2025, afirma que los trabajadores pueden esperar que el 39% de sus habilidades actuales se transformen o queden obsoletas durante el período 2025-2030.

El impacto de la IA en la fuerza laboral de TI puede ser aún más pronunciado, ya que la mayoría de los profesionales de TI dicen que esperan que un alto porcentaje de sus habilidades se vuelvan obsoletas por la IA. Un estudio de 2024 encontró que el 74% de los profesionales de TI están preocupados de que las herramientas de IA hagan que “muchas de sus habilidades cotidianas se vuelvan obsoletas” y el 69% de los trabajadores de TI creen que corren el riesgo de ser reemplazados por la IA.

En esta línea, un informe de 2024 del AI-Enabled ICT Workforce Consortium descubrió que el 92% de los trabajos de TI experimentarán una transformación alta o moderada debido a la IA.

El impacto de la IA en los trabajos y las habilidades

La capacidad percibida de la IA para automatizar tareas hace que tanto los trabajadores como los líderes empresariales vean a los trabajadores humanos reemplazados por la IA en los próximos años.

Casi un tercio (32 %) de los trabajadores encuestados por el Pew Research Center creen que el uso de la IA en el lugar de trabajo conducirá a menos oportunidades de trabajo para ellos a largo plazo. Y según el informe del Foro Económico Mundial de 2025, el 41% de los empleadores a nivel mundial planean reducir su fuerza laboral debido a la IA. Sin embargo, eso no está sucediendo en su mayoría, afirma Suda de Gartner.

“Eso es lo que algunos piensan: que la IA nos ahorrará tiempo y podremos reducir la plantilla. Pero esa línea recta hacia la reducción de personal, simplemente no la estamos viendo”, observa.

Además, Suda afirma que la investigación de Gartner muestra que la IA no beneficia a todos los trabajadores por igual. “La IA generativa tiene el potencial de revolucionar la productividad, pero los beneficios no son uniformes para todos los trabajadores”, afirma. De hecho, para algunos, la IA generativa aumenta el tiempo dedicado a la tarea, dice Suda.

Más concretamente, la investigación de Gartner muestra que los trabajadores con poca experiencia que realizan tareas poco complejas son uno de los dos grupos que obtienen el mayor impulso. Los trabajadores con mucha experiencia que realizan tareas muy complejas son el otro grupo que obtiene ese mayor impulso.

Los trabajadores intermedios, como los menos experimentados que realizan tareas de mayor complejidad, “experimentan un aumento marginal de valor y productividad”, afirma.

En TI, los trabajadores que experimentan las mayores ganancias de productividad son los desarrolladores sénior.

“No es que la IA esté haciendo el trabajo de los desarrolladores sénior, sino que la IA es un socio de pensamiento para estas personas”, explica.

Mientras tanto, los trabajadores menos experimentados del servicio de asistencia informática, que suelen ocuparse de los problemas menos complejos, también reciben un gran impulso, ya que la IA les guía y enseña.

Sustitución de tareas y algunas habilidades, pero no de trabajadores

“La creencia generalizada de que la IA generativa es una tecnología de automatización, que la IA generativa aumenta la productividad mediante la automatización, es una gran falacia”, afirma Suda, aunque admite que eliminará la necesidad de ciertas habilidades, incluidas las de TI.

“Perder habilidades está bien”, dice, y añade que las máquinas llevan siglos eliminando la necesidad de ciertas habilidades. “A lo que la IA generativa está ayudándonos es a aprender nuevas habilidades y cosas nuevas, y eso sí que tiene un impacto en la fuerza laboral”.

“Lo que está erosionando es la oportunidad de que el personal de TI subalterno tenga las mismas experiencias que el personal subalterno de hoy o de ayer”, afirma. “Por lo tanto, se está erosionando la reserva de talento de ayer. La reserva de talento de ayer está cambiando, y los pasos para superarla están cambiando de lo que tenemos hoy a lo que necesitamos [en el futuro]”.

Steven Kirz, socio principal de Excelencia Operativa de la consultora West Monroe, comparte ideas similares.

Al igual que Suda, Kirz afirma que la IA no “hace que todo el mundo sea más productivo de forma universal. Es desigual en función de los roles y las actividades”.

Kirz también afirma que tanto la investigación como las pruebas anecdóticas muestran que la IA está sustituyendo tareas de nivel inferior, mundanas y repetitivas. En TI, estas suelen ser actividades de informes, administrativas, de introducción de datos y de oficina.

“Que los roles rutinarios sean sustituidos [por la tecnología] no me resulta nuevo”, añade.

Él también afirma que esto no afectará a la reserva de talentos de TI. Que la IA reemplace esas tareas de nivel inferior —y erosione las habilidades asociadas a ellas— no significa que los trabajadores de TI no estén preparados para avanzar en sus carreras. Después de todo, dice, las tareas y habilidades que la IA está eliminando no son el tipo de talentos que crean tecnólogos de alto nivel, directores de TI y directores de información.

Además, Kirz afirma que el potencial de la IA para erosionar ciertas habilidades no es donde la tecnología tendrá su mayor impacto en el talento. El impacto de la IA en la fuerza laboral tiene más que ver con la rapidez con la que convertirá a los trabajadores de nivel inferior en expertos, así como con el cambio de las habilidades que son valiosas para los trabajadores en general, afirma.

Por ejemplo, la IA permite a algunos trabajadores de TI de nivel básico, como programadores y diseñadores de sistemas, trabajar en niveles superiores, lo que les pone muy rápidamente a la altura de los profesionales de nivel medio y de mitad de carrera, afirma Kirz. En otras palabras, los talentos de nivel inferior que utilizan la IA pueden hacer lo que hacen los mandos intermedios. Eso, dice Kirz, impulsará “una demanda explosiva de jóvenes talentos”, porque pueden hacer el mismo trabajo a un coste menor.

Kirz también afirma que las investigaciones indican que la IA creará demanda de nuevas habilidades, así como de nuevos tipos de trabajo.

Los CIO harían mejor en centrarse en garantizar que los talentos emergentes tengan o puedan desarrollar las habilidades necesarias para el futuro de la organización, en lugar de buscar habilidades que han sido valiosas en el pasado.

Esto significa buscar trabajadores de TI de nivel inicial que tengan habilidades de ingeniería inmediatas, incluso si no tienen mucha experiencia en codificación, por ejemplo, un cambio dramático, sin duda, en la gestión del talento de TI.

El impacto de la IA en la fuerza laboral tecnológica

Sanjeev Vohra, director de Tecnología e Innovación de la empresa de servicios y consultoría de TI Genpact, ve una sinergia entre la IA y los profesionales de TI que generará un valor significativo en el futuro.

Pero para cumplir la promesa de la IA, los profesionales de TI tendrán que cambiar su forma de trabajar.

“Los profesionales de TI tendrán que centrarse más en interpretar los resultados de la IA, garantizar la precisión y tomar decisiones estratégicas basadas en los conocimientos de la IA”, afirma. “Este cambio requiere una mayor capacidad para plantear problemas, una comprensión más profunda de la ética de la IA y experiencia en la gestión de flujos de trabajo basados en la IA. En lugar de la codificación rutinaria, los desarrolladores desempeñarán un papel más importante en el diseño de sistemas, la depuración avanzada y la optimización”.

Para garantizar que puedan llegar a ese punto, “los profesionales de TI de nivel básico deben dominar la codificación asistida por IA, la depuración de resultados de IA y la ingeniería rápida, al tiempo que refuerzan las habilidades básicas de programación y resolución de problemas. La adaptabilidad, el pensamiento crítico y la conciencia ética de la IA son igualmente esenciales en este panorama en evolución”, afirma.

Y los líderes de TI tendrán que establecer vías de formación para ayudar a sentar las bases de nuevas trayectorias profesionales.

“La IA está remodelando claramente las trayectorias profesionales de TI, desplazando el enfoque hacia un crecimiento dinámico basado en las habilidades”, afirma Vohra. “Para las organizaciones de TI, esto exige un nuevo enfoque del desarrollo del talento, uno que dé prioridad a la fluidez en IA, la resolución de problemas y la colaboración interfuncional”.

Al igual que las evoluciones anteriores en los requisitos laborales de TI, algunas habilidades críticas actuales pueden volverse rápidamente irrelevantes a medida que la IA y sus casos de uso avancen en el lugar de trabajo. Los líderes de TI que consideren el impacto que esto tendrá en sus estrategias y canales de desarrollo de talento tendrán una ventaja para garantizar que sus organizaciones estén preparadas para aprovechar al máximo lo que está por venir.

]]> <![CDATA[Blindar la conectividad para garantizar la intercomunicación en situaciones de emergencia]]> https://tsecurity.de/de/2685131/it-security-nachrichten/blindar-la-conectividad-para-garantizar-la-intercomunicacin-en-situaciones-de-emergencia/ https://tsecurity.de/de/2685131/it-security-nachrichten/blindar-la-conectividad-para-garantizar-la-intercomunicacin-en-situaciones-de-emergencia/ Tue, 25 Mar 2025 09:47:33 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El proyecto TrialsNet nace al abrigo de Europa con la misión de llevar a término pruebas a gran escala con usuarios reales y en sectores específicos (verticales), con el objetivo de mejorar la calidad de vida de las personas mediante la implementación de aplicaciones basadas en tecnología 5G. El despliegue de dichos casos de uso reales se desarrolla en diferentes esferas como el ámbito de la infraestructura, la salud digital, las emergencias o la cultura, el turismo y el entretenimiento. En el marco de esta iniciativa, Eviden, una compañía del Grupo Atos, resultó adjudicataria de una Open Call para el desarrollo de una solución 5G dentro del dominio eHealth y emergencias. Sobre ello hablan en primera persona para CIO España José Luis Cárcel y Enrique Marín, ingenieros de I+D en Eviden, un negocio de Atos.

El proyecto en cuestión, bautizado como Remote Coordination and Interworking of First Responders in Emergency Situations, se centra en impulsar una tecnología capaz de intercomunicar a diferentes grupos de primera respuesta en situaciones de emergencia que, hasta la fecha, operaban de manera aislada. “Una coordinación que de ahora en adelante puede llevarse a cabo también de forma remota, lo que optimiza la eficiencia y la capacidad de respuesta en situaciones de emergencia o riesgo”.

Cimentada sobre tecnologías de vanguardia

“La puesta en marcha de este proyecto surge como resultado de la experiencia previa de Eviden en el ámbito de las comunicaciones críticas”, explican los portavoces. A lo largo de los años, Eviden ha desarrollado y consolidado su solución MCx Lifelink, diseñada para optimizar las comunicaciones críticas entre grupos de primera respuesta. Esta trayectoria y bagaje han logrado posicionar a la organización “como un referente en el sector” y abrió la oportunidad de participar en TrialsNet, aplicando el conocimiento adquirido para desarrollar nuevas soluciones basadas en tecnología 5G.

En concreto, según detallan para esta publicación los ingenieros responsables del proyecto en España, la iniciativa se apoya en tecnologías Beyond-5G/6G, centradas en el desarrollo de la funcionalidad IWF (Inter-Working Function). “Esta tecnología permite la integración de redes 5G con sistemas heredados, como PBX o TETRA, facilitando la interoperabilidad entre tecnologías de comunicación de última generación y soluciones ya establecidas”, apuntan. Gracias a esta integración, prosiguen, es posible garantizar una “comunicación fluida, mejorando la inclusión digital y aumentando la sostenibilidad económica, ambiental y social, debido a la extensión del ciclo de vida de tecnologías heredadas”.

En este sentido cabe destacar que el proyecto ha sido capitaneado de manera conjunta por los equipos de Eviden en España, Croacia y Suiza. A nivel estatal, Cárcel y Marín a los mandos; en Croacia, el desarrollo y la validación de la tecnología han estado a cargo de los ingenieros de software Robert Đuras, Blaž Vincetic y Renato Dean, quienes han trabajado en la implementación de la solución 5G y su integración con tecnologías preexistentes; en Suiza, Emmanuel Wensink, MCx Product Manager, ha liderado la gestión y coordinación del desarrollo del producto, garantizando la alineación estratégica y técnica de todos los equipos implicados.

Beneficios operativos constatados

La solución propuesta permite mejorar la comunicación y coordinación equipos de primera respuesta mediante el despliegue y empleo de distintas tecnologías, así como mejorar la calidad de su intervención en situaciones de emergencia a través de funcionalidades basadas en la geolocalización en tiempo real, llamadas de vídeo y llamadas grupales. Estas mejoras, recapitulan, permiten llevar a cabo una “actuación más eficiente y coordinada entre los grupos de primera respuesta”. Para lograrlo, la organización ha contado con un presupuesto de 200.000 euros.

De la teoría a la práctica

El caso de uso desarrollado, tal y como avanzaban previamente, se centra en la coordinación remota e interoperabilidad entre grupos de primeros intervinientes en situaciones de emergencia. Con el propósito de aterrizarlo, la organización ha desplegado una simulación real pasando así de la teoría a la práctica. En concreto, se ha simulado un incendio en el laboratorio 5Tonic para poner a prueba la capacidad de intercomunicación entre distintos equipos de respuesta.

En esta simulación, relatan los portavoces, “el equipo de conserjería de IMDEA Networks, equipado con tecnología PBX, realiza una llamada de emergencia al centro de control de bomberos, que cuenta con tecnología 5G MCx y con una aplicación MCx dispatcher. La llamada se enruta entre ambas tecnologías gracias a la funcionalidad IWF. El centro de control notifica inmediatamente la emergencia al parque de bomberos realizando una llamada grupal, logrando que se desplacen al lugar del incidente”.

Durante toda la intervención, los bomberos mantienen una comunicación constante tanto con el centro de control como con el equipo de primera respuesta de IMDEA Networks, utilizando las aplicaciones MCx Lifelink Connect, MCx Dispatcher y la IWF desarrolladas por Eviden, inciden. “Esta solución permite la interoperabilidad entre diferentes tecnologías de comunicación, garantizando una coordinación eficiente y segura en situaciones críticas”.

El resultado de la simulación, consideran, “fue muy positivo”. Y es que, según han contado, permitió validar la tecnología desarrollada y obtener feedback directo de un organismo tan relevante como el Grupo de Bomberos de la Comunidad de Madrid. Durante la demostración, insisten, “los bomberos involucrados destacaron que esta tecnología les permitiría mejorar significativamente el rendimiento de sus comunicaciones, facilitando funcionalidades clave como llamadas de grupo, geolocalización en tiempo real, transmisión de video en directo, entre otras”.

“Estas valoraciones positivas confirman el valor añadido de la solución y su potencial para optimizar la coordinación y la eficiencia en situaciones de emergencia”, sentencian los portavoces.

La necesidad de aterrizar casos de uso reales

Implementar tecnologías de vanguardia en casos de uso reales es esencial para validar su funcionamiento en situaciones prácticas y comprobar su impacto en entornos operativos. “Estos casos, como el desarrollado en el laboratorio 5Tonic, permiten obtener opinión directa de los usuarios finales, lo que facilita realizar los ajustes necesarios y optimizar la solución antes de su despliegue definitivo”, afirman Cárcel y Marín. “Además, estas pruebas ofrecen la oportunidad de recopilar métricas de rendimiento y medir el valor social de la tecnología, asegurando que responda a necesidades concretas y aporte un beneficio tangible en situaciones críticas”.

]]> <![CDATA[Palladium apuesta por la IA y la gestión del dato para la toma de decisiones estratégicas y la optimización de procesos]]> https://tsecurity.de/de/2674674/it-security-nachrichten/palladium-apuesta-por-la-ia-y-la-gestin-del-dato-para-la-toma-de-decisiones-estratgicas-y-la-optimizacin-de-procesos/ https://tsecurity.de/de/2674674/it-security-nachrichten/palladium-apuesta-por-la-ia-y-la-gestin-del-dato-para-la-toma-de-decisiones-estratgicas-y-la-optimizacin-de-procesos/ Wed, 19 Mar 2025 09:18:52 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Aún con la resaca de Fitur 2025, que cerró sus puertas hace poco más de un mes con cerca de 255.000 asistentes, la compañía hotelera de origen balear Palladium Hotel Group afronta un año marcado por una ambiciosa estrategia de expansión y crecimiento que contempla la apertura de nuevos hoteles en zonas como el Caribe, el Mediterráneo, Oriente Medio o el sudeste asiático. 

Una estrategia para la que el grupo ha anunciado una inversión de 650 millones de euros y que tendrá un fuerte apoyo en la transformación digital que comenzó hace ya varias décadas con el objetivo de adaptar sus procesos internos y externos a las nuevas necesidades del negocio. “En Palladium Hotel Group, la estrategia de TI es un pilar clave para impulsar la competitividad y el crecimiento sostenible. Ser una empresa data-driven es una obligación absoluta para nosotros, aprovechando el potencial de la inteligencia artificial y la analítica predictiva para anticiparnos a las necesidades del mercado y optimizar la gestión en todos los niveles de la organización”, explica Marcel Alet, CIO de Palladium Hotel Group. 

Desde una perspectiva digital, la prioridad de la compañía hotelera, que en la actualidad cuenta con diez marcas diferentes repartidas en siete países (España, Italia, México, Brasil, Jamaica, República Dominicana y Estados Unidos), es ayudar a fortalecer los canales directos, buscando maximizar la rentabilidad ofreciendo siempre las mejores experiencias a los huéspedes. Todo esto “con una infraestructura tecnológica ágil, segura y escalable, que nos permita adaptarnos rápidamente a un mercado en constante evolución y con una alta competitividad”, explica Alet. 

Marcel Alet, CIO de Palladium Hotel Group.

Marcel Alet, CIO de Palladium Hotel Group.

Palladium Hotel Group

Tecnología, pilar clave 

La tecnología en el grupo Palladium “es un catalizador estratégico clave”, explica el CIO de la compañía. “No solo para optimizar la eficiencia operativa y mejorar la experiencia digital de nuestros clientes, sino que también impulsa la innovación y nos permite tomar decisiones más precisas y ágiles basadas en datos. A través de la digitalización, la inteligencia artificial y la hiperautomatización, la tecnología nos ayuda a personalizar servicios, incrementar nuestros ingresos, mejorar la sostenibilidad y fortalecer nuestra competitividad en un mercado en constante evolución”. 

Por ello, dentro de la organización, el rol del equipo de TI es el de un socio estratégico para todas las áreas de negocio. “Nuestra función es impulsar la transformación digital, facilitando la integración de soluciones innovadoras y asegurando que la tecnología esté alineada con los objetivos de negocio. Sin duda, el trabajo del equipo de TI es clave en la implementación de las mejores plataformas del mercado, la adopción de la inteligencia artificial y en la automatización, así como en la optimización de los sistemas que permiten una operación más eficiente y ágil en todas las áreas del grupo.” 

En los últimos dos años, la tecnología de la compañía ha evolucionado “a un ritmo frenético”, explica el CIO, impulsada por la necesidad de mayor agilidad, personalización y eficiencia en todos los sectores. Además, la irrupción de la inteligencia artificial generativa de la mano de OpenAI lo ha acelerado todo. Es más, según Alet, “la inteligencia artificial se está convirtiendo en un motor clave para la toma de decisiones estratégicas, la optimización de procesos y la personalización de la experiencia del cliente”. 

La adopción de modelos basados en datos también ha crecido exponencialmente, permitiendo a las empresas operar de manera más predictiva y eficiente. “En nuestro sector, el impacto está siendo significativo, transformado la forma en que interactuamos con los clientes, desde la digitalización del customer journey hasta la optimización de revenue management mediante IA y analítica avanzada. También estamos viendo avances mayúsculos en la automatización de procesos operativos, lo que está permitiendo mejorar la eficiencia y la sostenibilidad en la gestión hotelera”, comenta el CIO. 

Además de consolidar proyectos tan relevantes como los del área de Data&Analytics, con un ecosistema muy sólido basado en las plataformas Snowflake, Talend y Tableau, Marcel Alet destaca dos de los proyectos que han tenido mayor repercusión durante estos últimos años y que lideraron los compañeros de venta directa: el primero es el proyecto de implantación de la plataforma de datos de clientes Adobe CDP, reconocido en los Adobe Experience Awards 2024, que según Alet, “impactó con una mejora del perfilado de cliente y de la calidad del dato con un incremento del 98% en entregabilidad. Se crearon 30 journeys de cliente para comunicación omnicanal con un crecimiento del 158% de las ventas”. 

El segundo proyecto, ganador en los Google Marketing Awards, consiste en la implementación de algoritmos predictivos y audiencias personalizadas para activar campañas en diversas plataformas publicitarias y personalizar los mensajes con creatividades dinámicas, optimizando la inversión global a través de un modelo de Marketing Mix Modelling. En este caso, “se consiguió un crecimiento del 68% de ingresos por tarifas no reembolsables, mejorando las métricas de negocio como el ADR (Average Daily Rate) en un 18% y se consiguió un incremento en reservas haciendo más eficientes los costes”. Ambos proyectos se han desarrollado junto a partners: con Adobe Consulting y con T2O respectivamente.  

La digitalización forma parte intrínseca de los esfuerzos de Palladium para mejorar la experiencia del cliente.

La digitalización forma parte intrínseca de los esfuerzos de Palladium para mejorar la experiencia del cliente.

Palladium Hotel Group

Tecnologías disruptivas 

En la actualidad, la compañía apuesta fuertemente por la implementación de tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial y la analítica avanzada en diversos procesos clave para mejorar la eficiencia operativa, personalizar la experiencia del cliente e incrementar la rentabilidad. “Entre nuestras iniciativas destacan la optimización de la atención al cliente mediante IA, con asistentes virtuales que agilizan la comunicación y mejoran la respuesta a las necesidades de los huéspedes. Además, utilizamos IA para analizar preferencias y ofrecer recomendaciones personalizadas, buscando elevar la experiencia del cliente a un nuevo nivel. También exploramos la generación de contenido con IA para enriquecer la interacción digital y fortalecer la personalización”. Estas iniciativas no solo permiten operar con mayor eficiencia y rentabilidad, sino que también “refuerzan nuestra capacidad de ofrecer una experiencia diferenciadora y de alto valor, alineándonos con las tendencias del sector y consolidando nuestra posición competitiva”, explica Alet. 

En los próximos años, uno de los principales retos de la organización será garantizar la escalabilidad y agilidad tecnológica, asegurando que las soluciones sean flexibles y adaptables a las nuevas tendencias del mercado. La gestión eficiente del dato será clave para optimizar la toma de decisiones y mejorar la personalización de la experiencia del cliente. En ese sentido, según Alet, “aún queda camino por recorrer en términos de gobierno del dato”. 

Otro desafío fundamental es la ciberseguridad, especialmente en un entorno cada vez más digitalizado y con mayores volúmenes de información sensible. A esto se suma la necesidad de un marco sólido de gobierno de la IA, que asegure un uso ético, transparente y eficiente de estas tecnologías dentro de la organización. “La correcta implementación de la inteligencia artificial no solo requerirá de modelos avanzados, sino también estrategias claras para mitigar sesgos, garantizar su supervisión y alinearla con los objetivos del negocio”, explica el CIO. 

En este contexto, la compañía tiene previsto abordar nuevos proyectos de transformación digital enfocados en reforzar la eficiencia operativa, la personalización de la experiencia del cliente y la optimización de nuestros canales digitales. “Uno de los proyectos clave consiste en la evolución de nuestra estrategia de gobierno del dato y la IA, asegurando una gestión estructurada y eficiente de la información, lo que nos permitirá tomar decisiones aún más ágiles y precisas”, comenta Alet. En paralelo, “estamos definiendo un marco sólido de gobierno de la IA para garantizar su uso ético, transparente y alineado con los objetivos estratégicos de la compañía”. 

En definitiva, la organización afronta el futuro cercano con una estrategia clara de innovación y transformación digital, con la visión de consolidar un ecosistema digital ágil, seguro y escalable que les permita seguir siendo competitivos en un mercado en constante evolución. 

]]> <![CDATA[NeMo Retriever Llama 3.2 text embedding and reranking NVIDIA NIM microservices now available in Amazon SageMaker JumpStart]]> https://tsecurity.de/de/2673968/ai-nachrichten/nemo-retriever-llama-32-text-embedding-and-reranking-nvidia-nim-microservices-now-available-in-amazon-sagemaker-jumpstart/ https://tsecurity.de/de/2673968/ai-nachrichten/nemo-retriever-llama-32-text-embedding-and-reranking-nvidia-nim-microservices-now-available-in-amazon-sagemaker-jumpstart/ Tue, 18 Mar 2025 21:04:02 +0100 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de <![CDATA[Nueve métricas clave para el éxito de TI]]> https://tsecurity.de/de/2673193/it-security-nachrichten/nueve-mtricas-clave-para-el-xito-de-ti/ https://tsecurity.de/de/2673193/it-security-nachrichten/nueve-mtricas-clave-para-el-xito-de-ti/ Tue, 18 Mar 2025 15:19:10 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Los líderes de TI se están ahogando en métricas, y muchos se encuentran hasta el cuello de indicadores clave de rendimiento (KPI) en un mar aparentemente sin fondo de herramientas de medición. El resultado es pérdida de tiempo, confusión y, en algunos casos, perspectivas contradictorias.

Hay varias métricas importantes que pueden utilizarse para lograr el éxito de TI, dice Jonathan Nikols, vicepresidente senior de Ventas Empresariales Globales para América en Verizon. “Por nombrar algunas: productos y servicios que se entregan a tiempo y dentro del presupuesto, y el retorno de la inversión (ROI) general de TI”. El enfoque más eficaz para lograr el éxito, añade, es estudiar las métricas en todas las áreas de rendimiento de la adopción. “Las métricas proporcionan un medio para supervisar el progreso”.

Para el CIO que reúne un paquete de análisis que los líderes de la empresa pueden utilizar para conocer el impacto de las tecnologías de la información en las transformaciones y operaciones, el minimalismo de las métricas es clave. Evite el desorden y la confusión para centrarse en un conjunto básico de métricas fundamentales que proporcionen una visión clara de los problemas y desafíos críticos. Aunque se pueden añadir herramientas de análisis adicionales con el tiempo para aumentar e iluminar tendencias importantes, es mejor empezar con unas pocas herramientas básicas.

A continuación, se muestran las métricas fundamentales que destacan por medir con precisión el éxito de las TI y que deberían formar parte del conjunto de herramientas de análisis de todo director de sistemas de información.

1. Retorno de la inversión

Como ha ocurrido durante años, el retorno de la inversión (ROI) sigue siendo la métrica central asociada a la transformación. “La transformación consiste en hacer negocios de manera diferente y generar valor”, afirma Lou DiLorenzo, CIO de EE. UU. y líder del programa CDAO en Deloitte Consulting. Además de proporcionar información sobre el valor, el ROI, cuando se realiza correctamente, pondrá de relieve la propiedad conjunta entre el negocio y las TI que es necesaria para hacer realidad la transformación.

El retorno de la inversión del proyecto nunca debe ser definido por un único director de proyectos de TI que trabaje en el vacío, advierte DiLorenzo. La planificación debe ser siempre un esfuerzo conjunto. En este sentido, los usuarios empresariales son los dueños del numerador —esencialmente la razón por la que se puso en marcha el proyecto de transformación— para aumentar el volumen de ventas, optimizar el margen a través de los precios, etc. El departamento de TI, por su parte, es el dueño del denominador: el coste de entregar el trabajo a tiempo, dentro del presupuesto y con alta calidad.

“Cada parte debe cumplir con su obligación para que el proyecto tenga éxito, y acumular una serie de proyectos exitosos y creadores de valor ayudará a transformar un negocio”, afirma DiLorenzo.

2. Valor empresarial aportado

El valor empresarial aportado está estrechamente relacionado con el retorno de la inversión. “Esta es la métrica más relevante para el negocio y ayuda a justificar la inversión que necesita la organización de TI para impulsar la iniciativa de transformación”, afirma Sameer Bhagwat, vicepresidente y director del Centro de Excelencia de Servicios Gestionados de Aplicaciones de la consultora de TI Capgemini Americas.

Los proyectos específicos de transformación de TI suelen estar vinculados a iniciativas generales de transformación digital de la empresa. Pero el éxito de estos proyectos todavía puede medirse con las métricas tradicionales de los costes del proyecto: plazos de implementación, funcionalidad entregada, etc. “La verdadera medida del éxito se basa en el valor empresarial aportado”, afirma Bhagwat.

Según Bhagwat, la capacidad de vincular directamente la transformación de TI con los beneficios empresariales fomentará una mayor colaboración entre los líderes empresariales y de TI. “También permite una mejor gestión de las iniciativas de transformación, ya que se da prioridad a las iniciativas que aportan un mayor valor al negocio”.

Los beneficios empresariales pueden cuantificarse en tres dimensiones, dice Bhagwat: mejora de los ingresos, reducción de costes o mejora del capital circulante. “Esto permite comparar fácilmente las iniciativas para identificar las que ofrecen los máximos beneficios de transformación”, afirma. “Cuantificar el valor empresarial esperado de una iniciativa de TI obliga a los equipos de TI a comprender mejor las implicaciones y el impacto de la iniciativa de transformación que están implementando”.

3. Tasa de cambio

“La métrica más importante para el éxito de TI es la tasa de cambio”, afirma Nicolás Ávila, director de tecnología para Norteamérica en la empresa de TI y desarrollo de software Globant.

Ávila observa que muchos líderes de TI consideran por defecto el ROI como la métrica más importante porque existe la firme creencia de que un buen ROI es necesario para aprovechar al máximo el gasto en tecnología.

“Eso es clave, pero algo de lo que los líderes no se dan cuenta es de que la velocidad con la que podemos crear cambios no solo nos permite reaccionar más rápido, sino que también ayuda a reducir nuestro miedo al fracaso”, explica. “Fracasar no es tan crítico cuando tu departamento de TI va a cambiar y mejorar rápida y constantemente”.

La métrica de la tasa de cambio ayuda a desestigmatizar el fracaso, y si el fracaso es inevitable, es importante fracasar rápido, aconseja Avila. “La mayoría de las empresas piensan en el fracaso como algo que quieren evitar, pero las organizaciones que cambian rápidamente entienden los fracasos como un paso hacia el éxito”.

Todos los líderes y todos los equipos deberían utilizar la tasa de cambio para determinar la rapidez con la que pueden dar la vuelta a un cambio concreto, recomienda Ávila. “Muchos directivos son medidos por su producción en lugar de por su velocidad de evolución, y eso es un problema en el mundo moderno”, señala. “Hay que tener una buena medida de qué equipos necesitan moverse rápido y qué están logrando realmente”.

Ávila afirma que también es importante comprender que la métrica de la tasa de cambio no solo se aplica al departamento de TI, sino que también informa a los líderes empresariales. “Las empresas deben trabajar codo con codo con su departamento de TI para pivotar rápidamente y maximizar el éxito”, concluye.

4. Éxito en la entrega de aplicaciones

La capacidad de una organización de TI para ofrecer aplicaciones empresariales críticas es una métrica esencial, afirma Song Pang, vicepresidente sénior de ingeniería del proveedor de tecnología de automatización de redes NetBrain Technology. “La mayoría de las aplicaciones modernas están compuestas por muchos servicios distribuidos que trabajan juntos”, señala. “Cada microservicio debe poder entregarse tal y como lo diseñó el arquitecto de la empresa”.

El éxito en la prestación de servicios en relación con el volumen de uso de los mismos es una métrica direccional, afirma Pang. “Esta métrica se vuelve más exitosa a medida que se invierte un esfuerzo cada vez mayor para reducir los problemas antes de que se notifiquen”.

Descubrir los problemas antes de que se noten debería ser un objetivo fundamental de cualquier organización de TI, y comparar su valor mes tras mes determinará si la TI está mejorando en la prestación de servicios.

5. Compromiso del equipo de TI y de negocios

Matt Mead, director de Tecnología de la consultora tecnológica SPR, cree que la participación de los equipos de TI y de negocios es una métrica poderosa para medir el éxito de la transformación. “Sabemos que los equipos experimentan un desarrollo psicológico a través de la formación, la tormenta, la normalización y el rendimiento”, dice. “También sabemos que los equipos técnicos y de negocios conjuntos, normalmente creados para una transformación organizativa, necesitan tiempo para unirse y entrar en ritmo”.

Mead señala que a menudo ve cómo los clientes no dedican el tiempo suficiente para que los cambios transformadores se asienten. En cambio, los líderes de proyectos empresariales y de TI poco comprometidos declaran el éxito y pasan, prematuramente, a la siguiente etapa de transformación.

“La mejor métrica, especialmente durante el primer año de una transformación, es medir el nivel de compromiso de todos los miembros del equipo empresarial y del equipo de TI”, aconseja. “Si el compromiso es alto, tienes la base sobre la que tener éxito”, Mead afirma: “Si el compromiso es bajo, la transformación es defectuosa y es probable que fracase”.

6. Calidad de la experiencia del cliente

Aunque una iniciativa de transformación digital puede incluir diversos objetivos, como una mayor productividad, una mayor cuota de mercado o la optimización de los costes operativos, el éxito se define en última instancia por una sola cosa: cómo se sienten los clientes con respecto a la marca, el producto o el servicio de la empresa, afirma Milind Damle, director de la empresa de servicios tecnológicos Apexon, que da prioridad a lo digital. “Si sus iniciativas de transformación digital no mejoran la calidad de la experiencia del cliente, ¿son realmente significativas para lograr un crecimiento constante de los ingresos?”, pregunta.

Damle señala que numerosos informes a lo largo de los años han descubierto que los clientes anteponen la experiencia al precio a la hora de tomar una decisión de marca. “Esto convierte la experiencia del cliente en la métrica más importante para medir el éxito de cualquier iniciativa de transformación”, afirma.

7. Satisfacción del usuario final

La satisfacción del usuario final ofrece información sobre cómo los servicios de TI se alinean con las expectativas, necesidades y percepciones del usuario. Una alta satisfacción conduce a una mayor confianza en TI, reduce la TI en la sombra, fomenta la colaboración con los líderes empresariales y mejora la retención de los empleados, lo que en última instancia conduce a operaciones más eficientes y eficaces, afirma Chris Karalis, director de la empresa de investigación y asesoramiento tecnológico ISG.

Garantizar la satisfacción del usuario final comienza con encuestas periódicas para recopilar los comentarios de los usuarios. “Estas encuestas deben abordar múltiples facetas de la experiencia informática de un usuario, incluida la satisfacción con los dispositivos tecnológicos, las aplicaciones, la conectividad y el soporte”, aconseja Karalis. Además, las encuestas deben realizarse entre toda la población de usuarios para garantizar que no se pase por alto a nadie.

ISG sugiere realizar encuestas anuales, junto con breves sondeos periódicos de transacciones tras diversas interacciones con los usuarios, como solicitudes de servicio, correcciones de errores y resolución de incidentes, para supervisar continuamente las tendencias de satisfacción. “A continuación, el departamento de TI debe analizar los datos para identificar posibles problemas en la prestación de los servicios de TI y qué grupos de usuarios se ven más afectados”, afirma Karalis. Añade que los responsables de TI deben abordar los puntos débiles con resultados prácticos o los usuarios pueden dejar de aportar información y, a largo plazo, estar más descontentos con los servicios de TI.

La fortaleza de la métrica de satisfacción del usuario final radica en el hecho de que afecta a todas las partes de la organización de TI. “Aunque algunos componentes se enfrentan a los usuarios de forma más directa, todas las áreas de servicio tienen dependencias que afectan a los usuarios de alguna manera”, afirma Karalis. Los resultados de la métrica de satisfacción deben compartirse tanto con los responsables de TI como con los líderes empresariales, y los ejecutivos de nivel C y los responsables de servicios de TI deben desarrollar planes de acción.

8. Índice de deuda técnica

Una deuda técnica excesiva puede dañar fatalmente incluso la iniciativa de transformación más prometedora. Cuando un proyecto se desarrolla y despliega con prisas, la calidad suele resentirse y la empresa debe revisarlo inevitablemente para reparar problemas de compatibilidad, brechas de seguridad, problemas de rendimiento y otros dolores de cabeza que agotan el presupuesto, afirma Shafqat Azim, socio de Estrategia y Soluciones Digitales de la empresa de investigación y asesoramiento tecnológico ISG. Azim cree que la deuda técnica es el mayor inhibidor de la agilidad y la transformación exitosas. “Gestionar activamente la deuda técnica como parte de las operaciones garantiza que una organización pueda transformarse según sea necesario, cuando sea necesario”, afirma.

Azim sugiere utilizar un índice de deuda técnica para medir y hacer un seguimiento del gasto. “A nivel estratégico, la métrica más importante es el porcentaje del presupuesto tecnológico total que se destina a la transformación”, afirma. “Es imprescindible medir el porcentaje del presupuesto tecnológico que se destina a tres áreas: dirigir el negocio, permitir la innovación incremental y permitir la innovación disruptiva”. A nivel táctico, es fundamental medir el rendimiento de la transformación y la velocidad de la transformación, añade.

9. Una combinación de velocidad, calidad y valor

Cuando se combinan, las métricas de velocidad, calidad y valor son esenciales para cualquier organización que esté en proceso de transformación y que busque alejarse de los enfoques tradicionales de gestión de proyectos, afirma Sheldon Monteiro, director de Productos de la consultora digital Publicis Sapient. “Esta métrica no se limita a un rol o nivel específico dentro de una organización de TI”, explica. “Es relevante para todos los involucrados en el proceso de desarrollo de productos”.

Las métricas de velocidad, calidad y valor representan un cambio con respecto a las métricas tradicionales de gestión de proyectos centradas en el tiempo, el alcance y el coste. “La velocidad garantiza la capacidad de responder rápidamente al cambio, la calidad garantiza que los cambios se realicen sin comprometer la integridad de los sistemas y el valor garantiza que los cambios contribuyan de manera significativa tanto a los clientes como al negocio”, afirma Monteiro. “Este enfoque holístico alinea las prácticas de TI con las demandas de un panorama en continua evolución”.

Centrarse en la velocidad, la calidad y el valor proporciona una comprensión más matizada de la adaptabilidad y la eficacia de una organización. “Centrarse en la velocidad, la calidad y el valor proporciona información sobre la capacidad de una organización para adaptarse al cambio continuo”, afirma Monteiro. “Mide la rapidez con la que las ideas pueden transformarse en resultados tangibles, al tiempo que garantiza la calidad y aporta valor a los clientes y a la empresa”.

La mejor manera de aplicar esta métrica es midiendo todo el recorrido, empezando por la generación de ideas, dice Monteiro. “Esto implica comprender la rapidez con la que las ideas se prueban a través de experimentos, se incorporan a un software en funcionamiento y, finalmente, se entregan como funciones a los clientes”. El sistema debe desarrollarse para arrojar luz sobre cada etapa del recorrido, haciéndolo visible y medible en toda la organización. “La implementación de estas métricas permite a la organización convertirse en una organización ‘datista’, midiendo no solo el éxito del producto, sino también instrumentando y mejorando el trabajo en sí”.

]]> <![CDATA[HPR4337: Open Web UI]]> https://tsecurity.de/de/2672157/podcasts/hpr4337-open-web-ui/ https://tsecurity.de/de/2672157/podcasts/hpr4337-open-web-ui/ Tue, 18 Mar 2025 01:03:13 +0100 🎥 Podcasts tsecurity.de This show has been flagged as Explicit by the host.

OpenWebUI notes ...

Open WebUI installer: https://github.com/freeload101/SCRIPTS/blob/master/Bash/OpenWebUI_Fast.bash

Older Professor synapse prompt you can use: https://raw.githubusercontent.com/freeload101/SCRIPTS/refs/heads/master/Prof%20Synapse%20Old.txt

Fabric prompts you can import into openwebui !!! ( https://github.com/danielmiessler/fabric/tree/main/patterns ) https://github.com/freeload101/SCRIPTS/blob/master/MISC/Fabric_Prompts_Open_WebUI_OpenWebUI_20241112.json

Example AT windows task startup script to make it start and not die on boot https://github.com/freeload101/SCRIPTS/blob/master/MISC/StartKokoro.xml

Open WebUI RAG fail sause ... https://youtu.be/CfnLrTcnPtY

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psyfighter2:latest                                     c1b3d5e5be73    7.9 GB    2 months ago

CognitiveComputations/dolphin-llama3.1:latest          ed9503dedda9    4.7 GB    2 months ago



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  • Use a Fast Embedding Model (instead of OpenAI's Ada-002)
  • EMBEDDING_MODEL=all-MiniLM-L6-v2 # Faster and lightweight . Optimize the Vector Database VECTOR_DB_TYPE=chroma CHROMA_DB_IMPL=hnsw # Faster search CHROMA_DB_PATH=/root/open-webui/backend/data/vector_db. Optimize Backend Performance # Increase Uvicorn worker count (improves concurrency) UVICORN_WORKERS=4
  • Increase FastAPI request timeout (prevents RAG failures)
  • FASTAPI_TIMEOUT=60
  • Optimize database connection pool (for better query performance)
  • SQLALCHEMY_POOL_SIZE=10
  • So probably the first thing to do is increase the top K value in admin -> settings -> documents, or you could try the new "full context mode" for rag documents. You may also need to increase the context size on the model, but it will make it slower, so you probably don't want to do that unless you start seeing the "truncating input" warnings.
  • @JamesK
  • So probably the first thing to do is increase the top K value in admin -> settings -> documents, or you could try the new "full context mode" for rag documents. You may also need to increase the context size on the model, but it will make it slower, so you probably don't want to do that unless you start seeing the "truncating input" warnings.
  • M]
  • JamesK:  Ah, I see. The rag didn't work great for you in this prompt. There are three hits and the first two are duplicates, so there isn't much data for the model to work with
  • [9:12 PM] JamesK:  context section
  • I see a message warning that you are using the default 2048 context length, but not the message saying you've hit that limit (from my logs the warning looks like
  • level=WARN source=runner.go:126 msg="truncating input prompt" limit=32768 prompt=33434 numKeep=5
  • [6:06 AM] JamesK:  If you set the env var OLLAMA_DEBUG=1 before running ollama serve it will dump the full prompt being sent to the model, that should let you confirm what the rag has put in the prompt
  • JamesK: Watch the console output from ollama and check for warnings about overflowing the context. If you have the default 2k context you may need to increase it until the warnings go away
  • [8:58 PM] JamesK:  But also, if you're using the default rag, it chunks the input into small fragments, then matches the fragments against your prompt and only inserts a few fragments into the context, not the entire document. So it's easily possible for the information you want to not be present.


Auto updates 

echo '0,12 */4 * * * docker run --rm --volume /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock containrrr/watchtower --run-once open-webui' >> /etc/crontab

Search

red note for API keys 


  1. Go to Google Developers, use Programmable Search Engine , and log on or create account.
  2. Go to control panel and click Add button
  3. Enter a search engine name, set the other properties to suit your needs, verify you're not a robot and click Create button.
  4. Generate API key and get the Search engine ID . (Available after the engine is created)
  5. With API key and Search engine ID , open Open WebUI Admin panel and click Settings tab, and then click Web Search
  6. Enable Web search and Set Web Search Engine to google_pse
  7. Fill Google PSE API Key with the API key and Google PSE Engine Id (# 4)
  8. Click Save

Note ​

You have to enable Web search in the prompt field, using plus ( + ) button. Search the web ;-)


Kokoro / Open Webui 

https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html

https://github.com/remsky/Kokoro-FastAPI?tab=readme-ov-file 

apt update

apt upgrade

curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg   && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list |     sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' |     sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

sed -i -e '/experimental/ s/^#//g' /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

apt install docker.io -y

docker run --gpus all -p 8880:8880 ghcr.io/remsky/kokoro-fastapi-gpu:v0.2.2


http://localhost:8880/v1

af_bella

Import fabric prompts

https://raw.githubusercontent.com/freeload101/Python/46317dee34ebb83b01c800ce70b0506352ae2f3c/Fabric_Prompts_Open_WebUI_OpenWebUI.py



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]]> <![CDATA[Caja Rural de Navarra asienta las bases de su digitalización con un equilibrio perfecto entre lo digital y lo humano]]> https://tsecurity.de/de/2648829/it-security-nachrichten/caja-rural-de-navarra-asienta-las-bases-de-su-digitalizacin-con-un-equilibrio-perfecto-entre-lo-digital-y-lo-humano/ https://tsecurity.de/de/2648829/it-security-nachrichten/caja-rural-de-navarra-asienta-las-bases-de-su-digitalizacin-con-un-equilibrio-perfecto-entre-lo-digital-y-lo-humano/ Wed, 05 Mar 2025 09:49:00 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El sector financiero lleva años inmerso en un proceso de transformación digital con el objetivo de adaptarse a las necesidades de clientes cada vez más exigentes. La digitalización del sector ha permitido a las entidades financieras expandir su alcance y diversificar sus servicios, revolucionando la forma en la que los clientes se comunican con su banco. Según un informe del Banco Mundial y el Fondo Monetario Internacional (FMI), desarrollos tecnológicos como la inteligencia artificial (IA) o las aplicaciones móviles están proporcionando nuevas soluciones que buscan aumentar la eficiencia, la accesibilidad y la seguridad de los servicios financieros. 

Este es el caso de Caja Rural de Navarra, una entidad financiera fundada en el año 1910 que lleva años avanzando en esa evolución digital. Con 255 oficinas repartidas por toda España (139 en Navarra, 38 en Gipuzkoa, 35 en Bizkaia, 18 en Araba-Álava, 24 en La Rioja y una en Madrid) y una base de clientes que supera los 600.000, la organización se encuentra, según Sergio Taboada, director de Organización y Sistemas de Caja Rural de Navarra, en una fase muy activa y madura. “Hemos pasado de ser una entidad tradicionalmente enfocada sólo en la atención presencial, a una que combina lo mejor de ambos mundos: la cercanía y el trato personalizado, con la agilidad y la eficiencia que ofrecen los canales digitales”, explica. 

Para Taboada, el concepto de transformación digital “está sobreutilizado y muchas veces sin un significado muy claro y concreto. Por eso nos gusta más hablar de evolución, ya que es un cambio progresivo y continuo, basado no solo en tecnología, sino en el acompañamiento y formación de los empleados y los clientes, la mejora de procesos o la adaptación a nuevas formas de trabajo”. Así, en este nuevo escenario, los clientes de la entidad pueden realizar la mayoría de las operaciones a través de la banca digital, pero siempre con la opción de contar con el apoyo de las oficinas si lo necesitan. “Estamos en un momento en el que la tecnología ya no es un complemento, es un pilar fundamental de nuestra estrategia. Eso sí, creemos que lo digital y lo humano pueden y deben ir de la mano. Y es lo que consideramos que nos diferencia de otras entidades financieras”. 

Uno de los principales desafíos que se ha encontrado la entidad en este viaje ha sido encontrar un equilibrio entre innovación y seguridad, algo fundamental en el sector bancario. “La seguridad no es algo negociable en la implantación de nuestros sistemas, aunque muchas veces vaya en contra de ofrecer una experiencia fluida al cliente”, explica el director de Organización y Sistemas y reciente ganador del premio CIO del año 2024 en Navarra.  

El segundo de los retos ha sido el cambio cultural, tanto interno como externo. “Internamente, ha sido crucial formar y concienciar a todos nuestros compañeros sobre la importancia de la digitalización y cómo esta puede mejorar su trabajo diario. Es una labor constante y que hay que seguir realizándola en el día a día. Externamente, hemos tenido que acompañar a nuestros clientes, especialmente a aquellos menos familiarizados con lo digital, en este proceso de cambio”. Así, por ejemplo, desde hace varios años, la entidad imparte numerosos talleres dirigidos a personas mayores sobre banca digital, cajeros y sobre el uso del smartphone. “Ya hemos formado a más de 3.500 personas y hemos realizado casi 200 talleres en distintas localidades de La Rioja, País Vasco y Navarra”, afirma Taboada. 

Una “enorme” evolución  

En los últimos años, según el director de Organización y Sistemas, la compañía ha dado un “salto enorme” en cuanto al desarrollo e implementación de tecnología. “Yo llegué a Caja Rural de Navarra hace 10 años, y nuestra tecnología estaba muy orientada a procesos internos y la banca online era incipiente para nuestros clientes”. Actualmente, “gracias a un gran equipo, al esfuerzo de todos los compañeros y compañeras, y al gran trabajo de Rural Servicios Informáticos (nuestro principal partner tecnológico), contamos con una tecnología que nos permite ofrecer servicios digitales avanzados, como banca móvil, firma digital, pagos instantáneos o gestión de inversiones online”. Además, la entidad ha incorporado herramientas de análisis de datos para mejorar la toma de decisiones y la personalización de servicios. 

En la actualidad, los pilares tecnológicos en los que se sustenta la organización están conformados por tres grandes bloques: “Una infraestructura robusta con Rural Servicios Informáticos que nos permite escalar y ser muy flexibles, sistemas de ciberseguridad avanzados, algo fundamental para proteger la información y tener la confianza de nuestros clientes, y plataformas de datos que nos ayudan a entender mejor a nuestros clientes y poder ofrecerles una experiencia personalizada”. 

Nueva banca digital 

Uno de los hitos más importantes de esta evolución digital de la compañía ha sido el lanzamiento de la nueva banca digital Ruralvía en 2022-2023. Para ello, explica Taboada, “rediseñamos por completo la experiencia del usuario, haciendo que sea más intuitiva, rápida y segura. Además, hemos incorporado nuevas funcionalidades que nos demandaban los clientes como la posibilidad de gestionar inversiones, configurar notificaciones personalizadas o solicitud de casi cualquier producto”. Ahora, la entidad se centra en mejorar los canales digitales para las empresas, un segmento fundamental ya que más de 40.000 empresas trabajan activamente con su banca digital. 

Los resultados de este lanzamiento, según confirma el director de Organización y Sistemas, han sido muy positivos. Aunque hay distintos criterios para medirlo, actualmente cuentan con aproximadamente un 60% o 70% de clientes digitales activos. “En estos tres años, hemos incrementado en más de un 40% el uso de nuestra banca digital y, en general, todos los clientes nos transmiten que hemos mejorado sensiblemente”.  Pero esto no es todo. También han notado un aumento en la contratación de productos a través de la app y una reducción de las visitas a las oficinas para realizar operaciones sencillas.  

Sergio Taboada, director de Organización y Sistemas de Caja Rural de Navarra.

Sergio Taboada, director de Organización y Sistemas de Caja Rural de Navarra.

Caja Rural de Navarra

Apuesta por tecnologías disruptivas 

Tecnologías como la IA están siendo una parte muy importante de la estrategia de Caja Rural de Navarra. “En la actualidad no es nuestro foco principal, pero todas las organizaciones estamos probando y explorando las múltiples opciones y casos de uso que nos proporcionan estas herramientas”, explica Sergio Taboada. Concretamente, lo están utilizando para procesos internos, en temas como detección de fraude (que está permitiendo reducir muchísimo los incidentes que sufren los clientes), modelos predictivos (para mejorar la oferta de productos) o gestión de documentación interna (para ganar eficiencia en el trabajo diario de los compañeros). “Tenemos claro que, a corto plazo, vamos a acotar mejor los casos de uso y adecuarlos e integrarlos en nuestros sistemas y en nuestro día a día”. 

Otra de las tecnologías que la compañía lleva años implantando y explotando activamente es la automatización de procesos mediante RPA (Robotic Process Automation) que, ahora, de la mano de la IA, “lo estamos llevando al siguiente nivel. Son proyectos que tienen un retorno de inversión muy claro en términos de eficiencia”, afirma el director de Organización y Sistemas. También destaca todos los esfuerzos que están llevando a cabo en materia de seguridad y comunicaciones. Un ejemplo muy claro es SD-WAN (Software-Defined Wide Area Network), una línea de trabajo en la que evolucionar a través de la tecnología, ganando flexibilidad, seguridad y capacidades de integración. 

Si hablamos de futuro, el director de Organización y Sistemas afirma afrontarlo “con ilusión y determinación. Nos enfocamos en ofrecer un servicio de calidad, cercano y adaptado a las necesidades del cliente digital, sin perder nuestra esencia como sociedad cooperativa de crédito”. En definitiva, “queremos seguir mejorando la experiencia de nuestros clientes, pero siempre desde la cercanía y la confianza que nos caracterizan como entidad. En esto somos muy insistentes”. 

]]> <![CDATA[Las nuevas alertas de vencimiento de licencias te ayudan a evitar brechas en la protección]]> https://tsecurity.de/de/2640416/it-security-nachrichten/las-nuevas-alertas-de-vencimiento-de-licencias-te-ayudan-a-evitar-brechas-en-la-proteccin/ https://tsecurity.de/de/2640416/it-security-nachrichten/las-nuevas-alertas-de-vencimiento-de-licencias-te-ayudan-a-evitar-brechas-en-la-proteccin/ Fri, 28 Feb 2025 11:18:47 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de <![CDATA[MasOrange acelera su transformación digital avivada por la IA mediante una alianza con Google Cloud]]> https://tsecurity.de/de/2640234/it-security-nachrichten/masorange-acelera-su-transformacin-digital-avivada-por-la-ia-mediante-una-alianza-con-google-cloud/ https://tsecurity.de/de/2640234/it-security-nachrichten/masorange-acelera-su-transformacin-digital-avivada-por-la-ia-mediante-una-alianza-con-google-cloud/ Fri, 28 Feb 2025 09:32:39 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

A las puertas de la celebración de una nueva edición del Mobile World Congress (MWC), MasOrange anuncia una nueva alianza estratégica. El mayor proveedor de telecomunicaciones en España por número de clientes une fuerzas con Google Cloud con vistas a acelerar su transformación digital y posicionarse en el mercado como referente para particulares y empresas apoyadas por el uso de la inteligencia artificial (IA).

En virtud de la colaboración, MasOrange aprovechará las tecnologías más vanguardistas en torno a la IA, la infraestructura y las capacidades de análisis de datos de Google Cloud para mejorar la experiencia de sus clientes, así como para optimizar las operaciones y procesos e impulsar la innovación en todo el negocio. Este avanzado entorno tecnológico brindará a los empleados de MasOrange la oportunidad de trabajar en innovadoras aplicaciones de IA, al mismo tiempo que impulsa la capacidad de la empresa para atraer profesionales cualificados.

Además, acelerará la innovación en casos de uso sobre sus redes, como la gestión y prevención de incidentes en beneficio del servicio ofrecido a sus clientes. También se impulsará la eficiencia a través de la automatización y aprovechará todo el potencial que proporcionan los activos de datos para aplicaciones de IA predictiva.

En el marco del anuncio, Ravin Dhalani, CIO de MasOrange, se ha pronunciado: “Nuestra asociación con Google Cloud es un facilitador clave de nuestra visión estratégica”. “El liderazgo de Google Cloud en IA, junto con su infraestructura robusta y escalable, nos proporciona la base perfecta para seguir revolucionando la experiencia de nuestros clientes. Al aprovechar el poder de la IA, ofreceremos servicios personalizados, optimizaremos nuestras operaciones y desarrollaremos soluciones innovadoras que redefinirán la industria. Esta colaboración también asegura nuestra permanencia a la vanguardia de la innovación tecnológica, convirtiendo a MasOrange en un lugar atractivo para que personas con talento contribuyan al futuro de las telecomunicaciones”.

De la experiencia del cliente al impulso de la excelencia operativa: así se benefician de la IA

En cuanto a la mejora de las operaciones con clientes, actualmente, MasOrange ya aprovecha la infraestructura de IA de Google Cloud a partir de los modelos de IA Vertex y Gemini para interactuar de forma personalizada con los usuarios. Así, gracias a los más de 150 modelos de aprendizaje automático en producción y al impulso de más de 600 campañas personalizadas simultáneas, la satisfacción de los clientes ha mejorado “significativamente”. Ahora, con la nueva alianza mejorará aún más la plataforma interna Advanced Analytics (AA) de MasOrange, una solución nativa en la nube basada en Google Cloud, que gestiona todo el ciclo de vida del aprendizaje automático.

En cuanto a seguir mejorando la satisfacción de los clientes con sus servicios de conectividad, el proyecto tiene como objetivo la detección temprana y proactiva de anomalías tanto en el acceso radio como en la red troncal, lo que reduce el volumen de incidencias que requieren acción manual. Esto se traduce en una comunicación más rápida de los problemas y un mejor tiempo medio de reparación y menos interrupciones.

Más allá de mejorar la experiencia del cliente y los servicios, Google Cloud impulsará también la excelencia operativa en MasOrange. Los procesos internos también se gestionarán a través de la automatización impulsada por IA, lo que permitirá a la operadora reducir costes y mejorar su eficiencia. Un componente clave en ello será aprovechar los datos unificados dentro de BigQuery para optimizar las operaciones y potenciar la asistencia de los agentes a través de la IA generativa.

Una base de datos unificada para la innovación

Finalmente, un aspecto muy importante de la alianza que hoy se anuncia es la consolidación de la infraestructura TI de MasOrange en Google Cloud. Tras la unión entre MasMovil y Orange, esto constituye un aspecto especialmente relevante, ya que esta operación concentró multitud de sistemas de la información distintos.

Al agrupar la información en la nube, MasOrange creará un entorno de datos unificado. Esta plataforma de datos unificada, impulsada por servicios como Google Kubernetes Engine (GKE), Firestore, Cloud SQL, Apigee y Security Operations Enterprise Plus, será fundamental para implementar modelos avanzados de IA. De esta forma, la telco obtendrá una comprensión más profunda de las necesidades de los clientes y avanzará así hacia la optimización del rendimiento de la red y, en última instancia, la aceleración de la innovación impulsada por la IA.

]]> <![CDATA[‘Living heart project’: una historia de innovación y resiliencia frente al diagnóstico conmovedor de un hijo]]> https://tsecurity.de/de/2635690/it-security-nachrichten/living-heart-project-una-historia-de-innovacin-y-resiliencia-frente-al-diagnstico-conmovedor-de-un-hijo/ https://tsecurity.de/de/2635690/it-security-nachrichten/living-heart-project-una-historia-de-innovacin-y-resiliencia-frente-al-diagnstico-conmovedor-de-un-hijo/ Wed, 26 Feb 2025 09:48:47 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El refranero español es sabio. Quien tiene voluntad, tiene la fuerza. Un viejo proverbio que Steven Levine, director sénior de Human Virtual Modelling en Dassault Systèmes, encarna a la perfección. La suya es una historia de determinación, innovación y resiliencia parental. Él mismo relata en primera persona para CIO España cómo surge el proyecto Living heart que capitanea al frente de la tecnológica: del diagnóstico conmovedor de un hijo a la puesta de la tecnología al servicio del personal sanitario.

“Cuando recibes un diagnóstico complejo para un hijo, lo más difícil de afrontar es la incertidumbre. No saber con certeza qué pasará ni tener respuestas claras es lo que más angustia produce”, asegura un Levine estremecido. “Recuerdo sentirme frustrado porque, los médicos, a pesar de su enorme experiencia y dedicación, manejaban diferentes hipótesis al carecer de una forma precisa de visualizar cómo su corazón funcionaba y cómo respondería a un tratamiento”.

Diez años atrás, rememora el ejecutivo, dirigía la estrategia de la división de Simulación en Dassault Systèmes. “Durante décadas, en la industria aeroespacial y automotriz habíamos empleado simulaciones virtuales para diseñar y probar productos antes de fabricarlos. Me pregunté entonces: ¿Por qué no podemos hacer lo mismo con el cuerpo humano?”. Así fue alumbrado Heart living project. “El primer paso que di [en el marco del proyecto] me llevó a contactar con expertos en diversas disciplinas, desde especialistas en tejidos o hematología hasta cardiólogos, pero entonces recaí en que la información estaba muy fragmentada”, confiesa.

Apoyándose en la solución SIMULIA y la plataforma 3DEXPERIENCE, comenta Levine, lograron unificar dicha información – tanto registros e imágenes médicas, como resonancias magnéticas o tomografías computarizadas- y desarrollar la primera simulación 3D de un corazón completo latiendo, capaz de replicar su comportamiento fisiológico con un nivel de precisión sin precedentes. A diferencia de las imágenes médicas convencionales, insiste, “nuestro modelo no es una representación estática: el corazón palpita, la sangre circula y el sistema eléctrico responde de manera dinámica, reflejando fielmente la realidad del órgano en acción”.

Gracias a este avance de carácter tecnológico los médicos pueden hoy en día ensayar diferentes estrategias antes de operar, reduciendo riesgos y mejorando la toma de decisiones. Además, en el ámbito de la investigación, el modelo del Living heart ha acelerado el desarrollo de dispositivos médicos, reduciendo la necesidad de pruebas en animales y acortando los tiempos de aprobación de tratamientos por parte de reguladores como la FDA. 

“La convicción personal de ayudar a mi hija y a otras personas como ella, unida a la disponibilidad de esta poderosa tecnología de simulación, está transformando hoy la medicina”. Sin embargo, su ambición no permanece inamovible; y es que el ejecutivo asegura estar ampliando el concepto a otros órganos como los pulmones, el cerebro y el hígado con el propósito de construir un gemelo virtual del cuerpo humano completo. 

Aterrizando un concepto de tintes futuristas

Aunque la tecnología de gemelos virtuales parece propia de la ciencia ficción, lo cierto es que estas representaciones en 3D de la realidad están más que consagradas en industrias como la aeronáutica o la automoción. En el ámbito de la medicina, sin embargo, hasta hace poco tiempo se seguía dependiendo en gran medida de imágenes estáticas en 2D y de pruebas ensayo-error; “pensé que eso tenía que cambiar”, defiende Levine. “Comenzamos con el corazón porque es un órgano increíblemente complejo, pero a la vez sigue reglas biomecánicas y eléctricas que pueden modelarse con precisión. Lo que conseguimos con el Living heart project fue crear una representación digital que no solo se ve como un corazón real, sino que también se comporta como tal”.

Para ello, sostiene, aplicaron directamente las leyes de la física, la química y la biología. Así, a diferencia de los modelos tradicionales de inteligencia artificial (IA), que se basan en el análisis de grandes volúmenes de datos para hacer predicciones, su enfoque se basa en la ciencia, a la que se añade la observación clínica para completar lo que aún no entienden. “Sabemos cómo se propaga la electricidad a través del músculo cardíaco, cómo se contrae y cómo interactúan sus distintos componentes. En lugar de depender exclusivamente de datos históricos, construimos el modelo a partir de este conocimiento y lo adaptamos con IA, siendo así capaces de procesar el amplio abanico de variables, logrando una fusión única entre ciencia y tecnología”. 

Esto, no obstante, fue solo el comienzo, “nos dimos cuenta de que podíamos aplicar el mismo enfoque a otros órganos y sistemas del cuerpo”. En este sentido, al ejecutivo le “entusiasma” imaginar un futuro en el que cada persona tenga su propio gemelo virtual: un modelo vivo que refleje su salud en tiempo real y permita prever riesgos antes de que aparezcan. “No se trata solo de tratar enfermedades, sino de prevenirlas antes de que se conviertan en un problema”. “Creo que estamos en un punto de inflexión en la medicina, y el hecho de que más de 150 instituciones, desde hospitales hasta agencias reguladoras, estén colaborando con nosotros, demuestra que este no es un concepto futurista, sino una realidad que está transformando la forma en que cuidamos nuestra salud”, apunta.

“Desde la introducción de la radiografía hasta la secuenciación del ADN, cada salto tecnológico ha permitido entender mejor el cuerpo humano. Vivimos un momento clave en el que tecnologías como los gemelos virtuales, la IA y la computación avanzada están revolucionando la manera en que diagnosticamos, tratamos y prevenimos”

Beneficios incontestables del uso de gemelos digitales

Sin lugar a dudas, advierte Levine, el mayor beneficio del empleo de gemelos digitales en el ámbito médico radica en que “nos permite pasar de una medicina basada en la observación y el ensayo-error a una medicina predictiva y personalizada”. Según el portavoz, en la actualidad, desarrollar un medicamento o tratamiento es un proceso extremadamente costoso, con una tasa de éxito inferior al 20%, lo que implica que más del 80% de los ensayos clínicos fracasan. “Se estima que dos tercios de todos los tratamientos administrados a pacientes son ineficaces. Ninguna otra industria podría mantener una tasa de éxito tan baja”, dice.

Ahora, sin embargo, con un gemelo digital los médicos pueden simular cómo reaccionará un paciente ante un tratamiento, ensayar una cirugía antes de realizarla o incluso prever la evolución de una enfermedad sin necesidad de intervenir directamente en el cuerpo real. “Esto no solo mejora los resultados clínicos, sino que también reduce riesgos y costes, tanto para los hospitales como para los pacientes”. 

Gracias a esta capacidad, los gemelos virtuales están redefiniendo la forma en que se desarrollan nuevos tratamientos: permiten sustituir muchas pruebas en animales y acelerar ensayos clínicos utilizando datos sintéticos, por lo que los medicamentos pueden llegar antes al mercado y ajustarse con precisión a una población objetivo, que incluso podría ser un individuo específico. También abre la puerta a una atención más equitativa, porque ayuda a comprender mejor cómo afectan las enfermedades a diferentes poblaciones, importante en áreas donde históricamente ha habido menos representación en la investigación médica. 

Retos y lecciones aprendidas

“Si nos centramos en reformar la práctica médica actual, el mayor reto es la integración de datos”. Para que un gemelo virtual funcione con precisión, necesita información detallada y actualizada sobre el paciente. Sin embargo, a la hora de poner en marcha esta iniciativa se encontraron con barreras como la fragmentación de los datos médicos, la falta de estandarización y las regulaciones sobre privacidad. En muchos casos, los hospitales o centros de investigación trabajan con sistemas cerrados que no comparten información fácilmente, lo que dificulta aprovechar el conocimiento colectivo y crear modelos verdaderamente personalizados y dinámicos. 

Otro desafío importante, comenta, es la validación y la adopción por parte de la comunidad médica. Aunque la tecnología ha demostrado su eficacia en múltiples casos, en medicina todo cambio requiere evidencia científica sólida y aceptación regulatoria. “Estamos trabajando con organismos como la FDA para establecer estándares y protocolos que permitan que los ensayos clínicos virtuales sean reconocidos al mismo nivel que los tradicionales. A medida que avancemos en esta dirección, veremos una adopción más amplia y un impacto aún mayor en la atención sanitaria. Hemos logrado grandes avances y ahora estamos viendo cómo el proceso se acelera rápidamente”. 

Una aneurisma cerebral identificada en el marco del proyecto Living heart project de Dassault Systèmes.

Un aneurisma cerebral identificado en el marco del proyecto Living heart project de Dassault Systèmes.


Dassault Systèmes

Al ser preguntado sobre las lecciones aprendidas en el desarrollo e integración de esta tecnología en casos de uso reales, Levine se pronuncia. “Lo primero que aprendí es que la tecnología, por sí sola, no es suficiente. Podemos desarrollar modelos increíblemente precisos, pero si no logramos que los médicos confíen en ellos y los integren en su práctica diaria, su impacto será limitado”. La clave para abordarlo ha sido la colaboración: trabajar codo con codo con cirujanos, investigadores y reguladores para garantizar que los gemelos virtuales no solo sean innovadores, sino también prácticos y accesibles en entornos reales. “Es emocionante ver cómo, una vez que los médicos experimentan con esta tecnología, la adopción se acelera porque se dan cuenta de su potencial”. 

Siguiendo esta estela también reconoce haber aprendido que, “aunque partimos del modelado del corazón, esta tecnología tiene aplicaciones mucho más amplias de las que imaginamos al principio. Hoy estamos viendo cómo puede transformar el desarrollo de fármacos, la medicina personalizada e incluso la gestión preventiva de la salud. Pero cada nuevo avance trae consigo nuevos retos: integrar datos de diferentes fuentes, mejorar la precisión predictiva de los modelos y garantizar que estas herramientas sean accesibles para más personas. La medicina está cambiando rápidamente, y los gemelos virtuales están en el centro de esa transformación”. 

Cerrando la brecha de la atención sanitaria

Uno de los mayores problemas en la atención sanitaria es que muchos tratamientos y dispositivos médicos han sido diseñados y probados mayoritariamente en poblaciones muy específicas, principalmente hombres blancos. Esto deja enormes vacíos en el conocimiento sobre cómo responden diferentes grupos étnicos, mujeres y niños a ciertas terapias. A juicio de Levine, “los gemelos virtuales pueden cambiar esta realidad porque nos permiten modelar la diversidad humana con un nivel de detalle sin precedentes. En lugar de depender únicamente de datos poblacionales limitados, podemos personalizar simulaciones para reflejar mejor las diferencias biológicas y fisiológicas entre distintos grupos”. 

Sirven de ejemplo las enfermedades cardiovasculares en mujeres. Históricamente, los síntomas y los tratamientos se han basado en estudios realizados en hombres, lo que ha llevado a diagnósticos tardíos y a terapias menos efectivas para ellas. “Con Living heart podemos construir modelos específicos para estudiar cómo afectan los tratamientos a diferentes géneros y adaptar las soluciones médicas en consecuencia. Lo mismo ocurre con poblaciones pediátricas, donde la falta de datos ha hecho que muchas veces los tratamientos sean una extrapolación de estudios en adultos. Ahora, podemos simular cómo un corazón infantil responderá a una intervención y mejorar las opciones terapéuticas con mayor precisión”. 

Además, los gemelos virtuales pueden ayudar a reducir la desigualdad en la investigación médica al proporcionar herramientas que no dependen de grandes ensayos clínicos tradicionales. “Al generar datos sintéticos y modelos basados en simulaciones, podemos incluir representaciones de pacientes de distintos orígenes, incluso en regiones donde históricamente ha habido poca participación en estudios clínicos. Esto no solo hace que la medicina sea más equitativa, sino que también mejora los resultados de salud para todos, porque un sistema basado en datos más diversos es un sistema más preciso y eficiente”, concluye. 

]]> <![CDATA[El plan de transformación digital del Gobierno de Navarra: de la gestión de datos a la capacitación]]> https://tsecurity.de/de/2633796/it-security-nachrichten/el-plan-de-transformacin-digital-del-gobierno-de-navarra-de-la-gestin-de-datos-a-la-capacitacin/ https://tsecurity.de/de/2633796/it-security-nachrichten/el-plan-de-transformacin-digital-del-gobierno-de-navarra-de-la-gestin-de-datos-a-la-capacitacin/ Tue, 25 Feb 2025 13:19:06 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

En el marco de su plan de transformación digital, el Gobierno de Navarra buscaba una solución integral para gestionar sus datos de manera eficiente y segura. Así, de la mano de Telefónica Tech, el Ejecutivo implantó IBM Cloud Pak for Data, creando un hub de datos que centraliza las fuentes de datos, simplificando su acceso y garantizando su gobernanza. Esta plataforma, explican desde la telco en su papel de integrador, permite el desarrollo de aplicaciones de analítica avanzada e inteligencia artificial, mejorando la toma de decisiones en el sector público.

El objetivo no era otro que implementar una herramienta de gobernanza de datos centralizada que permitiera al Gobierno de Navarra integrar, gestionar y acceder a los datos de forma segura y eficiente. Con la solución proporcionada por Telefónica Tech, se buscaba simplificar los procesos de integración, transformación y análisis de datos, cumpliendo con los principios FAIR para asegurar la localización, acceso y uso adecuado de los datos. Además, se estableció un marco normativo robusto para la seguridad y confidencialidad de los mismos.

La implantación de este data hub ha permitido al Gobierno navarro gestionar los datos de forma centralizada y simplificada, facilitando la creación de proyectos basados en analítica avanzada. La solución ha mejorado la accesibilidad a los datos, proporcionando autonomía a los usuarios dentro de un marco seguro de gobernanza. Asimismo, la plataforma también ha habilitado la creación de un espacio de datos único, facilitando el acceso y compartición de información en toda la administración pública, lo que impulsa la colaboración y la eficiencia.

Impulso de competencias digitales

Al abrigo de la hoja de ruta de digitalización, el Gobierno de Navarra, a través del departamento de Universidad, Innovación y Transformación Digital, ha suscrito un convenio de colaboración junto a otras seis Comunidades para compartir recursos formativos y tecnológicos con el objetivo de fomentar el desarrollo de competencias digitales en la ciudadanía.

Este acuerdo, que busca reforzar la capacitación digital en la sociedad y avanzar hacia una transformación digital inclusiva y equitativa, permitirá a las distintas administraciones autonómicas compartir contenidos facilitando así el acceso de la ciudadanía a herramientas que contribuyan a su desarrollo personal y profesional en el ámbito digital.

Entre las iniciativas de colaboración incluidas en el documento se encuentran el autodiagnóstico de competencias digitales mediante plataformas que permitan a la ciudadanía evaluar su nivel de conocimiento; herramientas para la formación en competencias digitales, con acceso a cursos online y presenciales adaptados a diferentes niveles y necesidades; criterios de certificación de competencias digitales basados en estándares europeos como el marco DigComp; e iniciativas de divulgación y sensibilización, enfocadas en promover la cultura digital y reducir la brecha digital.

]]> <![CDATA[Bosch impulsa ‘6G Smart’ para mejorar la inspección visual de sus líneas de producción]]> https://tsecurity.de/de/2625935/it-security-nachrichten/bosch-impulsa-6g-smart-para-mejorar-la-inspeccin-visual-de-sus-lneas-de-produccin/ https://tsecurity.de/de/2625935/it-security-nachrichten/bosch-impulsa-6g-smart-para-mejorar-la-inspeccin-visual-de-sus-lneas-de-produccin/ Fri, 21 Feb 2025 08:33:19 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El sector industrial continúa desplegando casos de uso donde la tecnología sirve de palanca para mejorar procesos internos y robustecer la experiencia del empleado. En este sentido, Bosch, junto al centro de investigación i2CAT, ha puesto en marcha el proyecto 6G Smart. Una iniciativa de carácter innovador que aprovecha la inteligencia artificial (IA) y las redes inalámbricas 5G/WiFi6 para mejorar la inspección visual en sus líneas de producción. Esta solución ha sido implementada en la fábrica del proveedor de servicios y tecnología en Aranjuez, permitiendo un control de calidad más preciso y eficiente.

Tecnología para un futuro más eficiente

El sistema desarrollado en el marco del proyecto 6G Smart emplea cámaras avanzadas y algoritmos de IA para analizar imágenes en tiempo real, mejorando la detección de posibles defectos en las piezas de producción. Gracias a la conectividad 5G y WiFi6, las imágenes se transmiten de manera rápida y segura a un servidor central para su análisis, eliminando la necesidad de cables y reduciendo los tiempos de procesamiento.

Esta tecnología se ha aplicado con éxito en la inspección de los componentes del producto AC Interface – el conector del inversor de potencia – que transforma la corriente continua de la batería en corriente alterna de alta tensión para alimentar al motor eléctrico de un vehículo. De esta forma, Bosch Aranjuez ha conseguido, mediante la automatización de la inspección visual, optimizar los procesos de control de calidad y reducir costes.

Modus operandi

El sistema se compone de diferentes elementos: una cámara de visión artificial para la captura de imágenes; el IoT gateway, encargado de la comunicación entre los dispositivos y el servidor central; la infraestructura de red inalámbrica basada en la agregación de las señales 5G + WiFi6 y el algoritmo de detección de objetos en tiempo real (YOLO) para la identificación y validación de piezas en la línea de producción.

El flujo de trabajo del sistema se desarrolla por su parte en diferentes etapas. En primer lugar, una barrera láser instalada en la estación detecta cuando el operario ha finalizado la colocación de las piezas y ha retirado sus brazos del área de trabajo. A continuación, el IoT gateway activa la cámara para capturar una imagen de las piezas colocadas sobre su alojamiento en el molde. Esa imagen se envía posteriormente desde el IoT gateway al servidor central a través de la red inalámbrica 5G/WiFi6.  

En el servidor, el algoritmo YOLO procesa la imagen para detectar y localizar las piezas de manera rápida y precisa. Los objetos detectados se comparan con una “imagen de muestra” esperada y entrenada en el modelo de la IA creado por YOLO en el servidor. Una vez verificada la presencia y la correcta posición de cada pieza requerida, el sistema genera un resultado ‘OK’ si todas las piezas están correctamente colocadas, o ‘NOK’ (no OK) si falta alguna pieza o está mal posicionada.

El resultado de la imagen procesada se envía de vuelta al IoT gateway, y este comunica al sistema de control de la máquina inyectora la acción a seguir, si el resultado ha sido correcto, el plato giratorio avanza, iniciando el proceso de inyección. En caso contrario, el sistema de control impedirá que el plato avance, y el operario recibirá una notificación en pantalla para realizar las acciones correctoras necesarias.

Hito tecnológico

El proyecto 6G Smart marca un antes y un después en la automatización industrial, permitiendo a Bosch mejorar la eficiencia y calidad en sus procesos productivos mediante el uso de tecnologías avanzadas. Durante las pruebas, se compararon dos enfoques de transmisión: Ethernet (cableado) y redes inalámbricas 5G/WiFi6, evaluando su impacto en la latencia y eficiencia del sistema.

Para ello, se probó a enviar imágenes de distintos tamaños (1 MB, 10 MB y 100 MB) para analizar la eficiencia en la transmisión de datos. Los resultados mostraron que la red inalámbrica es altamente eficiente en imágenes pequeñas y medianas, mientras que en las más pesadas se observó una latencia mayor.

Además, se identificó que el IoT gateway juega un papel clave en la optimización del procesamiento y en la transmisión de datos. Por su parte, el algoritmo de detección de objetos YOLO, utilizado en el procesamiento de imágenes, demostró un rendimiento estable, sin afectar la velocidad de análisis, independientemente del tipo de conexión empleada. Esto confirma que el principal desafío en la optimización del sistema radica en la transmisión de datos y no en el procesamiento de las imágenes. Por último, fue posible verificar que la IA mantiene tiempos de predicción estables, sin verse afectada por la conexión utilizada.

El proyecto ha demostrado que la conectividad 5G es una alternativa viable a las conexiones por cable en entornos industriales, permitiendo un análisis en tiempo real sin interrupciones. Con el punto de mira puesto en el futuro, Bosch asegura que continuará explorando mejoras en la velocidad de transmisión y procesamiento de imágenes para ampliar las aplicaciones de esta tecnología en entornos industriales más exigentes.

]]> <![CDATA[Más allá del ‘hype’: cuatro casos de uso de IA generativa que sí han funcionado]]> https://tsecurity.de/de/2622144/it-security-nachrichten/ms-all-del-hype-cuatro-casos-de-uso-de-ia-generativa-que-s-han-funcionado/ https://tsecurity.de/de/2622144/it-security-nachrichten/ms-all-del-hype-cuatro-casos-de-uso-de-ia-generativa-que-s-han-funcionado/ Wed, 19 Feb 2025 13:19:30 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Si 2023 fue el año de la experimentación con la inteligencia artificial (IA) generativa, 2024 fue cuando las empresas se centraron en casos de uso y comenzaron a poner en producción proyectos piloto.

En una encuesta realizada a 2.300 responsables de la toma de decisiones en materia de TI que IBM publicó en diciembre,

en esta tecnología, en comparación con el 5% que planea disminuirlas.

La primera parte de 2024 fue decepcionante en lo que respecta al retorno de la inversión, afirma Traci Gusher, líder de Datos y Análisis de EY Américas. “Pero ahora estamos empezando a ver beneficios reales”, afirma. “Algunos de los mejores casos de uso que he visto han sido en marketing, y eso es solo un área”.

Según los expertos y otros resultados de encuestas, además de ventas y marketing, otros casos de uso principales incluyen productividad, desarrollo de software y servicio al cliente.

Caso de uso 1: productividad

Mike Baker es CITO en PGIM, una empresa de gestión de activos de 1,4 billones de dólares, anteriormente conocida como Prudential Investment Management. Baker afirma que la productividad es una de las principales áreas de implementación de la IA generativa para la empresa, que ahora está disponible a través de Office 365, y permite a los empleados realizar tareas como resumir correos electrónicos o ayudar con documentos de PowerPoint y Excel.

Este es un caso de uso que se ha implementado ampliamente, dice, aunque no todas las herramientas están disponibles para todos los empleados. Los asesores de inversión registrados, por ejemplo, tienen que superar algunos obstáculos a la hora de implementar nuevas tecnologías.

“En parte, tiene que ver con cosas como asegurarnos de que somos capaces de cumplir los requisitos de conformidad en torno a la IA”, dice Baker. Y luego están las salvaguardas. La IA generativa todavía está en sus inicios y a la empresa le preocupa integrar la tecnología de forma segura. “Hoy en día no utilizamos la IA generativa en ninguna decisión de inversión, decisión comercial o incluso en áreas de back office sin un humano en el circuito”, añade. “Estamos llevando esa parte muy lentamente”.

Pero los empleados que pueden utilizar la IA generativa sí que la aprovechan, afirma. “Una vez que se obtiene Copilot para Office 365, se pasa por un proceso de formación, y eso ha hecho que nuestra utilización haya aumentado hasta alrededor del 93%”. Además, según una encuesta reciente realizada por Google Cloud y National Research Group a 2.500 altos directivos de empresas globales, el 34% afirma que ya está viendo el retorno de la inversión en casos de uso de la IA para la productividad individual, y el 33% espera ver el retorno de la inversión en el próximo año.

Otra organización que utiliza Microsoft Copilot para la productividad es la Universidad Oral Roberts de Tulsa, Oklahoma.

“Está acelerando el proceso de aprendizaje, mejorando la investigación y ayudando a los estudiantes con las evaluaciones”, afirma Mike Matthews, vicepresidente de Innovación y Tecnología de la universidad. “No he conocido a muchos profesores que no se sientan sobrecargados de trabajo y agotados”, afirma. “Poder tener la oportunidad de investigar y calificar más rápido, y evaluar a los estudiantes más rápido, es perfecto para ellos”. Por ejemplo, un miembro del profesorado puede querer enseñar una nueva sección de un curso. Copilot puede crear un esquema en segundos que el miembro del profesorado puede utilizar como punto de partida, dice.

Como resultado del uso de la IA para la productividad, el marketing y para ayudar a procesar las transcripciones de los solicitantes, dice Matthews, el tiempo que se tarda en responder a los solicitantes ha pasado de semanas a horas, el número de clientes potenciales de nuevos países ha aumentado en un 267% y la inscripción ha crecido casi un 11%.

Elliott Franklin, director de Seguridad de la Información de Fortitude Re, una empresa de reaseguros global, afirma que su empresa también está utilizando suscripciones empresariales a ChatGPT y Copilot para integrar la IA generativa en sus operaciones.

“Con estas versiones de pago, nuestros datos permanecen seguros dentro de nuestro propio inquilino”, afirma. Las herramientas se utilizan para extraer información de documentos extensos, para ayudar a crear presentaciones y para resumir informes largos y comparar documentos para encontrar discrepancias. “Ahorramos tiempo, minimizamos el error humano y permitimos que los equipos dediquen su atención a tareas de mayor valor”, añade.

Caso de uso 2: desarrollo de ‘software’

PGIM también utiliza la IA generativa para la generación de código, concretamente utilizando Github Copilot. Este caso de uso está en plena producción, dice Baker, con unos 1.000 desarrolladores utilizándolo.

“Vemos que alrededor del 60% de nuestros desarrolladores lo utilizan a diario”, afirma. “Adoptamos aproximadamente el 70% del código recomendado por Copilot. Así que tenemos una tasa de adopción bastante alta para la generación de código de IA”.

Según la encuesta realizada por Google Cloud y National Research Group, el 28% de los líderes informan de un retorno de la inversión positivo para la IA generativa en la productividad y la ingeniería de software, y otro 34% espera ver el retorno de la inversión en un año.

En Emburse, una empresa de reembolso de gastos, los desarrolladores de software utilizan herramientas de generación de código como Github Copilot y Amazon Q Developer, que se integran directamente en los entornos de desarrollo, afirma Ken Ringdahl, director de Tecnología de la empresa. “Se utilizan para automatizar la generación de código, mejorar la estructura del código e incluso identificar posibles defectos”.

El desarrollo de software también fue el área en la que las empresas de servicios financieros observaron las mayores mejoras de productividad, según una encuesta de 2024 realizada por Bain & Company.

Gusher, de EY, afirma que está viendo el valor de la IA generativa en la depuración y prueba de código. “También hemos observado algunos beneficios significativos al aprovecharla para la productividad en los procesos de ingeniería de datos, como la generación de canales de datos de una manera más eficiente”.

Caso de uso 3: ventas y marketing

La IA generativa se utiliza además en PGIM para ayudar a su personal de ventas a que los usuarios interactúen con los documentos de una manera más fácil.

“Nuestros vendedores salen a reunirse con asesores financieros”, dice Baker. “Tenemos un montón de documentos de los que podemos hablar. Con la IA, pueden obtener la información adecuada en el momento adecuado para las conversaciones de negocios, lo que antes era algo difícil y laborioso”.

Y eso es solo el principio. También utilizan la IA para ayudar con el contenido del sitio web, la redacción de discursos y las comunicaciones con los clientes. “Las comunicaciones de marketing son un gran campo para la IA”, afirma.

Y luego están las solicitudes de propuestas.

“Recibimos muchas solicitudes de propuestas de muchos clientes”, añade. “Utilizamos la IA para generar el primer borrador de la respuesta a la solicitud de propuestas utilizando solicitudes anteriores y otros conjuntos de datos”. Así, la IA generativa puede ayudar a la empresa a responder a más solicitudes de propuestas, dice, o a responder a solicitudes de propuestas que los empleados no aceptarían en el pasado porque eran demasiado complicadas o los acuerdos eran demasiado pequeños.

En la encuesta de Google Cloud y National Research Group, el 33% de los líderes informan de un retorno de la inversión positivo para la IA generativa en ventas y marketing, y otro 30% espera un retorno de la inversión en el plazo de un año.

El analista de Gartner Arun Chandrasekaran afirma que hay varias funciones empresariales, como el marketing, que muestran éxito, y Gusher, de EY, confirma que el marketing es una de las áreas más importantes para el valor de la IA generativa.

“El patrón más común que estoy viendo es la creación de capacidades personalizadas y el aprovechamiento de otros sistemas para los datos”, afirma. Por ejemplo, las empresas pueden utilizar los datos de sus sistemas CRM para crear comunicaciones personalizadas. “Para obtener el retorno de la inversión se necesitan datos de varios sistemas”, añade. “El valor real proviene de la habilitación de todo el proceso”.

Eso es exactamente lo que SS&C, una empresa de servicios financieros y tecnología sanitaria, está haciendo con la IA generativa. “Generamos comunicaciones con los clientes basadas en datos fundamentales de nuestros sistemas”, afirma Brian Halpin, director general de Automatización de la empresa. “Es en directo, es real y funciona a escala”.

Caso de uso 4: servicio de atención al cliente

Otro caso de uso importante de la IA general es el servicio de atención al cliente, incluido el soporte omnicanal y los centros de atención telefónica. Por ejemplo, los centros de atención telefónica de Verizon reciben cientos de millones de llamadas al año. Otros dos mil millones de interacciones con clientes tienen lugar a través de canales digitales. Así que hay muchas oportunidades para que la IA generativa tenga un impacto comercial, y la empresa ya está viendo beneficios, dice Brian Higgins, director de Experiencia del Cliente de Verizon.

Verizon empezó a trabajar en el desarrollo de casos de uso de IA generativa hace un par de años, empezando por Google Bard, y pasando a Gemini 1 y luego a Gemini 1.5, utilizando RAG para proporcionar al modelo información relevante.

La IA generativa se utiliza para resumir rápidamente documentos complejos, escuchar conversaciones y extraer automáticamente información relevante, responder preguntas y proporcionar otras funcionalidades. Tomemos como ejemplo la conversación media de 18 minutos que un cliente puede tener con un representante de Verizon.

“Podemos reducir aproximadamente un minuto en cada llamada”, dice Higgins. “Si pensamos en la cantidad de llamadas que recibimos, eso tiene un impacto material”. Además, la cantidad de tiempo que un cliente tiene que esperar antes de poder hablar con alguien también ha disminuido, dice.

“No publicamos cifras de retorno de la inversión”, afirma, pero Verizon sí dispone de mediciones internas. Por ejemplo, se encuesta a los clientes justo después de una llamada para determinar si su interacción fue positiva. “Todas esas mediciones han aumentado”, añade.

Hoy en día, todos los representantes de atención al cliente utilizan la herramienta de IA generativa, que cuenta con más de 40.000 adeptos. El ajuste y la contextualización que Verizon añade al modelo base hacen que la precisión supere actualmente el 90%, afirma Higgins. Aun así, no es perfecta, y Verizon ha sido cautelosa en cuanto a la forma en que se implementa la tecnología, afirma Vivek Gurumurthy, director de Información de Verizon.

“Hoy en día, lo utilizamos principalmente para explicar lo que ha sucedido, pero aún no nos dedicamos a tomar medidas en nombre de los clientes”, afirma. “Para las acciones, queremos asegurarnos de que haya un ser humano involucrado. Y para la explicación, queremos ser muy cuidadosos y validar, verificar y certificar todo”.

Además, algunas de las herramientas más potentes, como el asistente de investigación que escucha activamente las llamadas y proporciona información y conocimientos en tiempo real, actualmente solo están disponibles para los agentes, no directamente para los clientes.

“El asistente de investigación personal es solo para los empleados de Verizon”, dice Higgins. “Todavía nos estamos tomando el tiempo, y consultándolo todo a través de nuestro consejo de IA, antes de empezar a expandirlo también a nuestra huella digital”.

El chatbot de cara al público solo responde a consultas de bajo riesgo, como cuál es la última oferta. “La mayor parte de lo que hay en el lado digital es lo que hay en las páginas web”, dice. “Y si quieres añadir una línea o actualizar un dispositivo, hacemos una transferencia en caliente a un humano”.

Según el informe de EY, el 72% de los líderes empresariales informan de un retorno de la inversión positivo para la IA generativa en la satisfacción del cliente, y esa cifra asciende al 75% para las empresas que gastan más del 5% de su presupuesto en IA. Según se desprende de la encuesta de Google Cloud y National Research Group, el 34% de los líderes informan de un retorno de la inversión positivo para la IA generativa en el servicio de atención al cliente, y otro 33% espera ver el retorno de la inversión en un año. Esto hace que el servicio de atención al cliente esté empatado en el primer puesto con la productividad individual en lo que respecta al ROI.

Otra cosa que hace que el servicio de atención al cliente sea un área especialmente buena para el despliegue de la IA generativa es que las empresas tienden a tener un sentido sólido de sus KPI, dice Ricardo Madan, vicepresidente sénior de TEKsystems, una empresa de consultoría tecnológica. Las empresas saben cuáles son las buenas puntuaciones para determinadas funciones del centro de contacto. “Lo tienes todo bajo control”, afirma. Saber definir el éxito también es una gran ventaja. “Estamos viendo resultados reales al reducir el tiempo de resolución y los tickets, así como al disminuir los volúmenes de llamadas”.

Elegir estrategias de implementación

Hay muchas formas de implementar la IA generativa en una empresa, todas ellas requieren diversos grados de inversión y esfuerzo. Una empresa podría dar a los empleados acceso a una versión segura de ChatGPT, o habilitar funciones de IA en las herramientas que ya utilizan. O podría construir sus propios modelos desde cero, o desarrollar su propia plataforma de IA agéntica en lugar de esperar a que un gran proveedor saque una. En PGIM, por ejemplo, todo depende de lo que la diferencie como empresa y de dónde las inversiones generarían más valor.

“No vamos a crear nuestro propio LLM de codificación”, dice Baker, de PGIM. “Usaremos Github para eso. Para marketing, usamos Jasper, una plataforma que está específicamente diseñada para comunicaciones y marketing. Pero en otras áreas, como nuestras preguntas y respuestas de documentos, muchos datos son específicos de los materiales, y queremos personalizar las indicaciones y ajustar un modelo”.

]]> <![CDATA[Más allá del ‘hype’: cuatro casos de uso de IA generativa que sí han funcionado]]> https://tsecurity.de/de/2622143/it-security-nachrichten/ms-all-del-hype-cuatro-casos-de-uso-de-ia-generativa-que-s-han-funcionado/ https://tsecurity.de/de/2622143/it-security-nachrichten/ms-all-del-hype-cuatro-casos-de-uso-de-ia-generativa-que-s-han-funcionado/ Wed, 19 Feb 2025 13:19:23 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Si 2023 fue el año de la experimentación con la inteligencia artificial (IA) generativa, 2024 fue cuando las empresas se centraron en casos de uso y comenzaron a poner en producción proyectos piloto.

En una encuesta realizada a 2.300 responsables de la toma de decisiones en materia de TI que IBM publicó en diciembre,

en esta tecnología, en comparación con el 5% que planea disminuirlas.

La primera parte de 2024 fue decepcionante en lo que respecta al retorno de la inversión, afirma Traci Gusher, líder de Datos y Análisis de EY Américas. “Pero ahora estamos empezando a ver beneficios reales”, afirma. “Algunos de los mejores casos de uso que he visto han sido en marketing, y eso es solo un área”.

Según los expertos y otros resultados de encuestas, además de ventas y marketing, otros casos de uso principales incluyen productividad, desarrollo de software y servicio al cliente.

Caso de uso 1: productividad

Mike Baker es CITO en PGIM, una empresa de gestión de activos de 1,4 billones de dólares, anteriormente conocida como Prudential Investment Management. Baker afirma que la productividad es una de las principales áreas de implementación de la IA generativa para la empresa, que ahora está disponible a través de Office 365, y permite a los empleados realizar tareas como resumir correos electrónicos o ayudar con documentos de PowerPoint y Excel.

Este es un caso de uso que se ha implementado ampliamente, dice, aunque no todas las herramientas están disponibles para todos los empleados. Los asesores de inversión registrados, por ejemplo, tienen que superar algunos obstáculos a la hora de implementar nuevas tecnologías.

“En parte, tiene que ver con cosas como asegurarnos de que somos capaces de cumplir los requisitos de conformidad en torno a la IA”, dice Baker. Y luego están las salvaguardas. La IA generativa todavía está en sus inicios y a la empresa le preocupa integrar la tecnología de forma segura. “Hoy en día no utilizamos la IA generativa en ninguna decisión de inversión, decisión comercial o incluso en áreas de back office sin un humano en el circuito”, añade. “Estamos llevando esa parte muy lentamente”.

Pero los empleados que pueden utilizar la IA generativa sí que la aprovechan, afirma. “Una vez que se obtiene Copilot para Office 365, se pasa por un proceso de formación, y eso ha hecho que nuestra utilización haya aumentado hasta alrededor del 93%”. Además, según una encuesta reciente realizada por Google Cloud y National Research Group a 2.500 altos directivos de empresas globales, el 34% afirma que ya está viendo el retorno de la inversión en casos de uso de la IA para la productividad individual, y el 33% espera ver el retorno de la inversión en el próximo año.

Otra organización que utiliza Microsoft Copilot para la productividad es la Universidad Oral Roberts de Tulsa, Oklahoma.

“Está acelerando el proceso de aprendizaje, mejorando la investigación y ayudando a los estudiantes con las evaluaciones”, afirma Mike Matthews, vicepresidente de Innovación y Tecnología de la universidad. “No he conocido a muchos profesores que no se sientan sobrecargados de trabajo y agotados”, afirma. “Poder tener la oportunidad de investigar y calificar más rápido, y evaluar a los estudiantes más rápido, es perfecto para ellos”. Por ejemplo, un miembro del profesorado puede querer enseñar una nueva sección de un curso. Copilot puede crear un esquema en segundos que el miembro del profesorado puede utilizar como punto de partida, dice.

Como resultado del uso de la IA para la productividad, el marketing y para ayudar a procesar las transcripciones de los solicitantes, dice Matthews, el tiempo que se tarda en responder a los solicitantes ha pasado de semanas a horas, el número de clientes potenciales de nuevos países ha aumentado en un 267% y la inscripción ha crecido casi un 11%.

Elliott Franklin, director de Seguridad de la Información de Fortitude Re, una empresa de reaseguros global, afirma que su empresa también está utilizando suscripciones empresariales a ChatGPT y Copilot para integrar la IA generativa en sus operaciones.

“Con estas versiones de pago, nuestros datos permanecen seguros dentro de nuestro propio inquilino”, afirma. Las herramientas se utilizan para extraer información de documentos extensos, para ayudar a crear presentaciones y para resumir informes largos y comparar documentos para encontrar discrepancias. “Ahorramos tiempo, minimizamos el error humano y permitimos que los equipos dediquen su atención a tareas de mayor valor”, añade.

Caso de uso 2: desarrollo de ‘software’

PGIM también utiliza la IA generativa para la generación de código, concretamente utilizando Github Copilot. Este caso de uso está en plena producción, dice Baker, con unos 1.000 desarrolladores utilizándolo.

“Vemos que alrededor del 60% de nuestros desarrolladores lo utilizan a diario”, afirma. “Adoptamos aproximadamente el 70% del código recomendado por Copilot. Así que tenemos una tasa de adopción bastante alta para la generación de código de IA”.

Según la encuesta realizada por Google Cloud y National Research Group, el 28% de los líderes informan de un retorno de la inversión positivo para la IA generativa en la productividad y la ingeniería de software, y otro 34% espera ver el retorno de la inversión en un año.

En Emburse, una empresa de reembolso de gastos, los desarrolladores de software utilizan herramientas de generación de código como Github Copilot y Amazon Q Developer, que se integran directamente en los entornos de desarrollo, afirma Ken Ringdahl, director de Tecnología de la empresa. “Se utilizan para automatizar la generación de código, mejorar la estructura del código e incluso identificar posibles defectos”.

El desarrollo de software también fue el área en la que las empresas de servicios financieros observaron las mayores mejoras de productividad, según una encuesta de 2024 realizada por Bain & Company.

Gusher, de EY, afirma que está viendo el valor de la IA generativa en la depuración y prueba de código. “También hemos observado algunos beneficios significativos al aprovecharla para la productividad en los procesos de ingeniería de datos, como la generación de canales de datos de una manera más eficiente”.

Caso de uso 3: ventas y marketing

La IA generativa se utiliza además en PGIM para ayudar a su personal de ventas a que los usuarios interactúen con los documentos de una manera más fácil.

“Nuestros vendedores salen a reunirse con asesores financieros”, dice Baker. “Tenemos un montón de documentos de los que podemos hablar. Con la IA, pueden obtener la información adecuada en el momento adecuado para las conversaciones de negocios, lo que antes era algo difícil y laborioso”.

Y eso es solo el principio. También utilizan la IA para ayudar con el contenido del sitio web, la redacción de discursos y las comunicaciones con los clientes. “Las comunicaciones de marketing son un gran campo para la IA”, afirma.

Y luego están las solicitudes de propuestas.

“Recibimos muchas solicitudes de propuestas de muchos clientes”, añade. “Utilizamos la IA para generar el primer borrador de la respuesta a la solicitud de propuestas utilizando solicitudes anteriores y otros conjuntos de datos”. Así, la IA generativa puede ayudar a la empresa a responder a más solicitudes de propuestas, dice, o a responder a solicitudes de propuestas que los empleados no aceptarían en el pasado porque eran demasiado complicadas o los acuerdos eran demasiado pequeños.

En la encuesta de Google Cloud y National Research Group, el 33% de los líderes informan de un retorno de la inversión positivo para la IA generativa en ventas y marketing, y otro 30% espera un retorno de la inversión en el plazo de un año.

El analista de Gartner Arun Chandrasekaran afirma que hay varias funciones empresariales, como el marketing, que muestran éxito, y Gusher, de EY, confirma que el marketing es una de las áreas más importantes para el valor de la IA generativa.

“El patrón más común que estoy viendo es la creación de capacidades personalizadas y el aprovechamiento de otros sistemas para los datos”, afirma. Por ejemplo, las empresas pueden utilizar los datos de sus sistemas CRM para crear comunicaciones personalizadas. “Para obtener el retorno de la inversión se necesitan datos de varios sistemas”, añade. “El valor real proviene de la habilitación de todo el proceso”.

Eso es exactamente lo que SS&C, una empresa de servicios financieros y tecnología sanitaria, está haciendo con la IA generativa. “Generamos comunicaciones con los clientes basadas en datos fundamentales de nuestros sistemas”, afirma Brian Halpin, director general de Automatización de la empresa. “Es en directo, es real y funciona a escala”.

Caso de uso 4: servicio de atención al cliente

Otro caso de uso importante de la IA general es el servicio de atención al cliente, incluido el soporte omnicanal y los centros de atención telefónica. Por ejemplo, los centros de atención telefónica de Verizon reciben cientos de millones de llamadas al año. Otros dos mil millones de interacciones con clientes tienen lugar a través de canales digitales. Así que hay muchas oportunidades para que la IA generativa tenga un impacto comercial, y la empresa ya está viendo beneficios, dice Brian Higgins, director de Experiencia del Cliente de Verizon.

Verizon empezó a trabajar en el desarrollo de casos de uso de IA generativa hace un par de años, empezando por Google Bard, y pasando a Gemini 1 y luego a Gemini 1.5, utilizando RAG para proporcionar al modelo información relevante.

La IA generativa se utiliza para resumir rápidamente documentos complejos, escuchar conversaciones y extraer automáticamente información relevante, responder preguntas y proporcionar otras funcionalidades. Tomemos como ejemplo la conversación media de 18 minutos que un cliente puede tener con un representante de Verizon.

“Podemos reducir aproximadamente un minuto en cada llamada”, dice Higgins. “Si pensamos en la cantidad de llamadas que recibimos, eso tiene un impacto material”. Además, la cantidad de tiempo que un cliente tiene que esperar antes de poder hablar con alguien también ha disminuido, dice.

“No publicamos cifras de retorno de la inversión”, afirma, pero Verizon sí dispone de mediciones internas. Por ejemplo, se encuesta a los clientes justo después de una llamada para determinar si su interacción fue positiva. “Todas esas mediciones han aumentado”, añade.

Hoy en día, todos los representantes de atención al cliente utilizan la herramienta de IA generativa, que cuenta con más de 40.000 adeptos. El ajuste y la contextualización que Verizon añade al modelo base hacen que la precisión supere actualmente el 90%, afirma Higgins. Aun así, no es perfecta, y Verizon ha sido cautelosa en cuanto a la forma en que se implementa la tecnología, afirma Vivek Gurumurthy, director de Información de Verizon.

“Hoy en día, lo utilizamos principalmente para explicar lo que ha sucedido, pero aún no nos dedicamos a tomar medidas en nombre de los clientes”, afirma. “Para las acciones, queremos asegurarnos de que haya un ser humano involucrado. Y para la explicación, queremos ser muy cuidadosos y validar, verificar y certificar todo”.

Además, algunas de las herramientas más potentes, como el asistente de investigación que escucha activamente las llamadas y proporciona información y conocimientos en tiempo real, actualmente solo están disponibles para los agentes, no directamente para los clientes.

“El asistente de investigación personal es solo para los empleados de Verizon”, dice Higgins. “Todavía nos estamos tomando el tiempo, y consultándolo todo a través de nuestro consejo de IA, antes de empezar a expandirlo también a nuestra huella digital”.

El chatbot de cara al público solo responde a consultas de bajo riesgo, como cuál es la última oferta. “La mayor parte de lo que hay en el lado digital es lo que hay en las páginas web”, dice. “Y si quieres añadir una línea o actualizar un dispositivo, hacemos una transferencia en caliente a un humano”.

Según el informe de EY, el 72% de los líderes empresariales informan de un retorno de la inversión positivo para la IA generativa en la satisfacción del cliente, y esa cifra asciende al 75% para las empresas que gastan más del 5% de su presupuesto en IA. Según se desprende de la encuesta de Google Cloud y National Research Group, el 34% de los líderes informan de un retorno de la inversión positivo para la IA generativa en el servicio de atención al cliente, y otro 33% espera ver el retorno de la inversión en un año. Esto hace que el servicio de atención al cliente esté empatado en el primer puesto con la productividad individual en lo que respecta al ROI.

Otra cosa que hace que el servicio de atención al cliente sea un área especialmente buena para el despliegue de la IA generativa es que las empresas tienden a tener un sentido sólido de sus KPI, dice Ricardo Madan, vicepresidente sénior de TEKsystems, una empresa de consultoría tecnológica. Las empresas saben cuáles son las buenas puntuaciones para determinadas funciones del centro de contacto. “Lo tienes todo bajo control”, afirma. Saber definir el éxito también es una gran ventaja. “Estamos viendo resultados reales al reducir el tiempo de resolución y los tickets, así como al disminuir los volúmenes de llamadas”.

Elegir estrategias de implementación

Hay muchas formas de implementar la IA generativa en una empresa, todas ellas requieren diversos grados de inversión y esfuerzo. Una empresa podría dar a los empleados acceso a una versión segura de ChatGPT, o habilitar funciones de IA en las herramientas que ya utilizan. O podría construir sus propios modelos desde cero, o desarrollar su propia plataforma de IA agéntica en lugar de esperar a que un gran proveedor saque una. En PGIM, por ejemplo, todo depende de lo que la diferencie como empresa y de dónde las inversiones generarían más valor.

“No vamos a crear nuestro propio LLM de codificación”, dice Baker, de PGIM. “Usaremos Github para eso. Para marketing, usamos Jasper, una plataforma que está específicamente diseñada para comunicaciones y marketing. Pero en otras áreas, como nuestras preguntas y respuestas de documentos, muchos datos son específicos de los materiales, y queremos personalizar las indicaciones y ajustar un modelo”.

]]> <![CDATA[Ocho razones por la que sus costes en la nube son demasiado elevados]]> https://tsecurity.de/de/2621872/it-security-nachrichten/ocho-razones-por-la-que-sus-costes-en-la-nube-son-demasiado-elevados/ https://tsecurity.de/de/2621872/it-security-nachrichten/ocho-razones-por-la-que-sus-costes-en-la-nube-son-demasiado-elevados/ Wed, 19 Feb 2025 11:19:13 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Nadie quiere malgastar dinero en servicios en la nube. Pero al no abordar plenamente una serie de cuestiones básicas, muchos responsables de TI malgastan fondos en servicios en la nube que podrían utilizarse para apoyar otros proyectos e iniciativas importantes, especialmente a medida que la inteligencia artificial (IA) llega para alterar la ecuación económica de la nube.

¿Está su organización desperdiciando dinero innecesariamente en servicios en la nube? A continuación, se ofrece un resumen rápido de las formas más comunes en que se gestionan mal los gastos en la nube.

1. Mala gestión y optimización de los recursos

Los costes excesivos de la nube empresarial suelen ser el resultado de una gestión ineficiente de los recursos y de una falta de optimización. Los recursos infrautilizados y/o sobreaprovisionados son uno de los principales factores que contribuyen a los elevados costes de la nube, afirma Shreehari Kulkarni, consultor principal de la empresa global de investigación y asesoramiento tecnológico ISG.

“Las empresas suelen adquirir recursos en la nube, como instancias de computación, almacenamiento o capacidad de bases de datos, que no se utilizan en su totalidad y, por lo tanto, pagan por más servicios de los que realmente necesitan, lo que conduce a una infrautilización”, afirma. Muchas empresas también sobreestiman los recursos necesarios, lo que lleva a aprovisionar instancias más grandes y caras de lo necesario, provocando un sobreaprovisionamiento.

Kulkarni cree que la gestión ineficiente de los recursos suele atribuirse tanto al cliente como al proveedor. Los proveedores de servicios en la nube suelen ser responsables de determinadas tareas, como el suministro de las herramientas adecuadas para la gestión de costes en la nube, así como la previsión, la presentación de informes y la transparencia de los costes. Sin embargo, la mayor parte de la responsabilidad recae en los clientes, que deben aprovechar esas herramientas y prácticas de manera eficaz, al tiempo que abordan las prácticas de optimización de costes mediante la gobernanza, el apoyo de los directivos y la aplicación de políticas.

Básicamente, la gestión de costes de la nube es una responsabilidad compartida entre la empresa y el proveedor, afirma Kulkarni. “Las empresas deben ser proactivas y optimizar continuamente su infraestructura en la nube, mientras que los proveedores deben seguir mejorando las herramientas y el soporte que proporcionan”.

2. Gastos imprevistos en IA

Uno de los retos más recientes y mayores en cuanto a costes de la nube es aprender a desarrollar y gestionar correctamente los modelos y agentes de IA en la nube.

“Es posible que los desarrolladores de aplicaciones no tengan en cuenta las exigencias de memoria y procesamiento necesarias para operar modelos de IA privados en servicios en la nube”, explica Troy Leach, director de Estrategia de Cloud Security Alliance, una organización sin ánimo de lucro que promueve el uso de las mejores prácticas en la nube. “Como anécdota, he oído hablar de casos en los que se ha recurrido a empresas de consultoría para optimizar el uso de modelos de IA porque el coste de los recursos aumentó en cientos de miles de dólares debido a la falta de planificación previa”.

3. Una mala estrategia de transformación digital

Los costes excesivamente altos de la nube a menudo se deben a ineficiencias incurridas durante las iniciativas de transformación digital, dice Bakul Banthia, cofundador de Tessell, un proveedor de bases de datos como servicio nativas de la nube. Migrar a la nube sin comprender completamente los requisitos de carga de trabajo u optimizar las arquitecturas de bases de datos puede conducir a un exceso de aprovisionamiento y a la expansión de recursos, advierte.

“A medida que las organizaciones se modernizan, la integración de herramientas que supervisan y gestionan los costes en entornos multinube o híbridos se vuelve fundamental para mantener los costes bajo control”, afirma.

Tanto los proveedores como los clientes desempeñan un papel en la planificación eficaz. “Los clientes pueden subestimar la complejidad de la gestión de los recursos en la nube durante los esfuerzos de transformación digital, lo que conduce a ineficiencias”, afirma Banthia. “Los proveedores, por otro lado, a veces encierran a los clientes en modelos de precios específicos o servicios de los que es costoso salir”.

Estos desafíos ponen de relieve la importancia de planificar la flexibilidad y evitar el compromiso excesivo con el ecosistema de un único proveedor.

4. Dependencia de un proveedor y falta de reevaluación periódica

Al comparar los costes de la nube, es importante evaluar no solo el precio inicial, sino también factores a largo plazo como la eficiencia operativa y el riesgo de dependencia de un proveedor.

“Evalúe si las cargas de trabajo pueden trasladarse fácilmente entre proveedores o escalarse a través de diferentes plataformas”, aconseja Banthia. Utilice simulaciones de cargas de trabajo y analice el coste total de propiedad en diferentes escenarios para obtener una imagen clara de las soluciones más rentables.

Los servicios en la nube deben reevaluarse al menos trimestralmente, especialmente durante los períodos de transformación digital, cuando las cargas de trabajo y las necesidades de infraestructura evolucionan rápidamente, recomienda Banthia. “Las auditorías periódicas ayudarán a descubrir costes ocultos, como recursos huérfanos o bases de datos infrautilizadas”, observa. “Esto garantiza que las organizaciones puedan adaptar sus estrategias en la nube en tiempo real, reduciendo el riesgo de gastos innecesarios o de depender de servicios inflexibles”.

5. Adoptar la nube sin una estrategia definida

La ausencia de un plan claro para implementar, mantener y expandirse en la nube es una de las principales razones del aumento de los gastos. “Sin una estrategia de nube bien definida y fiable, los costes pueden descontrolarse rápidamente”, afirma Karina Myers, responsable de Prácticas del Lugar de Trabajo Moderno en Centric Consulting. “Esto es especialmente cierto cuando no se ha realizado un análisis exhaustivo del coste total de propiedad y de FinOps para maximizar el valor empresarial de las inversiones en la nube y permitir una toma de decisiones oportuna y basada en datos”.

Una estrategia de nube bien definida proporcionará una sólida justificación empresarial al evaluar las implicaciones financieras junto con los principales motivadores y los resultados empresariales deseados, afirma Myers. “Este enfoque estratégico guía a los líderes a través de su viaje de transformación en la nube, asegurando una toma de decisiones informada y alineada con los objetivos de la organización”.

Myers también hace hincapié en la necesidad de establecer una base sólida en la nube que soporte tanto las necesidades de implementación inmediatas como las cargas de trabajo futuras. “Esta base debe abordar los requisitos de seguridad, la gobernanza de la nube, el cumplimiento normativo, la continuidad del negocio y los estándares de automatización, garantizando un entorno de nube completo y sostenible”.

6. Mala alineación y gestión

Hace años, cuando las empresas gestionaban centros de datos físicos como un gasto de capital, era relativamente fácil alinear las operaciones con la estrategia empresarial. “Es importante tratar la infraestructura en la nube con el mismo cuidado, alineándola y gestionándola cuidadosamente con un enfoque en los objetivos y resultados empresariales”, afirma Gerry Leitão, vicepresidente de Servicios Gestionados en la Nube del proveedor de software estadístico SAS.

Leitão recomienda un enfoque de la nube que sea a la vez centralizado y federado. “Es importante establecer barreras de seguridad en términos de uso para que los equipos puedan optimizar y cumplir con las reglas de gobernanza de la nube establecidas por su organización”, aconseja. “Si comprende los patrones de consumo de la nube de su organización y optimiza su uso de forma cuidadosa, puede aumentarlo y reducirlo a medida que cambien las demandas del negocio sin acumular una factura asombrosa”.

7. Sobreaprovisionamiento

Las empresas a menudo sobreprovisionan los servicios en la nube sin realizar primero las evaluaciones adecuadas, afirma Ankush Mathur, director de Tecnología de Techuz.com, desarrollador de aplicaciones web y móviles personalizadas. “Optimizar los recursos en función de las necesidades de las aplicaciones es esencial para evitar configurar recursos sobredimensionados”, afirma.

Mathur estima que las instancias reservadas pueden reducir los costes entre un 20% y un 40%. “La supervisión periódica de los servicios puede ayudar a identificar recursos innecesarios que pueden eliminarse”, señala. “Además, definir un umbral en el escalado automático puede evitar aumentos bruscos de los costes durante las operaciones de escalado”.

Los costes excesivos suelen surgir de una mala gestión por parte del cliente, como recursos mal configurados, falta de comprensión de los modelos de precios y estrategias de optimización deficientes, afirma Mathur. “Además, los proveedores pueden contribuir indirectamente al proporcionar estructuras de facturación complejas”.

Una supervisión ineficaz de la nube puede dar lugar a cargos innecesarios, advierte Mathur. “Por ejemplo, algunas aplicaciones de comercio electrónico amplían sus servidores el Black Friday, pero se olvidan de volver a reducirlos después, lo que genera gastos no deseados”.

8. Elegir el proveedor de nube equivocado

Los gastos excesivos en la nube a menudo se deben a la estructura de costes del proveedor de nube seleccionado, afirma Lenley Hensarling, asesor técnico del proveedor de bases de datos NoSQL Aerospike.

“Este problema surge cuando las organizaciones asumen que los precios son uniformes en todos los proveedores, o creen que los sistemas heredados pueden migrarse sin ajustes”, observa. “Para evitar gastos innecesarios es importante diseñar con una comprensión clara de las necesidades específicas de la carga de trabajo y alinearlas con la arquitectura del proveedor de la nube”.

La responsabilidad final suele recaer en el cliente, afirma Hensarling. “Mientras que los proveedores establecen modelos de precios complejos, depende de los clientes comprender estos modelos y diseñar las cargas de trabajo en consecuencia”, explica. “Pasar por alto factores como las tarifas de transferencia de datos o los descuentos por volumen a menudo conduce a un gasto excesivo”.

Reducir los costes de la nube requiere un enfoque estratégico, afirma Hensarling. “Empiece por analizar sus cargas de trabajo y seleccionar el proveedor de nube que mejor se adapte a ellas”. Con los sistemas heredados puede ser necesario rediseñar componentes específicos. “En configuraciones híbridas y multinube, alinee las cargas de trabajo con las fortalezas y los modelos de precios de cada entorno, minimizando al mismo tiempo los costes de transferencia de datos entre plataformas”, concluye.

]]> <![CDATA[LaLiga transforma la experiencia futbolística y su gestión interna mediante IA]]> https://tsecurity.de/de/2617722/it-security-nachrichten/laliga-transforma-la-experiencia-futbolstica-y-su-gestin-interna-mediante-ia/ https://tsecurity.de/de/2617722/it-security-nachrichten/laliga-transforma-la-experiencia-futbolstica-y-su-gestin-interna-mediante-ia/ Mon, 17 Feb 2025 11:33:14 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

LaLiga busca transformar la industria deportiva mediante la aplicación de la inteligencia artificial (IA). Con una alianza estratégica de más de ocho años, la entidad continúa apoyándose en Microsoft para modernizar y optimizar diversos aspectos de la competición, beneficiando así a empleados, a los 42 clubes españoles que forman parte del campeonato nacional y a millones de aficionados globales. Así, en el marco de esta colaboración, LaLiga ha desplegado soluciones impulsadas por IA para mejorar la organización de datos, la administración de sus sistemas, la productividad de sus profesionales y la gestión de contenidos digitales. En este escenario cabe destacar que la IA, y especialmente la IA generativa, está siendo un componente clave en la transformación de la organización.

Tal y como señala Javier Gil, responsable de Implementación y Desarrollo de IA de LaLiga, la entidad fue “una de las primeras organizaciones deportivas” en centrarse en la IA al crear un departamento centrado exclusivamente en esta tecnología. “Utilizamos IA generativa de Microsoft para optimizar procesos y recursos, potenciando la agilidad organizativa al mismo tiempo que estamos identificando oportunidades de negocio para nuestros clubes y socios. Nuestro objetivo es mejorar la propia competición utilizando esta tecnología”, explica Gil. Para avanzar en este proceso, LaLiga ha elegido varias herramientas de Microsoft, como Microsoft 365 Copilot, Microsoft Power BI y Microsoft Azure, cuya implementación le está proporcionando numerosos beneficios.

Mejorando la competición: Beyond Stats

Con el objetivo de trabajar en un entorno cada vez más diverso, LaLiga ha traído a España el concepto de datatainment (datos aplicados al negocio del entretenimiento), una estrategia que utiliza datos para mejorar la experiencia de los aficionados y ofrecer información valiosa a socios y clubes. Esta estrategia ha sido fundamental para mantener y reforzar la relevancia organizacional dentro de un mercado saturado de opciones de entretenimiento.

Beyond Stats, la plataforma de datos avanzada desarrollada por LaLiga en colaboración con Microsoft, crea una experiencia inmersiva con los fans al ofrecer más de 50 métricas para mejorar la comprensión del juego y proporcionar información predictiva sobre el rendimiento del equipo. Para ello se utiliza una tecnología de seguimiento proporcionada por hasta 16 cámaras perimetrales de alta resolución instaladas en cada estadio que, utilizando la tecnología de Microsoft Azure, siguen las posiciones de los jugadores, árbitros y del balón durante el partido, recogiendo datos físicos, técnicos y tácticos 25 veces por segundo.

El portal web gestiona 3,5 millones de datos por partido casi en tiempo real, procesados por expertos en Business Intelligence & Analytics y analistas de fútbol que utilizan las capacidades de machine learning e IA habilitadas por la tecnología de Microsoft Azure. Los algoritmos generan métricas accesibles a través de gráficos de transmisión audiovisual y el portal web Beyond Stats. De esta manera, también los equipos y jugadores obtienen una visión completa de su rendimiento.

Los cuerpos técnicos de cada uno de los equipos que forman la Primera y Segunda División española tienen acceso a estos datos a través de la plataforma Mediacoach. Para ello, cuentan con dispositivos Microsoft Surface Pro 9personalizados para acceder a esta plataforma que utilizan durante los entrenamientos y los partidos para analizar y optimizar el rendimiento en tiempo real.

Tecnología al servicio del aficionado

La IA también juega un papel importante en la estrategia de hiperpersonalización de contenidos, mejorando la experiencia de los aficionados. La entidad renovó en anteriores temporadas su app oficial para ofrecer contenidos de alta calidad impulsados por IA, incluyendo vídeos verticales similares a las historias de Instagram y clips de TikTok. Esta tecnología ayuda a la organización a crear contenidos de vídeo propios en tres formatos principales, que se generan en vivo y se comparten con jugadores, clubes y medios de comunicación para el análisis de los partidos y amplificación en otras plataformas.

“Utilizamos soluciones basadas en modelos de IA generativa que nos aportan las herramientas de Microsoft para crear videoclips personalizados, adaptados a las preferencias y contextualizados a los momentos más relevantes para los usuarios”, afirma Pepe Guerra, director de Tecnología, Innovación y Operaciones Tácticas.

Extraer el valor del dato para potenciar el negocio

El análisis de datos también se ha potenciado gracias a Copilot para Power BI, otra de las soluciones de IA Generativa de Microsoft, que permite a LALIGA mantener más de 70 cuadros de mando en sus plataformas de Business Intelligence y Business Analytics. Estos cuadros de mando transforman los datos brutos en información procesable para la toma de decisiones, realizando un seguimiento de las audiencias de televisión, la asistencia a los estadios, la participación en redes sociales, y otros indicadores clave.

Los responsables de la toma de decisiones pueden hacer preguntas en lenguaje natural sobre las tendencias de audiencia, las métricas de rendimiento de los clubes o los indicadores de mercado, y reciben rápidamente una respuesta, basada en los conocimientos impulsados por la IA de Copilot, que ahorra un tiempo valioso y democratiza el acceso a los datos en toda la organización.

Impulso a la eficiencia y productividad

La adopción de Microsoft 365 Copilot está acelerando la transformación digital y la innovación en la forma de trabajar de los empleados de LaLiga. Muchas tareas cotidianas, como redactar, reestructurar contenido o resumir texto en Word, ahora se realizan con la ayuda de esta solución, impulsada por IA generativa, lo que mejora la eficiencia y la productividad en el día a día. La entidad deportiva está aprovechando las funcionalidades Microsoft 365 Copilot en otras herramientas como Outlook y Teams, para resumir hilos de correo electrónico redactar y filtrar mensajes, o extractar los contenidos más relevantes de reuniones y chats.

Como parte de su plan de transformación, LaLiga también ha implementado Microsoft Azure Arc para integrar sus entornos en la nube y locales, gestionando su infraestructura de manera centralizada y asegurando baja latencia en sus 42 estadios. Además, utiliza los servicios de IA en Azure para optimizar la programación de partidos y otras operaciones clave. Esta integración ha permitido a LaLiga aumentar la productividad interna y mejorar la seguridad, ofreciendo a los aficionados una experiencia más atractiva y personalizada.

Mirando hacia el futuro

De manera conjunta, ambas partes están explorando la introducción de traducción simultánea y subtitulado para comentaristas en otros idiomas. Utilizando Azure OpenAI, los partidos contarán con subtitulado y traducción en tiempo real, con la misma voz y tono del comentarista en otros idiomas, haciendo que las emisiones sean accesibles a una audiencia global, localizando y personalizando aún más su contenido. Al romper las barreras lingüísticas, se ampliará significativamente el alcance del fútbol español y, con ello, mejorará la experiencia de visualización para los aficionados de todo el mundo.

“La colaboración con Microsoft nos permite innovar en áreas clave como la gestión de datos, la administración de sistemas y la creación de contenidos digitales. La IA es un componente esencial en esta transformación, ayudándonos a identificar nuevas oportunidades de negocio y a mejorar la propia competición. Mirando hacia el futuro, continuaremos explorando nuevas tecnologías y soluciones que nos permitan seguir liderando en el ámbito deportivo y ofrecer a nuestros aficionados una experiencia inigualable”, concluye el director de Tecnología, Innovación y Operaciones Tácticas.

]]> <![CDATA[CaixaBank impulsa el Plan Cosmos con una inyección de 5.000 millones para su transformación digital]]> https://tsecurity.de/de/2613063/it-security-nachrichten/caixabank-impulsa-el-plan-cosmos-con-una-inyeccin-de-5000-millones-para-su-transformacin-digital/ https://tsecurity.de/de/2613063/it-security-nachrichten/caixabank-impulsa-el-plan-cosmos-con-una-inyeccin-de-5000-millones-para-su-transformacin-digital/ Fri, 14 Feb 2025 09:04:31 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

CaixaBank pisa el acelerador de su plan de transformación digital contemplado en la hoja de ruta estratégica de la compañía definida para el periodo 2025-2027. Así lo ha avanzado Expansión. En concreto, la entidad financiera ha lanzado el Plan Cosmos, un programa que prevé destinar, al menos, 5.000 millones de euros durante el próximo trienio para materializar acciones como el despliegue de la inteligencia artificial (IA) generativa en toda la red comercial. Y es que la organización que capitanea Gonzalo Cortázar considera que esta tecnología ampliará las capacidades productivas de la entidad, agilizará sus operaciones y dará pie a un nuevo modelo de negocio que situará al cliente en el centro.

Así, la organización planea introducir progresivamente la IA generativa en sus oficinas, brindando apoyo y mejora tanto a los trabajadores como a los clientes. Gracias a la IA generativa, y especialmente a los chatbots conversacionales, los primeros podrán robustecer su capacidad de atención comercial mejorando a su vez la experiencia de usuario. Con el punto de mira sobre los clientes, la IA permitirá ampliar las opciones de autoservicio en los canales digitales.

Automatización, piedra angular

Del plan de la compañía se desprende la intención de aplicar también IA generativa en la automatización de los procesos de negocio y la operativa interna. El objetivo, según recoge la citada fuente, no es otro que reducir la carga administrativa en las oficinas para ganar eficiencia, así como potenciar la capacidad de asesoramiento a los clientes. Siguiendo esta estela, CaixaBank apuesta por la IA para fomentar una mayor automatización de las operaciones en todos los ámbitos relacionados con las tecnologías de la información, reduciendo así el tiempo de resolución de incidencias.

Más nube

El Plan Cosmos también sitúa como principal protagonista a la nube; de hecho, la compañía espera migrar al cloud una mayor parte de su actividad. En relación a esto, la entidad financiera ya ha puesto en marcha dos programas para mejorar el acceso a la información y la analítica de datos en tiempo real. En el marco de este proyecto CaixaBank también contempla la creación de una plataforma para potenciar la inteligencia de negocio y su eficiencia.

Entre sus esfuerzos cabe destacar que el banco trabaja en hacer esta tecnología más transversal para el grupo, de manera que cuente con una infraestructura más escalable, resiliente y automatizada. Hasta la fecha, solo un 32% de la actividad del banco está vinculada a la nube; sin embargo, el objetivo es que para 2027 la adopción haya superado la barrera del 50%.

Impulso al talento

Para poner en marcha este ambicioso Plan Cosmos, reconoce la compañía, serán necesarios refuerzos y nuevo talento. En el marco del plan, el banco prevé contratar alrededor de 1.000 profesionales de tecnologías de la información. Estos, explican, se sumarán a sus filas a lo largo de los próximos tres ejercicios.

]]> <![CDATA[CRM ciudadano, el futuro de la relación entre administraciones y personas ]]> https://tsecurity.de/de/2606670/it-security-nachrichten/crm-ciudadano-el-futuro-de-la-relacin-entre-administraciones-y-personas/ https://tsecurity.de/de/2606670/it-security-nachrichten/crm-ciudadano-el-futuro-de-la-relacin-entre-administraciones-y-personas/ Tue, 11 Feb 2025 13:19:08 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La sociedad actual vive una revolución digital sin precedentes, donde la experiencia de uso marca la diferencia entre una aplicación exitosa o fallida. Este fenómeno ha generado un usuario que demanda cada vez más de la experiencia digital, incluso en los servicios públicos. En respuesta, la Administración Pública lleva años en una cruzada por transformarse digital y tecnológicamente, tanto internamente como de cara al ciudadano. En su camino hacia un futuro cada vez más centrado en la relación entre instituciones y personas, las administraciones afrontan en los próximos años los retos y beneficios de implementar un verdadero ‘CRM ciudadano’. 

En esta particular hoja de ruta, uno de los primeros pasos es la gestión de la identidad digital. La diversidad de sistemas de identificación, como clave PIN, clave permanente, clave móvil y certificado digital, puede resultar confusa para los ciudadanos.  Simplificar y unificar estos métodos es crucial para facilitar la relación digital entre la ciudadanía y la Administración. El Gobierno del Principado de Asturias, por ejemplo, ha apostado por la clave permanente, que es lo más parecido a un usuario y contraseña tradicionales. Es el sistema de identificación que se utilizará en el recién creado portal MiPrincipado, a través del cual, los ciudadanos y empresas accederán a todo tipo de trámites y servicios públicos.  

La identificación digital no solo debe ser segura, sino también fácil de usar, lo que exige un alto grado de interoperabilidad entre sistemas y administraciones, que se convierten en pilares fundamentales para mejorar la atención al ciudadano. La Generalitat de Catalunya, por ejemplo, está trabajando en integraciones con sistemas de gestión de colas, citas y documentación, y desarrollando un modelo de gobierno del dato para asegurar datos consistentes y gobernados adecuadamente. Y esto implica tener datos de referencia únicos, un paso esencial en esta dirección. 

La interoperabilidad no solo facilita la gestión interna de la Administración, sino que también mejora la experiencia del ciudadano al reducir la necesidad de proporcionar la misma información en múltiples ocasiones. Esto es especialmente importante, en un contexto donde los ciudadanos esperan servicios rápidos y eficientes. La capacidad de compartir datos de manera segura y eficiente entre diferentes departamentos y niveles de gobierno es crucial para lograr este objetivo. 

Otro hito importante en nuestro camino es la centralización de los datos en un solo repositorio, lo que puede simplificar la actualización y la seguridad, evitando duplicidades y errores. La calidad del dato es fundamental para el funcionamiento efectivo del CRM y la personalización de los servicios. Las administraciones deben depurar y unificar sus bases de datos para ofrecer servicios más precisos y efectivos a todos sus usuarios. 

La centralización también permite una mejor gestión de los recursos y una mayor eficiencia operativa. Al tener una única fuente de verdad, los diferentes departamentos pueden trabajar de manera más coordinada y eficiente. Esto no solo mejora la calidad del servicio, sino que también reduce los costes operativos y el tiempo necesario para procesar las solicitudes de los ciudadanos, lo que se traduce también en eficiencia operativa y en una reducción de los procesos para los profesionales de las administraciones. 

¿Cómo conectar con las necesidades del ciudadano? 

A medida que recorremos este camino hacia el futuro de la relación entre administraciones y personas, las instituciones públicas deben aumentar su grado de proactividad, anticipándose a las necesidades del ciudadano y ofreciendo servicios de manera automática. La Generalitat de Catalunya, por ejemplo, está trabajando en un modelo omniexperiencial que relaciona las necesidades del ciudadano con los servicios disponibles, permitiendo una atención más específica y eficiente. La segmentación adecuada de los ciudadanos es clave para diseñar ayudas y servicios más precisos. Este mismo modelo omniexperiencial lo está aplicando el Gobierno del Principado de Asturias.

Ser proactivo significa también utilizar los datos disponibles para anticipar las necesidades de los ciudadanos antes de que ellos mismos las expresen. Por ejemplo, si un ciudadano ha tenido un hijo recientemente, la administración podría enviarle automáticamente información sobre las ayudas disponibles para familias con niños pequeños. Este tipo de servicio no solo mejora la satisfacción del ciudadano, sino que también aumenta la eficiencia de la administración al reducir la necesidad de que los ciudadanos busquen y soliciten estos servicios por sí mismos. 

En este recorrido hacia una administración más inclusiva, la accesibilidad es un punto estratégico para mejorar la experiencia digital del ciudadano, asegurando que nadie quede excluido. La colaboración con la ONCE para hacer los servicios accesibles a personas con deficiencias visuales es un ejemplo de cómo la Administración puede liderar en este ámbito. Cumplir con normativas como la UNE con prioridad AA, que incluye 38 requisitos para garantizar la accesibilidad, es esencial. 

Además de cumplir con las normativas, es importante que las instituciones adopten una actitud proactiva hacia la accesibilidad. Esto significa no solo hacer que los servicios sean técnicamente accesibles, sino también asegurarse de que sean fáciles de usar para todos los ciudadanos, independientemente de sus habilidades o conocimientos técnicos. La Administración debe trabajar en estrecha colaboración con organizaciones que representan a personas con discapacidades para entender mejor sus necesidades y desarrollar soluciones que realmente funcionen para ellos. 

La inteligencia artificial es una herramienta poderosa en nuestro camino hacia la modernización de la Administración pública. Permite realizar automatizaciones necesarias para mejorar la eficiencia y la calidad del servicio. Los chatbots con IA generativa también están mejorando la atención al ciudadano, aunque aún necesitan supervisión humana para garantizar la precisión. 

La IA no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también puede transformar la manera en que los ciudadanos interactúan con la Administración. Por ejemplo, los chatbots pueden proporcionar respuestas rápidas y precisas a las consultas de los ciudadanos, reduciendo el tiempo de espera y mejorando la satisfacción del usuario. Sin embargo, es crucial que estos sistemas sean monitorizados y ajustados continuamente para asegurar que proporcionen información precisa y útil. 

El futuro del CRM ciudadano incluye la integración de sistemas y servicios en un espacio de interrelación que facilite la experiencia del ciudadano. La Administración debe seguir innovando y adaptándose para ofrecer servicios más eficientes y personalizados, utilizando la IA y nuevos interfaces como la realidad aumentada. La visión es tener datos de calidad, información y conocimiento accesibles en el momento adecuado, permitiendo una administración proactiva y centrada en el ciudadano. 

Un CRM ciudadano bien implementado puede transformar la relación entre la Administración pública y las personas. La clave está en simplificar los sistemas de identificación, asegurar la interoperabilidad y la calidad del dato, ser proactivos y accesibles, y aprovechar las tecnologías emergentes como la IA. Solo así podremos construir una Administración pública que no solo responda a las necesidades de los ciudadanos, sino que también anticipe y supere sus expectativas. En definitiva, una Administración pública a prueba del futuro.

El autor de este artículo es Enrique Amado Medina, experto en proyectos de digitalización de la Administración pública y actual responsable de desarrollo de negocio para este sector en la compañía Liferay  

]]> <![CDATA[Seguros Atocha deja atrás un enfoque tradicional apoyándose en la digitalización]]> https://tsecurity.de/de/2603961/it-security-nachrichten/seguros-atocha-deja-atrs-un-enfoque-tradicional-apoyndose-en-la-digitalizacin/ https://tsecurity.de/de/2603961/it-security-nachrichten/seguros-atocha-deja-atrs-un-enfoque-tradicional-apoyndose-en-la-digitalizacin/ Mon, 10 Feb 2025 09:33:10 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La digitalización está redefiniendo la forma en la que las organizaciones de todo el mundo gestionan sus operaciones y se relacionan con sus clientes. Un cambio que está afectando especialmente al sector seguros, donde las compañías tradicionales tienen que adaptarse a los nuevos modelos de negocio y a las mayores expectativas de los clientes.  

Este es el caso de Seguros Atocha, compañía española que lleva más de 70 años ofreciendo productos de hogar, decesos y de salud, y que desde hace más de una década atraviesa un proceso continuo de transformación digital, que comenzó con la informatización de procesos básicos. “Detectamos la necesidad de modernizarnos y, con la llegada de la covid, la transformación se volvió una prioridad. Desde entonces, hemos avanzado en la automatización de tareas, la integración de inteligencia artificial en la atención al cliente y el análisis de datos en tiempo real”, explica Nicolás Ayuso Fernández, consultor de Marketing y Transformación Digital de Seguros Atocha.  

Este proceso ha permitido a la aseguradora optimizar la operativa interna, mejorar la eficiencia y ofrecer una experiencia más ágil a sus asegurados, sin perder el trato humano. “Pasamos de ser una aseguradora con un enfoque más tradicional a una compañía en constante evolución y mejora, impulsada por la tecnología y las necesidades de nuestros clientes”, explica Ayuso. La transformación digital “no es solo una tendencia para nosotros, sino una necesidad para seguir brindando una experiencia de calidad en un entorno cada vez más digitalizado. Somos conscientes de que aún tenemos un largo camino por delante en comparación con otras compañías del sector, pero estamos dando pasos firmes hacia soluciones más modernas y alineadas con la realidad actual”.  

Para ello, la compañía ha adoptado una estrategia estructurada, garantizando que cada implementación tecnológica aporte valor real tanto a sus clientes como a sus equipos internos. “El principal objetivo de nuestra transformación digital ha sido mejorar la eficiencia sin perder lo que nos diferencia: la atención humana real”, explica. Por ello, en Seguros Atocha “siempre hemos apostado por un trato cercano y personalizado, evitando bots en llamadas y garantizando que cualquier avance tecnológico mantenga la posibilidad de que nuestros clientes contacten de forma rápida e instantánea con un asesor humano cuando lo necesiten”.

“El principal objetivo de nuestra transformación digital ha sido mejorar la eficiencia sin perder lo que nos diferencia: la atención humana real”, explica Nicolás Ayuso  

Bajo esta premisa, la compañía ha optimizado procesos internos mediante la automatización de tareas repetitivas, permitiendo que sus asesores se concentren en lo que realmente aporta valor: el trato directo con los asegurados. Al mismo tiempo, explica Ayuso, “estamos en el camino de ampliar la comunicación omnicanal, asegurando que cada interacción digital tenga la calidad que nos caracteriza, y trabajamos en mejorar la gestión y análisis de los datos para personalizar nuestras ofertas y anticiparnos a las necesidades del cliente, siempre con el objetivo de hacer que la tecnología sea un apoyo y no un sustituto del factor humano en nuestra operativa”. En definitiva, “estamos continuamente reforzado nuestras plataformas internas para agilizar procesos, reducir errores y mejorar la colaboración entre equipos, permitiendo que la digitalización beneficie tanto a clientes como a empleados”.  

Una integración transversal  

En la actualidad, Seguros Atocha integra la tecnología en distintos niveles de la compañía: desde herramientas de automatización de procesos administrativos hasta soluciones más avanzadas como el asistente virtual con IA, que facilita la comunicación con clientes en primera instancia y mejora la eficiencia interna. Como asegura el responsable de transformación digital, “la tecnología nos permite ser más ágiles, reducir errores operativos y mejorar la toma de decisiones con datos más precisos”.  

No obstante, para llevar a cabo toda esta apuesta por la tecnología, el equipo de TI de la compañía es una pieza clave. No solo se encarga de implementar nuevas soluciones, sino que también trabaja en la optimización y seguridad de los sistemas. Además, actúa como un socio estratégico de todos los departamentos para asegurar que la digitalización se traduzca en mejoras reales para empleados y clientes.  

Apuesta por la IA generativa 

Uno de los proyectos clave de la aseguradora es la expansión de su asistente virtual con IA, que ya optimiza la atención al cliente gestionando consultas y trámites básicos de forma rápida y eficiente. Ahora, explica Ayuso, “estamos ampliando su alcance para que también brinde soporte interno a nuestros equipos, facilitando la gestión de información y mejorando los tiempos de respuesta”. A diferencia de implementaciones anteriores, donde las respuestas eran más limitadas y estructuradas, la “IA generativa nos abre la posibilidad de conversaciones mucho más naturales e inteligentes. Esto no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también permite una automatización más eficiente de procesos sin comprometer la calidad del servicio”.  

Esta apuesta por la IA impacta en varias áreas clave de la compañía. En atención al cliente y ventas, agilizando la gestión de consultas recurrentes, permitiendo a los asesores centrarse en interacciones más complejas y personalizadas. En administración, optimizando procesos internos y reduciendo la carga operativa. Además, el equipo de TI juega un papel fundamental en su desarrollo y mantenimiento, asegurando una integración fluida con los sistemas actuales y futuras mejoras en las capacidades.  

El asistente virtual integrado combina varias tecnologías avanzadas. Se ha incorporado inteligencia artificial con procesamiento de lenguaje natural (NLP) para ofrecer conversaciones más fluidas y precisas. Asimismo, se utiliza automatización de procesos robóticos (RPA) para agilizar tareas repetitivas y optimizar la eficiencia operativa en los equipos.   

Para la implementación del asistente virtual con IA, la aseguradora ha trabajado con Visor AI, una empresa portuguesa especializada en inteligencia artificial y atención al cliente. “Su plataforma y experiencia han sido clave para garantizar que el asistente no solo automatice respuestas, sino que también ofrezca interacciones más fluidas y naturales gracias a la IA Generativa, mejorando así la experiencia del usuario”, explica Ayuso. Al mismo tiempo, “nuestro equipo de TI ha jugado un papel fundamental en la integración y personalización del sistema, asegurando que se adapte a nuestros procesos internos y pueda evolucionar con nuevas funcionalidades”.  

“La IA generativa nos abre la posibilidad de conversaciones mucho más naturales e inteligentes”

Aunque el proyecto sigue en progreso desde su inicio en septiembre de 2024, la compañía ya ha logrado una reducción significativa en los tiempos de respuesta y una mejora en la eficiencia operativa. “Durante los dos últimos meses se han producido a través del asistente virtual más de 790 conversaciones con un 86% de eficiencia. Con un tiempo promedio de cinco minutos por consulta, el asistente virtual ha reducido aproximadamente 57 horas de trabajo, permitiendo que los asesores se enfoquen en interacciones más complejas y de mayor valor para los asegurados”. Es importante señalar que estos son datos iniciales y que, con solo unos meses de funcionamiento, aún no se ve el potencial completo que esta herramienta tendrá a medida que evolucione.  

La digitalización del futuro 

A pesar de que llevan más de una década en este proceso de digitalización, la transformación de la aseguradora no ha hecho más que empezar. “Estamos explorando nuevos productos digitales dentro de nuestras coberturas, anticipándonos a una demanda que en pocos años será indispensable para los nuevos clientes”, explica Ayuso. 

Además de la IA generativa, que según el responsable de transformación digital será clave en la evolución del asistente virtual, permitiendo interacciones más naturales y un soporte más eficiente tanto para clientes como para empleados, la compañía está explorando el uso avanzado de datos para optimizar costes operativos y mejorar la experiencia del asegurado.

Por otro lado, siguen atentos a blockchain por su potencial en la validación de contratos y gestión de siniestros, pudiendo aportar mayor transparencia y seguridad en nuestros procesos. En definitiva, explica Ayuso, “afrontamos la transformación digital como un proceso evolutivo, en el que los cambios se implementan de forma progresiva para facilitar la adaptación tanto de nuestros equipos como de nuestros asegurados. La clave está en acompañar cada avance con formación, soporte y comunicación, asegurando que la tecnología sea una aliada accesible y útil en el día a día”.  

]]> <![CDATA[Clínica Universidad de Navarra apuesta por la IA y la computación cuántica en el ámbito sanitario]]> https://tsecurity.de/de/2599702/it-security-nachrichten/clnica-universidad-de-navarra-apuesta-por-la-ia-y-la-computacin-cuntica-en-el-mbito-sanitario/ https://tsecurity.de/de/2599702/it-security-nachrichten/clnica-universidad-de-navarra-apuesta-por-la-ia-y-la-computacin-cuntica-en-el-mbito-sanitario/ Fri, 07 Feb 2025 13:04:08 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La Clínica Universidad de Navarra (CUN) y Microsoft Ibérica han firmado un acuerdo de colaboración para promover el desarrollo conjunto de proyectos innovadores en el sector salud, aplicando para ello tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (IA) o la computación cuántica. El acuerdo, rubricado por Joseba Campos Capelastegui, director general de la Clínica Universidad de Navarra, y Paco Salcedo, presidente de Microsoft España, centra el foco en la aplicación de tecnologías como la IA, el cloud y la computación cuántica en áreas clave como la optimización de procesos administrativos, la mejora de la atención al paciente y la investigación en genómica.

La Clínica Universidad de Navarra es una institución sanitaria sin ánimo de lucro, reconocida por su labor investigadora y docente, así como por su prestigio en el diagnóstico y tratamiento de patologías de alta complejidad. Con más de 3.900 profesionales en dedicación exclusiva en sus sedes de Pamplona y Madrid, destaca por su modelo asistencial, centrado en las necesidades del paciente y su familia. Por ello, y con el firme propósito de mejorar aún más la atención médica y asistencia al paciente, ha apostado por una transformación digital y por la aplicación de la IA de la mano de Microsoft como partner tecnológico.

“La colaboración con Microsoft representa otro paso más en nuestra apuesta por la innovación. La implementación de IA mejorará la productividad de nuestro personal médico y administrativo y también optimizará la atención al paciente garantizando un servicio más eficiente”, ha asegurado Campos Capelastegui. Además, según han evidenciado Elena Faedda y Josep María Gost, codirectores del Departamento de Sistemas de Información de la Clínica, “el hospital implementará el uso de herramientas de IA generativa con el propósito de evaluar su impacto en la optimización de las tareas diarias de los distintos profesionales sanitarios”.

Optimización de la atención al paciente

Uno de los principales proyectos contemplados en este acuerdo es el desarrollo de un piloto para evaluar el impacto de la IA generativa en tareas administrativas. Gracias a las herramientas de IA desarrolladas por Microsoft, se automatizarán procesos rutinarios para que los profesionales de la clínica puedan enfocarse en actividades de mayor valor añadido, mejorando la atención que dan a los pacientes.

Esto también se logrará gracias a la puesta en marcha de una prueba de concepto, utilizando la tecnología de IA avanzada de Microsoft para transcribir automáticamente las consultas médicas externas. Este programa será capaz de identificar los puntos clave de cada consulta externa y transcribirlos con términos especializados antes de ser expuestos por los propios especialistas. Esta implantación correrá a cargo de Microsoft y su red de partners especializados y ayudará al personal médico de la Clínica Universidad de Navarra a reducir significativamente el tiempo que dedican a tareas administrativas y a centrarse en una mejor atención al paciente, y a la investigación y a la docencia. La precisión y eficiencia de las transcripciones estarán garantizadas por las capacidades de reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural de Azure AI.

Innovación en genómica y computación cuántica

En el marco del acuerdo, la Clínica Universidad de Navarra y Microsoft desarrollarán proyectos innovadores en los campos de la genómica y la computación cuántica. Microsoft aportará su experiencia en el análisis de grandes volúmenes de datos y su infraestructura en la nube para almacenar, procesar y analizar datos genéticos. En cuanto a la computación cuántica, se explorarán nuevas aplicaciones y algoritmos que mejoren el análisis y la investigación médica.

]]> <![CDATA[Bajo una presión cada vez mayor, ¿cómo pueden CIO convencer a los CFO para que inviertan en IA?]]> https://tsecurity.de/de/2594436/it-security-nachrichten/bajo-una-presin-cada-vez-mayor-cmo-pueden-cio-convencer-a-los-cfo-para-que-inviertan-en-ia/ https://tsecurity.de/de/2594436/it-security-nachrichten/bajo-una-presin-cada-vez-mayor-cmo-pueden-cio-convencer-a-los-cfo-para-que-inviertan-en-ia/ Wed, 05 Feb 2025 12:17:58 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

En 2022, Air Canada intentó distanciarse de su chatbot después de que a un pasajero le dijeran que podía obtener un reembolso por una tarifa de deceso. Tras una batalla legal, finalmente se ordenó a Air Canada que cumpliera la promesa del chatbot, pero como resultado, el chatbot se desconectó.

En los últimos años, han sido bastante comunes los ejemplos de herramientas basadas en IA que se vuelven rebeldes o resultan ineficaces, ya que las empresas se han subido al carro. Pero al igual que el chatbot de Air Canada, hasta ahora, la ola a veces puede prometer más de lo que puede ofrecer, lo que preocupa a los directores de sistemas de información (CIO) y a los directores financieros (CFO).

Cuando se trata de inversiones en IA, las empresas quieren resultados, y los quieren rápido. La mitad de los CFO afirman que planean recortar la financiación de la IA si no muestra un retorno de la inversión medible en un año, según una encuesta global de la empresa de automatización de cuentas por pagar Basware, en la que participaron 400 directores financieros y líderes financieros.

Mientras que el 80% de las organizaciones planean aumentar la inversión en IA, los CFO a menudo no saben por dónde empezar. Aproximadamente un tercio de ellos sienten que carecen de una visión clara.

Para los CIO, esto significa que deben ir más allá para salvar la brecha entre el potencial de la IA y la demanda de los CFO de resultados rápidos, tangibles y fiables. Sin embargo, esto suele ser más fácil de decir que de hacer. Ser estratégico con la IA y medir si esas inversiones están dando sus frutos requiere objetivos claros, datos fiables y colaboración, retos que muchas organizaciones tienen dificultades para superar.

Alrededor del 60% de los CIO de todo el mundo creen que el aumento de los ingresos por sí solo justifica el coste de la IA, y una proporción similar afirma que el ahorro de tiempo es suficiente para validar la inversión. Sin embargo, solo alrededor de un tercio de ellos miden activamente ambos, según un estudio reciente realizado por Gong, líder en inteligencia de ingresos, que encuestó a más de 500 líderes de TI y CIO en Estados Unidos y Reino Unido.

Los CIO están bajo presión para validar las inversiones en IA y asegurar a los CFO una ruta clara de implementación que garantice el retorno de la inversión. Esto requiere no solo seleccionar los proyectos adecuados, sino también definir claramente cómo se puede medir el éxito.

Cómo saber qué priorizar

La IA ha hecho avances notables durante el último año, pero su adopción también ha descubierto una serie de deficiencias, como alucinaciones peligrosas y una implementación costosa.

El estudio de Lucidworks sobre la inversión en IA generativa afirma que, en 2024, los líderes empresariales están reduciendo el gasto para equilibrar los beneficios, los costes y los riesgos de esta tecnología relativamente nueva. También en 2024, el 42% de las empresas informaron de que sus iniciativas de IA generativa aún no han dado resultados significativos.

Aunque las empresas ven el potencial de la IA, a menudo se muestran cautelosas a la hora de invertir, sopesando los riesgos y los costes, por lo que elegir los proyectos adecuados puede resultar complicado. Para maximizar el impacto de las iniciativas de IA, las organizaciones deben centrarse en alinear cada proyecto con su estrategia corporativa general y sus objetivos a largo plazo.

“Empiece por identificar dónde puede la IA mejorar las capacidades básicas, ya sea mejorando la calidad del producto, acelerando el tiempo de comercialización o permitiendo la toma de decisiones basadas en datos”, afirma Karli Kalpala, director de Reino Unido e Irlanda y transformación estratégica en Digital Workforce.

Dar prioridad a la escalabilidad también es fundamental, añade Kalpala. “Construir para escalar desde el principio y garantizar que cada departamento pueda adoptar y adaptar las herramientas con la mínima fricción”, dice. “Todo el mundo puede construir una solución de IA, pero aquellos que transformarán su organización con IA necesitan construir y mantener cientos de soluciones de IA en toda la organización”.

Kristen Costagliola, directora de Tecnología de Syncro, sugiere aplicar las palancas competitivas estratégicas del profesor de Harvard Michael Porter, que identifican tres enfoques principales que una empresa puede utilizar para lograr una ventaja competitiva: liderazgo en costes, diferenciación y enfoque.

“Esta perspectiva ayuda a los CIO a pensar de forma más estratégica sobre dónde aplicar la IA dentro de sus negocios”, afirma. “Por ejemplo, si la estrategia de una empresa es el liderazgo en costes, el CIO daría prioridad a los proyectos que impulsan la eficiencia para reducir los costes. Por otro lado, si una empresa busca ofrecer un producto o servicio diferenciado, un CIO buscaría aplicar la IA para innovar y destacar frente a sus competidores”.

Las organizaciones ya generan grandes volúmenes de datos de alta calidad en algunas áreas y tienen puntos débiles bien definidos. Quizás deberían empezar por ahí, dice Om Moolchandani, cofundador, CISO y CPO de Tuskira.ai.

“La optimización de la experiencia del cliente, la previsión de la cadena de suministro, la predicción de la demanda y el mantenimiento preventivo tienden a producir beneficios rápidos”, afirma. “Al centrarse en ámbitos en los que la calidad de los datos es suficiente y las métricas de éxito son claras —como el aumento de las tasas de conversión, la reducción del tiempo de inactividad o la mejora de la eficiencia operativa—, las empresas pueden cuantificar más fácilmente el valor que aporta la IA”.

También es importante comprender las prioridades de los CFO. Según la encuesta de Basware, el 75% de los CFO prefieren que las inversiones en IA se centren en áreas como el cumplimiento de la facturación electrónica y los requisitos reglamentarios.

Pero elegir los proyectos a los que dar prioridad no es tarea fácil y subraya un punto crucial: las empresas están deseosas de ver un impacto rápido y tangible de sus iniciativas de IA. Sin embargo, validar las inversiones en IA y cuantificar ese impacto son a menudo dos cuestiones diferentes.

Justificar un proyecto, medir el impacto

Todas las iniciativas de IA deben validarse antes de su implementación a gran escala, y esto a menudo requiere una combinación de evaluaciones técnicas y estratégicas. Las empresas deben centrarse en los objetivos, las pruebas y las personas en su esfuerzo por determinar si un proyecto de IA es viable.

“El primer paso es definir las métricas”, afirma Scott Willson, evangelista tecnológico de la plataforma de gestión multiinstancia de ServiceNow, xtype. “¿Están los KPI alineados con resultados empresariales medibles que las partes interesadas puedan respaldar?”. Unas métricas claras no solo guían el proyecto, sino que también ayudan a comunicar su valor a los responsables de la toma de decisiones en toda la organización.

El siguiente paso es crear prototipos y poner a prueba el proyecto utilizando un producto mínimo viable. Esto ayuda a poner a prueba las suposiciones, recopilar información valiosa y perfeccionar la solución antes de su implementación completa.

Kalpala también sugiere probar la solución de IA a través de un programa piloto en entornos empresariales del mundo real. “Estas pruebas ayudan a evaluar si las soluciones de IA se integran bien con los sistemas y flujos de trabajo existentes, o si se requieren revisiones importantes del sistema”, afirma. También es importante identificar desafíos como la privacidad de los datos, la preparación técnica y la gestión del cambio organizativo.

Para fomentar debates productivos con los CFO y otros líderes, los CIO pueden presentar un conjunto claro de métricas de éxito inicial, como la automatización del flujo de trabajo o la reducción de la tasa de errores. Utilizar un lenguaje empresarial y explicar cómo estas métricas se alinean directamente con los objetivos de la organización puede ayudar a las partes interesadas a comprender los beneficios de los proyectos de IA y puede hacer que sean más propensos a apoyarlos.

También es fundamental garantizar una sólida aceptación por parte de los interesados mediante la participación de equipos interfuncionales, incluidos los responsables de TI y de negocios. “Cuando todos están alineados, se minimizan los riesgos y los posibles retrasos, y se sientan las bases para el éxito del proyecto”, afirma Willson.

Dado que la mitad de los CFO de la encuesta de Basware afirman que planean recortar la financiación de la IA si no muestra un retorno de la inversión medible en un año, la presión sobre los CIO para que cumplan sus objetivos nunca ha sido mayor.

“La clave para garantizar que los proyectos de IA ofrezcan un rápido retorno de la inversión es empezar poco a poco”, añade Willson. “Divide el proyecto en fases experimentales manejables para aprender y adaptarse rápidamente. Céntrate en casos de uso que proporcionen ganancias rápidas y resultados tangibles, para que la empresa vea beneficios inmediatos”.

Ala Shaabana, cofundador de la red descentralizada de aprendizaje automático Bittensor, sugiere que las empresas se centren primero en los frutos más fáciles de alcanzar, aquellos proyectos que son sencillos de implementar y ofrecen resultados rápidamente.

“Empieza con casos de uso específicos que aborden problemas de alto impacto y baja complejidad, como la automatización de procesos o la optimización de la atención al cliente”, afirma. “Aprovecha los datos y la infraestructura existentes para evitar costosos retrasos en la recopilación de datos o la integración de sistemas. Y asegúrate de realizar un seguimiento e iteración continuos para abordar rápidamente los problemas, mantener el impulso y maximizar los beneficios”.

Pero un problema al que se enfrentan los directores de información es la falta de buenos puntos de referencia para el retorno de la inversión en IA. “Esto supone un reto importante porque el valor de la IA suele ser polifacético y evoluciona con el tiempo”, afirma Eric Helmer, director de Tecnología de Rimini Street. “Las organizaciones también deberían establecer sus propias métricas de referencia para el rendimiento previo a la IA a fin de realizar un seguimiento de las mejoras”.

Kalpala está de acuerdo y añade que cada despliegue de IA es único, y que las métricas de éxito deben adaptarse a la industria, el caso de uso y las necesidades organizativas específicas. “Para las empresas de seguros o servicios financieros, los puntos de referencia deben centrarse en reducir los errores manuales, mejorar la velocidad del servicio y reducir los gastos directos para prestar los servicios básicos”, afirma.

Estrategias para convencer a los CFO

Conseguir el apoyo de los directores financieros puede ser un reto difícil a la hora de implementar iniciativas de IA. Sin embargo, una vez que los CIO están seguros de haber elegido el proyecto adecuado, hay varios pasos que pueden dar para reforzar su caso y obtener la aprobación.

“A la hora de convencer a los directores financieros del potencial de la IA, es crucial presentar un caso de negocio sólido”, afirma Willson. “Vincule el proyecto de IA directamente a objetivos estratégicos como aumentar los ingresos o reducir los costes operativos”.

Moolchandani recomienda traducir los resultados técnicos en cifras financieras. “Presente las ganancias o ahorros esperados en términos tangibles, como un porcentaje proyectado de aumento en las oportunidades de ventas adicionales, o una cantidad de dólares ahorrada a través de procesos automatizados”, dice. También recomienda mostrar prototipos rápidos y resultados reales, lo que puede infundir confianza.

El plan de implementación debe estar bien documentado, añade Costagliola, de Syncro, y debe incluir hitos claros. “Es fundamental definir claramente el horizonte temporal y el tiempo previsto para obtener resultados a fin de convencer al director financiero y conseguir su apoyo”, afirma. También debe presentarse en detalle el impacto en la organización.

Willson también hace hincapié en la idea de reducir los riesgos del proyecto, lo que incluye la implementación de controles de calidad a lo largo del proceso. “Esto garantizará la alineación con las prioridades empresariales y las normas de cumplimiento, y hará que la inversión sea más atractiva”, afirma Willson.

Kalpala señala que los CIO deben pensar más allá del próximo trimestre o año y explicar cómo la implementación de la IA puede transformar el negocio. “Explique el impacto estratégico a largo plazo del proyecto demostrando su capacidad para impulsar la innovación y la transformación de la fuerza laboral”, dice. “Estamos pasando del software como servicio al servicio como software. Aproveche esta oportunidad para mostrar lo que este cambio significa para la organización en términos de nuevas oportunidades y estrategias de precios”.

]]> <![CDATA[D-Marin transforma su escenario digital con Microsoft Dynamics 365]]> https://tsecurity.de/de/2591883/it-security-nachrichten/d-marin-transforma-su-escenario-digital-con-microsoft-dynamics-365/ https://tsecurity.de/de/2591883/it-security-nachrichten/d-marin-transforma-su-escenario-digital-con-microsoft-dynamics-365/ Tue, 04 Feb 2025 11:04:09 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La compañía especializada en la gestión de puertos deportivos, D-Marin, se apoya en el experto en Microsoft, Avanade, para el despliegue e implantación de Microsoft Dynamics 365. Esta colaboración estratégica ha transformado la infraestructura informática de D-Marin, mejorado significativamente la experiencia del cliente y optimizado la eficiencia operativa en sus 25 puertos deportivos situados en el Mediterráneo y el Golfo.

En concreto, D-Marin seleccionó Avanade y Microsoft Dynamics 365 con el firme propósito de alcanzar varios objetivos “clave”. Entre ellos destaca la implementación de un modelo operativo global con personalización local para cada puerto deportivo, estableciendo un nuevo estándar en la gestión; la expansión mediante operaciones simplificadas y una plataforma de aplicaciones unificada; aceleración de la integración de los nuevos puertos adquiridos en Francia e Italia; la personalización de las experiencias del cliente adaptándose a sus necesidades concretas, o la sustitución de sistemas heredados por un puesto de trabajo digital integrado, mejorando la productividad.

Así, la solución implementada ha logrado reforzar el servicio de atención al cliente, la gestión del puerto deportivo y los procesos administrativos de D-Marin. Entre los logros más destacados se incluyen la mejora en la relación con el cliente a partir de la recopilación de más datos para ofrecer servicios personalizados, cumpliendo con la normativa GDPR; agilización de la asignación de amarres gracias a la explotación de los datos; o la implementación de modelos de control para evaluar el rendimiento, tanto a nivel de grupo como de puertos individuales, redundando en la optimización de las operaciones.

“Seguiremos invirtiendo en infraestructura tecnológica. La implementación de Microsoft Dynamics 365 nos ha empoderado, ofreciéndonos nuevas capacidades que transforman la forma en que nos relacionamos con todo el ecosistema de los puertos deportivos. Al aprovechar estas herramientas avanzadas, no solo estamos mejorando la experiencia de los clientes, también nos está permitiendo tomar decisiones más informadas y basadas en datos que mejoran nuestros servicios. Esta optimización permite a nuestro equipo ser más receptivo, eficiente y centrarse en ofrecer el servicio premium por el que D-Marin es conocido”, asegura Matthias Gehring, Chief Digital Officer de D-Marin.

]]> <![CDATA[Banco Sabadell evoluciona la experiencia digital de sus clientes]]> https://tsecurity.de/de/2584938/it-security-nachrichten/banco-sabadell-evoluciona-la-experiencia-digital-de-sus-clientes/ https://tsecurity.de/de/2584938/it-security-nachrichten/banco-sabadell-evoluciona-la-experiencia-digital-de-sus-clientes/ Fri, 31 Jan 2025 12:48:39 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

En los últimos años, a pesar de las estrictas regulaciones y el carácter sensible del sector, las organizaciones dedicadas a la banca y finanzas han dado pasos en firme en materia de transformación digital y adopción de nuevas tecnologías con el fin de mejorar la operativa del negocio y la experiencia de usuario. Muestra de ello, la última maniobra anunciada por Banco Sabadell. La entidad que capitanea Josep Oliu en calidad de presidente ha avanzado una alianza estratégica con Snowdrop Solutions, compañía especializada en servicios tecnológicos basados en geolocalización, con el objetivo de seguir mejorando la experiencia de sus clientes en la app del banco.

Así, de ahora en adelante, mediante la integración de tecnología avanzada de enriquecimiento de datos transaccionales -MRS API-, Banco Sabadell permitirá a sus clientes visualizar de manera precisa las ubicaciones de sus transacciones con tarjeta en un mapa, complementando con el nombre y logo del establecimiento para una mejor comprensión. Esta mejora amplía la información que tienen los clientes para el seguimiento de sus compras en puntos físicos y proporciona un mayor control sobre sus finanzas personales.

La iniciativa, apuntan desde la corporación, “refleja el compromiso de Banco Sabadell con la incorporación de nuevas tecnologías para mejorar la experiencia de los clientes, anticipándose a sus necesidades y proporcionando herramientas que faciliten la gestión financiera diaria”. Y es que entre los beneficios que garantiza la integración de cara a los usuarios cabe destacar:

– Visualización detallada de transacciones: Los clientes pueden identificar con precisión dónde realizaron sus compras, proporcionando un nivel adicional de detalle y claridad en su historial de movimientos.

– Tecnología avanzada de Snowdrop y Google Maps: Los servicios de geolocalización proporcionados por Google Maps ofrecen una interfaz ampliamente reconocida por los usuarios además de una alta precisión de datos

– Mayor seguridad: La capacidad de verificar la ubicación exacta de cada transacción ayuda a detectar rápidamente cualquier actividad sospechosa, mejorando la seguridad y confianza en el uso de las tarjetas del banco.

]]> <![CDATA[Mercadona apuesta en firme por la innovación con un Plan de Excelencia Digital]]> https://tsecurity.de/de/2582434/it-security-nachrichten/mercadona-apuesta-en-firme-por-la-innovacin-con-un-plan-de-excelencia-digital/ https://tsecurity.de/de/2582434/it-security-nachrichten/mercadona-apuesta-en-firme-por-la-innovacin-con-un-plan-de-excelencia-digital/ Thu, 30 Jan 2025 13:04:44 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El gigante español del retail, Mercadona, redobla su apuesta por la innovación y la tecnología con vistas a eficientar la operativa interna y mejorar la experiencia del cliente. El buque insignia de Juan Roig ha anunciado la puesta en marcha de un ambicioso Plan de Excelencia Digital dotado con 250 millones de euros, lo que le permitirá seguir avanzando en la reingeniería de proyectos y modernizar procesos que ya han sido digitalizados.

En la actualidad, la división tecnológica del retailer, Mercadona IT, trabaja con alrededor de 300 aplicaciones o procesos sujetos a mejora tecnológica. “Implementamos tecnologías, arquitecturas y lenguajes de vanguardia que nos permitan seguir avanzando en agilidad y eficiencia para dar respuesta a las nuevas necesidades de Mercadona y de nuestros clientes, para quienes queremos seguir siendo un referente”, destaca Patricia Tobía, directora general del Departamento de Informática (CIO) de Mercadona.

Para lograrlo, en los últimos años se ha consolidado Mercadona IT con el fin de capitanear internamente la estrategia de modernización digital de la compañía. Ello le ha llevado a experimentar un importante proceso de crecimiento y expansión, hasta contar actualmente con 1.200 profesionales tecnológicos en plantilla, que están especializados en áreas como el desarrollo y arquitectura de software, la ciberseguridad, DevOps, gestión del dato, product management, cloud, infraestructura IT, diseño UX/UI, gestión de dispositivos y compras de software informático, entre otros ámbitos.

Este equipo trabaja de forma coordinada con los propietarios de las diferentes áreas de negocio para diseñar, implementar y mantener las soluciones tecnológicas que impulsan Mercadona.  Así, la innovación tecnológica ha llevado a la compañía a desarrollar aplicaciones que le han permitido agilizar la toma de decisiones y contribuir a la innovación de producto; crear sistemas inteligentes y eficientes para optimizar costes y reforzar la productividad en los bloques logísticos; controlar digitalmente la trazabilidad de los productos, garantizando en todo momento la seguridad alimentaria y la calidad; mejorar la experiencia de compra de los clientes en las tiendas, generando espacios más acogedores que ahorran hasta un 40% en iluminación; y desarrollar soluciones informáticas para nuevas líneas de negocio como la sección ‘Listo para comer’, entre otras aplicaciones.

Promoción del talento

Precisamente desarrollar soluciones tecnológicas pegadas al negocio es una de las claves de la propuesta de valor de Mercadona para los profesionales tecnológicos, ya que pueden gestionar los proyectos de principio a fin y ver el impacto real y físico que tienen su trabajo en el día en cada una de sus tiendas y bloques logísticos. Y es que la propuesta de valor de la compañía se basa en tres pilares fundamentales: trabajar en proyectos de gran impacto con tecnología de vanguardia, crecer en un entorno que favorece el desarrollo personal y profesional con un plan de carrera sólido y atractivo y además formar parte de un equipo puntero y sabio.

En este sentido, además de contar con un amplio programa de formación específico para seguir profundizando en sus ámbitos de especialización, los profesionales de Mercadona IT colaboran con las mejores empresas del sector y con líderes mundiales en diferentes ámbitos tecnológicos que permiten a la compañía seguir creciendo y mejorando en su infraestructura tecnológica.

]]> <![CDATA[Gráficos de conocimiento: el eslabón perdido en la IA empresarial]]> https://tsecurity.de/de/2582055/it-security-nachrichten/grficos-de-conocimiento-el-eslabn-perdido-en-la-ia-empresarial/ https://tsecurity.de/de/2582055/it-security-nachrichten/grficos-de-conocimiento-el-eslabn-perdido-en-la-ia-empresarial/ Thu, 30 Jan 2025 10:18:45 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Los grandes modelos de lenguaje (LLM) son buenos para aprender de datos no estructurados. Pero gran parte del valor de propiedad que tienen las empresas está encerrado en bases de datos relacionales, hojas de cálculo y otros tipos de archivos estructurados.

Las grandes empresas llevan mucho tiempo utilizando gráficos de conocimiento para comprender mejor las relaciones subyacentes entre los puntos de datos, pero estos gráficos son difíciles de construir y mantener, y requieren el esfuerzo de desarrolladores, ingenieros de datos y expertos en la materia que sepan lo que significan realmente los datos.

Los grafos de conocimiento son una capa de tejido conectivo que se sitúa sobre los almacenes de datos sin procesar, convirtiendo la información en conocimiento significativo en contexto. Así que, en teoría, serían una forma estupenda de ayudar a los LLM a comprender el significado de los conjuntos de datos corporativos, haciendo más fácil y eficiente para las empresas encontrar datos relevantes para incluirlos en las consultas, y haciendo que los propios LLM sean más rápidos y precisos.

En junio de 2023, los investigadores de Gartner dijeron que los líderes en datos y análisis deben aprovechar el poder de los LLM con la solidez de los gráficos de conocimiento para aplicaciones de IA tolerantes a fallos. Los proveedores tomaron la pelota y corrieron con ella. El primer gran anuncio fue en septiembre de 2023 por parte de la empresa de bases de datos de gráficos NebulaGraph. Su herramienta, Graph RAG, facilita a las empresas el uso de gráficos de conocimiento como parte de sus implementaciones de generación aumentada por recuperación (RAG).

La generación aumentada de recuperación (RAG) consiste en que, en lugar de limitarse a enviar una simple pregunta a un LLM, una empresa añade contexto a esa pregunta, incorporando documentos o información relevante de una base de datos vectorial. Sin RAG, los LLM solo saben en qué se les ha entrenado. Con RAG, las empresas pueden añadir información actualizada o información exclusiva de sus empresas. Por ejemplo, si se pide a un LLM que proporcione información sobre un producto de una empresa, los manuales de ese producto y otros materiales de referencia serían de gran ayuda.

Microsoft anunció su proyecto GraphRAG en febrero y lo hizo de código abierto en julio. La empresa de bases de datos de grafos Neo4j también creó una herramienta LLM Graph Transformer, que donó al proyecto de código abierto LangChain en marzo. En abril, esta herramienta se integró en Google Cloud y Vertex AI como parte de la implementación de GraphRAG de Google.

Más recientemente, a principios de diciembre, Amazon también anunció su apoyo a GraphRAG con Amazon Neptune Analytics, como parte de las bases de conocimiento de Amazon Bedrock.

Con toda esta actividad, no es de extrañar que en noviembre Gartner incluyera a GraphRAG en su ciclo de exageración de 2024 para la IA generativa, a mitad de camino de la pendiente hacia el pico de expectativas infladas. Gartner afirma que GraphRAG tardará entre dos y cinco años en alcanzar la madurez. En comparación, los agentes autónomos, situados justo debajo de GraphRAG en el ciclo de exageración, tardarán entre cinco y diez años.

GraphRAG mejora la precisión, fiabilidad y explicabilidad de los sistemas RAG, afirma Gartner, pero añade que la desventaja es que la integración de los gráficos de conocimiento con los modelos de IA gen puede ser técnicamente compleja y computacionalmente costosa. Sin mencionar que los gráficos de conocimiento por sí solos no son para los débiles de corazón.

“Llevo 20 años en el sector de los datos, y durante al menos la mitad de ese tiempo, la gente ha estado intentando que los gráficos de conocimiento sean el camino a seguir”, dice Matt Aslett, director de Investigación, Datos y Análisis de ISG Research.

Hay algunas organizaciones que han invertido en la tecnología, añade, como grandes empresas de medios de comunicación y editoriales, o empresas farmacéuticas que trabajan en el descubrimiento de fármacos. Novartis, por ejemplo, utiliza una base de datos de grafos para vincular sus datos internos a una base de datos externa de resúmenes de investigación. El objetivo es vincular genes, enfermedades y compuestos para acelerar el descubrimiento de fármacos.

E Intuit ha construido su plataforma de conocimiento de seguridad en un gráfico de conocimiento, utilizando la tecnología del proveedor de gráficos de conocimiento Neo4j, con 75 millones de actualizaciones de bases de datos que se introducen en el gráfico por hora. Pero la mayoría de las empresas no utilizan gráficos de conocimiento, dice Aslett. Las empresas que necesitan reunir datos suelen realizar proyectos de integración de datos puntuales.

“Si ya has pasado por el proceso de gráfico de conocimiento, entonces tendría sentido que esa información también estuviera disponible para tu proyecto de IA”, añade. “Pero si aún no lo has hecho, entonces tienes que pasar primero por todo este gran proyecto para introducir tu información en un gráfico de conocimiento”.

En el pasado, eso habría sido una propuesta desalentadora. Pero ahora la IA generativa se está utilizando para ayudar a crear estos gráficos de conocimiento, acelerando el ciclo virtuoso que convierte los datos corporativos en conocimientos prácticos y mejorando la precisión de los LLM al tiempo que reduce el coste y la latencia.

Una demanda de mejor oferta

Un gráfico de conocimiento puede integrarse en una base de datos, situarse sobre una base de datos, vincular varias bases de datos entre sí e incluso extraer información de otras fuentes, todo ello sin cambiar las estructuras de datos subyacentes.

En las bases de datos relacionales tradicionales, las relaciones entre los puntos de datos forman parte de la estructura de la propia base de datos y suelen limitarse a datos clave. Por ejemplo, los registros de clientes pueden vincularse a transacciones individuales mediante un número de identificación de cliente común. Y esas transacciones podrían, a su vez, vincularse a una base de datos de productos a través de un identificador de producto común.

Pero averiguar que un grupo concreto de clientes tiene las mismas preferencias es un poco más complicado, y las cosas se vuelven aún más complejas cuando las relaciones son más sutiles.

Hacer explícitas todas estas relaciones a través de un gráfico de conocimiento facilita la extracción de toda la información relevante a la hora de proporcionar a un LLM el contexto que necesita para responder a una pregunta, produciendo resultados más precisos.

Las empresas suelen utilizar incrustaciones RAG para aumentar las consultas de los LLM con sus conocimientos patentados, pero los expertos estiman que las tasas de precisión suelen llegar hasta el 70%.

“Los enfoques como la generación aumentada de recuperación tradicional a menudo no pueden alcanzar una precisión superior al 80%”, afirma Daniel Bukowski, director de Tecnología de Data2, una empresa emergente de software que trabaja en el problema de la precisión. “Aunque esto puede ser adecuado para algunos usos, muchas industrias y situaciones requieren un 99% o cerca de este porcentaje”.

Los LLM están optimizados para datos no estructurados, añade Sudhir Hasbe, director de producto de Neo4j. “Pero muchos datos empresariales también están estructurados. Entonces, ¿cómo se unen esos datos estructurados y no estructurados para responder a las preguntas? Uno quiere poder ir y obtener la respuesta y, lo que es más importante, explicar por qué obtuvo la respuesta”.

Los gráficos de conocimiento reducen las alucinaciones, dice, pero también ayudan a resolver el desafío de la explicabilidad. Los gráficos de conocimiento se sitúan por encima de las bases de datos tradicionales, proporcionando una capa de conexión y una comprensión más profunda, dice Anant Adya, vicepresidente ejecutivo de Infosys. “Se puede hacer una mejor búsqueda contextual”, dice, “y te ayuda a obtener mejores conocimientos”.

Infosys está realizando pruebas de concepto para utilizar los gráficos de conocimiento con el fin de combinar el conocimiento que la empresa ha ido recopilando a lo largo de los años con herramientas de IA general. “Estamos identificando aquellos casos de uso en los que pueden tener un mayor impacto”, afirma. Entre ellos se encuentran la extracción automatizada de conocimientos, la elaboración de presupuestos, las adquisiciones y la planificación empresarial. “Pero es muy pronto”, añade. “Todavía no está en producción”.

LinkedIn es una de las empresas que ha implementado un gráfico de conocimiento para mejorar el rendimiento de la IA generativa, y sobre la que se ha escrito. En un artículo publicado en abril, LinkedIn informa de que la combinación de RAG con un gráfico de conocimiento le ayudó a mejorar la precisión de una aplicación de IA general de servicio al cliente en un 78%. Y, durante los seis meses anteriores, el equipo de servicio al cliente de LinkedIn utilizó la combinación, lo que redujo el tiempo medio de resolución por incidencia en un 29%.

Reducción de costes y latencia

Cuando se añade la funcionalidad de IA generativa a los flujos de trabajo de la empresa, las consultas suelen aumentarse con información relevante, normalmente procedente de una base de datos vectorial. Y cuanta más información se pueda añadir a la consulta, más contexto tendrá el LLM para producir una respuesta.

“Pero cuanto más contexto y documentos proporciono, más grande se vuelve el RAG”, dice Vamsi Duvvuri, líder de IA en Tecnología, Medios de Comunicación y Entretenimiento, y Telecomunicaciones en EY. “Y mi sistema se vuelve cada vez más lento”. Además, los proveedores de IA generativa suelen cobrar por token; cuanta más información procesan sus modelos, mayores son los costes.

Según un documento de investigación de Microsoft de abril, GraphRAG requirió hasta un 97% menos de tokens y, aun así, proporcionó respuestas más completas que el RAG estándar.

Cuando se utiliza un gráfico de conocimiento como parte de la infraestructura RAG, se pueden utilizar conexiones explícitas para centrarse rápidamente en la información más relevante. “Se vuelve muy eficiente”, dijo Duvvuri. Y las empresas se están aprovechando de esto, dice. “La pregunta difícil es cuántas de esas soluciones se ven en producción, lo cual es bastante raro. Pero eso es cierto para muchas aplicaciones de IA generativa”.

Poner en práctica los LLM

El reto de crear gráficos de conocimiento es que se necesita una gran experiencia para crearlos. Esto fue particularmente difícil para conjuntos de datos grandes y complejos, exactamente aquellos en los que más se necesitaban grafos de conocimiento. Gran parte del arduo trabajo de crear un gráfico de conocimiento consiste en construir la ontología, como definir términos, decidir clasificaciones y averiguar que dos datos diversos están relacionados de alguna manera. “Y esto es algo en lo que la IA gen puede ser buena”, dice Aslett, de ISG. Algunos proveedores ya están intentando ofrecer esta capacidad, dice, pero las herramientas aún se encuentran en las primeras etapas de desarrollo.

Antes de la IA generativa, las empresas solían intentar crear grafos de conocimiento con aprendizaje automático. “Solíamos utilizar el procesamiento del lenguaje natural para crear gráficos de conocimiento, utilizando el reconocimiento de entidades nominales y creando relaciones mediante la coocurrencia”, dice Duvvuri. “La creación llevaba mucho tiempo porque había que entrenar el canal de PNL. Era una forma muy laboriosa de conseguirlo”.

Hoy en día, los LLM reducen significativamente el tiempo necesario para crear gráficos de conocimiento.

“Yo mismo he creado gráficos de conocimiento utilizando grandes modelos de lenguaje”, afirma. “Es una forma estupenda de extraer relaciones. El poder de un ráfico de conocimiento se acelera utilizando un gran modelo de lenguaje, y añadir un gráfico de conocimiento a un LLM acelera su rendimiento y también mejora el coste”.

Pierre Liang, profesor de Contabilidad en la Tepper School of Business de la Universidad Carnegie Mellon, afirma que la IA generativa tiene una forma asombrosa de generar conocimientos que antes no era posible. 2He visto ejemplos de esto en mi laboratorio”, afirma. “Las oportunidades para las empresas de utilizar LLM para ayudarnos a generar y utilizar grafos de conocimiento son muy prometedoras”.

]]> <![CDATA[Repsol: hacia una digitalización basada en las personas y en la inteligencia artificial]]> https://tsecurity.de/de/2575847/it-security-nachrichten/repsol-hacia-una-digitalizacin-basada-en-las-personas-y-en-la-inteligencia-artificial/ https://tsecurity.de/de/2575847/it-security-nachrichten/repsol-hacia-una-digitalizacin-basada-en-las-personas-y-en-la-inteligencia-artificial/ Mon, 27 Jan 2025 09:18:55 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Durante las últimas décadas, la digitalización ha marcado de forma muy significativa la transformación de las empresas en todo el mundo, generando un cambio fundamental en la operativa y en su interacción con el entorno.  

Este proceso se ha traducido en una evolución en la forma en la que las organizaciones gestionan sus procesos, tanto internos como externos, marcando un cambio de los modelos de gestión tradicionales hacia enfoques más centrados en la productividad, la eficiencia y la rentabilidad. 

La compañía energética Repsol, finalista en los premios CIO 100 Awards 2024 en tres categorías (Organización del año, CIO del año y Gestión de los datos e IA), lleva años inmersa en un proceso de transformación digital con el objetivo de evolucionar hacia una empresa multienergía, orientada al cliente y que apuesta por la digitalización, la innovación, la gestión estratégica del talento y las nuevas formas de trabajo.  

Todo ello está contemplado en su plan estratégico 2021-2025, actualizado para el periodo 2023-2027, que ratifica, además, el compromiso de la organización con la transición energética y la descarbonización, reforzando el papel de la digitalización como un habilitador esencial para conseguir estos objetivos con éxito. 

En el año 2018, la compañía lanzó la Primera Ola del Programa Digital (2018-2022), una iniciativa transversal a toda la organización, respaldada por la alta dirección y cuyo éxito se ha basado en que los negocios sean los propios protagonistas de su transformación digital. Tras la finalización de la primera etapa, la compañía ha extendido el Programa con una Segunda Ola Digital (2023-2027), para seguir impulsando y reforzando una  digitalización que, según la propia compañía, se asienta en siete valores fundamentales: mayor seguridad y fiabilidad en las operaciones, planificación y programación inteligente, excelencia en las operaciones digitalizadas, desarrollo de activos optimizados digitalmente, experiencia de cliente omnicanal y basada en datos, innovación en nuevos modelos de negocio y organización agile. 

En la actualidad, el Programa Digital de Repsol cuenta con más de 670 casos digitales en marcha, de los cuales, 400 se han apoyado en IA y el 34% están en operación madura. De estos, el 60% pone foco en algunos casos directamente y en otros indirectamente en apoyar los objetivos de descarbonización de la compañía. 

Apuesta por la IA generativa 

Desde el comienzo de este viaje de la organización, con la Primera Ola Digital (2018-22), la compañía siempre ha puesto mucho foco en los datos y en la IA, con la ambición de convertirse en una compañía data driven y escalarlos a toda la organización. Ahora, inmersos en la Segunda Ola Digital (2023-27), y con la irrupción de la IA generativa, son conscientes de que esta tecnología supone un punto de inflexión en la productividad de las empresas, por lo que han decidido asumir un rol de early adopter.  

Así es como nació, en junio de 2023, el Centro de Competencia de IA generativa, en colaboración con Microsoft como socio principal. Este proyecto, finalista en los CIO 100 Awards en la categoría de Gestión de los datos e IA, es pionero en el sector energético europeo y ayuda a la compañía a consolidar su posición en el uso de la IA y los datos y a explorar todas las posibilidades que ofrece esta tecnología.  

El centro se despliega en varias líneas de trabajo. El primero de ellos, el laboratorio de nuevas formas de trabajo, tiene el objetivo, según María Ángeles Arroyo, responsable del Centro de Competencia de IA generativa de Repsol, de “impulsar nuevas formas de trabajo de nuestros profesionales para que estas herramientas sean más beneficiosas en su día a día. Hemos hecho extensiva la IA generativa en Repsol con Copilot, asistente de IA generativa de Microsoft, que ha tenido como resultado ahorro de tiempo y mejora en la calidad, así como un aumento de la dedicación de los empleados a tareas de mayor valor añadido”.  

La segunda línea de trabajo es la factoría de casos digitales, para identificar e implementar casos en los que el uso de estos modelos de IA generativa genere valor a sus negocios acelerando su transformación digital. Actualmente, se han lanzado y desarrollado más de 55 iniciativas que utilizan IA generativa en todos los negocios. Por ejemplo, SafePlay, para generar automáticamente material divulgativo sobre seguridad basado en histórico de incidentes; o Harvey, para el análisis de documentos jurídicos, comparación de contratos y normas, etc. 

El laboratorio de desarrollo de código generativo es la tercera línea de trabajo cuyo objetivo es acelerar el proceso de desarrollo de software, mejorando su calidad y aumentado la productividad. “Hemos valorado cómo la herramienta GitHub Copilot puede ayudar a los desarrolladores a generar código, generando más de 1.150.000 líneas de código en 20 lenguajes de programación diferentes”, explica Arroyo.  

Por último, se encuentra el grupo de IA responsable, y es que, desde la primera etapa del Programa Digital, “establecimos mecanismos para asegurar modelos de IA responsables y seguros”, afirma Arroyo. En la Segunda Ola Digital, “hemos colaborado con otras organizaciones estando en grupos de trabajo para impulsar informes conjuntos para velar por una IA responsable. Además, nos marcamos seis principios rectores en línea con la European AI Act y definido el Modelo de Gobierno, para asegurar de una manera ágil la utilización legal y responsable de la IA”.  

Tras un año de trabajo, además de las cuatro líneas ya impulsadas, la compañía ha creado cinco nuevas como son la sistematización de Planes de IA generativa, cuyo objetivo es realizar un plan sistematizado por Negocio que permita identificar casos verdaderamente transformacionales; la Oficina de Impacto en Negocio y Productividad, para identificar, medir y hacer seguimiento del impacto generado para los negocios por el uso de la IA generativa en Repsol; las capacidades IA generativa, que tienen como objetivo formar a los equipos para facilitar la transición y adopción exitosa de la IA generativa; la Tecnología IA generativa, para desarrollar arquitecturas de referencia, certificar nuevos servicios y asegurar el gobierno de los datos; y la IA centrada en el ser humano, que busca aplicar un enfoque humano y definir el modelo de interacción entre los usuarios y las aplicaciones. 

El Centro de Competencia de IA generativa también ha tenido un gran impacto en los profesionales y en la cultura corporativa. En el marco de la primera línea de trabajo -Nuevas formas de trabajo-, se ha llevado a cabo el proyecto piloto Copilot M365, liderado por Repsol y desarrollado junto con Accenture-Avanade y Microsoft. Este proyecto busca evaluar el impacto de la herramienta de IA generativa Copilot M365, acompañado de una activa gestión del cambio. El experimento duró cuatro meses y tuvo como resultado un ahorro de tiempo promedio de 121 minutos/semana por persona en tareas rutinarias, lo que supone 96,8 horas al año por empleado. Además, la calidad de los entregables aumentó un 16%, destacando en originalidad y pensamiento crítico. Por último, la experiencia del empleado también se vio beneficiada, de hecho, el 61,9% de los usuarios no querría trabajar sin Copilot, valorando su impacto en productividad y motivación.  

El papel del CIO 

Juan Manuel García, CIO & CDO de Repsol, lidera el Programa Digital de Repsol desde 2022 y, ahora que está inmerso en su Segunda Ola (2023-2027), está dando una transcendencia fundamental a la IA y la IA generativa. Esta digitalización es una de las palancas clave de la compañía para acelerar la transición energética y la twin transition es un concepto muy marcado en su gestión. Además, ha liderado la creación del Centro de Competencia de IA porque tiene la firme convicción de que esta tecnología es totalmente revolucionaria y va a incrementar la productividad de las empresas. 

IDG-Owned

Uno de los aspectos más destacados del liderazgo de García, lo que le ha valido para ser finalista de los CIO 100 Awards en la categoría de CIO del año, es su visión y enfoque acerca de cómo realmente se consigue una verdadera transformación digital en una organización. El éxito ha residido en involucrar a todas las áreas de negocio de manera transversal, siendo ellas las que han liderado su propia digitalización. Así, el equipo de TI, formado por 800 personas y capitaneado por él, se ha convertido en un habilitador clave de esta transformación, ya que cuenta con el conocimiento funcional y técnico para entender las necesidades del negocio y acercarles la tecnología para que ellos mismos la adopten.  

En este proceso, las personas han estado siempre en el centro como principales impulsoras de las mejoras, y considera fundamental dotarlas de competencias digitales.  

]]> <![CDATA[World2Meet redefine la asistencia al viajero con un innovador avatar hiperrealista]]> https://tsecurity.de/de/2570891/it-security-nachrichten/world2meet-redefine-la-asistencia-al-viajero-con-un-innovador-avatar-hiperrealista/ https://tsecurity.de/de/2570891/it-security-nachrichten/world2meet-redefine-la-asistencia-al-viajero-con-un-innovador-avatar-hiperrealista/ Fri, 24 Jan 2025 09:04:22 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

En el marco de la celebración de la edición 2025 de Fitur, la capital vuelve a convertirse en una suerte de escaparate de alcance mundial para las empresas dedicadas en cuerpo y alma al sector hospitality. Un año más, Joan Barceló, CIO de World2Meet (W2M) y finalista en la categoría Premio Especial a la Innovación de los CIO 100 Awards 2024, ha estado presente en la cita. Cinco jornadas que servirán para avanzar cómo el sector turismo se está redefiniendo gracias, en parte, a la innovación tecnológica. Un claro ejemplo de ello es el avatar hiperrealista que la división de viajes del grupo Iberostar ha impulsado con vistas a mejorar su eficiencia operativa y proporcionar nuevas herramientas para optimizar sus procesos de negocio a partir de la inteligencia artificial (IA). Sobre ello habla para CIO España Barceló. He aquí su visión y desarrollo.

Mía, explica el director de Sistemas de la Información, es el nombre propio con el que han bautizado a la “embajadora digital” de W2M. Se trata de un avatar customizado e hiperrealista desarrollado a partir de tecnología de IA generativa y modelos avanzados de redes neuronales capaz de “brindar información y respuestas 100% personalizadas y en tiempo real sobre cualquier dato del grupo, sus principales marcas y destinos”. La materialización del caso de éxito ha sido posible gracias a los modelos avanzados de redes neuronales, que, a partir de pocos vídeos y audios de una persona real, permite crear un avatar parlante sintético-realista y de alta calidad para diversas aplicaciones, mientras se adhiere a prácticas de IA responsable.

El potencial de la solución, sostiene Barceló, “rompe las barreras comunes, pues permite llegar a múltiples personas, idiomas y estilos de manera más inclusiva”. “En W2M la innovación es un pilar estratégico y transversal que forma parte de nuestro ADN. Por ese motivo, apostamos decididamente por implementar aquellas herramientas tecnológicas que optimicen los procesos y faciliten el día a día de nuestros empleados”.

Mía, el avatar hiperrealista de World2Meet.

Mía, el avatar hiperrealista de World2Meet.

W2M

Una alianza estratégica

La compañía ha confiado en el liderazgo de Microsoft en el campo de la IA generativa y en su partner Bravent, especializado en soluciones de IA, para desarrollar y poner en marcha esta vanguardista herramienta, que se presentó por primera vez en el stand de W2M en la edición pasada de Fitur. Así, el proyecto es el resultado de un acuerdo de colaboración en I+D de las tres compañías, con las que se continúa trabajando para desarrollar diferentes proyectos de IA con el firme propósito de mejorar la eficiencia de procesos internos.

“En W2M somos nativos digitales y la innovación forma parte de nuestro ADN, por lo que tenemos una ventaja respecto a las organizaciones que la centran en un único departamento o equipo. Nosotros la trabajamos mediante alianzas con partners y fabricantes especializados, con pruebas de concepto y pilotos de mínimo impacto que, una vez controlados y contrastados, escalamos a nivel organizacional, teniendo presente que la tecnología es un medio y no el fin”, detalla el CIO.

Para ellos, incide, es “clave” seguir aportando soluciones innovadoras que mejoren la experiencia del viajero y de sus agentes. Precisamente por este motivo a lo largo del recién inaugurado 2025 “seguiremos apostando por el proyecto Single Customer View y escalaremos la iniciativa global de automatización inteligente iniciada en 2024, aplicando smart readers, smart dispatchers y smart decisions makers en todos los procesos, combinando RPA con IA generativa”.

Mejoras adquiridas

La meta que Barceló persigue desde el área de IT tiene que ver con ofrecer soluciones que “combinen personalización, sostenibilidad y capacidad de atender a los viajeros, simplificando y mejorando su experiencia y la de los profesionales que los atienden”. Para ello ponen el foco en las tecnologías relacionadas con el dato, desde el big data hasta la analítica avanzada; la mejora y eficiencia de los procesos, con la IA y la RPA a la cabeza; la interconectividad e interoperabilidad; y, “por supuesto”, la ciberseguridad.

El avatar de W2M fue presentado en la edición 2024 de Fitur.

El avatar de W2M fue presentado en la edición 2024 de Fitur.

W2M

“Entendemos que todo proceso de digitalización abordarse con propósito y aportando valor”; por este motivo dieron vida precisamente a Mía. “Mía reside en nuestro entorno privado y es el resultado de una alianza innovadora con Microsoft. Con tecnología de IA generativa desarrollada y ejecutada en W2M de forma ética, con la colaboración de Bravent y potenciada por Microsoft, no solo elevamos la experiencia del cliente a otro nivel, sino que también garantizamos la privacidad y la seguridad. Esta iniciativa refleja nuestro compromiso con un proyecto revolucionario y responsable, estableciendo un nuevo referente en el sector turístico”.

“Para W2M, la innovación es una palanca clave y uno de nuestros valores corporativos. La compañía apuesta firmemente por impulsar nuevos conceptos con el objetivo de insertar cambios disruptivos en el mercado al tiempo que optimiza sus operaciones gracias a los avances tecnológicos. Por ello, es importante trabajar con proveedores que lideren la vanguardia tecnológica”, concluye el CIO.

]]> <![CDATA[SlideGar: A Novel AI Approach to Use LLMs in Retrieval Reranking, Solving the Challenge of Bound Recall]]> https://tsecurity.de/de/2565943/ai-nachrichten/slidegar-a-novel-ai-approach-to-use-llms-in-retrieval-reranking-solving-the-challenge-of-bound-recall/ https://tsecurity.de/de/2565943/ai-nachrichten/slidegar-a-novel-ai-approach-to-use-llms-in-retrieval-reranking-solving-the-challenge-of-bound-recall/ Wed, 22 Jan 2025 05:49:12 +0100 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de Out of the various methods employed in document search systems, “retrieve and rank” has gained quite some popularity. Using this method, the results of a retrieval model are re-ordered according to a re-ranker. Additionally, in the wake of advancements in generative AI and the development of Large Language Models (LLMs), rankers are now capable of […]

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]]> <![CDATA[Why Generative-AI Apps’ Quality Often Sucks and What to Do About It]]> https://tsecurity.de/de/2563559/ai-nachrichten/why-generative-ai-apps-quality-often-sucks-and-what-to-do-about-it/ https://tsecurity.de/de/2563559/ai-nachrichten/why-generative-ai-apps-quality-often-sucks-and-what-to-do-about-it/ Mon, 20 Jan 2025 19:49:33 +0100 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de How to get from PoCs to tested high-quality applications in production
Image licensed from elements.envato.com, edit by Marcel Müller, 2025

The generative AI hype has rolled through the business world in the past two years. This technology can make business process executions more efficient, reduce wait time, and reduce process defects. Some interfaces like ChatGPT make interacting with an LLM easy and accessible. Anyone with experience using a chat application can effortlessly type a query, and ChatGPT will always generate a response. Yet the quality and suitability for the intended use of your generated content may vary. This is especially true for enterprises that want to use generative AI technology in their business operations.

I have spoken to countless managers and entrepreneurs who failed in their endeavors because they could not get high-quality generative AI applications to production and get reusable results from a non-deterministic model. On the other hand, I have also built more than three dozen AI applications and have realized one common misconception when people think about quality for generative AI applications: They think it is all about how powerful your underlying model is. But this is only 30% of the full story.

But there are dozens of techniques, patterns, and architectures that help create impactful LLM-based applications of the quality that businesses desire. Different foundation models, fine-tuned models, architectures with retrieval augmented generation (RAG) and advanced processing pipelines are just the tip of the iceberg.

This article shows how we can qualitatively and quantitatively evaluate generative AI applications in the context of concrete business processes. We will not stop at generic benchmarks but introduce approaches to evaluating applications with generative AI. After a quick analysis of generative AI applications and their business processes, we will look into the following questions:

  • In what context do we need to evaluate generative AI applications to assess their end-to-end quality and utility in enterprise applications?
  • When in the development life cycle of applications with generative AI, do we use different approaches for evaluation, and what are the objectives?
  • How do we use different metrics in isolation and production to select, monitor and improve the quality of generative AI applications?

This overview will give us an end-to-end evaluation framework for generative AI applications in enterprise scenarios that I call the PEEL (performance evaluation for enterprise LLM applications). Based on the conceptual framework created in this article, we will introduce an implementation concept as an addition to the entAIngine Test Bed module as part of the entAIngine platform.

1. Background: Business Processes and Generative AI

An organization lives by its business processes. Everything in a company can be a business process, such as customer support, software development, and operations processes. Generative AI can improve our business processes by making them faster and more efficient, reducing wait time and improving the outcome quality of our processes. Yet, we can further divide each process activity that uses generative AI even more.

Processes for generative AI applications. © 2025, Marcel Müller

The illustration shows the start of a simple business that a telecommunications company's customer support agent must go through. Every time a new customer support request comes in, the customer support agent has to give it a priority-level. When the work items on their list come to the point that the request has priority, the customer support agents must find the correct answer and write an answer email. Afterward, they need to send the email to the customers and wait for a reply, and they iterate until the request is solved.

We can use a generative AI workflow to make the “find and write answer” activity more efficient. Yet, this activity is often not a single call to ChatGPT or another LLM but a collection of different tasks. In our example, the telco company has built a pipeline using the entAIngine process platform that consists of the following steps.

  • Extract the question and generate a query to the vector database. The example company has a vector database as knowledge for retrieval augmented generation (RAG). We need to extract the essence of the customer’s question from their request email to have the best query and find the sections in the knowledge base that are semantically as close as possible to the question.
  • Find context in the knowledge base. The semantic search activity is the next step in our process. Retrieval-reranking structures are often used to get the top k context chunks relevant to the query and sort them with an LLM. This step aims to retrieve the correct context information to generate the best answer possible.
  • Use context to generate an answer. This step orchestrates a large language model using a prompt and the selected context as input to the prompt.
  • Write an answer email. The final step transforms the pre-formulated answer into a formal email with the correct intro and ending to the message in the company’s desired tone and complexity.

The execution of processes like this is called the orchestration of an advanced LLM workflow. There are dozens of other orchestration architectures in enterprise contexts. Using a chat interface that uses the current prompt and the chat history is also a simple type of orchestration. Yet, for reproducible enterprise workflows with sensitive company data, using a simple chat orchestration is not enough in many cases, and advanced workflows like those shown above are needed.

Thus, when we evaluate complex processes for generative AI orchestrations in enterprise scenarios, looking purely at the capabilities of a foundational (or fine-tuned) model is, in many cases, just the start. The following section will dive deeper into what context and orchestration we need to evaluate generative AI applications.

2. Concept

The following sections introduce the core concepts for our approach.

My team has built the entAIngine platform that is, in that sense, quite unique in that it enables low-code generation of applications with generative AI tasks that are not necessarily a chatbot application. We have also implemented the following approach on entAIngine. If you want to try it out, message me. Or, if you want to build your own testbed functionality, feel free to get inspiration from the concept below.

2.1. Context and Orchestration of Performance Evaluation for Generative AI Applications

When evaluating the performance of generative AI applications in their orchestrations, we have the following choices: We can evaluate a foundational model in isolation, a fine-tuned model or either of those options as part of a larger orchestration, including several calls to different models and RAG. This has the following implications.

Context and orchestration for LLM-based applications. © Marcel Müller, 2025

Publicly available generative AI models like (for LLMs) GPT-4o, Llama 3.2 and many others were trained on the “public wisdom of the internet.” Their training sets included a large corpus of knowledge from books, world literature, Wikipedia articles, and other Internet crawls from forums and block posts. There is no company internal knowledge encoded in foundational models. Thus, when we evaluate the capabilities of a foundational model in evaluation, we can only evaluate the general capabilities of how queries are answered. However, the extensiveness of company-specific knowledge bases that show “how much the model knows” cannot be judged. There is only company-specific knowledge in foundational models with advanced orchestration that inserts company-specific context.

For example, with a free account from ChatGPT, anyone can ask, “How did Goethe die?” The model will provide an answer because the key information about Goethe’s life and death is in the model’s knowledge base. Yet, the question “How much revenue did our company make last year in Q3 in EMEA?” will most likely lead to a heavily hallucinated answer which will seem plausible to inexperienced users. However, we can still evaluate the form and representation of the answers, including style and tone, as well as language capabilities and skills concerning reasoning and logical deduction. Synthetic benchmarks such as ARC, HellaSwag, and MMLU provide comparative metrics for those dimensions. We will take a deeper look into those benchmarks in a later section.

Fine-tuned models build on foundational models. They use additional data sets to add foundational knowledge into a model that has not been there before by further training of the underlying machine learning model. Fine-tuned models have more context-specific knowledge. Suppose we orchestrate them in isolation without any other ingested data. In that case, we can evaluate the knowledge base concerning its suitability for real-world scenarios in a given business process. Fine-tuning is often used to focus on adding domain-specific vocabulary and sentence structures to a foundational model.

Suppose, we train a model on a corpus of legal court rulings. In that case, a fine-tuned model will start using the vocabulary and reproducing the sentence structure that is common in the legal domain. The model can combine some excerpts from old cases but fails to quote the right sources.

Orchestrating foundational models or fine-tuned models with retrieval-ation (RAG) produces highly context-dependent results. However, this also requires a more complex orchestration pipeline.

For example, a telco company, like in our example above, can use a language model to create embeddings of their customer support knowledge base and store them in a vector store. We can now efficiently query this knowledge base in a vector store with semantic search. By keeping track of the text segments that are retrieved, we can very precisely show the source of the retrieved text chunk and use it as context in a call to a large language model. This lets us answer our question end-to-end.

We can evaluate how well our application serves its intended purpose end-to-end for such large orchestrations with different data processing pipeline steps.

Evaluating those different types of setups gives us different insights that we can use in the development process of generative AI applications. We will look deeper into this aspect in the next section.

2.2 Evaluation of Generative AI Applications in the Development Lifecycle

We develop generative AI applications in different stages: 1) before building, 2) during build and testing, and 3) in production. With an agile approach, these stages are not executed in a linear sequence but iteratively. Yet, the goals and methods of evaluation in the different stages remain the same regardless of their order.

Before building, we need to evaluate which foundational model to choose or whether to create a new one from scratch. Therefore, we must first define our expectations and requirements, especially w.r.t. execution time, efficiency, price and quality. Currently, only very few companies decide to build their own foundational models from scratch due to cost and updating efforts. Fine-tuning and retrieval augmented generation are the standard tools to build highly personalized pipelines with traceable internal knowledge that leads to reproducible outputs. In this stage, synthetic benchmarks are the go-to approaches to achieve comparability. For example, if we want to build an application that helps lawyers prepare their cases, we need a model that is good at logical argumentation and understanding of a specific language.

During building, our evaluation needs to focus on satisfying the quality and performance requirements of the application’s example cases. In the case of building an application for lawyers, we need to make a representative selection of limited old cases. Those cases are the basis for defining standard scenarios of the application based on which we implement the application. For example, if the lawyer specializes in financial law and taxation, we would select a few of the standard cases for which this lawyer has to create scenarios. Every building and evaluation activity that we do in this phase has a limited view of representative scenarios and does not cover every instance. Yet, we need to evaluate the scenarios in the ongoing steps of application development.

In production, our evaluation approach focuses on quantitatively evaluating the real-world usage of our application with the expectations of live users. In production, we will find scenarios that are not covered in our building scenarios. The goal of the evaluation in this phase is to discover those scenarios and gather feedback from live users to improve the application further.

The production phase should always feed back into the development phase to improve the application iteratively. Hence, the three phases are not in a linear sequence, but interleaving.

2.3. Benchmark Metrics for Evaluation

With the “what” and “when” of the evaluation covered, we have to ask “how” we are going to evaluate our generative AI applications. Therefore, we have three different methods: Synthetic benchmarks, limited scenarios and feedback loop evaluation in production.

For synthetic benchmarks, we will look into the most commonly used approaches and compare them.

The AI2 Reasoning Challenge (ARC) tests an LLM’s knowledge and reasoning using a dataset of 7787 multiple-choice science questions. These questions range from 3rd to 9th grade and are divided into Easy and Challenge sets. ARC is useful for evaluating diverse knowledge types and pushing models to integrate information from multiple sentences. Its main benefit is comprehensive reasoning assessment, but it’s limited to scientific questions.

HellaSwag tests commonsense reasoning and natural language inference through sentence completion exercises based on real-world scenarios. Each exercise includes a video caption context and four possible endings. This benchmark measures an LLM’s understanding of everyday scenarios. Its main benefit is the complexity added by adversarial filtering, but it primarily focuses on general knowledge, limiting specialized domain testing.

The MMLU (Massive Multitask Language Understanding) benchmark measures an LLM’s natural language understanding across 57 tasks covering various subjects, from STEM to humanities. It includes 15,908 questions from elementary to advanced levels. MMLU is ideal for comprehensive knowledge assessment. Its broad coverage helps identify deficiencies, but limited construction details and errors may affect reliability.

TruthfulQA evaluates an LLM’s ability to generate truthful answers, addressing hallucinations in language models. It measures how accurately an LLM can respond, especially when training data is insufficient or low quality. This benchmark is useful for assessing accuracy and truthfulness, with the main benefit of focusing on factually correct answers. However, its general knowledge dataset may not reflect truthfulness in specialized domains.

The RAGAS framework is designed to evaluate Retrieval Augmented Generation (RAG) pipelines. It is a framework especially useful for a category of LLM applications that utilize external data to enhance the LLM’s context. The frameworks introduces metrics for faithfulness, answer relevancy, context recall, context precision, context relevancy, context entity recall and summarization score that can be used to assess in a differentiated view the quality of the retrieved outputs.

WinoGrande tests an LLM’s commonsense reasoning through pronoun resolution problems based on the Winograd Schema Challenge. It presents near-identical sentences with different answers based on a trigger word. This benchmark is beneficial for resolving ambiguities in pronoun references, featuring a large dataset and reduced bias. However, annotation artifacts remain a limitation.

The GSM8K benchmark measures an LLM’s multi-step mathematical reasoning using around 8,500 grade-school-level math problems. Each problem requires multiple steps involving basic arithmetic operations. This benchmark highlights weaknesses in mathematical reasoning, featuring diverse problem framing. However, the simplicity of problems may limit their long-term relevance.

SuperGLUE enhances the GLUE benchmark by testing an LLM’s NLU capabilities across eight diverse subtasks, including Boolean Questions and the Winograd Schema Challenge. It provides a thorough assessment of linguistic and commonsense knowledge. SuperGLUE is ideal for broad NLU evaluation, with comprehensive tasks offering detailed insights. However, fewer models are tested compared to benchmarks similar to MMLU.

HumanEval measures an LLM’s ability to generate functionally correct code through coding challenges and unit tests. It includes 164 coding problems with several unit tests per problem. This benchmark assesses coding and problem-solving capabilities, focusing on functional correctness similar to human evaluation. However, it only covers some practical coding tasks, limiting its comprehensiveness.

MT-Bench evaluates an LLM’s capability in multi-turn dialogues by simulating real-life conversational scenarios. It measures how effectively chatbots engage in conversations, following a natural dialogue flow. With a carefully curated dataset, MT-Bench is useful for assessing conversational abilities. However, its small dataset and the challenge of simulating real conversations still need to be improved.

All those metrics are synthetic and aim to provide a relative comparison between different LLMs. However, their concrete impact for a use case in a company depends on the classification of the challenge in the scenario to the benchmark. For example, in use cases for tax accounts where a lot of math is needed, GSM8K would be a good candidate to evaluate that capability. HumanEval is the initial tool of choice for the use of an LLM in a coding-related scenario.

2.4. Real-life Scenario-based Evaluation

However, the impact of those benchmarks is rather abstract and only gives an indication of their performance in an enterprise use case. This is where working with real-life scenarios is needed.

Real-life scenarios consist of the following components:

  • case-specific context data (input),
  • case-independent context data,
  • a sequence of tasks to complete and
  • the expected output.

With real-life test scenarios, we can model different situations, like

  • multi-step chat interactions with several questions and answers,
  • complex automation tasks with multiple AI interactions,
  • processes that involve RAG and
  • multi-modal process interactions.

In other words, it does not help anyone to have the best model in the world if the RAG pipeline always returns mediocre results because your chunking strategy is not good. Also, if you do not have the right data to answer your queries, you will always get some hallucinations that may or may not be close to the truth. In the same way, your results will vary based on the hyperparameters of your chosen models (temperature, frequency penalty, etc.). And we cannot use the most powerful model for every use case, if this is an expensive model.

Standard benchmarks focus on the individual models rather than on the big picture. That is why we introduce the PEEL framework for performance evaluation of enterprise LLM applications, which gives us an end-to-end view.

The core concept of PEEL is the evaluation scenario. We distinguish between an evaluation scenario definition and an evaluation scenario execution. The conceptual illustration shows the overall concepts in black, an example definition in blue and the outcome of one instance of an execution in green.

The concept of evaluation scenarios as introduced by the PEEL framework © Marcel Müller

An evaluation scenario definition consists of input definitions, an orchestration definition and an expected output definition.

For the input, we distinguish between case-specific and case-independent context data. Case-specific context data changes from case to case. For example, in the customer support use case, the question that a customer asks is different from customer case to customer case. In our example evaluation execution, we depicted one case where the email inquiry reads as follows:

“Dear customer support,

my name is […]. How do I reset my router when I move to a different apartment?

Kind regards, […] “

Yet, the knowledge base where the answers to the question are located in large documents is case-independent. In our example, we have a knowledge base with the pdf manuals for the routers AR83, AR93, AR94 and BD77 stored in a vector store.

An evaluation scenario definition has an orchestration. An orchestration consists of a series of n >= 1 steps that get in the evaluation scenario execution executed in sequence. Each step has inputs that it takes from any of the previous steps or from the input to the scenario execution. Steps can be interactions with LLMs (or other models), context retrieval tasks (for example, from a vector db) or other calls to data sources. For each step, we distinguish between the prompt / request and the execution parameters. The execution parameters include the model or method that needs to be executed and hyperparameters. The prompt / request is a collection of different static or dynamic data pieces that get concatenated (see illustration).

In our example, we have a three-step orchestration. In step 1, we extract a single question from the case-specific input context (the customer’s email inquiry). We use this question in step 2 to create a semantic search query in our vector database using the cosine similarity metric. The last step takes the search results and formulates an email using an LLM.

In an evaluation scenario definition, we have an expected output and an evaluation method. Here, we define for every scenario how we want to evaluate the actual outcome vs. the expected outcome. We have the following options:

  • Exact match/regex match: We check for the occurrence of a specific series of terms/concepts and give as an answer a boolean where 0 means that the defined terms did not appear in the output of the execution and 1 means they did appear. For example, the core concept of installing a router at a new location is pressing the reset button for 3 seconds. If the terms “reset button” and “3 seconds” are not part of the answer, we would evaluate it as a failure.
  • Semantic match: We check if the text is semantically close to what our expected answer is. Therefore, we use an LLM and task it to judge with a rational number between 0 and 1 how well the answer matches the expected answer.
  • Manual match: Humans evaluate the output on a scale between 0 and 1.

An evaluation scenario should be executed many times because LLMs are non-deterministic models. We want to have a reasonable number of executions so we can aggregate the scores and have a statistically significant output.

The benefit of using such scenarios is that we can use them while building and debugging our orchestrations. When we see that we have in 80 out of 100 executions of the same prompt a score of less than 0,3, we use this input to tweak or prompts or to add other data to our fine-tuning before orchestration.

2.5. Feedback Collection and Adjustment in Production

The principle for collecting feedback in production is analogous to the scenario approach. We map each user interaction to a scenario. If the user has larger degrees of freedom of interaction, we might need to create new scenarios that we did not anticipate during the building phase.

The user gets a slider between 0 and 1, where they can indicate how satisfied they were with the output of a result. From a user experience perspective, this number can also be simplified into different media, for example, a laughing, neutral and sad smiley. Thus, this evaluation is the manual match method that we introduced before.

In production, we have to create the same aggregations and metrics as before, just with live users and a potentially larger amount of data.

3. Example Implementation as Part of entAIngine Test Bed

Together with the entAIngine team, we have implemented the functionality on the platform. This section is to show you how things could be done and to give you inspiration. Or if you want to use what we have implemented , feel free to.

We map our concepts for evaluation scenarios and evaluation scenario definitions and map them to classic concepts of software testing. The start point for any interaction to create a new test is via the entAIngine application dashboard.

entAIngine dashboard © Marcel Müller

In entAIngine, users can create many different applications. Each of the applications is a set of processes that define workflows in a no-code interface. Processes consist of input templates (variables), RAG components, calls to LLMs, TTS, Image and Audio modules, integration to documents and OCR. With these components, we build reusable processes that can be integrated via an API, used as chat flows, used in a text editor as a dynamic text-generating block, or in a knowledge management search interface that shows the sources of answers. This functionality is, at the moment, already completely implemented in the entAIngine platform and can be used as SaaS or is 100% deployed on-premise. It integrates to existing gateways, data sources and models via API. We will use the process template generator to evaluation scenario definitions.

When the user wants to create a new test, they go to “test bed” and “tests”.

On the tests screen, the user can create new evaluation scenarios or edit existing ones. When creating a new evaluation scenario, the orchestration (an entAIngine process template) and a set of metrics must be defined. We assume we have a customer support scenario where we need to retrieve data with RAG to answer a question in the first step and then formulate an answer email in the second step. Then, we use the new module to name the test, define / select a process template and pick and evaluator that will create a score for every individual test case.

Test definition © Marcel Müller, 2025
Test case (process template) definition © Marcel Müller, 2025

The Metrics are as defined above: Regex match, semantic match and manual match. The screen with the process definition is already existing and functional, together with the orchestration. The functionality to define tests in bull as seen below is new.

Test and test cases © Marcel Müller, 2025

In the test editor, we work on an evaluation scenario definition (“evaluate how good our customer support answering RAG is”) and we define in this scenario different test cases. A test case assigns data values to the variables in the test. We can try 50 or 100 different instances of test cases and evaluate and aggregate them. For example, if we evaluate our customer support answering, we can define 100 different customer support requests, define our expected outcome and then execute them and analyze how good the answers were. Once we designed a set of test cases, we can execute their scenarios with the right variables using the existing orchestration engine and evaluate them.

Metrics and evaluation © Marcel Müller, 2025

This testing is happening during the building phase. We have an additional screen that we use to evaluate real user feedback in the productive phase. The contents are collected from real user feedback (through our engine and API).

The metrics that we have available in the live feedback section are collected from a user through a star rating.

Conclusion: Testing and Quality

In this article, we have looked into advanced testing and quality engineering concepts for generative AI applications, especially those that are more complex than simple chat bots. The introduced PEEL framework is a new approach for scenario-based test that is closer to the implementation level than the generic benchmarks with which we test models. For good applications, it is important to not only test the model in isolation, but in orchestration.

Get in touch with me

I am working in my day-real-world applications with generative AI, especially in the enterprise. If you want to connect, feel free to add me or send a message on LinkedIn.

Why Generative-AI Apps’ Quality Often Sucks and What to Do About It was originally published in Towards Data Science on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

]]> <![CDATA[El 80% de las empresas españolas perfila la IA como prioridad estratégica para este 2025]]> https://tsecurity.de/de/2562452/it-security-nachrichten/el-80-de-las-empresas-espaolas-perfila-la-ia-como-prioridad-estratgica-para-este-2025/ https://tsecurity.de/de/2562452/it-security-nachrichten/el-80-de-las-empresas-espaolas-perfila-la-ia-como-prioridad-estratgica-para-este-2025/ Mon, 20 Jan 2025 11:48:26 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La inteligencia artificial (IA) continúa en boga al alzarse como una de las principales prioridades de los líderes empresariales a lo largo y ancho del globo este 2025. El enfoque predominante para los próximos doce meses seguirá estando relacionado con la obtención de resultados tangibles. De hecho, este año, de las grandes empresas entrevistadas en todo el mundo, una de cada tres, tiene previsto invertir más de 25 millones de dólares en IA.

Así, por segundo año consecutivo, la encuesta mundial AI Radar de Boston Consulting Group (BCG) toma el pulso a los directivos en materia de IA. Los resultados revelan tanto optimismo como importantes desafíos a la hora de aprovechar todo el potencial de la IA. En la última edición del AI Radar, titulado From Potential to Profit: Closing the AI Impact Gap, la consultora encuestó a 1.803 ejecutivos de alto nivel en 19 mercados y 12 sectores.

“Nuestra última investigación revela un desafío crucial: mientras que el 75% de los ejecutivos consideran la IA como una de las tres principales prioridades estratégicas, sólo una cuarta parte reporta un valor significativo de sus iniciativas de IA”, explica Christoph Schweizer, CEO de BCG. “Los pioneros en adoptar la IA han descifrado el código sobre cómo lograr un impacto centrándose en un conjunto específico de iniciativas, escalándolas rápidamente, transformando los procesos centrales, mejorando las competencias de sus equipos y midiendo sistemáticamente los retornos operativos y financieros. Muchas empresas tienen una inmensa oportunidad de cerrar la brecha entre sus ambiciones y la realidad”, afirma.

En el caso de España, el 81% de las empresas considera la IA y la IA generativa como una de las tres principales prioridades estratégicas para este año 2025, ubicándose por encima de la media mundial (75%) y en los primeros lugares de la clasificación, solo superado por India (82%). Respecto al aporte de la IA, el 29% de las compañías españolas considera que la IA está aportando un valor significativo a su negocio, ubicándose en la segunda posición, solo por debajo de Singapur con el 37%.

Objetivo: mantenerse a la vanguardia

Las compañías líderes destinan más del 80% de sus inversiones en IA a reestructurar las funciones principales del negocio y crear nuevas ofertas, mientras que otras empresas centran el 56% de sus inversiones en IA a iniciativas de menor escala con foco en la productividad. Los líderes, además, establecen objetivos claros y realizan un seguimiento del impacto en los beneficios y los resultados. Sin embargo, el 60% de las empresas encuestadas no definen ni controlan ningún KPI financiero relacionado con la creación de valor de la IA.

Las empresas líderes se centran más en la profundidad que en la amplitud, priorizando una media de 3,5 casos de uso, frente a los 6,1 casos de uso de otras compañías. Estas empresas prevén generar un ROI 2,1 veces mayor en sus iniciativas de IA que sus homólogas, según reza el estudio.

Los agentes son sistemas de IA autónomos que logran objetivos mediante el uso de herramientas, el análisis de datos y la interacción entre sistemas con mínima intervención humana. Aunque su implementación aún está en una etapa temprana, el 67% de los ejecutivos está considerando incorporar agentes de IA autónomos como parte de su transformación, mostrando un optimismo consistente en todas las geografías.

¿Fulminará la IA los puestos de trabajo?

El 68% de los ejecutivos prevé mantener el tamaño actual de su fuerza laboral, centrándose en la mejora de la productividad y el desarrollo del talento existente para satisfacer las demandas de la IA. Esto contrasta con el hecho de que menos de un tercio de las compañías han mejorado la cualificación de una cuarta parte de su plantilla, lo que supone una mejora con respecto al año pasado, pero aún lejos del nivel necesario para que los empleados se sientan seguros al adaptarse a una tecnología que a menudo se percibe como una amenaza para los puestos de trabajo.

Mientras tanto, el 17% de los ejecutivos a nivel mundial espera que la IA reconfigure la fuerza laboral introduciendo nuevas funciones para sustituir a las redundantes, un 6% en el caso de los directivos españoles. El 8% prevé que la IA provocará un aumento del número de empleados (10% en España), mientras que solo el 7% (8% a nivel estatal) prevé una reducción de los puestos de trabajo debido a la automatización de la IA.

Desafíos a encarar

“Los líderes exitosos adoptan el marco 10-20-70 para desbloquear el potencial empresarial de la IA, asignando el 70% de sus esfuerzos a la transformación de las personas, los procesos y la cultura; el 20% a los datos y la tecnología; y solo el 10% a los algoritmos”, ha señalado Sylvain Duranton, global leader de BCG X. “Sin embargo, dos tercios de las empresas enfrentan desafíos significativos para reimaginar los flujos de trabajo, impulsar el cambio cultural, reclutar talento y mejorar las habilidades de su fuerza laboral. Garantizar el éxito de las iniciativas de IA requiere una ejecución disciplinada, un enfoque implacable en la creación de valor y una fuerza de trabajo preparada para adaptarse y prosperar en un entorno en rápida evolución”.

Los ejecutivos a nivel mundial identificaron la privacidad y seguridad de los datos (66%), la falta de control o comprensión de las decisiones de la IA (48%) y los desafíos regulatorios y de compliance (44%) como los tres principales riesgos de la IA con los que se debe navegar. La ciberseguridad es una preocupación fundamental, donde el 76% de los ejecutivos reconoce que sus medidas de ciberseguridad de IA requieren mejoras adicionales.

]]> <![CDATA[Ante la inminente llegada de la IA general, los CIO mantienen el rumbo de sus alianzas]]> https://tsecurity.de/de/2555659/it-security-nachrichten/ante-la-inminente-llegada-de-la-ia-general-los-cio-mantienen-el-rumbo-de-sus-alianzas/ https://tsecurity.de/de/2555659/it-security-nachrichten/ante-la-inminente-llegada-de-la-ia-general-los-cio-mantienen-el-rumbo-de-sus-alianzas/ Thu, 16 Jan 2025 12:20:26 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La brecha entre la innovación en inteligencia artificial (IA) y el uso empresarial de la tecnología se está ampliando, pero eso no debería afectar la trayectoria de las estrategias de IA corporativa de los CIO actuales, dicen los expertos.

OpenAI ha proclamado que las capacidades de razonamiento similares a las humanas con barandillas seguras están disponibles en su modelo de vista previa o3 y ha insinuado que la “superinteligencia” está en camino. En la reciente conferencia Reuters Next, Google también prometió que las capacidades de inteligencia artificial general (AGI) estarán disponibles en el corto plazo.

Figuras prominentes de la IA, como Geoffrey Hinton y el cofundador de OpenAI, Elon Musk, han sostenido que la IAG (una entidad de IA que puede razonar y comportarse como un ser humano) podría ser peligrosa sin unas pautas legales y unos organismos de control poderosos.

Aun así, a pesar de los avances, la industria tiene un largo camino por recorrer para implementar la AGI o incluso inteligencia artificial capaz (ACI), que sintetiza el razonamiento humano y la inteligencia computacional de manera colaborativa, dice el CIO de Rockwell Automation, Chris Nardecchia. 

“La inteligencia aumentada por humanos (IAH) se puede lograr en áreas donde la IA trabaja junto con los empleados, automatizando tareas repetitivas, sacando a la luz información y acelerando la toma de decisiones. Innovar e implementar de manera autónoma requiere capacidades de razonamiento de nivel superior como la IA general, que aún está en desarrollo y no está lista para las empresas”, afirma. “Hoy en día, la IA es mejor para optimizar y automatizar, no para ‘razonar’”.

Esto reduce las expectativas (y las ansiedades) sobre el uso de la IA en las empresas en la actualidad. Nardecchia considera que la mejora sigue siendo la mejor opción para los CIO.

“El camino inmediato para los CIO es aprovechar la IA generativa para mejorar en lugar de reemplazarla, creando herramientas que ayuden a los equipos humanos a tomar decisiones más inteligentes y rápidas”, afirma Nardecchia. “Hay resultados muy prometedores con la IA causal y los agentes de IA que brindan una capacidad similar a la autónoma y la mayoría de las soluciones aún cuentan con un humano en el circuito”.

Matthew Gunkel, CIO de Soluciones de TI en la Universidad de California, en Riverside, está de acuerdo en que las organizaciones de TI deben seguir avanzando independientemente de la creciente diferencia entre los hitos tecnológicos de IA y las implementaciones reales de IA.  

“El desafío tiene más que ver con el ritmo del cambio en relación con nuestra capacidad para aplicarlo en los negocios”, afirma. “Si los CIO intentan mantener el ritmo y aferrarse a la IA a la velocidad del cambio, no tenemos ese nivel de recursos porque no podemos impulsar la gestión del cambio tan rápido. Pero las aplicaciones, la ejecución y los cambios culturales más amplios en el momento oportuno sobre cómo aprovechar eficazmente las herramientas de IA sí tienen sentido”.

Paul Beswick, CIO de Marsh McLennan, dice que los CIO de las empresas (y quizás más importante, los CEO) no deberían distraerse ni alarmarse por los anuncios competitivos de los proveedores sobre los hitos y, en cambio, centrarse en implementar proyectos de IA de primera generación, evaluar los resultados y el ROI y planificar cuidadosamente los próximos pasos.

“Todavía no estamos cerca de crear modelos que innoven y se implementen por sí solos de una manera significativa y de amplio alcance”, dice Beswick. “Sin duda habrá algunos lugares donde haya casos de uso específicos que se parezcan a eso, pero creo que, si bien las capacidades de los modelos sin duda seguirán mejorando sustancialmente, donde se implementen comenzarán, y durante un período de tiempo razonable, en situaciones relativamente limitadas o con riesgos gestionados, especialmente en situaciones en las que se implementan sin intervención humana ni contacto”.

Beswick añade que centrarse en aplicaciones prácticas y específicas del negocio sigue siendo el mejor enfoque para los CIO sin gastar una fortuna.

“Muchas empresas tienen la capacidad de implementar capacidades de IA internamente si son inteligentes en la forma en que desarrollan esas capacidades y son muy cuidadosas y conscientes del perfil de costes de las tecnologías que implementan”, afirma. “Existe un punto óptimo de capacidad de acceso relativamente fácil a un precio modesto que muchas organizaciones tecnológicas son perfectamente capaces de alcanzar”.

Liberty Mutual ha estado experimentando con su propia versión interna no pública de ChatGPT, llamada LibertyGPT, durante los últimos dos años y tiene nueve casos de uso en producción, incluido el resumen de documentos a escala; 18 casos de uso en I+D; y una larga lista de usos potenciales. Tony Marron, director ejecutivo de Liberty IT en Belfast, Irlanda del Norte, dice que los nueve casos de uso de producción le ahorran a la empresa alrededor de 200.000 horas de trabajo humano y generan alrededor de 100 millones de dólares en ahorros. 

Marron afirma que para aprovechar esos beneficios se necesitó un nivel muy alto de gestión del cambio y la integración de los miembros del equipo comercial y tecnológico, incluidos científicos de datos, ingenieros y empleados operativos. No hay ningún plan para un caso de uso de AGI, sostiene.

“Nos comprometemos a tener siempre a un ser humano involucrado”, afirma Marron. “Hemos analizado nuestro proceso y patrones de diseño y hemos elaborado una lista de principios. Lo que hemos aprendido a lo largo de los años es que hay que ser muy deliberados en cuanto a cómo asociarse con la IA, cómo pensar en la parte humana del proceso y en la parte mecánica del proceso”.

Hacerlo es una extensión de un proceso de colaboración que ha durado años, dice Marron, pero que ahora se está convirtiendo más en una asociación.

“En el pasado, los humanos daban instrucciones a las máquinas y estas las ejecutaban. Ahora, los humanos mantienen una conversación bidireccional con ellas. Se trata de una nueva forma de comunicarnos y va a llevar tiempo perfeccionarla”, afirma.

 El papel asesor de Musk, el fundador de Tesla, SpaceX y xAI, con la Administración entrante de Trump (y el nombramiento de un zar de la IA) puede haber funcionado para calmar a las masas, pero la entrega de la IAG antes de lo esperado, de ser cierta, plantea amenazas desconocidas que deben considerarse a medida que los modelos de IA evolucionan y aprenden independientemente del aporte humano, afirman algunos observadores.  

Los proveedores y los gobiernos están intentando mitigar estas preocupaciones en la carrera por reivindicar la superioridad tecnológica en el juego de la IA.

“La idea de que la IA está aquí para reemplazar a los trabajadores es exagerada. En cambio, la IA será el mayor colaborador de la humanidad, impulsando la productividad y creando oportunidades completamente nuevas, desde guiar a los cirujanos en procedimientos mínimamente invasivos hasta mejorar la gestión de datos con una precisión inigualable”, afirma el optimista de la IA Rajiv Shesh, director de HCLSoftware.

Según el reciente Informe sobre el Futuro de los Empleos 2025 publicado por el Foro Económico Mundial, el 41% de las empresas tienen intención de reducir su plantilla en los próximos cinco años debido a los avances de la IA.

La mayoría de los CIO entrevistados para este artículo sostienen que las ACI y las AGI siguen siendo “aspiracionales” y dicen que tienen la intención de seguir desarrollando la base y el marco de inteligencia artificial de sus empresas para su uso futuro.

Dan Priest, CAIO de PwC, recomienda que los CIO se concentren en la preparación y protección de los datos, alineen la IA con los objetivos comerciales, se preparen para diversas modalidades de IA y empoderen a los empleados para impulsar la adopción de la tecnología de IA que está disponible hoy.

“Los rápidos avances en la tecnología de IA, incluidas las proyecciones para la AGI y la ACI, presentan una paradoja: mientras la tecnología avanza a toda velocidad, la adopción empresarial aún está en sus inicios. Esta divergencia crea desafíos y oportunidades para los CIO, los empleados y los proveedores de IA”, afirma Priest. “En lugar de especular sobre cuándo se materializarán la AGI y la ACI, lo mejor para los CIO sería centrarse en la preparación necesaria para estar listos y maximizar el valor que se obtiene de ellas”.

Sid Nag, vicepresidente de Gartner, coincide en que los CIO deberían centrar su atención en sentar las bases de la IA y abordar cuestiones importantes como la privacidad, la ética, las cuestiones legales y los derechos de autor, en lugar de centrarse en los avances de la IAG. 

Nag cree que es más probable que los líderes de TI piensen en la sostenibilidad y los costes de energía.  “No veo que los CIO se lancen a la IA de forma masiva, ni desde una perspectiva de participación de mercado ni de implementación real”, afirma. “Hay muchos problemas no técnicos que hacen que los CIO y los líderes empresariales sean un poco cautelosos antes de lanzarse de lleno a la IA, por lo que creo que no estamos viendo ese aumento repentino en el uso de la IA como pensábamos que sucedería”.

]]> <![CDATA[La digitalización del sector público, acción crucial para reconectar con la ciudadanía]]> https://tsecurity.de/de/2555406/it-security-nachrichten/la-digitalizacin-del-sector-pblico-accin-crucial-para-reconectar-con-la-ciudadana/ https://tsecurity.de/de/2555406/it-security-nachrichten/la-digitalizacin-del-sector-pblico-accin-crucial-para-reconectar-con-la-ciudadana/ Thu, 16 Jan 2025 10:48:34 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La transformación digital de las instituciones debe concebirse como el gran eje vertebrador de la relación entre la Administración y la ciudadanía. Esta es la principal conclusión que se desprende del informe La digitalización al servicio de la ciudadanía impulsado por AWS, NTT Data, Salesforce y Genesys. El estudio toma el pulso al estado actual de la digitalización del sector público español y profundiza en los retos a los que se enfrenta. Así, aunque el poder transformador de la tecnología y la digitalización es más que patente en la sociedad actual, con miles de empresas reportando múltiples beneficios, en el ámbito de la administración pública todavía queda camino por recorrer. El informe muestra numerosos ejemplos que prueban que en España existe la voluntad, la tecnología y el conocimiento para hacerlo.

Entre ellos, por ejemplo, se encuentra la Cuenta Digital de la Comunidad de Madrid, que desde la web o la app permite realizar trámites, acceder a carnés y certificados, además de personalizar servicios; la Agenda Digital 2022-2027 de la Región de Murcia, un plan estratégico orientado a mejorar la calidad de vida de sus ciudadanos mediante la digitalización, con una inversión pública y privada estimada en 1.500 millones de euros hasta 2027 para desarrollar servicios de la Administración electrónica a través del móvil, como consultas de expedientes, notificaciones y gestión de citas; el nuevo modelo de atención ciudadana de la Seguridad Social, que unifica la atención y la gestión, permitiendo resolver trámites en el momento de la consulta; o la modernización del sistema de pagos de Correos, para centralizar su gestión y ofrecer servicios avanzados, especialmente en áreas rurales.

Colaboración público-privada, motor propulsor de la innovación

El pliego subraya la colaboración público-privada como motor clave para maximizar el impacto de la tecnología y la innovación. Así, subraya que el trabajo conjunto facilita la creación de servicios más ágiles, personalizados y accesibles, mejorando la experiencia de la ciudadanía en su interacción con la Administración. En este sentido cabe destacar la necesidad imperante de rediseñar los servicios públicos con un enfoque centrado en las personas. Esto reducir trámites innecesarios, evitar la duplicación de información y garantizar que los servicios sean claros, ágiles y adaptados a las necesidades de una sociedad diversa.

Por otro lado, todavía existen una serie de desafíos normativos a los que se enfrenta el sector público a la hora de abordar la digitalización de sus servicios. El informe señala que, leyes como las que regulan la contratación pública o la protección de datos, en su interpretación más restrictiva dificultan la implementación de nuevos servicios digitales. Por ello, se propone adaptar estas normativas para que sean herramientas que impulsen la modernización, permitiendo procesos más flexibles y accesibles.

El trinomio que impulsará la mejora de los servicios públicos

El uso de tecnologías como la inteligencia artificial (IA), el machine learning (ML) o la analítica de datos para guiar la toma de decisiones de los organismos públicos también ocupa un lugar destacado en el informe. Y es que este tipo de herramientas pueden impulsar mejoras significativas en la prestación de servicios públicos. Por ejemplo, en el ámbito de la salud, la IA puede anticipar brotes de enfermedades mediante el análisis de datos epidemiológicos, o en seguridad, los algoritmos de IA pueden estudiar incidentes previos para asignar recursos de forma más eficiente y prevenir riesgos potenciales.

Otro de los puntos tratados es la gestión de los datos de los ciudadanos, en relación con aspectos como la seguridad y la interoperabilidad. Las administraciones manejan grandes volúmenes de información personal y es crucial que lo hagan de manera eficiente, segura y ética. En este punto, resulta fundamental que el sector público incorpore modelos de seguridad adaptativos con tecnologías que permitan la detección y respuesta rápida ante este tipo de incidentes. Por otra parte, la interoperabilidad facilita la integración y colaboración entre diferentes plataformas y bases de datos, un aspecto que resulta clave cuando, por ejemplo, un ciudadano tiene que presentar la misma información antes distintas ramas de la Administración.

Entre los retos que afronta el sector público para su digitalización, el informe también menciona la omnicanalidad, para facilitar el acceso a los servicios desde múltiples canales de forma integrada y fluida; el liderazgo y la necesidad de incorporar el perfil del Chief Transformation Officer (CTO) en la Administración, para encabezar el proceso; y la comunicación mediante un lenguaje sencillo y eficaz de los beneficios que aportan estos servicios digitales a la ciudadanía.

Por último, el estudio expone la importancia de crear una identidad digital única que unifique la interacción con todas las administraciones ya que, actualmente, la fragmentación de sistemas y credenciales genera confusión y dificulta la experiencia de los usuarios. Una solución de este tipo no solo facilitaría los trámites, sino que también fortalecería la confianza de los ciudadanos en los servicios digitales.

En definitiva, el informe pone de manifiesto que la tecnología para acercar el Sector Público al ciudadano ya existe, pero es necesario crear el escenario propicio para dar el salto a la Administración digital. Esto pasa por fomentar la colaboración entre empresas y organismos públicos, rediseñar los servicios poniendo al ciudadano en el centro de las decisiones y modificando las normativas que obstaculizan la mejora.

]]> <![CDATA[Las empresas buscan vender activos para garantizar la inversión en IA]]> https://tsecurity.de/de/2553386/it-security-nachrichten/las-empresas-buscan-vender-activos-para-garantizar-la-inversin-en-ia/ https://tsecurity.de/de/2553386/it-security-nachrichten/las-empresas-buscan-vender-activos-para-garantizar-la-inversin-en-ia/ Wed, 15 Jan 2025 13:33:47 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Los CIO que están preocupados por el origen del dinero para nuevas iniciativas de IA pueden recibir ayuda en camino, ya que algunas empresas aparentemente están vendiendo activos no esenciales para pagar nuevos proyectos de IA.

Nueve de cada diez CIO encuestados por Gartner a finales del año pasado expresaron su preocupación por el hecho de que la gestión de los costes de la inteligencia artificial (IA) estaba limitando su capacidad para obtener valor de la tecnología. Pero algunas empresas, en particular del sector de TI, parecen estar reevaluando sus modelos de negocio y considerarán la posibilidad de vender líneas de negocio y productos no esenciales para financiar proyectos de IA, afirma James Brundage, líder global y del sector de Tecnología en EY para las Américas, una firma de asesoramiento fiscal y de TI.

Según él, la IA tiene un gran potencial innovador para muchas empresas y, al mismo tiempo, supone un gasto enorme para implementarla correctamente. Hasta ahora, muchas empresas han recortado costes en otras áreas, despedido personal o han utilizado los presupuestos de otros departamentos para financiar proyectos de IA.

“Cuando hablamos con clientes en este momento, una de las cosas que están considerando es deshacerse de activos no esenciales para generar ese capital”, agrega. “Si analizamos los años 2023 y 2024, tuvimos muchos aumentos de presupuesto, tuvimos un montón de despidos en los últimos años, y no es algo sostenible”. 

La tendencia de desinversión es más pronunciada en el sector de TI, dice Brundage, debido a la necesidad de financiación mientras las empresas construyen la tecnología, la infraestructura y las aplicaciones para posibilitar la IA.

Sin embargo, otros sectores enfrentarán las mismas necesidades de financiación a medida que se transforman hacia un modelo operativo que prioriza la IA, añade.

El interés por financiar proyectos de IA no está disminuyendo. Una encuesta de Data & AI Leadership Exchange, una organización centrada en las iniciativas de educación en IA y datos, descubrió que el 98% de los líderes de datos de alto nivel de las empresas Fortune 1000 esperan aumentar su gasto en IA en 2025, frente al 82% en 2024. En este sentido cabe destacar que más del 90% de los encuestados dijo que las inversiones en IA y datos eran las principales prioridades.

Mientras tanto, diversos clientes de EY han hablado con la firma de asesoría sobre la posibilidad de desinvertir en activos no esenciales para recaudar más dinero para tecnologías emergentes, con especial hincapié en la IA, agrega Brundage.

Nuevo interés en la desinversión

En un informe publicado en septiembre, el 59% de los directores ejecutivos de TI encuestados por EY afirmó que tenía la intención de desinvertir, escindir o salir a bolsa en los próximos 12 meses. EY, en una publicación reciente en su blog centrada en las principales oportunidades para las empresas de TI en 2025, recomienda que el dinero recaudado con estas actividades se utilice en proyectos de IA.

Con un cambio político en Estados Unidos que puede ser más favorable a las fusiones y adquisiciones, 2025 “puede ser un momento para que las empresas tecnológicas liberen capital para oportunidades de alto crecimiento como la IA a través de la optimización de su cartera mediante desinversiones estratégicas específicas”, escriben Brundage y los coautores del blog.

Las desinversiones también pueden ayudar a las empresas a centrarse en su potencial y relevancia en el mercado, señalan los autores. “Además de recaudar capital, descubrimos que las desinversiones tienden a crear operaciones más centradas, ágiles y optimizadas que se adaptan mejor a la inversión sostenible en IA”.

Si bien Brundage no ofreció ejemplos de clientes de EY que estén considerando desinvertir para financiar proyectos de IA, algunas empresas ya han dado el paso.

En mayo, la empresa de automatización de diseño electrónico Synopsys anunció la venta de su negocio de software de pruebas de seguridad por 2.100 millones de dólares. Dicha venta ha permitido a la empresa centrarse en la ingeniería impulsada por IA.

También en mayo, la compañía de gestión de información y nube OpenText vendió su negocio de conectividad y modernización de aplicaciones por 2.280 millones de dólares. La empresa utilizó la venta para reducir la deuda y centrarse en la innovación en los mercados de la nube, la seguridad y la IA, afirmó.

Opciones de financiación alternativas

Si bien Brundage observa que se está desarrollando una tendencia, otros observadores del mercado de TI se muestran escépticos respecto de que las empresas se deshagan de activos no esenciales específicamente para pagar proyectos de IA.

Las empresas necesitarán invertir en IA para seguir siendo relevantes, pero la financiación puede provenir de diversas áreas, afirma Christian Hed, CMO de Dstny, un proveedor de soluciones de comunicaciones empresariales basadas en la nube.

“No estoy convencido de que los costes de la IA sean el principal factor que impulse la desinversión en otras áreas”, afirma. “La desinversión en ingresos heredados suele estar motivada por el deseo de eliminar la deuda técnica, aumentar el múltiplo mejorando el porcentaje de ingresos de calidad y permitir que los recursos se concentren en generar el tipo correcto de ingresos, entre otros factores”.

Además, más allá de permitir a las empresas invertir en IA, la desinversión podría permitirles mejorar la competitividad y la eficiencia, centrarse en otras innovaciones y deshacerse de unidades de bajo rendimiento, dice Hed.

En lugar de vender activos, algunas organizaciones están utilizando fondos de capital privado para aumentar las inversiones en IA, agrega Claire Milligan, directora ejecutiva de la empresa de optimización de costes de la nube Aimably. En algunos casos, las empresas están recurriendo a opciones de financiación “creativas”, incluido el crédito privado y los llamados fondos de continuación para pagar proyectos de IA que aún no han generado un crecimiento de los ingresos, dice.

“En los mercados privados, las inversiones en proyectos de IA resultan seductoras para los inversores de capital, ya que justifican la inyección de efectivo en sus participaciones sin necesidad de vender activos”, afirma Milligan. “Al capitalizar estos proyectos como investigación y desarrollo, los inversores abren la puerta a nuevas fuentes de financiación para las empresas de cartera existentes, como el crédito privado o la transición a nuevos fondos, sin necesidad de que los inversores demuestren su éxito en la creación de valor en los mercados públicos”.

Sin embargo, el peligro para los inversores y las empresas es la continua falta de ingresos de muchos proyectos de IA, añade. “Las actividades de reinversión en las empresas de cartera existentes son necesarias, ya que el rendimiento de los ingresos de estas empresas ha sido deficiente”, afirma Milligan. “Si las empresas de cartera no pueden reducir estos proyectos a motores de ingresos, los fondos de generación más recientes tienen un fuerte potencial de generar malos rendimientos”.

]]> <![CDATA[Las Islas Baleares contarán con un nuevo sistema de gestión electrónico de expedientes]]> https://tsecurity.de/de/2551419/it-security-nachrichten/las-islas-baleares-contarn-con-un-nuevo-sistema-de-gestin-electrnico-de-expedientes/ https://tsecurity.de/de/2551419/it-security-nachrichten/las-islas-baleares-contarn-con-un-nuevo-sistema-de-gestin-electrnico-de-expedientes/ Tue, 14 Jan 2025 16:03:24 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El Gobierno de las Islas Baleares ha adjudicado a Sopra Steria el contrato para coordinar la implantación de un gestor de expedientes y licitaciones electrónicas en las diferentes consejerías de la Administración de la Comunidad Autónoma. El proyecto, cuya duración prevista asciende a cinco años, tiene un valor estimado de 1,1 millones de euros. En el marco del contrato se ha creado la Oficina Técnica de Coordinación y Soporte, que se encargará de supervisar la implementación de la plataforma y llevará a cabo su gestión posterior. Esta herramienta será de utilidad para unificar criterios y métodos de trabajo para todos los órganos de contratación de la Administración autonómica, así como de las entidades del sector público instrumental, entre la que destaca el Servicio de Salud, entre otros.

Actualmente, las consejerías y algunos organismos autónomos de las Islas Balears utilizan herramientas como SAP. Sin embargo, otros entes del sector público pueden llegar a utilizar sus propios sistemas. Asimismo, las licitaciones se llevan a cabo mediante la Plataforma de Contratación del Sector Público, sin integración con las soluciones de gestión utilizadas.

En este proyecto, estratégico para el Govern, convergen múltiples objetivos de carácter transversal como la modernización de gestión, centrando en una sola herramienta todo lo necesario: digitalización en todas sus fases (preparación, licitación, ejecución y cierre), homogenización procedimental, simplificación y agilización administrativa de la totalidad de los expedientes de contratación y convenio para toda la administración autonómica y, muy importante y novedoso, para todo su sector público instrumental que, hasta la fecha, había seguido caminos dispares.

A su vez, permitirá dotar a los distintos órganos de contratación de herramientas y funcionalidades inexistentes hasta la fecha como pueden ser el llevar a cabo subastas, la gestión de catálogos, la automatización del registro de contratos, analítica de la contratación completa o del reporte de información a terceros mejorando la transparencia… En palabras de la institución, este proyecto supondrá “un antes y un después en el modo de tramitar expedientes”. La encargada de implementar y desarrollar este nuevo sistema será la empresa Nexus IT por medio de su herramienta Plyca.

]]> <![CDATA[BNP Paribas mejora la gestión de sus bases de datos fortaleciendo su estrategia ‘cloud’]]> https://tsecurity.de/de/2551028/it-security-nachrichten/bnp-paribas-mejora-la-gestin-de-sus-bases-de-datos-fortaleciendo-su-estrategia-cloud/ https://tsecurity.de/de/2551028/it-security-nachrichten/bnp-paribas-mejora-la-gestin-de-sus-bases-de-datos-fortaleciendo-su-estrategia-cloud/ Tue, 14 Jan 2025 13:04:05 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Durante más de dos décadas, BNP Paribas ha empleado la tecnología de Oracle para gestionar parte de sus bases de datos locales. Ahora, la organización ha apostado por extender el acuerdo de colaboración con el proveedor a fin de adoptar Oracle Exadata Cloud@Customer, una decisión que se corresponde con la necesidad de mejorar la gestión de sus bases de datos. Una maniobra alineada con la ambición del banco de fortalecer continuamente sus servicios, garantizando al mismo tiempo la seguridad de los datos de sus clientes, con el objetivo de ofrecer una experiencia aún más fluida y personalizada.

Gracias a Oracle Exadata Cloud@Customer, el banco podrá combinar las ventajas de una infraestructura en la nube manteniendo sus bases de datos locales. Esta solución integra tecnologías avanzadas de cifrado y monitoring en tiempo real, proporcionando los más altos niveles de integridad de los datos. Además, la compañía podrá aprovechar toda la gama de características de automatización ofrecidas por Oracle Database, como la optimización de procesos, una mejor accesibilidad a las bases de datos dentro del grupo y failover automático para mejorar la confiabilidad y la resiliencia del sistema, garantizando así una continuidad del servicio óptima. De igual forma, este enfoque reducirá la latencia entre las aplicaciones y los datos, mejorando la eficiencia operativa y el rendimiento general, al mismo tiempo que simplifica la gestión de la obsolescencia.

La alianza suscrita forma parte de la estrategia continua en la nube de BNP Paribas. Y es que durante varios años el banco ha estado invirtiendo en soluciones de cloud privada y dedicada para optimizar su infraestructura tecnológica, asegurando al mismo tiempo el control sobre los datos alojados en los centros de datos propiedad del grupo. En línea con su estrategia en la nube, y con el objetivo de garantizar la seguridad de los datos de los clientes, BNP Paribas no ha colocado ningún dato de clientes ni entornos de producción que contengan datos sensibles en la nube pública.

“Nuestra integración de Oracle Exadata Cloud@Customer se alinea completamente con la estrategia en la nube de BNP Paribas de desplegar todo el potencial de estas tecnologías en un marco seguro. Gracias a una gestión óptima de los datos, esta alianza permite al banco salvaguardar la continuidad del negocio, mientras innova para asegurar la mejor calidad de servicios para nuestros clientes”, apunta Bernard Gavgani, director de Información de BNP Paribas.

]]> <![CDATA[Digital Workplace en la banca: análisis de soluciones para un entorno más ágil y seguro]]> https://tsecurity.de/de/2550494/it-security-nachrichten/digital-workplace-en-la-banca-anlisis-de-soluciones-para-un-entorno-ms-gil-y-seguro/ https://tsecurity.de/de/2550494/it-security-nachrichten/digital-workplace-en-la-banca-anlisis-de-soluciones-para-un-entorno-ms-gil-y-seguro/ Tue, 14 Jan 2025 08:33:38 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El sector bancario atraviesa una etapa de transformación tecnológica orientada a responder con mayor eficiencia a los desafíos presentes y futuros. La creciente necesidad de proteger datos sensibles y cumplir con una legislación cada vez más estricta se suma a la exigencia de mantener una alta disponibilidad en las operaciones críticas. Esto no sólo minimiza riesgos y tiempos de inactividad, sino que resulta esencial para preservar la confianza y la estabilidad en el competitivo entorno financiero. 

En este contexto, las soluciones de Digital Workplace se han convertido en herramientas estratégicas. Además de resolver todos estos retos, ofrecen un acceso continuo y sin interrupciones a los puestos de trabajo, mejorando así la manera en que las instituciones bancarias operan y responden a las demandas del mercado actual. 

Elegir las herramientas adecuadas implica evaluar diferentes tecnologías, considerando su impacto en la sostenibilidad, optimización de procesos, escalabilidad y adaptación a estrategias futuras. Un entorno de virtualización del puesto de trabajo eficaz debe integrarse fácilmente con las infraestructuras existentes, respetando las inversiones ya realizadas y garantizando que el flujo de trabajo se mantenga estable durante la transición. Además, deben ser fáciles de administrar, económicamente viables y alineadas con las normativas de ciberseguridad. 

En este panorama, tecnologías como UDS Enterprise de Virtual Cable y Citrix Virtual Apps & Desktops / Citrix DaaS se posicionan como opciones clave. Ambas ofrecen capacidades de virtualización de escritorios y aplicaciones críticas, pero presentan diferencias significativas que las hacen más o menos adecuadas según las prioridades estratégicas. 

UDS Enterprise destaca por sus múltiples ventajas. Su facilidad de implementación reduce significativamente los tiempos de despliegue. Además, ofrece una escalabilidad flexible y una integración sin complicaciones con cualquier infraestructura existente y soluciones de terceros. Estas características hacen que sea especialmente atractivo para bancos que buscan maximizar el rendimiento y minimizar los costos de gestión sin comprometer la seguridad ni las funcionalidades clave. 

Por otro lado, Citrix, aunque es una solución consolidada, puede presentar desafíos debido a su mayor complejidad y costos iniciales elevados. Este enfoque puede ser menos conveniente para instituciones que priorizan la agilidad y buscan resultados inmediatos, aunque sigue siendo una opción válida para estructuras con presupuestos más amplios. 

En definitiva, para bancos que valoran una rápida adopción, optimización de recursos y flexibilidad estratégica, UDS Enterprise sobresale como una solución preferente frente a otras alternativas. Su diseño abierto, su capacidad de adaptarse a entornos financieros complejos y su enfoque en reducir costos la convierten en una herramienta esencial. 

Como líderes tecnológicos, debemos analizar cada propuesta en función de su impacto operativo y estratégico. El reciente informe Soluciones de Digital Workplace para el Sector Bancario analiza estas opciones en profundidad, proporcionando un marco práctico para facilitar la toma de decisiones. En él, se detalla cómo estas soluciones pueden marcar la diferencia en la transformación digital de la banca, garantizando sostenibilidad y competitividad a largo plazo. 

La revolución del sector financiero no es un reto del futuro, es una necesidad del presente. Las herramientas están a nuestro alcance; nuestra misión es utilizarlas para construir un sistema bancario más flexible, seguro y eficiente. 

]]> <![CDATA[El Hospital General de Granollers acelera el diagnóstico de ictus gracias a la IA]]> https://tsecurity.de/de/2544032/it-security-nachrichten/el-hospital-general-de-granollers-acelera-el-diagnstico-de-ictus-gracias-a-la-ia/ https://tsecurity.de/de/2544032/it-security-nachrichten/el-hospital-general-de-granollers-acelera-el-diagnstico-de-ictus-gracias-a-la-ia/ Fri, 10 Jan 2025 12:19:17 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

En los últimos tiempos el ictus se ha convertido en una de las mayores preocupaciones en el ámbito sanitario. Esta enfermedad, que afecta a más de 12 millones de personas cada año, se sitúa como la segunda causa de muerte y la primera de discapacidad a nivel mundial. Ante esta realidad, los profesionales de la salud insisten en la importancia de una actuación rápida y una detección temprana cuando alguien está sufriendo un ictus, ya que cada minuto es determinante para reducir el impacto y alcance de este tipo de accidente cerebrovascular.

Para hacer frente al reto de agilizar los métodos de diagnóstico y traslado de pacientes con ictus, el Hospital General de Granollers, junto con otros hospitales de referencia en innovación en EE.UU y España, ha apostado por la solución basada en inteligencia artificial (IA) de Methinks. Esta, según se ha dado a conocer, es capaz de identificar oclusiones de gran vaso con un TAC simple, es decir, detectar bloqueos en las arterias más grandes que llevan sangre al cerebro de manera más sencilla.

Coordinación interhospitalaria escalable y segura

Desarrollada por Methinks, startup partner de Microsoft, esta IA está diseñada para integrarse directamente en Microsoft Teams, optimizando la coordinación y la toma de decisiones de los equipos médicos. Los resultados de la IA llegan a los profesionales en el mismo entorno colaborativo que ya utilizan, lo que garantiza una experiencia ágil y cómoda. Además, incluye un visor avanzado de imágenes médicas, desarrollado en colaboración con Avanade y el Hospital Clínic, accesible directamente desde Teams para facilitar aún más la coordinación hospitalaria.

La seguridad de la plataforma responde a las necesidades más exigentes en un entorno tan sensible como el sanitario, cumpliendo con estándares como el GDPR e HIPAA. Así lo respaldan también las certificaciones frente al Esquema Nacional de Seguridad en su nivel alto con el que cuentan los servicios en la nube de Microsoft, incluidos los de IA sobre Azure, primeros servicios de este tipo en ser certificados por el ENS.

La solución ya está ayudando a reducir el tiempo necesario para gestionar los traslados a centros especializados dentro de la red de ictus de Cataluña, mejorando la atención y la capacidad de respuesta en situaciones críticas. Esto permite que los pacientes atendidos en hospitales periféricos, como el de Granollers, sean trasladados con mayor rapidez a otros centros especializados en ictus, como el Hospital Vall d’Hebron.

“Estamos viendo cómo Methinks, integrado en nuestra plataforma de colaboración Microsoft Teams, ayuda en el diagnóstico precoz aportando una información muy valiosa para decidir el tratamiento y el traslado a centros que puedan ofrecer terapias avanzadas, como la trombectomía, un procedimiento endovascular para extraer la oclusión arterial, fundamental para la recuperación”, señala Dolores Cocho, jefa de Neurología en el Hospital General de Granollers.

Despliegue de IA en la esfera sanitaria

La startup de tecnología sanitaria con sede en Barcelona está acelerando el triaje del ictus a nivel mundial de la mano de Microsoft. Especializada en la identificación de oclusiones de gran vaso, la herramienta ha sido diseñada para funcionar con un simple TAC, una tecnología accesible en cualquier hospital, lo que reduce significativamente los obstáculos para un diagnóstico rápido y efectivo. Este avance supone un cambio fundamental frente a los métodos tradicionales que requieren imágenes más avanzadas y el uso de contraste, permitiendo a más hospitales responder de forma más eficiente a los casos de ictus.

La solución se distingue por su alta precisión en la detección de ictus, muy superior a los competidores, al encontrar más del 80% de las oclusiones solo con un TAC simple, y con menos de 15% de errores en casos sin oclusión. Es decir, con una precisión un 45% mayor que la de los radiólogos al analizar la misma imagen.

]]> <![CDATA[Los CIO están replanteándose cómo utilizan los servicios de nube pública]]> https://tsecurity.de/de/2541497/it-security-nachrichten/los-cio-estn-replantendose-cmo-utilizan-los-servicios-de-nube-pblica/ https://tsecurity.de/de/2541497/it-security-nachrichten/los-cio-estn-replantendose-cmo-utilizan-los-servicios-de-nube-pblica/ Thu, 09 Jan 2025 11:48:22 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

En los últimos años, las empresas se han esforzado por trasladar la mayor cantidad posible de recursos lo más rápido posible a la nube pública para minimizar los gastos de capital y ahorrar dinero. Sin embargo, cada vez más, los CIO están revisando y racionalizando dichas inversiones. ¿Están realmente mejorando la productividad y reduciendo los costes?

“En la carrera por la nube pública, mucha gente no pensó en los precios”, afirma Tracy Woo, analista principal de Forrester. Y para algunas organizaciones, el gasto anual en la nube ha aumentado drásticamente. “El gasto en la nube está aumentando y los presupuestos se están ajustando, por lo que se preguntan qué está pasando y cómo podemos enderezar el rumbo”.

Tracy Woo, Forrester

Tracy Woo, Forrester

Forrester

En 2025, el plan, según Ron Hollowell, vicepresidente sénior y director de Tecnología de Reinsurance Group of America (RGA), es centrarse en dimensionar correctamente su huella de nube pública mediante la maduración de los procesos relacionados con la recepción de trabajo, los criterios de distribución y las prácticas de implementación en las nubes privadas y públicas. “La optimización de los gastos y unos criterios de selección de carga de trabajo claramente definidos determinarán qué irá a la nube pública y qué a la nube privada”, afirma.

Como vicepresidente de capacidades de la nube en la empresa de software Endava, Radu Vunvulea asesora a muchos CIO de grandes empresas. “Este será un año en el que hablaremos más sobre la nube híbrida, la nube múltiple y la repatriación a las instalaciones locales”, afirma. Las razones incluyen costes más altos de lo esperado, pero también problemas de rendimiento y latencia; preocupaciones de seguridad, privacidad de datos y cumplimiento normativo; y regulaciones regionales de soberanía digital que afectan dónde se pueden ubicar, transportar y procesar los datos. 

“El factor principal que impulsa el uso de la nube privada en lugar de la nube pública es el coste”, afirma Hollowell. Considera que la nube pública es la opción más rentable para cargas de trabajo estacionales o súbitas y bajo demanda. “Para cargas de trabajo con demandas de capacidad más constantes, la rentabilidad puede ser más atractiva para las soluciones de nube privada y de capacidad fija”.

Ron Hollowell, Reinsurance Group of America

Ron Hollowell, Reinsurance Group of America

RGA

Para muchos otros CIO, el principal factor motivador también es el coste, afirma Vunvulea. Si bien hasta el 80% de los sistemas a escala empresarial en los que trabaja Endava utilizan la nube pública de forma parcial o total, aproximadamente el 60% de esas empresas están migrando de nuevo al menos un sistema. “Vemos esto más como una tendencia”, afirma.

¿A dónde se dirigen esas cargas de trabajo? “Hay un renovado enfoque en las instalaciones locales, la nube privada local o la nube privada alojada frente a la nube pública, especialmente porque las cargas de trabajo con gran cantidad de datos, como la IA generativa, han comenzado a aumentar astronómicamente el gasto en la nube”, agrega Woo. “Al trasladar las aplicaciones de nuevo a las instalaciones locales o utilizar servicios de nube privada alojados o locales, los CIO pueden evitar la multi-tenencia y, al mismo tiempo, garantizar la privacidad de los datos”. Esa es una de las razones por las que Forrester predice que cuatro de cada cinco de los llamados líderes de la nube aumentarán sus inversiones en la nube privada en un 20% este año.

Dicho esto, 2025 no se trata solo de repatriación. “La inversión en la nube privada está aumentando debido a la IA generativa, los costes, los problemas de soberanía y los requisitos de rendimiento, pero la inversión en la nube pública también está aumentando debido a una mayor adopción, servicios de IA generativa, menor huella de infraestructura, acceso a nueva infraestructura, etc.”, dice Woo.

Costes ocultos de la nube pública

Para el St. Jude’s Research Hospital, la nube pública es una buena manera de poner el conocimiento en manos de investigadores que no forman parte de su ecosistema en la actualidad, afirma Keith Perry, vicepresidente sénior y director de Informática. El hospital utiliza supercomputadoras locales para generar gran parte de sus datos de investigación, y el movimiento de esos datos hacia y desde la nube pública puede resultar costoso. “La comunidad académica espera que los datos estén cerca de sus recursos informáticos de alto rendimiento, por lo que tienen problemas con estos cargos de salida con bastante frecuencia”, sostiene.

Keith Perry, St. Jude’s Research Hospital

Keith Perry, St. Jude’s Research Hospital 

St. Jude’s

Pero las cargas de trabajo con una gran carga de datos pueden resultar costosas, especialmente si se requiere un uso constante y de alto nivel de computación. “Otro factor es el movimiento de datos, no solo en términos de dinero sino también de rendimiento”, afirma Hollowell. “Por eso, gestionamos cuidadosamente nuestro ciclo de vida de los datos para minimizar las transferencias entre nubes”.

Woo añade que la nube pública es costosa para las cargas de trabajo que requieren una gran cantidad de datos, ya que las organizaciones pagan tanto por los datos almacenados como por los transferidos entre zonas de disponibilidad (AZ), regiones y nubes. Los proveedores también cobran tarifas de salida por los datos que salen y por los que entran en una determinada AZ. “Por lo tanto, en el caso de las transferencias entre AZ, básicamente se cobra el doble, y esas tarifas de transferencia ocultas pueden acumularse”, afirma. También Vunvulea afirma que el coste de la transferencia de datos, especialmente en términos de petabytes, es alto, y la transferencia y sincronización de datos puede ser compleja. “Hemos visto proyectos de IA en los que alrededor del 45% de los costes de la nube se generan al trasladar datos de la nube pública a otra ubicación”, afirma. “Y si se ponen en marcha los sistemas completos con todo lo que se necesita en torno al servicio, se puede tener una solución que cuesta tres o cuatro veces más que la estimación inicial”.

Por ejemplo, las organizaciones que crean una solución de IA con Open AI deben tener en cuenta más que el servicio de IA. Es necesario agregar bóvedas para proteger los secretos. También es necesario definir y configurar dispositivos y políticas de seguridad para garantizar que solo se permita el acceso a personas y servicios calificados. El almacenamiento seguro, junto con la transformación de datos, la supervisión, la auditoría y una capa de cumplimiento, aumentan la complejidad del sistema. En torno al servicio de IA, es necesario crear una solución con entre 10 y 12 servicios en la nube adicionales que satisfagan las necesidades de un sistema empresarial.

Jeff Wysocki, director de Sistemas de Información de la empresa minera Mosaic Company, reconoce que existen preocupaciones que pueden afectar al presupuesto, pero dice que los directores de sistemas de información pueden trabajar con su proveedor de nube pública para controlar esos costes. Por ejemplo, Mosaic creó recientemente un modelo de seguridad Mosaic GPT con gran cantidad de datos para operaciones mineras en la plataforma Bing de Microsoft, y está a punto de implementarlo en una prueba piloto. Contiene años de información de seguridad que Mosaic incorporó al modelo, de modo que los contratistas que trabajan en un sitio minero pueden ingresar preguntas sobre seguridad y ver cómo manejar una situación determinada.

Jefff Wysocki, Mosaic

Jefff Wysocki, Mosaic

Mosaic

“Hicimos cambios en nuestra arquitectura para superar los problemas de costes”, afirma. La forma en que el equipo de Mosaic construyó los modelos, así como la forma en que Microsoft diseñó la solución, ayudaron a mantener el proyecto dentro del presupuesto. “Hicimos algunos cambios con Microsoft para reducir el coste a un nivel que podamos considerar como una rentabilidad razonable”.

El sistema ERP de Mosaic inicialmente residía en una nube privada, pero ahora se ejecuta en una nube privada de SAP, dice Wysocki. Sin embargo, agrega, algunos servidores siempre estarán en las instalaciones, y es poco probable que eso cambie, aunque puede haber soluciones de servidores de borde con sincronización en la nube. “No veo que eso evolucione demasiado más allá de donde estamos hoy”. Entre el 80 y el 85% de las operaciones de TI de la empresa están en la nube, y espera que se mantenga así.

Los proyectos de IA pueden superar los presupuestos

Dado que la IA y el aprendizaje automático requieren un uso intensivo de datos, estos proyectos pueden aumentar considerablemente los costes de la nube. Las organizaciones no tienen muchas opciones cuando se trata de utilizar los modelos básicos más grandes, como ChatGPT 3.5 y 4.0, porque la escala de potencia informática requerida sería demasiado costosa para reproducirla internamente, afirma Sid Nag, vicepresidente de Servicios y Tecnologías de Infraestructura de IA, de Borde y de Nube en Gartner.

Sid Nag, VP, cloud services and technology, Gartner

Sid Nag, VP, cloud services and technology, Gartner

Gartner

Sin embargo, para 2027, más del 50% de los LLM de IA generativa que utilizan las empresas serán específicos de la industria, predice Gartner. Serán una porción mucho más pequeña de los modelos básicos de propósito general a gran escala, y podrían ejecutarse en otros lugares. Incluso después de que las organizaciones utilicen herramientas como InstructLab de RedHat para aumentar esos modelos específicos de la industria con datos específicos de la empresa, siguen siendo pequeños en comparación. “Los modelos específicos de la industria requieren menos recursos para entrenarse, por lo que podrían ejecutarse en las instalaciones, en una nube privada o en una infraestructura de nube privada alojada”, dice Nag.

Pero, dice Vunvulea, la potencia de cálculo y la infraestructura necesarias para entrenar u optimizar el modelo no son fáciles de encontrar o comprar en las instalaciones. “Las necesidades de cálculo son uno de los factores más importantes”, afirma. Afortunadamente, los proveedores de la nube también ofrecen plataformas de IA listas para usar que las empresas pueden usar para entrenar sus modelos con sus propios datos. “Por lo tanto, no es necesario configurar el sistema local, incluso si decide ejecutarlo allí”.

Pero ¿debería hacerlo? “Yo tendría cuidado a la hora de optar por el alojamiento en la nube privada o en las instalaciones”, afirma Nag. “Los responsables de la toma de decisiones con responsabilidad fiduciaria se resistirán a la idea de volver a los tiempos del gasto de capital a menos que existan razones convincentes para hacerlo”.

Los proveedores de la nube siguen ofreciendo más servicios de IA y ML como parte de sus ofertas de plataforma como servicio, dice Vunvulea. Se empieza con un modelo previamente entrenado, se aportan los propios datos y se utiliza el servicio sin ningún problema. “Nos estamos acercando al punto en el que los modelos disponibles de los proveedores de la nube pública son lo suficientemente maduros como para cubrir hasta el 90% de las necesidades estándar de la mayoría de las empresas”, afirma. La cuestión de si utilizar o no esos servicios se reducirá al coste: ¿tienen sentido los números para su modelo de negocio?

Barato, pero de bajo rendimiento

En un principio, dice Woo, los CIO se centraron en reducir los costes, pero eso no siempre se alinea con las consideraciones de rendimiento o los objetivos finales. Incluso cuando la nube pública es la opción menos costosa, puede que no sea la mejor opción si se tienen en cuenta la posible latencia u otros problemas de rendimiento. Esto es especialmente cierto para las industrias que no pueden tolerar la latencia, como el procesamiento de pagos y los servicios financieros, apunta Vunvulea.

“La latencia entre el instrumento que produce los datos y la potencia de procesamiento que los procesa es una variable importante para determinar la ubicación de los datos”, afirma Perry, de St. Jude. En algunos casos, ese instrumento necesita una conexión casi instantánea a recursos informáticos de alto rendimiento. “Debido a la latencia entre la instrumentación de investigación y nuestros ordenadores de alto rendimiento en las instalaciones y la nube pública, no tiene sentido utilizar la nube pública para realizar comprobaciones en tiempo real”. Y a medida que más hiperescaladores de la nube pública construyen clústeres de GPU a gran escala que pueden gestionar la informática de alto rendimiento, también hay que tener en cuenta el coste, afirma.

La secuenciación genómica es un área en la que podría tener sentido transferir parte del procesamiento de las supercomputadoras locales a la nube pública, si el precio es adecuado. Algunos de los flujos de trabajo asociados con la secuenciación genómica se estandarizan de alguna manera con el tiempo, dice Perry. En esos casos, puede tener más sentido optimizar los procesos para escalarlos y ejecutarlos en la nube, según el costo. “Hemos trabajado en trasladar algunos de nuestros procesos de secuenciación genómica a la nube para liberar ciclos en nuestro cómputo de alto rendimiento local”, dice.

El rendimiento es importante, sin duda, pero no es el factor decisivo a la hora de elegir si alojar una aplicación en la nube pública, con la excepción de algunas que se ejecutan en servidores de borde en los sitios de operaciones mineras de Mosaic, dice Wysocki. “Para nosotros, siempre existirá la necesidad de que la informática de borde esté en el dispositivo o cerca de él para ser efectiva”.

Una cuestión de ubicación

“La seguridad, la privacidad y el coste son los tres factores principales para nosotros”, agrega Wysocki. Pero hasta ahora, la seguridad y la privacidad no han sido problemas importantes con los servicios de nube pública.

Hollowell afirma que RGA está satisfecha con la seguridad de su servicio de nube pública. “Estamos utilizando modelos básicos de Anthropic, Mitral y otros a través del servicio Bedrock de AWS, que proporciona aislamiento y seguridad de datos”, afirma, lo que permite a la empresa ofrecer una funcionalidad similar a ChatGPT en un entorno seguro.

Pero las cuestiones de soberanía digital son un asunto diferente, dice Woo. En países con reglas de localización estrictas, la nube pública puede no ser una opción. “Puedes optar por una nube privada local o una nube privada alojada, donde tú o alguien más la gestionan”, dice. “De cualquier manera, tienes control sobre dónde residen tus datos”.

Pero el panorama regulatorio no es el único factor, dice Hollowell. “En algunas geografías, los requisitos de privacidad y localización de datos están integrados directamente en los contratos de los clientes”, dice. En esos casos, una nube privada puede ofrecer una solución más flexible. Por lo tanto, un enfoque híbrido entre las instalaciones locales y la nube es la mejor opción para las grandes organizaciones que operan en varios países, dice Vunvulea. Y con respecto a las regulaciones regionales, la elección del proveedor de nube pública es importante. “Por ejemplo, Oracle Cloud es una de las mejores opciones si desea ejecutar cargas de trabajo desde una ubicación específica en Medio Oriente”, dice, donde cada país tiene sus propias regulaciones con respecto al manejo de datos. Ningún proveedor de nube tiene presencia en todos esos países, pero Oracle tiene una gran presencia allí, por lo que puede ejecutar cargas de trabajo locales en conjunto con Oracle y otros proveedores de nube.

Radu Vunvulea, Endava

Radu Vunvulea, Endava 

Endava

Pero la nube híbrida tiene un lado negativo, dice Hollowell. “Gestionar la interoperabilidad y el rendimiento de grandes conjuntos de datos en entornos de nube pública e híbrida sigue siendo un desafío clave que hay que abordar”, afirma.

Mantenga su flexibilidad y esté preparado para adaptarse

En el futuro, dice Hollowell, “nuestra intención estratégica es evaluar las decisiones de alojamiento a través de la lente de los requisitos empresariales en evolución para nuevas funciones, combinados con prácticas naturales de gestión del ciclo de vida de las aplicaciones, en lugar de simplemente trasladar todo a la nube pública”. Las aplicaciones con requisitos de capacidad constantes que se pueden satisfacer con la infraestructura convergente tradicional se ejecutarán en una nube privada, mientras que aquellas que no requieren constantemente un alto nivel de cómputo seguirán siendo candidatas para la nube pública.

Para Perry, construir la infraestructura de TI adecuada para las aplicaciones de su organización es cuestión de utilizar los materiales de construcción adecuados. “La nube pública es solo uno de los materiales que necesitamos para construir una solución arquitectónica”, afirma, y ​​hay que encontrar el equilibrio adecuado.

Lamentablemente, optimizar la combinación de servicios locales, de nube privada y de nube pública es un objetivo cambiante. “No puedo decir que todo esté en el lugar correcto porque la tecnología evoluciona constantemente”, afirma Perry. Las tecnologías de la nube siempre están cambiando, así que esté preparado y sea flexible para cambiar con los tiempos, aconseja. Asegurarse de tener las herramientas adecuadas para hacerlo es extremadamente importante, ya que las herramientas que tiene hoy pueden no ser las que necesitará mañana.

Esa necesidad de cambiar las cosas a medida que avanza la tecnología es también una razón por la que se debe evitar depender de un proveedor, dice Vunvulea. Esto es un enigma porque para ejecutar cargas de trabajo en la nube de la manera más optimizada, es posible que deba utilizar las funciones patentadas más avanzadas de los proveedores.

Pero al final, dice, lo que se quiere es evitar el bloqueo y tener la flexibilidad de moverse más fácilmente entre las instalaciones locales, la nube pública y la nube privada.

]]> <![CDATA[El laberinto de la nube: un enfoque de cinco fases para optimizar la estrategia]]> https://tsecurity.de/de/2539299/it-security-nachrichten/el-laberinto-de-la-nube-un-enfoque-de-cinco-fases-para-optimizar-la-estrategia/ https://tsecurity.de/de/2539299/it-security-nachrichten/el-laberinto-de-la-nube-un-enfoque-de-cinco-fases-para-optimizar-la-estrategia/ Wed, 08 Jan 2025 11:19:10 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

En el acelerado panorama digital actual, la nube se ha convertido en una piedra angular de la infraestructura empresarial moderna, ofreciendo una escalabilidad, agilidad y rentabilidad incomparables. Sin embargo, a medida que las organizaciones migran cada vez más a la nube, los CIO se enfrentan al enorme desafío de navegar por un ecosistema de nube complejo y en rápida evolución. Con la revolución de la IA en marcha, que ha dado inicio a la ola de transformación digital, es imperativo que las empresas construyan su infraestructura en la nube sobre bases sólidas que les permitan escalar las soluciones de IA/ML de manera eficaz y eficiente. De lo contrario, las empresas tendrán dificultades para obtener valor comercial con capacidades de IA/ML que soportarán los altos costes de la nube, como ha sucedido para muchas empresas en 2024 con las soluciones de IA.  

Para emprender con éxito su viaje a la nube, las empresas y los CIO deben seguir un proceso de cinco pasos a través de un marco de trabajo de rastreo, recorrido y ejecución. Este proceso los guiará en:

  • Seleccionar el proveedor de nube adecuado: elegir el proveedor que mejor se adapte a sus necesidades específicas y objetivos estratégicos.
  • Garantizar una base sólida: construir la infraestructura de la nube correctamente desde el principio para evitar reparaciones costosas y que consumen mucho tiempo más adelante.
  • Fomentar una mentalidad orientada a los ingresos: cultivar una cultura que aproveche la nube para generar nuevas fuentes de ingresos y aumentar la rentabilidad.
  • Promoción de la conciencia y la educación sobre la nube: capacitación de equipos comerciales y de TI sobre modelos financieros y mejores prácticas en la nube.
  • Impulsar la rentabilidad y la escalabilidad: desarrollar una cultura que priorice la arquitectura de soluciones en la nube que sean rentables y escalables, y que en última instancia se conviertan en parte integral del ADN de la organización.

1. CRAWL: Diseñe una estrategia de nube sólida y aborde la modernización con la mentalidad adecuada  

Las empresas modernas deben ser extremadamente ágiles en su capacidad de responder rápidamente a mercados, eventos, economías basadas en suscripciones y clientes que exigen una “excelente experiencia” que cambian rápidamente para crecer y mantenerse en el mundo competitivo y despiadado del consumismo. La capacidad de la infraestructura en la nube para adaptarse, escalar y ser maleable para satisfacer las necesidades comerciales en el lugar donde se encuentran y luego permitirles expandirse la convierte en la opción predeterminada. Con la llegada de la creciente adopción de la IA, una base sólida en la nube es un requisito previo.  

Consideraciones clave para la estrategia y modernización de la nube  

  • El “qué”: El equipo de liderazgo ejecutivo de negocios y TI en conjunto debe evaluar las necesidades del negocio y sus desafíos comerciales actuales, su presencia global y el panorama tecnológico actual, y definir la “estrella del norte” de la empresa (es decir, el “qué”, la visión). 
  • El “por qué”: Establezca principios empresariales claros que expliquen por qué está haciendo esto. Por ejemplo, para ofrecer un servicio más rápido y de mejor calidad a los clientes, una implementación más rápida de nuevos productos y servicios, para aumentar los ingresos y los márgenes de ganancia mientras se controlan los costos, la sostenibilidad o la expansión del mercado, por nombrar algunos. 
  • Una empresa con una fuerte presencia global se beneficia más si sigue una estrategia multicloud. Evita la dependencia de un proveedor, ofrece una herramienta para una negociación sólida, permite flexibilidad empresarial en la ejecución de la estrategia debido a una arquitectura complicada o limitaciones regionales en términos de seguridad y cumplimiento legal, si es que surgen, y promueve la portabilidad desde una perspectiva de arquitectura de aplicaciones. En algunos casos, el dominio empresarial en el que opera la organización (es decir, atención médica, finanzas, seguros) conduce comprensiblemente a la decisión de elegir un único proveedor de nube para simplificar la logística, la privacidad de los datos, el cumplimiento y las operaciones. 
  • Estrategia de modernización tecnológica: evaluar el panorama general de TI a través de la perspectiva de la arquitectura empresarial y evaluar las aplicaciones de TI a través de un marco de 7R (reubicación, reubicación y traslado, reorganización, reemplazo, refactorización, rediseño, retiro, retención). La evaluación brinda información sobre el estado actual de la arquitectura y las cargas de trabajo, y relaciona las necesidades tecnológicas con los objetivos comerciales.  

Las tres primeras consideraciones están impulsadas por el negocio, y la última por las TI. La arquitectura empresarial es el puente capaz de unir los dos cabos sueltos, derribando los silos e impulsando la transformación de la nube y la estrategia de ejecución de manera efectiva. Este nuevo paradigma del modelo operativo es el sello distintivo de una transformación organizacional exitosa. Todos los principales proveedores de la nube de América del Norte (AWS, Google, Microsoft Azure, Oracle Cloud) están a la par entre sí, y la mayoría de sus servicios y capacidades están preparados para abordar las necesidades de cualquier empresa. 

Dicho esto, hay un par de aspectos que me gustaría destacar. En primer lugar, el aprovisionamiento en la nube a través de la automatización es mejor en AWS (CloudFormation) y Azure (Azure Resource Manager) en comparación con otros proveedores de servicios en la nube. Para las empresas más grandes con una estrategia multicloud, Terraform es la mejor manera de solucionar esa deficiencia. 

En segundo lugar, desde una perspectiva de seguridad en la nube, Azure tiene una herramienta de seguridad en la nube integral que viene como un paquete y puede integrarse perfectamente con sus servicios, mejorando así la postura de seguridad en la nube sin la necesidad de comprar una herramienta externa. 

2. WALK: Establecer un sólido marco técnico y modelo de gobernanza de la nube 

Una vez que se ha decidido por un proveedor de servicios en la nube, ¿cómo empieza una empresa a trabajar en la nube? Se sorprendería, pero muchas empresas siguen empezando sin tener un plan. Después de todo, ¿qué tan difícil puede ser? Se obtiene una suscripción y se empiezan a implementar recursos. Probablemente eso funcione bien con entornos muy pequeños, pero pronto se descubrirá que crece más allá de su capacidad. Se está preparando para un shock de nubes. No es broma. 

A partir de entonces, se inventaron marcos bien diseñados para ayudar a los clientes a crear entornos en nubes públicas proporcionándoles las mejores prácticas. La buena noticia es que todos los marcos de los principales proveedores de la nube hacen lo mismo: 

  • Excelencia operativa 
  • Seguridad 
  • Optimización de costes 
  • Fiabilidad 
  • Eficiencia en el rendimiento 
  • Sostenibilidad

El marco ayuda a implementar los controles financieros (FinOps) que analizaremos por separado, la gestión de cargas de trabajo (BaseOps) y los controles de seguridad (SecOps). En este punto del proceso, es el momento adecuado para establecer una práctica de Centro de excelencia (CoE) en la nube, colaborar con ingenieros, arquitectos y la comunidad DevSecOps y publicar la versión personalizada de un marco bien diseñado que se adapte a las necesidades de cada empresa y establezca un artefacto estándar. Esto sirve como base para impulsar la adopción de la nube y comenzar con un cambio de mentalidad sobre cómo “ganar dinero con la nube” y no solo ahorrar costes. 

Es una buena idea establecer una política de gobernanza que respalde el marco. Esto incluye la creación de zonas de aterrizaje, la definición de la VPN, las conexiones de puerta de enlace, las políticas de red, las políticas de almacenamiento, el alojamiento de servicios clave dentro de una subred privada y la configuración de las políticas de IAM adecuadas (políticas de recursos, configuración de la organización, políticas de eliminación). Crear conciencia sobre la política de privilegios mínimos y abordar las frustraciones cuando los usuarios de la nube piden más con qué jugar, y como equipo de CoE en la nube, usted está defendiendo su postura.

El equipo de CoE en la nube debe recopilar comentarios de los usuarios y ajustar las políticas a lo largo del camino según lo considere necesario. A medida que la comunidad de usuarios empresariales madura a través de esta curva de aprendizaje, el equipo de CoE tiene un papel fundamental que desempeñar al involucrarlos de manera proactiva, brindarles apoyo, satisfacer sus necesidades y ayudarlos a abordar sus puntos débiles para sentar una base sólida para construir una infraestructura de nube sólida que sea escalable para brindar valor comercial. 

La colaboración con el equipo de arquitectura empresarial en esta etapa del proceso de transición a la nube puede acelerar la madurez de la nube y reforzar aún más la base sobre cimientos sólidos. El equipo de arquitectos del centro de excelencia en la nube debe trabajar con el EA para alinearse con los patrones de arquitectura de referencia que el equipo del centro de excelencia desea que sigan los equipos de aplicaciones y productos en el diseño de sus soluciones. Este trabajo estratégico y colaborativo sirve como modelo para que los arquitectos “muestren y cuenten” el concepto de diseñar soluciones eficaces en la nube y moldeen la mentalidad hacia la visión de “ganar dinero con la nube”. Toda empresa que quiera tener éxito en la ampliación de las soluciones y capacidades de IA en la actualidad debe lograr que este pensamiento de diseño funcione para ella. De lo contrario, es como la historia de las “uvas agrias” con altas facturas de costes de la nube que se avecinan con poco valor agregado en el dominio de la IA, como ha sido para muchas empresas en 2024. 

Santhosh Gottigere

Santhosh Gottigere

3. CAMINA MÁS RÁPIDO: Desarrolla un plan de adopción de la nube y una hoja de ruta de migración  

Con los equipos de CoE y EA trabajando en conjunto, es momento de involucrar a las partes interesadas del negocio/propietarios de productos y desarrollar el plan y la hoja de ruta. Comprender las limitaciones y prioridades del negocio y evaluar los dominios que tienen oportunidades de expandir sus ingresos y crecer exponencialmente al migrar a la nube son los parámetros clave que se deben tener en cuenta. Recomiendo un enfoque estructurado para esta fase del proceso. 

  • Evaluación de la arquitectura de la aplicación: la evaluación de la arquitectura de la aplicación es el primer paso para migrar a la nube. Esto implica identificar qué componentes se pueden trasladar directamente a la nube y cuáles podrían requerir una nueva arquitectura para optimizar la nube. El marco de adopción de la nube (CAF) de AWS es una herramienta eficaz que ayuda a evaluar la preparación para la nube. 
  • Identificación de estrategias y herramientas de migración: identificar la estrategia y las herramientas de migración adecuadas es fundamental para la transición de aplicaciones heredadas a la nube. Las 7R de la migración a la nube, que significan reubicar, realojar, cambiar de plataforma, refactorizar, recomprar y retirar, incluyen los patrones estándar para la migración a la nube. La elección de la estrategia depende del estado de la carga de trabajo. 
  • Planificación y ejecución: planificar meticulosamente y ejecutar el proceso de migración con precisión es fundamental para que la migración sea exitosa. Esto implica seleccionar las estrategias y herramientas de migración más adecuadas, planificar para garantizar una interrupción mínima y ejecutar el proceso de migración con precisión. 
  • Modernización: la modernización modifica la aplicación existente para que funcione mejor en la nube. Esto puede implicar la refactorización o rediseño de la aplicación para aprovechar los servicios nativos de la nube. 
  • Mejores prácticas: se recomienda aprovechar las mejores prácticas para lograr una transición fluida, el cumplimiento normativo y las herramientas del proveedor de la nube correspondiente, adoptando un enfoque gradual con el apoyo de los socios de la nube. La inversión en capacitación y gestión de cambios es fundamental para el éxito.  

4. EJECUTAR: Configurar y establecer un modelo financiero de nube sólido  

La pieza central para configurar la nube de la manera correcta por primera vez y comprender el verdadero significado de “ganar dinero con la nube” depende del desarrollo de un modelo financiero sólido. La eficacia del centro de excelencia de la nube entra en juego en esta fase. El equipo del centro de excelencia de la nube debe asociarse con el equipo de finanzas y diseñar una estructura organizativa general dentro de la nube que se alinee con la configuración de informes financieros de la empresa. Luego deben explicar claramente el modelo de “pago por uso” y los puntos ciegos que lo acompañan, ya que el costo de la infraestructura ahora pasa de gastos de capital a gastos operativos en su mayor parte desde una perspectiva de gestión de cartera. 

En mi opinión personal, el modelo de “pago por uso” es un arma de doble filo que puede generar demoras en las finanzas de la nube o, si se hace bien, generar “ganar dinero con la nube”. En esta fase, el centro de excelencia debe involucrar de manera proactiva a todas las partes interesadas, haciéndoles conscientes del cambio en el modo de operación y guiando al equipo a través de capacitaciones, charlas informales y sesiones del centro de excelencia durante este período de transformación. 

La visibilidad de los costes de la nube, la información sobre los costes, la gobernanza de los costes, la definición de una infraestructura de base de la nube y la gestión de proveedores son componentes esenciales de una estrategia integral de gestión financiera de la nube. La visibilidad de los costes de la nube implica establecer procesos y herramientas sólidos para obtener una visibilidad integral de los costes de la nube, mientras que la información sobre los costes implica extraer información significativa de los datos de costes de la nube para identificar tendencias y patrones, y establecer una infraestructura de base que se pueda enjuagar y repetir. La infraestructura de base sirve como una estimación aproximada del costo financiero que se puede modelar para el resto del uso. 

Un proceso crítico que es imprescindible para que las empresas comiencen con el pie derecho es que el centro de excelencia de la nube se asocie con arquitectos de la nube para desarrollar una infraestructura de base para los servicios de computación, almacenamiento, base de datos, transferencia de datos, monitoreo de aplicaciones y registro que se proporcionarán para todas las solicitudes. El mensaje tiene que ser lo suficientemente claro para las partes interesadas de que el aprovisionamiento de la nube no es un cheque en blanco. Este proceso de gobernanza permite al equipo del centro de excelencia involucrar a aquellas partes interesadas particulares que necesitan más que la infraestructura de base proporcionada, hacer que justifiquen la necesidad de más y luego aprobar los cambios a su solicitud después de la evaluación. 

Esta regla de compromiso sienta las bases para construir una cultura de FinOps inherente y sólida dentro de los equipos de TI y de negocios de manera preventiva, en lugar de estar expuestos después de la puesta en marcha a una costosa factura de la nube. Se ha identificado que los servicios de computación, almacenamiento, base de datos, monitoreo y registro de aplicaciones generan el 75% de la factura de la nube y son los principales valores atípicos de los costos de la nube que se están descontrolando para las organizaciones. 

5. CORRER MÁS RÁPIDO: madure el uso y la optimización de la nube empresarial a través de una sólida cultura FinOps  

La belleza del uso de la nube es que siempre hay oportunidades para aprovechar los servicios en la nube de forma eficiente y eficaz. En primer lugar, la parte “eficiente”. Debido a la competitividad inherente de los distintos proveedores de la nube para expandirse sin piedad, trabajan constantemente en mejoras de vanguardia y funciones de optimización para sus servicios que estarán disponibles para sus clientes. Es realmente una tarea abrumadora estar al tanto de las nuevas mejoras que se presentan. Sin embargo, las empresas que están perfectamente en sintonía con una sólida cultura de FinOps están preparadas para aprovechar esos “regalos” que se les ofrecen y satisfacen sus necesidades, por lo que rápidamente se dan cuenta de sus beneficios. 

Debido a este aspecto de aprovechar los servicios de optimización de la nube adecuados o las “ventajas” que se ofrecen a los clientes, la escalabilidad de las soluciones es muy posible de manera rentable, y eso cubre la parte “lean“. Descifrar este código o aspecto de la optimización de la nube es la pieza más crítica para que las empresas encuentren oro con la escalabilidad de las soluciones de IA. Las empresas deben resolver este rompecabezas correctamente para evitar el decepcionante retorno de la inversión que muchas han experimentado en 2024 relacionado con sus capacidades de IA.  

La optimización de los costes de la nube implica identificar áreas de gasto excesivo, redimensionar los recursos, comprender cómo usar de manera eficaz las técnicas de ingeniería rápida y los modelos LLM adecuados dentro de la IA, y aprovechar los modelos de precios y los descuentos que ofrecen los proveedores de servicios en la nube (CSP). Se deben establecer métricas y criterios estratégicos para incorporar objetivos de sostenibilidad en varias capacidades de FinOps, y los equipos de ingeniería y productos deben asumir la responsabilidad del uso de la nube, tomando decisiones adecuadas en cuanto a arquitectura, diseño de sistemas, uso de licencias y características operativas. 

El cambio fundamental en la mentalidad es que la “gestión de costes de la nube” es una responsabilidad compartida de los arquitectos de la nube, los propietarios de productos, los socios comerciales, los desarrolladores de aplicaciones que aprovechan DevSecOps y los canales de automatización, y los equipos de datos, todos involucrados con el uso de la nube para una aplicación en particular. 

En este punto del camino, las empresas han logrado lo que considero la verdadera esencia de “ganar dinero con la nube”. Las empresas tienen la capacidad de trabajar más rápido y hacer grandes innovaciones, y no alarmarse por recibir sorpresas a fin de mes con facturas exorbitantes que disuaden a los CIO de seguir adelante, porque cuentan con las herramientas y prácticas adecuadas que les permiten detectar anomalías de forma proactiva, alterar configuraciones y corregir el rumbo rápidamente en su infraestructura de nube o tomar una decisión sobre si vale la pena seguir adelante con el caso de uso comercial. 

]]> <![CDATA[Transformación digital en 2025: qué está de moda y qué no]]> https://tsecurity.de/de/2539173/it-security-nachrichten/transformacin-digital-en-2025-qu-est-de-moda-y-qu-no/ https://tsecurity.de/de/2539173/it-security-nachrichten/transformacin-digital-en-2025-qu-est-de-moda-y-qu-no/ Wed, 08 Jan 2025 10:18:51 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Algunos sostienen que la aparición de la inteligencia artificial (IA) generativa ha hecho que la transformación digital sea cosa del pasado. Transformación de IA es el término que se utiliza para describirla. Otros sugieren que todo debería llamarse transformación empresarial o, simplemente, transformación.

¿Qué terminología debería utilizar? La que genere el mayor llamado a la acción por parte de su junta directiva, ejecutivos y empleados, porque mantener el statu quo es un camino seguro hacia la disrupción.

Las organizaciones siempre estarán transformándose, ya sea impulsadas por oportunidades de crecimiento, una pandemia que obliga al trabajo remoto, una recesión que prioriza la eficiencia de la automatización y ahora cómo la IA agéntica está transformando el futuro del trabajo.

Independientemente del factor que impulse la transformación, la cultura, el liderazgo y las prácticas operativas de su empresa deben mejorar continuamente para satisfacer las demandas de un mundo globalmente competitivo, de ritmo más rápido y habilitado por la tecnología, con crecientes riesgos de seguridad y otros riesgos operativos. 

¿Qué impulsa las prioridades de transformación digital en 2025?

La transformación digital no consiste en implementar las últimas tecnologías, abordar la deuda técnica o mejorar la agilidad de la infraestructura, sino en cómo estas iniciativas estratégicas impulsan el crecimiento, mejoran las experiencias de los clientes, escalan los flujos de trabajo, aumentan la calidad y ofrecen otros resultados comerciales vitales. Los CIO transformacionales invierten continuamente en su modelo operativo mediante el desarrollo de la gestión de productos, el pensamiento de diseño, la agilidad, DevOps, la gestión del cambio y las prácticas basadas en datos.

Pero este año es probable que tres cambios impulsen las transformaciones del modelo operativo y las estrategias digitales de los CIO:

Con base en esos y otros criterios, presentamos tres prácticas de transformación digital en las que los CIO podrían enfocarse más en 2025, y tres que vale la pena reemplazar por otras estrategias o prácticas.

Dentro: Desarrollo de liderazgo transformacional y empleados preparados para la IA

Una de mis tres prioridades clave de transformación digital para los CIO en 2024 fue desarrollar un liderazgo transformacional para ayudar a aumentar la cantidad de iniciativas estratégicas, experimentación y programas de gestión de cambios que TI puede respaldar.

En 2025, la IA seguirá impulsando mejoras de productividad en la codificación, la generación de contenido y la orquestación de flujos de trabajo, lo que afectará la dotación de personal y los niveles de habilidades necesarios en los equipos de innovación ágil. Pero los CIO deberán aumentar la perspicacia empresarial de sus líderes de transformación digital para garantizar que las iniciativas correctas tengan prioridad, que las declaraciones de visión se alineen con los objetivos comerciales y que los equipos validen la precisión del modelo de IA. Los CIO también deben impulsar programas de gestión del conocimiento, capacitación y gestión del cambio para ayudar a los empleados a adaptarse a los flujos de trabajo habilitados por IA. 

“Con el aumento de los agentes de IA y el entusiasmo de los directivos por mantenerse a la vanguardia de los nuevos desarrollos tecnológicos, los líderes de TI se enfrentarán a una mayor presión y cargas de trabajo, y democratizar el acceso a la IA y capacitar a los empleados se convertirá en una prioridad mayor que nunca”, afirma Ed Macosky, director de Productos y Tecnología de Boomi. “En 2025, las empresas que tengan la intención de capacitar a los empleados maximizarán los beneficios de la IA con una ventaja competitiva, mientras que aquellas que se apresuren a incorporar la próxima gran novedad de la IA antes de que su equipo esté listo se verán obstaculizadas en sus esfuerzos por innovar”.

Fuera: El patrocinio de innovaciones de IA de gran envergadura carece de impulsores comerciales

¿Cuánta paciencia tendrán los consejos directivos y los ejecutivos con la experimentación en curso sobre IA y las inversiones a largo plazo? Gartner sugirió recientemente que la IA se encamina hacia el abismo de la desilusión, y dos informes sugieren que la luna de miel de la IA está llegando a su fin:

“2025 será el año en que la IA generativa deberá generar valor”, afirma Louis Landry, director de Tecnología de Teradata. “Eso significa que la bonanza de inversión en IA generativa se ralentizará, ya que las empresas se centrarán menos en entrar en el juego de la IA y más en las oportunidades del mundo real que pueden generar valor real”.

Dado que muchos de los primeros avances en IA impulsan mejoras de productividad y eficiencia, los CIO deberían buscar oportunidades en las que los ahorros de costos reales puedan impulsar una mayor innovación e inversiones en infraestructura.

“Lo que está de moda es autofinanciar la reinvención empresarial impulsada por la IA mediante la reducción de la deuda en tecnología, datos y procesos y la adopción de AIOps y el desarrollo de software habilitado por IA”, afirma Amit Bajaj, presidente de TCS en Norteamérica. “Obtener valor comercial y realizar un seguimiento de las capacidades para que los ahorros resultantes puedan financiar la innovación, transformar la experiencia del cliente, reimaginar las estructuras de costes y ofrecer agilidad empresarial”.

Jay Upchurch, director de TI de SAS, afirma que los directores de TI exitosos en 2025 crearán una hoja de ruta de TI integrada que combine la IA generativa con estrategias de IA más maduras. “A medida que la IA generativa pierde brillo y pasamos a encontrar su mejor aplicación, es más importante que nunca que los directores de TI y los líderes de TI se aseguren de que están usando la IA de una manera específica que impulse el éxito empresarial”, afirma.

Dentro: Duplicar la apuesta por la gobernanza de los datos y la IA

Históricamente, lograr que los líderes empresariales comprendan, inviertan y colaboren en la gobernanza de datos ha sido un desafío para los CIO y los directores de datos. Definir políticas y otras cuestiones de gobernanza de la IA fue una prioridad en muchas organizaciones que intentaban canalizar la forma en que los empleados usaban los copilotos y, al mismo tiempo, proteger los datos confidenciales de la filtración a los LLM públicos. En 2025, los CIO deben integrar sus esfuerzos de gobernanza de datos e IA, centrarse en la seguridad de los datos para reducir los riesgos e impulsar los beneficios comerciales mejorando la calidad de los datos.

Ravi Ithal, vicepresidente ejecutivo y director de Tecnología de Proofpoint DSPM, destaca la importancia de una estrategia sinérgica de gobernanza de datos e IA al pensar en los datos como combustible y en la IA como motor: “Si estás agregando tipos de combustible aleatorios a un motor de alto rendimiento, no te sorprendas si sale mal. Para que la IA brinde resultados seguros y confiables, los equipos de datos deben clasificar los datos correctamente antes de proporcionárselos a esos hambrientos LLM”.

Centrarse en la clasificación de los datos y mejorar su calidad es la estrategia ofensiva, ya que puede conducir a una mejora de la precisión del modelo de IA y a la obtención de resultados comerciales. Los CIO que tienen dificultades para justificar sus negocios basándose únicamente en este factor también deberían presentar una estrategia defensiva y compartir los desastres de IA que afectarán a las empresas en 2024 como motivación para la inversión. 

 “Veremos un aumento en las historias de usos inadecuados de la IA, lo que hará que las marcas frenen un poco y revisen sus estrategias de datos”, afirma Bill Bruno, director ejecutivo de Celebrus. “Las marcas tienen dificultades para activar la IA de manera significativa porque la mayoría de sus datos no están estructurados, son incompletos y están llenos de sesgos debido a la forma en que los datos digitales se han capturado a lo largo del tiempo en sus sitios web y aplicaciones”.

Para llevar estas cuestiones al primer plano de las mentes de los empleados y gerentes, los CIO deben explicar cómo los datos oscuros y otros problemas de deuda de datos afectarán a las empresas que compiten en la era de la IA.

“Los datos oscuros, que suelen estar ocultos en correos electrónicos, hojas de cálculo, sistemas obsoletos y, a menudo, derivados de las principales fuentes de datos, pueden incluir propiedad intelectual o datos personales confidenciales, lo que los hace vulnerables a las infracciones”, afirma Nishant Doshi, director de Productos y Desarrollo de Cyberhaven. “Las herramientas de inteligencia artificial agravan el problema al exponer estos grupos de datos, lo que crea nuevos riesgos de seguridad”.

Fuera: ‘Lift’ and ‘shift’, migraciones de aplicaciones y automatizaciones tontas

Un resultado positivo de la IA es que más líderes empresariales reconocerán la importancia de transformar las operaciones en lugar de adaptar las formas existentes de hacer el trabajo a tecnologías más nuevas y mejores. Con suerte, esto hará que más directores de TI dejen de trasladar cargas de trabajo a la nube, modernizar aplicaciones sin mejorar las experiencias e implementar automatizaciones de procesos puramente robóticos en lugar de enfoques más transformadores de las empresas.

Por ejemplo, migrar cargas de trabajo a la nube no siempre reduce los costes y, a menudo, requiere cierta refactorización para mejorar la escalabilidad. Brian Singer, CPO y cofundador de Nobl9, afirma: “En 2025, las organizaciones dejarán atrás la mentalidad de trasladar todo a la nube y, a medida que las empresas redoblen sus esfuerzos por controlar los costos, comenzarán a comprender que las cargas de trabajo estáticas pueden ser más económicas de ejecutar en las instalaciones. La migración a la nube sin tener en cuenta los matices de los costos y la complejidad ya no es una opción, ya que las cargas de trabajo de IA aumentan la complejidad operativa y contribuyen en gran medida a los costes descontrolados de la nube”.

Las modernizaciones de aplicaciones que abordan únicamente cuestiones tecnológicas también deberían desaparecer, ya que el uso de copilotos de IA, la actualización a capacidades de prueba de IA generativa y el cambio a la ingeniería de plataformas simplifican la creación de mejores aplicaciones. El enfoque se desplazará hacia la mejora de las experiencias de los usuarios, la incorporación de capacidades de IA y la mejora iterativa de los resultados comerciales.

“El desarrollo impulsado por IA significará que la visión de los diseñadores de experiencia de usuario finalmente se implementará tal como se solicitó en lugar de verse comprometida debido a un mayor nivel de esfuerzo de desarrollo”, afirma David Brooks, vicepresidente sénior de evangelización en Copado. “La IA recopilará y resumirá los comentarios de los usuarios para informar la siguiente ronda de mejoras, completando así el círculo virtuoso”.

Otras mejoras en la experiencia de los desarrolladores y en la eficiencia de la codificación deberían ofrecer a los CIO nuevos incentivos para impulsar prácticas de desarrollo de software más sólidas y reducir la deuda técnica. Esta mejora de las habilidades será fundamental a medida que las organizaciones busquen aprovechar los datos patentados en los LLM, desarrollar agentes de IA e integrar de forma segura las capacidades con su ecosistema de socios.

“El futuro de las aplicaciones es componible, ya que las API son el conducto para la integración de la IA, y la IA habilita las API al proporcionar la inteligencia necesaria para mejorar la funcionalidad y la eficiencia de las interfaces de API”, afirma Jason Gartner, gerente general de desarrollo e integración de aplicaciones de gestión de productos en IBM. “Esta nueva generación de aplicaciones componibles, impulsada por el extraordinario rendimiento de las técnicas y herramientas de desarrollo modernas, ayudará a las organizaciones a acelerar la entrega de nuevos productos y soluciones para impulsar el crecimiento y mejorar las experiencias”.

Dentro: Mayor capacitación en seguridad, protección y confianza

Si a los CIO y CISO les resulta difícil educar a los empleados para que reconozcan correos electrónicos maliciosos y entrenarlos para que no hagan clic en enlaces de fuentes desconocidas, entonces la nueva ola de amenazas de IA requerirá duplicar estos esfuerzos.

“En 2025, la proliferación de tecnologías deepfake cada vez más sofisticadas comenzará a representar una amenaza significativa para la confianza en el contenido digital y las interacciones en línea”, afirma Atticus Tysen, CISO y CIO de Intuit. “A medida que las deepfakes se vuelvan más accesibles y más difíciles de detectar, las personas y las organizaciones deberán desarrollar nuevas estrategias para verificar la información y garantizar la autenticidad en la era digital, incluida la educación y la promoción de la concienciación entre los trabajadores”.

Mike Arrowsmith, director de Confianza de NinjaOne, afirma que, a medida que la IA evolucione, mejorará aún más la atribución de datos, lo que hará que a las organizaciones les resulte más difícil distinguir entre personas reales y maliciosas. “En 2025, habrá un enfoque mayor y renovado en la capacitación de los empleados de TI e IA que eduque al personal sobre cómo identificar los riesgos de la IA para garantizar que las organizaciones estén preparadas para abordar las brechas de seguridad que prolifera la IA”.

Law Floyd, jefe de Operaciones de Seguridad de Telos, añade esta tercera dimensión a la hora de considerar la seguridad, la protección y los programas de formación. “Las amenazas internas seguirán siendo un problema para las organizaciones, y una de las mejores formas de combatirlas es mediante un programa de formación eficaz”.

Fuera: Se espera que los empleados se mantengan al día con la IA

El error fundamental en la transformación digital es no invertir lo suficiente en la gestión del cambio o esperar hasta el último momento para planificarlo. En el reciente Spark Executive Forum, dirigí un panel en el que se debatió cómo la aceptación de una mentalidad de seguir como siempre es una barrera que los CIO deben abordar debido a las oportunidades que ofrece la IA para influir en la productividad. Las capacidades de la IA están acelerando el ritmo del cambio, dejando a muchos empleados atrás en la adopción de nuevas tecnologías y la adaptación a los flujos de trabajo habilitados por la IA.

El ritmo del cambio exige que las organizaciones apoyen el aprendizaje permanente y vayan más allá de la formación basada en habilidades hacia una cultura que respalde la experimentación, la enseñanza y la implementación de mejoras continuas. Los CIO deberán evolucionar significativamente sus culturas en 2025, ya que los impactos de la IA de última generación, los cambios políticos, las regulaciones y los desafíos culturales pueden alterar o acelerar la capacidad de una empresa para competir.

]]> <![CDATA[Guzman Minerals se apoya en una infraestructura en la nube para una gestión centralizada y segura]]> https://tsecurity.de/de/2535942/it-security-nachrichten/guzman-minerals-se-apoya-en-una-infraestructura-en-la-nube-para-una-gestin-centralizada-y-segura/ https://tsecurity.de/de/2535942/it-security-nachrichten/guzman-minerals-se-apoya-en-una-infraestructura-en-la-nube-para-una-gestin-centralizada-y-segura/ Tue, 07 Jan 2025 08:03:18 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Desde su fundación en el año 1939, el grupo empresarial de carácter familiar Guzmán Global ha estado dedicado al suministro de materias primas industriales, abarcando sectores como minerales, café, frutos secos e ingredientes para la industria alimentaria, tanto a nivel nacional como internacional. En la actualidad, bajo la marca Guzmán Minerals, la compañía española, con sede en Valencia, está focalizada en el negocio multi producto de la distribución de minerales con más de 4.000 clientes en 53 países, principalmente para el sector cerámico, pero también en otras muchas industrias. 

El crecimiento continuo de la compañía de las últimas décadas y su expansión internacional tienen su base en una visión “sostenible y humana” junto con una apuesta por la tecnología y la digitalización. “Desde sus inicios, Guzmán Minerals ha apostado firmemente por la tecnología como un pilar estratégico. Este compromiso se ha mantenido constante a lo largo de los años y, actualmente, contamos con un presupuesto elevado destinado al departamento de TI”, explica Luis Sabater, CIO de Guzmán Minerals. “Siempre buscamos estar a la vanguardia tecnológica, adaptándonos a los cambios y evolucionando junto con las necesidades del mercado y del negocio. Este enfoque nos permite mantenernos competitivos y preparados para los retos del futuro”. 

Esta es la razón por la que, desde hace años, Guzmán Minerals ha estado inmersa en un proceso de transformación digital. De acuerdo con Sabater, “todos nuestros servidores están alojados en Azure y trabajamos con Office 365 y Azure, lo que nos permite gestionar de manera centralizada todos nuestros dispositivos. Además, todos los empleados cuentan con dispositivos integrados bajo altos estándares de seguridad, garantizando la eficiencia y protección de la información interna y de nuestros clientes”. 

En la actualidad, la compañía se encuentra en un proceso de mejora de la digitalización en la fábrica, lo que incluye la automatización de procesos y la integración de tecnologías para optimizar las operaciones. Además, explica Sabater, “estamos trabajando en la mejora del reporting comercial para obtener desde una clara visión global del negocio hasta los análisis más detallados, para tomar decisiones más informadas en tiempo real. Estas iniciativas son clave para avanzar en nuestra transformación digital y fortalecer nuestra competitividad”. 

Retos de la transformación digital  

Este proceso hacia la digitalización no ha estado exento de baches. Uno de los principales retos a los que se ha enfrentado la organización ha sido la segregación de los distintos negocios dentro del grupo. Para Sabater, esto supuso “una dificultad técnica significativa, ya que cada unidad de negocio tenía necesidades específicas que requerían adaptación a los sistemas. Sin embargo, -continúa el CIO- este desafío también nos ha permitido adquirir un conocimiento más profundo de nuestros sistemas, lo que nos ha dado la flexibilidad para ajustarnos mejor a las necesidades de cada negocio y mejorar nuestros procesos de manera más efectiva”. 

Actualmente, la integración de la tecnología en Guzmán Minerals se realiza mediante una serie de plataformas interconectadas que garantizan un flujo de datos en tiempo real. “Nuestra infraestructura en la nube, basada en Azure, actúa como columna vertebral, permitiendo una gestión centralizada y segura. Además de un robusto sistema ERP, contamos con un CRM diseñado para mejorar la gestión comercial, así como herramientas específicas para la gestión de tickets y soporte. Estas soluciones, junto con aplicaciones móviles para nuestros empleados, aseguran una integración tecnológica completa y eficiente en todas las áreas del negocio”, explica Sabater. 

En la actualidad, la compañía está llevando a cabo la implantación de un GMAO (Gestión del Mantenimiento Asistido por Ordenador) y un MRP (Planificación de Requerimientos de Material) en la fábrica, con el objetivo de optimizar y automatizar los procesos productivos y de mantenimiento. Además, afirma Sabater, en breve “comenzaremos con la implementación de Business Central, que marcará un paso importante en la actualización y modernización de nuestro sistema de gestión empresarial, integrando aún más nuestras operaciones y mejorando la toma de decisiones a nivel corporativo”.  

Estos proyectos afectan a todos los departamentos de Guzmán Minerals, ya que abarcan desde la fabricación y procesamiento de los productos hasta su venta. Es más, la integración de herramientas como el GMAO, el MRP, y próximamente Business Central, impacta directamente en áreas como producción, logística, mantenimiento, ventas y administración, asegurando una gestión más eficiente y conectada en toda la compañía.  

En el área de fábrica, la compañía se encuentra en las etapas finales de configuración y testeo de un GMAO y un MRP para mejorar la planificación y el mantenimiento. Además, el CRM ya está en pleno uso por el equipo comercial, facilitando la gestión de clientes y oportunidades. En cuanto a Business Central, el proyecto está en sus inicios y representa una transición importante desde su actual solución NAV 2017. 

Apuesta por TI 

La estrategia de TI de Guzmán Minerals está alineada con su visión de sostenibilidad y eficiencia. La adopción de nuevas tecnologías no solo busca mejorar sus operaciones internas, sino también garantizar que el impacto ambiental sea mínimo y que las operaciones sean más responsables desde el punto de vista social y económico. “Creemos que la tecnología debe ser una herramienta para lograr una mayor sostenibilidad y crear valor a largo plazo, tanto para la empresa como para la sociedad”, afirma Sabater. 

Para ello, la compañía cuenta con un presupuesto destinado a TI “considerable cada año”, explica Sabater. Más aún los años en los que se implementa un sistema de gran envergadura como Business Central. “La inversión en tecnología es clave para mantenernos competitivos y seguir avanzando en nuestra transformación digital. Además, nuestras nuevas instalaciones en Malasia también requieren de inversiones que permitan la gestión integral del negocio”. 

Actualmente, tras la segregación de la compañía, el departamento de TI está compuesto por 2 personas. Sin embargo, es importante destacar que la compañía hace años apostó por contar siempre con consultores especializados para la implementación de proyectos. “En muchas ocasiones, nosotros asumimos el rol de jefes de proyectos, trabajando en estrecha colaboración con los diferentes consultores para garantizar que los proyectos se ajusten a nuestras necesidades”. 

Colaboración con ‘partners’  

Dicha colaboración con partners, como la que tienen con Aitana, ha sido clave para impulsar la transformación digital de Guzmán Minerals. Su experiencia, de acuerdo con Sabater “nos ha permitido mantener NAV 2017 perfectamente adaptado a nuestras necesidades a lo largo del tiempo. De cara al futuro, estamos seguros de que Aitana nos ayudará a realizar una transición fluida hacia Business Central en 2025, asegurando que la reingeniería de nuestros procesos empresariales se lleve a cabo de manera eficiente y alineada con los nuevos retos y objetivos de la compañía”.  

En cuanto a la adopción de tecnologías disruptivas, de acuerdo con el CIO de Guzmán Minerals, “la adopción de nuevas tecnologías está en nuestro ADN, con lo que estoy seguro de que, en los próximos años, integraremos inteligencia artificial para optimizar y automatizar nuestros procesos, mejorando la eficiencia y toma de decisiones así como exploraremos el uso de blockchain para mejorar la trazabilidad en nuestras operaciones y procesos logísticos, lo que nos permitirá ofrecer una mayor transparencia y agilidad en la cadena de suministro”. 

]]> <![CDATA[¿Cómo se fijará el precio de los agentes de IA? Los CIO deben prestar atención]]> https://tsecurity.de/de/2508695/it-security-nachrichten/cmo-se-fijar-el-precio-de-los-agentes-de-ia-los-cio-deben-prestar-atencin/ https://tsecurity.de/de/2508695/it-security-nachrichten/cmo-se-fijar-el-precio-de-los-agentes-de-ia-los-cio-deben-prestar-atencin/ Fri, 20 Dec 2024 08:48:34 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La inteligencia artificial (IA) agéntica, la alternativa más enfocada a la IA generativa de propósito general, está ganando impulso en la empresa, con Forrester habiéndola nombrado como una tecnología emergente superior para 2025 en junio.

Desde entonces, varias organizaciones han empezado a utilizar esta tecnología, y grandes proveedores como Salesforce y ServiceNow han ofrecido agentes de IA a sus clientes.

La IA agéntica se centra en la realización de tareas específicas y hace hincapié en la toma de decisiones operativas en lugar de en la generación de contenidos que suele asociarse a las herramientas de IA generativa.

La tecnología está en pañales, y varias cuestiones siguen abiertas, la principal de ellas, cómo se fijará el precio de los agentes de IA. Hasta ahora, no hay acuerdo sobre cómo se establecerán finalmente los modelos de precios, pero los CIO deben ser conscientes de que ciertos modelos de precios se adaptarán mejor a sus casos de uso específicos.

Salesforce, por ejemplo, ofrece tres modelos de precios: uno que incluye 1.000 ‘conversaciones’ de Agentforce gratis con su servicio Salesforce Foundations CRM; otro incluido con su plan de éxito estándar; y 2 dólares por conversación a la carta. Salesforce define una conversación como el envío por parte de un cliente de al menos un mensaje o la selección de al menos una opción de menú o elección distinta de ‘finalizar chat’ en un periodo de 24 horas.

El enfoque de 2 dólares por conversación puede incluir muchas interacciones de ida y vuelta entre un cliente y Agentforce, afirma Ryan Shellack, director senior de Marketing de Productos de IA en Salesforce. La empresa se centra en la fijación de precios basada en el uso, para cuya administración sólo se requiere un puesto de cliente, añade.

Muchos modelos de precios a tener en cuenta

El modelo por conversación es sólo una de las muchas ideas de fijación de precios. En un reciente post en LinkedIn, Aaron Levie, CEO de Box, esboza cuatro modelos de fijación de precios de la IA agéntica que podrían surgir.

En primer lugar, los proveedores podrían basar el precio de las tareas de los agentes de IA en el trabajo tradicional al que sustituyen, con un descuento sobre el precio de la mano de obra tradicional. “Un agente de IA realiza una determinada cantidad de trabajo, y usted paga por la cantidad de tiempo o unidades que tardó en hacer ese trabajo”, escribe. “En general, es un intercambio justo para el cliente y el proveedor”.

En segundo lugar, los agentes podrían tener un precio basado en los resultados, con el precio centrado en la realización de una tarea. “Este modelo permite una relación sencilla entre lo que el cliente necesita y lo que paga para conseguirlo”, escribe Levie. “También tiene la ventaja de que, a medida que los costes subyacentes de la IA bajan con el tiempo, los proveedores de servicios pueden extraer más margen por este trabajo”.

Una tercera forma en que se podría fijar el precio de los agentes de IA es calculando los costes subyacentes y cobrando un pequeño margen, dice. “Esto puede ser estupendo para los clientes con conocimientos técnicos, pero tiene el riesgo de no abstraerse lo suficiente de los costes de la IA como para mantener el valor a lo largo del tiempo”, afirma. “Potencialmente bueno para los clientes, pero tal vez no para el rendimiento de los accionistas”.

Por último, los proveedores de IA agéntica podrían ofrecer un modelo de suscripción SaaS por asiento que dé a los usuarios acceso ilimitado al agente, afirma Levie. “Este modelo podría ser bastante disruptivo”, escribe. “En áreas donde hay muchos asientos utilizados por los usuarios finales, es posiblemente muy estratégico; en áreas donde sólo hay un pequeño número de asientos, es probable que estés renunciando a demasiado valor”.

Es probable que surjan más modelos de precios, afirma Levie en una entrevista. Son “tiempos bastante emocionantes para ver surgir nuevos modelos de negocio en el software después de más de una década de cambios limitados”, escribe.

Conversaciones y suscripciones

Un modelo por conversación parece ser un enfoque emergente, dice Sesh Iyer, director gerente, socio senior y presidente regional de Norteamérica en BCG X, el grupo de construcción y diseño de TI de Boston Consulting Group. Los proveedores también podrían cobrar un pequeño precio por entrada o salida de audio.

Por otro lado, un enfoque de consumo basado en tokens facturaría los tokens utilizados para las herramientas API del asistente a las tarifas de entrada y salida por token del modelo lingüístico elegido, añade.

Según Ritu Jyoti, directora general y vicepresidenta del grupo de investigación sobre Inteligencia Artificial, Automatización, Datos y Análisis de IDC, una de las primeras tendencias parece ser el modelo SaaS, con un modelo por conversación para usuarios poco frecuentes.

Según Jyoti, la fijación de precios basada en los resultados podría ser complicada, ya que aún es difícil definir un resultado satisfactorio en la intervención de un agente de IA. La fijación de precios basada en los resultados puede dar lugar a disputas entre proveedores y usuarios sobre si se ha conseguido el efecto deseado, afirma Jyoti, aunque la fijación de precios basada en las resoluciones puede funcionar bien en situaciones de atención al cliente.

“Todo depende de las funciones y del volumen de uso”, añade. “Lo que realmente desean las empresas, a medida que se adentran en todo este proceso de adopción, es que busquen precios basados en suscripciones con planes escalonados en función de las funciones y el volumen de uso. El motivo es que las empresas buscan cierta previsibilidad”.

Sin embargo, algunos expertos ven surgir otros modelos de precios. Según Rogers Jeffrey Leo John, cofundador y director técnico de DataChat, una plataforma de IA generativa sin código para análisis instantáneos, es probable que se impongan los precios basados en resultados y costes, con variaciones para casos de uso específicos. En comparación, los precios actuales de los grandes modelos lingüísticos son una forma de fijación de precios basada en los resultados, en la que los usuarios pagan por los tokens procesados o generados, señala.

“Para los usuarios empresariales, los precios basados en resultados suelen ser los más intuitivos”, afirma Leo John. “Este modelo vincula directamente el coste a resultados específicos o finalizaciones con éxito, lo que hace que sea más fácil relacionarlo con el valor entregado”.

Los precios basados en los costes también resultan atractivos porque son fáciles de calcular, añade.

“Al fijar los precios en función de los costes subyacentes de computación, latencia y rendimiento, este modelo aclara cómo se determinan los costes y permite elaborar presupuestos más precisos”, afirma Leo John. “Aunque puede carecer de la alineación directa del ROI del modelo basado en resultados, simplifica el proceso de planificación financiera para los usuarios que entienden y gestionan los recursos técnicos”.

Peligros de consumir demasiado

Si bien pueden surgir varios modelos de precios, los CIO y los líderes de TI deben tener cuidado con los precios de consumo, dice Jeremy Burton, CEO de Observe, una plataforma de observabilidad impulsada por IA.

“Todo suena bien, pero el desafío es que las personas obtienen presupuestos anuales y no pueden tolerar la variabilidad”, dice. “Todo el mundo asume que si pasan de la suscripción a alguna forma de consumo, entonces ahorrarán dinero. Eso es hasta que ven un pico y queman la mitad de su presupuesto en unas pocas semanas”.

Algunos grandes proveedores del sector de TI pueden exigir precios de consumo, dice, “pero por lo que he visto a nivel de aplicaciones es una pesadilla”.

Céntrese en las necesidades de su empresa

La fijación de precios evolucionará a medida que lo haga el modelo de IA agéntica, y los CIO deben explorar las opciones que mejor se adapten a sus necesidades y sus patrones de uso, dicen los expertos.

“Los costes de la IA han estado cayendo significativamente, con el coste por unidad de trabajo de IA disminuyendo y las capacidades mejorando rápidamente”, dice Leo John. “Es posible que los proveedores avancen hacia modelos híbridos que combinen la transparencia basada en los costes con incentivos basados en el rendimiento”. “Los continuos avances en IA impulsarán una evolución continua en cómo se fijan los precios de los servicios de IA para seguir siendo competitivos y alineados con las demandas del mercado”.

Los CIO deben considerar los casos de uso específicos y los resultados deseados con los agentes de IA, añade Leo John. Esta evaluación puede determinar si es más adecuado un modelo de precios basado en los resultados o un modelo basado en los costes, basado en gastos operativos como la computación y el rendimiento.

Los CIO también deben tener en cuenta el coste total de propiedad, afirma. “Con la aparición de modelos nuevos y mejorados casi a diario, los responsables también deben tener en cuenta los costes asociados al reciclaje o la personalización de los modelos de IA en este panorama en rápida evolución”, añade.

Los CIO y los líderes de TI deben determinar cómo utilizarán sus organizaciones los agentes de IA para determinar el mejor precio para ellos, añade Iyer de BCG X.

“Deben evaluar lo que está disponible en la actualidad con un conocimiento profundo de los precios y el volumen, elaborar previsiones para el uso a escala y construir escenarios para el aumento de los costes unitarios -como la nube- con la posibilidad de cambiar de agente para evitar el bloqueo”, afirma.

Según Levie, de Box, la transparencia y la previsibilidad serán los motores de la fijación de precios de la IA por agentes. Los proveedores que ofrezcan precios -y resultados- predecibles ganarán en el mercado, predice.

“Se necesita un alto grado de visibilidad sobre lo que realmente se va a pagar, para no tener estos grandes sistemas opacos en los que no se puede anticipar realmente lo que va a suceder”, afirma. “Por lo general, no puede darse una situación en la que el gasto se multiplique por 10 porque haya ocurrido algo por sorpresa en el sistema”.

]]> <![CDATA[Capital Energy se alza con el premio Energía y Utilities en los ‘CIO 100 Awards’]]> https://tsecurity.de/de/2506778/it-security-nachrichten/capital-energy-se-alza-con-el-premio-energa-y-utilities-en-los-cio-100-awards/ https://tsecurity.de/de/2506778/it-security-nachrichten/capital-energy-se-alza-con-el-premio-energa-y-utilities-en-los-cio-100-awards/ Thu, 19 Dec 2024 10:03:54 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La edición 2024 de los CIO 100 Awards Spain cierra con broche de oro para Kynegos, spinoff de Capital Energy, premio Energía y Utilities, por un proyecto innovador presentado por Ramón Cajal, director de Operaciones de la compañía. Hace año y medio, revela, la energética apostó por desarrollar una iniciativa disruptora en busca de la optimización de su planta de autoconsumo: VoltEdge. Lo hizo, conjuntamente, con un sistema de baterías mediante una solución avanzada de gestión de la energía basada en inteligencia artificial (IA) e Internet Industrial de las Cosas (IIoT).

“Este sistema combina la generación de energía renovable con almacenamiento en baterías de segunda vida, todo ello gestionado en un entorno real, concretamente en la ciudad deportiva del Atlético de Madrid emplazada en Alcalá de Henares”. La implantación de un proyecto de estas características, relata en entrevista para CIO España, les ha permitido maximizar el uso de energía renovable generada en la instalación de autoconsumo, contribuyendo a la descarbonización del sistema eléctrico al desplazar energía generada con fuentes fósiles.

“Este impacto significativo en el ámbito de la sostenibilidad se ve reforzado por el uso de baterías electroquímicas de segunda vida, evitando así los impactos asociados a la producción de nuevas unidades”. En concreto, la región de Google cloud en España ha sido “clave” para poder desplegar el proyecto OT “permitiendo procesar grandes volúmenes de datos de forma eficiente y optimizar la gestión de recursos, garantizando bajas latencias y un entorno seguro y robusto”.

Ramón Cajal, director de Operaciones de Kynego, durante la entrega del galardón.

Ramón Cajal, director de Operaciones de Kynego, durante la entrega del galardón.

Garpress | Foundry

Desafíos a encarar

A la hora de poner en marcha la iniciativa, confiesa Cajal, el reto ha sido doble; por un lado, cultural, por otro, tecnológico. “Coordinar un equipo multidisciplinar con expertos en energías renovables, almacenamiento, tecnología y operaciones no ha sido fácil. La adopción de metodologías ágiles en un entorno tradicionalmente rígido implicó cambiar la forma de colaboración y adaptación a la constante evolución tecnológica”. Además, revela, “la gestión de la alta intermitencia de la energía solar requirió un sistema que optimizara la operación, considerando los precios dinámicos de la energía y la degradación de las baterías”. Siguiendo esta misma línea cabe destacar que la integración de baterías de segunda vida también conllevó “diseñar un sistema que maximizara el uso de la energía y prolongara su vida útil”.

La ciberseguridad y la integración de componentes y proveedores también ha ocupado un lugar destacado entre los retos a encarar. “Necesitábamos una infraestructura robusta para garantizar la integridad de los datos y la protección contra ciberataques, clave en un sistema de gestión de grandes volúmenes de información en tiempo real y expuesto a amenazas externas”. Por otra parte, la coordinación de múltiples proveedores y componentes tecnológicos y la integración de estos sistemas en un entorno común en la nube ha supuesto un desafío “logístico y técnico”.

“Mediante el uso de aprendizaje automático, la plataforma es capaz de predecir y optimizar la demanda y generación de energía en tiempo real, lo que permite una gestión eficiente de los recursos renovables y el almacenamiento energético”

A fondo

El propósito general de la iniciativa radicaba en desarrollar un sistema avanzado de gestión energética que optimizara las instalaciones de autoconsumo, maximizando el valor de la energía renovable y mejorando la eficiencia del almacenamiento. Asimismo, Capital Energy buscaba garantizar la sostenibilidad a largo plazo mediante la reducción de emisiones y la reutilización de baterías. Para ello, cuenta el director de Operaciones, en primer lugar se trabajó en la optimización del dimensionamiento teniendo en cuenta el perfil de generación y consumo de la instalación. Posteriormente, se abordó el diseño de las baterías de segunda vida trabajando en varias opciones con baterías de Nissan, Mercedes y una combinación de ambas. “Finalmente se optó por un diseño mixto, de manera que el sistema tuviera una batería de menor duración (Nissan, 1h) y otra con una capacidad de almacenamiento mayor (Mercedes, 3h) brindando así una mayor versatilidad”.

Ramón Cajal, director de Operaciones de Kynego, minutos antes de conocer la resolución del premio.

Ramón Cajal, director de Operaciones de Kynego, minutos antes de conocer la resolución del premio.

Garpress | Foundry

En esta fase, se estableció una arquitectura de comunicación robusta entre los diferentes componentes del sistema, incluyendo sensores, baterías y el sistema de control central. Se implementó un sistema de ciberseguridad multicapa para proteger tanto la infraestructura física como los datos de la plataforma, garantizando la integridad y confidencialidad de la información en todo momento. “Esta etapa fue crucial para asegurar que el sistema fuera resiliente frente a ataques cibernéticos y otras vulnerabilidades, además de garantizar la interoperabilidad de los equipos y los módulos de operación basados en técnicas de optimización”.

La fase final incluyó la validación del sistema en un entorno real, en la ciudad deportiva del Atlético de Madrid. Durante esta etapa se evaluó el rendimiento del sistema en condiciones operativas, verificando que los objetivos de optimización, ciberseguridad y eficiencia energética se cumplieran. Se realizaron ajustes según los resultados obtenidos para mejorar la operatividad y asegurar que el sistema pudiera escalarse a otros entornos.

En estrecha colaboración con diversas empresas españolas, Capital Energy ha logrado materializar VoltEdge, una iniciativa con “un claro impacto en el ámbito de la sostenibilidad, pero también un importante avance en innovación y transformación digital”. Así, mediante el uso de aprendizaje automático, la plataforma es capaz de predecir y optimizar la demanda y generación de energía en tiempo real. “Esto permite una gestión eficiente de los recursos renovables y el almacenamiento energético, adaptándose a las variaciones en la producción y el consumo”.

]]> <![CDATA[Evolutio y Fortinet: “El diseño de las redes debe tener en cuenta la ciberseguridad desde el principio”]]> https://tsecurity.de/de/2504765/it-security-nachrichten/evolutio-y-fortinet-el-diseo-de-las-redes-debe-tener-en-cuenta-la-ciberseguridad-desde-el-principio/ https://tsecurity.de/de/2504765/it-security-nachrichten/evolutio-y-fortinet-el-diseo-de-las-redes-debe-tener-en-cuenta-la-ciberseguridad-desde-el-principio/ Wed, 18 Dec 2024 11:19:04 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La TI y la ciberseguridad ya son un binomio inseparable. Así lo reflejan las diferentes candidaturas recibidas en esta nueva edición de los CIO 100 Awards 2024, organizados por IDC y Foundry, y la participación de empresas como Evolutio y Fortinet como patrocinadores de los galardones.  

El evento celebra los roles del CIO y del CISO como partes clave de la estrategia general de las organizaciones y, según Acacio Martín, director general de Fortinet Iberia, la cita se ha transformado en “un referente en el sector de IT español. Desde Fortinet, todo lo que sea crear espacios para poder compartir, para poder debatir sobre una digitalización segura, son más que bienvenidos”. 

La inteligencia artificial (IA) ha tenido un marcado rol en hacer más patente la necesidad de ciberseguridad y se ha posicionado como la principal tendencia tecnológica de 2024. Mario Reiter, Chief Sales Marketing Officer en Evolutio, señala que “este año se ha visto una aplicabilidad clara a las operaciones de la compañía, estamos viendo casos de uso reales y está mejorando la eficiencia de la compañía”. Otras tendencias que han tenido un impacto en la seguridad han sido las nuevas normativas, como DORA o NIS2, y la explosión de tecnologías como la computación cuántica aplicada a la encriptación, el continuo desarrollo del cloud, los gemelos digitales y el internet de las cosas (IoT). 

Jacinto Cavestany (Evolutio) y Acacio Martín (Fortinet)

Garpress | Foundry. En la imagen: Jacinto Cavestany, CEO de Evolutio y Acacio Martín, director general de Fortinet para Iberia.

Estos son todos los premiados de los CIO 100 Awards Spain 2024

]]> <![CDATA[Iberdrola se alza con el premio al Mejor Proyecto de Transformación del Puesto de Trabajo en los ‘CIO 100 Awards’]]> https://tsecurity.de/de/2504558/it-security-nachrichten/iberdrola-se-alza-con-el-premio-al-mejor-proyecto-de-transformacin-del-puesto-de-trabajo-en-los-cio-100-awards/ https://tsecurity.de/de/2504558/it-security-nachrichten/iberdrola-se-alza-con-el-premio-al-mejor-proyecto-de-transformacin-del-puesto-de-trabajo-en-los-cio-100-awards/ Wed, 18 Dec 2024 09:48:15 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La digitalización ha traído consigo nuevas formas de trabajo bajo el propósito de ganar en productividad, facilitar la conciliación de las plantillas o evolucionar la operativa de negocio a partir de metodologías ágiles. Muestra de ello, la iniciativa InWoW –Iberdrola new ways of working-, reconocida en el marco de los CIO 100 Awards Spain 2024 como Mejor Proyecto de Transformación del Puesto de Trabajo. Margarita Fernández de Prada, directora de Transformación digital de la energética, ha sido la encargada de recoger el galardón a manos de Pedro Ligero, regional sales manager para Iberia, Italia y Suiza en Nexthink. “Lo que queríamos con el impulso de este proyecto era ayudar a nuestros compañeros a estar más felices en su puesto de trabajo, ayudarles a solventar diferentes retos del día a día. Algo que podemos decir que hemos logrado viendo los resultados”, explica Fernández de Prada en entrevista para CIO España.

InWoW fue concebida en el seno de la organización como una iniciativa capaz de evolucionar la metodología de trabajo de la plantilla de Iberdrola. Como base, explica Fernández de Prada, la creación de unos cimientos sólidos de agilidad en los equipos por medio del establecimiento de eventos, tableros y métricas. “Mientras les guiamos en cuanto a conceptos ágiles, les ayudamos a aprovechar las herramientas digitales colaborativas de las que ya disponen con la suite de Microsoft”, sostiene. De esta forma se trabajan aspectos como la gestión de tareas, conocimiento y formación. De igual forma impulsan una cultura data driven incorporando dashboards de métricas de negocio. “Todo ello lo hacemos, además, de forma automatizada, sin generar ningún tipo de trabajo manual. Eliminamos así tareas recurrentes, ineficiencias entre herramientas y explotamos la inteligencia artificial (IA) para facilitarles el día a día mejorando su productividad”.

Margarita Fernández de Prada, directora de Transformación Digital de Iberdrola, recoge el galardón.

Margarita Fernández de Prada, directora de Transformación Digital de Iberdrola, recoge el galardón.

Garpress | Foundry

Gracias a InWoW, considera Fernández de Prada, se alinean con el reto del “empleado conectado y aumentado” del que hoy en día habla Gartner en su Hype Cycle for the Future of Work 2024, una visión que señala como principales puntos de preocupación para el trabajo del mañana el nivel de destreza digital y el uso de la IA para robustecer capacidades e incrementar la productividad. En este sentido, anticipándose a las necesidades futuras, no cabe duda que la organización ha tomado las riendas poniéndose manos a la obra.

Mejoras detectadas

“En el último año hemos alcanzado 118 equipos y casi 700 personas pertenecientes a diversas áreas de negocio como Clientes, Renovables, Redes y Corporación, las cuales requieren diversos niveles de personalización”. Han logrado así romper silos organizacionales a través de la creación y dinamización de comunidades de prácticas. Por ejemplo, apunta la responsable de Transformación Digital, “la comunidad de New ways of working donde compartimos las mejores prácticas entre los 1.400 empleados que la conforman”.

El impacto en los equipos ha sido “satisfactorio”; de hecho, según cifras avanzadas por la corporación se observan unas mejoras del 29% en la percepción de la productividad medidas en torno a tres ejes: foco y alineamiento (27% de mejora); cultura de mejora continua (33%); y colaboración y comunicación (26%). De igual forma se han detectado mejoras en la productividad personal utilizando la IA en un colectivo de 500 trabajadores, obteniendo ahorros medios de tiempo de hasta 40 minutos semanales -se han registrado picos de 58 minutos en determinados colectivos- y una mejora del 28% en la calidad de los trabajos.

Paralelamente, defiende la ejecutiva, “nuestro modelo de teletrabajo Collaboration-first ha obtenido una puntuación de 4,78 sobre 5, lo cual supone una mejora significativa frente al resto de modelos de teletrabajo de la empresa e incluso del sector”.

Margarita Fernández de Prada, directora de Transformación Digital de la energética, durante el discurso de agradecimiento.

Margarita Fernández de Prada, directora de Transformación Digital de la energética,  durante el discurso de agradecimiento.

Garpress | Foundry

Lecciones aprendidas

Como es natural, con la puesta en marcha del proyecto surgieron diversos retos y desafíos que la compañía hubo de sortear. En este sentido, Fernández de Prada arroja algo de luz sobre las lecciones aprendidas a posteriori. “En un inicio, el proyecto se basaba únicamente en el componente de agilidad. Pronto entendimos que la solución se quedaba incompleta”, afirma. Por ello optaron por evolucionar el modelo añadiéndole tres ejes que bautizaron como olas. “Cada ola ocurre con cada uno de los equipos por los que pasamos”, apunta Fernández de Prada.

  • Ola 1– Kanban8: implantación masiva de metodología Kanban. “Durante 8 semanas se trabaja con el equipo, dando paso a luego la posibilidad de extenderlo a escalados de equipos mayores, modelos de gestión de la demanda o del portfolio de proyectos”.
  • Ola 2– Collaboration-first: “Creemos tener el mejor modelo de teletrabajo del mundo, entendiéndolo, no de forma individual, sino como un acto de colaboración en equipo. Los días presenciales se enfocan a sacarle partido el tenernos cerca físicamente”. El Team-day ocurre una vez a la semana y lo reservan para sesiones de brainstorming, planificación, revisión de trabajos, etc.
  • Ola 3– OnePlaceToTeam: divulgación y capacitación de profesionales en la suite Office365 para trabajar conectados, colaborando y fomentando reuniones de manera eficiente.
  • Ola 4– IA Boost: integración de IA para la productividad personal del empleado. Búsqueda del empleado aumentado. Dispone de copilotos para su trabajo del día a día.

“Esta implantación en olas permea en un nuevo rol de líder, más digital, más comunicativo, cercano y al servicio del equipo, con nuevos skills y tareas en la organización”, concluye la responsable de Transformación Digital de Iberdrola.

]]> <![CDATA[Juan Antonio Relaño, CIO de Bosch, elegido CIO del Año en los ‘CIO 100 Awards’]]> https://tsecurity.de/de/2496007/it-security-nachrichten/juan-antonio-relao-cio-de-bosch-elegido-cio-del-ao-en-los-cio-100-awards/ https://tsecurity.de/de/2496007/it-security-nachrichten/juan-antonio-relao-cio-de-bosch-elegido-cio-del-ao-en-los-cio-100-awards/ Fri, 13 Dec 2024 10:34:00 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Juan Antonio Relaño, Chief Information Officer (CIO) de Bosch en España, ha sido reconocido con la máxima distinción en el marco de los CIO 100 Awards Spain 2024. El recién galardonado como CIO del Año ha visto reconocida su labor y trayectoria al frente de la multinacional especializada en tecnología e innovación, reconocida globalmente por su compromiso con la sostenibilidad y el avance en soluciones tecnológicas que mejoran la calidad de vida de las personas. Con una presencia arraigada en España desde hace más de 100 años, Bosch continúa impulsando la transformación digital en el país, mejorando la eficiencia y la competitividad en sectores diversos de la mano de Relaño. “Como CIO de Bosch en España desde 2013 y miembro del Comité de Dirección de Robert Bosch Iberia, reporto directamente al presidente”.

Este rol, asegura en entrevista para CIO España, le ha permitido “alinear las metas globales del grupo con la estrategia a nivel nacional”, liderando proyectos que han transformado sus operaciones en un ejemplo de innovación y eficiencia. Desde su desembarco en la compañía en 2005, tras una sólida carrera en multinacionales como Accenture o IBM, Relaño ha promovido la adopción de tecnología avanzada y la creación de una cultura de innovación en la que cada miembro del equipo de TI está capacitado para resolver problemas de manera proactiva.

“Lo más importante cuando trabajas en tecnología es la alineación con el negocio. Evidentemente hay que cubrir ese nexo, pero abogamos por ir más allá: hay que crear un impacto positivo en la cuenta de resultados, algo que hemos conseguido”

Desafíos a los que hacer frente

Entre los principales retos de su agenda, afirma, está el diseño de una estrategia tecnológica integrada para todas las unidades de negocio en España, las cuales operan en sectores muy diversos, incluyendo tanto modelos B2B como B2C. Este desafío, continúa, exige una visión holística y adaptable, capaz de equilibrar las distintas necesidades operativas y comerciales de negocios con dinámicas, mercados y clientes diferentes, sin perder de vista los objetivos globales de la corporación.

Por si esto no fuera tarea mayor, el CIO está liderando la transición de la compañía hacia la Industria 4.0, donde la conectividad, la automatización y el uso intensivo de datos actúan como pilares fundamentales. “Este enfoque incluye la adopción de tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT), la analítica avanzada y soluciones de inteligencia artificial (IA) para optimizar la operativa de negocio, reducir costes y mejorar la sostenibilidad”. En este sentido, confiesa, un hito clave es el establecimiento de las bases para la fábrica del futuro, un modelo de producción modular en el que todo es flexible excepto el techo y el suelo. “Esta visión tiene como objetivo revolucionar la manera en que concebimos la fabricación, permitiendo que nuestras plantas sean altamente adaptables a las demandas del mercado, los cambios en los productos y los avances tecnológicos”.

Juan Antonio Relaño, CIIO de Bosch

Juan Antonio Relaño, CIIO de Bosch (dcha), junto a Manuel Ávalos (Cognizant).

Garpress | Foundry

Agenda y prioridades

Otra de las piedras angulares de la agenda de Relaño tiene que ver con el programa de Innovation Evangelist en IT Field Services, el cual coordina a nivel mundial y abarca más de 130 plantas y operaciones. “Este programa impulsa la adopción de tecnologías disruptivas, pero también establece una cultura de innovación dentro de Bosch que motiva a los equipos a anticiparse a las necesidades y optimizar sus recursos con una visión alineada con el negocio”, sostiene.

Firme defensor de la colaboración y la cooperación, en torno a las alianzas estratégicas ha desarrollado un programa de innovación abierta con universidades, escuelas de negocio, startups y ONG que ha fortalecido su compromiso con el entorno local y ha enriquecido sus capacidades. Un ejemplo destacado de ello es la cátedra en AIoT lanzada de manera conjunta con la Universidad Complutense de Madrid (UCM). “Esta iniciativa pionera explora la aplicación de la IA en el IoT y ha permitido la creación de tecnologías que fortalecen tanto nuestra posición de liderazgo como la vinculación entre academia e industria”. Siguiendo esta estela, en 2024 crearon un centro de desarrollo en sensórica cuántica en colaboración con el European Quantum Consortium, la Comunidad de Madrid y la UCM. Este centro es un proyecto de investigación y desarrollo cuyo objetivo radica en sentar las bases para una nueva generación de dispositivos que permitan realizar mediciones de precisión sin precedentes, beneficiando sectores como la automoción y la producción avanzada.

En este escenario, adelanta el CIO, su responsabilidad ha sido liderar la coordinación entre el equipo de España y los equipos de R&D, gestionando sinergias y asegurando que la infraestructura cumpla con los altos estándares técnicos y de seguridad requeridos. Este centro, incide Relaño, “no solo representa un hito tecnológico, sino que es una semilla para futuros desarrollos y fabricación de dispositivos en nuestras plantas de Madrid”.

Entre sus quehaceres el ejecutivo también encuentra tiempo para presidir el CIO Executive Council, una organización que, a su juicio, “refuerza mi marca profesional y potencia mi rol como líder en la comunidad de CIO”. Desde esta posición Relaño no solo genera valor para Bosch, sino que también contribuye con la industria fomentando el networking, compartiendo experiencias y explorando tendencias tecnológicas que anticipan los desafíos globales.

Programa de digitalización de Bosch

El programa de transformación digital que impulsa el CIO ha sido “clave” en la evolución de Bosch España, impulsando mejoras en procesos y resultados financieros. Entre sus logros puede presumir de la migración a la nube con SAP S/4HANA, optimizando la gestión de datos y reduciendo en un 15% los costes de mantenimiento. Además, incide, esta plataforma ha acelerado los tiempos de procesamiento en un 20%, aumentando con ello la agilidad en la toma de decisiones. “La transformación digital en Bosch no es solo un proyecto tecnológico, sino un esfuerzo de capacitación que ha beneficiado a más de 500 empleados”. En este sentido han implementado un programa de IA y analítica de datos elevando la eficiencia operativa en un 25% en áreas como la logística y producción.

En el ámbito de la IA, una de las tecnologías que más clamores ha desatado en los últimos tiempos, han creado un portal interno que permite a los empleados acceder a la IA generativa para tareas administrativas y de toma de decisiones. Esta plataforma, que permite desde la redacción de correos hasta la creación de respuestas automáticas a consultas complejas, garantiza la seguridad de los datos. Desde su implementación, apunta Relaño, más de 6.000 empleados de Bosch Iberia han utilizado la plataforma contribuyendo con ello a automatizar procesos que anteriormente requerían la friolera de 100.000 horas anuales de trabajo manual.

En términos de eficiencia, la compañía ha logrado un ahorro estimado de 2 millones de euros al año. Además, se ha registrado un incremento del 25% en la velocidad de respuesta a solicitudes internas y externas, mejorando significativamente la satisfacción del cliente interno y externo. Esta iniciativa no solo ha optimizado la eficiencia operativa, sino que también ha democratizado el acceso a soluciones avanzadas de IA dentro de la organización, asegurando que cada empleado cuente con el soporte necesario para maximizar su desempeño, impulsando una transformación digital “inclusiva y efectiva”.

Juan Antonio Relaño, CIO de Bosch y pemio al CIO del Año, junto a miembros del CIO Executive Council que preside.

Juan Antonio Relaño, CIO de Bosch y pemio al CIO del Año, junto a miembros del CIO Executive Council que preside.

Garpress | Foundry

Ventaja competitiva

Gracias a un modelo de gobernanza de datos sólido y bien definido han logrado desarrollar e implementar algoritmos avanzados de mantenimiento predictivo basados en IA y machine learning. “Estos algoritmos monitorizan constantemente el estado de los equipos en nuestras plantas, identificando patrones que anticipan posibles fallos antes de que ocurran”. Dicho modelo de gobierno de datos ha permitido implementar algoritmos de mantenimiento predictivo que han reducido un 30% las interrupciones en sus plantas.

Este enfoque no solo ha permitido evitar costosos tiempos de inactividad, sino que también ha generado un ahorro superior al millón de euros en el primer año de operación al optimizar las intervenciones de mantenimiento, minimizando reparaciones no planificadas y prolongando la vida útil de los equipos.

“En línea con nuestro compromiso hacia la sostenibilidad, hemos aprovechado tecnologías digitales como IoT y analítica avanzada para optimizar procesos clave en nuestras operaciones”. Estas tecnologías han permitido, por ejemplo, ajustar dinámicamente los consumos de energía y recursos en tiempo real, reducir desperdicios en las líneas de producción y optimizar rutas logísticas internas y externas. Este esfuerzo ha dado como resultado una reducción del 10% en las emisiones de CO₂ de sus operaciones industriales en el último año. Según declaraciones del CIO, este logro no solo refuerza nuestro compromiso con la neutralidad climática, sino que también consolida a Bosch como un líder responsable en su sector, marcando la pauta para que otras empresas adopten enfoques similares.

Más allá de los ahorros operativos, el modelo de gobernanza de datos ha creado una plataforma para democratizar el acceso a insights clave dentro de la organización. Esto no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también fortalece la capacidad de sus líderes para tomar decisiones estratégicas basadas en datos confiables y en tiempo real. En resumen, concluye Relaño, “hemos demostrado el valor de una visión integral de la tecnología alineada con la estrategia de negocio”.

]]> <![CDATA[JPMorgan Chase cimenta su estrategia de IA sobre AWS]]> https://tsecurity.de/de/2480720/it-security-nachrichten/jpmorgan-chase-cimenta-su-estrategia-de-ia-sobre-aws/ https://tsecurity.de/de/2480720/it-security-nachrichten/jpmorgan-chase-cimenta-su-estrategia-de-ia-sobre-aws/ Thu, 05 Dec 2024 08:18:31 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

JPMorgan Chase & Co. ha desplegado un asistente interno de IA apodado LLM Suite a más de 200.000 empleados. Así lo detalló este martes en AWS re:Invent Lori Beer, CIO global de JPMorgan Chase, que desgranó la evolución de la asociación entre el gigante de los servicios financieros y el hiperescalar y cómo la compañía está utilizando la plataforma de aprendizaje automático SageMaker y la de IA generativa Bedrock, ambas de AWS, no sólo para experimentación sino en producción.

“Ya estamos viendo el valor de algunos casos de uso de LLM Suite”, dijo Beer en la conferencia. “Nuestros banqueros y asesores reciben ideas generadas por IA para relacionarse mejor con los clientes. Nuestros agentes de viajes aprovechan los LLM para ayudar a crear y reservar itinerarios de viaje para nuestros clientes. Los trabajadores de nuestros centros de contacto resumen las transcripciones de las llamadas y proporcionan información a gran escala. Y nuestros desarrolladores utilizan herramientas de generación de código de IA. Actualmente estamos explorando formas para aprovechar los agentes de IA de los desarrolladores en paralelo”.

Como parte de su inversión de 17.000 millones de dólares en tecnología, JPMorgan Chase no rehúye la IA generativa –aunque muchas empresas de servicios financieros son herméticas sobre el uso en producción–. “Nunca ha habido un momento más emocionante para liderar una empresa a través de una transformación”, según Beer. “Estoy entusiasmada con la próxima ola de evolución tecnológica”.

Amazon ha anunciado varias mejoras a su plataforma Bedrock GenAI en su evento de esta semana, incluyendo la reducción de alucinaciones y mejores barreras de seguridad, factores que han impedido a muchas empresas –en particular, a gigantes de servicios financieros– salir de la experimentación de prueba de concepto (POC) y pasar a la producción. JP Morgan Chase ha dado la vuelta a esos temores. “Hoy en día, estamos desbloqueando activamente casos de uso de IA generativa y trabajando con AWS en su hoja de ruta Bedrock”, señaló Beer, que también habló en el encuentro hace cuatro años, cuando la compañía tenía 100 aplicaciones en AWS.

“Hemos creado una arquitectura en la nube que nos ha permitido modernizar nuestras plataformas empresariales y construir otras completamente nuevas, lo que nos ha posibilitado innovar continuamente”. Explicó que la modernización puede apreciarse en sus negocios de mercados y pagos, así como en Chase.com para plataformas insignia y mercados y pagos. “Cantidades masivas de computación elástica y modernos servicios en la nube nos han ayudado a analizar el riesgo y la volatilidad del mercado”, indicó. “La modernización en [Elastic Compute Cloud] de AWS nos permite ser uno de los mayores procesadores de pagos del mundo”, añadió la CIO global.

Hace dos años, JPMorgan Chase migró su aplicación de consumo Chase.com y su aplicación móvil a AWS, reduciendo costes y aumentando la resiliencia, según la directiva, que indicó que esto se logró mediante el uso de capacidades de configuración activa a través de múltiples regiones de AWS. “El fuerte enfoque de resiliencia permite que si fallan dos de tres regiones esto no impacte en el cliente, pero el enrutamiento optimizado por geografía también ha mejorado nuestra experiencia general del cliente”, según la directiva. “Nuestra sólida asociación con AWS garantiza que el conjunto de infraestructura se actualice con frecuencia y automáticamente para mejorar nuestra posición de riesgo y resiliencia y cumplir con nuestros controles de seguridad”.

La ventaja de la nube

El viaje a la nube de JPMorgan Chase con AWS comenzó en 2020. El lanzamiento de su banco de consumo Chase en el Reino Unido fue “construido desde cero en AWS”, recordó Beer. En 2023, la compañía tenía casi 1.000 aplicaciones ejecutándose en el hiperescalar, incluidos servicios básicos como depósitos y pagos. JPMorgan también ha hecho uso de los procesadores Graviton de AWS.

La compañía, con 225 años de antigüedad, gestiona alrededor del 50% de todas las transacciones de comercio electrónico en Estados Unidos, y ha tenido un papel fundamental durante las rebajas del Black Friday y el Cyber Monday del pasado fin de semana. “Esta es la razón por la que hemos estado reinventando la forma en que construimos la infraestructura global de banca y pagos, y por la que hemos impulsado el elemento del ‘arte de lo posible’ en la nube”, señaló.

En una entrevista reciente con esta publicación, el CIO de Chase, Gill Haus, coincidió en que la mayoría de las transacciones con tarjetas de crédito siguen ‘tocadas’ por el mainframe, pero señaló que el desarrollo de la plataforma de depósitos de Chase ofrece a la empresa más oportunidades para las transacciones de comercio electrónico en nubes privadas y públicas.

Ampliación de su asociación para la IA

Beer también dio detalles sobre la evolución de la colaboración de JPMorgan Chase en materia de datos y análisis, que encaja con varias mejoras y productos de AWS anunciados en re:Invent. Entre estos anuncios destacan SageMaker Unified Studio, que ofrecerá a los desarrolladores una visión única de los datos empresariales, y SageMaker LakeHouse.

Por ejemplo, JPMorgan Chase ha lanzado un nuevo negocio que aprovecha AWS Fusion para proporcionar una plataforma de gestión de datos y análisis a lo largo de los ciclos de vida de las inversiones, mejorando la interoperabilidad entre múltiples fuentes de datos y proporcionando a los clientes institucionales acceso a amplias bases de datos a escala, apuntó  Beer. “Tenemos casi un exabyte de datos, lo que lo convierte en uno de nuestros activos más críticos, especialmente a medida que integramos cada vez más la IA en la forma en que modernizamos y construimos nuestra tecnología con la ayuda de herramientas de gestión de datos de AWS como [AWS] Glue. Nuestros datos son detectables, accesibles, interoperables y reutilizables en nuestra plataforma segura de datos e IA de extremo a extremo”, afirmó.

La plataforma de datos e IA de JPMorgan Chase nos está “capacitando para construir la próxima ola de aplicaciones de IA”, según Beer. “SageMaker nos está ayudando a simplificar el ciclo de vida de desarrollo de modelos, desde la experimentación hasta el despliegue de modelos en producción”, dijo. “Es la base de nuestra plataforma de IA para toda la firma, que diseñamos para ser repetible con una arquitectura extensible, para que nuestros científicos de datos puedan aprovechar una gama de las mejores soluciones de su clase del ecosistema”.

La CIO desveló que 5.000 empleados de la empresa utilizan SageMaker. Ahora que más de 200.000 empleados utilizan LLM Suite, la colaboración se está ampliando. “Estamos empezando a explorar Bedrock con el objetivo de proporcionar a los científicos de datos un acceso sin fisuras a más modelos que se pueden afinar en nuestros datos. Nuestro objetivo es utilizar la IA genérica a escala, y seguimos aprendiendo cómo aprovechar mejor estas nuevas capacidades innovadoras dentro de la empresa regulada”.

La directiva dijo que la asociación de la firma con AWS garantiza que su infraestructura se actualice con frecuencia y automáticamente para mejorar la posición de riesgo y resiliencia de la empresa y cumplir con sus controles de seguridad. “Aunque el sector ha evolucionado drásticamente en los últimos cuatro años, los principios básicos de nuestro programa de nube no lo han hecho. Seguimos centrados en establecer una base de seguridad sólida que sea resistente y represente nuestro sólido marco regulatorio, priorizando la modernización tanto en el negocio como en la tecnología, habilitando servicios innovadores como IA y serverless para impulsar el desarrollo de nuevos productos y acelerar nuestra salida al mercado, siendo reflexivos y priorizando la migración para los casos de uso más impactantes”, concluyó Beer.

]]> <![CDATA[“En Soltour la digitalización y la innovación no son esfuerzos puntuales sino una estrategia continua”]]> https://tsecurity.de/de/2478682/it-security-nachrichten/en-soltour-la-digitalizacin-y-la-innovacin-no-son-esfuerzos-puntuales-sino-una-estrategia-continua/ https://tsecurity.de/de/2478682/it-security-nachrichten/en-soltour-la-digitalizacin-y-la-innovacin-no-son-esfuerzos-puntuales-sino-una-estrategia-continua/ Wed, 04 Dec 2024 09:33:05 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Motor de crecimiento económico de España. El sector turístico firmó el pasado año el máximo de su serie histórica al contribuir al PIB con 186.596 millones de euros gracias, en parte, a los frutos de la digitalización. La tecnología, explica Miguel Abril, CIO de Soltour, ha tomado un rol fundamental, transformando no solo la experiencia del cliente a través de la personalización y la eficiencia operativa, sino también la forma en que los consumidores planifican, reservan y disfrutan de sus viajes. Sin embargo, apostilla, el grado de madurez de una de las verticales más consolidadas a nivel nacional varía según el segmento: “Los grandes players como las OTA están avanzando en la adopción de nuevas tecnologías, aprovechando herramientas de inteligencia artificial (IA) y big data, mientras que otros actores están en fases más tempranas de integración”.

Refiriéndose a las últimas cifras publicadas por el Instituto Nacional de Estadística, Abril destaca que en los últimos cinco años la inversión tecnológica dentro del sector ha pegado el estirón (más de un 40%), “lo que refleja la creciente dependencia de soluciones digitales para mantener la competitividad”. Dando cuenta de haber hecho los deberes, el alto ejecutivo vuelve a tomar informes publicados para poner sobre la mesa que el 70% de las organizaciones del sector han adoptado tecnologías emergentes como la IA, la realidad aumentada o la automatización. Y es que, considera, “estas herramientas no solo agilizan la gestión y permiten una administración más precisa de recursos, sino que también abren un abanico de posibilidades para personalizar la experiencia del cliente”.

Siguiendo esta misma estela, el director de Sistemas de la Información del turoperador pone de relieve los beneficios adquiridos con la aplicación de la tecnología; “permite a las empresas turísticas anticiparse a la demanda, optimizar la gestión de recursos y mejorar la sostenibilidad”. En un entorno donde “la rapidez, precisión y personalización son esenciales, la adopción de soluciones mejora la experiencia del cliente y favorece la adaptación a los nuevos cambios del mercado”.

Vertebrando la estrategia de digitalización

En los últimos años Soltour ha puesto en marcha su particular plan de transformación digital con el fin de consolidarse como un referente en la adopción de tecnologías en el ámbito de la turoperación. La transformación de la compañía se ha centrado en modernizar la infraestructura tecnológica, así como en transformar profundamente la experiencia tanto para las agencias de viaje como para los clientes finales. “Nuestro compromiso es liderar este cambio a nivel nacional manteniendo siempre una visión de mejora continua”.

La estrategia digital de la organización está pensada para aumentar la eficiencia interna y brindar una experiencia superior al cliente, algo “fundamental en un escenario donde la rapidez, la personalización y la satisfacción del usuario son factores diferenciadores”. En la actualidad, prosigue el ejecutivo, Soltour se encuentra en un punto en el que la digitalización ya no es solo una herramienta de apoyo, sino un pilar esencial en sus planes de crecimiento y liderazgo. “Concebimos la tecnología como una evolución continua, y es por ello que seguiremos mejorando constantemente. Hay mucho por venir”.

“La estrategia digital de la organización está pensada para aumentar la eficiencia interna y brindar una experiencia superior al cliente, algo fundamental en un escenario donde la rapidez, la personalización y la satisfacción del usuario son factores diferenciadores“

Al detalle

Como turoperador, incide Abril, sus objetivos a corto y medio plazo se centran en seguir ofreciendo “soluciones de viaje innovadoras a las agencias de viaje”. Todo ello con el propósito de “mejorar la experiencia del cliente a través de la digitalización, optimizando las operaciones de las agencias con herramientas más ágiles y personalizadas”. Además, buscan integrar tecnologías emergentes con el fin de mantenerse a la vanguardia de la industria y brindar soluciones innovadoras que potencien tanto la eficiencia como la satisfacción del cliente.

Así, sus esfuerzos y recursos están llamados a mejorar la experiencia del viajero mejorando la infraestructura y favoreciendo el proceso de las agencias de viajes y su servicio al cliente final. “Actualmente estamos inmersos en varios proyectos de transformación digital que reflejan el compromiso de la compañía con la innovación y la mejora continua”. En concreto, comenta, el más reciente tiene que ver con el lanzamiento de la actualización y el rediseño completo de su plataforma web. “Esta nueva versión incluye más de un centenar de funcionalidades avanzadas que permiten a las agencias de viaje optimizar su eficiencia y ofrecer un mejor servicio a sus clientes”. Entre las novedades destacan la generación instantánea de cartelería con ofertas en PDF, la capacidad de compartir directamente en redes sociales, la integración de productos con códigos QR y la búsqueda de productos mediante IA.

Asimismo, han optimizado la velocidad de la web, haciéndola entre dos y tres veces más rápida que otras plataformas de turoperadores. Este aumento de velocidad permite a las agencias de viajes completar búsquedas y llegar al paso final en unos 20 segundos —el resto de turoperadores tienen un tiempo medio de cotización desde 45 hasta 60 segundos—, lo que permite atender a más clientes y aumentar sus ventas. Otra de las novedades clave es la capacidad de personalizar las búsquedas de viajes según los aeropuertos de origen preferidos por la agencia, adaptando todas las ofertas y productos a las necesidades específicas de sus clientes.   

Para llevar a cabo iniciativas de este calado la inversión es incontestable. “En Soltour, la digitalización y la innovación no son esfuerzos puntuales, sino una estrategia continua. Formamos y dotamos a nuestros equipos de las herramientas necesarias para que integren la tecnología en su trabajo diario, fomentando así una innovación constante y natural. Sabemos que la tecnología es el motor para mantenernos competitivos, por lo que invertimos constantemente en mejorar nuestras plataformas, implementar nuevas herramientas y adoptar las últimas tendencias tecnológicas”, afirma. 

“Sabemos que la tecnología es el motor para mantenernos competitivos; invertimos constantemente en mejorar nuestras plataformas, implementar nuevas herramientas y adoptar las últimas tendencias tecnológicas“

Desafíos a encarar

En términos generales, confiesa Abril, el principal reto de cualquier CIO hoy en día radica en “gestionar correctamente la gran cantidad de datos que se generan a diario en las empresas, asegurando un CISO que vele por la ciberseguridad, tanto de los datos como de la infraestructura tecnológica”. En su caso particular el desafío consiste en trasladar esta filosofía digital a sus agencias de viajes, dotándolas de las mismas herramientas tecnológicas que utilizan las grandes OTA. “Esto les permitirá mantenerse competitivas, mejorar su eficiencia operativa y garantizar la seguridad de sus operaciones”.

Como es habitual en la industria tecnológica, el CIO de Soltour también se enfrenta al desafío de la contratación de talento TI especializado y la retención del mismo. “La demanda en el mercado es muy alta y las habilidades requeridas muy específicas”, lo que complica la tarea. “Desde Soltour queremos contar con los mejores especialistas en el campo, atraer y retener a los mejores profesionales es una prioridad estratégica para asegurar que seguimos evolucionando en el área digital”. En este sentido, asevera, su forma de integrar la tecnología como un pilar central del negocio, y no solo como un área de soporte, ha creado un ambiente en el que cada vez más candidatos llegan recomendados por sus propios empleados, “reflejando la confianza y satisfacción de nuestro equipo”.

Con el punto de mira en 2025

Con la mirada en el horizonte que perfila un inminente 2025 un objetivo clave de la compañía es consolidar una infraestructura tecnológica que permita a las agencias de viaje ofrecer una experiencia cada vez más personalizada, ágil y segura para sus clientes. Esto incluye “no solo seguir optimizando nuestras plataformas, sino también integrar tecnologías emergentes y soluciones de IA que impulsen la eficiencia en cada proceso, desde la personalización de ofertas hasta la automatización operativa”. 

“Mi prioridad es que Soltour sea un referente en la innovación digital en el sector turístico, y para ello será clave mantener un enfoque en la mejora continua, la seguridad de datos y la formación de nuestros equipos”. Con estos avances perseguirán fortalecer su competitividad y la de las agencias con las que trabajan, preparándose para un entorno cada vez más exigente y digitalizado. 

]]> <![CDATA[Cohere Rerank 3.5 is now available in Amazon Bedrock through Rerank API]]> https://tsecurity.de/de/2473559/ai-nachrichten/cohere-rerank-35-is-now-available-in-amazon-bedrock-through-rerank-api/ https://tsecurity.de/de/2473559/ai-nachrichten/cohere-rerank-35-is-now-available-in-amazon-bedrock-through-rerank-api/ Sun, 01 Dec 2024 23:34:03 +0100 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de <![CDATA[Cohere Rerank 3.5 is now available in Amazon Bedrock through Rerank API]]> https://tsecurity.de/de/2473560/ai-nachrichten/cohere-rerank-35-is-now-available-in-amazon-bedrock-through-rerank-api/ https://tsecurity.de/de/2473560/ai-nachrichten/cohere-rerank-35-is-now-available-in-amazon-bedrock-through-rerank-api/ Sun, 01 Dec 2024 23:34:03 +0100 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de <![CDATA[La inteligencia artificial trasciende al espacio]]> https://tsecurity.de/de/2467844/it-security-nachrichten/la-inteligencia-artificial-trasciende-al-espacio/ https://tsecurity.de/de/2467844/it-security-nachrichten/la-inteligencia-artificial-trasciende-al-espacio/ Thu, 28 Nov 2024 13:48:21 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Investigadores del grupo AIDA procedentes de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han plantado cara a problemas tradicionales del sector aeroespacial gracias a la innovación tecnológica. Capitaneados por Víctor Rodríguez-Fernández han logrado superar las limitaciones de modelos anteriores gracias a la utilización de la inteligencia artificial (IA).

Lo han hecho, además, en el marco de una colaboración internacional con grupos interdisciplinares del Astrodynamics, Space Robotics and Controls Lab (ARCLab) del Massachusetts Institute of Technology (MIT) y del Aerospace Centre of Excellence de la Universidad de Strathclyde (US). Así, los investigadores españoles han logrado impulsar la evolución del sector espacial con avances que van desde el descubrimiento de órbitas inéditas hasta la predicción de tormentas solares y el control de naves autónomas.

Nuevas órbitas periódicas

Uno de los avances más destacados del trabajo colaborativo es la “astrodinámica generativa”, donde se han utilizado modelos generativos basados en IA para descubrir nuevas órbitas periódicas en el sistema Tierra-Luna. Mediante un modelo generativo de tipo variational autoencoder entrenado con datos de la NASA, el equipo ha logrado clasificar diferentes familias de órbitas sin información previa y generar trayectorias inéditas que, aplicado a gran escala, pueden revolucionar el diseño de misiones espaciales y el entendimiento teórico de las dinámicas celestes.

Mejoras en la predicción del clima espacial

Paralelamente, la predicción del clima espacial ha dado un salto con la aplicación de arquitecturas basadas en transformers, que se ha hecho muy popular al estar detrás de modelos de lenguaje como ChatGPT. Este enfoque ha permitido prever con mayor precisión el impacto de eventos solares extremos en la atmósfera terrestre y en los satélites. A diferencia de los métodos estadísticos tradicionales, los transformers identifican patrones temporales complejos y relaciones no lineales en los datos, mejorando la capacidad de prevenir caídas incontroladas de satélites y desarrollar planes de contingencia para comunicaciones y fallos electrónicos durante periodos de alta actividad solar.

Control autónomo de naves espaciales

Finalmente, el grupo AIDA ha realizado una innovadora aportación al control autónomo de naves espaciales, utilizando modelos de lenguaje como LLaMA y ChatGPT. A través de técnicas de fine-tuning y el diseño de prompts específicos, han superado a los métodos tradicionales basados en aprendizaje por refuerzo, ofreciendo una alternativa eficiente en el consumo de datos que además facilita la transferencia de conocimiento.

Este enfoque bien les valió el segundo premio en la competición KSPDG del MIT Lincoln Lab, y marca el inicio del uso de modelos de lenguaje en el Guidance, Navigation and Control (GNC) en el espacio, abriendo nuevas posibilidades para la automatización de naves espaciales en futuras misiones.

En definitiva, estos avances –fruto de la colaboración del equipo de la UPM, con el MIT y la Universidad de Strathclyde– no solo optimizan las operaciones espaciales y mejoran la precisión de las predicciones, sino que también abren nuevas vías para el descubrimiento y la innovación tecnológica. En palabras del investigador Rodríguez-Fernández: “La integración de la IA en la investigación espacial promete una exploración más segura y eficiente del espacio, beneficiando diversas industrias y promoviendo el desarrollo tecnológico a nivel global. A medida que la IA continúa evolucionando, su aplicación en el sector espacial transformará nuestra comprensión del universo y potenciará nuestras capacidades para explorar más allá de la Tierra”.

]]> <![CDATA[Brico Depôt lleva a cabo una total transformación de la compañía gracias a la digitalización]]> https://tsecurity.de/de/2464909/it-security-nachrichten/brico-dept-lleva-a-cabo-una-total-transformacin-de-la-compaa-gracias-a-la-digitalizacin/ https://tsecurity.de/de/2464909/it-security-nachrichten/brico-dept-lleva-a-cabo-una-total-transformacin-de-la-compaa-gracias-a-la-digitalizacin/ Wed, 27 Nov 2024 09:33:41 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El auge cada vez mayor de la tendencia ‘do it yourself‘ (DIY) y el creciente interés de los usuarios por renovar su hogar ha propiciado un exponencial crecimiento del mercado del bricolaje en los últimos años. Es más, según datos del Barómetro sectorial de ferretería y bricolaje, elaborado por AECOC (Asociación de Fabricantes y Distribuidores), el incremento en la facturación del sector alcanzó el 2,8% solo en el segundo trimestre de 2024, manteniendo una tendencia al alza.  

La compañía Brico Depôt, enseña del grupo internacional Kingfisher, es un claro ejemplo de esta tendencia. Con 31 tiendas abiertas en España y Portugal, y con más de 1.700 trabajadores, la marca lleva más de 20 años ayudando a renovar los hogares de los españoles.  

Conscientes del momento decisivo en el que se encuentra el sector, la compañía apostó hace unos años por una transformación digital que les permita adaptarse a las necesidades del mercado. “Nosotros empezamos nuestra transformación al final de 2019, aunque la crisis de la Covid-19 y la pandemia lo aceleró todo”, explica Sebastien Herrbach, Supply & Development director de Brico Depôt. “Nuestras tiendas físicas, al ser ‘no esenciales’ en España, fueron cerradas casi tres meses, y eso nos puso a acelerar la parte digital de nuestro negocio y no perder la relación con nuestros clientes, dándole la mejor experiencia online que podíamos brindarle”. 

Esta transformación digital ha hecho que, en los últimos cuatro años, la empresa haya “cambiado totalmente”, explica Herrbach. “Desde la implementación de SAP, el cambio de nuestros sistemas de caja, la gestión de dispositivos para la oficina en casa, la entrega de dispositivos portátiles a nuestros colegas en las tiendas para servir mejor a nuestros clientes, el lanzamiento de nuestras páginas web digitales (ES y PT), nuestra aplicación para clientes basada en PWA, a nuestra nube de datos con Power BI además de hacer todo esto en la nube”.  

Pero este proceso de evolución tecnológica no se queda aquí, ya que siempre hay nuevas tecnologías, nuevas expectativas de los clientes, nuevas formas de hablar con ellos… algo que, según el director de Desarrollo de la compañía, “exige una curiosidad tecnológica permanente por parte de los equipos, un benchmarking de lo que hace la competencia, pero también otras empresas, con el objetivo de buscar siempre mejorar lo que ya tenemos”.  

En la actualidad, la organización se centra en capitalizar las grandes inversiones realizadas en los últimos años (más de 15 millones de euros), mejorando la experiencia de sus clientes tanto en las tiendas físicas como online.  

Retos de la transformación digital 

Uno de los principales obstáculos que desde la compañía se han encontrado en su proceso de transformación digital es la gran demanda que requieren este tipo de proyectos, tanto de tiempo, como de presupuesto y de personal. Para Herrbach, “lograr un equilibrio entre la actividad habitual y las actividades comerciales sin afectar a los esfuerzos de transformación fue todo un desafío”. Pero, también hay que aceptar que “todo no se puede hacer, o no tiene sentido, o que hay que seguir una lógica, un orden”. Aun así, con “la combinación de planificación estratégica, integración cultural, inversiones significativas en tecnología y, por último, pero no por ello menos importante, prácticas de gestión del cambio, hemos sido ágiles y hemos superado los retos”.  

Sebastien Herrbach, Supply & Development director en Brico Depot.

Sebastien Herrbach, Supply & Development director en Brico Depot.

Brico Depot

Cambio en el sistema de caja 

Uno de los proyectos más importantes acometidos por la marca y que ha supuesto un gran desafío para todo el equipo es el cambio de su sistema de caja. “Con el apoyo de Tier1 y de su solución Comerzzia, hemos conseguido en menos de 12 meses lanzar nuestra nueva línea de caja y seis meses después proponer a nuestros clientes la caja de autoservicio (más del 35% de los clientes las usan diariamente)”, explica Herrbach.  

“Para mucha gente, parece un ordenador que simplemente escanea el EAN y obtiene los precios de una base de datos, pero es más que eso”, explica el director de desarrollo de la compañía. “Es un elemento clave de la experiencia de nuestros clientes y es transversal: se ven involucrados desde el departamento de Finanzas hasta Atención al Cliente. Sin cajas, no hay negocio. Y no puedes estropear la experiencia del cliente, este es el último recuerdo que se llevará de su experiencia de compra con nosotros”. 

Data Cloud 

Dentro de esa apuesta por la digitalización, hace cuatro años, la compañía llevó a cabo otro proyecto clave para el negocio que tenía que ver con la gestión del dato. Tal y como explica Herrbach, “teníamos diez sistemas de informes diferentes, cada uno en su departamento, aislados en su propio silo. Y nosotros, en todas nuestras reuniones, al presentar números, dedicábamos más tiempo a comprender los números presentados y no a la lectura y comprensión de estos datos”. 

Por esta razón, la compañía decidió desmantelar todos sus diferentes sistemas de informes y centralizarlos en un lago de datos basado en Power BI/Google Cloud, creando un catálogo de datos único, que les permitía tener una “versión única” y en tiempo real. Esta integración de datos múltiples, según Herrbach, “se realizó con el soporte de nuestro partner SDG Group. Ahora los equipos de gestión pueden concentrarse en la toma de decisiones, ya que tienen todos los informes disponibles en sus dispositivos portátiles y atienden sus necesidades por sí mismos”. 

Afrontando un futuro más digital 

Con la fuerte competencia en el mercado del bricolaje español y portugués, en la actualidad, la compañía debe centrarse en una experiencia personalizada, “algo que estamos haciendo con nuestra solución de herramientas de diseño, pero también con estrategias de marketing personalizadas”, explica Herrbach. Las innovaciones digitales, así como el análisis de datos, son fundamentales para comprender y satisfacer las necesidades de los clientes. “Este es nuestro objetivo central para 2025”. 

]]> <![CDATA[Los CIO se enfrentan a los problemas de crecimiento de la IA]]> https://tsecurity.de/de/2460649/it-security-nachrichten/los-cio-se-enfrentan-a-los-problemas-de-crecimiento-de-la-ia/ https://tsecurity.de/de/2460649/it-security-nachrichten/los-cio-se-enfrentan-a-los-problemas-de-crecimiento-de-la-ia/ Mon, 25 Nov 2024 10:48:42 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El camino que tienen por delante los líderes de TI para convertir la promesa de la inteligencia artificial (IA) generativa en valor comercial sigue siendo empinado y desalentador, pero los componentes clave de la hoja de ruta de la IA generativa (datos, plataforma y habilidades) están evolucionando y definiéndose mejor. 

Esa fue la conclusión clave del panel Qué viene después para IA generativa en las empresas que tuvo lugar en el marco del evento Big.AI@MIT, moderado por Lan Guan, CAIO en Accenture.

Guan, junto con líderes de IA de S&P Global y Corning, analizaron los enormes desafíos que implica trasladar los modelos de IA generativa desde la prueba de concepto a la producción, así como las bases necesarias para que los modelos de IA generativa sean verdaderamente valiosos para el negocio.

Es una posición en la que se encuentran muchos CIO, ya que Guan señaló que, según una encuesta de Accenture, menos del 10% de las empresas tienen modelos de IA generativa en producción.   

“What’s Next for GenAI in Business” panel at last week’s Big.AI@MIT event, moderated by Lan Guan, CAIO at Accenture

“What’s Next for GenAI in Business” panel at last week’s Big.AI@MITevent, moderated by Lan Guan, CAIO at Accenture

Accenture

“El 98% de los líderes empresariales dicen que quieren adoptar IA, ¿no es cierto?, pero muchos de ellos simplemente no saben cómo hacerlo”, afirmó Guan, quien actualmente está trabajando con una gran aerolínea en Arabia Saudita, una gran compañía farmacéutica y una empresa de alta tecnología para implementar modelos de IA generativa internamente.

Lamentablemente, a pesar de las lecciones aprendidas con esfuerzo sobre lo que funciona y lo que no, las arquitecturas de referencia probadas bajo presión para la IA generativa (lo que más desean los ejecutivos de TI) siguen siendo pocas y distantes entre sí, dijo.

Progreso y desafíos

El trabajo de Accenture con Saudi Airlines implica un modelo de “compañero de viaje” que es mucho más que una agencia de viajes en línea, un agente de reservas o una guía de viajes, explicó Guan. La aerolínea, que compite con Qatar Airlines, cuenta con la inteligencia artificial de Agentic y un LLM para aumentar sus reservas y expandir su participación en el creciente mercado, dijo, y agregó que el modelo, que ya lleva seis meses en funcionamiento, ha atraído a 3 millones de visitantes y ha gestionado algunas reservas, pero su valor es mucho más estratégico.

“Su principal objetivo es cambiar la percepción de la marca y ofrecer una mejor experiencia”, afirmó. “No puedo decir que tenga muchos ejemplos como este”.

Soumya Seetharam, directora de TI de Corning, dijo que el fabricante ha estado inmerso en el proceso de transformación de los datos durante varios años y que más del 70% de los datos de sus transacciones comerciales se incorporan a una plataforma de datos. Pero se trata únicamente de datos estructurados, enfatizó.

“Nuestro mayor desafío, honestamente, son los datos no estructurados”, dijo Seetharam, señalando que Corning ahora debe “averiguar cómo categorizar [los datos no estructurados] y presentarlos en un formato que pueda ser útil”.

Bhavesh Dayalji, CAIO de S&P Global, agregó que integrar todo tipo de estructuras de datos en modelos de IA generativa es un desafío. Para ello, la firma de información y análisis financiero está desarrollando API y examinando todos los métodos para “conectar sus datos a modelos de memoria de gran tamaño”.

S&P Global también ha creado conjuntos de evaluación para probar no solo los modelos de IA generativa en busca de alucinaciones, sino también para garantizar que exista un método común para evaluar los resultados y la eficacia. Como expertos en servicios financieros y mercados de materias primas, deben existir métodos de evaluación estándar, afirmó.

“Luego, tenemos que llevarlo a la comunidad [de servicios financieros] en su conjunto para evaluar los modelos y soluciones [de IA generativa]”, dijo Dayalji, quien también es director ejecutivo de Kensho, el centro de innovación en IA de S&P Global. “Creo que, analizando los datos, podemos llegar a algún tipo de solución”.

Sigue una hoja de ruta

El jefe de IA de Accenture ofreció tres consejos clave para que los CIO quieran maximizar el ROI de la IA generativa, sin sucumbir a los fracasos del tipo “basura que entra, basura que sale”.

En primer lugar, hay que limpiar todos los datos corporativos y prepararlos adecuadamente para su uso en los modelos fundamentales de IA, dijo Guan a CIO.com durante una entrevista privada después del panel.

“No están limpiando sus datos”, afirmó, advirtiendo que, si bien muchos CIO están asumiendo el desafío de los datos, la mayoría no los están preparando adecuadamente para la IA generativa. “Los datos patentados son su mayor ventaja competitiva”.

En segundo lugar, dijo Guan, los CIO deben adoptar un “enfoque basado en plataformas” para el desarrollo y la implementación de IA. Las empresas pueden ejecutar cargas de trabajo de IA generativa en el mainframe, por ejemplo, pero la mayor parte de la actividad se ejecutará en la nube pública o en nubes privadas locales, dijo.

“Es hora de que realmente revisen su arquitectura empresarial actual en términos de datos e inteligencia artificial”, afirmó Guan.

“Un enfoque de IA basado en plataformas pone énfasis en la construcción de una base escalable y reutilizable que evolucione con la organización, en lugar de desarrollar soluciones costosas y aisladas para casos de uso individuales”, dijo Guan, apoyando la idea de que es necesario establecer estándares para probar los resultados de los modelos.

“Al identificar puntos en común en los casos de uso (como canales de datos, gestión de modelos y aplicaciones), la organización puede crear componentes compartidos que agilicen la implementación, reduzcan la redundancia y aceleren el tiempo de generación de valor para las soluciones de IA y la reinvención empresarial”.

Accenture ha desarrollado su propia refinería de IA: un enfoque basado en plataformas para la creación e implementación de modelos de IA generativa.

“En términos prácticos, AI Refinery es una arquitectura cognitiva, con inteligencia y contexto integrados, donde los agentes de IA pueden razonar, planificar y trabajar junto con los humanos para ejecutar tareas de forma dinámica”, afirmó Guan. “Mediante el uso de LLM, el sistema interpreta las intenciones humanas y se adapta en función de la experiencia, integrando el conocimiento organizacional para una mejor toma de decisiones”.

Por último, los CIO deben asegurarse de contar con un buen grupo de personal cualificado en IA y una serie de habilidades especializadas para construir e implementar modelos de IA generativa, aconsejó. La mayoría de los CIO no están mejorando las habilidades ni capacitando a los empleados con la suficiente rapidez, y la disponibilidad de una amplia gama de talentos es escasa, incluidos los científicos de datos y los ingenieros de software con habilidades de planificación de infraestructura de GPU. 

Guan trabajó como científica de datos en Accenture hace seis años y comenzó a trabajar en habilidades de ingeniería de software, desarrollo de aplicaciones y planificación de infraestructura para prepararse para la IA generativa. Encontrar talento es “un desafío al que también me enfrento”, dijo Guan.

En la cumbre, una amplia gama de empresas emergentes y proveedores de soluciones de IA estuvieron presentes, mostrando soluciones que afirman resolver varios desafíos de IA que enfrentan los CIO y los CAIO. En un panel separado, los capitalistas de riesgo de New Technology Ventures y Underscore VC dijeron que los dólares de inversión para la innovación son abundantes, pero reconocen que el mercado todavía está en un ciclo de exageración.

Sin embargo, como señaló el moderador del panel de VC, la mayoría de los actores saben que la IA generativa es una tecnología transformadora.  

“La gente reconoce lo tectónico que es este cambio… y se está sumando a él”, dijo Heidi Messer, VC y cofundadora de la startup de inteligencia artificial Collective[i], que ofrece un servicio de pronóstico financiero. “Tenemos que leer más allá del ruido y se vuelve complicado, pero en los próximos cinco o siete años se creará un valor [importante]”. 

Mientras tanto, Dayalji de S&P dijo que las empresas deben pensar más allá de las habilidades especializadas en IA para visualizar todos los aspectos de los nuevos roles que se crearán como resultado de la interacción de los empleados con modelos de IA generativa y agentes de IA que manejen tareas mundanas.

“Seguimos capacitando a nuestros empleados y asegurándonos de que comprendan el impacto de la IA y en cómo desempeñan sus funciones”, afirmó. “En segundo lugar, ¿cómo les damos herramientas para que hagan un trabajo diferente e innoven?”.

]]> <![CDATA[Explaining LLMs for RAG and Summarization]]> https://tsecurity.de/de/2454841/ai-nachrichten/explaining-llms-for-rag-and-summarization/ https://tsecurity.de/de/2454841/ai-nachrichten/explaining-llms-for-rag-and-summarization/ Thu, 21 Nov 2024 16:34:08 +0100 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de A fast and low-resource method using similarity-based attribution
Information flow between an input document and its summary as computed by the proposed explainability method. (image created by author)

TL;DR

  • Explaining LLMs is very slow and resource-intensive.
  • This article proposes a task-specific explanation technique or RAG Q&A and Summarization.
  • The approach is model agnostic and is similarity-based.
  • The approach is low-resource and low-latency, so can run almost everywhere.
  • I provided the code on Github, using the Huggingface Transformers ecosystem.

Motivation

There are a lot of good reasons to get explanations for your model outputs. For example, they could help you find problems with your model, or they just could be a way to provide more transparency to the user, thereby facilitating user trust. This is why, for models like XGBoost, I have regularly applied methods like SHAP to get more insights into my model’s behavior.

Now, with myself more and more dealing with LLM-based ML systems, I wanted to explore ways of explaining LLM models the same way I did with more traditional ML approaches. However, I quickly found myself being stuck because:

  1. SHAP does offer examples for text-based models, but for me, they failed with newer models, as SHAP did not support the embedding layers.
  2. Captum also offers a tutorial for LLM attribution; however, both presented methods also had their very specific drawbacks. Concretely, the perturbation-based method was simply too slow, while the gradient-based method was letting my GPU memory explode and ultimately failed.

After playing with quantization and even spinning up GPU cloud instances with still limited success I had enough I took a step back.

A Similarity-based Approach

For understanding the approach, let’s first briefly define what we want to achieve. Concretely, we want to identify and highlight sections in our input text (e.g. long text document or RAG context) that are highly relevant to our model output (e.g., a summary or RAG answer).

Typical flow of tasks our explainability method is applicable to. (image created by author)

In case of summarization, our method would have to highlight parts of the original input text that are highly reflected in the summary. In case of a RAG system, our approach would have to highlight document chunks from the RAG context that are showing up in the answer.

Since directly explaining the LLM itself has proven intractable for me, I instead propose to model the relation between model inputs and outputs via a separate text similarity model. Concretely, I implemented the following simple but effective approach:

  1. I split the model inputs and outputs into sentences.
  2. I calculate pairwise similarities between all sentences.
  3. I then normalize the similarity scores using Softmax
  4. After that, I visualize the similarities between input and output sentences in a nice plot

In code, this is implemented as shown below. For running the code you need the Huggingface Transformers, Sentence Transformers, and NLTK libraries.

Please, also check out this Github Repository for the full code accompanying this blog post.
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from nltk.tokenize import sent_tokenize
import numpy as np

# Original text truncated for brevity ...
text = """This section briefly summarizes the state of the art in the area of semantic segmentation and semantic instance segmentation. As the majority of state-of-the-art techniques in this area are deep learning approaches we will focus on this area. Early deep learning-based approaches that aim at assigning semantic classes to the pixels of an image are based on patch classification. Here the image is decomposed into superpixels in a preprocessing step e.g. by applying the SLIC algorithm [1].

Other approaches are based on so-called Fully Convolutional Neural Networks (FCNs). Here not an image patch but the whole image are taken as input and the output is a two-dimensional feature map that assigns class probabilities to each pixel. Conceptually FCNs are similar to CNNs used for classification but the fully connected layers are usually replaced by transposed convolutions which have learnable parameters and can learn to upsample the extracted features to the final pixel-wise classification result. ..."""

# Define a concise summary that captures the key points
summary = "Semantic segmentation has evolved from early patch-based classification approaches using superpixels to more advanced Fully Convolutional Networks (FCNs) that process entire images and output pixel-wise classifications."

# Load the embedding model
model = SentenceTransformer('BAAI/bge-small-en')

# Split texts into sentences
input_sentences = sent_tokenize(text)
summary_sentences = sent_tokenize(summary)

# Calculate embeddings for all sentences
input_embeddings = model.encode(input_sentences)
summary_embeddings = model.encode(summary_sentences)

# Calculate similarity matrix using cosine similarity
similarity_matrix = np.zeros((len(summary_sentences), len(input_sentences)))
for i, sum_emb in enumerate(summary_embeddings):
    for j, inp_emb in enumerate(input_embeddings):
        similarity = np.dot(sum_emb, inp_emb) / (np.linalg.norm(sum_emb) * np.linalg.norm(inp_emb))
        similarity_matrix[i, j] = similarity

# Calculate final attribution scores (mean aggregation)
final_scores = np.mean(similarity_matrix, axis=0)

# Create and print attribution dictionary
attributions = {
    sentence: float(score)
    for sentence, score in zip(input_sentences, final_scores)
}

print("\nInput sentences and their attribution scores:")
for sentence, score in attributions.items():
    print(f"\nScore {score:.3f}: {sentence}")

So, as you can see, so far, that is pretty simple. Obviously, we don’t explain the model itself. However, we might be able to get a good sense of relations between input and output sentences for this specific type of tasks (summarization / RAG Q&A). But how does this actually perform and how to visualize the attribution results to make sense of the output?

Evaluation for RAG and Summarization

To visualize the outputs of this approach, I created two visualizations that are suitable for showing the feature attributions or connections between input and output of the LLM, respectively.

These visualizations were generated for a summary of the LLM input that goes as follows:

This section discusses the state of the art in semantic segmentation and instance segmentation, focusing on deep learning approaches. Early patch classification methods use superpixels, while more recent fully convolutional networks (FCNs) predict class probabilities for each pixel. FCNs are similar to CNNs but use transposed convolutions for upsampling. Standard architectures include U-Net and VGG-based FCNs, which are optimized for computational efficiency and feature size. For instance segmentation, proposal-based and instance embedding-based techniques are reviewed, including the use of proposals for instance segmentation and the concept of instance embeddings.

Visualizing the Feature Attributions

For visualizing the feature attributions, my choice was to simply stick to the original representation of the input data as close as possible.

Visualization of sentence-wise feature attribution scores based on color mapping. (image created by author)

Concretely, I simply plot the sentences, including their calculated attribution scores. Therefore, I map the attribution scores to the colors of the respective sentences.

In this case, this shows us some dominant patterns in the summarization and the source sentences that the information might be stemming from. Concretely, the dominance of mentions of FCNs as an architecture variant mentioned in the text, as well as the mention of proposal- and instance embedding-based instance segmentation methods, are clearly highlighted.

In general, this method turned out to work pretty well for easily capturing attributions on the input of a summarization task, as it is very close to the original representation and adds very low clutter to the data. I could imagine also providing such a visualization to the user of a RAG system on demand. Potentially, the outputs could also be further processed to threshold to certain especially relevant chunks; then, this could also be displayed to the user by default to highlight relevant sources.

Again, check out the Github Repository to get the visualization code

Visualizing the Information Flow

Another visualization technique focuses not on the feature attributions, but mostly on the flow of information between input text and summary.

Visualization of the information flow between sentences in Input text and summary as Sankey diagram. (image created by author)

Concretely, what I do here, is to first determine the major connections between input and output sentences based on the attribution scores. I then visualize those connections using a Sankey diagram. Here, the width of the flow connections is the strength of the connection, and the coloring is done based on the sentences in the summary for better traceability.

Here, it shows that the summary mostly follows the order of the text. However, there are few parts where the LLM might have combined information from the beginning and the end of the text, e.g., the summary mentions a focus on deep learning approaches in the first sentence. This is taken from the last sentence of the input text and is clearly shown in the flow chart.

In general, I found this to be useful, especially to get a sense on how much the LLM is aggregating information together from different parts of the input, rather than just copying or rephrasing certain parts. In my opinion, this can also be useful to estimate how much potential for error there is if an output is relying too much on the LLM for making connections between different bits of information.

Possible Extensions and Adaptations

In the code provided on Github I implemented certain extensions of the basic approach shown in the previous sections. Concretely I explored the following:

  1. Use of different aggregations, such as max, for the similarity score.
    This can make sense as not necessarily the mean similarity to output sentences is relevant. Already one good hit could be relevant for out explanation.
  2. Use of different window sizes, e.g., taking chunks of three sentences to compute similarities.
    This again makes sense if suspecting that one sentence alone is not enough content to truly capture relatedness of two sentences so a larger context is created.
  3. Use of cross-encoding-based models, such as rerankers.
    This could be useful as rerankers are more rexplicitely modeling the relatedness of two input documents in one model, being way more sensitive to nuanced language in the two documents. See also my recent post on Towards Data Science.

As said, all this is demoed in the provided Code so make sure to check that out as well.

Conclusion

In general, I found it pretty challenging to find tutorials that truly demonstrate explainability techniques for non-toy scenarios in RAG and summarization. Especially techniques that are useful in “real-time” scenarios, and are thus providing low-latency seemed to be scarce. However, as shown in this post, simple solutions can already give quite nice results when it comes to showing relations between documents and answers in a RAG use case. I will definitely explore this further and see how I can probably use that in RAG production scenarios, as providing traceable outputs to the users has proven invaluable to me. If you are interested in the topic and want to get more content in this style, follow me here on Medium and on LinkedIn.

Explaining LLMs for RAG and Summarization was originally published in Towards Data Science on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

]]> <![CDATA[Dance between dense and sparse embeddings: Enabling Hybrid Search in LangChain-Milvus]]> https://tsecurity.de/de/2450981/ai-nachrichten/dance-between-dense-and-sparse-embeddings-enabling-hybrid-search-in-langchain-milvus/ https://tsecurity.de/de/2450981/ai-nachrichten/dance-between-dense-and-sparse-embeddings-enabling-hybrid-search-in-langchain-milvus/ Tue, 19 Nov 2024 19:35:16 +0100 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de Dance Between Dense and Sparse Embeddings: Enabling Hybrid Search in LangChain-Milvus

How to create and search multi-vector-store in langchain-milvus

This blog post was co-authored by Omri Levy and Ohad Eytan, as part of the work we have done in IBM Research Israel.

Intro

Recently, we — at IBM Research — needed to use hybrid search in the Milvus vector store. Since we were already using the LangChain framework, we decided to roll up our sleeves and contribute what was needed to enable it in langchain-milvus. That included support for sparse embeddings (PR) and multi-vector search (PR) through the langchain interface.

In this blog post, we will briefly introduce the difference between dense and sparse embeddings, and how you can leverage both using hybrid search. We’ll also provide a code walk-through to demonstrate how to use these new features in langchain-milvus.

To use the code in this blog post, you should install some packages:

pip install langchain_milvus==0.1.6
pip install langchain-huggingface==0.1.0
pip install "pymilvus[model]==2.4.8"

and import these:

from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_milvus.utils.sparse import BM25SparseEmbedding
from langchain_milvus.vectorstores import Milvus

You can also see and clone the whole code in this gist.

Let’s go.

Dense Embeddings

The most common way to use vector stores is with dense embeddings. Here we use a pre-trained model to embed the data (usually text, but could be other media like images etc.) into high dimensional vectors, and store it in the vector database. The vectors have a couple of hundred (or even thousands of) dimensions, and each entry is a floating-point number. Typically, all of the entries in the vectors are occupied with non-zero values, hence the term “dense”. Given a query, we embed it using the same model, and the vector store retrieves similar, relevant data based on vector similarity. Using langchain-milvus, it’s just a couple lines of code. Let’s see how it’s done.

First, we define the vector store using a model from HuggingFace:

dense_embedding = HuggingFaceEmbeddings(model_name=
    "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
vector_store = Milvus(
    embedding_function=dense_embedding,
    connection_args={"uri": "./milvus_dense.db"}, # Using milvus-lite for simplicity
    auto_id=True,
)

Second, we insert our data into the vector store:

document = [
    "Today was very warm during the day but cold at night",
    "In Israel, Hot is a TV provider that broadcasts 7 days a week",
]
vector_store.add_texts(documents)

Behind the scenes, each document is embedded into a vector using the model we supplied, and is stored alongside the original text.

Finally, we can search for a query and print the result we got:

query = "What is the weather? is it hot?"
dense_output = vector_store.similarity_search(query=query, k=1)
print(f"Dense embeddings results:\n{dense_output[0].page_content}\n")

# output: Dense embeddings results: 
#         Today was very warm during the day but cold at night

Here, the query is embedded, and the vector store does the (usually approximated) similarity search and returns the closest content it found.

Dense embeddings models are trained to capture the semantic meaning of the data and represent it in the multidimensional space. The advantage is clear — it enables semantic search, which means the results are based on the query’s meaning. But sometimes that’s not enough. If you look for specific keywords, or even words without broader meaning (like names), the semantic search will misguide you and this approach will fail.

Sparse embeddings

Ages before LLMs became a thing, and learned models weren’t so popular, search engines used traditional methods such as TF-IDF or its modern enhancement, BM25 (known for it’s use in Elastic), to search relevant data. With these methods, the number of dimensions is the vocabulary size (typically tens of thousands, much larger than the dense vector space), and each entry represents the relevance of a keyword to a document, while taking into consideration the frequency of the term and its rarity across the corpus of documents. For each data point, most of the entries are zeros (for words that don’t appear), hence the term “sparse”. Although under the hood the implementation is different, with langchain-milvus interface it becomes very similar. Let’s see it in action:

sparse_embedding = BM25SparseEmbedding(corpus=documents)
vector_store = Milvus(
    embedding_function=sparse_embedding,
    connection_args={"uri": "./milvus_sparse.db"},
    auto_id=True,
)
vector_store.add_texts(documents)

query = "Does Hot cover weather changes during weekends?"
sparse_output = vector_store.similarity_search(query=query, k=1)
print(f"Sparse embeddings results:\n{sparse_output[0].page_content}\n")

# output: Sparse embeddings results:
#         In Israel, Hot is a TV provider that broadcast 7 days a week

BM25 is effective for exact keyword matching, which is useful for terms or names that lack clear semantic meaning. However, it will not capture the intent of the query, and will yield poor results in many cases where semantic understanding is needed.

Note: the term “Sparse embeddings” also refers to advanced methods like SPLADE or Elastic Elser. These methods can also be used with Milvus and can be integrated into hybrid search!
Image by the author

Hybrid Search

If you swap the queries between the two examples above, and use each one with the other’s embedding, both will produce the wrong result. This demonstrates the fact that each method has its strengths but also its weaknesses. Hybrid search combines the two, aiming to leverage the best from both worlds. By indexing data with both dense and sparse embeddings, we can perform searches that consider both semantic relevance and keyword matching, balancing results based on custom weights. Again, the internal implementation is more complicated, but langchain-milvus makes it pretty simple to use. Let’s look at how this works:

vector_store = Milvus(
    embedding_function=[
        sparse_embedding,
        dense_embedding,
    ],
    connection_args={"uri": "./milvus_hybrid.db"}, 
    auto_id=True,
)
vector_store.add_texts(documents)

In this setup, both sparse and dense embeddings are applied. Let’s test the hybrid search with equal weighting:

query = "Does Hot cover weather changes during weekends?"
hybrid_output = vector_store.similarity_search(
    query=query,
    k=1,
    ranker_type="weighted",
    ranker_params={"weights": [0.49, 0.51]},  # Combine both results!
)
print(f"Hybrid search results:\n{hybrid_output[0].page_content}")

# output: Hybrid search results:
#         In Israel, Hot is a TV provider that broadcast 7 days a week

This searches for similar results using each embedding function, gives each score a weight, and returns the result with the best weighted score. We can see that with slightly more weight to the dense embeddings, we get the result we desired. This is true for the second query as well.

If we give more weight to the dense embeddings, we will once again get non-relevant results, as with the dense embeddings alone:

query = "When and where is Hot active?"
hybrid_output = vector_store.similarity_search(
    query=query,
    k=1,
    ranker_type="weighted",
    ranker_params={"weights": [0.2, 0.8]},  # Note -> the weights changed
)
print(f"Hybrid search results:\n{hybrid_output[0].page_content}")

# output: Hybrid search results:
#         Today was very warm during the day but cold at night

Finding the right balance between dense and sparse is not a trivial task, and can be seen as part of a wider hyper-parameter optimization problem. There is an ongoing research and tools that trying to solve such issues in this area, for example IBM’s AutoAI for RAG.

There are many more ways you can adapt and use the hybrid search approach. For instance, if each document has an associated title, you could use two dense embedding functions (possibly with different models) — one for the title and another for the document content — and perform a hybrid search on both indices. Milvus currently supports up to 10 different vector fields, providing flexibility for complex applications. There are also additional configurations for indexing and reranking methods. You can see Milvus documentation about the available params and options.

Closing words

With Milvus’s multi-vector search capabilities now accessible through LangChain, you can integrate hybrid search into your applications easily. This opens up new possibilities to apply different search strategies in your application, making it easy to tailor search logic to fit specific use cases. For us, it was a good opportunity to contribute to an open source project. Many of the libraries and tools we use on a daily basis are open source, and it’s nice to give back to the community. Hopefully it will be useful for others.

Finally, a big shout-out to Erick Friis and Cheng Zi for all the effort they put on langchain-milvus, and in these PRs particularly. This work couldn’t have happened without them.

Dance between dense and sparse embeddings: Enabling Hybrid Search in LangChain-Milvus was originally published in Towards Data Science on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

]]> <![CDATA[Prosegur se apoya en la IA para optimizar y agilizar los procesos de selección]]> https://tsecurity.de/de/2447633/it-security-nachrichten/prosegur-se-apoya-en-la-ia-para-optimizar-y-agilizar-los-procesos-de-seleccin/ https://tsecurity.de/de/2447633/it-security-nachrichten/prosegur-se-apoya-en-la-ia-para-optimizar-y-agilizar-los-procesos-de-seleccin/ Mon, 18 Nov 2024 11:19:00 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Desde su constitución en el año 1976, la compañía de seguridad Prosegur ha basado su crecimiento y evolución en una estrategia sustentada en tres pilares fundamentales: la innovación, su equipo humano y una orientación al cliente. Pilares que han llevado a la marca a estar presente en 34 países con una plantilla de más de 170.000 empleados —cerca de 34.000 en España— en sus diferentes áreas de negocio:  Security, Cash, Alarms, AVOS Tech y Cipher.  

En los últimos años, la compañía ha llevado a cabo una apuesta firme por la integración tecnológica y la digitalización, convirtiéndose, según Belén Fernández Atance, directora global de talento y formación en Prosegur, en “un claro ejemplo de compañía que ha impulsado de manera decidida su transformación digital en cada una de sus cinco áreas de negocio”. Esta transformación, de acuerdo con Fernández, “no solo ha permitido modernizar los procesos y operaciones, sino también mantenernos competitivos en un entorno empresarial en constante evolución”. 

La importancia de esta transformación digital en una empresa como Prosegur es fundamental debido a que el sector de la seguridad se enfrenta a retos cada vez más complejos. La globalización, las nuevas amenazas tecnológicas y el aumento de la demanda de servicios de seguridad más eficientes requieren que las empresas innoven continuamente. En este sentido, Prosegur ha entendido que, “para seguir siendo uno de los actores claves de la industria, necesita integrar las tecnologías más avanzadas, logrando con ello no solo optimizar sus procesos, sino también ofrecer productos y servicios más robustos y adaptados a las necesidades actuales de los clientes”, explica Fernández. 

Innovación trasversal 

La compañía ha introducido innovaciones tecnológicas en todas sus áreas de negocio, apostando por la automatización, la inteligencia artificial, el análisis de datos y la ciberseguridad. Además, estas innovaciones no sólo se han implementado en los productos que ofrece a los clientes, sino que también están presentes en los procesos de gestión internos. Así, según Belén Fernández, Prosegur Security, una de las cinco áreas de negocio del grupo y como parte de su estrategia de seguridad híbrida, ha integrado tecnología, datos y el factor humano, y ha establecido 14 centros de operaciones globales interconectados (iSOCs), desde los que gestiona a distancia servicios de seguridad de manera más inteligente y ágil. En este punto, “nuestro modelo se basa en una tecnología inteligente conectada, donde la automatización y protección autónoma que caracteriza a nuestra tecnología permite anticipar y mitigar riesgos respondiendo de la forma más eficiente”. 

Prosegur complementa esta transformación tecnológica con programas de formación y desarrollo continuo, como la Universidad de Prosegur, donde los empleados pueden mejorar sus habilidades en áreas como IA, ciberseguridad y metodologías agile.  

Retos 

La digitalización de las compañías, independientemente de su sector de actividad, avanza a pasos agigantados, pero estos procesos no están exentos de problemas. Según Fernández, en Prosegur “hemos tenido que hacer frente a los retos que esto implica. Somos conscientes de que es crucial desarrollar una cultura de innovación en la organización y ofrecer formación a nuestros empleados en este campo”.   

Uno de los retos más importantes que se ha encontrado la compañía es el de “encontrar profesionales que tengan las habilidades técnicas necesarias para manejar y optimizar herramientas tecnológicas actuales”, explica la responsable de desarrollo de la marca. “Las organizaciones debemos invertir no solo en contratación de talento, sino también en la formación continua de nuestros empleados para mantenernos competitivos. Toda nuestra formación está enfocada en lo que llamamos los cinco pilares del aprendizaje, siendo estos las soft skills, portfolio de negocios, compliance, cultura Prosegur y nuevas formas de trabajar y tecnología y ciberseguridad. Con esta estructura pretendemos cubrir todas las necesidades formativas de los empleados, encontrando un equilibrio entre el aprendizaje autónomo y la formación reglada”.  

IA para mejorar la selección de talento 

Para afrontar este desafío, Prosegur ha lanzado un chatbot inteligente diseñado para mejorar la selección de talento que ya se utiliza en el 80% de los países en los que tienen presencia. “Se trata de Alex, un asistente de reclutamiento que permite optimizar y agilizar los procesos de selección, permitiendo identificar los mejores perfiles de manera más eficiente”, explica Belén Fernández. Alex lleva a cabo una criba automática de los candidatos y permite compartir video entrevistas, evitando que los técnicos de selección tengan que revisar, en primera instancia, una gran cantidad de perfiles. 

Para la compañía, la dedicación y el talento de sus empleados es fundamental para el posicionamiento en el mercado, por ello, explica Fernández, “la digitalización de nuestros procesos de Recursos Humanos nos permite mejorar la gestión del personal y ofrecer a nuestros empleados un entorno de trabajo más dinámico y tecnológico, lo que les brinda oportunidades de desarrollo en un contexto innovador. Esta herramienta tiene como objetivo automatizar y agilizar el proceso de reclutamiento, permitiendo identificar los mejores perfiles de manera más eficiente, además de mejorar la experiencia de los candidatos simplificando nuestros procesos”. Al utilizar tecnologías avanzadas en la gestión de grandes volúmenes de candidatos, “reducimos significativamente los tiempos de selección y mejoramos la calidad de las contrataciones al garantizar que los perfiles se ajustan en mayor medida a las necesidades de la compañía”. De hecho, desde su implementación en España, la compañía ha observado un aumento del 184% en el número de candidaturas.   

A pesar de que son muchas las voces que auguran el fin de muchos perfiles laborales por parte de la IA, desde Prosegur consideran que la IA puede complementar el trabajo de los profesionales de Recursos Humanos al reducir su carga operativa y permitirles enfocarse en tareas de mayor valor. Sin embargo, las decisiones estratégicas, las relaciones interpersonales y la comprensión de factores emocionales y culturales son aspectos clave que requieren el juicio y la experiencia humana. Por ello, “contemplamos la tecnología como un componente adicional a la gestión humana, que puede optimizar y complementar nuestro trabajo”, explica Belén Fernández. 

Apuesta por otras tecnologías disruptivas 

Actualmente, Prosegur ha introducido la tecnología de IA en prácticamente todas sus áreas de negocio, combinando estas herramientas con la experiencia de profesionales altamente cualificados. Por ejemplo, el área de Prosegur Alarmas la ha integrado en sus sistemas de alarmas para mejorar la seguridad y ofrecer soluciones más eficientes y personalizadas a los clientes. “Esta tecnología optimiza la vigilancia en tiempo real, permitiendo analizar las imágenes captadas por cámaras de seguridad para detectar comportamientos sospechosos y activar alertas de manera automática”, explica Fernández.  

Otro ejemplo de tecnologías disruptivas lo encontramos en AVOS Tech, donde destaca SISnet 360, una solución para el sector asegurador que, en su última versión, ha incorporado machine learning y ha optimizado su infraestructura para Azure SQL, mejorando significativamente el rendimiento y la seguridad. De acuerdo con la responsable de desarrollo de la compañía, es importante destacar que “Prosegur cuenta con un Observatorio interno de Innovación Tecnológica, desde el cual los expertos monitorean tendencias y buscan oportunidades en sus líneas de negocio para avanzar en la adopción tecnológica”.  

Más innovación en el horizonte 

Con el objetivo de mantenerse a la vanguardia del sector de la seguridad, Prosegur afronta el futuro de la mano de una estrategia clara de innovación y transformación digital. Así, la compañía apuesta por tecnologías disruptivas “que representan un salto hacia el futuro con el potencial de transformar completamente el sector de la seguridad y crear nuevos mercados”, explica Fernández. Tecnologías como las realidades mixtas y la computación cuántica prometen revolucionar el procesamiento y análisis de datos, permitiendo respuestas más rápidas y precisas ante amenazas.  

]]> <![CDATA[Sólo el 21% de las empresas se apoya en la tecnología para diseñar estrategias de sostenibilidad ]]> https://tsecurity.de/de/2447449/it-security-nachrichten/slo-el-21-de-las-empresas-se-apoya-en-la-tecnologa-para-disear-estrategias-de-sostenibilidad/ https://tsecurity.de/de/2447449/it-security-nachrichten/slo-el-21-de-las-empresas-se-apoya-en-la-tecnologa-para-disear-estrategias-de-sostenibilidad/ Mon, 18 Nov 2024 10:03:55 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

A pesar de que el 84% de las organizaciones considera de importancia “estratégica” sus objetivos de sostenibilidad, sólo el 21% de ellas se apoya en la tecnología para reducir su huella medioambiental y configurar su estrategia global en este ámbito. En el caso de las organizaciones españolas, la cifra decrece hasta el situarse en un 18%. Así se desprende del Barómetro Global de Sostenibilidad desarrollado por Ecosystm a cargo de Kyndryl y Microsoft. Según el informe publicado, existe, además, un compromiso cada vez mayor con la sostenibilidad, ya que el 38% de las organizaciones han aumentado sus objetivos de sostenibilidad y la ejecución de sus programas desde el año pasado, lo que demuestra el progreso a medida que el mundo trabaja hacia un futuro más verde y responsable. 

Caso español 

A nivel nacional, el 52% de las organizaciones en España consideran que la sostenibilidad es de “extrema importancia estratégica”, lo que representa un incremento significativo respecto al 5% cosechado el año anterior. En este sentido cabe destacar que la mayoría de las empresas ha mantenido durante este 2024 el mismo ritmo en sus esfuerzos sostenibles (55%), mientras que un 34% los ha incrementado. Las razones para el cambio incluyen la presión de los stakeholders, el impacto de la regulación y cambios en la demanda del mercado. 

El 44% de las empresas españolas tienen sus objetivos de sostenibilidad operativamente integrados, aunque sin una medición completa de su impacto. Solo el 5% ha alcanzado una estrategia de sostenibilidad basada en datos concretos. Entre las medidas ambientales más adoptadas se encuentran el uso de prácticas de compra sostenible (84%), la eficiencia energética (74%) y el compromiso con objetivos de cero emisiones netas (73%). El 71% considera que la elaboración de reportes ambientales es una de las iniciativas más impactantes. 

Se observa también una clara tendencia a que las organizaciones reconozcan la sostenibilidad como un motor empresarial estratégico. Al integrar la tecnología en sus estrategias de sostenibilidad, pueden convertir objetivos abstractos en planes viables basados en datos. Entre las áreas de oportunidad que subraya el estudio se encuentra que solo el 21% de las organizaciones de todo el mundo reconoce el doble papel de la tecnología en la reducción de su huella de carbono y en la consecución de objetivos de sostenibilidad más amplios.  

Además, mientras que el 54% afirma que los objetivos e iniciativas de sostenibilidad se incorporan a los procesos de información existentes, sólo el 19% utiliza plenamente los datos para la planificación estratégica y la toma de decisiones. En lo relativo a la inteligencia artificial, el 55% cree que tendrá un impacto significativo en sus objetivos de sostenibilidad, pero muchos (62%) limitan las iniciativas al análisis de datos históricos para la supervisión y la elaboración de informes. 

Tomar cartas en el asunto 

Partiendo de este contexto, el informe recoge los siguientes principios para mejorar los esfuerzos organizacionales en términos de sostenibilidad y aprovechar plenamente todo su potencial: 

  • La tecnología debe ser el núcleo de la planificación estratégica. El 38% de las empresas aprovecha la tecnología de la información para reducir el impacto medioambiental de su propia organización, mientras que el 17% afirma que los datos y la tecnología ayudan a alcanzar los objetivos de sostenibilidad. De cara al próximo año, las empresas deberían plantearse integrar la tecnología en las estrategias de sostenibilidad para materializar sus objetivos. 
  • Reformular el papel de la IA. El 62% de las organizaciones utiliza la IA para controlar el uso de la energía y las emisiones, pero sólo el 37% utiliza la IA predictiva para prever las necesidades energéticas basándose en las tendencias y pautas actuales. Integrar la planificación de escenarios con IA y la mitigación de riesgos climáticos permite a las empresas adoptar un enfoque holístico de la responsabilidad medioambiental, mejorando la preparación para los retos futuros. 
  • Aprovechar los datos para la transformación proactiva de la empresa. La disparidad de datos entre los distintos sistemas de planificación empresarial se considera un claro desafío, ya que sólo el 15% utiliza los datos para orientar la transformación de sus empresas. Al integrar eficazmente los datos dispares, las organizaciones obtienen una comprensión más completa y precisa de su impacto medioambiental, lo que conduce a la toma de decisiones informadas en materia de sostenibilidad. 
  • Fomentar una cultura de responsabilidad colectiva. Los directores generales siguen dando forma a los objetivos de sostenibilidad y el 49% de las organizaciones consideran que los directores de sostenibilidad y los equipos de sostenibilidad son partes interesadas clave (frente al 27% en 2023). El siguiente paso es que las organizaciones involucren plenamente a los equipos multifuncionales, en particular los de finanzas y tecnología, para convertir la sostenibilidad en una prioridad empresarial básica y garantizar su aplicación. 
]]> <![CDATA[Agentes de IA: seis casos de uso prometedores para las empresas]]> https://tsecurity.de/de/2443685/it-security-nachrichten/agentes-de-ia-seis-casos-de-uso-prometedores-para-las-empresas/ https://tsecurity.de/de/2443685/it-security-nachrichten/agentes-de-ia-seis-casos-de-uso-prometedores-para-las-empresas/ Fri, 15 Nov 2024 11:33:04 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Los agentes de inteligencia artificial, una tecnología que promete automatizar tareas manuales en las organizaciones, están en auge. Esta tendencia que Forrester destacó en junio como una de las principales tecnologías emergentes para 2025 lleva la IA generativa un paso más allá al permitir que estas herramientas tomen decisiones operativas en lugar de generar contenido. Su impacto potencial en los flujos de trabajo empresariales está haciendo que organizaciones como Aflac, Atlantic Health System, Legendary Entertainment y el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA, entre otras, ya estén implantando esta tecnología.

Desde la industria tecnológica, el gigante del CRM Salesforce ha centrado su estrategia en torno a la IA basada en agentes, con el anuncio de Agentforce. El gigante de la gestión de servicios de TI ServiceNow también ha añadido agentes de IA a su Now Platform. Y Microsoft y otros también se están sumando a la contienda.

Con la aparición de agentes de IA en tantos entornos y plataformas, a las organizaciones interesadas en la tecnología puede resultarles difícil saber por dónde empezar. Según los expertos en IA, hasta ahora solo han surgido algunos casos de uso que han llegado a la cima.

Los agentes de IA se integrarán sin problemas con los sistemas ERP, CRM e inteligencia empresarial para automatizar los flujos de trabajo, gestionar el análisis de datos y generar informes valiosos, afirma Rodrigo Madanes, responsable global de innovación en IA de la consultora EY. Los agentes de IA, a diferencia de algunas tecnologías de automatización anteriores, pueden tomar decisiones en tiempo real, lo que convierte a la automatización de procesos en un caso de uso principal.

“Los agentes de IA pueden automatizar tareas repetitivas que antes requerían la intervención humana, como el servicio de atención al cliente, la gestión de la cadena de suministro y las operaciones de TI”, afirma Madanes. “Lo que distingue a la tecnología es su capacidad de adaptarse a las condiciones cambiantes y gestionar acciones inesperadas sin supervisión manual”.

He aquí los principales seis usos de los agentes de IA, según los expertos.

Desarrollo de software

Los agentes de IA prometen transformar los asistentes de programación de IA, o copilotos, en herramientas de desarrollo de software más inteligentes que escriben grandes fragmentos de código.

Si bien los asistentes de programación han recibido críticas mixtas hasta ahora, la firma de analistas Gartner predice que los agentes de IA más inteligentes escribirán la mayor parte del código dentro de tres años, lo que generará la necesidad de que la mayoría de los ingenieros de software actualice su formación. Los agentes de programación no solo escribirán el código, sino que otros agentes lo revisarán en busca de errores, dice Sheldon Monteiro, vicepresidente ejecutivo y director de productos de Publicis Sapient, una firma de asesoría en transformación digital.

“Las cadenas de herramientas DevOps ya automatizan los flujos de trabajo, así que añadir agentes de IA es una evolución natural“, señala. “Estos agentes pueden realizar ingeniería inversa de especificaciones de código de forma autónoma, realizar ingeniería directa de casos de prueba y código a partir de especificaciones y aprobar elementos que cumplan con ciertos criterios, mejorando el nivel general de automatización”.

Una RPA potenciada

Muchas organizaciones ya están utilizando la automatización robótica de procesos para automatizar tareas simples y repetitivas en muchas áreas. Los agentes de IA también pueden automatizar tareas, pero además pueden encargarse de problemas más complejos que requieren una funcionalidad de toma de decisiones de nivel superior, afirma Monteiro.

“Con la IA, la RPA va más allá de las acciones basadas en reglas hacia procesos adaptables y autónomos, mejorando significativamente la eficiencia en las operaciones comerciales”, indica. “Las nuevas herramientas nos permiten capacitar a los agentes no sólo para que realicen las tareas más simples que hacía la RPA, sino también para que puedan comprender algunos de los matices de cuándo funciona la lógica de excepción”.

Automatización de la atención al cliente

Las organizaciones han utilizado durante mucho tiempo chatbots y bots de voz simples para gestionar solicitudes simples de servicio al cliente, pero los agentes de IA permitirán que la automatización del servicio al cliente evolucione hacia un servicio más sólido que no solo responda algunas preguntas frecuentes, dice Glenn Nethercutt, director de tecnología de Genesys, proveedor de soluciones de experiencia del cliente basadas en IA.

“La forma en que tiendo a definir la IA basada en agentes es como una capacidad autónoma para realizar tareas basadas en razones, de varios pasos y no deterministas”, dice Nethercutt. “Es una capacidad de gestionar procesos de toma de decisiones realmente complejos y adaptativos sin necesidad de una guía humana”.

Estos agentes de servicio al cliente cubrirán una variedad de industrias y funciones, lo que incluye el comercio minorista, los servicios financieros y el soporte de TI, dice. En lugar de un bot que responde a una cantidad limitada de preguntas, los agentes de IA podrán comprender y brindar respuestas contextuales para una amplia gama de necesidades de los clientes.

Por ejemplo, un cliente bancario podrá decir: “Coge dinero de la cuenta que tenga más dinero y transfiérelo a mi cuenta corriente”. Un chatbot simple normalmente no puede entender qué significa “la cuenta con más dinero”, señala Nethercutt. “La idea es disponer de un conjunto de acciones que se pueden realizar y tener una IA que sea lo suficientemente inteligente”, dice. “Estas son las opciones que tengo y las que puedo elegir usar; las barreras de protección se volverán cada vez más complejas”.

Flujos de trabajo empresariales

En un escenario en el que ServiceNow, Salesforce y otros proveedores están adoptando la IA basada en agentes, se espera que los flujos de trabajo empresariales mejoren con la  automatización de tareas rutinarias. Por ejemplo, un agente de IA podría convertir las notas de las reuniones en tickets de proyecto sin intervención humana o activar un pedido a un proveedor en respuesta a una predicción de oferta y demanda, ejemplifica Monteiro.

Las organizaciones que implementan herramientas de TI de un gran proveedor en toda la empresa deberían tener ventaja sobre las empresas que utilizan una variedad de soluciones que pueden necesitar estar vinculadas por API, agrega. Será importante que las empresas agrupen todos sus datos y eviten los silos de información. “La pregunta que se está materializando para los CIO es: ‘¿A quién le va a confiar la creación de su almacén de contexto, que es su conocimiento profundo de cómo funciona su empresa?’”, añade. “Piense en todo el conocimiento que tiene de su empresa. ¿Qué pasaría si su LLM realmente supiera la totalidad de cómo funciona su empresa?”.

Ciberseguridad y detección de amenazas

Varios proveedores de ciberseguridad han implementado agentes de IA para detectar y responder a las amenazas. “Los agentes de IA aplicados a la ciberseguridad pueden detectar, reaccionar e incluso mitigar de forma autónoma las amenazas de seguridad y fraude casi en tiempo real, lo que reduce los tiempos de respuesta a posibles ataques y mejora la seguridad general”, recuerda Monteiro.

Además, los agentes de IA pueden habilitar protocolos de seguridad personalizados que se adaptan a amenazas y vulnerabilidades específicas, según el proveedor de agentes de IA Beam. “Esta automatización basada en agentes de IA garantiza un mecanismo de defensa más sólido”, afirma la empresa. Los agentes de IA también pueden impulsar la eficiencia y el ahorro de costes al automatizar las tareas rutinarias y las respuestas de seguridad, según Beam.

Inteligencia empresarial

Otra área en la que los agentes de IA tendrán un gran impacto es la inteligencia empresarial. Si bien los paneles de BI (business intelligence) son relativamente fáciles de usar, obtener información que vaya más allá de las categorías estándar a menudo ha requerido el trabajo de un equipo de datos, dice Ryan Janssen, cofundador y director ejecutivo de Zenlytic, un proveedor de BI impulsado por IA.

La IA basada en agentes combinada con una solución de BI podría brindar a más empleados acceso a análisis útiles, dice. Por ejemplo, un agente de IA para BI podría asesorar a un equipo de marketing sobre dónde gastar su presupuesto o crear un gráfico basado en un ejemplo dibujado en una servilleta, afirma Janssen. Los agentes de IA que comprenden las entradas de voz pueden generar información de datos comerciales basada en preguntas habladas como, “¿cuáles son nuestros tres principales canales de marketing?”.

“Esa es una pregunta muy natural, pero es ambigua”, señala Janssen, y, por tanto, no se puede trasladar al chatbot. “¿Qué quiere decir con ‘superior’? El agente, cuando está bien diseñado, dirá: ‘Oh, espere, esto es ambiguo; necesito volver atrás y usar una herramienta para esto’”. Muchas organizaciones acaban de comenzar su viaje hacia los agentes de IA y todavía hay cientos de usos por descubrir, añade Janssen. Los agentes de codificación son un caso de uso incipiente porque la programación está impulsada por los detalles y requiere mucho tiempo, pero ahora los aficionados a escribir código están creando aplicaciones utilizando asistentes.

Estos asistentes aplican con más facilidad a los trabajos más arduos o que requieren prestar mucha atención a algunos detalles, dice Janssen. Cuando docenas de agentes se conectan y organizan, es cuando las empresas verán nuevos avances, añade. Apenas estamos empezando a ver lo que los agentes pueden hacer, subraya. “Todavía no sabemos cómo es su organización, cómo se supone que deben interactuar y cómo se gobiernan. Pero no tengo dudas de que en los próximos años lo vamos a entender”.

]]> <![CDATA[Beyond RAG: Precision Filtering in a Semantic World]]> https://tsecurity.de/de/2438235/ai-nachrichten/beyond-rag-precision-filtering-in-a-semantic-world/ https://tsecurity.de/de/2438235/ai-nachrichten/beyond-rag-precision-filtering-in-a-semantic-world/ Tue, 12 Nov 2024 19:18:43 +0100 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de
Photo by Nathan Dumlao on Unsplash

Aligning expectations with reality by using traditional ML to bridge the gap in a LLM’s responses

Early on we all realized that LLMs only knew what was in their training data. Playing around with them was fun, sure, but they were and still are prone to hallucinations. Using such a product in its “raw” form commercially is to put it nicely — dumb as rocks (the LLM, not you… possibly). To try alleviate both the issues of hallucinations and having knowledge of unseen/private data, two main avenues can be taken. Train a custom LLM on your private data (aka the hard way), or use retrieval augmentation generation (aka the one we all basically took).

RAG is an acronym now widely used in the field of NLP and generative AI. It has evolved and led to many diverse new forms and approaches such as GraphRAG, pivoting away from the naive approach most of us first started with. The me from two years ago would just parse raw documents into a simple RAG, and then on retrieval, provide this possible (most likely) junk context to the LLM, hoping that it would be able to make sense of it, and use it to better answer the user’s question. Wow, how ignorance is bliss; also, don’t judge: we all did this. We all soon realized that “garbage in, garbage out” as our first proof-of-concepts performed… well… not so great. From this, much effort was put in by the open-source community to provide us ways to make a more sensible commercially viable application. These included, for example: reranking, semantic routing, guardrails, better document parsing, realigning the user’s question to retrieve more relevant documents, context compression, and the list could go on and on. Also, on top of this, we all 1-upped our classical NLP skills and drafted guidelines for teams curating knowledge so that the parsed documents stored in our databases were now all pretty and legible.

While working on a retrieval system that had about 16 (possible exaggeration) steps, one question kept coming up. Can my stored context really answer this question? Or to put it another way, and the one I prefer. Does this question really belong to the stored context? While the two questions seem similar, the distinction lies with the first being localized (e.g. the 10 retrieved docs) and the other globalized (with respect to the entire subject/topic space of the document database). You can think of them as one being a fine-grained filter while the other is more general. I’m sure you're probably wondering now, but what is the point of all this? “I do cosine similarity thresholding on my retrieved docs, and everything works fine. Why are you trying to complicate things here?” OK, I made up that last thought-sentence, I know that you aren't that mean.

To drive home my over-complication, here is an example. Say that the user asks, “Who was the first man on the moon?” Now, let’s forget that the LLM could straight up answer this one and we expect our RAG to provide context for the question… except, all our docs are about products for a fashion brand! Silly example, agreed, but in production many of us have seen that users tend to ask questions all the time that don’t align with any of the docs we have. “Yeah, but my pretext tells the LLM to ignore questions that don’t fall within a topic category. And the cosine similarity will filter out weak context for these kinds of questions anyways” or “I have catered for this using guardrails or semantic routing.” Sure, again, agreed. All these methods work, but all these options either do this too late downstream e.g. the first two examples or aren't completely tailored for this e.g. the last two examples. What we really need is a fast classification method that can rapidly tell you if the question is “yea” or “nay” for the docs to provide context for… even before retrieving them. If you’ve guessed where this is going, you’re part of the classical ML crew ;) Yep, that’s right, good ole outlier detection!

Outlier detection combined with NLP? Clearly someone has wayyyy too much free time to play around.

When building a production level RAG system, there are a few things that we want to make sure: efficiency (how long does a response usually take), accuracy (is the response correct and relevant), and repeatability (sometimes overlooked, but super important, check a caching library for this one). So how is an outlier detection method (OD) going to help with any of these? Let’s brainstorm quick. If the OD sees a question and immediately says “nay, it’s on outlier” (I’m anthropomorphizing here) then many steps can be skipped later downstream making this route way more efficient. Say now that the OD says “yea, all safe”, well, with a little overhead we can have a greater level of assurance that the topic space of both the question and the stored docs are aligned. With respect to repeatability, well we’re in luck again, since classic ML methods are generally repeatable so at least this additional step isn’t going to suddenly start apologizing and take us on a downward spiral of repetition and misunderstanding (I’m looking at you ChatGPT).

Wow, this has been a little long-winded, sorry, but finally I can now start showing you the cool stuff.

Muzlin, a python library, a project which I am actively involved in, has been developed exactly for these type of semantic filtering tasks by using simple ML for production ready environments. Skeptical? Well come on, let's take a quick tour of what it can do for us.

The dataset that we will be working with is a dataset of 5.18K rows from BEIR (Scifact, CC BY-SA 4.0). To create a vectorstore we will use the scientific claim column.

https://medium.com/media/cf43be1a4d7028c3ce3c38cf00706345/href

So, with the data loaded (a bit of a small one, but hey this is just a demo!) the next step is to encode it. There are many ways in which to do this e.g. tokenizing, vector embeddings, graph node-entity relations, and more, but for this simple example let's use vector embeddings. Muzlin has built-in support for all the popular brands (Apple, Microsoft, Google, OpenAI), well I mean their associated embedding models, but you get me. Let’s go with, hmmm, HuggingFace, because you know, it's free and my current POC budget is… as shoestring as it gets.

https://medium.com/media/a174316654a907f3bff3d5f266121cc8/href

Sweet! If you can believe it, we’re already halfway there. Is it just me, or do so many of these LLM libraries leave you having to code an extra 1000 lines with a million dependencies only to break whenever your boss wants a demo? It’s not just me, right? Right? Anyways, rant aside there are really just two more steps to having our filter up and running. The first, is to use an outlier detection method to evaluate the embedded vectors. This allows for an unsupervised model to be constructed that will give you a likelihood value of how possible any given vector in our current or new embeddings are.

https://medium.com/media/f295a943f979ea0e7d5758190a88b02f/href

No jokes, that’s it. Your model is all done. Muzlin is fully Sklearn compatible and Pydantically validated. What’s more, MLFlow is also fully integrated for data-logging. The example above is not using it, so this result will automatically generate a joblib model in your local directory instead. Niffy, right? Currently only PyOD models are supported for this type of OD, but who knows what the future has in store.

Damn Daniel, why you making this so easy. Bet you’ve been leading me on and it’s all downhill from here.

In response to above, s..u..r..e that meme is getting way too old now. But otherwise, no jokes, the last step is at hand and it’s about as easy as all the others.

https://medium.com/media/c0b54463fb47433f28905882e447718a/href

Okay, okay, this was the longest script, but look… most of it is just to play around with it. But let’s break down what’s happening here. First, the OutlierDetector class is now expecting a model. I swear it’s not a bug, it’s a feature! In production you don’t exactly want to train the model each time on the spot just to inference, and often the training and inferencing take place on different compute instances, especially on cloud compute. So, the OutlierDetector class caters for this by letting you load an already trained model so you can inference on the go. YOLO. All you have to do now is just encode a user’s question and predict using the OD model, and hey presto well looky here, we gots ourselves a little outlier.

What does this mean now that the user’s question is an outlier? Cool thing, that’s all up to you to decide. The stored documents most likely do not have any context to provide that would answer said question in any meaningful way. And you can rather reroute this to either tell that Kyle from the testing team to stop messing around, or more seriously save tokens and have a default response like “I’m sorry Dave, I’m afraid I can’t do that” (oh HAL 9000 you’re so funny, also please don’t space me).

To sum everything up, integration is better (Ha, math joke for you math readers). But really, classical ML has been around way longer and is way more trustworthy in a production setting. I believe more tools should incorporate this ethos going forward on the generative AI roller-coaster ride we’re all on, (side note, this ride costs way too many tokens). By using outlier detection, off-topic queries can quickly be rerouted saving compute and generative costs. As an added bonus I’ve even provided an option to do this with GraphRAGs too, heck yeah — nerds unite! Go forth, and enjoy the tools that open source devs lose way too much sleep to give away freely. Bon voyage and remember to have fun!

Beyond RAG: Precision Filtering in a Semantic World was originally published in Towards Data Science on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

]]> <![CDATA[Reranking Using Huggingface Transformers for Optimizing Retrieval in RAG Pipelines]]> https://tsecurity.de/de/2432104/ai-nachrichten/reranking-using-huggingface-transformers-for-optimizing-retrieval-in-rag-pipelines/ https://tsecurity.de/de/2432104/ai-nachrichten/reranking-using-huggingface-transformers-for-optimizing-retrieval-in-rag-pipelines/ Fri, 08 Nov 2024 19:03:59 +0100 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de Understanding when reranking makes a difference
Visualization of the reranking results for the user query “What is rigid motion?”. Original ranks on the left, new ranks on the right. (image create by author)

In this article I will show you how you can use the Huggingface Transformers and Sentence Transformers libraries to boost you RAG pipelines using reranking models. Concretely we will do the following:

  1. Establish a baseline with a simple vanilla RAG pipeline.
  2. Integrate a simple reranking model using the Huggingface Transformers library.
  3. Evaluate in which cases the reranking model is significantly improving context quality to gain a better understanding on the benefits.

For all of this, I will link to the corresponding code on Github.

What is Reranking?

Before we dive right into our evaluation I want to say few words on what rerankers are. Rerankers are usually applied as follows:

  1. A simple embedding-based retrieval approach is used to retrieve an initial set of candidates in the retrieval step of a RAG pipeline.
  2. A Reranker is used to reorder the results to provide a new result order that betters suits the user queries.

But why should the reranker model yield something different than my already quite powerful embedding model, and why do I not leverage the semantic understanding of a reranker in an earlier stage you may ask yourself? This is quite multi-faceted but some key points are that e.g. the bge-reranker we use here is inherently processing queries and documents together in a cross-encoding approach and can thus explicitely model query-document interactions. Another major difference is that the reranking model is trained in a supervised manner on predicting relevance scores that are obtained through human annotation. What that means in practice will also be shown in the evaluation section later-on.

Our Baseline

For our baseline we choose the simplest possible RAG pipeline possible and focus solely on the retrieval part. Concretely, we:

  1. Choose one large PDF document. I went for my Master’s Thesis, but you can choose what ever you like.
  2. Extract the text from the PDF and split it into equal chunks of about 10 sentences each.
  3. Create embedding for our chunks and insert them in a vector database, in this case LanceDB.
For details, about this part, check our the notebook on Github.

After following this, a simple semantic search would be possible in two lines of code, namely:

query_embedding = model.encode([query])[0]
results = table.search(query_embedding).limit(INITIAL_RESULTS).to_pandas()

Here query would be the query provided by the user, e.g., the question “What is shape completion about?”. Limit, in this case, is the number of results to retrieve. In a normal RAG pipeline, the retrieved results would now just be directly be provided as context to the LLM that will synthesize the answer. In many cases, this is also perfectly valid, however for this post we want to explore the benefits of reranking.

Implementing Reranking

With libraries such as Huggingface Transformers, using reranker models is a piece of cake. To use reranking to improve our “RAG pipeline” we extend our approach as follows:

  1. As previously, simply retrieve an initial number of results through a standard embedding model. However we increase the count of the results from 10 to around 50.
  2. After retrieving this larger number of initial sources, we apply a reranker model to reorder the sources. This is done by computing relevance scores for each query-source pair.
  3. For answer generation, we then would normally use the new top x results. (In our case we use the top 10)

In code this is also looking fairly simple and can be implemented in few lines of code:

# Instantiate the reranker
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

reranker_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('BAAI/bge-reranker-v2-m3')
reranker_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('BAAI/bge-reranker-v2-m3').to("mps")
reranker_model.eval()

# results = ... put code to query your vector database here...
# Note that in our case the results are a dataframe containing the text
# in the "chunk" column.

# Perform a reranking
# Form query-chunk-pairs
pairs = [[query, row['chunk']] for _, row in results.iterrows()]

# Calculate relevance scores
with torch.no_grad():
    inputs = reranker_tokenizer(pairs, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt', max_length=512).to("mps")
    scores = reranker_model(**inputs, return_dict=True).logits.view(-1,).float()

# Add scores to the results DataFrame
results['rerank_score'] = scores.tolist()

# Sort results by rerank score and add new rank
reranked_results = results.sort_values('rerank_score', ascending=False).reset_index(drop=True)
Again, for seeing the full code for context check Github

As you can see, the main mechanism is simply to provide the model with pairs of query and potentially relevant text. It outputs a relevance score which we then can use to reorder our result list. But is this worth it? In which cases is it worth the extra inference time?

Evaluating The Reranker

For evaluating our system we need to define some test queries. In my case I chose to use the following question categories:

  1. Factoid Questions such as “What is rigid motion?”
    Those should usually have one specific source in the document and are worded such that they could probably even found by text search.
  2. Paraphrased Factoid Questions such as “What is the mechanism in the architecture of some point cloud classification methods that is making them invariant to the order of the points?”
    As you can see, those are less specific in mentioning certain terms and require e.g. recognizing the relation of point cloud classification and the PointNet architecture.
  3. Multi Source Questions such as “How does the Co-Fusion approach work, compared to the approach presented in the thesis. What are similarities and differences?”
    Those Questions need the retrieval of multiple source that should either be listed or be compared with each other.
  4. Questions for Summaries or Table such as “”What were the networks and parameter sizes used for hand segmentation experiments?”
    Those questions target summaries in text and table form, such as a comparison table for model results. They are here to test wether rerankers recognize better that it can be useful to retrieve a summarization part in the document.

As I was quite lazy I only defined 5 questions per category to get a rough impression and evaluated the retrieved context with and without reranking. The criteria I chose for evaluation were for example:

  1. Did the reranking add important information to the context.
  2. Did the reranking reduce redundancy to the context.
  3. Did the reranking give the most relevant result a higher position in the list (better prioritization).
  4. …

So what about the results?

Overview of mean average rank change and initially neglected results (that were not in the top 10). (image create by author)

Even in the overview, we can see, that there is a significant difference between the categories of questions, specifically there seems to be a lot of reranking going on for the multi_source_question category. When we look closer on the distributions of the metrics this is additionally confirmed.

Distribution of neglected results metric by question category. (image create by author)

Specifically for 3 of our 5 questions in this category nearly all results in the final top 10 end up there through the reranking step. Now it is about finding out why that is the case. We therefore look at the two queries that are most significantly (positively) influenced by the reranking.

Question1: “How does the Co-Fusion approach work, compare to the approach presented in the thesis. What are similarities and differences?”
Reranking result for the top 10 sources and their former positions. (image create by author)

The first impression here is that the reranker for this query definitely had two major effects. It prioritized the chunk from position 6 as the top result. Also, it pulled several really low-ranking results into the top 10. When inspecting these chunks further we see the following:

  1. The reranker managed to bring up a chunk that is highly related and describes SLAM approaches as opposed to the approach in the thesis.
  2. The reranker also managed to include a chunk that mentions Co-Fusion as one example for a SLAM approach that can deal with dynamic objects and includes discussion about the limitations.

In general, the main pattern that emerges here is, that the reranker is able to capture nuances in the tone of the speech. Concretely formulations such as “SLAM approaches are closely related to the method presented in the thesis, however” paired with potential sparse mentions of Co-Fusion will be ranked way higher than by using a standard embedding model. That probably is because an Embedding model does most likely not capture that Co-Fusion is a SLAM approach and the predominant pattern in the text is general Information about SLAM. So, the reranker can give us two things here:

  1. Focusing on details in the respective chunk rather than going for the average semantic content.
  2. Focusing more on the user intent to compare some method with the thesis’ approach.
Question 2: “Provide a summary of the fulfilment of the objectives set out in the introduction based on the results of each experiment”
Reranking result for the top 10 sources and their former positions. (image create by author)

Also, here we realize that a lot of low-ranking sources are pulled into the top 10 sources through the reranking step. So let’s investigate why this is the case once more:

  1. The reranker again managed to capture nuanced intent of the question and reranks e.g. a chunk that contains the formulation “it was thus suscpected… ” as highly relevant, which it truly is because what follows is then describing wether the assumptions were valid and if the approach could make use of that.
  2. The reranker gives as a lot of cryptically formulated experimental results that include also a bunch of tabular overviews on results of the ML-trainings, potentially understanding the summarizing character of these sections.

Conclusion

Implementing reranking is not a hard task with packages such as Huggingface Transformers providing easy to use interfaces to integrate them into your RAG pipeline and the major RAG frameworks like llama-index and langchain supporting them out of the box. Also, there are API-based rerankers such as the one from Cohere you could use in your application.
From our evaluation we also see, that rerankers are most useful for things such as:

  • Capturing nuanced semantics hidden in a chunk with either different or cryptic content. E.g., a single mention of a method that is only once related to a concept within the chunk (SLAM and Co-Fusion)
  • Capturing user intent, e.g. comparing some approach to the thesis approach. The reranker can then focus on formulations that imply that there is a comparison going on instead of the other semantics.

I’m sure there are a lot more cases, but for this data and our test questions these were the dominant patterns and I feel they outline clearly what a supervisedly trained reranker can add over using only an an embedding model.

Reranking Using Huggingface Transformers for Optimizing Retrieval in RAG Pipelines was originally published in Towards Data Science on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

]]> <![CDATA[¿Es el momento de invertir en la implantación de agentes de IA?]]> https://tsecurity.de/de/2431254/it-security-nachrichten/es-el-momento-de-invertir-en-la-implantacin-de-agentes-de-ia/ https://tsecurity.de/de/2431254/it-security-nachrichten/es-el-momento-de-invertir-en-la-implantacin-de-agentes-de-ia/ Fri, 08 Nov 2024 11:49:10 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Los proveedores de software están evolucionando sus propuestas tecnológicas de forma que la IA basada en agentes está empezando a sustituir a la IA generativa en sus mensajes de marketing. Dicen que, en lugar de limitarse a generar código o contenidos para que los revise un humano, los agentes de IA seguirán instrucciones, tomarán decisiones y emprenderán acciones como lo haría un trabajador humano pero sin que intervenga ninguna persona.

La IA basada en agentes no es sólo una versión mejorada de la automatización robótica de procesos (RPA): promete llevar a las empresas a lugares donde la RPA nunca podría llegar. “Piense en la RPA como si fuera un tren: sólo puede ir por donde están colocados los raíles. La IA basada en agentes es más parecida a un coche que se conduce solo: puede navegar por diferentes rutas y situaciones de forma adaptativa”, afirma Paul Chada, cofundador de Doozer AI, una startup de software basado en agentes de IA.

Lo que hace que la IA ágil sea autónoma o capaz de realizar acciones de forma independiente es su capacidad para interpretar datos, predecir resultados y tomar decisiones, aprendiendo de los nuevos datos, a diferencia de la RPA tradicional, que flaquea cuando se encuentra con datos inesperados, señala Cameron Marsh, analista jefe de Nucleus Research.

Esta naturaleza adaptativa de la IA basada en agentes, según Chada, puede ayudar a las empresas a aumentar su eficiencia gestionando tareas complejas y variables que la RPA tradicional no puede gestionar, como las funciones de un perito, un gestor de préstamos o un asistente social, siempre que tenga acceso a los datos, flujos de trabajo y herramientas necesarios para completar la tarea.

Los proveedores de software ya están presentando ofertas de agentes de IA con acceso a esos recursos, como Agentforce de Salesforce, los agentes autónomos basados en Copilot de Microsoft, los agentes de IA de ServiceNow, Vertex AI Agent Builder de Google, Bedrock Agents de Amazon y Watsonx Agent Builder de IBM, a los que probablemente seguirán otros.

¿Ha llegado entonces el momento de que los CIO inviertan en esta tecnología o es mejor esperar?

Los comienzos de los agentes mejorados

La IA basada en agentes promete una automatización sin intervención humana que, según sugieren los proveedores, es fácil de implementar, pero los analistas del sector y otros expertos sugieren que eso está lejos de la realidad para las incipientes tecnologías de agentes de IA que se ofrecen en la actualidad.

“Existe una gran brecha entre los actuales asistentes basados en LLM y los agentes de IA de pleno derecho”, escribía Tom Coshow, analista de Gartner, en un comunicado de la compañía a principios de octubre, señalando que para cerrar esta brecha las empresas tendrán que aprender a construirlos, gobernarlos y confiar en ellos.

Incluso para 2028, pronosticaba Coshow, la IA basada en agentes sólo estará disponible en un tercio de las aplicaciones empresariales, haciendo posible que hasta “el 15% de las decisiones laborales cotidianas se tomen de forma autónoma”.

Para Martin Bechard, consultor principal de Dev Consult Canada, “la IA basada en agentes se encuentra en la fase inicial de adopción, con ofertas iniciales que tienen fallos”.

Según Greg Ceccarelli, de Tola Capital, un inversor en nuevas empresas de software empresarial, medir cuándo estará lista la inteligencia artificial para un uso más generalizado también es una cuestión delicada. “Uno de los mayores obstáculos actuales en la industria es la falta de puntos de referencia específicos del flujo de trabajo” para comparar el rendimiento de agentes y humanos en una tarea, afirma, y los pocos que existen, como OSWorld, son de naturaleza muy académica. “La industria está todavía en el Día 0 ahora mismo en este tema”.

La adopción no es fácil y exige un duro trabajo

Aunque los proveedores presentan sus herramientas de agentes de IA como fáciles de adoptar, sustituir a un responsable humano no es tan sencillo. En el nivel más simple, los flujos de trabajo RPA ya diseñados para trabajar con humanos requerirán probablemente una reingeniería significativa antes de que estén listos para la IA basada en agentes, según Dion Hinchcliffe, vicepresidente de práctica CIO en la firma de investigación The Futurum Group. Aprovechar la capacidad de los agentes de IA para procesar datos no estructurados, gestionar decisiones contextuales e interactuar dinámicamente no suele ser tan sencillo como actualizar los guiones o flujos de trabajo existentes, afirma.

Según Jason Andersen, analista principal de Moor Insights and Strategy, los esfuerzos de ingeniería necesarios podrían incluir la evaluación y posterior exposición de los servicios, API, datos y controles adecuados a la plataforma de agentes para garantizar que el agente disponga del contexto y las herramientas necesarias para completar la tarea en cuestión.

Para Anil Clifford, fundador de la consultora de TI Eden Digital, las empresas deben cambiar su enfoque general de la automatización, ya que la naturaleza probabilística de la IA basada en agentes es fundamentalmente diferente de la automatización determinista tradicional.

Algunos proveedores de plataformas ya ofrecen plataformas de desarrollo y gestión de agentes de bajo código o sin código, pero su funcionalidad se limita a la creación de agentes sencillos o a la modificación de plantillas de agentes creadas por los propios proveedores, según los analistas. Según Hinchcliffe, de Futurum, “la creación de agentes más complejos, en concreto los que requieren integraciones personalizadas y capacidades de toma de decisiones matizadas, sigue exigiendo ciertos conocimientos técnicos sobre flujos de datos, ajuste de modelos de aprendizaje automático e integraciones de API”, y añade que existe una curva de aprendizaje en estas plataformas y que el proceso de migración puede requerir muchos recursos.

Para Marsh, la mayoría de las empresas entrevistadas por Nucleus Research sobre la experimentación con agentes de IA afirman que la curva de aprendizaje es más pronunciada de lo que afirman los proveedores, especialmente en lo que respecta a la profundidad de la personalización necesaria para implementar estas herramientas.

Andersen, de Moor, lo ejemplifica así: mientras que las plataformas sin código ofrecen herramientas de integración como conectores para trabajar con otras aplicaciones, un desarrollador experimentado o un arquitecto de empresa debe configurar primero todo un flujo de trabajo backend antes de poder crear un agente que complete una tarea compleja con una aplicación de este tipo.

Las empresas que aún utilizan aplicaciones heredadas, para las que los conectores pueden no estar disponibles o tener una funcionalidad limitada, tienen otras preocupaciones. “Estos sistemas suelen presentar problemas de integración, lo que dificulta la aplicación de cambios drásticos en la pila tecnológica existente. Es como intentar encajar un ordenador nuevo y superinteligente en una vieja fábrica que sigue funcionando con máquinas con software antiguo”, explica Shruti Dhumak, ingeniera de clientes en la nube de Google, que añade que a las startups o empresas nacidas en la nube les puede resultar más fácil adoptar los agentes de IA.

¿Cuándo es el mejor momento para implantar los agentes de IA?

Bechard, de Dev Consult, considera que el gasto en inteligencia artificial es más una apuesta por el potencial de la tecnología que una inversión en esta fase. Pero es una apuesta en la que las probabilidades pueden cambiar a medida que la IA ágil adquiera más capacidad. “Los responsables que toman decisiones tendrán que experimentar para aprender o establecer un equipo que pueda convertirse en una ventaja estratégica si la tecnología sigue mejorando”, afirma.

Sanjeev Mohan, analista jefe de SanjMo, sugiere a los directores de sistemas de información que esperaran a ver qué pasa. No ve la necesidad de gastar en agentes de IA si la RPA existente está funcionando y recomienda comprender el valor del caso de uso por adelantado antes de tomar la decisión de una implantación.

Otros analistas sugieren que el mejor camino a seguir es la adopción escalonada o por fases de la tecnología. Clifford, de Eden Digital, sugiere utilizar los agentes de IA como complemento de la RPA, no como sustituto. “Este enfoque permite a las organizaciones mantener sus inversiones en RPA para tareas estructuradas y repetitivas, al tiempo que introducen gradualmente agentes de IA para procesos más complejos y dependientes del contexto”.

Hinchcliffe también recuerda sopesar cuidadosamente el coste (en dinero y tiempo) frente a los beneficios en agilidad empresarial, escalabilidad y eficiencia operativa, añadiendo otra variable a la ecuación: es probable que los proveedores de RPA ofrezcan funciones de IA basada en agentes (UiPath ya está avanzando en esta dirección) que pueden ofrecer a las empresas una alternativa más segura y rápida.

]]> <![CDATA[El Hospital Universitario Ramón y Cajal mejora la gestión integral de medicamentos gracias a la tecnología]]> https://tsecurity.de/de/2429281/it-security-nachrichten/el-hospital-universitario-ramn-y-cajal-mejora-la-gestin-integral-de-medicamentos-gracias-a-la-tecnologa/ https://tsecurity.de/de/2429281/it-security-nachrichten/el-hospital-universitario-ramn-y-cajal-mejora-la-gestin-integral-de-medicamentos-gracias-a-la-tecnologa/ Thu, 07 Nov 2024 12:05:20 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El Hospital Universitario Ramón y Cajal continúa apostando por la tecnología en sus procesos internos con el fin de mejorar la experiencia del paciente. Y es que Glintt Life, la compañía especializada en tecnología sanitaria con raíces ibéricas, ha resultado adjudicataria de la licitación para implementar FarmaTools, una avanzada plataforma farmacéutica tecnológica, en el seno del hospital. En virtud del contrato, la compañía de servicios de origen portugués se encargará de la implantación y el mantenimiento de la plataforma durante un total de 18 meses. El Hospital Universitario Ramón y Cajal, inaugurado en 1977 y referencia en salud de 604.022 personas en la zona norte de Madrid, otorgó la licitación a Glintt Life tras una rigurosa evaluación de su propuesta técnica y económica.

Sobre la nueva solución

En concreto, FarmaTools se corresponde con una plataforma tecnológica centrada en el paciente, diseñada para gestionar el uso correcto de medicamentos en el entorno hospitalario. Provee herramientas clínicas de alto nivel para controlar el uso seguro de medicamentos, la trazabilidad del fármaco, optimizar la gestión de almacenes, la prescripción electrónica, la fabricación de mezclas, citostáticos y reenvasados, entre otros procesos necesarios tanto en el circuito integral de uso del medicamento en clínicas y hospitales como en los servicios de farmacia hospitalaria.

En los últimos años, FarmaTools ha fomentado en un 95% el crecimiento de su solución sobre aspectos funcionales asociados al ámbito clínico, incorporando herramientas como equivalentes terapéuticos, integración con bibliotecas científicas, sistemas de elaboración de medicamentos con controles de seguridad gravimétrica, administración oncológica positiva, optimización de recursos de hospital de día, seguimiento de la adherencia del paciente y prescripción en planta. Estas innovaciones, explica el proveedor, han permitido una gestión más eficiente y segura de los medicamentos, reduciendo errores y mejorando la calidad de atención al paciente.

Beneficios adquiridos

La solución ha tenido un éxito notable no solo en la gestión de todos los ámbitos de uso del medicamento en las distintas áreas asistenciales, sino también en la capacidad de integración con múltiples sistemas, perfilándose como el centro neurálgico capaz de hacer trabajar de forma unificada sistemas robotizados heterodoxos bajo el gobierno del servicio de farmacia, independientemente del tipo y marca de cada sistema. La plataforma gestiona diariamente una media de más de 550.000 prescripciones y alrededor de 1,2 millones de fármacos dispensados.

 La implantación de FarmaTools en el Hospital Universitario Ramón y Cajal representa un avance significativo en la gestión integral de medicamentos, alineándose con los objetivos de reducir errores de medicación, mejorar la seguridad del paciente y optimizar la gestión farmacéutica. Este proyecto no solo beneficiará al hospital y a sus pacientes, sino que también refuerza la posición de Glintt Life en el mercado europeo.

]]> <![CDATA[El Hospital Universitario Ramón y Cajal mejora la gestión integral de medicamentos gracias a la tecnología]]> https://tsecurity.de/de/2429282/it-security-nachrichten/el-hospital-universitario-ramn-y-cajal-mejora-la-gestin-integral-de-medicamentos-gracias-a-la-tecnologa/ https://tsecurity.de/de/2429282/it-security-nachrichten/el-hospital-universitario-ramn-y-cajal-mejora-la-gestin-integral-de-medicamentos-gracias-a-la-tecnologa/ Thu, 07 Nov 2024 12:05:20 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El Hospital Universitario Ramón y Cajal continúa apostando por la tecnología en sus procesos internos con el fin de mejorar la experiencia del paciente. Y es que Glintt Life, la compañía especializada en tecnología sanitaria con raíces ibéricas, ha resultado adjudicataria de la licitación para implementar FarmaTools, una avanzada plataforma farmacéutica tecnológica, en el seno del hospital. En virtud del contrato, la compañía de servicios de origen portugués se encargará de la implantación y el mantenimiento de la plataforma durante un total de 18 meses. El Hospital Universitario Ramón y Cajal, inaugurado en 1977 y referencia en salud de 604.022 personas en la zona norte de Madrid, otorgó la licitación a Glintt Life tras una rigurosa evaluación de su propuesta técnica y económica.

Sobre la nueva solución

En concreto, FarmaTools se corresponde con una plataforma tecnológica centrada en el paciente, diseñada para gestionar el uso correcto de medicamentos en el entorno hospitalario. Provee herramientas clínicas de alto nivel para controlar el uso seguro de medicamentos, la trazabilidad del fármaco, optimizar la gestión de almacenes, la prescripción electrónica, la fabricación de mezclas, citostáticos y reenvasados, entre otros procesos necesarios tanto en el circuito integral de uso del medicamento en clínicas y hospitales como en los servicios de farmacia hospitalaria.

En los últimos años, FarmaTools ha fomentado en un 95% el crecimiento de su solución sobre aspectos funcionales asociados al ámbito clínico, incorporando herramientas como equivalentes terapéuticos, integración con bibliotecas científicas, sistemas de elaboración de medicamentos con controles de seguridad gravimétrica, administración oncológica positiva, optimización de recursos de hospital de día, seguimiento de la adherencia del paciente y prescripción en planta. Estas innovaciones, explica el proveedor, han permitido una gestión más eficiente y segura de los medicamentos, reduciendo errores y mejorando la calidad de atención al paciente.

Beneficios adquiridos

La solución ha tenido un éxito notable no solo en la gestión de todos los ámbitos de uso del medicamento en las distintas áreas asistenciales, sino también en la capacidad de integración con múltiples sistemas, perfilándose como el centro neurálgico capaz de hacer trabajar de forma unificada sistemas robotizados heterodoxos bajo el gobierno del servicio de farmacia, independientemente del tipo y marca de cada sistema. La plataforma gestiona diariamente una media de más de 550.000 prescripciones y alrededor de 1,2 millones de fármacos dispensados.

 La implantación de FarmaTools en el Hospital Universitario Ramón y Cajal representa un avance significativo en la gestión integral de medicamentos, alineándose con los objetivos de reducir errores de medicación, mejorar la seguridad del paciente y optimizar la gestión farmacéutica. Este proyecto no solo beneficiará al hospital y a sus pacientes, sino que también refuerza la posición de Glintt Life en el mercado europeo.

]]> <![CDATA[“Cada euro invertido en tecnología es un paso hacia la eficiencia operativa y la optimización de recursos”]]> https://tsecurity.de/de/2426937/it-security-nachrichten/cada-euro-invertido-en-tecnologa-es-un-paso-hacia-la-eficiencia-operativa-y-la-optimizacin-de-recursos/ https://tsecurity.de/de/2426937/it-security-nachrichten/cada-euro-invertido-en-tecnologa-es-un-paso-hacia-la-eficiencia-operativa-y-la-optimizacin-de-recursos/ Wed, 06 Nov 2024 09:04:27 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La multinacional de origen alemán especializada en el mercado audiovisual en el Viejo Continente, Beta Entertainment, se sube al carro de la transformación digital con el propósito de automatizar la gestión del ciclo de producciones de cine y televisión en nuestro país. Sobre ello ahonda Alejandro Dantart, director financiero de Beta en España, en entrevista para CIO España. “Nuestro plan de transformación digital abarca prácticamente todos los ámbitos de la empresa y se basa en la incorporación de herramientas que nos permitan gestionar todo el negocio y contar con información en tiempo real”. Esto incluye optimizar tanto la parte financiera como el ciclo de vida completo de sus producciones, con un enfoque en la automatización y el análisis de datos.

El objetivo radica en que cada área del negocio, desde la producción hasta la distribución, esté interconectada y funcione de manera eficiente. Además, desde la compañía están poniendo especial énfasis en la preparación para las demandas futuras del mercado. “La implementación de Microsoft Business Central ha sido un pilar fundamental de esta estrategia, pero la hoja de ruta va mucho más allá, incluyendo tecnologías como la inteligencia artificial y la analítica avanzada con Power BI”.

Sobre la meta final de la implementación de esta hoja de ruta se pronuncia también el ejecutivo: “Aspiramos a consolidarnos como uno de los referentes en el mercado español, tanto en el área de ficción como de entretenimiento, de manera independiente”. Para ello, avanza, necesitan una gestión financiera sólida y una capacidad operativa que les permita gestionar proyectos complejos sin soltar las riendas. En este escenario la digitalización les brinda “la agilidad necesaria para seguir creciendo, gestionando eficientemente nuestras producciones y mejorando la toma de decisiones”. De manera paralela, la productora busca construir una base tecnológica que les permita seguir innovando, adaptándose a los nuevos cambios del mercado y a las nuevas formas de consumo de contenidos.

Teniendo esto en consideración, “como es lógico”, una gran parte de su inversión se destina al núcleo de su actividad, como cámaras, software de edición y equipos técnicos que son fundamentales para la producción audiovisual. Pero también tienen muy presentes las herramientas de gestión empresarial e invierten en ellas para contar con las mejores capacidades que les ayuden a controlar los aspectos financieros y operativos de sus producciones de forma más eficiente.

En el apartado relacionado con la financiación, el presupuesto destinado a TI ha sido uno de los rubros que más ha crecido en los últimos años, según confirma Dantart. La razón es simple: sin una infraestructura tecnológica robusta, no podrían llevar a cabo sus ambiciosos planes de expansión. “Invertimos en soluciones que no solo nos permiten mejorar nuestro día a día, sino que también nos preparan para futuros retos”. Para ellos, insiste, “cada euro invertido en tecnología es un paso hacia la eficiencia operativa y la optimización de recursos. Estas inversiones nos permiten manejar de manera autónoma áreas que antes requerían la intervención de terceros, como la gestión financiera”.

“Invertimos en soluciones que no solo nos permiten mejorar nuestro día a día, sino que también nos preparan para futuros retos”

Alejandro Dantart, director financiero de Beta en España

Caso de éxito local: así se digitaliza Beta en España

Recientemente, Beta ha llevado a cabo en España un proyecto de digitalización de la mano de Microsoft y la consultora tecnológica Arbentia. En virtud de esta colaboración estratégica la multinacional alemana ha logrado automatizar la gestión del ciclo completo de sus producciones para cine y televisión en el país. En concreto, la iniciativa ha consistido en el despliegue de la plataforma tecnológica Microsoft Business Central y del vertical para la gestión de productoras audiovisuales de Arbentia.

“El despliegue comenzó con la implementación de Business Central para gestionar toda la parte financiera, un área crítica para nosotros dada la complejidad de las producciones audiovisuales. Luego incorporamos Arbentia Media Production, el módulo de para producciones audiovisuales de Arbentia, que nos permitió integrar y automatizar cada fase del ciclo de vida de nuestros proyectos, desde la preproducción hasta la postproducción”, explica el ejecutivo en primicia para CIO España. Esta integración, prosigue Dantart, “nos permite controlar presupuestos, gastos e imputaciones en tiempo real. Además, nos da la capacidad de prever desviaciones y ajustar los recursos de manera inmediata”. Se trata de un proceso que involucra tanto la gestión del día a día como la planificación a largo plazo.

Siguiendo esta misma estela, el ejecutivo revela que las mejoras han sido notables en diversos frentes. En el área de la producción, por ejemplo, ahora tienen una visión más clara y detallada de los presupuestos y los costes asociados a cada proyecto, lo que les permite controlar la rentabilidad en tiempo real. A nivel financiero han ganado independencia y autonomía, pudiendo gestionar internamente los registros contables y generar informes personalizados según las necesidades de cada departamento. Esta capacidad de adaptación ha sido clave para optimizar la toma de decisiones. Además, el análisis de datos se ha vuelto mucho más accesible, permitiéndoles reaccionar de forma rápida ante cualquier cambio en los proyectos.

Entre los grandes retos que el director financiero de la multinacional alemana destaca sobresale la adaptación inicial al nuevo sistema. “Al ser una plataforma tan completa y con tantas opciones, el volumen de información que recibimos al principio fue bastante grande, lo cual pudo parecer abrumador. Sin embargo, gracias al apoyo constante del equipo de Arbentia, que estuvo siempre disponible para resolver dudas y guiarnos, logramos que el proceso de adaptación fuera mucho más fluido”.

La elección de ambos partners fue “bastante natural”. “Por un lado, ya trabajábamos con soluciones de Microsoft, como Excel, lo que facilitó la transición. Microsoft Business Central nos ofrecía la flexibilidad de no tener que hacer cambios radicales en nuestros procesos, y el hecho de que Arbentia tenga un módulo específico para la industria audiovisual nos dio la confianza de que estábamos eligiendo una solución probada y ajustada a nuestras necesidades. El conocimiento profundo que demostraron en cada fase del proyecto fue clave para llevarlo a cabo con éxito”, explica.

Con el punto de mira puesto en el futuro, el siguiente paso que aspira a dar Beta en el marco de su plan de transformación digital consiste en “seguir apostando por la digitalización a través de tecnologías como la inteligencia artificial, que ya estamos explorando para automatizar más procesos. También estamos evaluando el uso de cuadros de mando avanzados con Power BI para tener un análisis aún más profundo de nuestros proyectos”. La idea, concluye el ejecutivo, “pasa por optimizar lo que tenemos e incorporar nuevas herramientas que nos permitan crecer de manera ágil y eficiente. Sabemos que la tecnología seguirá evolucionando, y queremos estar preparados para aprovechar cada nueva oportunidad que surja”.

]]> <![CDATA[The Ultimate Guide to RAGs — Each Component Dissected]]> https://tsecurity.de/de/2414836/ai-nachrichten/the-ultimate-guide-to-rags-each-component-dissected/ https://tsecurity.de/de/2414836/ai-nachrichten/the-ultimate-guide-to-rags-each-component-dissected/ Wed, 30 Oct 2024 01:19:51 +0100 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de The Ultimate Guide to RAGs — Each Component Dissected

A visual tour of what it takes to build CHAD-level LLM pipelines

Let’s learn RAGs! (Image by Author)

If you have worked with Large Language Models, there is a great chance that you have at least heard the term RAG — Retrieval Augmented Generation. The idea of RAGs are pretty simple — suppose you want to ask a question to a LLM, instead of just relying on the LLM’s pre-trained knowledge, you first retrieve relevant information from an external knowledge base. This retrieved information is then provided to the LLM along with the question, allowing it to generate a more informed and up-to-date response.

Comparing standard LLM calls with RAG (Source: Image by Author)

So, why use Retrieval Augmented Generation?

When providing accurate and up-to-date information is key, you cannot rely on the LLM’s inbuilt knowledge. RAGs are a cheap practical way to use LLMs to generate content about recent topics or niche topics without needing to finetune them on your own and burn away your life’s savings. Even when LLMs internal knowledge may be enough to answer questions, it might be a good idea to use RAGs anyway, since recent studies have shown that they could help reduce LLMs hallucinations.

The different components of a bare-bones RAG

Before we dive into the advanced portion of this article, let’s review the basics. Generally RAGs consist of two pipelines — preprocessing and inferencing.

Inferencing is all about using data from your existing database to answer questions from a user query. Preprocessing is the process of setting up the database in the correct way so that retrieval is done correctly later on.

Here is a diagramatic look into the entire basic barebones RAG pipeline.

The Basic RAG pipeline (Image by Author)

The Indexing or Preprocessing Steps

This is the offline preprocessing stage, where we would set up our database.

  1. Identify Data Source: Choose a relevant data source based on the application, such as Wikipedia, books, or manuals. Since this is domain dependent, I am going to skip over this step in this article. Go choose any data you want to use, knock yourself out!
  2. Chunking the Data: Break down the dataset into smaller, manageable documents or chunks.
  3. Convert to Searchable Format: Transform each chunk into a numerical vector or similar searchable representation.
  4. Insert into Database: Store these searchable chunks in a custom database, though external databases or search engines could also be used.

The Inferencing Steps

During the Query Inferencing stage, the following components stand out.

  1. Query Processing: A method to convert the user’s query into a format suitable for search.
  2. Retrieval/Search Strategy: A similarity search mechanism to retrieve the most relevant documents.
  3. Post-Retrieval Answer Generation: Use retrieved documents as context to generate the answer with an LLM.

Great — so we identified several key modules required to build a RAG. Believe it or not, each of these components have a lot of additional research to make this simple RAG turn into CHAD-rag. Let’s look into each of the major components in this list, starting with chunking.

https://medium.com/media/439e6bd41ac397f97edc06c2cce710ab/href

By the way, this article is based on this 17-minute Youtube video I made on the same topic, covering all the topics in this article. Feel free to check it out after reading this Medium article!

1. Chunking

Chunking is the process of breaking down large documents into smaller, manageable pieces. It might sound simple, but trust me, the way you chunk your data can make or break your RAG pipeline. Whatever chunks you create during preprocessing will eventually get retrieved during inference. If you make the size of chunks too small — like each sentence — then it might be difficult to retrieve them through search because they capture very little information. If the chunk size is too big — like inserting entire Wikipedia articles — the retrieved passages might end up confusing the LLM because you are sending large bodies of texts at once.

Depending on the different levels of chunking, your results may vary! (Image by author)

Some frameworks use LLMs to do chunking, for example by extracting simple factoids or propositions from the text corpus, and treat them as documents. This could be expensive because the larger your dataset, the more LLM calls you’ll have to make.

Proposition Chunking (Source: Dense X Retrieval Paper. License: Free)

Structural Chunking

If your data has inherent boundaries (like HTML or Code), sometimes it is best to just utilize it. (Image by Author)

Quite often we may also deal with datasets that inherently have a known structure or format. For example, if you want to insert code into your database, you can simply split each script by the function names or class definitions. For HTML pages like Wikipedia articles, you can split by the heading tags — for example, split by the H2 tags to isolate each sub-chapter.

Contextual Chunking

But there are some glaring issues with the types of chunking we have discussed so far. Suppose your dataset consists of tens of thousands of paragraphs extracted from all Sherlock Holmes books. Now the user has queried something general like what was the first crime in Study in Scarlet? What do you think is going to happen?

The problem is that since each documented is an isolated piece of information, we don’t know which chunks are from the book Study in Scarlet. Therefore, later on during retrieval, we will end up fetch a bunch of passages about the topic “crime” without knowing if it’s relevant to the book. To resolve this, we can use something known as contextual chunking.

Enter Contextual Chunking

A recent blogpost from Anthropic describes it as prepending chunk-specific explanatory context to each chunk before embedding. Basically, while we are indexing, we would also include additional information relevant to the chunk — like the name of the book, the chapter, maybe a summary of the events in the book. Adding this context will allow the retriever to find references to Study in Scarlett and crimes when searching, hopefully getting the right documents from the database!

Contextual Chunking adds additional information to the chunks than just the text body (Image by author)

There are other ways to solve the problem of finding the right queries — like metadata filtering, We will talk about this later when we talk about Databases.

2. Data Conversion

Next, we come to the data-conversion stage. Note that whatever strategy we used to convert the documents during preprocessing, we need to use it to search for similarity later, so these two components are tightly coupled.

Two of the most common approaches that have emerged in this space are embedding based methods and keyword-frequency based methods like TF-IDF or BM-25.

Embedding Based Methods

We’ll start with embedding-based methods. Here, we use pretrained transformer models to transform the text into high-dimensional vector representations, capturing semantic meaning about the text. Embeddings are great for capturing semantic relationships, handling synonyms, and understanding context-dependent meanings. However, embedding can be computationally intensive, and can sometimes overlook exact matches that simpler methods would easily catch.

Embeddings (Image by Author)

When does Semantic Search fail?

For example, suppose you have a database of manuals containing information about specific refrigerators. When you ask a query mentioning a very specific niche model or a serial number, embeddings will fetch documents that kind of resemble your query, but may fail to exactly match it. This brings us to the alternative of embeddings retrieval — keyword based retrieval.

Keyword Based Methods

Two popular keyword-based methods are TF-IDF and BM25. These algorithms focus on statistical relationships between terms in documents and queries.

TF-IDF weighs the importance of a word based on its frequency in a document relative to its frequency in the entire corpus. Every document in our dataset is be represented by a array of TF-IDF scores for each word in the vocabulary. The indices of the high values in this document vector tell us which words that are likely to be most characteristic of that document’s content, because these words appear more frequently in this document and less frequently in others. For example, the documents related to this Godrej A241gX , will have a high TF-IDF score for the phrase Godrej and A241gX, making it more likely for us to retrieve this using TF-IDF.

TF-IDF relies on the ratio of the occurence of terms in a document compared to the entire corpus. (Image by author)

BM25, an evolution of TF-IDF, incorporates document length normalization and term saturation. Meaning that it adjusts the TF-IDF score based on if the document itself is longer or shorter than the average document length in the collection. Term saturation means that as a particular word appears too often in the database, it’s importance decreases.

TF-IDF and BM-25 are great finding documents with specific keyword occurrences when they exactly occur. And embeddings are great for finding documents with similar semantic meaning.

A common thing these days is to retrieve using both keyword and embedding based methods, and combine them, giving us the best of both worlds. Later on when we discuss Reciprocal Rank Fusion and Deduplication, we will look into how to combine these different retrieval methods.

3. Databases

Up next, let’s talk about Databases. The most common type of database that is used in RAGs are Vector Databases. Vector databases store documents by indexing them with their vector representation, be in from an embedding, or TF-IDF. Vector databases specialize in fast similarity check with query vectors, making them ideal for RAG. Popular vector databases that you may want to look into are Pinecone, Milvus, ChromaDB, MongoDB, and they all have their pros and cons and pricing model.

An alternative to vector databases are graph databases. Graph databases store information as a network of documents with each document connected to others through relationships.

Modern Vector Databases allow attribute filtering with semantic search (Image by Author)

Many modern vector and graph database also allow properties from relational databases, most notably metadata or attribute filtering. If you know the question is about the 5th Harry Potter book, it would be really nice to filter your entire database first to only contain documents from the 5th Harry Potter book, and not run embeddings search through the entire dataset. Optimal metadata filtering in Vector Databases is a pretty amazing area in Computer Science research, and a seperate article would be best for a in-depth discussion about this.

4. Query transformation

Next, let’s move to inferencing starting with query transformation — which is any preprocessing step we do to the user’s actual query before doing any similarity search. Think of it like improving the user’s question to get better answers.

In general, we want to avoid searching directly with the user query. User inputs are usually very noisy and they can type random stuff — we want an additional transformation layer that interprets the user query and turns it into a search query.

A simple example why Query Rewriting is important

The most common technique to do this transformation is query rewriting. Imagine someone asks, “What happened to the artist who painted the Mona Lisa?” If we do semantic or keyword searches, the retrieved information will be all about the Mona Lisa, not about the artist. A query rewriting system would use an LLM to rewrite this query. The LLM might transform this into “Leonardo da Vinci Mona Lisa artist”, which will be a much fruitful search.

Direct Retrieval vs Query Rewriting (Image by Author)

Sometimes we would also use Contextual Query Writing, where we might use additional contexts, like using the older conversation transcript from the user, or if we know that our application covers documents from 10 different books, maybe we can have a classifier LLM that classifies the user query to detect which of the 10 books we are working with. If our database is in a different language, we can also translate the query.

There are also powerful techniques like HYDE, which stands for Hypothetical Document Embedding. HYDE uses a language model to generate a hypothetical answer to the query, and do similarity search with this hypothetical answer to retrieve relevant documents.

Hypothetical Document Embeddings (Image by Author)

Another technique is Multi-Query Expansion where we generate multiple queries from the single user query and perform parallel searches to retrieve multiple sets of documents. The received documents can then later go through a de-duplication step or rank fusion to remove redundant documents.

A recent approach called Astute RAG tries to consolidate externally input knowledge with the LLM’s own internal knowledge before generating answers. There are also Multi-Hop techniques like Baleen programs. They work by performing an initial search, analyzing the top results to find frequently co-occurring terms, and then adding these terms to the original query. This adaptive approach can help bridge the vocabulary gap between user queries and document content, and help retrieve better documents.

5. Post Retrieval Processing

Now that we’ve retrieved our potentially relevant documents, we can add another post-retrieval processing step before feeding information to our language model for generating the answer.

For example, we can do information selection and emphasis, where an LLM selects portion of the retrieved documents that could be useful for finding the answer. We might highlight key sentences, or do semantic filtering where we remove unimportant paragraphs, or do context summarization by fusing multiple documents into one. The goal here is to avoid overwhelming our LLM with too much information, which could lead to less focused or accurate responses.

You can use smaller LLMs to flag relevant info from retrieved documents before consolidating the context prompt for the final LLM call (Image by Author)

Often we do multiple queries with query expansion, or use multiple retrieval algorithms like Embeddings+BM-25 to separately fetch multiple documents. To remove duplicates, we often use reranking methods like Reciprocal Rank Fusion. RRF combines the rankings from all the different approaches, giving higher weight to documents that consistently rank well across multiple methods. In the end, the top K high ranking documents are passed to the LLM.

Reciprocal Rank Fusion is a classic Search Engine algorithm to combine item ranks obtained from multiple ranking algorithms (Image by author)

FLARE or forward-looking active retrieval augmented generation is an iterative post-retrieval strategy. Starting with the user input and initial retrieval results, an LLM iteratively guesses the next sentence. Then we check if the generated guess contains any low probability tokens indicated here with an underline — if so, we call the retriever to retrieve useful documents from the dataset and make necessary corrections.

Final Thoughts

https://medium.com/media/439e6bd41ac397f97edc06c2cce710ab/href

For a more visual breakdown of the different components of RAGs, do checkout my Youtube video on this topic. The field of LLMs and RAGs are rapidly evolving — a thorough understanding of the RAG framework is incredibly essential to appreciate the pros and cons of each approach and weigh which approaches work best for YOUR use-case. The next time you are thinking of designing a RAG system, do stop and ask yourself these questions —

  • What are my data sources?
  • How should I chunk my data? Is there inherent structure that comes with my data domain? Do my chunks need additional context (contextual chunking)?
  • Do I need semantic retrieval (embeddings) or more exact-match retrieval (BM-25)? What type of queries am I expecting from the user?
  • What database should I use? Is my data a graph? Does it need metadata-filtering? How much money do I want to spend on databases?
  • How can I best rewrite the user query for easy search hits? Can an LLM rewrite the queries? Should I use HYDE? If LLMs already have enough domain knowledge about my target field, can I use Astute?
  • Can I combine multiple different retrieval algorithms and then do rank fusion? (honestly, just do it if you can afford it cost-wise and latency-wise)

The Author

Check out my Youtube channel where I post content about Deep Learning, Machine Learning, Paper Reviews, Tutorials, and just about anything related to AI (except news, there are WAY too many Youtube channels for AI news). Here are some of my links:

Youtube Channel: https://www.youtube.com/@avb_fj

Patreon: https://www.patreon.com/c/NeuralBreakdownwithAVB

Give me a follow on Medium and a clap if you enjoyed this!

References

Vector Databases: https://superlinked.com/vector-db-comparison

Metadata Filtering: https://www.pinecone.io/learn/vector-search-filtering/

Contextual Chunking: https://www.anthropic.com/news/contextual-retrieval

Propositions / Dense X Retrieval: https://arxiv.org/pdf/2312.06648

Hypothetical Document Embeddigs (HYDE): https://arxiv.org/abs/2212.10496

FLARE: https://arxiv.org/abs/2305.06983

The Ultimate Guide to RAGs — Each Component Dissected was originally published in Towards Data Science on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

]]> <![CDATA[El Sistema de Seguridad Nacional robustece su operativa digitalización mediante]]> https://tsecurity.de/de/2413214/it-security-nachrichten/el-sistema-de-seguridad-nacional-robustece-su-operativa-digitalizacin-mediante/ https://tsecurity.de/de/2413214/it-security-nachrichten/el-sistema-de-seguridad-nacional-robustece-su-operativa-digitalizacin-mediante/ Tue, 29 Oct 2024 11:04:07 +0100 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La multinacional tecnológica GMV ha ganado el concurso convocado por el Departamento de Seguridad Nacional (DSN) para desarrollar y desplegar la primera fase de la Plataforma de Inteligencia de Datos del Sistema de Seguridad Nacional (SSN). El proyecto, cuyo pistoletazo de salida tuvo lugar el pasado 13 de septiembre, supone un hito en la modernización de las infraestructuras críticas de España. En virtud del mismo, el SSN robustecerá su operativa mediante el análisis, diseño, desarrollo e implementación de un avanzado sistema de información.

La solución propuesta por GMV se centra en la creación de una plataforma modular basada en microservicios que garantiza la escalabilidad, disponibilidad y mantenimiento del sistema. Esta plataforma permitirá al SSN gestionar todo el ciclo de vida del dato, desde su captura y almacenamiento seguro hasta su explotación mediante analítica avanzada y la generación de indicadores críticos para la Seguridad Nacional. Asimismo, la plataforma integrará capacidades de visualización avanzada y permitirá la realización de análisis predictivos y simulaciones de escenarios de crisis.

El proyecto incorpora las últimas tecnologías desarrolladas por GMV en los campos del big data y la inteligencia artificial (IA), respaldadas por una infraestructura robusta y automatizada basada en contenedores de datos. La plataforma, además, adoptará una arquitectura de seguridad que cumplirá con los más estrictos estándares de seguridad nacional, aplicando principios de confianza cero y defensa en profundidad.

El despliegue de esta plataforma no solo permitirá optimizar la gestión de la información en el ámbito de la Seguridad Nacional, sino que también proporcionará herramientas avanzadas para la toma de decisiones estratégicas, procesando grandes volúmenes de datos en tiempo real y permitiendo al SSN detectar y responder eficazmente a amenazas emergentes, mejorando su respuesta ante posibles crisis. La primera fase del proyecto, que se enmarca en la línea estratégica de GMV para el desarrollo de sistemas de inteligencia para la toma de decisiones, culminará en noviembre del próximo año 2025.

]]> <![CDATA[Running the STORM AI research system with your local documents]]> https://tsecurity.de/de/2412450/ai-nachrichten/running-the-storm-ai-research-system-with-your-local-documents/ https://tsecurity.de/de/2412450/ai-nachrichten/running-the-storm-ai-research-system-with-your-local-documents/ Tue, 29 Oct 2024 00:49:41 +0100 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de Running the STORM AI Research System with Your Local Documents

AI assisted research using FEMA disaster response documents

STORM researches the topic via perspective-guided question asking in simulated conversations. Source

TL;DR

The use of LLM agents is becoming more common for tackling multi-step long-context research tasks where traditional RAG direct prompting methods can sometimes struggle. In this article, we will explore a new and promising technique developed by Stanford called Synthesis of Topic Outlines through Retrieval and Multi-perspective Question Asking (STORM), which uses LLM agents to simulate ‘Perspective-guided conversations’ to reach complex research goals and generate rich research articles that can be used by humans in their pre-writing research. STORM was initially developed to gather information from web sources but also supports searching a local document vector store. In this article we will see how to implement STORM for AI-supported research on local PDFs, using US FEMA disaster preparedness and assistance documentation.

It’s been amazing to watch how using LLMs for knowledge retrieval has progressed in a relatively short period of time. Since the first paper on Retrieval Augmented Generation (RAG) in 2020, we have seen the ecosystem grow to include a cornucopia of available techniques. One of the more advanced is agentic RAG where LLM agents iterate and refine document retrieval in order to solve more complex research tasks. It’s similar to how a human might carry out research, exploring a range of different search queries to build a better idea of the context, sometimes discussing the topic with other humans, and synthesizing everything into a final result. Single-turn RAG, even employing techniques such as query expansion and reranking, can struggle with more complex multi-hop research tasks like this.

There are quite a few patterns for knowledge retrieval using agent frameworks such as Autogen, CrewAI, and LangGraph as well as specific AI research assistants such as GPT Researcher. In this article, we will look at an LLM-powered research writing system from Stanford University, called Synthesis of Topic Outlines through Retrieval and Multi-perspective Question Asking (STORM).

STORM AI research writing system

STORM applies a clever technique where LLM agents simulate ‘Perspective-guided conversations’ to reach a research goal as well as extend ‘outline-driven RAG’ for richer article generation.

Configured to generate Wikipedia-style articles, it was tested with a cohort of 10 experienced Wikipedia editors.

Survey results of 10 experienced Wikipedia Editors on the perceived usefulness of STORM. Source.

Reception on the whole was positive, 70% of the editors felt that it would be a useful tool in their pre-writing stage when researching a topic. I hope in the future surveys could include more than 10 editors, but it should be noted that authors also benchmarked traditional article generation methods using FreshWiki, a dataset of recent high-quality Wikipedia articles, where STORM was found to outperform previous techniques.

Human evaluation by 10 experienced Wikipedia editors for on 20 pairs of articles generated by STORM and oRAG. Each pair of articles is evaluated by two Wikipedia editors. Source.

STORM is open source and available as a Python package with additional implementations using frameworks such as LangGraph. More recently STORM has been enhanced to support human-AI collaborative knowledge curation called Co-STORM, putting a human right in the center of the AI-assisted research loop.

Though it significantly outperforms baseline methods in both automatic and human evaluations, there are some caveats that the authors acknowledge. It isn’t yet multimodal, doesn’t produce experienced human-quality content — it isn’t positioned yet for this I feel, being more targeted for pre-writing research than final articles — and there are some nuances around references that require some future work. That said, if you have a deep research task, it’s worth checking out.

You can try out STORM online — it’s fun! — configured to perform research using information on the web.

But what about running STORM with your own data?

Many organizations will want to use AI research tools with their own internal data. The STORM authors have done a nice job of documenting various approaches of using STORM with different LLM providers and a local vector database, which means it is possible to run STORM on your own documents.

So let’s try this out!

Setup and code

You can find the code for this article here, which includes environment setup instructions and how to collate some sample documents for this demo.

FEMA disaster preparedness and assistance documentation

We will use 34 PDF documents to help people prepare for and respond to disasters, as created by the United States Federal Emergency Management Agency (FEMA). These documents perhaps aren’t typically what people may want to use for writing deep research articles, but I’m interested in seeing how AI can help people prepare for disasters.

…. and I have the code already written for processing FEMA reports from some earlier blog posts, which I’ve included in the linked repo above. 😊

Parsing and Chunking

Once we have our documents, we need to split them into smaller documents so that STORM can search for specific topics within the corpus. Given STORM is originally aimed at generating Wikipedia-style articles, I opted to try two approaches, (i) Simply splitting the documents into sub-documents by page using LangChain’s PyPDFLoader, to create a crude simulation of a Wikipedia page which includes several sub-topics. Many FEMA PDFs are single-page documents that don’t look too dissimilar to Wikipedia articles; (ii) Further chunking the documents into smaller sections, more likely to cover a discrete sub-topic.

These are of course very basic approaches to parsing, but I wanted to see how results varied depending on the two techniques. Any serious use of STORM on local documents should invest in all the usual fun around paring optimization.

def parse_pdfs():
    """
    Parses all PDF files in the specified directory and loads their content.

    This function iterates through all files in the directory specified by PDF_DIR,
    checks if they have a .pdf extension, and loads their content using PyPDFLoader.
    The loaded content from each PDF is appended to a list which is then returned.

    Returns:
        list: A list containing the content of all loaded PDF documents.
    """
    docs = []
    pdfs = os.listdir(PDF_DIR)
    print(f"We have {len(pdfs)} pdfs")
    for pdf_file in pdfs:
        if not pdf_file.endswith(".pdf"):
            continue
        print(f"Loading PDF: {pdf_file}")
        file_path = f"{PDF_DIR}/{pdf_file}"
        loader = PyPDFLoader(file_path)
        docs = docs + loader.load()
        print(f"Loaded {len(docs)} documents")

    return docs


docs = parse_pdfs()

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
chunks = text_splitter.split_documents(docs)

Metadata enrichment

STORM’s example documentation requires that documents have metadata fields ‘URL’, ‘title’, and ‘description’, where ‘URL’ should be unique. Since we are splitting up PDF documents, we don’t have titles and descriptions of individual pages and chunks, so I opted to generate these with a simple LLM call.

For URLs, we have them for individual PDF pages, but for chunks within a page. Sophisticated knowledge retrieval systems can have metadata generated by layout detection models so the text chunk area can be highlighted in the corresponding PDF, but for this demo, I simply added an ‘_id’ query parameter the URL which does nothing but ensure they are unique for chunks.

def summarize_text(text, prompt):
    """
    Generate a summary of some text based on the user's prompt

    Args:

    text (str) - the text to analyze
    prompt (str) - prompt instruction on how to summarize the text, eg 'generate a title'

    Returns:

    summary (text) - LLM-generated summary

    """
    messages = [
        (
            "system",
            "You are an assistant that gives very brief single sentence description of text.",
        ),
        ("human", f"{prompt} :: \n\n {text}"),
    ]
    ai_msg = llm.invoke(messages)
    summary = ai_msg.content
    return summary


def enrich_metadata(docs):
    """
    Uses an LLM to populate 'title' and 'description' for text chunks

    Args:

    docs (list) - list of LangChain documents

    Returns:

    docs (list) - list of LangChain documents with metadata fields populated

    """
    new_docs = []
    for doc in docs:

        # pdf name is last part of doc.metadata['source']
        pdf_name = doc.metadata["source"].split("/")[-1]

        # Find row in df where pdf_name is in URL
        row = df[df["Document"].str.contains(pdf_name)]
        page = doc.metadata["page"] + 1
        url = f"{row['Document'].values[0]}?id={str(uuid4())}#page={page}"

        # We'll use an LLM to generate a summary and title of the text, used by STORM
        # This is just for the demo, proper application would have better metadata
        summary = summarize_text(doc.page_content, prompt="Please describe this text:")
        title = summarize_text(
            doc.page_content, prompt="Please generate a 5 word title for this text:"
        )

        doc.metadata["description"] = summary
        doc.metadata["title"] = title
        doc.metadata["url"] = url
        doc.metadata["content"] = doc.page_content

        # print(json.dumps(doc.metadata, indent=2))
        new_docs.append(doc)

    print(f"There are {len(docs)} docs")

    return new_docs


docs = enrich_metadata(docs)
chunks = enrich_metadata(chunks)

Building vector databases

STORM already supports the Qdrant vector store. I like to use frameworks such as LangChain and Llama Index where possible to make it easier to change providers down the road, so I opted to use LangChain to build a local Qdrant vector database persisted to the local file system rather than STORM’s automatic vector database management. I felt this offers more control and is more recognizable to those who already have pipelines for populating document vector stores.

def build_vector_store(doc_type, docs):
    """
    Givena  list of LangChain docs, will embed and create a file-system Qdrant vector database.
    The folder includes doc_type in its name to avoid overwriting.

    Args:

    doc_type (str) - String to indicate level of document split, eg 'pages',
                     'chunks'. Used to name the database save folder
    docs (list) - List of langchain documents to embed and store in vector database

    Returns:

    Nothing returned by function, but db saved to f"{DB_DIR}_{doc_type}".

    """

    print(f"There are {len(docs)} docs")

    save_dir = f"{DB_DIR}_{doc_type}"

    print(f"Saving vectors to directory {save_dir}")

    client = QdrantClient(path=save_dir)

    client.create_collection(
        collection_name=DB_COLLECTION_NAME,
        vectors_config=VectorParams(size=num_vectors, distance=Distance.COSINE),
    )

    vector_store = QdrantVectorStore(
        client=client,
        collection_name=DB_COLLECTION_NAME,
        embedding=embeddings,
    )

    uuids = [str(uuid4()) for _ in range(len(docs))]

    vector_store.add_documents(documents=docs, ids=uuids)


build_vector_store("pages", docs)
build_vector_store("chunks", docs)

Running STORM

The STORM repo has some great examples of different search engines and LLMs, as well as using a Qdrant vector store. I decided to combine various features from these, plus some extra post-processing as follows:

  1. Added ability to run with OpenAI or Ollama
  2. Added support for passing in the vector database directory
  3. Added a function to parse the references metadata file to add references to the generated polished article. STORM generated these references in a JSON file but didn’t add them to the output article automatically. I’m not sure if this was due to some setting I missed, but references are key to evaluating any AI research technique, so I added this custom post-processing step.
  4. Finally, I noticed that open models have more guidance in templates and personas due to their following instructions less accurately than commercial models. I liked the transparency of these controls and left them in for OpenAI so that I could adjust in future work.

Here is everything (see repo notebook for full code) …

def set_instructions(runner):
    """
    Adjusts templates and personas for the STORM AI Research algorithm.

    Args:

    runner - STORM runner object

    Returns:

    runner - STORM runner object with extra prompting

    """

    # Open LMs are generally weaker in following output format.
    # One way for mitigation is to add one-shot example to the prompt to exemplify the desired output format.
    # For example, we can add the following examples to the two prompts used in StormPersonaGenerator.
    # Note that the example should be an object of dspy.Example with fields matching the InputField
    # and OutputField in the prompt (i.e., dspy.Signature).
    find_related_topic_example = Example(
        topic="Knowledge Curation",
        related_topics="https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_management\n"
        "https://en.wikipedia.org/wiki/Information_science\n"
        "https://en.wikipedia.org/wiki/Library_science\n",
    )
    gen_persona_example = Example(
        topic="Knowledge Curation",
        examples="Title: Knowledge management\n"
        "Table of Contents: History\nResearch\n  Dimensions\n  Strategies\n  Motivations\nKM technologies"
        "\nKnowledge barriers\nKnowledge retention\nKnowledge audit\nKnowledge protection\n"
        "  Knowledge protection methods\n    Formal methods\n    Informal methods\n"
        "  Balancing knowledge protection and knowledge sharing\n  Knowledge protection risks",
        personas="1. Historian of Knowledge Systems: This editor will focus on the history and evolution of knowledge curation. They will provide context on how knowledge curation has changed over time and its impact on modern practices.\n"
        "2. Information Science Professional: With insights from 'Information science', this editor will explore the foundational theories, definitions, and philosophy that underpin knowledge curation\n"
        "3. Digital Librarian: This editor will delve into the specifics of how digital libraries operate, including software, metadata, digital preservation.\n"
        "4. Technical expert: This editor will focus on the technical aspects of knowledge curation, such as common features of content management systems.\n"
        "5. Museum Curator: The museum curator will contribute expertise on the curation of physical items and the transition of these practices into the digital realm.",
    )
    runner.storm_knowledge_curation_module.persona_generator.create_writer_with_persona.find_related_topic.demos = [
        find_related_topic_example
    ]
    runner.storm_knowledge_curation_module.persona_generator.create_writer_with_persona.gen_persona.demos = [
        gen_persona_example
    ]

    # A trade-off of adding one-shot example is that it will increase the input length of the prompt. Also, some
    # examples may be very long (e.g., an example for writing a section based on the given information), which may
    # confuse the model. For these cases, you can create a pseudo-example that is short and easy to understand to steer
    # the model's output format.
    # For example, we can add the following pseudo-examples to the prompt used in WritePageOutlineFromConv and
    # ConvToSection.
    write_page_outline_example = Example(
        topic="Example Topic",
        conv="Wikipedia Writer: ...\nExpert: ...\nWikipedia Writer: ...\nExpert: ...",
        old_outline="# Section 1\n## Subsection 1\n## Subsection 2\n"
        "# Section 2\n## Subsection 1\n## Subsection 2\n"
        "# Section 3",
        outline="# New Section 1\n## New Subsection 1\n## New Subsection 2\n"
        "# New Section 2\n"
        "# New Section 3\n## New Subsection 1\n## New Subsection 2\n## New Subsection 3",
    )
    runner.storm_outline_generation_module.write_outline.write_page_outline.demos = [
        write_page_outline_example
    ]
    write_section_example = Example(
        info="[1]\nInformation in document 1\n[2]\nInformation in document 2\n[3]\nInformation in document 3",
        topic="Example Topic",
        section="Example Section",
        output="# Example Topic\n## Subsection 1\n"
        "This is an example sentence [1]. This is another example sentence [2][3].\n"
        "## Subsection 2\nThis is one more example sentence [1].",
    )
    runner.storm_article_generation.section_gen.write_section.demos = [
        write_section_example
    ]

    return runner

def latest_dir(parent_folder):
    """
    Find the most recent folder (by modified date) in the specified parent folder.

    Args:
        parent_folder (str): The path to the parent folder where the search for the most recent folder will be conducted. Defaults to f"{DATA_DIR}/storm_output".

    Returns:
        str: The path to the most recently modified folder within the parent folder.
    """
    # Find most recent folder (by modified date) in DATA_DIR/storm_data
    # TODO, find out how exactly storm passes back its output directory to avoid this hack
    folders = [f.path for f in os.scandir(parent_folder) if f.is_dir()]
    folder = max(folders, key=os.path.getmtime)

    return folder


def generate_footnotes(folder):
    """
    Generates footnotes from a JSON file containing URL information.

    Args:
        folder (str): The directory path where the 'url_to_info.json' file is located.

    Returns:
        str: A formatted string containing footnotes with URLs and their corresponding titles.
    """

    file = f"{folder}/url_to_info.json"

    with open(file) as f:
        data = json.load(f)

    refs = {}
    for rec in data["url_to_unified_index"]:
        val = data["url_to_unified_index"][rec]
        title = data["url_to_info"][rec]["title"].replace('"', "")
        refs[val] = f"- {val} [{title}]({rec})"

    keys = list(refs.keys())
    keys.sort()

    footer = ""
    for key in keys:
        footer += f"{refs[key]}\n"

    return footer, refs


def generate_markdown_article(output_dir):
    """
    Generates a markdown article by reading a text file, appending footnotes, 
    and saving the result as a markdown file.

    The function performs the following steps:
    1. Retrieves the latest directory using the `latest_dir` function.
    2. Generates footnotes for the article using the `generate_footnotes` function.
    3. Reads the content of a text file named 'storm_gen_article_polished.txt' 
       located in the latest directory.
    4. Appends the generated footnotes to the end of the article content.
    5. Writes the modified content to a new markdown file named 
       STORM_OUTPUT_MARKDOWN_ARTICLE in the same directory.

    Args:

    output_dir (str) - The directory where the STORM output is stored.


    """

    folder = latest_dir(output_dir)
    footnotes, refs = generate_footnotes(folder)

    with open(f"{folder}/storm_gen_article_polished.txt") as f:
        text = f.read()

    # Update text references like [10] to link to URLs
    for ref in refs:
        print(f"Ref: {ref}, Ref_num: {refs[ref]}")
        url = refs[ref].split("(")[1].split(")")[0]
        text = text.replace(f"[{ref}]", f"\[[{ref}]({url})\]")

    text += f"\n\n## References\n\n{footnotes}"

    with open(f"{folder}/{STORM_OUTPUT_MARKDOWN_ARTICLE}", "w") as f:
        f.write(text)

def run_storm(topic, model_type, db_dir):
    """
    This function runs the STORM AI Research algorithm using data
    in a QDrant local database.

    Args:

    topic (str) - The research topic to generate the article for
    model_type (str) - One of 'openai' and 'ollama' to control LLM used
    db_dir (str) - Directory where the QDrant vector database is
    
    """
    if model_type not in ["openai", "ollama"]:
        print("Unsupported model_type")
        sys.exit()

    # Clear lock so can be read
    if os.path.exists(f"{db_dir}/.lock"):
        print(f"Removing lock file {db_dir}/.lock")
        os.remove(f"{db_dir}/.lock")

    print(f"Loading Qdrant vector store from {db_dir}")

    engine_lm_configs = STORMWikiLMConfigs()

    if model_type == "openai":

        print("Using OpenAI models")

        # Initialize the language model configurations
        openai_kwargs = {
            "api_key": os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
            "temperature": 1.0,
            "top_p": 0.9,
        }

        ModelClass = (
            OpenAIModel
            if os.getenv("OPENAI_API_TYPE") == "openai"
            else AzureOpenAIModel
        )
        # If you are using Azure service, make sure the model name matches your own deployed model name.
        # The default name here is only used for demonstration and may not match your case.
        gpt_35_model_name = (
            "gpt-4o-mini"
            if os.getenv("OPENAI_API_TYPE") == "openai"
            else "gpt-35-turbo"
        )
        gpt_4_model_name = "gpt-4o"
        if os.getenv("OPENAI_API_TYPE") == "azure":
            openai_kwargs["api_base"] = os.getenv("AZURE_API_BASE")
            openai_kwargs["api_version"] = os.getenv("AZURE_API_VERSION")

        # STORM is a LM system so different components can be powered by different models.
        # For a good balance between cost and quality, you can choose a cheaper/faster model for conv_simulator_lm
        # which is used to split queries, synthesize answers in the conversation. We recommend using stronger models
        # for outline_gen_lm which is responsible for organizing the collected information, and article_gen_lm
        # which is responsible for generating sections with citations.
        conv_simulator_lm = ModelClass(
            model=gpt_35_model_name, max_tokens=10000, **openai_kwargs
        )
        question_asker_lm = ModelClass(
            model=gpt_35_model_name, max_tokens=10000, **openai_kwargs
        )
        outline_gen_lm = ModelClass(
            model=gpt_4_model_name, max_tokens=10000, **openai_kwargs
        )
        article_gen_lm = ModelClass(
            model=gpt_4_model_name, max_tokens=10000, **openai_kwargs
        )
        article_polish_lm = ModelClass(
            model=gpt_4_model_name, max_tokens=10000, **openai_kwargs
        )

    elif model_type == "ollama":

        print("Using Ollama models")

        ollama_kwargs = {
            # "model": "llama3.2:3b",
            "model": "llama3.1:latest",
            # "model": "qwen2.5:14b",
            "port": "11434",
            "url": "http://localhost",
            "stop": (
                "\n\n---",
            ),  # dspy uses "\n\n---" to separate examples. Open models sometimes generate this.
        }

        conv_simulator_lm = OllamaClient(max_tokens=500, **ollama_kwargs)
        question_asker_lm = OllamaClient(max_tokens=500, **ollama_kwargs)
        outline_gen_lm = OllamaClient(max_tokens=400, **ollama_kwargs)
        article_gen_lm = OllamaClient(max_tokens=700, **ollama_kwargs)
        article_polish_lm = OllamaClient(max_tokens=4000, **ollama_kwargs)

    engine_lm_configs.set_conv_simulator_lm(conv_simulator_lm)
    engine_lm_configs.set_question_asker_lm(question_asker_lm)
    engine_lm_configs.set_outline_gen_lm(outline_gen_lm)
    engine_lm_configs.set_article_gen_lm(article_gen_lm)
    engine_lm_configs.set_article_polish_lm(article_polish_lm)

    max_conv_turn = 4
    max_perspective = 3
    search_top_k = 10
    max_thread_num = 1
    device = "cpu"
    vector_db_mode = "offline"

    do_research = True
    do_generate_outline = True
    do_generate_article = True
    do_polish_article = True

    # Initialize the engine arguments
    output_dir=f"{STORM_OUTPUT_DIR}/{db_dir.split('db_')[1]}"
    print(f"Output directory: {output_dir}")

    engine_args = STORMWikiRunnerArguments(
        output_dir=output_dir,
        max_conv_turn=max_conv_turn,
        max_perspective=max_perspective,
        search_top_k=search_top_k,
        max_thread_num=max_thread_num,
    )

    # Setup VectorRM to retrieve information from your own data
    rm = VectorRM(
        collection_name=DB_COLLECTION_NAME,
        embedding_model=EMBEDDING_MODEL,
        device=device,
        k=search_top_k,
    )

    # initialize the vector store, either online (store the db on Qdrant server) or offline (store the db locally):
    if vector_db_mode == "offline":
        rm.init_offline_vector_db(vector_store_path=db_dir)

    # Initialize the STORM Wiki Runner
    runner = STORMWikiRunner(engine_args, engine_lm_configs, rm)

    # Set instructions for the STORM AI Research algorithm
    runner = set_instructions(runner)

    # run the pipeline
    runner.run(
        topic=topic,
        do_research=do_research,
        do_generate_outline=do_generate_outline,
        do_generate_article=do_generate_article,
        do_polish_article=do_polish_article,
    )
    runner.post_run()
    runner.summary()

    generate_markdown_article(output_dir)

We’re ready to run STORM!

For the research topic, I picked something that would be challenging to answer with a typical RAG system and which wasn’t well covered in the PDF data so we can see how well attribution works …

“Compare the financial impact of different types of disasters and how those impact communities”

Running this for both databases …

query = "Compare the financial impact of different types of disasters and how those impact communities"

for doc_type in ["pages", "chunks"]:
    db_dir = f"{DB_DIR}_{doc_type}"
    run_storm(query=query, model_type="openai", db_dir=db_dir)

Using OpenAI, the process took about 6 minutes on my Macbook pro M2 (16GB memory). I would note that other simpler queries where we have more supporting content in the underlying documents were much faster (< 30 seconds in some cases).

STORM results

STORM generates a set of output files …

Files generated by STORM, from which one markdown file was created combining the polished article with reference footnotes.

It’s interesting to review the conversation_log.json and llm_call_history.json to see the perspective-guided conversations component.

For our research topic …

“Compare the financial impact of different types of disasters and how those impact communities”

You can find the generated articles here …

Some quick observations

This demo doesn’t get into a formal evaluation — which can be more involved than single-hop RAG systems — but here are some subjective observations that may or may not be useful …

  1. Parsing by page or by smaller chunks produces reasonable pre-reading reports that a human could use for researching areas related to the financial impact of disasters
  2. Both paring approaches provided citations throughout, but using smaller chunks seemed to result in fewer. See for example the Summary sections in both of the above articles. The more references to ground the analysis, the better!
  3. Parsing by smaller chunks seemed to sometimes create citations that were not relevant, one of the citation challenges mentioned in the STORM paper. See for example citation for source ‘10’ in the summary section, which doesn’t correspond with the reference sentence.
  4. Overall, as expected for an algorithm developed on Wiki articles, splitting text by PDF seemed to produce a more cohesive and grounded article (to me!)

Even though the input research topic wasn’t covered in great depth in the underlying documents, the generated report was a great starting point for further human analysis

Future Work

We didn’t get into Co-Storm in this article, which brings a human into the loop. This seems a great direction for AI-empowered research and something I am investigating.

Future work could also look at adjusting the system prompts and personas to the business case. Currently, those prompts are targeted for a Wikipedia-like process …

STORM system prompts, illustrating the emphasis on creating Wikipedia-style articles. Source

Another possible direction is to extend STORM’s connectors beyond Qdrant, for example, to include other vector stores, or better still, generic support for Langchain and llama index vector stores. The authors encourage this type of thing, a PR involving this file may be in my future.

Running STORM without an internet connection would be an amazing thing, as it opens up possibilities for AI assistance in the field. As you can see from the demo code, I added the ability to run STORM with Ollama locally hosted models, but the token throughput rate was too low for the LLM agent discussion phase, so the system didn’t complete on my laptop with small quantized models. A topic for a future blog post perhaps!

Finally, though the online User Interface is very nice, the demo UI that comes with the repo is very basic and not something that could be used in production. Perhaps the Standford team might release the advanced interface — maybe it is already somewhere? — if not then work would be needed here.

Conclusions

This is a quick demo to hopefully help people get started with using STORM on their own documents. I haven’t gone into systematic evaluation, something that would obviously need to be done if using STORM in a live environment. That said, I was impressed at how it seems to be able to get a relatively nuanced research topic and generate well-cited pre-writing research content that would help me in my own research.

References

Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks, Lewis et al., 2020

Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey, Yunfan et al., 2024

Assisting in Writing Wikipedia-like Articles From Scratch with Large Language Models, Shao et al., 2024

Into the Unknown Unknowns: Engaged Human Learning through Participation in Language Model Agent Conversations, Jiang et al., 2024

MultiHop-RAG: Benchmarking Retrieval-Augmented Generation for Multi-Hop Queries, Tang et al., 2024

You can find the code for this article here

Please like this article if inclined and I’d be super delighted if you followed me! You can find more articles here or connect on LinkedIn.

Running the STORM AI research system with your local documents was originally published in Towards Data Science on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

]]> <![CDATA[Running the STORM AI research system with your local documents]]> https://tsecurity.de/de/2412449/ai-nachrichten/running-the-storm-ai-research-system-with-your-local-documents/ https://tsecurity.de/de/2412449/ai-nachrichten/running-the-storm-ai-research-system-with-your-local-documents/ Tue, 29 Oct 2024 00:49:40 +0100 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de Running the STORM AI Research System with Your Local Documents

AI assisted research using FEMA disaster response documents

STORM researches the topic via perspective-guided question asking in simulated conversations. Source

TL;DR

The use of LLM agents is becoming more common for tackling multi-step long-context research tasks where traditional RAG direct prompting methods can sometimes struggle. In this article, we will explore a new and promising technique developed by Stanford called Synthesis of Topic Outlines through Retrieval and Multi-perspective Question Asking (STORM), which uses LLM agents to simulate ‘Perspective-guided conversations’ to reach complex research goals and generate rich research articles that can be used by humans in their pre-writing research. STORM was initially developed to gather information from web sources but also supports searching a local document vector store. In this article we will see how to implement STORM for AI-supported research on local PDFs, using US FEMA disaster preparedness and assistance documentation.

It’s been amazing to watch how using LLMs for knowledge retrieval has progressed in a relatively short period of time. Since the first paper on Retrieval Augmented Generation (RAG) in 2020, we have seen the ecosystem grow to include a cornucopia of available techniques. One of the more advanced is agentic RAG where LLM agents iterate and refine document retrieval in order to solve more complex research tasks. It’s similar to how a human might carry out research, exploring a range of different search queries to build a better idea of the context, sometimes discussing the topic with other humans, and synthesizing everything into a final result. Single-turn RAG, even employing techniques such as query expansion and reranking, can struggle with more complex multi-hop research tasks like this.

There are quite a few patterns for knowledge retrieval using agent frameworks such as Autogen, CrewAI, and LangGraph as well as specific AI research assistants such as GPT Researcher. In this article, we will look at an LLM-powered research writing system from Stanford University, called Synthesis of Topic Outlines through Retrieval and Multi-perspective Question Asking (STORM).

STORM AI research writing system

STORM applies a clever technique where LLM agents simulate ‘Perspective-guided conversations’ to reach a research goal as well as extend ‘outline-driven RAG’ for richer article generation.

Configured to generate Wikipedia-style articles, it was tested with a cohort of 10 experienced Wikipedia editors.

Survey results of 10 experienced Wikipedia Editors on the perceived usefulness of STORM. Source.

Reception on the whole was positive, 70% of the editors felt that it would be a useful tool in their pre-writing stage when researching a topic. I hope in the future surveys could include more than 10 editors, but it should be noted that authors also benchmarked traditional article generation methods using FreshWiki, a dataset of recent high-quality Wikipedia articles, where STORM was found to outperform previous techniques.

Human evaluation by 10 experienced Wikipedia editors for on 20 pairs of articles generated by STORM and oRAG. Each pair of articles is evaluated by two Wikipedia editors. Source.

STORM is open source and available as a Python package with additional implementations using frameworks such as LangGraph. More recently STORM has been enhanced to support human-AI collaborative knowledge curation called Co-STORM, putting a human right in the center of the AI-assisted research loop.

Though it significantly outperforms baseline methods in both automatic and human evaluations, there are some caveats that the authors acknowledge. It isn’t yet multimodal, doesn’t produce experienced human-quality content — it isn’t positioned yet for this I feel, being more targeted for pre-writing research than final articles — and there are some nuances around references that require some future work. That said, if you have a deep research task, it’s worth checking out.

You can try out STORM online — it’s fun! — configured to perform research using information on the web.

But what about running STORM with your own data?

Many organizations will want to use AI research tools with their own internal data. The STORM authors have done a nice job of documenting various approaches of using STORM with different LLM providers and a local vector database, which means it is possible to run STORM on your own documents.

So let’s try this out!

Setup and code

You can find the code for this article here, which includes environment setup instructions and how to collate some sample documents for this demo.

FEMA disaster preparedness and assistance documentation

We will use 34 PDF documents to help people prepare for and respond to disasters, as created by the United States Federal Emergency Management Agency (FEMA). These documents perhaps aren’t typically what people may want to use for writing deep research articles, but I’m interested in seeing how AI can help people prepare for disasters.

…. and I have the code already written for processing FEMA reports from some earlier blog posts, which I’ve included in the linked repo above. 😊

Parsing and Chunking

Once we have our documents, we need to split them into smaller documents so that STORM can search for specific topics within the corpus. Given STORM is originally aimed at generating Wikipedia-style articles, I opted to try two approaches, (i) Simply splitting the documents into sub-documents by page using LangChain’s PyPDFLoader, to create a crude simulation of a Wikipedia page which includes several sub-topics. Many FEMA PDFs are single-page documents that don’t look too dissimilar to Wikipedia articles; (ii) Further chunking the documents into smaller sections, more likely to cover a discrete sub-topic.

These are of course very basic approaches to parsing, but I wanted to see how results varied depending on the two techniques. Any serious use of STORM on local documents should invest in all the usual fun around paring optimization.

def parse_pdfs():
    """
    Parses all PDF files in the specified directory and loads their content.

    This function iterates through all files in the directory specified by PDF_DIR,
    checks if they have a .pdf extension, and loads their content using PyPDFLoader.
    The loaded content from each PDF is appended to a list which is then returned.

    Returns:
        list: A list containing the content of all loaded PDF documents.
    """
    docs = []
    pdfs = os.listdir(PDF_DIR)
    print(f"We have {len(pdfs)} pdfs")
    for pdf_file in pdfs:
        if not pdf_file.endswith(".pdf"):
            continue
        print(f"Loading PDF: {pdf_file}")
        file_path = f"{PDF_DIR}/{pdf_file}"
        loader = PyPDFLoader(file_path)
        docs = docs + loader.load()
        print(f"Loaded {len(docs)} documents")

    return docs


docs = parse_pdfs()

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
chunks = text_splitter.split_documents(docs)

Metadata enrichment

STORM’s example documentation requires that documents have metadata fields ‘URL’, ‘title’, and ‘description’, where ‘URL’ should be unique. Since we are splitting up PDF documents, we don’t have titles and descriptions of individual pages and chunks, so I opted to generate these with a simple LLM call.

For URLs, we have them for individual PDF pages, but for chunks within a page. Sophisticated knowledge retrieval systems can have metadata generated by layout detection models so the text chunk area can be highlighted in the corresponding PDF, but for this demo, I simply added an ‘_id’ query parameter the URL which does nothing but ensure they are unique for chunks.

def summarize_text(text, prompt):
    """
    Generate a summary of some text based on the user's prompt

    Args:

    text (str) - the text to analyze
    prompt (str) - prompt instruction on how to summarize the text, eg 'generate a title'

    Returns:

    summary (text) - LLM-generated summary

    """
    messages = [
        (
            "system",
            "You are an assistant that gives very brief single sentence description of text.",
        ),
        ("human", f"{prompt} :: \n\n {text}"),
    ]
    ai_msg = llm.invoke(messages)
    summary = ai_msg.content
    return summary


def enrich_metadata(docs):
    """
    Uses an LLM to populate 'title' and 'description' for text chunks

    Args:

    docs (list) - list of LangChain documents

    Returns:

    docs (list) - list of LangChain documents with metadata fields populated

    """
    new_docs = []
    for doc in docs:

        # pdf name is last part of doc.metadata['source']
        pdf_name = doc.metadata["source"].split("/")[-1]

        # Find row in df where pdf_name is in URL
        row = df[df["Document"].str.contains(pdf_name)]
        page = doc.metadata["page"] + 1
        url = f"{row['Document'].values[0]}?id={str(uuid4())}#page={page}"

        # We'll use an LLM to generate a summary and title of the text, used by STORM
        # This is just for the demo, proper application would have better metadata
        summary = summarize_text(doc.page_content, prompt="Please describe this text:")
        title = summarize_text(
            doc.page_content, prompt="Please generate a 5 word title for this text:"
        )

        doc.metadata["description"] = summary
        doc.metadata["title"] = title
        doc.metadata["url"] = url
        doc.metadata["content"] = doc.page_content

        # print(json.dumps(doc.metadata, indent=2))
        new_docs.append(doc)

    print(f"There are {len(docs)} docs")

    return new_docs


docs = enrich_metadata(docs)
chunks = enrich_metadata(chunks)

Building vector databases

STORM already supports the Qdrant vector store. I like to use frameworks such as LangChain and Llama Index where possible to make it easier to change providers down the road, so I opted to use LangChain to build a local Qdrant vector database persisted to the local file system rather than STORM’s automatic vector database management. I felt this offers more control and is more recognizable to those who already have pipelines for populating document vector stores.

def build_vector_store(doc_type, docs):
    """
    Givena  list of LangChain docs, will embed and create a file-system Qdrant vector database.
    The folder includes doc_type in its name to avoid overwriting.

    Args:

    doc_type (str) - String to indicate level of document split, eg 'pages',
                     'chunks'. Used to name the database save folder
    docs (list) - List of langchain documents to embed and store in vector database

    Returns:

    Nothing returned by function, but db saved to f"{DB_DIR}_{doc_type}".

    """

    print(f"There are {len(docs)} docs")

    save_dir = f"{DB_DIR}_{doc_type}"

    print(f"Saving vectors to directory {save_dir}")

    client = QdrantClient(path=save_dir)

    client.create_collection(
        collection_name=DB_COLLECTION_NAME,
        vectors_config=VectorParams(size=num_vectors, distance=Distance.COSINE),
    )

    vector_store = QdrantVectorStore(
        client=client,
        collection_name=DB_COLLECTION_NAME,
        embedding=embeddings,
    )

    uuids = [str(uuid4()) for _ in range(len(docs))]

    vector_store.add_documents(documents=docs, ids=uuids)


build_vector_store("pages", docs)
build_vector_store("chunks", docs)

Running STORM

The STORM repo has some great examples of different search engines and LLMs, as well as using a Qdrant vector store. I decided to combine various features from these, plus some extra post-processing as follows:

  1. Added ability to run with OpenAI or Ollama
  2. Added support for passing in the vector database directory
  3. Added a function to parse the references metadata file to add references to the generated polished article. STORM generated these references in a JSON file but didn’t add them to the output article automatically. I’m not sure if this was due to some setting I missed, but references are key to evaluating any AI research technique, so I added this custom post-processing step.
  4. Finally, I noticed that open models have more guidance in templates and personas due to their following instructions less accurately than commercial models. I liked the transparency of these controls and left them in for OpenAI so that I could adjust in future work.

Here is everything (see repo notebook for full code) …

def set_instructions(runner):
    """
    Adjusts templates and personas for the STORM AI Research algorithm.

    Args:

    runner - STORM runner object

    Returns:

    runner - STORM runner object with extra prompting

    """

    # Open LMs are generally weaker in following output format.
    # One way for mitigation is to add one-shot example to the prompt to exemplify the desired output format.
    # For example, we can add the following examples to the two prompts used in StormPersonaGenerator.
    # Note that the example should be an object of dspy.Example with fields matching the InputField
    # and OutputField in the prompt (i.e., dspy.Signature).
    find_related_topic_example = Example(
        topic="Knowledge Curation",
        related_topics="https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_management\n"
        "https://en.wikipedia.org/wiki/Information_science\n"
        "https://en.wikipedia.org/wiki/Library_science\n",
    )
    gen_persona_example = Example(
        topic="Knowledge Curation",
        examples="Title: Knowledge management\n"
        "Table of Contents: History\nResearch\n  Dimensions\n  Strategies\n  Motivations\nKM technologies"
        "\nKnowledge barriers\nKnowledge retention\nKnowledge audit\nKnowledge protection\n"
        "  Knowledge protection methods\n    Formal methods\n    Informal methods\n"
        "  Balancing knowledge protection and knowledge sharing\n  Knowledge protection risks",
        personas="1. Historian of Knowledge Systems: This editor will focus on the history and evolution of knowledge curation. They will provide context on how knowledge curation has changed over time and its impact on modern practices.\n"
        "2. Information Science Professional: With insights from 'Information science', this editor will explore the foundational theories, definitions, and philosophy that underpin knowledge curation\n"
        "3. Digital Librarian: This editor will delve into the specifics of how digital libraries operate, including software, metadata, digital preservation.\n"
        "4. Technical expert: This editor will focus on the technical aspects of knowledge curation, such as common features of content management systems.\n"
        "5. Museum Curator: The museum curator will contribute expertise on the curation of physical items and the transition of these practices into the digital realm.",
    )
    runner.storm_knowledge_curation_module.persona_generator.create_writer_with_persona.find_related_topic.demos = [
        find_related_topic_example
    ]
    runner.storm_knowledge_curation_module.persona_generator.create_writer_with_persona.gen_persona.demos = [
        gen_persona_example
    ]

    # A trade-off of adding one-shot example is that it will increase the input length of the prompt. Also, some
    # examples may be very long (e.g., an example for writing a section based on the given information), which may
    # confuse the model. For these cases, you can create a pseudo-example that is short and easy to understand to steer
    # the model's output format.
    # For example, we can add the following pseudo-examples to the prompt used in WritePageOutlineFromConv and
    # ConvToSection.
    write_page_outline_example = Example(
        topic="Example Topic",
        conv="Wikipedia Writer: ...\nExpert: ...\nWikipedia Writer: ...\nExpert: ...",
        old_outline="# Section 1\n## Subsection 1\n## Subsection 2\n"
        "# Section 2\n## Subsection 1\n## Subsection 2\n"
        "# Section 3",
        outline="# New Section 1\n## New Subsection 1\n## New Subsection 2\n"
        "# New Section 2\n"
        "# New Section 3\n## New Subsection 1\n## New Subsection 2\n## New Subsection 3",
    )
    runner.storm_outline_generation_module.write_outline.write_page_outline.demos = [
        write_page_outline_example
    ]
    write_section_example = Example(
        info="[1]\nInformation in document 1\n[2]\nInformation in document 2\n[3]\nInformation in document 3",
        topic="Example Topic",
        section="Example Section",
        output="# Example Topic\n## Subsection 1\n"
        "This is an example sentence [1]. This is another example sentence [2][3].\n"
        "## Subsection 2\nThis is one more example sentence [1].",
    )
    runner.storm_article_generation.section_gen.write_section.demos = [
        write_section_example
    ]

    return runner

def latest_dir(parent_folder):
    """
    Find the most recent folder (by modified date) in the specified parent folder.

    Args:
        parent_folder (str): The path to the parent folder where the search for the most recent folder will be conducted. Defaults to f"{DATA_DIR}/storm_output".

    Returns:
        str: The path to the most recently modified folder within the parent folder.
    """
    # Find most recent folder (by modified date) in DATA_DIR/storm_data
    # TODO, find out how exactly storm passes back its output directory to avoid this hack
    folders = [f.path for f in os.scandir(parent_folder) if f.is_dir()]
    folder = max(folders, key=os.path.getmtime)

    return folder


def generate_footnotes(folder):
    """
    Generates footnotes from a JSON file containing URL information.

    Args:
        folder (str): The directory path where the 'url_to_info.json' file is located.

    Returns:
        str: A formatted string containing footnotes with URLs and their corresponding titles.
    """

    file = f"{folder}/url_to_info.json"

    with open(file) as f:
        data = json.load(f)

    refs = {}
    for rec in data["url_to_unified_index"]:
        val = data["url_to_unified_index"][rec]
        title = data["url_to_info"][rec]["title"].replace('"', "")
        refs[val] = f"- {val} [{title}]({rec})"

    keys = list(refs.keys())
    keys.sort()

    footer = ""
    for key in keys:
        footer += f"{refs[key]}\n"

    return footer, refs


def generate_markdown_article(output_dir):
    """
    Generates a markdown article by reading a text file, appending footnotes, 
    and saving the result as a markdown file.

    The function performs the following steps:
    1. Retrieves the latest directory using the `latest_dir` function.
    2. Generates footnotes for the article using the `generate_footnotes` function.
    3. Reads the content of a text file named 'storm_gen_article_polished.txt' 
       located in the latest directory.
    4. Appends the generated footnotes to the end of the article content.
    5. Writes the modified content to a new markdown file named 
       STORM_OUTPUT_MARKDOWN_ARTICLE in the same directory.

    Args:

    output_dir (str) - The directory where the STORM output is stored.


    """

    folder = latest_dir(output_dir)
    footnotes, refs = generate_footnotes(folder)

    with open(f"{folder}/storm_gen_article_polished.txt") as f:
        text = f.read()

    # Update text references like [10] to link to URLs
    for ref in refs:
        print(f"Ref: {ref}, Ref_num: {refs[ref]}")
        url = refs[ref].split("(")[1].split(")")[0]
        text = text.replace(f"[{ref}]", f"\[[{ref}]({url})\]")

    text += f"\n\n## References\n\n{footnotes}"

    with open(f"{folder}/{STORM_OUTPUT_MARKDOWN_ARTICLE}", "w") as f:
        f.write(text)

def run_storm(topic, model_type, db_dir):
    """
    This function runs the STORM AI Research algorithm using data
    in a QDrant local database.

    Args:

    topic (str) - The research topic to generate the article for
    model_type (str) - One of 'openai' and 'ollama' to control LLM used
    db_dir (str) - Directory where the QDrant vector database is
    
    """
    if model_type not in ["openai", "ollama"]:
        print("Unsupported model_type")
        sys.exit()

    # Clear lock so can be read
    if os.path.exists(f"{db_dir}/.lock"):
        print(f"Removing lock file {db_dir}/.lock")
        os.remove(f"{db_dir}/.lock")

    print(f"Loading Qdrant vector store from {db_dir}")

    engine_lm_configs = STORMWikiLMConfigs()

    if model_type == "openai":

        print("Using OpenAI models")

        # Initialize the language model configurations
        openai_kwargs = {
            "api_key": os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
            "temperature": 1.0,
            "top_p": 0.9,
        }

        ModelClass = (
            OpenAIModel
            if os.getenv("OPENAI_API_TYPE") == "openai"
            else AzureOpenAIModel
        )
        # If you are using Azure service, make sure the model name matches your own deployed model name.
        # The default name here is only used for demonstration and may not match your case.
        gpt_35_model_name = (
            "gpt-4o-mini"
            if os.getenv("OPENAI_API_TYPE") == "openai"
            else "gpt-35-turbo"
        )
        gpt_4_model_name = "gpt-4o"
        if os.getenv("OPENAI_API_TYPE") == "azure":
            openai_kwargs["api_base"] = os.getenv("AZURE_API_BASE")
            openai_kwargs["api_version"] = os.getenv("AZURE_API_VERSION")

        # STORM is a LM system so different components can be powered by different models.
        # For a good balance between cost and quality, you can choose a cheaper/faster model for conv_simulator_lm
        # which is used to split queries, synthesize answers in the conversation. We recommend using stronger models
        # for outline_gen_lm which is responsible for organizing the collected information, and article_gen_lm
        # which is responsible for generating sections with citations.
        conv_simulator_lm = ModelClass(
            model=gpt_35_model_name, max_tokens=10000, **openai_kwargs
        )
        question_asker_lm = ModelClass(
            model=gpt_35_model_name, max_tokens=10000, **openai_kwargs
        )
        outline_gen_lm = ModelClass(
            model=gpt_4_model_name, max_tokens=10000, **openai_kwargs
        )
        article_gen_lm = ModelClass(
            model=gpt_4_model_name, max_tokens=10000, **openai_kwargs
        )
        article_polish_lm = ModelClass(
            model=gpt_4_model_name, max_tokens=10000, **openai_kwargs
        )

    elif model_type == "ollama":

        print("Using Ollama models")

        ollama_kwargs = {
            # "model": "llama3.2:3b",
            "model": "llama3.1:latest",
            # "model": "qwen2.5:14b",
            "port": "11434",
            "url": "http://localhost",
            "stop": (
                "\n\n---",
            ),  # dspy uses "\n\n---" to separate examples. Open models sometimes generate this.
        }

        conv_simulator_lm = OllamaClient(max_tokens=500, **ollama_kwargs)
        question_asker_lm = OllamaClient(max_tokens=500, **ollama_kwargs)
        outline_gen_lm = OllamaClient(max_tokens=400, **ollama_kwargs)
        article_gen_lm = OllamaClient(max_tokens=700, **ollama_kwargs)
        article_polish_lm = OllamaClient(max_tokens=4000, **ollama_kwargs)

    engine_lm_configs.set_conv_simulator_lm(conv_simulator_lm)
    engine_lm_configs.set_question_asker_lm(question_asker_lm)
    engine_lm_configs.set_outline_gen_lm(outline_gen_lm)
    engine_lm_configs.set_article_gen_lm(article_gen_lm)
    engine_lm_configs.set_article_polish_lm(article_polish_lm)

    max_conv_turn = 4
    max_perspective = 3
    search_top_k = 10
    max_thread_num = 1
    device = "cpu"
    vector_db_mode = "offline"

    do_research = True
    do_generate_outline = True
    do_generate_article = True
    do_polish_article = True

    # Initialize the engine arguments
    output_dir=f"{STORM_OUTPUT_DIR}/{db_dir.split('db_')[1]}"
    print(f"Output directory: {output_dir}")

    engine_args = STORMWikiRunnerArguments(
        output_dir=output_dir,
        max_conv_turn=max_conv_turn,
        max_perspective=max_perspective,
        search_top_k=search_top_k,
        max_thread_num=max_thread_num,
    )

    # Setup VectorRM to retrieve information from your own data
    rm = VectorRM(
        collection_name=DB_COLLECTION_NAME,
        embedding_model=EMBEDDING_MODEL,
        device=device,
        k=search_top_k,
    )

    # initialize the vector store, either online (store the db on Qdrant server) or offline (store the db locally):
    if vector_db_mode == "offline":
        rm.init_offline_vector_db(vector_store_path=db_dir)

    # Initialize the STORM Wiki Runner
    runner = STORMWikiRunner(engine_args, engine_lm_configs, rm)

    # Set instructions for the STORM AI Research algorithm
    runner = set_instructions(runner)

    # run the pipeline
    runner.run(
        topic=topic,
        do_research=do_research,
        do_generate_outline=do_generate_outline,
        do_generate_article=do_generate_article,
        do_polish_article=do_polish_article,
    )
    runner.post_run()
    runner.summary()

    generate_markdown_article(output_dir)

We’re ready to run STORM!

For the research topic, I picked something that would be challenging to answer with a typical RAG system and which wasn’t well covered in the PDF data so we can see how well attribution works …

“Compare the financial impact of different types of disasters and how those impact communities”

Running this for both databases …

query = "Compare the financial impact of different types of disasters and how those impact communities"

for doc_type in ["pages", "chunks"]:
    db_dir = f"{DB_DIR}_{doc_type}"
    run_storm(query=query, model_type="openai", db_dir=db_dir)

Using OpenAI, the process took about 6 minutes on my Macbook pro M2 (16GB memory). I would note that other simpler queries where we have more supporting content in the underlying documents were much faster (< 30 seconds in some cases).

STORM results

STORM generates a set of output files …

Files generated by STORM, from which one markdown file was created combining the polished article with reference footnotes.

It’s interesting to review the conversation_log.json and llm_call_history.json to see the perspective-guided conversations component.

For our research topic …

“Compare the financial impact of different types of disasters and how those impact communities”

You can find the generated articles here …

Some quick observations

This demo doesn’t get into a formal evaluation — which can be more involved than single-hop RAG systems — but here are some subjective observations that may or may not be useful …

  1. Parsing by page or by smaller chunks produces reasonable pre-reading reports that a human could use for researching areas related to the financial impact of disasters
  2. Both paring approaches provided citations throughout, but using smaller chunks seemed to result in fewer. See for example the Summary sections in both of the above articles. The more references to ground the analysis, the better!
  3. Parsing by smaller chunks seemed to sometimes create citations that were not relevant, one of the citation challenges mentioned in the STORM paper. See for example citation for source ‘10’ in the summary section, which doesn’t correspond with the reference sentence.
  4. Overall, as expected for an algorithm developed on Wiki articles, splitting text by PDF seemed to produce a more cohesive and grounded article (to me!)

Even though the input research topic wasn’t covered in great depth in the underlying documents, the generated report was a great starting point for further human analysis

Future Work

We didn’t get into Co-Storm in this article, which brings a human into the loop. This seems a great direction for AI-empowered research and something I am investigating.

Future work could also look at adjusting the system prompts and personas to the business case. Currently, those prompts are targeted for a Wikipedia-like process …

STORM system prompts, illustrating the emphasis on creating Wikipedia-style articles. Source

Another possible direction is to extend STORM’s connectors beyond Qdrant, for example, to include other vector stores, or better still, generic support for Langchain and llama index vector stores. The authors encourage this type of thing, a PR involving this file may be in my future.

Running STORM without an internet connection would be an amazing thing, as it opens up possibilities for AI assistance in the field. As you can see from the demo code, I added the ability to run STORM with Ollama locally hosted models, but the token throughput rate was too low for the LLM agent discussion phase, so the system didn’t complete on my laptop with small quantized models. A topic for a future blog post perhaps!

Finally, though the online User Interface is very nice, the demo UI that comes with the repo is very basic and not something that could be used in production. Perhaps the Standford team might release the advanced interface — maybe it is already somewhere? — if not then work would be needed here.

Conclusions

This is a quick demo to hopefully help people get started with using STORM on their own documents. I haven’t gone into systematic evaluation, something that would obviously need to be done if using STORM in a live environment. That said, I was impressed at how it seems to be able to get a relatively nuanced research topic and generate well-cited pre-writing research content that would help me in my own research.

References

Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks, Lewis et al., 2020

Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey, Yunfan et al., 2024

Assisting in Writing Wikipedia-like Articles From Scratch with Large Language Models, Shao et al., 2024

Into the Unknown Unknowns: Engaged Human Learning through Participation in Language Model Agent Conversations, Jiang et al., 2024

MultiHop-RAG: Benchmarking Retrieval-Augmented Generation for Multi-Hop Queries, Tang et al., 2024

You can find the code for this article here

Please like this article if inclined and I’d be super delighted if you followed me! You can find more articles here or connect on LinkedIn.

Running the STORM AI research system with your local documents was originally published in Towards Data Science on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

]]> <![CDATA[Understanding RAG III: Fusion Retrieval and Reranking]]> https://tsecurity.de/de/2405596/ai-nachrichten/understanding-rag-iii-fusion-retrieval-and-reranking/ https://tsecurity.de/de/2405596/ai-nachrichten/understanding-rag-iii-fusion-retrieval-and-reranking/ Thu, 24 Oct 2024 20:19:17 +0200 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de ]]> <![CDATA[Bankinter agiliza la gestión de recibos mediante inteligencia artificial]]> https://tsecurity.de/de/2402462/it-security-nachrichten/bankinter-agiliza-la-gestin-de-recibos-mediante-inteligencia-artificial/ https://tsecurity.de/de/2402462/it-security-nachrichten/bankinter-agiliza-la-gestin-de-recibos-mediante-inteligencia-artificial/ Wed, 23 Oct 2024 12:19:16 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Bankinter da un paso adelante en la implantación de la inteligencia artificial (IA) en su operativa. La entidad financiera ha estrenado una nueva herramienta para administrar los recibos que permite al cliente búsquedas más precisas mediante procesamiento del lenguaje natural, lo que facilita resultados más rápidos y personalizados. Con esta iniciativa, el banco se sitúa como el primero del sector en aplicar la IA basada en el lenguaje natural en la gestión de recibos en sintonía con su ADN innovador. Y es que la cotizada en Bolsa ya fue pionera años atrás en la consolidación de la banca digital, la implementación del ‘roboadvisor’ o el lanzamiento del primer asesor 100% online para inversiones en España.

Ahora, el banco aplica la IA en la gestión de recibos con una nueva funcionalidad que permitirá pasos más ágiles para consultar, por ejemplo, los recibos de mayor importe del mes, o los correspondientes a gastos específicos, como energía, teléfono, cuota de la comunidad, etc., mejorando así la experiencia de cliente.

El cliente puede acceder a cualquier recibo que necesite simplemente escribiendo frases de estilo oral como “quiero ver los recibos de la luz del último año”. Además, la herramienta le facilita un resumen explicativo sobre lo buscado, a diferencia de ahora, ya que la consulta simplemente arroja un listado. Asimismo, encontrará más información que la actual, ya que puede preguntar por quién es el emisor de uno o de varios recibos y obtener más datos de la empresa emisora.

Más acciones rápidas

Pero la nueva herramienta no solo permite realizar búsquedas, sino también mayor operativa con acciones rápidas. Así, el cliente puede devolver un recibo, cambiar la cuenta de cargo y dar de alta avisos sobre los mismos. La nueva funcionalidad está accesible desde la entrada en la web, es decir, desde la posición global y permitirá la gestión de recibos en cada una de las cuentas de las que sea titular el cliente. Con la consulta en lenguaje natural, el tiempo de ejecución se acorta para el cliente, pero también para el banco, que mejora así sus procesos internos y orienta aún más su operativa al canal digital, como demanda la mayoría de sus clientes.

]]> <![CDATA[Mimao mejora la atención al cliente gracias a la integración de sus plataformas digitales]]> https://tsecurity.de/de/2402101/it-security-nachrichten/mimao-mejora-la-atencin-al-cliente-gracias-a-la-integracin-de-sus-plataformas-digitales/ https://tsecurity.de/de/2402101/it-security-nachrichten/mimao-mejora-la-atencin-al-cliente-gracias-a-la-integracin-de-sus-plataformas-digitales/ Wed, 23 Oct 2024 09:33:01 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

En la última década, las ventas de productos relacionados con el sector de la moda han experimentado un crecimiento muy significativo en España a través del canal online. Es más, sólo en 2023, más de 14 millones de personas recurrieron a Internet para comprar ropa, accesorios y calzado, unas cifras que, lejos de remitir, seguirán incrementándose en los próximos años.  

Este crecimiento ha transformado la forma en la que los consumidores compran este tipo de productos, algo que la compañía española miMao, especializada en la fabricación y venta de calzado, conoce muy bien.  

Desde su nacimiento en el año 2016, la marca ha apostado por crear zapatos made in Spain bajo la tecnología del confort, uniendo las mejores materias primas y pieles con una plantilla y la gota de confort gel, dos sistemas propios que, según la propia compañía “aportan un extra de comodidad”. Además, fabrica y diseña sus productos en España, creciendo de una manera significativa en estos ocho años, llegando a facturar 10 millones de euros en 2023. 

En este exponencial crecimiento ha tenido mucho que ver su apuesta por el canal online, que en la actualidad representa el 90% de la facturación, gracias al cual se encuentra presente en países como Bélgica, Francia, Holanda, Luxemburgo y Portugal. “La tecnología es la base del negocio, sin ella, no existiríamos, por ello, desde miMaO apostamos por las nuevas tecnologías”, explica Rafael Muñoz, CEO de miMaO.  

Objetivo: integración 

A pesar de ser una compañía joven, la marca se encuentra en un proceso constante de evolución tecnológica con el objetivo de mejorar y adaptarse al mercado. “Estamos completamente adaptados al sistema de venta e-commerce, la mayoría de los procesos están ya integrados, pero seguimos mejorando parte de ellos para optimizar el resultado”. Y es que, según Muñoz, el gran reto al que se enfrentan es el de “integrar distintas plataformas digitales en un solo sistema que facilite la labor del personal de la empresa de cara a mejorar la atención al cliente, que es uno de nuestros grandes objetivos”. El tener todos los sistemas integrados, e-commerce, transportistas, servicio de atención al cliente, procesos de compra, área contable, etc., “hace que sea bastante fácil manejar estos puntos deslocalizados”. 

La marca española ha desarrollado un sistema ERP propio adaptado a sus propias necesidades en el cual, tal y como explica Muñoz, “hemos unificado la información de cada departamento, creando así una interfaz de fácil usabilidad y de gran valor en la toma de decisiones estratégicas de la empresa”. En colaboración con una empresa externa y una comunicación constante con sus propios departamentos, la compañía ha sido capaz de desarrollar su propia tecnología, basada en los grandes ERP y adaptados a sus propias necesidades. 

Rafael Muñoz, CEO de miMao.

Rafael Muñoz, CEO de miMao.

miMao

Los resultados, según el CEO de la compañía, han sido muy “satisfactorios”. En miMaO “hemos conseguido reducir los tiempos que invertimos a la hora de buscar y sacar información, que antes era muy costoso, pudiendo dedicar este tiempo a la apertura de nuevos canales de venta”. También ha afectado positivamente a la toma de decisiones, ya que en la actualidad se expone más información en tiempo real, “lo que nos lleva a una estrategia más segura”. 

Para llevar a cabo todos estos proyectos, solo el año pasado, la compañía invirtió en los distintos procesos de mejora tecnológica 250.000 euros. 

Uno de los proyectos que marcó un punto de inflexión fue la consolidación y migración de sus tres dominios independientes (Francia, España y Benelux) a un dominio unificado, MIMao.eu. Este nuevo enfoque permitió consolidar la marca y simplificar la gestión de la tienda online, eliminando la complejidad de operar múltiples plataformas simultáneamente. Además, mejoró el rendimiento, la experiencia del usuario y las oportunidades de expansión internacional. 

Tecnologías que miran al futuro 

El modelo de negocio de las empresas del sector de la moda está en un proceso de innovación constante marcado por la irrupción de tecnologías disruptivas. Aquellas empresas que no tengan la capacidad de reinventarse tendrán serios problemas para ser competitivas.  

Una de las tecnologías que más aplicaciones está teniendo en los últimos años, especialmente en los negocios e-commerce, es la inteligencia artificial, “y parece que solo es el principio”, explica el CEO de miMao. En la actualidad “la utilizamos para la creación de contenidos web y la tenemos integrada con nuestra plataforma de email marketing a nivel contenido y predicciones. En un futuro tenemos pensado integrarla para mejorar nuestro servicio de atención al cliente y personalización web”. 

Para miMao es esencial estar siempre buscando aquellas innovaciones que les permitan crecer, adaptándose a las mejoras que el mercado va proponiendo y, para ello, “no solo nosotros, sino también nuestros partners tecnológicos, estamos en continua evolución”.  

]]> <![CDATA[Turismo de Andalucía impulsa la transformación digital de la industria en la región]]> https://tsecurity.de/de/2400381/it-security-nachrichten/turismo-de-andaluca-impulsa-la-transformacin-digital-de-la-industria-en-la-regin/ https://tsecurity.de/de/2400381/it-security-nachrichten/turismo-de-andaluca-impulsa-la-transformacin-digital-de-la-industria-en-la-regin/ Tue, 22 Oct 2024 12:33:41 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La Consejería de Turismo de la Junta de Andalucía ha suscrito un acuerdo de colaboración con Microsoft para acelerar la modernización tecnológica del sector turístico de la región. Una alianza que tiene por objeto transformar y digitalizar los servicios públicos y el tejido empresarial vinculado a una industria fundamental para la economía regional y nacional, como es la del turismo -que en España y en Andalucía significa el 12% del PIB-, utilizando tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (IA), la computación en la nube y soluciones punteras para reforzar la ciberseguridad.

La colaboración entre ambas entidades busca mejorar la eficiencia operativa de la administración pública y dotar a las empresas turísticas andaluzas de las herramientas tecnológicas más innovadoras, lo que se traducirá en un incremento de la competitividad del sector, tanto en la esfera nacional como internacional. “El trabajo realizado hasta ahora, unido a la estrategia que seguimos y desarrollaremos en adelante, nos posiciona en una nueva era en la que la tecnología y IA serán claves para transformar el turismo en la región”, subraya Arturo Bernal, consejero de Turismo y Andalucía Exterior de la Junta de Andalucía.

Siguiendo esta misma línea, el representante público considera que “este modelo de colaboración público-privada, con la innovación como motor de cambio, va a fortalecer el sector de manera perceptible por todos los stakeholders de la cadena de valor: desde las pymes y startups hasta las grandes empresas, los principales destinos y las administraciones públicas”.

Plan a abordar

El proceso de transformación digital se realizará siguiendo una metodología de adentro hacia afuera, empezando por redefinir las necesidades y procesos internos. En concreto, se procederá a la transformación de los sistemas de gestión de recursos empresariales (ERP) con la plataforma Dynamics 365 Business Central en la nube de Microsoft. Este cambio garantizará una mayor seguridad, escalabilidad y disponibilidad, permitiendo una gestión más efectiva de los recursos en el ámbito turístico. Además, se abordará la modernización del puesto de trabajo para los empleados públicos del sector turístico en Andalucía que utilizarán las soluciones de colaboración y productividad de Microsoft 365, con la implementación de asistentes virtuales internos basados en IA gracias a los servicios de Microsoft 365 Copilot. Dichos asistentes mejorarán la productividad de los empleados públicos al automatizar tareas rutinarias y proporcionar información en tiempo real de forma más eficiente.

La relación entre la administración y las empresas turísticas andaluzas también se verá beneficiada a través de la exploración de la adopción de herramientas como Microsoft Dynamics 365, cuyo CRM facilitará la gestión personalizada de las interacciones con las empresas del sector, lo que proporciona un seguimiento más inteligente de las comunicaciones y necesidades empresariales. De esta manera, se mejora significativamente la experiencia y la satisfacción de los agentes turísticos en sus interacciones con la Administración.

El acuerdo también incluye la exploración de tecnologías low-code / no-code con el fin de facilitar la creación rápida de aplicaciones y la automatización de procesos tanto en el ámbito público como en el sector turístico privado. Esto ayudará a los empleados de la administración pública a desarrollar soluciones personalizadas de forma ágil, mejorando la eficiencia operativa sin necesidad de contar con conocimientos avanzados de programación.

Sobre el ‘hub’ de innovación turística

Junto con los procesos internos de digitalización, el hub de innovación turística proporcionará una serie de servicios digitales de alto valor. Entre ellos, una plataforma moderna de datos con Microsoft Fabric, que servirá de punto neutro para toda la región, ofreciendo datos consolidados de alto valor para la toma de decisiones de todo el ecosistema turístico andaluz; un conjunto de agentes inteligentes creados con las últimas tecnologías de Azure AI que permitirán obtener información consolidada, fácil de consumir, a través de lenguaje natural; un programa para potenciar la creación de un ecosistema robusto de pymes y startups; y un programa digital para optimizar la conexión de la oferta y la demanda de la región.

]]> <![CDATA[El Gobierno de Andorra presenta su Cartera de Identidad Digital Ciudadana]]> https://tsecurity.de/de/2398003/it-security-nachrichten/el-gobierno-de-andorra-presenta-su-cartera-de-identidad-digital-ciudadana/ https://tsecurity.de/de/2398003/it-security-nachrichten/el-gobierno-de-andorra-presenta-su-cartera-de-identidad-digital-ciudadana/ Mon, 21 Oct 2024 14:05:56 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El Gobierno de Andorra da un paso adelante en su plan de transformación digital con la presentación en sociedad de su Cartera Ciudadana de Identidad Digital en el marco de la celebración de Madrid Tech Show. Un proyecto con el que aspiran a transformar, de la mano de Var Group, la interacción de la ciudadanía con las instituciones públicas y privadas del país vecino. Se trata de una solución tecnológica innovadora que permite una gestión más segura y eficiente de la identidad digital, situando a Andorra como un referente en transformación digital en el ámbito europeo.

La cartera digital emplea tecnología autosoberana para garantizar que los ciudadanos controlen sus datos personales. “Este wallet digital permite almacenar y compartir credenciales verificables con diversas instituciones, optimizando la seguridad y su facilidad de uso”, ha explicado Andreu Tomàs, líder de Var Group en Andorra. Compatibles con Android e iOS, y alineadas con la normativa europea eIDAS 2, las credenciales en la cartera digital pueden incluir carnés, permisos o titulaciones, manteniendo siempre el control del ciudadano sobre la información que comparte. Este enfoque asegura que la información personal sólo se divulga a las entidades cuando es estrictamente necesario.

Impacto positivo para la ciudadanía y el país

Gracias a esta solución, el Gobierno de Andorra experimentará un incremento en la eficiencia en la gestión de servicios públicos, reduciendo significativamente la burocracia y optimizando la seguridad de los procesos administrativos. “La cartera digital hace tangible la transformación digital entre la ciudadanía de Andorra, con una aplicación directa, útil, sencilla y práctica en su relación con la Administración Pública y el tejido empresarial”, ha afirmado Marta Osuna. El proyecto supone un avance significativo en la gestión de la identidad digital, centralizando credenciales verificables como el NIA, el carné de la Seguridad Social y otras. Además, permitiría su uso en entidades privadas bancarias, facilitando la interacción mediante credenciales verificadas, reduciendo tiempos y mejorando la seguridad.

La necesidad de una solución innovadora

Con una población de más de 87.000 habitantes y un elevado índice de adopción del certificado digital, Andorra ya contaba con una infraestructura tecnológica avanzada. Sin embargo, el creciente uso del certificado digital reveló limitaciones en cuanto a la gestión y actualización de la información personal de los ciudadanos. En respuesta a este reto, el Gobierno de Andorra, junto a Var Group, ha desarrollado la cartera digital ciudadana.

Esta herramienta innovadora aborda la fragmentación de la información entre las entidades públicas y privadas, y permite a los ciudadanos gestionar y compartir sus credenciales de manera segura y controlada, lo que conlleva un aumento de la privacidad de los datos de los ciudadanos. Con vistas al futuro, además, ambas partes planean expandir su uso e introducir nuevas credenciales como tarjetas de crédito y permisos especiales.

]]> <![CDATA[Implementing “Modular RAG” with Haystack and Hypster]]> https://tsecurity.de/de/2393972/ai-nachrichten/implementing-modular-rag-with-haystack-and-hypster/ https://tsecurity.de/de/2393972/ai-nachrichten/implementing-modular-rag-with-haystack-and-hypster/ Fri, 18 Oct 2024 19:48:43 +0200 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de Transforming RAG systems into LEGO-like reconfigurable frameworks
Image Generated using Midjourney AI, Prompted by the author

Intro

Keeping up with the latest in AI can be a challenge, especially when it comes to an increasingly evolving field like Retrieval Augmented Generation (RAG). You’ve probably seen countless articles and code examples on different platforms and you might’ve felt overwhelmed by the. With so many different solutions and implementations, one can easily feel lost.

I struggled with this myself for a long time, trying to wrap my head around every new article or “trick” to make RAG systems better in one way or another. Every new paper, tutorial or blogpost felt like something completely new and it became increasingly difficult to keep up with all the acrynoms for all the newest fancy methods - HyDE, RAPTOR, CRAG, FLARE — they started to sound like Pokémon character names to me.

Then I came across this paper by Gao et al. (2024) “Modular RAG: Transforming RAG Systems into LEGO-like Reconfigurable Frameworks”.

Modular RAG: Transforming RAG Systems into LEGO-like Reconfigurable Frameworks

Modular RAG

This paper provides a structured approach for breaking down RAG systems into a unified framework that can encompass diverse solutions and approaches. They proposed six main components:

  • Indexing: Organize your data for efficient search.
  • Pre-Retrieval: Process the user’s query before searching.
  • Retrieval: Find the most relevant information.
  • Post-Retrieval: Refine the retrieved information.
  • Generation: Use an LLM to generate a response.
  • Orchestration: Control the overall flow of the system.
Figure 3 from the paper Modular RAG

The key insight from this papaer is that a wide range of existing RAG solutions can be described using these components in a LEGO-like manner. This modularity provides a framework for understanding, designing, and navigating the process of building a RAG system with greater flexibility and clarity.

In the paper, the authors showcase how this is possible by taking examples of existing RAG solutions and expressing them using the same building blocks. For example:

Adaptive RAG flow - where the “judge” decides whether or not to use retrieval. Source: Modular RAG
FLARE - Forward-Looking Active REtrieval where each sentence can trigger a retrieval step. Source: Modular RAG

I highly recommend reading this paper and the set of blog-posts by the author of the paper, Yunfan Gao: Modular RAG and RAG Flow: Part I, Part II.

Personally, this framework helped me understand how different RAG approaches relate to each other, and now I can easily make sense of new papers and implementations.

Implementing Modular RAG

So, how can we actually implement this “Modular RAG” framework?

Since it’s more of a meta-framework — what does that mean in practical terms? Does it mean that we need to implement all the possible combinations of components? Or do we just build the individual components and let developers figure out how to put them together?

I believe that in most real-life situations — it’s not necessary to try to cover every possible RAG configuration, but to narrow down the space of relevant configurations based on the requirements and constraints of each project.

In this tutorial, I’ll show you a concrete example of how to build a configurable system using a small set of options. Hopefully, this will give you the right perspective and tools to create your own version of a Modular RAG that contains the set of relevant configurations for your specific use-case.

Let’s go on to explore the two main tools we’ll be using:

Haystack — The Main Components Library

haystack is an open-source framework for building production-ready LLM applications, retrieval-augmented generative pipelines and state-of-the-art search systems that work intelligently over large document collections.

Haystack | Haystack

Pros:

  • Great component design
  • The pipeline is very flexible and allows for dynamic configurations
  • Extremely (!) well documented
  • The framework includes many existing implementations and integrations with Generative AI providers.

Cons:

  • The pipeline interface can be a bit verbose
  • Using components outside of a pipeline is not very ergonomic.

I’ve played around with a few different Generative AI frameworks, and Haystack was by far the easiest for me to understand, use and customize.

Hypster — Managing Configuration Spaces

hypster is a lightweight pythonic configuration system for AI & Machine Learning projects. It offers minimal, intuitive pythonic syntax, supporting hierarchical and swappable configurations.

Introducing HyPSTER: A Pythonic Framework for Managing Configurations to Build Highly Optimized AI…

Hypster is a new open-source project that I’ve developed to enable a new kind of programming paradigm for AI & ML workflows — one that moves beyond single solutions towards a “superposition of workflows” or a “hyper-workflow.”

Hypster allows you to define a range of possible configurations and easily switch between them for experimentation and optimization. This makes it simple to add and customize your own configuration spaces, instantiate them with different settings, and ultimately select the optimal configuration for your production environment.

Note: Hypster is currently under active development. It is not yet recommended for production environments.

Codebase

This is an advanced tutorial. It assumes you’re already familiar with the main components of RAG.

I’ll break down the main parts of the codebase and provide my insights as we go.

The full and updated code is in the following repository. Don’t forget to add your ⭐️

GitHub - gilad-rubin/modular-rag

LLM

Let’s start with our LLM configuration-space definition:

from hypster import config, HP
@config
def llm_config(hp: HP):
  anthropic_models = {"haiku": "claude-3-haiku-20240307", 
                      "sonnet": "claude-3-5-sonnet-20240620"}
  openai_models = {"gpt-4o-mini": "gpt-4o-mini", 
                   "gpt-4o": "gpt-4o", 
                   "gpt-4o-latest": "gpt-4o-2024-08-06"}
  
  model_options = {**anthropic_models, **openai_models}
  model = hp.select(model_options, default="gpt-4o-mini")
  temperature = hp.number_input(0.0)
  
  if model in openai_models.values():
    from haystack.components.generators import OpenAIGenerator
    
    llm = OpenAIGenerator(model=model, 
                          generation_kwargs={"temperature": temperature})
  else: #anthropic
    from haystack_integrations.components.generators.anthropic import AnthropicGenerator
    
    llm = AnthropicGenerator(model=model, 
                             generation_kwargs={"temperature": temperature})

This code snippet demonstrates a basic example of Hypster and Haystack. Using the @config decorator, we define a function called llm_config that encapsulates the configuration space for our LLM. This space includes options for selecting different LLM providers (Anthropic or OpenAI) and their corresponding models, as well as a parameter for controlling the temperature.

Within the llm_config function, we use conditional logic to instantiate the appropriate Haystack component based on the selected model. This allows us to seamlessly switch between different LLMs using a selection without modifying the structure of our code.

For example, to create an Anthropic generator with the “haiku” model and a temperature of 0.5, we can instantiate the configuration as follows:

result = llm_config(final_vars=["llm"], 
                    selections={"model" : "haiku"}, 
                    overrides={"temperature" : 0.5})

Indexing pipeline

Let’s move on to create our indexing pipeline, where we’ll define how to process our input files. In our case — PDF files.

@config
def indexing_config(hp: HP):
    from haystack import Pipeline
    from haystack.components.converters import PyPDFToDocument
    pipeline = Pipeline()
    pipeline.add_component("loader", PyPDFToDocument())

Next, we’ll add an optional functionality — enriching the document with an LLM summary based on the first 1000 characters of the document.

This is a nice trick where we use the first n characters of a document and then, upon splitting the document into chunks, each chunk "inherits" this enriched information for its embeddings and response generation.

  enrich_doc_w_llm = hp.select([True, False], default=True)
  if enrich_doc_w_llm:
    from textwrap import dedent
    from haystack.components.builders import PromptBuilder
    from src.haystack_utils import AddLLMMetadata
    
    template = dedent("""
        Summarize the document's main topic in one sentence (15 words max). 
        Then list 3-5 keywords or acronyms that best \
        represent its content for search purposes.
        Context:
        {{ documents[0].content[:1000] }}
        
        ============================
        
        Output format:
        Summary:
        Keywords:
    """)
    
    llm = hp.propagate("configs/llm.py")
    pipeline.add_component("prompt_builder", PromptBuilder(template=template))
    pipeline.add_component("llm", llm["llm"])
    pipeline.add_component("document_enricher", AddLLMMetadata())
    
    pipeline.connect("loader", "prompt_builder")
    pipeline.connect("prompt_builder", "llm")
    pipeline.connect("llm", "document_enricher")
    pipeline.connect("loader", "document_enricher")
    splitter_source = "document_enricher"
  else:
    splitter_source = "loader"
  
  split_by = hp.select(["sentence", "word", "passage", "page"], 
                       default="sentence")
  splitter = DocumentSplitter(split_by=split_by, 
                              split_length=hp.int_input(10), 
                              split_overlap=hp.int_input(2))
  pipeline.add_component("splitter", splitter)
  pipeline.connect(splitter_source, "splitter")

Here we can see Haystack’s pipeline in action. If the user selects enrich_doc_w_llm==True we go on to add components and connections that enable this enrichment. In our case: PromptBuilder → LLM → AddLLMMetadata.

As you can see — it’s very flexible and we can construct it on-the-fly using conditional logic. This is extremely powerful.

Now we can instantiate the configuration object in a couple of ways. For example:

results = indexing_config(selections={"enrich_doc_w_llm": False, 
                                      "split_by" : "page"}, 
                          overrides={"split_length" : 1})

Here we get a simple pipeline with a loader and a splitter, with the selected splitter configurations

Otherwise, we can select to enrich the document with an LLM summary:

results = indexing_config(selections={"enrich_doc_w_llm": True})

Notice that Hypster takes on default values that are defined in each parameter, so there’s no need to specify all the parameter selections every time. Here’s an illustration of the resulting pipeline:

Notice how we casually inserted the llm_config inside our indexing pipeline using hp.propagte(“configs/llm_config.py"). This propagation ability lets us create nested configurations in a hierarchical way. We can select and override parameters within the nested llm_config using dot notation. For example:

results = indexing_config(selections={"llm.model" : "gpt-4o-latest"})

This will result in instantiating an indexing pipeline with the LLM enrichment task using the OpenAI gpt-4o-2024–08 model.

So far, we’ve built a compact configuration space for many potential indexing pipelines.

For the sake of brevity, I will skip over the embedding configuration, where I incorporated fastembed and jina embeddings. If you're curious, please check out the full implementation.

Let’s move on to the retrieval pipeline.

Retrieval

Haystack comes with an in-memory document store for fast experimentation. It includes an embedding retriever and a BM25 retriever. In this section — we’ll build a configuration space that enables using either a BM25, an embedding retriever or both.

@config
def in_memory_retrieval(hp: HP):
  from haystack import Pipeline
  from haystack.document_stores.in_memory import InMemoryDocumentStore
  from src.haystack_utils import PassThroughDocuments, PassThroughText

  pipeline = Pipeline()
  # utility components for the first and last parts of the pipline  
  pipeline.add_component("query", PassThroughText())
  pipeline.add_component("retrieved_documents", PassThroughDocuments())
  
  retrieval_types = hp.multi_select(["bm25", "embeddings"], 
                                    default=["bm25", "embeddings"])
  if len(retrieval_types) == 0:
      raise ValueError("At least one retrieval type must be selected.")
  
  document_store = InMemoryDocumentStore()
  
  if "embedding" in retrieval_types:
    from haystack.components.retrievers.in_memory import InMemoryEmbeddingRetriever
    embedding_similarity_function = hp.select(["cosine", "dot_product"], default="cosine")
    document_store.embedding_similarity_function = embedding_similarity_function
    pipeline.add_component("embedding_retriever", InMemoryEmbeddingRetriever(document_store=document_store))

  if "bm25" in retrieval_types:
    from haystack.components.retrievers.in_memory import InMemoryBM25Retriever
    bm25_algorithm = hp.select(["BM25Okapi", "BM25L", "BM25Plus"], default="BM25L")
    document_store.bm25_algorithm = bm25_algorithm
    pipeline.add_component("bm25_retriever", InMemoryBM25Retriever(document_store=document_store))
    pipeline.connect("query", "bm25_retriever")

  if len(retrieval_types) == 2:  # both bm25 and embeddings
    from haystack.components.joiners.document_joiner import DocumentJoiner

    bm25_weight = hp.number_input(0.5)
    join_mode = hp.select(["distribution_based_rank_fusion", 
                          "concatenate", "merge", 
                          "reciprocal_rank_fusion"],
                          default="distribution_based_rank_fusion")
    joiner = DocumentJoiner(join_mode=join_mode, top_k=hp.int_input(10),
                            weights=[bm25_weight, 1-bm25_weight])

    pipeline.add_component("document_joiner", joiner)
    pipeline.connect("bm25_retriever", "document_joiner")
    pipeline.connect("embedding_retriever", "document_joiner")
    pipeline.connect("document_joiner", "retrieved_documents")
  elif "embeddings" in retrieval_types: #only embeddings retriever
    pipeline.connect("embedding_retriever", "retrieved_documents")
  else:  # only bm25
    pipeline.connect("bm25_retriever", "retrieved_documents")

Here, we’re using a couple of “tricks” to make it work. First of all, we use hp.multi_select which allows us to select multiple options from the options. Second, we add “helper” components from the start and end of the pipeline (PassThroughText, PassThroughDocuments) to make sure that any selection will start with queryand end with retrieved_documents and the rest is relatively straightforward.

A couple of example instantiations would be:

in_memory_retrieval(selections={"retrieval_types": ["bm25"], 
                                "bm25_algorithm": "BM25Okapi"})
Image by the author

And:

in_memory_retrieval(selections={"join_mode": "reciprocal_rank_fusion"})

In the full implementation, I’ve added a Qdrant vector store, an optional reranking step, and a final generation pipeline. These are all meant as examples to show the possibilities of adding and customizing the different components in these pipelines and you can find them as well in the full repository.

Eventually, we have the main config that binds all of these settings together:

@config
def rag_config(hp: HP):
  indexing = hp.propagate("configs/indexing.py")
  indexing_pipeline = indexing["pipeline"]
  
  embedder_type = hp.select(["fastembed", "jina"], default="fastembed")
  match embedder_type:
    case "fastembed":
      embedder = hp.propagate("configs/fast_embed.py")
    case "jina":
      embedder = hp.propagate("configs/jina_embed.py")
  
  indexing_pipeline.add_component("doc_embedder", embedder["doc_embedder"])
  document_store_type = hp.select(["in_memory", "qdrant"], 
                                  default="in_memory")
  match document_store_type:
    case "in_memory":
      retrieval = hp.propagate("configs/in_memory_retrieval.py")
    case "qdrant":
      retrieval = hp.propagate("configs/qdrant_retrieval.py", 
                  overrides={"embedding_dim": embedder["embedding_dim"]})
  
  from haystack.components.writers import DocumentWriter
  from haystack.document_stores.types import DuplicatePolicy
  
  document_writer = DocumentWriter(retrieval["document_store"], 
                                   policy=DuplicatePolicy.OVERWRITE)
  indexing_pipeline.add_component("document_writer", document_writer)
  indexing_pipeline.connect("splitter", "doc_embedder")
  indexing_pipeline.connect("doc_embedder", "document_writer")
  
  # Retrieval + Generation Pipeline
  pipeline = retrieval["pipeline"]
  pipeline.add_component("text_embedder", embedder["text_embedder"])
  pipeline.connect("query", "text_embedder")
  pipeline.connect("text_embedder", "embedding_retriever.query_embedding")
  
  from src.haystack_utils import PassThroughDocuments
  pipeline.add_component("docs_for_generation", PassThroughDocuments())
  
  use_reranker = hp.select([True, False], default=True)
  if use_reranker:
      reranker = hp.propagate("configs/reranker.py")
      pipeline.add_component("reranker", reranker["reranker"])
      pipeline.connect("retrieved_documents", "reranker")
      pipeline.connect("reranker", "docs_for_generation")
      pipeline.connect("query", "reranker")
  else:
      pipeline.connect("retrieved_documents", "docs_for_generation")
  
  response = hp.propagate("configs/response.py")
  from haystack.components.builders import PromptBuilder
  pipeline.add_component("prompt_builder", PromptBuilder(template=response["template"]))
  pipeline.add_component("llm", response["llm"])
  pipeline.connect("prompt_builder", "llm")
  pipeline.connect("query.text", "prompt_builder.query")
  pipeline.connect("docs_for_generation", "prompt_builder")

from here we can define pretty much anything we want inside any of the sub-components. For example:

results = rag_config(selections={"indexing.enrich_doc_w_llm": True,
                                 "indexing.llm.model": "gpt-4o-mini",
                                 "document_store": "qdrant",
                                 "embedder_type": "fastembed",
                                 "reranker.model": "tiny-bert-v2",
                                 "response.llm.model": "sonnet"},
    overrides={"indexing.splitter.split_length": 6, 
               "reranker.top_k": 3})

And we’ve instantiated a concrete set of working pipelines:

We can now execute them sequentially:

indexing_pipeline = results["indexing_pipeline"]
indexing_pipeline.warm_up()

file_paths = ["data/raw/modular_rag.pdf", "data/raw/enhancing_rag.pdf"]
for file_path in file_paths:  # this can be parallelized
    indexing_pipeline.run({"loader": {"sources": [file_path]}})

query = "What are the 6 main modules of the modular RAG framework?"

pipeline = results["pipeline"]
pipeline.warm_up()
response = pipeline.run({"query": {"text": query}})

print("Response: ", response["llm"]["replies"][0])
Response: The six main modules of the modular RAG framework are 
Indexing, Pre-retrieval, Retrieval, Post-retrieval, Generation, 
and Orchestration.

Supporting quote from Document 1: "Based on the current stage of RAG 
development, we have established six main modules: Indexing, 
Pre-retrieval, Retrieval, Post-retrieval, Generation, and Orchestration."

Great Response! 👏

Summary

For some of you, this might be a lot to take in at once. You might be new to Haystack, and this is probably your first encounter with Hypster. That’s perfectly understandable!

The code is complex, but I believe that this comes from the inherent complexity of building a modular system like this. In addition, defining the exact routings of a workflow is a visual task and it’s sometimes harder to read via text.

That being said, this is the first time I’ve seen a fully configurable, modular RAG system. It’s exciting for me, and I hope for you as well!

I believe this represents a fundamentally different approach to AI/ML projects. Instead of building a codebase for a single solution, we’re building a codebase that accommodates multiple potential workflows — a “superposition of workflows” or a “hyper-workflow.”

Once you get into this kind of programming — you immediately unlock incredible benefits:

  1. Hyperparameter Optimization is easily available (more on that in future posts)
  2. Utilizing different configurations for diverse scenarios. For example, queries of type X can use a RAG system with a high weight assigned to the BM25 retriever and queries of type Y focus mainly on dense embedding techniques.
  3. Agentic Tool Use - It’s relatively straightforward to wrap this as a tool that can be instantiated and used in different scenarios, which means that… Yes! We can turn this into a tool that an AI Agent uses. Think of the possibilities there.
  4. A/B testing in Production - we can deploy this RAG hyperspace to production and perform A/B testing just by specifying configurations for each individual API request.

Outro

So, how was it for you?

Making this knowledge accessible is important to me, so your inputs are valuable. If you have any questions or comments on this implementation or the overall approach, please feel free to add your comments to this article.

I also offer consultation and freelance services to companies looking for a structured, common-sense approach to solving business problems using state-of-the-art Generative AI and Machine Learning tools.

Feel free to contact me via E-Mail, LinkedIn or my Website 🌟

Resources

Further Reading

Notes

  • All images without a caption were created by the author
  • I’m not affiliated with Deepset/Haystack in any way.

Implementing “Modular RAG” with Haystack and Hypster was originally published in Towards Data Science on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

]]> <![CDATA[Copemar, en busca de la agilidad empresarial, avanza en su plan de digitalización]]> https://tsecurity.de/de/2386707/it-security-nachrichten/copemar-en-busca-de-la-agilidad-empresarial-avanza-en-su-plan-de-digitalizacin/ https://tsecurity.de/de/2386707/it-security-nachrichten/copemar-en-busca-de-la-agilidad-empresarial-avanza-en-su-plan-de-digitalizacin/ Tue, 15 Oct 2024 12:03:50 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La empresa familiar dedicada en cuerpo y alma a la extracción, transformación y distribución de productos marinos, Copemar, da un paso adelante en su plan de transformación digital. Lo hace, además, de la mano de Seresco con el fin de mejorar su eficiencia operativa y optimizar sus procesos de gestión. Tras cosechar más de seis décadas de tradición y experiencia en el sector, la organización necesitaba adaptarse a los nuevos tiempos para satisfacer las demandas del mercado actual.

Al ser una organización con diferentes sociedades dentro del grupo que operan de manera fragmentada, Copemar tenía duplicidades en el registro de información y procesos no optimizados. En este sentido, no solo necesitaba integrar todas sus operaciones y controlar todos los flujos de información que se generaban en cada ámbito, sino que también requería asegurar el cumplimiento legal y normativo, y proporcionar herramientas de análisis avanzadas para apoyar la toma de decisiones estratégicas.

En definitiva, la compañía requería una solución de gestión empresarial integral y ágil que abarcara los ámbitos financiero, logístico, productivo y comercial en sus diferentes actividades. Para cumplir su objetivo de transformación digital, Copemar, de la mano de Seresco, optó por una solución ERP, en concreto Sage X3, desplegada en un entorno SaaS, para unificar y modernizar sus sistemas de gestión. El proyecto incluyó la migración de datos e información crucial desde el sistema anterior y la implementación de diversos módulos funcionales del ERP.

Mejoras sustanciales

Entre los beneficios adquiridos tras la implementación cabe destacar la gestión más eficiente de la totalidad de operaciones de la empresa al cubrir todas las necesidades funcionales con un planteamiento estándar; mitigación de riesgos de cumplimiento legal y normativo asegurando la adecuada evolución tecnológica con actualizaciones transparentes para los usuarios; optimización de procesos y automatización de tareas repetitivas redundando en la reducción de tiempos de gestión y la liberación del personal para tareas de mayor valor añadido.

La implementación también ha evitado duplicidades en el registro de información y mejora el control de los datos, facilitando la optimización de procesos y proporcionando herramientas de análisis adecuadas. De esta forma la compañía ha ganado en mejora de la coordinación y gestión de las operaciones entre las diferentes sociedades del grupo. El ERP también les ha proporcionado una trazabilidad completa de todos los documentos y artículos, mejorando la transparencia y el control. Ahora la visión de la empresa es completa y transversal, permitiendo un análisis detallado por sociedad, grupo, línea de negocio, centro de coste, marea y planta.

El despliegue de la solución ha facilitado un análisis financiero más preciso con una visión consolidada de la contabilidad del grupo. Asimismo, la implementación en la nube bajo el modelo SaaS ofrece mayor flexibilidad, escalabilidad, seguridad y estabilidad. De ahora en adelante la compañía contará con una base sólida para futuras innovaciones y mejoras, marcando un paso crucial en la transformación digital de Copemar.

]]> <![CDATA[El 67% del sector industrial ya utiliza la IA para la fabricación de productos]]> https://tsecurity.de/de/2386541/it-security-nachrichten/el-67-del-sector-industrial-ya-utiliza-la-ia-para-la-fabricacin-de-productos/ https://tsecurity.de/de/2386541/it-security-nachrichten/el-67-del-sector-industrial-ya-utiliza-la-ia-para-la-fabricacin-de-productos/ Tue, 15 Oct 2024 10:49:35 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Desde su irrupción, la inteligencia artificial (IA) se ha perfilado como una herramienta poderosa para transformar el sector industrial. En un contexto en el que se busca aumentar la productividad y la competitividad, un 67% de las empresas industriales ya utiliza la IA y la visión artificial para la fabricación de productos, más concretamente para la optimización de la producción. Así lo refleja el informe Ascendant de Minsait (Indra) que, bajo el título IA: radiografía de una revolución en marcha, analiza su grado de adopción en organizaciones privadas e instituciones públicas.

El estudio también revela que, además de la manufactura, seis de cada diez empresas industriales ya integran la IA para mejorar la calidad y la seguridad física de sus empleados mediante verificaciones digitales, test y reconocimiento de defectos por imagen. Según se desprende del pliego, otra de sus aplicaciones es la gestión de la cadena de suministro, donde la IA ya permite predecir bloqueos en la logística o gestionar inventarios en tiempo real. De hecho, algunas compañías ya están consiguiendo reducir sus costes de almacenamiento en hasta un 10%.

En este sentido, optimizar las operaciones y ahorrar costes es la principal motivación para usar la citada tecnología para el 68% de las compañías entrevistadas. Sin embargo, el uso de la IA no solo está teniendo un impacto profundo en los procesos de producción, sino también en la toma de decisiones estratégicas basadas en datos, fundamental para el 25% de las organizaciones. Así, la captura de datos masivos en tiempo real está permitiendo identificar tendencias y patrones, mejorando la capacidad de innovación y adaptabilidad del sector. Estos avances permiten reducir el margen de error y mejorar la calidad de los productos, lo que a su vez se traduce en una mayor satisfacción del cliente y una reducción de costes a lo largo de toda la cadena de suministro.

Sin embargo, no es oro todo lo que reluce. A pesar del gran interés que despierta esta solución en el sector, existen barreras que será necesario superar para garantizar una adopción e integración adecuadas como, por ejemplo, la dificultad de identificar casos de uso que realmente generen un valor añadido, la falta de infraestructura tecnológica y la falta de visión de la alta dirección. Así lo evidencia el informe Ascendant, donde las organizaciones consultadas también subrayan la falta de habilidades y la inestabilidad regulatoria.

Gemelos digitales y copilotos

La creciente integración de la inteligencia artificial en las operaciones industriales es un hito importante en la adopción de tecnologías avanzadas, con la industria 4.0 posicionándose como la gran oportunidad para impulsar la eficiencia, la competitividad y la sostenibilidad. El sector, según las conclusiones del análisis de Minsait, se dirige hacia un futuro donde las empresas sigan invirtiendo en IA con base analítica y el desarrollo de copilotos que contribuyan a crear casos de uso propios y diferenciales para su negocio. En esta línea, tecnologías como el gemelo digital facilitarán las simulaciones y la monitorización de las operaciones, permitiendo una fabricación de productos mucho más precisa y la resolución de problemas cuando surgen defectos en estos procesos.

]]> <![CDATA[OMRON avanza hacia una automatización industrial capaz de abordar los desafíos de las empresas del futuro]]> https://tsecurity.de/de/2384347/it-security-nachrichten/omron-avanza-hacia-una-automatizacin-industrial-capaz-de-abordar-los-desafos-de-las-empresas-del-futuro/ https://tsecurity.de/de/2384347/it-security-nachrichten/omron-avanza-hacia-una-automatizacin-industrial-capaz-de-abordar-los-desafos-de-las-empresas-del-futuro/ Mon, 14 Oct 2024 09:34:22 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Desde su fundación en 1933 bajo el nombre Tateisi Electric Manufacturing Co., la compañía japonesa OMRON lleva casi un siglo aportando soluciones innovadoras y tecnologías avanzadas en diferentes sectores de actividad que van desde la automatización industrial y los sistemas sociales hasta la atención médica.  

En la actualidad, OMRON ofrece productos y servicios en más de 130 países con un objetivo claro: aprovechar la tecnología para mejorar la eficiencia, la seguridad y la salud en diversas industrias y aplicaciones para el consumidor. “En la automatización industrial, avanzamos en la tecnología de fabricación para apoyar una sociedad sostenible, abordando la escasez de mano de obra, mejorando la productividad y aumentando la satisfacción de los trabajadores”, explica Tim Foreman, director europeo de Innovación y Desarrollo en OMRON Europe. 

Al igual que la mayoría de las empresas en todo el mundo, OMRON se encuentra en plena transformación digital, aunque, según Foreman, hay varias maneras de ver este proceso: “Desde la implementación de un nuevo sistema ERP para nuestros procesos internos, hasta el desarrollo de productos que utilizan datos (como nuestro controlador de IA en máquinas en el borde), pasando por nuestras fábricas, donde usamos soluciones basadas en datos para optimizar los procesos de manufactura, mejorar la productividad y habilitar sistemas de producción más inteligentes y flexibles”.  

La compañía tiene varios ejemplos que reflejan a la perfección esa apuesta por la digitalización. “En nuestra fábrica de Kusatsu, en Japón, utilizamos datos recogidos de todas las máquinas en la línea de producción para visualizar todo el proceso. Esto nos permite identificar y abordar rápidamente cuellos de botella, incluso en entornos de producción de alta variedad y bajo volumen”, explica el director de Innovación. Tradicionalmente, la identificación de áreas de mejora dependía de la experiencia de los trabajadores veteranos, pero ahora, el enfoque basado en datos ha mejorado la productividad en un 30% y ha reducido significativamente el tiempo dedicado a actividades de mejora. “Esta transformación digital permite que los trabajadores no cualificados se adapten más rápidamente, mientras seguimos impulsando más mejoras, como la reducción de defectos a niveles de partes por billón (ppb)”. 

La línea de montaje de circuitos impresos (PCBs) de la fábrica de Kusatsu también emplea i-BELT, un servicio de OMRON para utilizar los datos del sitio de producción. Recoge datos del PLC a medida que cada PCB es procesado secuencialmente por la impresora de soldadura, el montador de alta velocidad, el montador multifuncional y el horno de reflujo, y demuestra cómo se realiza la transición en el tiempo utilizando una herramienta de visualización. De acuerdo con Foreman, “los datos se analizan para investigar los factores que impactan negativamente en las tasas de utilización de la línea y señalar cómo se puede equilibrar la línea para una mejora efectiva”. 

Por otra parte, en su planta de producción en Den Bosch (Países Bajos) trabajan con líneas de producción en forma de U, en las que se utilizan diez máquinas diferentes para ensamblar productos. Esto implica varias acciones manuales y controles visuales que los empleados deben realizar. “Para satisfacer la creciente demanda de productos a pesar de la actual escasez de personal, estábamos buscando una forma de trabajar más rápida y de manera más flexible, manteniendo el número de errores bajo o incluso reduciéndolos”, explica Foreman. “Queremos digitalizar este proceso y hacerlo de manera inteligente, trabajando con estándares abiertos. Esto nos permite copiar rápidamente la nueva forma de trabajar en nuestras otras líneas de producción e incluso en otras ubicaciones de producción de OMRON en todo el mundo, así como en las ubicaciones de producción de nuestros clientes”. De esta manera, todos hablarán el mismo idioma de datos.

Como parte de esa transformación digital, la compañía, al igual que muchas otras empresas, trabaja en la actualidad para cumplir con las nuevas regulaciones de ciberseguridad, pero también en cómo lograr una cadena de suministro digitalmente conectada. Además, explica el director de innovación, “estamos buscando formas de hacer que los datos sean accesibles de manera agradable y fácil de trabajar. También tenemos varios ejemplos de proyectos de co-creación, donde estamos haciendo que las máquinas existentes sean más inteligentes con el controlador de IA de OMRON, o donde podemos proporcionar recolección de datos para data science y paneles de datos para mejorar OEE/ORE y la calidad del producto”. Por ejemplo, con Dassault Systèmes, “colaboramos para permitir la convergencia de TI/OT con gemelos virtuales. En nuestra línea de ensamblaje esto nos ha mostrado cuánto valor hay en digitalizarla con estándares abiertos. Este enfoque no solo es valioso para nuestras propias fábricas de OMRON, sino también para mejorar nuestros propios productos y, por lo tanto, también para las fábricas de nuestros clientes”. 

Al principio, una línea de producción parece no haber cambiado, pero a través del nuevo software y el intercambio de datos a través de estos estándares abiertos, hay mucha más información disponible. “Expandiremos este concepto en los próximos años dentro de nuestra fábrica en Den Bosch, pero también lo ofreceremos a otros actores interesados”. 

El desarrollo de nuevos estándares también se está llevando a cabo junto con socios como NXTGEN Hightech, donde OMRON participa en el desarrollo de Fábricas Autónomas y Tecnologías Comunes.  

Tim Foreman, director europeo de Innovación y Desarrollo en OMRON Europe.

Tim Foreman, director europeo de Innovación y Desarrollo en OMRON Europe.

OMRON

Una política de IA 

Recientemente, la compañía ha desarrollado su Política de Inteligencia Artificial diseñada para garantizar el uso seguro, ético y responsable de la IA en todos sus productos y servicios. De acuerdo con Foreman, a medida que la IA se convierte en algo cada vez más central en las industrias de todo el mundo, “nuestro objetivo es alinearnos con los estándares globales establecidos por organismos como el G7, la OCDE y las Naciones Unidas, particularmente en términos de abordar la ética y los riesgos asociados con la IA”. 

Los objetivos principales de la política son guiar el uso adecuado de la IA dentro de OMRON, minimizar riesgos como accidentes o violaciones de los derechos humanos, y promover la seguridad y protección en general. “A través de esta política, nos comprometemos a implementar prácticas sólidas de gobernanza de IA en toda la empresa. Nuestro objetivo es construir sistemas y reglas que cumplan con las últimas leyes y regulaciones, garantizando transparencia y responsabilidad. También nos centramos en desarrollar un diálogo con las partes interesadas e invertir continuamente en las competencias de nuestra fuerza laboral en relación con la IA”, explica Foreman. En definitiva, “queremos crear un marco donde la IA impulse la innovación mientras se mantiene alineada con los más altos estándares éticos, promoviendo la seguridad y contribuyendo a un futuro digital sostenible“.  

La tecnología, en el centro 

La tecnología se encuentra en el centro de la estrategia de OMRON, con la misión de crear soluciones que aborden los desafíos sociales a través de la innovación. “El núcleo de nuestra estrategia a largo plazo SF2030, que significa ‘Shaping the Future 2030’, es utilizar la automatización para abordar desafíos sociales y económicos críticos, alineándose con nuestro compromiso de largo plazo con el desarrollo sostenible”.  

En el pasado, la automatización significaba reemplazar el trabajo humano con máquinas. Sin embargo, en una sociedad autónoma, lo que se necesita es una automatización que ayude a las personas a realizar su máximo potencial a través de una combinación óptima de reemplazo, colaboración y armonización. En la próxima década, a medida que los problemas sociales se vuelvan más urgentes, “nos mantendremos fieles a nuestros valores fundamentales y nos centraremos en lograr la neutralidad de carbono, realizar una sociedad digital y extender la esperanza de vida saludable. A través de la automatización que empodera a las personas, nuestro objetivo es construir una sociedad autónoma donde el cumplimiento individual se alinee con la prosperidad social”. 

]]> <![CDATA[De la ‘sala de máquinas’ a la junta directiva: el nuevo rol del CIO, a debate en el CIO Summit 2024 ]]> https://tsecurity.de/de/2368183/it-security-nachrichten/de-la-sala-de-mquinas-a-la-junta-directiva-el-nuevo-rol-del-cio-a-debate-en-el-cio-summit-2024/ https://tsecurity.de/de/2368183/it-security-nachrichten/de-la-sala-de-mquinas-a-la-junta-directiva-el-nuevo-rol-del-cio-a-debate-en-el-cio-summit-2024/ Fri, 04 Oct 2024 14:19:09 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Los debates marcaron, una vez más, gran parte de la agenda de la última edición de CIO Summit 2024, celebrado en Madrid los pasados 25 y 26 de septiembre. La expansión digital protagonizó el primer panel, moderado por Alejandro Cadenas, vicepresidente asociado para Telecomunicaciones y Movilidad en Europa en IDC. En su rol de cliente final, María Ángeles Vicente, CIO de Alsa, comentó que su estrategia digital está motivada por su estrategia empresarial. “El cliente está en el centro de esa estrategia y trabajamos en que la experiencia del cliente sea siempre buena, que éste esté continuamente informado sobre su transporte”, comentó. Otros pilares importantes de esa estrategia digital de Alsa son la sostenibilidad y la seguridad, tanto física (de los pasajeros y buses) como cibernética. 

Por su parte, Óscar Rivas, director de Preventa en Dell Technologies España, aseguró que está viendo que el mercado está en una etapa inicial de la IA, con inversiones destinadas a descubrir los primeros casos de uso, tener perfiles preparados para la IA e identificar los modelos y aplicaciones a usar. “Es importante hacerlo bien desde el principio”, dijo y, por la explosión de los datos que están experimentando las empresas actualmente, “el almacenamiento se ha transformado en uno de los pilares de democratización de la IA”. 

Fernando Urbano Soto, ingeniero de Valor senior en Celonis, sostuvo que las empresas buscan implementar la IA de la manera más ágil y que lleve a tomar las mejores decisiones, y que, para que eso se cumpla “necesitamos nutrirla de datos de calidad y contexto de negocio para que sean relevantes para la compañía. Eso es lo que intentamos hacer con nuestros clientes, ayudarlos a transformar esos datos en un modelo de conocimiento que la IA pueda utilizar”. Rodrigo Velasco, jefe de Cuentas para Iberia en Informatica, concordó con Urbano Soto en que la organización tiene que saber qué quiere hacer con el dato. Dijo que “estamos viendo muchos proyectos exploratorios”, pero vemos que cuando no se hace ese trabajo precio, los modelos tienen alucinaciones. 

sesión 2 cio summit 24

Desde la izda, Juan Manuel García Dujo (Cerealto), David Sanz (Commvault), Víctor Neves (SecurityScorecard), Álvaro Ontañón (Merlin Properties), Javier Paniagua (Risi) y Ángela Salmerón (IDC).

Juan Márquez (Foundry)

La seguridad, a examen

La seguridad fue el foco del segundo debate del encuentro, moderado por Angela Salmerón, directora de investigación para IDC EMEA, que arrojó unos datos claros sobre el aumento de los ciberataques a gran escala: “El 29% de las empresas europeas reportaron ransomware en 2023 y el 45% sufrieron ataques malware. Estos ataques no sólo son cada vez más numerosos sino más sofisticados debido al uso que los ciberdelincuentes hacen de la IA clásica y el machine learning y la nueva IA generativa”. 

El enfoque emergente para afrontar este panorama con éxito, según David Sanz, director de Experiencia del Cliente para la región Sur en Commvault, es “la unión de la ciberseguridad con la ciberresiliencia; aunar ambas permite a las organizaciones disponer de una cadena de protección continua”. En este contexto, añadió, “el CIO y el CISO deben colaborar y ubicar en el centro de su estrategia la protección del dato y del negocio”. “Curiosamente las empresas que han sufrido un ciberataque tienen un nivel de ciberresiliencia mayor y también se recuperan antes de los incidentes”, expuso al hilo de un estudio realziado por la compañía. 

Victor Neves, director de Ventas para Iberia en SecurityScorecard, cree que “las estrategias de ciberseguridad que tienen muchas empresas se han quedado obsoletas; urge complementarlas con tecnologías emergentes para que sigan siendo efectivas”, insistió, recalcando el nuevo papel de la IA para automatizar la detección de las amenazas. El portavoz también destacó la relevancia de normativas como la Ley de Resiliencia Operativa Digital, o DORA, un reglamento de la UE que crea un marco vinculante para gestionar los riesgos de las TIC en el sector financiero europeo y que “exige una mejor administración de los proveedores críticos”. 

“En materia de ciberseguridad nos hallamos en constante adaptación porque los atacantes siempre van un paso por delente”, se lamentó Álvaro Ontañón, CIO de Merlin Properties. Éste señaló que su compañía continúa trabajando en “estar protegidos, algo complejo porque, aunque contamos con sistemas, herramientas y tácticas, tenemos que adaptarnos con rapidez a las nuevas estrategias y uso de la IA que hacen los ‘malos’. Además, están apareciendo nuevos vectores de ataque en sitios inimaginables, de forma que, aunque las empresas no estamos tan obsoletas en nuestra estrategia de seguridad, sí debemos movernos más rápido para protegernos mejor”. 

“Es clave –añadió Javier Paniagua Martínez, director de Tecnología y Proyectos en Risi– fiarse de los partners de ciberseguridad y tener una buena estrategia que sea común para el CIO y el CISO de la organización”. Añadió, además, que al equipo directivo no hay que hablarle de “tecnología, sino de riesgo” para que entiendan la problemática y su relevancia. 

Juan Manuel García Dujo, director de Transformación Digital (CIO y CISO) de Cerealto, insistió en la importancia de contar con “un buen plan de contigencia, probado, y la tecnología adecuada; los malos siempre van a ir por delante, es su negocio, el nuestro es vender galletas, así que lo único que podemos hacer es intentar estar lo mejor preparados posibles”. Respecto a que recaiga en la misma persona, como en su caso, la función de CIO y de CISO, afirmó: “Quizás no sea lo más conveniente, pero depende del tamaño de la compañía; en todo caso, aunque comparta este rol, el CIO siempre debe tener a alguien de su equipo enfocado en ciberseguridad de forma específica”.  

Todos coincidieron en que la estrecha colaboración entre los CIO y los CISO es esencial para proteger a la organización y crear transparencia sobre el estado del riesgo. 

sesión 3 cio summit 24

David Vaquero (Nationale-Nederlanden), María José Sesarino (Lefebvre), Raquel Pinillos (Kyocera), Raúl Pasán (OpenText), Julián Vicente Page (Pinout Solutions) y Alejandro Cadenas (IDC).

Juan Márquez (Foundry)

Cómo hacer realidad la era de los negocios digitales

Más allá de la ciberseguridad y del auge de tecnologías como la IA, los CIO deben atender desafíos heredados, como la transformación de ERP, la modernización de las aplicaciones, las soluciones de continuidad del negocio y la creación de ‘CloudOps’; sobre esto versó el tercer debate de la jornada, moderado por el analista Alejandro Cadenas. 

David Vaquero, CIO y CTO en Nationale-Nederlanden, abrió fuego con su visión sobre la necesidad de modernizar las aplicaciones en las empresas: “Es parte del ciclo de vida del software”, afirmó. “En nuestra compañía, lo que buscamos en aplicaciones críticas es la reusabilidad, la resiliencia y la escalabilidad; también disminuir la complejidad, claro, los costes y los riesgos. Esto último es importante, porque muchas veces nos centramos sólo en la funcionalidad de una aplicación sin pensar en el riesgo operativo de que ésta no esté actualizada. Hay que atender a este aspecto y explicarlo al comité de dirección”. 

“Nuestra visión radica en que todas las compañías se están convirtiendo en empresas de software” –apuntó Raquel Pinillos, directora de Soluciones Empresariales en Kyocera–. “Y el software y el desarrollo de aplicaciones es clave para abordar la transformación digital; cambia lo que hace una empresa y el producto final que  traslada al mercado”.  

Julián Vicente Page, director de Tecnología en Pinout Solutions, subrayó el auge de la tecnología ‘low-code’, que “permite a las empresas un desarrollo 100% a medida de las aplicaciones de forma muy rápida”. “Es lo que ofrecemos nosotros con una plataforma que permite que el desarrollo de aplicaciones se ajuste a los procesos corporativos”, añadió.   

Raúl Pasán, responsable de Preventa para España y Portugal en la compañía de gestión de información OpenText, reflexionó sobre la necesidad de que las empresas dispongan de una información veraz y confiable antes de emprender proyectos de inteligencia artificial. “Para que un proyecto de IA funcione debe descansar sobre información segura, válida y confiable; esto no sucede en muchas organizaciones, que no tienen datos de calidad y en las que estos se hallan distribuidos en silos; a lo que ayudamos nosotros es a mejorar la gestión de estos datos” 

María José Sesarino, CIO en Lefebvre, expuso cómo su compañía, además de sus famosas bases de datos jurídicas, ofrece soluciones de gestión y conocimiento para profesionales del sector jurídico y empresarial. “Muchos despachos no pueden implantar un gran CRM o ERP, pero necesitan soluciones que les ayuden en su transformación digital; aquí entramos nosotros, que les ayudamos con nuestras herramientas a la gestión documental, a la facturación, a mejorar sus capacidades de marketing…  

sesión CHC salesforce

Óscar Monrio (CHC Energía), José González (Salesforce) y Esther Macías (COMPUTERWORLD & CIO).

Juan Márquez (Foundry)

IA aplicada a la experiencia de cliente: los agentes entran a escena

No hay ninguna compañía que no esté trabajando en mejorar la experiencia de sus clientes mediante una mayor personalización, una apuesta clara por la omnicanalidad, una buena experiencia digital y mayor foco en la empatía y la experiencia emocional. Los avances que se están produciendo en inteligencia artificial, con la irrupción del sabor generativo de esta tecnología en los últimos años y la reciente aparición de los agentes de IA, pueden marcar un punto de inflexión en la aproximación de las compañías en materia de experiencia de cliente. Sobre ello versó la entrevista/debate a dos realizada por Esther Macías, directora editorial de CIO y COMPUTERWORLD, a Óscar Monrio, CIO-CTO de CHC Energía, y José González, responsable de ingeniería de soluciones de Salesforce. 

El portavoz de Salesforce desveló las últimas novedades del gigante del CRM, cuya reciente propuesta tecnológica, lanzada unos días antes de esta jornada en San Francisco, son los agentes de IA, que no requieren (o apenas) supervisión humana para realizar tareas específicas como la atención al cliente o la planificación de reuniones de ventas. “Con nuestra tecnología de agentes, que lanzamos el próximo mes de octubre y los clientes podrán probar en un evento en Madrid el 12 de noviembre, vamos a renovar el ‘antiguo’ mundo del chatbot. La idea es que las empresas tengan herramientas con las que puedan dar una mejor respuesta a sus clientes en diversos entornos, desde el mundo del contact center al área de ventas”. Según González, aunque se trata de una tecnología muy automatizada, que funciona sola, esto no significa que no implique la participación de las personas. “Por supuesto, es posible y deseable una colaboración entre los agentes basados en IA y los humanos que, por otro lado, tendrán más tiempo para abordar tareas de mayor valor“. 

Monrio, que recordó cómo su compañía lleva tiempo apostando de lleno por mejorar la experiencia de cliente, absorbiendo las últimas innovaciones que arroja la inteligencia artificial, se definió como “un absoluto convencido de que los nuevos agentes de IA van a funcionar; todo proyecto va asociado a un ROI y a un caso de negocio y en este caso ambos son evidentes”. No obstante, aseveró que “aún es pronto, desde luego, para adoptar esta tecnología de forma masiva; seamos sinceros, muchas tareas, aunque puedan hacerse de forma automatizada, aún requerirán la colaboración de los humanos. A día de hoy, lo mejor que podemos hacer es fomentar esa colaboración entre IA y personas de forma que sea cada vez más fluida”. 

Ambos coincidieron en que los agentes de IA supondrán un nuevo paradigma en la experiencia de cliente. 

sesión 5 cio summit 24

Valentino Gallo (Gransolar Group), Sergio Peinado (Ontime Logística Integral),

Raúl Rivero (Acciona), Israel Remuzgo (TOWA International), Francisco Gonzalo (Sacyr) y Fernando Muñoz (CIO Executive Council).

Juan Márquez (Foundry)

Pulso al papel del CIO en la era de la IA

El elevado interés que suscita en las cúpulas directivas la inteligencia artificial está potenciando el papel de los CIO como palanca de innovación y transformación de sus organizaciones y mejorando su posicionamiento y liderazgo. ¿Cómo viven este momento los propios CIO? ¿Cómo les impacta? Sobre este asunto versó el debate ‘El papel central de TI y el CIO en la era de la IA’, moderado por Fernando Muñoz, director del CIO Executive Council. 

Para Francisco Gonzalo, CIO en Sacyr, es un hecho que “la posición del CIO cada vez va tomando mayor relevancia en la dirección de las compañías, una tendencia impulsada por el auge de la huella digital y de tecnologías como la inteligencia artificial. No obstante, esto también consigo nuevos retos para los CIO, que tenemos que gestionar bien las elevadas expectativas que existen en torno a la inteligencia artificial y explicar bien al negocio la situación real de esta tecnología y su impacto”. 

“La IA ha generado todo un ‘hype’ y las áreas de TI deben establecer un puente entre lo que realmente permite la tecnología y lo que requiere y necesita el negocio”, según Israel Remuzgo, CIO en TOWA International, que subrayó, como punto positivo del escenario actual, que la comunicación entre la dirección del negocio y de TI “es cada vez más bidireccional”. “Lo que sí creo es que el rol del CIO, con todos estos cambios, será muy diferente al que tenemos actualmente”. 

Para Raúl Rivero, CIO en Acciona, “los CIO estamos ahora mucho más cerca del negocio gracias al auge de la inteligencia artificial y la ciberseguridad, dos mundos que están acelerando el cambio de nuestra función”. Rivero explicó que en su compañía aún predomina el uso de la IA clásica frente a otras soluciones más emergentes como la IA generativa. “En Acciona el 60% de los proyectos de nuestros hubs digitales son de machine learning, el 18% de deep learning y el 20% de IA generativa; es decir, la tecnología que está más integrada en el negocio en nuestro caso es, sin duda, la IA clásica”. 

Por su parte, Sergio Peinado, CIO en Ontime Logística Integral, quien cree que “el CIO tiene hoy un papel radicalmente distinto a hace 15 años” y que la IA y el auge de los digital está empoderando este perfil hasta el punto de que “en un futuro próximo, muchos CEO habrán sido CIO antes”, se mostró, no obstante, bastante crítico con esta tecnología. Los motivos son varios: “Primero porque hay bastante ‘hype’ al respecto, sobre todo en relación a la IA generativa, donde aún no hay tantos casos de uso en marcha en los negocios. De hecho, en el 98% de los casos, la IA no es la solución a los problemas del sector logístico en el que opera mi compañía. Pero es que, además, cuando intentas escalar esta tecnología, es cuando se ve que no es precisamente barata”. Dicho esto, aseveró, sí es cierto que “los CIO debemos estar preparados para su auge, aunque antes hay que tener listos los modelos de datos si queremos que la IA funcione de verdad”.  

“Yo sí abogo totalmente por la IA”, concluyó Valentino Gallo, CIO en Gransolar Group. “Implica todo un cambio de paradigma y creo que será un acelerador claro del negocio en las empresas. Eso sí, no hay que pensar que con la IA todo será más fácil. Lo más complejo será, como siempre, la gestión del cambio. El CIO tiene un rol esencial en esto y debe ser un abanderado de este cambio en el comité de dirección”.

sesión 6 cio summit

Ángela Salmerón (IDC), Chabe Alcantarilla (Correos ), Gerard Prujin (Hanshow Netherlands), Ángel Valle (El Corte Inglés), Óscar Caballero (Grupo Gallo) y Toni Navas (Dorna Sports).

Juan Márquez (Foundry)

Atender al factor humano, clave en la economía de la IA 

En un contexto de auge de la IA en las organizaciones, ¿cómo es posible gestionar con éxito el impacto del uso de esta tecnología en los empleados? ¿Y qué rol tienen los directivos de TI al respecto? Estos fueron los temas a los que aportó luz el debate ‘El factor humano en la economía de la IA’, moderado por la analista de IDC Ángela Salmerón, quien apuntó que “la IA, más que una herramienta, será la base sobre la que se va a construir el futuro del trabajo; las transformaciones van a ser durísimas, así que el liderazgo tendrá una relevancia fundamental”. 

“Involucrar a las personas será clave para que entiendan su nuevo rol con el uso de esta tecnología”, indicó Óscar Caballero, CIO en Grupo Gallo, quien explicó que es normal que los empleados muestren su preocupación con respecto al uso de la IA y otras tecnologías, por lo que hay que ayudarles a adquirir nuevas habilidades y competencias. 

“Desarrollar una IA transparente y cuya fuente de datos sea fiable es esencial y un marco en el que debemos movernos en la Administración; es muy importante crear, además, una base ética y moral para el uso de esta tecnología, que atienda a las diversas brechas que ésta pueda tener (de género, etc.)”, expuso la CIO de Correos, Chabe Alcantarilla. La portavoz cree que las personas, los empleados, deben saber que la IA se encargará de las tareas más rutinarias para que ellos puedan abordar labores de más valor. “Pero todo esto tiene que estar regulado por un marco normativo, claro”, subrayó. 

“Esto no va de tecnología o no sólo, sino también de procesos y cultura”, espetó Toni Navas, CIO y CDxO en Dorna Sports, para quien el 66% de la efectividad de la tecnología radica en cómo y dónde se aplica. Para Navas, en un escenario en el que la IA se va a quedar al mando de muchos procesos, “el reto es cómo formar a los empleados para trabajar en esta nueva realidad”. “Las empresas deben garantizar que sus empleados trabajen con una IA orquestada por la compañía, que tenga su ADN y se use de forma regulada”, indicó. 

Gerard Prujin, director de Ventas en Hanshow Netherlands, recordó la necesidad de los empleados de saber por qué se hacen las cosas de una determinada manera. “Hay que explicarles que la IA facilita que las organizaciones consigan más ingresos, cuota de mercado, etc.”. El experto incidió también en la necesidad de mejorar el soporte a empleados en las compañías. 

“En El Corte Inglés, además de estar creando equipos de científicos de datos, estamos muy enfocados en enseñar a todos los empleados que la IA va a cambiar su forma de trabajar; habrá un gran bloque de tareas más repetitivo y de menos valor que se realizará con esta tecnología y con herramientas de automatización”, expuso Ángel Valle, responsable de Estrategia de IA y Gobierno del Dato en El Corte Inglés. “Todo va a tener copilotos”, añadió, por lo que considera esencial “formar a los trabajadores en aspectos relacionados con la tecnología y la seguridad”.    

sesión 7 cio summit 24

Miguel Ángel González-Gallego (ImesApi Group), Jorge González (Adolfo Domínguez), Miguel Llorca (Grupo Torrent), José Luis Sierra (Gasib) y Fernando Muñoz (CIO Executive Council).

Juan Márquez (Foundry)

Impacto y oportunidad de la sostenibilidad en el CIO

El foco en la sostenibilidad (desde todos los prismas: medioambiental pero también económico y social) y el impacto que esta tendencia y la regulación que trae asociada tienen en el rol de los CIO fueron los temas protagonistas de otro de los debates realizados en el evento con usuarios finales. En la mesa redonda, moderada por Fernando Muñoz (CIO Executive Council), Miguel Llorca, CIO global y director de Transformación Digital en Grupo Torrent, reconoció que “el rol del CIO ha cambiado con la aparición del concepto de sostenibilidad como un pilar estratégico; ahora es imprescindible abordar los proyectos desde este prisma. Por un lado, la tecnología debe ser un habilitador de las iniciativas de sostenibilidad de la compañía; por otro, hay que trabajar para que nuestra tecnología sea cada vez más sostenible”. Como ejemplo, Llorca desveló cómo el Grupo Torrent ha logrado bajar los costes energéticos de sus fábricas en un 30% gracias a la digitalización de sistemas. 

“Es que un proyecto de tecnología que no sea sostenible directamente no sale adelante en nuestra compañía”, indicó por su parte José Luis Sierra, CIO de Gasib, que recalcó que este concepto está en el ADN de la energética. “Además, no hay que olvidar que las compañías de energía pagamos menos impuestos si demostramos que somos más sostenibles”, recordando que serlo también tiene un impacto económico y un ahorro claro en su negocio. 

“La sostenibilidad está en nuestro comité de dirección y permea todas las capas. El algo transversal y estratégico para Adolfo Domínguez, señaló Jorge González, CIO en la firma textil, quien afirmó haber asimilado este concepto como “parte natural” de su rol. El área de tecnología, explicó, “es clave para tener una trazabilidad del producto, poder auditar los datos y analizar toda nuestra cadena logística, que también está alineada con este concepto de sostenibilidad”.  

“En nuestra corporación, no hay ningún propietario del concepto de ‘sostenibilidad’, es transversal, como lo es el uso de la tecnología. Por ello, es normal que la sostenibilidad tenga un claro impacto en el CIO”, opinó Miguel Ángel González-Gallego García-Muñoz, CIO y CISO global en ImesApi Group. Es más, según expuso: “El CIO debe ayudar a que las áreas de negocio sean más sostenibles”, recordando, por otro lado, que un KPI claro de sostenibilidad es la eficiencia energética, en la que la tecnología tiene mucho que decir. “La sostenibilidad también significa ahorrar”, añadió. “Nosotros lo hemos hecho, por ejemplo, cambiando la gestión de facturas en papel por un sistema de gestión documental digital, que nos ha permitido un importante ahorro económico”. 

Sesión 1 dia 2 cio summit 24

Macarena Naz (OneTrust), Juan Antonio Relaño (Bosch), Alejandro Expósito (Ullastres), Manuel Bosch (Ribera Salud) y Ángela Salmerón (IDC).

Juan Márquez (Foundry)

Gobernanza como desafío en el liderazgo de TI

Salmerón también fue la encargada de moderar el primer debate del segundo día del CIO Summit, que tuvo como foco analizar la importancia de implantar la gobernanza desde el diseño de cualquier proyecto tecnológico. Juan Antonio Relaño, CIO en Bosch, comparó la transformación digital o la TI con un tren: “la innovación es el motor, pero la gobernanza son las vías. Si no tienes gobernanza, no tienes control”. Esto es así, destacó Relaño, especialmente para algunos sectores económicos, donde los aspectos regulatorios y éticos tienen que ser primordiales. 

En esta misma línea, Alejandro Expósito, director corporativo de Sistemas y Procesos de Ullastres, sentenció que “la gobernanza tiene que estar por diseño”, y esto aplica también a la innovación. Frente a quienes critican que la regulación es un freno a la innovación, Expósito afirmó que no hay que ver a la gobernanza como una enemiga, sino que como una ayuda y una protección. De hecho, sostuvo que el compliance es “pura cultura” ya que, si está embebida en los equipos y en la organización, “ni se te ocurre pensar fuera de la gobernanza, porque entiendes qué se está jugando la empresa”. 

Este gobierno de la innovación tiene que ser, a su vez, innovador, apuntó Macarena Naz, ejecutiva de Cuentas de Empresas en OneTrust, compañía que tiene a la privacidad del dato y el gobierno por diseño en su ADN. “Lo que pide la innovación, que tiene un ciclo de vida complejo, es un gobierno que no puede ser estático. Es muy necesaria la gobernanza, porque hay muchos riesgos, pero tiene que ser un gobierno dinámico que permita cuidarla, ver cómo crece, darle más espacio en sus inicios”, explicó.  

El CIO de Ribera Salud, Manuel Bosch, ejemplificó esa necesidad de un cambio cultural dentro de la organización para adoptar la gobernanza y la innovación con un caso de éxito propio. Se trata de Marcos, un algoritmo de IA que, tras ser lanzado hace sólo unas semanas, ya realiza el 10% de los informes de alta médica. “La parte más fácil de ese proceso fue hacer el modelo; lo complejo tiene que ver con la gestión del cambio y la gobernanza, el convencer a los financieros, a la gente de compliance, a los propios médicos. Es muy importante que todos estos estén en esto desde el principio, porque si no, la solución no se usa”. 

sesión 2 día 2 cio summit 24

Rafael Aldana (Sampol), Tomás Rodicio (UMusic Hotels), Javier Ramírez (DOMO Chemicals), Beatriz Marco (Cantabria Labs), Miguel Torres (Prosegur) y Fernando Muñoz (CIO Executive Council).

Juan Márquez (Foundry)

El valor del ecosistema y las alianzas

Este concepto de involucrar a todas las partes interesadas en los procesos de implementación de la IA, y del nuevo rol del CIO como coordinador de estas alianzas, fue el tema de la segunda y última sesión del CIO Summit 2024, que fue moderado por Muñoz, del CIO Executive Council.  

Rafael Aldana, CIO en Sampol, confirmó esta premisa y aseguró que su compañía ha apostado fuertemente en el último año por la figura del CIO, en medio de la definición de la estrategia de IA de la organización. “Se nos dio ese papel de generador de colaboración y alianza. Tenemos muchas peticiones por parte de negocio y tenemos que coordinar todo este nuevo sistema de innovación”, dijo. 

La intervención de Tomás Rodicio, CIO en UMusic Hotels, estuvo centrada en cómo la industria hotelera pasó de ser considerada un cúmulo de camas y habitaciones a convertirse en verdaderos centros de creación de experiencias. En este proceso, la colaboración entre TI y negocio ha sido clave. “Crear el entorno de trabajo para trabajar con la IA nos ha permitido establecer una comunicación con negocio sobre cómo se aplica la tecnología”, sostuvo. 

Este salto del CIO hacia labores más estratégicas ha permitido que la tecnología se torne clave para el negocio. Así lo contó Javier Ramírez, CIO y responsable de Digitalización en DOMO Chemicals: “TI antes estaba en la sala de máquinas. Pero innovar desde la sala de máquinas es muy difícil, tenemos que estar en las salas de operaciones. Ese paradigma cambió y ahora formamos parte del comité directivo”. Ahí, dijo, las alianzas internas se crean de forma mucho más natural. 

“El CIO tiene que saber qué está pasando fuera de TI”, aportó Beatriz Marco Burguete, CIO en Cantabria Labs. “La innovación no la puedes hacer solo, por eso las alianzas son muy importantes y seleccionar bien a esos partners es tarea del CIO”, dijo. “Somos impulsores de la colaboración interna”, añadió.  

Finalmente, Miguel Torres, CIO en Prosegur, concluyó que el rol del CIO en crear alianzas y colaborar con el ecosistema es fundamental, y que cualquier tecnología, incluida la IA, tiene ayudar a la organización a lograr los objetivos de negocio. El CIO, en este camino, es central para “darle a cada línea de negocio interna una hoja de ruta distinta y también para crear alianzas hacia fuera, con los partners tecnológicos”, puntualizó.   

]]> <![CDATA[Óscar García, gerente de SPOUG: “El futuro no es monomarca, el futuro es muy híbrido”]]> https://tsecurity.de/de/2367564/it-security-nachrichten/scar-garca-gerente-de-spoug-el-futuro-no-es-monomarca-el-futuro-es-muy-hbrido/ https://tsecurity.de/de/2367564/it-security-nachrichten/scar-garca-gerente-de-spoug-el-futuro-no-es-monomarca-el-futuro-es-muy-hbrido/ Fri, 04 Oct 2024 09:04:21 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Cuando en 1989 se creó SPOUG, el grupo de usuarios de Oracle en España, utilizar tecnología era una decisión activa que había que tomar. No como hoy en día, cuando las herramientas digitales son pervasivas y la decisión activa es no emplearlas. Los 35 años que han pasado desde que se inscribiesen como asociación (de aquellas, por cierto, con el nombre Círculo de Usuarios Oracle de España o CUORE) han sido décadas de pasos agigantados en el sector, que no solo han vivido en primera persona, sino que les han obligado a evolucionar. Ahora están a las puertas de celebrar su congreso anual, SPOUG24, que se desarrollará el 22 de octubre en Madrid y donde analizarán las últimas novedades de la compañía entre sus miembros.

Los orígenes del grupo se remontan a la compañía que compró la primera base de datos Oracle en nuestro país. Un instrumento que, se dan cuenta, es muy potente, pero no saben cómo sacarle el máximo partido. Ante esa necesidad de aprovechar todas las posibilidades, desde Oracle les recomiendan ponerse en contacto con otras asociaciones internacionales, lo que les hace ver el valor de crear una asociación. Desde esa primera base de datos a la complejidad actual, el objetivo sigue siendo el mismo, aunque cambien las formas de enfrentarlo. “El motivo de nuestra existencia como asociación es tratar de simplificar esos procesos de conocimiento, resolver los problemas que tienen las compañías”, explica a CIO ESPAÑA el gerente de SPOUG, Óscar García.

Novedades en el porfolio de Oracle

¿Qué tipo de problemas son los principales hoy en día para las empresas cliente? “Básicamente se centran en la complejidad de sus arquitecturas. Hoy en día residen en diversas nubes y es fundamental tener una simplificación de la integración”. Esto enlaza directamente con las últimas novedades que ha anunciado Oracle en su conferencia CloudWorld de septiembre en Las Vegas. Estas tienen tres focos principales: inteligencia artificial, seguridad y multicloud, que serán a su vez los que centrarán la convención anual de SPOUG.

“Estamos muy contentos de las noticias que llegan en cuanto a las alianzas que se están desarrollando con los diferentes proveedores de cloud”, adelanta García. “El multicloud es una realidad en los clientes, con una aceptación tremendamente positiva”. En general, explica, se demanda más. “El futuro no es monomarca, el futuro es muy híbrido, es buscar el mejor proveedor que te resuelva el problema de una determinada área”. En cuanto a la inteligencia artificial, por el momento se comienzan a ver acercamientos, pero todavía tímidos. “Están empezando. Se están desarrollando pilotos, pruebas de concepto”. Destaca el gerente de SPOUG que, para facilitar estas etapas incipientes, Oracle cuenta con capacidades y recursos de formación y capacitación, incluso gratuitos.  

Estas novedades son las que hacen que desde la organización, se haya asociado la conferencia con la idea de la “re-evolución” de la compañía. “No es una revolución, pero es una evolución tremenda, que nos va a hacer dar un salto tremendo”, indica García. Lo ejemplifica con el debate sobre la reducción de la jornada laboral que se está viviendo en España. “¿Cómo podremos conseguir eso? Pues mejorando la eficiencia y la productividad”. Y para esto, señala, “la tecnología es una herramienta imprescindible”.

Si algo echa de menos entre la oferta de Oracle, García destaca un concepto: simplificación. “Hacerlo todo un poco más sencillo. Facilitar la adopción de la tecnología, que no sea tan complejo. Un poco de evangelización, de poder explicar mejor la tecnología”. Esto está muy relacionado tanto con los principales desafíos de la asociación como con su próximo evento.

SPOUG, dice García, “ya no tiene que ser una gran comunidad, sino que está hecha de pequeñas comunidades”

La importancia del conocimiento y la formación

La introducción de las últimas novedades de Oracle supone una serie de retos para SPOUG. “El primer desafío es el conocimiento, el cómo se va a desplegar esa esa tecnología y las personas que la van a implementar”, señala el gerente del grupo. “Hoy en día existe un déficit de profesionales cualificados tremendamente grande, y una gran dificultad de incorporarlos que es todo un reto para las organizaciones”. La necesidad de integrar talento formado en estas nuevas tecnologías, del cloud al machine learning, hace obligada una revisitación de la relación entre empresas y academia. “Tenemos que estar más cerca de los centros formativos, tanto las organizaciones como el propio fabricante”. Más allá de las formaciones y capacitaciones que proponga Oracle, hay un problema de raíz, apunta García, que pasa por las escuelas en las que se imparten estudios de este tipo.

Desde el grupo también trabajan en esta dirección con la creación de la SPOUG Academy. La organización detecta cuáles son los temas de interés en su comunidad y elabora un calendario de webinars y sesiones, que se imparten a través de esta plataforma. Así, por ejemplo, si se manifiesta un interés creciente en ciberseguridad, durante un mes se darán formaciones sobre este tema. “Al finalizar el mes, tienes todo un conjunto de conceptos de ideas y de conocimientos mucho más consolidados que si fuesen a lo largo de todo el año”.

Esta iniciativa ejemplifica bien el cambio de rumbo que ha experimentado la organización desde su origen. García habla de “disrupciones” que han impactado profundamente en el movimiento asociacionista en general de grupos de personas usuarias de distintas marcas: internet y las redes sociales. “Antes esta asociación era un nexo imprescindible para acceder a especialistas. Hoy en día, accedes a un especialista a golpe de tuit, a golpe de un contacto de LinkedIn”. Desde el punto de vista con el que se crearon, como espacio para comunicarse directamente con el fabricante (y en ocasiones enfrentarse a él), “somos totalmente prescindibles”, destaca García. “Nuestra razón de ser, nuestra propuesta de valor es muy diferente”, repasa. “El enfoque es positivo, constructivo, de cocreación. Es decir: ‘Hay un problema, vamos a buscar la solución. Hay una necesidad, vamos a ver cómo afrontarla. Hay un tema que no me gusta en cuanto a cómo se está gestionando, vamos a tratar de resolverlo de la mejor forma posible’. Esta asociación tiene muy claro que estamos para afrontar nuestra actividad en positivo y nunca en negativo”.

Esto ha influido en toda su estructura y en su forma de organizarse. SPOUG, dice García, “ya no tiene que ser una gran comunidad, sino que está hecha de pequeñas comunidades”. “Hace 30 años, en una mesa se entendían todos porque hablaban de base de datos. Hoy, en una mesa, si se ponen clientes a hablar no se entiende, porque hablan de cloud, base de datos, seguridad, inteligencia artificial”. De ahí la necesidad de estas subcomunidades que se han creado como pequeños grupos específicos, al hilo de las distintas tecnologías que permean el mercado. “En esa mesa todos se sienten mucho más cómodos, porque comparten retos, necesidades, ambiciones”.

También influye en el formato de su convención anual, con distintos focos según intereses y herramientas: desde a IA a seguridad multicloud, pasando por aplicaciones empresariales en la nube o mediana organización, NetSuite, JD Edwards, Siebel o E-Business Suite. Además, se aborda desde una perspectiva cliente a cliente, explica el gerente del grupo, por lo que prácticamente todas las sesiones tendrán a alguien que pueda explicar su caso. “Queremos que siempre haya un cliente contando también una historia”, concluye García.

]]> <![CDATA[Bodegas Matarromera une tradición y tecnología en busca de la excelencia vitivinícola]]> https://tsecurity.de/de/2359641/it-security-nachrichten/bodegas-matarromera-une-tradicin-y-tecnologa-en-busca-de-la-excelencia-vitivincola/ https://tsecurity.de/de/2359641/it-security-nachrichten/bodegas-matarromera-une-tradicin-y-tecnologa-en-busca-de-la-excelencia-vitivincola/ Mon, 30 Sep 2024 11:48:23 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Por las carreteras de la cuenca del Duero se puede observar a simple vista la suntuosidad de uno de los puntos vinícolas más fructíferos de toda España. A izquierda y derecha, multitud de viñedos conforman un paisaje labrado a base de esfuerzo y tradición. Paramos, concretamente, en las cercanías de la pequeña localidad de Valbuena del Duero –con poco más de 450 habitantes–, donde a sus afueras se levanta una de las bodegas más icónicas de toda la comarca, Matarromera, una empresa familiar que cuenta con otras 11 distribuidas por toda la geografía nacional y tiene presencia en siete denominaciones de origen (Ribera de Duero, Toro, Rueda, Cigales, Rias Baixas, Rioja y Ribeiro).

Nos adentramos en ella, en plena jornada de vendimia, para comprobar, tal y como cuentan sus empleados, la relación y convivencia que conforma dicha tradición con la innovación y la tecnología. En la primera máquina que se ve se libra una “pequeña guerra de las galaxias”, según bromeaba el director general de la compañía, Julio Pinto, en el recorrido por la finca que, junto con Microsoft y Tipsa, hizo con la prensa esta pasada semana. Y, es que, un sistema de visión artificial separa  la uva no acorde, según parámetros de tamaño y color, de la válida para conformar unas 150.000 botellas de  su gama más alta de vinos. Parece una batalla debido a la velocidad con que los frutos saltan de un lado a otro durante una jornada en la que se procesan unos 20.000 kilos de esta fruta. Así lo hace, diariamente, durante poco más de dos semanas que dura la labor.

Este es solo uno de los ejemplos más vistosos de la organización fundada en 1988 por el ingeniero agrónomo Carlos Moro. En la actualidad, ha adoptado la inteligencia artificial (IA) para todos los procesos operativos y de negocio. En un sector tan artesanal como el vitivinícola, ahora “para tener los mejores vinos es necesario contar con la mejor información”, según subrayaba el empresario.

Las bodegas comenzaron en 2007, siempre de la mano de Microsoft, con un proceso de migración a la nube por el cual, contaba Julio Pinto, se tuvieron que mejorar las infraestructuras de red de la zona. Tras este paso a cloud en un proyecto de varios años, decía, “todas nuestras aplicaciones corren en el entorno Microsoft Business Central y están accesibles desde cualquier parte del mundo […] Esto nos está produciendo un fuerte ahorro de costes y escalabilidad, y no solo a nivel TIC. Por ejemplo, automatizamos procesos como la gestión con las administraciones, que nos ahorra mucho esfuerzo manual. Ha sido un salto brutal”.

Ahora, el grupo bodeguero utiliza la IA para automatización, análisis y, en definitiva, ganar eficiencia. Lo hace a través de Copilot, la herramienta de IA generativa del gigante de Redmond, en la utilización de todas las aplicaciones de su entorno corporativo y la construcción de una plataforma ad hoc, denominada VinoTEC, específica para esta industria y desarrollada sobre Dynamics 365 Business Central. “En cualquier caso, la IA nunca podrá saborear el vino”, bromeaba Pinto.

Bodega Matarromera

Bodegas Matarromera

Un nuevo año para la IA

En ese trabajo que se aplica para el equilibrio entre innovación y tecnología, Matarromera cuenta hasta con 13 patentes y hace gala de una gama de vinos sin alcohol que, gracias a la inversión en I+D, va mejorando año a año. Además, pone el foco en la sostenibilidad, y reutiliza todos sus coproductos para fabricar otro tipo de licores y lanzarlos al mercado.

En todo esto, la tecnología se está convirtiendo en su mejor aliado, según explicaba David Hernández, director de empresas de Microsoft, quien indicaba que “las herramientas digitales no solo optimizan los procesos, sino que abren nuevas oportunidades de negocio mediante la flexibilidad”. Este ponía el acento en la importancia del concepto de plataforma y de integración. “Nuestro objetivo es proporcionar soluciones y conocimiento, que tienen mucho que ver con la gestión del cambio, a este tipo de organizaciones de tamaño pequeño y medio”.

Asimismo, y sabiendo que “estamos en el ‘Año 2’ de la IA”, Hernández subrayaba el valor que aporta tener el conocimiento industrial de la mano de 12.600 partners en España que acompañan los proyectos de sus clientes. Precisamente, para este, Tipsa ha sido la mano derecha de las bodegas en la creación de VinoTEC. Se trata de una consultora especializada en el ecosistema Microsoft que aborda tareas de transformación digital en aplicaciones corporativas. Así, Andrés Sáenz, director de marketing y comunicación de la firma, mostraba cómo la IA generativa redundaba en cuatro escenarios como el financiero, el de ventas y operaciones, producción y enología y marketing. “Confiamos en el dato”, señalaba. “Este tiene que ser único y unívoco”.

]]> <![CDATA[El gasto mundial en ‘edge computing’ arañará los 380.000 millones de dólares en 2028]]> https://tsecurity.de/de/2331158/it-security-nachrichten/el-gasto-mundial-en-edge-computing-araar-los-380000-millones-de-dlares-en-2028/ https://tsecurity.de/de/2331158/it-security-nachrichten/el-gasto-mundial-en-edge-computing-araar-los-380000-millones-de-dlares-en-2028/ Fri, 13 Sep 2024 12:03:10 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El gasto mundial en ‘edge computing’ alcanzará los 228.000 millones de dólares en 2024, lo que se traduce en un incremento 14% respecto al 2023. Así se desprende de la Guía de Gasto en Edge Computing que firma IDC. La cifra, según la firma de análisis e investigación, incluye el gasto combinado de empresas y proveedores de servicios en hardware, software, servicios profesionales y servicios prestados para soluciones edge. En este sentido, la previsión anticipa un fuerte crecimiento sostenido hasta 2028, con una previsión de gasto cercano a los 378.000 millones de dólares, creciendo a una sólida CAGR de dos dígitos.

Según IDC, el borde abarca las acciones relacionadas con la tecnología fuera de los centros de datos centralizados, sirviendo como intermediario entre los puntos finales conectados y el entorno central de TI. Se trata de una infraestructura tecnológica crucial que amplía e innova las capacidades que se encuentran en los centros de datos centrales, ya estén orientados a la empresa o al proveedor de servicios. El ecosistema edge comprende varias tecnologías y servicios, incluida la infraestructura informática (como servidores, almacenamiento y equipos de red), software diverso (como infraestructura de sistemas, seguridad y desarrollo y despliegue de aplicaciones), así como servicios profesionales de implementación y gestión y servicios provisionados que ofrecen tecnologías basadas en la nube.

“A medida que el foco de la IA se desplaza del entrenamiento a la inferencia, se requerirá edge computing para hacer frente a la necesidad de reducir la latencia y mejorar la privacidad”, explica Dave McCarthy, vicepresidente de investigación, Cloud and Edge Services en IDC. “Esta tendencia no solo optimiza la eficiencia de las operaciones, sino que también fomenta nuevos modelos de negocio que antes no eran posibles con una infraestructura centralizada. La distribución de aplicaciones y datos a ubicaciones de borde permite una toma de decisiones más rápida con una menor congestión de la red”.

Al detalle

La Guía de Gasto en Edge segmenta el gasto para más de 500 casos de uso empresarial relacionados con seis dominios – inteligencia artificial (IA), Internet de las Cosas (IoT), realidad aumentada (RA), realidad virtual (RV), drones y robótica- desbloqueando oportunidades significativas en varias industrias. En el sector manufacturero, que representa la mayor parte del gasto, la tecnología de vanguardia permite la supervisión en tiempo real de equipos y procesos, reduciendo el tiempo de inactividad y mejorando la eficiencia operativa. El mantenimiento predictivo, impulsado por la inteligencia artificial, ayuda a las empresas a evitar costosas averías identificando los problemas antes de que se agraven.

En los servicios públicos, la tecnología de vanguardia sigue permitiendo una gestión más inteligente, eficiente y en tiempo real de infraestructuras críticas como la electricidad, el agua y el gas. Con el creciente despliegue de fuentes de energía renovables, redes inteligentes y dispositivos habilitados para IoT, el edge es una solución crítica para que las empresas de servicios públicos ayuden a procesar grandes cantidades de datos de forma rápida y segura. La banca es el sector de mayor crecimiento en términos de gasto. Impulsado por el auge de los servicios basados en IA, el edge transforma la forma en que los bancos gestionan el procesamiento de datos, la detección de fraudes y las interacciones con los clientes. Entre los ejemplos de casos de uso se incluyen las operaciones optimizadas por IA, el análisis y la investigación del fraude aumentados y otros.

En este sentido, IDC espera que los 19 sectores empresariales perfilados en la guía de gasto registren tasas de crecimiento anual compuesto (TCAC) de dos dígitos a lo largo del periodo de previsión. Sin embargo, el segmento de proveedores de servicios será el que registre la mayor CAGR durante el periodo de previsión. En el ámbito de los proveedores de servicios, las inversiones en la prestación de servicios periféricos se basan en el gasto en infraestructuras para la computación periférica multiacceso (MEC), las redes de distribución de contenidos y las funciones de red virtuales.

La computación de borde multiacceso (MEC) representa el área de más rápido crecimiento, cada vez más crítica para soportar las comunicaciones ultra fiables y de baja latencia requeridas por las aplicaciones de próxima generación dirigidas por la generalización de las redes 5G, IoT e inteligencia artificial. “Las empresas ahora están acelerando sus inversiones en el borde y la IA para impulsar el análisis en tiempo real, la automatización y la mejora de las experiencias del cliente, particularmente en la fabricación, los servicios públicos, la atención médica y el comercio minorista. Tecnologías clave como los dispositivos impulsados por IA, los servidores edge con GPU y la conectividad 5G están ganando tracción, lo que permite a las organizaciones procesar los datos más cerca de la fuente y lograr un mayor rendimiento”, afirma Alexandra Rotaru, gerente de Data & Analytics para Europa.

“En este viaje, los proveedores de servicios desempeñarán un papel fundamental al ofrecer soluciones a medida, desde el despliegue de infraestructuras hasta la integración de IA y la gestión del edge, ayudando a las empresas a adoptar sin problemas el edge y la IA y a liberar todo su potencial para la innovación avanzada”. En cuanto al gasto en tecnología, la inversión más significativa se mantendrá dentro del hardware al principio de la previsión, impulsada por los procesadores y aceleradores de IA en sistemas de infraestructura de borde que se prevé que generen una mayor demanda en los próximos años.

Sin embargo, se estima que los servicios prestados superarán la cuota del hardware en 2028. Dentro de los servicios provisionados, la infraestructura como servicio representará la categoría de crecimiento más rápido como una gran herramienta que facilita el rápido desarrollo, despliegue e iteración de modelos de IA y aplicaciones de computación de borde. Aunque pequeño en términos de gasto global, el software local seguirá siendo un componente crítico de la infraestructura de borde, impulsado por la aceleración de la demanda de software de análisis e IA.

Desde una perspectiva geográfica, Norteamérica seguirá siendo el líder del gasto en edge durante todo el periodo de previsión, seguida de Europa Occidental, con Alemania y el Reino Unido a la cabeza del gasto. China, Latinoamérica y Asia/Pacífico (excluyendo Japón y China) experimentarán el crecimiento más rápido del gasto durante los cinco años previstos.

]]> <![CDATA[El Arsenal F.C da un paso adelante en su plan de transformación digital]]> https://tsecurity.de/de/2327325/it-security-nachrichten/el-arsenal-fc-da-un-paso-adelante-en-su-plan-de-transformacin-digital/ https://tsecurity.de/de/2327325/it-security-nachrichten/el-arsenal-fc-da-un-paso-adelante-en-su-plan-de-transformacin-digital/ Wed, 11 Sep 2024 13:18:56 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Cada vez es más común observar cómo la tecnología se abre camino en el mundo del deporte y el entretenimiento mejorando desde la operativa de clubes, asociaciones y escuderías, hasta la experiencia del aficionado. A sabiendas de ello, el Arsenal F.C da un paso adelante en su plan de transformación digital; como parte del mismo, el club británico ha suscrito una alianza estratégica con NTT Data a varios años vista. El objetivo no es otro que impulsar sus plataformas y capacidades digitales mejorando así la experiencia del socio. De esta forma, el proveedor de servicios TI y negocios digitales se convierte en el primer socio tecnológico de los conocidos como ’Artilleros’ (Gunners, en inglés).

Aprovechando su experiencia en análisis de datos en tiempo real, la inteligencia artificial, los gemelos digitales y las tecnologías 5G privadas, el proveedor acercará a los fanáticos a sus héroes y a esos momentos decisivos, ya sea desde casa, en línea o en los estadios del futuro. “Trabajaremos juntos durante los próximos años para fortalecer nuestra conexión con los seguidores de todo el mundo. Esto se sustentará en las capacidades de transformación digital de NTT Data, que mejorarán nuestras plataformas y capacidades digitales para respaldar el crecimiento, mejorar el rendimiento y profundizar la conexión con los seguidores”, sostienen desde el equipo de fútbol inglés.

La alianza permitirá a NTT Data proporcionar herramientas de análisis de datos, aprendizaje automático e integraciones en tiempo real, lo que permitirá al club crear una experiencia para los aficionados enriquecida e hiperpersonalizada, ofreciendo contenido personalizado para sus comunidades en todo el mundo. Los aficionados también podrán aprovechar las capacidades mejoradas en el ecosistema más amplio del Arsenal con información, promociones y ofertas exclusivas.

“Mejorar nuestras capacidades digitales es una parte esencial de este proceso, en el que a través del servicio y la conexión con nuestros seguidores podemos impulsar nuestro rendimiento y nuestro crecimiento”, aseguró Juliet Slot, directora Comercial del Arsenal F.C.

]]> <![CDATA[Tres caras de la automatización: orquestación, simplificación y sostenibilidad]]> https://tsecurity.de/de/2324926/it-security-nachrichten/tres-caras-de-la-automatizacin-orquestacin-simplificacin-y-sostenibilidad/ https://tsecurity.de/de/2324926/it-security-nachrichten/tres-caras-de-la-automatizacin-orquestacin-simplificacin-y-sostenibilidad/ Tue, 10 Sep 2024 11:19:05 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La masificación de la inteligencia artificial (IA) ha puesto de manifiesto que la automatización, junto con una capa de inteligencia, puede acelerar y optimizar de manera exponencial los procesos operativos de las organizaciones. Pero este viaje de transformación digital en el que la mayor parte de las empresas están embarcadas no está exento de desafíos.

El informe Automatización híbrida, inteligente y responsable: la fórmula para alinear la productividad y sostenibilidad, elaborado por Foundry y Ricoh, profundiza en tres retos a los que se enfrentan actualmente las organizaciones y en las claves para abordarlos, mostrando con casos de éxito cómo soluciones de automatización como el procesamiento inteligente de documentos (IDP), la robotización de tareas (RPA) o el business process management (BPM), entre otras, permiten modernizar la infraestructura corporativa sin perder la continuidad del negocio. 

Descargue el informe completo aquí

Las tres crisis de productividad de las empresas (y cómo abordarlas) 

Las nuevas tecnologías han elevado las expectativas de las empresas en torno a lo que pueden ser capaces de lograr para sus negocios. Sin embargo, en su búsqueda de modernizar y automatizar por completo sus procesos, se encuentran con el primer reto: la hibridación, es decir, que tienen que convivir con etapas o partes que continúan siendo manuales. Es el caso de la industria aseguradora, en particular, un problema que tenía la compañía Allianz, que necesitaba evitar interrupciones, tiempos de espera e ineficiencias en el procesamiento de sus siniestros. Introduciendo la videoconferencia combinada con IA, la firma consiguió orquestar al cliente, la aseguradora y el taller en una única acción, eliminando etapas, desplazamientos y huella de carbono, y mejorando la satisfacción del cliente y la productividad del empleado.   

Un segundo desafío que tienen las organizaciones actuales es la complejidad que genera el trabajar en distintos ecosistemas y procesos, con muchos actores implicados e información acumulada. Cuando se combinan grandes volúmenes de transacciones de muchos actores, como es el caso del procesamiento de las facturas, los procesos se ralentizan y se multiplican los puntos de fallo. El informe expone el caso de la compañía logística Maersk que, gracias a la utilización del procesamiento inteligente de documentos, puede detectar y subsanar errores en las facturas de forma inteligente. 

Finalmente, el informe apunta que la tercera crisis a la que se enfrentan las empresas actuales tiene que ver con el cumplimiento y reporting de sus objetivos ESG, que afectan a todas sus áreas y operaciones. Para divulgar el impacto de sus operaciones en el medio ambiente y la sociedad, las organizaciones deben saber combinar información de múltiples fuentes y formatos, para luego crear informes y compartirlos con el regulador, el accionista o incluso el cliente. El informe destaca el caso de la aerolínea Ryanair que, tras divulgar indicadores ESG poco fiables, fue acusada de greenwashing y vio su reputación fuertemente dañada.  

Automatización para resolver los retos 

Los tres desafíos y sus consecuentes ejemplos muestran cómo la automatización es capaz de subsanar errores y facilitar las operaciones de las organizaciones, sobre todo, gracias a una nueva ola de capacidades de automatización como la IA generativa, el RPA o el procesamiento inteligente de documentos (IDP), que evoluciona la tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) al incorporar una capa de inteligencia que lee los documentos y extrae a escala los datos buscados, sean o no estructurados, utilizando técnicas avanzadas de visión y lenguaje natural. El IDP va más allá de la mera extracción de datos, permite analizarlos y extraer nuevos insights sobre los datos o los procesos, facilitando su clasificación, categorización, validación y enriquecimiento. 

En este contexto, Ricoh ofrece su experiencia y mejores prácticas para ayudar a que las organizaciones lleven la automatización a un nuevo nivel que les permita conseguir los beneficios esperados. En el informe, establece una serie de recomendaciones para crear una hoja de ruta para la automatización que abarque tanto los procesos y la tecnología como la cultura. 

Ricoh cuenta con tecnologías avanzadas, productos y el conocimiento necesario para mejorar el funcionamiento del negocio respetando el ecosistema tecnológico existente y asegurando una introducción de nuevas capacidades de automatización que se complemente con la infraestructura actual y dé continuidad a los proyectos en marcha. Como experto integrador, socio tecnológico y proveedor de confianza, Ricoh cuenta con los conocimientos para ofrecer apoyo en todas las fases del recorrido de la transformación evolutiva. 

Descargue el informe completo aquí

En colaboración con Ricoh España

]]> <![CDATA[Palladium Hotel Group gestionará sus grandes volúmenes de datos con una nueva solución de monitorización]]> https://tsecurity.de/de/2315229/it-security-nachrichten/palladium-hotel-group-gestionar-sus-grandes-volmenes-de-datos-con-una-nueva-solucin-de-monitorizacin/ https://tsecurity.de/de/2315229/it-security-nachrichten/palladium-hotel-group-gestionar-sus-grandes-volmenes-de-datos-con-una-nueva-solucin-de-monitorizacin/ Wed, 04 Sep 2024 12:32:58 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La diversidad y el volumen de sus operaciones en distintos países ha llevado al Palladium Hotel Group a buscar soluciones tecnológicas que mejoren su gestión de los datos. Para ello, ha implementado una nueva plataforma de monitorización que le permite detectar y responder a los problemas operativos de forma más rápida y eficaz. 

Se trata de la solución Datokey de Datarmony, un sistema predictivo que utiliza modelos entrenados continuamente con el histórico de datos de la compañía y que permite comparar los valores esperados de los indicadores monitorizados con sus valores reales, lanzando alertas de diferentes niveles de gravedad según el grado de discrepancia y la reincidencia de las divergencias. Además, la herramienta se integra con otros sistemas de gestión hotelera, facilitando la coordinación entre diferentes departamentos y asegurando que todos trabajen con información precisa y actualizada. 

Esther Mari, jefa de Analítica y Gestión de Datos en el grupo Palladium, sostuvo que, con Datokey, “hemos conseguido explicar problemas que teníamos con campañas y ganar visibilidad para poder resolverlos con mayor agilidad”. 

Enric Quintero, CEO de Datarmony, agregó que, con su solución, el grupo hotelero “se puede focalizar mucho más en el uso del dato para mejorar su negocio. Esto es posible ya que sus analistas aportan más valor, al recibir alertas para mantener la calidad de los datos, en vez de estar monitorizándolos constantemente. Así se aprovecha el tiempo en tareas de mayor valor para el grupo, mejorando incluso el tiempo de respuesta e identificando errores”. 

Con esta iniciativa, Palladium no sólo ha logrado incrementar significativamente la seguridad sobre los datos monitorizados, sino que también simplificar la identificación de problemas de manera temprana. “Antes de implementar esta solución, la detección de algunos problemas podía tardar semanas. Ahora, los problemas se detectan en tan sólo 48 horas, permitiendo una respuesta mucho más rápida y eficaz”, dijo Quintero. 

Añadió que “el caso de Palladium se ha convertido en un caso de éxito para nosotros, dado que contar con un sistema adaptable a medida es indispensable para que nuevos indicadores se conviertan en foco de análisis”. 

]]> <![CDATA[Jina-ColBERT-v2 Released: A Groundbreaking Multilingual Retrieval Model Achieving 6.6% Performance Boost and 50% Storage Reduction Across Diverse Benchmarks]]> https://tsecurity.de/de/2311048/ai-nachrichten/jina-colbert-v2-released-a-groundbreaking-multilingual-retrieval-model-achieving-66-performance-boost-and-50-storage-reduction-across-diverse-benchmarks/ https://tsecurity.de/de/2311048/ai-nachrichten/jina-colbert-v2-released-a-groundbreaking-multilingual-retrieval-model-achieving-66-performance-boost-and-50-storage-reduction-across-diverse-benchmarks/ Mon, 02 Sep 2024 08:35:16 +0200 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de The field of information retrieval (IR) has rapidly evolved, especially with the integration of neural networks, which have transformed how data is retrieved and processed. Neural retrieval systems have become increasingly important, particularly those using dense and multi-vector models. These models encode queries and documents as high-dimensional vectors and capture relevance signals beyond keyword matching, […]

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]]> <![CDATA[TrenLab, la aceleradora de Renfe, en busca de nuevas soluciones tecnológicas]]> https://tsecurity.de/de/2307168/it-security-nachrichten/trenlab-la-aceleradora-de-renfe-en-busca-de-nuevas-soluciones-tecnolgicas/ https://tsecurity.de/de/2307168/it-security-nachrichten/trenlab-la-aceleradora-de-renfe-en-busca-de-nuevas-soluciones-tecnolgicas/ Fri, 30 Aug 2024 12:34:14 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El organismo público de servicios ferroviarios, Renfe, busca nuevas soluciones tecnológicas a través de su aceleradora TrenLab. Se trata de la herramienta de innovación con la que cuenta la entidad pública para transformar el sector de la movilidad y la logística. Un espacio para experimentar con nuevas tecnologías, impulsar la sostenibilidad, compartir ideas, inspirar y apoyar al talento emprendedor. Ahora, la operadora ferroviaria abre la VI convocatoria de su aceleradora TrenLab en busca de soluciones tecnológicas relacionadas con la mejora de la atención al cliente, de la experiencia de usuario y la automatización y digitalización del mantenimiento ferroviario. El plazo de inscripción, tal y como reza en su página web, está abierto hasta el próximo 10 de septiembre.

Al detalle

Son cuatro los retos a los que los participantes pueden inscribirse. En concreto, el primero de ellos pretende abordar la transformación de la atención al cliente en estaciones basándose en la inteligencia artificial. La operadora ferroviaria busca convertir sus estaciones en un centro de atención integral y eficiente. Para ello busca soluciones que aprovechen las capacidades avanzadas de la IA para ofrecer respuestas rápidas, personalizadas y efectivas a los pasajeros, mejorando significativamente la interacción y resolviendo sus necesidades de manera proactiva.

El segundo reto busca mejorar la información al cliente en tiempo real. Renfe busca soluciones tecnológicas innovadoras que mejoren la experiencia del cliente mediante la provisión de información en tiempo real antes de comenzar el viaje, a bordo de los trenes y/o después del trayecto. A modo de ejemplo el organismo señala soluciones que proporcionen actualizaciones instantáneas sobre el estado del servicio, cambios en los andenes de embarque, tiempos estimados de llegada y salidas, y alertas personalizadas basadas en la ruta y preferencias del usuario.

En esta convocatoria también tienen cabida aquellas iniciativas de automatización y digitalización del mantenimiento ferroviario. Renfe busca soluciones innovadoras que permitan automatizar y digitalizar la captura de datos durante la ejecución del mantenimiento del material rodante. El reto se centra en mejorar la eficiencia y precisión en los procesos de inspección, reporte y gestión de la documentación técnica y de las piezas reparables y no reparables. “Buscamos tecnologías que puedan integrarse en nuestros procesos existentes, ofreciendo mejoras sustanciales en la automatización, digitalización y gestión de datos en el mantenimiento del transporte”, explican desde el grupo.

Por último, el gigante estatal ferroviario busca robustecer la eficiencia operativa a través de la computación cuántica. “Buscamos soluciones basadas en la computación cuántica para abordar desafíos críticos de Renfe, sobre todo en la optimización de horarios y rutas; la asignación eficiente de recursos como trenes y tripulación; así como el fortalecimiento de la ciberseguridad”. Estas soluciones buscan no solo aumentar la eficiencia, sino también mejorar la seguridad y la experiencia del pasajero mediante la implementación de algoritmos cuánticos que permiten una toma de decisiones más rápida y precisa.

]]> <![CDATA[Accenture y Google Cloud estrechan lazos impulsando la IA generativa entre las Fortune 500]]> https://tsecurity.de/de/2307056/it-security-nachrichten/accenture-y-google-cloud-estrechan-lazos-impulsando-la-ia-generativa-entre-las-fortune-500/ https://tsecurity.de/de/2307056/it-security-nachrichten/accenture-y-google-cloud-estrechan-lazos-impulsando-la-ia-generativa-entre-las-fortune-500/ Fri, 30 Aug 2024 11:49:34 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Accenture y Google Cloud suben de nivel en el marco de su alianza estratégica. Ambas partes trabajan codo con codo para impulsar soluciones para clientes empresariales habiendo experimentado un fuerte respaldo en todos los sectores en dos áreas críticas: la inteligencia artificial (IA) generativa y la ciberseguridad. Como parte del anuncio, las dos compañías están aumentando sus inversiones en servicios que apoyan a las empresas a través de cada etapa de sus proyectos de IA generativa, incluyendo la provisión de la experiencia para determinar los casos de uso óptimos, el pilotaje de proyectos para la innovación estratégica y el despliegue de la destreza de ingeniería necesaria para escalar la tecnología y asegurar la empresa.

Con la ciberseguridad como pilar central de la alianza, Accenture y Google Cloud también están profundizando en su trabajo de seguridad a medida que los clientes se adaptan a los nuevos riesgos exclusivos de la IA generativa. Entre ellos se incluyen la seguridad de los datos del modelo, la gestión de los ciberataques y la prestación de servicios de remediación que minimicen el impacto de la violación y permitan una recuperación más rápida.

De la teoría a la práctica

Como resultado del Centro de Excelencia (CoE) de IA generativa, que se puso en marcha en diciembre de 2023, el 45% de los proyectos de clientes conjuntos han pasado de pruebas de concepto de IA generativa a producción. Con el anuncio de hoy, las compañías aumentarán aún más el apoyo a los clientes a medida que utilizan la IA para optimizar las funciones críticas del negocio, abordar las complejas necesidades de la industria y protegerse contra las sofisticadas amenazas de ciberseguridad.

“La asociación de una década de Accenture con Google Cloud está ayudando a nuestros clientes de todas las industrias a acelerar y escalar su uso de IA generativa como catalizador para la reinvención, para fortalecer la ciberseguridad y crear valor a largo plazo más rápido”, dijo Julie Sweet, presidenta y CEO de Accenture. “La experiencia estratégica, industrial y técnica de nuestro Centro de Excelencia conjunto de IA generativa está permitiendo a los clientes no solo resolver complejos desafíos empresariales en este momento, sino también crear una base sólida para la innovación, la resiliencia y el crecimiento futuros”.

“Accenture y Google Cloud ya han ayudado a múltiples empresas de Fortune 500 a pasar de la experimentación con IA generativa a la producción”, defiende Thomas Kurian, CEO de Google Cloud. “A través de nuestra asociación ampliada hoy, estamos acelerando rápidamente la adopción de la tecnología al proporcionar a los clientes la experiencia técnica, los recursos de ingeniería y las herramientas optimizadas para la IA que necesitan para escalar y tener éxito”.

Aceleración de la adopción de la IA generativa por parte de las empresas

A través del CoE, ambas partes han entregado rápidamente nuevas soluciones de IA generativa, servicios gestionados y más de 60 aceleradores conjuntos de la industria. Estos aceleradores se basan en los cientos de casos de uso de IA generativa de Accenture y ayudan a los clientes a resolver desafíos complejos en todas las industrias, como la optimización de las cadenas de suministro para mejorar la distribución de productos, la mejora de las experiencias minoristas para aumentar las tasas de conversión de compra y la automatización del procesamiento de documentos para aumentar la eficiencia.  

Ambas compañías también han proporcionado a los clientes infraestructura en la nube y modelos de IA para construir y escalar con éxito múltiples tipos de cargas de trabajo. Con acceso a las últimas unidades de procesamiento tensorial (TPU) de Google y a las unidades de procesamiento gráfico (GPU) de NVIDIA, los clientes han podido ejecutar sus aplicaciones de IA generativa más ambiciosas, mientras que modelos como Gemini 1.5 Flash han ofrecido un rendimiento rentable completando tareas de gran volumen y alta frecuencia a escala global.

Para lograrlo, muchos clientes han utilizado Vertex AI como plataforma unificada que proporciona una superficie única para entrenar, probar y ajustar tanto Gemini como modelos de terceros, lo que permite a los clientes llevar de forma más eficiente las aplicaciones de IA generativa a la producción y supervisar los modelos que las alimentan para detectar desviaciones y desviaciones de entrada.

Por ejemplo, Radisson Hotel Group, una cadena hotelera líder mundial con presencia en más de 95 países, utilizó los modelos Vertex AI y Gemini para optimizar sus flujos de trabajo publicitarios. Al entrenar modelos de IA en extensos conjuntos de datos almacenados en BigQuery, la empresa creó anuncios personalizados a escala, impulsando la productividad de sus equipos de publicidad en más de un 50%, al tiempo que aumentaba los ingresos de las campañas impulsadas por IA en más de un 20%, mejorando el valor diferencial que ofrecen a los propietarios de los hoteles.

Potenciando la seguridad con IA generativa e inteligencia sobre amenazas

Accenture y Google Cloud también han profundizado en su trabajo para ayudar a los clientes a transformar las operaciones de seguridad, ofreciendo soluciones a cientos de clientes empresariales durante el año pasado para reforzar su postura de seguridad y reducir costes. La oferta de detección y respuesta ampliada gestionada (MxDR) de Accenture está integrada con Google Security Operations, que cuenta con capacidades de plataforma de IA generativa específicas de seguridad de Google Cloud y capacidades operativas de IA generativa de Accenture. Además, el servicio conjunto se complementa ahora con la inteligencia de primera línea de Mandiant, combinada con los equipos de gestión de crisis y consultoría de Accenture, lo que permite a los clientes identificar y responder rápidamente a las ciberamenazas avanzadas.

A medida que las empresas navegan por la complejidad de la IA de última generación, es esencial que incorporen sólidas prácticas de ciberseguridad en todos los niveles de sus organizaciones para una reinvención empresarial continua, utilizando herramientas como MxDR para adelantarse a las amenazas sofisticadas. Por ejemplo, tras una importante brecha cibernética, un minorista internacional mejoró con éxito su postura de seguridad y reforzó su eficacia de detección y respuesta adoptando la solución MxDR.

Inversiones de Accenture para ofrecer Google Cloud AI

Accenture y Google Cloud también están invirtiendo en servicios al cliente para apoyar cada etapa de un proyecto de IA generativa, incluyendo capacidades para crear prototipos rápidamente, evaluar la preparación para la IA y construir la base correcta para modernizar las aplicaciones empresariales y las experiencias de los clientes. En los últimos doce meses, Accenture ha duplicado sus certificaciones de Google Cloud para hacer frente a la creciente demanda de tecnología de Google Cloud, y sus expertos han sido acreditados con la nueva insignia Gen AI Skills de Google Cloud.

Accenture también ha aumentado la adopción de IA generativa de Google Cloud en sus plataformas, lo que ha ayudado a la empresa a mejorar sus capacidades de ingeniería de Google Cloud. Por ejemplo, Accenture ha integrado Gemini Code Assist con su plataforma insignia de automatización basada en IA, GenWizard, lo que permite a miles de ingenieros de software de Accenture llevar la entrega de software impulsada por IA a los clientes de Google. Gemini para Code Assist ha tenido un impacto significativo, impulsando los ciclos de desarrollo de aplicaciones con sus recomendaciones de código basadas en IA y proporcionando una interfaz de chat en lenguaje natural para la recuperación de información, lo que ha mejorado la velocidad y la calidad de los proyectos de software que los ingenieros de Accenture están entregando a los clientes de Google.

]]> <![CDATA[Grupo Piñero reduce en un 50% el tiempo de análisis de datos gracias a la IA]]> https://tsecurity.de/de/2305005/it-security-nachrichten/grupo-piero-reduce-en-un-50-el-tiempo-de-anlisis-de-datos-gracias-a-la-ia/ https://tsecurity.de/de/2305005/it-security-nachrichten/grupo-piero-reduce-en-un-50-el-tiempo-de-anlisis-de-datos-gracias-a-la-ia/ Thu, 29 Aug 2024 12:33:47 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

En línea con su objetivo de integrar la innovación tecnológica en todos sus procesos, Grupo Piñero está dirigiendo sus esfuerzos a incorporar el uso de la inteligencia artificial (IA) en varios proyectos. Lo hace, explican desde la corporación, con el propósito de mejorar la experiencia del cliente, crear procesos operativos más eficientes y beneficiosos para la compañía e impulsar la sostenibilidad en sus operaciones. Uno de los proyectos que ya demuestra una clara contribución a la división hotelera del grupo es su proyecto de predicción de demanda hotelera.

Este consiste en la implementación de tecnología Microsoft para la construcción de 27 modelos basados en IA, concretamente a partir de machine learning. Los modelos consiguen automatizar predicciones de demanda en todos los hoteles del grupo, asegurando la permeación de la información no solo a los equipos comerciales, sino también a los equipos de operaciones, y reduciendo tiempo, recursos y dependencia.

En palabras de Mateo Ramón, CIO del grupo, “desde su implantación hemos conseguido reducir en un 50% el tiempo invertido por nuestro equipo comercial en analizar los datos de ocupación, mejorando en una media diaria el 3% de las predicciones de demanda, que se traduce en una mejora de predicción por valor de 20 millones de dólares anuales o 105.000 noches de habitación“. En este sentido el CIO también destaca cómo “estas mejoras no solo permiten que nuestros equipos se liberen de tareas automatizables, sino que también suponen un ahorro de recursos al predecir el número de huéspedes en los hoteles de forma más certera, permitiendo tanto un ahorro monetario como energético”.

Evolución tecnológica constante

Grupo Piñero se encuentra inmerso en la incorporación de Ia IA en distintos procesos. Esta apuesta busca definir e implementar una estrategia de datos orientada a que la compañía aproveche al máximo la información que tiene a su disposición. Para ello, las principales tecnologías empleadas están siendo el aprendizaje automático, el cual facilita ejercicios de predicción, clusterización y clasificación, reduciendo incertidumbre y aportando información de valor para la toma de decisiones operativas; y la IA generativa para la generación de contenidos, acelerando y automatizando un gran número de procesos.

Un claro ejemplo de la funcionalidad de estas herramientas es el proyecto de preparación de campañas de marketing online a través de la IA, con el que el grupo consigue segmentar a sus potenciales clientes en base a ventanas de probabilidad de compra, consiguiendo que reciban contenidos de marketing totalmente personalizados. Además, la cadena hotelera también emplea esta tecnología para facilitar la escucha activa a sus clientes y así poder dar una mejor atención y experiencia. Al acelerar la incorporación del feedback recibido por diferentes canales con la IA, Grupo Piñero puede corregir y mejorar, procesos, productos y servicios en tiempo récord.

Por último, la compañía también está trabajando en proyectos de IA orientados al medio ambiente para lograr su objetivo de disminuir su huella de carbono en un 60% en 2030 y alcanzar la neutralidad cero en 2050. Se han embarcado así en un ambicioso proyecto de monitorización de consumo energético en el que la IA permitirá la toma de decisiones más ágilmente, evitando de esta forma desperdicio energético.

]]> <![CDATA[La 37ª edición de la Copa América revoluciona la experiencia del aficionado gracias a la tecnología]]> https://tsecurity.de/de/2300300/it-security-nachrichten/la-37-edicin-de-la-copa-amrica-revoluciona-la-experiencia-del-aficionado-gracias-a-la-tecnologa/ https://tsecurity.de/de/2300300/it-security-nachrichten/la-37-edicin-de-la-copa-amrica-revoluciona-la-experiencia-del-aficionado-gracias-a-la-tecnologa/ Tue, 27 Aug 2024 12:03:14 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Cada vez es más habitual ver cómo la tecnología se pone al servicio de la plantilla y el aficionado en competiciones deportivas mejorando con creces la experiencia. Ahora, Capgemini y America’s Cup Media han presentado WindSight IQ, un innovador producto que incorporarán a la retransmisión de la Louis Vuitton 37ª Copa América y que forma parte de la asociación global anunciada a principios de este año. Por primera vez, los espectadores y comentaristas de la competición podrán visualizar el viento y su variación a lo largo del campo de la regata en tiempo real.

Además, un simulador de yate tomará los datos del viento y calculará las rutas óptimas alrededor del campo de la regata, permitiendo a los comentaristas y espectadores predecir lo que los equipos deberían hacer en el agua o analizar cómo los equipos podrían haber ganado una regata. Así, gracias a WindSight IQ, los comentaristas y telespectadores del evento de vela más importante a nivel internacional dispondrán de más datos y conocimientos de los que disponen los equipos que compiten en el agua.

Nuevos hábitos de consumo del deporte

Los hábitos televisivos están cambiando. Un estudio reciente del Instituto de Investigación Capgemini ha revelado que el 84% de los aficionados afirma que las tecnologías emergentes han mejorado su experiencia televisiva en general, tanto en el evento como en casa. El 77% de la generación Z y el 75% de la generación Millennial prefieren ver el deporte fuera de los estadios, por lo que la experiencia en la pantalla es más importante que nunca. En el caso de la vela, los patrones de viento son un factor clave, ya que pueden cambiar el curso de una regata y marcar la diferencia entre ganar o perder. Por primera vez, WindSight IQ revelará y visualizará estos patrones de viento para aportar una dimensión completamente nueva a la experiencia de la regata para los aficionados y las emisoras.

“WindSight IQ es una innovación que America’s Cup Media ha estado evaluando durante mucho tiempo. Nuestro objetivo ha sido dar otro salto cuántico en el uso de la tecnología para aumentar la comprensión de la vela y las complejidades que deben superar los mejores regatistas; pero, para lograr nuestro propósito, necesitábamos encontrar un socio que estuviera igualmente motivado a la hora de ampliar los límites de la tecnología y la innovación, y Capgemini claramente lo estaba”, explica Grant Dalton, CEO de la Copa América.

“Cuatro elementos determinan el ganador de la regata: el diseño del barco, el equipo, el agua y el viento. Antes y durante la regata, los comentaristas podrán ahora ver los patrones de viento en tiempo real y explicar a los espectadores las opciones de los barcos competidores. Al poder ver el viento y comparar el rendimiento real de los equipos y sus decisiones tácticas con las rutas óptimas, el público podrá seguir la regata y participar en ella a un nivel completamente nuevo. Estamos deseando ver el impacto que WindSight IQ aportará a la experiencia visual de la Copa América”, añade Dalton.

Revelando el viento a millones de personas en tiempo real

Combinando su experiencia en tecnología, ingeniería, datos y diseño, Capgemini y America’s Cup Media, el canal de difusión anfitrión del evento, utilizarán LiDAR (Light Detection and Ranging), una fusión de sensores y computación científica para revelar el viento en gráficos de realidad aumentada (AR) y realidad virtual (VR). Los datos del campo de viento también se transmiten en tiempo real a un simulador de yates y se utilizan para crear una simulación en vivo de un “barco fantasma” que puede proyectarse en el campo de la regata mediante gráficos de realidad aumentada y virtual. Así, mostrará la trayectoria óptima que deben seguir las tripulaciones en función de las variaciones medidas en la presión del viento, las brisas, la orientación y la velocidad.

Para recoger con precisión los datos brutos del viento, se han colocado tres LiDAR a lo largo del paseo marítimo de Barcelona con vistas al campo de la regata, escaneando toda el área de la carrera. Cada LiDAR tiene un alcance medio de exploración de 6,5 km hasta un máximo de 12 km, y mide la velocidad del viento, cada 1,5 metros de 0 a 12 km, hasta 38 m/s (73 nudos) con una precisión de <0,1 m/s. WindSight IQ complementa los LiDAR con datos de viento procedentes directamente de los barcos competidores y los sensores de viento de la boya. Todos estos flujos de datos se fusionan mediante algoritmos innovadores que permiten crear un campo de viento en todo el campo de regata. El campo de viento se actualiza cada segundo basándose en las mediciones de los sensores y en modelos predictivos del viento.

“A través de la innovación tecnológica, combinando la tecnología de sensores láser con ingeniería avanzada y nuevas técnicas de visualización, WindSight IQ aúna los mundos digital y físico”, señala Keith Williams, ingeniero jefe de WindSight IQ de Capgemini. “El viento desempeña un papel decisivo en las decisiones de los equipos durante la regata y, al visualizarlo, los espectadores pueden ver y comprender ahora el patrón detallado de la velocidad y dirección del viento en todo el campo de la regata, así como las mejores trayectorias potenciales a seguir. El principal reto de esta innovación consiste en combinar ingeniería y diseño, captando con precisión los complejos patrones del viento y representándolos de forma que los aficionados y los comentaristas puedan verlos y comprenderlos fácilmente. De esta forma, nuestro objetivo es hacer que la cobertura de la Louis Vuitton 37ª Copa América sea más cautivadora y envolvente que nunca”, concluye.

]]> <![CDATA[El papel de la IA en la eficiencia operativa: más allá de la bala de plata]]> https://tsecurity.de/de/2300095/it-security-nachrichten/el-papel-de-la-ia-en-la-eficiencia-operativa-ms-all-de-la-bala-de-plata/ https://tsecurity.de/de/2300095/it-security-nachrichten/el-papel-de-la-ia-en-la-eficiencia-operativa-ms-all-de-la-bala-de-plata/ Tue, 27 Aug 2024 10:19:21 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La inteligencia artificial (IA) se ha ganado la reputación de solución milagrosa para un sinfín de retos empresariales modernos en todos los sectores. Desde mejorar la atención diagnóstica hasta revolucionar la experiencia del cliente, hay muchas industrias y organizaciones que han experimentado el verdadero poder transformador de la IA.

Sin embargo, ese no es el caso para las grandes masas. Las organizaciones que ven la IA como un remedio universal están perdiendo una gran oportunidad, y también es probable que se enfrenten a retos importantes. Cuando la IA se aplica de un modo que hace demasiado hincapié en sus puntos fuertes y resta importancia a sus puntos débiles, es cuando nos encontramos con problemas.

Aunque tendemos a oír hablar más de casos de uso de la IA innovadores y rompedores, el valor real de la IA reside en su capacidad para mejorar enormemente la eficiencia operativa. ¿Es menos emocionante que la IA componga y produzca sus propias canciones o cree obras de arte en cuestión de segundos? Por supuesto. Pero para la mayoría de las empresas, una melodía pegadiza o una imagen bonita no van a mover la aguja.

Los puntos fuertes de la IA en la empresa moderna

La capacidad de la IA para automatizar tareas, reducir errores y tomar decisiones basadas en datos a gran escala son sus puntos fuertes más elogiados. Desde el análisis predictivo hasta el procesamiento del lenguaje natural (PLN), las aplicaciones basadas en IA permiten tomar decisiones más rápidas y precisas. En otras palabras, el atractivo de la IA reside en su capacidad para procesar grandes cantidades de datos con rapidez, identificar patrones que podrían ser invisibles para los humanos y adaptarse a la nueva información en tiempo real.

Estas capacidades son innegablemente valiosas. En sectores como las finanzas, la sanidad y la industria manufacturera, las soluciones basadas en la IA ya han demostrado su valía optimizando las cadenas de suministro, mejorando la gestión de riesgos y mejorando el servicio al cliente. Por ejemplo, en la industria manufacturera, la IA puede predecir los fallos de los equipos antes de que se produzcan, lo que permite un mantenimiento preventivo que reduce el tiempo de inactividad y los costes.

Las limitaciones de la IA

Por otro lado, las soluciones basadas en la IA pueden tener dificultades para tener en cuenta la naturaleza matizada y dependiente del contexto del comportamiento humano. Por ejemplo, un sistema de IA podría marcar como sospechoso un intento legítimo de inicio de sesión simplemente porque no se ajusta al patrón típico de comportamiento de un usuario. En estos casos, la supervisión humana es crucial para evitar la interrupción de las operaciones empresariales.

Una de las áreas en las que las limitaciones de la IA son especialmente evidentes es la gestión de identidades. La gestión de identidades implica verificar y gestionar las identidades de los usuarios dentro de una organización, garantizando que las personas adecuadas tengan acceso a los recursos adecuados en el momento adecuado. Es una función crítica para mantener la seguridad y el cumplimiento, especialmente a medida que las empresas se vuelven cada vez más digitales y globales.

Sin duda, la IA puede desempeñar un papel en la gestión de identidades, por ejemplo, automatizando los procesos de verificación de identidades, detectando actividades fraudulentas y gestionando los controles de acceso de forma dinámica. Sin embargo, estas aplicaciones no están exentas de desafíos. Los sistemas de IA dependen en gran medida de la calidad de los datos con los que se entrenan. Si los datos de entrenamiento son incompletos, sesgados o anticuados -y para la mayoría de las organizaciones lo son-, las decisiones basadas en IA reflejarán estos defectos.

La IA como facilitadora de la eficiencia operativa

Aunque la IA no es una solución perfecta, puede mejorar significativamente la eficiencia operativa si se aplica correctamente. La clave está en reconocer la IA como una herramienta que funciona mejor cuando aumenta las tecnologías y los procesos, en lugar de una bala de plata. Sigamos con el ejemplo de la gestión de identidades.

La IA puede ayudar a las organizaciones a racionalizar la identidad mediante la automatización de tareas rutinarias, como el restablecimiento de contraseñas o las solicitudes de acceso. Esto puede liberar al personal de TI para que se centre en cuestiones más complejas, mejorando la productividad general. La IA también puede ayudar a supervisar y analizar los patrones de comportamiento de los usuarios a lo largo del tiempo, proporcionando información que puede ayudar a las organizaciones a ajustar sus políticas de seguridad.

Además de la gestión de identidades, la IA también puede impulsar la eficiencia operativa en otras áreas. Por ejemplo, los chatbots con IA pueden gestionar una parte significativa de las consultas de los clientes, reduciendo la carga de trabajo de los agentes humanos. En la gestión de la cadena de suministro, la IA puede optimizar los niveles de inventario y predecir la demanda con mayor precisión, reduciendo el despilfarro y mejorando la capacidad de respuesta a los cambios del mercado.

Sin embargo, para liberar realmente el potencial de la IA, las organizaciones deben invertir en la infraestructura y los conocimientos adecuados. Esto incluye garantizar que sus datos estén limpios, sean precisos y estén actualizados, así como formar al personal para que trabaje con los sistemas de IA de forma eficaz. También implica adoptar una mentalidad de mejora continua, en la que la IA se evalúe y actualice periódicamente en función de los comentarios y los nuevos datos.

¿Y ahora qué?

Aunque la demanda de IA y de software con IA está clara, lo que los clientes esperan exactamente de ella es otra historia. El obstáculo de conseguir una IA limpia y verificada es en realidad un área en la que la IA podría ser bastante útil para ayudar, generando automáticamente información de lugares como el almacén de datos de ServiceNow, Slack y otras aplicaciones empresariales. Pero, ¿y después?

Una pieza muy real del rompecabezas de la adopción y el éxito de la IA es que muchos clientes no saben lo que quieren. Piense en otras tecnologías transformadoras, como el iPhone. Los clientes no participaron en su desarrollo. La gente no sabía que lo quería o lo necesitaba hasta que lo vio en acción. En muchos sentidos, la IA empresarial es igual.

Sin embargo, esto es un arma de doble filo. La presión para apostar por la IA está ahí, pero la gente no es capaz de averiguar qué es posible dentro de su organización o si los clientes ven ya el valor. Muchos se preguntan si el dinero merece la pena y si otras empresas están viendo el valor. Para mantener la coherencia con el ejemplo de la identidad, los principales proveedores del sector promocionan sus capacidades de IA, pero no tienen claro en qué consisten ni cómo se benefician los clientes.

La IA tiene el potencial de impulsar una eficiencia operativa significativa en varias funciones empresariales, incluida la gestión de identidades. Pero aún tiene que demostrar su eficacia. Las organizaciones que abordan la IA con una comprensión clara de sus limitaciones y puntos fuertes tienen más probabilidades de éxito. Al hacerlo, pueden lograr un enfoque más realista.

]]> <![CDATA[Principales tecnologías que irrumpirán en los negocios en 2025]]> https://tsecurity.de/de/2300016/it-security-nachrichten/principales-tecnologas-que-irrumpirn-en-los-negocios-en-2025/ https://tsecurity.de/de/2300016/it-security-nachrichten/principales-tecnologas-que-irrumpirn-en-los-negocios-en-2025/ Tue, 27 Aug 2024 09:33:20 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

A veces, las tecnologías más prometedoras están justo delante de usted. Todo lo que hace falta es reconocer el valor empresarial inherente a su uso.

Para hacernos una idea de las tecnologías más prometedoras para su uso en las empresas el año que viene, hemos encuestado a una serie de responsables de TI sobre los sistemas que creen que ayudarán a las empresas a innovar, servir mejor a sus clientes y transformar su forma de hacer negocios. Y como el mejor ataque es a veces una buena defensa, eso incluye cómo están protegiendo a sus empresas de los malos actores disruptivos.

Aunque la inteligencia artificial (IA) generativa, que puede estar encaminada hacia una corrección de las expectativas, sigue siendo uno de los principales factores de transformación empresarial, muchas de las respuestas más intrigantes que recibimos sobre las tecnologías con más probabilidades de ayudar a las organizaciones a irrumpir en sus mercados incluían tecnologías establecidas que merecen una nueva mirada. Encontrar eficiencias descubriendo las capacidades sin explotar de los sistemas existentes antes de lanzarse a nuevas iniciativas es otra forma de ser disruptivo, una forma que sigue requiriendo previsión y visión.

Estas son las tecnologías que, en opinión de los responsables de TI, cambiarán la forma de hacer negocios el año que viene.

El aprendizaje automático vuelve a ser el centro de atención de la IA

Mientras que muchas organizaciones están centradas en iniciarse en la IA generativa y siguen luchando con su retorno de la inversión, el aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) ya está aportando valor empresarial, afirma Cory Chaplin, socio director de Tecnología de West Monroe Partners.

Y esta rama de la IA, establecida desde hace tiempo, está preparada para hacer aún más, especialmente a medida que las empresas atraídas por el bombo publicitario en torno a la IA generativa descubran lo que el ML ya puede hacer por ellas.

“Hemos visto de primera mano cómo el ML puede optimizar los procesos y mejorar la toma de decisiones, lo que conduce a una mayor eficiencia y ahorro de costes”, dice Chaplin. “Al automatizar tareas complejas y descubrir patrones valiosos en los datos, el ML nos faculta para tomar decisiones basadas en datos que impulsan nuestra organización hacia adelante”.

Chaplin considera que el ML es útil para identificar tendencias relacionadas con los clientes y predecir resultados. Ese tipo de previsión puede ayudar a asignar recursos de forma más eficaz, afirma, y a captar mejor a los clientes, por ejemplo, a la hora de recomendar productos.

“Aunque no cabe duda de que la IA generativa tiene su encanto, es importante que los directivos aprecien las aplicaciones más amplias y versátiles del ML tradicional”, afirma. “De cara al futuro, invertir en tecnologías de ML e integrarlas eficazmente en las operaciones empresariales será clave para seguir siendo competitivos y lograr el éxito a largo plazo. La capacidad de desglosar las tendencias y comprender los impulsores detrás de las métricas clave proporciona información crucial para la toma de decisiones estratégicas”.

Los líderes de TI que reconozcan esto -y cumplan- estarán en una mejor posición para ayudar a sus empresas a transformarse finalmente en las empresas impulsadas por datos que siempre han profesado ser.

La orquestación de datos allana el camino hacia la transformación

En este sentido, las herramientas que ayudan a las organizaciones a convertir datos aislados en información práctica pueden contribuir a aumentar la eficiencia e impulsar cambios significativos. La integración de datos de fuentes internas y externas también puede proporcionar una visión más completa de sus operaciones, ayudándole a sacar a la luz correlaciones y comparaciones críticas.

“Intentamos constantemente innovar en la forma en que gestionamos nuestros propios datos, así como en la forma en que mejoramos la manera en que nuestra plataforma gestiona, agrega y proporciona información a nuestros clientes”, afirma Rob Skillington, director de Tecnología y cofundador de Chronosphere.

Skillington señala Snowflake, AWS Redshift, BigQuery de Google Cloud Platform y Microsoft Azure Synapse Analytics como algunas de las herramientas que ofrecen a las organizaciones los medios para consolidar, acceder y analizar grandes cantidades de datos.

“También hay plataformas que ayudan a publicar datos de muchos servicios y fuentes diferentes para ayudar a consolidar tanto los datos transaccionales como los operativos”, afirma. “Por ejemplo, puede extraer, transformar y cargar datos de Zendesk a su almacén de datos usando herramientas de orquestación de datos que evitan mucho trabajo pesado manual. Ahora puedes ver cuántos tickets, tiempo y energía se gasta por cliente y unir eso contra el comportamiento del cliente que ya existe en tu almacén de datos”.

Lo que Skillington toca es la faceta a menudo pasada por alto de cualquier transformación digital exitosa: Todo empieza con los datos. Al romper los silos de datos, establecer estrategias holísticas de gobierno de datos, desarrollar la arquitectura de datos adecuada para el negocio y desarrollar la alfabetización de datos en todas las disciplinas, las organizaciones no solo pueden obtener un mejor acceso a sus datos, sino también comprender mejor cómo, por ejemplo, los costes de soporte se relacionan con los bienes vendidos, así como otras perspectivas que conducen a una mejor toma de decisiones empresariales.

En opinión de Skillington, las herramientas de orquestación de datos están preparadas para ayudar a las empresas a allanar el camino.

Para la orquestación de datos, señala Astronomer, AWS Glue, GCP Cloud Composer y Microsoft Azure Data Factory.

“Estos servicios de orquestación pueden ayudar a acelerar la consolidación de datos empresariales y mejorar la accesibilidad a estos datos, permitiendo a la organización ser capaz de hacer preguntas significativas sobre el negocio”, dice.

La informática de escritorio evoluciona

Rob Zelinka, CIO de Jack Henry & Associates, ha visto grandes beneficios de la capacidad de compartir rápidamente el acceso a los recursos de la empresa utilizando el escritorio basado en la nube, Windows 365. Y aunque no sustituirá a los PC, dice que es ideal para aplicaciones específicas.

“Nos proporciona agilidad para conceder de forma segura un acceso selecto al sistema a contratistas y miembros del equipo que necesitan acceder a sistemas clave mientras viajan internacionalmente”, afirma Zelinka.

Ashwin Ballal, CIO de Freshworks, también es partidario de la infraestructura de escritorio virtual en la nube que permite el acceso desde los dispositivos móviles de los usuarios. “Estas tecnologías han mejorado la seguridad, las operaciones de TI y el coste total de propiedad, a la vez que han aumentado la productividad y han proporcionado una gran experiencia a los empleados”, afirma.

Mientras tanto, las firmas de investigación Gartner e IDC predicen que los PC con aceleradores de IA ocuparán más espacio en los escritorios de los trabajadores, vendiendo más de 50 millones de unidades a finales de 2024. IDC prevé que en 2027 se venderán casi 170 millones de ordenadores de sobremesa con IA.

Los PC prometen un mejor rendimiento para las tareas centradas en la IA que son cada vez más comunes, junto con una mayor seguridad.

“Las promesas en torno a la mejora de la productividad del usuario a través de un rendimiento más rápido, además de menores costes de inferencia, y el beneficio de la privacidad y la seguridad en el dispositivo, han impulsado un fuerte interés de los responsables de TI en los PC con IA”, afirma Tom Mainelli, vicepresidente del grupo de dispositivos e investigación de consumo de IDC. “En los próximos años, esperamos que la tecnología pase de nicho a mayoritaria”.

‘Edge computing’ y 5G se hacen prácticos

Un reciente informe de IDC prevé un aumento del 15% en el gasto en edge computing este año -incluyendo hardware, software, servicios profesionales y servicios provisionales- y se espera que esa cifra alcance los 350.000 millones de dólares en 2027. La firma de investigación estima que los ingresos por infraestructuras LTE/5G privadas alcanzarán los 5.200 millones de dólares en 2027.

Edge computing y 5G son dos tecnologías complementarias que están madurando, haciéndose más pequeñas y ofreciendo resultados empresariales tangibles de forma segura, afirma Rogers Jeffrey Leo John, CTO y cofundador de DataChat.

“Los dispositivos edge, como los teléfonos móviles, ahora pueden ejecutar tareas intensivas como AI y ML, que antes solo eran posibles en los centros de datos”, dice. “Los datos sensibles no saldrán del dispositivo de los usuarios finales. Esto es muy importante en la era actual de la IA generativa, en la que el envío de datos a los centros de datos tiene muchos problemas de privacidad y seguridad”.

Además, la velocidad y la menor latencia de las redes 5G, combinadas con la computación de borde, ofrecen potencial para una toma de decisiones más rápida, dice. “Esta arquitectura híbrida borde-nube que aprovecha lo mejor de la nube tradicional y el borde estimulará el desarrollo de aplicaciones innovadoras”, afirma.

Max Belov, director de Tecnología de Coherent Solutions, también es optimista respecto a la computación en los bordes cuando se integra con servicios en la nube. “Esta tecnología está transformando sectores como la fabricación, la sanidad y los vehículos autónomos al permitir el análisis y la toma de decisiones en tiempo real, mejorando la eficiencia y la capacidad de respuesta”, afirma.

Las experiencias inmersivas están a punto de dar sus frutos

Aunque tecnologías como la realidad virtual y la realidad aumentada no son nuevas, Belov, de Coherent Solutions, afirma que el término que engloba a ambas -realidad extendida (RX) – está mejorando en parte porque el hardware es cada vez menos voluminoso e invasivo, mientras que el código crea experiencias cada vez más sofisticadas.

“Cada vez son más las empresas que se suman a este espacio, entre ellas Apple con Vision Pro, y las tecnologías XR están transformando sectores como la educación, la formación, la sanidad y el entretenimiento al ofrecer experiencias inmersivas y nuevas formas de interactuar con los contenidos digitales”, afirma Belov.

Krishna Prasad, CIO de UST, está de acuerdo. “Estamos encontrando una buena adopción y casos de uso entre nuestros clientes para experiencias inmersivas utilizando AR y VR en diseños de formación y configuración comercial”.

IDC informó este año que los auriculares más nuevos y los precios más bajos impulsarían un crecimiento anual compuesto de alrededor del 44% entre 2024 y 2028 para las tecnologías de RX.

Mayor fortificación contra las ciberamenazas

Las fuerzas de trabajo remotas exponen las herramientas y servicios en la nube a riesgos de ciberseguridad. Pero hay dos tecnologías que están ayudando a resolver estos problemas, afirma Belov: SaaS security posture management (SSPM) y cyber asset attack surface management (CAASM).

“Las herramientas SSPM mejoran la seguridad supervisando y gestionando continuamente la postura de seguridad de las aplicaciones SaaS, mientras que CAASM proporciona una visión global de todos los ciberactivos, ayudando a las organizaciones a comprender y gestionar su superficie de ataque, que ha cambiado significativamente desde los días en que las personas trabajaban en las oficinas detrás de cortafuegos y dentro de complejos diseños de redes LAN y WAN”, afirma Belov.

Los dos enfoques proporcionan una mejor visión general y control de las aplicaciones y activos en la nube, afirma, al tiempo que reducen las vulnerabilidades y mejoran el cumplimiento de las normativas.

Optimizar los sistemas infrautilizados

David Higginson, vicepresidente ejecutivo y director de Innovación del Hospital Infantil de Phoenix, señala que la carrera por implantar nuevas tecnologías a veces ignora las capacidades infrautilizadas de la pila existente.

Por ello, las tecnologías más disruptivas en los próximos años podrían ser aquellas de las que ya se depende.

“Veo cómo se sustituyen o implantan sistemas a bombo y platillo y luego los procesos permanecen intactos, y el 60% de la eficiencia potencial se pierde o nunca se consigue”, afirma Higginson. “Debemos aprovechar al máximo las tecnologías en las que ya hemos invertido”.

Higginson señala que, en su sector, los pacientes esperan concertar citas por Internet, como hacen en otros ámbitos de su vida. Y, sin embargo, menos del 15% de las citas se conciertan utilizando la autoprogramación.

“Como organizaciones, no conseguimos introducir los cambios culturales en nuestra práctica que nos permitan utilizar o beneficiarnos de estas herramientas”, afirma. “Como líderes de TI, a menudo nos convencen para implementar sistemas debido a los grandes ROI potenciales, pero luego pasamos al siguiente proyecto sin asegurarnos de que se lograron esas ganancias y se produjo el cambio organizativo para adoptar adecuadamente el cambio”.

La lección es que los líderes de TI pueden ser una fuerza disruptiva para el bien de la organización si se replantean las estrategias de TI y las implementaciones, y cambian la forma en que se percibe la propia TI.

“El crecimiento y el éxito deben juzgarse utilizando la tecnología para mejorar lo que hacíamos ayer”, afirma Higginson. “No puede juzgarse en función de si instalamos el software a tiempo y dentro del presupuesto”.

]]> <![CDATA[Advanced Retrieval Techniques in a World of 2M Token Context Windows: Part 2 on Re-rankers]]> https://tsecurity.de/de/2299149/ai-nachrichten/advanced-retrieval-techniques-in-a-world-of-2m-token-context-windows-part-2-on-re-rankers/ https://tsecurity.de/de/2299149/ai-nachrichten/advanced-retrieval-techniques-in-a-world-of-2m-token-context-windows-part-2-on-re-rankers/ Mon, 26 Aug 2024 20:20:04 +0200 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de
Visualising AI project launched by Google DeepMind. From Unsplash image.

Exploring RAG techniques to improve retrieval accuracy

In Part 1, we dove into improving RAG (retrieval augmented generation) outcomes by re-writing queries before performing retrieval. This time we will learn about how re-ranking results from vector database retrievals helps performance.

While I highly recommend experimenting with promising proprietary options like Cohere’s Re-Rank 3, we’ll focus mainly on understanding what researchers have shared on the topic.

Re-Ranking, what’s the point?

First of all, why rerank at all? Results from vector databases return “similarity” scores based on the embeddings of the query and document. These scores can already be used to sort the results and since this is already a semantic similarity scoring of the document and query, why would we need another step?

There are a few reasons why we would take this approach:

  • Document embeddings are “lossy”. Documents are compressed in vector format before seeing the query, which means the document vector is not tailored to the query vector. Re-ranking allows us to better understand the document’s meaning specific to the query.
  • Two-stage systems have become standard in traditional search and recommender systems. They offer improvements in scalability, flexibility, and accuracy. Retrieval models are very fast, whereas ranking models are slow. By building a hybrid system, we can balance the speed and accuracy trade-offs between each stage.
  • Re-ranking allows us to reduce the number of documents we stuff into the context window which a) reduces costs and b) reduces the chances of relevant data being “lost in the haystack”.

Traditional Methods of Re-Ranking

Informational retrieval is not a new field. Before LLMs employed RAG to improve generation, search engines used re-ranking methods to improve search results. Two popular methodologies are TF-IDF (term frequency–inverse document frequency) and BM25 (Best Match 25).

Karen Spärck Jones conceived of the concept of IDF (of TF-IDF), inverse document frequency, as a statistical interpretation of term-specificity in the 1970s. The general concept is that the specificity of a term can be quantified as an inverse function of the number of documents in which it occurs. A toy example is the frequency of terms in Shakespearean plays. Because the term “Romeo” only appears in one play, we believe it is more informative to the subject of the play than the word “sweet” because that term occurs in all plays.

BM25 or Okapi BM25 was developed by both Karen Spärck Jones and Stephen Robertson as an improvement to TF-IDF. BM25 is a “bag-of-words” retrieval function that ranks a set of documents based on the query terms appearing in each document, regardless of their proximity within the document. This method expands on TF-IDF in a few important ways:

  • BM25 uses a saturation function where the importance of a term increases with frequency but with diminishing returns. (Side note: This was important for protecting accuracy when search engine optimization (SEO) became higher stakes. You can’t just spam your keyword with this improvement.)
  • BM25 includes document length normalization to ensure that longer documents are not unfairly advantaged. (Another improvement to thwart would-be SEO gamers.)

Both of these methods can be used to re-rank results from vector databases before documents are used in the context of generation. This would be called “feature” based re-ranking.

Neural Re-Ranking Models

Something you should notice about the traditional methods is that they focus on exact term matches. These methods will struggle when documents use semantically similar but different terms. Neural re-ranking methods like SBERT (Sentence Transformers) seek to overcome this limitation.

SBERT is a fine-tuned BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) model with a siamese / triplet network architecture which greatly improves the computation efficiency and latency for calculating sentence similarity. Transformers like SBERT (Sentence-BERT) use the context in which terms are used, allowing the model to handle synonyms and words with multiple meanings.

SBERT architecture at inference, for example, to compute similarity scores. This architecture is also used with the regression objective function. From Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks by Nils Reimers and Iryna Gurevych

SBERT tends to perform better for semantic similarity ranking due to its specialization. However, using SBERT comes with the downside that you will need to manage the models locally versus calling an API, such as with OpenAI’s embedding models. Pick your poison wisely!

Cross-Encoder Re-Ranking

The top K results from a vector database search are the most similar document vectors compared to the query vector. Another way of describing this ranking method is to say it is a “bi-encoder” ranking. Vectors are calculated up front and approximate nearest neighbors algorithms (ANNs) select the most similar documents making this a highly efficient ranking method. But that efficiency comes at the expense of some accuracy.

In contrast, cross-encoders use a classification mechanism on data pairs to calculate similarity. This means you need a pair for each document and query. This approach can yield much more accurate results but it’s highly inefficient. That is why cross-encoders are best implemented through a hybrid approach where the number of documents is first pruned using a “bi-encoder” top K result before ranking with a cross-encoder. You can read more about using bi-encoders and cross-encoders together in the SBERT documentation.

Information Retrieval / Question Answering Retrieval Diagram explaining how to use Bi-Encoders and Cross-Encoders together from the SBERT documentation, full citation below.
@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
  title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
  author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
  booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
  month = "11",
  year = "2019",
  publisher = "Association for Computational Linguistics",
  url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}

Prompt-based Re-Ranking (PBR)

Until now, we have focused on using vectors or other numeric methods to rerank our RAG results. But does that mean we are underleveraging the LLM? Feeding the document and the query back to the LLM for scoring can be an effective way to score the document; there is approximately no information loss when you take this approach. If the LLM is prompted to return only a single token (the score), the latency incurred is often acceptable (although this is one of the more expensive approaches to scale). This is considered to be “zero-shot” re-ranking and research is still limited on this topic but we know it must be sensitive to the quality of the prompt.

Another version of (PBR) is the DSLR Framework (Document Refinement with Sentence-Level Re-ranking and Reconstruction). DSLR proposes an unsupervised method that decomposes retrieved documents into sentences, re-ranks them based on relevance, and reconstructs them into coherent passages before passing them to the LLM. This approach contrasts with traditional methods that rely on fixed-size passages, which may include redundant or irrelevant information. Pruning non-relevant sentences before generating a response can reduce hallucinations and improve overall accuracy. Below you can see an example of how DSLR refinement improves the LLMs response.

Example DSLR refinement from DSLR: Document Refinement with Sentence-Level Re-ranking and Reconstruction to Enhance Retrieval-Augmented Generation by Taeho Hwang, Soyeong Jeong, Sukmin Cho, SeungYoon Han, Jong C. Park at the School of Computing Korea Advanced Institute of Science and Technology

Graph-based Reranking

Sometimes the answer is not going to fit cleanly inside a single document chunk. Books and papers are written with the expectation that they’ll be read linearly or at least the reader will be able to easily refer back to earlier passages. For example, you could be asked to refer back to an earlier chapter on BM25 when reading about SBERT. In a basic RAG application, this would be impossible because your retrieved document would have no connections to the previous chapters.

G-RAG, an approach proposed by researchers at Google and UCLA, hopes to alleviate this issue. G-RAG is a re-ranker that leverages graph neural networks (GNNs) to consider connections between retrieved documents. Documents are represented as nodes and edges are shared concepts between documents. These graphs are generated as Abstract Meaning Representation (AMR) Graphs which can be created with tools like https://github.com/goodbai-nlp/AMRBART (MIT License).

Experiments with Natural Question (NQ) and TriviaQA (TQA) datasets showed this approach made improvements to Mean Tied Reciprocal Ranking (MTRR) and Tied Mean Hits@10 (TMHits@10) over other state-of-the-art approaches.

From UCLA and Google researchers: G-RAG uses two graphs for re-ranking documents: The Abstract Meaning Representation (AMR) graph is used as feature for the document-level graph. Document graph is then used for document reranking

Conclusion

I hope you’ve enjoyed this overview of techniques you can use to improve the performance of your RAG applications. I look forward to continued advancements in this field. I know there will be many considering the blistering pace of research at the moment.

Let me know in the comments section if you have favorite re-ranking methods not covered in this article.

Advanced Retrieval Techniques in a World of 2M Token Context Windows: Part 2 on Re-rankers was originally published in Towards Data Science on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

]]> <![CDATA[Cepsa arranca el proceso de digitalización de los puestos industriales en Canarias]]> https://tsecurity.de/de/2297948/it-security-nachrichten/cepsa-arranca-el-proceso-de-digitalizacin-de-los-puestos-industriales-en-canarias/ https://tsecurity.de/de/2297948/it-security-nachrichten/cepsa-arranca-el-proceso-de-digitalizacin-de-los-puestos-industriales-en-canarias/ Mon, 26 Aug 2024 11:04:40 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Cepsa pone el foco en Canarias y apuesta por la digitalización de los puestos industriales en la región. La multinacional petrolera española avanza en su estrategia de transformación digital con el firme propósito de robustecer la eficiencia operacional, mejorar la experiencia de empleado y facilitar la toma de decisiones informadas reduciendo así el riesgo de posibles incidentes. Una hoja de ruta de carácter innovador con la que la compañía pretende situarse a la vanguardia del sector energético español.

Tras la implantación en los Parques Energéticos de La Rábida (Huelva) y San Roque (Cádiz), la compañía avanza en la digitalización del puesto de trabajo industrial en la refinería de Tenerife y la filial Petrocan en las islas, dotando a cada operador de una tableta certificada ATEX. Con esta maniobra la organización mejora las metodologías de trabajo al facilitar las operaciones de gestión y mantenimiento en el terreno, además de aportar una mayor seguridad en entornos complejos.

José Manuel Fernández Sabugo, director de Cepsa en Canarias, ha reafirmado la apuesta de la compañía por la digitalización: “Es una de las palancas fundamentales para avanzar en la transformación de la compañía, ya que la tecnología bien aplicada es una herramienta fundamental para conseguir mejoras de eficiencia de los procesos y una mayor seguridad en las operaciones”. “Estamos comprometidos con acelerar su implantación y convertirnos en un referente de la industria 4.0”, ha señalado.

En el marco de la estrategia bautizada como Positive Motion, los nuevos dispositivos permitirán monitorizar las infraestructuras en tiempo real facilitando a los operadores compartir información (fotos, vídeos y audios) de manera inmediata desde el terreno, lo que posibilita la coordinación de los equipos y la toma rápida de decisiones, al tiempo que se reduce el riesgo de incidentes. Estas nuevas herramientas de trabajo colaborativas están dotadas de aplicaciones que permiten tener toda la información de las operaciones en campo actualizada en cada momento, mejorando así la seguridad de personas e instalaciones, además de reducir riesgos de ciberseguridad.

Asimismo, esta nueva forma de trabajo basada en la recogida de datos en campo de manera centralizada permite contar con una visión y trazabilidad histórica de los activos, así como informes detallados sobre el desempeño de los equipos. Gracias esta mejora, los operadores cuentan con una mayor comodidad, autogestión y movilidad.

]]> <![CDATA[Bayer Crop Science combina IA generativa y ciencia de datos para lograr una ventaja innovadora]]> https://tsecurity.de/de/2297761/it-security-nachrichten/bayer-crop-science-combina-ia-generativa-y-ciencia-de-datos-para-lograr-una-ventaja-innovadora/ https://tsecurity.de/de/2297761/it-security-nachrichten/bayer-crop-science-combina-ia-generativa-y-ciencia-de-datos-para-lograr-una-ventaja-innovadora/ Mon, 26 Aug 2024 09:19:35 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Bayer Crop Science ve la inteligencia artificial (IA) generativa como un catalizador clave para permitir que miles de sus científicos de datos e ingenieros innoven soluciones agrícolas para agricultores de todo el mundo.

La división agrícola de la multinacional de ciencias de la vida Bayer está desarrollando una nueva plataforma de ciencia de datos basada en Amazon SageMaker Studio, afirma Will McQueen, responsable de Activos de Datos Globales de Crop Science en Bayer. Con las capacidades de IA generativa de Amazon Bedrock y Amazon Q, la plataforma se ha diseñado para facilitar y agilizar la creación de productos agrícolas “novedosos”, afirma.

Un equipo “muy unido” de unos 10 ingenieros y ejecutivos de Bayer, Amazon y Slalom Consulting elaboró el proyecto del Decision Science Ecosystem hace unos 18 meses y lleva un año construyendo la plataforma. Los científicos de datos de Bayer han desarrollado varias pruebas de concepto de modelos de IA generativa en la nueva plataforma que permanecen en fase de descubrimiento y evaluación de la “eficacia”, dice McQueen, añadiendo que los modelos no estarán en producción hasta 2025.

“El proceso de I+D es bastante confidencial en este momento”, relata. Pero basta decir que la IA generativa avanzada podría conducir algún día a la creación de semillas híbridas o nuevas semillas que podrían alterar y enriquecer la cadena de suministro de alimentos. “El núcleo de la misión de nuestra empresa es alimentar al mundo”, afirma McQueen.

La actual plataforma de ciencia de datos de Bayer Crop Science, construida sobre una plataforma bajo licencia apodada Domino hace unos siete años, se está agotando y necesita ser reemplazada para la era moderna de la IA, dice McQueen. Los planes para la primera gran versión de Decision Science Ecosystem están previstos para dentro de un par de meses.

Como la mayoría de las empresas, la división agrícola de Bayer utilizará inicialmente herramientas de IA generativa basadas en AWS para automatizar procesos empresariales básicos, como la producción de documentación técnica interna, apostilla McQueen. El núcleo de ingenieros que construye la plataforma ha aprovechado esta característica para acelerar el proceso. Hacer que esté disponible en toda la división estimulará una experimentación e innovación más sólidas, señala.

“Antes de esta función, los ingenieros tenían que crear su propia documentación a partir del código que escribían y otros desarrollos. Las capacidades listas para usar de AWS sustituyen este trabajo manual, haciendo que nuestro personal de ingeniería sea más eficaz y capaz de ofrecer valor mucho más rápido que antes”, afirma McQueen.

La próxima plataforma de ciencia de datos, que utilizarán los ingenieros y científicos de datos de Bayer, también cuenta con conexiones e integraciones mejoradas con Amazon Bedrock, la capacidad de escribir código utilizando lenguaje natural y sólidas pruebas y barreras de seguridad.

El equipo de Crop Science también ha desarrollado características únicas en la parte superior de la plataforma de ciencia de datos, incluyendo su registro de modelos, que es un catálogo personalizado de modelos de IA y características del ciclo de vida del modelo que rastrean un modelo desde el descubrimiento hasta las pruebas, el despliegue y la producción con requisitos en cada etapa. El registro de modelos también permite a los científicos de datos aprovechar el código desarrollado por sus colegas, afirma McQueen.

“Desde una perspectiva de aceleración, es la dimensión de reutilización que vemos para crear oportunidades utilizando IA generativa y Bedrock”, dice. “A medida que el modelo se mueve a través de su ciclo de vida, tiene diferentes puertas de etapa y requisitos que hacen cumplir esas etapas”.

Iniciar el cambio

La división agrícola ha llevado sus esfuerzos de IA generativa y su asociación con AWS a un nuevo nivel mediante el desarrollo de esta plataforma técnica, que no solo puede facilitar el desarrollo de modelos, sino también formar a científicos de datos e ingenieros en técnicas de ingeniería rápida y en la aplicación de tecnologías de datos avanzadas para crear nuevas ofertas comerciales.

En su reciente cumbre, AWS incluyó a Bayer Crop Science entre sus clientes empresariales que impulsan la innovación en IA generativa, junto con la plataforma avanzada de descubrimiento de fármacos de Exscientia y ESM3 de EvolutionaryScale, que ofrece a científicos y biólogos una plataforma de ingeniería rápida para construir diversas proteínas para experimentación.

Tal innovación está integrada en el ADN de los científicos e ingenieros de Bayer Crop Science, pero el nivel de gestión del cambio que implica el uso de plataformas de IA generativa -incluso para los altamente cualificados- es complejo y requiere una “evaluación reflexiva”, subraya McQueen.

“Estar abierto a hacer el trabajo de forma fundamentalmente diferente y aprovechar la IA requiere un poco de tiempo para acostumbrarse”, continúa.

Las funciones básicas de IA generativa -como el resumen de documentos y la creación de contenidos- ya están mejorando la calidad de la plataforma de ciencia de datos y reduciendo el tiempo de disponibilidad, afirma McQueen. Pero con el tiempo, los innovadores y científicos agrícolas de Bayer se volverán más expertos en la incorporación de las herramientas y capacidades únicas de la plataforma para innovar de maneras sin precedentes.

“Esto ayudará a embarcar a los empleados en [nuestra] plataforma gen AI mucho más rápido y comprender mejor sus capacidades para construir modelos”, dice McQueen. “Es aditivo”.

Aun así, hacerlo requerirá una gran supervisión y sólidos procedimientos de control de calidad, afirma, reconociendo los riesgos que conlleva experimentar con las herramientas científicas más avanzadas del planeta.

Con ese fin, el equipo de la división de Cultivos ha incorporado salvaguardas para evitar que datos patentados salgan de la plataforma o, lo que es peor, que se apliquen soluciones prometedoras pero no probadas a la población agrícola mundial de Bayer.

Un enfoque abierto

Bayer Crop Science opera en un entorno multicloud, pero McQueen optó por asociarse más estrechamente con AWS en materia de IA generativa debido a su plataforma más flexible y abierta, afirma. La plataforma basada en Bedrock permitirá a los científicos de datos e ingenieros de Bayer acceder a una variedad de grandes modelos de lenguaje (LLM) de código abierto disponibles en mercados como Hugging Face.

La plataforma de IA de Amazon también permite a clientes como Bayer utilizar la plataforma de datos de su elección, un aspecto crítico para desarrollar modelos de IA generativos. En el caso de Bayer Crop Science, Google BigQuery es el almacén de datos de la división, señala McQueen.

“Una cosa que identificamos con AWS desde el principio fue la capacidad de construir capacidades técnicas que fueran flexibles para que pudiéramos desarrollar una arquitectura más modular que nos permitiera conectar diferentes modelos de diferentes proveedores”, dice.

El catálogo de modelos de IA generativa de Bedrock, por ejemplo, incluye modelos de código abierto y cerrados de socios, como Llama 2.1 de Meta y Large 2 de Mistral, su modelo de IA generativa más avanzado.

Dave McCarthy, vicepresidente de Investigación de Servicios en la Nube y en los Bordes para la investigación mundial de Infraestructuras de IDC, señala que los proveedores de servicios en la nube siguen siendo distintos en lo que respecta a la IA generativa.

“Los proveedores de servicios en la nube van a adoptar distintos enfoques para poner estos distintos tipos de modelos al alcance de sus clientes. Google se ha centrado en el valor de su familia de modelos Gemini desarrollada internamente, mientras que AWS ha adoptado un enfoque más orientado a los socios con proveedores de modelos de terceros”, afirma. “No hay un claro ganador en cuanto a qué enfoque será mejor a largo plazo”.

Mientras tanto, a medida que las empresas avanzan hacia un desarrollo más avanzado de modelos de IA generativa, los CIO tendrán mucho que gestionar en términos de asociaciones con proveedores, adquisiciones, costes, desarrollo, medición de resultados y seguridad.

Salvaguardar el proceso

Aunque todavía se encuentra en las primeras fases de su andadura, Bayer Crop Science está desarrollando activamente una serie de nuevos casos de uso que, según McQueen, serán “disruptivos” en la industria agrícola.

La división está avanzando en su plataforma de ciencia de datos en paralelo con Bedrock y planea lanzamientos adicionales que se correspondan con las actualizaciones de la plataforma de IA de Amazon.

A medida que se inclinan hacia casos de uso avanzados, el grupo de TI de McQueen ha integrado herramientas automatizadas de filtrado y monitorización y otras salvaguardas para asegurar los datos patentados, incluida la integración de metodologías que guían a los científicos e ingenieros sobre el desarrollo responsable.

“Con cualquier nueva capacidad que desarrollemos y que pueda llegar al mercado o integrarse directamente en un proceso de flujo de trabajo, los empleados tienen que realizar cuidadosos análisis comparativos y pruebas de esa capacidad antes de lanzarla al mercado”, explica McQueen sobre los esfuerzos de su equipo para evitar que los prototipos se cuelen en el suministro de alimentos sin las rigurosas pruebas de control de calidad integradas en la plataforma de ciencia de datos.

“Podemos probar [los modelos] codo con codo con expertos humanos para hacer la validación antes de que llegue a la producción total”, dice. “Es importante que no lancemos una nueva capacidad externamente y luego demos un mal consejo a un agricultor que repercuta en su negocio y cause daños”.

]]> <![CDATA[Bayer Crop Science combina IA generativa y ciencia de datos para lograr una ventaja innovadora]]> https://tsecurity.de/de/2297762/it-security-nachrichten/bayer-crop-science-combina-ia-generativa-y-ciencia-de-datos-para-lograr-una-ventaja-innovadora/ https://tsecurity.de/de/2297762/it-security-nachrichten/bayer-crop-science-combina-ia-generativa-y-ciencia-de-datos-para-lograr-una-ventaja-innovadora/ Mon, 26 Aug 2024 09:19:35 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Bayer Crop Science ve la inteligencia artificial (IA) generativa como un catalizador clave para permitir que miles de sus científicos de datos e ingenieros innoven soluciones agrícolas para agricultores de todo el mundo.

La división agrícola de la multinacional de ciencias de la vida Bayer está desarrollando una nueva plataforma de ciencia de datos basada en Amazon SageMaker Studio, afirma Will McQueen, responsable de Activos de Datos Globales de Crop Science en Bayer. Con las capacidades de IA generativa de Amazon Bedrock y Amazon Q, la plataforma se ha diseñado para facilitar y agilizar la creación de productos agrícolas “novedosos”, afirma.

Un equipo “muy unido” de unos 10 ingenieros y ejecutivos de Bayer, Amazon y Slalom Consulting elaboró el proyecto del Decision Science Ecosystem hace unos 18 meses y lleva un año construyendo la plataforma. Los científicos de datos de Bayer han desarrollado varias pruebas de concepto de modelos de IA generativa en la nueva plataforma que permanecen en fase de descubrimiento y evaluación de la “eficacia”, dice McQueen, añadiendo que los modelos no estarán en producción hasta 2025.

“El proceso de I+D es bastante confidencial en este momento”, relata. Pero basta decir que la IA generativa avanzada podría conducir algún día a la creación de semillas híbridas o nuevas semillas que podrían alterar y enriquecer la cadena de suministro de alimentos. “El núcleo de la misión de nuestra empresa es alimentar al mundo”, afirma McQueen.

La actual plataforma de ciencia de datos de Bayer Crop Science, construida sobre una plataforma bajo licencia apodada Domino hace unos siete años, se está agotando y necesita ser reemplazada para la era moderna de la IA, dice McQueen. Los planes para la primera gran versión de Decision Science Ecosystem están previstos para dentro de un par de meses.

Como la mayoría de las empresas, la división agrícola de Bayer utilizará inicialmente herramientas de IA generativa basadas en AWS para automatizar procesos empresariales básicos, como la producción de documentación técnica interna, apostilla McQueen. El núcleo de ingenieros que construye la plataforma ha aprovechado esta característica para acelerar el proceso. Hacer que esté disponible en toda la división estimulará una experimentación e innovación más sólidas, señala.

“Antes de esta función, los ingenieros tenían que crear su propia documentación a partir del código que escribían y otros desarrollos. Las capacidades listas para usar de AWS sustituyen este trabajo manual, haciendo que nuestro personal de ingeniería sea más eficaz y capaz de ofrecer valor mucho más rápido que antes”, afirma McQueen.

La próxima plataforma de ciencia de datos, que utilizarán los ingenieros y científicos de datos de Bayer, también cuenta con conexiones e integraciones mejoradas con Amazon Bedrock, la capacidad de escribir código utilizando lenguaje natural y sólidas pruebas y barreras de seguridad.

El equipo de Crop Science también ha desarrollado características únicas en la parte superior de la plataforma de ciencia de datos, incluyendo su registro de modelos, que es un catálogo personalizado de modelos de IA y características del ciclo de vida del modelo que rastrean un modelo desde el descubrimiento hasta las pruebas, el despliegue y la producción con requisitos en cada etapa. El registro de modelos también permite a los científicos de datos aprovechar el código desarrollado por sus colegas, afirma McQueen.

“Desde una perspectiva de aceleración, es la dimensión de reutilización que vemos para crear oportunidades utilizando IA generativa y Bedrock”, dice. “A medida que el modelo se mueve a través de su ciclo de vida, tiene diferentes puertas de etapa y requisitos que hacen cumplir esas etapas”.

Iniciar el cambio

La división agrícola ha llevado sus esfuerzos de IA generativa y su asociación con AWS a un nuevo nivel mediante el desarrollo de esta plataforma técnica, que no solo puede facilitar el desarrollo de modelos, sino también formar a científicos de datos e ingenieros en técnicas de ingeniería rápida y en la aplicación de tecnologías de datos avanzadas para crear nuevas ofertas comerciales.

En su reciente cumbre, AWS incluyó a Bayer Crop Science entre sus clientes empresariales que impulsan la innovación en IA generativa, junto con la plataforma avanzada de descubrimiento de fármacos de Exscientia y ESM3 de EvolutionaryScale, que ofrece a científicos y biólogos una plataforma de ingeniería rápida para construir diversas proteínas para experimentación.

Tal innovación está integrada en el ADN de los científicos e ingenieros de Bayer Crop Science, pero el nivel de gestión del cambio que implica el uso de plataformas de IA generativa -incluso para los altamente cualificados- es complejo y requiere una “evaluación reflexiva”, subraya McQueen.

“Estar abierto a hacer el trabajo de forma fundamentalmente diferente y aprovechar la IA requiere un poco de tiempo para acostumbrarse”, continúa.

Las funciones básicas de IA generativa -como el resumen de documentos y la creación de contenidos- ya están mejorando la calidad de la plataforma de ciencia de datos y reduciendo el tiempo de disponibilidad, afirma McQueen. Pero con el tiempo, los innovadores y científicos agrícolas de Bayer se volverán más expertos en la incorporación de las herramientas y capacidades únicas de la plataforma para innovar de maneras sin precedentes.

“Esto ayudará a embarcar a los empleados en [nuestra] plataforma gen AI mucho más rápido y comprender mejor sus capacidades para construir modelos”, dice McQueen. “Es aditivo”.

Aun así, hacerlo requerirá una gran supervisión y sólidos procedimientos de control de calidad, afirma, reconociendo los riesgos que conlleva experimentar con las herramientas científicas más avanzadas del planeta.

Con ese fin, el equipo de la división de Cultivos ha incorporado salvaguardas para evitar que datos patentados salgan de la plataforma o, lo que es peor, que se apliquen soluciones prometedoras pero no probadas a la población agrícola mundial de Bayer.

Un enfoque abierto

Bayer Crop Science opera en un entorno multicloud, pero McQueen optó por asociarse más estrechamente con AWS en materia de IA generativa debido a su plataforma más flexible y abierta, afirma. La plataforma basada en Bedrock permitirá a los científicos de datos e ingenieros de Bayer acceder a una variedad de grandes modelos de lenguaje (LLM) de código abierto disponibles en mercados como Hugging Face.

La plataforma de IA de Amazon también permite a clientes como Bayer utilizar la plataforma de datos de su elección, un aspecto crítico para desarrollar modelos de IA generativos. En el caso de Bayer Crop Science, Google BigQuery es el almacén de datos de la división, señala McQueen.

“Una cosa que identificamos con AWS desde el principio fue la capacidad de construir capacidades técnicas que fueran flexibles para que pudiéramos desarrollar una arquitectura más modular que nos permitiera conectar diferentes modelos de diferentes proveedores”, dice.

El catálogo de modelos de IA generativa de Bedrock, por ejemplo, incluye modelos de código abierto y cerrados de socios, como Llama 2.1 de Meta y Large 2 de Mistral, su modelo de IA generativa más avanzado.

Dave McCarthy, vicepresidente de Investigación de Servicios en la Nube y en los Bordes para la investigación mundial de Infraestructuras de IDC, señala que los proveedores de servicios en la nube siguen siendo distintos en lo que respecta a la IA generativa.

“Los proveedores de servicios en la nube van a adoptar distintos enfoques para poner estos distintos tipos de modelos al alcance de sus clientes. Google se ha centrado en el valor de su familia de modelos Gemini desarrollada internamente, mientras que AWS ha adoptado un enfoque más orientado a los socios con proveedores de modelos de terceros”, afirma. “No hay un claro ganador en cuanto a qué enfoque será mejor a largo plazo”.

Mientras tanto, a medida que las empresas avanzan hacia un desarrollo más avanzado de modelos de IA generativa, los CIO tendrán mucho que gestionar en términos de asociaciones con proveedores, adquisiciones, costes, desarrollo, medición de resultados y seguridad.

Salvaguardar el proceso

Aunque todavía se encuentra en las primeras fases de su andadura, Bayer Crop Science está desarrollando activamente una serie de nuevos casos de uso que, según McQueen, serán “disruptivos” en la industria agrícola.

La división está avanzando en su plataforma de ciencia de datos en paralelo con Bedrock y planea lanzamientos adicionales que se correspondan con las actualizaciones de la plataforma de IA de Amazon.

A medida que se inclinan hacia casos de uso avanzados, el grupo de TI de McQueen ha integrado herramientas automatizadas de filtrado y monitorización y otras salvaguardas para asegurar los datos patentados, incluida la integración de metodologías que guían a los científicos e ingenieros sobre el desarrollo responsable.

“Con cualquier nueva capacidad que desarrollemos y que pueda llegar al mercado o integrarse directamente en un proceso de flujo de trabajo, los empleados tienen que realizar cuidadosos análisis comparativos y pruebas de esa capacidad antes de lanzarla al mercado”, explica McQueen sobre los esfuerzos de su equipo para evitar que los prototipos se cuelen en el suministro de alimentos sin las rigurosas pruebas de control de calidad integradas en la plataforma de ciencia de datos.

“Podemos probar [los modelos] codo con codo con expertos humanos para hacer la validación antes de que llegue a la producción total”, dice. “Es importante que no lancemos una nueva capacidad externamente y luego demos un mal consejo a un agricultor que repercuta en su negocio y cause daños”.

]]> <![CDATA[🎉 ¡Feliz 33º aniversario a Linux! 🎂🎈]]> https://tsecurity.de/de/2297176/linux-tipps/feliz-33-aniversario-a-linux/ https://tsecurity.de/de/2297176/linux-tipps/feliz-33-aniversario-a-linux/ Sun, 25 Aug 2024 19:52:29 +0200 🐧 Linux Tipps tsecurity.de

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Hace 33 años, el 25 de agosto de 1991, un joven estudiante finlandés llamado Linus Torvalds realizó un anuncio que cambiaría para siempre el mundo de la informática. En un modesto mensaje publicado en un grupo de noticias de Usenet, Torvalds presentó al mundo un proyecto personal que, según él, no era "nada grande ni profesional". Sin embargo, lo que comenzó como un "hobby" rápidamente se transformó en uno de los proyectos más influyentes en la historia de la tecnología: el kernel de Linux.

El Nacimiento de Linux El proyecto Linux nació de la necesidad de Torvalds de tener un sistema operativo gratuito y personalizable, algo que no estaba disponible en su momento. Inspirado en MINIX, un sistema operativo educativo basado en Unix, Linus decidió desarrollar su propio kernel, que pronto se convirtió en la base de un sistema operativo completo cuando fue combinado con herramientas del Proyecto GNU. El resultado fue un sistema operativo robusto, flexible y, lo más importante, de código abierto.

Impacto y Crecimiento En sus primeros años, Linux fue adoptado principalmente por entusiastas del software libre y por la comunidad académica. Sin embargo, su estabilidad, seguridad y capacidad para ser modificado atrajeron rápidamente a desarrolladores y empresas de todo el mundo. El desarrollo del sistema operativo se convirtió en un esfuerzo global, con miles de colaboradores contribuyendo al código y mejorando continuamente el sistema.

Linux demostró ser una alternativa viable a los sistemas operativos propietarios y, con el tiempo, se convirtió en la columna vertebral de internet. Hoy en día, más del 90% de los servidores web en todo el mundo funcionan con Linux, y su presencia se extiende a supercomputadoras, dispositivos móviles (a través de Android), sistemas embebidos, y hasta a entornos de computación en la nube.

El Movimiento del Software Libre Más allá de sus aspectos técnicos, Linux ha sido un catalizador para el movimiento del software libre. El hecho de que el kernel de Linux sea de código abierto ha permitido que cualquier persona pueda estudiarlo, modificarlo y distribuirlo. Este enfoque no solo ha fomentado la innovación, sino que también ha desafiado el paradigma del software propietario, promoviendo una filosofía de colaboración y apertura.

Linux Hoy A lo largo de sus 33 años de historia, Linux ha evolucionado significativamente, con múltiples distribuciones disponibles que se adaptan a una amplia variedad de necesidades, desde el uso en servidores y supercomputadoras hasta su implementación en computadoras personales y dispositivos móviles. Algunas distribuciones populares como Ubuntu, Fedora, Debian y CentOS han hecho que Linux sea más accesible para usuarios de todos los niveles, mientras que otras se han especializado en áreas específicas, como la seguridad informática y el desarrollo de software.

Conclusión A 33 años de su lanzamiento, Linux sigue siendo un pilar fundamental en la infraestructura tecnológica global. Su impacto es incalculable, no solo por su presencia en una variedad de dispositivos y sistemas, sino también por la manera en que ha moldeado la cultura del desarrollo de software. Lo que comenzó como un pequeño proyecto personal ha crecido hasta convertirse en un movimiento global, que continuará influenciando la informática y la tecnología por muchos años más.

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Hace 33 años, el 25 de agosto de 1991, un joven estudiante finlandés llamado Linus Torvalds realizó un anuncio que cambiaría para siempre el mundo de la informática. En un modesto mensaje publicado en un grupo de noticias de Usenet, Torvalds presentó al mundo un proyecto personal que, según él, no era "nada grande ni profesional". Sin embargo, lo que comenzó como un "hobby" rápidamente se transformó en uno de los proyectos más influyentes en la historia de la tecnología: el kernel de Linux.

El Nacimiento de Linux El proyecto Linux nació de la necesidad de Torvalds de tener un sistema operativo gratuito y personalizable, algo que no estaba disponible en su momento. Inspirado en MINIX, un sistema operativo educativo basado en Unix, Linus decidió desarrollar su propio kernel, que pronto se convirtió en la base de un sistema operativo completo cuando fue combinado con herramientas del Proyecto GNU. El resultado fue un sistema operativo robusto, flexible y, lo más importante, de código abierto.

Impacto y Crecimiento En sus primeros años, Linux fue adoptado principalmente por entusiastas del software libre y por la comunidad académica. Sin embargo, su estabilidad, seguridad y capacidad para ser modificado atrajeron rápidamente a desarrolladores y empresas de todo el mundo. El desarrollo del sistema operativo se convirtió en un esfuerzo global, con miles de colaboradores contribuyendo al código y mejorando continuamente el sistema.

Linux demostró ser una alternativa viable a los sistemas operativos propietarios y, con el tiempo, se convirtió en la columna vertebral de internet. Hoy en día, más del 90% de los servidores web en todo el mundo funcionan con Linux, y su presencia se extiende a supercomputadoras, dispositivos móviles (a través de Android), sistemas embebidos, y hasta a entornos de computación en la nube.

El Movimiento del Software Libre Más allá de sus aspectos técnicos, Linux ha sido un catalizador para el movimiento del software libre. El hecho de que el kernel de Linux sea de código abierto ha permitido que cualquier persona pueda estudiarlo, modificarlo y distribuirlo. Este enfoque no solo ha fomentado la innovación, sino que también ha desafiado el paradigma del software propietario, promoviendo una filosofía de colaboración y apertura.

Linux Hoy A lo largo de sus 33 años de historia, Linux ha evolucionado significativamente, con múltiples distribuciones disponibles que se adaptan a una amplia variedad de necesidades, desde el uso en servidores y supercomputadoras hasta su implementación en computadoras personales y dispositivos móviles. Algunas distribuciones populares como Ubuntu, Fedora, Debian y CentOS han hecho que Linux sea más accesible para usuarios de todos los niveles, mientras que otras se han especializado en áreas específicas, como la seguridad informática y el desarrollo de software.

Conclusión A 33 años de su lanzamiento, Linux sigue siendo un pilar fundamental en la infraestructura tecnológica global. Su impacto es incalculable, no solo por su presencia en una variedad de dispositivos y sistemas, sino también por la manera en que ha moldeado la cultura del desarrollo de software. Lo que comenzó como un pequeño proyecto personal ha crecido hasta convertirse en un movimiento global, que continuará influenciando la informática y la tecnología por muchos años más.

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[link] [comments]]]> <![CDATA[Xerox transforma su arquitectura empresarial mediante RISE with SAP]]> https://tsecurity.de/de/2291982/it-security-nachrichten/xerox-transforma-su-arquitectura-empresarial-mediante-rise-with-sap/ https://tsecurity.de/de/2291982/it-security-nachrichten/xerox-transforma-su-arquitectura-empresarial-mediante-rise-with-sap/ Thu, 22 Aug 2024 13:20:52 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Xerox da un paso adelante en su plan de reinvención plurianual con la transformación de su arquitectura empresarial mediante RISE with SAP. Una maniobra con la que la organización busca alinear sus recursos para mejorar y estabilizar sus negocios de impresión principales, aumentar la productividad y la eficiencia, y centrarse en sus servicios digitales emergentes y capacidades de servicios de TI para potenciar los resultados comerciales de sus clientes.

Migrar a la nube en busca de un núcleo limpio

Al elegir la solución RISE with SAP para migrar a la nube, Xerox se embarca en el enfoque de núcleo limpio para optimizar las operaciones en todos los mercados y procesos comerciales. Al seleccionar SAP S/4HANA Cloud, Xerox espera reducir los costes de TI, estandarizar los procesos globales con la creación de una organización de servicios comerciales global y simplificar significativamente su panorama de aplicaciones, lo que permitirá la entrega de nuevos modelos comerciales en línea con las demandas cambiantes de la industria.

“Al migrar a la nube con las soluciones SAP, Xerox está optimizando las operaciones, facilitando la realización de negocios con y dentro de la empresa y posicionándose como una organización orientada a los servicios y habilitada por software”, afirmó Louie Pastor, vicepresidente ejecutivo, director de Transformación y director Administrativo de Xerox. “SAP es un socio estratégico que nos ayuda a satisfacer las necesidades cambiantes de nuestros clientes y socios a medida que aumentamos nuestra velocidad, agilidad y rentabilidad, al tiempo que brindamos a toda la empresa herramientas modernas y un mejor soporte. A medida que continuamos nuestra reinvención, esta asociación subraya la dedicación de Xerox para permitir el éxito de los clientes y socios en el lugar de trabajo híbrido”.

Plataforma única

Otras de las soluciones en la nube elegidas por Xerox incluyen SAP Business AI, la cartera de SAP Customer Experience, SAP Business Technology Platform (SAP BTP) y las soluciones de gestión de suministros de SAP. La combinación de varias soluciones innovadoras en la nube en SAP BTP brinda a la compañía una plataforma integrada que abarca funciones como finanzas, cadena de suministro y ventas.

Esto permitirá a la empresa tener información en tiempo real con desgloses en vivo de las transacciones operativas, lo que creará una mayor agilidad y flexibilidad para agregar nuevas ofertas, al tiempo que aumenta la automatización, la simplificación y la reducción de costes en todas sus operaciones. SAP Business AI se implementará inicialmente para la evaluación de la integridad empresarial, y se explorarán casos de uso adicionales en los próximos meses para brindar más beneficios para la empresa.

Xerox también aprovechará las soluciones de cadena de suministro digital de SAP para optimizar su cadena de suministro y mitigar los riesgos mejorando la visibilidad del inventario en los casi 145 países en los que opera, extendiendo el análisis a todo el negocio para una mejor toma de decisiones basada en datos.

]]> <![CDATA[Cómo mantener el gasto en IA generativa bajo control]]> https://tsecurity.de/de/2269976/it-security-nachrichten/cmo-mantener-el-gasto-en-ia-generativa-bajo-control/ https://tsecurity.de/de/2269976/it-security-nachrichten/cmo-mantener-el-gasto-en-ia-generativa-bajo-control/ Fri, 09 Aug 2024 10:35:57 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El auge de la inteligencia artificial (IA) no tiene fin a la vista. Cada semana, vemos nuevos avances en la tecnología, nuevos casos de uso y nuevos temores de que la IA abrume a la humanidad o, al menos, a algunas industrias. Los expertos predicen reajustes radicales y la aparición de nuevas superpotencias industriales, similares a lo que vimos durante la transición de las puntocom.

Algunas empresas, con su propia supervivencia en juego, están dispuestas a gastar cualquier cantidad de dinero para seguir siendo relevantes. Otras sólo quieren adelantarse a sus competidores más lentos, o simplemente aprovechar los aumentos de productividad y las nuevas oportunidades de negocio que se espera que surjan como resultado de la IA generativa. Pero por muy importante que sea o no la IA para una empresa, no tiene sentido malgastar el dinero. La IA de nueva generación ofrece muchas oportunidades de gastar demasiado y obtener muy poco a cambio cuando, en cambio, las empresas pueden utilizar sus presupuestos de IA generativa de forma más estratégica, permitiéndoles obtener más beneficios de las inversiones y adelantarse a sus competidores. La clave para llegar más lejos y más rápido gastando menos dinero es ser más reflexivo y cuidadoso con los primeros pasos.

Según los últimos datos de McKinsey, el 65% de las empresas afirman estar utilizando IA generativa con regularidad, casi el doble que 10 meses antes, y tres cuartas partes predicen que la IA generativa provocará cambios significativos o disruptivos en sus sectores en los próximos años.

Según las previsiones de IDC, el gasto en IA generativa se duplicará en 2024 con respecto a 2023 y alcanzará los 151.000 millones de dólares en 2027. Pero según una encuesta realizada por Lucidworks a 2.500 líderes empresariales a mediados de junio, el ritmo de crecimiento del gasto en IA generativa se está estabilizando, impulsado en gran parte por la preocupación por los costes. El año pasado, sólo el 3% de los encuestados afirmaron que el coste de implantación de la IA generativa era una preocupación. Este año, el 46% de los encuestados dijo que lo era, un aumento de 14 veces. Una encuesta similar realizada por Gartner en mayo mostraba que estimar y demostrar el valor empresarial era la principal barrera para la adopción de la IA generativa. Las principales razones por las que estos costes pueden aumentar rápidamente cuando una empresa empieza a desplegar la IA a gran escala son los costes de los tókenes, los costes adicionales inesperados y la dispersión de la IA.

Costes de los tókenes

Una empresa que ha visto todo esto es la consultora en la nube DoiT, tanto en sus propios proyectos internos como en los proyectos en los que trabaja para sus clientes. Los tókenes, o trozos de palabras que forman la base de la mayoría de las estructuras de precios de la IA generativa, son una métrica extraña.

“Los tékenes no son una unidad de valor”, afirma Eric Moakley, responsable de gestión de productos de la empresa. “Así que la forma de valorar algo y la forma de pagarlo son completamente diferentes”.

Con los precios basados en tókenes, los clientes pagan a los proveedores de IA en función de la longitud de las preguntas que formulan y la longitud de las respuestas que obtienen de la IA a cambio. Para obtener respuestas más precisas, las empresas alargan las preguntas, o prompts, incorporando instrucciones específicas sobre cómo deben formarse las respuestas, proporcionando información general sobre la empresa e información de bases de datos internas. Algunas respuestas requieren preguntas de seguimiento o comprobación de los hechos. Y todo suma. Gastar fichas es un poco como jugar en un casino, dice Moakley. “De repente tienes fichas, y tienes que pensar constantemente en relacionarlo con el rendimiento que obtienes”, dice.

Por eso, para controlar los costes operativos, DoiT es estratégico en sus inversiones y gastos en IA generativa, afirma. “Hacemos un seguimiento”, afirma. Por ejemplo, uno de los mejores casos de uso que ha encontrado es también uno de los más baratos. Cuando los ingenieros de la empresa ponen en marcha un servidor de AWS y llega la factura, está escrita en un lenguaje de SKU, tarifas por hora, descuentos y créditos. Si hay una anomalía en los costes, puede ser difícil averiguar qué significa una partida específica. Así que DoiT añadió funcionalidad, pidiendo a un modelo IA generativa que explicara estos términos.

“Es un caso de uso muy limitado”, dice Moakley. “Es sólo un botón junto a la información. No se le pregunta ni se ajusta. Y nos pareció muy valioso”. Sin duda, se trata de una funcionalidad que la propia AWS podría proporcionar con el tiempo, pero DoiT estaba experimentando con la IA generativa de todos modos, y este era un proyecto muy sencillo.

“Es algo fácil de hacer para un LLM”, dice. “Obtenemos la información adecuada en el momento oportuno, y pudimos construirlo rápidamente gracias a la IA. La IA generativa ya estaba entrenada con los datos que necesitábamos para ello porque también estábamos trabajando en otras cosas”.

Y la funcionalidad sólo requirió un par de horas de tiempo de desarrollo. “Simplemente nos preguntamos: ¿qué dificultad tendría añadir las vistas que estaban viendo de todos modos?”, añade. Pero después vino la parte de la gobernanza. ¿Quién hacía la solicitud? ¿A qué servicio llaman? ¿Cuántos tókenes se necesitan y cómo se traducen en dólares? ¿Y merece la pena construirlo o es más fácil esperar a que el proveedor añada la funcionalidad? “Creo que la ventaja del tiempo de comercialización suele merecer la pena, desde el punto de vista del producto”, afirma Moakley.

Pero la empresa también ha puesto fin a varias inversiones en IA generativa porque los indicadores de rendimiento no estaban ahí, afirma. “Los clientes no respondían”, afirma. “No nos estaba dando el impulso que queríamos”.

DoiT también optimiza sus interacciones LLM para controlar el número de tókenes. “Tenemos cuidado de podar los datos y las entradas”, dice. “Y las respuestas no pueden superar cierta longitud: no estamos escribiendo un libro. Y cuando es posible, intentamos ser menos abiertos y más específicos. Cuanto más se puede reducir la interactividad, más fácil resulta y los costes se vuelven más fijos”.

Tantear el terreno

Otra forma de reducir los costes de tókenes es elegir estratégicamente el modelo que se va a utilizar. Un modelo más barato puede dar buenos resultados y ser más rápido. Por ejemplo, la consultora Publicis Sapient trabajó recientemente en un proyecto de cara al cliente para Marriott Homes & Villas, una empresa de alquiler a corto plazo.

“Si quieres irte de vacaciones a una casa en la playa y traer a tus perros, te dará una lista de casas basada en consultas en un back-end que se ajustó a los datos de las propiedades”, dice Sheldon Monteiro, jefe de producto de la empresa. A continuación, la empresa se fijó en la mejora de las conversiones, es decir, el aumento de los ingresos por añadir la función de búsqueda de IA generativa. Al fin y al cabo, el modelo más caro no proporciona necesariamente el mejor valor empresarial.

“Puede que obtengas una mejor respuesta con GPT-4, pero las tasas de conversión reales no eran muy diferentes de GPT-3.5”, afirma. “Así que al final nos decidimos por GPT-3.5”.

Y, al igual que DoiT, Marriott Homes & Villas descubrió que una consulta LLM controlada, incrustada en la aplicación, funcionaba mejor que un chatbot abierto. “Nos dimos cuenta de que la gente no quiere mantener una conversación”, dice Monteiro. “Inmediatamente quieren entrar en materia, para mostrar cómo podrían ser sus vacaciones”.

Una vez que el modelo de IA obtuviera los resultados, los visitantes serían llevados inmediatamente a una experiencia de búsqueda estándar, familiar para todos los que han utilizado servicios en línea.

“Nunca les damos una respuesta de texto; es sólo una lista de casas con una nueva búsqueda parametrizada”, añade. Esto no sólo elimina la posibilidad de que las conversaciones de ida y vuelta del chatbot acumulen costes de tókenes, sino que también elimina cualquier posibilidad de que los usuarios abusen del sistema.

Otra forma de hacerse una idea de los costes totales es no pasar directamente de la prueba de concepto a la producción, sino hacer primero un despliegue a pequeña escala. “Si lo expones a toda tu base de clientes, puede que te sorprenda lo extendida que está la adopción”, dice Monteiro. “Pero si lo expones primero a un pequeño número de usuarios, digamos, el 1%, y basas tu modelado en cómo los usuarios utilizarán realmente la experiencia, podrás predecir qué ocurrirá cuando amplíes la escala al 100%”.

La clave es adoptar un enfoque disciplinado a la hora de modelizar los costes. “No sólo como un ejercicio sobre el papel, sino con un pequeño porcentaje de usuarios en producción”, dice. Y una vez elegido un modelo, no es el final del camino.

“Con el ritmo de evolución de los modelos, la buena noticia es que, a medida que la tecnología sigue mejorando, los costes de inferencia realmente están bajando“, afirma. “OpenAI y otros proveedores están reduciendo los costes de sus modelos más antiguos y también están poniendo a disposición de los usuarios capacidades drásticamente mejoradas, que cuestan más dinero”.

Estas nuevas capacidades son otra oportunidad para que las empresas decidan si crearán un valor empresarial real.

Pero también hay muchos casos de uso en los que un LLM más pequeño, el aprendizaje automático tradicional o incluso una búsqueda por palabras clave podrían ser suficientemente buenos. “No utilice un modelo lingüístico grande para hacer algo que puede hacer un modelo lingüístico pequeño (SLM) o un sistema basado en reglas“, afirma Monteiro. Y hacerlo así tiene más ventajas que la mera reducción de costes.

“Si utilizamos un modelo lingüístico pequeño entrenado en un dominio concreto, podemos obtener respuestas muy rápidamente”, afirma. “Pero una búsqueda por palabras clave va a ser mucho más rápida que introducirla en un modelo lingüístico”.

Costes de latencia

Los costes del uso de la IA generativa van más allá de calcular lo que puede costar una consulta concreta. También está el coste de la latencia. Puede que esto no sea evidente en una prueba de concepto, pero una vez que un proyecto está en producción con documentos reales y usuarios reales y empieza a escalar, el rendimiento empezará a resentirse.

“Cuando ingerimos miles de documentos, en cualquiera de los LLM, el tiempo de respuesta oscila entre 30 y 60 segundos porque la ventana contextual se llena”, afirma Swaminathan Chandrasekaran, responsable de arquitectura de soluciones digitales de KPMG. “La gente dice que no puede esperar 60 segundos para hacer su siguiente pregunta. Así que aumentamos la capacidad, añadimos instancias dedicadas, y los costes empiezan a dispararse”.

También hay un límite de rendimiento por minuto establecido por los hiperescalares, que es un problema para muchas grandes empresas, incluida la propia KPMG. “El cliente cero es KPMG”, afirma. “Estamos experimentando con la creación de nuestro propio clúster Nvidia para ver si podemos resolver el problema de la latencia”, dice.

Además de cambiar los caros modelos comerciales por otros de código abierto, o pequeños modelos lingüísticos, KPMG también está experimentando con alternativas al hardware de procesamiento de IA tradicional. Por ejemplo, es posible ejecutar algunos SLM en hardware de propósito general, o incluso integrarlos en aplicaciones web para su clasificación y generación en memoria.

Por ejemplo, un sistema de comercio electrónico que necesite IA generativa para resumir reseñas de productos no necesita utilizar un gran modelo de lenguaje en la nube. “Se puede incrustar en mi aplicación de comercio electrónico”, afirma Chandrasekaran.

Del mismo modo, un motor de clasificación de productos puede clasificar las nuevas SKU a medida que llegan, o una aplicación de atención sanitaria puede clasificar las reclamaciones. “Se trata de modelos lingüísticos muy especializados”, afirma. La cuantificación es otra técnica que permite mejorar el rendimiento de un modelo lingüístico, aunque reduce la precisión.

Por último, el almacenamiento en caché es otra opción para resolver el problema de latencia cuando la gente hace siempre las mismas preguntas. “El problema es si la pregunta está redactada de forma diferente”, explica. “Pero hay técnicas de similitud”.

La IA generativa también tiene los costes de siempre. “Está el coste de almacenamiento, desarrollo y ejecución de la aplicación“, dice Chandrasekaran. Por ejemplo, añade, hace poco le costó a su equipo 7.000 dólares configurar un despliegue de Llama 3 en Azure porque todavía no estaba disponible en la modalidad de pago por uso.

“Había que configurarlo”, explica. “Y el cálculo necesario para ejecutar un modelo de 70.000 millones es significativo. Nosotros mismos lo configurábamos, aprovisionábamos un servidor, desplegábamos el modelo y luego había que añadir el uso”.

Azure ofrece ahora una opción de pago por uso en la que los clientes sólo pagan los costes de tókenes, pero para las empresas que quieren desplegar modelos on-prem, los costes de configuración siguen existiendo.

“En un mundo ideal, ese sería el mejor escenario porque ya no estás limitado por los costes de los tókenes”, afirma. “El único coste que se paga es el de la infraestructura. Pero sigues necesitando capacidad de cálculo y otras cosas, como redes”.

Costes de supervisión

Cuando la IA generativa entra en producción, otro coste inesperado puede ser la supervisión necesaria. Muchos sistemas requieren la participación de personas o costosas barreras técnicas para comprobar la precisión, reducir el riesgo o por razones de cumplimiento.

“No creo que esperáramos que la normativa llegara tan pronto”, afirma Sreekanth Menon, responsable mundial de IA en Genpact. “En cuanto apareció la IA generativa, se convirtió en un tema de liderazgo, y todos los gobiernos se despertaron y dijeron que necesitamos normativas”.

La ley de la Unión Europea ya está en vigor, y en Estados Unidos hay trabajo en marcha. “Ahora las empresas tienen que adaptarse a eso cuando desarrollan IA, y eso es un coste”, dice. Pero la normativa no es mala, añade. “Necesitamos normativas para que las decisiones sobre IA sean buenas y justas”, afirma.

Añadir el cumplimiento normativo una vez construidos los sistemas también es caro, pero las empresas pueden planificarlo con antelación estableciendo buenos sistemas de gobernanza de la IA. Garantizar la seguridad de los modelos de IA generativa y los sistemas asociados también es un coste para el que las empresas pueden no estar preparadas. Ejecutar una prueba de producción a pequeña escala no solo ayudará a las empresas a identificar problemas de cumplimiento y seguridad, dice, sino que les ayudará a calcular mejor otros costes auxiliares como los asociados a la infraestructura adicional, búsqueda, bases de datos, API y más. “Piensa a lo grande, haz pruebas a pequeña escala y escala rápido”, afirma.

Despliegue de la IA

En el pasado, con la IA tradicional, podría haber llevado un año o dos de experimentación antes de que un modelo de IA estuviera listo para su uso, pero los proyectos de IA generativa avanzan rápidamente.

“Los modelos básicos disponibles hoy en día permiten a las empresas pensar rápidamente en casos de uso”, afirma Menon. “Ahora estamos en una etapa en la que podemos pensar en un experimento y luego pasar a la producción rápidamente”. Sugiere a las empresas que se abstengan de realizar todos los proyectos de IA a la vez, que establezcan un mecanismo de costes y objetivos claros para cada proyecto, que empiecen poco a poco, que escalen con prudencia y que inviertan continuamente en la mejora de las cualificaciones. “La mejora de las cualificaciones es un coste, pero le ayudará a ahorrar en otros costes”, afirma.

Matthew Mettenheimer, director asociado de S-RM Intelligence and Risk Consulting, afirma que a menudo observa una proliferación de IA dentro de las empresas. “Un CIO o un consejo de administración quiere implantar la IA en toda la empresa y, antes de que se den cuenta, ya hay bastantes gastos y casos de uso”, explica.

Por ejemplo, S-RM trabajó recientemente con un gran fabricante de productos de consumo que decidió impulsar la habilitación de la IA a través de su negocio sin construir primero una estructura de gobierno. “Y cada departamento se lanzó a las carreras y comenzó a tratar de implementar IA generativa”, dice. “Tenías contratos superpuestos con diferentes herramientas para diferentes partes de la organización, lo que realmente comenzó a inflar su gasto. Su departamento de marketing utilizaba una herramienta, su equipo de TI utilizaba otra. Incluso dentro del mismo departamento, distintos equipos utilizaban herramientas diferentes”.

Como resultado, la empresa pagaba por servicios similares una y otra vez, y cada grupo tenía sus propios contratos, sin la eficacia de hacer las cosas a escala. Y la gente se suscribía a productos de IA generativa que no sabían cómo utilizar.

“Había muchas buenas intenciones e ideas a medias”, afirma. Como resultado, se produjo un aumento masivo del gasto en TI, afirma. Las empresas tienen que empezar por comprender en qué ámbitos puede influir realmente la IA generativa. Luego, las empresas deben construir sus proyectos paso a paso, de forma sostenible, en lugar de salir a comprar todo lo que puedan. Algunas áreas de especial preocupación, en las que las empresas podrían querer abstenerse de gastar, son los casos de uso que podrían implicar culpabilidad para la organización.

“Si usted es un proveedor de seguros, el uso de la IA para determinar si una reclamación se pagará o no puede acarrearle un poco de responsabilidad si el mecanismo de IA no se utiliza o calibra correctamente”, dice Mettenheimer. En su lugar, priorice los casos de uso en los que los trabajadores puedan liberarse para realizar tareas más complejas.

“Si alguien pasa cinco horas a la semana actualizando la misma hoja de cálculo y se puede reducir ese tiempo a cero horas semanales, se libera a esa persona para que sea más productiva”, añade. Pero si se tarda tanto tiempo en comprobar el trabajo de la IA como el que ahorra, el trabajo no será realmente más eficaz.

“La IA generativa es una herramienta realmente potente e increíble, pero no es mágica”, afirma. “Existe la idea errónea de que la IA podrá hacerlo todo sin necesidad de procesos manuales ni validación, pero aún no hemos llegado a ese punto”.

También recomienda no hacer proyectos de IA donde ya existen soluciones perfectamente buenas. “Conozco algunos casos en los que la gente quiere usar IA para sentir que obtienen una ventaja competitiva y poder decir que están usando IA para su producto”, dice. “Así que colocan IA encima, pero no obtienen ningún beneficio más allá de decir que están usando IA”.

Los altos ejecutivos están ansiosos por ponerse en marcha con la IA generativa, dice Megan Amdahl, vicepresidenta sénior de alianzas y operaciones de socios en Insight. “Pero sin un destino firme en mente, pueden perder mucho tiempo en ciclos que no logran los resultados que esperan”, afirma. Por ejemplo, los clientes suelen buscar pequeños casos de uso que mejoran la eficiencia de un pequeño número de personas. Puede parecer un gran proyecto, pero si no hay forma de ampliarlo, es fácil acabar con un mar de soluciones puntuales, ninguna de las cuales produce un impacto empresarial real.

“En Insight, estábamos seleccionando a qué equipo dirigirnos para mejorar la respuesta del servicio de asistencia”, explica. Uno de los casos más interesantes era el de un equipo de 50 personas que comprobaba el estado de los pedidos de los clientes. Pero no sólo se trataba de un equipo pequeño, sino que el personal estaba ubicado en lugares de bajo coste. Mejorar su eficiencia con IA generativa tendría cierto impacto, pero no significativo. Otro equipo creaba listas de materiales para los clientes, y era mucho mayor. “Nos centramos en un equipo de 850 personas para que tuviera un impacto más amplio”, explica.

Además de seleccionar proyectos con el mayor impacto posible, también recomienda buscar aquellos que tengan un alcance más reducido, en lo que a requisitos de datos se refiere. Tomemos, por ejemplo, un asistente de ayuda de IA generativa. “No busques todos los tipos de preguntas que la empresa pueda recibir”, dice. “Redúcelas y controla las respuestas que recibe. Así también se reduce la cantidad de datos que necesitas sacar”.

La organización de los datos es un reto importante para las empresas que implantan la IA, además de costoso. Los datos deben estar limpios y en un formato estructurado para reducir la imprecisión. Amdhal recomienda que las empresas que quieran decidir qué proyectos de IA generativa realizar primero se centren en la generación de ingresos, la reducción de costes y la mejora de la afinidad con su marca.

]]> <![CDATA[Improve AI assistant response accuracy using Knowledge Bases for Amazon Bedrock and a reranking model]]> https://tsecurity.de/de/2267483/ai-nachrichten/improve-ai-assistant-response-accuracy-using-knowledge-bases-for-amazon-bedrock-and-a-reranking-model/ https://tsecurity.de/de/2267483/ai-nachrichten/improve-ai-assistant-response-accuracy-using-knowledge-bases-for-amazon-bedrock-and-a-reranking-model/ Wed, 07 Aug 2024 20:51:42 +0200 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de <![CDATA[Improve AI assistant response accuracy using Knowledge Bases for Amazon Bedrock and a reranking model]]> https://tsecurity.de/de/2267482/ai-nachrichten/improve-ai-assistant-response-accuracy-using-knowledge-bases-for-amazon-bedrock-and-a-reranking-model/ https://tsecurity.de/de/2267482/ai-nachrichten/improve-ai-assistant-response-accuracy-using-knowledge-bases-for-amazon-bedrock-and-a-reranking-model/ Wed, 07 Aug 2024 20:51:41 +0200 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de <![CDATA[Naturgy se actualiza con un nuevo sistema tecnológico de facturación y cobros]]> https://tsecurity.de/de/2264457/it-security-nachrichten/naturgy-se-actualiza-con-un-nuevo-sistema-tecnolgico-de-facturacin-y-cobros/ https://tsecurity.de/de/2264457/it-security-nachrichten/naturgy-se-actualiza-con-un-nuevo-sistema-tecnolgico-de-facturacin-y-cobros/ Tue, 06 Aug 2024 12:06:41 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

En un tiempo récord de sólo nueve meses, la compañía de comercialización de energía Naturgy ha desplegado un nuevo sistema de facturación y cobros basado en inteligencia artificial (IA), que permite automatizar los procesos de negocio y maximizar la experiencia digital de sus clientes. 

Con la tecnología SAP S/4HANA for Energy & Utilities y la asesoría de IBM Consulting, la implantación de esta solución tecnológica avanzada se ha realizado con un 80% menos de código que la media de iniciativas similares, lo que se traduce en un rendimiento superior, menos vulnerabilidades, un menor coste de mantenimiento y una mayor facilidad de actualización con nuevas funcionalidades o versiones del producto. 

Con el nuevo sistema, Naturgy prevé que el 99% de las facturas serán emitidas sin intervención manual, optimizando sus procesos de negocio y mejorando la experiencia de sus clientes. Además, la nueva solución permitirá un time-to-market más rápido para el lanzamiento de nuevos productos y servicios, impulsando una mayor competitividad en el mercado energético. 

]]> <![CDATA[Grupo Torrent digitaliza su operativa interna con vistas a encarar los desafíos de futuro]]> https://tsecurity.de/de/2262265/it-security-nachrichten/grupo-torrent-digitaliza-su-operativa-interna-con-vistas-a-encarar-los-desafos-de-futuro/ https://tsecurity.de/de/2262265/it-security-nachrichten/grupo-torrent-digitaliza-su-operativa-interna-con-vistas-a-encarar-los-desafos-de-futuro/ Mon, 05 Aug 2024 08:34:47 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Hace un trienio que Miguel Llorca desembarcó en Grupo Torrent. Desde entonces, según reconoce en entrevista para CIO España, su rol como director de Tecnologías de la Información (CIO, por sus siglas en inglés) le ha llevado a liderar una transformación significativa en la firma especializada en brindar soluciones de cierres para los sectores del aceite de oliva, licores y vinos a nivel mundial. Durante este periodo también ha atestiguado una metamorfosis en el área TI de la empresa: “Anteriormente era una función de soporte bajo el área financiera, pero hoy en día la transformación digital está integrada en el Comité de Dirección y reporta directamente al presidente ejecutivo”.

Esta evolución lógica de la división ha permitido que TI se “alinee estrechamente” con los objetivos estratégicos del negocio, “convirtiéndose en un motor de innovación y eficiencia”. Como parte del cambio, de un renovarse o morir crucial en un contexto cada vez más digitalizado, Grupo Torrent ha implementado un nuevo sistema de planificación de recursos empresariales (ERP), Microsoft Dynamics 365. Gracias a este la compañía ha integrado y optimizado sus procesos de negocio desde la cadena de suministro hasta la gestión de calidad. “Esta transformación no solo ha modernizado nuestra operativa, sino que también ha preparado a la empresa para los desafíos del futuro”.

Hablando precisamente de cambios, Llorca repara en la transformación que ha sufrido el papel del CIO, “ha evolucionado de ser un gestor de sistemas a convertirse en un líder estratégico del negocio”. En el seno de la organización, esta metamorfosis se ha materializado en una mayor implicación en la toma de decisiones estratégicas y en la identificación de nuevas oportunidades para innovar”. Esto, traduce el ejecutivo, “significa que mi equipo y yo no solo nos enfocamos en la tecnología per se, sino en cómo esta puede impulsar el crecimiento, mejorar la eficiencia operativa y ofrecer un valor tangible al cliente”. En este proceder enfrentan desafíos relacionados con la gestión del cambio, la ciberseguridad y la adopción de nuevas tecnologías, todos ellos alineados con el objetivo de mantener la competitividad en un mercado VUCA.

Hoja de ruta

La hoja de ruta dedicada a transformar digitalmente la organización se cimienta sobre tres pilares fundamentales: modernización de infraestructuras, digitalización de procesos y habilitación de la analítica avanzada. Por un lado, reconoce Llorca, la modernización de infraestructuras incluye la implementación de sistemas robustos y escalables como Microsoft Dynamics 365. La digitalización de procesos, por su parte, se centra en automatizar y optimizar las operaciones de la compañía integrando tecnologías de vanguardia en sus plantas de producción. Finalmente, la tercera pata, la habilitación de analítica avanzada se está desarrollando a través de proyectos como el Torrent Data Lake, que permitirá a los usuarios acceder y analizar datos de manera autónoma y segura, facilitando la toma de decisiones informada.

“El objetivo principal de nuestro roadmap pasa por convertirnos en una organización más ágil, eficiente, orientada al cliente y sostenible”. Con ella, insiste Llorca, “queremos mejorar la eficiencia operativa, reducir costes, aumentar la transparencia en toda la cadena de valor y fomentar una cultura de decisiones basada en datos”. De igual forma se enfocan en mejorar la experiencia del empleado, proporcionando herramientas y tecnologías que faciliten su trabajo y promuevan un entorno laboral más innovador y colaborativo. “En última instancia aspiramos a fortalecer nuestra posición en el mercado y garantizar la sostenibilidad a largo plazo de Grupo Torrent”.

Dado el incremento del protagonismo de TI en la corporación no es de extrañar que el presupuesto destinado a esta área haya mostrado una tendencia al alza en los últimos años. “Esto se debe a la necesidad de invertir en tecnologías que nos permitan mantenernos competitivos y responder a las demandas del mercado”. En este sentido, asegura, han “priorizado” inversiones en la modernización de los sistemas, la implementación de soluciones de ciberseguridad y la formación continua del personal en plantilla. “Esta tendencia refleja nuestro compromiso con la transformación digital y la importancia que damos a la tecnología como un habilitador clave del negocio”.

Al ser preguntado sobre las tecnologías en las que se apoyan para catapultar las cifras de negocio, Llorca comenta que “todo pivota sobre nuestro ERP. Decidimos optar por Microsoft Dynamics 365 como ‘plataforma’ más que como solución para nuestras necesidades. Con este cambio de paradigma logramos conformar un ecosistema perfectamente integrado con un alto grado de automatización y con dato único”. En este sentido, prosigue, algunas funcionalidades las han implementado a través de tecnología low-code de Power Platform para su uso en cualquier dispositivo y plataforma, logrando que el dato resida en el mismo origen de Dynamics 365.

“Gracias a la consolidación del dato con el nuevo ERP hemos podido desarrollar cuadros de mando útiles y ágiles, ajustados por áreas funcionales, lo que nos permite tener visibilidad a corto y largo plazo y habilita una toma de decisiones bien informadas”. Otro claro ejemplo de cómo estas tecnologías aportan valor añadido reside en la gestión avanzada de almacenes con PDA. Esto, explica, ha permitido mejorar la precisión en la gestión de inventarios, reducir errores y optimizar el uso del espacio. “La automatización de procesos en las plantas de producción integrando el ERP ha incrementado la trazabilidad y el control, lo que se traduce en una mayor calidad y eficiencia operativa”. En definitiva, resume, “no solo estamos mejorando nuestra operativa interna, sino que esto también nos permitirá ofrecer productos de mayor calidad y fiabilidad a nuestros clientes”.

Al entrar en materia tecnológica resulta prácticamente imposible no sacar a relucir la inteligencia artificial (IA); de hecho, según comenta Llorca, Grupo Torrent ya ha empezado a integrarla en varias áreas del negocio. En el área de atención al cliente, por ejemplo, tienen “a la vista” un proyecto donde incorporarán la IA para mejorar la experiencia de usuario y optimizar el tiempo de respuesta; en el área de producción, por otra parte, están explorando el uso de la IA para la predicción de mantenimiento y la optimización de procesos. En lo relativo a la IA, la visión de Llorca es la siguiente: “Es una herramienta poderosa que, bien utilizada, puede ofrecer ventajas competitivas significativas. Sin embargo, es crucial implementar la IA de manera ética y con un enfoque claro en la mejora continua y el valor añadido para nuestros clientes y empleados”.

Desafíos en el horizonte

Al reto de integrar e implementar el uso de una IA ética y responsable en el negocio se suman otros desafíos para Llorca como CIO de Grupo Torrent. Entre ellos se incluyen la gestión del cambio cultural, la ciberseguridad y la integración de tecnologías heterogéneas en sus plantas de producción. “La gestión del cambio es crucial porque, al ser una empresa tradicional, necesitamos asegurar que todos los empleados adoptan las nuevas tecnologías y procesos. La ciberseguridad es otra línea estratégica ya que necesitamos proteger nuestros datos y sistemas en un entrono cada vez más digital y conectado. Por último, la integración de tecnologías emergentes y disruptivas en las líneas de producción requiere de un enfoque cuidadoso y estratégico para asegurar la coherencia y la eficiencia operativa”.

Con el punto de mira en el horizonte, las prioridades de Llorca en el corto y medio plazo contemplan la finalización “exitosa” del proyecto de ERP, el desarrollo del Torrent Data Lake y la mejora de la automatización en sus plantas de producción. “También estamos enfocados en fortalecer nuestra ciberseguridad y fomentar una cultura de innovación y adopción tecnológica entre nuestros empleados, con varias iniciativas impulsadas de forma conjunta con el área de RR.HH del grupo”.

Ocupa un lugar privilegiado en la agenda del ejecutivo la sostenibilidad. “Hemos realizado iniciativas como la implementación de una calculadora de huella de carbono utilizando tecnologías low-code”. Igualmente sobresalen cuestiones como la formación continua del equipo, “algo que logramos con una fuerte involucración en comunidades técnicas”; la implementación de nuevas soluciones tecnológicas; y, como no podía ser de otra forma, la optimización de sus procesos para mantenerse “a la vanguardia del sector”.

]]> <![CDATA[La Agencia Tributaria de Madrid cimienta su estrategia digital sobre el dato y la IA]]> https://tsecurity.de/de/2250225/it-security-nachrichten/la-agencia-tributaria-de-madrid-cimienta-su-estrategia-digital-sobre-el-dato-y-la-ia/ https://tsecurity.de/de/2250225/it-security-nachrichten/la-agencia-tributaria-de-madrid-cimienta-su-estrategia-digital-sobre-el-dato-y-la-ia/ Mon, 29 Jul 2024 08:34:53 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Cuatro años han transcurrido desde que Álvaro Tapias Sancho asumiera la subdirección general de Tecnología e Información Tributaria en la Agencia Tributaria de Madrid. Desde entonces, el organismo autónomo encargado de la recaudación de los ingresos de derecho público del consistorio capitalino –en torno a 5.000 millones de euros al año– se ha visto inmerso en un profundo proceso de transformación digital.

Una renovación táctica recogida en el Plan Estratégico de la Agencia Tributaria de Madrid para el periodo 2019-2024 que, según avanza Tapias, están en vías de modernizar. “En la actualidad, el proyecto cuenta con un total de seis líneas estratégicas, aunque hay dos de ellas que se corresponden exclusivamente con proyectos tecnológicos estratégicos o del ámbito de la tecnología: la número dos, el proyecto de transformación digital de los sistemas de gestión de ingresos; y la número tres, referida a lo que bautizamos como tributos inteligentes (procedente del término anglosajón smart taxes)”.

Aunque resultaría complicado encontrar una línea del Plan Estratégico que no cuente con tecnología embebida, estas dos grandes áreas son las que más íntimamente relacionadas están con el uso de la tecnología y los datos para mejorar la eficiencia y la relación de la administración con el ciudadano. Aprovechando la celebración de la última edición del SAS Innovate on Tour en Madrid, Tapias repasa para CIO España cómo ha avanzado la agencia en la citada hoja de ruta, cómo han logrado convertirse en un organismo data-centric de la mano de la multinacional originaria de Carolina del Norte y cuáles serán sus siguientes pasos en materia de procesos, gobernanza y servicios al ciudadano. Así las cosas.

Avanzando en la hoja de ruta establecida

Según el plan establecido, la Agencia Tributaria de Madrid ha concentrado esfuerzos, recursos e inversión en renovar los grandes sistemas legacy de información con los que contaban, grandes mainframes, optando por una tecnología “más moderna” basada en la plataforma de SAP en la nube. En el ámbito de los tributos inteligentes han dirigido el foco hacia la analítica de datos, el big data o la inteligencia artificial (IA) con el firme propósito de “ser más proactivos para el ciudadano, crear modelos tributarios más justos y eficientes, pues los tribunales requieren que nos adecuemos a la capacidad económica de cada contribuyente, y mejorar la detección del fraude”. Refiriéndose a este último punto, Tapias parafrasea a José Luis Martínez-Almeida, alcalde de la Villa: “Queremos ponérselo fácil al que quiere contribuir y muy difícil al que no”. Para ello, como en otras muchas ocasiones, se apoyan en tecnología de SAS. “La colaboración con ellos ha sido fantástica desde el primer momento”.

Prácticamente al término del actual Plan Estratégico, Tapias reconoce no haber cumplido con todo lo establecido; a pesar de ello, echa la vista atrás con satisfacción y orgullo por el trabajo bien hecho. “Aunque no hemos alcanzado el 100% del plan de transformación digital, sí hemos logrado un cumplimiento muy alto al sacar de sistemas mainframe los dos grandes tributos del Ayuntamiento de Madrid, el IBI (Impuesto sobre Bienes Inmuebles) y el impuesto sobre la plusvalía municipal -se refiere al incremento del valor de los terrenos de naturaleza urbana que pagas cuando heredas una casa o cuando la vendes-”. También han logrado modernizar la tasa de residuos y, de cara al verano, la tasa de ocupación de las terrazas.

Sin embargo, ahí no queda todo, ya que con vistas al próximo año aspiran a incorporar lo relacionado con las multas de tráfico, el IVTM (impuesto sobre vehículos de tracción mecánica) y la recaudación ejecutiva. “Al final no tenemos todos los tributos del ayuntamiento incorporados, pero sí los más importantes, con lo cual consideramos que el proyecto tiene garantía y viabilidad de seguir”, asegura el responsable de Tecnología e Información Tributaria.

En el marco de la incorporación de estos tributos, el equipo al mando ha hecho un enorme trabajo de reingeniería: “Hemos transformado y cambiado la estructura de la agencia, ya no trabajamos por tributos, sino que lo hacemos muy orientados a procesos, lo cual nos permite compartimentar mejor los recursos y poder moverlos en función de lo que necesitemos. Vamos muy orientados hacia esta vertiente procesal”, detalla. De igual forma han apostado por la actuación automatizada, es decir, resolver una actuación administrativa a través de un procedimiento automático sin que intervenga capital humano. “Eso en otras administraciones públicas está muy consolidado, pero en no tanto a nivel municipal”. 

En la parte de tributos inteligentes es donde reside el mayor logro. Así lo recuerda. “Veníamos de una situación en la que conseguir datos que permitiesen toma de decisiones era muy complicado, porque además dependíamos de organismos externos que son los que llevaban la informática; ahora mismo, sin embargo, disponemos de cuadros de mando de todos los tributos, podemos hacer un seguimiento en tiempo real de cómo vamos, podemos simular el comportamiento de los ingresos del ayuntamiento a varios años vista de todos los tributos principales”. En este contexto, la alianza con SAS cobró una mayor dimensión: “Entendieron muy bien que teníamos que dar un retorno muy rápido y que no podíamos esperar a transformar nuestros sistemas operacionales para poder gobernar el dato, por lo que actuamos en paralelo”.

El cambio ha sido sustancial; de hecho han llegado, incluso, a crear nuevos modelos de tributación basados exclusivamente en datos. “Ahora en Madrid los vados no contribuyen igual, se tienen en cuenta parámetros como el aparcamiento en la zona o la rentabilidad de tener un garaje en la misma a la hora de tributar más o menos”.

Inteligencia artificial y gobernanza del dato, ‘hot topics’

En el campo de los tributos inteligentes el organismo está centrado en continuar “explorando” sistemas de IA generativa que les permitan dar mejor servicio a los ciudadanos. Hoy en día trabajan en un asistente virtual interno que les permita ver toda la información del contribuyente consolidada en las bases de datos a través de IA generativa. En este punto Tapias hace un inciso para recalar en la calidad del dato, área donde el ayuntamiento ha incidido con mayor vehemencia. “Para que nosotros podamos detectar si alguien no ha pagado un impuesto, necesitamos que toda la información relativa sea óptima, tenga calidad, esté nutrida con los datos suficientes, que sean limpios, que estén en un repositorio…”. Para lograrlo han impulsado junto a la Oficina Digital un data lake municipal, “estamos trabajando para que los sistemas que gestionan negocios en origen tengan calidad”. 

“La IA y la gobernanza del dato se han perfilado como dos áreas de moda, por tanto, hay que estar”. Al ser preguntado sobre el grado de madurez de la agencia al respecto, Tapias saca pecho: “es mucho más alto en comparación con el resto del consistorio, quien todavía tiene mucho que hacer”. A su juicio, el Ayuntamiento de Madrid cuenta con siete áreas de gobierno que actúan como “macroministerios”, con más de 30.000 personas en plantilla abarcando diferentes cuestiones de naturaleza variopinta. “Precisamente por este motivo ha habido que hacer un esfuerzo encomiable en cuanto a la gobernanza del dato”.

“Creo que la Oficina Digital ha puesto muchos medios y mucha cabeza en gobernar el dato para que desde el origen tenga calidad. Se ha creado una estructura de gobierno del dato que depende de la Coordinación de Alcaldía, es decir, está muy pegada al alcalde, con lo que ha ido mejorando y nos ha permitido romper muchos silos”. De igual forma, prosigue, “hemos trabajado mucho con el tema de protección de datos para, siendo seguros, garantizar la correcta circulación de datos. En los cuatro años que yo llevo aquí hemos avanzado muchísimo; y aunque aún queda camino por recorrer, es ya ir consolidando y perfeccionando el modelo”.

En cuanto a la IA generativa, la agencia ha confeccionado un grupo a nivel municipal donde contemplan varias iniciativas en las que se está trabajando de una forma unificada. Estas, apostilla Tapias, “obviamente dependen del gobierno del dato, necesitan de un estadio anterior, si no tienes buen dato es difícil trabajar, pero ya hemos empezado a definir ciertos proyectos cross a todo el ayuntamiento”. “Estamos arrancando, no tenemos un grado de madurez muy alto, pero al ser algo novedoso lo estamos cogiendo con cierta precaución”.

]]> <![CDATA[El Grupo Moldtrans se digitaliza en aire y mar con un nuevo ERP]]> https://tsecurity.de/de/2247000/it-security-nachrichten/el-grupo-moldtrans-se-digitaliza-en-aire-y-mar-con-un-nuevo-erp/ https://tsecurity.de/de/2247000/it-security-nachrichten/el-grupo-moldtrans-se-digitaliza-en-aire-y-mar-con-un-nuevo-erp/ Fri, 26 Jul 2024 13:03:52 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La implementación de un nuevo software de gestión empresarial (ERP) en sus divisiones marítima y aérea le permitirá al Grupo Moldtrans optimizar y automatizar todos sus procesos, ser más eficiente operativa y comercialmente y mejorar el servicio de atención al cliente y de sus colaboradores. 

Así lo ha anunciado la compañía española, que ofrece todo tipo de servicios de transporte terrestre internacional, marítimo y aéreo, además de distribución nacional, transporte express, logística y aduanas. 

Moldtrans ha elegido para este proceso de digitalización de estas dos divisiones la solución de ERP vForwarding de Visual Trans, un desarrollador español de software especializado en el sector transitario, cuya plataforma destaca por su capacidad de integrar y conectar a los principales actores involucrados en la cadena logística, como navieras, terminales y transportistas. 

Gracias a sus capacidades de automatización, el nuevo ERP permitirá llevar un control en tiempo real de la operativa y de las gestiones financieras de cada uno de los embarques, mejorando la trazabilidad y la eficiencia y reduciendo la necesidad de intervención manual y la probabilidad de errores. Los clientes, por su parte, podrán acceder mediante la web de Moldtrans a un sistema de seguimiento en línea para consultar en tiempo real el estado de los envíos, realizar reservas de carga, descargar facturas y documentación o acceder a estadísticas de todos los envíos realizados, lo que se traduce en una mayor transparencia y una simplificación de la gestión de las operaciones. 

Nelo Navarrete, director general de Transporte Marítimo y Aéreo del Grupo Moldtrans, expresó que “la implementación de este software marca un hito importante en nuestro proceso de transformación digital, alineándose con nuestra estrategia de crecimiento e innovación. Con la incorporación del ERP de Visual Trans, no sólo optimizamos nuestra eficiencia, sino que también reforzamos nuestra posición como un actor capaz de responder de manera ágil y eficiente a las necesidades de los clientes, a quienes seguimos ofreciendo una atención cercana y personalizada, poniendo a su disposición un nuevo canal de gestión para ampliar nuestra presencia en el mercado del transporte marítimo y aéreo”. 

La solución de Visual Trans considera una evolución planificada del software en la que se irán incorporando nuevas funciones y servicios en respuesta a las necesidades emergentes. Además, gracias a su API, permite llevar a cabo una futura integración con otras plataformas y productos de IT, como el CRM. 

]]> <![CDATA[Procesamiento del lenguaje natural como parapeto del abuso y la violencia]]> https://tsecurity.de/de/2240640/it-security-nachrichten/procesamiento-del-lenguaje-natural-como-parapeto-del-abuso-y-la-violencia/ https://tsecurity.de/de/2240640/it-security-nachrichten/procesamiento-del-lenguaje-natural-como-parapeto-del-abuso-y-la-violencia/ Tue, 23 Jul 2024 10:32:36 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

En un escenario marcado por la violencia y el abuso, por el sufrimiento y el terror de las víctimas, la tecnología vuelve a ponerse de lado de la sociedad actuando como parapeto. Lo relata para CIO España Madeleine Janickyj, investigadora en procesamiento del lenguaje natural para el Consorcio sobre Violencia, Salud y Sociedad (VISION) en el University College de Londres. Así, en el marco de la última edición del Kaspersky Next, Janickyj descifra como aspiran a desarrollar un modelo informático para identificar casos de abuso tecnología mediante.

La investigación en la que la experta está envuelta en el momento en el que se produce la entrevista prácticamente echa a andar, “estamos en una fase inicial, en las primeras etapas”, comenta. Sin embargo, el objeto o razón de ser de la misma está más que consolidado: “Aspiramos a reducir cualquier daño o perjuicio a la salud causado por la violencia mejorando los datos que sustentan la teoría, las políticas y la práctica profesional en este sentido”.

VISION, explica la experta, nace como un importante consorcio de investigación al abrigo de la Asociación de Investigación en Prevención del Reino Unido (UKPRP), entidad encargada de su financiación. “El consorcio reúne a un grupo de organismos públicos, universidades y organizaciones del tercer sector para investigar la eficacia de las intervenciones a la hora de reducir la violencia y, así, erradicar los daños a la salud y las desigualdades”

El cometido de Janickyj en este contexto radica en emplear el procesamiento del lenguaje natural para identificar patrones en los relatos de víctimas de violencia y abuso, nutrir y entrenar con esos datos un sistema informático que clasifique las diferentes piezas de información y desarrollar finalmente un modelo para detectar casos de abuso a partir de la tecnología. “Nos centramos e inspiramos en modelos de clasificación reconocidos como Bart para llevar a cabo este cometido”.

“La idea pasa por tratar de captar mejor el alcance de los abusos para entender cómo afecta a las víctimas, qué es lo que están experimentando”. Con ello, además, ahondan en cuestiones o parámetros que se hayan podido pasar por alto con anterioridad: “¿Hay algo en lo que no hayamos pensado? ¿Qué es lo que no sabemos que puede marcar la diferencia a la hora de ayudar a las víctimas?”.

Anonimizar los datos, un desafío con mayúsculas

Para entrenar el modelo con información real, historias y experiencias veraces, el consorcio trabaja en estrecha colaboración con diversos proveedores de datos de diferentes servicios públicos en Reino Unido (incluidos la policía, la justicia y los profesionales de la salud), servicios especializados del tercer sector para supervivientes de violencia doméstica y sexual y encuestas nacionales. Un maremágnum de fuentes de información que complica la gestión y gobernanza de los datos para el equipo de profesionales a cargo. “Anonimizar y privatizar los datos ha sido el gran desafío con mayúsculas al que nos hemos enfrentado”, confiesa Janickyj.

“Trabajamos con información crucial, altamente sensible, que debía ser anonimizada y tratada antes de emplearla en la investigación para salvaguardar la privacidad de las víctimas y, en ocasiones, también su bienestar. No queremos que puedan ser identificadas”, ya que eso podría ponerlas en grave peligro. Así, gracias al loable y titánico esfuerzo del personal técnico a cargo, Janickyj y sus colegas no vislumbran ni un solo término que no debieran. “Se mantiene todo en un entorno de investigación seguro, ni siquiera podemos mover archivos fuera del perímetro de seguridad circunscrito, funciona de manera similar a un entorno virtual”.

Al ser preguntada sobre los datos sintéticos que muchas organizaciones y compañías emplean a la hora de nutrir sus investigaciones, la experta los descarta tajantemente. “En el caso concreto de nuestra investigación el valor añadido lo aportan las experiencias personales de las víctimas, queremos entender en una escala más amplia cómo podemos estar más cerca de hacer algo al respecto. En nuestro caso es importante contar con ejemplos de la vida real”.

Más es más

En materia de procesamiento del lenguaje natural y de la aplicación de la inteligencia artificial a la investigación científico-social, Janickyj defiende que se trata de “afinar” y “seguir desarrollando”. Así es como ella lo ve: “Hay ciertas cosas que la IA y los ordenadores son capaces de entender, otras cosas no son tan buenas todavía, pero hay que seguir insistiendo, continuar intentándolo”. A su juicio, una de las grandes dificultades tiene que ver con lograr que el modelo identifique el objeto de estudio correctamente y en encontrar el equilibrio entre el desarrollo del sistema informático y su coste. Y eso, concluye, solo será posible con el máximo grado de acierto, por lo que deben continuar remangándose y poniéndose manos a la obra.

]]> <![CDATA[El incidente de CrowdStrike lleva a los CIO a replantearse sus estrategias en la nube]]> https://tsecurity.de/de/2240444/it-security-nachrichten/el-incidente-de-crowdstrike-lleva-a-los-cio-a-replantearse-sus-estrategias-en-la-nube/ https://tsecurity.de/de/2240444/it-security-nachrichten/el-incidente-de-crowdstrike-lleva-a-los-cio-a-replantearse-sus-estrategias-en-la-nube/ Tue, 23 Jul 2024 10:29:00 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La perturbación generalizada causada por el reciente fallo del software CrowdStrike, que provocó una interrupción mundial de los sistemas Windows, ha conmocionado a la comunidad informática. Para los CIO, el suceso es un duro recordatorio de los riesgos inherentes a la dependencia excesiva de un único proveedor, especialmente en la nube.

El incidente, en el que los sistemas informáticos se bloqueaban y mostraban la infame ‘Pantalla Azul de la Muerte’, puso de manifiesto las vulnerabilidades de las infraestructuras que dependen en gran medida de la nube.

Aunque el problema se está resolviendo, ha puesto de relieve las posibles consecuencias catastróficas que puede tener el fallo de un componente de seguridad crítico. Esto ha obligado a los CIO a cuestionar la resistencia de sus entornos en la nube y a explorar estrategias alternativas.

Reevaluar las dependencias de la nube

“Cuando se produce un problema de tal magnitud y causa una interrupción tan grande, es importante y necesario revisar tus creencias, decisiones y compensaciones existentes que se tomaron para llegar a la arquitectura actual”, dijo Abhishek Gupta, CIO de DishTV, uno de los mayores proveedores de televisión por cable de la India. “El resultado de la revisión puede seguir siendo la misma decisión, pero es necesario revisarla”, dijo Gupta, añadiendo que DishTV ya está reevaluando su estrategia en la nube de forma escalonada tras el incidente de Crowdstrike.

Shashank Jain, CIO de la empresa de servicios financieros Shree Financials, sugirió un cambio estratégico. “Las organizaciones y los CISO deben revisar sus estrategias en la nube, y debería desaconsejarse la actualización automática de parches. Todos los parches deben probarse primero en un servidor de prueba”, dijo Jain, subrayando además que, a pesar de la reputación de CrowdStrike, el incidente reveló un fallo de confianza debido a parches no probados que causaron un efecto cascada.

Saurabh Gugnani, director y jefe de Ciberdefensa, IAM y Seguridad de Aplicaciones del TMF Group, con sede en los Países Bajos, añadió que un enfoque diversificado de las estrategias en la nube podría mitigar estos riesgos. “Sí, [las empresas] deberían revisar sus estrategias en la nube. Tiene que ser una mezcla de todas las soluciones disponibles”.

Pocas organizaciones han empezado ya a dar el salto de fe. “En respuesta a las recientes interrupciones que afectaron a nuestras operaciones críticas, hemos actualizado proactivamente nuestro Plan de Continuidad de Negocio para hacer frente a tiempos de inactividad inesperados y minimizar el impacto en la productividad y la prestación de servicios”, dijo Shivkumar Borade, fundador y CMD de Mytek Innovations, una víctima del efecto ‘Pantalla Azul de la Muerte’. “Nuestro plan revisado incluye una mejor gestión de la comunicación, con múltiples capas para garantizar que todos los empleados estén bien informados sobre los posibles problemas y su resolución”.

La comunicación interna de la empresa se vio significativamente interrumpida, ya que toda su red, incluidos Outlook, Teams y SharePoint, está alojada en Microsoft 365. “Sin embargo, nuestra aplicación desarrollada internamente no se vio afectada debido a que GoDaddy utiliza su propia infraestructura de alojamiento”, dijo Borade. “Sí experimentamos problemas con algunas integraciones API vinculadas a la plataforma Azure, que no funcionaron durante todo el día. Este corte provocó la interrupción de los servicios tanto para nuestros clientes como para los usuarios”.

Una llamada de atención para los CIO

Una de las principales preocupaciones de los CIO es la dependencia de un único proveedor. Esta dependencia, como demuestra el incidente de CrowdStrike, crea un único punto de fallo. Si un servicio crítico de ese proveedor se interrumpe, puede tener implicaciones de gran alcance para una organización. Para mitigar este riesgo, es probable que los CIO exploren arquitecturas multicloud o de nube híbrida, distribuyendo las cargas de trabajo entre varias plataformas.

Allie Mellen, analista principal de Forrester, hizo hincapié en la naturaleza crítica de las herramientas y servicios fiables frente a las ciberamenazas. “La fiabilidad de las herramientas y servicios que utilizan los equipos de ciberseguridad es fundamental frente a los ciberataques”, declaró Mellen. “Un incidente como este cuestiona esa fiabilidad. Sin duda, esto planteará preguntas y preocupaciones a los ejecutivos sobre cómo garantizar la fiabilidad de los sistemas empresariales, especialmente con una tecnología tan integrada en las operaciones diarias como el software de ciberseguridad”.

El incidente puso de manifiesto la fragilidad de los sistemas dependientes de la nube, en los que un único punto de fallo puede tener efectos en cascada en toda una organización. Sunil Varkey, asesor y profesional de seguridad sénior de Beagle Security, señaló: “Ahora se cuestiona la confianza entre la nube y los proveedores de seguridad. Es probable que esta quiebra de la confianza impulse un mayor énfasis en las soluciones sin agentes, que pueden ofrecer una mayor seguridad sin las vulnerabilidades asociadas a los agentes tradicionales”.

Se dice que es uno de los peores sucesos de ciberseguridad teniendo en cuenta la magnitud del impacto. El incidente de CrowdStrike afectó a ordenadores con Microsoft Windows de diversos sectores, como aerolíneas, bancos, minoristas, casas de bolsa, empresas de medios de comunicación y ferrocarriles. El sector de los viajes se vio especialmente afectado, con aerolíneas y aeropuertos de España, Alemania, Francia, Países Bajos, Reino Unido, Estados Unidos, Australia, China, Japón, India, Singapur y Taiwán que sufrieron importantes problemas con los sistemas de facturación y emisión de billetes, lo que provocó retrasos en los vuelos y caos en los aeropuertos.

Según Microsoft, unos 8,5 millones de ordenadores con Windows se vieron afectados. El impacto fue tal que Elon Musk, CEO de SpaceX y Tesla, tuvo que borrar CrowdStrike de todos sus sistemas.

Mejores prácticas de gestión de riesgos

El incidente ha puesto de manifiesto la necesidad de mejorar las prácticas de gestión de riesgos. Ahora son fundamentales una mayor diligencia debida, pruebas rigurosas de las actualizaciones y despliegues escalonados.

“Este incidente nos ha servido de llamada de atención y ha puesto de relieve la necesidad de adaptar y mejorar continuamente las prácticas de ciberseguridad en todo el sector”, declaró Gaurav Ranade, CTO de RAH Infotech.

D.R. Goyal, arquitecto sénior de Rakuten Symphony, abogó por un mecanismo para probar las actualizaciones con usuarios seleccionados antes de un lanzamiento completo: “Debería tener un mecanismo para probar con ciertas organizaciones con un conjunto de usuarios antes de liberar a toda la comunidad y base de usuarios para reducir el impacto”.

A medida que evoluciona el panorama digital, garantizar la resistencia de los sistemas basados en la nube es primordial. Ashis Guha, fundador de An Idea Global Innovations, destacó impactos más profundos: “El incidente tiene implicaciones más amplias para la economía mundial; los tiempos de inactividad y recuperación más largos afectarán a la productividad y la economía”.

Los expertos del sector recomiendan varias estrategias de preparación para el futuro, como implantaciones escalonadas, pruebas exhaustivas y sólidos sistemas de copia de seguridad.

Siddharth Ugrankar, cofundador de la firma Blockchain Qila, sugirió que un despliegue por fases y pruebas exhaustivas de las actualizaciones podrían haber mitigado el impacto: “Si CrowdStrike hubiera desplegado la actualización de forma escalonada, el impacto habría sido mucho menor”.

Según Moyukh Goswami, CTO de Nuvepro, las empresas que deseen evitar problemas similares al incidente de la actualización de CrowdStrike deberían reforzar su gestión de actualizaciones mejorando los protocolos de pruebas en diversos entornos, aplicando evaluaciones de riesgos rigurosas y fortaleciendo los procesos de gestión de cambios con marcos de gobernanza sólidos.

“El refuerzo de las capacidades de supervisión, el perfeccionamiento de los planes de respuesta a incidentes adaptados a los fallos de actualización y el fomento de relaciones proactivas con los proveedores son cruciales”, añadió Goswami.

El incidente de CrowdStrike subraya la necesidad de que los CIO revisen y fortalezcan sus estrategias en la nube. Mediante la aplicación de sólidas prácticas de gestión de riesgos, la mejora de las medidas de seguridad y la diversificación de las soluciones en la nube, las organizaciones pueden protegerse mejor frente a futuras perturbaciones.

Mientras el sector lidia con las implicaciones de este suceso, la atención debe centrarse en la creación de estrategias en la nube resistentes, adaptables y bien probadas para navegar por un panorama digital cada vez más complejo.

]]> <![CDATA[Advanced Retrieval Techniques in a World of 2M Token Context Windows Part 1]]> https://tsecurity.de/de/2234111/ai-nachrichten/advanced-retrieval-techniques-in-a-world-of-2m-token-context-windows-part-1/ https://tsecurity.de/de/2234111/ai-nachrichten/advanced-retrieval-techniques-in-a-world-of-2m-token-context-windows-part-1/ Wed, 17 Jul 2024 18:36:06 +0200 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de Advanced Retrieval Techniques in a World of 2M Token Context Windows, Part 1

Exploring RAG techniques to improve retrieval accuracy

Visualising AI project launched by Google DeepMind. From Unsplash image.

First of all, do we still care about RAG (Retrieval Augmented Generation)?

Gemini Pro can handle an astonishing 2M token context compared to the paltry 15k we were amazed by when GPT-3.5 landed. Does that mean we no longer care about retrieval or RAG systems? Based on Needle-in-a-Haystack benchmarks, the answer is that while the need is diminishing, especially for Gemini models, advanced retrieval techniques still significantly improve performance for most LLMs. Benchmarking results show that long context models perform well at surfacing specific insights. However, they struggle when a citation is required. That makes retrieval techniques especially important for use cases where citation quality is important (think law, journalism, and medical applications among others). These tend to be higher-value applications where lacking a citation makes the initial insight much less useful. Additionally, while the cost of long context models will likely decrease, augmenting shorter content window models with retrievers can be a cost-effective and lower latency path to serve the same use cases. It’s safe to say that RAG and retrieval will stick around a while longer but maybe you won’t get much bang for your buck implementing a naive RAG system.

From Summary of a Haystack: A Challenge to Long-Context LLMs and RAG Systems by Laban, Fabbri, Xiong, Wu in 2024. “Summary of a Haystack results of human performance, RAG systems, and Long-Context LLMs. Results are reported using three metrics: Coverage (left), Citation (center), and Joint (right) scores. Full corresponds to model performance when inputting the entire Haystack, whereas Rand, Vect, LongE, KWs, RR3, Orac correspond to retrieval components RAG systems. Models ranked by Oracle Joint Score. For each model, #Wb report the average number of words per bullet point.”

So what are the retrieval techniques we should be implementing?

Advanced RAG covers a range of techniques but broadly they fall under the umbrella of pre-retrieval query rewriting and post-retrieval re-ranking. Let’s dive in and learn something about each of them.

Pre-Retrieval — Query Rewriting

Q: “What is the meaning of life?”

A: “42”

Question and answer asymmetry is a huge issue in RAG systems. A typical approach to simpler RAG systems is to compare the cosine similarity of the query and document embedding. This works when the question is nearly restated in the answer, “What’s Meghan’s favorite animal?”, “Meghan’s favorite animal is the giraffe.”, but we are rarely that lucky.

Here are a few techniques that can overcome this:

Rewrite-Retrieve-Read

The nomenclature “Rewrite-Retrieve-Read” originated from a paper from the Microsoft Azure team in 2023 (although given how intuitive the technique is it had been used for a while). In this study, an LLM would rewrite a user query into a search engine-optimized query before fetching relevant context to answer the question.

The key example was how this query, “What profession do Nicholas Ray and Elia Kazan have in common?” should be broken down into two queries, “Nicholas Ray profession” and “Elia Kazan profession”. This allows for better results because it’s unlikely that a single document would contain the answer to both questions. By splitting the query into two the retriever can more effectively retrieve relevant documents.

From Query Rewriting for Retrieval-Augmented Large Language Models by Ma, Gong, He, Zhao, & Duan in 2023 “(a) standard retrieve-then-read method, (b) LLM as a query rewriter for rewrite-retrieve-read pipeline, and (c ) trainable rewriter.”

Rewriting can also help overcome issues that arise from “distracted prompting”. Or instances where the user query has mixed concepts in their prompt and taking an embedding directly would result in nonsense. For example, “Great, thanks for telling me who the Prime Minister of the UK is. Now tell me who the President of France is” would be rewritten like “current French president”. This can help make your application more robust to a wider range of users as some will think a lot about how to optimally word their prompts, while others might have different norms.

Query Expansion

In query expansion with LLMs, the initial query can be rewritten into multiple reworded questions or decomposed into subquestions. Ideally, by expanding the query into several options, the chances of lexical overlap increase between the initial query and the correct document in your storage component.

Query expansion is a concept that predates the widespread usage of LLMs. Pseudo Relevance Feedback (PRF) is a technique that inspired some LLM researchers. In PRF, the top-ranked documents from an initial search to identify and weight new query terms. With LLMs, we rely on the creative and generative capabilities of the model to find new query terms. This is beneficial because LLMs are not restricted to the initial set of documents and can generate expansion terms not covered by traditional methods.

Corpus-Steered Query Expansion (CSQE) is a method that marries the traditional PRF approach with the LLMs’ generative capabilities. The initially retrieved documents are fed back to the LLM to generate new query terms for the search. This technique can be especially performant for queries for which LLMs lacks subject knowledge.

From Corpus-Steered Query Expansion with Large Language Models by Lei , Cao, Zhou , Shen, Yates in 2024. “Overview of CSQE. Given a query Biology definition and the top-2 retrieved documents, CSQE utilizes an LLM to identify relevant document 1 and extract the key sentences from document 1 that contribute to the relevance. The query is then expanded by both these corpus-originated texts and LLM-knowledge empowered expansions (i.e., hypothetical documents that answer the query) to obtain the final results.”

There are limitations to both LLM-based query expansion and its predecessors like PRF. The most glaring of which is the assumption that the LLM generated terms are relevant or that the top ranked results are relevant. God forbid I am trying to find information about the Australian journalist Harry Potter instead of the famous boy wizard. Both techniques would further pull my query away from the less popular query subject to the more popular one making edge case queries less effective.

Hypothetical Query Indexes

Another way to reduce the asymmetry between questions and documents is to index documents with a set of LLM-generated hypothetical questions. For a given document, the LLM can generate questions that could be answered by the document. Then during the retrieval step, the user’s query embedding is compared to the hypothetical question embeddings versus the document embeddings.

This means that we don’t need to embed the original document chunk, instead, we can assign the chunk a document ID and store that as metadata on the hypothetical question document. Generating a document ID means there is much less overhead when mapping many questions to one document.

The clear downside to this approach is your system will be limited by the creativity and volume of questions you store.

Hypothetical Document Embeddings — HyDE

HyDE is the opposite of Hypothetical Query Indexes. Instead of generating hypothetical questions, the LLM is asked to generate a hypothetical document that could answer the question, and the embedding of that generated document is used to search against the real documents. The real document is then used to generate the response. This method showed strong improvements over other contemporary retriever methods when it was first introduced in 2022.

We use this concept at Dune for our natural language to SQL product. By rewriting user prompts as a possible caption or title for a chart that would answer the question, we are better able to retrieve SQL queries that can serve as context for the LLM to write a new query.

From Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels by Gao, Ma, Lin, Callan in 2022. “An illustration of the HyDE model. Documents snippets are shown. HyDE serves all types of queries without changing the underlying GPT-3 and Contriever/mContriever models.”

Stay tuned for part 2 on reranking methods.

Advanced Retrieval Techniques in a World of 2M Token Context Windows Part 1 was originally published in Towards Data Science on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

]]> <![CDATA[Cepsa desarrolla una ‘app’ para controlar la distribución y seguimiento de sus pedidos en tiempo real]]> https://tsecurity.de/de/2232870/it-security-nachrichten/cepsa-desarrolla-una-app-para-controlar-la-distribucin-y-seguimiento-de-sus-pedidos-en-tiempo-real/ https://tsecurity.de/de/2232870/it-security-nachrichten/cepsa-desarrolla-una-app-para-controlar-la-distribucin-y-seguimiento-de-sus-pedidos-en-tiempo-real/ Wed, 17 Jul 2024 08:34:33 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Cepsa ha implantado un nuevo sistema de trazabilidad en tiempo real que evoluciona el proceso de distribución de sus lubricantes y asfaltos. Este servicio, que ya se está empezando a utilizar también en la comercialización de gasóleos, se extenderá a otras unidades de negocio el próximo año. En concreto, según se ha dado a conocer desde la corporación, la herramienta aúna en una única plataforma varias aplicaciones que hasta ahora eran independientes, mejorando la experiencia de clientes, empleados y transportistas. Asimismo, también incrementa la eficiencia, sostenibilidad y seguridad de la operativa gracias a la digitalización del proceso.

Así, a través de este nuevo sistema de trazabilidad pensado para mejorar la experiencia de trabajador y usuario, “conseguimos una mejora en la eficiencia y, al mismo tiempo, reforzamos la seguridad y privacidad de la información”, detalla Susana Zumel, directora de Sistemas de Información de Cepsa. La implementación de esta solución innovadora en la organización “nos ayuda a seguir impulsando nuestra evolución hacia un modelo más sostenible y digitalizado”. 

Mejora de la experiencia

La compañía ha realizado una customización única, a partir de una plataforma de Fieldeas, para agrupar diferentes funcionalidades en una única solución, logrando centralizar toda la información de la trazabilidad del pedido solicitado y agilizando la gestión de posibles incidencias en el servicio.

Este proyecto también implica mejoras en la sostenibilidad, al eliminar el uso de determinados dispositivos como el terminal móvil de venta (TMV) de los transportistas, favoreciendo la integración de los procesos, una menor generación de residuos y la reducción del consumo energético, ya que al disminuir el intercambio de ficheros para el seguimiento de pedidos se evita su almacenamiento en los servidores. Además, digitaliza por completo la documentación de estos procesos que hasta ahora eran parte en papel, siguiendo el propósito de la compañía de eliminar el papel de todos sus procedimientos, y fomenta la autogestión por parte de los clientes.

El proyecto cuenta con tres líneas de trabajo diferenciadas: para clientes, empleados y transportistas. Por un lado, el desarrollo facilita a los clientes la visualización del estado de su pedido y les ofrece una estimación de la llegada del producto mediante un enlace de seguimiento. Por otro lado, permite a los empleados de distribución tener un control de calidad y seguridad del servicio en tiempo real.

Y, en paralelo, la aplicación permite sustituir los terminales móviles de venta por una aplicación integrada en los dispositivos móviles de los transportistas. Además, proporciona al conductor una guía con los diferentes pasos a seguir en las operaciones para asegurar los procedimientos establecidos, validar condicionantes técnicos y reportar incidencias, en definitiva, garantizar que la operación cumple los estándares de Cepsa en cuanto a calidad y seguridad.

]]> <![CDATA[Díaz Ayuso lanza la aplicación Cuenta Digital con más de 100 servicios y trámites públicos para los madrileños]]> https://tsecurity.de/de/2230855/it-security-nachrichten/daz-ayuso-lanza-la-aplicacin-cuenta-digital-con-ms-de-100-servicios-y-trmites-pblicos-para-los-madrileos/ https://tsecurity.de/de/2230855/it-security-nachrichten/daz-ayuso-lanza-la-aplicacin-cuenta-digital-con-ms-de-100-servicios-y-trmites-pblicos-para-los-madrileos/ Tue, 16 Jul 2024 09:51:08 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Para dejar atrás, en lo posible, la presencialidad y la burocracia y llevar a la Administración pública al siguiente nivel en su transformación digital, la presidenta de la Comunidad de Madrid, Isabel Díaz Ayuso, presentó este lunes la nueva aplicación móvil Cuenta Digital, una plataforma que reúne más de 100 servicios públicos y 60 trámites para que ciudadanos y empresas de la región.  

La herramienta, cuyo desarrollo fue financiado a través de los fondos europeos Next Generation, facilita y agiliza el acceso a servicios y trámites como la solicitud de ayudas, la reclamación de la prestación económica a la natalidad, la renovación de la demanda de empleo, la acreditación del depósito de una fianza de alquiler, la solicitud de la expedición del Carné Joven o del título de familia numerosa, la gestión del comedor escolar, la solicitud del Bono Social Térmico o el acceso a los programas de inserción laboral, entre otros. También permite tener todos los carnés oficiales de forma electrónica en una única plataforma.  

En total, esta primera versión de la Cuenta Digital incluye 65 gestiones para la población y 35 para las empresas, y se espera la incorporación trimestral de nuevos servicios.  

Los usuarios podrán acceder a la aplicación tanto en iOS como en Android a través de cualquier método de identificación oficial, incluido IDentifica, el sistema de firma digital autonómico, y podrán navegar a través de varios apartados: Mi Carpeta, donde el usuario puede consultar y modificar sus datos, guardar direcciones y cuentas bancarias, configurar sus preferencias y temas de interés para obtener una atención personalizada o autorizar el consentimiento del uso de los mismos; Mis Tarjetas, donde se guardan las acreditaciones autonómicas oficiales como el Carné Joven, el Carné Universitario, el correspondiente al título de familia numerosa o el de persona con discapacidad; Mis Gestiones, donde se puede hacer un seguimiento actualizado de los trámites iniciados; y Servicios Recomendados, una área impulsada por inteligencia artificial (IA) para recomendar servicios, cumplimentar documentación con datos que ya están en poder de la Comunidad y elaborar borradores fácilmente. 

Con la IA, explicó la presidenta regional, los madrileños “no tendrán que empezar desde cero cada vez que se relacionan con la Administración”. Agregó que “esto nos va a permitir que muchas personas que trabajan en la Administración, en lugar de estar repitiendo los mismos trámites, tengan más tiempo para dedicar la atención personal y presencial a todos aquellos que tienen dificultades extraordinarias, porque tienen algún tipo de discapacidad o porque no son nativos digitales”. 

El lanzamiento de la Cuenta Digital, sostuvo Díaz Ayuso, busca eliminar el papel y los atascos burocráticos y desterrar la complejidad administrativa, mejorando así la relación de los ciudadanos con una Administración pública cada vez más profesionalizada y digital. 

]]> <![CDATA[Accurate Knowledge Distillation via N-best Reranking]]> https://tsecurity.de/de/2222395/ai-nachrichten/accurate-knowledge-distillation-via-n-best-reranking/ https://tsecurity.de/de/2222395/ai-nachrichten/accurate-knowledge-distillation-via-n-best-reranking/ Wed, 10 Jul 2024 17:07:10 +0200 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de <![CDATA[Familia Martínez apuesta por la digitalización para la toma y ejecución de decisiones estratégicas ]]> https://tsecurity.de/de/2221639/it-security-nachrichten/familia-martnez-apuesta-por-la-digitalizacin-para-la-toma-y-ejecucin-de-decisiones-estratgicas/ https://tsecurity.de/de/2221639/it-security-nachrichten/familia-martnez-apuesta-por-la-digitalizacin-para-la-toma-y-ejecucin-de-decisiones-estratgicas/ Wed, 10 Jul 2024 11:35:53 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El sector de la alimentación ha sufrido una evolución muy importante en los últimos años con la adopción de tecnologías digitales en todas las etapas de la cadena de valor. Este es el caso de Familia Martínez, un grupo empresarial integrado por cuatro empresas de la industria alimentaria española: Embutidos Martínez, Platos Tradicionales, Cinco Tenedores y La Pila Food, cuyos inicios se remontan a una pequeña carnicería en Torrent, Valencia, en los años 60.  

En la actualidad, el grupo español cuenta con una plantilla de más de 1.800 personas, 160 productos y una facturación de 440 millones de euros. Unos hitos que no hubieran sido posibles sin una apuesta clara por la innovación y la digitalización. “Las compañías que se integran en Familia Martínez son un referente del sector en este sentido, tanto en el ámbito nacional como en el internacional”, explica Roberto López, CTO Corporativo de la compañía. “En Familia Martínez no concebimos la transformación digital como un proyecto con un fin determinado, sino como un estado continuo. Nos mantenemos al día con las tendencias tecnológicas que pueden mejorar o impulsar nuestro negocio. En el entorno actual BANI (Frágil, Ansioso, No lineal, Incomprensible) en el que nos movemos, debemos estar más preparados que nunca para lograr la adaptabilidad requerida”. 

Según el CTO de la marca, la compañía ha alcanzado “un grado de madurez significativo” en este proceso de digitalización. De hecho, durante años, “hemos integrado la tecnología en cada una de las empresas de Familia Martínez, lo que ha permitido a una empresa familiar, nacida en una carnicería de pueblo, convertirse en un referente del sector”.  

Para ello, Familia Martínez ha establecido una infraestructura tecnológica sólida y moderna, que incluye servidores en la nube y soluciones avanzadas de ciberseguridad. Sus procesos internos están altamente automatizados, utilizando tecnologías como RPA y sistemas ERP integrados, “lo que ha mejorado significativamente nuestra eficiencia operativa”, explica López. “Hemos iniciado un camino hacia convertirnos en una empresa data-driven, basando nuestras decisiones estratégicas en datos analíticos”. 

En este viaje, la compañía ha puesto el foco en seis ámbitos estratégicos: infraestructura tecnológica, automatización y eficiencia operacional, innovación, competencias digitales, toma de decisiones basadas en datos y ciberseguridad. Pero, para llegar a este punto, la marca ha tenido que enfrentarse a importantes desafíos que se pueden clasificar en tres tipos básicos: técnicos, operativos e innovadores. En el ámbito técnico, “hemos tenido que integrar sistemas legacy con tecnologías avanzadas. Operativamente, era crucial automatizar nuestro proceso productivo y garantizar la calidad, seguridad y trazabilidad de nuestros productos. Y, en el ámbito de la innovación, el mercado nos exige desarrollar productos cada vez más sabrosos, saludables y sostenibles”.  

Tecnología alineada con el negocio 

El crecimiento experimentado por la compañía en todos estos años ha requerido una adaptación continua. Según López, de manera incipiente, “arrancamos con servicio de informática externalizado, que en la actualidad se ha convertido en un departamento propio de sistemas amplio, con más de 20 profesionales”. Además, de contar con un par de servidores físicos, “hemos pasado a tener más de 200 servidores virtuales y más de 100 aplicaciones específicas. De un único router de salida a Internet, a varios canales MPLS dedicados para la conectividad entre nuestras compañías y varias líneas de backup, y de 20 equipos tecnológicos a superar los 800 activos”. Por su parte, en las líneas de elaboración, el cambio ha sido “abismal”, ya que la compañía ha pasado “de un proceso de fabricación totalmente manual a ser un referente de líneas industriales en Europa, con más de 40 líneas de producción automatizadas. En definitiva, hemos evolucionado de ‘arreglar ordenadores’ a acompañar al negocio en la toma y ejecución de decisiones estratégicas”. 

Aun así, para Roberto López, la tecnología “es el conjunto de las herramientas con las que trabajamos, pero las personas son vitales para que estas sean útiles y eficientes. Por eso, en Familia Martínez nos rodearnos de excelentes profesionales, con inquietudes y ganar de seguir sumando y aprendiendo, algo a lo que no vamos a renunciar nunca. Quien piense que invertir en tecnología es sinónimo de dejar de invertir en personas, va por el camino equivocado. La tecnología no sirve de nada si no hay humanidad detrás que acompañe, optimice y se rete a superarse cada día”. 

Información para tomar mejores decisiones  

Hace un par de años, el grupo español inició un proyecto crucial al detectar que la información veraz, accesible y segura era esencial para las diferentes compañías y que tener acceso a esa información de forma unificada ayudaba a tomar decisiones operativas y estratégicas basadas en datos y no en sensaciones. “Dado que contamos con diferentes compañías con diferentes sistemas de información, necesitábamos centralizar y consolidar la información”, explica el CTO. Para ello “comenzamos a extraer la información de todos estos sistemas y alojarla en un datawarehouse común alojado en Azure. Esto nos permite consolidar datos de diversas fuentes y compañías, generando indicadores eficientes y centrados en nuestro negocio. Además, utilizamos Power BI para crear cuadros de mando que nos dan una ventaja competitiva, permitiéndonos tomar decisiones basadas en datos precisos y consolidados”. 

Esta nueva plataforma afecta a todos los departamentos de la compañía: Compras, Ventas, Comercial, Finanzas y el área de Personas, que ya hacen un uso intensivo de ella, y actualmente están consolidando los datos de producción. En definitiva, “la estrategia de big data nos ayuda a centralizar y dotar de la máxima seguridad el acceso a la información, evitando inversiones en cuadros de mando independientes o controles de acceso descentralizados”.  

Para llevar a cabo este proyecto, se han integrado diversos sistemas, incluyendo ERP (SAP, Ross, Dynamics), sistemas MES (Mapex), software de RR.HH. (Epsilon) y datos en Excel alojados en Sharepoint. “Utilizamos Azure Data Factory para el proceso de extracción y ETL, el cual genera un data lake con toda la información consolidada almacenándose en un data warehouse basado en tecnología SQL. Los cuadros de mandos donde explotamos toda esta información los hemos desarrollado en Power BI, herramienta que se ha convertido en el repositorio corporativo donde acceder para consultar toda la información corporativa con los indicadores que nos aportan valor desde el punto de vista de negocio y operacional”. Gracias a esta implantación, “ahora accedemos rápidamente a información relevante, minimizamos errores humanos y gestionamos la seguridad de los datos desde un único punto, permitiendo decisiones estratégicas rápidas”.  

Un futuro de digitalización 

Para el CTO de Familia Martínez, tecnologías como la inteligencia artificial, big data y cloud son relevantes en todos los sectores. En alimentación, “destacaría el machine learning, deep learning, sistemas predictivos y/o prescriptivos en robótica industrial y herramientas de análisis de mercado”. La tecnología se ha vuelto esencial en todas las áreas de negocio, por lo que “tenemos un papel crucial en el futuro de las organizaciones, ya que todos los procesos internos y externos se basan en sistemas informáticos. Los CEO nos demandan herramientas para hacer los negocios más productivos, incrementando ventas, reduciendo costes, mejorando la productividad y asegurando la información y los sistemas internos”. 

En definitiva, la transformación digital no es simplemente una tendencia pasajera; es la clave para la supervivencia y el crecimiento sostenido de las empresas en el siglo XXI. “En Familia Martínez hemos aprendido que la tecnología no solo optimiza procesos, sino que también abre puertas a nuevas oportunidades y mercados. La implementación de sistemas avanzados y el uso estratégico de datos no son fines en sí mismos, sino medios para alcanzar la excelencia operativa y ofrecer productos de mayor calidad a nuestros clientes”. 

]]> <![CDATA[DHL Supply Chain supera los 500 millones de ‘picks’ gracias a la robótica]]> https://tsecurity.de/de/2217682/it-security-nachrichten/dhl-supply-chain-supera-los-500-millones-de-picks-gracias-a-la-robtica/ https://tsecurity.de/de/2217682/it-security-nachrichten/dhl-supply-chain-supera-los-500-millones-de-picks-gracias-a-la-robtica/ Mon, 08 Jul 2024 11:20:46 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

DHL se apoya en la robótica con el propósito de mejorar la productividad y la eficiencia operativa. La multinacional alemana ha puesto de relieve a través de Roberto Gamero, IT director para Iberia, el último “hito” alcanzado: “Hemos superado los 500 millones de picks gracias a los innovadores robots colaborativos de Locus Robotics”. Este avance, cosechado en el centro logístico de Ontígola (Toledo), asegura el portavoz a través de una publicación en LinkedIn, pone de manifiesto el compromiso de la organización con la excelencia operativa y la seguridad de la plantilla.

La división Supply Chain de DHL implementó años atrás la tecnología de robots móviles autónomos (AMR) en sus centros de distribución. Una solución desarrollada por Locus Robotics que incorpora robots automatizados, inteligentes y potentes impulsados ​​por IA que funcionan en colaboración con trabajadores humanos, lo que mejora drásticamente la productividad y reduce los requisitos de mano de obra en comparación con los sistemas de cumplimiento tradicionales. En términos generales, se trata de una tecnología que ayuda a resolver los desafíos que enfrentan las empresas en múltiples industrias, incluida la escasez de mano de obra, los procesos ineficientes y la necesidad de satisfacer demandas de rendimiento cada vez mayores.

Desde entonces, comenta Gamero, “los robots han demostrado ser una herramienta de gran valor, mejorando la productividad y la ergonomía para nuestros empleados y aumentando la eficiencia de nuestras operaciones a nivel mundial”. En este sentido, insiste el responsable TI, “como parte de nuestra estrategia Digitalización Acelerada seguiremos implementando soluciones automatizadas a escala”.

Fue el pasado mes de mayo cuando se produjo la recogida número 500 millones en las instalaciones de DHL en Toledo, donde un LocusBot recuperó un producto de consumo doméstico. Si bien DHL tardó 2,5 años en alcanzar los primeros 10 millones de recogidas, las siguientes 100 millones se alcanzaron en tan solo 28 meses. Sorprendentemente, inciden desde la multinacional, las últimas 100 millones de recogidas tardaron “tan solo” 154 días. “La consecución de este hito ejemplifica el poder de la colaboración entre humanos y robots y el crecimiento exponencial de la tecnología”.

]]> <![CDATA[El Gobierno de Honduras arranca su modelo de gestión digital tributaria junto a la española GTT]]> https://tsecurity.de/de/2214387/it-security-nachrichten/el-gobierno-de-honduras-arranca-su-modelo-de-gestin-digital-tributaria-junto-a-la-espaola-gtt/ https://tsecurity.de/de/2214387/it-security-nachrichten/el-gobierno-de-honduras-arranca-su-modelo-de-gestin-digital-tributaria-junto-a-la-espaola-gtt/ Fri, 05 Jul 2024 10:51:05 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

El Gobierno de Honduras ha puesto en marcha el nuevo Sistema de Información Integrado del Servicio de Administración de Rentas (SIISAR), con el que impulsa el proyecto de reorganización de la administración tributaria del país. De esta forma agiliza los procesos de tramitación y simplifica la gestión tributaria a toda la ciudadanía, factores que marcan un hito en la modernización de los servicios del Ministerio de Hacienda nacional.

La implementación del sistema desarrollado por la tecnológica española GTT, persigue impactar de forma positiva en la economía de Honduras, mejorando la eficiencia de los procesos, lo que repercutirá en una mayor recaudación y menor evasión fiscal. Ofrecerá, además, datos más precisos que permitan una mejor gestión financiera y mayor estímulo a la inversión, consiguiendo una mayor productividad para la economía.

El modelo de gestión tributaria está centrado en el contribuyente. Así, el despliegue del SIISAR incluye la puesta en marcha de la nueva Oficina Virtual Tributaria con la que más de tres millones de hondureños podrán disfrutar de una nueva forma de realizar sus trámites tributarios. “Con la nueva Oficina Virtual hay una completa revolución, ya que solo con su RTN y su contraseña, el contribuyente podrá realizar el pago de sus tributos. Sin cambiar de sitio web, ni descargar ninguna aplicación. Todo desde el mismo sitio”. Así presentaba el ministro y director del SAR, Christian Duarte, la idoneidad de esta plataforma diseñada para “simplificar y mejorar la experiencia del contribuyente desde un sitio en línea que reduce los procesos y el tiempo para completar obligaciones tributarias”.

Tras cumplir de forma rigurosa con las fases de producción, desarrollo e implantación diseñadas por el Gobierno de Honduras, el sistema actual queda reemplazado por el nuevo modelo, íntegramente electrónico y digital, con un proceso que incluye la migración del 99% de los datos existentes y el desarrollo continuo de programas para la actualización y seguridad de los datos.

Tecnología inteligente, segura y accesible

El SIISAR desplegado en Honduras agilizará la gestión tributaria y la recaudación de impuestos optimizando su funcionamiento interno mediante procesos inteligentes, automatizados y desasistidos, además de incorporar tecnologías analíticas e indicadores que aportan a los usuarios la información necesaria de forma ágil y detallada.

La plataforma supone la puesta en marcha de un modelo de gestión integrado considerado como el de mayor alcance funcional. Un sistema inteligente de tributos del que destaca su alto grado de interoperabilidad. Además, el sistema utiliza los mecanismos más avanzados disponibles para poder ofrecer altas garantías de seguridad. Un aspecto fundamental para que tanto el Servicio de Rentas como los contribuyentes, a través de la Oficina Virtual, operen en un entorno confiable.

Liderando el cambio

Este sistema ha sido desarrollado durante los últimos tres años en el marco del programa de reestructuración administrativa y operativa del SAR. Dentro de la modernización tecnológica está contemplado el contrato para el desarrollo e implementación de SIISAR, adjudicado a la española GTT. Esta, además de colaborar con el Gobierno de Honduras, está trabajando con el Gobierno de Costa Rica en el desarrollo de su nuevo sistema de gestión y recaudación de Tributos, así como la nueva Oficina Virtual Tributaria, sabiendo que la colaboración entre sectores y la búsqueda de soluciones innovadoras son clave para el futuro de la tributación en cada uno de los países.

]]> <![CDATA[España lidera la adopción de la IA en Europa con un reto en el horizonte]]> https://tsecurity.de/de/2211079/it-security-nachrichten/espaa-lidera-la-adopcin-de-la-ia-en-europa-con-un-reto-en-el-horizonte/ https://tsecurity.de/de/2211079/it-security-nachrichten/espaa-lidera-la-adopcin-de-la-ia-en-europa-con-un-reto-en-el-horizonte/ Wed, 03 Jul 2024 12:06:47 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un factor clave en el ámbito empresarial; tanto es así que su influencia en la rutina de los empleados en Europa es innegable. Sin embargo, la preparación de los profesionales y las empresas para esta transformación tecnológica varía significativamente entre colectivos y países. En este sentido cabe destacar que España se alza como líder en la adopción y adaptación de la IA, con un 84,4% de los empleados reconociendo su uso activo, el porcentaje más alto en el Viejo Continente. Así se desprende del I Barómetro Europeo de IA impulsado por EY.

Los trabajadores españoles no solo están a la vanguardia en la adopción de la IA en Europa, sino que también demuestran un notable entusiasmo por la autocapacitación en esta área tecnológica, con más de la mitad, específicamente el 54%, invirtiendo en su propia formación en la materia. Sin embargo, se percibe una brecha en el apoyo formativo que ofrecen las empresas, evidenciada por el hecho de que casi la mitad de los profesionales encuestados (45%) señala la falta de programas de formación empresarial en IA. Una situación que contrasta con la percepción de los directivos españoles, de los cuales más de la mitad (50,7%) creen que sus empleados han recibido una formación adecuada en IA, mostrando así una discrepancia entre la visión de la gestión directiva y la experiencia de los empleados.

Además, tal y como avanza el barómetro, España se sitúa entre los cinco primeros países europeos en términos de libertad en el uso de la IA en el entorno laboral, con un 63% de sus profesionales utilizando la IA en sus tareas diarias. Esto la coloca solo por detrás de Suiza, que lidera con un 73%, y por delante de Austria y Alemania, con un 46% y un 42%, respectivamente. Además, se observa una marcada diferencia en el uso de la IA según el nivel jerárquico: mientras que más del 84% de los directivos reportan el uso de aplicaciones de IA, esta cifra desciende al 67% entre los empleados de niveles no ejecutivos.

Con el progreso continuo en el campo de la inteligencia artificial en España, su influencia en el ámbito laboral se intensifica. Un 72% de los profesionales anticipa que la IA podría asumir algunas de sus responsabilidades laborales. La inquietud respecto a cómo la citada tecnología puede alterar el mercado de trabajo es palpable. De hecho, un 49% siente que existe una amenaza real de que sus empleos se vean afectados por la IA.

Siguiendo esta misma línea, la idea de que la IA pueda mermar la necesidad de mano de obra es notable en el país, con un 60% de los profesionales estimando que tal escenario es bastante factible, mientras que un 18% lo ve como algo seguro. Aun entrañando desafíos, los frutos de implementar la IA son evidentes para la comunidad empresarial, con un 41% de directivos en España señalando que ha beneficiado a sus empresas ya sea mejorando la eficiencia de costes o elevando las ganancias.

Finalmente, en España, en sintonía con otros países, el 41,4% de los empleados confía en que su organización posee el conocimiento y la disposición necesarios para afrontar la transformación que implica la IA. Además, un 54% de los empleados españoles espera que la IA se convierta en una de las principales prioridades empresariales en el próximo año. En términos de inversión, destacan la implementación de nuevo software (35%) y la cualificación de los empleados (33%), lo que posiciona a España como uno de los países europeos más optimistas sobre el desarrollo futuro de la IA.

]]> <![CDATA[Paradores implementa una herramienta de gestión hotelera mejorando así la toma de decisiones]]> https://tsecurity.de/de/2210902/it-security-nachrichten/paradores-implementa-una-herramienta-de-gestin-hotelera-mejorando-as-la-toma-de-decisiones/ https://tsecurity.de/de/2210902/it-security-nachrichten/paradores-implementa-una-herramienta-de-gestin-hotelera-mejorando-as-la-toma-de-decisiones/ Wed, 03 Jul 2024 10:36:09 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Paradores pone el foco en la digitalización de sus operaciones de negocio con una nueva herramienta de gestión hotelera. La cadena turística pública, con casi un centenar de establecimientos repartidos a lo largo y ancho de la geografía española, ha firmado un acuerdo con Minsait, la división tecnológica de Indra, para implantar una plataforma de gestión tecnológica. Así, con el firme propósito de agilizar el sistema de reservas y mejorar su operativa diaria, Paradores ha implementado las soluciones PMS y PoS avanzando en la mejora de la experiencia del cliente.

El proyecto, que se desplegará durante un periodo de 24 meses e incluye otros 60 meses de servicio, dotará a Paradores de capacidad para afrontar de manera efectiva los retos que plantea la digitalización. En concreto, las soluciones de Minsait, presentes en cadenas hoteleras de todo el mundo, ayudarán al grupo en la gestión de reservas con un sistema integrado para todas las operaciones. De esta forma agilizará los procesos de check in y check out, la toma de decisiones y la simplificación de servicios.

Además, el sistema está habilitado para incorporar cambios y funcionalidades adicionales a medida que irrumpen nuevos desarrollos tecnológicos de manera más ágil y sin costes añadidos. Otra de las ventajas de la plataforma redunda de forma directa en los clientes. A través de los canales disponibles, como son el correo electrónico, el móvil, la web y las redes sociales, mejora los programas de fidelización y la personalización de las ofertas, lo que permitirá responder a las expectativas de los usuarios de la red de Paradores. Asimismo, cabe destacar que la plataforma empleará una única base de datos centralizada para generar previsiones y facilitar la toma de decisiones en función de las preferencias de los clientes.

“En Paradores apostamos por la modernización de la compañía como uno de los pilares fundamentales incluidos en el Plan Estratégico 2023-2026”, ha asegurado Ricardo Mar, secretario general de la hotelera pública. “La constante evolución tecnológica nos lleva a poner al cliente en el centro de nuestro negocio para mejorar su experiencia cuando visita un Parador; y para ello contamos con la trayectoria de Minsait para poner en marcha esta herramienta de gestión hotelera que ayudará y agilizará los procesos internos de la compañía”.

]]> <![CDATA[Tea Shop se adapta a las nuevas demandas del cliente gracias a la digitalización]]> https://tsecurity.de/de/2206912/it-security-nachrichten/tea-shop-se-adapta-a-las-nuevas-demandas-del-cliente-gracias-a-la-digitalizacin/ https://tsecurity.de/de/2206912/it-security-nachrichten/tea-shop-se-adapta-a-las-nuevas-demandas-del-cliente-gracias-a-la-digitalizacin/ Mon, 01 Jul 2024 08:20:24 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Hace más de tres décadas, nacía en el barrio barcelonés de Gracia una compañía especialista en té e infusiones al que pocos encontraban futuro. ¿La razón? Por aquel entonces, este tipo de bebidas no eran opciones de consumo muy extendidas en España. Sin embargo, en los últimos años, y sobre todo tras la incorporación de Joaquín María López como director general de la compañía en 2018, la enseña ha crecido hasta convertirse en uno de los referentes en el mundo del té e infusiones a granel.

En sus últimos ejercicios, la compañía ha duplicado ventas y triplicado el Ebitda mediante una estrategia comercial operativa y efectiva y, en la actualidad, dispone de más de 100 tiendas en todo el territorio nacional e internacional en plena expansión en países como Brasil, Italia, Argentina o Portugal. “En Tea Shop somos conscientes de que nuestro éxito no solo se mide en términos de resultados económicos, sino también en hacer cosas buenas para el mundo que nos rodea. Continuaremos trabajando para innovar, crecer y liderar el camino hacia un futuro más sostenible para todos”, señala el director general de Tea Shop.

Joaquín López, director general de Tea Shop.

Joaquín López, director general de Tea Shop.

Tea Shop

El papel de la digitalización

Todo este proceso de expansión no hubiera sido posible sin la apuesta clara por proyectos centrados en la digitalización. “Al igual que muchas otras compañías, Tea Shop también ha estado inmersa en un proceso de transformación digital los últimos años. Este proceso ha sido crucial para adaptarnos a las nuevas demandas del mercado y mejorar la experiencia con el cliente y los procesos internos”, explica Lopez. Además, la compañía está comprometida con aumentar cada vez más la inversión en tecnologías avanzadas, infraestructuras y formaciones, para garantizar la eficiencia operativa y el éxito continuo en el mercado.

La alineación entre la dirección general y TI es clave en este aspecto. De acuerdo con López, como director general “tengo el objetivo de lograr la eficiencia del negocio. Mi principal función es asegurar que la estrategia tecnológica esté alineada con los objetivos generales de la empresa. Esto implica supervisar que todos los departamentos, incluyendo ventas, operaciones, TI y marketing, ejecuten tareas transversales para comprender el contexto del mercado de té e infusiones a granel. Trabajar de manera colaborativa nos permite identificar oportunidades y desafíos en el sector, facilitando la implementación de una estrategia tecnológica que mejore la eficiencia operativa y fortalezca nuestra posición competitiva”.

Dentro de ese proceso, según cuenta el director general, existe una colaboración “desde hace años, con nsign.tv para digitalizar los escaparates de todas nuestras tiendas en España y Portugal, con el objetivo de optimizar la interacción con los consumidores, proporcionar información detallada sobre los productos de manera dinámica y eficiente, y destacar promociones y eventos especiales de una manera más efectiva”. La colaboración con nsign.tv, y por lo tanto la digitalización de sus escaparates, permite a la compañía valorar cómo el personal de tienda está experimentando un aumento de interés entre los viandantes que se pasean cerca de las tiendas de Tea Shop.

En esta misma línea, Tea Shop trabaja con Salesforce, “el CRM número 1 en el mundo, que nos permite segmentar cada vez mejor nuestras comunicaciones”. Finalmente, explica el máximo responsable de la marca en España, “hemos empezado este 2024 a trabajar con Slimtock, una herramienta imprescindible que nos ayudará a liberar capital circulante mediante la optimización de nuestros stocks”.

Aunque llevan más de dos años trabajando con Slimtock, ayudando al equipo de demand planning a organizar mejor tanto las compras como el reparto a tiendas, asegurando así un stock óptimo sin roturas, este 2024 el objetivo es “aterrizar la plataforma a nuestro departamento de compras, donde el equipo de demand y logística encontrará el partner perfecto para lograr soluciones de optimización, previsión, control y gestión de la demanda”.

Uno de los retos a los que se ha enfrentado la compañía en todo este proceso es el asegurar que todos sus dispositivos y sistemas funcionen de manera coordinada. Para lograrlo, la colaboración entre todos los departamentos como logística, e-commerce, IT y marketing ha sido crucial. “Esta cooperación es fundamental para garantizar una planificación efectiva con nuestros socios tecnológicos”, explica López.

Tea Shop apuesta por la digitalización y la personalización de la experiencia de usuario.

Tea Shop apuesta por la digitalización y la personalización de la experiencia de usuario.

Tea Shop

Un futuro de proyectos digitales

Aunque la compañía llevaba ya años inmersa en un proceso de transformación digital, la pandemia de la Covid supuso un punto de inflexión. “Ha dejado su huella en todos los ámbitos”, explica el director general, “donde ha acelerado varios procesos y cambiado nuestra visión tecnológica. Hemos observado, por ejemplo, una evolución en los hábitos de consumo del cliente y en la forma de adquirir productos, por lo que estamos constantemente mejorando la experiencia con el cliente, ya sea en la compra online o en persona”. Para ello, la marca implementa de forma constante mejoras en su e-commerce, como la atención personalizada o la atención post venta, presenciado un aumento en este canal del 22% en el último año.

De cara al futuro más inmediato, Tea Shop está implementando estrategias que incluyen la digitalización de sus tiendas a través de pantallas y catálogos interactivos, así como la optimización de sus procesos internos. Además, “estamos comprometidos con la personalización de la experiencia de compra para cada cliente. Sin embargo, reconocemos que el mercado y las demandas de los clientes evolucionan constantemente y estamos preparados para adaptarnos y responder ágilmente a estas nuevas necesidades a medida que surjan”.

]]> <![CDATA[Jina AI Releases Jina Reranker v2: A Multilingual Model for RAG and Retrieval with Competitive Performance and Enhanced Efficiency]]> https://tsecurity.de/de/2202653/ai-nachrichten/jina-ai-releases-jina-reranker-v2-a-multilingual-model-for-rag-and-retrieval-with-competitive-performance-and-enhanced-efficiency/ https://tsecurity.de/de/2202653/ai-nachrichten/jina-ai-releases-jina-reranker-v2-a-multilingual-model-for-rag-and-retrieval-with-competitive-performance-and-enhanced-efficiency/ Fri, 28 Jun 2024 02:54:36 +0200 🔧 AI Nachrichten tsecurity.de Jina AI has released the Jina Reranker v2 (jina-reranker-v2-base-multilingual), an advanced transformer-based model fine-tuned for text reranking tasks. This model is designed to significantly enhance the performance of information retrieval systems by accurately reranking documents according to their relevance for a given query. It operates as a cross-encoder model, taking a query and a document […]

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]]> <![CDATA[Diez formas de librarse del purgatorio de los pilotos de IA]]> https://tsecurity.de/de/2197547/it-security-nachrichten/diez-formas-de-librarse-del-purgatorio-de-los-pilotos-de-ia/ https://tsecurity.de/de/2197547/it-security-nachrichten/diez-formas-de-librarse-del-purgatorio-de-los-pilotos-de-ia/ Tue, 25 Jun 2024 12:22:20 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Las empresas invierten millones en iniciativas de inteligencia artificial (IA), pero se encuentran en el purgatorio de los pilotos: ciclos interminables de pruebas y ajustes sin resultados tangibles. No basta con empezar con fuerza, hay que terminar con impacto.

Hay mucho en juego, pero la IA tiene el potencial de revolucionar las industrias, impulsando una eficiencia, innovación y crecimiento sin precedentes. Sin embargo, los pasos en falso pueden conducir al despilfarro de recursos, a la pérdida de oportunidades y a contratiempos estratégicos. Para navegar por este terreno traicionero, hay que ser disciplinado e implacable. Estas diez estrategias cubren todos los aspectos críticos, desde la integridad de los datos y la velocidad de desarrollo hasta la experiencia del equipo y la implicación de los ejecutivos.

Datos impecables

Si descuida la calidad de los datos, está condenado. Es muy sencillo: su IA es tan buena como los datos de los que aprende. Los grandes datos son seductores, pero más no es mejor si es basura. Invierta mucho en la gobernanza de los datos. Esto implica una validación y limpieza rigurosas de los datos, así como comprobaciones continuas de la calidad. Dé prioridad a la relevancia y la precisión, y deseche todo lo que no cumpla las normas más estrictas. Si sus cimientos son débiles, toda su estructura de IA se derrumbará.

Codifique como un profesional

Deje de perder el tiempo intentando reinventar la rueda. Aproveche las bibliotecas y marcos de código reutilizables para acelerar el proceso de desarrollo. Adopte prácticas de codificación modulares y mantenibles. No se trata sólo de ahorrar tiempo, sino de garantizar la coherencia y la fiabilidad. Y aproveche las soluciones existentes. Si no aprovecha lo que ya está disponible, estará consumiendo recursos y exponiéndose a retrasos interminables.

Racionalice su pila tecnológica

Una pila tecnológica sobrecargada hundirá tu proyecto. Simplifique y estandarice sus herramientas y plataformas. Utilice soluciones integradas que minimicen la fricción. Cada herramienta debe tener una finalidad clara y esencial. Evite la tentación de añadir complejidades innecesarias. Una pila tecnológica racionalizada aumenta la eficacia y reduce la deuda técnica. Si sus herramientas no funcionan a la perfección, está abocado al desastre.

Construya un marco sólido

Un marco sólido no es negociable. Establezca objetivos claros, defina parámetros de éxito y esboce el proceso de desarrollo desde el primer día. Sin una hoja de ruta detallada, el proyecto irá a la deriva. Establezca normas estrictas a las que atenerse y adáptese sólo cuando sea absolutamente necesario. Un marco bien definido mantiene el proyecto centrado y en el buen camino, evitando que se desplace y garantizando el progreso oportuno.

Reúna al equipo ‘A‘

No se conforme con la mediocridad. Su proyecto piloto de IA necesita a los mejores, así que reúna a un equipo de expertos. Esto incluye científicos de datos, ingenieros, expertos en la materia y gestores de proyectos. La experiencia es crucial en cada fase. Desde la preparación de los datos hasta el despliegue del modelo, cada paso exige habilidades de primer nivel. Invierta en talento y aprendizaje continuo. Un equipo que no esté a la vanguardia arrastrará su proyecto al olvido.

Iterar y mejorar

El estancamiento es la sentencia de muerte de la innovación. Adopte una mentalidad ágil: planifique, ejecute, revise y perfeccione. La creación rápida de prototipos y la retroalimentación continua son esenciales. Este enfoque acelera el desarrollo y mantiene su piloto alineado con los objetivos. Adaptarse rápidamente a las necesidades cambiantes. Un enfoque ágil garantiza que su proyecto de IA siga siendo dinámico y receptivo. Siga avanzando y mejorando, o se quedará atrás.

Planifique la ampliación desde el primer día

No se limite a planificar el proyecto piloto, planifique la producción. Diseñe sus sistemas de IA teniendo en cuenta la escalabilidad desde el principio. Anticipe las necesidades futuras y construya con flexibilidad. Un proyecto piloto que no puede ampliarse es un callejón sin salida, por lo que cada decisión debe facilitar el crecimiento y la expansión. Piense a lo grande, actúe con inteligencia y asegúrese de que su proyecto piloto tiene potencial para convertirse en una solución a gran escala. Si no planifica la ampliación, está planeando el fracaso.

Consiga la participación de los ejecutivos

Sin el apoyo de los ejecutivos, su proyecto no tiene futuro. Consiga un fuerte apoyo de la alta dirección para asegurarse de que su proyecto piloto de IA recibe los recursos y la atención necesarios. Comunique claramente el rendimiento de la inversión y los beneficios estratégicos. Demostrar el valor y el impacto potencial de su proyecto es esencial para obtener y mantener el apoyo ejecutivo. Las actualizaciones periódicas y la transparencia también son clave, así que mantenga a las partes interesadas informadas e implicadas para mantener su compromiso e inversión.

Priorizar la participación del usuario

Ignorar las necesidades del usuario final es otra receta para el fracaso. Involucre desde el principio a las personas que en última instancia utilizarán su solución de IA. Lleve a cabo evaluaciones exhaustivas de las necesidades y recopile información continuamente para garantizar que su proyecto sigue siendo relevante y fácil de usar. Incorpore también las aportaciones de los usuarios en cada fase del desarrollo. Una solución de IA que no satisfaga las expectativas del usuario final se enfrentará a la resistencia y a bajas tasas de adopción.

Garantizar una seguridad y un cumplimiento sólidos

Los proyectos de IA suelen implicar datos confidenciales y requisitos normativos complejos. Implemente medidas de seguridad estrictas desde el principio. Proteja la integridad, confidencialidad y disponibilidad de los datos. Adelántese a los requisitos normativos y audite periódicamente sus prácticas para garantizar el cumplimiento de las normas y reglamentos del sector. No abordar estos aspectos puede acarrear problemas legales y pérdida de confianza.

El purgatorio de los pilotos de IA es real, y es donde los sueños de innovación van a morir. Evite este destino haciendo estas diez cosas, de lo contrario sus ambiciones de IA se marchitarán, y sus competidores le dejarán en el polvo.

]]> <![CDATA[IA generativa aplicada a los servicios de inversión; esta es la apuesta de Cecabank]]> https://tsecurity.de/de/2191598/it-security-nachrichten/ia-generativa-aplicada-a-los-servicios-de-inversin-esta-es-la-apuesta-de-cecabank/ https://tsecurity.de/de/2191598/it-security-nachrichten/ia-generativa-aplicada-a-los-servicios-de-inversin-esta-es-la-apuesta-de-cecabank/ Fri, 21 Jun 2024 08:06:03 +0200 📰 IT Security Nachrichten tsecurity.de

Cecabank ha anunciado en sociedad su participación en el espacio controlado de pruebas (sandbox) impulsado por la Comisión Nacional del Mercado de Valores (CNMV) para la transformación digital del sistema financiero. Lo hará junto a la fintech GPT Advisor. En este sentido cabe destacar que este es el único proyecto de innovación financiera basado en inteligencia artificial (IA) seleccionado por el organismo supervisor hasta la fecha.

El proyecto tendrá por objetivo explorar las ventajas y el potencial de la IA generativa aplicada en la prestación de servicios de inversión, a través de la implementación de varios casos de uso que tendrán diferentes propósitos. Entre ellos, facilitar el acceso a la información a través de lenguaje natural, reducir tiempos en los procesos de búsqueda y análisis de información de productos y acercar la educación financiera a los usuarios mejorando su accesibilidad y disponibilidad. Todo ello bajo el amparo de las nuevas regulaciones en servicios de inversión como la MiFID (Markets in Financial Instruments Directive) o la RIS (Retail Investment Strategy).

Esta iniciativa supone “un paso muy relevante” para el banco en la adopción de avances tecnológicos de vanguardia en su cadena de valor. Con la adopción de nuevas funcionalidades basadas en IA generativa, Cecabank se propone completar e incrementar las capacidades de su plataforma de inversión y su cartera de productos.

La configuración del proyecto combina una serie de ingredientes que, según la entidad bancaria, “invitan a esperar unos resultados muy prometedores”, contribuyendo a impulsar la innovación y la competitividad del sector financiero español y a reforzar la confianza de los inversores en las nuevas soluciones digitales. Al liderazgo de Cecabank en la prestación de servicios de inversión dentro del mercado ibérico, se une la agilidad y visión innovadora de GPT Advisor, una fintech creada por un equipo humano con conocimientos y experiencia tanto en el sector financiero como en innovación tecnológica. Entre los hitos conseguidos por la fintech en este ámbito, destaca la creación de la primera aplicación de carteras dentro del ecosistema de OpenAI. Por su parte, el criterio regulador y supervisor de la CNMV comprobará que se aplican las normas y los estándares regulatorios en este entorno de pruebas.

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