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Roberto Velasco IAST: un nuevo enfoque en la detección de vulnerabilidades Presentamos el enfoque Interactive AST (Application Security Testing) de Hdiv Security, que combina los enfoques estáticos (SAST) y dinámicos (DAST).
Diego Samuel Espitia Implementar Threat Hunting, una necesidad para la que no todos están preparados Implementar un equipo de Threat Hunting en tu organización es fundamental, pero para ello debes tener en cuenta ciertos requisitos.
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Telefónica Ecuador La huella digital y la revolución en las compras Seguramente en los últimos años habrás oído muchas cosas sobre la huella digital, pero ¿qué es? Principalmente, cuando hablamos de la huella digital nos referimos a un concepto relacionado con la informática e internet....
Formas en que las empresas de transporte utilizan la IAJorge A. Hernández 7 abril, 2025 La Inteligencia Artificial está por todas partes y esto incluye al transporte, involucrando elementos de la cadena que va desde la construcción de vehículos hasta la gestión de flotas, prometiendo aumentar eficiencias y reducir costos. ¿Cuál es su impacto real y hacia dónde se dirige? Aunque lo primero que suele saltar a la cabeza cuando se habla de inteligencia artificial en el transporte son los vehículos autónomos, en realidad esta tecnología está presente de forma transversal en muchos procesos que van desde la fabricación de los mismos vehículos hasta su administración en forma conjunta. Pero empecemos por cifras: el tamaño del mercado mundial de inteligencia artificial en el transporte representó 4500 millones de dólares en 2024 y se prevé que superará los 34 830 millones de dólares en 2034, según estimaciones de Precedence Research. Porque la IA está presente desde el mismo diseño de los vehículos y, gracias a sus capacidades predictivas, puede encontrar defectos de forma anticipada. Además, la impresión 3D, la robótica y la IA están cambiando la fabricación al optimizar los procesos de producción, reducir los errores humanos y mejorar la eficiencia. En busca de la autonomía con la IA En lo que se refiere al vehículo propiamente dicho, tristemente aún estamos lejos de los vehículos verdaderamente autónomos o de nivel 5 según la clasificación de los niveles de conducción autónoma desarrollada por la Sociedad de Ingenieros de la Automoción (SAE International). Por cierto, el estándar J3016 de la SAE define seis niveles de automatización de la conducción, que van desde el Nivel 0 (sin automatización) hasta el Nivel 5 (automatización completa). Aunque el mercado cambia de forma acelerada, en la actualidad nos encontramos en una encrucijada con grandes iniciativas y prototipos de nivel 3 y 4 (semiautónomos) liderados por empresas como Waymo (Google), Tesla, Cruise (General Motors), Zoox (Amazon) y Baidu, entre otros. Más allá de los vehículos Otro de los campos donde la IA impactará al transporte con mayor fuerza será fuera de los vehículos. Hablamos de la gestión de flotas de camiones industriales, buses de transporte público, movilidad de entidades locales (policía, servicios médicos, etc.). El transporte público también se beneficiará de la IA en la optimización de rutas y el redireccionamiento. Los sistemas inteligentes utilizan datos en tiempo real de diversas fuentes para predecir la congestión del tráfico y optimizar el flujo de autobuses y trenes. Incluso en ambos segmentos, tanto público como privado, la IA puede ajustar dinámicamente las rutas y los horarios, mejorando la eficiencia y la satisfacción de los pasajeros y clientes. Además de mejorar los mantenimientos predictivos. Y si usted pensaba que la IA puede reemplazar a los conductores, lo cierto es que actualmente se usa más para mejorar su calidad de vida, mejorando los turnos y cargas de trabajo para reducir accidentes y hacer que lleguemos antes a nuestros destinos. Si quieres saber cómo desde Movistar Empresas te podemos ayudar a impulsar la transformación de tu negocio y a hacerlo de manera sostenible ingresa aquí. Foto de Freepik ¿Qué procesos empresariales sirven para ser agentes de IA?Conozca los chips Majorana y su impacto en la computación cuántica
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