Microsoft nos tiene acostumbrados a lanzamientos de software, desde sistemas operativos (Windows) hasta herramientas de productividad, pero recientemente decidió apostar en serio por un nuevo tipo de hardware: los Copilot+ PC.

A través de su alianza con OpenAI, Microsoft se ha convertido en uno de los grandes jugadores de la Inteligencia Artificial generativa, una tendencia que generalmente opera en la nube. Pero ¿por qué no aterrizar esta tecnología en las computadoras portátiles? Los Copilot+ PC son la respuesta a este interrogante.

En el pasado Microsoft Build, la conferencia anual de desarrolladores de la empresa, realizada en mayo se reveló lo que era un secreto a voces: el lanzamiento de una nueva generación de computadores portátiles optimizados para ejecutar procesos de Inteligencia Artificial directamente en el hardware.

Bautizados como Copilot+ PC, se trata de una nueva generación de computadores que incluye unidades de procesamiento neuronal (NPU) capaces de ejecutar al menos 45 billones de operaciones por segundo (TOPS).

De esta forma, las NPU se convierten en un elemento clave en los computadores futuros, sumándose a la tradicional CPU (unidad central de procesamiento) y GPU (unidad de procesamiento gráfico). La diferencia es que la NPU está optimizada para acelerar procesos de IA.

Del móvil al cómputo tradicional

Es importante destacar que las NPU no son nuevas; se vienen usando en teléfonos móviles desde 2017, pero no con esta capacidad de cómputo ni en computadores tradicionales. Con la llegada de los Copilot+ PC se establecen nuevos parámetros que permiten a los computadores basados en Windows ejecutar procesos de IA generativa nativos, y por eso son tan importantes.

La primera generación de estos Copilot+ PC funciona, además, sobre una arquitectura inusual para Microsoft: ARM, la misma usada por los teléfonos móviles y tabletas, en particular con los nuevos procesadores Snapdragon X Series fabricados por Qualcomm.

Y decimos que es una arquitectura inusual porque, aunque Microsoft ya ha lanzado versiones de Windows para ARM en el pasado, estas no han tenido éxito comercial en contraste con las versiones de Windows que corren sobre los tradicionales procesadores x86 fabricados por Intel y AMD.

Por cierto, Intel y AMD no se han quedado con los brazos cruzados y ya tienen NPU integradas en sus procesadores Intel Core Ultra (generación Meteor Lake) y los Ryzen 7040 y 8040 de AMD. Sin embargo, por ahora estas no son tan potentes como las de Snapdragon, pero su potencia aumentará en futuras generaciones.

Beneficios concretos

Aunque hasta ahora se trata de la primera generación de esta nueva categoría de computadores denominada Copilot+ PC, ya se han anunciado una serie de beneficios que aumentarán a medida que sean recibidos por más desarrolladores.

Algunos de los servicios ofrecidos por estos computadores son:

• Recall: recuerda cualquier cosa que haya ocurrido en el PC.
• Traducción en vivo: en más de 40 idiomas, directamente en el dispositivo.
• Cocreator: permite generar imágenes, corregir textos, etc.

Pero esta es solo una muestra de las aplicaciones que llegarán. Por cierto, no debemos confundir Copilot+ PC con el resto de opciones de Copilot+ de Microsoft, que abarca múltiples campos y asistentes tanto para programadores como para usuarios desde la nube.

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¿Qué pasa cuando mezclamos la inteligencia artificial (IA), la automatización robótica de procesos (RPA) y la gestión de procesos empresariales (BPM)? Porque la automatización no se detiene, conozca las principales tendencias del momento.

Las tendencias de automatización recogen un poco de todo y lo sincronizan en una danza de datos y tecnologías: analytics, Machine Learning, automatización robótica de procesos (RPA), gestión de procesos empresariales (BPM), IoT e incluso realidad aumentada, entre otros factores.

Más allá de la tecnología, recordemos que la automatización en informática es un término que se utiliza para aplicaciones en las que se minimiza la interacción humana. Al respecto, Gartner estima que el 85% de los líderes de infraestructuras digitales esperan aumentar su implementación en los próximos tres años.

Se trata de un concepto amplio que abarca muchas iniciativas y tendencias dentro de las cuales podemos encontrar nichos tecnológicos como un mayor uso de tecnologías PLN, hiperautomatización y digital twins, por mencionar algunos casos.

Tendencias tecnológicas

Los sistemas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) han dado pasos agigantados en los últimos años representados en bots capaces de entender a las personas usando su lenguaje cotidiano (ChatGPT, Gemini, Claude). La automatización aprovechará esta tendencia y la está usando en múltiples áreas que van desde la atención al cliente hasta la escucha en redes sociales.

Los digital twins acelerarán los ciclos de desarrollo al usar gemelos digitales para simular y optimizar operaciones, predecir el rendimiento y facilitar la supervisión de operaciones, facilitando el mantenimiento predictivo, la optimización de procesos y la innovación.

Por otra parte, la hiperautomatización, entendiéndose como el uso de tecnologías avanzadas como inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) y automatización robótica de procesos (RPA), seguirá aumentando su presencia en las industrias.

Esto sin contar con viejos conocidos como el aprendizaje automático (Machine Learning) y la analítica que vienen desde hace años configurando este segmento aprendiendo constantemente y facilitando la administración de recursos.

Tendencias más allá de la tecnología

La tecnología en últimas solo es una herramienta y lo importante es su impacto en los procesos, en cómo se usa. En este campo, la automatización también ha evolucionado y está aumentando su presencia en aplicaciones como:

• Desarrollo asistido por IA
• Clientes máquina (Customer machines)
• Gestión continua de la exposición a amenazas (CTEM)
• Tecnologías sostenibles
• IA generativa democratizada

En lo que toca al primer punto, la generación automática de código con IA ha revolucionado la forma en que los desarrolladores escriben y mejoran su código, acelerando los procesos y disminuyendo los errores. Por su parte, los customer machines son agentes inteligentes que siguen creciendo cada año.

La CTEM (Continuous Threat Exposure Management) o el proceso proactivo de identificar, evaluar y mitigar los riesgos de forma continua es una labor ideal para los sistemas automatizados potenciados por analítica.

Por último, las eficiencias generadas por las tecnologías sostenibles y la democratización de la inteligencia artificial son tendencias transversales a todas las organizaciones que, incluso más allá de las reducciones de costos y eficiencias, ahora son demandas de las nuevas generaciones, puntos de partida para ofrecer una mejor experiencia al cliente.

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Edge Computing y Cloud Computing son tecnologías establecidas de miles de millones de dólares, pero ¿qué pasa cuando combinamos sus beneficios en un mismo modelo? Conozcan el Edge Cloud o Cloud Edge Computing.

Según IDC, para 2025 existirán 55.700 millones de dispositivos IoT, capaces de generar 80 zettabytes (ZB) de datos, algunos de los cuales requerirán tiempos de respuesta inmediata. ¿Cómo satisfacer esas necesidades de cómputo? La respuesta está en el Edge Cloud.

El Edge Cloud o Cloud Edge Computing es básicamente lo que sucede cuando la computación en la nube se produce en el borde de la red, en el edge. Es decir, en lugar de enviar los requerimientos de cómputo a un centro de datos lejano, estos se redirigen a nodos de procesamiento más cercanos.

Se trata de la unión de dos modelos exitosos y gigantescos. Según la firma analista Fortune Business Insight, el Edge Computing por sí solo moverá más de 216.760 millones de dólares para 2032, mientras que el Cloud Computing ya movía más de 602.310 millones de dólares en 2023.

¿Cuándo es necesario?

Antes de continuar, es conveniente recordar que el Cloud Edge Computing no es una necesidad básica para todos los casos. Actualmente, gracias al desarrollo de nuevas redes móviles como el 5G y la mayor penetración de las redes de fibra óptica, muchos requerimientos no solo tienen buenos tiempos de respuesta, sino que también son soluciones más costo/efectivas.

Sin embargo, en algunos casos es vital disminuir los tiempos de respuesta, la latencia, particularmente en industrias crecientes como el transporte inteligente y los coches autónomos, o en verticales críticas como el sector salud.

Para ser más exactos, el Edge Cloud suele ser un enfoque híbrido, dividiendo los recursos, información y procesos que se necesiten entre las diferentes nubes que tenga a mano, ya sean en el borde o más lejanas.

Más segura que sus hermanas

Aparte de ofrecer mejores tiempos de respuesta, una de las grandes ventajas del Edge Cloud es la seguridad, al no recurrir a centros lejanos o redes públicas y, en su lugar, limitar la computación en la periferia, limitando el acceso a los datos.

Otros beneficios adicionales de esta tendencia son:

• Un mejor uso del ancho de banda
• Mayor escalabilidad y flexibilidad
• Mejor gobernanza y gestión de recursos

El Edge Cloud permite usar el ancho de banda de forma más racional, limitando su uso y disminuyendo los costos de transmisión de datos. Al operar en ambientes más limitados, la computación en el borde es más fácil de operar y escalar.

Y, por último, aparte de menores tiempos de respuesta, el Cloud Edge Computing proporciona una mayor fiabilidad y disponibilidad para las aplicaciones, ya que el procesamiento local puede continuar incluso si se pierde la conexión con sistemas centrales.

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La Inteligencia Artificial es más que chatbots y servicios de búsqueda en línea, y uno de sus principales ejemplos son los conocidos agentes de Inteligencia Artificial. Pero, ¿qué son exactamente y cómo benefician a las empresas?

Para dar una idea de su impacto, el tamaño del mercado mundial de los agentes de IA se estimó en 4.200 millones de dólares en 2022, y se espera que alcance los 88.100 millones en 2032, según proyecciones de la firma analista GMI.

¿En qué consisten exactamente? Según Forbes, estos agentes de IA son herramientas (programas) capaces de realizar tareas complejas de forma autónoma, desde que se les solicita hasta que se produce un resultado.

En otras palabras, son sistemas diseñados para percibir su entorno, tomar decisiones y emprender acciones para alcanzar un objetivo o conjunto de objetivos, utilizando herramientas como el Machine Learning.

A diferencia de plataformas masivas como ChatGPT o Gemini, estos agentes de IA pueden aprender y llevar a cabo acciones de forma autónoma, sin intervención humana y  afectando áreas que van desde la conducción autónoma en coches hasta el servicio al cliente.

No todos los agentes de IA son iguales

Aunque comparten su esencia en la automatización de procesos, los agentes de IA se pueden dividir en varias categorías según su uso, si son reactivos o proactivos, si tienen un entorno fijo o dinámico, y si son sistemas unipersonales o multiagentes.

Como su nombre lo indica, los agentes reactivos responden a estímulos de su entorno, lo que a su vez genera acciones. Los proactivos, en cambio, se anticipan y planifican la consecución de sus objetivos.

En lo que se refiere a entornos fijos, se trata de conjuntos estáticos de reglas sin cambios, mientras que los dinámicos cambian constantemente, lo que obliga a los agentes a adaptarse de forma constante.

Los sistemas multiagentes son varios agentes trabajando en conjunto para alcanzar un objetivo común, coordinando sus acciones para lograrlo.

Como vemos, un elemento clave para los agentes es su campo de acción, su entorno. Por lo tanto, en esencia, un agente puede ser visto como un sistema que percibe su entorno a través de sensores (piense en un drone autónomo) y actúa sobre éste a través de actuadores.

Algunos ejemplos

Aunque usted no lo sepa, es muy probable que haya interactuado con estos agentes de IA, desde el asistente digital de su teléfono hasta los sistemas de recomendación en plataformas de comercio electrónico.

Esto sin mencionar casos ya conocidos como los chatbots de atención al cliente en retail o los bots que se usan en el mercado de valores para comprar y negociar acciones de forma autónoma. Es más, los mismos asistentes de escritura en plataformas en línea como Grammarly son agentes de IA.

En otras palabras, los agentes de IA están por todas partes y siguen creciendo de la mano de otras tecnologías como la robótica y el Internet de las Cosas, permitiendo monitorear pacientes desde sus casas, vigilar propiedades, verificar que no haya intrusos en los sistemas de cómputo (ciberseguridad), e incluso combatir incendios y comprar alimentos para su casa.

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El cambio climático no solo es una realidad, es un reto en el que, más allá de las implicaciones económicas, está en juego el bienestar de la raza humana. Por fortuna, la tecnología tiene un rol importante para ayudarnos a enfrentar este desafío.

Las tecnologías contra el cambio climático son más importantes que nunca. De hecho, según Naciones Unidas, el costo de la adaptación en los países en desarrollo frente a estos desafíos ambientales puede variar entre 140 y 300 mil millones de dólares por año para 2030.

Esto sin contar los costos en vidas, humanas y animales, de esta transición, ni los fenómenos sociales que esto puede acarrear: manifestaciones, protestas, paros, etc.

Y aunque es cierto que generalmente las plataformas tecnológicas tienen impactos ambientales y consumen grandes cantidades de energía, también es verdad que los conocimientos y herramientas generados por la misma tecnología pueden convertirse en herramientas para luchar contra los efectos negativos del cambio climático.

Las grandes herramientas

En febrero de 2024, el Foro Económico Mundial dio a conocer los resultados de su estudio ‘Innovation and Adaptation in the Climate Crisis: Technology for the New Normal’, un documento en el que examina seis tecnologías digitales que pueden desempeñar un papel «fundamental» en la adaptación mundial al cambio climático.

No es extraño que la primera tecnología resaltada sea la Inteligencia Artificial, un dato curioso porque esta misma tecnología es una de las principales responsables del aumento del consumo de energía de los centros de datos en los últimos años.

Sin embargo, la misma IA está desarrollando modelos meteorológicos y climáticos mucho más sofisticados y precisos que permiten analizar datos como la temperatura de la superficie del mar, los modelos oceánicos o cómo construir sistemas de alcantarillado inteligentes, o simplemente ayudar a crear modelos productivos más eficientes.

Del entretenimiento a la sostenibilidad

Comúnmente asociados al entretenimiento, los drones son poderosas herramientas productivas en las manos apropiadas y esto incluye su uso en modelos sostenibles. Para ser más exactos, estos equipos pueden llevar sensores para detectar anomalías y sistemas de geoposicionamiento para determinar ubicaciones precisas.

Los drones pueden realizar tareas de vigilancia de fuentes de agua, alertar sobre incendios, iniciar labores de rescate, llevar equipos e incluso cultivar semillas, como se demostró recientemente en un evento en Bogotá, Colombia.

Otras tecnologías resaltadas por el Foro Económico Mundial fueron el uso de satélites para estudiar los cambios en el planeta, el uso de supercomputadoras para crear modelos de previsión meteorológica e incluso el Internet de las Cosas para detectar y compartir datos sobre la calidad del aire y la temperatura.

Esto, además de las Realidades Mixtas (Aumentada y Virtual) que permiten enseñar y concientizar a los usuarios mediante la simulación de los efectos del cambio climático y sus efectos sobre la biodiversidad. El informe completo está disponible en este enlace.

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Linux, Apache, Mozilla, Python, MySQL e incluso Android; el open source o código abierto ha sido uno de los pilares que han construido el mundo tecnológico como lo conocemos y, al parecer, la Inteligencia Artificial no será la excepción. ¿Cómo se relacionan?

El 22 de diciembre de 2023, el Foro Económico Mundial se centró en un tema que nos concierne a todos: la Inteligencia Artificial, pero fue un paso más allá y estableció que el código abierto es crucial para el desarrollo responsable de esta tecnología. ¿Por qué es tan importante?

La respuesta directa es: porque el código abierto ya lo ha demostrado. Recordemos que la mismísima bolsa de Nueva York (NYSE) corre sus operaciones sobre Linux, el sistema operativo de código abierto que está presente en más del 47% de las 500 supercomputadoras más poderosas del planeta.

Si sumamos a sus bondades técnicas su modelo de desarrollo, entendemos por qué el código abierto tiene mucho que aportar. Recordemos que el open source es definido como un “modelo de producción descentralizada que permite que cualquier persona modifique y comparta tecnología porque su diseño es accesible de manera pública”.

Esto, en palabras más sencillas, se refiere a un sistema modular que permite a millones de personas, de cualquier lugar del planeta, aportar sus ideas y propuestas para crear mejores productos, resultando en sistemas de innovación abiertos para todos.

¿Suena bien, cierto? Sin embargo, generar dinero del código abierto no ha sido algo tan sencillo. A lo largo de los años, se encontró que la mejor forma de hacerlo era ofreciendo servicios, consultoría sobre modelos tecnológicos gratuitos. Ahora este reto se presenta para los modelos abiertos de Inteligencia Artificial.

Jugadores de código abierto en IA

Aunque Meta, el antiguo Facebook, es uno de sus impulsores más conocidos a través de Llama, su modelo de Inteligencia Artificial, lo cierto es que existen decenas de otros jugadores con nombres como Mistral AI, Hugging Face, Runway ML, Together AI, Writer, Cerebras y Databricks, entre otros.

Incluso Google, que tiene un modelo propietario llamado Gemin, también tiene una versión de código abierto conocida como Genma.

Y es que las ventajas de la IA desde el open source no solo tratan de precios; algunas empresas también se sienten atraídas por no tener que compartir datos con un proveedor privado externo como Microsoft o Google, por solo mencionar dos nombres.

Ante esta demanda, las empresas de código abierto proveedoras de IA apenas están creando nuevos modelos de negocios. Por un lado, la ya conocida oferta de servicios y, por otro, generar un portafolio más variado con múltiples ofertas de IA: algunas gratuitas y otras, esta sí más potentes, de pago.

Retos en el horizonte

Aunque la diversidad y competencia tienden a mejorar los mercados, el panorama para las empresas de Open Source IA tiene diversos obstáculos a vencer que van desde precios hasta hábitos de consumo.

Por un lado, entrenar un sistema de Inteligencia Artificial es ridículamente costoso, rondando cifras en el orden de los miles de millones de dólares, y esto sin contar los gastos energéticos. Unas cifras que restringen la competencia a unos cuantos.

Por otra parte, está convencer a un mercado gigantesco de pagar por servicios que en muchos casos están tomando de forma gratuita. Sea como sea, el mercado por los modelos masivos de IA apenas está comenzando y en esta charla todos los modelos abiertos y privados tienen algo que decir al respecto.

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Aunque aún falta tiempo para llegar allí, el poder de la computación cuántica es tan grande que amenaza con romper todos los sistemas de encriptación tradicionales. ¿Qué hacer frente a este reto? La respuesta está en dos palabras: criptografía postcuántica.

Hace un par de años, la criptografía postcuántica sonaría a ciencia ficción; sin embargo, actualmente es algo real y muy serio en lo cual se están invirtiendo miles de millones de dólares anualmente.

Siendo más concretos, según proyecciones de Mordor Intelligence, para 2029 se espera que el mercado global de esta tecnología mueva más de 2.090 millones de dólares. ¿Pero qué explica este flujo de capital hacia una tecnología tan nueva? Después de todo, aún estamos en los inicios de la computación cuántica.

La respuesta a este interrogante tiene varios ejes, comenzando con una razón básica: la criptografía postcuántica es una necesidad de mercado y es considerada una de las herramientas claves de la ciberseguridad del futuro.

El algoritmo de Shor

Para entender un poco el interés en esta tecnología, podemos remitirnos a 1994, cuando el matemático Peter Shor del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) desarrolló un algoritmo que revolucionará todo.

Se trata de un algoritmo cuántico que llevaría su nombre (Shor’s algorithm) y que consiste en descomponer un gran número compuesto en sus factores primos.

¿Y por qué esto es importante? Porque los sistemas de encriptación en los cuales está basado el comercio, como el algoritmo RSA, dependen de la dificultad de factorizar números grandes en sus componentes primos.

O dicho de una manera más sencilla, el algoritmo de Shor, usado en computadores cuánticos, podría romper los sistemas de codificación sobre los cuales se ha construido el mundo moderno. Una preocupación que obligó a los expertos a pensar en un nuevo tipo de criptografía que pudiera soportar las nuevas tecnologías.

¿Diferencias entre criptografía cuántica y postcuántica?

La Universidad de Stanford define la criptografía cuántica como un intento de permitir que dos usuarios se comuniquen utilizando métodos más seguros que los garantizados por la criptografía tradicional. En resumen, la criptografía cuántica aprovecha las propiedades cuánticas para garantizar la seguridad de la información.

Por su lado la criptografía postcuántica se enfoca en desarrollar algoritmos resistentes a los ataques de las computadoras cuánticas. Es una carrera en paralelo con empresas que luchan día a día para traer la computación cuántica a nuestras vidas, con protagonistas como Microsoft, IBM y Google, por solo mencionar algunas.

Se trata de gigantes que poco a poco están logrando nuevos avances. Incluso, una publicación de la prestigiosa revista Nature de junio de 2023 afirmó que la computación cuántica podría tener aplicaciones prácticas en dos años.

Pero esta carrera en torno a la ciberseguridad no solo afecta a la empresa privada; los gobiernos de varios países ya han hecho planes para proteger la infraestructura crítica de sus países, como lo hizo la Agencia de Infraestructura y Ciberseguridad estadounidense (CISA), que ya tiene planes de contingencia ante las nuevas tecnologías cuánticas.

En otras palabras, la ciberseguridad como toda tecnología no se detiene y ya está preparando el camino para un futuro (cuántico) que apenas estamos comenzando.

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Descrita como la próxima revolución tecnológica, la Inteligencia Artificial tiene un costo oculto: su consumo de energía. Sin embargo, al igual que gasta, se predice que la IA también podrá ser un jugador clave para un planeta más eficiente.

Vivimos en un planeta sediento de energía con un consumo de 85 billones de kilovatios hora, una cifra que crece cada año gracias a la demanda generada por nuevas tendencias tecnológicas como los autos eléctricos, los criptoactivos y la Inteligencia Artificial, pero ¿cuánta energía consume acaso la IA?

Aunque no existen cifras claras al respecto, el último reporte de la Agencia Internacional de Energía (IEA) estima que el consumo eléctrico de los centros de datos dedicados a la Inteligencia Artificial podría duplicarse de aquí al 2026.

Para ser más exactos, la IEA estima que los centros de datos que consumían un estimado mundial de 460 teravatios hora (TWh) en 2022, pasarán a más de 1.000 TWh en 2026. O dicho en palabras más sencillas, consumirían la misma cantidad de energía que Japón.

Por supuesto, esta energía no solo irá dedicada a la IA, también a otros servicios tecnológicos que irán desde Blockchain hasta sistemas de SaaS. Pero lo preocupante es que la carrera por la IA apenas está comenzando y sus protagonistas: Google, Meta y OpenAI, por solo mencionar tres, no comparten los datos exactos.

IA generativa: ¿Amiga o enemiga?

Según investigaciones de The New Yorker, solo ChatGPT, el producto estrella de OpenAI, consume más de medio millón de kilovatios hora para responder a unos 200 millones de peticiones diarias, que equivalen al consumo energético de 17.000 hogares estadounidenses.

Pero este es apenas uno de los grandes jugadores, Google está probando a medias el uso de Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) por medio de su división Search Labs (SGE). En caso de que se integrara en cada búsqueda, se estima que consumiría 29.000 millones de kilovatios hora al año.

Esto sin contar los esfuerzos de Meta, Amazon, ni de los gigantes tecnológicos asiáticos, lo que supondrá una mayor demanda energética que está en sus inicios y para la cual se necesita más energía. Pero ¿y si le dijera que GenAI también puede ayudar a que consumamos menos?

Aprovechando la GenAI

Según la IEA, en 2023 el consumo global de energía creció 2.2%, una cantidad dividida entre combustibles fósiles y energías renovables, donde lamentablemente los primeros son los responsables de la generación de más del 60% de electricidad global. Pero la GenAI también está impulsando una corriente en favor de otras fuentes de energía.

De hecho, Sam Altman, el CEO y fundador de OpenAI, es un inversionista en emprendimientos de energía nuclear. Pero más allá de esta particularidad, según Forbes, la GenAI puede ayudar al sector energético a ser más eficiente.

De esta forma, la Inteligencia Artificial Generativa puede ayudar recopilando instantáneamente datos de numerosos lugares, importes de facturación e historiales de chat y analizando múltiples variables como hogares comparables para ofrecer alternativas de ahorro a los usuarios.

No solo eso, la IA también beneficiaría a las generadoras proyectando y sugiriendo nuevos destinos de la energía sobrante para ser entrelazada con otros lugares, generando sinergias que ayuden a crear un planeta más eficiente. Pero lo más importante para tener en cuenta es que la Inteligencia Artificial no se irá a ningún lado, es importante convivir con ella y usarla para ser más eficientes en nuestras vidas y negocios.

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Según estimaciones de IDC, la computación en la nube es un gigante global que moverá 1,3 billones de dólares en 2025, pero en este esquema, ¿qué papel juega en Colombia y en algunos países de América Latina? ¿En qué se usa más?

La nube es más necesaria que nunca en Colombia. Para dar una idea, debemos empezar por los números: en 2023, el país logró superar los 9 millones de conexiones a Internet fijo según cifras del MinTIC y Bogotá lideró este ranking con 29 accesos por cada 100 habitantes.

A esto se le deben sumar las conexiones móviles que en Colombia superan los 41 millones y donde recordemos que la población total está cerca de los 52 millones de habitantes. Más relevante aún, según Confecámaras, el país tiene más de 1,72 millones de Pymes registradas, de las cuales 1,59 millones son microempresas.

Dentro del universo empresarial que conforman las pymes, entre el 39 y 48% tiene una página web según la Cámara Colombiana de Comercio Electrónico. En otras palabras, casi la mitad de las pymes, el mayor segmento generador del país tiene presencia web a partir de lo cual generan negocios y datos.

Empleos y otras tendencias de la nube colombiana

Según FTI Consulting y su estudio ‘Impacto económico de la nube en Colombia y América Latina’, para 2038 la computación en la nube en el país generaría 2,1 millones de puestos, frente a 1,4 millones actuales.

Por cierto, el estudio midió la adopción de la nube pública en Argentina, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay. Según el informe, este nicho ha generado 6,5 millones de empleos y aportó al PIB de estos seis países 153.500 millones de dólares.

Volviendo a Colombia, es importante destacar el papel de las regulaciones locales que impulsan un “cloud first” en la contratación de servicios públicos como está estipulado en la Ley 1955 de 2019 y la exención de la computación en la nube del impuesto al valor agregado (IVA) en 2016. Decisiones ratificadas por la DIAN en 2024.

El futuro pinta bien

Además del esfuerzo estatal, la penetración tecnológica de la nube representada en servicios masivos como el correo electrónico, los chats o incluso las plataformas de entretenimiento han servido como evangelizadores de estas tecnologías. Sin embargo, conocerla no quiere decir aplicarla.

En términos concretos, para la Asociación Nacional de Empresarios de Colombia (Andi), el 72% de las empresas colombianas conocen y utilizan la tecnología de la nube. No obstante, la adopción debe enfrentar retos que comienzan con la falta de presupuesto, talento calificado y cultura empresarial.

Pero Colombia va en camino de abrazar aún más esta tendencia, según las proyecciones de IDC, el negocio de la nube en Colombia crecerá cerca de 30% anual entre 2021 y 2025.

Las razones para este comportamiento son irreversibles y van desde el acceso a la mejor tecnología que hace posible los emprendimientos modernos (startups), hasta una mayor conciencia del impacto de la tecnología en el mundo moderno impulsado por las nuevas generaciones. O resumiendo, la nube seguirá para rato.

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Hace pocos días se realizó la versión 2024 de la Feria Internacional del Libro de Bogotá (Filbo), un espacio donde convivieron desde literatura clásica hasta textos de tecnología y negocios. Una razón más para recordar los textos más relevantes para el empresario moderno.

Desde biografías hasta liderazgo, los libros de tecnología y negocios son una necesidad de los ejecutivos para estar al tanto de las últimas tendencias y retos que están transformando el mercado. Más aún cuando las tecnologías, la política y la regulación obligan a una renovación permanente.

Por ello, hemos realizado un pequeño listado con algunos de los libros mejor valorados en la red y también algunos de los más solicitados en la Filbo:

1. Elon Musk

Escrito por Walter Isaacson, un periodista reconocido por su trabajo en CNN y la revista Time, y autor de biografías de personajes como Albert Einstein, Benjamín Franklin y Henry Kissinger, este libro de 736 páginas trata la vida de uno de los líderes tecnológicos más polémicos del momento. Amado por unos y odiado por otros, este libro cuenta la historia de Musk desde su infancia, cuando era un niño que sufrió de acoso escolar en Sudáfrica.

2. Rompe la barrera del no

Chriss Voss, el autor de este libro trabajó con el FBI durante 24 años como negociador en secuestros con rehenes. Con tal experiencia, se convirtió en uno de los mayores expertos y profesores de tácticas de negociación del mundo, y este texto revela las mejores y más eficaces estrategias de negociación no solo aplicables a los negocios, sino también a la vida misma.

3. La disciplina marcará tu destino

Otro de los más populares en la Filbo. Si no tenemos el control de nuestras emociones, impulsos y hábitos, ¿quién lo tendrá? Desde atletas hasta generales y líderes, este texto rescata los valores que los hicieron posible. Escrito por Ryan Holiday, un autor que ha logrado vender más de cuatro millones de ejemplares en cuarenta idiomas.

4. Tecnofeudalismo, el sigiloso sucesor del capitalismo

Es un libro polémico del exministro financiero de Grecia, Yanis Varoufakis, quien se pregunta si hemos pasado de un modelo capitalista a uno basado en feudos digitales con grandes capitalistas en la nube que lo administran, a los que llama Cloudlists. ¿Qué hizo posible esta evolución? Descúbralo en uno de los textos más vendidos según el New York Times.

5. Antiestrés

En épocas de burnouts y frenesí permanente es conveniente pararse a pensar y respirar. Este texto, más necesario que nunca para los líderes de negocios, fue elaborado por el doctor Carlos Jaramillo, un colombiano fundador del Instituto de Medicina Funcional.

Por cierto, esta es solo una muestra de miles de libros interesantes, pero para que no se nos queden en el tintero, vale la pena mencionar obras como “Number Go Up” de Zeke Faux (ex reportero de Bloomberg News); “Digital Minimalism” de Cal Newport y, por supuesto, un libro que habla de la aplicación concreta de la Inteligencia Artificial: “The Business Case for AI: A Leader’s Guide to AI Strategies, Best Practices & Real-World Applications” de Kavita Ganesan.»

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