Instra Ingenieros, con una sólida trayectoria en la provisión de soluciones de ingeniería para diversos sectores, ha identificado la inteligencia artificial como un componente clave para mantenerse a la vanguardia en un mercado cada vez más competitivo. La incorporación de Possible Incorporated permitirá a Instra Ingenieros aprovechar las capacidades de analítica e IA para mejorar sus procesos de producción, realizar mantenimiento predictivo y optimizar la gestión de recursos así como la toma de decisión tanto a nivel de producción como de negocio. De la misma forma, esta fusión permitirá ofrecer servicios complementarios a sus clientes a través de herramientas, productos y capacidades relacionadas con el análisis de datos avanzado y la generación de conocimiento gracias a algoritmos de aprendizaje automático y modelos de inteligencia artificial (ML, DL, VA o IAGen).

Possible Incorporated SL cuenta con un equipo de expertos en IA y una cartera de servicios y productos innovadores, la empresa ha demostrado su capacidad para procesar, transformar y analizar datos en crudo y convertirlos en información significativa de verdadera utilidad. Su tecnología ha sido aplicada con éxito en sectores como el farmacéutico, el de infraestructuras, el sector público, materias primas, energético o logístico.

El CEO de Instra Ingenieros, Pedro Perez Gabriel, expresó su entusiasmo por la adquisición: “La integración de Possible en nuestra estructura no solo fortalecerá nuestras capacidades tecnológicas, sino que también nos permitirá ofrecer soluciones más avanzadas y personalizadas a nuestros clientes. Creemos firmemente que la inteligencia artificial es el futuro de la ingeniería industrial, y esta adquisición nos posiciona de manera óptima para liderar ese futuro”.

Por su parte, la directora de Possible Incorporated, Sabela Castro, destacó las sinergias entre ambas compañías: “Estamos emocionados de unirnos a una empresa que apueste por la innovación y con una visión tan clara del futuro de ingeniería. Nuestro amplio conocimiento en IA, combinada con la vasta experiencia de Instra en ingeniería industrial, crea una oportunidad única para innovar y transformar el sector”. El evento ha resultado un primer encuentro fructífero para los equipos de las tres empresas que comenzarán a trabajar codo con codo a partir de ahora en la creación de nuevos proyectos.

En resumen, la adquisición de Possible por parte de Instra Ingenieros marca un hito en la evolución de la ingeniería industrial hacia una era en la que sin duda la inteligencia artificial se posiciona como uno de los principales pilares en la resolución de retos empresariales. Ambas empresas están bien posicionadas para aprovechar esta sinergia, creando un futuro donde las tecnologías avanzadas y la ingeniería de precisión se combinan para ofrecer soluciones innovadoras y eficientes a nivel global.

Una de las tendencias más importantes en la IA es el aumento en la capacidad de procesamiento y almacenamiento de datos. Los avances en la tecnología de la nube y la computación cuántica están permitiendo a las empresas y organizaciones manejar grandes cantidades de datos y aprovecharlos para la toma de decisiones. Esto tiene implicaciones importantes en campos como el marketing, la atención médica y la seguridad.

Otra tendencia es la integración de la IA en una amplia gama de dispositivos, desde teléfonos inteligentes hasta vehículos autónomos. Esto tiene el potencial de transformar la forma en que interactuamos con la tecnología y aumentar la eficiencia en muchas áreas.

Sin embargo, también hay desafíos que enfrentar. Uno de los mayores desafíos es la preocupación sobre la privacidad y la seguridad de los datos. La IA requiere grandes cantidades de datos para funcionar correctamente, y esto plantea riesgos de privacidad y seguridad si los datos no se manejan adecuadamente.

Además, la IA también tiene el potencial de afectar el mercado laboral. A medida que se automatizan más trabajos y se utiliza más la IA en la toma de decisiones, es posible que algunos trabajos desaparezcan o que se requieran habilidades diferentes de las que se necesitan actualmente.

Otro desafío es el sesgo y la discriminación en los sistemas de IA. Si los datos utilizados para entrenar los sistemas de IA tienen sesgos, es posible que los resultados también sean sesgados, lo que podría resultar en decisiones discriminatorias.

CONCLUSIÓN

En conclusión, el futuro de la IA es emocionante y lleno de posibilidades, pero también tiene sus desafíos. Es importante abordar estos desafíos para garantizar que la IA se utilice de manera responsable y ética, y para aprovechar todo su potencial para mejorar nuestras vidas y nuestro mundo.

Para cualquier pregunta, no dudes en contactar con nosotros.

Inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) se está utilizando cada vez más en una amplia variedad de aplicaciones, desde chatbots y asistentes virtuales hasta diagnósticos médicos y predicción de riesgos financieros.

Internet de las cosas

La Internet de las cosas (IoT) se refiere a la conexión de dispositivos cotidianos a internet, como electrodomésticos, vehículos y dispositivos de vestir, lo que permite la recopilación y análisis de datos para mejorar la eficiencia y la funcionalidad.

Computación en la nube

La computación en la nube permite el acceso remoto a recursos informáticos y de almacenamiento a través de internet, lo que permite a las empresas reducir costos y aumentar la flexibilidad y escalabilidad.

Edge computing

El edge computing se refiere al procesamiento y almacenamiento de datos en dispositivos de borde, lo que permite una mayor velocidad, eficiencia y seguridad de los datos.

5G

La tecnología 5G permite una mayor velocidad de transmisión de datos y una menor latencia, lo que mejora la conectividad y la funcionalidad de los dispositivos conectados.

Realidad virtual y aumentada

La realidad virtual y aumentada se están utilizando cada vez más en una amplia variedad de aplicaciones, desde juegos y entretenimiento hasta simulaciones de entrenamiento y diseño.

Blockchain

La tecnología blockchain se está utilizando cada vez más en aplicaciones de seguridad y privacidad, como la criptomoneda y el registro de transacciones financieras.

Automatización robótica de procesos

La automatización robótica de procesos (RPA) se utiliza para automatizar tareas repetitivas y procesos empresariales, lo que mejora la eficiencia y reduce errores.

Computación cuántica

La computación cuántica se está desarrollando para realizar cálculos y procesos extremadamente complejos de manera más eficiente que las computadoras tradicionales.

Biometría

La biometría se está utilizando cada vez más en la autenticación y verificación de identidad, con tecnologías como el reconocimiento facial y la huella dactilar.

Asistentes de voz

Los asistentes de voz, como Siri y Alexa, se están volviendo cada vez más populares y se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, desde el hogar inteligente hasta el cuidado de la salud.

Vehículos autónomos

Los vehículos autónomos están siendo desarrollados por varias compañías de automóviles y tecnología, lo que permitirá una conducción más segura y eficiente.

Impresión 3D

La impresión 3D se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, desde la fabricación de piezas de automóviles hasta la creación de prótesis médicas personalizadas.

Realidad extendida

La realidad extendida se refiere a cualquier tecnología que combina elementos del mundo real con elementos virtuales, como la realidad aumentada, la realidad mixta y la realidad virtual.

Computación sin servidor

La computación sin servidor permite a los desarrolladores crear aplicaciones sin preocuparse por el mantenimiento de servidores y la infraestructura de red.

Estas son solo algunas de las tendencias tecnológicas que están siendo desarrolladas actualmente. Como la tecnología continúa evolucionando, es probable que surjan nuevas tendencias en el futuro.

Lo primero es aclarar que, ambas son ramas específicas de la inteligencia artificial (IA). Recordaremos que el machine learning utiliza algoritmos matemáticos que permiten a las máquinas aprender. Esta es una forma analítica de resolver problemas mediante la identificación, la clasificación o la predicción. Los algoritmos aprenden de los datos introducidos y luego utilizan este conocimiento para sacar conclusiones de nuevos datos.

¿Cómo podríamos definirlos?

Ahora bien, ¿qué es el deep learning? Esta es una rama del machine learning llamada aprendizaje profundo. Como concepto, realmente es muy similar al machine learning, sin embargo, la diferencia radica en el algoritmo que utiliza. Por un lado, el machine learning trabaja con un algoritmo de regresión o con árboles de decisión, por otro, el deep learning usa redes neuronales que funcionan de forma muy parecida a las conexiones neuronales biológicas de nuestro cerebro.

¿Cuál es la diferencia entre el machine learning y el deep learning? 

A simple vista, el machine learning y el deep learning imitan la forma de pensar del cerebro humano. Sin embargo, su principal diferencia yace en el tipo de algoritmo que utilizan para llevarlo a cabo. Aunque el deep learning se parece más al aprendizaje humano por su funcionamiento como neuronas. El machine learning acostumbra a usar árboles de decisión y el deep learning redes neuronales, que están más evolucionadas.

En resumen, las principales diferencias entre ambos son: 

• El machine learning utiliza algoritmos para analizar datos, aprender de estos y tomar decisiones basadas en lo aprendido.
• El deep learning estructura los algoritmos en capas, para crear una red neuronal artificial, que puede aprender y tomar decisiones por sí misma.
• El deep learning es una rama del machine learning y, a pesar de que ambos se encuadran dentro de la inteligencia artificial, el deep learning va mucho más allá, buscando emular la forma de aprendizaje de los humanos.

¿Qué importancia tienen el machine learning y el deep learning para las empresas?

Hoy en día, las empresas comienzan a considerar el uso de la inteligencia artificial como una forma de resolver problemas a diario. Indiferentemente del sector, actividad o tamaño de la empresa la implementación de esta tecnología tiene un impacto positivo en su eficiencia. 

Por otro lado, las empresas normalmente trabajan con gran cantidad de datos y reconocen la importancia del machine learning y dead learning a la hora de gestionarlos. Es por ello que, para finalizar dejaremos algunas ventajas de la inteligencia artificial en estas ramas: 

• Velocidad en el procesamiento de datos e identificación de información relevante.
• Análisis preciso del comportamiento del consumidor.
• Detección y prevención de fraude.

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¿Cómo funciona la data science? 

Simplemente para refrescar lo que habíamos mencionado en post anteriores, la data science es una disciplina que cubre diversos campos de especialidad. Su fin último es dar sentido a los datos brutos, y para conseguirlo los data scientists deben extraer la información más pertinente de ellas. A través de competencias en ingeniería de datos, matemáticas, estadística, informática y data visualization.   

Principales casos de uso del Data Science

Los casos de uso de esta ciencia son muy variados, de hecho, estos cambian según el objetivo de la empresa y la industria. Es por ello que, se podría decir que esta ciencia le permite a cualquier organización facilitar la toma de decisiones.

A su vez, es importante acotar que las decisiones basadas en datos pueden llevar a una mayor rentabilidad y una mejor eficiencia operativa, rendimiento comercial e incluso un mejor flujo de trabajo.

Casos de uso del Data Science en diversos sectores: 

• Recursos humanos: Puede ayudar a equipos de recursos humanos al reclutamiento de personal. Ya que, el procesamiento interno de aplicaciones y las pruebas de aptitudes basadas en datos logran garantizar selecciones más rápidas y precisas. 
• Departamento de marketing y venta: Estos pueden extraer datos de clientes para mejorar la tasa de conversión o crear campañas específicas para cada uno. 
• Industria bancaria: Esta industria por ejemplo, utiliza esta ciencia para mejorar la detección de fraudes. 
• Empresas de envío: estas empresas, utilizan estos datos para encontrar mejores rutas, horarios y modos de transporte. 

Conclusiones…

Se puede decir que, el Data Science es un campo emergente dentro de las empresas. Ya que, la identificación y el análisis de grandes cantidades de datos no estructurados pueden resultar en ocasiones demasiado complejos, costosos y lentos para las empresas. Sin embargo, la toma de decisiones bajo este concepto te puede llevar, sin duda a mayor rentabilidad. 

¿Has considerado la implementación del Data Science en la toma de decisiones de tu empresa? ¿Sabías qué Possible cuenta con expertos en esta área? ¡Contáctanos! 

¿Qué es el Data Science? 

El Data Science o también conocido como ciencia de datos es un campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas, ya sea estructurados o no estructurados. 

A su vez, también suele definirse como un concepto para unificar estadísticas, análisis de datos, aprendizaje automático, y sus métodos relacionados, a efectos de comprender y analizar los fenómenos reales, a través de técnicas y teorías extraídas de muchos campos de dentro del contexto de las matemáticas, la estadística, la ciencia de la información, y la informática. 

¿Qué es un data scientists? 

Con el aumento de los datos que se generan constantemente, también nace la necesidad de las empresas de contratar a personas que sean profesionales en esta área. En este caso, a estos profesionales se les conoce como Data Scientists.

¿Qué hace un data scientist?

Este, es un científico de datos que se encarga de procesar grandes cantidades de datos para descubrir percepciones. Un data scientists es una evolución de un rol de analista de datos o de negocios. Lo interesante de este profesional es que mientras un analista de datos tradicional puede mirar solo los datos de una sola fuente (como por ejemplo un CRM), un científico de datos puede examinar datos de múltiples fuentes. 

Es importante acotar que, un científico de datos no solo recopila e informa sobre datos, sino que también los mira desde muchos ángulos, determina lo que significan y luego recomienda formas de aplicarlos.

En resumen… 

En la entrada de hoy hicimos un pequeño resumen de que es el data science y que hace un data scientists. Como se podrá ver, data scientists es una de las profesiones más demandadas en la actualidad. Con la aceleración de la digitalización y el creciente interés de las empresas por los datos, parece que la tendencia seguirá en aumento.

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Sin embargo, no fue hasta años más tarde cuando Marvin Minksy y Dean Edmonds, científicos del Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT), lograron crear un programa informático capaz de aprender de la experiencia para salir de un laberinto. 

¿En qué consiste? 

El Machine Learning es la práctica de usar algoritmos para parsear datos, aprender de ellos y luego ser capaces de hacer una predicción o sugerencia sobre algo. ¿En qué consiste exactamente esto? imagina que estás viendo una película en una plataforma online. ¿No te ha pasado que te aparecen sugerencias? Exactamente de eso se trata el machine learning, un algoritmo evalúa los patrones y coincidencias para recomendarte otras películas o series que se adapten a tus gustos. 

Machine Learning en la vida diaria

Como te darás cuenta el machine learning está en nuestra vida diaria, por ejemplo:

• Asistentes virtuales de voz: son muy populares, actualmente hay muchos en el mercado. Estos asistentes virtuales terminan conociendo al usuario y hasta pueden determinar sus patrones de sueño, mensajes, calendarios, su voz, entre otros. 

• Detección de rostros: Ha sido una de los adelantos más importantes de la década. Estos se usan para desbloquear el móvil, filtros en redes sociales para verse más guapo o incluso predecir cómo serás cuando envejezcas.
• Diagnósticos médicos: Con un gran potencial, estos avances de la inteligencia artificial, han permitido diagnósticos de patologías con mayor rapidez y margen de error. 
• Anuncios personalizados: ¿te ha pasado qué buscas unos zapatos en internet y de pronto te aparecen anuncios relacionados? Pues, el ML aprende de tus comportamientos, tus búsquedas y basado en tus patrones te recomienda productos o servicios relacionados. 
• Coches autónomos: ¿Sabías que hay coches capaces de conducir, aparcar o realizar maniobras de forma autónoma? Lo interesante de esto es que, hay leyes en algunos países que no permiten que el conductor suelte el volante durante la conducción. Por lo tanto, será un reto para el mercado de la automoción hacer uso de la conducción autónoma. 

Realmente las posibilidades del Machine Leraning son virtualmente infinitas, mientras existan datos disponibles de los que aprender. Seguro has oído que los datos son el petróleo del futuro

¿Qué opinas de esto? ¿Crees que esto es un beneficio para la especie humana? 

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¿Qué es Inteligencia Artificial?

La inteligencia Artificial es la capacidad que tienen las máquinas, computadores, de imitar el comportamiento humano en su proceso de aprendizaje, y por lo tanto, se trata de un conjunto de modelos matemáticos que ante una muestra de entrenamiento son capaces de generar conocimiento, y por consiguiente, aprender.

Por qué es importante?

Recientemente, Standford ha desplegado su informe sobre las tendencias en Inteligencia Artitificial : https://aiindex.stanford.edu/report/ . En él se pueden observar nueve conclusiones del mismo, que sin duda cobran interés para poder justificar el porqué de este tipo de técnicas aplicadas a los múltiples sectores. En Possible destacamos la tercera de ellas: “Generative everything”:

AI systems can now compose text, audio, and images to a sufficiently high standard that humans have a hard time telling the difference between synthetic and non-synthetic outputs for some constrained applications of the technology.

Se pone de manifiesto la capacidad de generación de datos sintéticos, y poco se habla de esta capacidad de la Inteligencia Artificial. Sin duda, la principal característica es la generación de conocimiento a partir de los datos, pero también poseen la capacidad de generar los datos.

¿Y en Possible Inc.?

Possible presenta el Conocimiento Artificial como una de sus dos líneas de negocio y de desarrollo. Así, se han desarrollado diversos proyectos que abordan desde procesos ETL hasta el procesado y generación de modelos de conocimiento artificial basados en técnicas de redes neuronales y procesado de lenguaje natural, dotando así a las plataformas desarrollados, con la capacidad de aprendizaje mencionada anteriormente.

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