Todo junto en una sopa de IA, ciencia de datos y permisos de las apps. Coincidencias sospechosas.

Cada vez más oímos el término Big Data y parece que ya está demodé hablar de Bussines Inelligence. En muchos entornos se habla de Big Data, confundiéndose con el Business Intelligence (BI), que “parece que es lo mismo pero que estos informáticos expertos ya le han cambiado el nombre”, o que el Big Data viene a sustituir al BI.

Lo que en el sector privado es ya una realidad tangible, la denominada 'analítica de negocios' que ha dado lugar a un floreciente mercado de consultoría y formación y que mueve según la Comisión Europea más de 200.000 millones de euros en toda la UE, en el sector público está aún en mantillas. Las experiencias en este ámbito son escasas, pero prometedoras. La Agencia Tributaria, por ejemplo, ha hecho de los programas de explotación de 'Big Data' una de sus principales herramientas de lucha contra el fraude

La inversión en la explotación de big data es clave para mejorar el Sistema Nacional de Salud, así lo aseguran los expertos reunidos en la sexta edición de Diálogos PHC de Roche Pharma España, un encuentro organizado para debatir sobre el desarrollo y el análisis de datos dentro de los procesos de digitalización. Los expertos coinciden, España produce muchos datos, pero aún hay un gran margen de mejora en su explotación.

GAIA-X es un proyecto iniciado por Europa para Europa. Su objetivo es desarrollar requisitos comunes para una infraestructura de datos europea.

A principios de este verano fue rescatado del fondo marino de las Islas Orcadas, en Escocia, un centro de datos sellado del tamaño de un contenedor. Apareció cubierto de algas, percebes y anémonas. Del resultado del Proyecto Natick...

La empresa ferroviaria japonesa East Japan Railway probará trenes de alta velocidad sin conductor en 2021, con el objetivo de tenerlos operativos en esta década y contribuir a abordar la escasez de mano de obra. JR East espera que el sistema de conducción automatizada reduzca errores humanos. La empresa no ha concretado cuándo comenzarían las operaciones comerciales de los trenes bala autónomos de forma regular, pero dijo que las pruebas responden a su objetivo de lograr la implementación de su programa de transformación de movilidad para 2027.

Los algoritmos de machine learning se alimentan de datos históricos que perpetúan prejuicios, no solo en cuestiones de género. Por ejemplo, muchos estudios de criminalidad en Estados Unidos apuntan a que las personas afroamericanas tienen más probabilidades de cometer delitos. Como te decía, en el feminismo de datos dejamos espacio para una posición de rechazo de los datos y su uso en ciertas situaciones. Respecto a los datos de criminalidad, opino que tendríamos que desechar su uso enteramente porque están corrompidos por el racismo.

Los algoritmos de inteligencia artificial y big data fomentan el machismo, el racismo y el clasismo, asegura Catherine D’Ignazio, profesora de Ciencia y Planificación Urbana en el MIT y una hacker con el apodo de kanarinka. En su libro ‘Data Feminism’ ofrece pautas para desvelar y contrarrestar estos sesgos discriminatorios.

Habrá sectores que se verán ampliamente beneficiados por el desarrollo de la computación cuántica, pero esta innovación que está aún en fase de desarrollo no sustituirá por completo, al menos en las próximas décadas, a la computación clásica. Esta ha sido una de las principales conclusiones de la sesión magistral sobre Computación Cuántica organizada por AUSAPE.

Los algoritmos de inteligencia artificial y big data fomentan el machismo, el racismo y el clasismo, asegura esta profesora de Ciencia y Planificación Urbana en el MIT, que es también una activista de género y una hacker con el apodo de kanarinka.

El barrio ubicado en el distrito de Manhattan es conocido por su multiculturalidad. Tanto poetas de la generación Beat, como artistas del graffiti y bandas de punk, encontraron un espacio en el sector. Acá, un recorrido virtual por los lugares históricos.

Aunque su acceso es más lento que el de otros dispositivos de almacenamiento, como los discos duros y las memorias de estado sólido, las cintas digitales tienen una densidad de almacenamiento muy alta. Se puede guardar más información en una cinta que en otros dispositivos de tamaño similar, y también pueden ser más rentables. Por lo tanto, para las aplicaciones de datos intensivos como archivos, copias de seguridad y todo lo que abarca el amplio término del big data, son extremadamente importantes.

El big data se ha convertido en un aliado imprescindible de las compañías para incrementar su eficiencia y tomar mejores decisiones, y el sector bancario no es distinto. En los últimos tiempos han avanzado en el uso de técnicas de análisis big data y aprovechan en mayor medida las oportunidades que ofrecen en ahorro costes, reducción de errores operativos o segmentación de clientes.

Turisme Comunitat Valenciana ha licitado la creación de un sistema de inteligencia artificial. Bajo el nombre de Datatur4CV, la intención es obtener un sistema combinado de servicios en la nube de big data, machine learning y business intelligence para capturar, integrar, procesar y analizar diferentes fuentes de datos.

La compañía portuguesa analiza transacciones financieras por valor de billones de dólares e identifica los patrones de fraude y blanqueo de capital más complejos. - En 2011, Nuno Sebastião, un joven ingeniero portugués que trabajaba en la Agencia Espacial Europea, se reunió con dos de sus antiguos profesores de la universidad para hacer un brainstorming. El reto era averiguar cómo podían aplicar los conocimientos que habían adquirido en materia de inteligencia artificial y big data para solucionar alguno de los grandes problemas del mundo real.

Producir medicamentos reduciendo costes y el tiempo de desarrollo con la palanca de la tecnología más innovadora: ese es el objetivo de AItenea Biotech, una start–up que nació en el seno del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y que aplica la inteligencia artificial (IA) al proceso del desarrollo farmacológico. En esencia, su objetivo no es otro que dar forma a una nube de datos que relaciona matemáticamente la estructura química del medicamento en ciernes con su actividad biológica.

Análisis de datos de Facebook de Wolfran Alpha. Entre otras cosas las diferencias por sexo y edad de los temas sobre los que la gente habla por Facebook.

Cada campo tiene su propia terminología y por lo tanto, hay un número de términos de Big Data que hay que conocer al comenzar una carrera en Big Data. Una vez que te familiarices con estos términos y definiciones de Big Data, estarás preparado para aprenderlos en detalle. En este artículo, vamos a definir los términos de Big Data que debes saber para comenzar una carrera en Big Data.

Desde el canal sobre Inteligencia Artificial, analizan como funcionan los telefonos con android y se cuestionan si el telefono graba en todo momento o solo cuando se activa el reconocimiento vocal. Hacen un experimento comparando con una prueba de control, pensando ciertas palabras pero sin decirlas delante del telefono y para si hay diferencia cuando se habla delante del telefono.

Es importante tener en cuenta que para sacar el máximo partido a los datos, es mucho mejor contar con información que cruce datos, así por ejemplo no es lo mismo saber cuantos usuarios consumen tu producto o servicio, que conocer el perfil psicosocial de los mismos. La calidad del dato no es comparable y por lo tanto la calidad de la decisión que se tome basada en el mismo, tampoco. Es ahí donde recae la importancia del data intelligence.

El sector digital no sólo está en auge en nuestro país, sino que está transformando y revolucionando nuestro mercado de trabajo. De hecho, expertos en ciberseguridad, inteligencia artificial y big data constituirán las profesiones más solicitadas el año próximo entre las empresas de alto contenido tecnológico y entre aquellas que están ahora inmersas en un proceso de adaptación digital. La importancia del sector es innegable, con una aportación ya al Producto Interior Bruto español del 3,15%.

Un nuevo informe del Instituto de Investigación de Capgemini analiza el ritmo de adopción de la inteligencia artificial (IA) en las empresas en los últimos tres años. Más de la mitad de las firmas (53%) ya ha superado la etapa experimental, un marcado aumento en comparación con el 36% del informe de 2017 de Capgemini sobre la misma cuestión.

En Estados Unidos existen cada vez más compañías que tantean con la idea de etiquetar a sus empleados con chips RFID subdérmicos del tamaño de un arroz, con finalidades como el control o el rastro de la productividad, incrementando la eficiencia pero vulnerando muchos aspectos de la privacidad y adquiriendo numerosos datos personales.

Recientemente se ha publicado la nueva versión de Apache Spark 3.0. En la entrada se repasan los cambios y mejoras más destacados en la nueva versión respecto a Spark 2.