Tecnologías Habilitadoras Digitales: Transformación, IA y Computación en la Nube

1. Concepto de Tecnologías Habilitadoras Digitales (THD)

Las Tecnologías Habilitadoras Digitales (THD) son aquellas que provocan una transformación y modernización de las empresas e instituciones, generando un impacto significativo en la productividad.

Las THD más relevantes en la actualidad

Existen diversas clasificaciones según los autores, aunque la mayoría coincide en las tecnologías fundamentales:

• Ciberseguridad
• IoT (Internet de las Cosas)
• Big Data
• Robotización/Robótica
• Plataformas colaborativas
• Cloud Computing
• Sistemas integrados (ERP, CRM, BPM, etc.)
• Fabricación aditiva
• IA (Inteligencia Artificial)
• Blockchain
• Realidades inmersivas

Sistemas Integrados

Un sistema integrado es una plataforma tecnológica que unifica diferentes sistemas empresariales (como ERP, CRM y BPM) en uno solo. Estos sistemas comparten una base de datos común, permitiendo que todas las áreas de la empresa trabajen conectadas y con información en tiempo real.

2. Arquitecturas de Procesamiento: Fog, Edge y Cloud

Conceptos clave

• Tecnología FOG: Forma de procesar datos en equipos intermedios cercanos a las máquinas antes de enviarlos a la nube.
• Tecnología EDGE: Procesamiento de datos directamente en el dispositivo o muy cerca de donde se generan.
• CLOUD: Envío de datos a servidores remotos en internet para su almacenamiento o procesamiento.
• Latencia: Tiempo que tardan los datos en viajar entre el lugar donde se generan y donde se procesan.

Modelos de Servicio

• SaaS (Software as a Service): Google Drive, Microsoft 365. Ventaja: No requiere instalación ni mantenimiento, reduciendo costes y complicaciones.
• PaaS (Platform as a Service): Heroku.
• IaaS (Infrastructure as a Service): Amazon EC2.

Relación entre IT/OT

Existe una relación directa: OT (Operational Technology) comprende las máquinas y equipos físicos, mientras que IT (Information Technology) gestiona los sistemas informáticos. Edge y Fog actúan como puente para conectar máquinas (OT) con sistemas informáticos (IT), mientras que Cloud se utiliza para análisis generales y almacenamiento.

3. Inteligencia Artificial: Fundamentos y Tipologías

Introducción

La IA se basa en técnicas que permiten a las máquinas mejorar la productividad, reduciendo tiempos y errores humanos. Permite simular capacidades como el aprendizaje, razonamiento, planificación, procesamiento de lenguaje y toma de decisiones. El alto requerimiento de procesamiento ha impulsado a empresas como Nvidia, líderes en hardware gráfico y computación industrial.

Tipos de Inteligencia Artificial

• AGI (Artificial General Intelligence): IA fuerte que imita la inteligencia humana con capacidad de acción amplia. Actualmente, solo existe en teoría.
• ANI (Artificial Narrow Intelligence): IA estrecha, dedicada a tareas específicas y complejas. Ejemplos: asistentes virtuales (Siri, Alexa), filtros antispam, reconocimiento facial y vehículos autónomos.

Glosario de IA

• Machine Learning: Identifica patrones para realizar predicciones y resolver ecuaciones.
• Deep Learning: Versión avanzada de redes neuronales basada en nodos, capaz de reconocer imágenes y clasificar texto.
• IA Generativa: Capaz de crear textos o imágenes a partir de los datos de entrenamiento.
• LLM (Large Language Model): Modelo que detecta relaciones estadísticas entre palabras y frases a gran escala (Generative Pre-Trained Transformer).