Buscar: ¿Sobre qué quieres aprender?
Iniciar sesión
Suscribir
Buscar: ¿Sobre qué quieres aprender?
Suscribir
Iniciar sesión
Buscar: ¿Sobre qué quieres aprender?
Inicio Blog Página 11

Web 3.0 y finanzas: cómo evolucionará Defi en 2025

Ishani Mohanty
-
0
Web 3.0 y finanzas: cómo evolucionará Defi en 2025

Con la web 3.0 y las finanzas descentralizadas (DEFI) a la vanguardia de este cambio, el entorno financiero está cambiando radicalmente. Al proporcionar soluciones de vanguardia que reconsideran el acceso financiero, la seguridad y la eficiencia, Defi continúa volcando las instituciones bancarias y de inversión establecidas a medida que ingresamos a 2025. Las principales tendencias que influirán en el futuro de Defi en el próximo año se examinan en este blog.

1. Mejora interoperabilidad y escalabilidad

Las altas tarifas de transacción y la congestión de la red, particularmente en Ethereum, ha sido el principal problema de Defi. Pero para 2025, las soluciones de capa 2 como los rollups, los fragmentos y los puentes de cadena cruzada habrán avanzado significativamente, lo que resulta en transacciones más rápidas y asequibles. La liquidez general del ecosistema del Defi aumentará y las transferencias de activos suaves serán posibles posibles mediante la interoperabilidad mejorada de blockchain.

2. Tokenización de activos en el mundo real

Con la creciente popularidad de del mundo real (RWA), Defi va más allá de los activos digitales. La tokenización de activos tangibles en la cadena de bloques, incluidas las mercancías, los bienes raíces y la propiedad intelectual, mejora la liquidez y expande las opciones de inversión. El uso generalizado de Defi será ayudado en gran medida por plataformas que permitan la integración de RWA.

3. Mejoras a la identidad y la seguridad descentralizadas

Las preocupaciones de seguridad y fraude están creciendo junto con Defi. Las soluciones de identificación descentralizadas como la prueba de conocimiento cero (ZKPS) y la identidad auto soberana (SSI) mejorarán la seguridad y protegerán la privacidad del usuario para 2025. Estos desarrollos reducirán la probabilidad de fraude y aumentarán la confianza entre los reguladores y los nuevos clientes.

4. El desarrollo de modelos de rendimiento sostenible y Defi 2.0

La locura agrícola de rendimiento de Defi temprano produjo sistemas de incentivos insostenibles. Defi 2.0 introducirá modelos de generación de rendimiento más sostenibles gracias a los nuevos métodos de replanteo y la liquidez propiedad del protocolo. Se deben esperar más iniciativas que prioricen la estabilidad a largo plazo por encima de las ganancias inmediatas.

5. Finanzas híbridas (HYFI) y adopción institucional

Los inversores institucionales están cada vez más interesados ​​en Defi, y en 2025, Hybrid Finance (HYFI), que combina el financiamiento Defi y tradicional (Tradfi), se volverá más popular. Los protocolos Defi serán incluidos progresivamente por las principales instituciones financieras para mejorar sus procedimientos de préstamos, liquidación y liquidez. La división entre las finanzas tradicionales y descentralizadas estará cerrada por colaboraciones entre plataformas Defi e instituciones financieras establecidas.

Conclusión

Para 2025, Web 3.0 y Defi habrán cambiado por completo la industria financiera, lo que la hace más resistente, eficiente e inclusiva. Defi está haciendo la transición de su etapa experimental a una aceptación generalizada gracias a los desarrollos en escalabilidad, cumplimiento, seguridad y aplicaciones prácticas. Navegar por la próxima fase de finanzas descentralizadas requerirá prestar atención a estos patrones, ya sea que sea un entusiasta, desarrollador o inversor.

Cómo las certificaciones de redes de TI pueden impulsar su carrera

Vaisnavi KV
-
0
Cómo las certificaciones de redes de TI pueden impulsar su carrera

En la industria tecnológica de ritmo acelerado de hoy, mantenerse por delante de la curva es crucial. Con las empresas que dependen cada vez más en redes complejas, los profesionales con fuertes habilidades de redes tienen una gran demanda. Pero, ¿cómo puede destacarse en un mercado laboral competitivo? Las certificaciones de redes de TI pueden ser el cambio de juego que necesitas.

Ya sea que sea un aspirante a ingeniero de redes, un especialista en seguridad cibernética o un profesional de TI que busque la uplina, las certificaciones de ganar pueden abrir puertas a mejores oportunidades de trabajo, salarios más altos y avance profesional. Exploremos cómo estas certificaciones pueden alimentar el crecimiento de su carrera.

Lea también: Cómo la red cuántica redefine la infraestructura de comunicación global

1. Las certificaciones de redes validan sus habilidades

Las certificaciones actúan como prueba de su experiencia técnica. Los empleadores confían en las certificaciones reconocidas por la industria porque demuestran que posee conocimiento de redes del mundo real y puede manejar las últimas tecnologías.

2. Mayor potencial salarial y seguridad laboral

Los profesionales de redes certificados a menudo ganan salarios más altos en comparación con sus pares no certificados. Según los informes de la industria, los profesionales con certificaciones de redes de TI pueden ganar 20-30% más que las que no.

Además, las certificaciones ofrecen seguridad laboral en tiempos inciertos. Los empleadores prefieren candidatos con habilidades validadas, asegurando que permanezca en demanda incluso durante las recesiones económicas.

3. Crecimiento y promociones de carrera rápida

Las certificaciones no solo lo ayudan a conseguir un trabajo, sino que lo ayudan a subir la escalera más rápido. Muchas compañías priorizan a los empleados con credenciales de redes especializadas al considerar las promociones.

4. Manténgase actualizado con las últimas tecnologías

El campo de redes evoluciona rápidamente, con computación en la nube, redes impulsadas por la IA y amenazas de ciberseguridad que dan forma a la industria. Las certificaciones de ganancia aseguran que se mantenga actualizado con los últimos avances.

5. Más oportunidades de trabajo y reconocimiento global

Las certificaciones aumentan su empleabilidad al convertirlo en un candidato preferido para roles en las principales empresas. Muchas organizaciones globales como Google, Amazon, Cisco y Microsoft prefieren la contratación de profesionales certificados.

Pensamientos finales

Invertir en certificaciones de redes de TI es una de las mejores maneras de avanzar en su carrera, aumentar su potencial de ingresos y mantenerse relevante en la industria. Ya sea que recién esté comenzando o buscando subir de nivel, la certificación correcta puede ayudarlo a destacar y lograr sus objetivos profesionales.

Sostenibilidad para 2025: cómo la tecnología emergente impacta ESG

Siddhraj Thaker
-
0
Sostenibilidad para 2025: cómo la tecnología emergente impacta ESG

La sostenibilidad se ha convertido en una prioridad global crítica, y las tecnologías emergentes están desempeñando un papel fundamental en la transición a un futuro más verde. Desde innovaciones de energía renovable hasta 5G e IoT, estos avances están remodelando las industrias al tiempo que minimizan el impacto ambiental.

La mayoría de las empresas, el 76 por ciento, piensan que las nuevas tecnologías pueden reducir significativamente las huellas de carbono de su empresa. En las inversiones 5G e IoT, ESG está programada para ser un factor clave, y las empresas que hacen estas inversiones ya disfrutan de una serie de ventajas. En el futuro, las principales prioridades de las empresas para los proveedores de tecnología serán certificaciones y capacidades de sostenibilidad.

Avances de energía renovable

Las tecnologías como los paneles solares, las turbinas eólicas y el almacenamiento avanzado de la batería están revolucionando el sector energético. Por ejemplo, la tecnología solar se está volviendo cada vez más eficiente, con paneles modernos que convierten hasta el 22% de la luz solar en electricidad. Innovaciones como granjas solares flotantes y turbinas eólicas verticales están expandiendo el potencial de energía renovable incluso en áreas urbanas o limitadas por el espacio.

Al realizar inversiones en tecnologías futuras, particularmente 5G, ESG es un factor crucial.

Cuando se trata de todas las tecnologías emergentes, el 35% de recientes de la encuesta dijeron que ESG es un factor clave a tener en cuenta al elegir inversiones, y el 41% piensa que es significativo. Es más probable que ESG sea un componente clave del gasto 5G, con IoT en segundo lugar.

Por otro lado, es menos probable que ESG se considere al tomar decisiones de inversión en realidad aumentada, blockchain y computación cuántica. Por ejemplo, el 25% de los encuestados dice que ESG es un factor pequeño a tener en cuenta al hacer inversiones de blockchain. La realineación de prioridades futuras parece probablemente dado que las autoridades y los políticos, incluida la Comisión Europea, están prestando mucha atención a los problemas de ESG en relación con Bitcoin y otras criptomonedas basadas en Blockchain.

Los planes de sostenibilidad empresarial ya se están beneficiando de 5G e IoT.

Las empresas generalmente dan las implicaciones de ESG de 5G e IoT más consideración al tomar decisiones de inversión que para otras tecnologías en desarrollo. Es más probable que las empresas que invierten en ambos ellos experimenten ventajas cuando se les preguntan sobre la sostenibilidad de estas tecnologías, que la muestra más amplia de empresas cuestionadas sobre el potencial al alza de los nuevos inventos en general.

Por qué la IA no necesita el aprendizaje automático, pero el aprendizaje automático no puede sobrevivir sin la IA

jorge jorge
-
0
Por qué la IA no necesita el aprendizaje automático, pero el aprendizaje automático no puede sobrevivir sin la IA

Aunque el aprendizaje automático y la inteligencia artificial han sido temas populares durante algún tiempo, la gente desconoce cómo se relacionan entre sí. Muchos piensan que son intercambiables, pero aquí hay un hecho sorprendente: la IA puede funcionar independientemente del aprendizaje automático para realizar trabajos con precisión. Pero sin el marco fundamental de la IA, el aprendizaje automático (ML), el motor del aprendizaje basado en datos, no puede prosperar.

Esta revelación plantea preguntas intrigantes: ¿Cómo funciona la IA sin ML? ¿Por qué el ML depende completamente de la IA? ¿Cómo pueden las empresas aprovechar esta relación para impulsar la innovación y la eficiencia? Exploremos la fascinante interacción entre estas dos tecnologías transformadoras y descubramos cómo influyen en nuestro futuro.

¿Qué es la IA sin aprendizaje automático?

La IA es el concepto más amplio de máquinas que simulan la inteligencia humana para realizar tareas como la toma de decisiones, la resolución de problemas y la comprensión del lenguaje natural. No necesariamente requiere ML para funcionar. Los sistemas de IA basados ​​en reglas se basan en reglas y lógica predefinidas en lugar de aprender de los datos. Los primeros chatbots, como los basados ​​en árboles de decisión, ejemplifican la IA sin ML: ejecutan tareas específicas pero no pueden mejorar de forma autónoma.

La IA sin ML se limita a instrucciones predefinidas y carece de la capacidad de adaptarse o aprender de los datos.

Por qué el aprendizaje automático no puede existir sin IA

El aprendizaje automático, un subconjunto de la IA, implica sistemas que aprenden de los datos para mejorar el rendimiento con el tiempo sin programación explícita. ML se basa en los principios de la IA para interpretar, analizar y actuar sobre los datos. Los algoritmos de aprendizaje automático utilizan los marcos fundamentales de la IA para procesar el lenguaje, reconocer imágenes o predecir tendencias.

Sin IA, el ML carecería de la arquitectura para simular inteligencia. La IA proporciona el "marco de pensamiento", mientras que el ML ofrece el "mecanismo de aprendizaje". Esta relación simbiótica garantiza que los sistemas basados ​​en ML, como el análisis predictivo o los motores de recomendación, puedan funcionar de forma eficaz.

Cómo las empresas aprovechan la IA sin ML

Muchas industrias todavía dependen de sistemas de inteligencia artificial que no incorporan ML. Estos sistemas son rentables y eficientes para tareas que requieren una adaptabilidad mínima.

Ejemplos de IA sin ML

  • Automatización basada en reglas : en el servicio al cliente, los sistemas IVR (respuesta de voz interactiva) impulsados ​​por IA utilizan reglas fijas para enrutar las llamadas.
  • Sistemas expertos : utilizados en el sector sanitario, los sistemas expertos analizan los síntomas del paciente basándose en conocimientos médicos predefinidos para proporcionar recomendaciones.
  • Chatbots simples : los primeros chatbots que siguen la lógica del árbol de decisiones realizan interacciones básicas sin información basada en ML.

Estos sistemas son ideales para escenarios donde los datos son escasos o el aprendizaje en tiempo real es innecesario.

La interdependencia en aplicaciones avanzadas

Las aplicaciones modernas de IA a menudo integran ML para manejar entornos dinámicos y ricos en datos. Por ejemplo:

  • Detección de fraude en la banca : la IA establece el marco para detectar patrones inusuales, mientras que los algoritmos de aprendizaje automático aprenden y se adaptan a nuevos comportamientos fraudulentos con el tiempo.
  • Marketing personalizado : la IA proporciona la plataforma de interacción con el cliente, mientras que el aprendizaje automático perfecciona la personalización analizando el comportamiento del usuario.
  • Diagnóstico sanitario : la IA facilita el procesamiento de datos de los pacientes y el aprendizaje automático mejora la precisión del diagnóstico mediante el aprendizaje continuo.

En estos ejemplos, la IA sin ML proporcionaría resultados estáticos, mientras que ML añade la agilidad y precisión necesarias en escenarios en evolución.

Lea también: Creación de una ventaja competitiva con aprendizaje profundo

Conceptos erróneos sobre la IA y el aprendizaje automático

A pesar de sus diferencias, muchos asumen que la IA y el ML son intercambiables. Este malentendido puede generar expectativas poco realistas en las implementaciones comerciales. Aquí hay mitos comunes:

  • Mito: La IA siempre implica ML.
    • Realidad : muchos sistemas de IA funcionan eficazmente sin ML.
  • Mito: ML puede funcionar independientemente de la IA.
    • Realidad : ML es un subconjunto de la IA y depende de su marco para simular la inteligencia.

Comprender estas distinciones ayuda a las empresas a establecer objetivos realistas y asignar recursos de manera eficaz.

Por qué esto es importante para las empresas

Para las empresas que exploran soluciones de IA y ML, la distinción determina cómo abordan la resolución de problemas y la inversión:

  • IA sin ML : adecuada para tareas con patrones predecibles y variabilidad mínima.
  • IA con ML : esencial para industrias basadas en datos que requieren adaptabilidad y escalabilidad.

Al identificar las necesidades específicas de sus operaciones, las empresas pueden seleccionar la combinación adecuada de tecnologías de IA y ML.

Para leer más: Por qué AIOps es el revolucionario que los equipos de operaciones de TI estaban esperando

¿Qué sigue?

Si bien la IA puede funcionar de forma independiente, su potencial aumenta cuando se combina con el aprendizaje automático, y el aprendizaje automático depende del marco de la IA para simular la inteligencia e impulsar el aprendizaje. Las empresas deben comprender esta dinámica para poder tomar decisiones bien informadas y optimizar el retorno de sus inversiones en tecnología. Esta compleja relación entre IA y ML es crucial para determinar la dirección de la tecnología en el futuro.

Gestión de experiencias interactivas (IXM): el futuro de las comunicaciones con los clientes

Aishwarya Wagle
-
0
Gestión de experiencias interactivas (IXM): el futuro de las comunicaciones con los clientes

La gestión de comunicaciones de clientes (CCM) ha sido una piedra angular de la estrategia comercial durante años, pero con el panorama digital que cambia rápidamente, es hora de un cambio. A medida que nos dirigimos a 2025, las empresas deben ir más allá de CCM tradicional para cumplir con las crecientes expectativas de los consumidores. Ingrese a la gestión de experiencia interactiva (IXM): la próxima evolución en la comunicación del cliente. Al incorporar la interactividad y las ideas basadas en datos, IXM está redefiniendo cómo las empresas se involucran con sus clientes. Veamos por qué IXM se está convirtiendo en un cambio de juego para las relaciones con los clientes. 

El cambio de CCM a IXM 

CCM ha sido durante mucho tiempo la opción para administrar y entregar comunicaciones con los clientes, pero en el mundo digital de ritmo acelerado de hoy, ya no satisface las necesidades de los consumidores modernos. IXM lleva un paso más allá al enfocarse en experiencias de clientes interactivas ricas en datos que abarcan múltiples canales. En lugar de enviar mensajes o correos electrónicos, IXM incorpora elementos interactivos como videos en clic, chatbots e interacciones en las redes sociales, creando una relación más dinámica y atractiva entre las empresas y sus clientes. 

Compromiso del cliente basado en datos 

En el mundo de IXM, los datos no solo se recopilan, se utiliza activamente para comprender e involucrar a los clientes en tiempo real. Al aprovechar las interacciones del cliente en varios puntos de contacto digitales, las empresas pueden obtener información más profunda sobre las preferencias, comportamientos y puntos débiles. Estos datos se utilizan para personalizar la comunicación, creando conversaciones específicas y significativas que resuenan con los clientes a nivel individual. Se trata de pasar de un amplio enfoque de comunicación a uno que sea más personalizado y preciso. 

Comunicación omnicanal para interacciones sin interrupciones 

Una de las ventajas centrales de IXM es su enfoque omnicanal. En un panorama donde los clientes interactúan con las marcas en una variedad de plataformas (redes, redes sociales, aplicaciones móviles y más, IXM asegura que las empresas puedan recopilar datos sin problemas en todos estos canales. Ya sea que un cliente esté chateando con un bot en su sitio web o enviando un mensaje directo en las redes sociales, los datos recopilados de cada interacción están unificados, creando una experiencia más suave y más cohesiva. Este enfoque interconectado permite a las empresas responder a los clientes de manera más eficiente y consistente, sin importar cómo elijan participar. 

Personalización a escala 

A medida que crece la cantidad de datos disponibles para las empresas, también lo hace la capacidad de crear experiencias personalizadas de los clientes. IXM permite a las empresas no solo recopilar grandes cantidades de datos de interacción, sino también usarlos para ofrecer comunicaciones altamente personalizadas. Ya sea que se trate de una oferta personalizada basada en un comportamiento pasado o un correo electrónico que se siente adaptado a las necesidades específicas del cliente, IXM permite a las empresas conectarse con los clientes de una manera que se sienta personal, oportuna y relevante, sin perder la eficiencia de la automatización. 

El futuro de la comunicación del cliente: una experiencia más inteligente 

A medida que avanzamos en 2025, el futuro de las comunicaciones del cliente es más que solo mejorar la forma en que hablamos con los clientes, se trata de mejorar toda la experiencia interactiva. IXM está a la vanguardia de este cambio, haciendo que el compromiso del cliente sea más inteligente, más perspicaz y más dinámico. Al combinar tecnologías interactivas con análisis de datos avanzados, las empresas pueden crear experiencias que no solo son más atractivas sino también más efectivas para impulsar la satisfacción y la lealtad del cliente.

Conclusión

La gestión de la experiencia interactiva es la próxima evolución en las comunicaciones del cliente. As consumer expectations shift and digital technologies continue to advance, businesses must embrace IXM to stay competitive. Al aprovechar las herramientas interactivas y las ideas basadas en datos, IXM está ayudando a las marcas a pasar de los métodos de comunicación tradicionales a un enfoque más inteligente y personalizado. El futuro del compromiso del cliente es interactivo, y IXM lidera el cargo. 

El impacto del ransomware en las empresas y cómo prevenirlo

Vaisnavi KV
-
0
El impacto del ransomware en las empresas y cómo prevenirlo

El impacto del ransomware en las empresas ha aumentado dramáticamente en los últimos años, lo que plantea riesgos significativos para las organizaciones de todos los tamaños. El ransomware, un tipo de malware que bloquea o encripta los datos hasta que se paga un rescate, puede provocar pérdidas financieras, daños a la reputación e interrupciones operativas. Comprender su impacto y cómo prevenirlo es crucial para salvaguardar las operaciones comerciales en el panorama digital actual.

Lea también: Cero Trust Security: un enfoque integral para la defensa cibernética moderna

La creciente amenaza de ransomware

Los ataques de ransomware se están volviendo más sofisticados, con cibercriminales dirigidos a sectores críticos como la atención médica, las finanzas y la fabricación. Según los informes de la industria, se prevé que los daños globales de ransomware superen los $ 20 mil millones anuales para 2025. Estos ataques a menudo explotan vulnerabilidades en redes, correos electrónicos de phishing y contraseñas débiles, dejando a las empresas vulnerables a interrupciones masivas.

Impactos financieros y operativos

Pérdidas financieras

El costo del ransomware se extiende más allá del rescate en sí. Las empresas enfrentan gastos de recuperación, honorarios legales y multas potenciales por incumplimiento de las regulaciones de protección de datos.

Tiempo de inactividad operacional

El ransomware a menudo paraliza las operaciones comerciales durante horas o incluso semanas, lo que resulta en una pérdida de productividad e ingresos.

Daño de reputación

Un ataque de ransomware puede erosionar la confianza del cliente, especialmente si los datos confidenciales están expuestos o mal manejados.

Cómo prevenir los ataques de ransomware

Si bien el ransomware es una amenaza formidable, las empresas pueden adoptar medidas proactivas para mitigar los riesgos. Aquí hay algunas estrategias efectivas -

Implementar soluciones de respaldo robustas

Realice una copia de seguridad regular de los datos críticos y guárdelo fuera de línea o en entornos de nubes seguros. En el caso de un ataque, tener copias de seguridad accesibles asegura una interrupción mínima y evita pagar el rescate.

Fortalecer la seguridad del punto final

Utilice herramientas avanzadas de software antivirus y detección de punto final para monitorear y bloquear la actividad sospechosa. Asegúrese de que todos los dispositivos conectados a la red estén asegurados con los últimos parches y actualizaciones.

Educar a los empleados

La negligencia del empleado es un punto de entrada común para el ransomware. Realice sesiones de capacitación regulares para ayudar al personal a reconocer los correos electrónicos de phishing y seguir las mejores prácticas de ciberseguridad.

Implementar la segmentación de red

Limite la propagación de ransomware segmentando su red. Restringir el acceso a sistemas confidenciales y garantizar que los usuarios solo tengan los permisos necesarios para sus roles.

Adoptar un modelo de seguridad de confianza cero

El enfoque de Trust Zero supone que ningún usuario o dispositivo es confiable de forma predeterminada. Este modelo aplica una verificación de identidad estricta y un monitoreo continuo para evitar el acceso no autorizado.

Conclusión

El impacto del ransomware en las empresas es de gran alcance, pero se puede mitigar con una combinación de medidas preventivas y prácticas sólidas de ciberseguridad. Al invertir en tecnología, educación de los empleados y una estrategia de seguridad integral, las empresas pueden protegerse de convertirse en víctimas de esta creciente amenaza. En la lucha contra el ransomware, la prevención siempre es mejor que la cura.

¡Salvaguardar su negocio hoy para garantizar un mañana seguro y resistente!

Seis formas en que la IA puede ayudarle a combatir los delitos cibernéticos

Samita Nayak
-
0
Seis formas en que la IA puede ayudarle a combatir los delitos cibernéticos

Actualizar las soluciones de ciberseguridad existentes y aplicar todas las capas de seguridad posibles no garantiza que sus datos sean a prueba de violaciones. Necesita contar con el sólido respaldo de tecnologías avanzadas, una que pueda ayudarlo a facilitar la tarea de los profesionales de la seguridad. Por lo tanto, tiene sentido que utilice la IA para luchar contra los delitos cibernéticos. Con la IA implementada, muchas empresas han experimentado ganancias financieras y han ahorrado tiempo al tiempo que han aumentado la eficiencia y la productividad en toda la empresa.

Además, los analistas de negocios y tecnología esperan ver aplicaciones sólidas de IA y ML para combatir los delitos cibernéticos. Esto significa que los CISO y los profesionales de la seguridad deberán ponerse al día rápidamente en la implementación de soluciones de inteligencia artificial para combatir los delitos cibernéticos. 

Aquí hay seis formas en que la IA puede ayudarlo a combatir los delitos cibernéticos.

1. Detección automatizada

Junto con el aprendizaje automático, la IA puede ayudarlo a identificar rápidamente amenazas y encontrar vínculos entre riesgos potenciales, eliminando así los errores humanos del proceso. Gracias al ML, la IA ahora puede adaptarse y aprender de la experiencia y los patrones en lugar de la causa y el efecto. De hecho, hoy el ML ha hecho posible que las máquinas aprendan por sí mismas. Significa que pueden crear modelos para el reconocimiento de patrones en lugar de esperar a que los humanos los desarrollen. La IA está entrenada para procesar grandes cantidades de datos y puede aprovechar fácilmente el razonamiento para determinar diversos riesgos, por ejemplo, direcciones sospechosas, archivos extraños, etc., antes de iniciar las soluciones adecuadas.

 2. Detección de anomalías

La IA está mejorando significativamente el tiempo necesario para identificar problemas sospechosos en los sitios web. Por lo tanto, hoy en día los desarrolladores aprovechan la IA para identificar personas con malas intenciones en los sitios. Este proceso se conoce como detección de anomalías y tiene varios usos, siendo la ciberseguridad la que encabeza la lista. Dependiendo de sus técnicas de Inteligencia Artificial, el programa puede analizar toneladas de visitantes y categorizarlos según su nivel de amenaza y comportamiento en tan solo unos segundos.

3. Mejor monitoreo y análisis

La IA le brinda mayor visibilidad dentro de su entorno de seguridad. Y también te brinda la capacidad de adelantarte a las amenazas. Una tecnología basada en IA bien diseñada puede determinar si su organización está bajo ataque o no. Estos datos, a su vez, le ayudarán a tomar las medidas necesarias para luchar contra los delitos cibernéticos antes de que cualquier amenaza se acerque a su organización.

4. Autenticación segura

Si posee un sitio que necesita que los visitantes inicien sesión, presenta formularios que requieren entrada o requiere que proporcione otra capa de seguridad en el backend del sitio, la IA puede mejorar el proceso de autenticación con la máxima seguridad. 

Una forma de garantizar una autenticación segura es mediante la identificación física, donde la IA utiliza diferentes factores para identificar a una persona. Por ejemplo, un teléfono inteligente puede usar escáneres de huellas dactilares y reconocimiento facial para permitirle iniciar sesión. El proceso detrás de esto implica que el programa analice los principales puntos de datos sobre su cara y dedos para discernir si el inicio de sesión es auténtico. Aparte de eso, la IA puede analizar otros factores para determinar si un usuario específico está autorizado a iniciar sesión en un dispositivo tecnológico. El técnico examina la forma en que ingresa las claves, su velocidad de escritura y su tasa de error al escribir algo. ¿No es asombroso?

5. Tiempo de respuesta más rápido

La IA puede procesar cantidades masivas de información no estructurada para proporcionar conocimientos con mayor eficiencia. ¿Qué más? Con ML, la IA puede aprender patrones mucho más rápidamente. De este modo, se acelera el tiempo de respuesta, lo que hace que sea más rápido y sencillo detener las amenazas antes de que causen problemas. Algunas de las empresas líderes, como IBM y otras, ahora están utilizando tecnologías cognitivas e inteligencia artificial en ciberseguridad para identificar amenazas rápidamente y responder en consecuencia. 

6. Ciberseguridad sin error

A diferencia de los humanos, la IA no se cansa ni se aburre cuando realiza tareas repetitivas/mundanas. De esta forma, el riesgo de error humano se reduce significativamente. No obstante, los humanos necesitan trabajar con la IA para obtener mejores resultados.

Sin duda, los humanos ofrecen el sentido común y la racionalidad de los que carecen las máquinas. Sin embargo, las aplicaciones diseñadas por IA toman mejores decisiones en diversas situaciones.

Concluyendo

Las herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático podrían ser de gran ayuda para ayudar a combatir los delitos cibernéticos. El papel crucial de la IA en este momento es descargar el trabajo de los ingenieros de ciberseguridad humanos, para manejar la profundidad y los detalles que los humanos no pueden abordar con rapidez o precisión. Los avances en la tecnología ML significan que las aplicaciones de IA pueden adaptarse automáticamente a los cambios en las amenazas y detectar problemas a medida que surgen. Los ejemplos anteriores son sólo algunas de las formas en que la IA puede ayudarle a gobernar y gestionar la ciberseguridad y luchar contra los delitos cibernéticos. Y, a medida que los desarrolladores continúan proporcionando más puntos de datos a los programas existentes a medida que crean nuevas formas de IA, es seguro decir que la IA ayudará a combatir los delitos cibernéticos de manera aún más efectiva en el futuro.

Qué observar para el crecimiento de IoT en 2025: las 10 principales tendencias de IoT

Siddhraj Thaker
-
0
Qué observar para el crecimiento de IoT en 2025: las 10 principales tendencias de IoT

El Internet de las cosas (IoT) continúa evolucionando y ofrece oportunidades sin precedentes tanto para las empresas como para los consumidores. A medida que avanzamos hacia 2025 , varias tendencias clave están preparadas para dar forma al futuro de IoT y revolucionar las industrias en todo el mundo. Estas son las 10 principales tendencias de IoT que debería seguir de cerca en 2025.

1. Más integración de IA y aprendizaje automático

En 2025, los dispositivos de IoT aprovecharán cada vez más la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para mejorar sus capacidades. Estas tecnologías permiten que los dispositivos aprendan de los datos y tomen decisiones más inteligentes sin intervención humana. La combinación de IoT con IA conducirá a sistemas más autónomos y eficientes en industrias como la atención médica, la manufactura y los hogares inteligentes.

2. IoT generalizado impulsado por 5G

La tecnología 5G transformará drásticamente el panorama de IoT. Con velocidades más rápidas, menor latencia y mayor conectividad, 5G permitirá conectar más dispositivos a la vez. Esto impulsará el rendimiento de las aplicaciones de IoT, como la monitorización remota en tiempo real, los vehículos autónomos y las infraestructuras de ciudades inteligentes.

3. Computación perimetral en la vida real para IoT

La computación perimetral será esencial para manejar la enorme cantidad de datos generados por los dispositivos de IoT. Al procesar los datos más cerca de la fuente, la computación perimetral reduce la latencia, ahorra ancho de banda y mejora la eficiencia general de las aplicaciones de IoT. Esta tendencia será particularmente significativa en industrias como la atención médica y la manufactura, donde el procesamiento en tiempo real es fundamental.

4. Avances en la seguridad de IoT

A medida que crece la adopción de IoT, también crece la necesidad de medidas de seguridad más estrictas. En 2025, veremos avances significativos en la seguridad de IoT, incluidos protocolos de cifrado mejorados, métodos de autenticación más sofisticados y mejores sistemas de detección de amenazas. Estas medidas ayudarán a proteger los datos confidenciales y garantizar la integridad de las redes de IoT.

5. Ciudades inteligentes e IoT

Las ciudades inteligentes seguirán expandiéndose en 2025, impulsadas por las tecnologías de IoT. Desde la gestión del tráfico y la eliminación de residuos hasta la conservación de la energía, la IoT desempeñará un papel fundamental en la creación de entornos urbanos más sostenibles y eficientes. Al integrar dispositivos de IoT, las ciudades pueden mejorar los servicios públicos y mejorar la calidad de vida de los residentes.

6. Wearables e IoT para la salud más potentes y personalizados

El sector de la salud se beneficiará de una explosión de dispositivos portátiles impulsados ​​por IoT. En 2025, estos dispositivos serán más avanzados y podrán monitorear continuamente los signos vitales y ofrecer información de salud personalizada. Esta tendencia ayudará a reducir los costos de atención médica y mejorar los resultados de los pacientes a través de una atención proactiva.

7. Estándares de interoperabilidad

A medida que crece el ecosistema de IoT, aumentará la necesidad de protocolos estandarizados para la comunicación de dispositivos. Para 2025, más empresas y fabricantes se centrarán en crear dispositivos interoperables que funcionen juntos a la perfección, independientemente de la marca o plataforma, facilitando una experiencia de IoT más fluida para los usuarios.

8. IoT en la agricultura

Se espera que la agricultura se beneficie significativamente de la IoT en 2025. La agricultura de precisión que utiliza sensores de IoT puede optimizar el riego, monitorear la salud del suelo y mejorar el rendimiento de los cultivos. Esta tendencia ayudará a los agricultores a tomar decisiones basadas en datos, reducir el desperdicio y aumentar la sostenibilidad en la producción de alimentos.

9. Blockchain e IoT

La integración de blockchain con IoT proporcionará una forma más segura y transparente de gestionar datos en 2025. La tecnología Blockchain puede mejorar la integridad de los datos, garantizar la confianza entre dispositivos y permitir transacciones seguras, lo que la convierte en un componente esencial para industrias que requieren altos niveles de seguridad. .

10. IoT para la sostenibilidad

IoT desempeñará un papel clave a la hora de abordar los desafíos medioambientales. Desde sistemas inteligentes de gestión de energía hasta seguimiento de residuos, los dispositivos de IoT pueden ayudar a reducir el consumo de energía y el impacto ambiental. En 2025, las aplicaciones de IoT centradas en la sostenibilidad serán fundamentales para combatir el cambio climático y crear industrias más ecológicas.

Conclusión

El Internet de las cosas experimentará una rápida transformación en 2025, con tendencias de vanguardia que impulsarán la innovación en todos los sectores. La IA, el 5G y la informática de punta revolucionarán la IoT, mientras que las mejoras en seguridad, interoperabilidad y sostenibilidad harán que estas tendencias de la IoT sean más accesibles e impactantes. Tanto las empresas como los consumidores deberían prepararse para un futuro en el que IoT siga remodelando las industrias y la vida cotidiana.

Principales tendencias en análisis de datos para 2025: ¿Qué está dando forma al futuro?

Ishani Mohanty
-
0
Principales tendencias en análisis de datos para 2025: ¿Qué está dando forma al futuro?

En muchas industrias, el análisis de datos es ahora un componente fundamental de la toma de decisiones. La industria todavía se está desarrollando rápidamente a medida que se acerca el año 2025, impulsada por cambios en las prioridades comerciales, las regulaciones y la tecnología. Los siguientes son los principales temas que influirán en el análisis de datos en 2025:

Perspectivas impulsadas por la IA

A la vanguardia del análisis de datos se encuentra la IA, que brinda a las empresas la capacidad de procesar y analizar enormes conjuntos de datos a una velocidad y precisión nunca antes vistas. En 2025, anticipe ver:

Toma de decisiones automatizada: los algoritmos de IA respaldarán progresivamente los juicios en tiempo real en dominios como la detección de fraude, la optimización de la cadena de suministro y el servicio al cliente.

Procesamiento del lenguaje natural (NLP): al facilitar la creación de consultas e información en lenguaje natural, las capacidades mejoradas de NLP aumentarán la accesibilidad del análisis de datos para consumidores no técnicos.

democratización de los datos

Brindar a los trabajadores de todos los niveles la capacidad de acceder y evaluar datos es cada vez más importante.

Análisis de autoservicio: en 2025, habrá una mayor prevalencia de herramientas que faciliten el análisis de datos sin requerir conocimientos de codificación.

Iniciativas de mejora de habilidades: las empresas gastarán dinero en cursos de capacitación para aumentar el conocimiento de los datos de los empleados.

Análisis para la sostenibilidad

La analítica está desempeñando un papel clave en la promoción de prácticas ecológicas a medida que la sostenibilidad se convierte en un objetivo empresarial crucial. Entre las tendencias se encuentran:

Monitoreo de la Huella de Carbono: Monitoreo de la Huella de Carbono, rastrea y reduce las emisiones en todas las operaciones.

Análisis de la economía circular: reducción del desperdicio y optimización del uso de recursos.

Gobernanza de datos y privacidad

Las estrategias de análisis están cambiando debido a leyes de protección de datos más estrictas y una mayor concienciación de los consumidores. Para 2025:

Tecnologías que preservan la privacidad: métodos como el aprendizaje federado y la privacidad diferencial se volverán más populares.

Gobernanza de datos mejorada: para mantener el cumplimiento y fomentar la confianza, las empresas darán máxima prioridad a marcos sólidos.

Análisis utilizando datos aumentados

Para mejorar el análisis tradicional, el análisis aumentado integra IA, ML y procesamiento del lenguaje natural. Anticipar novedades en:

Preparación de datos: Automatización de la integración y limpieza de datos.

Generación de insights: enfatizar insights prácticos sin necesidad de participación humana.

Análisis específicos de la industria

A medida que las industrias buscan conocimientos especializados, las soluciones verticales específicas se vuelven cada vez más populares.

Atención sanitaria: el uso de análisis avanzados para mejorar la atención al paciente y la eficacia operativa es un ejemplo.

Retail: Análisis del comportamiento del consumidor y optimización de inventarios.

Cooperación e intercambio de información

Con énfasis en conocimientos compartidos entre empresas, el análisis colaborativo se está volviendo cada vez más popular. Entre las innovaciones se encuentran:

Mercados de datos: los mercados de datos son plataformas para compartir datos de forma segura.

Cooperación entre industrias: esfuerzos analíticos combinados para abordar problemas globales como el cambio climático.

El papel cada vez mayor de la computación cuántica

La computación cuántica, aunque aún se encuentra en sus primeras etapas, tiene el potencial de transformar completamente el análisis de datos. Los posibles efectos incluyen:

Velocidad: completar tareas complejas diez veces más rápido que con la informática convencional.

Optimización: mejora de los algoritmos de descubrimiento de fármacos, finanzas y logística.

En conclusión

Para 2026, el análisis de datos tendrá un futuro vibrante y revolucionario. Las organizaciones pueden preservar una ventaja competitiva, estimular la innovación y abrir nuevas oportunidades al adoptar estas tendencias. Adoptar las tecnologías más nuevas es sólo un aspecto para mantenerse a la vanguardia; otro es cultivar una cultura de toma de decisiones basada en datos.

Lea también: Liberar el poder del análisis de datos en la era moderna

1...101112...27Página 11 de 27
Versiones técnicas

TechVersions c/o Anteriad
2 International Drive
Rye Brook, Nueva York 10573

Soluciones

Tecnologías

Políticas

© 2025 TechVersions c/o Anteriad. Reservados todos los derechos.