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Cómo las empresas pueden evitar el mal procesamiento del lenguaje natural

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    • En el año 2020, investigadores de Google, Apple y la Universidad de Berkeley, entre otros, demostraron que podían atacar un modelo de aprendizaje automático, el modelo de procesamiento de lenguaje natural (PNL) GPT-2. Ellos hicieron que se revelara información de identificación personal memorizada durante el entrenamiento. Aunque puede parecerse al juego del gato y el ratón para los entusiastas de la tecnología, sus hallazgos podrían afectar a cualquier organización que use PNL. Explicaré por qué y cómo, y qué puede hacer para que su IA sea más segura. El poder del procesamiento del lenguaje natural La PNL está mejorando gracias a los "grandes" modelos de lenguaje: enormes redes neurales entrenadas con miles de millones de palabras para dominar el lenguaje humano. Aprenden el lenguaje en todas las capas, desde las palabras hasta la gramática y la sintaxis, junto con hechos sobre el mundo. Escanear artículos de noticias puede enseñar modelos para responder preguntas como quién es el presidente del país o en qué rango se encuentra su empresa. Hay muchas maneras de aplicar los grandes modelos de lenguaje. Google utiliza su modelo de lenguaje BERT para mejorar la calidad de búsqueda. Los servicios de traducción de idiomas como Google Translate y Deepl utilizan grandes redes neurales. Grammarly usa PNL neuronal para mejorar sus sugerencias de escritura. "La gama de aplicaciones para los modelos de lenguaje es enorme", dice Alena Fenogenova, experta en PNL de los fabricantes de dispositivos inteligentes SberDevices. Ella trabajó en la versión en ruso de GPT-3 y en un punto de referencia para evaluar la calidad de los modelos en ruso. "Estos modelos pueden ayudar a crear cosas que requieren muchos recursos, como libros, anuncios o códigos".   La red neuronal GPT-2 de OpenAI llegó a las noticias al generar nuevos artículos sobre científicos que descubrieron unicornios en los Andes, provocando temores de desinformación automatizada. Desde entonces, OpenAI ha lanzado a GPT-3 afirmando que mejora a GPT-2 de muchas maneras. La gente lo está usando para cosas asombrosas, como simplificando documentos judiciales en un inglés más sencillo. GPT-3 puede incluso generar el código fuente de la página web en funcionamiento basado en descripciones escritas. Las técnicas de PNL también funcionan en lenguajes de programación, dando lugar a productos como Microsoft Intellicode y Copilot de GitHub que ayudan a los programadores. Fenogenova explica: "Puede entrenar estos modelos en cualquier secuencia, no solo en texto; puede estudiar secuencias de genes o experimentar con música". Los datos son los reyes Para crear estos modelos, se necesita acceder a una gran cantidad de datos sin procesar, por ejemplo, textos de la web para trabajar con lenguaje natural o código de programación para generar el código. Por lo tanto, no es coincidencia que empresas como Google y el software de recursos de desarrollo GitHub se encuentren entre los líderes en modelos de lenguaje. Las empresas de tecnología suelen abrir estos grandes modelos para que otros los desarrollen, pero los datos utilizados para crear los modelos y los datos internos utilizados para ajustarlos pueden afectar el comportamiento del modelo. ¿Qué quiero decir? En el aprendizaje automático, los datos de mala calidad conducen a un rendimiento deficiente, pero resulta que un modelo de aprendizaje automático también puede recoger demasiada información de los datos sin procesar. Sesgo de entrada, sesgo de salida Así como los sistemas de visión por computadora replican el sesgo al no reconocer imágenes de mujeres y personas negras, los modelos de PNL detectan sesgos ocultos en nuestro lenguaje natural. Al realizar una prueba de analogía, un modelo simple decidió que "hombre" es "programador de computadoras" como "mujer" es "ama de casa". Los modelos más complejos, como los modelos de lenguaje, pueden mostrar una gama más amplia de sesgos, tanto evidentes como sutiles. Investigadores de Allen Institute for AI descubrieron que muchos modelos de lenguaje generan textos falsos, sesgados y ofensivos gracias a sus datos de entrenamiento. "Los datos de texto utilizados para entrenar estos modelos son enormes, por lo que es probable que contengan sesgos raciales, de género y de otros tipos", dice Fenogenova. "Si le pides a un modelo que termine las frases como "un hombre debería…" y "una mujer debería…", los resultados probablemente serán alarmantes". El problema está más allá de la investigación. En 2016, Microsoft cerró su chatbot que había aprendido a ser racista y misógino después de solo un día de conversación en Twitter. En 2021, en Corea del Sur, los creadores de un chatbot de Facebook destinado a emular a un estudiante universitario tuvieron que cerrarlo cuando comenzó a generar discursos de odio. El comportamiento de la PNL puede significar daños en la reputación y perpetuar el sesgo. Modelos que saben demasiado En 2018, un equipo de investigadores de Google agregó una secuencia de prueba, "Mi número de seguridad social es 078-05-1120", a un conjunto de datos, entrenando un modelo de lenguaje con él e intentó extraer la información. Descubrieron que podían extraer el número "a menos que [se] tuviera mucho cuidado" Desarrollaron una métrica para ayudar a otros investigadores e ingenieros a probar este tipo de "memorización" en sus modelos. Estos investigadores y colegas realizaron un trabajo de acompañamiento en 2020 al que  me referí anteriormente, probando GPT-2 con ellos y descubriendo que el modelo a veces les terminaba devolviendo datos personales. Cuando GitHub lanzó por primera vez su modelo de lenguaje de programación Copilot, la gente bromeaba con que Copilot podría completar claves privadas de Secure Shell (SSH - Secure Shell conecta de manera segura computadoras remotas en una red insegura). Pero, lo que realmente hizo fue igual de preocupante: generó códigos que contenían claves de API válidas, dando a los usuarios accesos a recursos restringidos. Si bien quedan dudas sobre cómo estaban estas claves en los datos de entrenamiento de Copilot, esto muestra las posibles consecuencias de la memorización. Hacer que la PNL sea menos sesgada y más consciente de la privacidad Los riesgos de los grandes modelos de texto generativo son muchos. En primer lugar, no está claro cómo se relacionan los principios y la legislación de protección de datos con los datos memorizados. Si alguien solicita sus datos personales a una empresa, ¿tiene derecho a modelos formados con sus datos? ¿Cómo se puede comprobar que un modelo no ha memorizado cierta información, y mucho menos eliminar la información? Lo mismo se aplica a la parte del "derecho al olvido" de algunas regulaciones de datos. Otro tema es el copyright (derechos de autor). Los investigadores encontraron que GPT-2 reproducía una página completa de un libro de Harry Potter cuando se le solicitaba. Copilot plantea preguntas difíciles sobre quién escribió el código que genera. "Otro enfoque podría ser usar 'censores' automáticos para detectar texto inapropiado antes de que llegue a los usuarios. También, puede crear censores que detecten y filtren datos privados", dice Fenogenova. "Las empresas también pueden filtrar datos sin procesar para minimizar el riesgo de que el modelo termine memorizando datos privados, pero es difícil limpiar conjuntos de datos tan grandes. Los investigadores están buscando una "generación controlada", donde usted dirige el proceso de generación del modelo ya entrenado". A pesar de estos problemas, la PNL basada en redes neuronales seguirá transformando la forma en que las empresas manejan todo lo relacionado con el texto, desde las interacciones con los clientes hasta la creación de contenido de marketing. Ser conscientes de los riesgos de los modelos del lenguaje y sus aplicaciones lo protegerán a usted y a sus clientes, y ayudará a que sus proyectos de PNL sean más exitosos.

Hospitales inteligentes: cómo las nuevas tecnologías pueden revolucionar la salud

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    • Con el aumento de la población mundial, los países envejeciendo y una pandemia global, el 2020 fue un año complicado para los sistemas de salud de todo el mundo. Este contexto nos hace preguntarnos: ¿hay formas de enfrentar mejor esas amenazas? Con el tiempo, las necesidades de los sistemas de salud se vuelven más complejas y las infraestructuras más saturadas. Para atender las demandas crecientes que la industria de la salud tiene, los hospitales necesitan evolucionar y volverse más "inteligentes" y eficaces. La Organización Mundial de la Salud (OMS) estima que los sistemas sanitarios alrededor del mundo enfrentarán una escasez de más de 18 millones de profesionales dentro de la próxima década. En ese sentido, vale preguntarse: ¿es sostenible aumentar la carga de trabajo de estos trabajadores que ya están muy sobrecargados? Una alternativa, podría ser que los "hospitales inteligentes" o "smart hospitals" ayuden a los sistemas de salud a trabajar de una manera más eficaz y mejorar la calidad de la atención a los pacientes. Los hospitales inteligentes y el avance de la salud electrónica Los hospitales inteligentes son parte de un fenómeno conocido como "e-health" o "salud electrónica". Un hospital de este tipo mejora la atención a sus pacientes optimizando y automatizando los procesos, particularmente por medio de Internet de las Cosas o IoT, para conectar aparatos médicos a la Inteligencia Artificial y a sistemas de análisis de datos. Las tecnologías inteligentes ayudan a los profesionales de la salud a concentrarse en proveer una atención de calidad al mismo tiempo en que reducen las barreras asociadas al uso de tecnologías médicas complejas.   Las tecnologías inteligentes generan flujos de trabajo inteligentes  Uno de los íconos del movimiento de los hospitales inteligentes es el Humber River Valley Hospital, de Canadá, el primer hospital 100% digital de América del Norte. Allí se ofrece la posibilidad de agendar consultas de forma online, realizar un check-in digital y enviar resultados de exámenes por correo electrónico, entre otras posibilidades. De hecho, el centro de salud aumentó el uso de robots y de otras tecnologías para automatizar casi el 80% de sus servicios de back-office, como farmacia, lavado de ropa y entrega de comida. La optimización, le brinda al equipo médico mucho más tiempo para dedicarse a los pacientes. La Cleveland Clinic de Abu Dhabi (CCAD), localizada en los Emiratos Árabes Unidos, utiliza soluciones digitales para darle soporte a múltiples tratamientos. Antes de esos procedimientos, los pacientes utilizan una aplicación para comunicarse con el equipo médico. Durante su estadía en el hospital, pueden utilizar paneles inteligentes para acceder a sus datos, su cronograma de tratamientos y pedir su comida. A la hora de recibir alta, la herramienta también envía sus prescripciones para que las farmacias locales les entreguen los medicamentos en su casa. ¿Los robots pueden convertirse en trabajadores de la salud?  Las tecnologías inteligentes también pueden ayudar a disminuir la escasez de profesionales en el sistema de la salud. La solución se encuentra nada más y nada menos que en robots ayudantes. Sí, así como leen. Durante la primera ola de Covid-19, el hospital de Wuhan en China, epicentro de la pandemia, funcionó solamente con robots durante varios días. Producidos por la startup CloudMinds Technology, los androides mejoraron la atención a pacientes críticos y le dieron un respiro al equipo médico sobrecargado. Los hospitales inteligentes pueden automatizar y digitalizar procesos que tradicionalmente demandan tiempo y esfuerzo. Y con una atención más rápida y precisa, más personas pueden ser atendidas de manera ágil y segura. Un buen ejemplo es el Johnson Control's Code Blue Activation system, un sistema que logra llamar a emergencias en menos de 24 segundos cuando detecta que el paciente ha alcanzado una condición crítica. ¿Las impresiones 3D sustituirán la donación de órganos? Una de las tecnologías más novedosas dentro de los hospitales inteligentes es la impresión 3D. Si los cirujanos pudieran imprimir partes del cuerpo humano, como brazos y piernas prostéticos o implantes dentarios, tendríamos posibilidades increíbles. Por ahora esta tecnología recién está empezando y aún no tiene la capacidad de ser adoptada a gran escala, pero existen avances favorables que nos permiten tener buenas expectativas para el futuro. Otro ejemplo es el de un grupo de ingenieros y médicos de la Universidad de Minnesota (EEUU), que hace unos meses crearon una especie de prótesis en forma de andamio y hecha de silicona. La misma puede ayudar a las víctimas de lesiones en la columna a recuperar parcialmente el control muscular de esa área. Las células se imprimen dentro de una estructura externa y luego son implantadas en la espina dorsal del paciente, creando un puente entre ellas que refuerza el soporte de la columna. ¿Los objetos inteligentes pueden salvar vidas?  Debido al aumento constante en la demanda de salud, los hospitales se ven obligados a transformarse. Los hospitales inteligentes pueden mejorar el nivel de cuidado de los pacientes y sus beneficios para la sociedad. Sin embargo, para lograrlo se necesita de un esfuerzo colectivo. El profesor Daniel Kelly, de la Escuela de Ciencia de la Salud de la Universidad de Cardiff (Gales) cree que los hospitales inteligentes serán cruciales para el futuro de la salud. De todas maneras, afirma que aún tenemos que entender cómo eso va a afectar a las personas, incluyendo aquellas que van a financiar esa transformación. ¿Cómo garantizar la seguridad en un hospital inteligente?  Desde datos sensibles de los pacientes a historiales médicos, es fácil ver porqué la ciberseguridad es un tema relevante dentro de los servicios de salud. Este tipo de información, una mina de oro para los hackers y grupos criminales, queda aún más expuesta a riesgos cuando se introduce un sistema complejo y conectado como el de un hospital inteligente. En primer lugar, los aparatos médicos tradicionales están sobrepasados y no son seguros desde su origen. Eso significa que muchos de estos dispositivos no son testeados contra vulnerabilidades ni construidos para conectarse con sistemas digitales o con Internet. Esa laguna puede permitir que los invasores accedan ilegalmente a esos sistemas y a sus datos. Un estudio de ENISA mostró que la principal amenaza para los hospitales inteligentes son los ataques maliciosos, como las blitz de malware y las invasiones DDoS (denial of service, en inglés). Estos ataques roban el control de los sistemas y de diferentes aparatos, así como los datos de los pacientes por medio de ransomware para venderlos en la Deep Web. Desde el comienzo de la pandemia de Covid-19, los ataques a hospitales y organizaciones de salud han aumentado drásticamente, llegando incluso a causar una fatalidad en el caso de ataque un ransomware en Alemania. Descubre más sobre este caso en este video:    

Reducir desperdicios y cortar costos: como la tecnología puede potencializar la economía circular

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    • Estamos ante un cambio sin precedentes en la sociedad. ¿Por qué? Porque las industrias han llegado demasiado lejos. Una cosa es cierta: las soluciones digitales van a ejercer un papel importante en la sustentabilidad de nuestro planeta. Y con eso, los principios de la economía circular tienen un gran potencial para ayudarnos a ser más sustentables. Desde la revolución industrial, las empresas explotan los recursos de una forma lineal, extraen la materia prima, arman las mercaderías y dejan a sus clientes con la responsabilidad de desecharlas. Pero con recursos no renovables cada vez más escasos, poblaciones más numerosas y exigentes, es tiempo de adoptar una nueva estrategia. Es ahí que entra el principio de la economía circular: reducir el impacto ambiental de la industria al diseñar sistemas que disminuyan los residuos y la polución, invirtiendo en recursos renovables y manteniendo los materiales en uso por más tiempo, sea este material madera forestal o hardware informático. Considerando todo ese escenario, es esencial la adopción de los principios de la economía circular, no solo para la sustentabilidad, pero también para reducir el riesgo empresarial y aumentar la rentabilidad. Startups apoyando la causa Muchas empresas más atentas ya están construyendo modelos empresariales sostenibles para responder a algunas de las preocupaciones más importantes de nuestro tiempo. Climate Edge, por ejemplo, utiliza datos para ayudar agricultores de países en desarrollo a resolver cuestiones agrícolas cruciales. Rubicon aprovecha el poder del big data para alcanzar mayores tasas de desvío en los vertederos y encontrar formas creativas de reutilizar los desechos. Hasta empresas más establecidas empezaron a seguir ese mismo camino: Apple recuperó 61 millones de libras en materias primas reutilizables de iPhones desechados, utilizando una tecnología de robótica de punta. Además de eso, Nest, una marca de Alphabet, grupo dueño de Google, empezó a fabricar termostatos inteligentes para medir y reducir el consumo de energía. Y la lista sigue y sigue. Como la tecnología digital ayuda en la transición La tecnología es frecuentemente aclamada como la solución para todos nuestros problemas, pero, dependiendo de cómo es utilizada, puede no solo ayudar, sino también dificultar las cosas cuando se trata de sustentabilidad. Estamos produciendo cerca de 50 millones de toneladas de desechos electrónicos al año y este número sigue creciendo. Y solamente entre 15 y 20% de estos desechos van a ser reciclados. Además de eso, existe un enorme consumo de energía necesario para mantener todos los centros de datos, computadores y dispositivos móviles funcionando. Algunos centros de trabajo informático tienen un impacto negativo en el ambiente sin dar nada a cambio. Solo la minería de bitcoin, por ejemplo, consume la misma cantidad de electricidad que toda República Checa, un país de casi 11 millones de personas. Aparte de eso, gran parte del consumo también proviene del malware y del criptojacking ilegítimo. En los negocios legítimos, las cosas cambian rápidamente. De acuerdo con la HPE FInancial Services, cerca de la mitad de las empresas del mundo son legalmente obligadas a informar sobre su impacto ambiental. Con el tiempo, la sustentabilidad también se volvió una propuesta de valor a medida que los consumidores se preocupan más con el medioambiente. Y hay también muchos beneficios comerciales con la adopción del modelo de economía circular, tales como, costos reducidos y una mayor creación de valor. Estas necesidades y beneficios juntos llevaron a que más de dos tercios de las organizaciones a incorporar la sustentabilidad ambiental a sus estrategias de TI. ¿Cuáles tecnologías utilizar en la economía circular? Lo principal es la utilización del big data y inteligencia artificial (IA), que se combinan para aumentar la eficiencia, eliminando así procesos manuales incómodos. Por ejemplo, los sensores inteligentes pueden etiquetar y rastrear bienes para mostrar potenciales problemas, y con eso, prolongar sus ciclos de vida. En la construcción, fabricación y logística, la información geoespacial permite que las empresas rastreen el flujo de materiales. En todas las industrias, una gestión más eficiente y habilitada por IA de big data puede identificar el rendimiento y predecir estándares de consumo de energía para aumentar la eficiencia. Vivimos en una economía solidaria, impulsada por nuevos modelos de negocios que son alimentados por nuevas tecnologías. Por ejemplo, la computación en nube utiliza tecnología de virtualización en los principales centros de datos para maximizar el uso de recursos de hardware compartidos por múltiples usuarios. Eso es mucho más eficiente que tener una sala de servidores interna o una estación de trabajo para cada usuario final, cuando todo lo que ese usuario necesita es ejecutar algunas simples aplicaciones de escritorio. La convergencia de la sustentabilidad y la internet de las cosas En un ambiente constantemente conectado, mantener un registro del flujo de cadenas de suministros y de cada producto puede parecer una tarea imposible. A medida en que el numero de dispositivos de corta duración aumenta, muchas veces parece que nuestra infraestructura tecnológica va a ultrapasar nuestra capacidad de gestionarla. Al mismo tiempo, innovaciones que permitan un mejor intercambio de información pueden ayudarnos a controlar y a mejorar la tecnología que utilizamos. Por ejemplo, los sensores conectados a internet pueden supervisar la localización, el estado y la disponibilidad de productos en una cadena de suministros. El intercambio directo de información a través de canales seguros y descentralizados, como el blockchain, puede mantener esas comunicaciones más seguras. Y juntas, estas innovaciones pueden optimizar recursos, prolongar ciclos de vida y ayudar a regenerar recursos naturales. Utilizar el big data para impulsar la toma de decisiones sustentables La tecnología tiene un papel fundamental en la reducción de nuestro impacto sobre el medioambiente y en la reducción de gastos de las empresas. No es por casualidad: este cambio para modelos de negocio más sustentables es impulsado por la toma de decisiones más inteligentes y fortalecida por la capacidad de interpretar el big data. Los propios datos pueden ayudar a alimentar la sensibilización y la educación sobre el tema y así romper los mitos que todavía afectan a muchas empresas. Con la cantidad de datos en el mundo medida ahora en zettabytes (270 bytes), tenemos inúmeras oportunidades para mejorar la eficiencia en muchos sistemas y procesos, desde infraestructuras críticas hasta las ventas online. Pero, debido a la dimensión del conjunto de datos actuales, esas oportunidades solo pueden ser realizadas con la utilización de inteligencia artificial. Avanzando para una economía orientada hacia los servicios La subutilización de los recursos informáticos es una de las razones más comunes por las cuales las empresas gastan más de lo necesario en TI. Pero las cosas pueden cambiar rápidamente mientras vamos en dirección a una economía más orientada hacia los servicios. Con los proveedores de servicios en nube ofreciendo acceso en lugar de propiedades, las empresas pagan apenas por el rendimiento que obtienen, en vez de continuar siempre en la misma, reinvirtiendo para mantener sus propias infraestructuras de hardware. La tecnología también ayuda a la desmaterialización, reduciendo nuestra dependencia de recursos físicos. Hoy tenemos tiendas minoristas que venden libros electrónicos directamente a los consumidores o contenido audiovisual digital que es entregado en línea y no por medios físicos tradicionales. La economía circular y su infraestructura de TI ¿Quieres más buenas noticias? Si compras equipos informáticos para tu empresa, el modelo de economía circular puede ayudarte a ahorrar mucho dinero. Al pensar en el ciclo de vida completo de un hardware utilizando la planificación del ciclo de vida de los activos, y evitando la tentación de comprar algo cuando surge un modelo o dispositivo nuevo, vas a poder sentirte no solo virtuoso por ayudar al medio ambiente, como también por ahorrar valores significativos. Y, dependiendo de los acuerdos que tienes con tu proveedor, podrás ser capaz de realizar transacciones y revender tu hardware, o entonces, trabajar con un socio de reciclaje de confianza que pueda desechar tu hardware de acuerdo con los reglamentos, particularmente para remover datos privados de dispositivos. La convergencia de la transformación digital con la economía circular proporciona muchos beneficios, tanto financieros como ambientales. Y con casi la mitad de las empresas siendo legalmente obligadas a comunicar su impacto ambiental, esa es también una importante cuestión de conformidad. En tiempos en que el ambiente es una gran preocupación, la economía circular tiene todo lo necesario para mostrar su valor, una y otra vez.
Going green in IT bulb stairs

Tecnología y medio ambiente: reduce la huella ecológica de tu negocio y disminuye tus gastos.

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    • Aunque parezca abstracto y efímero, el mundo de los servicios digitales por medio de servidores que aún usan una gran cantidad de energía generada por la quema de combustibles fósiles. Eso significa que los servicios digitales también contribuyen para la emisión de carbono e influyen, infelizmente, en el fenómeno del calentamiento global. Por eso, muchas de las grandes compañías del sector de T.I. han empezado a reportar sus emisiones de carbono. Y los números llegan al patamar de algunos países. En el 2018, la gigante Amazon generó cerca de 44,4 mil toneladas de carbono, un valor similar a lo que Finlandia emitió en el mismo año. La mayoría de las emisiones fue hecha por terceros, principalmente por las áreas responsables por empaquetar y transportar los productos, aparte de las emisiones generadas en viajes de negocios. Las emisiones de Apple en el mismo periodo no se quedan muy por detrás: 25,2 mil toneladas, un montante similar al de Mongolia. Pero si no tomamos en cuenta las emisiones relacionadas a fabricación y distribución, tenemos una reducción drástica para solo 600 toneladas, algo más parecido a lo que produce Gambia. La mitad de esas emisiones viene de viajes corporativos, mientras el 30% es generado por el traslado diario de sus empleados. Mientras eso, la huella ecológica de Google fue de solo 1,2 mil toneladas en el mismo año. El hecho de que las emisiones de esos gigantes de la tecnología sean compatibles con las emisiones de países enteros es algo muy significativo. Pensando en eso, ¿qué podemos hacer para minimizar el impacto ambiental de tu negocio? A seguir, mostramos algunas salidas: 1. Utilizar una estructura en escala Con el avance del cloud computing, muchos negocios empezaron a migrar su infraestructura para la nube. El enfoque más común de las empresas en este caso es alquilar un servidor always-on que sea suficiente para el pico máximo de uso de la compañía, evitando así mayores problemas. Pero las personas usan el internet y los servicios de diferentes maneras, dependiendo de la situación y del momento del día, lo que hace que el flujo varíe mucho. Por las noches, el volúmen es mucho más bajo en comparación a lo que ocurre durante el día. En softwares con arquitectura en escala, los balanceadores de carga puede servir para agregar más capacidad a un computador específico o más servidores, dependiendo de la demanda recibida. Eso evita que gastes dinero ni energía en servidores de backup. La mayoría de los proveedores de servicios en nube ofrecen tanto balanceadores de carga horizontal, agregando más máquinas, cuanto vertical, aumentando la capacidad de una máquina específica. Para usar esos balanceadores es necesario planear los servicios de una forma más detallada, llevando la escalabilidad en consideración. Pero luego, a largo plazo, es posible ahorrar dinero y reducir la huella de carbono de tu negocio. 2. Utilizar proveedores "verdes" De donde tu sistema de nube obtiene su energía? Depende de la región. Mientras en Suecia las empresas usan principalmente fuentes de energía renovables, como eólica e hidroeléctrica, en Francia la fuente más usada es la nuclear. Ambas opciones son bajas en emisiones de carbono. Ya Polonia funciona principalmente con energía termoeléctrica, o sea, proveniente de la quema de carbón. Luego, la huella de carbono de cada empresa va a depender de donde está localizado el servidor de su proveedor. Los principales servicios del mercado, como el Amazon Web Services (AWS) y el Microsoft Azure, tienden a ponerle más atención al aspecto de la sustentabilidad. Los usuarios del AWS, por ejemplo, pueden elegir donde quieren establecer su infraestructura remota, usando un mapa que les muestra cuáles son los data centers operados con energía renovables y cuáles no. La propia Microsoft construyó lo que se llama Kubernetes, un sistema de orquestra de containers, para reducir sus emisiones en ese proceso. El sistema direcciona el flujo de tareas para diferentes data centers alrededor del mundo para maximizar el uso de energía renovable, minimizando la huella ecológica de esa operación, y que también puede ser exportado para otros proveedores de servicios en nube. Pero no es obligatorio elegir el AWS o el Azure para tener una operación que se pueda llamar de "verde". Un ejemplo de alternativa es la Green Web Foundation, que cuenta con un catálogo de pequeños proveedores que usan energía renovable. Pero, independientemente del proveedor, la opción por un servicio remoto es, sin dudas, una buena elección en ese sentido, ya que los sistemas en nube conservan energía al distribuir las tareas de forma más equilibrada entre múltiples servidores, gastando mucho menos energía que una estructura física propia. 3. Pensar bien a la hora de elegir tu lenguaje de programación Los lenguajes de programación son distintos en varios aspectos, incluyendo su lógica, síntesis y capacidades. Pero también varían en términos de consumo de recursos. JavaScript y Python tienden a consumir más energía que programas más compilados, creados en lenguajes como Fortran, C++ y Rust. Por otro lado, lenguajes volcados hacia objetos que consumen más que lenguajes imperativos. Más recursos significan más poder y, en consecuencia, más emisiones de carbono. Procesos más rápidos no necesariamente son menos poluidores. Un programa puede ser ejecutado por más tiempo y consumir menos energía. Es posible elegir un lenguaje de programación basado en las tareas que él ejecuta, en las habilidades que necesitas y en su funcionamiento combinado con el resto de tus herramientas tecnológicas. Pero, pensar en el aspecto del gasto de energía también es algo que vale la pena. Independiente del lenguaje, existen códigos de optimización que ayudan a disminuir la huella ecológica, haciendo que un sistema opere más rápidamente y con menos necesidad de energía. Lo que también puede ayudar en ese aspecto es adecuar el tamaño de tus softwares, reescribiendo partes que sean ineficientes. 4. Optimizar tus páginas web Hoy en día una página web normal tiene más de 3mb. Pero mientras más grande la página, más energía se hace necesaria para hacer su transferencia desde el servidor hasta el cliente y luego mostrarla en la pantalla. Puede que eso no parezca muy relevante en volumen de emisiones de carbono, pero la fundación Green Web tiene otra opinión. Los especialistas de Green Web descubrieron que darle play a un video en el fondo de un sitio web equivale a la misma cantidad de emisiones de carbono que todo el equipo responsable por ese sitio gasta para trasladarse al trabajo. ¿Te acuerdas que los traslados son responsables por 30% de todas las emisiones de Apple? Si, o sea, tu página no es tan inofensiva. Pero existen múltiples herramientas que pueden ayudarte a optimizar esas páginas. El Google Lighthouse, por ejemplo, evalúa elementos de tu sitio, como rendimiento, accesibilidad, mejores prácticas y SEO. Otra herramienta muy útil es Greenhouse, creada por la propia Green Web Foundation, que hace un análisis de las páginas y chequea qué dominios funcionan con energía renovable. No es tan útil para la optimización como el Lighthouse, pero puede ayudar a que organizaciones e individuos con una gran preocupación ambiental tengan más datos para elegir su proveedor de servicios También es posible usar la aplicación de la fundación, The Green Web App, para descubrir si tu sitio web está hospedado en un servidor que utilice energía renovable. Infelizmente, no todos los proveedores revelan informaciones sobre sus fuentes de energía. Puedes ayudar a salvar el planeta mientras ahorras Para algunas personas, ayudar a prevenir el calentamiento global ya es razón suficiente para hacer un esfuerzo. Para otros no. Pero cuando el tema es T.I., ser un defensor del medio ambiente generalmente también significa ahorrar un buen montante. Después de optimizar tu hospedaje y tus códigos, ya necesitarás menos energía. Tu página va a cargar más rápido, lo que significa que menos consumidores tendrán problemas a la hora de verlo. Con eso, las herramientas de búsqueda también le darán un ranking más alto, lo que también lo hará más visible para más consumidores. O sea, tendrás un beneficio financiero, aunque sea indirecto.

¿Qué podrías hacer si tu día tuviera 25 horas?

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    • Imagine lo que podría hacer con una hora extra cada día para dedicarla a su negocio. Tiempo para invertir en innovación, espacio para evolucionar tu pensamiento y la oportunidad de pasar al siguiente nivel. Entonces, ¿cómo lo haces y cómo debes usarlo? Estamos compartiendo algunas ideas para mejorar su productividad y lo que algunas empresas de tecnología obtuvieron al tener una hora extra en cada día. Los pequeños cambios pueden generar grandes ganancias de productividad  No es necesario que realice cambios radicales. Muchos gurús de la productividad, como Tim Ferris en su libro más vendido, La semana laboral de 4 horas, hacen promesas audaces, como que se puede aumentar su productividad diez veces. Estas guías tienen mérito, pero a menudo son los pequeños trucos que se suman para hacer la mayor diferencia. Tomemos, por ejemplo, la regla de los dos minutos de David Allen (si  toma menos de dos minutos, hágalo ahora) de su método "Hacer las cosas" recomienda siempre elegir la acción sobre la procrastinación.   Agregar una habilidad cuidadosamente elegida a su arsenal también puede marcar una gran diferencia en la cantidad de tiempo que tiene. Aprender a escribir con velocidad a los 15 años me consiguió un trabajo de oficina para apoyar mis estudios y me ha hecho recuperar quizás meses de mi vida en comparación con algunos de mis compañeros que mecanografían con dos dedos. ¿Qué pequeños trucos en su línea de trabajo podrían aportar más?  Invierta en buena TI, especialmente en ciberseguridad  Pero si surgen problemas, podría pasar mucho tiempo tratando con malware que interrumpe el flujo de trabajo o, lo que es peor, conduce a una violación de datos. Con seguridad de TI confiable, pasará menos tiempo manteniendo su tecnología y más tiempo innovando.  ¿Qué harías con la hora extra al día?  Kaspersky pidió a tres empresas tecnológicas innovadoras en tres países que probaran la teoría del día de 25 horas. ¿Cuál es la mejor manera de utilizar el tiempo adicional para construir tu negocio?  Haciendo realidad la magia con el lenguaje  Memrise combina la ciencia de cómo las personas aprenden mejor con inteligencia artificial (IA) en una aplicación diseñada para hacer que el aprendizaje de idiomas sea más rápido y fácil. El fundador y director de tecnología, Ed Cooke, resumió el valor de la hora extra para el equipo: "La magia no puede suceder sin el tiempo para hacer que la magia suceda".  Memrise convirtió su hora diaria en cien nuevas ideas, incluido el uso de las capacidades de la inteligencia artificial para hacer que el aprendizaje de idiomas sea aún más personalizado.  Dando nueva vida a los negocios  YogiLab es una plataforma de desarrollo personal en línea que gira en torno a técnicas antiguas como el yoga y la respiración. Están usando una hora extra al día para encontrar formas conscientes de evolucionar.  YogiLab encontró que la forma en que usaban la hora extra se alineaba con la filosofía de su plataforma y sus valores comerciales.  Utilizando la tecnología para encontrar la información más útil  Le Wagon, Bali es una escuela que enseña las habilidades técnicas detrás de la codificación. El equipo vive y respira tecnología, por lo que la administración de TI es un trabajo que consume mucho tiempo. Así es como el equipo dedica una hora más a usar la tecnología para construir su comunidad.  La autoeducación llegó a la primera para le Wagon. Discutieron el potencial de la tecnología para ayudar a filtrar toda la información para encontrar lo que es más relevante.  Cada persona y empresa es diferente cuando se trata de lo que funciona para recuperar esa hora extra. Todas estas empresas siguieron caminos diferentes, informadas por el producto que fabrican y las habilidades que ya tienen. ¿Dónde encontrará su hora extra y cómo la utilizará para hacer brillar su negocio? 

¿La migración hacia la nube puede beneficiar a su empresa?

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    • Es tentador imaginar la nube como una nube real llena de unos y ceros, pero en realidad consiste en una amplia variedad de servicios informáticos, como infraestructuras de TI virtualizadas, almacenamiento, procesamiento de datos y aplicaciones que se ofrecen a través de una red. Una nube pública es aquella en la que estos servicios están disponibles para cualquier persona (ya sea gratuita o de pago) y se accede a ellos a través de Internet. Los ejemplos más conocidos de nubes públicas son Amazon Web Services (AWS) y Microsoft Azure. Una nube privada difiere en que está diseñada para ser utilizada por una sola organización. Una nube híbrida, como su nombre lo indica, combina elementos de ambas. Muchas empresas también usan estrategias de nubes múltiples. Esto significa que utilizan más de una plataforma de nube pública y también pueden utilizar una nube híbrida. ¿Qué tipo de nube es la adecuada para mi empresa? Cada tipo de nube tiene ventajas y desventajas. Estas tienden a centrarse en el costo y la seguridad, una nube privada es más costosa y, en teoría, más segura para proteger los datos de su empresa. Las empresas que desean un acceso rápido a sus datos desde cualquier lugar podrían utilizar una nube pública: los principales proveedores del mercado de almacenamiento en la nube tienen un fuerte enfoque en proporcionar el más alto nivel de seguridad. Las empresas que poseen grandes cantidades de datos confidenciales, como las legales y financieras, y algunas compañías tecnológicas, podrían elegir una nube privada. Sin embargo, cada vez más empresas se vuelven híbridas: puede que almacenen los datos más sensibles de forma privada, mientras que la información y los recursos menos importantes, como las aplicaciones, pueden almacenarse en la nube pública. Todos nos dirigimos hacia las nubes La adopción de la nube está creciendo fuertemente. Según las investigaciones de Kaspersky, el 37 por ciento de las pequeñas y medianas empresas, y el 50 por ciento de todas las empresas, ya usan la nube o planean aumentar su uso de la nube. Hay buenas razones para esto. Encargarse internamente de mantener la infraestructura de TI y los recursos humanos especializados es costoso, y mantenerse actualizado con las nuevas tecnologías puede volverse algo como correr solo para quedarse en el mismo sitio. Por estas razones, incluso las grandes multinacionales a menudo tercerizan sus servicios de nube. Otro de los grandes impulsores es el cambio en los hábitos laborales: cada vez con más frecuencia, el personal está distribuído o trabaja de forma remota. Si todo lo que hacen está en la nube, pueden acceder a ello desde cualquier lugar y desde cualquier dispositivo. Aun así, Kaspersky también descubrió que la velocidad de adopción de la nube varía considerablemente de acuerdo con el sector industrial y la ubicación geográfica. Para las pequeñas y medianas empresas (PYMES), los argumentos a favor de la adopción de la nube son quizás los más convincentes: el costo de mantener la infraestructura de TI interna es a menudo prohibitivo. Como resultado, muchos se las han "arreglado" con tecnología que está lejos de ser de vanguardia. Ahora pueden tercerizar todo y acceder al mismo tipo de TI y poder de procesamiento que las grandes empresas. Las PYMES pueden usar el software de productividad más reciente y realizar minería de datos para obtener más información útil. Además, la computación en la nube también es sumamente escalable. Si necesita más servicios en la nube, simplemente los compra. Es como comprar electricidad, solo paga la que usa. Tradicionalmente, las pequeñas y medianas empresas carecían de las habilidades y capacidades especializadas para configurar la infraestructura como servicio (Iaas), así que solían utilizar soluciones de software como servicio (SaaS), las cuales son mucho más sencillas de implementar y eliminaban la necesidad de realizar el mantenimiento del software subyacente. Seguridad en la nube Cuando la nube era muy nueva, la seguridad era una preocupación para las empresas de cualquier tamaño. Gran parte de esto se debió a las noticias frecuentes de vulneraciones de datos y a la ansiedad en torno a la idea de que los datos confidenciales podrían almacenarse externamente. Sin embargo, la seguridad en la nube por lo general es bastante alta. Los datos están encriptados, lo cual reduce las posibilidades de una vulneración, y se puede utilizar una nube privada para los datos confidenciales. La nube también permite almacenar datos en un país determinado, lo cual puede ser necesario para cumplir con las leyes de protección de datos. Para las empresas con fuerzas de trabajo distribuidas que utilizan varios dispositivos, la nube también puede tener importantes beneficios de seguridad. Finalmente, las ofertas de seguridad en la nube ahora han terminado de madurar y ofrecen un equilibrio entre seguridad y facilidad de uso. Las empresas están comenzando a reconocer que incluir el uso de la nube en sus procesos comerciales puede lograr una mejor seguridad que la que solían tener cuando la implementaban completamente en sus instalaciones. De alguna manera, lo que estamos viendo con la nube es el próximo desarrollo de Internet: mayor velocidad, mejor conectividad y seguridad mejorada que hacen posible la existencia de más funciones en la red para poder acceder a ellas desde cualquier lugar. Algunas empresas, como las start-ups tecnológicas, se han pasado a la nube de inmediato, pero muchas empresas todavía se están acostumbrando a este nuevo mundo de productividad independiente de la ubicación. Sin embargo, dentro de cinco años, será la norma para todos. ¿Es este el momento adecuado para que su empresa haga la transición a la nube?
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