Vídeo Evidencia Tecnologías Disruptivas
Summary
TLDREl video analiza tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial, blockchain, computación en la nube, nanotecnología, robótica y realidad aumentada. Estas tecnologías emergentes, en etapas iniciales de desarrollo, prometen transformar industrias y la vida cotidiana. La inteligencia artificial mejora la automatización y toma de decisiones, mientras que el blockchain revoluciona las transacciones financieras. La computación en la nube ofrece flexibilidad y reducción de costos. La nanotecnología explora el universo diminuto y la robótica crea seres que imitan a los humanos. La realidad aumentada y virtual fusionan lo digital con lo físico. Estas innovaciones fomentan nuevos modelos de negocio, mejoran procesos y hacen la tecnología más accesible.
Takeaways
- 🚀 Las tecnologías emergentes tienen el potencial de transformar industrias y la vida cotidiana.
- 🤖 La Inteligencia Artificial está revolucionando sectores como la atención médica y automoción mediante la automatización y mejora de decisiones.
- 💼 Microsoft ahorró 100 millones de dólares en servicio al cliente gracias a la IA.
- 📉 Para 2035, la IA podría reemplazar millones de empleos, especialmente en tareas repetitivas.
- 🔒 Blockchain está revolucionando las transacciones financieras, proporcionando más seguridad y transparencia.
- ☁️ La computación en la nube permite a las empresas mejorar la flexibilidad y reducir costos mediante el acceso remoto a datos.
- 🔬 La nanotecnología explora y utiliza el universo de lo diminuto, como átomos y moléculas.
- 🤖 La robótica busca crear robots que ayuden a los humanos en tareas complejas y tediosas, con aplicaciones en diversas industrias.
- 🌐 La realidad virtual y aumentada difuminan las fronteras entre lo físico y lo digital, creando nuevas experiencias inmersivas.
- 📊 Machine Learning permite a las computadoras aprender automáticamente, analizando grandes volúmenes de datos para mejorar decisiones y predicciones futuras.
Q & A
¿Qué son las tecnologías emergentes y por qué se consideran disruptivas?
-Las tecnologías emergentes son innovaciones en las primeras etapas de desarrollo que tienen el potencial de transformar industrias y la vida cotidiana. Se consideran disruptivas porque cambian significativamente la forma en que se hacen las cosas, desafiando el status quo en sectores clave.
¿Cómo está transformando la Inteligencia Artificial (IA) sectores como la atención médica y la automoción?
-La IA está automatizando tareas y mejorando la toma de decisiones en sectores como la atención médica y la automoción. Esto permite una mayor eficiencia, menores costos y, en algunos casos, el reemplazo de empleos que dependen de tareas repetitivas y predecibles.
¿De qué manera ha beneficiado la IA al presidente de Microsoft Américas en su servicio de atención al cliente?
-El presidente de Microsoft Américas ha ahorrado 100 millones de dólares en su servicio de atención al cliente gracias a la implementación de IA, lo que demuestra el impacto económico positivo que esta tecnología puede tener en la optimización de servicios.
¿Qué impacto podría tener la Inteligencia Artificial en el empleo para el año 2035?
-Para el 2035, se estima que la Inteligencia Artificial podría reemplazar millones de empleos, especialmente en sectores que dependen de tareas repetitivas y predecibles, lo que genera tanto desafíos como oportunidades en el mercado laboral.
¿Cómo está revolucionando el blockchain las transacciones financieras?
-El blockchain proporciona mayor seguridad y transparencia en las transacciones financieras, eliminando intermediarios y reduciendo riesgos, lo que lo convierte en una tecnología revolucionaria en la gestión de activos y datos.
¿Qué ventajas ofrece el cloud computing o la computación en la nube a las empresas?
-El cloud computing permite a las empresas almacenar y acceder a datos y aplicaciones a través de Internet, lo que mejora la flexibilidad, reduce costos operativos y aumenta la eficiencia en el manejo de información.
¿Cuál es la principal función de la nanotecnología en el mundo moderno?
-La nanotecnología se ocupa de manipular la materia a nivel atómico y molecular, con aplicaciones en múltiples campos como la medicina, la electrónica y los materiales, lo que abre nuevas posibilidades para innovaciones tecnológicas.
¿Qué relación existe entre la robótica y la liberación de trabajos tediosos o peligrosos?
-La robótica se enfoca en la creación de robots que pueden realizar tareas complejas y liberar a los humanos de trabajos tediosos o peligrosos, mejorando tanto la productividad como la seguridad en sectores industriales.
¿Qué son la realidad aumentada y la realidad virtual, y cómo influyen en la sociedad actual?
-La realidad aumentada y la realidad virtual son tecnologías que mezclan el mundo digital con el físico, ofreciendo experiencias inmersivas que transforman la manera en que interactuamos con nuestro entorno y nos acercan al concepto del metaverso.
¿Cómo funciona el Machine Learning y qué papel juega en el análisis de Big Data?
-El Machine Learning se basa en entrenar computadoras con grandes volúmenes de datos para que aprendan automáticamente a realizar tareas sin intervención humana. Es fundamental en el análisis de Big Data, ya que identifica patrones y hace predicciones basadas en datos históricos.
¿Qué diferencia hay entre el aprendizaje supervisado y no supervisado en Machine Learning?
-En el aprendizaje supervisado, se utilizan etiquetas en los datos para guiar el aprendizaje del algoritmo, mientras que en el no supervisado, el algoritmo identifica patrones de forma autónoma en datos no estructurados, sin necesidad de etiquetas previas.
Outlines
🤖 Tecnologías disruptivas y su impacto en la sociedad
El texto introduce las tecnologías disruptivas como innovaciones emergentes con el potencial de transformar industrias y la vida cotidiana. Se mencionan ejemplos como la inteligencia artificial (IA), que está revolucionando sectores como la atención médica y la automoción, y que podría reemplazar millones de empleos repetitivos para el 2035. Blockchain también es resaltado como una tecnología que mejora la seguridad y transparencia de las transacciones financieras. Otras tecnologías como la computación en la nube, nanotecnología, robótica, realidad virtual, y aumentada son exploradas, mostrando cómo están transformando diferentes áreas, desde la ingeniería hasta la experiencia humana con el metaverso.
🧠 Machine learning y su capacidad para aprender de datos
El párrafo se centra en el concepto de machine learning o aprendizaje automático, explicando cómo las computadoras pueden aprender a realizar procesos con la menor intervención humana posible. Se describe el proceso de entrenamiento, donde se alimenta al sistema con grandes volúmenes de datos para que aprenda a realizar tareas específicas, relacionándolo con Big Data y Data Science. Un ejemplo es el reconocimiento de expedientes jurídicos a través de la categorización de documentos durante los entrenamientos, lo que permite al sistema diferenciar entre expedientes y no expedientes. También se menciona el aprendizaje no supervisado, en el cual el algoritmo identifica patrones por sí mismo, aunque este proceso es más complejo.
📊 Machine learning aplicado al análisis de datos y su impacto
Este párrafo detalla las aplicaciones prácticas del machine learning, particularmente en el análisis de datos históricos. La tecnología identifica patrones y características repetitivas en los datos para proyectar resultados futuros en diferentes contextos, como el ámbito legal. Se mencionan ejemplos como la predicción de los resultados de un juicio o el análisis causal para establecer la influencia de ciertos antecedentes en un caso. Además, machine learning permite a los abogados clasificar y analizar grandes cantidades de contratos legales, corrigiendo errores en tiempo real y de forma masiva.
🔗 Blockchain: La tecnología detrás de transacciones seguras y transparentes
El párrafo explica el funcionamiento de blockchain, una base de datos distribuida que almacena información en bloques de datos conectados en una cadena. Esta tecnología es valorada por su capacidad para mejorar la trazabilidad, seguridad y accesibilidad de la información. Se describe cómo blockchain facilita las transacciones de activos tangibles e intangibles, como propiedades o derechos de autor, reduciendo riesgos y costos. Aunque es más conocida por su uso en criptodivisas, blockchain tiene aplicaciones más amplias, incluyendo la prevención de fraudes, la financiación del terrorismo y el lavado de dinero, así como en industrias que requieren un manejo intensivo de datos.
📚 Ventajas de blockchain sobre bases de datos tradicionales
El último párrafo describe cómo blockchain ofrece ventajas comparativas frente a las bases de datos tradicionales, especialmente en industrias que requieren un manejo intensivo de datos. La tecnología permite una mayor transparencia y seguridad, con un acceso controlado a la información solo para aquellos con permisos adecuados. Se destaca cómo blockchain ha ganado notoriedad gracias a las criptodivisas, pero sus beneficios van más allá, proporcionando una solución eficiente y segura para registrar transacciones y activos en diversos contextos empresariales.
Mindmap
Keywords
💡Tecnologías disruptivas
💡Inteligencia artificial (IA)
💡Machine Learning
💡Blockchain
💡Computación en la nube
💡Nanotecnología
💡Robótica
💡Realidad virtual y aumentada
💡Big Data
💡Criptoactivos
Highlights
Las tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial y el blockchain, están en sus primeras etapas de desarrollo, pero tienen el potencial de transformar industrias y la vida cotidiana.
La inteligencia artificial está revolucionando múltiples sectores, como la atención médica y la automoción, a través de la automatización de tareas y la mejora de la toma de decisiones.
Microsoft Américas ha ahorrado 100 millones de dólares en su servicio de atención al cliente gracias a la implementación de la inteligencia artificial.
Para 2035, la inteligencia artificial podría reemplazar millones de empleos, especialmente en sectores que dependen de tareas repetitivas y predecibles.
Blockchain está transformando las transacciones financieras al proporcionar mayor seguridad y transparencia en la forma en que se registran y gestionan los datos.
La computación en la nube permite a las empresas almacenar y acceder a datos a través de internet, lo que mejora la flexibilidad y reduce los costos operativos.
La nanotecnología se centra en la manipulación de materiales a escala atómica y molecular, permitiendo avances en varios sectores científicos y tecnológicos.
La robótica se dedica a la creación de dispositivos que simulan funciones humanas, buscando liberar a las personas de tareas tediosas o peligrosas.
La realidad virtual y la realidad aumentada, conocidas también como el metaverso, están borrando las fronteras entre el mundo físico y las experiencias digitales.
El machine learning, o aprendizaje automático, es una disciplina de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender de grandes volúmenes de datos sin intervención humana.
En el machine learning supervisado, los algoritmos aprenden de datos etiquetados, mientras que en el no supervisado, identifican patrones por sí mismos en datos no estructurados.
El machine learning puede analizar datos históricos para hacer predicciones sobre el futuro, lo que es especialmente útil en sectores como el legal y el financiero.
Blockchain es una base de datos distribuida que almacena información en bloques, proporcionando trazabilidad, seguridad y accesibilidad para activos tangibles e intangibles.
El blockchain reduce riesgos y costos al permitir la transferencia segura y rápida de criptoactivos, además de prevenir fraudes, financiación del terrorismo y blanqueo de capitales.
El blockchain ofrece una ventaja competitiva en procesos intensivos en datos, superando a las bases de datos tradicionales gracias a su transparencia y seguridad.
Transcripts
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Machine learning y blockchain
tecnologías
disruptivas las tecnologías emergentes
son innovaciones que están en las
primeras etapas de desarrollo pero que
tienen el potencial de transformar
industrias y la vida
cotidiana Inteligencia artificial la ia
está transformando múltiples sectores
desde la atención médica hasta la
automoción mediante la automatización de
tareas y la mejora de la toma de
decisiones el presidente de Microsoft
Américas se ha ahorrado 100 millones de
dólares en su servicio de atención al
cliente gracias a la Inteligencia
artificial para el 2035 la Inteligencia
artificial podría reemplazar millones de
empleos especialmente en sectores que
dependan de tareas repetitivas y
predecibles
blockchain esta tecnología está
revolucionando la forma en que se
realizan las transacciones financieras
proporcionando una mayor seguridad y
transparencia Cloud computing
computación en la nube permite a las
empresas almacenar y acceder a datos y
aplicaciones a través de internet
mejorando la flexibilidad y reduciendo
costos la
nanotecnología el universo de lo
diminuto imaginemos por un momento que
nos que nos reducimos al tamaño de un
átomo o una molécula Cómo piensan que
veríamos el mundo a nuestro alrededor de
ese Universo de lo diminuto se ocupa la
nanociencia y la nanotecnología
robótica la robótica dedica dedica se
dedica a la construcción de artefactos
que intentan materializar el deseo
humano de crear seres a su semejanza
para responder algunas de sus
necesidades más complejas y también para
liberarse de trabajos tediosos o
peligrosos la robótica está relacionada
con la ingeniería la construcción y la
operación de robots en un sector con
amplios y diversos usos de
consumo realidad virtual y realidad
aumentada también se
conoce como
metaverso en una sociedad tan atacada la
tecnología como en la que vivimos nos
encontramos completamente inmersos en un
cruce de caminos en entre lo que es
digital y lo que es físico en el cual
las fronteras entre la realidad y la las
experiencias virtuales a veces son mucho
más finas de lo que parecen Dentro de
este contexto Existen dos conceptos que
se han Coronado como
identificativos de este panorama la
realidad
aumentada y la realidad virtual
beneficios de estas
tecnologías
emergentes Innovación fomentan nuevos
modelos de negocio eficiencia mejoran
procesos y reducen costos
accesibilidad hace que que tecnologías
avanzadas sean más accesibles para para
más
personas Machine learning el aprendizaje
automático Machine learning es una
disciplina en el campo de la
Inteligencia artificial esta disciplina
consiste en hacer que una computadora
aprenda a realizar ciertos procesos de
forma automática con la menor
intervención humana
posible Cómo funciona el Machine
learning el Machine learning tiene su
base en un proceso de enseñanza
aprendizaje que consiste
en de suministrarle a la computadora
grandes volúmenes de de datos para que
esta aprenda de forma automática alguna
tarea u oficio determinado por ello el
Machine learning se relaciona con el
análisis Big Data y el Data Science a
estas secciones de enseñanza aprendizaje
se les conoce como
entrenamientos Por ejemplo si se Si se
quiere que un algoritmo de Machine
learning aprende a reconocer los
expedientes jurídicos Entonces se
realizan sesiones de entrenamiento en el
que se le muestra a dicho algoritmo
millones de documentos entre expedientes
y no
expedientes los que sí son expedientes
se etiquetan de una manera Mientras que
el resto de documentos no se etiquetan
Así es el sistema de Machine learning va
aprendiendo a diferenciar entre un
expediente y y un no
expediente el cambio de aprendizaje No
supervisado no necesita estas etiquetas
ya que el algoritmo es capaz de
identificar las características comunes
en datos no estructurados identificarlas
Y segmentar lasas de forma Autónoma es
decir se trata de un algoritmo capaz de
aprender a reconocer los expedientes por
su propia cuenta Aunque el procedimiento
para ello es mucho más complejo ya que
se basa en el ensayo y error Para qué
sirve el Machine learning Machine
learning análisis
os la herramienta de Machine learning se
encarga de analizar los datos históricos
sobre fenómenos que ya ocurrieron
encuentra y analiza patrones o
características repetitivas en todos
esos fenómenos y con base en esa
información la herramienta muestra una
proyección sobre el posible resultado
futuro de algo que está en curso por
ejemplo teniendo en cuenta Esta
funcionalidad el legal t el Machine
learning sirve para responder de forma
más acertada a preguntas
como bajo qué circunstancia se puede
ganar o perder
determinado
juicio análisis causal el software de
Machine learning establece relaciones
entre los datos para reconocer la
influencia que tiene un determinado
hecho sobre otro ocurrido en este
sentido el Machine lear sirve para
descubrir Cómo pueden influir los
antecedentes del caso en su Sentencia
final análisis de contenido el programa
de aprendizaje automático puede analizar
una gran cantidad de documentos en
cualquier tipo por ello el sector legal
El Machine learning sirve para ayudar a
los abogados a clasificar y analizar los
contratos legales permitiendo la
detención y corrección de errores en
tiempo real Y de forma
masiva Qué es
blockchain es una base de datos
compartida o distribu donde la
información registrada es almacenada en
bloques que facilita el proceso de
registro de transacciones y seguimiento
de activos de una red
empresarial blockchain es una forma de
almacenar información de forma segura
con mayor trazabilidad y
accesibilidad los activos pueden ser
tangibles como una propiedad un
automóvil o dinero in efectivo o
intangibles como patentes derechos de
autor y
marca prácticamente cualquier cosa de
valor puede ser
rastreada comercializada en una red
blockchain de modo que se reducen el
riesgo y los costes para todos los
involucrados definitiva es una forma de
almacenar información de forma segura
con mayor trazabilidad y
accesibilidad su nombre viene del libro
de contabilidad digital que se describe
como una cadena que se compone de
bloques de de datos individuales a
medida que se agregan sucesivamente
datos nuevos a la red se crea un nuevo
bloque y se y se y se suma a la cadena
esto implica que todos los nodos
actualicen su versión del libro mayor de
blockchain para que sean para que sea
idéntica blockchain Para qué sirve y
cómo funciona esta tecnología es ideal
para ofrecer la información con la que
funcionan las las empresas porque es
inmediata compartida y completamente
transparente almacenada en un libro
mayor modificable al que solo pueden
acceder los miembros de la de la red con
permisos blockchain sea dado a conocer
gracias gracias a
las a las criptodivisas pero sus usos
van mucho más allá la cadena de bloques
permite la transferencia de
criptoactivos de forma rápida y segura
pero también sirve para la reducción de
fraude financiación de terrorismo y y
blanqueo de capitales en Industrias o
procesos intensivos en el registro de
datos blockchain ofrece una
ventaja comparativa frente a las bases
de datos
tradicionales Muchas gracias
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