12 de abril de 2024

Solo el 2% de las pequeñas y medianas empresas (pymes) españolas están aprovechando la inteligencia artificial (IA) en sus procesos, un contraste alarmante con el 40% de las grandes empresas que ya integran esta tecnología según datos del Instituto Nacional de Estadística. Este panorama se revela en el último Barómetro de IndesIA, que analiza la adopción de IA en más de 60,000 pymes en España. Aunque las grandes corporaciones lideran la implementación, las pymes se enfrentan a barreras significativas, incluyendo la falta de conocimiento y recursos económicos para adoptar estas tecnologías. Las aplicaciones de IA más comunes entre las pymes que sí la utilizan se centran en investigación y desarrollo, marketing y ventas, y administración. El machine learning domina el uso en analítica de datos, seguido por la automatización de flujos de trabajo y la IA generativa. Sin embargo, la adopción es muy desigual geográficamente, con Madrid a la cabeza, mientras que regiones como Castilla-La Mancha y Extremadura están notablemente rezagadas. Valero Marín, presidente de IndesIA, destaca las dificultades para las pymes de integrar la IA en sus operaciones cotidianas, principalmente por la competencia en la captación de talento y el alto coste de implementación. Además, enfatiza la necesidad de que las pymes exploren cuidadosamente los casos de uso antes de iniciar proyectos de IA para maximizar el potencial de estas tecnologías. Desde IndesIA se propone una serie de iniciativas para apoyar a las pymes, incluyendo la creación de una metodología de aceleración para realizar pruebas de concepto, la formación en IA, y el aprovechamiento de subvenciones y ayudas públicas. Este enfoque busca no solo mejorar la competitividad y eficiencia de las pymes mediante la IA, sino también promover una adopción más homogénea y sostenible en todo el tejido empresarial español. La baja adopción de IA en las pymes españolas pone de relieve la necesidad de una mayor integración tecnológica para mejorar su competitividad y eficiencia. Información extractada del artículo original publicado en Expansión

Los premios Factories of the Future, en su octava edición, han celebrado la innovación y liderazgo en la transformación hacia la industria 4.0 en el marco del evento Advanced Factories. Este año, la competición ha alcanzado un récord con más de 190 candidaturas, evidenciando el creciente interés y compromiso con la modernización industrial. García-Carrión ha sido galardonada en la categoría de excelencia en sostenibilidad, ecodesarrollo y economía circular por su compromiso con la sostenibilidad integral, abarcando los aspectos medioambientales, económicos y sociales, y destacando por su esfuerzo en reducir el impacto ambiental a lo largo del ciclo de vida de sus productos. Por otro lado, Almirall ha recibido el premio Tecnalia al liderazgo en la transformación digital, reconocida por su estrategia de digitalización inclusiva que ha involucrado a todos sus empleados. El premio de Smart Factory Magazine al mejor equipo industrial ha sido para GHI Smart Furnaces, resaltado por su capacidad de optimizar procesos industriales. Theker ha sido premiada por Mitsubishi como la startup más disruptiva, destacando junto a nominados como Grasshopper Air Mobility y Beyond Reality AR. Además, ITI ha sido reconocido con el premio Eurecat por su proyecto INDEVERSE, que promete un impacto significativo en la integración del metaverso en ambientes industriales y de producción. El ministro de Industria y Turismo, Jordi Hereu, ha presidido el evento, subrayando la importancia de estos premios en la promoción de tecnologías avanzadas y prácticas sostenibles en la industria española y mundial. Los premios Factories of the Future destacan la excelencia en innovación industrial, reconociendo esfuerzos en sostenibilidad y digitalización que marcan el futuro de la industria 4.0. Información extractada del artículo original publicado en Espai Media

El entrenamiento de los modelos de inteligencia artificial, como el ChatGPT, se está convirtiendo en un auténtico agujero negro de recursos. La demanda de datos es tan extrema que compañías como Meta, Google, Amazon y Apple están explorando todos los rincones del internet y más allá para satisfacer sus necesidades. En 2022, estas compañías establecieron acuerdos con Shutterstock poco después del lanzamiento de ChatGPT, evidenciando la vital importancia de imágenes y vídeos en el entrenamiento de IA. Además, la estrategia para acumular datos no siempre es ética, con prácticas que incluyen la utilización ilícita de datos sin consentimiento de los propietarios. Por ejemplo, The New York Times demandó a OpenAI y Microsoft por usar sus artículos sin permiso. OpenAI enfrentó falta de datos en 2021 y respondió creando software para transcribir vídeos de YouTube sin autorización, lo cual llevó a debates internos sobre la ética de tales prácticas. No obstante, las compañías están intentando legalizar sus métodos. Photobucket está en conversaciones para permitir que sus datos se utilicen en entrenamiento de IA por una tarifa. A pesar de esto, la búsqueda de “contenido de calidad” generado por humanos se ha vuelto una carrera contra el tiempo y el costo. Los datos sintéticos aparecen como una solución alternativa ante la escasez de datos de alta calidad. Los problemas de escala que enfrenta la IA son monumentales. Las proyecciones sugieren que los datos disponibles podrían agotarse entre 2030 y 2060. Los avances tecnológicos deben acelerarse para satisfacer esta demanda sin precedentes, mientras que las empresas también enfrentan retos legales y éticos en su carrera por acaparar el máximo de datos posible. La insaciable necesidad de datos para entrenar modelos de IA amenaza con agotar los recursos disponibles, enfrentando desafíos legales y éticos mientras exploran métodos alternativos como los datos sintéticos. Información extractada del artículo original publicado en La Vanguardia