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En los pasados 19 meses, la Inteligencia Artificial (IA) ha irrumpido en diversos sectores laborales, transformando radicalmente los modelos operativos de las empresas y las tareas laborales que desempeñan los profesionales. Los análisis y pronósticos de las firmas consultoras y organismos empresariales (Gallup, McKinsey, Deloitte, Mercer, PwC, Accenture, OECD, Foro Económico Global, etc.), han dirigido sus resultados al porcentaje de exposición que tendrán muchas de las carreras profesionales que hoy conocemos. No obstante, la inteligencia artificial está incursionando en áreas que requieren capacidades cognitivas de nivel superior. Hoy día, somos testigos de cómo los médicos, abogados, ingenieros y financieros, experimentan cambios paradigmáticos en sus roles profesiolanes en los que IA no solo complementa su trabajo, sino que también redefine los límites de sus posibilidades. La tecnología generativa ya es capaz de procesar y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo récord, ofrecer perspectivas precisas de largo alcance, aumentar los procesos creativos de diseño y logísticos. Es decir, que los profesionales tendrán que enfocarse más en desarrollar tareas estratégicas, creativas e imaginativas en equipos colaborativos.
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- Coworking spaces offer a diverse and dynamic environment that facilitates networking and community-building opportunities.
- These spaces provide flexible membership models along with high-quality amenities and infrastructure, such as high-speed internet, modern office equipment, meeting rooms, and additional amenities.
- Coworking spaces are cost-effective due to shared resources, and they offer significant psychological benefits by combating isolation and enhancing motivation, thereby contributing to overall professional and personal well-being.
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La Oficina de Marcas y Patentes de los Estados Unidos (USPTO) ha publicado una nueva guía para invenciones asistidas por inteligencia artificial (IA).
Las invenciones asistidas por IA no son categóricamente no-patentables; sin embargo, el análisis debería centrarse en el alcance de las contribuciones humanas.
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La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una mera promesa futurista para convertirse en una realidad presente que redefine la manera en que las organizaciones operan y toman decisiones. La adopción de IA puede parecer un desafío monumental, pero con el enfoque adecuado, puede transformar cualquier negocio en una entidad más eficiente, innovadora y competitiva. Aquí es donde entra en juego el Modelo AVANZA.
El Modelo AVANZA es un marco integral que diseñé para guiar a las organizaciones a través de un proceso estructurado y seguro para la adopción de la inteligencia artificial. Este modelo aborda los desafíos específicos y maximiza las oportunidades que presenta la IA, asegurando una implementación exitosa y sostenida.
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In an era where artificial intelligence (AI) features prominently in both our daily lives and our collective imagination, it's common to hear concerns about these systems gaining too much power or even becoming autonomous rulers of our future. Yet, a closer look at the current state of AI technology reveals that these fears, while popular in science fiction, are far from being realized in the real world. Here's why we're not on the brink of an AI takeover.
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In today's digital era, Artificial Intelligence (AI) has emerged as a transformative force across diverse sectors. It promises not only heightened efficiencies and personalized customer experiences but also innovative solutions to longstanding challenges. However, despite its considerable potential, numerous organizations struggle to effectively adopt and integrate AI technologies. This article explores 11 prevalent obstacles that impede companies from harnessing AI's full power and offers practical strategies to overcome these hurdles, paving the way for successful implementation and integration.
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Digital technologies and data have dramatically changed the way people live and work, how and in which markets firms operate, and the ways in which governments interact with citizens. This brings many opportunities, as well as new challenges. As governments and the private sector increasingly shift from offline to online service provision, access and effective use of digital technologies become critical for equal opportunity and inclusion. Technologies such as cloud computing and Internet of Things (IoT) have diffused rapidly in recent years. However, productivity growth remains slow, including in digital-intensive sectors. Adoption of data-dependent technologies also remains low. This chapter considers both issues in turn before highlighting policy actions to make digital technologies and data more inclusive and productive.
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The advent of artificial intelligence (AI) is going to change the world. While AI has not yet disrupted all businesses, the road that leads to a fundamentally reshaped workplace is short and in sight.
Understandably so, there are questions, fears, and apprehensions about what this means for employees within an organization that might be looking to adopt various AI technologies. The most important thing to remember as we navigate this new wave is that humans are adaptable.
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As organizations increasingly integrate spatial computing into their technology roadmaps, helping workplace learners successfully navigate the evolution from primarily physical to virtual or hybrid working environments is becoming a strategic imperative for many organizations. Understanding how early adopters are using spatial computing can assist workplace learning practitioners as they consider the integration of these technologies into their future-of-work strategies and plans.
This article describes the evolving spatial computing adoption landscape across multiple industries, sectors and business functions and provides key insights into the benefits of spatial computing capabilities to organizations. It also offers practical strategies for leaders who are considering exploring these technologies as well as those who have already begun experimentation.
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La adaptación de las empresas y las organizaciones a la Era de la Inteligencia Artificial, de forma humilde, algo que nos podríamos empezar a preguntar es ¿Para que necesitamos la IA? ¿Cuál es nuestro objetivo real que queremos conseguir? ¿Qué es necesario para que podamos mejorar ya sea en un presente y en un futuro? Si tenemos estos conceptos básicos, puede que nos funciones la adaptación y aplicación de la IA. Aunque existe, el error, fallo como muchas veces hemos hablado, ya que al final también somos personas humanas, es decir que seguramente “tropezaremos con la misma piedra de tiempos anteriores”.
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In practice, Generative AI tools use different strategies for different types of data when building large data models—the complex neural networks that organize vast amounts of information. For example, those that draw on textual sources segregate individual tokens, usually words. Each token is assigned an “embedding” or “vector”: a numerical matrix representing how and where the token is used compared to others. Collectively, the vector creates a mathematical representation of the token’s meaning. An image model, on the other hand, might use pixels as its tokens for embedding, and an audio one sound frequencies. A multimodal AI model typically relies on several unimodal ones. As Henry Ajder, founder of AI consultancy Latent Space, puts it, this involves “almost stringing together” the various contributing models. Doing so involves various techniques to align the elements of each unimodal model, in a process called fusion. For example, the word “tree”, an image of an oak tree, and audio in the form of rustling leaves might be fused in this way. This allows the model to create a multifaceted description of reality.
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The evolution of the digital technology ecosystem is driving economic and societal changes, with the Information and Communication Technology (ICT) sector at its core proving dynamic and resilient in the face of economic headwinds. As digital technologies like artificial intelligence, virtual reality and next generation networks permeate our lives and the economy, it is critical to unleash innovation responsibly, ensure that the benefits of these technologies are widely shared, and reduce the risks technological advances can pose to well-being and society.
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By now, almost everyone has experimented with generative AI. And as leaders commit to rolling out Microsoft Copilot across their workforces, the individual productivity gains and organization-wide effects will be unmistakable. If 2023 was all about the promise of AI, 2024 will be about the proof.
To build an AI-powered organization, where new technology supports human ingenuity at every level, leaders need to help their teams embrace new mindsets and habits. As 2024 opens, here are five habits to hone as you guide your teams through the transition.
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Remote Work was far from the norm before 2020 and now, thanks to the pandemic pushing millions of people to figure out how to work from home, it’s much more common. Hybrid work has grown in popularity as workers want the best of both worlds, to have the freedom remote work offers as well as the social interactions from working in the office with coworkers.
Now that society is four years out from the beginning days of the pandemic, how many people are still working fully remote or hybrid work from home jobs? Read on to find the answer, along with a plethora of interesting and eye-opening facts and statistics about remote work in America and beyond.
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La IA ha ido evolucionado hacia redes neuronales autoajustables que pueden identificar patrones y predecir comportamientos sin necesidad de que intervenga el ser humano. Las ingentes cantidades de datos externos recopilados de clientes y empresas de la competencia permiten identificar las tendencias y necesidades futuras, lo que ha hecho que la innovación pase de ser un proceso lento y costoso obstaculizado por los límites de la capacidad humana a convertirse en un flujo de información en constante evolución al que es posible acceder usando lenguaje natural mediante interfaces como Alexa.
Este conocimiento, que es invisible a simple vista, podría transformar la innovación abierta. Para que haya innovación, es necesario conectar la información de nuevas formas y, gracias a la innovación abierta alimentada por IA, los directivos pueden hacerlo de modo constante. Permite ampliar y complementar las prácticas humanas y los procesos de innovación convencionales, generar ideas, lanzar nuevos productos y procesos y, en última instancia, acelerar la innovación.
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El metaverso empresarial está formado por las plataformas de metaverso y sus aplicaciones que desbloquean nuevas oportunidades para las empresas. Combina las diversas tecnologías utilizadas en entornos de metaverso, desde la realidad extendida y la IA hasta el IoT, para ayudar a las empresas a lograr una variedad de objetivos.
Las empresas pueden crear sus propios ecosistemas de metaverso, diseñados para todo, desde la colaboración inmersiva y el trabajo remoto, hasta el desarrollo de productos y la ingeniería. En comparación con el metaverso de consumo, el metaverso empresarial aún se encuentra en sus primeras etapas. Sin embargo, muchos proveedores líderes en el mercado están comenzando a reconocer las oportunidades en este paisaje.
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- ¿Cuántos puestos de trabajo que hay hoy en España cree que serán sustituidos por el trabajo de robots u ordenadores dentro de 15 años?. El 62% de los trabajadores contesta “la mayoría”. Sin embargo, cuando se pregunta por el efecto de la robotización en su propio empleo.
- ¿Cree que su trabajo actual podría ser realizado por un robot en los próximos 15 años? Casi la mitad (47%) están tranquilos. Contestan “no, de ninguna manera”, además de un 38% que considera su puesto solo parcialmente automatizable.
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Creating high quality content — an eye-catching logo, an e-commerce site, paid advertising or compelling social media content — typically involved a production journey that few would call quick, efficient or inexpensive.
Faced with increasing pressure to work more resourcefully, decision-makers are now embracing A.I. and generative A.I. in the quest to transform marketing content development and help offer more personalized, relevant content experiences at scale while keeping schedules in check. Imagine a world where marketers and creatives can focus less on rote tasks, such as re-sizing images or generating boilerplate copy, and do more of what they love — designing and building experiences that delight customers across every digital touchpoint — all with ease.
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In the fast-evolving landscape of artificial intelligence, two concepts often spark vigorous debate among tech enthusiasts: Generative AI and Artificial General Intelligence (AGI). While both promise to revolutionize our interaction with machines, they serve fundamentally different functions and embody distinct potential futures. Let's dive into these differences and explore what each form of AI means for tomorrow.
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In an era where AI is reshaping the boundaries of what machines can do, we find ourselves at a pivotal moment in history. AI isn’t just a technological upgrade; it's a mirror reflecting our potential to evolve as a species. As these intelligent systems take over routine and repetitive tasks, they challenge us to delve deeper into what makes us uniquely human: our creativity, empathy, and the ability to navigate complex social dynamics. Let’s explore why the rise of AI might actually be the best thing to push humanity towards realizing its full potential.
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Los datos de nuestra encuesta muestran el creciente optimismo y la confianza en la IA. Al profundizar en las tendencias de inversión, observamos que las empresas están recalibrando sus carteras de inversión y priorizando el edge computing y las nubes públicas y privadas. Cabe destacar que las empresas están volviendo a enfocar sus presupuestos en la modernización de aplicaciones y la migración a la nube, al tiempo que reducen las inversiones en infraestructura de servidores y hardware.
En 2024, las expectativas y la realidad convergen para la IA. Aunque la IA ha acelerado considerablemente la innovación y ha mejorado los procesos de toma de decisiones, no siempre los aumentos de productividad y de ventas previstos se materializaron. Nuestra investigación explora la tracción de los casos de uso de la IA, los desafíos para medir el retorno de la inversión (ROI) y el incipiente pero crítico dominio de la gobernanza de la IA.
En el uso de la nube, un cambio hacia la infraestructura de nube privada es claro, mientras que las organizaciones lidian con las complejidades de la migración a la nube, los recursos limitados y las preocupaciones relacionadas con la seguridad. Un análisis comparativo del ROI de las nubes privadas frente a las públicas revela una creciente inclinación hacia las soluciones de nube híbrida. Combinan la escalabilidad y la rentabilidad de las nubes públicas con la seguridad y el control optimizados de las nubes privadas, al ofrecer un enfoque flexible y mejorado para satisfacer diversas necesidades comerciales.
La escasez de talento presenta su propio conjunto de desafíos, en particular en los sectores de IA y tecnología. Las organizaciones se enfrentan a las dificultades de contratar profesionales con experiencia en un mercado en el que la demanda supera a
la experiencia. Este informe explora estrategias para abordar estas deficiencias, y hace hincapié en la importancia de la mejora de habilidades y las opciones tecnológicas inteligentes para ampliar la reserva de talento.
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La automatización de tareas rutinarias y su efecto en los empleos tradicionales.
La automatización de tareas rutinarias ha sido uno de los desarrollos más destacados en el ámbito laboral impulsado por la inteligencia artificial y la tecnología. Podríamos detallarlos cómo esta automatización está empezando a afectar a los empleos tradicionales:
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The emergence of publicly accessible artificial intelligence (AI) large language models such as ChatGPT has given rise to global conversations on the implications of AI capabilities. Emergent research on AI has challenged the assumption that creative potential is a uniquely human trait thus, there seems to be a disconnect between human perception versus what AI is objectively capable of creating. Here, we aimed to assess the creative potential of humans in comparison to AI. In the present study, human participants (N = 151) and GPT-4 provided responses for the Alternative Uses Task, Consequences Task, and Divergent Associations Task. We found that AI was robustly more creative along each divergent thinking measurement in comparison to the human counterparts. Specifically, when controlling for fluency of responses, AI was more original and elaborate. The present findings suggest that the current state of AI language models demonstrate higher creative potential than human respondents.
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La inteligencia es nuestro recurso principal y la fuente de toda actividad humana. No hay mayor prioridad que la inteligencia porque solo podemos conseguir nuestros objetivos si contamos con ella en suficiente cantidad. De hecho, TODO lo que haces, eres y tienes se lo debes a la inteligencia, la tuya, pero también de la de muchos otros. Los más inteligentes siempre tienen ventajas. Por eso, todos queremos más inteligencia. No tengo duda de que la inteligencia ya es el commodity más demandado porque sostiene la ventaja competitiva de cualquier organización o persona. Y la IA nos va a permitir que la inteligencia sea más barata y por tanto se masifique. Todo objeto se volverá inteligente porque incluirá software, no solo para hacer cosas sino para aprender de lo que hace y ofrecerte recomendaciones.
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There’s always something sitting between people and the world around them. Whether it’s a tool, a story, a brand, or a person, external factors influence what they think, how they interact, and the way they feel as they move through life.
These trends explore the evolution of these factors—because it’s putting society into a state of flux. People are now deconstructing everything as they try to figure out who they are in the world.
New intelligence layers are emerging in digital interactions, while people are examining the consequences of past experiences. The harmony between people, technology and business is showing tensions.
Accenture Life Trends identify and explore the various factors we expect will change the way people experience and interact with brands, organizations, governments and systems in the coming year and beyond.
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![[PDF] Multimodal: AI’s new frontier | Edumorfosis.Work | Scoop.it](https://img.scoop.it/zLiBXroU2qBjuSbNC0lFlDl72eJkfbmt4t8yenImKBVvK0kTmF0xjctABnaLJIm9)
![[PDF] OECD Digital Economy Outlook 2024 | Edumorfosis.Work | Scoop.it](https://img.scoop.it/oIde7Z-NSOOV-rCfJ45cSjl72eJkfbmt4t8yenImKBVvK0kTmF0xjctABnaLJIm9)
![[PDF] Informe de perspectivas de TI para 2024 | Edumorfosis.Work | Scoop.it](https://img.scoop.it/c0I4i7F5Ub1op0ya2tkqqzl72eJkfbmt4t8yenImKBVvK0kTmF0xjctABnaLJIm9)
![[PDF] Accenture Life Trends 2024 | Edumorfosis.Work | Scoop.it](https://img.scoop.it/k5k-8wl44kNwTorWpzIC1Dl72eJkfbmt4t8yenImKBVvK0kTmF0xjctABnaLJIm9)
