Publicada en mayo 2018
Tema principal: Inteligencia artificial
Términos como la inteligencia artificial, machine learning y data science se han convertido en buzzwords utilizados de forma indiscriminada para buscar que empresas y productos sean vistos como innovadores. El propósito de este artículo es explicar el significado de cada uno así como las diferencias entre ellos.
En los últimos años hemos atestiguado la exitosa participación y liderazgo de México en la creación de los estándares ISO/IEC 29110, de los cuales el modelo mexicano Moprosoft fue precursor. Sin embargo, en una industria dirigida por los resultados, la calidad del producto de software desarrollado toma una relevancia cada vez mayor.
El Working Group 26 (WG-26) desarrolla y revisa estándares y reportes técnicos relacionados directamente con la prueba de software, y se enmarca en el Joint Technical Committee 1/SubCommitee 7 (JTC1/SC7), que tuvo su Reunión Interina el pasado Noviembre en la Ciudad de México.
Para los trabajos de la reunión, algunos “puntos de protocolo” que consideramos que podría ser útil comentar son:
El Grupo de Trabajo 24 (WG24 por sus siglas en inglés) de la ISO es un grupo enfocado en el desarrollo de un conjunto de normas y guías del estándar ISO 29110 dirigidas a cubrir las necesidades en las Pequeñas Organizaciones (POs).
La versión original de este artículo fue publicada en dos partes en la lista de correos semanal “Bonilista”, a la que te recomendamos te inscribas. Los originales están disponibles en http://eepurl.com/diV341 y http://eepurl.com/djEeTn . La versión presentada aquí fue editada por SG con permiso del autor.
Dicen que el imperio romano no se hizo de la noche a la mañana… Y te podemos confirmar que este fabuloso framework tampoco.
Uno de los principales retos que enfrenta México en al ámbito internacional es proyectar la imagen de un país moderno e innovador. Un socio comercial estable, con una economía dinámica y en expansión. Es una tarea fundamental para revertir la percepción de ilegalidad e inseguridad que en ocasiones prevalece sobre nuestro país.
La ciencia de datos y analítica de negocios se cuentan entre las áreas con mayores retos intelectuales de la actualidad. El campo de trabajo es novedoso y apasionante pero también puede imponer un alto nivel de estrés.
Mucho se ha hablado del internet de las Cosas en los últimos años, de sus ventajas y beneficios a múltiples sectores, pero realmente se habla poco de cómo implementar de forma práctica esa gran red de sensores y actuadores para al campo, las ciudades y la industria
Nota del editor: Posiblemente has oído mencionar el término “ambiente de staging”, en español también llamado “pre-producción”. Para propósitos de este artículo, y por razones que entenderás conforme lo leas, nos referiremos a este como “ambiente de preparación”.
A lo largo de las entregas anteriores de esta columna, hemos estado revisando varias cosas alrededor de lenguajes: lenguajes naturales (lingüística computacional), lenguajes formales, computer languages (de especificación, de documentación, etcétera), paradigmas y generaciones de lenguajes de programación, y componentes de un compilador.
Ha pasado medio año desde que nos encontramos en la última columna, en el número 55 de Software Gurú. En dicha columna abordé algunos argumentos importantes relativos al tipo de vigilancia al cual estamos sometidos, tanto por gobiernos como por empresas particulares. Dejé varias ideas inconclusas, apuntando a que retomaría el tema.
