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El sector de las Tecnologías de Información estratégico en la revisión del TMEC

Ivett Sanchez — Mon, 22 Jul 2024 18:14:17 +0000

El sector de las Tecnologías de Información estratégico en la revisión del TMEC

Ivett Sanchez Mon, 07/22/2024 - 12:14

La Industria de Tecnologías de la Información, un sector imprescindible, vital para nearshoring
La revisión del T-MEC, una oportunidad para fortalecer la relación comercial y promover la industria de tecnologías de información
Se formaliza la colaboración bilateral para impulsar el crecimiento de la región y aprovechar el nearshoring

Ciudad de México a 18 de julio de 2024. Del 9 al 11 de julio la AMITI realizó una gira de trabajo en Washington D.C. para posicionar a la industria de tecnologías de información de nuestro país como un aliado estratégico en el marco de la revisión del TMEC para el 2026 y en la creciente estrategia de nearshoring.

La agenda contempló reuniones con colegas mujeres y hombres de Greenberg Traurig, LLP y Venable LLP; con funcionarios de la Cámara de Comercio de Estados Unidos, el Departamento de Estado de Estados Unidos, la Organización de los Estados Americanos y el Banco Interamericano de Desarrollo; el Embajador de México en Estados Unidos Esteban Moctezuma Barragán; con miembros del Consejo de la Industria de Tecnología de la Información (ITI); con miembros del personal del senador Thom Tillis y con el congresista Wiley Nickel.

Dentro de las conversaciones con los diversos interlocutores se destacó la oportunidad que representa la revisión del TMEC para plantear e impulsar temas regulatorios en tecnología de información que detonen el crecimiento de la región, haciendo énfasis especial en el capítulo 19 sobre Comercio Digital y el capítulo 20 sobre Derechos de Propiedad Intelectual. El tratamiento de los datos, las disposiciones en ciberseguridad y tecnologías como la inteligencia artificial, blockchain y analytics están al centro de la economía digital.

“Es compromiso de la AMITI y sus contrapartes estadounidenses hacer un frente común para sensibilizar a los nuevos gobiernos de ambos países y participar en los diálogos de alto nivel con propuestas de crecimiento y desarrollo para la región”, compartió Sofía Pérez Gasque, directora general de la asociación.

Aunado a esto, el crecimiento de inversiones derivado del fenómeno que se presenta en México, denominado nearshoring (relocalización) es una ventana de oportunidad para nuestra industria, ya que del 100% de las inversiones que se hacen en el país por relocalización, aproximadamente el 35% de la inversión corresponde a tecnologías de información.

La delegación de empresarios que visitó la capital estadounidense resaltó el talento de alto nivel con el que contamos en nuestro país; uno de los siguientes pasos será vincular a empresas norteamericanas con empresas mexicanas de tecnologías de información para el intercambio de conocimiento y mitigar el reto de la demanda que implica el nearshoring.

De igual forma, AMITI compartió la diversidad de empresas y talento listo para complementar al sector de TI en EEUU y atender sus necesidades de proveeduría. México es un actor importante para la exportación de servicios en Norteamérica.

Finalmente, Sofía Pérez confirmó que la AMITI mantendrá un dialogo permanente con los organismos de Washington D.C. para fortalecer la relación y ser la voz de la industria promoviendo la integración tecnológica y comercial en el marco del TMEC.

SOFÍA PEREZ GASQUE – DIRECTORA GENERAL DE AMITI

JORGA CASTILLA – CONSEJERO AMITI, CEO ACCENTURE MEXICO

LORENA TORRES – DIRECTORA DE MERCADOTECNIA Y COMUNICACIÓN DE CAPGEMINI

Acerca de AMITI:

La Asociación Mexicana de la Industria de Tecnologías de Información es un organismo que conjunta a los sectores de Hardware, Software, Integradores, Consultores, Proveedores de Servicios y Canales de Distribución cuya actividad representa alrededor del 7% del PIB nacional, a través de la generación de más de 200 mil empleos directos, para representarles ante los distintos actores en los sectores público, privado y académico a nivel nacional.

Nuestra agenda estratégica está enfocada en Acelerar la Transformación Digital de México e impulsamos temas de políticas públicas, desarrollo de mercado, talento, seguridad, género, innovación y nuevas tecnologías. www.amiti.org.mx

Así es como las mujeres lideran la Inteligencia Artificial

Ivett Sanchez — Fri, 19 Jul 2024 21:13:54 +0000

Así es como las mujeres lideran la Inteligencia Artificial

Ivett Sanchez Fri, 07/19/2024 - 15:13

El pasado 10 de julio, se realizó la primera edición de Dev Day 4 Women Inteligencia Artificial. Este evento surgió de la gran respuesta de la convocatoria de ponencias de la edición de mayo, donde nos encontramos con una gran cantidad de contenido en el tema del momento: Inteligencia Artificial, participando más de 200 personas de diferentes países de Latinoamérica.

En esta edición especial contamos con 7 charlas técnicas y dos lighting talks (charlas cortas), entre las que destacaron por ser las de mayor interés por parte las personas que se unieron:

Más allá del algoritmo: Cultura empresarial como puente hacia la IA, impartida por Marian Suarez, del equipo de Mobiik, donde nos habló sobre la adaptación exitosa de la inteligencia artificial para el desarrollo exitoso de empresas. De igual forma, nos compartió valiosas recomendaciones para comenzar con nuestra transición en esta área.
Prompt engineering: La llave maestra para aprovechar al máximo la generative IA, por Elizabeth Fuentes. En esta charla, nos compartió un claro ejemplo de inteligencia artificial generativa, aprendimos a entender que es un “prompt engineering”, cuáles son sus elementos y las mejores prácticas de estos.
El lado oscuro de la IA, por Estephani Rivera, donde nuestra speaker invitada habló sobre los pros y los contras en cuestión de la IA, hablando también sobre la ética, sesgo y justicia que debemos tener en cuenta sobre esta.

Si bien estas son sólo algunos ejemplos de lo que vivimos, también contamos con charlas donde se explican más sobre la IA tradicional y claro ejemplos aplicados de IA generativa.

Grabaciones del evento

¿Quieres revivir alguna de las sesiones de Dev Day 4 Women IA? ¿Te perdiste el evento por trabajo o alguna otra razón? No te preocupes, si eres de las personas que se registró, tienes acceso a ellas. Puedes disfrutar de todas las charlas y revisar las dudas resueltas en el chat de cada una, sólo entra al link de acceso al evento.

También, a final de mes, estaremos compartiendo con todos ustedes las presentaciones y subiremos las grabaciones de cada sesión a nuestro canal de Youtube.

Agradecemos a cada una de las speakers que nos acompañaron compartiendo su contenido, a quienes se unieron en vivo para disfrutar y aprender, así como a nuestro patrocinador Mobiik y a nuestras comunidades aliada AWS Embajadoras Cloud.

¡Nos vemos en la edición presencial de Ciudad de México! Anota la fecha: 29 de octubre de 2024. ¿Te gustaría participar como ponente? Consulta la convocatoria de ponencias. ¡El registro ya está abierto!

Ahí nos vemos.

Aprende a implementar pipelines de IA: ¡Beam College está de vuelta!

Fernando — Thu, 04 Jul 2024 21:04:34 +0000

Aprende a implementar pipelines de IA: ¡Beam College está de vuelta!

Fernando Thu, 07/04/2024 - 15:04

¡Beam College está de regreso! Te invitamos a participar en la edición 2024 que se llevará a cabo del 23 al 25 de julio. No te pierdas la oportunidad de ser parte de este programa educativo que es gratuito y en línea. Tendrás la oportunidad de participar en una capacitación práctica para resolver casos de uso sobre data processing utilizando Apache Beam. ¡No esperes más y regístrate ya!

3 días, 3 niveles

Beam College abarca tres niveles diferentes, desde principiantes a pros para dominar Apache Beam, a través de una mezcla de sesiones en vivo, talleres gratuitos, y horas de asesoría. Cada uno de los días del entrenamiento estará dedicado a un nivel:

1. Ruta para principiantes: Sumérgete en el procesamiento de datos.

Descripción general de Apache Beam (23 de julio). Las sesiones de este día proporcionarán una descripción general de Apache Beam. Primero se centrará en comprender qué es Apache Beam, en qué se diferencia de otras herramientas en el ecosistema de procesamiento de datos y cuándo es una buena opción para nuestro proyecto u organización. Después de eso, aprenderemos cómo comenzar con Apache Beam y crear nuestro primer pipeline.

2. Ruta intermedia: Apache Beam práctico.

Apache Beam para IA (24 de julio). El día 2, aprenderemos cómo utilizar Apache Beam para implementar pipelines de IA. En la primera serie de lecciones, implementaremos un proceso de aprendizaje automático desde la conceptualización hasta la codificación y su ejecución en una computadora portátil. Tendremos una sesión adicional sobre el uso de Beam para interactuar con Google Gemini a través de Google AI Studio.

3. Ruta avanzada: gradúate en streaming.

Saltar del batch al streaming (25 de julio). Una de las principales ventajas de Apache Beam es que utiliza el mismo modelo de programación para implementar batch pipelines y streaming. En las sesiones de este día, repasaremos los conceptos clave que necesitamos comprender para implementar streaming pipelines en Beam y realizaremos una demostración. Luego tendremos una descripción general de Beam Quest, un recurso de aprendizaje para conceptos avanzados de transmisión con Apache Beam.

Consulta aquí el programa completo de cada día. Prepárate para aprender de expertos en procesamiento de datos en esta capacitación que estará disponible para referencia futura. El programa está diseñado para que puedas inscribirse y unirte en vivo a las sesiones de los temas de tu interés o necesidades.

¡Obtén una certificación gratuita!

Al registrarte a Beam College 2024, tendrás el beneficio de acceder a Beam Quest, un curso en línea que incluye una serie de prácticas sobre Apache Beam. Tendrás 9 créditos gratuitos para tomar el curso a tu propio ritmo.

En el siguiente video, podrás ver un tutorial de cómo aprovechar esta increíble oportunidad y así, mostrarle al mundo las habilidades que has adquirido. Recuerda, sólo puedes acceder a Beam Quest por un tiempo limitado.

¡No esperes más para mejorar tus habilidades en procesamiento de datos! Apunta la fecha en tu calendario del 23 al 25 de julio de 2024 ¡Regístrate hoy mismo a Beam College!

¿Hacia dónde van las soluciones de negocio Ready-Made y Custom de Inteligencia Artificial?

sg — Thu, 04 Jul 2024 06:26:21 +0000

¿Hacia dónde van las soluciones de negocio Ready-Made y Custom de Inteligencia Artificial?

sg Thu, 07/04/2024 - 00:26

Al igual que en otras ramas del desarrollo de software, existen soluciones de inteligencia artificial a la medida (custom), o soluciones pre-desarrolladas (ready-made).

Un ejemplo de solución a la medida sería un sistema de recomendación personalizado para una tienda en línea. Por supuesto, hay cientos de ejemplos de sistemas de recomendación, y aunque la lógica interna de los mismos sea similar, sus desarrollos y aplicaciones son lo suficientemente distintos como para considerarse custom. Spotify cuenta con un algoritmo que elige canciones que se asume serán atractivas para el usuario según su historial de selección de música, pero el mismo algoritmo no necesariamente podría utilizarse para las recomendaciones de Amazon.

Otro ejemplo es el de Coca-Cola, que implementó una solución custom para optimizar sus operaciones de la cadena de suministros. La solución analiza datos de distintas fuentes, incluyendo pronósticos del clima, datos del tráfico y redes sociales para predecir la demanda y de ese modo optimizar la logística, lo que lleva a una reducción significativa en los costos de transporte y mejora la eficiencia.

Por su parte, Uber utiliza una solución IA a la medida para conectar a conductores con pasajeros potenciales de acuerdo con una diversidad de factores, como ubicación, tráfico y demanda, gracias a algoritmos de machine learning.

Del lado de las soluciones ready-made encontramos los servicios de Google Cloud AI, IBM Watson, AWS AI o Azure AI Services. Para dar una idea de la gama de los servicios disponibles, en el caso de Microsoft Azure AI Services encontramos Azure OpenAI Service, Azure AI Search, Azure AI Content Safety, Azure AI Translator, Azure AI Speech, Azure AI Vision, Azure AI Language y Azure AI Document Intelligence. Estas herramientas de IA cubren la generación, traducción y manipulación del lenguaje; análisis de imagen y contenido; búsqueda inteligente; y conversión de texto a audio y viceversa, entre otras aplicaciones.

En cuanto a AWS, ofrece servicios equivalentes, como Amazon Personalize, Amazon Comprehend, Amazon Kendra y Amazon Rekogni9on, además de varios otros servicios de IA preentrenados.

Las soluciones de inteligencia artificial preentrenadas son ampliamente utilizadas por empresas como Toyota, Tetra Pak y ASUS. Las soluciones de IA de AWS en particular, impulsan los productos y servicios de empresas como Netflix, Siemens y PwC. Típicamente estas soluciones ready-made se venden como Saas (software-as-a-service), y se caracterizan porque sus plataformas o herramientas pueden ser utilizadas directamente o con relativamente mínima configuración.

Ventajas y desventajas

Naturalmente, existen ventajas y desventajas para ambos tipos de soluciones. Para las soluciones custom, entre los pros encontramos que existe un mayor control sobre los datos y la infraestructura, la posibilidad de obtener ventajas competitivas únicas, así como la total propiedad intelectual sobre el producto. Entre los contras está la necesidad de contar con un equipo de expertos en IA para el desarrollo, mantenimiento y actualizaciones; el periodo de tiempo prolongado para el desarrollo; y el riesgo y la responsabilidad en el diseño y la ejecución del proyecto.

En cuanto a las soluciones ready-made, entre las ventajas encontramos la facilidad de implementación y uso, los costos más bajos iniciales, y el soporte y las actualizaciones continuas por parte del proveedor. Del otro lado de la moneda, existe una menor flexibilidad para adaptarse a las necesidades específicas y se depende del proveedor para actualizaciones y mantenimiento.

Hay una gran cantidad de articulos en línea que comparan y contrastan ambos tipos de soluciones IA, pero, a fin de cuentas, el camino que tome el cliente o consumidor dependerá directamente de sus circunstancias específicas.

El estado actual de las soluciones de Inteligencia Artificial

Tomando en cuenta el estado de las soluciones custom contra ready-made en el ámbito de la IA, una pregunta que me parece más relevante en este momento histórico es ¿cuál será la tendencia para el futuro próximo?

Actualmente las soluciones ready-made son sumamente poderosas y tienen un potencial de aplicación tremendo. Si Azure o AWS sólo ofrecieran large language models, eso ya sería decir bastante. Un LLM puede abarcar prác9camente cualquier tarea que implique el procesamiento o la interpretación del lenguaje: desde chatbots personalizados para la necesidad del negocio, hasta generadores de reportes, pasando por traductores o correctores de estilo.

Dado el nivel de evolución que han alcanzado recientemente los LLM, así como los detectores y generadores de imágenes, una organización dihcilmente obtendría un balance posi9vo en términos de costo-beneficio optando por un desarrollo completamente nuevo de alguno de estos motores de IA. Haría mejor en contratar los servicios de alguno ya existente y ocuparse en adaptarlo a sus necesidades.

Sólo casos de uso para nichos específicos y con soluciones comparativamente más sencillas que la creación de un LLM desde cero se prestarían para el entrenamiento de modelos de ciencia de datos o machine learning.

Sin embargo, así como los motores pre-existentes de IA se han vuelto más sofisticados, las adaptaciones mismas a las necesidades del cliente también han cobrado complejidad. En Mobiik, la empresa para la que colaboro como arquitecto de software, hemos observado este proceso de cerca. En mi opinión, la tarea de adaptar las soluciones ready-made a las necesidades del cliente ha crecido al punto de que podríamos hablar ahora de soluciones que son tanto ready-made como custom, y sospecho que esto va a ser cada vez más así.

Una predicción

La irrupción en el mercado de soluciones de Inteligencia Ar9ficial robustas y con capacidades novedosas es reciente. Cuando desarrolladores, clientes y consumidores primero las vimos en acción, fue con asombro ante el salto cualitativo en comparación con lo que conocíamos hasta ese momento. Luego de algunos meses, hemos pasado del asombro a la normalización y la industria está siendo testigo de un incremento de las exigencias de los clientes. Ya no es suficiente con un chatbot que proporcione respuestas coherentes e inmediatas, como las daría un ser humano. Ahora se espera que ese bot domine todas las áreas de conocimiento del negocio, incluida la información contenida no sólo en textos e imágenes, sino en bases de datos, y que conteste sin cometer errores.

Yo pienso que este es un proceso natural que no va a dar marcha atrás. Los negocios consumidores de Inteligencia Artificial han aprendido que ponerla a su servicio representa una ventaja competitiva importante, por lo que van a buscar explotarla de más y mejores maneras.

A la luz de esta tendencia, podemos esperar que poco a poco las soluciones ready-made dejen de ser de fácil y sencilla implementación; y que la parte custom se centre justamente en adaptar esas soluciones a las crecientes exigencias de los clientes.

Espero que este artículo te haya sido útil y te haya dado una mejor comprensión del tema. Si tienes alguna pregunta o comentario, no dudes en ponerte en contacto conmigo. Me gustaría ayudarte a alcanzar tus objetivos de tecnología de la información y a brindarte soluciones innovadoras y eficaces para tus proyectos. ¡Gracias por leer!

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Andrés Hernández

Andrés Hernández

Funcionitis

sg — Thu, 04 Jul 2024 06:00:49 +0000

Funcionitis

sg Thu, 07/04/2024 - 00:00

No es un secreto, los que trabajamos software, hablamos en Espanglish. Tenemos términos que, de plano decimos en inglés como leads, render, engagement, game design, software, y hablando de esto, nombres como Javascript, Illustrator, Figma, Unity… hay conceptos con los que se hace el trabajo de decir la palabra en inglés, transformándola en español: debuguear, crashear, renedrear, mintear, etc.

Esto es un efecto causado por cualquier tecnología, y el idioma es un sistema democrático por excelencia, pero pienso que hay algunos términos que podrían decirse en español por la consistencia de quedarse hablando un solo idioma. En esta ocasión elegí el término: featuritis (pronúnciese: fichuraitis). Es una combinación de la palabra inglesa feature (característica) y el sufijo latino itis (inflamación). Es cuando se tiene un producto que funciona y tiene ya usuarios fieles, pero por razones de crecimiento o supervivencia, los líderes de este producto continúan agregando funciones hasta el exceso. En el peor de los casos, estas adiciones innecesarias terminan modificando el producto al punto volverlo irreconocible y difícil de usar. En palabras de Don Norman «Es la tendencia de aumentar el número de características de un producto, a menudo extendiéndolo más allá de lo razonable».

La funcionitis (también he escuchado caracteritis) es, muchas veces, un mal necesario, pues lo normal de un producto es que se vaya robusteciendo y haciéndose más complejo, usualmente nos deja con un recuerdo de lo sencillo que solía ser una aplicación que amábamos por su minimalismo. Muchas personas hablan de lo complicado que se vuelve usar el buscador de Google, o de cómo cada nueva actualización de Instagram hace que tengan que cambiar el modo de hacer las cosas.

Claro que también hay funcionitis provocada por vanidad o avaricia, las personas a cargo piensan que tener más funciones hará que el programa se vuelva más popular y esta estrategia termina disparando por la culata: El que mucho abarca, poco aprieta. Para hablar de la funcionitis, en su libro The Design Of Everyday Things, Don Norman tiene un ejemplo que me parece muy lindo: En el capítulo 4 habla de una motocicleta para armar y de cómo el buen diseño debe de proveer pistas de cómo usar el objeto (artículo que escribiré próximamente), esta motocicleta tiene un número limitado de partes y con muy poco esfuerzo una persona promedio puede armarla exitosamente sin voltear a ver las instrucciones. En el capítulo 7 (en que menciona la funcionitis) han pasado un par de años y Don ha comprado el modelo actualizado de la motocicleta, esta vez tenía más partes y el diseño había cambiado por uno más acorde al año en curso. Algo que notar: El instructivo se había vuelto necesario para poder armarla.

En conclusión: la caracteritis es agregar características o funciones a tu producto, al punto que su usabilidad se ve afectada, se debe de tener esto en mente y estar muy vigilante ¿En qué punto sabremos que nuestra aplicación padece de caracteritis? como todo en diseño: depende. Dice Norberto Chaves, en su conferencia “Métodos del diseño”:

«El diseño carece de un método único, pero no puede obrar sin método. O sea: Para cada caso debe desarrollar el método adecuado para lograr el máximo de éxito en el producto final. Es decir, el método se define en función del programa»

Uno como diseñador tiene que entender en qué caso se necesita de muchas características y funciones, no es lo mismo diseñar unas tijeras que una interfaz para una máquina de ultrasonido. Hay veces que termina aterrizando en el campo del sentido común y preguntarse ¿Este producto hace su trabajo a satisfacción? Si la respuesta es afirmativa, entonces probablemente más características solo entorpezcan su funcionamiento.

Gustavo Reyes

Definiendo el Journey para el Éxito de un Equipo de Analítica

Ivett Sanchez — Thu, 06 Jun 2024 15:39:08 +0000

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En esta charla se comparte un vistazo a lo que hace el equipo de analítica avanzada en Arca Continental: cuál es su visión, iniciativas, resultados hasta el momento y perspectivas a futuro.

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Tue, 11/14/2023 - 12:00

Unit Testing en Big Data: Potenciando la confianza de nuestros ETLs

Ivett Sanchez — Thu, 06 Jun 2024 05:51:47 +0000

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Data Day Monterrey 2023

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Descubre cómo emplear pruebas unitarias en procesos de datos, usando herramientas como unittest, Docker y AWS. Aprende a garantizar la precisión y confiabilidad de tus procesos ETL de Big Data de manera eficiente. Ideal para ingenieros de datos y desarrolladores ETL, esta presentación te equipa con conocimientos prácticos para empezar a implementar tus primeras pruebas sólidas y confiables en tus flujos de trabajo de Big Data.

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Tue, 11/14/2023 - 12:00

Ciencia de Datos y Crimen Organizado | Ejemplo práctico

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Data Day Monterrey 2023

Ivett Sanchez Wed, 06/05/2024 - 23:43

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La medición precisa del crimen organizado ha representado históricamente un desafío, atribuido en gran parte a la naturaleza sigilosa y en constante evolución de estas organizaciones. Sin embargo, en la actualidad podemos aprovechar los medios de comunicación como herramienta para intentar abordar esta problemática. En particular, se empleó una combinación de análisis cualitativo y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para detectar la presencia del crimen organizado en México. Este enfoque abarca desde la identificación de posibles delitos cometidos por el narcotráfico hasta la clasificación de distintos tipos de violencia ejercida contra políticos.

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Tue, 11/14/2023 - 12:00

Caso de Estudio: Creación de una Plataforma Empresarial LLM

Ivett Sanchez — Thu, 06 Jun 2024 05:31:24 +0000

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Data Day Monterrey 2023

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En esta charla se comparte el caso de la creación de una plataforma empresarial de LLM (Large Language Model). Adicionalmente, se amplía este caso al contexto general, comentando sobre los beneficios que se pueden obtenerse mediante una plataforma LLM y cuáles son las principales consideraciones a tener en cuenta.

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Tue, 11/14/2023 - 12:00

Impulsando la Innovación: El Poder de la Colaboración en Acción

Ivett Sanchez — Mon, 27 May 2024 21:57:16 +0000

Impulsando la Innovación: El Poder de la Colaboración en Acción

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Ivett Sanchez Mon, 05/27/2024 - 15:57

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CODE 4 DEI

Únete a esta charla en donde se explorará cómo la colaboración interdisciplinaria y la ética en la inteligencia artificial están moldeando el futuro de la tecnología. Descubre cómo Mobiik integra estos principios para liderar innovaciones que no solo cumplen, sino que superan las expectativas del mercado. A través de ejemplos prácticos, como el trabajo conjunto de los equipos de UX y QA, Marian y Alicia demostrarán la importancia de la colaboración genuina y ética en el desarrollo tecnológico. ¡No te pierdas esta oportunidad de aprender cómo las grandes mentes en colaboración están diseñando el mundo del mañana!

Fecha de sesión

Wed, 05/08/2024 - 12:00