# data[].attributes.attachment_caption
En la imagen esta cargada una imagen explicativa .

# data[].attributes.body
IAAS, PAAS y SAAS.

# data[].attributes.attachment_caption
Definición de IAAS, PAAS, SAAS y ¿En qué se diferencian?

# data[].attributes.body
(IAAS): Es un modelo de servicio en la nube que ofrece recursos de infraestructura bajo demanda.

(PAAS): Es un entorno en la nube integral que incluye todo lo que los desarrolladores necesitan para crear, ejecutar y gestionar aplicaciones.

(SAAS): Es un modelo de software basado en la nube que ofrece aplicaciones a los usuarios finales a través de un navegador de Internet.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Tanto empresas, profesionales como usuarios utilizan cada vez más servicios en la nube (Cloud Computing). Este modelo basado en diferentes capas, maneja nueva terminología como IaaS, PaaS, SaaS, etc. que se prestan a ser confundidas unas con otras.

Gracias a estos servicios, las empresas están evitando realizar grandes inversiones tanto en software como en hardware. Además, obtienen múltiples ventajas de tener todas sus aplicaciones en la nube, permitiendo a sus empleados poder acceder a ellas desde cualquier dispositivo en cualquier lugar y a cualquier horario.

El mercado ofrece hoy día una gran variedad en cada uno de estos servicios, facilitando a los usuarios la búsqueda de cúal es el más apropiado para sus necesidades. Grandes empresas de la informática como Microsoft, Amazon o Google no son ajenas a este hecho y ofrecen algunos de los mejores servicios IaaS, PaaS y SaaS.

En este artículo vamos a definir qué es IaaS, PaaS y SaaS, conocer algunos ejemplos de los distintos servicios y ver qué diferencia hay entre los mismos.

Qué es IaaS

Cuando nos referimos a IaaS, estamos hablando de infraestructuras como servicio. Las empresas contratan la infraestructura de hardware a un tercero a cambio de una cuota o alquiler. La contratación de este hardware permite elegir la capacidad de proceso (procesadores), la memoria a utilizar (memoria RAM) y el espacio de almacenamiento (disco duro).

IaaS ofrece también servicios de virtualización como máquinas virtuales, cortafuegos, sistemas de backups o balanceadores de carga.

IaaS es la base del servicio y contiene los bloques fundamentales para la TI en la nube, pues proporciona los servicios y estructuras necesarios sobre los cuales se construyen los otros servicios.

Ejemplos de IaaS

Amazon Web Services y Microsoft Azure son dos claros ejemplos de infraestructura como servicios, a continuación vemos las principales características de cada uno.

Amazon Web Services: el proveedor de servicios en la nube de Amazon es un claro ejemplo de IaaS. Con su servicio central Amazon EC2, permite a los usuarios alquilar servidores virtuales en los cuales instalar sus aplicaciones. EC2 ofrece configuraciones de hardware que pueden ser contratadas por los clientes. En estas configuraciones, llamadas tipos de instancias, se puede elegir entre una variedad de CPUs, memoria RAM, almacenamiento en disco duro y capacidad de transferencia de red. Además ofrece otros servicios anexos, como contratación de cortafuegos, direcciones IPv4 estáticas y redes virtuales independientes.

Microsoft Azure: Microsoft también dispone de un servicio IaaS con Azure. En él, se puede realizar una contratación de hardware personalizada en cuanto a CPU, memoria, almacenamiento y velocidad de red. En esta infraestructura los clientes pueden hacer correr sus aplicaciones empresariales, como por ejemplo SAP o Sharepoint sin necesidad de preocuparse por el hardware necesario para hacerlo. Microsoft Azure destaca por la gran cantidad de recursos que pueden ser contratados, lo que la hace ideal para las empresas con necesidades muy exigentes en cuanto a infraestructura.

Qué es PaaS

El servicio PaaS ofrece plataformas como servicios. En estas plataformas se pueden lanzar aplicaciones como bases de datos, middleware, herramientas de desarrollo, servicios de inteligencia empresarial, etc.

Este tipo de servicios es el ideal para los desarrolladores que sólo quieran centrarse en la implementación y administración de sus aplicaciones. Al no tener que preocuparse por los recursos de hardware y software (sistemas operativo), mejoran su eficacia, centrándose sólo en la parte que les interesa.

PaaS es la más complicada de entender debido a que el término plataforma puede confundirse con software. Una plataforma es un software de por sí, que permite desarrollar aplicaciones.

Ejemplos de PaaS

Google App Engine y Bungee Connect son dos ejemplos de plataformas como servicios y tienen las siguientes características.

Google App Engine: este servicio de Google está enfocado a que el cliente pueda publicar aplicaciones web online, sin tener que preocuparse por la infraestructura donde hacerlo. Así, el cliente se enfoca solamente en la construcción y configuración de sus aplicaciones, siendo Google la encargada de aprovisionar de los recursos necesarios. Google App Engine cuenta con un nivelador de carga, que va aumentando los recursos necesarios según necesiten las aplicaciones, por lo que no es necesario preocuparse por la escalabilidad.

Bungee Connect: es uno de los primeros servicios PaaS que permitieron el despliegue de aplicaciones en la nube sin preocuparse por la infraestructura. Con el servicio de Bungee Connect se obtiene un entorno adecuado para el desarrollo, testeo y ejecución de aplicaciones web.

Qué es SaaS

Este modelo de software como infraestructura, aloja el software de la empresa, así como sus datos, en servidores externos a la misma, y paga una cuota por su utilización. Cualquier empleado de una empresa podrá acceder desde cualquier lugara las aplicaciones de la empresa sin necesidad de instalarlas en un equipo local. Cuando hablamos de software en la nube estamos hablando de SaaS.

Con un SaaS la preocupación de la empresa será sólo cómo utilizar los programas de software necesarios para su funcionamiento, olvidándose del resto de recursos. El hardware requerido, sistemas operativos, aplicaciones, etc. son provistas por el proveedor del servicio que, además, se encarga de mantenerlas funcionando correctamente y actualizadas.

Todos los usuarios acceden diariamente a aplicaciones SaaS ya que se puede decir que, cualquier aplicación online que se ejecuta en la nube y que se pueda acceder a ella a través de internet, es una aplicación SaaS.

Ejemplos de SaaS

Servicios como Microsoft Office 365 y CMS para diseño de páginas web como WordPress, son ejemplos de software como servicio y cuentan con las siguientes funcionalidades:

Microsoft Office 365: con esta plataforma de Microsoft los usuarios pueden acceder a las herramientas de ofimática de Microsoft (Word, Excel, Access, PowerPoint, etc.) desde cualquier dispositivo, que se ejecutan en servidores de Microsoft. El usuario sólo se preocupa de utilizar la aplicación sin tener nada que ver con su instalación, mantenimiento y actualización.

WordPress: la instalación de WordPress en un servidor para diseñar una página web, da como resultado un sitio o página web que es accesible para los usuarios desde cualquier dispositivo, a través de internet. WordPress es un software que se está ejecutando en un servidor remoto donde el usuario interactúa con él sin tener nada que ver con la infraestructura necesaria para su funcionamiento.

Diferencias entre IaaS, PaaS y SaaS

Dependiendo de las necesidades de las empresas o los profesionales, puede ser más atractivo un modelo IaaS, PaaS o SaaS. Hay que tener en cuenta que la plataforma como servicio y el software como servicio están montado sobre una infraestructura como servicio, ya que en ambas el usuario se desentiende de todo lo relacionado con la infraestructura (instalación, costes, mantenimiento, etc.).

La diferencia fundamental entre estos tres tipos de plataformas viene dada por el tipo de mantenimiento y soporte que ofrezca el proveedor del servicio. Por ejemplo, en una plataforma IaaS el usuario tiene acceso al software instalado y su configuración, cosa que los usuarios de un servicio Saas no tienen. En cambio un servicio PaaS sólo tiene acceso al software que forme la plataforma de desarrollo a utilizar.

En cuanto a seguridad también hay diferencias notables. En un entorno IaaS la seguridad de las aplicaciones instaladas recae en el usuario que debe estar atento a qué versión instalar y a que la misma permanezca actualizada. Sin embargo, en un entorno SaaS o PaaS, la seguridad de las aplicaciones instalada recae en el proveedor del servicio, que se encarga de su instalación y actualización.

Los servicios de Cloud Computing son utilizados a diario por millones de usuarios y cada vez son más las empresas que, no sólo quieren sus datos en la nube, sino todo su entorno TI. Con los servicios IaaS, PaaS y SaaS se puede contratar el servicio cloud necesario para cada empresa, pudiendo centrarse la misma, en los procesos que realmente le sean útil, dejando el resto de recursos para el proveedor del servicio.

Con este tipo de servicios las empresas ahorran muchos costes pues no deben preocuparse por la infraestructuras de hardware o virtualización (reduciendo costes en servidores, etc), ni de los sistemas operativos instalados (licencias, actualizaciones, etc) o incluso del software o plataformas que van a utilizar (versiones, compatibilidades, etc).

Al final de este artículo se han incluido definiciones y acrónimos de algunos términos utilizados que no se han querido incluir dentro del propio texto para facilitar su lectura.

Acrónimos y definiciones

IaaS: Infraestructure as a Service, en español infraestructura como servicio.

PaaS: Platform as a Service, en español plataforma como servicio.

SaaS: Software as a Service, en español software como servicio.

AWS: Amazon Web Services, en español servicios web de Amazon.

Cloud Computing: computación en nube. Servicios de software y de hardware proporcionados por terceros a través de internet.

Middleware: software de capas que permite comunicar una aplicación con otras aplicaciones, redes o hardware.

CMS: Content Management System, se trata de un sistema de gestión de contenidos para diseño de páginas web.

Balanceadores de carga: se trata de dispositivos que actúan como proxies inversos cuya función es la de distribuir el tráfico de red o de una aplicación hacia diversos servidores.

Máquinas virtuales: es un software que permite emular el funcionamiento de un ordenador o servidor dentro de otro ordenador, haciendo unos recursos hardwares que se pueden preasignar.

TI: tecnología informática.

En AMBIT somos expertos desde hace más de 15 años en el desarrollo de estrategias y soluciones IT para tu compañía. Somos consultores e integradores en múltiples ámbitos, y si quieres conocer más de las soluciones que te podemos ofrecer, no dudes en ponerte en contacto con nosotros.

Si quieres profundizar más sobre una de las grandes plataformas de servicios de Cloud Computing que hay en el mercado, te recomendamos que te leas esta guía gratuita si los sistemas cloud pueden cumplir normativas GXP.

# data[].attributes.attachment_link.title
Definición de IaaS, PaaS y SaaS ¿En qué se diferencian?

# data[].attributes.attachment_link.description
En este artículo vamos a definir qué es IaaS, PaaS y SaaS, conocer algunos ejemplos de los distintos servicios y ver qué diferencia hay entre los mismos.

# data[].attributes.body
La computación en la nube es un modelo de entrega donde el almacenamiento, los servidores, las aplicaciones y otros elementos se entregan por Internet.

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Ecosistema de Recursos Educativos Digitales SENA 

# data[].attributes.attachment_link.title
Generalidades de la computación en la Nube

# data[].attributes.headline
Algunos beneficios y desventajas de la inteligencia artificial:

# data[].attributes.subject
Algunos beneficios y desventajas de la inteligencia artificial:

# data[].attributes.body
Aquí encontrarás pros y contras de la IA.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
La Inteligencia Artificial (IA) es una de las tecnologías con más perspectivas de crecimiento de hoy en día. Según datos recientes difundidos por la consultora , las organizaciones que han implementado IA crecieron del 4 al 14% en los dos últimos años.

De hecho, la misma consultora incluye la Inteligencia Artificial en sus tendencias tecnológicas para el año 2023. En concreto, la IA enfocada a la mejora de la seguridad IT.

La IA es una tecnología clave en la Industria 4.0 por todas las ventajas que aporta a las empresas y todas aquellas que quieran iniciar un proceso de transformación digital tendrían que adoptarla en sus procesos.

¿Qué es Inteligencia Artificial?

El concepto de Inteligencia de Artificial viene de lejos. De hecho, John McCarthy creó el término Artificial Intelligence en 1950 y Alan Turing ya empezó a hablar de esta realidad ese mismo año en un artículo titulado "Computing Machinery and Intelligence".

Desde entonces esta disciplina de la informática ha evolucionado mucho.

Para el profesor del Massachusetts Institute of Technology, Patrick H. Winston, IA son "algoritmos habilitados por restricciones, expuestos por representaciones que apoyan modelos dirigidos a bucles que unen pensamiento, percepción y acción."

Otros autores como el CEO de DataRobot Jeremy Achin, definen la Inteligencia artificial como un sistema computacional que se utiliza para que las máquinas realicen trabajos que requieren la inteligencia humana.

Para la responsable de la enciclopedia tecnológica de Tech Target, Margaret Rose, se trata de un sistema que simula distintos procesos humanos como el aprendizaje, el razonamiento y la autocorrección.

Como vemos, las tres definiciones de IA hacen referencia a máquinas o sistemas informáticos que piensan. Emiten razonamientos emulando la inteligencia humana para realizar tareas que sólo las personas pueden realizar.

No obstante, otras fuentes van más allá y definen la IA como un sistema informático que se utiliza para resolver problemas complejos que sobrepasan la capacidad del cerebro humano.

La IA aprovecha, en este sentido, la potencia de las máquinas para solucionar problemas complejos que la mente humana no puede alcanzar.

El presidente del Future Life Institute, Max Tegmark, dispara en esta dirección y afirma que "como todo lo que nos gusta de nuestra civilización es un producto de nuestra inteligencia, amplificar nuestra inteligencia humana con inteligencia artificial tiene el potencial de ayudar a la civilización a aflorar como nunca antes".

Referente a esta cuestión, Google Deep Mind y la Universidad de Oxford llevaron a cabo una investigación cuyas conclusiones indican que la IA es capaz de descifrar textos de la Antigua Grecia dañados e ilegibles. Mientras que la tasa de error de los historiadores y epigrafistas es del 57,3%, la del algoritmo encargado de esta proeza es del 30,1%.

Estos ejemplos nos muestran como la IA va más allá de la capacidad humana para resolver problemas complejos. Pero, ¿Cómo funciona la IA?

¿Cómo funciona la IA?

La IA funciona a través de algoritmos que actúan a partir de reglas de programación y su subconjunto Machine Learning (ML) y las distintas técnicas ML como Deep Learning (DL).

Machine Learning (ML)

Es una rama de la Inteligencia Artificial y de las más comunes que se encarga de desarrollar técnicas para que los algoritmos que se hayan desarrollado aprendan y mejoren con el tiempo. Implica una gran cantidad de código y fórmulas matemáticas complejas para permitir que las máquinas encuentren la solución a un problema dado.

Esta vertiente de la IA es una de las más desarrolladas con fines comerciales o empresariales en la actualidad, ya que se utiliza para procesar grandes cantidades de datos rápidamente y depositarlos de manera comprensible para los humanos.

Un claro ejemplo de esto son los datos que se extraen de plantas de producción en el que los elementos conectados alimentan un flujo constante de datos sobre el estado de las máquinas, la producción, funcionalidad, temperatura, etc. a un núcleo central. Esta enorme cantidad de datos derivada del proceso productivo se debe analizar para conseguir una mejora continua y una toma de decisiones adecuada, sin embargo el volumen de estos datos hace que el ser humano deba emplear una gran cantidad de tiempo (días) en el análisis y la trazabilidad.

En este momento es cuando el Machine Learning entra en juego, permitiendo que se analicen los datos a medida que se van incorporando en el proceso productivo e identificando patrones o anomalías en el funcionamiento de una manera más rápida y precisa. De este modo, se pueden llegar a lanzar avisos o alertas a para la toma de decisiones.

No obstante, el ML es una categoría relativamente amplia. El desarrollo de estos nodos de inteligencia artificial, ha dado lugar a lo que ya se conoce como Deep Learning (DL).

Deep Learning (DL)

Es una versión aún más específica del Machine Learning (ML) que hace referencia a un conjunto de algoritmos (o redes neuronales) que están pensados para el aprendizaje automático de las máquinas y participan en un razonamiento no lineal.

En esta técnica los algoritmos se agrupan en redes neuronales artificiales que pretender actuar como las redes neuronales humanas presentes en el cerebro. Es una técnica que permite aprender de una manera profunda sin un código específico para ello.

El Deep Learning es fundamental para realizar funciones mucho más avanzadas permitiendo el análisis de una amplio rango de factores a la vez. Por ejemplo, el Deep Learing se utiliza para contextualizar la información que reciben los sensores que se utilizan en los coches autónomos: la distancia de los objetos, la velocidad a la que se mueven, predicciones en base al movimiento que están realizando, etc. Esta información la utilizan para decidir cómo y cuándo cambiar de carril, entre otros.

Nos encontramos todavía en una fase en la que el DL se encuentra aún en una fase de desarrollo muy pronta de su potencial total. Vemos que cada vez más se utiliza en los negocios convirtiendo los datos en conjuntos mucho más detallados y escalables.

Inteligencia artificial (IA) en el entorno empresarial

La IA ya se utiliza actualmente en numerosas aplicaciones comerciales y de producción, incluida la automatización, el procesamiento del lenguaje y el análisis de datos productivos. Esto permite que a nivel general, las empresas estén optimizando tanto sus procesos de fabricación, operaciones como mejorando su eficiencia interna.

La IA funciona a través de distintas reglas de programación informática que permiten que una máquina se comporte como un humano y resuelva problemas.

El interés de las empresas por implementar técnicas de IA en sus procesos radica en las ventajas que les aporta.

Ventajas de la Inteligencia artificial (IA)

Distintas voces del sector tecnológico defienden los beneficios de la Inteligencia Artificial (IA).

El Product Manager de Infinia ML, Andy Chan, en una TED Talks con más de 40.000 visitas en Youtube desglosa las distintas ventajas que aporta la IA al trabajo.

Kai-Fu Lee, fundador del fondo de capital riesgo Sinovation Ventures y figura destacada en el ámbito tecnológico desgrana también en un vídeo de TED Talks con más de 600.000 reproducciones, los principales beneficios de la IA.

Teniendo en cuenta estos dos expertos, estas serían las principales ventajas de la IA aplicadas a un sector empresarial:

1. Automatiza los procesos
La Inteligencia artificial permite que robots desarrollen tareas repetitivas, rutinarias y de optimización de procesos de una manera automática y sin intervención humana.

2. Potencia las tareas creativas
La IA libera a las personas de tareas rutinarias y repetitivas y permite que estas puedan destinar más tiempo a desarrollar funciones creativas.

3. Aporta precisión
La aplicación de la IA es capaz de aportar una precisión mayor que el ser humano, por ejemplo en entornos industriales, las máquinas pueden llegar a tomar decisiones que antes sin la IA se tomaban de manera manual o monitorizada.

4. Reduce el error humano
La IA reduce los fallos provocados por las limitaciones del ser humano. En algunas cadenas de producción la IA se utiliza para detectar mediante sensores de infrarrojos, pequeñas fisuras o defectos en piezas que son indetectables por el ojo humano.

5. Reduce los tiempos empleados en análisis de datos
Permite que el análisis y la explotación de los datos derivados de producción se puedan llegar a efectúear en tiempo real.

6. Mantenimiento predictivo
Permite realizar un mantenimiento del equipamiento industrial basado en los tiempos y condiciones de funcionamiento de los mismos, permitiendo incrementar su rendimiento y ciclo de vida.

7. Mejora en la toma de decisiones tanto a nivel de producción como de negocio
Al disponer de mayor información de una manera estructurada, permite a cada uno de los responsables tomar decisiones de una manera más rápida y eficiente.

8. Control y optimización de procesos productivos y líneas de producción
A través de la IA se consiguen procesos más eficientes, libres de errores, obteniendo mayor control sobre las líneas de producción en la empresa.

9. Aumento de la productividad y calidad en la producción
La IA no sólo incrementa la productividad a nivel de maquinaria, sino que también hace que incremente la productividad de los trabajadores y la calidad del trabajo que realizan. El poder gozar de mayor información, les permite tener una visión más focalizada de su trabajo y tomar mejores decisiones.

Desventajas de la inteligencia artificial (AI), r iesgos y barreras

Algunas voces creen que la Inteligencia Artificial (IA) tiene riesgos. Sobre todo si se explora el potencial de la IA y no se limita solamente a reproducir tareas humanas. Autores como Stephen Hawking o Bill Gates y distintos investigadores han expresado su preocupación por la IA.

Con lo que respecta a las barreras de acceso, estas serían algunas de las más habituales que pueden ocurrir en el entorno empresarial:

Disponibilidad de datos
A menudo, los datos se presentan de manera aislada en las empresas o son inconsistentes y de baja calidad, con lo que presenta un desafío importante para las empresas que buscan crear valor a partir de la IA a escala. Para poder superar esta barrera, será de vital importancia trazar una estrategia clara desde el principio para poder extraer los datos de IA de una manera organizada y consistente.

Falta de profesionales cualificados
Otro obstáculo que se suele dar a nivel empresarial para la adopción de IA es la escasez de perfiles con habilidades y experiencia en este tipo de implementaciones. Es crucial en estos casos contar con profesionales que ya hayan trabajado en proyectos de la misma envergadura.

El coste y el tiempo de implementación de los proyectos de IA
El coste de implementación, tanto a nivel de plazos como económico, es un factor muy importante a la hora de decantarse por ejecutar este tipo de proyectos. Las empresas que carecen de habilidades internas o que no se encuentran familiarizadas con sistemas de IA, deben valorar la externalización tanto de la implantación como del mantenimiento para poder obtener resultados exitosos en su proyecto.

En definitiva, la IA se ha convertido en un recurso muy importante para las empresas ya que les permite ser mucho más competitivas y obtener mayores beneficios, sobre todo en entornos de fabricación y producción.

Es por todo esto por lo que este tipo de perfiles profesionales son cada vez más demandados en el sector industrial, haciendo imprescindible contar con grupos de expertos en la materia que permitan desarrollar estrategias eficientes de transformación digital.
¿Estás pensando en transformar digitalmente tu empresa? En Nexus Integra te ayudamos con tu proyecto.

# data[].attributes.attachment_link.title
Inteligencia Artificial (IA): Ventajas y Desventajas de su Uso

# data[].attributes.attachment_link.description
La Inteligencia artificial es una de las tecnologías más prometedoras ¡Descubre cómo las empresas aprovechan sus beneficios y qué inconvenientes tiene!

# data[].attributes.body
Es una rama de la informática que desarrolla programas capaces de emular procesos propios de la inteligencia humana. Es decir, las máquinas pueden analizar el entorno y realizar determinadas acciones de manera más o menos autónoma con el fin de lograr objetivos concretos.

# data[].attributes.body
Beneficios:

Aprovechamiento de las oportunidades y la generación de espacios que permiten mejorar el proceso de enseñanza y aprendizaje.

Promover el desarrollo de habilidades interpersonales.

Complementar la educación presencial y facilitar el seguimiento del aprendizaje.

# data[].attributes.body
Es la relación entre el espacio y el tiempo, supera las barreras temporales y configura un entorno en el que la información y la comunicación son accesibles. De la virtualidad surge la realidad virtual generando entornos de interacción, intercambio y comunicación.