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COBOL (Luis, Keila, Kamely): Lenguaje de programación creado en los años 60, usado principalmente para aplicaciones de negocios y bancos.

Mainframe (Luis, Keila, Kamely): Computadora de gran capacidad usada en grandes empresas para procesar y almacenar grandes cantidades de datos.

TPS (Transaction Processing Systems) (Luis, Keila, Kamely): Sistemas que procesan transacciones rutinarias como pagos, ventas o reservas de manera automática y rápida.

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1950-1959: Procesamiento Manual → Computarización Inicial

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1950-1959: Procesamiento Manual → Computarización Inicial

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Se utilizaban tarjetas perforadas para introducir datos.

ENIAC: Primer ordenador electrónico programable.

UNIVAC I : Primer ordenador comercial.

Uso en censos nacionales, cálculos militares y científico

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Cambios de la computadora a lo largo del tiempo…….

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Nacimiento de los primeros TPS (Transaction Processing Systems)

Mainframes centralizados para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos

Aplicaciones destacadas: Bancos (manejo de cuentas) y aerolíneas (reservas)

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La historia del hardware de computadora comenzando en 1960 está marcada por la conversión desde el tubo de vacío a los dispositivos de estado sólido como el transistor y posteriormente el circuito integrado. Por 1959 los transistores discretos eran considerados suficientemente confiables y económicos que hicieron no competitivos los computadores de tubos de vacío. La memoria principal del computador lentamente se movió lejos de los dispositivos de memoria de núcleo magnético a la memoria de semiconductor estática y dinámica de estado sólido, que redujo grandemente el costo, tamaño y consumo de energía de los dispositivos del computador. Eventualmente, el costo de los dispositivos de circuito integrado fue lo suficientemente bajo que los computadores caseros y los computadores personales llegaron a ser comunes.

El incremento masivo en el uso de los computadores se aceleró con los computadores de la tercera generación. Estos generalmente confiaron en la invención de Jack Kilby del circuito integrado (o microchip), comenzando desde alrededor 1965. Sin embargo, el IBM System/360 usó circuitos híbridos, que eran dispositivos de estado sólido interconectados en un substrato con alambres discretos.

El primer circuito integrado fue producido en septiembre de 1958 pero los computadores que los usaban comenzaron a aparecer hasta 1963. Algunas de sus usos tempranos eran en los sistemas embebidos, notablemente usados por la NASA para el Apollo Guidance Computer del programa Apolo, y por los militares en el misil balístico incontinentemente LGM-30 Minuteman.

Antes de 1971, el supercomputador ILLIAC IV, que fue el computador más rápido del mundo por varios años, usó alrededor de un cuarto de millón de circuitos integrados de puertas lógicas ECL de baja escala de integración para hacer sesenta y cuatro procesadores de datos paralelos.​

Mientras que los grandes computadores mainframes como el System/360 aumentaron las capacidades de almacenamiento y procesamiento el circuito integrado también permitió el desarrollo de computadores mucho más pequeños. El minicomputador fue una innovación significativa en los años 1960 y 1970. Trajo poder de computación a más gente, no solo por medio de un tamaño físico más conveniente sino también ampliando el campo del vendedor de computadora. Digital Equipment Corporation se convirtió en la compañía número dos de computadores detrás de IBM con sus populares sistemas de computación PDP y VAX. Un hardware más pequeño, asequible, también provocó el desarrollo de importantes nuevos sistemas operativos como Unix.

La integración en gran escala de los circuitos condujo al desarrollo de unidades de procesamiento muy pequeñas. Un ejemplo temprano de esto fue el procesador clasificado CADC usado para analizar los datos de vuelo en el avión de combate del F-14 Tomcat de la Armada de los Estados Unidos. Este procesador fue desarrollado por Steve Geller, Ray Holt y un equipo de Garrett AiResearch y American Microsystems.

En 1966, Hewlett-Packard entró en el negocio de computadores de propósito general con su HP-2116, ofreciendo poder de computación antes encontrado solamente en computadores mucho más grandes. Soportó una gran variedad de lenguajes, entre ellos BASIC, ALGOL, y FORTRAN.

En 1969, Data General despachó un total de 50.000 Novas por $8000 cada uno. El Nova fue uno de los primeros minicomputadores de 16 bits y condujo hacia las longitudes de palabra que eran múltiplos del byte de 8 bits. Era el primero en emplear circuitos de mediana escala de integración (MSI) de Fairchild Semiconductor, con modelos subsecuentes usando circuitos integrados de gran escala de integración (LSI). También fue notable en que la unidad central de proceso entera estaba contenida en una tarjeta de circuito impreso de 15 pulgadas.

En 1973, el TV Typewriter, diseñado por Don Lancaster, proporcionó a los aficionados de la electrónica con una exhibición de información alfanumérica en un televisor ordinario. Usó $120 en componentes electrónicos, como se esquematizaba en la revista Radio Electronics de septiembre de 1973. El diseño original incluyó dos tarjetas de memoria y podía generar y almacenar 512 caracteres como 16 líneas de 32 caracteres. Una cinta de casete de 90 minutos proporcionó el almacenamiento suplementario para cerca de 100 páginas de texto. Su diseño usó hardware minimalístico para generar la temporización de las varias señales necesarias para crear la señal de TV. Más adelante, Clive Sinclair usó el mismo acercamiento en su legendario Sinclair ZX80.

La base de la cuarta generación fue la invención del microprocesador por un equipo en Intel.

A diferencia de los minicomputadores de la tercera generación, que eran esencialmente versiones reducidas de los computadores mainframes, los orígenes de la cuarta generación son fundamentalmente diferentes. Los computadores basados en microprocesadores originalmente eran muy limitadas en su velocidad y capacidad de cómputo, y no eran, de ninguna manera, un intento de reducir el tamaño del minicomputador. Se dirigían a un mercado enteramente diferente.

Aunque las capacidades de procesamiento y memoria hayan crecido desde los años 1970 más allá de todo reconocimiento, la tecnología subyacente de microchips de alta escala de integración (LSI) o muy alta escala de integración (VLSI) ha continuado siendo básicamente la misma, así que se considera extensamente que la mayor parte de los computadores de hoy todavía pertenecen a la cuarta generación.

Microprocesadores

El 15 de noviembre de 1971, Intel lanzó el primer microprocesador comercial del mundo, el 4004. Fue desarrollado para una compañía japonesa de calculadoras, Busicom, como una alternativa al circuito cableado (hardwired), pero fueron desarrollados computadores alrededor de él, con mucha de sus capacidades de procesamiento proporcionadas por un pequeño chip microprocesador. Acoplado con uno de los otros productos de Intel - el chip de RAM, basado en una invención por Robert Dennard de IBM, (kilobits de memoria en un chip) - el microprocesador permitió que los computadores de la cuarta generación fueran más pequeños y más rápidos que los anteriores. El 4004 solamente era capaz de 60.000 instrucciones por segundo, pero sus sucesores, los Intel 8008, 8080 (usados en muchas computadoras con el sistema operativo CP/M), y la familia 8086/8088 (el computador personal IBM (PC) y los compatibles usan procesadores todavía compatibles hacia atrás con en 8086) brindaron aún una creciente velocidad y poder a los computadores. Otros productores también hicieron microprocesadores que eran ampliamente usados en microcomputadores.

Supercomputadores

En el otro extremo del espectro computacional al de los microcomputadores, los poderosos supercomputadores de la era también usaron tecnología del circuito integrado. En 1976 el Cray-1 fue desarrollado por Seymour Cray, quien había dejado Control Data en 1972 para formar su propia compañía. Esta máquina, el primer supercomputador en hacer práctico al procesamiento vectorial, tenía una característica forma de herradura, para acelerar el procesamiento acortando las trayectorias de los circuitos. El procesamiento vectorial, que usa una instrucción para realizar la misma operación en muchos argumentos, ha sido desde entonces un método de procesamiento fundamental de los supercomputadores. El Cray-1 podía calcular 150 millones de operaciones de coma flotante por segundo (150 megaflops). 85 Cray-1 fueron despachados a un precio de $5 millones cada uno. El Cray-1 tenía un CPU que fue construido en su mayor parte de circuitos integrados SSI y MSI ECL.

Antes de la introducción del microprocesador a principios de los años 1970, los computadores eran generalmente grandes, costosos, sus dueños eran instituciones grandes como corporaciones, universidades, agencias de gobierno, y similares. Los usuarios, eran experimentados especialistas, que usualmente no interactuaban con la máquina en sí misma, sino que preparaban tareas para el computador en equipos fuera de línea, tal como perforadoras de tarjetas. Un número de asignaciones para el computador serían recolectadas y procesadas en modalidad de procesamiento por lotes. Después de que los trabajos hubieran terminado, los usuarios podían recoger las salidas en listados impresos y en tarjetas perforadas. En algunas organizaciones podía tardar horas o días entre someter un trabajo al centro de computación y la recepción de la salida.

Una forma más interactiva de uso del computador se desarrolló comercialmente a mediados de los años 1960. En un sistema de tiempo compartido, múltiples terminales de teletipo le permitieron a mucha gente, compartir el uso de un procesador de computador mainframe. Esto fue común en aplicaciones empresariales y en ciencia e ingeniería.

Un diferente modelo del uso del computador fue presagiado por la manera en que los primeros computadores no comerciales fueron usados, donde un usuario tenía uso exclusivo de un procesador.​ Algunos de los primeros computadores que pudieron haberse llamado "personales" fueron tempranos minicomputadores tales como el LINC y el PDP-8, y después el VAX y minicomputadores más grandes de Digital Equipment Corporation (DEC), Data General, Prime Computer, y de otros. Ellos se originaron, como procesadores periféricos para los computadores mainframes, tomando algunas tareas rutinarias y liberando el procesador para el cómputo. Por los estándares de hoy eran físicamente grandes (alrededor del tamaño de un refrigerador) y costosos (típicamente decenas de miles de dólares), y así raramente fueron comprados por individuos. Sin embargo, eran mucho más pequeños, menos costosos, y generalmente más simples de operar que los computadores mainframes de ese tiempo, y así asequibles por laboratorios individuales y proyectos de investigación. Los minicomputadores liberaron en gran parte, a estas organizaciones, del procesamiento por lotes, y de la burocracia de un centro de computación comercial o universitario.

Además, los minicomputadores eran más interactivos que las unidades centrales, y pronto tendrían sus propios sistemas operativos. El minicomputador Xerox Alto (1973) fue un punto destacado en el desarrollo de los computadores personales, debido a su interfaz gráfica de usuario, pantalla de mapa de bits de alta resolución, grande almacenamiento de memoria interno y externo, ratón, y software especial.​

Los antepasados (minicomputadores) del moderno computador personal usaban tecnología de circuitos integrados, que redujeron el tamaño y el costo, comparado a los transistores discretos. El proceso fue realizado por circuitos con una gran cantidad de componentes dispuestos en múltiples tarjetas grandes de circuitos impresos. Los minicomputadores eran consecuentemente físicamente grandes y costosos en producir comparado con posteriores sistemas de microprocesadores. Después de que el "computador en un chip" fuera comercializado, el costo de producir un sistema de computación cayó dramáticamente. La aritmética, lógica, y las funciones de control que previamente ocuparon varias costosas tarjetas de circuitos, ahora estaban disponibles en un circuito integrado que era muy costoso de diseñar pero barato de producir en grandes cantidades. Concurrentemente, los avances en el desarrollo de la memoria de estado sólido eliminaron la abultada, costosa, hambrienta de energía memoria de núcleo magnético usada en anteriores generaciones de computadores.

El desarrollo del microprocesador en un solo chip fue un enorme catalizador en la popularización de verdaderos computadores personales baratos y fáciles de usar. El Altair 8800, introducido en un artículo de la revista Popular Electronics en la edición de enero de 1975, fijó en ese entonces un nuevo punto de bajo precio para una computadora, trayendo la posesión del computador a un mercado ciertamente selecto en los años 1970. Esto fue seguido por el computador IMSAI 8080 (un clon del Altair 8800), con capacidades y limitaciones similares. El Altair y el IMSAI eran esencialmente minicomputadores reducidos y eran incompletos: para conectar un teclado o un teletipo a ellos se requerían "periféricos" pesados y costosos. Ambas máquinas ofrecían un panel delantero con interruptores y luces, que se comunicaban con el operador en binario. Para programar la máquina después de encenderla, el programa bootstrap loader (cargador de arranque) tenía que ser entrado, sin errores, en binario, y luego, un interpretador BASIC se cargaba desde un lector de cinta de papel. Teclear el cargador requería la configuración hacia arriba o hacia abajo de un banco de ocho interruptores y presionar el botón de "cargar" (load), una vez para cada byte del programa, que típicamente era de cientos de bytes de longitud. La computadora podría correr programas escritos en BASIC una vez que el interpretador había sido cargado.

El MITS Altair 8800, el primer kit de microprocesador comercialmente exitoso, fue ofrecido en la cubierta de la revista Popular Electronics en enero de 1975. Fue el primer kit del mundo, producido en masa, de un computador personal, así como el primer computador en usar un procesador Intel 8080. Fue un éxito comercial con 10 000 Altairs despachados. El Altair también inspiró los esfuerzos de desarrollo de programas de Paul Allen y de su amigo de la universidad, Bill Gates, que desarrollaron un interpretador BASIC para el Altair, y después crearon Microsoft.

El Altair 8800 de MITS efectivamente creó una nueva industria de microcomputadores y de kits de computadores, con muchos otras siguiendo, por ejemplo una onda de pequeños computadores de negocios al final de los años 1970 basados en los microprocesadores Intel 8080, Zilog Z80 e Intel 8085. La mayoría corriendo el sistema operativo CP/M-80 desarrollado por Gary Kildall en Digital Research. CP/M-80 fue el primer sistema operativo de microcomputador popular a ser usado por muchos vendedores diferentes de hardware, y muchos paquetes de softwares fueron escritos para él, tales como WordStar y dBase II.

A mediados de los años setenta, muchos aficionados diseñaron sus propios sistemas, con varios grados de éxito, y se congregaron juntos para facilitar el trabajo. Fuera de estas reuniones caseras, el Homebrew Computer Club se convirtió en un lugar donde los aficionados se encontraban para hablar de lo que habían hecho, intercambiar diagramas esquemáticos y software y demuestrar sus sistemas. Mucha gente construyó o ensambló sus propios computadores según diseños publicados. Por ejemplo, muchos miles de personas construyeron el computador casero Galaksija más adelante a principios de los años 1980.

Podría decirse que el computador Altair, generó el desarrollo de las empresas Apple, así como de Microsoft la cual produjo y vendió el interpretador de lenguaje de programación Altair BASIC, primer producto de Microsoft. La segunda generación de microcomputadores, los que aparecieron al final de los años 1970, provocado por la inesperada demanda para los computadores de kit en los clubs de aficionados de la electrónica, eran usualmente conocidos como computadores caseros. Para su uso en el ámbito de negocios, estos sistemas eran menos capaces y en cierto modo menos versátiles que los computadores de negocio grandes de esos días. Fueron diseñados para la diversión y propósitos educativos, no tanto para el uso práctico. Y aunque se podían usar en ellos algunas aplicaciones simples de oficina/productividad, fueron generalmente usados por los entusiastas de los computadores para aprender a programar y para correr juegos de computadora, para los cuales los computadores personales del período eran menos convenientes y mucho más costosos. Para los aficionados más técnicos, los computadores caseros también fueron usados para la interface electrónica, por ejemplo controlar modelos de trenes, y otras actividades de aficionado.

En Francia, la compañía Réalisations et Etudes Electroniques (R2E)​ formada por dos ingenieros anteriores de la compañía de Intertechnique, André Truong Trong Thi​​ y François Gernelle,​ introdujo en febrero de 1973 un microcomputador, el Micral N basado en el Intel 8008.​ Originalmente, el computador había sido diseñado por Gernelle, Lacombe, Beckmann y Benchitrite para el Institut National de la Recherche Agronomique para automatizar mediciones higrométricas.​​ El Micral N costó un quinto del precio de un PDP-8, alrededor de 8500FF ($1300). El reloj del Intel 8008 fue fijado en 500kHz, la memoria fue de 16 kilobytes. Un bus, llamado Pluribus fue introducido y permitía la conexión de hasta 14 tarjetas. Diferentes tableros para entrada/salida digital, entrada/salida análoga, memoria, disco floppy, estaban disponibles por R2E. El sistema operativo de Micral fue llamado inicialmente Sysmic, y fue más tarde renombrado Prologue. R2E fue absorbida por Groupe Bull en 1978. Aunque Groupe Bull continuaría la producción de computadoras Micral, no estaban interesados en el mercado del computador personal y los computadores Micral fueron confinados sobre todo a las puertas de peaje de carretera (donde permanecieron en servicio hasta 1992) y similares mercados muy especializados.

El advenimiento del microprocesador y de la memoria de estado sólido hizo la computación casera asequible. Los primeros sistemas de computadores para el aficionado, como el Altair 8800 y el Apple I, introducidos alrededor de 1975 marcaron el lanzamiento de los chips de procesador de 8 bits de bajo costo, que tenían suficiente poder de computación para ser de interés para usuarios aficionados y experimentales. Por 1977, sistemas preensamblados como el Apple II, Commodore PET, y el TRS-80 (más adelante denominados como la "Trinidad de 1977" por la revista Byte)​ comenzaron la era de los computadores personales mercadeados en masa; mucho menos esfuerzo fue requerido para obtener una computadora operando, y aplicaciones tales como juegos, procesamiento de palabras, y hojas de cálculo comenzaron a proliferar. A diferencia de los computadores usados en hogares, los pequeños sistemas empresariales fueron típicamente basados en el CP/M, hasta que IBM introdujera el IBM PC, que fue adoptado rápidamente. El PC fue fuertemente clonado, llevando a la producción en masa y a la consiguiente reducción de costos a través de los años 1980. Esto expandió la presencia de los PC en los hogares, reemplazando la categoría del computador casero durante los años 1990 y llevando a la actual monocultura de computadores personales arquitectónicamente idénticos.

1. D. A. Slotnick, The Fastest Computer, Scientific American February 1971, reprinted in Computers and Computation, Freeman and Company, San Francisco 1971, ISBN 0-7167-0936-8

2. Athony Ralston and edwin D. Reilly (ed), Encyclopedia of Computer Science 3rd Edition, Van Nostrand Reinhold, 1993 ISBN 0-442-27679-6, article Digital Computers History

3. Rheingold, H. (2000). Tools for thought: the history and future of mind-expanding technology (New ed.). Cambridge, MA etc.: The MIT Press.

4. Décès d'André Truong, inventeur du micro-ordinateur - Actualités - ZDNet.fr

5. André Truong, père du micro-ordinateur, nous a quittés Actualité - Silicon.fr

6. Roy A. Allan A History of the Personal Computer (Alan Publishing, 2001) ISBN 0-9689108-0-7 Chapter 4 (PDF: http://www.archive.org/download/A_History_of_the_Personal_Computer/eBook04.pdf)

7. Groupe BULL chronology Archivado el 3 de marzo de 2016 en Wayback Machine.

8. "OLD-COMPUTERS.COM : The Museum". Archivado desde el original el 21 de diciembre de 2010.

9. "Most Important Companies". . septiembre de 1995. Archivado desde el original el 18 de junio de 2008.

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Historia del hardware de computadora (1960-presente) - Wikipedia, la enciclopedia libre

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La historia del hardware de computadora comenzando en 1960 está marcada por la conversión desde el tubo de vacío a los dispositivos de estado sólido como el transistor y posteriormente el circuito integrado. Por 1959 los transistores discretos eran considerados suficientemente confiables y económicos que hicieron no competitivos los computadores de tubos de vacío.

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1970-1979: Bases de Datos y Automatización Empresarial

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1970-1979: Bases de Datos y Automatización Empresarial

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Introducción de bases de datos relacionales.

Aparecen los primeros Sistemas de Información Administrativa (MIS).

Sistemas de contabilidad electrónica, nómina automática y control de inventarios.

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La automatización del CRM: integración de datos, beneficios y herramientas

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Descubre cómo automatizar la integración de datos en el CRM y su importancia para tu negocio. Entra en Más IP y conoce todos sus beneficios.

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Nace la Web como interfaz de información.

Integración total con ERP, CRM, y otras herramientas empresariales.

Uso de sitios web como parte del sistema de atención al cliente.

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El 25 de diciembre de 1990 se realizó la primera prueba de la World Wide Web (Internet)

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Berners-Lee y Robert Cailliau establecieron la primera comunicación entre un cliente y un servidor usando el protocolo Http.

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Democratización del acceso a los Sistemas de Información (SI) gracias a la PC (computadora personal)

Aparición de Sistemas de Apoyo a Decisiones (DSS).

DSS usados en empresas para análisis financiero, proyecciones de ventas.

Proyecciones de ventas, apoyo a decisiones gerenciales

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Historia de la Tecnología: VisiCalc, el primer software de hojas de cálculo

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VisiCalc fue el primer software comercial para computadores personales que ofrecía hojas de cálculo. Lanzado para el Apple II, su impacto fue enorme.

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Sistemas colaborativos y accesibles desde la nube.

Desarrollo de Business Intelligence (BI).

Google Apps

Amazon Web Services (AWS)

Tableau y Power BI

ERP en la nube como NetSuite

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Web 2.0, 3.0 Computación en la nube - Download as a PDF or view online for free

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2010-2019: Big Data, IA y Digitalización Total

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2010-2019: Big Data, IA y Digitalización Total

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Procesamiento de grandes volúmenes de datos.

Integración de IA y aprendizaje automático.

SI móviles, IoT y sistemas en tiempo real.

Análisis masivo de datos, diagnóstico médico, logística inteligente y gestión remota.

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El crecimiento exponencial de los datos en la era digital ha dado lugar a un fenómeno conocido como Big Data. Este término hace alusión a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que requieren nuevas formas de procesamiento y análisis para extraer información sustancial. Por otro lado, la Inteligencia Artificial (IA) ha surgido como un campo de estudio que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana.

A continuación veremos la estrecha relación entre el Big Data y la Inteligencia Artificial, y cómo se complementan y potencian mutuamente.

¿Qué es el Big Data?

El Big Data se caracteriza por las tres "Vs": volumen, velocidad y variedad. El volumen se refiere a la enorme cantidad de datos generados diariamente por diversas fuentes, como redes sociales, dispositivos móviles, sensores IoT (Internet de las cosas), y transacciones en línea. La velocidad alude a la velocidad a la que se generan, procesan y analizan estos datos, lo que requiere tecnologías que puedan manejar flujos de datos en tiempo real. La variedad hace referencia a la diversidad de tipos de datos, que pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados, como texto, imágenes, audio y video.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial es el campo de estudio que se focaliza en crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren de inteligencia humana, como el reconocimiento de patrones, la toma de decisiones, el procesamiento del lenguaje natural y la percepción visual. La IA engloba un amplio espectro de técnicas, que incluye el aprendizaje automático (machine learning), la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica.

¿Qué relación tiene el Big Data con la Inteligencia Artificial?

El Big Data y la Inteligencia Artificial están íntimamente ligados y se complementan entre sí en varios aspectos.

Por un lado, el Big Data proporciona la materia prima necesaria para alimentar los algoritmos de inteligencia artificial. Cuantos más datos tengamos, más precisos pueden ser los modelos de IA, ya que tienen más información para aprender.

Por otro lado, la Inteligencia Artificial ayuda a extraer conocimiento y valor de los grandes volúmenes de datos. Los algoritmos de IA pueden analizar datos más eficientemente que los métodos tradicionales, identificando patrones, tendencias y correlaciones que pueden no ser evidentes para los humanos. Esto permite a las organizaciones desarrollar soluciones innovadoras en diversos campos, como la salud, el comercio electrónico, la logística y la seguridad.

Aplicaciones del Big Data y la Inteligencia Artificial

La combinación de Big Data e Inteligencia Artificial está transformando numerosas industrias. En el ámbito de la salud, por ejemplo, los sistemas de IA pueden analizar grandes conjuntos de datos médicos para diagnosticar enfermedades, predecir brotes epidémicos y personalizar tratamientos. En el comercio electrónico, los algoritmos de recomendación utilizan datos de comportamiento del usuario para ofrecer productos y servicios personalizados. En la industria manufacturera, la IA ayuda a optimizar la producción y predecir fallos en los equipos antes de que ocurran.

Desafíos y consideraciones éticas

A pesar de sus beneficios, la convergencia del Big Data y la Inteligencia Artificial plantea desafíos a tener en cuenta, especialmente en términos de privacidad, seguridad y sesgo algorítmico. El uso de grandes cantidades de datos personales puede plantear preocupaciones sobre la privacidad y la protección de datos. Además, los algoritmos de IA pueden ser propensos a sesgos inherentes en los datos de entrenamiento, pudiendo conducir a decisiones discriminatorias o injustas.

El Futuro de la relación existente entre el Big Data y la IA

Conforme la tecnología continúa avanzando, podemos esperar ver una mayor integración y sofisticación en la relación entre el Big Data y la Inteligencia Artificial. El desarrollo de técnicas de aprendizaje profundo (deep learning), por ejemplo, está permitiendo a los sistemas de IA comprender y procesar datos de manera más similar a los humanos, lo cual posibilita realizar tareas más complejas.

En el futuro, la colaboración entre expertos en Big Data e Inteligencia Artificial será elemental para aprovechar al máximo el potencial de estas poderosas herramientas tecnológicas.

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big data y su relación con la inteligencia artificial

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relacion entre inteligencia artificial y big data

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big data e inteligencia artificial que es

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Big Data y su relación con la Inteligencia Artificial

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En este artículo veremos la estrecha relación entre el Big Data y la Inteligencia Artificial, y cómo se complementan y potencian mutuamente.

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2020-2025: IA Generativa, Automatización y Seguridad

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2020-2025: IA Generativa, Automatización y Seguridad

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Uso de IA generativa para interacción natural con SI.

Énfasis en ciberseguridad y cumplimiento normativo.

Automatización mediante RPA (Robotic Process Automation).

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En 2025, los robots humanoides impulsados ​​por IA, la tecnología generativa y la automatización transformarán los negocios, la atención médica y la ciberseguridad, al tiempo que introducirán nuevos desafíos éticos.
El año pasado, la inteligencia artificial (IA) amplió los límites de lo posible y las industrias se apresuraron a integrar sus capacidades para aumentar la productividad y automatizar tareas complejas.

En 2024, los avances de la IA se aceleraron a un ritmo que superó las innovaciones tecnológicas previas, sentando las bases para una disrupción aún mayor. Pero este rápido progreso conlleva un riesgo: sin supervisión humana, los errores de la IA podrían ser tan monumentales como sus avances.

La IA generativa y agente ya está mejorando la capacidad de los usuarios para obtener contenido sofisticado en diversos medios, mientras que las herramientas de atención médica basadas en IA están transformando los diagnósticos, superando a los médicos humanos en ciertas tareas. Estos avances indican una inminente transformación en la prestación de servicios de salud, con la IA lista para desempeñar un papel aún más importante en las operaciones comerciales e industriales.

El poder de la IA también generará agentes humanoides, señaló Anders Indset, autor e inversor en tecnologías de vanguardia como la IA, la tecnología cuántica, la tecnología sanitaria y la ciberseguridad. Al aproximarnos a 2025, el panorama tecnológico evoluciona rápidamente, con especial atención a los agentes humanoides.
"Este año comenzó con entusiasmo en torno a los modelos de lenguaje grande (LLM), pero terminará con avances innovadores en robots humanoides autónomos", dijo Indset

En 2024, el desarrollo de robots se disparó, con innovaciones que antes parecían lejanas ahora a la vista. El esperado lanzamiento de humanoides totalmente autónomos, antes confinados a entornos industriales, se acerca, observó.

La llegada de 2025 trae consigo la anticipación de la adopción generalizada de la IA en robótica, la mejora de las interacciones entre humanos y robots y el auge de los modelos de robótica como servicio (RaaS). Esto hará que las soluciones robóticas avanzadas sean accesibles a más industrias, explicó Indset, describiendo el período de transformación que se avecina para la industria robótica.
"Los agentes humanoides transformarán nuestras interacciones con la tecnología y ampliarán las posibilidades de las aplicaciones de la IA en diferentes dominios", predijo.

El papel cada vez más importante de la IA en la ciberseguridad y la bioseguridad

La IA desempeñará un papel cada vez más crucial en la ciberguerra, advirtió Alejandro Rivas-Vásquez, director global de análisis forense digital y respuesta a incidentes del Grupo NCC . La IA y el aprendizaje automático (ML) harán que la ciberguerra sea más letal, con daños colaterales fuera de las zonas de conflicto debido a la hiperconectividad, añadió.

Las defensas de ciberseguridad, que ya constituyen una herramienta eficaz para los guerreros digitales, se extenderán más allá de la protección de los sistemas digitales para proteger directamente a las personas mediante tecnología implantable. Las interfaces neuronales, la bioaumentación, los chips de autenticación y los implantes médicos avanzados revolucionarán la interacción humana con la tecnología.

Según Bobbie Walker, consultora gerente de NCC Group, estas innovaciones también introducirán riesgos importantes.

Los hackers podrían explotar las interfaces neuronales para controlar acciones o manipular percepciones, lo que conllevaría manipulación cognitiva y vulneraciones de la autonomía personal. La monitorización continua de datos de salud y comportamiento mediante implantes plantea importantes problemas de privacidad, con riesgos de uso indebido por parte de actores maliciosos o vigilancia gubernamental invasiva, declaró Walker a TechNewsWorld.

Para mitigar estos riesgos, serán esenciales nuevos marcos que vinculen la tecnología, la atención médica y las regulaciones de privacidad. Walker advirtió que las normas de bioética digital y las normas ISO de biociberseguridad ayudarán a definir prácticas seguras para la integración de la tecnología en el cuerpo humano, a la vez que abordan dilemas éticos.
"El campo emergente de la ciberbioseguridad nos impulsará a repensar los límites de la ciberseguridad, garantizando que la tecnología integrada en nuestros cuerpos sea segura, ética y proteja a las personas que la utilizan", añadió.

Según Walker, los primeros estudios sobre interfaces cerebro-computadora (ICC) muestran que las entradas adversarias pueden engañar a estos dispositivos, lo que pone de relieve el potencial de abuso. A medida que los implantes evolucionan, aumentan los riesgos de ciberguerra y vulneraciones de la privacidad promovidas por Estados, lo que pone de relieve la necesidad de contar con medidas de seguridad robustas y consideraciones éticas.
Las copias de seguridad de datos impulsadas por IA plantean preocupaciones de seguridad
Sebastian Straub, arquitecto principal de soluciones de N2WS , afirmó que los avances en IA permiten a las organizaciones reanudar sus operaciones tras desastres naturales, cortes de energía y ciberataques. La automatización de la IA mejorará la eficiencia operativa al abordar las deficiencias humanas.

La automatización de copias de seguridad impulsada por IA reducirá prácticamente a cero la necesidad de intervención administrativa, explicó. La IA aprenderá los complejos patrones de uso de datos, los requisitos de cumplimiento normativo y las necesidades de la organización. Además, la IA se convertirá en una experta proactiva en la gestión de datos, determinando de forma autónoma qué se debe respaldar y cuándo, incluyendo el cumplimiento de estándares de cumplimiento como el RGPD, la HIPAA o el PCI DSS.

Pero Straub advirtió que, a medida que este nivel de dominio de la IA transforma drásticamente los procesos de recuperación ante desastres, se producirán errores durante el proceso de aprendizaje. En 2025, veremos que la IA no es la panacea. Confiar en las máquinas para automatizar la recuperación ante desastres conducirá a errores.

"Se producirán graves violaciones de confianza y de cumplimiento a medida que las empresas aprendan por las malas que los humanos deben participar en el proceso de toma de decisiones de recuperación ante desastres", declaró Straub

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IA en 2025: tecnología generativa, robots y riesgos emergentes

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La llegada de 2025 traerá la adopción generalizada de la IA en robótica y el auge de los modelos de robótica como servicio (RaaS)