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Vivimos en un mundo hiperconectado, es impensable salir de casa sin el móvil o reloj que nos permita estar online, recibir o contestar llamadas, revisar mails de trabajo o redes sociales, etc. Es tal la sobreexposición que cada vez existe más concienciación de la necesidad mental y psicológica de una desconexión digital. 

Está desconexión es algo más o menos aceptado y prácticamente instaurado a nivel laboral (dependiendo del sector y perfil), todas las empresas y organizaciones, tanto públicas como privadas, tienen la obligación de garantizar el derecho a la desconexión digital de todas las personas (Ley de Protección de Datos Personales y de garantía de los derechos digitales de 2018). 

Sin embargo, esto no ocurre con la desconexión durante nuestro tiempo libre o vacaciones. Tendemos cada vez más a utilizar nuestro tiempo de descanso para interaccionar a través de dispositivos (redes sociales, videollamadas…) y estar conectados 24×7, como si tuviésemos miedo a “perdernos algo”. 

Es innegable que la tecnología ha cambiado la forma que tenemos de trabajar y socializar, pero términos como «sobreexposición», «dependencia tecnológica» o «malestar psicofísico» son cada vez más utilizados y representan un desafío creciente para la salud mental en nuestra sociedad moderna en términos preventivos, de bienestar y de recomendación de una vida saludable y equilibrada. 

Es necesario encontrar el equilibrio entre lo obligatorio, lo necesario, lo recomendable y la adicción. Parece que hay un abismo entre ambos extremos, pero la realidad es que depende mucho del autocontrol y autodisciplina por parte de la persona. Muchas veces no es fácil discernir, ya que el tiempo libre va asociado al entretenimiento y todas las herramientas digitales nos brindan la posibilidad de acceder de forma inmediata a esos estímulos. 

En cierta medida los adultos tenemos las herramientas y capacidad de “parar” y autogestionarnos cuando sentimos que algo no va bien o pedir ayuda a un profesional, pero la sobreexposición digital cobra un mayor importancia si se habla de los cerebros en desarrollo de niños y adolescentes. La hiperestimulación, la inmediatez, la frustración y la pérdida de foco atencional, ya son problemas actuales de niños y adolescente relacionados con la dependencia tecnológica.

En 2024 cobra especial importancia la necesidad de revisar nuestra salud mental desde el punto de vista de la tecnología, apoyar y reforzar el buen uso de la misma y guiar a niños y jóvenes hacia un uso responsable. 

Los profesionales en estos campos ya están empezando a dar las primeras pistas de cómo abordar estos problemas: desde limitación de uso (horarios, controles, etc) hasta formaciones en educación digital para abordar este tipo de problemas, concienciar y mejorar el uso de la tecnología en la sociedad.

Las empresas no cesan en la búsqueda permanente de aumentar su rentabilidad y esa rentabilidad se ve impactada de forma directa por un mayor gasto en los equipos IT para mantener y aumentar su cuota de mercado. 

Para minimizar ese impacto uno de los grandes objetivos es aumentar la productividad de los equipos IT, en pocas palabras, el software solo aporta valor cuando está en producción y cualquier herramienta, técnica o metodología que ayude a conseguirlo es recibida con los brazos abiertos.

Es en este punto donde los Cloud Development Environment (CDEs) entran en juego, su objetivo principal es proporcionar un entorno de desarrollo listo para usar con un esfuerzo mínimo de instalación y configuración. Planificar e implantar un entorno de entrega continua puede suponer un gran reto y mucho esfuerzo.

Lo habitual es que se trate de un proyecto secundario que se abandona al dar prioridad a otros proyectos, pero es algo que va a tener que cambiar para satisfacer la demanda creciente convirtiéndolo en una tendencia en alza, hecho que se demuestra con las estimaciones de Gartner que prevé que para el año 2026 el 60% de los cargas cloud serán construidas y desplegadas utilizando CDEs.

En el vertiginoso paisaje tecnológico actual, el Internet del Comportamiento (IoB) se erige como un pilar innovador, transformando nuestra comprensión del comportamiento humano y nuestra interacción con el mundo digital. 

Al fusionar tecnologías avanzadas como la IA, el aprendizaje automático y dispositivos del Internet de las Cosas (IoT), el IoB se convierte en un tejido de datos que captura minuciosamente nuestras interacciones cotidianas.

Este sistema revolucionario no solo nos brinda una visión inigualable sobre cómo las personas interactúan entre sí y con su entorno, sino que también tiene un impacto tangible en diversos sectores. 

Desde personalizar productos y servicios para mejorar la satisfacción del cliente hasta permitir a los profesionales de la salud ofrecer tratamientos preventivos y personalizados, el IoB está redefiniendo la forma en que operan las empresas y las instituciones gubernamentales.

Sin embargo, este viaje hacia la revolución del IoB no está exento de desafíos éticos y de privacidad. La recolección detallada de datos plantea preocupaciones legítimas sobre la privacidad y el potencial abuso de poder. 

Es imperativo establecer regulaciones y normas éticas sólidas para garantizar que esta tecnología se utilice de manera responsable, respetando los derechos de privacidad de cada individuo.

En última instancia, al abordar estas preocupaciones éticas y de privacidad, el IoB tiene el potencial de crear un futuro digital más seguro y personalizado. Este viaje nos lleva hacia una era donde la tecnología no solo mejora la eficiencia en varios sectores, sino que también nos permite explorar la complejidad de la condición humana de maneras inimaginables hasta ahora. 

En este emocionante viaje hacia lo desconocido, el IoB nos invita a reflexionar sobre cómo equilibrar la innovación tecnológica con los valores humanos fundamentales, creando así un mundo digital que sea verdaderamente humano en su esencia.

Pensemos en un caso de aplicación del Internet del Comportamiento en la salud: un paciente puede ser alertado sobre un posible episodio de hipoglucemia gracias a la monitorización detallada de sus datos de salud. En este ejemplo vemos cómo el IoB no solo mejora la atención médica, sino que humaniza los algoritmos al anticipar problemas de salud y permitir intervenciones precisas y oportunas.

En un mundo donde la tecnología avanza a pasos agigantados, es fácil caer en el temor de que la IA y la monitorización del comportamiento humano nos reemplacen, privándonos de nuestra esencia humana. 

Sin embargo, el IoB nos muestra un panorama diferente. Nos recuerda que la tecnología no está aquí para explotar nuestros datos ni para usurpar nuestra identidad, sino para permitirnos vivir mejor como seres humanos.

Este enfoque innovador no trata de reemplazarnos, sino de elevarnos. Al centrarse en la monitorización detallada del comportamiento humano, el IoB nos brinda beneficios significativos en campos como la ciencia y la salud. Nos permite acceder a tratamientos médicos personalizados, anticipando problemas de salud antes de que se conviertan en crisis. 

En lugar de robarnos nuestra humanidad, la tecnología nos da la capacidad de vivir mejor y dedicarnos a lo que los humanos hacen mejor: vivir, sentir y experimentar el mundo de maneras únicas e inigualables.

Así, en lugar de sentirnos amenazados por la tecnología, debemos usarla como nuestra aliada, de forma que nos libere de tareas rutinarias y nos recuerde que cuando se utiliza sabiamente, nos humaniza, nos conecta y nos permite vivir mejor.

Desde el verano, hemos sido testigos de la revolución que ha traído consigo la inteligencia artificial generativa, con ChatGPT liderando el camino. Hemos experimentado cómo esta tecnología puede ayudarnos en nuestras vidas diarias, ya sea para encontrar la receta perfecta, crear un plan de entrenamiento personalizado o ajustar nuestra dieta según nuestras necesidades. 

Pero, ¿qué sucede en el mundo empresarial? ¿Son tan simples las soluciones de IA generativa en un entorno corporativo como parecen ser en nuestras vidas cotidianas?

La respuesta es un rotundo no. A medida que la tecnología de la IA se ha vuelto más accesible, las empresas se han dado cuenta de que simplemente tener un chatbot no es suficiente. La implementación efectiva de la IA generativa en el ámbito empresarial requiere mucho más que solo tocar la superficie. 

Surgen preguntas cruciales: ¿cómo podemos personalizar estos modelos para satisfacer las necesidades específicas de nuestra empresa? ¿Cómo podemos integrar nuestra información y conocimiento para que estos modelos sean verdaderamente útiles y relevantes?

Es aquí donde entra en juego el concepto de LLMOps. Este término se refiere a la industrialización de los LLMs (Large Language Models), como ChatGPT, en un entorno empresarial. Implica afinar y enriquecer estos modelos con información específica del caso de uso y del dominio de la empresa, para que la IA deje de ser simplemente un juguete y se convierta en un catalizador para el negocio.

Implementar LLMOps implica superar diversos desafíos. Uno de los mayores obstáculos es la necesidad de crear y mantener bases de datos vectoriales que contengan todo el conocimiento relevante para la empresa. Esto no solo incluye datos históricos, sino también datos en tiempo real que pueden ser cruciales para tomar decisiones informadas.

Además, existe la preocupación constante por la seguridad y la privacidad de la información. Con el despliegue de estos modelos en entornos empresariales, surge el temor a las inyecciones de comandos y a otros ataques cibernéticos. Garantizar el cumplimiento ético también se convierte en una prioridad, asegurando que la tecnología se utilice de manera responsable y sin violar la privacidad de los individuos.

En el camino hacia la implementación efectiva de la IA generativa en el entorno empresarial, surgen desafíos técnicos complejos que van más allá de simplemente alimentar un modelo con datos y esperar resultados. 

Uno de los principales desafíos siguen siendo los datos no estructurados de los que cuentan las empresas, pero que siempre han sido muy difíciles de explotar. La parte de ingesta del dato, calidad del dato, preparación del dato y gobierno sigue siendo una tarea crucial para la implementación de modelos de IA Generativa en el ámbito empresarial.

Estos datos serán almacenados en bases de datos vectoriales en forma de embeddings, que son representaciones numéricas de palabras o frases que permiten a los modelos de IA comprender y procesar el lenguaje humano.

Es aquí donde se plantea otro desafío crucial, ya que es esencial monitorear el rendimiento de estos embeddings para asegurar que sean precisos y relevantes para el contexto empresarial. Además, el versionado de los embeddings garantiza que las actualizaciones y mejoras se gestionen de manera controlada, evitando posibles disrupciones en los sistemas existentes, así como la restauración a sistemas previos en caso de necesidad en un entorno productivo.

Otro de los desafíos fundamentales es el diseño y gestión adecuados de sistemas de prompt engineering. Estos sistemas implican la creación de instrucciones específicas para guiar al modelo hacia la producción de resultados deseados. Sin un prompt adecuado, los resultados pueden ser imprecisos o poco útiles.

Una vez establecidos, estos sistemas de prompt engineering deben ser tratados como código. Esto significa que las instrucciones y configuraciones específicas utilizadas para guiar el modelo deben ser versionadas y almacenadas de manera que sean fácilmente reutilizables y versionables. El tratamiento de los prompts como código permite a los equipos iterar sobre ellos, ajustarlos según las necesidades cambiantes y colaborar de manera eficiente para mejorar la calidad de las respuestas generadas por el modelo.

Además de los desafíos técnicos mencionados, la implementación de la IA generativa en el ámbito empresarial también implica consideraciones cruciales en términos éticos y de seguridad. La transparencia en el uso de esta tecnología es fundamental, especialmente cuando se trata de generar contenido que pueda influir en las percepciones y decisiones de las personas. 

Asegurar que las respuestas generadas sean éticas y no estén sesgadas se ha convertido en una prioridad esencial para muchas empresas. Además, garantizar la privacidad de la información y evitar su divulgación fuera del entorno regulado de la empresa son aspectos vitales que deben abordarse con cuidado y responsabilidad.En resumen, la IA generativa en el ámbito empresarial va mucho más allá de un simple chatbot de moda. Requiere un enfoque estratégico y cuidadoso para integrar estos modelos en el tejido mismo de la empresa, aprovechando todo su potencial para impulsar la innovación y el crecimiento.