Teachable Machine 2.0 hace que la AI sea más fácil para todos
Por Editorial Vodafone Business
Las personas están usando AI para explorar todo tipo de ideas: identificar las causas del mal tráfico en Los Ángeles, mejorar las tasas de reciclaje en Singapur e incluso experimentar con el baile. Comenzar con tus propios proyectos de aprendizaje automático puede parecer intimidante, pero Teachable Machine es una herramienta basada en la web que lo hace rápido, fácil y accesible para todos.
La primera versión de Teachable Machine permitía que cualquiera enseñase a su ordenador a reconocer imágenes usando una cámara web. Para muchas personas, era la primera vez que experimentaban lo que supone programar un modelo propio de aprendizaje automático: enseñar a la computadora cómo reconocer patrones en los datos (imágenes, en este caso) y asignar nuevos datos a las categorías.
Desde entonces, hemos escuchado de muchas personas que quieren llevar sus modelos de Teachable Machine un paso más allá y usarlos en sus propios proyectos. Teachable Machine 2.0 permite programar un modelo propio de aprendizaje automático con solo hacer clic en un botón, no requiere codificación, y se puede exportar a sitios web, aplicaciones, máquinas físicas y otras plataformas. Teachable Machine 2.0 también puede reconocer sonidos y posturas, como si estás de pie o sentado.
Colaboramos con educadores, artistas, estudiantes y creadores de todo tipo para descubrir cómo hacer que la herramienta sea útil para todos ellos. Por ejemplo, el investigador de educación Blakeley H. Payne y sus compañeros de equipo han estado utilizando Teachable Machine como parte del plan de estudios de código abierto que enseña a los estudiantes de secundaria sobre IA a través de una experiencia práctica de aprendizaje.
«Los padres, especialmente de las niñas, a menudo me dicen que sus hijos están nerviosos por aprender sobre la IA porque nunca han codificado antes«, dijo Blakeley. «Me encanta usar Teachable Machine en el aula porque permite a estos estudiantes ser diseñadores de tecnología sin temor a que “nunca había hecho esto«».
Pero no es solo para enseñar. Steve Saling es un experto en tecnología de accesibilidad que lo utilizó para explorar la mejora de la comunicación para las personas con problemas del habla. Yining Shi ha estado utilizando Teachable Machine con sus estudiantes en el Programa de Telecomunicaciones Interactivas en NYU para explorar su potencial para el diseño de juegos. Y en Google, lo hemos estado utilizando para que las máquinas de clasificación física sean más fáciles de construir para cualquiera. Así es como funciona todo:
Teachable Machine: Recopilar ejemplos
Puede usar Teachable Machine para reconocer imágenes, sonidos o posturas. Sube tus propios archivos de imagen o captúralos en vivo con un micrófono o una cámara web. Estos ejemplos permanecen en el dispositivo y nunca abandonan tuordenador a menos que elijas guardar el proyecto en Google Drive.
Programa tu modelo
Con un clic, Teachable Machine programará un modelo basado en los ejemplos que hayas proporcionado. Toda la programación se desarrolla en el navegador, por lo que quedará en el ordenador.
Probar y ajustar
Juega con tu modelo online para ver cómo funciona. ¿No es de tu agrado? Entonces, ajusta los ejemplos y comprueba cómo funciona.
Usa tu modelo
El modelo que has creado funciona con Tensorflow.js, una biblioteca de código abierto para el aprendizaje automático de Google. Puedes exportarlo para usarlo en sitios web, aplicaciones y otras plataformas. También puedes guardar tu proyecto en Google Drive para que puedas continuar donde lo dejaste.
Nuestro objetivo es construir una sociedad centrada en el progreso socioeconómico. Creemos que la tecnología y la conectividad pueden ayudar a mejorar la vida de millones de personas y empresas. Tenemos el compromiso de hacerlo reduciendo nuestro impacto ambiental y construyendo una sociedad digital inclusiva que respeta nuestro planeta.
Los usuarios consultan sus smartphones a diario para acceder a información, resolver dudas y realizar gestiones de forma rápida y sencilla. Por eso, la mensajería RCS y los SMS masivos se han convertido en dos herramientas útiles para que las pymes se comuniquen directamente con sus clientes. Estas soluciones permiten combinar el alcance de los SMS, capaces de llegar a prácticamente cualquier línea móvil, con experiencias más interactivas y enriquecidas que favorecen la relación con el cliente.
A medida que una pyme crece, también lo hacen sus necesidades de comunicación. Para resolverlas, muchas empresas optan por entregar un smartphone a cada empleado para que gestione sus propias llamadas.
Esta solución puede parecer práctica, pero también puede provocar una pérdida silenciosa de oportunidades de negocio. Si un cliente llama y encuentra la línea ocupada, es posible que no vuelva a intentarlo y contacte con un competidor. Por este motivo, organizar la atención telefónica va más allá de repartir móviles. Es necesario garantizar que las llamadas lleguen a la persona adecuada y evitar que una consulta sin atender se convierta en una venta perdida.
En el marco del foro Digital Regions Connection (VI Jornada de Innovación Autonómica y Local), organizado por Disruptores e Invertia (El Español) en el Palacio Neptuno de Madrid, Roberto Lara, Director de la Unidad de Negocio de Ciberseguridad en Vodafone España, participó en la mesa de debate sobre ciberseguridad, defensa y resiliencia digital junto a representantes institucionales y del sector tecnológico.
Allí, Lara analizó los principales retos que afronta el tejido empresarial y las Administraciones Públicas, abordando la convergencia entre la seguridad física y la lógica, las diferencias estratégicas según el tipo de cliente, la colaboración público-privada a través de la Red Nacional de SOCs de Vodafone Empresas y el papel transformador de la Inteligencia Artificial.
Estamos en temporada de cerrar presupuestos para el próximo ejercicio y a los comités de dirección llegan cada vez más propuestas de inversión en proyectos de inteligencia artificial. Sin duda, es uno de los temas estrella sobre la mesa de responsables y directivos, después de meses leyendo y escuchando cómo puede revolucionar sus resultados y su productividad.
Para quienes ya hayan dado los primeros pasos y puesto en marcha proyectos piloto, la decisión será un poco más fácil y razonada. Pero quienes afronten esta tecnología por primera vez tendrán que valorar si la inversión será realmente rentable o si corren el riesgo de perder tiempo y dinero en el intento.
La decisión final oscila entre la presión por incorporar inteligencia artificial para no perder competitividad y el riesgo de malgastar capital en proyectos costosos, sobredimensionados y cuyo retorno todavía no está demostrado.
La cuestión no es únicamente cuánto invertir, sino dónde hacerlo y con qué tecnología. ¿Es mejor adoptar una solución estándar ya desarrollada o crear una aplicación o agente de IA propio? La clave está en evaluar el coste total, priorizar los casos de uso con mayor potencial y vincular cada inversión a resultados medibles. Vamos a ver cómo.
Aprovechando que estamos en el Mes Europeo de la Ciberseguridad quiero hacer una reflexión sobre algo con lo que nos encontramos a diario cuando analizamos el nivel de riesgo de algunas organizaciones. Lo normal es que los responsables de esa organización consideren que están a salvo por haber implementado firewalls de última generación y otras soluciones avanzadas. Tienen su infraestructura corporativa fortificada y se sienten relativamente invulnerables. Y, dejando a un lado la realidad de que no existe el riesgo cero, sino la confianza cero y el esfuerzo constante, tu ciberseguridad no depende solo de ti, sino de todos los que integran tu cadena de suministro.
Una parte importante de los ciberataques actuales, incluidos algunos de los que han provocado mayores daños en grandes empresas y administraciones públicas, no se dirige contra sus sistemas mejor protegidos, sino que aprovecha las vulnerabilidades de terceros que forman parte de su cadena de suministro. Proveedores de software, empresas de mantenimiento informático, operadores logísticos, servicios en la nube y consultoras externas constituyen una vía de entrada especialmente delicada, ya que necesitan conectarse a los sistemas de sus clientes para prestar sus servicios y, en muchos casos, cuentan con accesos privilegiados o conexiones directas a la red corporativa, pese a disponer de medidas de seguridad menos exigentes que las organizaciones a las que prestan servicio.
Esta realidad cobra especial importancia en un entorno empresarial cada vez más interconectado, donde cualquier proveedor externo con credenciales válidas y acceso a los sistemas de una organización pasa a formar parte, en la práctica, de su perímetro de seguridad. Los ciberdelincuentes son conscientes de ello y aprovechan estas relaciones de confianza para acceder a infraestructuras que, de otro modo, resultarían mucho más difíciles de comprometer.
Tanto es así, que cuando un atacante busca infiltrarse en una gran corporación, la vía más eficiente rara vez es el ataque directo. Resulta tácticamente mucho más sencillo identificar a un proveedor secundario que gestione la facturación, mantenga los sistemas de climatización industrial, desarrolle código bajo demanda o preste soporte técnico remoto. Si ese proveedor sufre una brecha, las credenciales robadas permiten al intruso acceder a la infraestructura corporativa de manera aparentemente legítima y sin levantar sospechas en los controles tradicionales. Por eso son necesarias estrategias específicas de ciberseguridad como las que a diario desplegamos en nuestra Unidad.
La gestión del riesgo de terceros es una de estas estrategias. Lo que denominamos Third-Party Risk Management o TPRM debe convertirse, a mí juicio, en una responsabilidad estratégica y transversal de toda la organización y no un mero trámite del departamento de TI.
En una estrategia TPRM deben involucrarse de forma coordinada los Equipos de Compras y Contratación, evaluando el nivel de madurez digital de los proveedores antes de la homologación e incorporando exigencias mínimas de ciberseguridad en los pliegos. También los Departamentos Legales y Compliance deberían garantizar cláusulas contractuales con derecho a auditoría, obligaciones estrictas de reporte de incidentes y delimitación clara de responsabilidades. Por su parte, los responsables de Recursos Humanos serían responsables de promover la concienciación y gestionar el ciclo de vida de los accesos concedidos a personal externo.
Al tratarse pues de una responsabilidad compartida y transversal, parece inevitable que los Comités Ejecutivos y Consejos de Administración asuman la supervisión directa del riesgo de la cadena de valor como un pilar del gobierno corporativo y la continuidad del negocio. Máxime cuando, más allá de una precaución extra, en realidad es una exigencia legal.
La responsabilidad sobre la ciberseguridad no termina en los límites de la organización. Un incidente originado en un proveedor puede comprometer directamente sus operaciones y, en función del marco normativo aplicable, generar responsabilidades legales. Por ello, la supervisión de terceros no puede reducirse a cuestionarios que se cumplimentan una vez al año y quedan archivados hasta la siguiente revisión. Requiere un modelo de vigilancia y control continuo, sustentado en principios como Zero Trust ("nunca confiar, siempre verificar"), la microsegmentación de redes, la gestión rigurosa de los accesos, la monitorización permanente, las auditorías técnicas y las evaluaciones periódicas de madurez en ciberseguridad.
Emprender esa tarea y asumir esa responsabilidad que va más allá de nuestros límites corporativos no es fácil, y por eso la respuesta también puede estar en un tercero. En la Unidad de Ciberseguridad de Vodafone Empresas acompañamos a las empresas y administraciones públicas con una propuesta integral diseñada para proteger todo el ecosistema digital con soluciones como el CREC (Centro de Resiliencia y Excelencia en Ciberseguridad), Red Nacional de SOCs Federados, la figura del Service Security Manager (SSM) y herramientas concretas como el Análisis Forense Móvil o la Consultoría GRC.
Como suelo destacar ante las presentaciones a clientes o en eventos donde participamos, nuestra misión es convertir la ciberseguridad en parte del core de cualquier organización y que ésta llegue a todos los rincones de la misma, dentro o fuera de ella si hace falta. Porque, la ciberseguridad, es cosa de todos.
La agenda empresarial de otoño reúne importantes citas para los responsables de tecnología y comunicaciones, como Cloud Expo Europe o Madrid Tech Show. Entre los temas que estarán sobre la mesa destaca una decisión estratégica: elegir entre concentrar los sistemas en un único proveedor cloud o adoptar una estrategia multicloud híbrida. Para un comité de dirección, esta elección va mucho más allá de la eficiencia tecnológica.
La conversación ha evolucionado desde la simple migración a la nube hacia una cuestión mucho más estratégica: cómo construir una arquitectura cloud que permita aprovechar sus ventajas sin convertir esa flexibilidad en una nueva dependencia.
A primera vista, parece evidente que la nube pública ofrece escalabilidad, rapidez de despliegue y acceso inmediato a servicios avanzados. Sin embargo, concentrar toda la infraestructura en un único hiperescalador puede generar una dependencia que resulte difícil y costosa de revertir. Frente a ello, la multicloud híbrida combina recursos de diferentes proveedores y entornos cloud públicos y privados, buscando que cada carga de trabajo se ejecute allí donde resulte más adecuada desde el punto de vista técnico, económico y regulatorio. Veamos qué implica cada modelo y qué conviene valorar antes de tomar una decisión.
