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.
La gestión de la cadena de suministro es uno de los elementos más críticos en la estrategia de ciberseguridad de cualquier gran empresa, ya que concentra una parte significativa del riesgo operativo. Como han demostrado incidentes recientes (como los sufridos por Iberia o los aeropuertos europeos), un solo punto débil en la red de proveedores puede poner en riesgo las operaciones de grandes compañías.
La Directiva NIS2 busca, precisamente, elevar la ciberseguridad a un nivel regulatorio sin precedentes en la Unión Europea, extendiendo la responsabilidad más allá de los límites internos de la empresa. Esta normativa transforma la gestión de riesgos de terceros, conocida como TPRM (Third-Party Risk Management), en una obligación ineludible para garantizar la resiliencia digital.
Además, la directiva establece la obligación de que los órganos de dirección se hagan explícitamente responsables de la supervisión de las medidas de ciberseguridad, incluidos los controles aplicados a los proveedores, lo que convierte a la TPRM en una responsabilidad estratégica y no solo operativa.
Los sistemas de inteligencia artificial basados en los llamados modelos de lenguaje (LLM), como GPT4 o Copilot, funcionan gracias a que pueden aprender y utilizar el lenguaje humano. El reto para una máquina es entender que los humanos utilizamos el lenguaje de forma normativa, con distintos acentos y entonaciones, y que usamos jergas o slang. Por ello, gran parte de la investigación científica dedicada al desarrollo de estos modelos se destina a lograr que el algoritmo funcione de la forma más natural posible.
Una de las líneas de trabajo consiste en comprender que, cuando un algoritmo aprende desde cero, lo hace igual que un bebé al nacer. Pero estas máquinas aprenden de cantidades astronómicas de información lingüística, mucho mayor que la que reciben los niños cuando aprenden a comprender y hablar un idioma. Para entender la magnitud de esta cuestión bastan las cifras: los mejores sistemas de inteligencia artificial se entrenan con textos de billones de palabras, mientras que los niños reciben solo millones por año.
La entrada en vigor del Reglamento de IA de la UE marca un antes y un después para el uso corporativo de la Inteligencia Artificial. Para las grandes empresas y organizaciones, adoptar un enfoque de compliance no es solo una obligación legal, sino una oportunidad estratégica para mejorar la gobernanza, fortalecer la confianza, reducir riesgo reputacional y prepararse para competir con responsabilidad y resiliencia en la economía digital. Pero, ojo, que lejos de ser un proceso voluntario, la no aplicación de este nuevo reglamento conlleva algunas de las sanciones más duras hasta la fecha, lo que refuerza la urgencia de una adaptación rigurosa. En este artículo te contamos todo lo que tienes que saber cuanto antes.
La ciberseguridad ha pasado a convertirse en un eje central de la seguridad nacional, la competitividad empresarial y la estabilidad institucional. Así quedó patente en las XIX Jornadas STIC del CCN-CERT, celebradas en Madrid, que reunieron una vez más al principal ecosistema público-privado de ciberseguridad de España en un momento especialmente crítico desde el punto de vista geopolítico, tecnológico y económico.
Vivimos en un mundo hiperconectado, marcado por la creciente presión geopolítica y por amenazas digitales que evolucionan con gran rapidez. Como destaca Roberto Lara, Director de Ciberseguridad de Vodafone España: “la defensa de un país ya no se puede entender sin el ciberespacio”. Esta afirmación resume con claridad el cambio de paradigma al que se enfrentan Estados, Fuerzas Armadas y empresas estratégicas. En un escenario donde tecnologías como la Inteligencia Artificial o la computación cuántica amplían tanto las capacidades defensivas como las ofensivas, la responsabilidad de la seguridad ya no recae exclusivamente en los ejércitos.
Si aún no conoces en qué consiste la Industria 5.0 o piensas que es solo una serie de herramientas nuevas que cambiarán la forma en que produces, y no lo que produces, este artículo tiene el objetivo de ofrecerte una reflexión sólida sobre por qué es una transformación estructural, y cómo la transición a esta nueva generación industrial no solo representa un reto tecnológico, sino una apuesta por la sostenibilidad, la resiliencia y el valor humano.
La defensa moderna es híbrida y ya no se basa únicamente en estructuras físicas o armamento convencional, sino en la capacidad de las Fuerzas Armadas para gestionar la información y los datos. La operatividad y capacidad de respuesta depende de cómo es capaz de procesar, compartir y explotar la información en tiempo real. Desde las meras transmisiones tácticas, al control de vehículos autónomos, la utilización de sensores, la Inteligencia Artificial, la ciberdefensa… En este nuevo escenario, denominado C4ISR (de las siglas en inglés de los conceptos Command, Control, Communications, Computers, Intelligence, Surveillance and Reconnaissance) se convierte en el motor tecnológico que permitirá operar en entornos multidominio, garantizar la superioridad informativa y acelerar la toma de decisiones en misiones críticas mediante arquitecturas seguras y distribuidas.
Todos estos factores justifican sin duda la reciente decisión del Ministerio de Defensa de prefinanciar 4.629 millones de euros en nuevos Programas Especiales de Modernización (PEM). Esta decisión estratégica marca un punto de inflexión: la prioridad ya no es la adquisición de material concreto, sino la creación de un ecosistema conectado, resiliente y totalmente interoperable, con preferencia por la no dependencia de otros países y alineado con iniciativas europeas y estándares OTAN.
Vivimos en un mundo conectado y la actividad empresarial se basa ya en esa conectividad. Una adecuada estrategia de gestión de las comunicaciones puede marcar la ventaja competitiva y la viabilidad de un modelo de negocio para liderar un sector. En otras palabras: La conectividad avanzada no es un recurso técnico, sino un activo estratégico e invertir en conectividad es invertir en competitividad.
Las compañías que no incorporan redes inteligentes, infraestructuras de fibra de alta capacidad o 5G y servicios de baja latencia, simplemente quedan fuera de los procesos productivos modernos, de las cadenas de suministro globales y de los modelos de negocio data-driven que definen el mercado actual. Con la digitalización y la aceleración tecnológica, la conectividad avanzada deja de ser un elemento diferencial para convertirse en la base imprescindible sobre la que se construye la competitividad empresarial.
La aprobación de la nueva Ley de Atención al Cliente redefine las reglas del juego y redefine lo que consideramos normal en la relación con los consumidores. La disponibilidad e inmediatez deja de ser una ventaja competitiva y se convierte en una exigencia legal. Esta transformación no es opcional y no depende de lo que muchos entienden como exigencias del mercado, es decir, de los clientes, en el sentido de que ya no podemos alegar rentabilidad pese asumir la pérdida de posibles oportunidades o que no exista una demanda real por parte de nuestros clientes, sino que es una norma de obligado cumplimiento dictada por las autoridades.
De cualquier forma, las empresas deben revisar su infraestructura, sus procesos operativos y su enfoque de servicio para rediseñar los flujos de atención y formar a sus equipos no será una inversión, sino una necesidad. En muchos casos, la solución puede estar en adoptar soluciones modernas como la centralita virtual y otras herramientas digitales, como las que veremos a continuación.
Todos los expertos coinciden en señalar que el principal riesgo de intrusión en una red corporativa es la multiplicación exponencial de puertas de entrada que suponen los dispositivos móviles conectados, especialmente en los casos en los que se fomenta o permite el denominado modelo BYOD (por las siglas en inglés de “Trae tu propio dispositivo”). Pero hoy, la digitalización ha alcanzado un nivel tal que es impensable renunciar a la conectividad móvil y sus indispensables aplicaciones.
La solución, por tanto, no es otra que asumir la responsabilidad y ser conscientes de la necesidad de entender la ciberseguridad como un core más del negocio, transversal a todo el modelo productivo, pero con inversiones específicas en medidas de protección. Unas inversiones que, dependiendo de la naturaleza y tamaño de la organización a proteger, puede ser un departamento externo, interno o híbrido. Hablamos de lo que comúnmente se denomina un SOC (centro de operaciones de seguridad) que permite a empresas de todos los tamaños proteger no solo su red fija, sino también sus dispositivos móviles.
La Inteligencia Artificial ha llegado como un tsunami y sería difícil encontrar alguien que hoy no haya usado alguna aplicación, aunque sea solo por probarla. Si ampliamos el concepto a esas aplicaciones de AI embebida, es decir, la que funciona en segundo plano, aunque el usuario no sea consciente de ella, el porcentaje sería prácticamente cien, salvo que no utilicen ningún tipo de dispositivo en su día a día.
Ante esa rápida adopción de la tecnología, en este nuevo episodio del podcast Vodafone Lab Café titulado "Aterrizando la IA", se debate sobre por qué no todas las empresas y organizaciones parecen estar adoptándola con la misma rapidez o estrategia y cómo pueden empezar a hacerlo, tal y como propone el título.
La teleasistencia IoT representa un cambio estratégico para los hospitales y los servicios de salud en un contexto marcado por una presión asistencial creciente y la necesidad de optimizar recursos sin comprometer la calidad clínica. Es una tecnología capaz de mejorar la asistencia al mismo tiempo que reduce costes. Concretamente, puede reducir los reingresos innecesarios, mejorar la eficiencia operativa, elevar la calidad asistencial y desbloquear nuevas líneas de ingresos. Pero su éxito depende de cimientos tecnológicos sólidos como redes NB-IoT, plataformas de datos o inteligencia artificial, y de un compromiso riguroso con la seguridad y la privacidad.
Para los responsables de los servicios de salud, invertir en soluciones de teleasistencia IoT es apostar por un modelo sostenible y rentable, centrado en el paciente y diseñado para el futuro. La presión sobre los recursos hospitalarios no deja de aumentar y esta fórmula puede marcar la diferencia entre un sistema que sigue absorbiendo costes ocultos y otro que maximiza su valor clínico y financiero.
De cara a planificar 2026, la propuesta de adoptar FinOps como marco es la vía para que el gasto en la nube deje de ser un agujero negro y se convierta en una palanca de valor competitivo. Pero no basta con ver solo la parte cloud sino que conviene ver el ecosistema completo de aplicaciones, infraestructura y red, para optimizarlo de forma integrada.
En este cambio cultural, la hoja de ruta incluye informar, optimizar y operar. Siguiendo estas pautas, no solo reducirás costes, sino que mejorarás agilidad, control y retorno de inversión. En este artículo vamos a guiarte para que la nube deje de ser un coste indeterminado y se convierta en uno de los activos más estratégicos de tu empresa.
Con el avance de la digitalización, las empresas son más susceptibles de sufrir ciberataques o ciberamenazas. Para hacer frente a esta situación, las compañías están implementando diferentes estrategias de ciberseguridad para proteger sus activos y garantizar la continuidad del negocio. Paralelamente, se han ido creando distintas leyes de ciberseguridad con el objetivo de proteger no solo los datos personales, sino también la resiliencia operativa, la integridad de las infraestructuras críticas y la seguridad de los productos tecnológicos. Veamos cuáles son las principales leyes de ciberseguridad:
