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 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.
El 21 de octubre, Día Mundial del Ahorro de Energía, ofrece una buena oportunidad para reflexionar sobre cómo nos hemos adaptado a una nueva realidad que va más allá de cuestiones puramente ambientales y, de paso, trasladar el debate energético desde la concienciación hasta la cuenta de resultados. Si por un lado la tendencia es hacia la electrificación de los procesos y el abandono progresivo de los combustibles fósiles, por otro, la movilidad y el teletrabajo han cambiado radicalmente nuestra forma de consumir la energía. Ahora que las oficinas tradicionales se utilizan menos, los patrones de consumo cambian y, para las empresas, reducir el consumo de sus inmuebles ya no consiste únicamente en sustituir luminarias o pedir a los empleados que apaguen las luces al salir. La cuestión hoy es saber cuánta energía consume realmente un edificio cuando las personas que deberían ocuparlo no están allí.
La consolidación del trabajo híbrido ha cambiado los patrones de utilización de las oficinas. Una planta puede estar prácticamente vacía un lunes, mientras otra concentra buena parte de los empleados. Las salas de reuniones tienen una utilización irregular y determinados espacios pueden permanecer horas sin ocupación. Sin embargo, muchos sistemas de climatización, iluminación y otros servicios continúan funcionando con horarios y parámetros concebidos para una oficina ocupada de forma mucho más uniforme.
Es aquí donde los edificios inteligentes dejan de ser una cuestión relacionada con la modernización o el confort y pasan a convertirse en una herramienta de gestión de costes. La combinación de sensores IoT, automatización y sistemas de gestión permite conocer qué ocurre realmente en cada espacio y adaptar el consumo a la demanda efectiva.
Como responsable de Facility Management o CFO, conviene estudiar la conveniencia de sensorizar una sede, más allá de la novedad estética o la comodidad de los empleados, para responder a dos preguntas: cuánto cuesta actualmente la energía que consumimos sin necesidad y cuánto nos costaría dejar de desperdiciarla.
Las redes corporativas necesitan adaptarse a una realidad empresarial cada vez más distribuida. Los entornos ya no son cerrados, ahora es necesario conectar usuarios, aplicaciones y dispositivos con servicios distribuidos entre centros de datos, nubes públicas y plataformas SaaS. Herramientas ya habituales y estandarizadas como Microsoft 365, Salesforce, SAP, AWS o Azure forman parte del día a día de numerosas organizaciones, mientras que el trabajo híbrido y la expansión de las empresas multiplican los puntos de acceso.
Sin embargo, esta realidad digital sigue conviviendo con arquitecturas WAN diseñadas para otras necesidades, algunas con décadas de antigüedad. Aunque la organización cuente con múltiples sedes, una parte importante del tráfico puede seguir pasando por la sede central antes de llegar a Internet o a una aplicación cloud. ¿El resultado? Aplicaciones que responden con lentitud, videoconferencias que pierden calidad, incidencias difíciles de diagnosticar y usuarios que resumen el problema con una frase bien conocida por los departamentos de IT: “el sistema va lento”.
A esto se suma la complejidad de ampliar la red. Contratar conectividad, instalar equipamiento y configurar políticas puede exigir semanas de planificación, especialmente si los cambios afectan a la infraestructura de varias oficinas.
Frente a estos retos, la arquitectura SD-WAN propone un enfoque diferente en el que no se trata simplemente de disponer de más ancho de banda, sino de conseguir que cada aplicación o usuario utilice la ruta más adecuada en cada momento.
Los dispositivos móviles son, en la actualidad, auténticas oficinas móviles. Un comercial puede consultar el CRM desde el tren, un responsable puede responder a un correo desde el móvil y un empleado puede acceder a documentos corporativos desde casa. Los smartphones y las tablets permiten trabajar desde cualquier lugar, una flexibilidad que impulsa la productividad, pero que también incrementa los activos que la empresa tiene que proteger.
Para mantener un trabajo en movilidad seguro sin renunciar a esa flexibilidad, es necesario combinar gestión y ciberdefensa: un MDM en pymes permite controlar los terminales, mientras que una solución MTD añade detección activa frente a malware, phishing y ataques de red. Juntas, refuerzan la seguridad de la empresa.
Un ordenador que no arranca, una conexión que falla justo cuando hay que enviar un presupuesto o una impresora que deja de funcionar en el peor momento. Son problemas cotidianos en muchas pymes, donde el mantenimiento informático suele quedar en segundo plano hasta que algo deja de funcionar.
A menudo, la solución es recurrir al compañero que más sabe de tecnología o llamar a un técnico externo cuando la incidencia ya está afectando al trabajo. Pero depender de soluciones improvisadas consume tiempo, genera interrupciones y puede salir caro.
Contar con un servicio profesional que se anticipe a las incidencias no es un lujo ni una cuestión de tamaño, sino una forma de reducir imprevistos, ahorrar tiempo y conseguir que la tecnología no frene el ritmo del negocio.
¿Cómo sabes si una vulnerabilidad detectada en tus sistemas supone realmente un riesgo para el negocio? Cualquier debilidad de seguridad merece atención, pero no todas tienen el mismo impacto ni exigen la misma prioridad. Distinguir unas de otras es especialmente importante en las grandes organizaciones, donde miles de activos, aplicaciones, servicios cloud y dispositivos conviven dentro de infraestructuras cada vez más complejas.
Para evaluar esa exposición existen dos herramientas clave: el análisis de vulnerabilidades y el test de intrusión o pentesting. La primera permite identificar de forma automatizada y sistemática debilidades conocidas en un amplio conjunto de activos, mientras que la segunda introduce la perspectiva del atacante, tratando de explotar esas vulnerabilidades, encadenarlas y comprobar hasta dónde podría llegar una intrusión real.
Plantear la elección como una cuestión de «análisis de vulnerabilidades o pentesting» probablemente sea un error. Más que optar por uno u otro, ambos enfoques se complementan: el análisis de vulnerabilidades aporta amplitud, al permitir identificar y comprender la superficie de ataque, mientras que el pentesting aporta profundidad, al comprobar hasta dónde puede llegar un atacante y cuál sería el impacto real de una explotación.
