¡Visitamos el Databricks Data+AI World Tour Madrid!

¡Hola Scalians! 

El pasado martes 28 de Noviembre tuve la oportunidad de asistir en al Data+AI World Tour Madrid, evento organizado por Databricks sobre el mundo de los datos y de la inteligencia artificial, ¡y fue increible! 

El foco del evento estuvo centrado en principalmente en dos puntos:

  • Gobierno de datos
  • IA Generativa

¿Queréis que os cuente como transcurrió la explicación de cada uno de ellos? ¡Seguid leyendo! 

Gobierno de Datos

Por la parte de gobierno de datos finalmente, compartieron con la comunidad un avance clave desde la presentación del Unity Catalog de Databricks. Este catálogo, que inicialmente permitía ofrecer cierta confidencialidad sobre los datos en el datalake, ahora brinda la flexibilidad de crear nuestro propio metastore a nivel de catálogo y esquema. Este cambio proporciona un mayor aislamiento de datos y un control total sobre el proceso, atendiendo a las necesidades que la comunidad venía solicitando con insistencia. Ya que, cuando creabas un Unity Catalog, tenías que vincularlo si o si a un Hive Metastore compartido.

Afortunadamente, esta situación ha cambiado, ya que ahora tenemos la capacidad de crear nuestro propio metastore tanto a nivel de catálogo como a nivel de esquema. ¡Excelente noticia! Esto nos brinda un amplio aislamiento de datos y un control total sobre los mismos.

Otro de los puntos a destacar dentro de la gobernabilidad de los datos es el concepto de Delta Sharing. Este evita tener que replicar la información cuando queremos hacerla visible a los usuarios u otros equipos de trabajo. Además, nos permite de una manera sencilla otorgar permisos (siguiendo el estándar ANSI SQL) a alguien de manera inmediata. ¿A quién me refiero?

  • Accesos desde otros workspaces de Databricks que estén levantados en diferente región.
  • Acceso desde diferentes compañías.
  • Acceso desde diferentes proveedores Cloud.
  • Acceso desde plataformas de datos de terceros.

Este enfoque me parece super interesante. También me hace pensar que clientes como el Santander, donde la arquitectura de data se basa en Databricks, necesitarán trabajar en realizar un cambio hacia este modelo de gobernanza, por lo que debemos estar atentos en estar a la última en arquitecturas con Unity Catalog.

La evolución de la IA generativa

El otro punto en el que se centró este interesante evento fue la evolución de la IA generativa, y la demo que tuve oportunidad de ver que entrelaza perfectamente con al menos uno de los casos de uso que tenemos con nuestro cliente Arcelor Mittal.

En dicha demo se mostraba como desde la plataforma podemos ser capaces de indexar documentos y entrenar modelos para posteriormente haciendo uso de lo que ellos llaman “Asistente” (viene a ser un chatbot) que, mediante el lenguaje natural, se podía generar y ejecutar consultas SQL y, por supuesto, realizar preguntas sobre cualquier información almacenada en el Lakehouse.

También, pude ver como hacían una comparativa a nivel de costes donde comparaban soluciones basadas en Kubernetes vs soluciones en Databricks, donde el ganador evidentemente, ¿sabéis quien fue? ¡Databricks! 🙂 

En resumen y concluyendo, gracias a la experiencia de poder asistir a este interesante evento, considero que el producto de Databricks ha vivido una evolución muy positiva y significativa durante este último año. Merece la pena que desde el CoE de Scalian Spain, sigamos estando al día de todas sus novedades, tanto por la parte de Data como por la parte de IA, ya que este tiene gran presencia en los grandes proveedores Cloud, los cuales se están abriendo al sector para facilitar la integración de la plataforma con nuevos clientes y productos. 🚀

 

Autor: Alvaro Solana, experto en Big Data en Scalian Spain.

La Revolución de la Inteligencia Artificial: El poder transformador de los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM)

En las últimas décadas, la Inteligencia Artificial (IA) ha trazado una trayectoria de crecimiento sin precedentes, ha transformado nuestra relación con la tecnología y redefinido los límites de lo posible.

Hemos evolucionado desde las primeras etapas de los sistemas basados en reglas hasta las redes neuronales profundas, cada salto tecnológico ha traído consigo nuevas posibilidades. Sin embargo, es en el dominio del lenguaje donde hemos presenciado algunos de los avances más asombrosos.

Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM – Large Language Models) han emergido como colosos en el campo de la IA, cambiando nuestra percepción de lo que las máquinas pueden comprender y expresar. Estos modelos, impulsados por arquitecturas descentralizadas y vastos conjuntos de datos, no solo están decodificando la complejidad del lenguaje humano, sino también generando textos que, a menudo, son indistinguibles de las escrituras humanas.

Gracias a este Big Bang, vamos a transformar gran parte de los aspectos de nuestra vida aumentando la productividad de esta hasta límites insospechados.

En este artículo, navegaremos a través del viaje evolutivo de la IA, con un enfoque particular en los LLM, explorando sus orígenes, capacidades y el potencial impacto transformador en nuestra sociedad y cultura.

INDICE 
  1. La verdadera historia de la IA
  2. ¿Qué son los Large Language Models?
  3. Casos de Uso de IAG
  4. Momento Actual
  5. ¿Cómo usamos esos modelos en Scalian?
  6. ¿Hacia dónde vamos?

1. La verdadera historia de la IA

La inteligencia artificial (IA) es un campo de estudio que ha experimentado un crecimiento exponencial en las últimas décadas. Sin embargo, sus raíces se remontan a mucho antes de lo que muchos podrían pensar.

La verdadera historia de la IA comienza a mediados del siglo XX, con el desarrollo de las primeras máquinas de computación. En 1950, el matemático británico Alan Turing propuso una prueba, ahora conocida como la Prueba de Turing, para determinar si una máquina podía demostrar inteligencia humana. Según Turing, si una máquina podía suplantar a un humano haciéndole creer que estaba interactuando con otro humano, entonces esa máquina podía considerarse inteligente. Este concepto sentó las bases para el desarrollo futuro de la IA.

En 1956, se celebró la Conferencia de Dartmouth, donde se acuñó el término «inteligencia artificial». Durante esta conferencia, los investigadores John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon propusieron que «cada aspecto del aprendizaje o cualquier otra característica de la inteligencia puede, en principio, describirse con tanta precisión que una máquina puede hacerlo». Este evento marcó el nacimiento oficial de la IA como campo de estudio.

En la década de 1960, la IA experimentó un período de optimismo y crecimiento con el desarrollo de los primeros programas que podían imitar la inteligencia humana en tareas específicas. «Logic Theorist», desarrollado por Alan Newell y Herbert Simon, fue uno de los primeros en esta línea, capaz de demostrar teoremas matemáticos. El perceptrón, introducido por Frank Rosenblatt en 1958, se considera como el precursor de las redes neuronales modernas. Esta invención provocó un gran entusiasmo por su capacidad de aprender y adaptarse. A pesar de su innovación, Marvin Minsky y Seymour Papert identificaron limitaciones en el modelo, particularmente su incapacidad para resolver problemas no lineales, lo que condujo a un escepticismo inicial sobre el potencial de las redes neuronales.

Newell y Simon desarrollaron programas para juegos, como el ajedrez. Aunque estas máquinas eran rudimentarias en comparación con las modernas, abrieron la puerta a la idea de que las computadoras podían emular funciones cognitivas complejas. Sin embargo, se dieron cuenta rápidamente de que emular la inteligencia humana no era simplemente una cuestión de calcular más rápidamente, sino de entender y replicar la complejidad del pensamiento humano.

John McCarthy, considerado uno de los padres de la IA desarrolló LISP, el primer lenguaje de programación de IA. Su enfoque se basaba en la idea de que la inteligencia podía emularse mediante la manipulación de símbolos, una visión que formaría la base de la IA simbólica en las décadas siguientes.

Aunque todos estos sistemas estaban limitados por la capacidad computacional de la época y la falta de datos de entrenamiento, este período estuvo marcado por la sobreestimación de las capacidades de la IA, lo que produjo un período de desilusión en la década de 1970, conocido como el «invierno de la IA».

A pesar de este revés, la investigación continuó, y en la década de 1980 la IA experimentó un resurgimiento con el desarrollo de los sistemas expertos. Estos sistemas utilizaban reglas y heurísticas para simular la capacidad de un experto humano para resolver problemas en un área específica.

Es en este escenario donde Geoffrey Hinton, junto con David Rumelhart y Ronald Williams, presentó en 1986 un trabajo seminal sobre el algoritmo de retropropagación (1). Aunque la idea básica de retropropagación ya se había propuesto antes, fue la formulación y promoción de Hinton y su equipo lo que realmente capturó la atención del mundo de la investigación.

El algoritmo permitió que las redes neuronales ajustaran sus pesos de manera efectiva, facilitando el entrenamiento de modelos más profundos y complejos. Esto convirtió a la retropropagación en el motor del renacimiento del aprendizaje profundo y las redes neuronales.

La importancia del trabajo de Hinton y sus coautores reside no sólo en el algoritmo en sí, sino también en cómo reorientó el interés y las inversiones hacia el estudio de redes neuronales, estableciendo las bases para avances posteriores.

En la década de 1990 se producen mejoras sustanciales en algoritmos de aprendizaje automático como máquinas de soporte vectorial y árboles de decisión; en 1998, Yann LeCun y su equipo presentaron la red «LeNet-5» (2), una red neuronal convolucional que podía reconocer dígitos escritos a mano, sentando las bases para los futuros avances en visión por computadora.

La capacidad de las redes neuronales para procesar secuencias temporales siempre fue un desafío. En 1997, Sepp Hochreiter y Jürgen Schmidhuber publicaron el diseño de las LSTM (3), una variación de las redes neuronales recurrentes (RNN) diseñadas específicamente para abordar problemas de dependencia a largo plazo. Este diseño se convertiría en fundamental para muchos sistemas modernos, incluyendo aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento de voz.

En los primeros años de los 2000 vino una explosión en la generación y disponibilidad de datos. El advenimiento de Internet y luego las redes sociales, junto con la reducción de los costos de almacenamiento, significaron que había una cantidad sin precedentes de datos disponibles para entrenar modelos de IA. Estos grandes conjuntos de datos jugaron un papel crucial en el éxito de los algoritmos de aprendizaje automático.

Se produce un periodo floreciente de artículos y trabajos de investigación, que refinaron las técnicas de aprendizaje automático. Por ejemplo, el algoritmo Random Forest, introducido por Leo Breiman en 2001 (4), proporcionó una mejora sobre los árboles de decisión, ofreciendo un rendimiento y precisión superiores en muchas tareas.

En 2012, un equipo dirigido por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton presentó una red neuronal profunda llamada AlexNet (5) basada en redes neuronales convolucionales en la competición ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC). Esta red superó significativamente a las técnicas tradicionales en la tarea de clasificación de imágenes, marcando el comienzo de una nueva era para el aprendizaje profundo en la visión por computadora. También fue uno de los primeros modelos en ser entrenado usando GPUs (Graphic Processing Units, unidades gráficas de procesamiento), lo que permitió manejar la gran cantidad de parámetros y aceleró significativamente el proceso de entrenamiento.

Es en este período cuando las redes neuronales profundas (DNN) demostraron su verdadera potencia, liderando avances en tareas como la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural. La capacidad de entrenar modelos más profundos y complejos, gracias a la creciente disponibilidad de hardware especializado (como las GPUs) y grandes conjuntos de datos, permitió a la comunidad de IA abordar problemas que antes se consideraban insuperables.

En 2014, Google adquirió DeepMind, una empresa de IA que más tarde desarrollaría AlphaGo, un programa de IA que derrotó al campeón mundial de Go en 2016. Este fue un logro significativo, ya que Go es un juego extremadamente complejo que requiere intuición y creatividad, habilidades que se consideraban exclusivas de los humanos.

En 2015, Microsoft desarrolló una IA que superó a los humanos en una prueba de reconocimiento de imágenes, lo que demostró la capacidad de las máquinas para interpretar el mundo visual de manera similar a los humanos. Ese mismo año, Google lanzó RankBrain, un algoritmo de IA que utiliza el aprendizaje automático para mejorar los resultados de búsqueda.

La idea de utilizar modelos preentrenados y afinarlos para tareas específicas usando lo que se llama transfer-learning (transferencia de aprendizaje) se volvió popular durante este período. Modelos como BERT, GPT y ResNet, entre otros, ofrecieron capacidades avanzadas en procesamiento del lenguaje natural y visión por computadora, respectivamente. La importancia del transfer-learning está en que ya no es necesario entrenar un modelo de forma completa, con los costes que esto supone, podemos disponer de modelos que han sido entrenados por grandes compañías y usarlos de forma libre, si necesitamos reajustarlos para nuestras necesidades podemos hacerlo de manera sencilla mediante técnicas de afinado (fine-tuning).

En 2014 Ian Goodfellow y sus colegas de la Universidad de Montreal presentan el artículo «Generative Adversarial Nets» (GANs) (6) y dan comienzo a la IA generativa (IAG). Las GANs son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático que utiliza dos redes neuronales, una generadora y una discriminadora, en un juego competitivo. La red generadora crea nuevos datos, mientras que la red discriminadora evalúa la calidad de estos datos. A través de este proceso iterativo, la red generadora aprende a producir datos cada vez más realistas.

A diferencia de la IA tradicional, que se basa en el análisis de datos y la toma de decisiones basada en patrones, la IAG se centra en la creación de algo nuevo a partir de los datos existentes. Esto puede incluir una amplia gama de contenidos, desde imágenes y música hasta texto y diseño de productos.

Las aplicaciones de la IAG son muy diversas comienzan una rápida expansión. En el campo del arte se utilizan para crear nuevas obras, algunas de las cuales se venden por sumas considerables en subastas. Proyectos como Google’s Magenta han explorado cómo las máquinas pueden contribuir al proceso creativo musical. En el diseño de productos, la IAG genera prototipos de nuevos productos basados en las preferencias y necesidades de los consumidores. En la medicina, imágenes médicas para la formación y la investigación, o incluso para la simulación de resultados de tratamientos.

Uno de los artículos más influyentes de esta era fue «Attention is All You Need» por Vaswani et al. en 2017 (7). Este trabajo introdujo la arquitectura Transformer, que utiliza mecanismos de atención para procesar datos de entrada en paralelo en lugar de secuencialmente. Los Transformers se convirtieron rápidamente en el estándar de oro para una variedad de tareas de procesamiento del lenguaje natural, llevando a desarrollos como BERT, GPT, y T5.

En 2018, OpenAI desarrolló GPT-2, un modelo de lenguaje que puede generar texto coherente y gramaticalmente correcto. Este fue un avance significativo en la comprensión del lenguaje natural por parte de las máquinas.

En 2020, GPT-3, la tercera generación del modelo de lenguaje de OpenAI, demostró una capacidad aún mayor para generar texto coherente y relevante, lo que indica un progreso significativo en la capacidad de las máquinas para comprender y generar lenguaje humano.

El 30 de noviembre de 2022 OpenAI lanza ChatGPT, una aplicación de chatbot. El servicio se lanza inicialmente como gratuito, con la intención de monetizarlo posteriormente. El resto de las compañías sigue la estela de OpenAI y se lanzan BARD (Google) o Claude (Anthropic), en sólo unos meses todas las grandes compañías sacan al mercado su propio LLM, la primera tendencia parecía que iba hacia modelos más grandes y propiedad de grandes empresas, pero la comunidad empieza a desarrollar maneras de afinar y de hacer estos modelos más ligeros y manejables, modelos de la clase Falcon (8) o LlaMA (9) devuelven el protagonismo a la comunidad open-source, se empiezan a implementar modelos mucho más eficientes que empiezan a poder compararse con los modelos más grandes en algunas tareas.

Hugging Face (10) ha lanzado una alternativa de código abierto a ChatGPT llamada HuggingChat (11), que permite a las personas interactuar con un asistente de chat de código abierto llamado Open Assistant.123. El CEO de Hugging Face, Clem Delangue, tuiteó que cree que las alternativas de código abierto a ChatGPT son necesarias para la transparencia, la inclusión, la responsabilidad y la distribución del poder (12).

2. ¿Qué son los Large Language Models (LLM)?

Los modelos grandes de lenguaje (LLM) son modelos de inteligencia artificial diseñados para procesar lenguaje natural. Se entrenan usando técnicas de aprendizaje profundo y grandes cantidades de datos, con el objeto de capturar en la medida de lo posible, todos los matices y complejidades que tiene el lenguaje humano.

Estos modelos han demostrado ser muy efectivos en tareas como la generación de texto, la traducción automática, el reconocimiento de voz, el análisis de sentimientos o la respuesta automática a preguntas.

A nivel científico, hay tres artículos que sientan las bases de los LLM:

  1. Como mencionamos anteriormente, el modelo Transformer, introducido en el paper «Attention is All You Need» por Vaswani et al. en 2017, cambió fundamentalmente la forma en que se abordaban las tareas relacionadas con el lenguaje. Al ofrecer un mecanismo de atención que podía pesar la importancia relativa de diferentes palabras en una frase, los Transformers establecieron el camino para la evolución de los LLM.

  2. Desarrollado por investigadores de Google, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) (13) revolucionó la comprensión del lenguaje en máquinas al entrenar representaciones de palabras basadas en su contexto completo, es decir, considerando palabras anteriores y posteriores en una frase. El artículo «BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding» detalla cómo BERT estableció nuevos estándares en múltiples tareas del procesamiento del lenguaje natural.

  3. OpenAI introdujo el modelo Generative Pre-trained Transformer (GPT). Mientras que BERT se centró en la comprensión del lenguaje, GPT fue diseñado para generar texto. A partir de GPT-2 y su sucesor más avanzado, GPT-3, vimos ejemplos asombrosos de generación de texto, desde la redacción de ensayos hasta la creación de poesía. El paper «Language Models are Few-shot Learners» (14) proporciona una visión detallada del diseño y las capacidades de GPT-3.

Estos modelos son la tecnología detrás de chatbots como ChatGPT o Bard. Pero ChatGPT no es un LLM en sí, sino una app de chatbot impulsada por LLMs. GPT-3.5 y GPT-4, los modelos que hacen funcionar ChatGPT, sí lo son (en realidad cada uno de ellos es un conjunto de modelos).

Analicemos los términos detrás de las siglas: Gran Modelo de Lenguaje.

El término “modelo” se refiere a un modelo matemático probabilístico. En esencia, los LLMs calculan las probabilidades de que cierta palabra siga a una cadena de palabras dada previamente.

¿De qué datos extrae esa probabilidad? Aquí es donde entra el término “grande”, ya que los LLMs se nutren de corpus o conjuntos de datos muy grandes (por ejemplo: toda la Wikipedia en inglés, un subconjunto representativo de las páginas de internet, etc).

Estos modelos están entrenados sobre corpus del orden de GigaBytes (570 GB en el caso de ChatGPT- gpt-3.5 el modelo de OpenAI-), y tiene 175 mil millones de parámetros (175B), (los modelos generativos anteriores -gpt-2, el anterior modelo de OpenAI- estaban en torno a 1.5B de parámetros).

Por lo tanto, ¿qué hace posible la creación de modelos de estos órdenes de magnitud?

Una arquitectura que permite la paralelización de los cálculos a la hora de entrenar los modelos de IA. Esto hace que estos modelos puedan escalarse de manera eficiente y podamos entrenar cada vez modelos con mayor número de parámetros (el número de parámetros es directamente proporcional a la capacidad del modelo de aprender aquello para lo que se está entrenando, en este caso, predecir la próxima palabra dado un conjunto previo de ellas).

Desde la aparición de ChatGPT (175B), su hermano mayor, GPT-4 (1760 B) y las respuestas de Google (PALM 540B) o Anthropic (Claude 175B) parecía que la nueva tendencia iba a ir en la dirección de grandes modelos gestionados por grandes empresas, quedando de lado la comunidad open-source. Sin embargo, desde el primer momento se empezaron a desarrollar métodos para reducir el tamaño de los modelos y hacer los entrenamientos más eficientes, de esta forma modelos como los de la familia Falcon, empezaron a hacer posible el uso por parte de la comunidad de estas herramientas para aplicaciones en las que la privacidad de los datos es necesaria, por otra parte, las soluciones que nos brindan este tipo de modelos son efectivas, nos resuelven el problema, sin embargo no son eficientes en cuanto a la magnitud de recursos necesarios para resolver los problemas a que nos enfrentamos en los casos de uso habituales.

En los siguientes gráficos se puede observar la evolución en tamaño (número de parámetros), de los modelos actualmente desarrollados y en vías de desarrollo. ⏬

 

En estos momentos, modelos de código abierto desarrollados por Meta (Modelos de la familia LlaMA) son los más eficientes según una tabla comparativa de diferentes métricas entre este tipo de modelos (se utilizan diferentes métricas ya que son modelos multipropósito, que pueden ser usados para diferentes tareas) (15).

LlaMA-2 no es GPT4, en un informe de investigación de META, admiten que todavía existe una gran diferencia de rendimiento entre ambos, sin embargo, no es necesario tan grande y sofisticado para todos los casos de uso (16).

3. Casos de uso de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG)

En redes sociales:

  1. Creación de contenido de forma automática.

  2. Creación de blogs/posts.

  3. Generación de descripción de productos.

En comercio online y minorista (retail):

  1. Traducción de texto en tiempo real.

  2. Traducción de documentos para comercio global.

  3. Localización de herramientas de software y sitios web.

En finanzas:

  1. Prevención y detección de fraude.

  2. Análisis de noticias financieras y de comercio.

  3. Suscripción de préstamos y evaluación de riesgo crediticio.

En marketing y publicidad:

  1. Categorización de contenidos para sistemas de recomendación.

  2. Publicidad y marketing dirigidos.

  3. Mejora de máquinas de búsqueda de contenidos.

En legislación:

  1. Análisis y cumplimiento de la política de privacidad.

  2. Búsqueda y análisis de casos legales.

  3. Respuesta a incidentes de ciberseguridad.

En salud:

  1. Asistencia a la diagnosis médica.

  2. Revisión y análisis de la literatura científica asociada.

  3. Análisis de los datos de los pacientes para tratamientos personalizados.

4. Momento Actual

Con la introducción de los LLM la generación de texto ha alcanzado niveles impresionantes. Estos modelos pueden componer ensayos, poesía, historias y más, a menudo con una calidad que puede ser confundida con la escritura humana. Puede ir desde la generación de noticias hasta la escritura de guiones de películas. Sin embargo, también plantea importantes cuestiones éticas, ya que la capacidad de generar texto realista puede ser utilizada para fines malintencionados, como la desinformación y el spam.

A pesar de su gran potencial, la IAG también plantea desafíos significativos. Uno de los más importantes es la cuestión de la originalidad y la propiedad intelectual. Si un algoritmo de IAG crea una obra de arte o un diseño de producto, ¿quién es el propietario de los derechos de autor? ¿El creador del algoritmo, el usuario del algoritmo o el propio algoritmo? Estas son preguntas complejas que aún no tienen respuestas claras.

Otro desafío es la cuestión de la calidad y la coherencia. Aunque los algoritmos de IAG pueden generar contenido que es superficialmente realista, a menudo carecen de la coherencia y la profundidad que caracterizan a las creaciones humanas. Esto es particularmente evidente en el campo de la generación de texto, donde los algoritmos de IAG a menudo producen texto que es gramaticalmente correcto, pero semánticamente incoherente.

Las consecuencias del mal uso de la IAG han tomado cuerpo como un problema a resolver, personalidades como Geoffrey Hinton, el llamado padre de la IA, ha advertido de los riesgos que

entraña una tecnología que no está sujeta a ningún tipo de control (17) y que puede tener potenciales usos maliciosos. En Europa el acceso a ChatGPT se ha vetado en algunos países por los problemas de privacidad asociados al uso de datos supuestamente privados en el entrenamiento de los modelos. La legislación, en este caso, va muy por detrás del uso de la herramienta. Google ha lanzado hace unos días una herramienta de marca de agua que etiqueta si las imágenes han sido etiquetadas con IA (18).

La propiedad y privacidad de los datos se han convertido en un problema crítico en la era digital. A medida que este tipo de tecnología avanza, la recopilación y el análisis de datos se han vuelto omnipresentes, generando preocupaciones significativas sobre quién posee estos datos y cómo se protege la privacidad del individuo. Desde una perspectiva científica, los datos son una herramienta valiosa para la investigación y el desarrollo, pero su uso indebido puede llevar a violaciones de la privacidad y la seguridad.

Desde la perspectiva empresarial, la propiedad de los datos y el desarrollo de soluciones que no compartan información con el exterior se ha convertido en una nueva línea de desarrollo: modelos de código abierto que nos permitan disfrutar de las ventajas de la IA generativa, pero sin tener que preocuparnos por el uso posterior que reciben nuestros datos porque en ningún momento van a filtrarse a red.

La propiedad de los datos se refiere a quién tiene el derecho legal de poseer y controlar el uso de los datos recopilados. En muchos casos, los términos de servicio ambiguos y las políticas de privacidad permiten a las empresas recopilar y utilizar datos de los usuarios de formas que pueden no ser completamente comprendidas por el individuo. Por otro lado, la privacidad de los datos se refiere a cómo se protegen estos datos de ser accedidos o utilizados sin el consentimiento del propietario. A pesar de las leyes y regulaciones existentes, la rápida evolución de la tecnología a menudo supera la capacidad de las políticas para mantenerse al día, lo que resulta en brechas de seguridad y violaciones de la privacidad. Este problema complejo requiere un enfoque multidisciplinario que combine la ciencia de datos, la ética y el derecho para garantizar que los datos se utilicen de manera responsable y segura.

5. ¿Cómo usamos estos modelos en Scalian?

Desde el Centro de excelencia de Scalian Spain nos esforzamos por situarnos como early adopters de las tecnologías de creemos que van a transformar la forma de trabajar de nuestros clientes. Por ello desde temprano empezamos a evaluar la diferente diversidad de modelos LLM y sus aplicaciones.

Gracias a este esfuerzo contamos con varios casos de uso para clientes tanto del sector financiero, acero, asegurador y automoción. Estos casos de uso los podríamos clasificar en:

  • Implementación de modelos LLM en un entorno bastionado que garantice la privacidad de los datos que se comparte con la IA Generativa

  • Indexación de bases de datos documentales que te permitan acceder a la información que contiene a través de un lenguaje natural

  • Interacción a través de canales comunicativos tanto auditivos como textuales para generar documentos de auditoría, partes de asistencia en carretera…

  • Generación de documentos y presentaciones a partir de toda la información con la que se reentrenan los modelos

  • Generación de código fuente con objetivo de acelerar el time2market en proyectos de desarrollo.

Para ello, dependiendo del caso de uso, usamos modelos preentrenados como:

  •  ChatGPT
  • Falcon
  • Llama2
  • Vicuña
  • Etc

6. ¿Hacia dónde vamos?

Desde un punto de vista técnico pensamos que nos vamos a mover hacia desarrollos que reduzcan la demanda computacional necesaria para usarlos. Para ello se está investigando tanto en la evolución de técnicas de entrenamiento y afinado (19, 20) como en la reducción de tamaño (21) manteniendo niveles de rendimiento similares a los grandes LLM, aquí los modelos del tipo GPT-4 o PALM-2 y posteriores marcarán los niveles a alcanzar.

El tipo de modelo también cambiará, de modelos conversacionales con entradas de tipo texto nos moveremos a modelos multimodales, capaces de procesar texto, imagen, vídeo o voz. (PALM-E)

La irrupción de estos modelos va a tener un impacto significativo en la vida cotidiana y profesional de las personas en los próximos 5 años. Algunas formas en las que se espera que estos modelos transformen nuestras vidas son:

  • Mejora de la productividad: Los LLM pueden utilizarse para automatizar tareas repetitivas y de baja complejidad en el trabajo y en la vida cotidiana. Esto incluye la redacción de correos electrónicos, informes, resúmenes de documentos y más, lo que liberará tiempo para actividades más creativas y estratégicas.

  • Asistencia en la toma de decisiones: Los LLM pueden analizar grandes cantidades de datos en tiempo real para proporcionar información valiosa que respalde la toma de decisiones en empresas, gobiernos y la vida personal. Esto podría tener un impacto significativo en la eficiencia y la precisión de las decisiones.

  • Educación personalizada: Los LLM pueden adaptarse para brindar tutoría y apoyo educativo personalizado a los estudiantes. Esto podría revolucionar la educación al permitir que las personas aprendan a su propio ritmo y reciban explicaciones adaptadas a sus necesidades.

  • Traducción instantánea: Los LLM pueden mejorar aún más la traducción automática y permitir una comunicación fluida entre personas que hablan diferentes idiomas. Esto podría ser útil en el ámbito profesional y en situaciones de viaje y turismo.

  • Atención médica mejorada: Los LLM pueden analizar datos médicos y ofrecer diagnósticos preliminares, lo que podría ayudar a los profesionales de la salud a tomar decisiones más informadas y mejorar la atención médica en general.

  • Generación de contenido creativo: Los LLM pueden ayudar a generar contenido creativo, como música, arte y escritura, lo que podría tener un impacto en la industria del entretenimiento y la creatividad en general.

  • Automatización de servicio al cliente: Los LLM ya se utilizan en la automatización de servicios al cliente a través de chatbots y sistemas de respuesta automática. En los próximos años, es probable que estos sistemas sean aún más sofisticados y capaces de brindar un mejor servicio al cliente.

  • Personalización de recomendaciones: Los LLM pueden mejorar la personalización de recomendaciones en plataformas en línea, desde recomendaciones de productos hasta contenido en redes sociales, lo que podría aumentar la satisfacción del usuario y las tasas de conversión.

  • Avances en la investigación científica: Los LLM pueden acelerar la investigación científica al analizar grandes conjuntos de datos y generar hipótesis que los investigadores pueden explorar.

Estamos en un momento apasionante de la evolución de la IA, es imperativo que equilibremos innovación con regulación, asegurando un uso responsable y ético, para así construir juntos un futuro donde la inteligencia artificial no solo potencie nuestras capacidades, sino también refleje lo mejor de nuestra sociedad.

  • Learning representations by back-propagating errors https://www.nature.com/articles/323533a0
  • GradientBased Learning Applied to Document Recognition http://vision.stanford.edu/cs598_spring07/papers/Lecun98.pdf
  • LONG SHORT-TERM MEMORY https://www.bioinf.jku.at/publications/older/2604.pdf
  • RANDOM FORESTS https://www.stat.berkeley.edu/~breiman/randomforest2001.pdf
  • ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
  • https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf
  • Generative Adversarial Networks https://arxiv.org/abs/1406.2661
  • Attention Is All You Need https://arxiv.org/abs/1706.03762
  • Falcon https://falconllm.tii.ae/
  • LlaMA https://ai.meta.com/llama/
  • https://huggingface.co/
  • https://alternativeto.net/news/2023/4/hugging-face-introduces-huggingchat-a-new-open-source-alternative-to-chatgpt/
  • https://www.escudodigital.com/tecnologia/huggingchat-como-chatgpt-pero-codigo-abierto_55683_102.html
  • BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
  • https://arxiv.org/abs/1810.04805
  • Language Models are Few-shot Learners https://arxiv.org/abs/2005.14165
  • https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard
  • https://www.technologyreview.es/s/15557/todo-sobre-llama-2-la-nueva-ia-de-meta-para-competir-con-chatgpt
  • https://www.technologyreview.es/s/15649/google-lanza-una-marca-de-agua-para- detectar-imagenes-generadas-por-ia
  • LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models https://arxiv.org/abs/2106.09685
  • LLaMA-Adapter: Efficient Fine-tuning of Language Models with Zero-init Attention
  • https://arxiv.org/abs/2303.16199
  • Quantized Distributed Training of Large Models with Convergence Guarantees
  • https://arxiv.org/pdf/2302.02390.pdf
  • Dr Alan D. Thompson, LifeArchitect.ai (Sept/2023) https://lifearchitect.ai

 

Autores del artículo:
Bartolomé Manobel, Data Scientist & Technical Leader en Scalian Spain.

Javier Piqueras, Technical Director del Centro de Excelencia de Scalian Spain.

Jose Arcos, Lead Data Scientist, Big Data Architecture & AI Expert en Scalian Spain.

Conoce las diferencias claves entre Data Lake, Data Warehouse y Data Catalog

En el contexto actual, las organizaciones se enfrentan cada día a un gran desafío: gestionar volúmenes crecientes de datos. Sin embargo, la tarea va más allá de simplemente tener acceso a toda esta de información. Se trata de ordenar, procesar, filtrar y analizar los datos sin formato para extraer ventajas prácticas y tomar decisiones informadas.

Es por ello por lo que en este escenario surgen tres actores principales en el panorama de gestión de datos: Data Lake, Data Warehouse y Data Catalog. Términos que a menudo se mezclan generando confusión sobre sus roles específicos y las contribuciones que cada uno hace al proceso.

Sique leyendo porque en el siguiente articulo exploraremos las piezas clave en el rompecabezas de la gestión de datos junto con las ventajas y desventajas de cada uno de ellos. 👾💡

Data Lake: Donde los datos fluyen sin restricciones

Un Data Lake, para que todos los entendamos bien, es como un gran cuerpo de agua donde fluyen datos de diversas fuentes sin restricciones. Aquí, no se aplican esquemas fijos, lo que permite almacenar datos en su formato original. Este enfoque es ideal para el almacenamiento de grandes volúmenes de datos no estructurados y semiestructurados. Sin embargo, la libertad de formato también puede llevar a desafíos en la gobernabilidad y la calidad de los datos.

✔️Ventajas: 
  1. Escalabilidad Ilimitada: Puede almacenar grandes volúmenes de datos, desde estructurados hasta no estructurados.
  2. Variedad de datos: Acepta datos en diversos formatos, sin imponer esquemas predeterminados.
  3. Costos iniciales bajos: La infraestructura puede construirse de manera económica, especialmente con opciones en la nube.
✖️Desventajas:
  1. Complejidad de gobernanza: La falta de estructura puede llevar a desafíos en la gobernabilidad y la calidad de los datos.

  2. Requiere herramientas especializadas: Para aprovechar al máximo los datos, se necesitan herramientas y habilidades específicas.

 
En un Data Lake, los datos se almacenan en bruto, pero no siempre son accesibles para cualquier usuario sin restricciones. La accesibilidad a los datos en un Data Lake suele requerir ciertos permisos y controles de seguridad para garantizar la privacidad y la integridad de la información. 

 

Data Warehouse: Organizando el caos en estructuras definidas

Contrario al Data Lake, un Data Warehouse es como una oficina organizada donde se almacenan datos estructurados y procesables. Aquí, los datos se someten a procesos de limpieza y transformación,adoptando un formato tabular. Esto facilita la ejecución de consultas complejas y el análisis de datos históricos, convirtiéndolo en el lugar ideal para la toma de decisiones empresariales basada en datos.

✔️Ventajas: 
  1. Rendimiento optimizado: Diseñado para consultas y análisis eficientes, especialmente para datos estructurados.
  2. Estructuración de datos: Facilita la organización y transformación de datos, garantizando consistencia.
  3. Soporte para decisiones empresariales: Ideal para análisis de datos históricos y generación de informes estratégicos.
✖️Desventajas:
  1. Costos elevados: La implementación y el mantenimiento pueden ser onerosos.
  2. Menos flexibilidad: Puede resultar menos adecuado para datos no estructurados o cambios frecuentes en la estructura de datos.

Data Catalog: El índice que facilita la navegación

Un Data Catalog es como un índice bibliográfico que facilita la búsqueda y gestión de datos en un entorno empresarial. Interesante, ¿verdad? Actúa como un catálogo centralizado que etiqueta, organiza y documenta los datos disponibles. Esto no solo mejora el descubrimiento de los datos, sino que también, ayuda en la gobernabilidad y el cumplimiento normativo al rastrear el origen y el uso de los datos.

✔️Ventajas
  1. Descubrimiento eficiente de datos: Mejora la visibilidad y accesibilidad de los datos en toda la organización.
  2. Gestión de metadatos: Facilita el seguimiento del origen y el uso de los datos, mejorando la gobernabilidad.
  3. Colaboración mejorada: Permite a los equipos colaborar de manera eficiente al tener una visión unificada de los datos.
✖️Desventajas
  1. Implementación inicial compleja: Configurar un catálogo de datos puede ser un proceso que requiere tiempo y recursos.
  2. Dependencia de la calidad de los metadatos: La eficacia del catálogo depende en gran medida de la calidad y actualización de los metadatos.
 Una de las características principales de un Data Catalog es la incorporación de metadatos para facilitar la administración y la gobernanza de los mismos.
 

 

En resumen

Para un almacenamiento flexible y escalable de datos, un Data Lake es la opción más beneficiosa. Si el objetivo es el análisis empresarial y la generación de informes, un Data Warehouse es esencial. Un Data Catalog, por otro lado, puede complementar ambos, mejorando la eficiencia operativa y la visibilidad de los datos.

En resumen, cada componente desempeña un papel crucial en el ecosistema de gestión de datos. La clave está en comprender sus diferencias y utilizarlos de manera sinérgica para construir un marco de gestión de datos que impulse la toma de decisiones informadas en la era digital.

Las practicas que han revolucionado la industria Aeronáutica

La industria aeronáutica destaca como una de las más exigentes en términos de seguridad, precisión y calidad. La implementación de la metodología APQP (Advanced Product Quality Planning) y la gestión de proyectos a través de la Oficina de Gestión de Proyectos (PMO) se ha convertido en una necesidad primordial para garantizar la excelencia en la entrega y la satisfacción del cliente.

En este artículo, exploraremos cómo estas prácticas han revolucionado la forma en que se abordan los proyectos en la industria aeronáutica, elevando los estándares de calidad y eficiencia a nuevas alturas, y como Scalian Spain forma parte de este proceso de innovación, ¡despegamos! 🚀

La Metodología APQP

Por una sencilla razón. La implementación de una Oficina de Gestión de Proyectos (PMO) ha llegado con fuerza al sector, revolucionando la forma en que se gestionan y coordinan los proyectos en la industria aeronáutica. Pero no solo eso. Al proporcionar una estructura centralizada para la supervisión y ejecución de proyectos, PMO garantiza una mayor transparencia, eficiencia y comunicación entre los equipos.

Con un enfoque en la estandarización de procesos, la optimización de recursos y la gestión de riesgos, PMOtambién permite la entrega oportuna y exitosa de proyectos complejos en la industria aeroespacial. Lo que demuestra ser esenciales para mantener la competitividad en el sector priorizando la calidad, la eficiencia y la innovación.

Es por eso por lo que, dentro de la compañía, contamos con los mejores expertos que ayudan a la gestión de proyectos e implementación de la PMO acompañando con iniciativas de digitalización de las operaciones y evolución de las aplicaciones, como el desarrollo de plataformas colaborativas de desarrollo de producto (programa FCAS).

¿Por qué es tan importante la gestión de proyectos a través de PMO?

Por una sencilla razón. La implementación de una Oficina de Gestión de Proyectos (PMO) ha llegado con fuerza al sector, revolucionando la forma en que se gestionan y coordinan los proyectos en la industria aeronáutica. Pero no solo eso. Al proporcionar una estructura centralizada para la supervisión y ejecución de proyectos, PMO garantiza una mayor transparencia, eficiencia y comunicación entre los equipos. Con un enfoque en la estandarización de procesos, la optimización de recursos y la gestión de riesgos, PMO ha permitido la entrega oportuna y exitosa de proyectos complejos en la industria aeroespacial.

Lo que demuestra ser esenciales para mantener la competitividad en el sector aeronáutico en constante evolución. Al priorizar la calidad, la eficiencia y la innovación, estas prácticas continúan impulsando el crecimiento y el progreso en una industria que exige lo mejor en términos de seguridad y rendimiento.

Es por eso que, dentro de la compañía, contamos con los mejores expertos que ayudan a la gestión de proyectos e implementación de la PMO acompañando con iniciativas de digitalización de las operaciones y evolución de las aplicaciones, como el desarrollo de plataformas colaborativas de desarrollo de producto (programa FCAS).

La importancia del Soporte Técnico-Funcional en la Infraestructura

Nuestro equipo de expertos, respaldado por años de experiencia, se encarga de una variedad de tareas cruciales, que incluyen la gestión de requisitos utilizando herramientas avanzadas para la gestión de proyectos de ingeniería y desarrollo de software como DOORS (Dynamic Object-Oriented Requirements System), el desarrollo de software innovador, así como el análisis, la verificación, la validación y la calidad (IVVQ). Además, trabajamos en la creación de documentación detallada y exhaustiva para garantizar una comprensión clara de todos los procesos y procedimientos involucrados en nuestros proyectos aeronáuticos.

El análisis y la resolución eficientes de incidencias son parte integral de nuestro enfoque, y nos esforzamos por desarrollar nuevas funcionalidades que impulsen la eficiencia y el rendimiento general de los sistemas de infraestructura.

 

Sin duda, la digitalización y la automatización están transformando por completo la industria, y en Scalian Spain nos enorgullecemos de liderar este cambio. Estamos comprometidos a ayudar a cada uno de nuestros clientes a prepararse para un futuro más eficiente y tecnológicamente avanzado. 

¿Interesado en descubrir cómo podemos impulsar tu negocio con soluciones innovadoras? ¡Contáctanos aquí! ☝️

¡Acelerando hacia el conocimiento con 12 + 1 Programas Propios!

En Scalian Spain, estamos entusiasmados de anunciar nuestra oferta educativa de los próximos meses: ¡12 + 1 Programas Propios! Una estrategia integral para el desarrollo continuo de todos nuestros empleados, donde presentamos una amplia gama de programas que abarcan las últimas tecnologías en el campo de los datos, el Big Data, la Inteligencia Artificial y mucho más.

¿Preparados para la carrera, Scalians? 

Imagínate como un verdaderos pilot@ en nuestro circuito educativo, atravesando cada una de las 13 curvas que representan valiosas oportunidades de formación, donde el aprendizaje se convierte en una emocionante carrera hacia el progreso.

Además, nuestros programas abarcan más de 50 tecnologías diferentes y están diseñados internamente por nuestro propio Claustro de Tutores, que se enorgullecen de compartir su experiencia y conocimientos con todos vosotros.

¡Súbete a la velocidad del conocimiento!

Conoce cuales son todos los programas que ayudarán a lanzar tu carrera profesional: 

    1. (Programa de Metodologías de desarrollo AGILE. Agile y Scrum, SAFe son
      metodologías de desarrollo que fomentan la flexibilidad, la colaboración y la adaptación en proyectos.
    2. Programa de analítica de datos en Cloud con Databricks y Snowflake. Un programa de analítica de datos en la nube con DATABRICKS y SNOWFLAKE ofrece una solución escalable y eficiente para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.
    3. Programa de tratamiento y consulta de datos para Data Science con SQL y ETLs. El tratamiento y consulta de datos es fundamental en el campo de Data Science. Implica procesar, limpiar y transformar datos para extraer información relevante. SQL, Procedimientos Almacenados, Python y librerías como Pandas y NumPy.
    4. Programa de arquitecturas Big Data. Tratamiento de ganes volúmenes de daros con herramientas como “ECOSISTEMA HADOOP, KAFKA, SPARK, NOSQL”.
    5. Programa de C++ Cuda + QT. Un programa de C++ con CUDA y QT combina el poder del lenguaje C++ con la programación en paralelo de GPU mediante CUDA, y la interfaz gráfica de QT para desarrollar aplicaciones eficientes y visualmente atractivas.
    6. Programa desarrollo de metodologías DevOps. DevOps une desarrollo de software y operaciones para lograr entregas más rápidas y confiables. Automatización, colaboración y mejora continua son fundamentales.
    7. Programa Fullstack. Un desarrollador Fullstack domina tanto el frontend como el backend de una aplicación. Puede crear interfaces de usuario atractivas con SPRINGBOOT, ANGULAR, HTML, CSS y JavaScript …
    8. Programa de Inteligencia Artificial. La inteligencia artificial y el machine learning revolucionan el mundo al permitir que las máquinas aprendan de los datos y tomen decisiones. NLP, Vision Computerizada, Analísis Estadísticos Y Predictivos.
    9. Programa de Visual Analytics. Visual Analytics con Power BI, Microstrategy y Qlik.
    10. Programa Testing & Quality Assurance: Guía para Pruebas. La formación en metodologías de Quality Assurance en el desarrollo de software es vital para garantizar la calidad y fiabilidad de los productos.
    11. Programa introducción a Tecnologías CLOUD (Azure, Amazon AWS y Google Cloud Platform). Un programa de Introducción a Cloud abarca Azure, AWS y GCP. Azure de Microsoft, AWS de Amazon y GCP de Google ofrecen servicios en la nube escalables y seguros.
    12. Programa de desarrollo de Software. Introducción a la programación de Java, Python y Scala.

                   (12+1) Machine Learning y Analítica Avanzada.

¿Aún no nos sigues en redes? ☝️

Si estás listo para acelerar tu carrera profesional y adquirir nuevas habilidades en el panorama tecnológico actual, ¡no te pierdas esta oportunidad de crecimiento!

Scalians estamos listos para que te unas a nosotros en este emocionante viaje.  🚀 Recibirás las convocatorias para apuntarte a través de tu email corporativo.

Y recuerda, estate atento a nuestras redes para más detalles sobre nuestras formaciones. 😉 

¡Scalian Spain te espera en la línea de salida!

Digitalización y eficiencia en mantenimiento preventivo de trenes.

En el mundo del transporte ferroviario, donde la seguridad y la eficiencia son esenciales, la digitalización está desempeñando un papel crucial para mejorar el mantenimiento preventivo de los trenes. En Scalian Spain, colaboramos estrechamente con las principales empresas del sector desarrollado proyectos innovadores que tienen como objetivo optimizar los procesos de mantenimiento y reparación de trenes. 

¡Sigue leyendo y prepara el viaje para conocer las últimas soluciones en el sector! 😊

Digitalización para la eficiencia.  

Para poder enfrentamos a los retos que nos presenta el sector ferroviario, trabajamos desarrollando proyectos que tienen como objetivo principal mejorar la eficiencia en los procesos de mantenimiento y reparación de trenes mediante la digitalización de datos y procesos. Esta transformación digital aporta numerosas ventajas:

  1. Reducción de Tiempo: La recopilación de datos se vuelve más rápida y eficiente, lo que significa menos tiempo de inactividad para los trenes.

  2. Mejora de la Calidad de los Datos: La digitalización minimiza errores en la captura y almacenamiento de información.

  3. Acceso en Tiempo Real: Los datos están disponibles en cualquier momento y lugar, lo que facilita la toma de decisiones ágiles.

  4. Análisis Avanzados: La generación de gráficos y estadísticas permite una evaluación más precisa de los resultados y tendencias.

  5. Mantenimiento Predictivo: La digitalización sienta las bases para el desarrollo de modelos predictivos que ayudan a prever cuándo es necesario realizar el mantenimiento de los componentes de los trenes.

Los beneficios son claros: menor tiempo de inactividad, mayor precisión en la toma de decisiones y la posibilidad de prever cuándo es necesario el mantenimiento. 

«En los últimos meses, se han dado a conocer numerosas incidencias en las redes de cercanías de los trenes, que tienen un claro impacto en la productividad de las empresas, al provocar retrasos entre los trabajadores para llegar a sus puestos de trabajo, afectando negativamente a la experiencia del pasajero.»
                                                      -El Economista-  

La industria 4.0 en el sector ferroviario. 

La Industria 4.0 está impulsando la adopción de tecnologías avanzadas, como la Inteligencia Artificial (IA), para lograr un mantenimiento más eficiente y predictivo de los trenes. Con datos significativos sobre averías y mantenimientos programados, es posible aplicar algoritmos de IA que proporcionan información inmediata sobre el estado de los trenes. Estos algoritmos también permiten el desarrollo de nuevos modelos predictivos, lo que marca un avance significativo en la industria ferroviaria. Interesante, ¿verdad? 

Nuestras soluciones están diseñadas para abrazar el futuro del sector ferroviario, impulsando la eficiencia y la seguridad en cada etapa del proceso de mantenimiento preventivo.

Te las presentamos en cinco puntos: 

  • Rolling Stock:Desarrollo de sistemas, gestión de proyectos, diseño e integración, validación y verificación, puesta en marcha y mantenimiento.
  • Diseño de sistemas de señalización y supervisión: Desarrollo de sistemas, gestión de proyectos, diseño de enclavamientos electrónicos, sistemas ERTMS y sistemas CBTC, pruebas de diseño, validación y verificación, y puesta en marcha.
  • Herramientas de software y automatización de procesos:Soluciones para optimizar y mejorar sistemas ferroviarios.
  • RAMS (Reliability, Availability, Maintainability, and Safety): Cumplimiento de normativas ferroviarias, asegurando la fiabilidad, disponibilidad, mantenibilidad y seguridad del proyecto.
  • Soporte Logístico Integrado:Documentación en distintas fases del proyecto, creación de informes, manuales y formación adaptada a varios idiomas.

Además, hemos trabajado en diversos proyectos, desde el desarrollo de sistemas y gestión de proyectos hasta la automatización de procesos y la implementación de herramientas de software para mejorar los sistemas ferroviarios. Nuestro enfoque en la logística integrada y la documentación demuestra un compromiso con la excelencia en todas las fases de los proyectos ferroviarios de nuestros clientes.

 

En conclusión, en Scalian Spain somos un referente en la industria ferroviaria que impulsa la innovación y la transformación digital para garantizar sistemas ferroviarios más eficientes y seguros.

Te animamos a que conozcas todos nuestros servicios si quieres mejorar la capacidad y competencia de tu negocio, o bien, puedes ponerte en contacto con nosotros para que te asesoremos en todo lo que necesites. 

Optimizando la Calidad. El papel del Equipo de QA en proyectos ferroviarios

Cuando se trata de proyectos tecnológicos en el sector ferroviario, la calidad es la clave de todo. Garantizar que un software o aplicación funcione correctamente en entornos complejos y de elevada seguridad física para personas es fundamental para conseguir el éxito. Aquí es donde entra en juego nuestro equipo de Aseguramiento de la Calidad (QA) de Scalian Spain, específicamente para nuestros clientes del sector ferroviario.

¿Te gustaría saber qué hace este equipo y por qué es una parte esencial durante procesos de desarrollo? ¡Sigue leyendo! 

Las responsabilidades del Equipo de QA

  1. Testing:El equipo de QA lleva a cabo exhaustivas pruebas durante el ciclo de vida del producto. Estas pruebas se adaptan a las necesidades específicas del proyecto y se pueden realizar en cualquier fase o metodología utilizada.
  2. Assessment & Coaching: También se encargan de analizar el proyecto y ofrecer asesoramiento personalizado. Esto implica evaluar el proyecto para obtener una visión 360º y ofrecer las estrategias necesarias para mejorar la calidad del aplicativo. Además, ayudan a implementar técnicas de calidad que ayudan a mantener altos estándares.
  3. Soluciones Avanzadas:El equipo de QA garantiza que el desarrollo y control de calidad trabajen en perfecta sincronía para alcanzar los objetivos y estándares de alta calidad, evitando así conflictos durante las fases y garantizando la eficiencia.
  4. Training:Proporcionan formación al cliente para mejorar la capacidad de diseño y ejecución de pruebas, permitiendo que el cliente pueda obtener el mayor beneficio minimizando el riesgo de errores.

Tipos de testing: Manual vs Automático

Que un producto funcione y cubra las expectativas de los usuarios es crucial para la satisfacción del cliente y la integridad del negocio. Es por eso que el equipo de QA trabaja bajo dos enfoques principales en el mundo del testing ferroviario: Testing Manual y el Testing Automático. Os contamos las ventajas que ofrece cada uno: 

✔️Testing Manual: Este enfoque se centra en el diseño y ejecución de casos de prueba específicos del proyecto, trazabilidad de las pruebas, y la definición de una cobertura adecuada. Los informes detallados serán esenciales para la toma de decisiones del negocio y valor del producto. El Testing Manual se ejecuta en cinco fases:

  1. Estrategia del plan de Pruebas: Uno de los aspectos más críticos, ¿por qué? porque implica el diseño y estructura de cómo se va realizar la calidad del aplicativo.
  2. Diseño de Pruebas: Permite de forma creativa desarrollar los casos de casos de prueba efectivos que abordan los diferentes escenarios y funcionalidades, asegurando una cobertura adecuada.
  3. Ejecución de Pruebas: Validación y verificación de forma minuciosa de todos los componentes funcionales y no funcionales, profundizando en el detalle del modo más eficiente.
  4. Trazabilidad y gestión del bug: El control y gestión son fundamentales en el Testing. Se trabaja en el seguimiento constante en todas las fases del proyecto, asegurando que se cumplan los plazos establecidos y que se aborden los problemas o riesgos identificados de manera oportuna. Un control efectivo es esencial para mantener el proyecto en el camino correcto.
  5. Cobertura y Reporte: Se busca definir los valores de cobertura en función de los escenarios, funcionalidades o casos de uso específicos del proyecto. Esto garantiza que se estén probando adecuadamente todos los aspectos críticos del sistema. Además, se deben generar informes claros y detallados que resuman los resultados de las pruebas, incluyendo los errores encontrados y las mejoras sugeridas.

✔️Testing Automático: Ofrece beneficios significativos en términos de calidad, velocidad y eficiencia. Reduce el riesgo de errores, acelera el proceso de pruebas y permite ejecutar pruebas de forma paralela, optimizando tiempo y recursos. También ofrece flexibilidad para probar componentes de Backend, End2End, APIs, microservicios y calidad del dato.

La elección entre uno u otro dependerá de los objetivos del proyecto de la compañía y los recursos disponibles, pero, en muchos casos, la combinación de ambos puede ser la estrategia más efectiva para garantizar un software de alta calidad y en tiempo récord. 

Nuestro valor añadido

Ayudamos a desarrollar y elaborar una estrategia de pruebas adaptada a los productos software para obtener el mayor estándar de calidad para las soluciones tecnologías. El equipo de QA de Scalian Spain desempeña un papel esencial en diversos clientes de sector Ferroviario, Banca, Seguro, Industrial.

El objetivo es aportar valor al negocio para conseguir una puesta en producción con el menor riesgo e impacto, coste, y orientados a resultados agilidad, manteniendo con una visión innovación para el usuario final.

Nuestras principales líneas de QA están orientadas al Big Data, móvil, desktop, sistemas embebidos y seguridad.

 ¿Cómo lo conseguimos?

  • Aplicando la metodología rigurosa de Pruebas Scalian y adaptándonos de forma flexible a cualquier tipo de equipo de desarrollo
  • Aplicando nuestro conocimiento de los diferentes negocios.

Aplicando nuestro framework de automatización de pruebas para agilizar las implementaciones con E2E, smoke, regression test, etc

En resumen, la presencia de un equipo de QA no solo es una inversión en la calidad, sino que también es un respaldo para el éxito a largo plazo de cualquier proyecto.

Es una inversión que no solo mejorará el producto, sino que también ahorrará tiempo y recursos a largo plazo, lo que se traduce en un beneficio tanto para el negocio como para los usuarios finales. Además, ayuda a fortalecer la reputación de la empresa en un mercado altamente competitivo y en constante evolución.

 

Autores: Adrián Gonzalez y Alejandro Infantes. 

Transformación Digital en la Industria: Mejoramos la eficiencia y la toma de decisiones

¿Están las empresas listas para cuarta revolución industrial? ¿Cuentan con las herramientas necesarias para enfrentar con éxito a los retos cambiantes del mercado actual? En este artículo, desde Scalian Spain, analizamos cómo la digitalización de datos y la migración hacia entornos Cloud están rediseñando por completo la industria 4.0 y por qué somos un referente en este sector.

La importancia de la toma de decisiones basada en datos

Uno de los aspectos clave en la transformación de la industria es el uso de datos como activos para la toma de decisiones. Desde la compañia, ayudamos a las empresas industriales a establecer sistemas automáticos de recopilación y gestión de datos de OT e IT. Estos datos se utilizan para desarrollar paneles de control y modelos predictivos que permiten tomar decisiones basadas en información sólida.

Eliminemos el papel para mejorar la eficiencia

La eliminación del papel es un paso importante en la digitalización de la industria además de alcanzar objetivos en cuanto a logística sostenible. Al tener datos organizados y disponibles en un único panel de control, las empresas pueden aumentar la rentabilidad de sus inversiones y mejorar la eficiencia. Con ello, el análisis de datos históricos ayuda a descubrir tendencias y a predecir futuras casuísticas, lo que permite anticiparse a la demanda. La mejora en la gestión documental es significativa frente a los antiguos procesos. 

Hablemos de Cloud

La migración a entornos Cloud se ha vuelto fundamental en la industria. En Scalian Spain hemos ayudado a nuestros clientes dentro de sus compañías industriales en toda esta transición, lo que nos ha permitido reducir el time-to-market de nuevos proyectos, utilizar tecnologías avanzadas como la Inteligencia Artificial y mejorar la seguridad de sus datos, ¡todo un reto! 

IoT y los modelos predictivos

La modernización de la industria a través del Internet de las cosas (IoT) y modelos predictivos que empleamos son esenciales para acelerar el progreso de digitalización de nuestros clientes. Los modelos predictivos nos permiten detectar fallos en máquinas y sistemas antes de que ocurran, lo que minimiza los retrasos y mejora la eficiencia.

El IoT industrial recopila, analiza y actúa sobre los datos de los sensores y dispositivos para anticipar y prevenir problemas, maximizar la calidad y la eficiencia y guiar el diseño de futuros productos. El IoT utiliza el aprendizaje automatizado, la nube, la tecnología móvil y el edge computing para monitorizar y optimizar de forma remota la fabricación, la logística y otras operaciones. 

Advance Analytics & Rendimiento

La toma de decisiones basada en datos es esencial para aumentar el rendimiento de la organización. Los sistemas predictivos en materia prima nos permiten optimizar los pedidos de material, mejorar la rentabilidad y evitar retrasos por falta de aprovisionamiento.

En definitiva, la digitalización y automatización de procesos está revolucionando la industria y es por eso por lo que en Scalian Spain nos encontramos en la vanguardia de esta transformación, ayudando a cada uno de nuestros clientes a prepararse para un futuro más eficiente y tecnológico. Infórmate de cómo podemos ayudar a tu negocio con estas y otras soluciones aquí.

 

El Futuro del Trabajo: Cómo la Automatización y la IA Transformarán el Empleo

¿Quién no se topa a diario con noticias que anuncian el lanzamiento de nuevas herramientas de IA?

La tecnología avanza a un ritmo imparable, y uno de los campos donde su impacto es más evidente es el mercado laboral. La automatización y la inteligencia artificial (IA) están redefiniendo nuestra forma de trabajar y nuestras perspectivas en las tareas diarias, lo que nos lleva a cuestionarnos cual será el futuro del empleo. En este primer artículo de nuestra serie de cómo nos impacta la IA en nuestro día a día, exploraremos cómo estas tecnologías están transformando el panorama laboral y qué podemos esperar de ella en los próximos años.

La automatización y su impacto en el empleo

La automatización, que implica la sustitución de tareas manuales y repetitivas por máquinas y software, ha estado presente en la industria durante décadas. Sin embargo, los avances recientes en robótica y software han ampliado su alcance a una variedad de sectores, desde la manufactura hasta la atención médica y la gestión de los datos.

Este cambio ha generado numerosas cuestiones poniendo a debate temas tan delicados como la posible desaparición de ciertos empleos. Es cierto que algunas ocupaciones pueden ser reemplazadas por máquinas, pero también es cierto que la automatización puede aumentar la eficiencia y liberar a los trabajadores de tareas tediosas, permitiéndoles enfocarse en otras tareas más creativas y estratégicas. Además, la automatización a menudo crea nuevas oportunidades laborales en el desarrollo, operación y mantenimiento de las tecnologías automatizadas.

La Inteligencia Artificial y su impacto en la toma de decisiones 

La IA es otro factor importante que está remodelando el mundo laboral. A través del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, la IA puede analizar grandes cantidades de datos y tomar decisiones basadas en patrones y tendencias.

¿Ventajas? Muchas. En industrias como la atención al cliente y el análisis financiero, la IA se utiliza para automatizar tareas que antes requerían intervención humana.  Esto puede mejorar la eficiencia en las distintas etapas de un proyecto, aunque también nos plantea ciertas preguntas sobre la seguridad del empleo en estas áreas. Las habilidades de adaptación y la capacidad para trabajar junto con la tecnología se vuelven esenciales. 

Para ello será muy importante que las compañías deban estar dispuestos a evolucionar junto con la tecnología, ofreciendo a sus empleados formación continua para garantizar que estos estén preparados para aprovechar al máximo el potencial de la IA y, al mismo tiempo, garantizar la seguridad en el empleo.

Como ya hemos venido hablando durante todo el artículo, la adaptación será la clave.

La transformación de las habilidades laborales

El futuro del trabajo será moldeado por la automatización y la IA, pero esto no necesariamente significa la eliminación de empleos. En cambio, estamos viendo una transformación en la naturaleza de los trabajos, en la demanda de nuevos puestos y en las habilidades requeridas. La flexibilidad y la adaptación se convierten en cualidades clave para los trabajadores, y la educación continua se vuelve esencial dentro de las corporaciones.

Las habilidades técnicas, como la programación y la gestión de datos, son cada vez más valiosas en sectores donde antes no se planteaba este tipo de conocimientos. Sin embargo, las habilidades que requieren un pensamiento más creativo y, como la comunicación, o bien de resolución de problemas a través de la gestión de emociones, también son esenciales, ya que estas son áreas en las que los humanos superan a las máquinas gracias a nuestro pensamiento crítico.

«Goldman Sachs sostiene que la IA, como ChatGPT, trae oportunidades y desafíos laborales. Históricamente, la tecnología que desplaza empleos genera nuevas oportunidades que incrementan los ingresos a largo plazo. Con políticas adecuadas, los trabajadores pueden adaptarse y prosperar con la automatización.»

– Noticia del medio Infobae–

En conclusión, en Scalian Spain tenemos muy presente que la IA tiene el potencial de transformar radicalmente la forma en la que trabajamos, y es por ello que es importante acoger esta tecnología y utilizarla de manera adecuada para maximizar su potencial y mejorar la productividad, eficiencia y la calidad de vida en el trabajo.

Si se implementa de manera responsable, puede hacer que nuestro desempeño sea más eficiente y productivo, no obstante, también es importante ser conscientes de los desafíos que la inteligencia artificial puede presentar para ciertos colaboradores, y enfocar nuestros esfuerzos para asegurarnos que la transición hacia un futuro impulsado por la IA sea justa y equitativa para todos. 😉 



Escrito por Rafael Peláez | Jefe de estudios de Scalian Spain y experto en Snowflake.

 

Transformación Digital en el sector de las Telecomunicaciones: Potenciando la innovación

En el innovador mundo de las telecomunicaciones, la clave para el éxito radica en la experiencia y conocimiento del negocio, nuevas tecnologías y una metodología sólida aplicada a los procesos de trabajo. En este escenario, Scalian Spain destaca por contar con el equipo de expertos que guía a las principales compañías del sector consiguiendo el impulso que necesitan en su transformación digital.  

¿Sabes por qué? 😉 Te lo contamos. 

 

Una Década de Experiencia y Conocimiento del Negocio

Con más de 10 años de sólida trayectoria, en Scalian Spain hemos sido un aliado fundamental para las empresas líderes en el sector Telco. Nuestro conocimiento abarca todos los ámbitos del negocio, desde redes hasta gestión de clientes, definición de portfolios y tecnologías de la información. Esto nos proporciona una comprensión profunda y un enfoque holístico del sector.

Nos especializamos en sistemas en tiempo real 

La adaptación de las capacidades de TI a la demanda, la reducción del time-to-market y la madurez de las plataformas en la nube están impulsando la migración de arquitecturas IT a la nube o a sistemas híbridos. Nuestro equipo ha ayudado a clientes de Telco en planes de migración de plataformas, ofreciendo soluciones que reducen el time-to-market y los costes asociados.

Además, estamos en la vanguardia de las tecnologías emergentes, incluyendo la Inteligencia Artificial, plataformas de datos escalables y soluciones como la migración de arquitecturas en IT a la nube o a sistemas híbridos. Siendo estas tecnologías la columna vertebral de la transformación digital en las telecomunicaciones.

Abriendo las puertas a la innovación

Durante más de 8 años, ayudamos a nuestros clientes a implementar lagos de datos, una infraestructura que permite a diferentes áreas aprovechar estos datos de manera eficiente. La evolución hacia concepciones más eficientes y escalables, como Data Mesh, ha sido fundamental para impulsar la innovación y la agilidad en un entorno altamente competitivo.

Data Mesh es un enfoque sociotécnico descentralizado para compartir, acceder y gestionar datos analíticos en un entorno complejo y a gran escala dentro o entre las organizaciones. Consiste en cambiar los propietarios de los datos y cambiar el enfoque de cómo son consumidos y usados en la arquitectura de datos.
 

Gobierno de Datos: Maximizando el Valor de los Activos de Dato

En un sector donde la diferenciación entre compañías es baja, los datos son un activo de gran valor. La gestión y el gobierno de datos son esenciales para asegurar que estos activos se utilicen de manera efectiva y segura. En Scalian Spain trabajamos estableciendo plataformas de gobierno, metodologías y procedimientos que promueven una cultura basada en datos y minimizan los riesgos relacionados con la seguridad y el cumplimiento normativo.

Nuestra misión es impulsar el éxito de grandes compañías a través de una amplia gama de servicios diseñados para catalizar el crecimiento y optimizar el rendimiento operativo. Por eso ofrecemos un enfoque integral para abordar los desafíos empresariales. Si estás buscando información detallada sobre cómo podemos colaborar contigo para llevar tu negocio al siguiente nivel, no dudes en ponerte en contacto con nosotros aquí. 😉