PRESENTACIÓN MÓDULO 2 La Revolución del Talento en la Industria 4.pptx

La Revolución
del Talento en
la Industria 4.0
Prof. María Gabriela Romero V.

Para Klaus Schwab una
revolución es un cambio abrupto y
radical.
(Schwab, 2016)
Curso: La Revolución del Talento en la Industria 4.0

Por lo que las revoluciones han
generado nuevas tecnologías y formas
novedosas de percibir el mundo,
desencadenando cambios profundos
en los sistemas económicos y en las
estructuras sociales.
(Schwab, 2016)

La cuarta revolución industrial no solo son
máquinas y sistemas inteligentes y
conectados; son avances como la
secuenciación genética, la nanotecnología, las
energías renovables, la computación cuántica
interconectados mediante dominios físicos,
digitales y biológicos.
(Schwab, 2016)

La tecnología y la digitalización lo
revolucionarán todo.
Las innovaciones tecnológicas más
importantes están a punto de
(Schwab, 2016)

Principales Conceptos de la
Cuarta Revolución Industrial
Curso: La Revolución del
Talento en la Industria 4.0

LAS CRIPTOMONEDAS
Bitcoin, Litecoin, Ethereum, Ripple, Dogecoin, por ejemplo— son medios
virtuales para recibir dinero y hacer pagos: no se acuñan como monedas ni
se imprimen como billetes. Tampoco cuentan con intermediarios financieros
ni están sujetas a control estatal o legal. Entre las ventajas de las
criptomonedas están las siguientes: no existen intermediarios, los pagos se
formalizan en minutos, las operaciones son sencillas y pueden usarse en
cualquier país. Además, los impuestos a cada transacción son mínimos, así
como las tasas para enviar dinero al exterior. Dado que las también
conocidas como criptodivisas operan en forma descentralizada, ningún país o
institución puede controlarlas. Gracias a sus sistemas criptográficos
extremadamente seguros, estas monedas virtuales no han registrado fallos de
seguridad intrínsecos a sus plataformas.

LAS CRIPTOMONEDAS
Otro beneficio de estas monedas es la privacidad de los usuarios que las
poseen: sus nombres no son públicos. El origen del dinero digital El
dinero digital seguro fue inventado en 1982 por el informático
estadounidense David Chaum, quien creó en los años noventa el
DigiCash y el e-cash, que utilizaban la criptografía para volver
anónimas las transacciones de dinero, aunque con emisión y
liquidación centralizada. Sin embargo, el concepto de criptomoneda fue
explicado por primera vez por Wei Dai en 1998, quien propuso la idea
de crear un nuevo tipo de dinero descentralizado que usara la
criptografía como medio de control.

LAS CRIPTOMONEDAS
Luego el desarrollador identificado con el seudónimo de Satoshi
Nakamoto creó la bitcóin en 2009, y posteriormente han aparecido otras
criptomonedas como Namecoin, Litecoin, Peercoin y Freicoin, entre otras.
En sus nueve años de vida, estas divisas —existen más de 800— han
atraído paulatinamente la atención del público, aunque su momento
crucial ocurrió en abril de 2013, durante el ascenso vertiginoso de la
bitcóin.
Referencia: Campos, F. (2018). Las Criptomonedas
y la Internet del Dinero. Debates IESA, 23(2), 6–8.

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)
Consiste en la simulación de algunas actividades del
sistema nervioso humano mediante máquinas. La primera
publicación sobre este tema, que dio origen al término, fue
Computing Machinery and Intelligence de Alan Turing en
19501 . La IA se refiere a que algunos de los procesos que se
llevan a cabo en el cerebro pueden ser analizados, con un
cierto nivel de abstracción, como procesos
computacionales.

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)
La interfase cerebro-computadora permite medir la actividad cerebral,
procesarla y también crear canales de comunicación con el entorno.
Podemos definirla como un sistema capaz de traducir los fenómenos del
sistema nervioso en interacción real con un mundo virtual.
Referencia: Rabadán A. (2019). Horizonte De La Inteligencia Artificial Y
Neurociencias. Acerca De Robots, Androides Y Cyborgs. Revista
Medicina, 79(5), 397–400.

INTERNET DE LAS COSAS (IoT)
Es tal el desarrollo y la importancia que la IoT ha
alcanzado, que diferentes informes la consideran
como una de las tecnologías de mayor impacto a
2025 y se prevé que miles de millones de elementos ˆ
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y actuadores conectados a internet a través de las
redes de acceso Š
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heterogéneos en tiempo real,
generando una gran cantidad de flujo de datos que
deben ser almacenados, procesados y presentados
en forma eficiente y fácilmente interpretable.

Actualmente, la mayoría de las conexiones a Internet en todo el
mundo corresponde a dispositivos utilizados directamente por los
seres humanos, tales como computadoras y teléfonos móviles. La
forma principal de comunicación es un humano. En un futuro no
lejano, cada objeto puede ser conectado. Las cosas pueden
intercambiar información por sí mismos y el número de "cosas"
conectado a internet será mucho más grande que el número de
"personas”.

estamos entrando en la era de Internet de las cosas en que nuevas
formas de comunicación entre humanos y las cosas, y las cosas entre
sí, ya es una realidad. Se ha añadido una nueva dimensión al mundo
de las tecnologías de información y comunicación.
Referencias: Rodríguez Molano, J. I., Montenegro Marín, C. E., &
Cueva Lovelle, J. M. (2015). Introducción Al Internet De Las
Cosas. Revista Electrónica Redes de Ingeniería, 6, 53–59.

IMPRESIÓN 3D
Con la impresión 3D, la digitalización de la economía
va a dar el paso desde el mundo de datos hasta el
mundo de lo físico. Esta tecnología tiene el potencial
de transformar los procesos de fabricación,
reconfigurar las cadenas de suministro a nivel global
y materializar modelos de negocio difíciles de
imaginar a día de hoy.
La impresión 3D va a aumentar este efecto: permite
tener stocks digitales de productos en lugar de
stocks físicos.

IMPRESIÓN 3D
Cadenas de suministro más eficientes. Con la impresión 3D, se puede
acercar la fabricación al mercado de venta (ya no hace falta localizar
trabajos que requieren mucha mano de obra en países con bajos costes).
Además, las empresas pueden producir bajo demanda y con stock cero
(los diseños quedan almacenados en archivos digitales y solo se
imprimen cuando se necesitan) e, incluso, fabricar in situ con un diseño
realizado a miles de kilómetros y enviado en un fichero por correo
electrónico.
Referencia: Sachon, M. (2016). Impresión 3D: la digitalización de la
fabricación. IEEM Revista de Negocios, 19(4), 60–65.

MINERÍA DE DATOS.
El continuo crecimiento exponencial de la recolección y
almacenamiento de datos y la creciente disponibilidad de
información en Internet, junto con la evolución del poder de
cómputo, hacen que se considere a la minería de datos (Data
Mining o DM, por sus siglas en inglés) como una disciplina de
apoyo para el análisis inteligente de datos (Graham, 2011; Larose,
2014), que tiene como propósito resolver dos grandes retos (Molero,
2014): a) trabajar con conjuntos de datos para extraer y descubrir
información de interés y b) usar técnicas adecuadas para analizar e
identificar tendencias y comportamientos que faciliten una mejor
comprensión de los fenómenos que ocurren en el entorno y sirvan
de ayuda en el proceso de la toma de decisiones.

MINERÍA DE DATOS.
Una realidad actual de la DM es su empleo en diversos campos de
aplicación, como (Hand et al., 2001; Sumathi y Sivanandam, 2006;
Graham, 2011): educación, seguridad, análisis de mercado, procesos
industriales, biología, química, medicina, biometría, telecomunicaciones,
interacción humano computadora, entre otros. Es precisamente en la
interacción humano computadora (Human Computer Interaction o HCI,
por sus siglas en inglés) donde a diario se generan miles y miles bytes de
información, que superan terabytes e incluso petabytes. Información que
proviene de sensores, dispositivos móviles, redes sociales, imágenes,
vídeos digitales, registros de compra, transacciones bancarias, señales
GPS (sistema de posicionamiento global), cómputo móvil y ubicuo, entre
otros.

MINERÍA DE DATOS.
A toda esta información se conoce en la actualidad como grandes datos
(Molero, 2014), cuyo desafío a partir de esta fuente masiva de datos es el
reconocimiento de patrones que son obtenidos a partir de procesos de
agrupamientos, reglas de asociación, correlaciones, clasificaciones, regresiones
y otros, donde cada patrón queda asignado a una categoría o clase que
representa a un conjunto de elementos que comparten características
similares.
Referencia: Molero Castillo, G. G., Benítez Guerrero, E. I., & Mezura Godoy, C.
(2017). Interacción humano computadora y minería de datos para la
generación y representación de conocimiento útil. Ciencias de La
Información, 48(1), 3–10.

REALIDAD AUMENTADA (RA)
La RA es una de las diez tecnologías en desarrollo con
mayor potencial pedagógico desde 2008 (Gardner Research,
2008). El término realidad aumentada, abreviado RA,
comprende la ampliación artificial de la percepción de la
realidad, por medio de información virtual. Dicha
información virtual es generada con técnicas asistidas por
ordenador y representada mediante los componentes
tecnológicos específicos. La RA puede abordar todos los
sentidos humanos de la percepción, sin embargo la
variación de RA más extendida comúnmente es la
representación de información virtual visual añadida al
entorno real.

REALIDAD AUMENTADA (RA)
A partir de este concepto fundamental de RA los avances tecnológicos han
generado un desarrollo de variantes muy extenso de esta tecnología.
Enumerar, describir o explicar la casuística de todas las variantes de este
sistema, queda fuera de los objetivos de esta propuesta. Además, en la
literatura científica, cada autor, según el aspecto principal de su
investigación, realiza clasificaciones especificas distintas.
Referencia: Maquilón Sánchez, J. J., Mirete Ruiz, A. B., & Avilés Olmos, M.
(2017). La Realidad Aumentada (RA). Recursos y propuestas para la
innovación educativa. Revista Electrónica Interuniversitaria De Formación
Del Profesorado, 20(2), 183–203.

VEHÍCULOS AUTÓNOMOS:
Google fue el primero en desarrollar un proyecto para un vehículo
autónomo en 2009, mucho antes que la mayoría de los fabricantes de
vehículos tomaran en serio estas tecnologías. Su objetivo era desarrollar su
software de forma que tuviera un desempeño excelente, inclusive en
situaciones extremas, tales como manejar en la nieve. Al día de hoy, los
vehículos experimentales de Google han recorrido 2,9 millones de
kilómetros en pruebas realizadas en calles. En el presente Google no tiene
aún un producto comercializable; con las pruebas de uso del software con
un conductor pasivo se determinó que tendía a distraerse, lo que llevaba a
que no reaccionaría a tiempo cuando la situación lo ameritara.

Una estrategia alternativa fue la de Tesla con su sistema Autopilot, que
ofrece características de autonomía limitada para trayectos en
autopistas en más de sus 70 000 autos eléctricos. Esta estrategia
mostró lo riesgosa que es —y lo acertado del diagnóstico de Google—
cuando en mayo de este año se produjo un accidente fatal porque el
sistema no pudo detectar un camión que se cruzó en la autopista y el
conductor no reaccionó.

Con relación a este episodio Tesla sostiene que su
sistema no pretende sustituir al conductor, sino
apoyarlo (el sistema de Tesla solo funciona si el
conductor tiene por lo menos una mano sobre el
volante). Recientemente ha incorporado a su sistema
un radar mejorado y una base de datos de GPS que
sostiene hubiera evitado el accidente.
Veiga, L. (2017). ¿Cómo tener éxito con vehículos
autónomos? IEEM Revista de Negocios, 20(1), 16–17.

ROBOTS:
La inteligencia artificial permite que los procesos cerebrales
sean analizados como procesos computacionales. Presenta
dos líneas inquietantes: el Proyecto Robot, llamado
androide cuando es antropomórfico, y el Proyecto Cyborg.
Los robots están destinados a tareas repetitivas, riesgosas
o de precisión, en las que pueden superar las limitaciones
humanas, no percibiéndose conflictos éticos aunque sí
nuevos desafíos en la organización social. Respecto de los
androides, más allá de sus capacidades, habrá que
considerar los efectos que puedan ocurrir en el ser humano
durante la interacción con la máquina, como el impacto de
la mímica androide sobre la emoción y estado de ánimo.

ROBOTS:
Los cyborgs son criaturas compuestas por elementos orgánicos y
cibernéticos cuya finalidad es emular o mejorar las capacidades de la
parte orgánica. No se reconoce conflicto en su empleo para rehabilitación
o para suplir funciones alteradas o ausentes; aspectos negativos serían
su uso para la manipulación. Otra aplicación del proyecto cyborg a
considerar es el enhancement, término utilizado en la literatura
anglosajona para definir el aumento de facultades neurocognitivas o
sensoriales mediante la estimulación transcraneal o intracraneal.
Referencias: Radabán A. (2019). Horizonte de la Inteligencia Artificial y
Neurociencias. Acerca de Robots, Androides y Cyborgs. Revista
Medicina, 79(5), 397–400.

MINERÍA DE CRIPTOMONEDAS:
Lyre Miner y Harp Miner, dos dispositivos de minería de criptomonedas de
www.BitHarp.com (BitHarp Group Limited) de reciente lanzamiento, están
cambiando rápidamente las reglas de juego en el mercado de criptomonedas
mundial. En su breve tiempo de vida, estos dos productos han demostrado
potencial para revolucionar esta pujante industria gracias a un rendimiento
de la inversión muy rápido, tanto para mineros experimentados como para
principiantes que intentan probar suerte con la minería de criptomonedas.
Referencia: BitHarp. (9 C.E. 2019). BitHarp presenta la nueva generación
de minería de criptomonedas. Business Wire (Español).

Los conceptos recién expuestos, son algunos relacionados con la
cuarta revolución industrial. Usted puede profundizar la
información aquí mostrada, ya que actualmente existe mucho
material disponible que le permitirá aumentar su conocimiento en
este y otros conceptos relevantes para su actualización.
Muchas gracias.

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