Este documento describe conceptos clave relacionados con la automatización y la inteligencia artificial. Brevemente explica qué es el Big Data, la automatización, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. También define las redes basadas en la intención y cómo estas utilizan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para automatizar las redes y lograr objetivos definidos.
APORTES Y CARACTERISTICAS DE LAS OBRAS DE CORBUSIER. MIES VAN DER ROHE
Competencias digitales industria
1. COMPETENCIAS DIGITALES PARA LA INDUSTRIA
Martínez Márquez, Brigette Jhandira
LORENZO DE LA CRUZ MARTINEZ
diseño grafico digital
senati-chincha
Alumna:
Instructor:
Carrera:
CFP:
“Año del Fortalecimiento de la Soberanía Nacional”
2. 1. ¿Qué es el Big Data?
2. ¿Qué se puede automatizar?
3. ¿Qué es la automatización?
4. ¿Cómo se utiliza la automatización?
5. ¿Qué es la inteligencia artificial y el aprendizaje
automático?
6. ¿Qué son las redes basadas en la intención (IBN)?
7. ¿Cómo se vincula el Ml, la AI y las IBN?
Trabajo de investigación
3. 1. ¿Qué es el Big data?
La definición de big data son datos que contienen una mayor variedad y que se presentan en volúmenes crecientes y a
mayor velocidad. Esto se conoce también como "las tres V".
Dicho de otro modo, el big data está formado por conjuntos de datos de mayor tamaño y más complejos,
especialmente procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software
de procesamiento de datos convencional sencillamente no puede gestionarlos. Sin embargo, estos volúmenes masivos
de datos pueden utilizarse para abordar problemas empresariales que antes no hubiera sido posible solucionar.
Las "tres V" de big data
4. 2. ¿Cuándo se puede automatizar?
Históricamente la automatización surge para reducir el esfuerzo del ser humano, en aquellas actividades que pueden
ser replicadas por un sistema o máquina programable, con el objetivo de simplificar el trabajo pesado, repetitivo o
complejo, haciéndolo eficaz y más productivo. Se busca de esta manera ahorrar en energía, tiempo y costos, lo que
permitiría enfocarse en otras tareas.
Sin tener experiencia previa podríamos querer automatizar todo, ya sea tests unitarios, API, a nivel de UI, funcionales,
entre otros, pero el costo que genera desarrollar y mantener los scripts no es algo para tomar de forma liviana.
Manual versus automatizado
Analizando esto, vemos que automatizar tiene una gran inversión inicial hasta el “punto de quiebre” en donde
comenzamos a visualizar el impacto positivo que genera en los costos a largo plazo si lo comparamos con el testing
manual, para lo cual podemos evaluar que ambas actividades de testing, son totalmente compatibles generando
beneficios a corto y largo plazo.
5. 3. ¿Qué es la automatización?
La automatización de la TI, también denominada automatización de la infraestructura, consiste en el uso de sistemas
de software para crear instrucciones y procesos repetibles a fin de reemplazar o reducir la interacción humana con los
sistemas de TI. El software de automatización funciona dentro de los límites de esas instrucciones, herramientas y
marcos, para realizar las tareas con muy poca intervención humana, o sin ella.
Este proceso es fundamental tanto para la optimización de la TI como para la transformación digital. Los entornos
modernos y dinámicos de TI necesitan adaptarse más rápido que nunca, y la automatización de la TI es un aspecto
clave a la hora de hacerlo posible.
¿Qué incluye la automatización de la TI?
En teoría, se puede aplicar cierto nivel de automatización a cualquier tarea de TI. Por lo tanto, puede incorporarse y
aplicarse a cualquier elemento, como la automatización de la red, la infraestructura, la implementación de la nube,
los entornos operativos estándares (SOE) e incluso la gestión de la configuración y la implementación de aplicaciones.
Las aplicaciones y las funciones de automatización pueden abarcar tecnologías más específicas, como
los contenedores y las metodologías (por ejemplo, DevOps), al igual que áreas más amplias, como la nube, el edge
computing, la seguridad, las pruebas y la supervisión o las alertas.
6. 4. ¿Cómo se utiliza la automatización?
La automatización consiste en usar la tecnología para realizar tareas casi sin necesidad de las personas. Se puede
implementar en cualquier sector en el que se lleven a cabo tareas repetitivas. Sin embargo, es más común en aquellos
relacionados con la fabricación, la robótica y los automóviles, así como en el mundo de la tecnología: en el software de
decisiones empresariales y los sistemas de TI.
¿Por qué conviene implementar la automatización?
La automatización ayuda a las empresas en el proceso de la transformación digital. En la actualidad, las empresas
enfrentan cambios revolucionarios importantes, como es el caso de Airbnb, Amazon, etc., ya que deben respaldar a sus
empleados y partners, obtener más clientes y ofrecer productos y servicios nuevos e innovadores con mayor rapidez.
Quieren y necesitan ser ellas mismas las que revolucionen sus propios sectores.
La automatización es fundamental para gestionar, modificar y adaptar no solo la infraestructura de TI, sino también
todos los procesos de la empresa. Si simplifica los cambios con la automatización, dispondrá del tiempo y la energía
para concentrarse en generar innovaciones.El objetivo de las empresas automatizadas es realizar sus actividades con
mayor rapidez, lo cual permite que el personal de TI se dedique a resolver los problemas más importantes, para luego
incorporar la solución en la rutina laboral e incluso identificar si puede automatizarse.
7. 5. ¿Qué es la inteligencia artificial y el aprendizaje automático?
Muchas personas consideran los términos Inteligencia Artificial (AI), Aprendizaje Automático (ML) y Aprendizaje
Profundo (DL) como sinónimos. Esto está bastante lejos de la verdad, y hoy desmitificamos estos conceptos erróneos.
AI, ML y DL son las aplicaciones prácticas de varios modelos de análisis de datos y algoritmos para varios casos de uso
en diferentes industrias. Si bien estas herramientas aún no pueden tomar decisiones morales o actuar como máquinas
sensibles, tienen el potencial de generar más valor para cualquier negocio.
Esto se hace encontrando patrones previamente invisibles y prediciendo los posibles resultados de ciertas acciones.
Esperamos que este artículo proporcione una mejor comprensión de las capacidades de AI, ML y DL. Y se convierta en
su punto de partida en un viaje hacia el análisis de datos impulsado por AI.
El primer paso en este sentido se realizó a través de sistemas expertos, que Fue el primer intento de codificar los
procesos de análisis de datos. Los expertos explicaron las reglas de algunos expertos en dominios.
Estos se codificaron posteriormente en los motores de reglas y se usaron para responder las preguntas.Sin embargo,
esta estructura solo pudo funcionar de acuerdo con estas reglas predefinidas y no pudo mejorar con el tiempo.
8. 6. ¿Qué son las redes basadas en la intención (IBN)?
La red basada en intenciones (IBN) es un concepto tecnológico emergente cuyo propósito es aplicar un nivel de
inteligencia y estado deseado más profundo que reemplace los procesos manuales de configuración de redes y
reacción a los problemas de la red. En su lugar, los administradores de red definen un resultado u objetivo empresarial,
la intención, y el software de la red determina cómo alcanzar ese objetivo por medio de inteligencia artificial y
aprendizaje automático.
Los sistemas de red basada en intenciones (IBN) no solo automatizan las tareas que requieren mucho tiempo y
proporcionan visibilidad en tiempo real sobre la actividad de una red para validar una intención, sino que también
predicen las posibles desviaciones de la intención y prescriben la acción necesaria para garantizarla. Esta inteligencia
superior hace que la red sea más rápida y ágil, y reduce los errores.
Definición de red basada en intenciones
Mediante el uso del software de red, la red basada en intenciones determina de manera inteligente cómo realizar y
automatizar las tareas necesarias para gestionar una red. Los administradores pueden enviar una solicitud para indicar
a la red el resultado que desean (su intención), en lugar de codificar y ejecutar tareas individuales de manera manual.
9. 7. ¿Cómo se vincula el Ml, la AI y las IBN?
Las redes basadas en la intención aprovechan el poder de la
automatización la AI y el ML para controlar la función de una red
a fin de lograr un propósito o una intención específica.
• La red es capaz de traducir la intención en las políticas y, a
continuación, usar la automatización para implementar las
configuraciones adecuadas necesarias.
El modelo de redes basadas en la intención consiste en tres
elementos clave:
• Aseguramiento: verificación de extremo a extremo del
comportamiento de toda la red.
• Traducción: capacidad para aplicar la intención empresarial en
la configuración de la red.
• Activación: ocurre después de que se haya especificado la
intención y se hayan creado las políticas