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El 21 de abril se celebra el Día Mundial de la Creatividad y la Innovación, y, aunque en la teoría puedan parecer dos conceptos distintos, en la práctica van completamente unidos. La palabra innovación viene del latín innovatio, que significa “acción y efecto de crear algo nuevo”. Como es lógico, para crear algo nuevo se necesita desarrollar la creatividad de todas las personas implicadas, y buscar ideas vanguardistas para solucionar los grandes retos de nuestra sociedad, por lo que la innovación pasa a ser el núcleo del motor empresarial.
La innovación ha sido siempre un motor de progreso económico y de cambio social. Los grandes avances de la historia han sido posibles gracias a personas que han exprimido al máximo los recursos disponibles, y combinados con la creatividad, han sabido desarrollar herramientas y tecnologías innovadoras para hacer frente a los problemas de su época.
En la actualidad no es diferente, con la situación tan crítica vivida debido a la pandemia por el Covid-19, la innovación como núcleo del motor empresarial y como para buscar soluciones creativas se ha acelerado en todos los campos, volviéndose más necesaria que nunca. La situación sanitaria ha obligado, tanto a pymes como empresas, a desarrollar nuevas formas de continuar con la actividad laboral con el objetivo de encontrar soluciones o aprovechar oportunidades que el nuevo contexto ha puesto de relieve.
Como dijo Steve Jobs: “La innovación es lo que distingue a un líder de los demás”. En una sociedad en la que el acceso a la tecnología es más sencillo que nunca, las empresas, en su afán por la competitividad, apuestan por mejoras tecnológicas que ayuden a rentabilizar aún más sus modelos de negocio. La innovación contribuye, por tanto, desde el potenciamiento comercial, o el crecimiento económico hasta el empoderamiento de las marcas, productos, bienes y servicios de las compañías o su incursión en nuevos mercados.
Toda esta apuesta por la innovación empresarial no es posible sin un equipo adecuado de profesionales detrás que, formándose en las nuevas tecnologías, pueda tener un espectro de conocimiento más amplio sobre las próximas tendencias del mercado, para identificar los problemas y buscar soluciones innovadoras y diferentes a lo ya establecido.
En este sentido, la educación y formación de los profesionales en tecnologías como el Data Science, el Internet of Things o la Inteligencia Artificial puede ser muy beneficioso para aquellas empresas, pequeñas o grandes, que quieran apostar por innovar en su ecosistema empresarial y ponerse a la vanguardia en las tendencias del mañana.
En MIOTI contamos con programas de Máster específicamente diseñados para responder a las necesidades del mercado, como por ejemplo Máster en Data Science y Big Data, Deep Learning o Internet de las Cosas. De esta forma, nos comprometemos a ayudar a las empresas a potenciar el desarrollo de la innovación a través de los mejores profesionales, formándoles y preparándolos para los retos del futuro.
El pasado mes de marzo Microsoft publicó el estudio anual de Índice de Tendencias Laborales en el que se desvela que el 52% de la generación millenial y Z (los nacidos entre 1982 y 2010) consideran cambiar de puesto de trabajo durante el próximo año. Por eso queremos hablarte de la una esta tendencia que quizás deberías plantearte. Reorienta tu carrera profesional con reskilling.
El reskilling es un anglicismo utilizado para referirse a la formación y capacitación de un trabajador para un puesto profesional diferente al suyo a través del aprendizaje de nuevas habilidades y competencias. Es un proceso que suele realizarse cuando es necesario cubrir una vacante para la que no se encuentran candidatos óptimos. Es en esas ocasiones en las que las compañías optan por retener el talento de un profesional que ha demostrado su eficiencia en otra posición y decide capacitarlo para ese nuevo empleo necesario. No obstante, solo el 20% de las empresas tiene iniciativas de reskilling, según el informe de Economía Digital en España publicado en febrero de 2022 por adigital.
Pero ¿por qué es importante llevar a cabo este tipo de “reciclaje”? Por todos es sabido la competitividad y transformación continua en la que está envuelto el mercado laboral. Sus cambios se producen a pasos agigantados empujado por la revolución tecnológica, la transición ecológica y energética, o las crisis cíclicas derivadas de eventos significativos como pandemias o guerras. Esta estrategia de continuo aprendizaje se denomina Lifelong Learning y es una filosofía que muchas empresas adoptan como uno de sus ejes estratégicos. Esto implica asumir que el éxito de una compañía radica en las competencias que tenga su fuerza laboral, así como su capacidad de adaptarse a cambios constantes.
Reorientar su carrera profesional con reskilling aporta numerosos beneficios como:
Adaptación a las nuevas tendencias del mercado laboral: como decíamos, el mercado laboral está en continua evolución y, por lo tanto, la formación de los trabajadores debe seguir su estela. El reskilling permite, así, estar al día y evitar el desfase de las habilidades.
Mejora de las soft skills personales y profesionales: la automatización y los algoritmos no lo son todo, por lo que los profesionales deben adquirir competencias en comunicación, pensamiento crítico o habilidades sociales.
Acceso a mejores oportunidades laborales: el continuo cambio fomenta igualmente la aparición de nuevas y mejores ofertas de trabajo a las cuales es necesario estar preparado, cualificado y formado para poder acceder.
Escalabilidad laboral dentro de la misma empresa: estas nuevas oportunidades labores pueden, por qué no, aparecer dentro de nuestra propia empresa y para poder postularnos como un candidato con posibilidades, el reskilling es la clave.
Aporta productividad a los trabajadores de una empresa además de sostenibilidad ya que permite que las organizaciones y sus empleados se conecten y alineen con las necesidades demandadas por la sociedad.
Capacidad de adaptarse mejor y más rápido a las carreras técnicas y STEM: El Foro Económico Mundial predice que durante 2022 surgirán 133 millones de trabajos nuevos, muchos de los cuales requerirán competencias relacionadas directamente con conocimientos STEM. Este tipo de carreras son por tanto necesarias para adaptarse al mercado actual, y para que los profesionales junior y senior puedan optar a ellas, el reskilling es la clave.
En MIOTI somos expertos en reskilling y por eso ofrecemos unas claves para llevar a cabo este proceso de reciclaje: es primordial estar al tanto de las tendencias del mercado además de agilizar y fomentar las capacidades de aprendizaje. No obstante, es muy importante conocer nuestras capacidades y límites formativos y personales, además de seleccionar un centro de formación que garantice la adquisición de los conocimientos necesarios para afrontar este cambio profesional.
El formato de enseñanza más utilizado suele ser el llamado bootcamp, una formación intensiva de entre 3 y 6 meses en el que se adquiere los conocimientos básicos y se aprende a enfrentarse a los retos. En MIOTI, teniendo como pilares formativos el Data Science, Internet de las Cosas y Transformación Digital, ofrecemos nuestro su propio Bootcamp en Data Science que permite a los alumnos convertirse en científicos de datos en cuatro meses.
Te animamos a que, si tienes interés en reorientar tu carrera profesional, te pongas en contacto con nosotros para que te informemos de todas las ventajas de nuestros programas formativos. El progreso no espera, ¿lo vas a hacer tú?
Todo este crecimiento hace que el consumo de energía se dispare y que, ya en 2013, el consumo de energía de todos los dispositivos en red a nivel mundial igualara a la demanda total de energía eléctrica de Alemania.
Como consecuencia, nuevos proyectos se han desarrollado con el objetivo de mejorar la eficiencia energética. Un ejemplo: ocho institutos Fraunhofer arrimaron el hombro y crearon el proyecto del faro Fraunhofer ZEPOWEL cuyo objetivo fundamental es desarrollar nodos sensores de alta eficiencia energética. El hardware de estos nodos sensores podrá tener varias aplicaciones, que abarcan desde la recopilación de datos ambientales sobre la calidad del aire hasta registrar el estado operativo de máquinas, motores o bombas para reducir considerablemente su consumo de energía. Estas aplicaciones nos permiten, por tanto, dar el salto a un campo totalmente innovador – el de las Smart Cities –, consiguiendo así que el Internet de las Cosas se convierta en algo real y palpable para las personas en su día a día.
Sin embargo, uno de los problemas principales del IoT es que recolecta una ingente cantidad de información, pero no hace nada con ella. Para cambiarlo, aparece el llamado Edge Computing, que permite que los datos producidos por los dispositivos se procesen directamente en tiempo real en vez de enviarlos a centros de datos o nubes de computación situados a grandes distancias. Gracias a esto se reducen los tiempos de análisis y se gana en esa ansiada eficiencia energética, además de conseguir una optimización de costes. Todo ello basado en una mayor escalabilidad, mayor seguridad y soberanía del dato, así como un mayor número de datos tratados con una menor latencia en las respuestas.
Pero no todo es eficiencia, también debemos tener en cuenta el Metaverso y la realidad aumentada y virtual que cada día está más y más presente en nuestras vidas. El Internet of Things tiene mucho que decir en este ámbito industrial, ya que se posiciona como una tecnología clave en su desarrollo. Una de sus principales aplicaciones consiste en recopilar y proporcionar datos del mundo físico para aumentar la precisión de las representaciones en el mundo digital. Igualmente, permite conectar el mundo 3D a una enorme cantidad de dispositivos en la vida real lo que a su vez permite la creación de simulaciones en tiempo real en el Metaverso.
A pesar de sus múltiples aplicaciones, el IoT no tuvo la acogida inicial en las empresas que se esperaba, probablemente por los recelos de los empresarios en materia de seguridad. No obstante, esto parece que ha ido cambiando, y poco a poco vemos cómo es un ámbito que va haciéndose su hueco en la sociedad. Tanto es así que en MIOTI ya contamos con un programa formativo centrado específicamente en la tecnología del IoT, además de uno compartido con Data Science. En ambos contamos con profesorado que trabaja directamente en sus empresas con las últimas tecnologías IoT, lo que permite a nuestros alumnos conocer de primera mano las últimas tendencias tecnológicas del sector y de las que vendrán en el futuro.
Según datos de la ONU ofrecidos por el BBVA, únicamente el 30% de las mujeres del mundo estudian estas disciplinas, unas cifras que se desploman hasta el 3% en grados relacionados con tecnologías de la información, o al 8% en carreras de ingeniería. Además, en los últimos años, la presencia de chicas en carreras STEM ha decrecido, quizás por la desviación de ese talento hacia otras profesiones que utilizan la tecnología, pero de una forma diferente. Marketing digital o las aplicaciones, áreas en las que también existe un alto componente tecnológico, pero diversificado y enfocado de otras maneras, son ejemplos de ello.
Este impulso del talento femenino en el sector tecnológico debe iniciarse en las etapas educativas previas a la universidad. Las niñas de 12 y 14 son claves, ya que apoyarlas y guiarlas en su camino hacia bachilleratos tecnológicos traerá múltiples y grandes beneficios en el futuro.
Una vez lleguen a la universidad o a formaciones superiores, su talento y conocimiento debe seguir cultivándose. Ya existen iniciativas, sobre todo desde el ámbito de la educación privada, que están intentando evolucionar para reducir esa brecha femenina. Es el caso de asociaciones como Women In Tech, Asti Foundation o Womenalia, que, junto a otras instituciones, están haciendo una labor muy importante para impulsar el potencial femenino.
Además, en 2016 se estableció el 11 de febrero como Día Internacional de la Mujer y la Niña en la Ciencia, una iniciativa que debería servir para concienciar a toda la sociedad sobre la importancia de incrementar la presencia de la mujer en carreras STEM. Y es que está demostrado, que un equipo diverso – y no solo en cuestiones de género, sino también de edad, etc. –, es la clave para garantizar el éxito de cualquier proyecto.
Por el contrario, y en lo que a formación profesional se refiere, todavía existe un largo camino por recorrer, al menos en países como España. En otros sí que se han adoptado diversas medidas para que, desde la educación de bachillerato, se decida si los niños van a ir a formación profesional o a la universidad. De esta forma se garantiza una formación más corta, pero mucho más profesionalizada.
También debemos tener en cuenta que las carreras enfocadas en las nuevas tecnologías son las que más oportunidades profesionales están brindando, sobre todo tras la aceleración de la transformación digital que ha experimentado todo el tejido empresarial. Según el Informe de Empleos Emergentes en 2020 de LinkedIn, la ciberseguridad, la Inteligencia Artificial (IA) y el mundo de los datos son los campos con un mayor potencial laboral en el futuro. Si ponemos el foco especialmente en la ciberseguridad, vemos que solo el 18% de las personas graduadas y especializadas en este campo son mujeres, según el último estudio del Instituto Nacional de Ciberseguridad (INCIBE). Este tipo de datos son una muestra más de que la tecnología es un sector con mucho futuro, pero excesivamente masculinizado, por lo que se revela como un hueco de empleo ideal y muy destacado para todas aquellas mujeres apasionadas y con talento.
En el ámbito de la IA también encontramos un sesgo de género muy grande, a pesar de que, según datos de la UNESCO, el 85% de los proyectos de IA de 2022 generarán resultados erróneos debido a este tipo de sesgos. Esta misma fuente indica que solo el 22% de los profesionales dedicados a las IA son mujeres.
Existe una urgente necesidad de paliar esta situación, por lo que debemos de seguir creando referentes femeninos en los que las nuevas generaciones puedan reflejarse, además de llevar a cabo una discreta discriminación positiva si nuestro objetivo es conseguir un cambio real y palpable.
Desde Mioti Tech & Business School apostamos por la formación especializada mediante Másters enfocados en áreas como Data Science, Deep Learning, Analytics, IoT y Digital Transformation, además de formaciones de acercamiento y capacitación como nuestros Bootcamp Data Science. Además buscamos reducir la brecha de género con la incorporación de cada vez más de profesoras y de alumnas, con becas exclusivas para mujeres para que sigan marcando la diferencia en el presente y futuro.
¿Pero en qué se sustenta el modelo de negocio de Amazon? ¿Cuáles son sus estrategias principales?. En esta entrada de introducción a Amazon vamos desgranar algunas de sus estrategias y modelo de negocio.
Actualmente, la gran mayoría de las marcas a nivel global tienen tres formas de vender. En términos generales hablamos de:
Amazon domina con firmeza dos de estas tres opciones, y lo hace gracias a una serie de principios, pero también a una estrategia comercial y digital de 360º que afecta a todas sus áreas de negocio.
Este concepto, popularizado por Jeff Bezos, fundador y máximo dirigente de Amazon, es el más importante para la compañía, ya que engloba todas las características que permiten al grupo funcionar a un nivel óptimo en todas sus capas.
– Amazon centra todos sus esfuerzos en satisfacer al consumidor final, lo pone en el centro desde el momento en el que entra en el sitio web hasta que finalmente realiza una compra y queda satisfecho con ella. Esta última aclaración es fundamental, es el llevar la satisfacción del cliente al máximo nivel, asegurarse de que, incluso cuando algo sale mal, el usuario va a encontrar una solución satisfactoria.
– Acción por encima de la planificación. La ejecución de todos los procesos debe ser impecable, independientemente de la planificación de dichos procesos. La planificación es esencial, pero no siempre garantiza el éxito de las operaciones.
– Los errores siempre suceden y los problemas siempre están ahí, así que no solo se trata de no volver a cometerlos, sino que es fundamental saber aprovecharlos para poder aprender de ellos.
– Explorar nuevas ideas, nuevas tecnologías y formas de alcanzar la excelencia. Y eso, de manera constante y continuada en el tiempo.
– Diseñar una estrategia a largo plazo. Anticiparse a los futuros cambios, adaptarse a posibles nuevas tendencias o incluso impulsar las suyas propias. En los negocios digitales, centrarse en el presente es siempre ir contracorriente.
– Cuidar al máximo el talento. Empleados empoderados, con capacidad para tomar decisiones y ejecutarlas, con responsabilidad y con la independencia necesaria para trabajar. Una organización horizontal es básica cuando hablamos de sistemas y procesos ágiles.
Por otra parte, son tres los pilares sobre los que Amazon asienta buena parte de su estrategia de negocio, tres elementos en los que la empresa tiene absoluta fijación: el programa Prime, la rentabilidad de las operaciones retail y el Marketplace, y Amazon Web Services y Amazon Media Group.
Amazon Prime se percibe, hoy por hoy, como esencial para cualquier comprador habitual de Amazon. Y esa fue siempre la intención, que la mayoría de sus usuarios normalice el pago de una suscripción anual. Prime contiene una serie de ventajas y servicios a un coste razonable, lo que acaba siendo irrechazable para el consumidor. Por una parte, el envío rápido y gratuito. Por otra, los servicios añadidos como Amazon Prime Vídeo, que compite con otros proveedores de VOD como Netflix o HBO; Amazon Music, que entra de lleno en la pugna por liderar la música en streaming; Amazon Photos, como solución de almacenamiento gratuita en la nube.
Las cifras muestran que esta estrategia funciona. Los miembros Prime de Amazon gastan el doble que los miembros que no se han suscrito. Se perfila como una herramienta potentísima tanto para obtener nuevos clientes, como para mantener y fidelizar a los que ya están.
Además, la estrategia de Amazon Prime es diferente en cada país, como lo es el coste que tiene y los servicios que ofrece, posicionándose como una estrategia modular y capaz de adaptarse a diferentes mercados en función de múltiples factores. En España, el índice de penetración de este servicio es de aproximadamente un 36%.
Las operaciones retail de Amazon son extremadamente complejas. Suele llamar la atención que los costes de Supply de Amazon, como los costes de entrega que están estimados en unos 16.000 millones de dólares al año, son superiores a lo que la compañía ingresa a través de las suscripciones Prime y los costes de envío para miembros no Prime. Actualmente solo cubre un 50% de dichos gastos, lo que para casi cualquier otra empresa sería insostenible. En sus inicios Amazon puso el foco en crecer a través de un mayor número de ventas (Top-line growth). Ahora su estrategia es diferente y se centra en alcanzar el Botton Line Profitability, es decir, el alcanzar un beneficio neto. Sacrifican un crecimiento en bruto, por un crecimiento sostenible para, entre otras cosas, poder compensar las pérdidas de los ya mencionados costes de entrega.
Aquí la tecnología tiene mucho que ver. Amazon cuenta con una serie de algoritmos capaces de tomar decisiones sobre el surtido de la empresa, sobre si los productos que venden son rentables o no. Si uno de ellos no lo es, el algoritmo se encarga de eliminarlo. Quedan fuera de la ecuación las decisiones humanas en este aspecto. Este tipo de decisiones estratégicas están basadas en datos y son completamente transparentes. Así es como Amazon, contando con un catálogo, tanto propio como de vendedores externos de, literalmente, cientos de miles de entradas, puede alcanzar unos mayores niveles de eficiencia que se traducen en una mayor rentabilidad. Es probable que, dado el volumen de productos, un equipo humano fuera completamente incapaz de analizarlos para saber si compensa seguir vendiéndolos o no. O, al menos, no lo haría de la forma rápida y efectiva que demanda la propia naturaleza de la empresa.
Potenciar el Marketplace es otra de las estrategias básicas de Amazon para compensar las pérdidas del enfoque customer centric del programa Prime. El Marketplace de Amazon sirve para tener un mayor surtido de productos, para conseguir un mayor volumen de ventas que, incluso con un margen de beneficios estrecho, resulta muy rentable, y para evitar los gastos de envío y distribución de ciertos productos vendidos por terceros. No obstante, el factor más determinante dentro de esta estrategia es el fee fijo, asegurado y garantizado que Amazon obtiene por actuar como mediador entre terceros y usuarios. En 1999 se puso en marcha su Marketplace y, desde entonces, ha pasado de suponer un 3% de las ventas totales, hasta un 58% en 2018, poniendo de manifiesto la importancia de este elemento en la estrategia de Amazon.
Amazon Media Group, o Amazon como el único retailer del mundo que ha puesto en marcha su propia compañía de medios. Eso se debe al gran tráfico que tiene su sitio web y al valor que, en consecuencia, tienen sus espacios publicitarios. Conscientes de ello, las marcas no dejan pasar la oportunidad de anunciarse en Amazon. Esta parte está dividida en dos grandes pilares: Digital Media, es decir, la venta de espacios publicitarios que es independiente de las ventas, y Paid Search, que muestra a los compradores resultados de búsqueda patrocinados y por los que pagan los vendedores.
De esta manera, Amazon cierra un ciclo, un ecosistema de 360º que comienza con ellos y acaba con ellos. De hecho, se estima que un 56% de las personas que quieren buscar información concreta sobre un producto, ya acuden a Amazon antes que a Google. Eso hace que la estrategia de AMG se enriquezca y tenga incluso más sentido. Amazon es la tercera compañía de Advertising y Media del mundo, por detrás Facebook y de Google.
Por último, encontramos Amazon Web Services, el servicio cloud líder del mundo, por encima de Microsoft, Google e IBM. AWS ha servido para financiar buena parte de la estrategia comercial de Amazon y le ha permitido ser extremadamente agresivo con los precios en su vertiente retail, pudiendo asumir una serie de riesgos que para otros retailers serían nefastos. Este servicio representó en 2019 el 13% de sus ventas netas y un 50% de sus beneficios totales. Actualmente mantiene un crecimiento anual del 48%.
Con un crecimiento medio del 60% anual, Amazon ya no es solo un retailer o una tienda online, es todo un ecosistema digital, y para comprender su éxito hay que estudiarlo y entenderlo como tal.
Si quieres profundizar en el conocimiento de los modelos de eBussines en MIOTI ponemos a tu disposición nuestro eBusiness Executive Program con el que conocimientos prácticos necesarios para poder desarrollar estrategias y planes de negocio digital que sean de rápida adopción y que sirvan para incrementar las oportunidades de crecimiento en todo tipo de empresas.
Queremos dirigirnos a todos los estudiantes que formáis MIOTI para informaros sobre la probable vuelta a las clases presenciales en el campus de Madrid.
Atendiendo a lo decretado por el gobierno de la Comunidad de Madrid respecto a la apertura de centros educativos, de carácter tanto público como privado, y con motivo del comienzo de la Fase 2 de desescalada, estamos valorando abrir la escuela en formato presencial a partir del lunes 29 de junio.
Como parte del plan de reactivación de las clases presenciales de MIOTI, hemos reforzado los protocolos sanitarios y de limpieza, establecido circuitos internos señalizados y diferentes puntos de desinfección. Asimismo, hemos establecido una distribución física en el campus que garantiza las medidas de distanciamiento físico y la seguridad de alumnos, profesores y staff.
Por lo tanto, todos los programas presenciales que actualmente se encuentran en funcionamiento a través de la modalidad online, podrán volver a las aulas:
– Data Science Fundamentals (DSF2002A)
– Data Science Fundamentals (DSF2003W)
– IoT Executive Program (BE2003W)
– eBusiness Executive Program (EB2003A)
Los estudiantes que no puedan o no deseen asistir a las clases presenciales una vez reabierto el centro, podrán continuar su formación mediante la emisión en directo por los canales que actualmente usamos en la modalidad online. El equipo de coordinación académica de la escuela se hará cargo de estas peticiones y proveerá a los alumnos que lo soliciten los enlaces de videoconferencia necesarios.
Si durante este periodo necesitáis resolver cualquier duda o ampliar la información, podéis poneros en contacto con nosotros a través de los canales de comunicación habituales.
Gracias a todos por vuestro apoyo y comprensión.
Irremediablemente, al hablar de millones de dispositivos conectados entre sí, surge un concepto que, por sus características y funcionalidades, cobra especial relevancia: Internet de las Cosas. Considerada como una de las tecnologías más importantes del siglo XXI, se podría decir, en términos muy simples, que se trata de la conexión a internet de todo tipo de objetos físicos y cotidianos. No obstante, esta es solo la simplificación de una tecnología que esconde mucho más y cuyos efectos están siendo más que notables.
IoT supone la interconexión de objetos y toda clase de dispositivos físicos que reciben y transfieren datos a través de redes inalámbricas sin necesidad de supervisión humana. La base fundamental de este concepto es integrar en dichos dispositivos una serie de componentes y sensores diseñados con multitud de propósitos, que los dotarían de las capacidades necesarias para recoger, enviar, recibir y analizar datos de manera constante formando un ciclo de retroalimentación.
Gracias a una informática de bajo coste, sobre todo en cuanto al hardware y los sensores, a las tecnologías móviles y de telecomunicaciones, a los servicios cloud, al big data y a la analítica de datos, los objetos físicos que, probablemente hasta hace no mucho se encontraban desconectados, hoy son capaces de recopilar y procesar datos con una mínima intervención humana, lo que posibilita aplicaciones de todo tipo.
Por otra parte, generalmente se considera que Internet de las Cosas es una tecnología independiente, aunque lo cierto es que su impulso viene dado, entre otros factores, por los avances logrados en otras muchas tecnologías:
Por otra parte, conviene diferenciar Internet de las Cosas de los sistemas M2M, con los que guarda ciertas similitudes, pero que se basan en conceptos distintos. Machine to Machine (M2M), se refiere a la tecnología que permite el intercambio de información de datos entre máquinas que se encuentran en una misma red. Dichas máquinas, que pueden ser cualquier dispositivo electrónico (desde un motor industrial a una máquina expendedora) se comunican de forma autónoma sin necesidad de supervisión humana. Habitualmente es un método que se utiliza para la inspección y control remoto de las propias máquinas y el entorno de red en el que se encuentran ubicadas.
No obstante, aunque este término puede asemejarse al de IoT, no se tratan de sinónimos ni de tecnologías idénticas. Ambas soluciones brindan ventajas diferentes y están diseñadas para entornos concretos y específicos. Su aplicación varía en función de los protocolos utilizados para realizar las conexiones, según los objetos que se quieren conectar, en función del tipo de despliegue planteado inicialmente y ajustándose a la clases de datos que se recogen y el uso que se hará de ellos posteriormente.
Dentro del propio concepto de IoT, también sería conveniente realizar una diferenciación entre sus aplicaciones más genéricas o habituales, las que están enfocadas a ofrecer servicios al consumidor final, de aquellas destinadas a los sectores industriales. De hecho, dentro de este contexto se suele hablar de IIoT, o Industrial Internet of Things, debido al peso e importancia que, durante los últimos años, ha obtenido esta vertical.
En entornos industriales, la aplicación de Internet de las Cosas suele considerarse como una solución especialmente efectiva en lo que a capturar y comunicar datos en tiempo real se refiere. Además, las empresas suelen aplicar IoT para detectar con más rapidez incidencias y problemas, para ahorrar tiempo y costes, y para mejorar procesos. También suelen reportarse mejoras en la eficiencia energética, se posibilita la producción just in time y el mantenimiento predictivo de la maquinaria cobra especial relevancia.
Las nuevas capas de automatización que se generan posibilitan no solo una mejora en determinados procesos, sino la puesta en marcha de nuevos modelos de negocio que antes no eran viables. Gracias a la fabricación inteligente, las redes eléctricas inteligentes, las cadenas de suministro digitalizadas o las mejoras en el campo de la logística, surgen nuevas oportunidades para crear y distribuir más y mejores productos.
La fabricación en general, e industrias como la automovilística, el transporte y la logística, y los sectores gran consumo y retail, han visto potenciadas sus capacidades durante los últimos años gracias a aplicar soluciones IoT en sus procesos empresariales.
o realmente atrayente para la mayoría es conocer las claves que maneja el Data Science para hace frente a una situación tan delicada como la actual. Es algo que, por fuerza, genera un interés indiscutible, y prueba de ello son las muchas acciones que se están llevando a cabo para combatir esta crisis sanitaria. Solo en Kaggle, una de las comunidades para data scientists más importantes del mundo, se han llegado a publicar más de 44.000 investigaciones profesionales relacionadas con el coronavirus. La comunidad amateur también se ha volcado publicando más de 5000 notebooks. Y las cifras, en pocas semanas, no hacen más que aumentar.
Instituciones, universidades y compañías de primer nivel, han creado decenas de dashboards que ofrecen representaciones visuales de datos sobre la situación actual de la pandemia. Adicionalmente, también usuarios y comunidades cuyo único interés es participar y contribuir, han sido capaces de crear estas útiles herramientas.
Esto solo es una pequeña muestra de lo que en Data Science se conoce como data analysis. Para entender un problema, primero debemos ser capaces de visualizarlo. Solo así conoceremos su magnitud. Por eso resultan tan útiles los dashboards, y por eso la representación visual de datos se torna esencial.
Además, tras la aparente complejidad de estas representaciones, no se esconde una disciplina solo apta para unos pocos. Cualquiera con unos mínimos conocimientos y mucho interés, puede crear la suya (de hecho, los alumnos de MIOTI, tras solo 4 semanas de clases, son capaces de elaborar un dashboard perfectamente funcional). Unos pequeños bloques de código realizados en Python, uno de los lenguajes de programación más populares de la actualidad y el preferido por buena parte de la comunidad de data scientists, son suficientes para crear un dashboard que ayude a entender la dimensión de un problema.
A continuacón, y a modo de ejemplo, hemos destacado los siguientes por su calidad y utilidad.
Una vez que vemos y entendemos qué es lo que está pasando, llega el momento de ‘predecir’ qué va a suceder a continuación. En data sciente, esta es la fase de forecasting. Siguiendo con el caso del COVID-19, cualquiera puede llegar a pensar que, para realizar una predicción sobre su evolución, será necesario recurrir a complejas técnicas de Machine Learning, Deep Learning, redes neuronales o algoritmos complejos. La realidad es bien distinta, puesto que la mayoría de los modelos de predicción que podemos encontrar y que, en muchos casos, son los mismos que han utilizado las administraciones gubernamentales para intentar adelantarse al virus, se corresponden con el conocido modelo “SIR”. Se trata de un modelo matemático utilizado para enfermedades contagiosas creado a principios del siglo XX por Ronald Ross y William Hammer y que forma parte de un conjunto de modelos conocidos como compartamental models.
SIR, en su ramificación más sencilla, se basa en clasificar a la población en tres bloques diferenciados: aquellos susceptibles de contraer una infección, aquellos que ya están infectados, y aquellos que ya se han recuperado, englobando en este último caso tanto a los que sobreviven a la enfermedad, como a los que fallecen por ella.
Una vez hecha la clasificación, lo primero es definir las probabilidades de pasar de un estado a otro. Si, por ejemplo, un sujeto se encuentra en el bloque de infectados en un determinado día, pasará al bloque de recuperados en función de lo que dure la enfermedad. Si ésta dura 14 días, diríamos que cada persona infectada tiene, cada día, 1/14 probabilidades de recuperarse.
En el caso de querer saber las probabilidades de pasar del bloque de susceptibles al bloque de infectados, deberíamos tener en cuenta 3 factores:
La probabilidad de que una persona esté infectada dependerá de la cantidad de infectados que existen sobre el total de la población. Por otra parte, la probabilidad de encontrase con alguien y la probabilidad de que, si esa persona está enferma, contagie la enfermedad, implica dos factores distintos que, matemáticamente, se modelan en uno solo. Así, podemos crear un sistema de ecuaciones diferenciales para establecer cuál es la probabilidad de pasar de un estado a otro. Como hemos dicho, muchos de los modelos y sus correspondientes variaciones tienen como base el modelo SIR.
Como ejemplo actual y cercano, tenemos el creado por Myriam Barnés, data scientist de K-Fund que, utilizando un modelo similar al SIR, pero teniendo en cuenta además variaciones por las necesidades hospitalarias, nos permite prever el pico de hospitalizaciones que habrá en diferentes países del mundo. Puedes consultar la herramienta en este enlace.
Otro ejemplo es el creado por Gabriel Goh, Machine Learning Researcher en OpenAI, que, en este caso, se basa en el modelo SEIR y que también nos permite prever el pico. Consulta la herramienta aquí.
De cualquier forma, esta es la parte más compleja. Diferentes modelos basados en distintas variables y datos arrojarán predicciones alternativas. Por eso George Box dijo aquello de que ‘todos los modelos son incorrectos, pero algunos de ellos resultan útiles’.
Una vez que hemos logrado realizar ciertas predicciones, ¿puede aportar algo Data Science para llegar a solucionar el problema? Por supuesto. En el webinar, Mario López destacó algunas de las iniciativas que, basándose en esta tecnología, ayudan de forma determinante a la lucha contra la pandemia.
En Kaggle existe un reto que intenta contestar a 10 preguntas clave sobre el coronavirus. Para ello, se va a utilizar el datasheet leíble por una máquina más grande elaborado hasta el momento. Esto es, las más de 44.000 investigaciones y los más de 5000 notebooks publicados en la propia comunidad de Kaggle. Evidentemente, si un investigador necesita información, por muy estructurada y organizada que esté, será complicado que la encuentre entre semejante cantidad de recursos. Gracias a sistemas de procesamiento de lenguaje natural, se espera poder encontrar el trabajo o investigación que de la respuesta adecuada a cada pregunta.
Otra aplicación recurrente en estos momentos, es la de es utilizar Computer Vision para ayudar en el diagnóstico de pacientes con coronavirus. Con acceso a una serie de imágenes médicas, como escáneres y radiografías de pacientes con y sin coronavirus, se crean patrones que sirven para identificar y diferenciar a personas que hayan desarrollado síntomas provocados por el virus, de aquellas que hayan desarrollado síntomas por otra causa.
Siendo posible que aún tardemos bastante tiempo en encontrar un remedio efectivo contra el COVID-19, existe un campo de estudio que utiliza Machine Learning denominado Drug Repurposing y que busca compuestos químicos comercialmente disponibles, como los que se pueden encontrar en farmacias y hospitales, que tengan potencial para resultar efectivos contra la infección. Se busca que esos compuestos puedan anexionarse a algunas de las proteínas del coronavirus, cambiando su estructura y logrando que sea menos efectivo. Para ello, existen bancos y bases de datos en las que se encuentran registradas tanto los químicos como las proteínas con sus características codificadas. Gracias a algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, se pueden cruzar dichas características e inferir qué combinaciones pueden resultar efectivas y cuáles no.
El Data Science se ha desmarcado como una de las disciplinas más determinantes en la lucha contra las pandemias. Nos encontramos ante una tecnología cuya curva de aprendizaje es muy suave y que, lejos de requerir la intervención de perfiles excesivamente técnicos, puede ser aprendida y aprovechada por profesionales de áreas muy diversas. La mayoría de los programas de MIOTI tratan en menor o mayor profundidad esta especialización. Y es que los datos nos respaldan: los profesionales que optan por Data Science, son los más demandados del mercado laboral.
Dentro de varios años, cuando se hable sobre la Cuarta Revolución Industrial o la Transformación Digital, los estudiantes del futuro lo percibirán como un breve periodo en el que todo cambió mucho y muy rápido. Aquellos que estamos inmersos en dicho cambio, sabemos que el proceso está lejos de ser inmediato, pero también somos conscientes de que su avance es inexorable y que, para mantener el tipo, sobre todo en el ámbito profesional, lo mejor es no quedarse descolgado. Por eso es tan importante entender cómo los movimientos macro y microeconómicos impactarán en el mundo laboral y reconfigurarán los trabajos del futuro. En MIOTI nos esforzamos en entender y transmitir estas nuevas corrientes a la hora de ofrecer una formación de calidad que sea consecuente con las nuevas demandas del mercado laboral.
Buena parte del cambio en el mercado laborar viene impulsado por la tecnología, la digitalización y las recientes, aunque todavía insuficientes, reformas de los marcos que rigen las nuevas relaciones y situaciones laborales. Esto implica la aparición de nuevas oportunidades y perfiles profesionales, así como la desaparición de otros. Lo que queda claro es que las profesiones más demandados de la actualidad no estaban en el imaginario colectivo de hace unos años. Bien merecido tienen que nos refiramos a ellas como los ‘trabajos del Futuro’.
La tecnología siempre ha sido un agente de cambio determinante, y el mercado laboral no es ajeno a su influencia. En MIOTI hemos detectado que Internet de las Cosas, la Inteligencia Artificial, Data Science, Blockchain o la robótica, son algunas de las tecnologías que más focos acaparan en la actualidad. Su evolución ha sido exponencial y, como es de esperar, nuevas tecnologías demandan nuevos profesionales. Aquellos que quieran progresar en estas áreas deben ser resilientes y estar dispuestos a mantener un proceso de aprendizaje constante. La evolución de estas tecnologías es continua, como también deben serlo las propias capacidades actitudinales de quienes decidan trabajar con ellas.
Cada vez más, los perfiles serán tan competentes como exigentes. El trabajador que mantiene un interés constante por ser un profesional cualificado también es, por naturaleza, más ambicioso. Por lo tanto, demandará una mayor participación en la toma de decisiones de la empresa, transparencia en sus procesos, un modelo que valore las ideas por encima de la jerarquía y que, además de por el cumplimiento de los objetivos, vele también por la felicidad y el bienestar de sus empleados. Estas son algunas de las necesidades que los trabajos del futuro deberán ser capaces de cubrir.
Dos tendencias consecuencia de la tecnología y la digitalización. El puesto de trabajo ‘fijo’ que conocemos y que todavía está tan arraigado en muchos entornos laborales, cada vez lo estará menos debido a la globalización y la digitalización. Por una parte, la movilidad geográfica se torna imprescindible, sobre todo en corporaciones multinacionales, pero también en startups que nacen con el proceso de internacionalización marcado en su hoja de ruta. Por otra, el teletrabajo, impulsado por las tecnologías y la digitalización de los procesos, indica que cada vez más empresas comienzan a valorar la productividad y la eficiencia por encima del simple presentismo.
En 2017, Capgemini y LinkedIn elaboraron un informe con el objetivo de analizar la oferta y la demanda de talento con competencias digitales específicas. En él se reflejan muchos datos interesantes, pero hemos querido destacar dos:
El primer apunte no hace más que ratificar la existencia del perfil de trabajador flexible y adaptable que nunca deja de formarse, ya sea por necesidad o por gusto. El segundo habla sobre la importancia de los datos en la actualidad. Arquitectos de datos, ingenieros de datos, científicos de datos, datos y ciberseguridad, IoT y su estrecha relación con, efectivamente, los datos. Desde el Big Data hasta el Data Science. Diferentes engranajes de una máquina imponente y compleja que requiere profesionales cualificados para su correcto funcionamiento. Un aspecto que define la tipología de muchos de los trabajos del futuro que tanto interesan a empresas y profesionales.
De hecho, algunas de las profesiones consideradas más ‘sexys’ del futuro (y también del presente), dependen directamente de los datos, uno de los recursos más valiosos para las empresas del siglo XXI. Los alumnos de MIOTI demandan formación específica en estos campos conscientes de su importancia.
Algunos de los trabajos del futuro que destacan por su importancia, alta valoración y creciente demanda, son:
El responsable de diseñar y crear una estructura virtual cuya función sea almacenar grandes volúmenes de datos que no pueden ser gestionados de manera convencional debido a las limitaciones de gestión y procesamiento de las plataformas de software convencionales. Está en contacto directo con el cliente para diseñar los sistemas a medida en función de sus necesidades.
Profesional capacitado para procesar y realizar análisis estadísticos de datos. Su trabajo le permite descubrir cómo se pueden usar los datos para sacar conclusiones y resolver problemas que se presentan en una organización. Entre sus tareas está la extracción, limpieza, análisis y visualización de los datos.
Se centran en la minería de grandes cantidades de datos, estructuradas y no estructuradas, con el objetivo de identificar patrones. Para cumplir sus tareas utilizan una mezcla de programación, habilidades estadísticas, aprendizaje automático y algoritmos. También deberán conocer y entender el negocio o la industria en la que trabajan.
Detectan fallos de seguridad que pueden afectar a una empresa en el ámbito digital utilizando herramientas y tecnologías diseñadas para proteger sus activos. Uno de sus principales objetivos es evitar accesos no autorizados a información sensible. Hace años, solo grandes corporaciones invertían en este ámbito, pero ya es habitual que pequeñas y medianas empresas también lo hagan. En empresas que trabajan con datos, es una parte esencial.
En Business Intelligence, el experto en Customer Intelligence procura aprovechar la información generada por los clientes y, en base a esta, ayudar a entender cómo reaccionan a la comercialización de ciertos productos o servicios.
Todos aquellos profesionales capacitados para encabezar y liderar proyectos “smart” aplicados al mundo de las ciudades, de la salud, del hogar o de la industria, cuyo expertise incluirá entender el ciclo completo que va desde el hardware de los sensores hasta el software y las plataformas necesarias para almacenar y explotar el dato.
Algunas de las profesiones del futuro (y también del presente), dependen directamente de los datos, uno de los recursos más valiosos para las empresas del siglo XXI
Siendo conscientes del nuevo paradigma, en MIOTI hemos puesto en marcha nuestro propio Máster en Data Science y el Máster en IoT. Somos el primer centro de formación especializado en Internet de las Cosas y Data Science, las tecnologías disruptivas e innovadoras que más demanda el mercado laboral.
Si quieres liderar proyectos de innovación en un mundo cada vez más “smart”, el Máster en Internet de las Cosas te dará todas las herramientas para identificar oportunidades de negocio y plantear la arquitectura tecnológica para capturar dicha oportunidad. Sin embargo, si estás buscando centrarte en el mundo de los datos, el Máster en Data Science de MIOTI es la mejor opción.
Contamos con un profesorado con amplia experiencia profesional en las materias que imparten (todos actualmente en activo) y con un contenido diseñado para responder a los retos a los que se enfrentan las empresas en la actualidad. Nuestra sede se encuentra en THECUBE Madrid, uno de los principales hub tecnológicos de innovación de Madrid, principal punto de encuentro en la capital para corporaciones, startups y stakeholders del panorama emprendedor. Ponte en contacto con nosotros y solicita toda la información que necesites. ¡Te esperamos!
Data Science: qué es y para qué sirve
En primer lugar aclaremos que el Data Science es un campo de estudio que se basa en extraer información de valor de una gran cantidad de datos. Es una combinación de uso de la estadística, informática y las matemáticas. El Data Science sirve en primer lugar para tomar decisiones basadas en esa extracción de datos. Además de esto existen conceptos básicos que siempre acompañan a la definición de data Science, como machine learning, data mining, big data o data analytics, los cuales explicaremos en profundidad más adelante. Aclarados estos primeros conceptos pasamos a detallar las razones por las que estudiar un máster en Data Science es una buena idea.
¿Para que estudiar un máster en Data Science?
Trabaja en un sector continuamente actualizado
A la hora de elegir un puesto de trabajo una de las razones por las que los trabajadores lo hacen es por contar con la posibilidad de trabajar en un entorno dinámico, que permita la constante actualización de conocimientos y herramientas en el trabajo que realizamos día a día, ya que resulta mucho más interesante trabajar en algo que nos garantice hacer interesante nuestro trabajo del día a día sin que llegue a convertirse en algo monótono y repetitivo.
Salidas profesionales
Uno de los motivos por los que estudiar un máster en data science es una buena idea es por supuesto las salidas profesionales y el perfil de Data Scientist es uno de los más demandados en la actualidad laboral. Formarte en el análisis de datos te asegura el acceso a un sector profesional en el que la demanda de profesionales es mucho mayor que la oferta, por lo que será realmente fácil la búsqueda de empleo e incluso podrás tener la posibilidad de elegir entre varias ofertas de trabajo y no requiere años de experiencia profesional.
Satisfacción personal
Convertirse en un activo de valor para la empresa en la que trabajamos es un aspecto muy importante en nuestra vida, tanto profesional como personal.
Al adquirir los conocimientos en Data Science podrás convertirte en un elemento clave a imprescindible en tu puesto de trabajo, por lo que podrás llegar a ser una persona de alto valor en tu carrera profesional.
Acceso al mercado internacional
Es cierto que en España cada vez son mayores los puestos de trabajo y las empresas en las que se implementa el uso de las tecnologías en Data Science y la incorporación de los profesionales Data Scientist. También es cierto que en las empresas norteamericanas e indias llevan años en cabeza en el uso de estas tecnologías por lo que si tienes expectativas de trabajar en el extranjero o empresas internacionales estudiar el máster en Data Science es una idea excelente para lograrlo.
Remuneración profesional
No solo nos motivamos por un salario competitivo a la hora de buscar un trabajo pero una remuneración económica por encima de la media puede ser un gran incentivo para levantarnos temprano por las mañana todos los días y hacer la rutina mucho más llevadera.
Transformar la realidad
Cada día y a medida que pasa el tiempo es más sencillo convertir los datos en algo tangible y a través del Data Science tendrás la posibilidad de transformar la realidad basándose en decisiones tomadas a través de la extracción de un gran volumen de datos.
Aprovechar el valor de la tecnología
Los tiempos están cambiando y cada día nuevos recursos y tecnologías están al alcance de nuestra mano. Según datos recogidos por IDC, en 2020 las empresas gastarán 70 mil millones de dólares en software de big data.
Cada vez es mayor la utilización del Data Science para el tratamiento de bases de datos, análisis de datos y la extracción de datos en todo tipo de empresas.
Visión global
El análisis y tratamiento de los datos te permite una visión mucho más global y a valorar la importancia de poder optimizar estos datos para obtener unos resultados específicos.
Trabajar en un entorno en constante evolución
El uso de Data Science está en constante cambio y crecimiento y las compañías y empresas actuales tienen la posibilidad de evolucionar al mismo ritmo. Trabajando como Data Scientist podrás ser partícipe de este cambio en las empresas y conseguir más rentabilidad y beneficios que se pueden conseguir implementando el uso del Data Science.
Para estudiar un máster en Data Science no necesitas tener conocimientos previos, en MIOTI te asesoramos y te ayudamos a formarte para conseguir tus objetivos profesionales. Para ello contamos con diferentes programas 100% prácticos y totalmente a medida, dependiendo de tu nivel de formación y conocimientos.
Con nuestro primer programa Data Science Fundamentals podrás iniciarte en el mundo del Data Science y el procesamiento de datos y dominar herramientas como Python, predictive analytics y aprender machine learning. Con nuestro programa Data Science Advanced podrás continuar la formación adquirida en Data Scinece Fundamentals y convertirte en un Data Scientist.
Con el Máster en Data Science conseguirás una formación completa combinando los programas Data Science Fundamentals y Data Science Advanced.
Si estás pensando en estudiar un máster de Data Science no lo dudes y contacta con nosotros para informarte de todo lo necesario.