¿Es la TI una fuente de resiliencia o fragilidad?
Ante la incertidumbre, las empresas han hecho de la resiliencia una prioridad estratégica. Aunque las predicciones algorítmicas son de poca ayuda, la TI está doblemente preocupada. Porque la resiliencia de la organización depende en gran medida de su resiliencia, y porque TI debe garantizar que la digitalización fortalezca, en lugar de perjudicar, las capacidades de improvisación de los empleados de la empresa durante la próxima situación de emergencia.
Pierre-Yves Niederhauser, consultor de Eraenos, dirigió a finales de 2023 un taller sobre antifragilidad para los CIO francófonos del Círculo Digital. En una entrevista retoma esta noción y lo que puede aportar a la forma de considerar la gestión de TI.
Edzo Botjes, investigador holandés especializado en ciberseguridad y arquitectura empresarial, es un apasionado del tema de la antifragilidad. Mientras estaba en Suiza para hablar en la décima conferencia Swiss Cyber Storm, respondió preguntas de ICTjournal.
¿Cuáles son los usos y desafíos de la IA en la salud?
La detección del cáncer de mama es un área prometedora para la IA donde esta tecnología está comenzando a establecerse. ICTjournal conoció a tres radiólogos que trabajan en instituciones de habla francesa y que utilizan software basado en aprendizaje profundo para identificar lesiones malignas en mamografías. Sus testimonios revelan lo que sucede cuando un especialista trabaja a diario con un asistente de IA, entre complementariedad, complicidad y competencia.
Las soluciones basadas en IA generativa están llegando a los médicos. Las tecnologías suizas destacan en este ámbito e integran herramientas de transcripción y extracción de datos, en particular para automatizar la redacción de informes resumidos de consultas y la entrada de información en los expedientes de los pacientes.
El profesor de la Universidad de Ginebra, Olivier Michielin, explicó, durante una reciente lección inaugural, cómo la IA está transformando la oncología, prometiendo tratamientos personalizados basados en una gran cantidad de datos biomédicos, incluidas imágenes de alta resolución.
¿Qué tareas para los SOC? ¿Qué herramientas? ¿Qué medidas?
Un informe reciente del Instituto SANS muestra que la gestión de alertas domina las actividades respaldadas por los centros de operaciones de seguridad (SOC), mientras que funciones como el equipo rojo y el equipo púrpura son menos comunes y generalmente se subcontratan. En cuanto a las herramientas, los sistemas EDR/XDR son las tecnologías más populares. La caza de amenazas y el SIEM también son populares, mientras que la IA y el aprendizaje automático son menos populares. Finalmente, para evaluar su eficacia, los SOC se basan en indicadores de desempeño como el rigor de la erradicación de amenazas y la cantidad de incidentes manejados.
¿Y si los robots aprendieran gracias a la IA?
La asociación robots-LLM está en auge. Un estudio reciente destaca el papel crucial de esta tecnología en el progreso de la robótica, en particular con vistas a mejorar la interacción entre humanos y robots y ampliar los campos de aplicaciones. Como la startup Mimic de Zurich, que desarrolla tecnologías avanzadas para brazos y manos robóticos que integran IA generativa. Sin embargo, a pesar de los avances en IA, los robots todavía tienen dificultades para realizar tareas domésticas.
¿Los centros de datos de IA consumen demasiado?
Para entrenar, operar y ofrecer modelos GenAI, los gigantes de la nube están invirtiendo fuertemente en sus capacidades informáticas y en la construcción de nuevos centros de datos. Construidos para la IA, estos centros de datos necesitarán mucha energía. Las necesidades y facturas de electricidad aumentarán y los objetivos de neutralidad de carbono se alejarán. Las tensiones también aumentarán con otros usos de la energía y el agua. Estos desafíos estimulan el desarrollo de tecnologías que mitiguen en cierta medida los impactos, como la energía nuclear, la refrigeración líquida o incluso el hormigón verde. Algunos incluso imaginan poner centros de datos en órbita.
¿Y si la IA predijera… el tiempo?
La previsión meteorológica ha entrado en una nueva era, la de los datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
Lionel Moret, doctor en física, dirige un equipo que utiliza el aprendizaje automático en MétéoSuisse. En entrevista con ICTjournal, explica el potencial y los desafíos de esta tecnología para la predicción meteorológica, a la luz de los proyectos y desarrollos actuales.
Alexander Stauch, director de marketing de Meteomatics, analiza los desafíos que enfrentan las empresas cuando se trata de pronóstico del tiempo. Destaca el modelo creado por esta firma suiza que proporciona datos ultraprecisos y frecuentemente actualizados.
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