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8 de mayo de 2022

La importancia de los programas de Bug Bounty

Bug Icon
Un programa de recompensa de errores o "Bug Bounty" por sus siglas en inglés, es un acuerdo ofrecido por plataformas web, organizaciones y desarrolladores de software mediante el cual los investigadores pueden recibir reconocimiento y compensación económica por informar de errores de seguridad, especialmente aquellos relacionados con exploits y vulnerabilidades.


Estos programas de gestión de vulnerabilidades permiten a los desarrolladores descubrir y resolver errores antes de que sean conocidos por el público en general, evitando incidentes de abuso generalizado.

Operan bajo la premisa de un acuerdo de no revelación de vulnerabilidades (disclosure guidelines), es decir, el contenido del informe se pondrá a disposición del equipo de seguridad y no será público para que disponga de tiempo suficiente hasta que pueda publicar una corrección.

Una vez cerrado el informe, el investigador o el equipo de seguridad pueden solicitar la divulgación pública.

Bug Bounty Programs



Los programas de recompensas de errores han sido implementados a lo largo de los años por un gran número de organizaciones, incluyendo compañías como Facebook, Mozilla, Microsoft, Google, Twitter, Intel, Apple, Tesla, Paypal, Uber, etc.

Empresas ajenas a la industria tecnológica, incluidas organizaciones tradicionalmente conservadoras como el Departamento de Defensa de los Estados Unidos (DoD), han comenzado a utilizar programas de recompensas de errores.

El uso del programa de recompensas de errores del Pentágono conocido como “Hack the Pentagon” es consecuencia de un cambio de postura que ha llevado a varias agencias gubernamentales de Estados Unidos a invitar a los hackers a participar como parte de un marco o política integral de divulgación de vulnerabilidades.

Son conocidos los programas del DoD “Hack the Army”, “Hack the Air Force”, “Hack the Defense Travel System” y “Hack the Marine Corps”.

Otros organismos de carácter público como el Ministerio de Asuntos Exteriores de Finlandia también se han acogido al primer servicio de vulnerabilidades y recompensas económicas en el Norte de Europa (países nórdicos) coordinado por la empresa finlandesa Hackrfi.

Desarrollar software seguro es difícil, incluso para programadores experimentados que entienden los conceptos de seguridad. Debido a que construir sistemas a prueba de vulnerabilidades es un gran desafío, cada vez más empresas optan por implementar programas de recompensas de errores.

El interés en los programas de recompensas de errores continúa en expansión, y por una buena razón, ofrecen una excelente manera de alinear los intereses de las empresas que necesitan mejorar la seguridad con las personas más capaces de brindar esa seguridad:
- los hackers ponen a prueba sus habilidades con fines de lucro y las compañías minimizan sus costos porque el pago por el servicio solo se requiere para aquellos que encuentran vulnerabilidades dentro del alcance del programa.
Los programas de recompensas de errores varían en alcance y cuantía en función de las potenciales vulnerabilidades.
Según las estadísticas, se lanzan alrededor de 2 billones de líneas de código cada semana con más de 110 billones de líneas de código de software creado solo en el año 2017.

Bugcrowd, una empresa especializada en seguridad colaborativa o crowdsourced security, informó que su programa de recompensas de errores ascendió a más de 6 millones de dólares en 2017 y que el 77% de todos los programas de recompensas de errores tuvieron su primera vulnerabilidad detectada y comunicada en las primeras 24 horas de anunciar el programa.

Por su parte, la plataforma HackerOne arroja, entre otros, los siguientes datos correspondientes al pasado año 2021:

  • los programas de Bug Bounty están creciendo en todas las industrias, aumentando un 34% en 2021.
  • los hackers informaron de 66.547 errores válidos en 2021: un 21% de incremento respecto de 2020.
  • el precio medio de un error crítico aumentó de 2.500 en 2020 a 3.000 dólares en 2021.
  • en el último año, el tiempo promedio de resolución de vulnerabilidades de toda la industria se redujo en un 19%: de 33 a 26.7 días.
  • en la actualidad, los principales CISO y equipos de seguridad están aprovechando las habilidades y experiencia de una comunidad profesional y comprometida de hackers como estrategia central de sus pruebas de seguridad: saber qué vulnerabilidades se están priorizando, cómo se están corrigiendo y qué valor se les atribuye, puede ayudarles a crear o mejorar su propio programa de pruebas de seguridad.

Algunos canales oficiales o direcciones de correo para reportar vulnerabilidades de seguridad son:






13 de abril de 2022

Cómo desinstalar Adobe Creative Cloud por completo

Adobe Creative Cloud Icon
Las aplicaciones de Adobe Creative Cloud son de las más utilizadas por los usuarios de Mac. Pero es posible que necesites desinstalar Adobe CC, ya sea porque has dejado que caduque tu suscripción y no tienes intención de renovarla, porque has encontrado un software alternativo a Creative Cloud o por cualquier otro motivo.


Mover la aplicación a la papelera no es suficiente, ya que seguirá conservando todos sus archivos en el sistema y almacenará archivos inútiles en el disco duro.

Por este motivo, te explicamos cómo desinstalar Creative Cloud en Mac por completo, eliminando todo rastro de esta aplicación en el sistema.

Chrome Web Store



¿Qué es Adobe Creative Cloud?


Adobe Creative Cloud, también conocido como Adobe CC, es un servicio por suscripción que permite acceder a más de 20 aplicaciones de fotografía, vídeo, diseño, web, experiencia de usuario y redes sociales.

Aplicaciones que van desde los clásicos Photoshop, Illustrator, Acrobat Pro o Lightroom, a programas más específicos como After Effects o InDesign.

También incluye una asignación de espacio de almacenamiento en la nube, la biblioteca completa de Adobe Fonts, el programa Adobe Portfolio, el servicio Behance y diferentes herramientas de colaboración.

¿Cómo eliminar completamente Adobe Creative Cloud?


La empresa de software estadounidense proporciona una guía específica para desinstalar Adobe CC en Mac, pero este método deja archivos basura innecesarios en el ordenador o portátil.

De esta forma, la desinstalación de Adobe Creative Cloud puede ser un proceso tedioso, debido a que hay que desinstalar este servicio de forma manual.

Estos son los pasos que debes seguir:

  • Sal de Adobe Creative Cloud y todos los procesos relacionados. Para ello, inicia el Monitor de actividad y busca los procesos de Adobe CC. Selecciónealos y haz clic en el botón "Detener". Confirma la acción con la opción "Forzar salida" para cerrar los procesos inmediatamente.

  • Elimina todas las aplicaciones relacionadas con Adobe Creative Cloud. Inicia sesión en la aplicación de escritorio de Adobe CC. Accede a la pestaña "Aplicación" y busca las herramientas instaladas en el sistema (Photoshop, Illustrator, Lightroom, InDesign y más). Haz clic en el icono "Más acciones" junto a la aplicación que quieras desinstalar y selecciona la opción "Desinstalar".

  • Utiliza el programa de desinstalación de Adobe. Descarga el archivo de instalación Creative Cloud Uninstaller.app desde la página de Adobe. Haz doble clic en el programa y confirma que quieres desinstalar la aplicación de escritorio de Creative Cloud.

  • Borra los archivos asociados con Adobe Creative Cloud. Como hemos comentado anteriormente, el programa de desinstalación de Adobe no elimina todos los archivos residuales en Mac. Para borrarlos, accede a la carpeta "Aplicación" y arrastra todas las carpetas de Adobe hacia la papelera. Luego, elimina todas las aplicaciones de Adobe ubicadas en la carpeta "Utilidades". Una vez que hayas terminado de eliminar todas estas carpetas, no te olvides vaciar la papelera para finalizar la desinstalación.

No cabe duda de que se trata de un proceso tedioso. Además, los usuarios deben tener cuidado al eliminar archivos que pueden ser importantes para el correcto funcionamiento del sistema.

Por suerte, existen herramientas que permiten desinstalar Creative Cloud por completo, eliminando los restos de sus aplicaciones de una sola vez sin dejar archivos residuales. Y todo ello de forma rápida y segura.








25 de marzo de 2022

SMS marketing: qué es y cómo ponerlo en práctica

SMS Icon
El marketing SMS es una estrategia muy interesante para las marcas que quieren impactar a los consumidores de una forma efectiva y rápida. Hace que sea una buena opción para sorprender a las personas en poco tiempo. Después de todo, el 90% de los mensajes de texto son leído en menos de 3 minutos y eso se traduce en mayores ventas.


¿Qué es el Marketing SMS?


Es una técnica que utiliza el envío SMS con intención de impactar al consumidor usando mensajes profesionales e instantáneos. Estos mensajes cortos se destinan a comunicar oportunidades, actualizaciones, ofertas y alertas interesantes para los clientes.

Aunque otras plataformas han desarrollado un gran avance, la realidad es que los SMS siguen siendo muy efectivos y son un recurso estratégico para usarse en marketing.


cryptocurrency

¿Para qué se usa el SMS marketing?


Se pueden utilizar de diversas maneras. Algunos de los casos donde es una buena idea enviar SMS masivos son:

Promociones a corto plazo de minoristas o comercio electrónico


Las promociones y cupones son una buena manera de atraer a más personas a la tienda o sitio web. Si se realiza una promoción en tiempo limitado, es conveniente llegar a un mayor número de individuos y los SMS son un canal perfecto para ello.

Actualizaciones urgentes sobre eventos o pedidos de clientes


En un evento se pueden dar cambios en su planificación y ejecución. Cuantas más personas acudan al evento, más complicado es comunicar la información. Con los SMS esto se solventa, ya que se informa rápido sobre cancelaciones, cambios o actualizaciones.

Recordatorios de citas


Si en un negocio se dan citas, es frustrante que algunos clientes olviden las citas y lleguen tarde o ni siquiera aparezcan. Eso no sólo afecta a la agenda, sino también en haber podido dar ese espacio de tiempo a otra persona. Una solución es enviar SMS para asegurarte de que los clientes no olviden su cita.

¿Cuáles son las ventajas del SMS en tu estrategia?


Podemos encontrar varias ventajas a la hora de implementar el SMS en nuestras estrategias de Marketing, aparte del conocido coste-beneficio.

  • Tiene alta tasa de apertura. Su ventaja está en que se entrega en segundos y tiene una tasa de apertura del 98%. Además, es necesario para el éxito que el mensaje sea claro, directo y conciso.
  • Consigue una empresa más atractiva. Enviar los mensajes es una forma de mostrar a los clientes que la empresa conoce las tendencias y novedades.
  • Ayuda a fidelizar clientes. Podemos enviar a los clientes textos con información relevante, promociones en fechas señaladas, etc. para conseguir una mayor fidelización.

Tips para optimizar el envío de SMS Marketing


Podemos crear una campaña de SMS marketing teniendo en cuenta una serie de pasos importantes:

  • Definir los objetivos
    No es cuestión de enviar mensajes SMS a diestro y siniestro, sino saber qué queremos comunicar en el mensaje. Es decir, antes de iniciar la campaña hay que establecer la meta que se espera conseguir.
  • Elabora tu base de datos de clientes
    Si ya conoces el objetivo a conseguir con tus campañas de Marketing SMS, lo siguiente es elaborar una base de datos de clientes que deseen recibir ese tipo de comunicaciones. Si no se pide permiso a los clientes, podríamos incurrir en un delito.
  • Recuerda que sólo tienes 160 caracteres para tu contenido
    El SMS Marketing tiene como máximo 160 caracteres, por lo que es necesario que el mensaje sea conciso y directo, incluyendo siempre un enlace de baja del servicio para dar al cliente la posibilidad de cancelar el envío de SMS en cualquier momento.
  • No abuses del envío de SMS
    Si envías demasiados SMS puede llegar el momento en que los clientes lo sientan como una molestia y más si no has pedido su consentimiento para enviarles los mensajes. Es más, puede ser considerado incluso spam.
  • Estudia bien qué poner en tu SMS
    Muchas veces no es necesario ofrecer promociones, basta con hacer sentir importante al cliente para que entienda que la oferta no es para todo el mundo. Un SMS también logra feedbacks para mejorar el servicio y conocer la satisfacción del cliente.
  • Análisis y Tests
    Tras elaborar y aplicar el proyecto de SMS Marketing, es conveniente analizar qué ha funcionado bien, qué no y subsanar errores. Podemos valorar criterios para saber si una campaña ha tenido o no éxito como son la tasa de clics, conversiones y bounces.


En conclusión, las campañas de SMS Marketing tienen una alta tasa de éxito y pueden funcionar perfectamente combinadas con otros canales. Pero también hay que tener en cuenta ciertos elementos como son los horarios o la forma de dirigirnos al cliente para que funcione correctamente.





13 de marzo de 2022

Como Google Chrome ayuda a mantener seguras a las empresas

Google Chrome
La seguridad de la información, ahora más que nunca, es una prioridad para los equipos IT sobre todo considerando que el cibercrimen se ha incrementado un 600% como consecuencia de la pandemia del COVID-19 y el trabajo remoto ha disparado el coste medio de una filtración de datos en $137.000 según el último informe de IBM, How much does a data breach cost?


Chrome ha trabajado durante 14 años para mitigar los riesgos, bloquear sitios y contenido malicioso y mejorar de forma proactiva la seguridad web para mantener seguros a los usuarios y los datos corporativos, siendo pionero en nuevas capas de protección como site isolation y sandboxing.

Site Isolation es una medida de seguridad de Chrome que garantiza que las páginas de diferentes sitios web siempre se ejecuten en diferentes procesos, cada uno de los cuales se ejecuta en un espacio aislado que limita lo que el proceso puede hacer. También impide que el proceso reciba ciertos tipos de datos confidenciales de otros sitios web.

Sandboxing es la práctica de aislar una pieza de software para que pueda acceder solo a ciertos recursos, programas y archivos dentro de un sistema informático, a fin de reducir el riesgo de errores o malware que afecte al resto del sistema.

Todos los navegadores Google Chrome tienen habilitado sandboxing de forma predeterminada, siendo uno de los muchos beneficios de usar el sistema operativo Chrome OS.

Si se produce alguna amenaza de seguridad, sandboxing la aisla al sitio web o la aplicación afectada.
Básicamente, la amenaza ahora está en un "sandbox" y no puede avanzar más en tu dispositivo evitando más daños a tu computadora. Todo lo que tienes que hacer es cerrar el navegador.



Protection


Chrome cuenta con múltiples elementos de seguridad para ofrecer a las organizaciones la mejor protección posible.

Seguridad en la que no tienes que pensar


Con las actualizaciones automáticas habilitadas, Chrome ofrece a las empresas correcciones rápidas y automáticas para vulnerabilidades de día cero (zero day).

El equipo de seguridad de Chrome publicó recientemente un post que explica el estado de los bugs y exploits que afectan a su navegador y que merece la pena leer: What's up with in-the-wild exploits? Plus, what we're doing about it.

También incluye capacidades como 'site isolation' y 'sandboxing' que evitan que el código malicioso afecte a otros sitios visitados o impacte en los equipos de los usuarios.

La infraestructura de escaneo ayuda a detectar y eliminar extensiones maliciosas de Chrome Web Store para evitar que los usuarios finales se infecten (el año pasado se produjo una caída de malware de casi el 90%).

Estas son protecciones integradas directamente en Chrome que automáticamente mantienen seguros a sus usuarios y su organización.



Protección para usuarios de Chrome


Son capas adicionales de protección que mantienen seguros a los usuarios finales mientras navegan por la web.

Safe Browsing o navegación segura, que se ofrece de forma nativa en Chrome, ayuda a proteger los dispositivos al mostrar advertencias a los usuarios cuando intentan navegar a sitios peligrosos o descargar archivos maliciosos.

Información sobre la seguridad de las contraseñas, informando a los usuarios si sus contraseñas se han visto comprometidas o incluso indicándoles que cambien su contraseña corporativa si intentan reutilizarla en contra de las políticas de la empresa.

Controles a nivel de empresa


Cada organización tiene necesidades de seguridad únicas por lo que Chrome ofrece a las empresas protecciones avanzadas y administración modular de políticas para ayudar a alcanzar esos objetivos de seguridad.

Con más de 100 políticas, los administradores pueden usar multiples herramientas de administración, incluida la administración en la nube del navegador Chrome (Chrome Browser Cloud Management), para personalizar el navegador.

Chrome Browser Cloud Management proporciona una potente gestión de extensiones empresariales, una prioridad de seguridad para muchas organizaciones. Los usuarios finales pueden solicitar extensiones y los administradores permitirlas o denegarlas. Además, los administradores pueden fijar versiones específicas de extensiones para apoyar cualquier proceso de revisión de seguridad interno.

La visibilidad y los informes son otra área de soporte para los equipos IT. A través de Chrome Browser Cloud Management, los administradores pueden obtener más información sobre el entorno de los navegadores como la versión actual de cada navegador, las aplicaciones y extensiones instaladas, y las políticas aplicadas.

Estos datos pueden ayudar a los equipos IT a tomar decisiones de seguridad, comprender mejor los dispositivos que ejecutan Chrome e investigar si surgen problemas.

Seguridad Zero Trust


Chrome permite actualizar la estrategia de seguridad de las organizaciones al migrar a modelos de acceso de confianza cero (zero trust).

BeyondCorp Enterprise ayuda a proteger endpoints mediante la integración directa de amenazas y protección de datos en Chrome, incluyendo la pérdida de datos intencionada o accidental y evitando el malware y el phishing en tiempo real.

Además, Chrome y BeyondCorp Enterprise proporcionan la confianza en el dispositivo (device trust) y señales de seguridad de endpoints directamente desde el navegador, lo que facilita significativamente el despliegue de confianza cero en su entorno.





31 de enero de 2022

Los papeles de Pandora, Python y el aprendizaje automático

Python Icon
A finales del año 2021 vieron la luz los papeles de Pandora, estos son un conjunto de aproximadamente 12 millones de documentos filtrados (unos 3 TeraBytes), que formaban parte de una investigación periodística. Provienen de una filtración de documentos confidenciales de 14 despachos de abogados especializados en la creación de sociedades en varios paraísos fiscales, entre ellos, Panamá, Islas Vírgenes Británicas o Bahamas.


A través de esta información se han puesto al descubierto las fortunas secretas de líderes mundiales, grandes empresarios, funcionarios públicos, y en general, multitud de evasores que se mantenían al margen de la ley.

Entre algunos personajes populares, destacan el presidente de Chile, el ex-director del FMI, el rey de Jordania, el primer ministro checo, o Tony Blair, o incluso estrellas del mundo del espectáculo como Julio Iglesias, Shakira, Claudia Schiffer o Pep Guardiola.

Todos estos datos vienen a exponer diversos sistemas que se usaban para evitar los controles fiscales sobre dichas fortunas, siendo la base para multitud de acusaciones de corrupción, lavado de dinero o evasión fiscal.

Los documentos incluyen datos de más de 5 décadas, aunque la mayoría se refieren a los últimos 20 años, e incluyen información sobre 30.000 beneficiarios.

Además de su gran volumen, eran de diversa procedencia, idioma y formato, documentos escritos a mano, hojas de cálculo, correos electrónicos, imágenes, ficheros PDF de más de 10.000 páginas, pasaportes, extractos bancarios, declaraciones de impuestos, contratos, ... Lo cual le añade complejidad a la hora de analizarlos y poder extraer conclusiones de los mismos.

El reto estaba en poder obtener resultados y sacar a la luz los secretos en un tiempo razonable. Y en eso Python y las últimas técnicas de aprendizaje automático tuvieron un papel crucial.


Machine Learning


Tan solo una pequeña fracción de dichos documentos, el 4%, estaban estructurados, es decir, contenían los datos organizados en tablas. Esos fueron los más simples de analizar, se organizaron por empresa, se eliminaron duplicados y se combinaron en un documento maestro, de esta manera todos los datos estaban juntos y su interpretación fue mucho más directa.

En otros archivos, como documentos escritos, archivos en formato PDF, ... se usó Python para automatizar la extracción y su posterior estructuración dentro de lo posible.

Pero para el resto de documentos, los casos más complejos, se usaron técnicas de Machine Learning o aprendizaje automático, a través de la librería Scikit-Learn de Python.

De esta manera, se identificaron, separaron y clasificaron formularios concretos de documentos mayores. Incluso muchos de estos formularios estaban escritos a mano, y se tuvieron que emplear técnicas de reconocimiento de escritura manual.

Cuando todos esos datos finalmente se pudieron estructurar, se generaron unas listas que vinculaban a los beneficiarios con las empresas, y posteriormente se usaron librerías de visualización de datos para crear modelos visuales e incluso poder realizar búsquedas sobre dichos datos.
De esta manera, los investigadores obtuvieron una herramienta que les permitía rastrear las conexiones entre personas y empresas a través de la maraña de documentos, y descubrir a los evasores.

En la Universidad Internacional de Valencia y de manera específica en el Curso Experto de Programación Python se estudia dicho lenguaje y las técnicas más populares de inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, redes neuronales, ciencia de datos, automatización, ... Todas ellas disciplinas clave en la resolución del caso de los papeles de Pandora.


* Artículo de Iván Fuertes Torrecilla *


Iván Fuertes Torrecilla


Senior Render Engine & SDK Programmer for Augmented Reality at Wikitude




11 de diciembre de 2021

Introducción a la automatización robótica de procesos (RPA)

Robotic Process Automation
Con un número creciente de empresas que tratan de optimizar sus estrategias de transformación digital, se ha producido un aumento en la adopción del sistema RPA (Robotic Process Automation) para automatizar los procesos administrativos. Esto ha llevado a un crecimiento exponencial en el mercado global de RPA que ya estaba valorado en $1.4B en 2019 y se espera que alcance los $11B en 2027.


La pandemia de COVID-19 ha llevado a muchas empresas a adoptar tecnologías de computación en la nube y trabajo remoto. Además, los equipos de TI se han visto presionados para reducir la carga de trabajo y los costos operativos.

Una encuesta reciente reveló que las empresas están aumentando el uso de RPA aproximadamente un 5% para:

- reducir los costos extraordinarios al automatizar las tareas operativas y de back office, como los procesos de TI basados en reglas, las actualizaciones del sistema o la incorporación de nuevas contrataciones.

- apoyar a la fuerza de trabajo remota, por ejemplo, automatizando la recopilación de datos de múltiples fuentes para la generación de informes.


RPA


¿Qué es la automatización robótica de procesos?


Es una tecnología que imita e integra las interacciones de los usuarios humanos con las aplicaciones o sistemas informáticos, automatizando los procesos de trabajo de la misma manera que lo haría un usuario.

Estos robots son entrenados para seguir unas instrucciones específicas y ejecutar ciertas tareas, tareas como por ejemplo cuando un usuario tiene que acceder a un correo electrónico o a un directorio compartido y extraer 'x' ficheros para realizar ciertas modificaciones o verificaciones dentro de estos ficheros.

Una vez finalizadas estas tareas, tiene que compartir estos ficheros a través de una plataforma web o un repositorio común.
El robot podría hacer estas mismas tareas del mismo modo que las gestiona un usuario humano.

¿Qué ventajas tiene el uso de RPA?


Son numerosas las ventajas del rpa, destacando la agilidad operacional puesto que un robot es cinco veces más rápido que una persona.

Son herramientas que monitorizan la ejecución completa del robot, por lo tanto desde el punto de vista de auditoría, son herramientas bastante seguras.

Se trata de herramientas no invasivas ya que interactúan con la interfaz permitiendo atacar a la mayoría de las aplicaciones.

Tambien son herramientas muy escalables, muy precisas y que trabajan de forma continua (24x7 los 365 días del año) por lo que van a estar siempre disponibles.

Por otro lado permiten que las personas se enfoquen en el talento ya que el objetivo es aportar valor en las empresas y no realizar tareas repetitivas que no generen ningún tipo de valor añadido.

Además, son herramientas con un ROI muy elevado ya que existe una rápida recuperación de la inversión con perídos de payback inferiores a un año.

¿Qué tipos de procesos son candidatos a ser robotizados o automatizados?


Siempre se busca un patrón con una serie de características como por ejemplo que los procesos sean estándar, es decir, que no tengan ambiguedad y que estén procedimentados.

También es necesario que estos procesos estén basados en reglas ya que tenemos que entrenar al robot y decirle cuales son los pasos que tienen que seguir para ejecutar estas tareas.

Tienen que ser procesos con datos electrónicos cuyo formato siempre sea digital. Procesos en los que el tiempo de ejecución sea mejorable, procesos repetitivos, procesos desarrollados en sistemas estables y procesos que ya sean maduros, estén en funcionamiento y bien definidos.

En RR.HH. podrían ocuparse de:

  • verificación del historial del empleado
  • gestión de viajes y gastos
  • gestión de asistencia
  • gestión de nóminas
  • gestionar los datos de los empleados
  • añadir datos para revisiones de desempeño
  • gestionar la baja de los empleados

En el departamento financiero:

  • automatización de nóminas
  • preparar informes financieros
  • mantenimiento de registros

En el departamento de TI:

  • descargar software con licencia
  • instalar y actualizar software disponible en servidores preasignados y máquinas de usuarios
  • monitorizar y guardar datos de rendimiento de un servidor
  • automatizar notificaciones de problemas en un servidor o tiempos de inactividad
  • automatizar copias de seguridad
  • sincronizar, eliminar y vaciar carpetas




15 de junio de 2021

Sistemas embebidos: ejemplos de uso en el género humano

Chip Computer CPU Hardware Icon
Los sistemas embebidos, como siempre decimos en Tribalyte Technologies, por mucho que no nos demos cuenta, son parte de nuestras vidas. De hecho, sin ellos, hoy no tendríamos muchas de las comodidades que la tecnología nos ha brindado a lo largo de los últimos sesenta años.

¿Qué es un sistema embebido?


Para quien todavía no conozca el mundo del “embebido”, de forma muy resumida, podríamos decir que un sistema embebido, también conocido como "empotrado" o "incrustado", es un tipo de sistema electrónico que, contando con un microcontrolador o microprocesador - su "cerebro" - suele encontrarse dentro de dispositivos y productos que, a través de un software (comúnmente desarrollado en C/C++ y Linux) pueden llevar a cabo funciones específicas. Un ejemplo clásico de sistema embebido es el dispositivo de una lavadora moderna. Para hacer nuestra colada es preciso seleccionar nuestro programa de lavado, es decir, pulsar unos botones que, a su vez, contando con un software, permitirán que el “sistema” arranque y que las funcionalidades elegidas se lleven a cabo perfectamente. Esto, muy en resumen y grosso modo, es lo que normalmente ocurre en todo tipo de dispositivo que contenga un sistema embebido.

Security Smartphone

¿Qué impacto han tenido los sistemas embebidos en el género humano?


Tal y como decíamos antes, los seres humanos y los sistemas empotrados llevan más de 60 años de “relación” y los últimos avances en I+D nos han dejado claro que esta alianza simbiótica de máquina/hombre va a reforzarse aún más. Y no solo en nuestro planeta, sino también en todo el espacio.
Sí, exacto, en el espacio. De hecho, no es nada casual que el primer sistema embebido realizado en la historia fuera un sistema de guía desarrollado por el MIT (Massachusetts Institute of Technology) para la NASA y que desempeñó un papel fundamental en las misiones del Apolo hacia la luna. Hoy en día, la astronáutica sigue siendo uno de los sectores que más invierte en la investigación y evolución de los sistemas embebidos. Un caso muy conocido sería, por ejemplo, el de SpaceX, la empresa estadounidense fundada por Elon Musk y que, contando con una increíble inversión en el desarrollo de software embebido, todo apunta a que va a lanzar el primer Sistema de Transporte Interplanetario (STI) para transportar al ser humano a Marte.

Pero, dejando a un lado estos casos extremos, lo que sí cabe destacar es que, a partir de los años 70, el uso de los sistemas embebidos empezó a ganar terreno en todo tipo de industria y sector (desafortunadamente, también para la realización de armamento bélico y armas tecnológicas), hasta colarse en nuestro día a día: medios de transporte, aparatos electrodomésticos, seguridad, automoción industrial, sector automovilístico, ferroviario... incluso dentro del cuerpo humano.

Sistemas embebidos y usos en el cuerpo humano


La ciencia ficción nos ha acostumbrado a pensar en el “hombre biónico” como algo amenazante, siniestro y malvado. De hecho, al escuchar "hombre biónico" u "hombre-máquina", ¿a quién no se le ocurre enseguida alguna escena de "Terminator" disparando contra todo ser vivo? También es cierto que, en el imaginario colectivo, hay ejemplos "más positivos" y pacíficos como pueden ser "RoboCop" o "El hombre Bicentenario". Pero, aparte de la ciencia ficción y de todas las referencias culturales o lugares comunes que podamos tener en nuestra sociedad, y, sobre todo, sin enfocarnos solo en el sector propio de la robótica, los progresos que la tecnología ha realizado en la aplicación de los sistemas embebidos para mejorar y potenciar la condición humana es algo evidente y, más bien, tangible.

A este respecto, hay una serie muy interesante en Netflix que habla sobre los mecanismos que mueven "nuestra máquina", nuestro organismo y que recomiendo a todo aquel que quiera profundizar en ello: Dentro del cuerpo humano.

Sistemas embebidos en la ingeniería biomédica


En el primer capítulo de esta misma serie (espero no destripar demasiado), se cuenta la historia de Jason Little, un hombre americano que perdió su brazo izquierdo tras un grave accidente y que, gracias a un increíble estudio conducido por la Profesora Ranu Jung (del departamento de Ingeniería Biomédica de la Florida International University), a través de una prótesis tecnológica, ha podido recuperar no solo las funciones mecánicas de su miembro fantasma, sino hasta las sensaciones táctiles y neuronales. Es decir, en este caso concreto, no se habla solo de una prótesis estéticamente impecable que cumple con operaciones básicas, sino de un sistema tecnológico extremadamente avanzado que supera las "barreras" del cuerpo humano y que, gracias a una serie de estimuladores de neuronas insertados directamente en el cuerpo de Jason, le permite poner en comunicación directa su cerebro con su brazo biónico.

Pero ¿qué tiene que ver todo esto con los sistemas embebidos? Pues, un pequeño detalle: el sistema en cuestión cuenta, entre otros elementos, con un Raspberry Pi 3 que es un Single-Board Computer, es decir, un ordenador completo en una sola placa (chip) y que, junto con Arduino, representa uno de los entornos de desarrollo más importantes para software y sistemas embebidos.



Otro ejemplo de integración de sistemas embebidos directamente en el cuerpo humano, sería el uso de un desfibrilador cardioversor implantable (ICD) para detectar y regular los latidos irregulares del corazón. Se trata de un dispositivo médico subcutáneo, un microprocesador que, gracias a la emisión de pequeños impulsos eléctricos, puede intervenir en el caso de que detecte alguna taquicardia ventricular peligrosa. En el campo de la electromedicina existen ya muchísimos ejemplos de equipos sanitarios que controlan, cuidan y potencian nuestra salud aprovechando la infinidad de posibilidades que los sistemas embebidos pueden proporcionarle al género humano.

Es decir, el objetivo principal de la tecnología, desde el amanecer de nuestra especie, siempre ha sido el de mejorar nuestra vida y optimizar nuestras labores. De los primeros utensilios rudimentarios del periodo neolítico, pasando por la máquina de vapor de James Watt y llegando hasta la era de la Industria 4.0.

De la industria 4.0 a la Computación Cognitiva


De hecho, cuando se habla de Industria 4.0, o sea, de la transformación digital de los procesos industriales y de producción para prácticamente cualquier tipo de sector, es imposible prescindir del papel fundamental que los sistemas embebidos han desempeñado y que, según lo previsto, se implantarán aún más a medida que nos acercamos a la quinta revolución industrial. Con el término "Industria 5.0" nos referimos a la interconexión entre hombres y máquinas gracias al uso de las tecnologías más avanzadas como la Inteligencia Artificial, el IoT (Internet of Things) y, sobre todo, el potencial inmenso de la computación cognitiva.

La computación cognitiva, también conocida como "cómputo cognitivo", en pocas palabras, consiste en el reto de reproducir e imitar el funcionamiento del cerebro humano dentro de sistemas informáticos automatizados que hacen uso de una serie interminable de datos. Y no es casualidad que hoy en día solamos referirnos a los datos como "el oro del siglo XXI". Además, dentro de este marco, desde luego, caben todos aquellos aspectos que ya se usan, por ejemplo, en el marketing digital (machine learning, deep learning, Big Data, chatbots, etc.) pero que, ahora, tienen como objetivo final no la mejora o la automatización del trabajo humano sino su completa sustitución por medio de las máquinas.

Todo tipo de maquinaria - mejor dicho la gran mayoría - ya de por sí cuenta con sistemas embebidos que, gracias al desarrollo de software específicos, permiten la automatización de los procesos industriales. La industria automovilística, aeroespacial, ferroviaria, naval, alimenticia, agrícola y un largo etcétera, hoy en día probablemente no existirían sin el uso de sistemas embebidos, PLCs, RTOS, etc.

Pero la pregunta, ahora, es distinta: ya que las máquinas dotadas de computación cognitiva prácticamente no pueden cometer errores, ¿deberíamos encomendar todo tipo de decisión u operación directamente a ellas? Si, pongamos un ejemplo, en el campo médico, un día (y en el mercado ya existe algo por el estilo) pudiéramos contar con la diagnosis hecha enteramente por uno de estos sistemas o, es más, para una cirugía, en lugar de un cirujano, en el quirófano nos encontráramos solo frente a una máquina programada para operarnos sin jamás cometer algún fallo, ¿tú qué harías?

Desarrollo de software para sistemas embebidos


Sobre este tema ya se han abiertos muchos debates y, pese a que ciencia y ética, por su naturaleza, es muy improbable que compartan la misma opinión, el entusiasmo hacia el progreso tecnológico es imposible de mantener a raya a estas alturas. Y, por mucho que la tecnología avance y que se desaten debates de bioética o bioingeniería, el papel fundamental de los sistemas embebidos en nuestra sociedad solo puede que aumente y perdure.

En Tribalyte Technologies, como expertos en el desarrollo de software embebido para diferentes sectores, nos gusta pensar en la tecnología como una herramienta preciosa para crear una sociedad equilibrada y basada en la razón. Una sociedad que hace uso del progreso para conseguir la máxima sostenibilidad, eficacia y confort. Todo lo demás, ya nos lo dirá el futuro de nuestra sociedad.



* Artículo de Alessandro Barbera Formica *



Alessandro Barbera


CMO | Ejecutivo de cuentas



BIO

Soy experto en marketing y comunicación multilingüe (It-Es-En).
La formación en startup y luego la experiencia en empresas internacionales, me han permitido desarrollar un perfil T-shaped en el mundo digital y competencias multidisciplinares en el marketing estratégico y publicitario.



10 de mayo de 2021

¿Por qué deberías estudiar un grado en Ingeniería Informática?

Ingeniería del Software
Muchas industrias se han visto gravemente afectadas por la pandemia de COVID-19, lo que ha provocado importantes caídas en las nuevas contrataciones y despidos, pero por el contrario, el empleo en tecnología de la información y consultoría está aumentando durante los últimos años.


Los profesionales de tecnología de la información (TI) son responsables de ayudar a las organizaciones a mantener su infraestructura digital y brindar asistencia a los consumidores de tecnología en la resolución de problemas. Los empleados de TI ayudan a otros a mantenerse al día con los avances tecnológicos y los procedimientos de seguridad.

El aprendizaje digital en línea es una tendencia importante durante esta pandemia y ha supuesto un crecimiento en empleo y oportunidades que seguirán en auge en el largo plazo.
El aprendizaje en línea ofrece una gran oportunidad para los estudiantes que deseen aprender una materia y no tengan la opción de asistir a clases en horarios regulares o quieran compatibilizarlo con su trabajo.

El grado de informática online es uno de los grados con más salidas laborales y, a la pregunta de si ¿es posible cursar una ingeniería online?, la realidad constata que es una de las que ofertan las universidades online por su proyección y futuro inmediato.

Entre las universidades que lo ofertan, destaca la Universidad Isabel I que imparte grados y másteres oficiales y títulos propios de posgrado, todos ellos con plena validez en el Espacio Europeo de Educación Superior, orientados a la integración del alumno en el mercado laboral.


Computer Engineering


Se proyecta que el empleo en ocupaciones de informática y tecnología de la información crezca un 11 por ciento entre 2019 y 2029, mucho más rápido que el promedio de todas las ocupaciones.

La demanda de estos perfiles tendrá un mayor énfasis en la computación en la nube, la recopilación y almacenamiento de grandes volúmenes de datos (Big Data) y la seguridad de la información.

Entre los 15 trabajos más buscados en el mundo, según el informe 'Empleos en aumento' de LinkedIn, se encuentran los siguientes perfiles:

  • Ingeniero especializado: se necesitan profesionales expertos para diseñar y desarrollar sitios web y aplicaciones. Esto incluye desarrolladores web, ingenieros full-stack y desarrolladores de videojuegos.

  • Diseñador UX: se centra principalmente en diseñar el proceso que facilita una buena experiencia de usuario en la creación de un sitio web o aplicación. Una vez creado el producto, son responsables de las pruebas y el mantenimiento constante del diseño.

  • Especialista en ciencia de datos: un científico de datos ayuda a una organización a resolver problemas mediante el análisis de datos. Establecen métodos de prueba para revisar infraestructuras y realizan test de aprendizaje automático para analizar los resultados de los usuarios y ofrecer varias soluciones.

  • Especialista en inteligencia artificial: trabajan en estimulación cognitiva y programan computadoras para realizar tareas como lo haría un humano. Es un nicho de mercado que requiere profesionales capacitados y experimentados para crear esta funcionalidad similar a la humana.

La cuarta revolución industrial ya ha transformado el negocio que conocemos integrando lo físico con lo digital.

El futuro del trabajo se caracteriza por un mayor nivel de automatización y un alto grado de internacionalización.

Para ser más competentes que sus rivales, las empresas deben poder adaptarse rápidamente mientras que los empleados deben capacitarse de un conjunto de habilidades para satisfacer su demanda.

La pandemia ha obligado a las compañías a vivir en una nueva realidad que implica la incorporación de procesos de automatización e IA, reciclaje y aprendizaje permanente, y opciones de trabajo remoto para mantenerse al día en la tecnología.








1 de abril de 2021

Machine Learning: la importancia de la automatización de decisiones

Machine Learning Logo
¿Cuál dirías que es el valor de los sistemas de inteligencia artificial? Hemos llegado al punto en el que muy probablemente en cada uno de nuestros días tenemos contacto con algún sistema basado en aprendizaje de máquina, o Machine Learning. Si tienes interés en aprender más sobre qué es el aprendizaje de máquina, y en descubrir cómo puedes generar valor con este tipo de sistemas, te recomiendo que sigas leyendo este artículo.


Machine Learning


¿Qué es el aprendizaje de máquina y cómo saber cuándo usarlo?


Cuando estamos en el trabajo, en nuestra empresa o en otro ámbito, nos enfrentamos a diferentes problemas. Algunos de estos problemas pueden ser: Cómo mejorar el producto, Cómo ganar más clientes o Cómo aprovechar mejor los recursos. Es más, probablemente tú seas la persona responsable de resolverlos. ¿Podrías resolverlo con Inteligencia Artificial?, y si es el caso ¿cómo podrías hacerlo?

Si quieres resolver un problema y te preguntas cómo hacerlo con inteligencia artificial, sigue leyendo. El objetivo es que seas capaz de:

  • Comprender los conceptos básicos para proponer una solución con Machine Learning.
  • Decidir cuándo usar y cuándo no, métodos de Machine Learning.

¿Qué es el Machine Learning?


Iniciemos definiendo al Machine Learning. Sin ser tan rigurosos, podemos decir que una máquina tiene inteligencia artificial si puede interpretar datos, aprender de ellos y usar ese conocimiento para adaptarse y alcanzar objetivos específicos.

Presta atención a las palabras resaltadas del párrafo anterior: Interpretar, aprender y conocimiento. Estas palabras son la clave para entender qué es el Aprendizaje de Máquina y el valor que puede generar. Todo esto, claro está, orbitando alrededor de los datos... los maravillosos datos. Analicemos esto con un ejemplo.

  • Los datos como fuente principal del aprendizaje dependen del problema y pueden ser estructurados como tablas de valores, o no estructurados como imágenes, texto, voz, entre otros.
  • Lo que se puede interpretar y aprender de los datos es variado, como el reconocimiento de rostros en una imagen o la velocidad a la que debe ir un coche autónomo.
  • El uso del conocimiento está centrado en la solución del problema. Un sistema de aprendizaje automático puede aprender a identificar rostros, y a su vez, este conocimiento puede ser usado, por ejemplo, para dar acceso a un inmueble o para autorizar una compra. La ventaja del aprendizaje automático es que da a las computadoras la capacidad de aprender a resolver un problema sin tener que ser programadas explícitamente para ello. ¿Cómo podemos usar el aprendizaje de máquina para resolver un problema y generar valor?

Cómo generar valor con Machine Learning


A nuestro alrededor, encontramos diferentes usos del aprendizaje de máquina. Por ejemplo Netflix, Amazon o Spotify, usan sistemas de recomendación para sugerir productos o contenido. También podemos encontrar inteligencia artificial en aplicaciones tan distintas como los coches autónomos desarrollados por Google o en sistemas de diagnóstico médico.

Piensa en tu trabajo o en tus actividades diarias, ¿qué aplicación crees que pueda tener el aprendizaje de máquina? ¿estás seguro de que esa aplicación se pueda resolver usando métodos de aprendizaje automático? Veámos cómo puedes responder a estas preguntas. Volvemos a nuestros ejemplos, piensa ¿qué tienen en común?

  • Los sistemas de recomendación deben decidir qué producto ofrecer después de conocer información de tu historial de búsquedas.
  • Un coche autónomo debe decidir, entre otras cosas, qué velocidad es segura después de conocer información sobre las características del terreno.
  • Un sistema de diagnóstico médico debe decidir si un paciente tiene cáncer de piel después de conocer, por ejemplo, las características de una marca o un lunar en la piel.

Bien. La razón por la que el aprendizaje de máquina es útil y genera valor, es que funciona para automatizar la toma de decisiones usando como entrada datos relacionados con el problema.

Nuestros ejemplos anteriores podrían ser resueltos por humanos, pero si la información o las tareas adquiren un volumen muy grande, estas acciones se vuelven imposibles. Así como ciertas tareas manuales pueden ser automatizadas con brazos robóticos, con el aprendizaje de máquina reemplazamos tareas mentales de análisis de datos con sistemas de aprendizaje automático. Ahora, del ejemplo que pensaste, ¿qué decisión se puede automatizar? ¿qué datos se pueden usar?

Hasta aquí, hemos hablado de dos elementos necesarios para un sistema de aprendizaje de máquina: ¿Qué debe aprender a decidir mi sistema? y ¿cuáles son los datos que necesito para esto?
Un tercer elemento es un modelo de análisis de datos o método de aprendizaje de máquina. Este método es el que toma como entrada los datos, y los procesa para entregar como salida la decisión automática. ¿Qué pasos se necesitan seguir para resolver un problema con aprendizaje de máquina?

Machine Learning VS Programación "clásica" (Explícita)


Este tipo de ejemplos los encuentras en mi blog Blog - Machine Learning Blog

Como ya lo hemos comentado, la inteligencia artificial genera valor al automatizar decisiones.

Así como un brazo robótico automatiza las tareas manuales, el Machine Learning (subcampo de la Inteligencia Artificial) automatiza tareas "mentales". Un ejemplo clásico es el filtrado de correos basura o spam. Una persona podría identificar qué correos son spam y cuáles no, pero debido a la ingente cantidad de correos recibidos esta tarea se vuelve imposible de realizar. Es aquí donde entra la inteligencia artificial, que aprende, a partir de ejemplos, a identificar automáticamente correos basura.

Pensemos en el siguiente problema: convertir de Celsius a Fahrenheit, donde la fórmula aproximada es:

  f = celsius\times 1.8+32

Ahora veamos la solución:

  • a) Usando programación estructurada (normal)
  • b) Usando Machine Learning
a) En programación "normal" debes dar las instrucciones de forma explícita. La solución en Python sería

def celsius2fahrenheit(celsius:float) -> float:
	fahrenheit = celsius*1.8 + 32
	return fahrenheit
f = celsius2fahrenheit(23)
print(f)

El output aquí es 73.4

b) En Machine Learning no es necesario indicar explícitamente el algoritmo. Solo le pasas ejemplos y la técnica de Machine Learning encuentra solo "el algoritmo" para la solución.

Primero iniciamos con los ejemplos:

import numpy as np
celsius_q = np.array([[-40], [-10], [0], [8], [15], [22], [38]], dtype=float)
fahrenheit_a = np.array([-40, 14, 32, 46, 59, 72, 100], dtype=float)
X = celsius_q
y = fahrenheit_a

Luego

from sklearn.svm import SVR
#TÉCNICA DE MACHINE LEARNING
svr_lin = SVR(kernel='linear', C=100, gamma='auto')
#ESTE MÉTODO "ENTRENA" AL MODELO PARA QUE APRENDA
svr_lin.fit(X, y) 
# PREDECIMOS YA QUE "APRENDIÓ"
svr_lin.predict([[23]])

El output aquí es 73.185

Como ves, nos acercamos bastante. Esta es una buena solución, pero podemos mejorarla.

En el ejemplo anterior vimos cómo el aprendizaje de máquina aprende con ejemplos sin necesidad de indicar explícitamente qué pasos se deben seguir para resolver un problema. Entonces, después de leer este artículo cómo responderías la pregunta del inicio... ¿cuál dirías que es el valor de los sistemas de inteligencia artificial?


* Artículo de Alan López *



Alan López


PhD - Machine Learning and Computer Vision



BIO

Doctor en ciencias, especialista en inteligencia artificial y visión por computadora. Ha implementado algoritmos bio-inspirados aplicados en visión robótica, mantenimiento y finanzas. Continuamente explora herramientas de inteligencia artificial aplicadas en el aprendizaje adaptativo para personalizar las experiencias de aprendizaje en línea.

Creador de la plataforma de aprendizaje Machine Learning en Español.com

LinkedIn: machine-learning-alan-lopez



8 de febrero de 2021

Blockchain para empresas | Entre falsos mitos y consejos de experto

Blockchain Icon
¿La tecnología Blockchain es para cualquier tipo de empresa? ¿Cuáles son las recomendaciones para los emprendedores que quieren saber más sobre la "cadena de bloques"?. Ya que son muchos los falsos mitos y la confusión alrededor del tema, hemos entrevistado directamente a un experto de Blockchain, Rafael Barriuso, CTO y Cofundador de Tribalyte Technologies para que nos ayude a profundizar más en ello.


Security Smartphone


Rafael, si tuvieras que definir Blockchain en pocas palabras, ¿cuáles serían?


El término “blockchain” o “cadena de bloques”, así sería en español, en el imaginario colectivo siempre viene de la mano cuando se habla de bitcoin, criptomonedas y fintech pero Blockchain significa mucho más que eso y, sobre todo, hoy en día puede usarse prácticamente en casi cualquier sector.

Muy en resumen, se trata de una tecnología que permite que diferentes actores, potencialmente desconocidos, interactúen sin necesidad de un mediador individual que asegure la confianza ni seguridad, sino a través de lo que se llama contratos inteligentes o smart contracts. Ello gracias a que la tecnología asegura la confianza entre las partes (nadie puede "hacer trampas") almacenando toda la información de manera descentralizada, compartida y enlazada en forma de “bloques” de datos seguros y trazables.

Pero, entonces, ¿DLT o Blockchain son dos tecnologías totalmente distintas?


Se trata de un malentendido muy común. Las tecnologías DLT (“Distributed Ledger Technology”) o “Tecnología de Libro Mayor Distribuido” son sistemas fundamentados en lo que se asemeja a una base de datos que registra información de manera descentralizada, ya que los datos se replican en distintas ubicaciones y pueden ser distribuidos tanto de forma privada como pública.

Por otro lado, la tecnología Blockchain es en sí un tipo de DLT pero proporciona características extra que le dotan de más seguridad e inmutabilidad. Una diferencia fundamental es la manera en que se implementa esa base de datos de la que hablamos.

Aunque en general los sistemas DLT se consideran redes descentralizadas, ya que su funcionamiento no depende de un administrador que apruebe la transmisión de la información, sí requiere de una figura que establezca las reglas en las que se basará su funcionamiento y estructura de la red. En cambio, Blockchain no necesita ninguna entidad concreta que defina las reglas, sino que todos los integrantes de la red tienen el mismo grado de conocimiento de la red. En términos de seguridad, todo esto hace que resulte imposible en la práctica que alguien introduzca información falsa a la cadena.

Aparte de bancos, criptomonedas y fintech, ¿qué más sectores pueden usar Blockchain?


Muchos más. Es verdad que la cadena de bloques ha ganado mucha popularidad e importancia a raíz de su uso en el mundo de las transacciones a través del uso de criptomonedas como el Bitcoin. Pero, gracias a sus enormes ventajas, hoy en día cada vez más sectores integran y experimentan la cadena de bloques: logística, abogacía, medicina, educación, energía, alimentación, cadenas de suministros y farmacéuticas, entre otras.

Un caso práctico muy actual serían estas últimas, las farmacéuticas. El reparto de las vacunas contra la COVID-19, como ya podemos ver, es, y seguirá siendo, una operación muy delicada y, sobre todo, muy vulnerable si no se adoptan medidas de seguridad y transparencia. La tecnología Blockchain puede asegurar, y ya lo está haciendo, que todo el recorrido y los cauces para repartir las vacunas se cumplan con total seguridad y que se eviten estafas y crímenes.

¿Alguna marca o empresa conocida que ya usa la la cadena de bloques?


Por ejemplo Mercadona, una marca que en España todo el mundo conoce y que, retomando el tema anterior, nos ayuda a actualizar y “modernizar” un poco la idea de Blockchain, que es muy común en el imaginario colectivo como algo muy lejano del mundo “corriente”, por así decirlo. Todo lo contrario. Una cadena de supermercados o de hoteles, una farmacéutica, una empresa financiera, una PYME española, la administración pública... todas estas entidades pueden implementar protocolos Blockchain en sus operaciones.

Otro asunto muy actual y relacionado con Blockchain es la Identidad Digital, ¿verdad?


Correcto. También aquí hay mucha confusión y mitos que es importante aclarar. El concepto de la Identidad Digital - el término exacto sería “Identidad Digital Soberana” del inglés, Self-sovereign Identity - hace referencia a la idea de poder tener todos los datos que forman parte de la identidad de cada individuo controlados y manejados por él mismo. Cada persona podrá decidir quién y qué saben los demás de ella. Para hacer esto, se están desarrollando múltiples soluciones, generalmente con tecnologías blockchain, en varias partes del mundo. Casi todas ellas se basan en propuestas en las que los datos personales están encriptados en smartphones y desde estos, gracias a una aplicación, el usuario puede controlar el acceso a sus datos y las transacciones que se realizan con ellos.

Como parte de Alastria, la primera asociación nacional que promociona el uso de Blockchain, nosotros mismos, en Tribalyte Technologies, contribuimos activamente en el desarrollo de Alastria ID. Se trata de un estándar de Identidad Digital Soberana sustentado en la cadena de bloques que utiliza Smart Contracts para permitir el trazado de transacciones de datos off-chain de manera segura y anónima para los agentes externos a la transacción.

Es importante que la Identidad Digital no se asocie a una idea de inteligencia artificial omnipotente que va a gobernarnos a todos. Todo lo contrario. Es un sistema muy útil que se está desarrollando justamente para proteger nuestros datos de la centralización.

Otro punto muy importante del que igual no se habla mucho es el uso de Blockchain para el desarrollo de aplicaciones


Es cierto. Retomando lo que decíamos sobre el imaginario colectivo, Blockchain suele asociarse a una idea abstracta de una tecnología futurista. Sin embargo, todo tipo de aplicación (web, móvil y escritorio) puede ser descentralizada y, por consiguiente, funcionar sobre la cadena de bloques. A este tipo de app se le llama DApp (“Decentralized Application”), o sea, aplicación descentralizada.
En una DApp cada usuario ejecuta sus operaciones (transacciones) a través de los nodos de la red, quedando el resultado reflejado en la cadena. De esta forma todas las operaciones que se realicen en la misma pasarán por los Smart Contracts que utiliza la DApp. Un caso práctico para los lectores que trabajen en el mundo del software, por ejemplo, podría ser BrightByte, una DApp que ayuda a los equipos de desarrollo a mejorar sus procesos y la calidad del producto, incentivando la práctica de revisión cruzada de código fuente.

Has nombrado "smart contract". ¿Qué es exactamente?


El smart contract o contrato inteligente en español, es la herramienta principal de la tecnología Blockchain y su mayor utilidad. Se trata del acuerdo inmutable almacenado y ejecutado en la cadena de bloques. Este contrato se “firma” entre distintos participantes pero, y eso es lo más importante, la red asegura el consenso en la ejecución del contrato y cada participante puede acceder a los datos almacenados en el contrato. Asimismo puede haber participantes que sólo conozcan unos “bloques” de la cadena de información y otros que accederán a todos los datos. Todo aquel que utilice el contrato respetará inevitablemente las normas que implementa y las operaciones que puede realizar cada uno de ellos y qué parte de información conocerán en detalle.

Muy en resumen, cuando hablamos de Blockchain nos referimos justamente a este tipo de almacenamiento de información por bloques, porciones. Además, ya sólo el intento de modificar la información de un bloque afectaría por consiguiente al resto de la cadena. Por eso esta estructura tan segura convierte a la cadena de bloques en una solución fiable que impide la alteración de sus datos.

Entonces, Blockchain ya no es para unos pocos elegidos ¿correcto?


Eso es. Exacto, y este es un poco el mensaje principal que me gustaría compartir con tus lectores. Prácticamente todo tipo de sector puede y, me atrevo a decir, debería, por lo menos, consultar con un experto para averiguar si y cómo el uso de tecnologías Blockchain podría mejorar los procesos de su negocio, así como la seguridad y la transparencia de los mismos. Hoy en día se escucha hablar mucho de agilización de la gestión empresarial. Este es sin duda un factor fundamental para la transformación digital de las empresas, y herramientas como los CRMs pueden cubrir, desde luego, muchas de estas necesidades. Pero, hay que tener en cuenta que a medida que avanzamos con la digitalización de las empresas, a la vez aumentan los riesgos de generar fallos de seguridad para estas últimas. Hablando de la digitalización, por ejemplo en el sector de la industria es muy actual el concepto de Industria 4.0, el cual se encuentra alineado con la filosofía de Tribalyte en el sentido de cubrir las necesidades específicas de cada negocio con tecnología digital. Cada empresa es un mundo aparte y adoptar soluciones tecnológicas a medida es cada día más importante y necesario.

También es verdad que, con respecto al pasado, hoy la mayoría de los emprendedores suele informarse mucho más sobre temas como seguridad digital y soluciones tecnológicas. Con lo cual, las expectativas a medio plazo son muy positivas y sin duda cada vez más empresas se concienciarán sobre el tema.

En conclusión, si tuvieras que resumir en pocas palabras por qué las empresas deberían adoptar tecnologías Blockchain, ¿cuáles serían?


Yo diría: seguridad, transparencia, descentralización, trazabilidad, versatilidad y, por último, pero no menos importante, confianza. En tiempos de pandemia y crisis económica mundial, Blockchain va a ser uno de los vehículos de la recuperación económica y de la adaptación de las empresas a la nueva normalidad, así que, es el mejor momento para documentarse, informarse y, por supuesto, consultar con un experto en el tema.



* Artículo de Rafael Barriuso *



Rafael Barriuso


CTO y Cofundador de Tribalyte Technologies



BIO

Como CTO y Cofundador de Tribalyte, mi misión es orientar nuestra área de Ingeniería de Software, Tribalyte Technologies, y contribuir al desarrollo de los proyectos utilizando las tecnologías más adecuadas para cada caso con el fin de producir resultados de la más alta calidad.

Gracias a mi experiencia en I + D + i, colaboro activamente en proporcionar a nuestra agencia de patentes, Tribalyte Ideas, consultoría y asesoramiento informático a medida.

Soy un ingeniero de telecomunicaciones con más de 18 años de experiencia internacional en la industria del software. Tengo una amplia experiencia como ingeniero de software y consultor, incluidas aplicaciones empresariales, el ecosistema móvil, aplicaciones web, blockchain y software embebido.

LinkedIn: rbarriuso