Ciencia de datos
CES 2025: IA, Ciencia de Datos
Los emprendedores podrán competir con gigantes, utilizando algoritmos avanzados para predecir tendencias de mercado o gestionar riesgos con una precisión antes impensable.
Los retos que tiene la IA en México para este 2025
El reto más grande es la falta de talento ante la creciente necesidad de las empresas de incorporar modelos y herramientas de IA en sus ciclos de creación de valor.
Empoderamiento femenino en la ciencia de datos
El camino hacia la paridad de género en la ciencia de datos está lejos de ser sencillo.
‘OTIS’: La era digital y la imperante necesidad de científicos de datos ciudadanos
Si miles de personas hubieran estado monitoreando el surgimiento de 'Otis', es posible que los modelos predictivos hubieran tenido una visión más precisa del fenómeno, reflexiona Alberto Muñoz.
Decisiones algorítmicas en reclutamiento: ¿Eficiencia o frialdad?
La tendencia en la transformación digital de las empresas son los sistemas algorítmicos de toma de decisión y gobernanza.
Más allá de los algoritmos: El impacto de la ciencia de datos en México
Es esencial que tanto el sector público como el privado reconozcan el valor y trabajen juntos para maximizar el impacto de la ciencia de datos en beneficio de todos los mexicanos.
Entender la tecnología
Es cierto, hay que trabajar mucho en seguridad y ética en el uso de estas tecnologías, pero lejos de temer, hay que empezar por entender.
La tristeza de la banca en México
Quien tiene los datos, tiene el poder de venderlos mediante un servicio de seguridad.
IA en México: ¿Qué podemos esperar en el 2023?
¿Cuáles serán las tendencias este año en la continua lucha por ofrecer más y mejores planes de desarrollo y formación en el tema de datos?
La estrategia nacional de ciencia de datos: una propuesta para abordar la falta de talento en las industrias fundamentales de México
Las personas con carreras tecnológicas dejan de lado industrias que implican un avance más profundo para cualquier país.