La Inteligencia Artificial transforma la industria del vino con herramientas que mejoran la gestión agrícola, ahorran agua y optimizan procesos. Viña Concha y Toro cuenta cómo estas tecnologías están redefiniendo la calidad, la sostenibilidad y la experiencia.

La Inteligencia Artificial (IA) ha llegado hasta el vino. La compañía chilena Viña Concha y Toro comenzó a implementar esta tecnología desde 2017 dentro de su planificación quinquenal. “No había dudas de que (la IA) era algo que teníamos que abordar y desarrollar, y que tenía implicaciones en toda la cadena de valor”, afirmó Álvaro González, director del Centro de Investigación e Innovación de la empresa, durante el Foro de Negocios de Forbes México.

El primer proyecto que les abrió camino para explorar el uso de la IA fue el desarrollo de una plataforma digital de gestión de calidad de las uvas y el vino. A raíz de esto se dieron las primeras contratación en las primeras posiciones como un científico de datos y un desarrollador de TI (Tecnología de la Información).

Actualmente, según González, se encuentran en un proceso de transferencia tecnológica, escalando esa plataforma al resto de las bodegas de la compañía en Chile, Argentina y California.

Sin embargo, no fue el único esfuerzo, también lo expandieron hacia el ámbito agrícola a través del desarrollo de una plataforma de gestión agrícola, lo que permite entregarle al agricultor información importante como la cantidad exacta de agua que debe reponer en riego, la estimación del volumen de cosecha de un viñedo y cuál va a ser su rendimiento.

“Para saber esa información tres meses, quizás, antes de la cosecha y con el menor error posible integramos información satelital, de estaciones meteorológicas que tiene Chile a lo largo del país, información de nuestros suelos, y todas las bases de datos que ya tenía la compañía en nuestro sistema de gestión agrícola. Toda esa información entra a estos modelos de IA y nos permite dar predicciones más ajustadas”, comentó Álvaro.

De acuerdo con él, el año pasado durante la temporada agrícola en 1,200 hectáreas lograron un ahorro promedio de un 18% de agua. “¿Qué significa eso? Alrededor de 500 metros cúbicos por hectárea, por año son ahorrados en promedio. Un tremendo impacto para la compañía y para la huella hídrica”, explicó.

Mientras que su más reciente paso en la IA está en el área del consumidor dentro del ecommerce. “Y poder entender a nuestros prosumidores, o sea, no solo son consumidores, sino que nos agregan valor a través de la información que nos permite entender mejor y ofrecerles un producto de mayor valor”, mencionó.

Los retos

Aunque la implementación de Inteligencia Artificial ha tenido sus beneficios, también ha traído retos. Álvaro González explicó que al principio fue la digitalización, pues ciertos ciertos procesos ocurrían todo en papel, en fichas o se escribían las cosas de manera manual. “Antes de transformar digitalmente hay que digitalizar. Así que ese fue un reto”, dijo.

El siguiente fue la curación de datos, es decir, la calidad de estos para poder construir modelos de IA. “La Inteligencia Artificial no hace magia, tiene que basarse primero en una arquitectura de datos de calidad. Y eso fue un desafío en un inicio, poder curar esos datos y poder montar sistemas en la nube con una arquitectura de datos para poder conectar todas las distintas fuentes que teníamos”, explicó.

Asimismo, otro reto es el talento, por lo que han desarrollado una estrategia dentro del Centro de Investigación e Innovación para construir capital humano avanzado.

Anualmente realizan una inversión de 3 millones de dólares en investigación y desarrollo. Los próximos pasos del Centro de Investigación e Innovación son fortalecer la plataforma de transferencia tecnológica para maximizar el impacto que tienen los resultados obtenidos en estos 10 años de vida del centro. Asimismo, dentro de su nueva planificación estratégica quinquenal quieren aprovechar las oportunidades que están apareciendo a nivel científico, no solo en biotecnología o en infotecnología, sino en otros campos como las ciencias sociales e integrarlos.

Fuente:

Forbes (2024, diciembre 11) La revolución de la IA en la industria vitivinícola. Recuperado el 11 de diciembre de 2024 de: https://forbes.com.mx/la-revolucion-de-la-ia-en-la-industria-vitivinicola/

Sora permite a los usuarios generar videos con una resolución de hasta 1080p solo con escribir la orden.

OpenAI ya liberó su primera versión comercial de Sora, su generador de videos realistas a partir de texto, gracias a la Inteligencia Artificial (IA), que se encontraba en fase de prueba.

La empresa dijo que Sora, que sirve como base para la IA que comprende y simula la realidad, es un paso importante hacia el desarrollo de modelos que puedan interactuar con el mundo físico.

Además, adelantó que desarrollaron una nueva versión, Sora Turbo, que es significativamente más rápida que el modelo que presentaron en febrero. Esta nueva versión ya fue lanzada como un producto independiente en Sora.com para los usuarios de ChatGPT Plus y Pro.

¿Qué puede hacer Sora?

OpenAI dijo que están lanzando una amplia gama de funciones, que a continuación explican.

Los usuarios pueden generar videos con una resolución de hasta 1080p, de hasta 20 segundos de duración y en formatos de pantalla ancha, vertical o cuadrada. Puede traer sus propios recursos para ampliar, remezclar y combinar, o generar contenido completamente nuevo a partir de texto.

Han desarrollado nuevas interfaces para facilitar la tarea de dar indicaciones a Sora con texto, imágenes y videos. La herramienta de guión gráfico permite a los usuarios especificar con precisión las entradas para cada cuadro.

También cuenta con feeds destacados y recientes que se actualizan constantemente con creaciones de la comunidad.

Disponibilidad de Sora

Sora está incluido como parte de la cuenta Plus sin costo adicional. Los usuarios pueden generar hasta 50 videos con una resolución de 480p o menos videos con una resolución de 720p cada mes.

Para aquellos que quieran más Sora, el plan Pro incluye 10 veces más uso, resoluciones más altas y duraciones más prolongadas.

Fuente:

DPL News (2024, 10 diciembre).  Ya puedes crear videos con Sora, de OpenAI. Recuperado el 10 de diciembre de 2024, de https://dplnews.com/ya-puedes-crear-videos-con-sora-de-openai/

Los sistemas modernos de captación de imágenes, como los que se utilizan en los teléfonos inteligentes, en la realidad virtual y en los dispositivos de realidad aumentada, son objeto de continuadas mejoras, ya que se busca que sean más compactos, más eficientes y con mayor rendimiento. Pero el camino es difícil.

La IA está creando un entorno de trabajo cada vez más rico en datos, en el que la captura y el intercambio eficaz de conocimientos institucionales es más importante que nunca. La importancia radica en la importancia de crear equipos resilientes y ágiles sin ineficiencias derivadas de lagunas de conocimiento que obstaculizan la colaboración y frenan la innovación.

Aquí hay algunas líneas que Sylvia Plath nunca escribió:

Uno de los grandes retos a la hora de entrenar modelos de IA para controlar robots es reunir suficientes datos realistas. Ahora, investigadores del MIT han demostrado que pueden entrenar a un perro robot utilizando datos 100 % sintéticos.

Toda la vida en la Tierra está escrita con cuatro “letras” de ADN. Una IA utilizó esas letras para idear un genoma completamente nuevo desde cero.

Los datos se han convertido en el pilar fundamental de cualquier organización, y las empresas enfrentan ahora desafíos significativos para gestionar las crecientes demandas sobre sus infraestructuras de red. Además, la inteligencia artificial (IA) ha incrementado la necesidad de transferir grandes volúmenes de datos de manera rápida y eficiente.

En este escenario, la plataforma de Riverbed surge como una solución integral para optimizar el rendimiento de las aplicaciones y asegurar la resiliencia empresarial, ofreciendo herramientas avanzadas de aceleración y observabilidad.

«En Riverbed, entendemos que la resiliencia empresarial va más allá de la simple observación del rendimiento digital; se trata de mejorarlo continuamente», explica Mike Marks, Vicepresidente de Marketing de Producto de Riverbed. «Nuestra plataforma combina aceleración de aplicaciones y observabilidad avanzada para garantizar que las empresas puedan operar de manera eficiente, en cualquier lugar y bajo cualquier condición de red».

Retos de la resiliencia empresarial en la era de la IA y el trabajo remoto

La adopción de la IA, el trabajo remoto y los servicios en la nube han aumentado considerablemente la presión sobre las redes empresariales. Los grandes volúmenes de datos generados por estos procesos ponen a prueba la capacidad de las redes para operar sin interrupciones, lo que puede afectar la resiliencia del negocio. La congestión de la red, los altos costos de ancho de banda y los cuellos de botella en el rendimiento ralentizan las aplicaciones, impactando directamente en la productividad de los empleados, la satisfacción del cliente y el éxito de iniciativas clave.

El aumento de tareas impulsadas por IA y aplicaciones de análisis en tiempo real ha incrementado drásticamente el tráfico de datos en las redes. Estos procesos requieren entornos de baja latencia para funcionar eficientemente, y cualquier limitación en la red puede retrasar procesos críticos como el entrenamiento de modelos de IA y la toma de decisiones en tiempo real, afectando negativamente la productividad y la capacidad de respuesta empresarial.

La plataforma IA de Riverbed: garantía de resiliencia empresarial y rendimiento óptimo en la era digital

Ventajas de la plataforma Riverbed: aceleración y observabilidad integradas

La plataforma de Riverbed ofrece un enfoque integral para abordar los desafíos de la resiliencia empresarial mediante dos soluciones clave: Riverbed Acceleration y Riverbed Unified Observability. Estas herramientas permiten a los equipos de TI prevenir, identificar y resolver problemas, asegurando que las aplicaciones funcionen al máximo rendimiento en cualquier red y dispositivo.

1. Riverbed Acceleration mejora el rendimiento de la red y de las aplicaciones optimizando las transferencias de datos y eliminando ineficiencias. Esta tecnología minimiza las transmisiones redundantes de datos, acelera la entrega de aplicaciones y aumenta la resiliencia en la transferencia de datos, asegurando que las cargas de trabajo de IA, aplicaciones en la nube y entornos de trabajo remoto funcionen de manera eficiente, incluso en condiciones de red inestables.
2. Riverbed Unified Observability proporciona una visibilidad profunda del rendimiento de la red, el comportamiento de las aplicaciones y los flujos de datos en entornos complejos e híbridos. Al recopilar datos reales de todo el ecosistema de TI y analizarlos con IA, Riverbed permite a los equipos de TI identificar y resolver rápidamente problemas de uso de ancho de banda, latencia y cuellos de botella en la red. Esto asegura un funcionamiento fluido de procesos críticos como los impulsados por IA y aplicaciones en la nube.

Una plataforma integral para la experiencia digital

La plataforma de Riverbed unifica la aceleración y la observabilidad en una solución única y completa. A diferencia de otros proveedores que ofrecen soluciones independientes, Riverbed apuesta por una plataforma basada en estándares, nativa en la nube y con capacidad de despliegue ágil. Desde Azure, la plataforma ofrece herramientas de observabilidad SaaS que el equipo de TI puede implementar de forma rápida, administrar con seguridad y escalar según sea necesario. Gracias a su avanzada IA y motor de automatización, la plataforma facilita nuevas funcionalidades que agilizan tareas repetitivas, mejorando así la experiencia digital de los usuarios.

Riverbed continúa liderando el mercado con una plataforma que no solo observa, sino que mejora activamente la experiencia digital de las organizaciones. En un entorno donde la eficiencia y la resiliencia son esenciales, Riverbed ofrece una solución robusta que permite a las empresas mantenerse competitivas y resilientes ante los desafíos del mundo digital.

Fuente:

A medida que el uso de IA generativa ha crecido drásticamente en los últimos años, las bases de datos vectoriales han evolucionado desde una tecnología de vanguardia a una infraestructura empresarial esencial.