Ciencia y tecnología

El gobierno del dato es crucial para la transformación digital de las organizaciones.  Se desarrolla a través de varios ejes dentro de la organización, formando parte integral del plan de transformación digital organizacional. En un mundo donde las organizaciones necesitan reinventarse constantemente y buscar nuevos modelos de negocio y oportunidades para innovar, el gobierno del dato se convierte en una pieza clave para avanzar hacia una economía digital más justa e inclusiva, sin dejar de ser competitiva. 

Las organizaciones necesitan maximizar el valor de sus datos, identificar nuevos retos y gestionar el papel que tiene los datos en el uso y desarrollo de tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial. Gracias al gobierno del dato, es posible tomar decisiones bien fundamentadas, mejorar la eficiencia operativa y garantizar el cumplimiento normativo, asegurando la seguridad y privacidad de los datos.

Para lograr esto, es esencial llevar a cabo una transformación digital planificada, centrada en un plan estratégico de gobierno del dato que complemente el plan estratégico de la organización. La guía UNE 0085 ayuda a implantar el gobierno del dato en cualquier organización y lo hace poniendo especial énfasis en el diseño del programa a través de un ciclo de evaluación basado en análisis de brechas (gap analysis), que debe ser relevante y decisivo para que la alta dirección apruebe el lanzamiento del programa.

La oficina de gobierno del dato, órgano clave del programa

Un programa de gobierno del dato debe identificar qué datos son críticos para la organización, dónde residen y cómo se utilizan. Para ello debe estar acompañado de un sistema de gestión que coordine el despliegue de los procesos de gobierno, gestión y calidad del dato. Es necesario un enfoque integrado con otros sistemas de gestión que pueda tener la organización, como el sistema de gestión de continuidad de negocio o el de seguridad de la información.

La Oficina de Gobierno del Dato es el área encargada de coordinar el desarrollo de los diferentes componentes del sistema de gobierno y gestión del dato, es decir, es el área que participa en la creación de las directrices, reglas y políticas que permiten dar el tratamiento adecuado a los datos, además de velar por el cumplimiento de las diferentes normativas.

La Oficina de Gobierno del Dato deberá ser un órgano fundamental del programa. Sirve de puente entre las áreas de negocio, coordinando a los propietarios de datos (data owners) y a los administradores de datos (data stewards) a nivel organizacional.

UNE 0085: pautas para implantar el gobierno del dato

Implantar un programa de gobierno del dato no es una tarea fácil. Para ayudar a las organizaciones con este reto se ha desarrollado la nueva UNE 0085  que  sigue un enfoque por procesos frente al enfoque por artefactos y que resume a modo de guía los pasos que debemos seguir para implantar dicho programa, complementando así la familia de normas UNE de gobierno, gestión y calidad del dato 0077, 0078, 0079 y 0080.

Esta guía:

• Enfatiza la importancia de que el programa nazca alineado con los objetivos estratégicos de la organización, con una fuerte esponsorización.
• Describe a alto nivel los aspectos clave que debería recoger el programa.
• Detalla diferentes escenarios tipo, que pueden ayudar a una organización a clarificar por dónde empezar y qué iniciativas debería priorizar, y el modelo operativo y roles que necesitará para el despliegue.
• Presenta el diseño del programa de gobierno del dato a través de un ciclo de evaluación basado en análisis de brechas.  Comienza con una fase de evaluación inicial (As Is) para mostrar la situación de partida de la organización seguida de una segunda fase (To be) en la que se define el alcance y los objetivos del programa alineados con los objetivos estratégicos de la organización, para llevar a cabo la fase del mencionado análisis de brechas. Finaliza con un caso de negocio (Business case) que incluye entregables como el alcance, marcos de referencia, objetivos del programa e hitos, el presupuesto, la hoja de ruta (roadmap) y los beneficios medibles con sus KPI’s asociados entre otros aspectos. Este caso de uso servirá de lanzamiento del programa de gobierno del dato por parte de la dirección y con ello su implantación en toda la organización. A continuación, se presentan las diferentes fases del ciclo en relación con el sistema de Gobierno del dato de la UNE 0077:

Por último, más allá de los procesos y sistemas, no podemos olvidar a las personas y los roles que desempeñan en esta transformación digital. Los responsables de los datos y las entidades implicadas son fundamentales en este cambio cultural organizacional. Es necesario gestionar este cambio de manera efectiva para desplegar un modelo operativo de gobierno del dato que se ajuste a las necesidades de cada organización.

Puede parecer complejo orquestar y definir un ejercicio de esta magnitud, especialmente con conceptos abstractos relacionados con el gobierno del dato; y es aquí donde entra en juego la nueva oficina del gobierno del dato, que cada organización debe establecer. Esta oficina ayudará en estas tareas esenciales, siempre siguiendo los marcos y estándares adecuados.

Se recomienda seguir una metodología que facilite esta labor, como las especificaciones UNE de gobierno, gestión y calidad del dato (0077, 0078, 0079 y 0080). Estas especificaciones ahora se complementan con la nueva UNE 0085, una guía práctica de implementación.

El contenido de esta guía puede descargarse de forma libre y gratuita desde el portal de AENOR a través del enlace que figura a continuación accediendo al apartado de compra. El acceso a esta familia de especificaciones UNE del dato está patrocinado por la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, Dirección General del Dato. Aunque la descarga requiere registro previo, se aplica un descuento del 100% sobre el total del precio que se aplica en el momento de finalizar la compra. Tras finalizar la compra se podrá acceder a la norma o normas seleccionadas desde el área de cliente en el apartado mis productos.

ESPECIFICACION UNE 0085:2024 | Normas AENOR

Descarga la infografía aquí

También está disponible un vídeo explicativo sobre las Especificaciones UNE sobre datos

La crisis climática y los desafíos ambientales actuales demandan respuestas innovadoras y efectivas. En este contexto, la iniciativa Destination Earth (DestinE) de la Comisión Europea es un proyecto pionero que tiene como objetivo desarrollar un modelo digital y altamente preciso de nuestro planeta.

A través de este gemelo digital de la Tierra se podrá monitorear y prevenir posibles desastres naturales, adaptar las estrategias de sostenibilidad y coordinar esfuerzos humanitarios, entre otras funciones. En este post, analizamos en qué consiste el proyecto y en qué estado se encuentra su desarrollo.

Características y componentes de Destination Earth

Alineado con el Pacto Verde Europeo y la Estrategia de Europa Digital, Destination Earth integra el modelado digital y las ciencias climáticas para ofrecer una herramienta que sea de utilidad a la hora de abordar retos ambientales. Para ello, cuenta con un enfoque orientado hacia la precisión, el detalle local y la rapidez en el acceso a la información.

En general, la herramienta permite:

• Monitorear y simular los desarrollos del sistema terrestre, que incluyen la tierra, el mar, la atmósfera y la biosfera, así como las intervenciones humanas.
• Anticipar desastres ambientales y crisis socioeconómicas, permitiendo así la salvaguarda de vidas y la prevención de recesiones económicas significativas.
• Generar y probar escenarios que promuevan un desarrollo más sostenible en el futuro.

Para llevar esto a cabo, DestinE se subdivide en tres componentes principales que son:

• Lago de datos:
  
  • ¿Qué es? Un repositorio centralizado que permite almacenar datos de diversas fuentes, como la Agencia Espacial Europea (ESA), EUMETSAT y Copernicus, así como de los nuevos gemelos digitales.
  • ¿Qué ofrece? Esta infraestructura permite el descubrimiento y acceso a datos, así como el procesamiento de grandes volúmenes de información en la nube.
• ·La Plataforma de DestinE:
  • ¿Qué es? Un ecosistema digital que integra servicios, herramientas de toma de decisiones basadas en datos y una infraestructura de computación abierta en la nube, flexible y segura.
  • ¿Qué ofrece? Los usuarios tienen acceso a información temática, modelos, simulaciones, pronósticos y visualizaciones que facilitarán una comprensión más profunda del sistema terrestre.
• Gemelos digitales e ingeniería:
  • ¿Qué son? Son varias réplicas digitales que cubren diferentes aspectos del sistema terrestre. Ya están desarrollados los dos primeros, uno relacionado con la adaptación al cambio climático y, el otro, sobre eventos climáticos extremos.
  • ¿Qué ofrecen? Estos gemelos ofrecen simulaciones multidecadales (variación de la temperatura) y pronósticos de alta resolución.

Descubre los servicios y contribuye a mejorar DestinE

La plataforma de DestinE ofrece un recopilatorio de aplicaciones y casos de uso desarrollados en el marco de la iniciativa, como, por ejemplo:

• Gemelo digital del turismo (Beta): permite revisar y anticipar la viabilidad de las actividades turísticas en función de las condiciones medioambientales y meteorológicas de su territorio.
• VizLab: ofrece una interfaz gráfica de usuario intuitiva y tecnologías avanzadas de renderizado en 3D para proporcionar una experiencia narrativa haciendo que conjuntos de datos complejos sean accesibles y comprensibles para un público amplio.
• miniDEA: es una app de visualización web interactiva y fácil de usar, basado en DEA, para previsualizar datos de DestinE.
• GeoAI: es una plataforma de IA geoespacial para casos de uso de observación de la Tierra.
• Global Fish Tracking System (GFTS): es un proyecto para ayudar a obtener información precisa sobre las poblaciones de peces para elaborar políticas de conservación basadas en datos.
• Planificación urbana más resiliente: es una solución que proporciona un índice de estrés térmico que permite a los planificadores urbanos conocer cuáles son las mejores prácticas de adaptación contra las temperaturas extremas en entornos urbanos.
• Monitoreo de la reserva de agua del Delta del Danubio: es un análisis exhaustivo y preciso basado en el lago de datos DestinE para informar sobre los esfuerzos de conservación del Delta del Danubio, una de las regiones con mayor biodiversidad de Europa.

Desde octubre de este año la plataforma de DestinE acepta registros, una posibilidad que permite explorar todo el potencial de la herramienta y acceder a recursos exclusivos. Esta opción sirve para recabar feedback y mejorar el sistema del proyecto.

Para convertirte en usuario y poder generar servicios, debes seguir estos pasos.

Hoja de ruta del proyecto:

La Unión Europea plantea una serie de hitos ubicados en el tiempo que marcarán el desarrollo de la iniciativa:

• 2022 – Lanzamiento oficial del proyecto.
• 2023 – Inicio del desarrollo de los principales componentes.
• 2024 – Desarrollo de todos los componentes del sistema. Puesta en marcha de la plataforma de DestinE y el lago de datos. Demostración.
• 2026 - Mejora del sistema DestinE, integración de gemelos digitales adicionales y servicios relacionados.
• 2030 - Réplica digital completa de la Tierra.

Destination Earth no solo representa un avance tecnológico, sino que también es una herramienta poderosa para la sostenibilidad y la resiliencia frente a los desafíos climáticos. Al proporcionar datos precisos y accesibles, DestinE permite tomar decisiones basadas en datos y crear estrategias de adaptación y mitigación efectivas.

No hay duda de que los datos se han convertido en el activo estratégico para las organizaciones. Hoy en día, es esencial garantizar que las decisiones están fundamentadas en datos de calidad, independientemente del alineamiento que sigan: analítica de datos, inteligencia artificial o reporting. Sin embargo, asegurar repositorios de datos con altos niveles de calidad no es tarea fácil, dado que en muchos casos los datos provienen de fuentes heterogéneas donde los principios de calidad de datos no se han tenido en cuenta y no se dispone de contexto sobre el dominio.

Para paliar en la medida de lo posible esta casuística, en este artículo, exploraremos una de las bibliotecas más utilizadas en el análisis de datos: Pandas. Vamos a chequear cómo esta biblioteca de Python puede ser una herramienta eficaz para mejorar la calidad de los datos. También repasaremos la relación de alguna de sus funciones con las dimensiones y propiedades de calidad de datos incluidas en la especificación UNE 0081 de calidad de datos, y algunos ejemplos concretos de su aplicación en repositorios de datos con el objetivo de mejorar la calidad de los datos.

Utilizar de Pandas para Data Profiling

Si bien el data profiling y la evaluación de calidad de datos están estrechamente relacionados, sus enfoques son diferentes:

• Data Profiling: es el proceso de análisis exploratorio que se realiza para entender las características fundamentales de los datos, como su estructura, tipos de datos, distribución de valores, y la presencia de valores faltantes o duplicados. El objetivo es obtener una imagen clara de cómo son los datos, sin necesariamente hacer juicios sobre su calidad.
• Evaluación de calidad de datos: implica la aplicación de reglas y estándares predefinidos para determinar si los datos cumplen con ciertos requisitos de calidad, como exactitud, completitud, consistencia, credibilidad o actualidad. En este proceso, se identifican errores y se determinan acciones para corregirlos. Una guía útil para la evaluación de calidad de datos es la especificación UNE 0081.

Consiste en explorar y analizar un conjunto de datos para obtener una comprensión básica de su estructura, contenido y características, antes de realizar un análisis más profundo o una evaluación de la calidad de los datos. El objetivo principal es obtener una visión general de los datos mediante el análisis de la distribución, los tipos de datos, los valores faltantes, las relaciones entre columnas y la detección de posibles anomalías. Pandas dispone de varias funciones para realizar este perfilado de datos.

En resumen, el data profiling es un paso inicial exploratorio que ayuda a preparar el terreno para una evaluación más profunda de la calidad de los datos, proporcionando información esencial para identificar áreas problemáticas y definir las reglas de calidad adecuadas para la evaluación posterior.

¿Qué es Pandas y cómo ayuda a asegurar la calidad de los datos?

Pandas es una de las bibliotecas más populares de Python para la manipulación y análisis de datos. Su capacidad para gestionar grandes volúmenes de información estructurada hace que sea una herramienta poderosa en la detección y corrección de errores en repositorios de datos. Con Pandas, se pueden realizar operaciones complejas de forma eficiente, desde limpieza hasta validación de datos, todas ellas son esenciales para mantener los estándares de calidad. A continuación, se indican algunos ejemplos para mejorar la calidad de los datos en repositorios con Pandas:

1. Detección de valores nulos o inconsistentes: uno de los errores más comunes en los datos son los valores faltantes o inconsistentes. Pandas permite identificar estos valores fácilmente mediante funciones como isnull() o dropna(). Esto es clave para la propiedad de completitud de los registros y la dimensión de consistencia de datos, ya que los valores faltantes en campos críticos pueden distorsionar los resultados de los análisis.

   # Identificar valores nulos en un dataframe

   df.isnull().sum()

2. Normalización y estandarización de datos: los errores en la consistencia de nombres o códigos son comunes en grandes repositorios. Por ejemplo, en un conjunto de datos que contiene códigos de productos, es posible que algunos estén mal escritos o no sigan una convención estándar. Pandas ofrece funciones como merge() para realizar una comparación con una base de datos de referencia y corregir estos valores. Esta opción es clave para mantener la dimensión y propiedad de consistencia semántica de los datos.
   

3. Validación de requisitos de datos: Pandas permite crear reglas personalizadas para validar la conformidad de los datos con ciertas normas. Por ejemplo, si un campo de edad solo debería contener valores enteros positivos, podemos aplicar una función para identificar y corregir valores que no cumplan con esta regla. De esta forma, se puede validar cualquier regla de negocio de cualquiera de las dimensiones y propiedades de calidad de datos.

4. Análisis exploratorio para identificar patrones anómalos: funciones como describe() o groupby() en Pandas permiten explorar el comportamiento general de los datos. Este tipo de análisis es fundamental para detectar patrones anómalos o fuera de rango en cualquier conjunto de datos, como, por ejemplo, valores inusualmente altos o bajos en columnas que deberían seguir ciertos rangos.

5. Eliminación de duplicados: los datos duplicados son un problema común en los repositorios de datos. Pandas ofrece métodos como drop_duplicates() para identificar y eliminar estos registros, asegurando que no haya redundancia en el conjunto de datos. Esta capacidad estaría relacionada con la dimensión de completitud y consistencia.

Ejemplo práctico de aplicación de Pandas

Una vez presentadas las funciones anteriores que nos sirven para mejorar la calidad de los repositorios de datos, planteamos un caso para poner en práctica el proceso. Supongamos que estamos gestionando un repositorio de datos de ciudadanos y queremos asegurarnos de:

1. Que los datos de edad no contengan valores no válidos (como negativos o decimales?
2. Que los códigos de nacionalidad estén estandarizados.
3. Que los identificadores únicos sigan un formato correcto. 
4. Que el lugar de residencia sea coherente.

Con Pandas, podríamos realizar las siguientes acciones:

1. Validación de edades sin valores incorrectos

3. Validación de indentificadores únicos

4. Verificación de coherencia en lugar de residencia

Integración con diversidad de tecnologías

Pandas es una biblioteca extremadamente flexible y versátil que se integra fácilmente con muchas tecnologías y herramientas en el ecosistema de datos. Algunas de las principales tecnologías con las que Pandas tiene integración o se puede utilizar son:

1. Bases de datos SQL:

Pandas se integra muy bien con bases de datos relacionales como MySQL, PostgreSQL, SQLite, y otras que utilizan SQL. La biblioteca SQLAlchemy o directamente las bibliotecas específicas de cada base de datos (como psycopg2 para PostgreSQL o sqlite3) permiten conectar Pandas a estas bases de datos, realizar consultas y leer/escribir datos entre la base de datos y Pandas.

• Función común: pd.read_sql() para leer una consulta SQL en un DataFrame, y to_sql() para exportar los datos desde Pandas a una tabla SQL.

2. APIs basadas en REST y HTTP:

Pandas se puede utilizar para procesar datos obtenidos de APIs utilizando solicitudes HTTP. Bibliotecas como requests permiten obtener datos de APIs y luego transformar esos datos en DataFrames de Pandas para su análisis.

3. Big Data (Apache Spark):

Pandas se puede utilizar en combinación con PySpark, una API para Apache Spark en Python. Aunque Pandas está diseñado principalmente para trabajar con datos en memoria, Koalas, una biblioteca basada en Pandas y Spark, permite trabajar con estructuras distribuidas de Spark usando una interfaz similar a Pandas. Herramientas como Koalas ayudan a que los usuarios de Pandas puedan escalar sus scripts a entornos de datos distribuidos sin necesidad de aprender toda la sintaxis de PySpark.

4. Hadoop y HDFS:

Pandas se puede utilizar junto con tecnologías de Hadoop, especialmente el sistema de archivos distribuido HDFS. Aunque Pandas no está diseñado para gestionar grandes volúmenes de datos distribuidos, puede utilizarse junto a bibliotecas como pyarrow o dask para leer o escribir datos desde y hacia HDFS en sistemas distribuidos. Por ejemplo, pyarrow se puede utilizar para leer o escribir archivos Parquet en HDFS.

5. Formatos de archivos populares:

Pandas se utiliza comúnmente para leer y escribir datos en diferentes formatos de archivo, tales como:

• CSV: pd.read_csv()
• Excel: pd.read_excel() y to_excel()
• JSON: pd.read_json()
• Parquet: pd.read_parquet() para trabajar con archivos eficientes en espacio y tiempo.
• Feather: un formato de archivo rápido para intercambio entre lenguajes como Python y R (pd.read_feather()).

6. Herramientas de visualización de datos:

Pandas se puede integrar fácilmente con herramientas de visualización como Matplotlib, Seaborn, y Plotly. Estas bibliotecas permiten generar gráficos directamente desde DataFrames de Pandas.

• Pandas incluye su propia integración ligera con Matplotlib para generar gráficos rápidos usando df.plot().
• Para visualizaciones más sofisticadas, es común usar Pandas junto a Seaborn o Plotly para gráficos interactivos.

7. Bibliotecas de machine learning:

Pandas es ampliamente utilizado en el preprocesamiento de datos antes de aplicar modelos de machine learning. Algunas bibliotecas populares con las que Pandas se integra son:

• Scikit-learn: la mayoría de los pipelines de machine learning comienzan con la preparación de datos en Pandas antes de pasar los datos a modelos de Scikit-learn.
• TensorFlow y PyTorch: aunque estos frameworks están más orientados al manejo de matrices numéricas (Numpy), Pandas se utiliza frecuentemente para la carga y limpieza de datos antes de entrenar modelos de deep learning.
• XGBoost, LightGBM, CatBoost: Pandas es compatible con estas bibliotecas de machine learning de alto rendimiento, donde los DataFrames se utilizan como entrada para entrenar modelos.

8. Jupyter Notebooks:

Pandas es fundamental en el análisis de datos interactivo dentro de los Jupyter Notebooks, que permiten ejecutar código Python y visualizar los resultados de manera inmediata, lo que facilita la exploración de datos y su visualización en conjunto con otras herramientas.

9. Cloud Storage (AWS, GCP, Azure):

Pandas se puede utilizar para leer y escribir datos directamente desde servicios de almacenamiento en la nube como Amazon S3, Google Cloud Storage y Azure Blob Storage. Bibliotecas adicionales como boto3 (para AWS S3) o google-cloud-storage facilitan la integración con estos servicios. A continuación, se muestra un ejemplo para leer datos desde Amazon S3.

10. Docker y contenedores:

Pandas se puede usar en entornos de contenedores utilizando Docker. Los contenedores son ampliamente utilizados para crear entornos aislados que aseguran la replicabilidad de los pipelines de análisis de datos.

En conclusión, el uso de Pandas es una solución eficaz para mejorar la calidad de los datos en repositorios complejos y heterogéneos. A través de funciones de limpieza, normalización, validación de reglas de negocio, y análisis exploratorio, Pandas facilita la detección y corrección de errores comunes, como valores nulos, duplicados o inconsistentes. Además, su integración con diversas tecnologías, bases de datos, entornos big data, y almacenamiento en la nube, convierte a Pandas en una herramienta extremadamente versátil para garantizar la exactitud, consistencia y completitud de los datos.

Contenido elaborado por Dr. Fernando Gualo, Profesor en UCLM y Consultor de Gobierno y Calidad de datos. El contenido y el punto de vista reflejado en esta publicación es responsabilidad exclusiva de su autor.

El procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas comprender y manipular el lenguaje humano. En el núcleo de muchas aplicaciones modernas, como asistentes virtuales, sistemas de traducción automática y chatbots, se encuentran los word embeddings. Pero, ¿qué son exactamente y por qué son tan importantes?

¿Qué son los word embeddings?

Los word embeddings son una técnica que permite a las máquinas representar el significado de las palabras de manera que se puedan capturar relaciones complejas entre ellas. Para entenderlo, pensemos en cómo las palabras se usan en un contexto determinado: una palabra adquiere significado en función de las palabras que la rodean. Por ejemplo, la palabra banco podría referirse a una institución financiera o a un asiento, dependiendo del contexto en el que se encuentre.

La idea detrás de los word embeddings es que se asigna a cada palabra un vector en un espacio de varias dimensiones. La posición de estos vectores en el espacio refleja la cercanía semántica entre las palabras. Si dos palabras tienen significados similares, sus vectores estarán cercanos. Si sus significados son opuestos o no tienen relación, estarán distantes en el espacio vectorial.

Para visualizarlo, imaginemos que palabras como lago, río y océano estarían cerca entre sí en este espacio, mientras que palabras como lago y edificio estarían mucho más separadas. Esta estructura permite que los algoritmos de procesamiento de lenguaje puedan realizar tareas complejas, como encontrar sinónimos, hacer traducciones precisas o incluso responder preguntas basadas en contexto.

¿Cómo se crean los word embeddings?

El objetivo principal de los word embeddings es capturar relaciones semánticas y la información contextual de las palabras, transformándolas en representaciones numéricas que puedan ser comprendidas por los algoritmos de machine learning (aprendizaje automático). En lugar de trabajar con texto sin procesar, las máquinas requieren que las palabras se conviertan en números para poder identificar patrones y relaciones de manera efectiva.

El proceso de creación de word embeddings consiste en entrenar un modelo en un gran corpus de texto, como artículos de Wikipedia, para aprender la estructura del lenguaje. El primer paso implica realizar una serie de preprocesamientos en el corpus, que incluye tokenizar las palabras, eliminar puntuación y términos irrelevantes, y, en algunos casos, convertir todo el texto a minúsculas para mantener la consistencia.

El uso del contexto para capturar el significado

Una vez preprocesado el texto, se utiliza una técnica conocida como "ventana de contexto deslizante" para extraer información. Esto significa que, para cada palabra objetivo, se toman en cuenta las palabras que la rodean dentro de un cierto rango. Por ejemplo, si la ventana de contexto es de 3 palabras, para la palabra avión en la frase “El avión despega a las seis”, las palabras de contexto serán El, despega, a.

El modelo se entrena para aprender a predecir una palabra objetivo usando las palabras de su contexto (o a la inversa, predecir el contexto a partir de la palabra objetivo). Para ello, el algoritmo ajusta sus parámetros de manera que los vectores asignados a cada palabra se acerquen más en el espacio vectorial si esas palabras aparecen frecuentemente en contextos similares.

Cómo los modelos aprenden la estructura del lenguaje

La creación de los word embeddings se basa en la capacidad de estos modelos para identificar patrones y relaciones semánticas. Durante el entrenamiento, el modelo ajusta los valores de los vectores de manera que las palabras que suelen compartir contextos tengan representaciones similares. Por ejemplo, si avión y helicóptero se usan frecuentemente en frases similares (por ejemplo, en el contexto de transporte aéreo), los vectores de avión y helicóptero estarán cerca en el espacio vectorial.

A medida que el modelo procesa más y más ejemplos de frases, va afinando las posiciones de los vectores en el espacio continuo. De este modo, los vectores no solo reflejan la proximidad semántica, sino también otras relaciones como sinónimos, categorías (por ejemplo, frutas, animales) y relaciones jerárquicas (por ejemplo, perro y animal).

Un par de ejemplos simplificado

Imaginemos un pequeño corpus de solo seis palabras: guitarra, bajo, batería, piano, coche y bicicleta. Supongamos que cada palabra se representa en un espacio vectorial de tres dimensiones de la siguiente manera:

guitarra        [0.3, 0.8, -0.1]

bajo            [0.4, 0.7, -0.2]

batería         [0.2, 0.9, -0.1]

piano           [0.1, 0.6, -0.3]

coche           [0.8, -0.1, 0.6]

bicicleta       [0.7, -0.2, 0.5]

En este ejemplo simplificado, las palabras guitarra, bajo, batería y piano representan instrumentos musicales y están ubicadas cerca unas de otras en el espacio vectorial, ya que se utilizan en contextos similares. En cambio, coche y bicicleta, que pertenecen a la categoría de medios de transporte, se encuentran alejadas de los instrumentos musicales pero cercanas entre ellas. Esta otra imagen muestra cómo se verían distintos términos relacionados con cielo, alas e ingeniería en un espacio vectorial. 

Figura1. Ejemplos de representación de un corpus en un espacio vectorial. Fuente: Adaptación de “Word embeddings: the (very) basics”, de Guillaume Desagulier.

Estos ejemplos solo utilizan tres dimensiones para ilustrar la idea, pero en la práctica, los word embeddings suelen tener entre 100 y 300 dimensiones para capturar relaciones semánticas más complejas y matices lingüísticos.

El resultado final es un conjunto de vectores que representan de manera eficiente cada palabra, permitiendo a los modelos de procesamiento de lenguaje identificar patrones y relaciones semánticas de forma más precisa. Con estos vectores, las máquinas pueden realizar tareas avanzadas como búsqueda semántica, clasificación de texto y respuesta a preguntas, mejorando significativamente la comprensión del lenguaje natural.

Estrategias para generar word embeddings

A lo largo de los años, se han desarrollado múltiples enfoques y técnicas para generar word embeddings. Cada estrategia tiene su forma de capturar el significado y las relaciones semánticas de las palabras, lo que resulta en diferentes características y usos. A continuación, se presentan algunas de las principales estrategias:

1. Word2Vec: captura de contexto local

Desarrollado por Google, Word2Vec es uno de los enfoques más conocidos y se basa en la idea de que el significado de una palabra se define por su contexto. Usa dos enfoques principales:

• CBOW (Continuous Bag of Words): en este enfoque, el modelo predice la palabra objetivo usando las palabras de su entorno inmediato. Por ejemplo, dado un contexto como "El perro está ___ en el jardín", el modelo intenta predecir la palabra jugando, basándose en las palabras El, perro, está y jardín.
• Skip-gram: A la inversa, Skip-gram usa una palabra objetivo para predecir las palabras circundantes. Usando el mismo ejemplo, si la palabra objetivo es jugando, el modelo intentaría predecir que las palabras en su entorno son El, perro, está y jardín.

La idea clave es que Word2Vec entrena el modelo para capturar la proximidad semántica a través de muchas iteraciones en un gran corpus de texto. Las palabras que tienden a aparecer juntas tienen vectores más cercanos, mientras que las que no están relacionadas aparecen más distantes.

2. GloVe: enfoque basado en estadísticas globales

GloVe, desarrollado en la Universidad de Stanford, se diferencia de Word2Vec al utilizar estadísticas globales de co-ocurrencia de palabras en un corpus. En lugar de considerar solo el contexto inmediato, GloVe se basa en la frecuencia con la que dos palabras aparecen juntas en todo el corpus.

Por ejemplo, si pan y mantequilla aparecen juntas con frecuencia, pero pan y planeta rara vez se encuentran en el mismo contexto, el modelo ajusta los vectores de manera que pan y mantequilla estén cerca en el espacio vectorial.

Esto permite que GloVe capture relaciones globales más amplias entre palabras y que las representaciones sean más robustas a nivel semántico. Los modelos entrenados con GloVe tienden a funcionar bien en tareas de analogía y similitud de palabras.

3. FastText: captura de sub-palabras

FastText, desarrollado por Facebook, mejora a Word2Vec al introducir la idea de descomponer las palabras en sub-palabras. En lugar de tratar cada palabra como una unidad indivisible, FastText representa cada palabra como una suma de n-gramas. Por ejemplo, la palabra jugando se podría descomponer en ju, uga, ando, etc.

Esto permite que FastText capture similitudes incluso entre palabras que no aparecieron explícitamente en el corpus de entrenamiento, como variaciones morfológicas (jugando, jugar, jugador). Esto es particularmente útil para lenguajes con muchas variaciones gramaticales.

4. Embeddings contextuales: captura de sentido dinámico

Modelos como BERT y ELMo representan un avance significativo en word embeddings. A diferencia de las estrategias anteriores, que generan un único vector para cada palabra independientemente del contexto, los embeddings contextuales generan diferentes vectores para una misma palabra según su uso en la frase.

Por ejemplo, la palabra banco tendrá un vector diferente en la frase "me senté en el banco del parque" que en "el banco aprobó mi solicitud de crédito". Esta variabilidad se logra entrenando el modelo en grandes corpus de texto de manera bidireccional, es decir, considerando no solo las palabras que preceden a la palabra objetivo, sino también las que la siguen.

Aplicaciones prácticas de los word embeddings

Los word embeddings se utilizan en una variedad de aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural, como:

• Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER, por sus siglas en inglés): permiten identificar y clasificar nombres de personas, organizaciones y lugares en un texto. Por ejemplo, en la frase "Apple anunció su nueva sede en Cupertino", los word embeddings permiten al modelo entender que Apple es una organización y Cupertino es un lugar.
• Traducción automática: ayudan a representar palabras de una manera independiente del idioma. Al entrenar un modelo con textos en diferentes lenguas, se pueden generar representaciones que capturan el significado subyacente de las palabras, facilitando la traducción de frases completas con un mayor nivel de precisión semántica.
• Sistemas de recuperación de información: en motores de búsqueda y sistemas de recomendación, los word embeddings mejoran la coincidencia entre las consultas de los usuarios y los documentos relevantes. Al capturar similitudes semánticas, permiten que incluso consultas no exactas se correspondan con resultados útiles. Por ejemplo, si un usuario busca "medicamento para el dolor de cabeza", el sistema puede sugerir resultados relacionados con analgésicos gracias a las similitudes capturadas en los vectores.
• Sistemas de preguntas y respuestas: los word embeddings son esenciales en sistemas como los chatbots y asistentes virtuales, donde ayudan a entender la intención detrás de las preguntas y a encontrar respuestas relevantes. Por ejemplo, ante la pregunta “¿Cuál es la capital de Italia?”, los word embeddings permiten que el sistema entienda las relaciones entre capital e Italia y encuentre Roma como respuesta.
• Análisis de sentimiento: los word embeddings se utilizan en modelos que determinan si el sentimiento expresado en un texto es positivo, negativo o neutral. Al analizar las relaciones entre palabras en diferentes contextos, el modelo puede identificar patrones de uso que indican ciertos sentimientos, como alegría, tristeza o enfado.
• Agrupación semántica y detección de similaridades: los word embeddings también permiten medir la similitud semántica entre documentos, frases o palabras. Esto se utiliza para tareas como agrupar artículos relacionados, recomendar productos basados en descripciones de texto o incluso detectar duplicados y contenido similar en grandes bases de datos.

Conclusión

Los word embeddings han transformado el campo del procesamiento de lenguaje natural al ofrecer representaciones densas y significativas de las palabras, capaces de capturar sus relaciones semánticas y contextuales. Con la aparición de embeddings contextuales, el potencial de estas representaciones sigue creciendo, permitiendo que las máquinas comprendan incluso las sutilezas y ambigüedades del lenguaje humano. Desde aplicaciones en sistemas de traducción y búsqueda, hasta chatbots y análisis de sentimiento, los word embeddings seguirán siendo una herramienta fundamental para el desarrollo de tecnologías cada vez más avanzadas y humanizadas en el campo del lenguaje natural.

Contenido elaborado por Juan Benavente, ingeniero superior industrial y experto en Tecnologías ligadas a la economía del dato. Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.

Un gemelo digital es una representación virtual e interactiva de un objeto, sistema o proceso del mundo real. Hablamos, por ejemplo, de una réplica digital de una fábrica, una ciudad o incluso un cuerpo humano. Estos modelos virtuales permiten simular, analizar y predecir el comportamiento del elemento original, lo que es clave para la optimización y el mantenimiento en tiempo real.

Debido a sus funcionalidades, los gemelos digitales se están utilizando en diversos sectores como la salud, el transporte o la agricultura. En este artículo, repasamos las ventajas que aporta su uso y mostramos dos ejemplos relacionados con los datos abiertos.

Ventajas de los gemelos digitales

Los gemelos digitales utilizan fuentes de datos reales del entorno, obtenidos a través de sensores y plataformas abiertas, entre otros. Gracias a ello, los gemelos digitales se actualizan en tiempo real para reflejar la realidad, lo que aporta una serie de ventajas:

• Aumento del rendimiento: una de las principales diferencias con las simulaciones tradicionales es que los gemelos digitales utilizan datos en tiempo real para su modelización, lo que permite tomar decisiones más acertadas para optimizar el rendimiento de equipos y sistemas según las necesidades de cada momento.
• Mejora de la planificación: utilizando tecnologías basadas en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático, el gemelo digital puede analizar problemas de rendimiento o realizar simulaciones virtuales de «qué pasaría si». De esta forma, se pueden predecir fallos y problemas antes de que ocurran, lo que permite un mantenimiento proactivo.
• Reducción de costes: la mejora en la gestión de datos gracias a un gemelo digital genera beneficios equivalentes al 25% del gasto total en infraestructuras. Además, al evitar fallos costosos y optimizar procesos, se pueden reducir significativamente los costes operativos. También permiten monitorear y controlar sistemas en remoto, desde cualquier lugar, mejorando la eficiencia al centralizar las operaciones.
• Personalización y flexibilidad: al crear modelos virtuales detallados de productos o procesos, las organizaciones pueden adaptar rápidamente sus operaciones para satisfacer las demandas cambiantes del entorno y las preferencias individuales de los clientes / ciudadanos. Por ejemplo, en la fabricación, los gemelos digitales permiten la producción personalizada en masa, ajustando las líneas de producción en tiempo real para crear productos únicos según las especificaciones del cliente. Por otro lado, en el ámbito de la salud, los gemelos digitales pueden modelar el cuerpo humano para personalizar tratamientos médicos, mejorando así la eficacia y reduciendo los efectos secundarios.
• Impulso de la experimentación e innovación: los gemelos digitales proporcionan un entorno seguro y controlado para probar nuevas ideas y soluciones, sin los riesgos y costes asociados a los experimentos físicos. Entre otras cuestiones, permiten experimentar con grandes objetos o proyectos que, por su tamaño, no suelen prestarse a la experimentación en la vida real.
• Mejora de la sostenibilidad: al permitir la simulación y el análisis detallado de procesos y sistemas, las organizaciones pueden identificar áreas de ineficiencia y desperdicio, optimizando así el uso de recursos. Por ejemplo, los gemelos digitales pueden modelar el consumo y la producción de energía en tiempo real, permitiendo ajustes precisos que reducen el consumo y las emisiones de carbono.

Ejemplos de gemelos digitales en España

A continuación, se muestran tres ejemplos que ponen de manifiesto estas ventajas.

Proyecto GeDIA: inteligencia artificial para predecir los cambios en los territorios

GeDIA es una herramienta para la planificación estratégica de ciudades inteligentes, que permite realiza simulaciones de escenarios. Para ellos utiliza modelos de inteligencia artificial basados en fuentes de datos y herramientas ya existentes en el territorio.

El alcance de la herramienta es muy amplio, pero sus creadores destacan dos casos de uso:

1. Necesidades de infraestructuras futuras: la plataforma realiza análisis detallados considerando las tendencias, gracias a los modelos de inteligencia artificial. De esta forma, se pueden realizar proyecciones de crecimiento y planificar las necesidades de infraestructuras y servicios, como energía y agua, en áreas específicas de un territorio, garantizando su disponibilidad.
2. Crecimiento y turismo: GeDIA también se utiliza para estudiar y analizar el crecimiento urbano y turístico en zonas concretas. La herramienta identifica patrones de gentrificación y evalúa su impacto en la población local, utilizando datos censales. De esta forma se pueden comprender mejor los cambios demográficos y su impacto, como las necesidades de vivienda, y tomar decisiones que faciliten el crecimiento equitativo y sostenible.

Esta iniciativa cuenta con la participación de diversas empresas y la Universidad de Málaga (UMA), así como el respaldo económico de Red.es y la Unión Europea.

Gemelo digital del Mar menor: datos para cuidar el medio ambiente

El Mar Menor, la laguna salada de la Región de Murcia, ha sufrido graves problemas ecológicos en los últimos años, influenciados por la presión agrícola, el turismo y la urbanización.

Para conocer mejor las causas y valorar posibles soluciones, TRAGSATEC, una entidad de protección ambiental de propiedad estatal, desarrolló un gemelo digital. Para ello mapeó un área circundante de más de 1.600 kilómetros cuadrados, conocida como la Región del Campo de Cartagena. En total se obtuvieron 51.000 imágenes nadirales, 200.000 imágenes oblicuas y más de cuatro terabytes de datos LiDAR.

Gracias a este gemelo digital, TRAGSATEC ha podido simular diversos escenarios de inundaciones y el impacto que tendría instalar elementos de contención u obstáculos, como un muro, que redirigieran el flujo del agua. También han podido estudiar la distancia entre el terreno y el agua subterránea, para determinar el impacto de la filtración de fertilizantes, entre otras cuestiones.

Retos y camino hacia el futuro

Estos son solo dos ejemplos, pero ponen de manifiesto el potencial de una tecnología cada vez más popular. No obstante, para que su implementación sea aun mayor es necesario hacer frente a algunos retos, como los costes iniciales, tanto en tecnología como en capacitación, o la seguridad, al aumentar la superficie de ataque. Otro de los retos a destacar son los problemas de interoperabilidad que surgen cuando las distintas administraciones públicas establecen gemelos digitales y espacios de datos locales. Para profundizar en esta problemática, la Comisión Europea ha publicado una guía que ayuda a identificar los principales retos organizativos y culturales de interoperabilidad, ofreciendo buenas prácticas para solventarlos.

En resumen, los gemelos digitales ofrecen numerosas ventajas, como la mejora del rendimiento o la reducción de costes. Estos beneficios están impulsando su adopción en diversas industrias y es probable que, a medida que se superen los retos actuales, los gemelos digitales se conviertan en una herramienta esencial para optimizar procesos y mejorar la eficiencia operativa en un mundo cada vez más digitalizado.

Casi la mitad de los adultos europeos carecen de competencias digitales básicas. De acuerdo con el último informe sobre el estado de la Década Digital, en 2023, solo el 55,6% de los ciudadanos declararon tener este tipo de capacidades. Este porcentaje crece al 66,2% en el caso de España, situado por delante de la media europea.

Tener capacidades digitales básicas es esencial en la sociedad actual, porque permite acceder a una mayor cantidad de información y servicios, así como comunicarse de manera efectiva en entornos online, facilitando una mayor participación en actividades cívicas y sociales. Y también supone una gran ventaja competitiva en el mundo laboral.

En Europa, más del 90% de las funciones profesionales requieren un nivel básico de conocimientos digitales. Hace mucho tiempo que el conocimiento tecnológico dejó de ser únicamente necesario para profesiones técnicas, sino que se está extendiendo a todos los sectores, desde las empresas hasta el transporte e incluso la agricultura. En este sentido, más del 70% de las empresas han afirmado que la falta de personal con las competencias digitales adecuadas es un obstáculo para la inversión.

Por ello, un objetivo clave de la Década Digital es garantizar que al menos el 80% de las personas de entre 16 y 74 años posean al menos competencias digitales básicas de aquí a 2030

Capacidades tecnológicas básicas que todos deberíamos tener

Cuando hablamos de capacidades tecnológicas básicas nos referimos, de acuerdo con el framework DigComp, a diversas áreas, entre las que se encuentran:

• Alfabetización informacional y de datos: incluye localizar, recuperar, gestionar y organizar datos, juzgando la pertinencia de la fuente y su contenido.
• Comunicación y colaboración: supone interactuar, comunicarse y colaborar a través de las tecnologías digitales teniendo en cuenta la diversidad cultural y generacional. También incluye la gestión de la propia presencia, identidad y reputación digitales.
• Creación de contenidos digitales: se definiría como la mejora e integración de información y contenidos para generar nuevos mensajes, respetando los derechos de autor y las licencias. También implica saber dar instrucciones comprensibles para un sistema informático.
• Seguridad: se circunscribe a la protección de dispositivos, contenidos, datos personales y la intimidad en los entornos digitales, para proteger la salud física y mental.
• Resolución de problemas: permite identificar y resolver necesidades y problemas en entornos digitales. También se enfoca en el uso de herramientas digitales para innovar procesos y productos, manteniéndose al día de la evolución digital.

¿Qué puestos de trabajo relacionados con datos son los más demandados?

Una vez que tenemos claro cuáles son las competencias básicas, cabe destacar que en un mundo donde cada vez cobra más importancia la digitalización no es de extrañar que también crezca la demanda de conocimientos tecnológicos avanzados y relacionados con los datos.

De acuerdo con los datos de la plataforma de empleo LinkedIn, entre las 25 profesiones que más crecen en España en 2024 encontramos analistas de seguridad (puesto 1), analistas de desarrollo de software (2), ingenieros de datos (11) e ingenieros de inteligencia artificial (25). Datos similares ofrece el Mapa del Empleo de Fundación Telefónica, que además destaca cuatro de los perfiles más demandados relacionados con los datos:

• Analista de datos: encargados de la gestión y aprovechamiento de la información, se dedican a la recopilación, análisis y explotación de los datos, para lo cual suelen recurrir a la creación de cuadros de mando e informes.
• Diseñador/a o administrador/a de bases de datos: enfocados en diseñar, implementar y gestionar bases de datos. Así como mantener su seguridad, ejecutando procedimientos de respaldo y recuperación de datos en caso de fallos.
• Ingeniero/a de datos: responsables del diseño e implementación de arquitecturas de datos e infraestructuras para captar, almacenar, procesar y acceder a los datos, optimizando su rendimiento y garantizando su seguridad.
• Científico/a de datos: centrado en el análisis de datos y modelado predictivo, la optimización de algoritmos y la comunicación de resultados.

Todos ellos son puestos con buenos salarios y expectativas de futuro, en los que sin embargo sigue existiendo una gran brecha entre hombres y mujeres. De acuerdo con datos europeos, sólo 1 de cada 6 especialistas en TIC y 1 de cada 3 licenciados en ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM) son mujeres.

Para desarrollar profesiones relacionadas con los datos, se necesitan, entre otros, conocimientos de lenguajes de programación populares como Python, R o SQL, y múltiples herramientas de procesado y visualización de datos, como las detalladas en estos artículos:

• Herramientas de depuración y conversión de datos
• Herramientas de análisis de datos
• Herramientas de visualización de datos
• Librerías y APIs de visualización de datos
• Herramientas de visualización geoespacial
• Herramientas de análisis de redes

Actualmente la oferta de formaciones sobre todas estas capacidades no deja de crecer.

Perspectivas de futuro

Casi una cuarta parte de todos los puestos de trabajo (23%) cambiarán en los próximos cinco años, de acuerdo con el Informe sobre el Futuro del Empleo 2023 del Foro Económico Mundial. Los avances tecnológicos crearán nuevos empleos, transformarán los existentes y destruirán aquellos que se queden anticuados. Los conocimientos técnicos, relacionados con áreas como la inteligencia artificial o el Big Data, y el desarrollo de habilidades cognitivas, como el pensamiento analítico, supondrán grandes ventajas competitivas en el mercado laboral del futuro. En este contexto, las iniciativas políticas para impulsar la recapacitación de la sociedad, como el Plan europeo de Acción de Educación Digital (2021-2027), ayudaran a generar marcos y certificados comunes en un mundo en constante evolución.

La revolución tecnológica ha venido para quedarse y continuará cambiando nuestro mundo. Por ello, quienes antes empiecen a adquirir nuevas capacidades, tendrán una posición más ventajosa en el panorama laboral futuro.

La ciencia ciudadana se está consolidando como una de las fuentes de referencia más relevantes en la investigación contemporánea. Así lo reconoce el Centro Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) que define la ciencia ciudadana como una metodología y un medio para el fomento de la cultura científica en la que confluyen estrategias propias de la ciencia y de la participación ciudadana.

Ya hablamos hace un tiempo de la importancia que la ciencia ciudadana tenía en la sociedad. Hoy en día, los proyectos de ciencia ciudadana no solo han aumentado en número, diversidad y complejidad, sino que también han impulsado un significativo proceso de reflexión sobre cómo la ciudadanía puede contribuir activamente a la generación de datos y conocimiento.

Para llegar a este punto, programas como Horizonte 2020, que reconocía explícitamente la participación ciudadana en ciencia, han jugado un papel fundamental. Más en concreto, el capítulo "Ciencia con y para la sociedad” dio un importante empuje a este tipo de iniciativas en Europa y también en España. De hecho, a raíz de la participación española en dicho programa, así como en iniciativas paralelas, los proyectos españoles han ido aumentando su envergadura y las conexiones con iniciativas internacionales.

Este creciente interés por la ciencia ciudadana también se traduce en políticas concretas. Ejemplo de ello es la actual Estrategia Española de Ciencia, Tecnología e Innovación (EECTI), para el periodo 2021-2027 que incluye “la responsabilidad social y económica de la I+D+I a través de la incorporación de la ciencia ciudadana”.

En definitiva, comentamos hace un tiempo, las iniciativas de ciencia ciudadana buscan incentivar una ciencia más democrática, que responda a los intereses de toda la ciudadanía y que genere información que se pueda reutilizar en pro de la sociedad. A continuación, mostramos algunos ejemplos de proyectos de ciencia ciudadana que ayudan a recolectar datos cuya reutilización puede tener un impacto positivo en la sociedad:

Proyecto AtmOOs Academic: Educación y ciencia ciudadana sobre contaminación atmosférica y movilidad.

En este programa, Thigis desarrolló una prueba piloto de ciencia ciudadana sobre movilidad y medio ambiente con los alumnos de un colegio del distrito del Eixample de Barcelona. Este proyecto, que ya es replicable en otros centros educativos, consiste en recoger datos de patrones de movilidad del alumnado para analizar cuestiones relacionadas con la sostenibilidad.

En la web de AtmOOs Academic se pueden visualizar los resultados de todas las ediciones que llevan realizándose anualmente desde el curso 2017-2018 y muestran información sobre los vehículos que emplean los alumnos para ir a clase o las emisiones generadas según etapa escolar.

WildINTEL: Proyecto de investigación sobre el monitoreo de vida en Huelva

La Universidad de Huelva y la Agencia Estatal de Investigaciones Científicas (CSIC) colaboran para construir un sistema de monitoreo de vida silvestre para obtener las variables esenciales de biodiversidad. Para llevarlo a cabo, se utilizan cámaras de fototrampeo de captura remota de datos e inteligencia artificial.

El proyecto WildINTEL se centra en el desarrollo de un sistema de monitoreo que sea escalable y reproducible, facilitando así la recolección y gestión eficiente de datos sobre biodiversidad. Este sistema incorporará tecnologías innovadoras para proporcionar estimaciones demográficas precisas y objetivas de las poblaciones y comunidades.

A través de este proyecto, que empezó en diciembre de 2023 y seguirá ejecutándose hasta diciembre de 2026, se espera conseguir herramientas y productos para mejorar la gestión de la biodiversidad no solo en la provincia de Huelva sino en toda Europa.

IncluScience-Me: Ciencia ciudadana en el aula para impulsar la cultura científica y la conservación de la biodiversidad.

Este proyecto de ciencia ciudadana que combina educación y biodiversidad surge de la necesidad de abordar la investigación científica en las escuelas. Para ello, el alumnado toma el rol de persona investigadora para abordar un reto real: rastrear e identificar los mamíferos que habitan en sus entornos cercanos para ayudar a la actualización de un mapa de distribución y, por ende, a su conservación.

IncluScience-Me nace en la Universidad de Córdoba y, en concreto, en el Grupo de Investigación en Educación y Gestión de la Biodiversidad (Gesbio), y ha sido posible gracias a la participación de la Universidad de Castilla-La Mancha y el Instituto de Investigación en Recursos Cinegéticos de Ciudad Real (IREC), con la colaboración de la Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología - Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades.

La Memoria del Rebaño: Corpus documental de la vida pastoril.

Este proyecto de ciencia ciudadana que lleva activo desde julio de 2023 tiene como objetivo recabar conocimientos y experiencias de pastores y pastoras, en activo y jubilados, sobre el manejo de rebaños y la actividad ganadera.

La entidad responsable del programa es el Institut Català de Paleoecología Humana i Evolució Social aunque también colaboran el Museu Etnogràfic de Ripoll, Institució Milà i Fontanals-CSIC, Universidad Autònoma de Barcelona y Universidad Rovira i Virgili.

A través del programa, se ayuda a interpretar el registro arqueológico y contribuye a conservar los conocimientos de la práctica pastoril. Además, pone en valor la experiencia y los conocimientos de las personas mayores, un trabajo que contribuye a acabar con la connotación negativa de la “vejez” en una sociedad que prima la “juventud”, es decir, que pasen de ser considerados sujetos pasivos a ser considerados sujetos sociales activos.

Plastic Pirates España: Estudio de la contaminación por plástico en ríos europeos.

Es un proyecto de ciencia ciudadana que se ha llevado a cabo durante el último año con jóvenes de entre 12 y 18 años de las comunidades de Castilla y León y Cataluña pretende contribuir a generar evidencias científicas y concienciación ambiental sobre los residuos plásticos en los ríos.

Para ello, grupos de jóvenes de diferentes centros educativos, asociaciones y agrupaciones juveniles, han participado en campañas de muestreo donde se recogen datos de la presencia de residuos y basuras, principalmente plásticos y microplásticos en las riberas y agua de los ríos.

En España este proyecto lo ha coordinado el Centro Tecnológico BETA de la Universidad de Vic - Universidad Central de Cataluña junto a la Universidad de Burgos y la Fundación Oxígeno. Puedes acceder a más información en su página web.

Estos son algunos ejemplos de proyectos de ciencia ciudadana. Puedes consultar más en el Observatorio de Ciencia Ciudadana en España, una iniciativa que recoge múltiples recursos didácticos, informes y más información de interés sobre la ciencia ciudadana y su impacto en España. ¿Conoces algún otro proyecto? Mándanoslo a dinamizacion@datos.gob.es y podemos darlo a conocer a través de nuestros canales de difusión.

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la manera en que creamos y consumimos contenido. Desde la automatización de tareas repetitivas hasta la personalización de experiencias, la IA ofrece herramientas que están cambiando el panorama del marketing, la comunicación y la creatividad. 

Estas inteligencias artificiales necesitan ser entrenadas con datos acordes a los objetivos, sobre los que no discurran derechos de autor. Por ello, los datos abiertos se alzan como una herramienta de gran utilidad de cara al futuro de la IA.

Para profundizar sobre esta temática, The Govlab ha publicado el informe “A Fourth Wave of Open Data? Exploring the Spectrum of Scenarios for Open Data and Generative AI” (¿Una cuarta ola de datos abiertos? Explorando el espectro de escenarios para los datos abiertos y la IA generativa). En él se analiza la relación emergente entre los datos abiertos y la IA generativa, presentado diversos escenarios y recomendaciones. A continuación, se recogen sus claves.

El papel de los datos en la IA generativa

Los datos son la base fundamental de los modelos generativos de inteligencia artificial. Construir y entrenar dichos modelos requiere un gran volumen de datos, cuya escala y variedad está condicionada por los objetivos y los casos de uso del modelo. 

El siguiente gráfico explica cómo los datos funcionan como una pieza clave tanto de entrada de un sistema de IA generativa, como de salida. Los datos se recopilan de diversas fuentes, incluyendo portales de datos abiertos, con el fin de entrenar un modelo de IA de propósito general. Este modelo, posteriormente, será adaptado para realizar funciones específicas y diferentes tipos de análisis, que generan, a su vez, nuevos datos, que pueden utilizarse para seguir entrenando modelos.

Figura 1. El Rol de los datos abiertos en la IA generativa, adaptado del informe “A Fourth Wave of Open Data? Exploring the Spectrum of Scenarios for Open Data and Generative AI”, de The Govlab, 2024.

5 escenarios donde convergen los datos abiertos y la Inteligencia artificial

Con el fin de ayudar a los proveedores de datos abiertos a “preparar” dichos datos para la IA generativa, The Govlab ha definido cinco escenarios que resumen cinco formas distintas en las que los datos abiertos y la IA generativa pueden cruzarse. Estos escenarios pretenden ser un punto de partida, que se irá ampliando en el futuro, en base a los casos de uso disponibles.

Figura 2. Cinco escenarios donde convergen los datos abiertos y la Inteligencia artificial, adaptado del informe “A Fourth Wave of Open Data? Exploring the Spectrum of Scenarios for Open Data and Generative AI”, de The Govlab, 2024.

Puedes leer el detalle de estos escenarios en el informe, donde se explican más ejemplos. Además, The Govlab también ha puesto en marcha un observatorio donde recopila ejemplos de intersecciones entre datos abiertos e inteligencia artificial generativa (los incluidos en el informe junto con otros adicionales). Cualquier usuario puede proponer nuevos casos a través de este formulario. Dichos ejemplos se utilizarán para continuar estudiando este campo y mejorar los escenarios actualmente definidos.

Entre los casos que se pueden ver en la web, encontramos una empresa española: Tendios. Se trata de una compañía de software como servicio que ha desarrollado un chatbot para ayudar en el análisis de licitaciones y concursos públicos con el fin de  facilitar la concurrencia. Esta herramienta está entrenada con documentos públicos de licitaciones gubernamentales.

Recomendaciones para publicadores de datos

Para extraer el máximo potencial de IA generativa, mejorando su eficiencia y eficacia, el informe destaca que los proveedores de datos abiertos deben hacer frente a algunos retos, como la mejora de la gobernanza y la gestión de los datos. En este sentido, recogen cinco recomendaciones:

1. Mejorar la transparencia y la documentación. A través del uso de estándares, diccionarios de datos, vocabularios, plantillas de metadatos, etc. se ayudará a aplicar prácticas de documentación  sobre el linaje, la calidad, las consideraciones éticas y el impacto de los resultados.
2. Mantener la calidad y la integridad. Se necesita formación y procesos rutinarios que aseguren la calidad, incluida la validación automatizada o manual, así como herramientas para actualizar los conjuntos de datos rápidamente cuando sea necesario. Además, son necesarios mecanismos para informar y abordar problemas que puedan surgir relacionados con los datos, a fin de impulsar la transparencia y facilitar la creación de una comunidad en torno a los conjuntos de datos abiertos.
3. Fomentar la interoperabilidad y los estándares. Implica adoptar y promover normas internacionales de datos, con especial foco en los datos sintéticos y los contenidos generados por IA.
4. Mejorar la accesibilidad y la facilidad de uso. Supone la mejora de los portales de datos abiertos mediante algoritmos de búsqueda inteligentes y herramientas interactivas. También es imprescindible establecer un espacio compartido donde los publicadores de los datos y los usuarios puedan intercambiar opiniones y manifestar necesidades, con el fin de hacer coincidir oferta y demanda.
5. Abordar las consideraciones éticas. Proteger a los titulares de los datos es de máxima prioridad al hablar de datos abiertos e IA generativa. Se necesitan comités éticos y directrices éticas exhaustivas en torno a la recopilación, el intercambio y el uso de datos abiertos, así como tecnologías avanzadas de preservación de la intimidad.

Estamos ante un campo en continua evolución que necesita de actualización constante por parte de los publicadores de datos. Estos deben proporcionar conjuntos de datos adecuados tanto técnica como éticamente, para que los sistemas de IA generativa puedan alcanzar todo su potencial.

La transformación digital se ha convertido en un pilar fundamental para el desarrollo económico y social de los países en el siglo XXI. En España, este proceso ha cobrado una relevancia especial en los últimos años, impulsado por la necesidad de adaptarse a un entorno global cada vez más digitalizado y competitivo. La pandemia de COVID-19 actuó como un catalizador, acelerando la adopción de tecnologías digitales en todos los sectores de la economía y la sociedad.

Sin embargo, la transformación digital no solo implica la incorporación de nuevas tecnologías, sino también un cambio profundo en la forma en que las organizaciones operan y se relacionan con sus clientes, empleados y socios. En este contexto, España ha realizado importantes avances, situándose como uno de los países líderes en Europa en varios aspectos de la digitalización.

A continuación, se presentan algunos de los informes más destacados que analizan este fenómeno y sus implicaciones.

Informe sobre el estado de la Década Digital 2024

El informe sobre el estado de la Década Digital 2024 examina la evolución de las políticas europeas dirigidas a alcanzar los objetivos y metas acordados para el éxito de la transformación digital. Para ello evalúa el grado de cumplimiento en base a diversos indicadores, incluidos en cuatro grupos: infraestructura digital, transformación digital de los negocios, habilidades digitales y servicios públicos digitales.

Figura 1. Balance de los avances hacia los objetivos de la Década Digital fijados para 2030, "Informe sobre el Estado de la Década Digital 2024", Comisión Europea.

En los últimos años, la Unión Europea (UE) ha mejorado considerablemente su actuación mediante la aprobación de medidas reguladoras -con 23 nuevos avances legislativos, que incluyen, entre otros, el Reglamento de gobernanza de datos y el Reglamento de datos- para dotarse de un marco de gobernanza global: el Programa de política de la Década Digital para 2030.

El documento incluye una evaluación de las hojas de ruta estratégicas de los diversos países de la Unión. En el caso de España, se destacan dos principales fortalezas:

• El avance en el uso de inteligencia artificial por parte de las empresas (9,2% frente al 8,0% europeo), donde el crecimiento anual de España (9,3%) es cuatro veces superior al de la UE (2,6%).
• La gran cantidad de ciudadanos con capacidades digitales básicas (66,2%), frente al promedio europeo (55,6%).

Por otro lado, los principales retos a superar son la adopción de los servicios en la nube (27,2% versus 38,9% de la UE) y el número de especialistas en tecnologías de la información y la comunicación o TIC (4,4% frente al 4,8% europeo).

En la siguiente imagen se puede observar la previsión en España de evolución de los indicadores clave analizados para 2024, en comparación con las metas fijadas por la UE para 2030.

Figura 2. Indicadores clave de rendimiento de España, "Informe sobre el Estado de la Década Digital 2024", Comisión Europea.

Se espera que España alcance el 100% en prácticamente todos los indicadores para 2030. Para ello, el país tiene previsto asignar un presupuesto estimado de 26.700 millones de euros (1,8 % del PIB), sin tener en cuenta inversiones privadas. Esta hoja de ruta demuestra el compromiso para alcanzar los objetivos y metas de la Década Digital.

Además de la inversión, para conseguir el objetivo, en el  informe se recomienda focalizar esfuerzos en tres áreas: la adopción de tecnologías avanzadas (IA, análisis de datos, nube) por parte de pymes; la digitalización y promoción del uso de servicios públicos; y la atracción y retención de especialistas TIC a través del diseño de planes de incentivos.

European Innovation Scoreboard 2024

El European Innovation Scoreboard realiza de manera anual una evaluación comparativa de los avances en investigación e innovación en diversos países, no solo europeos. El informe clasifica a las regiones en cuatro grupos de innovación que van de más a menos: Líderes en innovación, Innovadores fuertes, Innovadores moderados e Innovadores emergentes.

España se encuentra liderando el grupo de Innovadores moderados, con un rendimiento del 89,9% del promedio de la UE. Esto representa una mejora en comparación con años anteriores y supera el promedio de otros países de su misma categoría, que es del 84,8%. Nuestro país se sitúa por encima de la media comunitaria en tres indicadores: digitalización, capital humano y financiación y soporte. Por otro lado, las áreas en las que más debe mejorar son el empleo en innovación, la inversión empresarial y la innovación en pymes. Todo ello se recoge el siguiente gráfico:

Figura 3. Bloques que componen el índice sintético de la innovación en España, European Innovation Scorecard 2024 (adaptado de la Fundación COTEC).

Informe de la Sociedad Digital en España 2023

La Fundación Telefónica también realiza de manera periódica un informe donde se analizan los principales cambios y tendencias que está experimentando nuestro país a raíz de la revolución tecnológica.

La edición actualmente disponible es la de 2023. En él se destaca que “España sigue profundizando en su proceso de transformación digital a buen ritmo y ocupa un puesto destacado en este aspecto entre los países europeos”, resaltando sobre todo el área de conectividad. No obstante, siguen existiendo brechas digitales, principalmente por motivo de edad.

También se avanza en la relación de los ciudadanos con las administraciones digitales: el 79,7 % de las personas de entre 16 y 74 años utilizaron en 2022 páginas web o aplicaciones móviles de alguna administración. Por otro lado, el tejido empresarial español avanza en su digitalización, incorporando herramientas digitales, sobre todo en el ámbito del marketing. No obstante,  aún queda margen de mejora en aspectos de análisis de macrodatos y la aplicación de inteligencia artificial, actividades que actualmente han implementado, en general, solo las grandes empresas.

Informe sobre el talento en inteligencia artificial y datos

IndesIA, una asociación que promueve el uso de la inteligencia artificial y el Big Data en España, ha realizado un análisis cuantitativo y cualitativo del mercado de talento en datos e inteligencia artificial en 2024 en nuestro país.

De acuerdo con el informe, el mercado de talento de datos e inteligencia artificial representa casi un 19% del total de profesionales TIC de nuestro país. En total, son 145.000 profesionales (+2,8% de 2023), de los cuales solo el 32% son mujeres. Aun así, existe un gap entre oferta y demanda, sobre todo en ingenieros de procesamiento del lenguaje natural. Para resolver esta situación el informe analiza seis áreas de mejora: estrategia y planificación de plantillas, identificación de talento, activación de talento, engagement, formación y desarrollo, y cultura data-driven.

Otros informes de interés

 La Fundación COTEC también realiza de manera periódica diversos informes sobre la materia. En su web encontramos documentos sobre la ejecución presupuestaria de la I+D en el sector público, la percepción social de la innovación o el mapa del Talento autonómico.

Por su parte, la Fundación Orange en España y la consultora Nae han realizado un informe para analizar la evolución digital en los últimos 25 años, el mismo periodo que lleva en nuestro país dicha Fundación. El informe destaca que, entre 2013 y 2018, el sector digital ha contribuido en unos 7.500 millones de euros anuales al PIB del país.

En definitiva, todos ellos destacan la situación de España entre los líderes europeos a nivel de transformación digital, pero con la necesidad de avanzar en innovación. Para ello, no solo es necesario impulsar las inversiones económicas, sino también promover un cambio cultural que fomente la creatividad. Una mentalidad más abierta y colaborativa permitirá a las empresas, administraciones y a la sociedad en general adaptarse rápidamente a los cambios tecnológicos y aprovechar las oportunidades que estos brindan para asegurar un futuro próspero para España.

¿Conoces más informes sobre la materia? Déjanos un comentario o escríbenos a dinamizacion@datos.gob.es.

El verano supone para muchos la llegada de las vacaciones, una época en la que descansar o desconectar. Pero esos días libres también son una oportunidad para formarnos en diversas áreas y mejorar nuestras habilidades competitivas.

Para aquellos que quieran aprovechar las próximas semanas y adquirir nuevos conocimientos, las universidades españolas cuentan con una amplia oferta centrada en múltiples temáticas. En este artículo, recopilamos algunos ejemplos de cursos relacionados con la formación en datos.

Sistemas de Información Geográfica (SIG) con QGIS. Universidad de Alcalá de Henares (link no disponible).

El curso busca formar a los alumnos en las capacidades básicas en SIG para que puedan realizar procesos comunes como crear mapas para informes, descargar datos de un GPS, realizar análisis espaciales, etc. Cada estudiante tendrá la posibilidad de desarrollar su propio proyecto SIG con ayuda del profesorado. Está dirigido a estudiantes universitarios de cualquier disciplina, así como a profesionales interesados en aprender conceptos básicos para crear sus propios mapas o utilizar sistemas de información geográfica en sus actividades.

• Fecha y lugar: 27-28 de junio y 1-2 de julio en modalidad online.

Ciencia ciudadana aplicada a estudios de biodiversidad: de la idea a los resultados. Universidad Pablo de Olavide (Sevilla).

Este curso aborda todos los pasos necesarios para diseñar, implementar y analizar un proyecto de ciencia ciudadana: desde la adquisición de conocimientos básicos hasta sus aplicaciones en investigación y proyectos de conservación. Entre otras cuestiones, se realizará un taller sobre el manejo de datos de ciencia ciudadana, con el foco puesto en plataformas como Observation.org y GBIF. También se enseñará a utilizar herramientas de ciencia ciudadana para el diseño de proyectos de investigación. El curso está dirigido a un público amplio, especialmente investigadores, gestores de proyectos de conservación y estudiantes.

• Fecha y lugar: Del 1al 3 de julio de 2024 en modalidad online y presencial (Sevilla).

Big Data. Análisis de datos y aprendizaje automático con Python. Universidad Complutense de Madrid.  

Este curso pretende que los alumnos adquieran una visión global del amplio ecosistema Big Data, sus retos y aplicaciones, centrándose en las nuevas maneras de obtener, gestionar y analizar datos. Durante el curso se presentará el lenguaje Python y se mostrarán distintas técnicas de aprendizaje automático para el diseño de modelos que permitan obtener información valiosa a partir de un conjunto de datos. Está dirigido a cualquier estudiante universitario, docente, investigador, etc. con interés en la temática, ya que no se requieren conocimientos previos.

• Fecha y lugar: Del 1 al 19 de julio de 2024 en Madrid.

Introducción a los Sistemas de Información Geográfica con R. Universidad de Santiago de Compostela.

Organizado por el Grupo de Trabajo de Cambio Climático y Riesgos Naturales de la Asociación Española de Geografía junto a la Asociación Española de Climatología, este curso introducirá al alumno en dos grandes áreas de gran interés: 1) el manejo del entorno R, mostrando las diferentes formas de gestión, manipulación y visualización de datos. 2)  el análisis espacial, la visualización y el trabajo con archivos raster y vectoriales, abordando los principales métodos de interpolación geoestadística. Para participar, no se requieren conocimientos previos de Sistemas de Información Geográfica o del entorno R.

• Fecha y lugar:  Del 2 al 5 de julio de 2024 en Santiago de Compostela.

Inteligencia Artificial y Grandes Modelos de Lenguaje: Funcionamiento, Componentes Clave y Aplicaciones. Universidad de Zaragoza.

A través de este curso, los alumnos podrán comprender los fundamentos y aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial centrada en grandes modelos de lenguaje (Large Language Model o LLM en sus siglas en inglés). Se enseñará a utilizar bibliotecas y marcos de trabajo especializados para trabajar con LLM, y se mostrarán ejemplos de casos de uso y aplicaciones a través de talleres prácticos. Está dirigido a profesionales y estudiantes del sector de las tecnologías de la información y comunicaciones.

• Fecha y lugar: Del 3 al 5 de julio en Zaragoza.

Deep into Data Science. Universidad de Cantabria.

Este curso se centra en el estudio de grandes volúmenes de datos utilizando Python. El énfasis del curso se pone en el aprendizaje automático (Machine Learning en inglés), incluyendo sesiones sobre inteligencia artificial, redes neuronales o computación en la nube (Cloud Computing). Se trata de un curso técnico, que presupone conocimientos previos en ciencia y programación con Python.

• Fecha y lugar: Del 15 al 19 de julio de 2024 en Torrelavega.

Gestión de datos para el uso de inteligencia artificial en destinos turísticos. Universidad de Alicante.

Este curso se acerca al concepto de Destino Turístico Inteligente (DTI) y aborda la necesidad de disponer de una infraestructura tecnológica adecuada para garantizar su desarrollo sostenible, así como de realizar una gestión adecuada de los datos que permita la aplicación de técnicas de inteligencia artificial. Durante el curso se hablará de datos abiertos y espacios de datos, y su aplicación en el turismo. Está dirigido a todo tipo de público con interés en el uso de tecnologías emergentes en el ámbito del turismo.

• Fecha y lugar: Del 22 al 26 de julio de 2024 en Torrevieja.

Los retos de la transformación digital de sectores productivos desde la perspectiva de la inteligencia artificial y tecnologías de procesamiento de datos. Universidad de Extremadura.

Ya finalizado el verano, encontramos este curso donde se abordan los fundamentos de la transformación digital y su impacto en los sectores productivos a través de la exploración de tecnologías clave de procesamiento de datos, como Internet de las Cosas, Big Data, Inteligencia Artificial, etc. Durante las sesiones se analizarán casos de estudio y prácticas de implementación de estas tecnologías en diferentes sectores industriales. Todo ello sin dejar de lado los desafíos éticos, legales y de privacidad. Está dirigido a cualquier persona interesada en la materia, sin necesidad de conocimientos previos.

• Fecha y lugar: Del 17 al 19 de septiembre, en Cáceres.

Estos cursos son solo ejemplos que ponen de manifiesto la importancia que las capacidades relacionadas con datos están adquiriendo en las empresas españolas, y cómo eso se refleja en la oferta universitaria. ¿Conoces algún curso más, ofrecido por universidades públicas? Déjanoslo en comentarios.