
Journal TechInnovation Volumen 1, Número 2, 2022
Tecnologías emergentes impulsa la trans-
formación digital
“Se tituló "Arquitectura digital" en profundi-
dad sobre cómo tecnologías emergentes
como Big Data, Blockchain Learning Cloud
Computing e Internet of Things, entre otros,
pueden impulsar la transformación digital
en el sector público” (García, 2015), cada
unas estas aplicaciones sirven a los estu-
diantes para que puedan emprender nue-
vas formas de trabajo y mas con la ayuda
de los servicios tecnológicos.
Participó en el debate sobre veinte líderes
de empresas de telecomunicaciones, servi-
cios digitales y consultoría, quienes ofrecie-
ron una visión general de las nuevas apli-
caciones y herramientas en desarrollo y su
posible aplicación en las administraciones
públicas.
"No renunciamos al hecho de que el estado
es un emprendedor" (Leceta, 2017). Tam-
bién hizo hincapié en que este punto de en-
cuentro, el último que se convocará en la
primera mitad de 2017, tiene como objetivo
encontrar nuevas formas de "transmitir de-
seos a la realidad, inspirar e inspirar"(García
Vieira, 2017)
(Sánchez Valdenebro, 2017) propuso "encon-
trar nuevas formas y modelos de nuevas tec-
nologías de análisis predictivo de Big Data y
proponer soluciones al sector público".
Una posible aplicación de Blockchain y
Machine Learning Management (Fernán-
dez Rancaño, 2017) señaló que "hay varias
tecnologías en el sector privado que tal vez
deberían llevar al público".
A la vuelta del debate, a la que asistieron
líderes de organizaciones como Accen-
ture, Altran, Amazon Web Services, Atos,
Cellnex, Cisco, Deloitte, Everis, Fujitsu, HP,
Huawei, IBM, Iclaves, IECISA Indra, NEC
Ibérica, Neoris, Orange, Teléfono o Vodafo-
ne, entre otros. Entre los patrones repetiti-
vos de factores más disruptivos se incluyen
las tecnologías emergentes, y todos dijeron
que Analytics y Big Data son dos de los
ejemplos más importantes al respecto. Tam-
bién acordó la necesidad de proporcionar
servicios públicos mejores y más efectivos
para los ciudadanos, pero debe ser capaz
de innovar y experimentar para adaptar me-
jor estas nuevas soluciones administrativas.
Los participantes destacaron en particular
la falta de profesionales calificados en estas
nuevas tecnologías, la situación ralentiza su
potencial de desarrollo. Por esta razón, di-
jeron, "el papel de la evangelización y la co-
municación es fundamental".
También optó por implementar modelos
flexibles, administración estandarizada e in-
teroperable, así como lograr una mayor per-
sonalización de los servicios públicos, entre
otras ideas. En resumen, fue un día intenso
y productivo.
¿Qué es Machine Learning?
El aprendizaje automático podría definirse
como "un campo de estudio que permite
a las máquinas aprender sin estar espe-
cíficamente programadas" Arthur Samuel
(1901-1990), uno de los pioneros de esta
tecnología. Se refiere a la capacidad de las
máquinas para analizar fuentes de datos y
extraer modelos y tendencias que anticipan
acciones y comportamientos. En un plano
superior, la máquina podría aplicar a nue-
vos casos o campos el conocimiento acu-
mulado en otros sectores o incluso tomar
sus propias decisiones.
Inteligencia articial y aprendizaje auto-
mático
El aprendizaje automático está íntimamente
relacionado con la inteligencia artificial, pero
no es lo mismo. De hecho, AI sería un término
más o menos genérico que abarca muchas
otras realidades, incluido el aprendizaje au-
tomático, la inteligencia cognitiva o las redes
neuronales, que explican hoy en día.
Los científicos se han centrado en alimentar
una fuente de datos de inteligencia artificial,
lo que ha dado lugar al aprendizaje automá-
Solórzano Álava, W. L., Rodríguez Rodríguez, A., Anzules Ávila, X. L., & Cornelio, O. M.