Nuestra manera de entender el futuro de las nuevas tecnologías

IA Generativa y su impacto en el desarrollo de software

La IA Generativa representa una evolución significativa en la forma en que se desarrolla el software. Su implementación en entornos privados no solo mejora la eficiencia y la seguridad, sino que también fomenta la innovación y la personalización.

La inteligencia artificial generativa (IA Generativa) ha emergido como una de las tecnologías más revolucionarias en el ámbito de la tecnología y el desarrollo de software. Así, a medida que las empresas buscan innovar y optimizar sus procesos, la IA Generativa se presenta como una herramienta clave para mejorar la eficiencia y la creatividad en la creación de soluciones digitales.

¿Qué es?

La IA Generativa se refiere a un tipo de IA que tiene la capacidad de crear contenido nuevo y original a partir de datos existentes. Esto incluye la generación de texto, imágenes, música y mucho más. A diferencia de la IA tradicional, que se centra en el análisis y la clasificación de datos, la IA Generativa utiliza modelos complejos, como redes neuronales profundas, para aprender patrones y generar nuevas instancias que imitan o se basan en los datos de entrenamiento.

¿Qué aplicaciones tiene en el desarrollo de software?

En el desarrollo de software, la IA Generativa puede ser utilizada para diversas aplicaciones como, por ejemplo:

  1. Generación de código: herramientas que ayudan a los desarrolladores a escribir código más rápidamente, sugiriendo fragmentos de código o incluso generando funciones completas basadas en descripciones en lenguaje natural.
  1. Pruebas automatizadas: crear casos de prueba automáticamente, lo que permite a los equipos de desarrollo identificar errores y vulnerabilidades de manera más eficiente.
  1. Documentación: generación automática de documentación técnica y manuales de usuario puede ahorrar tiempo y esfuerzo, asegurando que la información esté siempre actualizada.
  1. Prototipado ágil: crear prototipos de aplicaciones e interfaces de usuario, permitiendo a los diseñadores y desarrolladores iterar más rápidamente en sus ideas.

¿Cuáles son las ventajas de la IA Generativa Privada?

La IA Generativa privada representa un punto de inflexión en cuanto a seguridad y control. Consiste en la implementación y uso de modelos de IA Generativa dentro de los límites de una organización específica, en lugar de utilizar modelos públicos o compartidos. Esta configuración es la solución para las empresas que manejan datos sensibles o que requieren un control total sobre sus operaciones de IA debido a requisitos específicos de seguridad y cumplimiento.

Ventajas de la IA Generativa Privada

Desde LAUDE ofrecemos servicios de IA Generativa privada, que proporcionan toda una serie de ventajas:

  • Seguridad de los datos: al implementar soluciones de IA Generativa en un entorno privado, nuestros clientes pueden mantener un mayor control sobre sus datos sensibles, minimizando el riesgo de filtraciones o mal uso.
  • Personalización: nuestras soluciones de IA Generativa pueden ser adaptadas específicamente a las necesidades y requisitos del cliente, lo que permite un desarrollo de software más alineado con los objetivos comerciales.
  • Eficiencia operativa: la automatización de tareas repetitivas y la generación de contenido pueden liberar a los desarrolladores para que se concentren en tareas más estratégicas y creativas, aumentando la productividad general.
  • Innovación acelerada: la capacidad de generar rápidamente prototipos y soluciones permite a nuestros clientes experimentar y probar nuevas ideas sin asumir los costes y el tiempo asociados con el desarrollo tradicional.

El futuro de la IA Generativa privada en el desarrollo de software

A medida que la tecnología continúa avanzando, podemos esperar ver herramientas aún más sofisticadas que no solo asistan en la creación de código, sino que también puedan diseñar arquitecturas completas de software y resolver problemas complejos de manera autónoma.

En LAUDE, estamos comprometidos a estar a la vanguardia de estas innovaciones, integrando las últimas tecnologías de IA en nuestros servicios de desarrollo de software y consultoría tecnológica. Nuestro objetivo es ayudar a nuestros clientes a aprovechar al máximo estas herramientas para crear soluciones más eficientes, seguras e innovadoras.

Seguridad en redes 5G: gestión eficiente soportada por IA Generativa

El desarrollo de las tecnologías 5G está cimentando el camino hacia una nueva era de las comunicaciones con redes móviles de banda ancha de alta velocidad, las aplicaciones de ultra-baja latencia o la conectividad masiva de dispositivos

5G

Aunque las expectativas respecto al 5G han sido altas en los últimos años, la demanda real de estos servicios en España aún es limitada, tal y como recoge el Informe de Seguimiento de la Tecnología 5G realizado por la CNMC y que fue publicado el pasado Marzo.

Sin embargo, en dicho informe se hace hincapié en que los avances en la implementación de Redes Privadas 5G y las mejoras en el despliegue de las redes 5G muestran que los nuevos servicios y oportunidades de negocio están en camino.

Sea como fuere, a medida que el uso y la cobertura de las redes 5G sigan aumentando, tanto para las industrias como para los consumidores, también traerá consigo una nueva gama de retos de seguridad, numerosos y complejos, por lo que será de suma importancia garantizar la confidencialidad, la integridad, la disponibilidad, la autenticidad y la trazabilidad de las redes y sobre todo con más énfasis si hablamos de infraestructuras críticas. Implantar medidas de seguridad sólidas en la 5G no es solo un reto técnico importante, sino también vital para generar confianza entre los usuarios de los servicios.

La gestión eficiente de la seguridad en 5G requiere una comprensión profunda de las diversas especificaciones y normativas aplicables, así como una estrategia coordinada para su implementación. Un enfoque unificado puede ser beneficioso para reducir la complejidad y mejorar el cumplimiento.

Analicemos la complejidad del marco normativo y regulatorio de la ciberseguridad de las redes 5G. Todo ello se viene desarrollado principalmente a través de:

Las organizaciones de estandarización (3GPP,  ETSI, GSMA,ITU, O-RAN Alliance, etc.).

Las entidades gubernamentales, locales y europeas, principamente.

Los hubs colaborativos.

Por supuesto todas estas organizaciones cuenta con el apoyo de la innovación y la investigación.

Organizaciones de estandarización

En el ámbito de la estandarización, 3GPP ha creado un conjunto de especificaciones de seguridad para 5G dentro del grupo de trabajo SA3 (Service and System Aspects 3). Recientemente ha publicado en Marzo del 2024 (Release 18) una nueva versión de la Especificación Técnica (TS) 33.501 (⧉) Security architecture and procedures for 5G System. Adicionalmente tambien se ha actualizado ya con Release 19 la TS 33.310 (⧉) Network Domain Security (NDS) and Authentication Framework (AF).

ETSI también especifica nuevas versiones en ETSI TS 133 501 V18.5.0 (⧉) (2024-05) La Arquitectura de Seguridad de 5G, que es exactamente igual a la especificada en 3GPP 33.501. ETSI tiene un fuerte enfoque en Europa, mientras que 3GPP tiene una perspectiva global. Publicar la especificación en ambos contextos facilita el acceso y la adopción en diferentes regiones. Además ETSI cuenta con 3 grupos de trabajo dedicados a 5G: CYBER, NFV y MEC.

Open RAN es una iniciativa que busca transformar y abrir las redes de acceso radio (RAN) mediante la estandarización de interfaces y la desagregación de hardware y software, incorporando inteligencia y capacidades de automatización para mejorar la eficiencia operativa y la gestión de la red. O-RAN Alliance, a través de su Work Security Group (⧉) , ha publicado sus últimas especificaciones de seguridad del Release 3 en Febrero del 2024, incluyendo distintos estudios de seguridad para cada uno de sus componentes y recogiendo los requisitos y controles específicos en O-RAN Security Requirements and Controls Specification 8.0.

GSMA (GSM Association) no es un organismo de estandarización pero desempeña un papel de liderazgo en la industria móvil al emitir directrices, mejores prácticas y recomendaciones que ayudan a guiar a sus miembros y a la industria en general. Por ejemplo, dado que las cadenas de suministro SW conllevan riesgos sistémicos que requieren atención estructural, la GSMA ha definido GSMA Network Equipment Security Assurance Scheme, NESAS (⧉), que proporciona a los operadores de red móvil un marco global de aseguramiento de la seguridad. El objetivo del plan es auditar y probar a los proveedores de equipos de red y sus productos con respecto a una base de referencia de seguridad.

Existen organismos más transversales como:

  • ITU-T (International Telecommunication Union – Telecommunication Standardization Sector) que tiene el Study Group 17 enfocado en la seguridad, incluyendo la seguridad de las redes 5G.
  • NIST (National Institute of Standards and Technology) que es la Agencia del Departamento de Comercio de los EE.UU. que desarrolla estándares y directrices tecnológicas como su NIST Cybersecurity Framework que roporciona un marco de referencia para gestionar riesgos de ciberseguridad que puede aplicarse a infraestructuras 5G.
  • IETF (Internet Engineering Task Force) que aunque no se enfoca exclusivamente en 5G, muchos de sus estándares de seguridad son fundamentales para la seguridad de las redes 5G (TLS, Ipsec).

Entidades gubernamentales locales

En el caso de las entidades gubernamentales de España, el Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública publicó, el pasado 1 de Mayo el Esquema Nacional de Seguridad de redes y servicios 5G (⧉) (ENS5G) que tiene, entre los objetivos que recoge el artículo 2, el garantizar un funcionamiento continuado y seguro de las redes y servicios 5G.

En el Anexo II de ENS5G, se incluye un análisis de riesgos aplicable a nivel nacional donde de manera específica se realiza una identificación de criticidad para los activos dentro de cada una de las partes o elementos de una red 5G. Se distingue entre activos primarios y secundarios . Dentro de los entornos de red primarios, se encuentra el Acceso Radio, el Núcleo de Red, el Transporte-Backhaul (SecGW), la Interconexión de Roaming y los Sistemas de Control, Gestión y Operación de la Red. Los entornos de red secundarios inlcuyen las Plataformas de Virtualización, la Infraestructura física, el Edge-Computing y el Network Slicing. En función de 5 dimensiones de seguridad la criticidad de cada activo se resume en la siguiente tabla:

Tabla de dimensiones de seguridad según criticidad de activos

Hacemos un alto en este apartado pues parece pertinente hacer alguna consideración al respecto de la criticidad asignada para algunos casos, pues de ello depende las acciones y políticas a ejecutar. Quizás el considerar una criticidad media para  el activo gNB, que figura en el dominio de la red de acceso, pueda resultar demasiado optimista, y más cuando en el propio artículo 6 del ENS5G se categoriza la red de acceso como un elemento crítico, eso sí, con el añadido de “en aquellas zonas geográficas y ubicaciones que se determine”. Puede que la criticidad en general para todas las funciones de red ,esté también muy ligada  a ciertos casos de tráfico como podrían ser las llamadas de emergencia.

En cualquier caso, en los últimos años, se han descubierto una amplia variedad de vulnerabilidades  contra protocolos de enlace y establecimiento de sesión. Dichas vulnerabilidades pueden implementarse en Software Defined Radios (SDR) que interrumpen, suplantan o inundan mensajes de capa 3 (L3) para comprometer la seguridad y la privacidad y que siguen siendo aplicables al último estándar de red móvil 5G. Por todo ello parecería pertinente que la criticidad fuera alta.

Un comentario similar al del gNodeB cabría realizar para la UPF. En la arquitectura de 5G especificada en la TS 33.501 se introduce Inter-PLMN UP Security (IPUPS) en el perímetro de la PLMN, para proteger los mensajes del plano de usuario.

El IPUPS es una funcionalidad del UPF que refuerza la seguridad GTP-U en la interfaz N9 entre los UPFs de la PLMN visitada y la de origen.  IPUPS puede activarse con otra funcionalidad en un UPF o activarse en un UPF dedicado. Por consiguiente, una componente de red que proporciona seguridad perimetral para el 5G Core debería considerarse con una criticidad más alta. Es probable que la evaluación de criticidad de los componentes de las redes 5G en los análisis de riesgos no puede ser fijadas solo en función de las funcionalidades que despliega cada componente  y que dependerán de otras variables como puede ser casos de tráfico, áreas geográficas, desagregación de componentes en el Edge, etc.

Entidades y directivas europeas

En Julio del 2021 ENISA (European Union Agency for Cybersecurity ) definió 5G Supplement – to the Guideline on Security Measures under the European Electronic Communication Code (⧉). En Mayo del 2023 se definió una Matriz de Controles de Seguridad 5G (⧉) que es una matriz completa y dinámica de controles de seguridad y mejores prácticas para redes 5G definidas anteriormente, con el fin de apoyar a las autoridades nacionales de los Estados miembros de la UE en la aplicación de las medidas técnicas de ciberseguridad para 5G. Por ejemplo, en dicha matriz, se distintos objetivos de seguridad entre los que se encuentran los relativos a la integridad de la red y de los sistemas de información (SO12). En los controles  definidos para 5G relativos al SO12 está el fuzzing testing que son pruebas que  confirman que el producto de red es funcional y robusto cuando se enfrenta a un gran número de paquetes malformados (ataques). LAUDE tiene una amplia experiencia en auditorías que realizan este tipo de pruebas para redes móviles y fijas de operadores tipo Tier1

NIS2 (Network and Information Systems Directive) y DORA (Digital Operational Resilience Act) son marcos regulatorios que, aunque no están exclusivamente dedicados a 5G, tienen implicaciones significativas para la seguridad y resiliencia de las redes 5G. NIS2 se enfoca en la ciberseguridad de infraestructuras críticas, incluyendo las redes 5G, mientras que DORA asegura que las entidades financieras que dependen de estas redes mantengan una alta resiliencia operativa. Ambos marcos contribuyen a un entorno de telecomunicaciones más seguro y robusto, esencial para el despliegue y operación de 5G en la Unión Europea.

La directiva Critical Entities Resilience (CER) se centra en mejorar la resiliencia de las entidades críticas en la UE contra diversas amenazas, asegurando que estas entidades puedan resistir, adaptarse y recuperarse de interrupciones y desastres, incluyendo ciberataques.

La European Cyber Resilience Act (CRA) tiene como objetivo establecer requisitos de seguridad para productos con elementos digitales a lo largo de su ciclo de vida, desde el diseño hasta el uso final. Esto implica asegurar que todos los dispositivos conectados a redes, incluidas las redes 5G, cumplan con estándares de seguridad robustos. Aquí entran en juego los estándares de ISO/EIC 27001, 27002,…

Juntas, DORA, CRA, NIS2 y CER crean un marco integral para la seguridad y resiliencia digital en Europa.

Hubs colaborativos

Relativo a los hub colaborativos para mejorar la seguridad cibernética en el sector de las telecomunicaciones, ET-ISAC (European Telecommunications Information Sharing and Analysis Centre) es una organización dedicada a mejorar la ciberseguridad en el sector de las telecomunicaciones en Europa. Su objetivo principal es facilitar la colaboración y el intercambio de información entre operadores de telecomunicaciones y otros actores relevantes en el ámbito de la ciberseguridad. Una de sus actividades consiste en realizar lo que se conoce como Annual Telco Security Landscape (⧉). En la siguiente figura se muestra cual es el panorama del 2024:

Dicho panorama muestra como una amenaza/oportunidad el incremento de regulación en materia de seguridad, tanto a nivel nacional como europea y que por supuesto impondrá nuevas obligaciones a los distintos actores involucrados en la seguridad de las redes

Telco Security Landscape

Figura también como amenaza/oportunidad, la Inteligencia Artificial (IA)/ML que es sin ninguna duda al mismo tiempo una oportunidad para mejorar la ciberseguridad ya que permitirá  identificar amenazas nuevas o complejas y aplicar controles de seguridad más dinámicos y adaptables y al mismo tiempo una amenaza en una doble vertiente: 

  • El que se utilice como una herramienta para atacar las redes móviles 
  • Una vez integrada la IA/ML que realiza por ejemplo el mantenimiento y la optimización de las redes , se convierta en un objetivo  más de ataque.

 Las técnicas de detección y prevención de los ataques específicos a la IA/ML se describen en detalle tanto en NIST AI 100-2 E2023 (⧉) como en OWASP (⧉).

Investigación

Las organizaciones dedicadas a la investigación ponen más foco en el futuro pensando ya en B5G (Beyond 5G) y 6G. En el ENS5G se fija un objetivo de fortalecer la industria y fomentar las actividades de I+D+i nacionales en ciberseguridad relacionadas con la tecnología 5G.

A medida que se avanza hacia la 6G, se anticipan nuevos desafíos y retos de seguridad. A continuación, se detallan entre otros, algunos de los ámbitos de desarrollo e investigación que ayudarán en la protección frente ataques y que serán fuentes de nuevas especificaciones (algunas ya en marcha):

  • Criptografía Post-Cuántica: La criptografía post-cuántica es esencial para proteger la infraestructura de comunicación contra las amenazas planteadas por las futuras computadoras cuánticas, que tendrán la capacidad de romper los esquemas criptográficos actuales. ETSI ha formado el grupo de trabajo Cyber Quantum Safe Cryptography (QSC).
  • Blockchain: Blockchain proporciona un método descentralizado para asegurar la integridad y transparencia de los datos, garantizando transacciones seguras y verificables. Su aplicación en 6G puede facilitar la gestión de identidades y la autenticación distribuida. Ya hay estudios relativos a lo que se conoce como 5GSBA:  Secure Blockchain-Based Authentication and Key Agreement Scheme for 3GPP 5G Networks
  • Arquitectura Zero Trust (ZTA):  La arquitectura Zero Trust se basa en la verificación continua de usuarios y dispositivos, asegurando que cada solicitud de acceso sea autenticada y autorizada de manera dinámica. Esto minimiza el riesgo de acceso no autorizado incluso si una brecha perimetral ha ocurrido. El 3GPP ha desarrollado el informe técnico TR 33.894 titulado «Study on applicability of the zero trust security principles in mobile networks». El Grupo de Estudio 17 de la ITU ha desarrollado directrices para plataformas de control de acceso basadas en Zero Trust en redes de telecomunicaciones
  • Superficies Inteligentes Reconfigurables (RIS): Las RIS pueden mejorar la dirección y propagación de las señales, haciendo más difícil que los actores no autorizados intercepten las comunicaciones. Además, pueden usarse para crear canales de comunicación más seguros y eficientes. Igualmente, tienen otra vertiente relativa a que se podrían utilizar como “inhibidores ecológicos” para atacar una comunicación legítima generando señales de interferencia sin utilizar energía interna para generarlas. 3GPP está investigando cómo RIS puede mejorar las capacidades de las antenas inteligentes y contribuir a la optimización del uso del espectro. El TR 38.838 es un documento técnico en desarrollo que trata sobre “Smart Repeaters” y otras tecnologías avanzadas de repetidores. Recientemente se ha creado un grupo específico ETSI ISG RIS (Industry Specification Group on RIS) para abordar la normalización de las superficies inteligentes reconfigurables. Este grupo está trabajando en la definición de casos de uso, requisitos técnicos y especificaciones de rendimiento para RIS. ETSI GR RIS-001 es un informe de grupo que está desarrollándose y que cubre los conceptos fundamentales, los escenarios de uso y los posibles beneficios de RIS en redes avanzadas.
  • Inteligencia Artificial (IA): La IA puede mejorar significativamente la detección y mitigación de amenazas en tiempo real mediante el análisis de grandes volúmenes de datos de red y la identificación de patrones anómalos. Adicionalmente pueden desarrollarse soluciones que mitiguen ataques contra la propia infraestructura de IA integrada en las redes.

3GPP en TS 33.887 Study on the security aspects of Artificial Intelligence (AI)/Machine Learning (ML) for the Next Generation Radio Access Network (NG-RAN) empieza a tratar de identificar problemas y soluciones clave para abordar los aspectos de seguridad del empleo de técnicas AI/ML en la NG-RAN

Las normas O-RAN mejoran las normas 3GPP introduciendo el controlador inteligente de radio (RIC), un componente que controla y optimiza las funciones de la RAN. Un RIC consta de un componente casi en tiempo real (Near RT) y otro que no lo es (Non RT). Non RT es una función centralizada que, a través de aplicaciones conocidas como «rApps», proporciona un control en tiempo no real de los aspectos de la RAN, con bucles de decisión superiores a un segundo. Near RT  es una función distribuida, desplegada en el extremo de la red, que, a través de otras aplicaciones conocidas como «xApps», permite la optimización y el control en tiempo casi real de los elementos de la RAN, con bucles de decisión de entre 10 milisegundos y un segundo. Dentro de RIC, O-RAN Alliance, la organización responsable de estandarizar O-RAN, ha especificado una arquitectura de IA, que describe cómo se entrenan y despliegan los modelos ML en RIC near-RT y/o no RT. Estos modelos se convertiran en  nuevas superficies de ataques de seguridad. Actualmente LAUDE en su centro de innovación, esta trabajando en el desarrollo de soluciones que mitiguen, en escenarios de Open RAN, dos tipos de ataque: Input Manipulation Attack y Data Poisoning Attack que son  dos de los ataques recogidos en OWASP (⧉).

En definitiva, la  IA/ML también está dando y dará lugar al incremento de especificaciones por parte de los organismos de estandarización y por supuesto a nuevas directivas regulatorias.

La IA Generativa es la respuesta a la complejidad

Los recientes avances en Inteligencia Artificial (IA) generativa, como los grandes modelos lingüísticos (LLM) basados en transformadores en, han atraído la atención tambien del sector de las Telecomunicaciones. Los transformadores generativos pre-entrenados (GPT) de OpenAI y recientemente el GPT-4, han constituido la base de una serie de aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (PLN) avanzadas.

El marco normativo y regulatorio de la ciberseguridad de las redes 5G es muy amplio y complejo . El vasto corpus de conocimientos que consituyen  y la complejidad de dichas  normas han ido aumentado con el tiempo, complicando así el acceso y la gestion de la información pertinente para fabricantes y proveedores de servicios. El uso de la Inteligencia Artificial Generativa (IA) y, en particular, de los Grandes Modelos Lingüísticos (LLM), permite  crear asistentes digitales que facilitan un acceso más eficaz y preciso a la información.

En la actualidad, LAUDE está trabajando en ese tipo de asistentes digitales basados  de IA Generativa para las especificaciones de organismos de estandarización con un objetivo más ambicioso de abarcar otros organismos o entidades regulatorias. Estas soluciones pueden resultar muy útiles para entidades como el Centro de Operaciones de Seguridad 5G de referencia que se menciona en el  artículo 41 del ENS5G y que tiene entre sus funciones el evaluar el impacto de los estándares y normativa en materia de ciberseguridad 5G, proporcionando información y asesoramiento a los responsables de formular políticas para garantizar un entorno propicio para la adopción y el desarrollo de la tecnología 5G Merece la pena resaltar otras de las ventajas de utilizar modelos de IA generativa en telecomunicaciones como la capacidad de proporcionar datos para el entrenamiento de modelos de ML, ayudar en la creación de  gemelos digitales (DT), que proporcionen un entorno seguro para mejorar los modelos entrenados en Aprendizaje Reforzado. Por último puede mediante asistentes digitales y NLP permitirá obtener requisitos de usuario y convertirlos en parámetros legibles para la componente de red sobre la que se actua. TMForum describe una arquitectura de referencia para diseñar y realizar redes autónomas y en este ámbito los escenarios what-if para configuraciones de seguridad, serán más faciles de probar también usando DTs construidos mediante IA Generativa.

Certificaciones LAUDE

¿Sabías que LAUDE participa en la obtención de certificaciones? Colaboramos, desde hace años, en las certificaciones periódicas de seguridad de las redes de algunos operadores de telecomunicaciones europeos.

Innovando hacia el futuro

En LAUDE sabemos que la innovación es el motor que impulsa el progreso y la transformación digital de las organizaciones

Hoy os anunciamos la creación de nuestro nuevo Área de Innovación, un espacio dedicado a desarrollar, fomentar y emplear las ideas más vanguardistas en el ámbito de la tecnología. Uno de sus primeros hubs es el AI LAB, donde experimentamos con algoritmos, creamos modelos de aprendizaje y proponemos ideas disruptivas.

Ricardo Silva

Nuestro compañero Ricardo Silva será el encargado de liderar esta apasionante aventura como Responsable del Área. Con su amplia experiencia y su trayectoria en el sector, encarna los valores de LAUDE y comparte nuestro espíritu innovador.

Esta nueva Área es un punto clave de nuestra compañía donde la creatividad y la tecnología se unen para dar vida a soluciones que respondan a las necesidades actuales de nuestros clientes y que anticipen los desafíos del mañana. Será, además, un referente de excelencia y un catalizador de cambio positivo para LAUDE y para el sector.

Servicios digitales que suponen un verdadero cambio en la Comunidad

En LAUDE ofrecemos soluciones al sector Telco que revolucionan las capacidades de las redes

Ahora podemos ofrecer una experiencia sin fisuras, aprovechando APIs globales y estandarizadas para potenciar el desarrollo de soluciones digitales de vanguardia.

Hemos llevado esta iniciativa al siguiente nivel y ahora las administraciones públicas pueden ofrecer servicios que mejoren el día a día de los ciudadanos. Presentamos nuestra aplicación diseñada para organismos públicos, que les permite ofrecer servicios que marcan una diferencia real en la comunidad.

¿Quieres saber más? Hablemos.

Nuestro compromiso con la sostenibilidad y la responsabilidad ambiental

En LAUDE hemos adquirido el compromiso firme de reducir a la mitad nuestras emisiones de CO2 para el año 2030. Por ello, nos hemos unido a SME Climate HUB haciendo públicas nuestras emisiones y nuestro plan de acción.

Growing plant from soil

Esta decisión refleja nuestro compromiso con un futuro más sostenible y alinea nuestra empresa con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) establecidos por las Naciones Unidas.

Para lograr este objetivo, hay toda una serie de medidas concretas que procederemos a implementar en nuestras operaciones diarias, como la adopción de tecnologías más limpias, la mejora de la eficiencia energética en nuestras instalaciones, o la búsqueda de métodos sostenibles en nuestra cadena de suministro. Esto también implica explorar oportunidades para participar en programas de compensación de nuestra huella de carbono.

Somos conscientes de la importancia de abordar el cambio climático y asumimos la responsabilidad de contribuir a la mitigación de sus impactos negativos en nuestro entorno.

Y estamos convencidos de que podemos marcar la diferencia y construir un futuro más verde y sostenible para las generaciones futuras.

Servicios digitales Smart para un mundo más sostenible

Combinamos Sostenibilidad e Inteligencia Artificial sin comprometer el futuro de las generaciones venideras

Los servicios digitales Smart de LAUDE se basan en el uso de tecnologías innovadoras, como la inteligencia artificial, el big data, el cloud computing, el internet de las cosas o la realidad aumentada. De esta manera, creamos soluciones personalizadas, eficientes y seguras para nuestros clientes.

Estos servicios tienen en cuenta el ciclo de vida de los productos y servicios digitales, desde su diseño hasta su eliminación, y aplican, además, criterios de ecoeficiencia, ahorro de recursos, reducción de emisiones y minimización de residuos.

Así, contribuimos a un mundo más sostenible de varias formas:

  • Optimizamos los procesos y las operaciones de los clientes, lo que se traduce en una mayor productividad, una menor inversión y un menor consumo de energía y materiales.
  • Facilitamos la monitorización y el control de los parámetros ambientales, lo que permite detectar y prevenir posibles riesgos o impactos negativos sobre el entorno.
  • Promovemos la movilidad y los canales digitales, lo que reduce la necesidad de desplazamientos y consumo de papel, con el consiguiente ahorro de combustible y de emisión de gases de efecto invernadero.
  • Fomentamos la concienciación y la educación ambiental, mediante el uso de herramientas interactivas y gamificadas que sensibilizan y motivan a los usuarios a adoptar hábitos más ecológicos.

Si quieres saber más sobre estos servicios, puedes contactar con nosotros. Estaremos encantados de atenderte y de ofrecerte la mejor solución para tu caso específico.

Retos y desafíos del NLP

La Inteligencia Artificial ha experimentado un crecimiento acelerado, y una de las áreas que ha demostrado un gran potencial es el NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural). ¿Sabes a qué retos nos enfrentamos?

El NLP es la capacidad de los sistemas para comprender y comunicarse en lenguaje humano. Aunque ha habido avances significativos en este campo, su evolución enfrenta una serie de retos y desafíos.

Una de las principales dificultades del NLP es lidiar con la ambigüedad del lenguaje humano. Las palabras y frases pueden tener múltiples interpretaciones según el contexto en el que se utilicen. Resolverlas requiere un profundo conocimiento del contexto y la capacidad de interpretar correctamente la intención del emisor. Para ello, es necesario desarrollar algoritmos que puedan capturar y analizar el contexto adecuadamente.

Otro reto es la variabilidad lingüística. Los idiomas varían en términos de gramática, vocabulario, estructura y expresiones idiomáticas. Además, dentro de un mismo idioma, pueden existir variaciones dialectales y regionales. Esto dificulta el desarrollo de modelos NLP que sean eficientes y precisos en diferentes contextos lingüísticos. La adaptabilidad y la capacidad de aprendizaje automático son cruciales para superar este desafío y lograr que los sistemas de NLP sean verdaderamente globales.

Para que los sistemas comprendan el lenguaje humano de manera efectiva, necesitan poseer un conocimiento profundo y contextualizado. La comprensión implica no solo reconocer palabras y frases, sino también captar el significado detrás de ellas, inferir relaciones, analizar emociones y detectar sutilezas lingüísticas. Construir modelos NLP que sean capaces de obtener este nivel de conocimiento y comprensión es un reto clave en la evolución del NLP. Esto implica el desarrollo de algoritmos y técnicas de aprendizaje automático más avanzadas, así como la integración de datos estructurados y no estructurados de diversas fuentes.

Aunque los sistemas NLP han demostrado ser exitosos en tareas específicas, como el reconocimiento de voz o la traducción automática, la generalización y adaptación a nuevos dominios y contextos sigue siendo un reto importante. Los modelos NLP a menudo tienen dificultades para aplicar el conocimiento adquirido en un dominio a situaciones completamente nuevas. Esto se debe a que el lenguaje humano es altamente variable y evoluciona constantemente. La capacidad de adaptarse a nuevos contextos y aprender de manera continua es esencial.

La evolución del NLP también plantea importantes cuestiones éticas y de sesgo. Los sistemas NLP pueden verse influidos por sesgos inherentes en los datos de entrenamiento, lo que puede resultar en respuestas discriminatorias o injustas. El uso de tecnología NLP plantea preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos, así como el impacto social y económico en diferentes sectores.

La evolución del NLP ofrece un gran potencial para mejorar la comunicación entre humanos y máquinas. Sin embargo, aún existen retos significativos por superar. A medida que investigadores y profesionales continúan trabajando en estos problemas, podemos esperar avances significativos, lo que llevará a aplicaciones más sofisticadas y beneficiosas de la IA en diversos campos y sectores de la industria.

Desde LAUDE entendemos que la inteligencia aplicada es un elemento fundamental para el éxito en los procesos de negocio de nuestros clientes. Nuestras soluciones están diseñadas para ayudarles a enfrentar los desafíos actuales del mercado y alcanzar sus objetivos de manera más eficiente y efectiva. Así, ofrecemos la capacidad de extraer información valiosa de sus datos, obtener conocimientos accionables y mejorar la toma de decisiones basada en datos. Estamos comprometidos en proporcionarles las herramientas necesarias para impulsar su crecimientoaumentar su competitividad y alcanzar el éxito en un mundo empresarial en constante evolución.

Las dos vertientes del IoT

Los beneficios de la inclusión de las telecomunicaciones en los modelos productivos es algo que ya se ha anticipado. Ya nadie duda del potencial de los objetos conectados y de su impacto positivo en todos los ámbitos sociales y económicos.

Desde hace tiempo se ha venido anticipando que las telecomunicaciones tienen un gran potencial en los modelos productivos. En la actualidad, ya es evidente el impacto positivo que tienen las máquinas conectadas en los ámbitos sociales y económicos.

El fenómeno IoT está en constante evolución y su crecimiento es impresionante. Según algunos estudios se espera que las conexiones IoT lleguen a 24.600 millones en 2025.

Para que esta previsión de crecimiento en IoT se haga realidad, es fundamental la rapidez en el diseño y la implementación de los distintos casos de uso relacionados con esta tendencia. Estos casos de uso pueden estar enfocados en una gran audiencia o en empresas específicas con necesidades particulares.

La llegada de 5G ha roto determinadas barreras y facilita la adopción de nuevos casos de uso relacionados con los objetos conectados, pero será a cambio de una mayor complejidad en la configuración y operación de las redes de los operadores y la infraestructura necesaria en el modelo productivo. Por lo tanto, las dos facetas del IoT -IoT masivo en el campo del consumo e IoT crítica en el área de la producción-, serán lideradas por dos figuras diferentes: los operadores y empresas innovadoras que buscan adaptar y desarrollar las posibilidades ofrecidas por las últimas tendencias tecnológicas.

En el caso en que los sponsors sean los operadores, estaríamos ante una aproximación push, mientras que si son las empresas, nos encontramos ante una aproximación pull, que tratará de promover un salto tecnológico adicional enfocado a la eficiencia. En cualquier caso, contar con el apoyo de una consultora especializada en telecomunicaciones es esencial para extraer el máximo partido a las capacidades ofrecidas por los operadores y los nuevos estándares.

IoT está siendo el catalizador de la transformación digital tanto a niveles de consumo como de producción, y ambas aproximaciones son complementarias y constituyen dos vertientes diferentes de la misma corriente imparable.

La adopción masiva de la conectividad de los objetos es necesaria para avanzar en la transformación digital de la sociedad en el ámbito del consumo, mientras que la adopción crítica por parte de las empresas contribuye a la transformación digital de la sociedad en el ámbito de la producción, que busca modelos productivos más modernos y eficientes.

Contratos ágiles

Las ventajas de acordar la realización de proyectos cerrados con metodologías Ágiles.

La parte más complicada del ciclo de vida de un proyecto es establecer un contrato entre un cliente que quiere un producto o una solución digital y la empresa de desarrollo que le presta el servicio.

En innumerables ocasiones hay que alcanzar compromisos sobre entregas, funcionalidades, niveles de rendimiento o de ausencia de errores que van suceder muchos meses después de la firma del contrato. Esto se ve acentuado por el hecho de que los requerimientos del proyecto evolucionan en el tiempo y requiere una alta capacidad de adaptación.

Hay muchos casos en los que el producto desarrollado no coincide en todos sus detalles con lo acordado en el contrato. Esto obliga al equipo a sobreesfuerzos no entendidos y obteniendo a cambio gran insatisfacción por parte de los clientes porque sus expectativas funcionales y temporales no se ven satisfechas.

Procesos complejos

El desarrollo de productos y servicios digitales es un proceso de carácter puramente humano, definido e implementado por personas. Se requiere de conocimiento, con una alta carga de trabajo intelectual, lo cual lo convierte en un proceso donde la incertidumbre es inevitable. Históricamente, esa incertidumbre se ha cubierto a través de una protección de los recursos principales, pudiendo incluso sobredimensionar los mismos.

La adopción de una filosofía ágil para afrontar de forma global este tipo de proyecto cambia drásticamente esta perspectiva. Los contratos no desaparecen: se transforman en contratos ágiles que reducen la importancia de estos a cambio de un mayor compromiso, transparencia y colaboración con nuestros clientes.

El contrato se crea con unos requisitos, un presupuesto y una duración determinada. Y, en la medida de lo posible, el equipo de desarrollo pondera las funcionalidades y requisitos que aparecen en dicho contrato. De la misma manera que lo hará con las entradas del Backlog durante la ejecución del proyecto. En el caso de que el equipo de desarrollo no esté disponible, o aun no haya sido decidido en este momento del proyecto, la revisión conjunta de esta lista ponderada de requisitos será una de las primeras actividades a realizar.

Nueva aproximación

Al comenzar el desarrollo ágil, la implicación del cliente permite que estos requisitos iniciales no sean inmutables. De hecho, se espera que no lo sean, pudiendo intercambiarse por otros requisito de peso equivalente. Siempre de forma transparente y colaborativa.

Somos partidarios de incorporar una capa de seguridad al alcance inicialmente especificado en el contrato. Pero con esta nueva aproximación, esto se convierte en un beneficio. El cliente se garantiza que el producto obtenido al final del proceso será aquel con el mayor valor de negocio posible. Y en caso de que esa capa no sea utilizada, no supondrá un coste añadido para el cliente.

Contrato Ágil vs Time and Materials

No hay que confundir el contrato ágil con un entorno de trabajo sobre las bases time and materials. En nuestro caso, los compromisos adquiridos con nuestros clientes son constantes, antes y después de cada iteración, y mucho más férreos al ser más realistas y tener la implicación de todas las partes. Se podría ver como la sustitución de un contrato a largo plazo, por múltiples contratos reflejados, por un lado, en el BackLog y por otro lado en las reuniones de Sprint, tanto para su planificación como para su revisión.

En definitiva, el paradigma de los contratos ágiles se sustenta en unos requisitos iniciales intercambiables, un incremento constante de valor, una evaluación continua del producto o servicio y un marco de colaboración absolutamente transparente.

Estos cambios en el paradigma nos llevan a alcanzar una manera diferente de definir y afrontar los proyectos. Usando contratos ágiles y anteponiendo la colaboración a los contratos y poniendo el foco en el valor de los resultados.