Innovación y tecnología se nutren mutuamente y adoptarlas ya no es una opción.
Por ello, te ayudamos a capturar toda la data interna y externa, institucionalizar la toma de decisiones a través de Business Analytics, tener procesos inteligentes y automáticos y finalmente una estrategia de inteligencia artificial para optimizar la operación y predecir lo que se viene.
Acompañamos a las organizaciones en cada etapa de su adopción de inteligencia artificial, desde la estrategia y los primeros casos de uso hasta soluciones productivas que transforman procesos, reducen costos y generan valor de negocio tangible.
Sistema de monitoreo avanzado basado en multiagentes de IA generativa que permite la toma de decisiones en tiempo real a partir del análisis continuo de datos.
Master Data Optimization utiliza Machine Learning para automatizar la creación, remediación y mantenimiento contínuo de la base de datos maestra.
Repositorio de datos que puede ser almacenado en la infraestructura de la empresa, donde con flexibilidad podemos guardar el máximo de la información que recolectamos.
Solución de IA que permite pronosticar los sucesos de negocio con el fin de planificar mejoras y acciones que optimicen resultados.
Combina la ejecución de tareas de RPA con las capacidades de aprendizaje automático, análisis de procesos y tecnologías cognitivas.
Del chatbot a una interacción más real. Buscamos que cada consulta se resuelva mediante el agente, reduciendo la intervención humana, sin sacrificar precisión ni trazabilidad.
Inteligencia Artificial que permite extraer información de documentos utilizando tecnología de OCR.
Una autopartista mexicana con múltiples plantas productivas unificó sus 9 indicadores estratégicos —de OEE a ventas— en una torre de control gerencial automatizada sobre Microsoft Fabric. En 8 semanas.
Una institución de educación superior en México modernizó su ecosistema de aprendizaje digital sin interrumpir un solo día de clases. 4.000 estudiantes, 500 docentes, 100.000 horas de formación al año. 36 meses de operación continua.
Cómo un banco líder en Argentina convirtió miles de licencias de IA generativa en hábitos de trabajo concretos, y alcanzó sus metas de adopción en un trimestre.
Cómo una plataforma de streaming deportivo aceleró la toma de decisiones al democratizar el acceso a sus datos integrando Amazon Bedrock y Redshift directamente en Slack.
Antes de implementar nuevas tecnologías, las organizaciones necesitan comprender dónde están las mayores oportunidades de generación de valor. Un proceso estructurado de descubrimiento permite transformar ideas en una hoja de ruta concreta para la innovación.
Claves de arquitectura, datos y estrategia para convertir iniciativas de IA en capacidades operativas reales. Un paper para equipos de tecnología y decisores del sector financiero en LATAM.
El poder de Microsoft Fabric permite a los analistas, ingenieros y científicos de datos realizar ETLs con una curva de aprendizaje menor.
Arquitectura informática que combina una nube privada y una pública de forma que entreguen un conjunto flexible de servicios.
Esto significa que las cargas de trabajo migran de manera fluida y transparente entre un entorno y el otro de acuerdo a las necesidades que tenga la empresa en cada momento.
Una empresa del sector de transporte e infraestructura modernizó la visibilidad operativa de su infraestructura on-premise distribuida implementando Zabbix 7.0 LTS con integración nativa a InvGate Service Desk, eliminando la gestión manual de incidentes y centralizando el monitoreo de entornos Linux y Windows en una sola plataforma.
Cómo un grupo educativo líder modernizó la infraestructura de sus plataformas estudiantiles hacia una arquitectura de contenedores, logrando despliegues automatizados y eliminando el mantenimiento de servidores.
Estrategia integral de Cloud Operations que permitió modernizar y encapsular aplicaciones críticas, fortaleció la seguridad, automatizó la operación y proyectó significativos ahorros.
Empresa líder mejora su conectividad y eficiencia operativa al replicar en AWS una arquitectura de red robusta y de alta disponibilidad.
La agilidad y la flexibilidad en el sector financiero surgen hoy de arquitecturas abiertas capaces de vincular servicios, integrarse con ecosistemas y desplegar rápidamente nuevos canales digitales.
OpenSearch es una solución integral que permite centralizar y analizar logs de diversas fuentes, ideal para la gestión de panoramas IT complejos.
Revive el webinar donde hablamos sobre importancia de la observabilidad en el mundo de la tecnología y cómo puede ser utilizada para mejorar la eficiencia, la productividad y la satisfacción de los usuarios.
Desde Nubiral analizamos y dimensionamos cada proyecto de tu empresa con el fin de mejorar la eficiencia de tu infraestructura TI, diseñando soluciones flexibles de alto rendimiento basadas en la experiencia de nuestros profesionales, los últimos avances tecnológicos y las tendencias actuales de cada industria.
Cómo una entidad financiera líder en Argentina transformó un crecimiento de gasto AWS del 896% en 13 meses en un plan FinOps con ahorro potencial de hasta el 50%.
Cómo una organización de ingeniería de software del Cono Sur reemplazó cuentas personales y accesos sin control por un modelo de identidad centralizado, ganando velocidad de desarrollo sin resignar seguridad.
Banco Columbia tenía los productos, la visión y la ambición de crecer digitalmente. Lo que necesitaba era una plataforma que pudiera sostener ese crecimiento sin fisuras.
Compañía líder en crédito al consumo fortaleció sus prácticas CI/CD, automatización y seguridad en GitHub, potenciando a sus desarrolladores con IA.
Evolucionar sistemas legacy sin frenar la operación permite potenciar el desarrollo con IA, reducir deuda técnica, acelerar ciclos de entrega y construir software preparado para adaptarse de forma continua a las demandas del negocio.
Tercera sesión de carácter técnico del ciclo de 3 charlas acerca de la evolución en la entrega de aplicaciones para escalar negocios.
Escalamos a entornos con miles de ítems monitoreados en forma simultánea.
Además capturamos datos de comportamiento de sistemas y aplicaciones a lo largo del tiempo, para la toma de decisiones proactivas y lograr anticipar disrupciones en los servicios de tu negocio.
Ayudamos a innovar preparando a nuestros clientes contra las ciberamenazas actuales.
Cumplimos con la responsabilidad de proteger los datos para mantener la confianza y cumplir la normativa.
Cloud Zero Trust Accelerator (cZTA)
Cloud Security Posture Management (cSPM)
Code Review as a Service (cRAS) Compliance-as-Code
Descubre nuestros casos de éxito en las diferentes industrias, de la mano de especialistas en innovación digital.
Esta nueva tecnología autónoma promete acelerar la innovación empresarial, pero también abre interrogantes sobre control, gobernanza y gestión del riesgo en entornos cada vez más complejos.
Cómo se desarrolla un plan de ciberseguridad, cuáles son las principales amenazas y las tecnologías más modernas para enfrentarlas.
Nuevo concepto de seguridad integrada a DevOps y enfocada en asegurar los ambientes y las nuevas aplicaciones.
Antes de implementar nuevas tecnologías, las organizaciones necesitan comprender dónde están las mayores oportunidades de generación de valor. Un proceso estructurado de descubrimiento permite transformar ideas en una hoja de ruta concreta para la innovación.
Esta nueva tecnología autónoma promete acelerar la innovación empresarial, pero también abre interrogantes sobre control, gobernanza y gestión del riesgo en entornos cada vez más complejos.
La agilidad y la flexibilidad en el sector financiero surgen hoy de arquitecturas abiertas capaces de vincular servicios, integrarse con ecosistemas y desplegar rápidamente nuevos canales digitales.
La visibilidad en tiempo real es clave para supervisar sistemas autónomos, anticipar incidentes y sostener operaciones digitales cada vez más complejas.
Claves de arquitectura, datos y estrategia para convertir iniciativas de IA en capacidades operativas reales. Un paper para equipos de tecnología y decisores del sector financiero en LATAM.
Durante los próximos 12 meses, veremos una adopción incremental de la IA generativa, mayores niveles de madurez y nuevos casos de uso.
Durante los próximos 12 meses, veremos una adopción incremental de la IA generativa, mayores niveles de madurez y nuevos casos de uso.
Una toma de decisiones basada en datos es precisa, veloz y ofrece los siguientes beneficios para el negocio.
Revive la charla brindada por Javier Minhondo, Business Solutions Architect de Nubiral, durante el AWS Cloud Experience de Buenos Aires.
Revive el webinar donde descubrirás los beneficios de conocer en detalle los datos vinculados a tu compañía.
Revive el webinar donde hablamos sobre importancia de la observabilidad en el mundo de la tecnología y cómo puede ser utilizada para mejorar la eficiencia, la productividad y la satisfacción de los usuarios.
Revive el ciclo de 3 charlas donde hablamos sobre la utilización de estas herramientas tecnológicas y su impacto en diferentes industrias, en esta oportunidad de la mano de nuestro especialista Javier Minhondo. Quien actualmente es Business Solution Architect de Nubiral.
En este espacio encontrarás conversaciones entretenidas e interesantes sobre las buenas prácticas y novedades tecnológicas.
Te invitamos a descubrir nuestros canales y mantenerte informado a través de los diferentes episodios.
Connect+ es una gran herramienta para incorporar conocimientos y estar al tanto de las últimas novedades tecnológicas.
Accede a nuevos contenidos audiovisuales innovadores, de forma rápida y sencilla. ¡Explora y conoce el universo tecnológico de una manera diferente y ágil!
El poder de Microsoft Fabric permite a los analistas, ingenieros y científicos de datos realizar ETLs con una curva de aprendizaje menor.
Cómo se desarrolla un plan de ciberseguridad, cuáles son las principales amenazas y las tecnologías más modernas para enfrentarlas.
Los avances en machine learning permiten que las empresas de medios digitales mejoren sus sistemas de recomendación y optimicen la experiencia del usuario.
Los bancos y las empresas de servicios financieros pueden obtener numerosos beneficios con la implementación de Microsoft Fabric.
Innovación y tecnología se nutren mutuamente y adoptarlas ya no es una opción.
Por ello, te ayudamos a capturar toda la data interna y externa, institucionalizar la toma de decisiones a través de Business Analytics, tener procesos inteligentes y automáticos y finalmente una estrategia de inteligencia artificial para optimizar la operación y predecir lo que se viene.
Acompañamos a las organizaciones en cada etapa de su adopción de inteligencia artificial, desde la estrategia y los primeros casos de uso hasta soluciones productivas que transforman procesos, reducen costos y generan valor de negocio tangible.
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Combina la ejecución de tareas de RPA con las capacidades de aprendizaje automático, análisis de procesos y tecnologías cognitivas.
Del chatbot a una interacción más real. Buscamos que cada consulta se resuelva mediante el agente, reduciendo la intervención humana, sin sacrificar precisión ni trazabilidad.
Inteligencia Artificial que permite extraer información de documentos utilizando tecnología de OCR.
Una autopartista mexicana con múltiples plantas productivas unificó sus 9 indicadores estratégicos —de OEE a ventas— en una torre de control gerencial automatizada sobre Microsoft Fabric. En 8 semanas.
Una institución de educación superior en México modernizó su ecosistema de aprendizaje digital sin interrumpir un solo día de clases. 4.000 estudiantes, 500 docentes, 100.000 horas de formación al año. 36 meses de operación continua.
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Cómo una plataforma de streaming deportivo aceleró la toma de decisiones al democratizar el acceso a sus datos integrando Amazon Bedrock y Redshift directamente en Slack.
Antes de implementar nuevas tecnologías, las organizaciones necesitan comprender dónde están las mayores oportunidades de generación de valor. Un proceso estructurado de descubrimiento permite transformar ideas en una hoja de ruta concreta para la innovación.
Claves de arquitectura, datos y estrategia para convertir iniciativas de IA en capacidades operativas reales. Un paper para equipos de tecnología y decisores del sector financiero en LATAM.
El poder de Microsoft Fabric permite a los analistas, ingenieros y científicos de datos realizar ETLs con una curva de aprendizaje menor.
Arquitectura informática que combina una nube privada y una pública de forma que entreguen un conjunto flexible de servicios.
Esto significa que las cargas de trabajo migran de manera fluida y transparente entre un entorno y el otro de acuerdo a las necesidades que tenga la empresa en cada momento.
Una empresa del sector de transporte e infraestructura modernizó la visibilidad operativa de su infraestructura on-premise distribuida implementando Zabbix 7.0 LTS con integración nativa a InvGate Service Desk, eliminando la gestión manual de incidentes y centralizando el monitoreo de entornos Linux y Windows en una sola plataforma.
Cómo un grupo educativo líder modernizó la infraestructura de sus plataformas estudiantiles hacia una arquitectura de contenedores, logrando despliegues automatizados y eliminando el mantenimiento de servidores.
Estrategia integral de Cloud Operations que permitió modernizar y encapsular aplicaciones críticas, fortaleció la seguridad, automatizó la operación y proyectó significativos ahorros.
Empresa líder mejora su conectividad y eficiencia operativa al replicar en AWS una arquitectura de red robusta y de alta disponibilidad.
La agilidad y la flexibilidad en el sector financiero surgen hoy de arquitecturas abiertas capaces de vincular servicios, integrarse con ecosistemas y desplegar rápidamente nuevos canales digitales.
OpenSearch es una solución integral que permite centralizar y analizar logs de diversas fuentes, ideal para la gestión de panoramas IT complejos.
Revive el webinar donde hablamos sobre importancia de la observabilidad en el mundo de la tecnología y cómo puede ser utilizada para mejorar la eficiencia, la productividad y la satisfacción de los usuarios.
Desde Nubiral analizamos y dimensionamos cada proyecto de tu empresa con el fin de mejorar la eficiencia de tu infraestructura TI, diseñando soluciones flexibles de alto rendimiento basadas en la experiencia de nuestros profesionales, los últimos avances tecnológicos y las tendencias actuales de cada industria.
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Los bancos y las empresas de servicios financieros pueden obtener numerosos beneficios con la implementación de Microsoft Fabric.
Los que estamos en el mundo de la tecnología sabemos que AWS ofrece una amplia variedad de soluciones para resolver los desafíos de los clientes. Por eso, no debería sorprendernos que en el reciente evento anual AWS re:Invent 2024 se haya ofrecido una cantidad impresionante de sesiones. ¡Más de 2.000 en tan solo cuatro días.
Navegar ese océano de información es una tarea titánica, abrumadora. Por eso, decidimos armar esta lectura rápida con los puntos clave para entender el rumbo de AWS para el año que comienza.
La temática recurrente y transversal fue, como se esperaba, la IA generativa. Estuvo presente en prácticamente todas las charlas, sesiones y stands. O era el tema central o, en algún momento, el tema que se tratara se vinculaba con la IA generativa. Generalmente, con una pregunta del estilo: ¿Cómo puedo hacer esto de manera más eficiente con IA Generativa?
Hasta la propia aplicación del evento (para quienes nunca fueron, te permite armar un cronograma personalizado de actividades) la usaba para sugerir charlas en base a las preferencias del usuario.
Más allá de esto, AWS dejó muy en claro a dónde apunta en los próximos años. A continuación destacaremos algunos aspectos claves.
Hace años que los datos son tratados como un activo valioso. Pero en AWS re:invent 2024 aparece una novedad. Que AWS busca alinear su stack de servicios y soluciones para que sus clientes almacenen, cataloguen, preparen y exploten sus datos. Todo de manera sencilla y con modelos de ML, AI y GenAI.
Así lo mostraron los anuncios a lo largo del evento. Arrancamos por el más bajo nivel de abstracción: los chips.
– AWS Trainium2 instances. Están detrás de instancias EC2 pensadas para lograr alta performance en el entrenamiento basado en deep learning para modelos de GenAI. Además, los clientes con necesidades de correr modelos de GenAI de alta demanda y alta carga, tendrán los Trn2 UltraServers que permite interconectar servidores Trn2 en un gran servidor y escalar la carga de trabajo en 64 chips Trainium2.
– Trainium3 chips. Si bien están anunciadas las instancias EC2 de Trainium2, próximamente estarán disponibles los chips Trainium3, evolución de la generación actual, con la promesa de mejor performance, baja latencia, capacidad de correr modelos más grandes y mejor rendimiento en tiempo real.
AWS busca facilitar y hacer más sustentable y accesible el entrenamiento, el fine tunning y las inferencias de grandes modelos de IA. Las arquitecturas de los chips y de las instancias están diseñadas para entrenar modelos más grandes de manera más eficiente.
En AWS re:invent 2024 también hubo anuncios respecto a la capa de almacenamiento y preparación de datos para su uso en cargas de trabajo de analítica e IA.
Al popular servicio de almacenamiento S3 se agregaron dos nuevas capacidades muy interesantes para cualquier carga de analítica (tanto tradicional como avanzada).
– S3 Tables. Diseñado para brindar almacenamiento optimizado para datos tabulares (transacciones, datos de sensores, etc.) en formato Apache Iceberg. Este se ha convertido en una de las formas más populares de manejar archivos en parquet, formato que permite hacer querys incluso sobre exabytes de datos.
– S3 Metadata. Permite encontrar, almacenar y consultar fácilmente metadatos de tus objetos en S3. Así, se pueden preparar rápidamente datos para su uso en análisis de negocios, recuperación de contenido, entrenamiento de modelos de inteligencia artificial y ML.
En cuanto al nivel de base de datos, tanto los anuncios de Aurora DSQL como DynamoDB Global Tables estuvieron alineados en la misma dirección. Facilitar y robustecer las soluciones que requieran procesamiento distribuido de SQL, con consistencia fuerte de almacenamiento y lectura.
En conclusión, los features anunciados apuntan a dar mayor flexibilidad, simplicidad, escalabilidad y robustez a la capa de almacenamiento. También a mejorar la generación y el manejo de la metadata y facilitar el acceso.
Todo esto, con el objetivo de simplificar el desarrollo de soluciones de analítica tradicional y avanzada. Y de dar más herramientas a científicos de datos e ingenieros de ML para desarrollar soluciones basadas en AI y ML.
SageMaker AI se anunció como la evolución del servicio homónimo. Una plataforma para el desarrollo y ajustes de modelos de ML, AI y GenAI (particularmente el fine tunning de modelos fundacionales).
SageMaker pasa a ser el conjunto de servicios que de manera holística permiten a los clientes completar las actividades relativas al desarrollo de modelos de ML en una plataforma integrada.
Se agregaron funcionalidades que apuntan a que se pueda comenzar más rápidamente con modelos populares de acceso público y mejoras para maximizar la eficiencia del entrenamiento y reducir costos.
Se anunciaron avances para Amazon SageMaker HyperPod, que permite escalar el desarrollo de modelos generativos con la promesa de reducir el tiempo de entrenamiento de modelos base hasta en un 40%.
Por último, se anunciaron SageMaker Unified Studio, SageMaker Catalog, SageMaker Lakehouse, y Zero-ETL integrations con aplicaciones SaaS. ¿El objetivo? Dar más capacidades a quienes necesitan hacer analítica con SQL e integraciones en grandes volúmenes de datos.
Amazon Bedrock será el servicio a través del cual se hará la etapa de inferencia de modelos generativos. Se disponibilizó un amplio catálogo de modelos fundacionales entre los cuales se pueden elegir los que mejor sirvan a cada necesidad.
Otros anuncios apuntan a facilitar la puesta en producción a gran escala de soluciones basadas en modelos de GenAI. Para esto, se puso énfasis en el manejo de prompts a escala, mejoras y más funcionalidades para las bases de conocimiento (por ejemplo facilitando GraphRAG) y guardrails (salvaguardas). Pero además, se anunciaron tres aspectos clave:
– Automated Reasoning checks. Mecanismo para validar matemáticamente el razonamiento detrás de una respuesta de un modelo generativo y evitar respuestas incorrectas o alucinaciones.
– Model Distillation. Técnica para transferir conocimiento de un modelo grande a otro más pequeño, manteniendo la performance. Si bien los ingenieros de ML la utilizan frecuentemente, Bedrock disponibiliza el mecanismo para hacerlo simple.
– Expansión de Amazon Bedrock Agents. Se expande el soporte para arquitecturas multiagente para crear soluciones en base a la coordinación y orquestración de agentes para resolver problemas complejos.
Hasta el momento, a través de Bedrock se podían construir soluciones con una gran variedad de modelos, ninguno de los cuales era desarrollado por AWS. Nova posiciona a AWS como un nuevo proveedor de modelos de GenAI.
La última capa, la de los desarrolladores y los usuarios finales, también tuvo sus anuncios muy importantes en AWS re:invent 2024.
– Amazon Q Developer. Si bien no es un servicio nuevo, algunos anuncios son clave para entender hacia donde apunta AWS. Por ejemplo, los modelos y agentes enfocados en migraciones de aplicaciones Windows. Apuntan a facilitar y dar velocidad a estos procesos para que puedan correr en sistemas operativos Linux. Esto se suma a las capacidades de modernización posmigraciones para llevar a servicios serverless. Así, nos da un conjunto de herramientas simples para migrar y modernizar aplicaciones legadas a ecosistemas sin servidores. También se anunció una funcionalidad que facilita aún más el desarrollo de modelos de ML gracias a asistentes de generación de código.
– Amazon Q Business. Entre los varios anuncios destacan las mejoras para Quicksight y las integraciones con bases de conocimiento de manera simple. Estas dos funcionalidades permitirán a usuarios finales no técnicos desarrollar soluciones y agentes que podrán acceder a información analítica en Quicksight. También podrán interactuar en lenguaje natural para obtener nuevos insights. En cuanto a las bases de conocimiento, será muy simple integrarse con fuentes de conocimiento múltiples y acceder a información contenida en documentos.
En AWS re:invent 2024 quedó en claro que AWS apunta a proveer un entorno holístico, completo y con muchas opciones para explotar al máximo los datos y los modelos de ML y GenAI.
Así fue toda la narrativa, todos los aspectos del evento y todos los anuncios, siempre atravesados por IA como temática principal. AWS apuesta fuerte y este es apenas el comienzo.
¿Te interesa conocer cómo todas estas novedades anunciadas por AWS pueden impactar en tu organización? Tenemos un equipo de expertos que puede ayudarte: ¡Agenda tu reunión!
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