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Seis pasos para convertir los datos en el motor del crecimiento empresarial
La gobernanza de datos debe integrarse de manera orgánica en los procesos y sistemas que las personas utilizan a diario, no como una práctica paralela.
La era de la hiperpersonalización en los eventos
En opinión de Pedro López-Chaltelt, hiperpersonalizar hace la experiencia más humana, pues no todos aprendemos, sentimos o nos inspiramos de la misma manera
Disrupciones veraniegas en Inteligencia Artificial
Datos abiertos (datasets) que antes estaban reservados a unos cuantos laboratorios con presupuestos millonarios ahora se democratizan, habilitando a comunidades mucho más amplias.
Identidad nacional
Ahora que ya tenemos Poder Judicial democrático, me dicen que tenemos una ley que concentra buena parte de las atribuciones del Ifetel.
Amenaza insolvencia al sector asegurador
El reporte del United States Trade Representative centró sus preocupaciones en la apuesta del gobierno de México por reforzar el papel de Pemex y CFE, las restricciones a la biotecnología agrícola y la desaparición del IFT como organismo autónomo.
La última gran carrera por los datos de la IA
Lo que venga después no dependerá de quién tenga el modelo más grande, sino de quién tenga los datos más valiosos.
Una apuesta al futuro: transparencia 4.0
En un mundo cada vez más digitalizado, el derecho de acceso a la información debe evolucionar para responder con celeridad a nuevos desafíos en la generación y el acceso a datos públicos.
México en Fitur, el único país que llevó al Ejército y dio otros datos
Gracias a Torruco y a AMLO, entre 2019 y 2024 México cayó cuatro posiciones en el índice de desarrollo turístico del WEF y perdió cinco en el 'ranking' de marca país.
Los retos que tiene la IA en México para este 2025
El reto más grande es la falta de talento ante la creciente necesidad de las empresas de incorporar modelos y herramientas de IA en sus ciclos de creación de valor.
Empresas mexicanas muestran rezagos para aprovechar la IA
Sólo 21 por ciento de las empresas nacionales cuentan con los recursos de cómputo necesarios, además el 82% aún trabajan con datos en silos, lo que dificulta la implementación de modelos de IA robustos.









