Costes de la IA: ¿qué soluciones hay para su presupuesto?

Desde vehículos autónomos hasta recomendaciones personalizadas en plataformas de streaming: La inteligencia artificial (IA) impregna casi todas las industrias e influye en numerosos ámbitos de nuestras vidas. Pero aunque los beneficios son obvios, también hay costes ocultos tras las aplicaciones de IA.

En esta entrada del blog, examinamos más de cerca los costes de la IA para usted y le proporcionamos valiosos conocimientos por el camino. Analizamos los distintos tipos de costes, comparamos proveedores y soluciones y aclaramos la cuestión de qué factores componen los costes de la IA.

Resumen de los datos más importantes sobre los costes de la IA

• La inteligencia artificial es útil en muchos ámbitos de la vida, industrias y departamentos. Sin embargo, la IA también conlleva costes que varían enormemente. Hay grandes diferencias según el proveedor, el alcance del proyecto y los requisitos específicos. Por eso es importante obtener presupuestos individuales.
• Los costes de la IA surgen en varios ámbitos, como la obtención y limpieza de datos, el hardware y la infraestructura, los costes de personal, los servicios en la nube, la investigación y el desarrollo, la formación del personal y el cumplimiento de la legislación.
• Existen métodos para aumentar la rentabilidad de la IA, como los análisis coste-beneficio, el aprovechamiento de los recursos existentes, el uso de herramientas y marcos de código abierto, la automatización de tareas y la supervisión y optimización de los sistemas de IA.
• En el mercado hay varios proveedores y modelos de soluciones para todos los presupuestos, como Google Cloud AI, Microsoft Azure Machine Learning, Amazon Web Services (AWS), IBM Cloud, UiPath, Automation Anywhere, TensorFlow, PyTorch, Datadog, Prometheus, DataRobot y Konfuzio.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial (IA), más comúnmente utilizada en este país como Inteligencia Artificial (IA), es el término que engloba los servicios de inteligencia similares a los humanos proporcionados por las máquinas. Esto incluye la capacidad de adquirir y utilizar conocimientos, resolver problemas, tomar decisiones, comprender el lenguaje y simular capacidades similares a las humanas, como ver, oír y aprender.

En su núcleo Inteligencia artificial pretende diseñar máquinas que imiten procesos de pensamiento y comportamientos similares a los humanos. Esto se consigue mediante algoritmos, aprendizaje automático y redes neuronales que permiten a los ordenadores aprender de los datos y reconocer patrones. Este reconocimiento de patrones es crucial para la capacidad de Sistemas de IAgestionar tareas y tomar decisiones similares a las humanas.

Todo sobre la aparición de la IA y la información de fondo detallada se puede encontrar en nuestra entrada de blog continua: ¿Qué es la IA?

Subcategorías de IA: ámbitos de uso y ejemplos de aplicación

La inteligencia artificial es un campo amplio y abarca varias subcategorías. Para comprender mejor su alcance, presentamos las más importantes:

IA débil (IA estrecha)

La IA débil, también conocida como IA estrecha, se centra en el desarrollo de sistemas de IA diseñados para tareas específicas o dominios de tareas limitados. Estos sistemas están especializados en sus respectivas aplicaciones y ofrecen un rendimiento impresionante en estos ámbitos.

Ámbitos de uso y ejemplos de aplicación

• SanidadUn sistema de inteligencia artificial para el diagnóstico de enfermedades cutáneas. Analiza fotos de lesiones cutáneas y detecta el cáncer de piel u otras enfermedades cutáneas en una fase temprana. Leer aquí más información sobre soluciones de IA para el sector sanitario.
• Sector financiero: Un chatbot de IA para atención al cliente en Bancos. Atiende las consultas de los clientes, revisa las transacciones y responde a las preguntas más frecuentes. Más información Los bancos procesan eficazmente los datos de sus clientes.

IA fuerte (IA general)

La IA fuerte, conocida en inglés como General AI, es el objetivo último de la investigación en IA. Esta forma de IA aspira a una comprensión amplia de la inteligencia humana y está predestinada a manejar una amplia gama de tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Imagine un ordenador que no sólo escriba textos y resuelva problemas matemáticos, sino que también cree obras creativas, tome decisiones morales y se mejore continuamente a sí mismo. Aunque hemos avanzado hacia una IA fuerte, hasta ahora sigue siendo un objetivo ambicioso que aún no se ha alcanzado plenamente.

Ámbitos de uso y ejemplos de aplicación

• EducaciónTutor de AI general que ayuda a los alumnos en una amplia gama de asignaturas escolares y en la preparación de exámenes. Crea planes de aprendizaje individuales, evalúa exámenes y se adapta a las necesidades de cada alumno o estudiante.
• Investigación y desarrolloInvestigador general de IA que genera nuevos conocimientos científicos y resuelve problemas complejos en diversas disciplinas. Formula hipótesis, lleva a cabo experimentos y redacta artículos de investigación, todo ello con una tasa de error tan baja que es muy poco probable que los humanos alcancen jamás.

Aprendizaje automático (ML)

Aprendizaje automático es una de las subcategorías más utilizadas de la IA. Se trata de una técnica que puede Algoritmos se utiliza para aprender de los datos y hacer predicciones o tomar decisiones. Esta tecnología se utiliza en muchos ámbitos, desde la diagnóstico médico a través de previsiones financieras a la lengua y Reconocimiento de imágenes. El aprendizaje automático permite a los ordenadores reconocer patrones y relaciones en los datos y utilizarlos para resolver problemas.

Ámbitos de uso y ejemplos de aplicación

• MedicinaModelo ML para predecir brotes de enfermedades. Analiza datos sanitarios y factores ambientales para predecir la aparición de enfermedades como la gripe o el COVID-19.
• FinanzasUn algoritmo de ML para la evaluación del riesgo crediticio. Puntúa las solicitudes de crédito basándose en el historial crediticio y los datos financieros para determinar el riesgo de impago. Leer aquí más sobre el tema de los procedimientos KYC.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es una técnica especial de aprendizaje automático que se basa en redes neuronales con muchas capas. Estas capas crean la capacidad de reconocer patrones complejos y abstracciones en los datos. El aprendizaje profundo ha sido pionero en tareas como el reconocimiento de imágenes, Tratamiento del habla y navegación autónoma.

Ámbitos de uso y ejemplos de aplicación

• Vehículos autónomosModelo de aprendizaje profundo para la detección del tráfico rodado. Analiza información de imágenes y sensores en tiempo real para reconocer señales de tráfico, otros usuarios de la carretera y peatones.
• Tratamiento del hablaUn sistema de Deep Learning para la traducción automática de textos. Analiza textos en un idioma y los traduce a otro conservando el significado y el contexto.

Tipos de costes de la IA

Los costes de la IA surgen en muchos ámbitos diferentes. A continuación presentamos algunos de ellos:

• Recuperación y limpieza de datosLa calidad de los datos es la base de cualquier aplicación de inteligencia artificial. Obtener y depurar estos Datos son costosas.
• Hardware e infraestructuraEl hardware potente, incluidas las unidades de procesamiento gráfico (GPU) y las unidades de procesamiento tensorial (TPU), es esencial para entrenar modelos de IA. El mantenimiento de estos Infraestructura y el Costes energéticos también deben tenerse en cuenta.
• Gastos de personalEl potencial de contratación y retención de talentos Científicos de datosLa contratación de ingenieros de aprendizaje automático o investigadores de IA es cara, ya que la demanda de estos profesionales es alta.
• Servicios en la nubeMuchas empresas utilizan Servicios en la nube para sus modelos de IA, lo que, salvo contadas excepciones, genera comisiones periódicas.
• Gastos de investigación y desarrolloLa investigación continua de nuevos algoritmos, técnicas y aplicaciones exige invertir en equipos y recursos de desarrollo. Estos costes se añaden al precio de las ofertas de IA. ¿Quiere aumentar su Experiencia actual en IA? El mercado Konfuzio ofrece el trampolín ideal.
• Formación del personalEl éxito de la introducción de la IA en las empresas exige formar adecuadamente a los empleados. Esto incluye no solo la comprensión técnica de las aplicaciones de IA, sino también el desarrollo de habilidades para Cooperación con sistemas de IA.
• Cumplimiento legal y ético: Cumplimiento de Política de privacidad y directrices éticas puede ocasionar costes adicionales, sobre todo cuando se producen infracciones.

Métodos para aumentar la rentabilidad de la IA

Es importante comprender, planificar y gestionar los costes de la IA para obtener el máximo beneficio de los proyectos de IA. Invertir en IA compensa a largo plazo, pero un presupuesto y una asignación de recursos inteligentes son la base del éxito empresarial. Los siguientes consejos le ayudarán a aumentar la rentabilidad de sus proyectos de IA sin sacrificar la calidad y el rendimiento.

Análisis coste-beneficio

Realizar un análisis coste-beneficio de los proyectos de IA es extremadamente útil de antemano. Las inversiones en IA deberían dar sus frutos a largo plazo, ya sea por el ahorro de costes, el aumento de la facturación o la mejora de la eficiencia dentro de la empresa.

Utilizar los recursos existentes

Antes de adquirir nuevo hardware o software, compruebe si puede utilizar los recursos existentes de forma más eficaz o recurrir a soluciones de IA que se integren en su infraestructura informática actual. Konfuzio, por ejemplo, es conocida por su perfecta integración. Es posible que ya disponga de ordenadores o servidores potentes que puedan actualizarse para tareas de IA. Reutilizar o combinar recursos supone un importante ahorro de costes.

Comparación de aplicaciones, modelos de soluciones y proveedores de IA

La siguiente lista le dará una visión general de los Oferta en el mercado de la IA. También interesante: nuestro blogpost sobre 10 startups de IA que deberías conocer en 2023

Aprendizaje por transferencia

El aprendizaje por transferencia es un método que utiliza modelos de IA preentrenados y los adapta a los requisitos específicos de su proyecto. Esto ahorra tiempo y recursos informáticos en comparación con el Formación de un modelo desde cero.

Google Cloud AI: Ofrece servicios integrales de aprendizaje por transferencia y modelización de IA.

Ventajas

• Servicios integralesGoogle Cloud AI ofrece una amplia gama de servicios de modelado de IA, incluidos modelos preentrenados, herramientas de procesamiento de datos e infraestructura de aprendizaje automático. Esto permite a las empresas desarrollar diversas aplicaciones de IA.
• Integración con el ecosistema GoogleLa integración con otros productos y servicios de Google, como BigQuery, TensorFlow y Google Cloud Platform, ofrece oportunidades perfectas para el procesamiento y el análisis de datos, así como para el escalado de aplicaciones de IA.

Desventajas

• ComplejidadLa variedad de servicios y herramientas ofrecidos puede resultar abrumadora para los recién llegados al desarrollo de la IA. La complejidad de la plataforma requiere tiempo y recursos para aprenderla y ponerla en práctica.
• CostesEl uso de Google Cloud AI resulta costoso en función del alcance del proyecto, especialmente si los modelos de IA se entrenan o se ejecutan a gran escala. Las empresas deben supervisar y presupuestar cuidadosamente los costes.

Aprendizaje automático de Microsoft Azure: Proporciona potentes herramientas y recursos para el aprendizaje por transferencia en la nube.

Ventajas

• Potentes herramientas y recursosMicrosoft Azure Machine Learning proporciona potentes herramientas para el desarrollo de modelos de IA, incluidos algoritmos automatizados de aprendizaje automático, procesamiento de datos e integración con los servicios en la nube de Azure.
• EscalabilidadAzure permite escalar fácilmente los recursos, lo que resulta ideal para organizaciones con cargas de trabajo de IA variables. Los recursos pueden añadirse o eliminarse a voluntad para satisfacer la demanda actual.

Desventajas

• Curva de aprendizajeLa plataforma de Google Cloud AI tiene una curva de aprendizaje muy pronunciada debido a su variedad de servicios y herramientas. Los nuevos usuarios necesitan tiempo para familiarizarse con ella.
• CostesEl uso de Azure Machine Learning es caro, especialmente cuando es necesario procesar grandes cantidades de datos. La transparencia y el seguimiento de los costes son importantes para evitar que el presupuesto se desborde.

Computación en nube y modelos de pago por uso

En Nube ofrece recursos escalables y permite pagar sólo por la potencia de cálculo realmente utilizada. Esto resulta especialmente útil para empresas con cargas de trabajo de IA variables, ya que no necesitan adquirir hardware caro.

Servicios web de Amazon (AWS)Permite recursos en nube escalables y modelos de facturación flexibles.

Ventajas

• Escalabilidad: AWS tiene en su repertorio una amplia gama de recursos en la nube que pueden escalarse fácilmente en función de la demanda. Esto permite a las empresas seguir siendo flexibles en su adaptación de recursos y ahorrar costes de IA cuando disminuye la demanda.
• Amplios servicios: AWS ofrece una gran cantidad de servicios y herramientas en la nube para diversos casos de uso, como computación, almacenamiento, bases de datos, IA y mucho más. Los clientes tienen acceso a una amplia gama de soluciones.

Desventajas

• Complejidad de los costesLa planificación de costes: debido a la variedad de servicios y opciones, la planificación de costes resulta ser una empresa compleja. Las empresas deben prestar mucha atención a cómo utilizan sus recursos para evitar aumentos inesperados de los costes.
• LicenciasAlgunos servicios de AWS requieren licencias o cuotas independientes para determinadas funciones. En consecuencia, esto aumenta el coste de uso de estos servicios.

Nube de IBM: Ofertas Servicios en la nube y opciones de pago por uso para empresas.

Ventajas

• Modelo de pago por usoIBM Cloud ofrece opciones de pago por uso que permiten a las empresas pagar sólo por la potencia informática que realmente utilizan. Esto ayuda a controlar los costes y evita gastos excesivos.
• Soluciones de nube híbridaIBM Cloud ofrece opciones de nube híbrida que permiten la integración perfecta de sistemas locales y recursos en la nube. Esto resulta especialmente útil para empresas con infraestructuras de TI complejas.

Desventajas

• Funciones limitadasEn comparación con AWS, IBM Cloud ofrece una selección más limitada de servicios y herramientas de IA. Esto limita la flexibilidad en la elección de soluciones.
• Cuota de mercadoAWS tiene una cuota de mercado y una base de usuarios mayor que IBM Cloud. Esto repercute en el soporte de la comunidad y la disponibilidad de expertos.

Automatización de tareas

La IA se utiliza con especial frecuencia para realizar muchas tareas repetitivas. automatizar y optimizar así los procesos. Como resultado, los empleados se destinan a actividades más exigentes, lo que a largo plazo redunda en una mayor eficacia y ahorro de costes para la empresa.

UiPath (para la automatización de procesos robóticos): Especializada en la Automatización de los procesos empresariales y tareas repetidas.

Ventajas

• Facilidad de usoUiPath : UiPath se caracteriza por una interfaz fácil de usar que hace posible su uso incluso para personas sin conocimientos técnicos, Automatización de procesos crear y gestionar.
• Comunidad y ecosistema sólidosUiPath: UiPath cuenta con una sólida comunidad de desarrolladores y una amplia gama de módulos de automatización predefinidos que aceleran el desarrollo.

Desventajas

• CostesLos costes de UiPath son elevados en función del tamaño de la empresa y del alcance de la automatización, sobre todo si se requieren módulos adicionales o asistencia.
• Complejidad en escenarios complejos: En los proyectos de automatización muy complejos, la complejidad del Flujos de trabajo y es probable que aumente el esfuerzo de mantenimiento.

Automatización en cualquier lugar (para soluciones RPA): Proporciona RPA-plataformas para la Automatización de tareas disponibles en las empresas.

Ventajas

• EscalabilidadAutomation Anywhere ofrece soluciones escalables que utilizan pequeñas y grandes empresas para automatizar pasos y procesos de trabajo.
• Diversas opciones de integraciónLa plataforma permite la integración con una amplia gama de aplicaciones y sistemas, facilitando la automatización de flujos de trabajo complejos.

Desventajas

• Complejidad: En proyectos complejos de automatización, el desarrollo y mantenimiento de BotLos flujos de trabajo son complejos y requieren mucho tiempo.
• CostesEl coste de Automation Anywhere es potencialmente prohibitivo para pequeñas empresas o particulares, especialmente si necesitan funciones o asistencia adicionales.

Herramientas y marcos de código abierto

Muchos poderosos Herramientas de IA y las bibliotecas son Código abierto y disponibles gratuitamente. Estos recursos son óptimos para reducir los costes de desarrollo y licencias.

TensorFlow (de Google): Un líder de código abiertoMarco para el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

Ventajas

• Distribución generalizadaTensorFlow es uno de los marcos de aprendizaje profundo más utilizados y cuenta con una amplia y activa comunidad de usuarios y desarrolladores. Esto significa que hay una gran cantidad de recursos, documentación y soporte.
• TensorBoardTensorFlow incluye una potente herramienta llamada TensorBoard, que se utiliza para visualizar modelos y resultados de entrenamiento. Esto facilita el seguimiento y la optimización de los modelos.

Desventajas

• Curva de aprendizaje pronunciadaTensorFlow: Una desventaja frecuentemente mencionada de TensorFlow es que tiene una curva de aprendizaje empinada para los principiantes. La página API es compleja, lo que hace difícil familiarizarse con ella.
• Abstracción mejoradaTensorFlow 2.x: Las versiones anteriores de TensorFlow implicaban una API engorrosa. Aunque esto se ha mejorado en TensorFlow 2.x, algunos viejos hábitos son difíciles de desechar.

PyTorch (de Facebook): Un popular marco de código abierto para el aprendizaje profundo y las redes neuronales.

Ventajas

• Gráficos de cálculo dinámicoPyTorch utiliza gráficos de cálculo dinámicos, lo que hace que el desarrollo y la depuración de modelos sean más flexibles e intuitivos. Resulta especialmente útil para investigadores y desarrolladores de IA que cambian modelos con frecuencia.
• Comunidad e investigaciónPyTorch tiene una fuerte presencia en el mundo académico y a menudo es el favorito de los entusiastas de la IA en la comunidad. Esto sugiere que responde con rapidez a las nuevas tecnologías y a los hallazgos de la investigación.

Desventajas

• Menor eficacia de la producciónEn el pasado, PyTorch tenía desventajas en comparación con TensorFlow en términos de eficiencia de producción y provisión de modelos. Aunque esto ha mejorado, sigue estando por detrás de TensorFlow en este ámbito.
• Comunidad más pequeña: Aunque la comunidad de PyTorch está creciendo, sigue siendo más pequeña que la de TensorFlow. Como resultado, hay menos recursos y soporte, especialmente para los casos de uso menos comunes.

Control y optimización

La supervisión periódica de sus sistemas de IA le permite identificar y eliminar el despilfarro de recursos. Al optimizar los algoritmos y los modelos, aumentas la eficiencia y reduces los costes operativos.

Datadog: Ofrece servicios integrales de supervisión y alerta para infraestructuras de TI.

Ventajas

• Control exhaustivoDatadog ofrece una amplia gama de funciones de supervisión que permiten a las organizaciones controlar toda su infraestructura de TI en tiempo real. Esto incluye el rendimiento de aplicaciones, servidores, servicios en la nube, redes y mucho más.
• Alertas potentesLa plataforma cuenta con potentes funciones de alerta que permiten a los usuarios configurar alertas personalizadas basadas en diversas métricas y eventos. Esto permite solucionar los problemas de forma proactiva.

Desventajas

• CostesDatadog requiere una cartera considerable, especialmente para las empresas con grandes necesidades de monitorización. El coste base de la herramienta de IA aumenta con el número de recursos monitorizados.
• ComplejidadDebido al gran número de funciones y opciones, Datadog es bastante inadecuado para los principiantes en monitorización y también implica una curva de aprendizaje pronunciada.

Prometeo: Una potente herramienta de código abierto para la supervisión y alerta de sistemas.

Ventajas

• Código abiertoPrometheus es una herramienta de código abierto, lo que significa que está disponible gratuitamente y cuenta con el apoyo de una activa comunidad de desarrolladores.
• EscalabilidadPrometheus es escalable y puede utilizarse en entornos con un gran número de sistemas y recursos que supervisar. Puede adaptarse fácilmente a distintos requisitos.

Desventajas

• Complejidad de la configuraciónLa configuración de Prometheus es compleja. Configurar alertas y personalizar consultas requiere conocimientos técnicos.
• Funciones limitadas: Aunque Prometheus es una potente herramienta de monitorización, carece de algunas funciones avanzadas disponibles en soluciones de IA de pago. Esto puede ser un obstáculo para los requisitos más complejos.

Solución todo en uno con asistencia de expertos

La consulta a expertos en IA aumenta la probabilidad de éxito empresarial enormemente y conduce al desarrollo de estrategias eficaces para ahorrar costes a largo plazo. Los expertos externos suelen abrir nuevas perspectivas y aprovechar las mejores prácticas.

DataRobotHerramienta de IA todo en uno que combina la automatización y los modelos de aprendizaje automático para el análisis predictivo y el análisis de datos. Ciencia de datos ofertas.

Ventajas

• AutomatizaciónDataRobot crea un alto nivel de automatización para el desarrollo de modelos. De este modo, los usuarios crean modelos predictivos de forma rápida y eficiente, incluso sin contar con amplios conocimientos de ciencia de datos.
• VersatilidadEl DataRobot: puede utilizarse para una amplia gama de aplicaciones en diferentes sectores. Desde análisis de marketing hasta previsiones financieras, DataRobot ofrece aplicaciones versátiles.

Desventajas

• CostesDataRobot es caro de utilizar, lo que resulta especialmente difícil para las pequeñas empresas con presupuestos limitados.
• Opciones de personalización limitadasDataRobot: Aunque DataRobot permite un rápido desarrollo de modelos, la personalización para satisfacer necesidades empresariales específicas es limitada.

Konfuzio: Proveedor líder de tecnología de IA y servicios de consultoría, ayuda a las empresas a implantar la IA y ofrece soluciones personalizables para empresas de todos los tamaños.

Ventajas

• Soluciones a medidaKonfuzio se especializa en soluciones de IA personalizables que se adaptan a las necesidades individuales de una empresa. Esto permite una personalización precisa de los requisitos empresariales complejos y cambiantes, creciendo con ellos según sea necesario.
• Experiencia y asesoramientoAdemás de tecnologías avanzadas, Konfuzio también ofrece servicios integrales de consultoría e implantación para todos los proyectos de IA. Las empresas se benefician de la experiencia del proveedor establecido, que numerosas Casos de éxito apuntalar.

Desventajas

• CostesSoluciones a medida: las soluciones a medida tienen costes más elevados que las soluciones con menos funciones y ámbitos de aplicación, dependiendo de su escala. Los costes exactos dependen de los requisitos específicos del proyecto. Consulte a un experto sobre el Costes de la IA ¡Consejo!

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Los costes de la IA de un vistazo

Tenga en cuenta que la tabla compara información general y que los costes reales varían significativamente en función del proyecto y de los requisitos específicos. Es aconsejable ponerse en contacto directamente con los proveedores para obtener información precisa sobre precios para sus requisitos específicos.

La IA de Konfuzio

Konfuzio se especializa en herramientas para el desarrollo de software basado en IA para la automatización de procesos. Tratamiento de documentos especializada, sencilla y segura en la nube o para instalar en sus propios servidores. Con protección de datos dentro de la UE y fiable. Reconocimiento de textos en más de 100 idiomas, la tecnología de IA de Konfuzio es, por tanto, un auténtico todoterreno y le ayuda en su transformación digital.

Los datos se extraen eficazmente de los documentos extractos y validada. Gracias al aprendizaje automático y al aprendizaje profundo, el software de IA va más allá de la automatización parcial de los procesos y ofrece una automatización de extremo a extremo. Los usuarios pueden entrenar a la IA para que aprenda con cada documento y genere valor añadido real a partir de diversos datos.

¿Por qué Konfuzio es la mejor opción entre los proveedores de IA?

Konfuzio no sólo destaca por sus precios transparentes, sino que también ofrece soluciones personalizadas que se adaptan exactamente a las necesidades específicas de su empresa. El equipo de Konfuzio no solo reconoce que cada empresa tiene unos requisitos únicos y un presupuesto individual, sino que lleva años practicando activamente esta filosofía en su trabajo diario y en su asesoramiento.

Conclusión

En general, es indiscutible que la aplicación de la IA aporta importantes beneficios. Cuando se utiliza de forma responsable, la IA ayuda a resolver problemas complejos, crear eficiencias y desarrollar soluciones innovadoras. Sin embargo, hay que considerar adecuadamente los costes, tanto financieros como sociales. Considerar cuidadosamente los costes y beneficios de la IA es crucial para garantizar que la tecnología aporte beneficios económicos y sociales a largo plazo.

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