Las técnicas de Design Thinking (DT) están de moda y existe actualmente una tendencia hacia su uso para la elicitación de requisitos en proyectos de desarrollo de software. Sin embargo, la evidencia sobre la efectividad de estas técnicas es aún escasa. En este trabajo se explora la efectividad de una de las técnicas de DT más utilizadas: los Mapas de Empatía. En el estudio han participado estudiantes de último año del grado en Ingeniería Informática de la Universitat Politècnica de València y se ha analizado la influencia del uso de los Mapas de Empatía respecto a la categoría y cantidad de requisitos identificados. Aunque son resultados preliminares, se ha observado una influencia positiva en favor del uso de los Mapas de Empatía en un proceso de elicitación de requisitos.

estamos rodeados de sistemas empotrados por todas partes. En algunas ocasiones son cosas más evidentes, como en los equipos médicos o industriales. En otras no tanto. Puede llegar a sorprender que podamos encontrarlos hasta en nuestra lavadora o microondas, pero estos sistemas de propósito específico llevan tiempo entre nosotros y están aquí para quedarse.

Algunos de estos sistemas pueden ser sistemas críticos, aquellos cuyo fallo tiene consecuencias catastróficas en vidas humanas o en pérdidas económicas; pueden ser sistemas de tiempo real, donde el tiempo de respuesta debe estar acotado para que su ejecución se considere correcta; o pueden ser una combinación de ambos

El proyecto OPOSSUM es un buen ejemplo de Machine Learning aplicado a ciberseguridad, que protege las aplicaciones corporativas de ataques clásicos, pero también de ataques más sofisticados como la exfiltración de datos, la detección de bots maliciosos o la detección de insiders.

Al igual que con la salud física, las nuevas tecnologías pueden jugar un papel muy importante a la hora de cuidar nuestro bienestar y nuestra salud mental. A través de la tecnología se trabaja en el área de salud mental para avanzar la investigación en la detección temprana de trastornos, mejorar la personalización de las intervenciones y ofrecer apoyo a un mayor porcentaje de la población.

Los resultados de detección automática de patologías mediante el análisis de imágenes médicas, que han tenido amplia repercusión en los medios de comunicación dado el contexto de excepción en el que nos encontramos por causa de la pandemia de COVID-19, son a menudo demasiado optimistas al no tener en cuenta un análisis del sesgo.

En ocasiones, la realidad es bastante más compleja, y problemas de desbalanceo entre casos y controles, o problemas más profundos como el caso del sesgo intrínseco a la base de datos pueden generar falsas expectativas.

Cuando una empresa decide desplegar servicios Big Data Analytics on-premise sobre sus propios recursos computacionales surgen ciertas complejidades. Por un lado, la complejidad de instalación, configuración, mantenimiento y actualización de cada una de las tecnologías que componen cada servicio, y, por otro lado, el cómo sacar el máximo partido a recursos computacionales que estén divididos en diferentes clusteres con diferentes redes de comunicación.
El proyecto Radiatus surgió como respuesta a todos estos problemas. Radiatus es una plataforma Big Data Analytics como servicio que permite el despliegue de tecnologías para el análisis de datos de una manera muy fácil e intuitiva.

Blockchain es una tecnología MUY potente. Tiene muchísima utilidad de cara a soluciones planteadas para crear registros de información o de eventos, para intercambiar servicios, trazabilidad, auditoría o resolución de conflictos. Pero hay una curva de aprendizaje con la que hay que lidiar.

La industria 4.0 es una de esas carreras de las que todos llevamos oyendo hablar unos años ya. Esta revolución tiene alguno de sus pilares en el Internet-of-Things, BigData, Cloud Computing y, básicamente, cualquier cosa que nos ayude a realizar tareas de modelado, inteligencia artificial y a automatizar los procesos en una fábrica. Es más, el mundo rueda tan rápido que en algunos foros ya se está hablando de la siguiente gran vuelta, de tuerca, la industria 5.0. Este paradigma iría encaminado hacia los espacios cognitivos y en buscar un equilibrio en la interacción entre el ser humano y la máquina.

En el área de conocimiento de Investigación Operativa, la resolución de problemas de toma de decisiones, que muchas veces resulta en la aplicación de técnicas de optimización combinatoria suele llevarse a cabo, a grandes rasgos, mediante: a) modelos matemáticos o bien b) técnicas heurísticas y metaheurísticas.

Aunque legalmente son considerados incentivos de libre aplicación, en la práctica las deducciones y bonificaciones son subvenciones indirectas que no dependen de dotación de presupuestos del Estado o Comunidad Autónoma competente, ni tampoco de plazos de presentación.