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Sociedad de la Información es una sociedad que ya no se basa principalmente en la producción de bienes materiales, sino en la producción de conocimientos; estrechamente ligada al auge de la tecnología de la información. En este texto se examina seis concepciones analíticamente separables de la sociedad de la información. Se ha argumentado que todas son sospechosas en mayor o menor grado, hasta el punto de que la idea de una sociedad de la información no puede sostenerse. En cada caso, los criterios de definición son imprecisos y vagos. Además, la afirmación de que la sociedad de la información marca una profunda transformación en nuestros modos de vida no puede apoyarse en los índices cuantitativos que se suelen proponer. No cabe duda de que, en los países avanzados, las tecnologías de la información y la comunicación son ahora omnipresentes y que la información ha crecido en importancia económica, como sustancia de gran parte del trabajo, y en cantidades de producción simbólica. Pero la idea de que todo esto podría señalar el cambio hacia una nueva sociedad, una sociedad de la información, es errónea. De hecho, lo que más llama la atención son las continuidades de la época actual con los acuerdos sociales y económicos anteriores, ya que los desarrollos informativos están fuertemente influenciados por las limitaciones y prioridades familiares. La explosión de la información no ha producido un cambio radical en la forma en que se organizan las sociedades industriales, ni en la dirección en que se han movido. Los imperativos del beneficio, el poder y el control parecen tan predominantes ahora como lo han sido nunca en la historia del industrialismo capitalista. La diferencia radica en el mayor alcance e intensidad de sus aplicaciones, no en ningún cambio en los propios principios. Resulta irónico que la concepción más persuasiva de una sociedad de la información, la que se centra en el papel del conocimiento teórico, sea la menos sugerida por los partidarios de la sociedad de la información.
Los datos geográficos poseen características únicas que no están presentes en los datos espaciales. Una de ellas es que dependen de la escala. Los datos espaciales pueden recogerse o tabularse con diferentes resoluciones espaciales, como los diferentes tamaños de píxel de las imágenes de teledetección o las diferentes unidades de área del censo de población. Por lo tanto, podemos dividir el espacio en diferentes niveles de escala. Incluso si mantenemos la escala espacial algo constante, hay muchas, o incluso infinitas, formas de formar regiones y los datos pueden tabularse según estos diversos esquemas de partición. En otras palabras, los límites de las regiones pueden modificarse a diferentes niveles de escala o según diferentes esquemas zonales a aproximadamente la misma escala, y los datos pueden tabularse según estos diferentes sistemas zonales.
La política de información se ha convertido en una parte fundamental de nuestra era de la información; la mayoría de los departamentos gubernamentales, las instituciones y las empresas tienen políticas para la gestión diaria del correo electrónico, la recopilación de conocimientos y el almacenamiento de información y cuestiones de privacidad. La terminología de la política de información es relativamente reciente, pero las ideas de gestión, control y tratamiento del conocimiento humano tienen precedentes más antiguos. La aparición de una política explícita de la información sólo fue posible después de un cambio de comprensión a mediados del siglo XIX que, por primera vez, comenzó a percibir la información como un fenómeno en sí mismo, divorciado de su contenido. Cada vez está más claro que los impulsores tecnológicos y las directrices impuestas de forma centralizada pueden pasar por alto las necesidades reales de la política de información y contribuir a una importante mala gestión de la información. Es probable que las demandas sociales y culturales sean los motores más apropiados, y que las respuestas políticas emanen de las necesidades cotidianas en constante cambio, en lugar de las listas de deseos prescritas por el gobierno o las instituciones. Los responsables políticos contemporáneos harían bien en tener en cuenta el modelo anterior de la época victoriana, que sugiere que es posible que una política de información moderna sea más descentralizada, local y fluida.
Este texto se ocupa de la inteligencia artificial operativa. Este texto también describe cómo hacer que la IA se amplíe o escale. Una conclusión es que no intente cambiar todo a la vez, pero empiece por algo importante. La mayoría de las empresas se esfuerzan por aprovechar el potencial de la inteligencia artificial para transformar por completo su forma de hacer negocios. El problema es que suelen aplicar la IA en una larga lista de usos discretos, un enfoque que no produce un cambio consecuente. Sin embargo, tratar de reformar toda la organización con IA de una vez es simplemente demasiado complicado para ser práctico. ¿Cuál es la solución? Utilizar la IA para reimaginar todo un proceso, un viaje o una función de la empresa de principio a fin. Esto permite que cada esfuerzo de IA se base en el anterior, por ejemplo, reutilizando datos o mejorando las capacidades para un conjunto común de partes interesadas. La ampliación o escala de la IA implica cuatro pasos: (1) Identificar un área en la que la IA marcará una gran diferencia con razonable rapidez y en la que existen múltiples actividades interconectadas y oportunidades para compartir tecnología. (2) Dotar al equipo de las personas adecuadas y eliminar los obstáculos para su éxito. (3) Reimaginar el negocio como de costumbre, trabajando a partir de un objetivo clave y luego explorando en detalle cómo lograrlo. (4) Apoyar los nuevos procesos basados en la IA con cambios organizativos, como la colaboración interdisciplinar y la mentalidad ágil. Habrá una inversión inicial para el primer modelo o dos creados, pero con el tiempo los nuevos proyectos pueden basarse en los anteriores, reduciendo drásticamente el tiempo y el coste de desarrollo. Los equipos deben considerar el impacto potencial que las iniciativas de IA tendrán en los procesos anteriores y posteriores y aplicar medidas para solucionarlo.