El Analista Económico-Financiero

El auge de Internet y su infraestructura digital ha requerido la construcción de grandes cantidades de infraestructura física para respaldarlo: centros de datos que albergan decenas de miles de computadoras y otros equipos de tecnologías de la información (IT por sus siglas en inglés). A medida que aumenta la demanda sobre esta infraestructura, los centros de datos se convierten cada vez en centros más grandes, que consumen mucha energía. Para que se puedan dar una idea, los centros de datos modernos exigen tanta energía como una ciudad pequeña, y existen campus de múltiples centros de datos, los cuales pueden utilizar tanta energía como un gran reactor nuclear. El auge de la IA acelerará esta tendencia, lo que requerirá que aún más centros de datos consuman cada vez más energía (véase cuánto le cuesta entrenar modelos de IA ). Encontrar suficiente energía para ellos será cada vez más difícil. Esto ya está empezando a impulsar la construcción de centros de datos a áreas con energía dis

La Inteligencia Artificial (IA) tiene el potencial de cambiar las reglas del juego para el crecimiento de la productividad, pero una serie de factores determinarán si los países pueden  beneficiarse, ya que los efectos de las nuevas tecnologías no pueden materializarse hasta que se desarrollen oleadas de innovaciones complementarias e incluso si la tecnología estuviera disponible, el alcance de las ganancias de productividad dependerá de la capacidad de las autoridades y las empresas para difundirla de manera efectiva. Finalmente, una vez que se implementa la tecnología, las economías deben poder adaptarse para que los trabajadores y el capital desplazados puedan ser reubicados. Teniendo todo esto en cuenta, el Índice de Impacto Económico de la IA elaborado por Capital Economics proporciona una herramienta para evaluar qué economías (una combinación de 33 principales mercados desarrollados y emergentes) están en mejor posición para beneficiarse de la IA y sus efectos en las próximas d

McKinsey ha publicado un reporte sobre la productividad de las micro, pequeñas y medianas empresas (MiPyMes). Por lo que ha creado un artículo interactivo para presentar los principales resultados en forma de "instantáneas" ( snapshot ). El estudio se ha realizado en 16 países, de los cuales 10 son economías desarrolladas (Alemania, Australia, España, Estados Unidos, Italia, Israel, Japón, Polonia, Portugal y Reino Unido) y 6 economías emergentes (Brasil, India, Indonesia, Kenia, México y Nigeria). En el post del día de hoy, voy a resumir los hallazgos para las MiPyMes en México. Las MiPyMes aportan el 54 % del valor agregado y el 72 % del empleo, en comparación con el 49 % y el 77 %, respectivamente, en las economías emergentes, y desempeñan un papel importante en el comercio y la construcción. Pero son menos dinámicos y luchan con la productividad. Las MiPyMes en México son sólo un 47 % tan productivas como las grandes empresas, aunque mejores que las economías emergentes c

Fuente: McKinsey Un artículo publicado por McKinsey que muestra las tendencias más importantes a observar en la evolución de los medios de pago en la región de América Latina. El estudio se llevó a cabo a través de dos encuestas (2021 y 2023). En 2021 se entrevistaron a habitantes de ocho países: Argentina, Chile, Colombia, República Dominicana, Ecuador, Guatemala, Panamá y Perú. Para la edición 2023 se sumó a Costa Rica y Uruguay. A continuación les dejo los principales resultados. Antes del covid-19 varios países de América Latina, entre el 30 % y el 50 % de su población tenía una cuenta en una entidad financiera. Como consecuencia del confinamiento durante la pandemia, la proporción de habitantes en la región con una cuenta bancaria había crecido al 72%. En 2023, el método preferido para compras presenciales es la tarjeta de débito (36 %), efectivo (30 %), tarjeta de crédito (18 %), pagos móviles (10 %) y otros (6 %). Cuando en 2021, el efectivo representaba el método preferido de

In the rapidly evolving world of technology, staying informed is crucial. This blog post delves into the groundbreaking research papers that are shaping the future of data analytics, large language models (LLM), decentralized finance (DeFi), and quantum computing adoption. These papers not only offer insights into current trends but also forecast the transformative potential of these technologies in various industries. Join us as we explore the innovations that are setting the stage for the next technological revolution. 1. Should Competing Sellers Adopt the Data Analytics Service to Enable Product Improvement in Online Marketplace More and more marketplace platforms choose to use the data gathered from consumers (e.g., customer search terms, demographics) to provide a data analytics service for third-party sellers, both encouraging innovations and improving the operations of the latter. Through adopting the data analytics service, a seller can enhance its competitiveness by improving

Una startup es una empresa de reciente creación que busca un crecimiento rápido a través de un modelo de negocio innovador. Hoy en día, la inteligencia artificial (IA) está revolucionando industrias y cambiando la forma en que vivimos nuestras vidas. En este contexto, las startups de IA están surgiendo en todo el mundo, impulsando la innovación y creando nuevas oportunidades. En este post, exploraremos el panorama global de las startups de IA, examinando los principales centros de innovación por país y las ciudades que ofrecen las mejores condiciones para el desarrollo de estas empresas. I. Startups de IA por país En la siguiente tabla se muestran los 15 principales países con mayor actividad de startups de Inteligencia Artificial (IA) durante la última década (2013-2023). Cabe destacar que sólo se tuvieron en cuenta las empresas que recibieron más de 1,5 millones de dólares en inversión privada. Fuente: Visual Capitalist A partir de estos datos, podemos ver que Estados Unidos, Chin