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Actualidad

23/10/2025

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Adaptando la metodología de desarrollo a una nueva era

El desarrollo como ecosistema inteligente

En ITERIAM estamos pilotando nuevas formas de integrar la inteligencia artificial, la seguridad y la automatización en el ciclo de desarrollo. Una evolución que redefine cómo concebimos, construimos y desplegamos soluciones tecnológicas. El objetivo es claro: preparar el camino para aplicar estas prácticas en los proyectos de nuestros clientes, haciendo que la innovación sea tan segura como eficiente.

La irrupción de la inteligencia artificial (IA) ha transformado no solo lo que desarrollamos, sino cómo lo desarrollamos.

La incorporación de modelos de IA en productos y soluciones empresariales exige una revisión profunda de las metodologías de desarrollo tradicionales. En ITERIAM, creemos que esta adaptación no consiste en añadir una capa de IA sobre procesos existentes, sino en repensar los frameworks de desarrollo para que la inteligencia —humana y artificial— trabajen de forma sincronizada, eficiente y segura.

Evolución del ciclo clásico

Los modelos clásicos de desarrollo (en cascada, iterativos o incluso Agile) nacieron en un contexto donde los componentes eran deterministas y el código tenía un comportamiento predecible.

La IA, en cambio, introduce incertidumbre y aprendizaje continuo: los modelos evolucionan, los datos cambian y las salidas pueden variar.

Esto nos lleva a incorporar nuevos elementos al ciclo de vida del software, creando un AI Development Lifecycle (AIDL) o integrando la lógica de MLOps en las metodologías existentes.

El objetivo no es reemplazar Agile o DevOps, sino extenderlos con prácticas específicas para la gestión de modelos, datos y seguridad.

Cómo estamos adaptando los frameworks de desarrollo

1. Incorporar el componente de datos desde la fase inicial

En los proyectos con IA, los datos no son un subproducto, sino el corazón del sistema. En nuestros pilotos, estamos evaluando la calidad, procedencia y sesgos de los datasets que alimentarán los modelos, aplicando principios de DataOps y Data Governance integrados con el backlog de desarrollo. El objetivo es que la trazabilidad, disponibilidad y cumplimiento normativo formen parte del flujo desde el inicio.

2. Tratar el modelo como un activo vivo

A diferencia del software tradicional, un modelo de IA necesita supervisión continua. En ITERIAM estamos introduciendo prácticas de MLOps para integrar monitorización, retraining y control de deriva (drift detection) en pipelines CI/CD.

Estos procesos permiten asegurar que los modelos mantengan su rendimiento y fiabilidad a lo largo del tiempo.

3. Incorporar revisiones éticas y de cumplimiento

Los proyectos de IA deben ir acompañados de garantías éticas, transparencia y protección de datos personales.

Nuestros equipos están trabajando con guías del AI Act Europeo y de la OECD sobre IA, adaptando checklists de IA responsable para garantizar la explicabilidad de los modelos y la gestión correcta de la información.

Esto forma parte de una visión de IA confiable, imprescindible en sectores regulados.

4. Integrar la Seguridad por Diseño en todo el ciclo

Cada componente de IA – desde la recolección de datos hasta el despliegue – puede ser un vector de riesgo.

Por ello aplicamos los principios del Secure Software Development Lifecycle (SSDLC) y del DevSecOps, automatizando análisis de código, revisión de dependencias y pruebas de seguridad.

Además, seguimos las recomendaciones de la NIST AI Risk Management Framework para evaluar riesgos en cada fase del ciclo de vida de IA.

5. Experimentar con Code Vibing: colaboración humano–IA en el desarrollo

Uno de los ámbitos que estamos explorando con mayor interés es el de Code Vibing, una metodología emergente basada en la colaboración entre desarrolladores y sistemas de IA generativa durante todo el proceso de desarrollo.

Este enfoque va más allá del uso de herramientas como Copilot: busca una interacción continua y contextual, donde la IA asiste en la generación, revisión y documentación del código, aprendiendo de las decisiones humanas y ajustando sus sugerencias a los estándares del proyecto.

En ITERIAM lo estamos pilotando de forma controlada, estableciendo mecanismos de validación y trazabilidad para garantizar que cada aportación de la IA se revise bajo criterios de Seguridad por Diseño y cumplimiento normativo.

Nuestro objetivo es medir cómo esta simbiosis humano–IA puede acelerar la entrega de valor sin comprometer la calidad o la seguridad.

Podéis encontrar más información sobre Code Vibing y pair programming con IA en:

Hacia un desarrollo inteligente, seguro y sostenible

La inteligencia artificial está redefiniendo las reglas del desarrollo de software, y las organizaciones que la adopten con una visión estructurada obtendrán una ventaja competitiva sostenible.

En ITERIAM, avanzamos en esta dirección a través de pilotos reales financiados con fondos públicos, desarrollados junto a socios de primer nivel, que nos permiten medir el impacto, la madurez y la aplicabilidad de estas metodologías antes de llevarlas a proyectos de cliente.

El futuro del desarrollo no es solo ágil: es ágil, inteligente y responsable. Y ese es el camino que ya hemos empezado a recorrer.

Actualidad

13/05/2025

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Gobierno del dato en la era de la IA

El dato como activo real

El Gobierno del Dato ya no es solo una cuestión técnica. Con la irrupción de la inteligencia artificial generativa, el incremento de la presión regulatoria (DORA, AI Act, GDPR) y la necesidad de operar con agilidad en entornos complejos, disponer de una estrategia de datos clara y operativa es una condición para competir, innovar y cumplir.

Durante años se habló del dato como «el nuevo petróleo». Hoy es, sin duda, el combustible que alimenta procesos de negocio, decisiones, modelos analíticos y sistemas de IA. Pero sin calidad, gobierno ni acceso fiable, ese dato deja de ser útil y se convierte en un freno.

Muchas organizaciones han invertido en almacenar y visualizar datos, pero sin una base de gobierno sólida, esos esfuerzos se fragmentan o se vuelven inconsistentes. Definir claramente roles, reglas, accesos, catálogos y responsabilidades no es burocracia: es lo que hace que los datos realmente trabajen a favor del negocio.

Nuestros proyectos

En ITERIAM vemos el Gobierno del Dato como una capacidad organizativa, no como un proyecto cerrado. Lo abordamos por fases, según la madurez de cada compañía:

  1. Diagnóstico del estado actual: identificamos riesgos, bloqueos y oportunidades reales.
  2. Modelo objetivo: definimos roles, procesos, arquitectura de datos y marco de gobierno.
  3. Roadmap y quick wins: priorizamos acciones con impacto medible.
  4. Implantación tecnológica: elegimos las herramientas más adecuadas para cada entorno.
  5. Adopción y mejora continua: el gobierno del dato evoluciona con la organización.

Nuestra forma de abordar este tipo de proyectos combina un enfoque estructurado con una alta adaptabilidad al contexto real del cliente. Nos basamos en estándares como DAMA-DMBOK, ampliamente aceptados a nivel internacional, pero adaptamos nuestro enfoque para que sea realmente operativo en cada organización. No buscamos aplicar teoría, sino ayudar a construir una capacidad viva y útil.

Este enfoque se complementa con:

  • Trabajo colaborativo con negocio y TI. Involucramos a todas las áreas clave desde el inicio para asegurar relevancia y adopción.
  • Orientación a valor. En cada fase, priorizamos resultados prácticos y medibles.
  • Enfoque incremental. No buscamos desplegar modelos teóricos, sino capacidades tangibles que puedan activarse y escalar.
  • Acompañamiento completo. Desde el diseño hasta la adopción cultural, trabajamos como socio de largo plazo.

La IA necesita datos bien gobernados

La inteligencia artificial solo funciona si los datos están bien definidos, estructurados y accesibles. Un buen modelo de gobierno permite entrenar modelos fiables y auditables, cumplir con normativas sin frenar la innovación, evitar sesgos, errores y duplicidades y habilitar entornos seguros.

En resumen: no hay IA sin buen dato, y no hay buen dato sin gobierno.

Aunque el gobierno del dato es la base sobre la que se construye cualquier estrategia de inteligencia artificial, existen marcos complementarios que ayudan a gobernar el uso de la IA en sí misma:

  • OCDE – AI Governance Principles: Un marco adoptado por numerosos países que define cinco principios clave: inclusión, transparencia, seguridad, responsabilidad y robustez. Ver más
  • NIST – AI Risk Management Framework (AI RMF): Propuesta técnica para identificar, evaluar, mitigar y monitorizar riesgos asociados al uso de IA en todo su ciclo de vida. Ver más
  • AI Act – Reglamento de IA de la UE: Define categorías de riesgo para los sistemas de IA (mínimo, limitado, alto, prohibido) y establece obligaciones de gobernanza, trazabilidad y supervisión. Ver más
  • ISO/IEC 42001: Primera norma ISO centrada en sistemas de gestión de inteligencia artificial. Establece requisitos para un uso responsable y trazable de la IA en organizaciones. Ver más

Estas guías permiten complementar el gobierno del dato con una visión más amplia, responsable y alineada con los nuevos retos que plantea la adopción real de la inteligencia artificial.

Tecnología sí, pero con criterio

En este ámbito de Gobierno del Dato, la tecnología no es el punto de partida, sino un habilitador que debe acompañar a una estrategia clara.

Herramientas como Microsoft Purview, Collibra, Talend o Databricks permiten automatizar parte del trabajo de gobierno, trazabilidad, calidad, catálogo y linaje de los datos. Además, plataformas como Power BI, Azure Synapse Analytics, Snowflake o Google Cloud Platform pueden integrarse para explotar todo el potencial de los datos gobernados.

En ITERIAM apostamos por soluciones escalables, integradas y que realmente se puedan usar en el día a día, orientadas a dar cobertura a los casos de uso de cada organización. Porque si no se usa, no sirve.

La importancia de una Oficina del Dato

Contar con una estructura organizativa como una Oficina del Dato no es una cuestión de tamaño, sino de madurez digital. Esta oficina debe actuar como catalizador de la estrategia de datos: coordinar políticas, asegurar la calidad, impulsar la adopción y conectar la visión del negocio con la realidad tecnológica.

No se trata de un ente burocrático, sino de una figura habilitadora que pone el dato en el centro de las decisiones y permite avanzar hacia una organización realmente data-driven.

En el contexto actual, con las exigencias regulatorias ya comentadas y una mayor presión sobre la eficiencia operativa, contar con una Oficina del Dato facilita la coordinación, la escalabilidad y la sostenibilidad del gobierno del dato en el tiempo.

Vamos finalizando…

El auge de la inteligencia artificial, las exigencias regulatorias y la necesidad de eficiencia han puesto el foco en una verdad cada vez más evidente: sin gobierno del dato, no hay transformación digital sostenible.

Abordar este tipo de proyectos con un enfoque metodológico pero flexible, y orientado a la obtención de resultados desde el primer momento, es clave para que las organizaciones puedan activar todo el potencial de los datos a los que ya tienen acceso.

Contar con una Oficina del Dato que coordine esta estrategia, impulse la adopción y asegure la calidad no es una moda, sino una necesidad operativa y competitiva.

¿Está tu organización preparada para gobernar sus datos de forma eficaz? En ITERIAM estamos ayudando a nuestros clientes a dar los pasos necesarios para convertir el dato en un activo estratégico, seguro y preparado para la IA.

Actualidad

29/04/2025

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Inteligencia artificial al teclado: así mejora Copilot tu código

En los últimos años, la inteligencia artificial ha pasado de ser una tendencia a convertirse en una herramienta real y práctica en el desarrollo de software. Un claro ejemplo es GitHub Copilot, el asistente de programación basado en IA desarrollado por GitHub y OpenAI. Esta tecnología está revolucionando la forma en que los equipos escriben código, reducen tiempos de entrega y aumentan la calidad de sus productos.

Beneficios y casos de uso de Copilot para desarrolladores

GitHub Copilot ofrece ventajas tangibles tanto para desarrolladores individuales como para organizaciones que buscan mejorar su eficiencia:

  • Aumento de la productividad: Completa funciones estándar o tareas repetitivas en segundos, liberando tiempo para centrarse en aspectos más estratégicos del proyecto.
  • Mejora de la calidad del código: Sugerencias basadas en patrones comunes y buenas prácticas, especialmente útiles en entornos colaborativos.
  • Reducción de la curva de aprendizaje: Facilita la adaptación de perfiles junior o de quienes trabajan con nuevas tecnologías.
  • Impulso a la innovación: Automatiza tareas mecánicas, permitiendo a los equipos centrarse en soluciones de mayor valor.

Además, el potencial de GitHub Copilot se extiende a diferentes fases del ciclo de vida del software:

  • Generación de funciones y código boilerplate.
  • Automatización de pruebas unitarias.
  • Refactorización de código y mejora de eficiencia.
  • Generación de documentación técnica y comentarios.

Del piloto a la implantación como herramienta corporativa

En 2024, en ITERIAM lanzamos un piloto de GitHub Copilot en uno de los principales proyectos abordados desde nuestro Centro de Desarrollo. Se trataba de un producto a medida para un gran cliente, basado en una arquitectura de microservicios con SpringBoot en el back-end y Angular en el front-end.

Durante los dos meses iniciales de prueba, obtuvimos resultados destacados:

  • Back-end: Reducción de hasta un 85 % en el tiempo de desarrollo de tests complejos.
  • Front-end: Ahorro de entre 15 % y 75 %, según la complejidad del componente.
  • Productividad global: Ahorro medio del 50 % en el desarrollo de tests unitarios.
  • Cobertura de tests: Alcanzamos entre el 90 % y el 95 % de cobertura en Sonar.

Además, observamos mejoras adicionales como:

  • Facilitación en la búsqueda de información mediante Copilot Chat.
  • Mejora en la calidad del código, adaptándose al estilo del equipo.
  • Aceleración en el aprendizaje de perfiles junior.
  • Optimización de consultas SQL.

Por último, detectamos las siguientes limitaciones:

  • En la validación de Pull Requests (PRs) en GitHub, Copilot generó inicialmente demasiados comentarios irrelevantes, especialmente en PRs de más de 1.000 líneas de código.
  • Se observó que Copilot requiere un periodo de adaptación para optimizar sus sugerencias, tanto por parte de la IA como de los desarrolladores.

Conclusiones

En ITERIAM hemos decidido implementar GitHub Copilot en proyectos donde tenemos control extremo a extremo (E2E) sobre el ciclo de vida del desarrollo, aprovechando además las capacidades de Microsoft 365 (M365) como entorno de trabajo seguro y colaborativo.

Dentro de nuestro ecosistema diferenciamos entre:

  • GitHub Copilot para Microsoft 365 (Copilot M365): Herramienta centrada en productividad (Word, Excel, Outlook, Teams) que utiliza IA para optimizar la gestión de información, documentación y colaboración interna.
  • GitHub Copilot for Developers: Solución orientada a entornos de desarrollo de software, asistiendo en la escritura de código, pruebas y automatización de tareas técnicas.

Aunque ambos productos comparten una base IA, su aplicación es diferente. En ITERIAM utilizamos Copilot M365 para potenciar la eficiencia administrativa y Copilot for Developers en proyectos donde controlamos el flujo de desarrollo.

Para aprovechar Copilot al máximo, recomendamos integrarlo como asistente, no como sustituto del conocimiento técnico, establecer normativas de revisión específicas para código generado por IA y fomentar la formación en prompt engineering para mejorar las sugerencias recibidas.

La adopción de GitHub Copilot marca una evolución en el rol del desarrollador: menos tiempo dedicado a tareas mecánicas y más foco en la estrategia, la arquitectura y la innovación. GitHub Copilot no viene a reemplazar a los desarrolladores: viene a potenciar su talento.

Actualidad

14/03/2025

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Claves sobre el futuro del desarrollo de las aplicaciones multiplataforma

Sabemos que el desarrollo de aplicaciones multiplataforma es cada vez más importante en la transformación digital empresarial. En ITERIAM somos conscientes de la necesidad cada vez mayor de las compañías para optimizar recursos, reducir costes y ofrecer experiencias unificadas en sistemas multiplataformas. La demanda de soluciones más eficientes es la constante en un mercado de evolución constante 

La IA, motor de la evolución para el desarrollo software 

La Inteligencia Artificial Generativa está transformando el modo en que las apps multiplataforma son creadas y redefiniendo continuamente el panorama del desarrollo de software. En los próximos años asistiremos a un crecimiento acelerado en el uso de IA para el desarrollo low-code y no-code, que facilitará a las empresas la creación de soluciones personalizadas y adaptadas a su negocio, con menor dependencia de desarrolladores y un enfoque en la optimización del rendimiento y el valor diferencial de la compañía

En ITERIAM somos conscientes que las soluciones de software deben ofrecer una mayor eficiencia, escalabilidad, personalización y seguridad, permitiendo a las empresas adaptarse rápidamente a un entorno digital siempre cambiante:

  • Generación de código con IA: Herramientas como GitHub, Copilot o ChatGPT ya están transformando el desarrollo de software, permitiendo a los desarrolladores escribir código de manera más rápida y eficiente, reduciendo tiempos de desarrollo y permitiendo a estos profesionales centrarse en la innovación de los sistemas o en la resolución de problemas complejos.
  • Automatización de pruebas: Plataformas basadas en IA pueden detectar errores en etapas tempranas, lo que reduce los costes y los tiempos asociados a la corrección de este tipo de fallos en los primeros estadios de los proyectos. Esto facilita el desarrollo de aplicaciones más estables y seguras que mejoran la calidad del producto final.
  • Personalización de la experiencia de usuario: La IA facilita una interacción más intuitiva y fluida, adaptable a las preferencias, intereses y comportamientos de los usuarios de manera personalizada. Gracias al análisis de datos en tiempo real, las aplicaciones pueden adaptarse a estas necesidades específicas al tiempo que optimizan la retención y la utilización de las mismas a largo plazo
  • Seguridad reforzada con IA: Los algoritmos de inteligencia artificial son capaces de detectar vulnerabilidades en tiempo real e identificar patrones sospechosos, con lo que se anticipan a posibles ataques antes de que estos supongan una amenaza. En ese entorno de seguridad, se protege tanto la estabilidad de las apps como la integridad de la información.

Tendencias en el desarrollo de soluciones

En ITERIAM somos conscientes del impacto que la IA está generando en las empresas y le sacamos todo el potencial a las tendencias que están marcando el futuro del desarrollo de aplicaciones a medida:

Aplicaciones nativas en la nube

Las arquitecturas cloud-native y serverless son clave en la transformación del desarrollo de software actual. Tecnologías como AWS Lambda, Azure Functions y Google Cloud Run permiten escalabilidad automática y menor dependencia de infraestructura física. Los beneficios principales de este tipo de tecnología son:

  • Un mayor rendimiento y disponibilidad y rendimiento eliminando la preocupación por la administración de servidores.
  • La reducción de costes operativos mediante modelos de pago on demand.
  • Escalabilidad en tiempo real que se adapta dinámicamente a las necesidades específicas de las empresas

Experiencias mejoradas

El futuro de todo este desarrollo de apps a medida pasa por ofrecer experiencias homogéneas en diferentes dispositivos. Como ejemplo de tecnologías básicas en este área destacamos las siguientes:

  • Frameworks avanzados como son Flutter, .NET MAUI, React Native y WebAssembly permiten desarrollar aplicaciones de alto rendimiento con una única base de código.
  • Progressive Web Apps (PWA, que ofrecen funcionalidades nativas en navegadores sin necesidad de instalación alguna.
  • La integración con dispositivos wearables y asistentes virtuales, que mejorando la interacción en sectores como salud, fitness y automatización del hogar.

Seguridad reforzada con IA y Zero Trust

Ante la imparable evolución de las amenazas cibernéticas, es necesario más que nunca estrategias efectivas de seguridad. Los próximos años anticipan  En los próximos años, la implementación de alguno de estos sistemas será la norma general de uso:

  • Adopción del modelo Zero Trust, que verifica cada acceso a sistemas y datos.
  • Autenticación sin contraseñas con tecnologías como Passkeys y autenticación biométrica.
  • IA en ciberseguridad, imprescindible para analizar patrones y detectar ataques en tiempo real.

Integración con IoT y Edge Computing

El crecimiento de los dispositivos conectados impulsa la necesidad de procesar la información de manera más eficiente. Industria, salud o telemedicina son algunos de los sectores más beneficiados en la automatización de procesos, la monitorización en tiempo real o la de seguimiento de envíos y optimización de rutas para los casos de empresas centradas en la logística y el transporte.

¿Por qué tu empresa necesita una app multiplataforma?

Hoy en día, el desarrollo multiplataforma, además de ser una ventaja técnica, es parte fundamental de una estrategia competitiva que  optimiza los recursos tecnológicos para industrias de índole muy diversa, transformando la manera en que operan y ofrecen sus servicios:

  • Finanzas y banca: Aplicaciones seguras y escalables con autenticación biométrica y prevención de fraudes con IA.
  • Retail: Experiencias omnicanal con PWA, integración con chatbots y analítica avanzada
  • Salud y telemedicina: Plataformas de monitoreo en tiempo real, videoconferencias y gestión de historias clínicas en la nube.
  • Industria: Integración con IoT, mantenimiento predictivo y automatización de procesos.
  • Educación: Aulas virtuales inteligentes, contenido interactivo y personalización con IA.

Para acompañarte en este camino de expansión hacia el futuro, contarás con la seguridad de estar en manos del equipo de talento tecnológico de ITERIAM, que te ofrecerán un proyecto personalizado y adaptado a las características de tu empresa, poniendo el foco en las áreas que generan tu mayor valor competitivo.

Sabemos que el futuro del desarrollo de aplicaciones multiplataforma estará marcado por la automatización, la inteligencia artificial y la interconectividad entre dispositivos. Gracias a tecnologías emergentes y soluciones avanzadas, las empresas podrán mejorar su competitividad y productividad en un mundo digital en constante cambio.

Si necesitas una solución de desarrollo ágil, escalable y optimizada para múltiples plataformas, en ITERIAM tienes el aliado perfecto para ayudarte en el diseño de soluciones que marquen la diferencia en tu sector. ¡Lleva tu proyecto a un nivel superior!

Proyectos

18/07/2024

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Inteligencia artificial aplicada a la recolección del olivar

Introducción

España es el primer productor mundial de aceite de oliva con una cuota de mercado que representa aproximadamente la mitad de la producción mundial.

El olivar en España ocupa una superficie de más de 2.500.000 Has, equivalente al 22.2 % de la superficie mundial dedicada a este cultivo, con más de 300 millones de olivos que se extienden, de forma desigual, por prácticamente toda la geografía española (MAPAMA, 2019).

En concreto, Andalucía, con una superficie de algo más de 1.600.000 Has, concentra el 62,69% del cultivo del olivo español.

ITERIAM forma parte de un consorcio junto a los investigadores de Citoliva y las empresas PiperLab, Komorebi y Sensowave para desarrollar una herramienta para la identificación automática del momento óptimo de recolección en el olivar con el objetivo último de maximizar la producción de aceite de oliva y mejorar su calidad.

Este proyecto está impulsado por la AEl del sector oleícola INOLEO, que está gestionada por Citoliva y cuenta con la financiación del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo.

Objetivos

El proyecto se ha denominado BeHTool (Best Harvesting Time Al-based Tools for Olive Groves) y gracias al uso de potentes tecnologías como Inteligencia Artificial, Machine Learning, BigData, loT y/o teledetección, va a permitir el tratamiento masivo de datos de la cadena de valor oleícola para generar modelos predictivos que garanticen un proceso objetivo y automatizado del cálculo del momento óptimo de recolección de la aceituna.

De esta forma, no habrá que tomar muestras de campo, enviarlas a laboratorio y esperar los resultados, ya que BeHilool elimina las desventajas que conlleva la identificación manual del momento idóneo: los desplazamientos a las fincas para el muestreo «in situ», el elevado consumo de tiempo que conlleva el cálculo del índice de madurez y el análisis del rendimiento graso, la imprecisión a la hora de realizar el cálculo y el análisis si no se realiza un adecuado muestreo o la propia incertidumbre cuando se planifica la recolección.

Como resultado, las explotaciones agrarias que utilicen esta solución de smart-agriculture minimizarán los daños que podría sufrir el olivo en la recolección, ya que la resistencia al desprendimiento del fruto es más elevada al inicio; el posible perjuicio a la cosecha del año siguiente, ya que una recolección muy tardía puede inducir vecería: y el coste de la recolección, evitando entre otros aspectos la operación en condiciones adversas con barro o con lluvia. Además, verán maximizada la calidad del aceite de oliva en términos de cantidad obtenida de virgen y virgen extra, así como el rendimiento graso de la aceituna.

Nuestra participación

En particular, el trabajo de ITERIAM en el proyecto se ha focalizado en el desarrollo del Data Management System (DMS) para la recolección, gestión y administración de todos los datos, así como la integración con herramientas de Big Data, Data Analytics y Machine Learning.

Entre los datos recolectados se encuentras fuentes como el Sistema de Información Geográfica de Parcelas Agrícolas (SIGPAC), la Red de Alerta e Información Fitosanitaria de Andalucía (RAIF), los datos de producción de las Cooperativas, los datos del Programa de Observación de la Tierra de la Unión Europea denominado Copernicus, la Red de Información Agroclimática de Andalucía (RIA), la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) o las estaciones de sensores sobre el terrenos puestas a disposición de Sensowave.

En la parte de solución tecnológica, y después de la evaluación de diferentes alternativas, para el DMS se decidió utilizar Microsoft Azure.

Próximos pasos

Una vez finalizada la primera fase, los siguientes pasos serán ampliar los datos a todas las provincias de Andalucía, incluir nuevos datos administrativos complementarios, complementar con fuentes de datos satelitales como Earthdata y Landsat de la NASA, realizar nuevos estudios y relaciones en próximas fuentes de datos y la evaluación y selección de herramientas complementarias.

Actualidad

07/03/2022

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Acuerdo de colaboración con Kymatio

A pesar del enfoque en la tecnología y la innovación, el factor humano es clave para aumentar la ciberseguridad de las organizaciones. Las herramientas son importantes, pero los atacantes son maestros en sortearlas.

Para ser eficaz, la ciberseguridad requiere de una combinación de personas, procesos y tecnología. En el apartado de personas, el empleado se ha convertido en un objetivo claro de los ciberdelincuentes, aprovechando sus vulnerabilidades. Actualmente el 90% de los incidentes de seguridad involucran al personal interno de la organización, siendo resultado directo de negligencias o fraudes de ingeniería social.

ITERIAM ha firmado un acuerdo de colaboración con Kymatio para aumentar nuestro porfolio de soluciones y servicios que prestamos en ciberseguridad en un ámbito que nos parece muy relevante en los tiempos actuales.

Kymatio es un SaaS de gestión integral de ciberriesgo de empleados que fomenta la formación continua en seguridad de la siguiente manera:

  • Mediante sesiones de chatbots evalúa periódicamente el estado de alerta y el nivel de concienciación de los empleados (quincenal, mensual o bimensual, a tu elección).
  • Con los resultados lanza un programa de concienciación en seguridad de la información automático (nano-micro learning) personalizado para cada empleado, poniendo foco en las temáticas que no dominan (desde puesto de trabajo hasta malware, pasando por ingeniería social).
  • Comprueba en la práctica cómo se desenvuelven con los ataques, lanzando simulaciones de phishing de nueva generación (NeuroPhishing).
  • Analiza periódicamente si las credenciales han sido expuestas (correo y contraseña) en alguna brecha de servicios de tercero y están disponibles online, y lo utiliza para mitigar el riesgo y concienciar al empleado.
  • También incorpora un potente dashboard que aporta métricas de todos estos aspectos para ver el estado actual de la compañía y su evolución a lo largo del tiempo.

Por último, comentar que todo lo que se hace es completamente automatizado de forma que no consuma más tiempo del necesario, ni al empleado ni a la persona que se encargue de gestionarlo y hacer seguimiento (Seguridad, RRHH etc).

Si quieres más información sobre esta solución, no dudes en escribirnos a info@iteriam.com.