Dentro de los cambios que vienen con la transformación digital se encuentran los 5 ejes establecidos por la STC (Secretaría de Comunicaciones y Transporte) en México.
En la pasada conferencia de prensa el 22 de Noviembre del año en curso, Salma Jalife Villalón, Subsecretaria de Comunicaciones y Desarrollo Tecnológico de la Secretaría de Comunicaciones y Transportes (SCT), destacó estos 5 ejes para una óptima transformación digital en el país.
Se destaca infraestructura de telecomunicaciones y radiodifusión; cobertura social y acceso; desarrollo de habilidades y capacidades digitales; tecnologías, estándares, datos, interoperabilidad, ciberseguridad y gobernanza; evaluación y participación interinstitucional.
Como especialista del sector mexicano de las telecomunicaciones, Salma comentó que se está buscando que México sea pionero en la Cuarta Revolución Industrial, así como de la creación del Observatorio Nacional de Tendencias Tecnológicas en Comunicaciones y Tecnologías de la Información, y de Sistemas de Información geográfica para la toma de decisiones.
Precisó que el desarrollo económico y la reducción de brechas sociales de México están ligados a la transformación hacia la Cuarta Revolución Industrial (Industria 4.0), a la que México debe adaptarse.
En los sentidos anteriores, en CodigoIoT estamos trabajando intensamente todos los días para facilitar a los mexicanos el conocimiento del Internet de las Cosas aplicado a la Industria (IIoT), el cual es la columna vertebral de lo que hoy llamamos la Industria 4.0.
Estamos conscientes de la importancia de subirnos como país a la ola de la Industria 4.0, por que de no hacerlo, seguiremos siendo un país consumista de tecnologías, y no un productor de ellas en la nueva economía global, la economía del conocimiento.
Fuente: https://www.eleconomista.com.mx/
Otra de las características sobresalientes es el sistema operativo reducido para minimizar la capa del ataque. Por lo tanto, menos paquetes para atacar y menos errores para parchar. A diferencia de otros sistemas operativos, ubuntu core es de código abierto y el código fuente está disponible para su descarga. Bajo la Licencia Pública General (GPL) de GNU, el Software puede desarrollarse en colaboración.
Ubuntu Core será la «solución perfecta» para conectar los millones de dispositivos de la Internet de las Cosas, 
Dijo que el internet de las cosas industrial busca la transformación digital de las empresas de manufactura para mejorar su productividad y eficiencia, lo cual repercute en mejores beneficios económicos.
Explicó que el proceso que se sigue es mediante la extracción de datos para su almacenamiento y procesamiento; posteriormente, se apoyan en modelos que puedan generar recomendaciones o insights para comenzar a utilizar datos en tiempo real.
Su solución principal es referente a OEE; sin embargo, también realizan monitoreo de variables o análisis con aprendizaje continuo. Al final generan canales de colaboración en donde las personas, los datos, las máquinas, administradores y directores de planta convergen y mejoran su comunicación operativa.
Ahora las empresas que experimentan con esta tecnología están tratando de encontrar la manera de mejorar el ROI que obtienen en sus proyectos. Es importante lograrlo de forma rápida y, desde nuestra experiencia, hemos visto algunas malas prácticas que son recurrentes en quienes aún no tienen el mejor resultado. Más vale tenerla en cuenta para comenzar a darle la vuelta a la situación.
Lo primero que debemos hacer es preguntarnos si estamos eligiendo el caso de uso adecuado para nuestro negocio. Recordemos que cada empresa tiene problemáticas y procesos peculiares, y es clave entender todos los elementos del problema para definir si la inteligencia artificial es la mejor herramienta para resolverlo. Por ejemplo: ¿el problema admite algún margen de error? ¿tengo datos históricos suficientes en cantidad y calidad para entrenar algún algoritmo? ¿estoy calculando el impacto económico del problema a resolver, así como la frecuencia con la que sucede?
Y de aquí se desprenden otros factores, como el hecho de que los modelos no sean lo suficientemente precisos. Algo que es muy común cuando se busca transitar de una fase piloto a una implementación a escala porque muchas veces desestimamos esas condiciones en las que se desarrollará el modelo —variabilidad de la data, procesos de recolección de información, calidad de los datos, etc—.
Otros problemas que llegan a suceder tienen que ver con el entendimiento de los resultados de los modelos. Es importante que las herramientas que se usen de IA sean didácticas y tener la capacidad de interpretarlas. La IA no es una caja negra a la que le arrojas datos y te devuelve eficiencias y ahorros para el negocio.
Es importante que consideres esto para que pongas cualquier proyecto de IA en su justa dimensión y tengas la paciencia para desarrollarlo. Recuerda que un proyecto con esta tecnología no es similar a cualquier implementación de TI, sino que se parece más a un proyecto de Investigación y Desarrollo que tiene una alta carga de incertidumbre. Es clave lidiar con ella para evitar cualquier frustración.