Today, AWS announces the general availability of Amazon Aurora DSQL, the fastest serverless, distributed SQL database with active-active high availability and multi-Region strong consistency. Aurora DSQL enables you build always available applications with virtually unlimited scalability, the highest availability, and zero infrastructure management. It is designed to make scaling and resilience effortless for your applications and offers the fastest distributed SQL reads and writes.

Aurora DSQL active-active distributed architecture is designed for 99.99% single-Region and 99.999% multi-Region availability with no single point of failure, and automated failure recovery. It offers multi-Region strong consistency which ensures all reads and writes to any Regional endpoint are strongly consistent and durable. Aurora DSQL independently scales reads, writes, compute, and storage, offering the flexibility and cost efficiency to both scale up and scale out to meet any workload demand without compromising performance. With today’s launch, we’ve added support for AWS Backup, AWS PrivateLink, AWS CloudFormation, AWS CloudTrail, AWS KMS customer managed keys, and PostgreSQL views. In addition, Aurora DSQL provides a Model Context Protocol (MCP) server for AI applications. 

Aurora DSQL is available in the following AWS Regions: US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), Asia Pacific (Osaka), Asia Pacific (Tokyo), Europe (Ireland), Europe (London), and Europe (Paris). 

Get started with Aurora DSQL for free with the AWS Free Tier. Set up your database in only a few steps in the Aurora DSQL console or use the Aurora DSQL API or AWS CLI. To learn more, read the Aurora DSQL overview page, blog post, pricing page, and documentation.

​Today, AWS announces the general availability of Amazon Aurora DSQL, the fastest serverless, distributed SQL database with active-active high availability and multi-Region strong consistency. Aurora DSQL enables you build always available applications with virtually unlimited scalability, the highest availability, and zero infrastructure management. It is designed to make scaling and resilience effortless for your applications and offers the fastest distributed SQL reads and writes.
Aurora DSQL active-active distributed architecture is designed for 99.99% single-Region and 99.999% multi-Region availability with no single point of failure, and automated failure recovery. It offers multi-Region strong consistency which ensures all reads and writes to any Regional endpoint are strongly consistent and durable. Aurora DSQL independently scales reads, writes, compute, and storage, offering the flexibility and cost efficiency to both scale up and scale out to meet any workload demand without compromising performance. With today’s launch, we’ve added support for AWS Backup, AWS PrivateLink, AWS CloudFormation, AWS CloudTrail, AWS KMS customer managed keys, and PostgreSQL views. In addition, Aurora DSQL provides a Model Context Protocol (MCP) server for AI applications. 
Aurora DSQL is available in the following AWS Regions: US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), Asia Pacific (Osaka), Asia Pacific (Tokyo), Europe (Ireland), Europe (London), and Europe (Paris). 
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Today, AWS Backup announces support for the creation of backup indexes in backup policies, allowing you to automatically create backup indexes of your Amazon S3 backups or Amazon EBS snapshots at the AWS Organization level. The creation of a backup index is the prerequisite for searching your backups. Once the backup index is created, you can perform a search and item level recovery of your S3 backups or EBS snapshots. You can now use your Organization management account to set a backup indexing policy across your AWS accounts.

To get started, create a new or edit an existing AWS Backup policy from your AWS Organization management account. You can designate your backup policies to automatically create a backup index of your S3 backups and/or EBS Snapshots. Once your backup is indexed, you can search across multiple backups to locate specific files or objects. You can specify your search criteria based on one or more filters such as file name, creation time, and size. Once you identify the specific files or objects you are looking for, you can choose to restore just these items to an Amazon S3 bucket rather than restoring the full backup, allowing for quicker recovery times.

AWS Backup support for backup indexes in backup policies is available in all AWS Commercial and AWS GovCloud (US) Regions, where AWS Backup, backup policies, and backup indexes are available. You can get started by using the AWS Organizations API, or CLI. For more information, visit our documentation and blog post.
 

​Today, AWS Backup announces support for the creation of backup indexes in backup policies, allowing you to automatically create backup indexes of your Amazon S3 backups or Amazon EBS snapshots at the AWS Organization level. The creation of a backup index is the prerequisite for searching your backups. Once the backup index is created, you can perform a search and item level recovery of your S3 backups or EBS snapshots. You can now use your Organization management account to set a backup indexing policy across your AWS accounts. To get started, create a new or edit an existing AWS Backup policy from your AWS Organization management account. You can designate your backup policies to automatically create a backup index of your S3 backups and/or EBS Snapshots. Once your backup is indexed, you can search across multiple backups to locate specific files or objects. You can specify your search criteria based on one or more filters such as file name, creation time, and size. Once you identify the specific files or objects you are looking for, you can choose to restore just these items to an Amazon S3 bucket rather than restoring the full backup, allowing for quicker recovery times. AWS Backup support for backup indexes in backup policies is available in all AWS Commercial and AWS GovCloud (US) Regions, where AWS Backup, backup policies, and backup indexes are available. You can get started by using the AWS Organizations API, or CLI. For more information, visit our documentation and blog post.    

Encuesta PyMEs 2025: 54% de las PyMEs en las Américas usa IA

Por

• Federico Rodríguez

Las pequeñas y medianas empresas (PyMEs) son el corazón económico de las Américas, representan aproximadamente el 99.5% de todas las empresas y generan cerca del 60% del empleo productivo formal en la región, de acuerdo con cifras de la OCDE. En la actualidad, la adopción de tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial (IA), se ha convertido en un factor crucial para que estas empresas mantengan su competitividad y eficiencia.

La transformación impulsada por la IA promete un cambio profundo y duradero en el panorama empresarial. Las PyMEs ocupan una posición privilegiada en esta transformación, al aprovechar la IA disponible para escalar más rápido, moverse con mayor agilidad y crear valor de formas que nunca habíamos visto. A medida que se vuelve más accesible, la IA se posiciona como una herramienta esencial en un mercado cada vez más competitivo.

Para comprender mejor cómo la tecnología y en específico la IA moldea el futuro de las PyMEs, llevamos a cabo la quinta edición de nuestra encuesta anual al sector, titulada «IA en las PyMEs: Tendencias, Desafíos y Oportunidades». Para ello, encuestamos a líderes de siete países de América — Argentina, Brasil, Canadá, Colombia, Costa Rica, México y Puerto Rico— que cubren sectores como retail, manufactura, tecnología y telecomunicaciones. Los resultados revelan cómo estas empresas adoptan la IA, qué impulsa o frena su uso, y su impacto en productividad, ciberseguridad y formación laboral.

La revolución silenciosa: IA en las PyMEs

De acuerdo con la encuesta, el 54% de las PyMEs en las Américas usa IA, y el 49% ya aplica IA Generativa (Gen IA, por sus siglas en inglés), lo cual demuestra que hay una revolución silenciosa que ya está transformando cómo operan y compiten en el mercado global. En países como Canadá (71%), Colombia (66%) y México (64%), la adopción de esta tecnología es notable. Además, el 70% de las PyMEs de la región declaró que planea seguir invirtiendo en IA y el 65% en IA generativa, lo que manifiesta una intención firme de integrarla en sus operaciones.

José Gómez Cueto, gerente general de PyMEs en Microsoft para las Américas, comenta al respecto: «La IA transforma el panorama empresarial de las PyMEs, permitiéndoles no solo mantenerse competitivas, sino también liderar en innovación y eficiencia. En Microsoft, nuestro objetivo es brindarles un acompañamiento adecuado, así como las herramientas necesarias para que puedan escalar más rápido y crear valor de formas innovadoras”.

Transformar la eficiencia y la satisfacción con IA

La IA ya está marcando una diferencia tangible en las PyMEs: el 72% de los líderes encuestados en las Américas declaró que optimiza sus procesos.  En Puerto Rico (66%) y México (61%), la ven como una herramienta para ahorrar tiempo, además, el 43% de las empresas puertorriqueñas y canadienses consideran que ayuda a disminuir los errores humanos; en Costa Rica, el 52% destaca su impacto en la experiencia del cliente; mientras que, en Colombia (52%) y en Argentina (47%) valoran su efecto en eficiencia y productividad; y en Brasil y México se reconoce su rol al liberar tiempo para tareas creativas (38%) y 40% de las empresas canadienses alude una reducción de costos.  

Estos beneficios no solo optimizan los procesos internos, sino que también elevan la experiencia de colaboradores y clientes, transformando la eficiencia operativa en satisfacción tangible y ventaja competitiva.

Navegar el camino de la IA: Desafíos en adopción y seguridad

Sin embargo, el avance en la adopción de IA también presenta algunos desafíos importantes para las PyMEs. Un ejemplo de estos desafíos es la seguridad. En 2023, el 24% de las PyMEs sufrió amenazas relacionadas con IA.

En respuesta, el 54% de las empresas en Colombia ha invertido en tecnologías de ciberseguridad adaptadas, y en Argentina, el 27% contrató expertos externos para manejar su ciberseguridad. En países como Brasil, México y Costa Rica, las empresas también están apostando por un uso seguro y responsable de la IA: más del 40% en Brasil y México han adquirido  tecnologías de ciberseguridad para usar de manera adecuada las tecnologías de IA, mientras que, en Costa Rica, el 34% ha desarrollado entrenamientos específicos en ciberseguridad aplicada a la IA.

Estos retos son también oportunidades para fortalecer la infraestructura tecnológica y asegurar un uso seguro y eficaz de la IA.

El papel crucial de la IA en el futuro de las PyMEs

La adopción de la IA está redefiniendo el rumbo de las PyMEs en la región, impulsando la innovación y fortaleciendo su capacidad para adaptarse y crecer en un entorno cada vez más dinámico. A pesar de los desafíos, la inversión en IA se mantiene como una prioridad para muchas empresas.

«Nuestra encuesta demuestra que el compromiso de las PyMEs con la IA es significativo. Su inversión y adopción en IA mejora la eficiencia y productividad, y les permite abrir nuevas oportunidades para la innovación y el crecimiento. Esta tecnología permite optimizar operaciones, mejorar la experiencia del cliente y tomar decisiones basadas en datos, lo que al final, impulsa su competitividad”, apuntó José Gómez Cueto.

Si miramos hacia el futuro, es evidente que la IA se mantendrá como una herramienta esencial para las PyMEs, que las fortalecerá e impulsará su innovación y crecimiento. Las empresas que adopten la IA de manera estratégica estarán mejor posicionadas para enfrentar los retos del mercado global y aprovechar las oportunidades emergentes.

Para aprovechar al máximo las oportunidades que ofrece la IA, Microsoft ofrece soluciones avanzadas y soporte especializado para facilitar la adopción de estas tecnologías. Además, Microsoft proporciona una amplia gama de recursos de capacitación y desarrollo de habilidades en IA, diseñados para ayudar a empresas y personas a aprender y aprovechar mejor la IA.

Desde cursos en línea y certificaciones hasta programas de formación específicos para roles empresariales y técnicos, Microsoft está comprometido en cerrar la brecha de habilidades en IA y preparar a la fuerza laboral para el futuro. Descubran cómo Microsoft puede ayudarles a transformar su negocio con IA y mantenerse competitivos en el mercado global.

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• IA
• Tecnología

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AWS Deadline Cloud Monitor now supports multiple languages, allowing you to view critical job information using an expanded selection of languages. Supported languages include Chinese (Traditional), Chinese (Simplified), English, French, German, Indonesian, Italian, Japanese, Korean, Portuguese (Brazil), and Turkish. AWS Deadline Cloud is a fully managed service that simplifies render management for teams creating computer-generated graphics and visual effects for films, television, broadcasting, web content, and design.

This new localization feature gives you the ability to manage and monitor information about rendering jobs in your preferred language, reducing complexity and improving workflow efficiency. The Deadline Cloud Monitor will automatically match your system languages used in both the desktop and web application, but can also be manually configured.

Multi-language support for AWS Deadline Cloud Monitor is available in all AWS Regions where the service is offered.
To learn more about AWS Deadline Cloud Monitor and its new localization feature, see the AWS Deadline Cloud documentation.
 

​AWS Deadline Cloud Monitor now supports multiple languages, allowing you to view critical job information using an expanded selection of languages. Supported languages include Chinese (Traditional), Chinese (Simplified), English, French, German, Indonesian, Italian, Japanese, Korean, Portuguese (Brazil), and Turkish. AWS Deadline Cloud is a fully managed service that simplifies render management for teams creating computer-generated graphics and visual effects for films, television, broadcasting, web content, and design. This new localization feature gives you the ability to manage and monitor information about rendering jobs in your preferred language, reducing complexity and improving workflow efficiency. The Deadline Cloud Monitor will automatically match your system languages used in both the desktop and web application, but can also be manually configured. Multi-language support for AWS Deadline Cloud Monitor is available in all AWS Regions where the service is offered. To learn more about AWS Deadline Cloud Monitor and its new localization feature, see the AWS Deadline Cloud documentation.    

Starting today, Route 53 Profiles is available in Asia Pacific (Thailand), Mexico (Central), and Asia Pacific (Malaysia) Regions.

Route 53 Profiles allows you to define a standard DNS configuration (Profile), that may include Route 53 private hosted zone (PHZ) associations, Route 53 Resolver rules, and Route 53 Resolver DNS Firewall rule groups, and apply this configuration to multiple VPCs in your account. Route 53 Profiles can also be used to enforce DNS settings for your VPCs, with configurations for DNSSEC validations, Resolver reverse DNS lookups, and the DNS Firewall failure mode. You can share Profiles with AWS accounts in your organization using AWS Resource Access Manager (RAM). Route 53 Profiles simplifies the association of Route 53 resources and VPC-level settings for DNS across VPCs and AWS accounts in a Region with a single configuration, minimizing the complexity of having to manage each resource association and setting per VPC.

Route 53 Profiles is available in the AWS Regions mentioned here. To get started with this feature, visit the Route 53 documentation. To learn more about pricing, you can visit the Route 53 pricing page.
 

​Starting today, Route 53 Profiles is available in Asia Pacific (Thailand), Mexico (Central), and Asia Pacific (Malaysia) Regions. Route 53 Profiles allows you to define a standard DNS configuration (Profile), that may include Route 53 private hosted zone (PHZ) associations, Route 53 Resolver rules, and Route 53 Resolver DNS Firewall rule groups, and apply this configuration to multiple VPCs in your account. Route 53 Profiles can also be used to enforce DNS settings for your VPCs, with configurations for DNSSEC validations, Resolver reverse DNS lookups, and the DNS Firewall failure mode. You can share Profiles with AWS accounts in your organization using AWS Resource Access Manager (RAM). Route 53 Profiles simplifies the association of Route 53 resources and VPC-level settings for DNS across VPCs and AWS accounts in a Region with a single configuration, minimizing the complexity of having to manage each resource association and setting per VPC. Route 53 Profiles is available in the AWS Regions mentioned here. To get started with this feature, visit the Route 53 documentation. To learn more about pricing, you can visit the Route 53 pricing page.    

Anthropic’s Claude 3.5 Sonnet v1 and Claude 3 Haiku, and Meta’s Llama 3 8B and 70B models are now FedRAMP High and Department of Defense Cloud Computing Security Requirements Guide (DoD CC SRG) Impact Level (IL) 4 and 5 approved within Amazon Bedrock in the AWS GovCloud (US) Regions. Additionally, Amazon Bedrock features including Agents, Guardrails, Knowledge Bases, and Model Evaluation are now approved.

Federal agencies, public sector organizations, and other enterprises with FedRAMP High compliance requirements can now use Amazon Bedrock to access high-performing foundation models (FMs) from Anthropic and Meta.

To learn more, visit the Amazon Bedrock product page and Amazon Bedrock documentation. To get started, visit the Amazon Bedrock console.
 

​Anthropic’s Claude 3.5 Sonnet v1 and Claude 3 Haiku, and Meta’s Llama 3 8B and 70B models are now FedRAMP High and Department of Defense Cloud Computing Security Requirements Guide (DoD CC SRG) Impact Level (IL) 4 and 5 approved within Amazon Bedrock in the AWS GovCloud (US) Regions. Additionally, Amazon Bedrock features including Agents, Guardrails, Knowledge Bases, and Model Evaluation are now approved. Federal agencies, public sector organizations, and other enterprises with FedRAMP High compliance requirements can now use Amazon Bedrock to access high-performing foundation models (FMs) from Anthropic and Meta. To learn more, visit the Amazon Bedrock product page and Amazon Bedrock documentation. To get started, visit the Amazon Bedrock console.    

CloudWatch Database Insights announces support for Amazon Aurora PostgreSQL Limitless databases. Database Insights is a database observability solution that provides a curated experience designed for DevOps engineers, application developers, and database administrators (DBAs) to expedite database troubleshooting and gain a holistic view into their database fleet health.

Database Insights consolidates logs and metrics from your applications, your databases, and the operating systems on which they run into a unified view in the console. Using its pre-built dashboards, recommended alarms, and automated telemetry collection, you can monitor the health of your database fleets and use a guided troubleshooting experience to drill down to individual instances for root-cause analysis. You can now enable Database Insights on Aurora Limitless databases and start monitoring how database load is spread across your Limitless shard groups.

You can get started with Database Insights for Aurora Limitless by enabling it on your Limitless databases using the Aurora service console, AWS APIs, and SDKs.

Database Insights for Aurora Limitless is available in all regions where Aurora Limitless is available and applies a new ACU-based pricing – see pricing page for details. For further information, visit the Database Insights documentation.

​CloudWatch Database Insights announces support for Amazon Aurora PostgreSQL Limitless databases. Database Insights is a database observability solution that provides a curated experience designed for DevOps engineers, application developers, and database administrators (DBAs) to expedite database troubleshooting and gain a holistic view into their database fleet health. Database Insights consolidates logs and metrics from your applications, your databases, and the operating systems on which they run into a unified view in the console. Using its pre-built dashboards, recommended alarms, and automated telemetry collection, you can monitor the health of your database fleets and use a guided troubleshooting experience to drill down to individual instances for root-cause analysis. You can now enable Database Insights on Aurora Limitless databases and start monitoring how database load is spread across your Limitless shard groups. You can get started with Database Insights for Aurora Limitless by enabling it on your Limitless databases using the Aurora service console, AWS APIs, and SDKs. Database Insights for Aurora Limitless is available in all regions where Aurora Limitless is available and applies a new ACU-based pricing – see pricing page for details. For further information, visit the Database Insights documentation.  

Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) has extended the length of the container exit reason message from 255 to 1024 characters. The enhancement helps you debug more effectively by providing more complete error messages when containers fail.

Amazon ECS customers use container exit reason messages to troubleshoot their running or stopped tasks. Error messages can be accessed through the “reason” field in the DescribeTasks API response, which is a short, human-readable string that provides details about a running or stopped container. Previously, error messages beyond 255 characters were truncated. With the increased limit to 1024 characters, customers can now surface and view richer error details, making troubleshooting faster.

Customers can access longer container exit reason messages through the AWS Management Console and the DescribeTasks API. This improvement is available in all AWS regions for tasks deployed on Fargate Platform 1.4.0 or container instances with ECS Agent v1.92.0 or later. To learn more, refer to the documentation and release notes.
 

​Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) has extended the length of the container exit reason message from 255 to 1024 characters. The enhancement helps you debug more effectively by providing more complete error messages when containers fail. Amazon ECS customers use container exit reason messages to troubleshoot their running or stopped tasks. Error messages can be accessed through the “reason” field in the DescribeTasks API response, which is a short, human-readable string that provides details about a running or stopped container. Previously, error messages beyond 255 characters were truncated. With the increased limit to 1024 characters, customers can now surface and view richer error details, making troubleshooting faster. Customers can access longer container exit reason messages through the AWS Management Console and the DescribeTasks API. This improvement is available in all AWS regions for tasks deployed on Fargate Platform 1.4.0 or container instances with ECS Agent v1.92.0 or later. To learn more, refer to the documentation and release notes.    

• Categoría: Noticias de Microsoft

mayo 23, 2025

Exploren las perspectivas del Informe sobre la IA en la educación

Por: Equipo de Microsoft Educación.

El rápido auge de la IA generativa ha comenzado a remodelar la forma en que las escuelas abordan la creación, la resolución de problemas, el aprendizaje y la comunicación. Sus escuelas se encuentran en un momento crucial en el que el pensamiento crítico y las habilidades metacognitivas son más importantes que nunca a medida que se desarrollan las nuevas tecnologías.

A medida que continuamos con los aprendizajes, Microsoft cree que es importante compartir los primeros hallazgos de nuestro Informe sobre IA en la educación. En este informe, destacamos las ideas de nuestra investigación, así como las investigaciones de las organizaciones asociadas.

Entre las principales conclusiones del Informe sobre la IA en la Educación se incluyen las siguientes:

• Inicien conversaciones de IA hoy mismo. Existe una necesidad urgente de comunicarse de forma clara y abierta sobre la IA, aumentar la alfabetización en IA y crear directrices de uso en las organizaciones educativas.
• Descubran cómo puede ayudar la IA. Existe una clara oportunidad para que la IA ayude a los educadores y administradores a aligerar las cargas de trabajo, aumentar la productividad y mejorar la eficiencia.
• Exploren nuevas formas de aprender con IA. Los primeros estudios demuestran el potencial de la IA para mejorar las experiencias educativas y los resultados del aprendizaje.
• Prepárense para el lugar de trabajo del futuro. Los estudiantes necesitan desarrollar habilidades interpersonales y capacidad técnica para prepararse para un mundo transformado por la IA.

Exploren el Informe sobre la IA en la educación para obtener recursos y recomendaciones que ayuden a representar las oportunidades que vienen con este momento único.

Inicien conversaciones sobre IA hoy mismo

Cuando se empieza a utilizar herramientas de IA, es habitual empezar por averiguar formas de facilitar las tareas cotidianas. En el ámbito de la educación, la IA también ofrece oportunidades para proporcionar información procesable, mejorar los resultados del aprendizaje y dedicar más tiempo a la conexión y la colaboración humanas. Pero también hay desafíos que navegar y superar para hacer realidad ese potencial. Para comprender mejor las necesidades y oportunidades en torno a la IA en la educación, Microsoft encuestó a educadores, líderes académicos y de TI, y estudiantes de escuelas K-12 e instituciones de educación superior sobre sus percepciones, familiaridad, usos y preocupaciones en torno a las herramientas de IA.

Algunos ejemplos de los resultados de la encuesta incluyen:

• El 47% de los líderes educativos utilizan la IA todos los días
• El 68% de todos los educadores han utilizado la IA al menos una o dos veces
• El 62% de todos los estudiantes han utilizado la IA al menos una o dos veces.

A pesar de la baja familiaridad general con la IA, en especial entre los estudiantes, cabe destacar que los encuestados de cada grupo utilizan la IA. Esta adopción generalizada subraya la necesidad de contar con una orientación clara y marcos prácticos para ayudar a navegar por las complejidades de la IA en la educación. Las preocupaciones sobre las trampas prevalecen en todos los grupos, incluidos los estudiantes, lo que destaca aún más la importancia de establecer una orientación transparente y coherente.

Sigan estos pasos a continuación para iniciar conversaciones sobre IA en su escuela o institución:

1. Soliciten que los líderes de su escuela o distrito creen pautas y políticas claras y brinden oportunidades de aprendizaje profesional. Consideren la posibilidad de compartir el archivo Kit de herramientas TeachAI como un recurso.
2. Ayuden a los estudiantes a aprender a usar la IA de manera responsable sin comprometer su integridad académica a través del establecimiento de expectativas claras.

Formas comunes en que se utilizan las herramientas de IA generativa en las escuelas

La IA puede permitir el aprendizaje personalizado, liberar tiempo para que los educadores se centren en lo que más importa y ayudar a abordar los problemas de equidad y accesibilidad. También puede mejorar la eficiencia operativa, al brindar el soporte que tanto necesitan los administradores y equipos de TI sobrecargados. Existe una clara oportunidad para que la IA ayude a los educadores y administradores a aligerar las cargas de trabajo, aumentar la productividad y mejorar la eficiencia.

Entre los encuestados que afirman utilizar la IA, algunas de las tareas más comunes para las que la utilizan son:

• Los líderes utilizan las herramientas de IA de manera primordial para mejorar la eficiencia de los procesos operativos y administrativos, mejorar el acceso a los recursos, apoyar la comunicación con los estudiantes e identificar oportunidades de mejora para los estudiantes.
• Los educadores utilizan las herramientas de IA, en su mayoría, para crear o actualizar planes de clase, generar nuevas ideas, simplificar temas complejos, liberar su tiempo y diferenciar la enseñanza para satisfacer las necesidades de los estudiantes.
• Los estudiantes utilizan las herramientas de IA de manera principal para resumir información, ayudarlos a hacer lluvias de ideas, obtener respuestas o información de manera rápida, obtener retroalimentación inicial y mejorar sus habilidades de escritura.

Descubran cómo la IA puede ayudar a su escuela

Cada mes, los usuarios más habituales de Microsoft 365 Education reciben cientos de correos electrónicos y mensajes de chat para hacer las cosas. La IA puede permitir una mayor productividad en tareas como la planificación de lecciones y el desarrollo del plan de estudios, que representan el 45% de las responsabilidades de los docentes. Eso libera tiempo para que los educadores hagan las cosas que solo los humanos pueden hacer, como conectarse con los estudiantes.

Las instituciones educativas se mueven con rapidez en lo que respecta a la IA y han comenzado a ver retornos significativos de su inversión. Sin embargo, un estudio de IDC sobre la oportunidad de la IA en la educación descubrió que los líderes educativos se sienten menos preparados para el cambio impulsado por la IA que sus pares en otras industrias.

Las organizaciones educativas pueden tomar estas medidas para aumentar la preparación y desarrollar una estrategia:

• Establecer un comité rector que defina y dirija la estrategia de IA, las políticas de uso responsable, los modelos de gobernanza y las prioridades.
• Prepararse para el cambio mediante la creación de un equipo de IA centralizado y multifuncional que pueda conectar las iniciativas de IA con las prioridades existentes de la organización y crear oportunidades de formación.
• Priorizar los casos de uso de IA de alto valor y baja complejidad. Comiencen con algo pequeño, recopilen y respondan a los comentarios, y planifiquen soluciones escalables e impactantes.

Para obtener más información sobre IDC de un estudio patrocinado por Microsoft, exploren los siguientes recursos:

• Lean el recorrido de la IA en la educación detrás de los titulares
• El impacto de la IA en la educación se extiende mucho más allá de las aulas

Exploren nuevas formas de aprender con IA

Tanto los estudiantes como los educadores ya han descubierto los beneficios de usar la IA generativa en el aula, en particular cuando se usa como un entrenador académico personalizado que fomenta el aprendizaje y la participación en lugar de simplemente dar respuestas.

Exploren estas conclusiones clave de los primeros estudios sobre el impacto potencial de la IA generativa en el aprendizaje:

• En diciembre de 2023, Microsoft Research y Harsh Kumar,  de la Universidad de Toronto, descubrieron que las explicaciones generadas por la IA mejoraban el aprendizaje en comparación con la visualización tan solo de las respuestas correctas. Las ventajas fueron más significativas para los estudiantes que primero intentaron problemas de forma independiente antes de recibir ayuda.
• Un estudio de 2023 realizado por profesores de la Universidad de Harvard y la Universidad de Yale descubrió que los chatbots de IA pueden brindar a los estudiantes de clases grandes una experiencia que se aproxima a una relación ideal uno a uno entre el educador y el estudiante.

Un estudiante compartió que «se sintió como tener un tutor personal… Me encanta cómo los bots de IA responderán preguntas sin ego y sin juicio, por lo general entreteniendo incluso las preguntas más estúpidas sin tratarlas como si fueran estúpidas».

Sigan estos pasos a continuación para explorar cómo la IA puede apoyar el aprendizaje de los estudiantes:

• Modelen y fomenten una mentalidad de crecimiento que incluya aprendizaje, iteración y curiosidad.
• Aprendan de los demás y exploren los recursos educativos de IA.
• Sean intencionales en el diseño de nuevas experiencias de IA. ¿Cuál es su objetivo y cómo podría ayudarlos la IA a alcanzarlo?

Prepárense para el lugar de trabajo del futuro

Los lugares de trabajo, al igual que las aulas, se han visto alterados por el auge de las herramientas de IA generativa. Como resultado, las habilidades que los estudiantes necesitan aprender también han cambiado.

Entre los hallazgos importantes sobre la evolución de las habilidades en el lugar de trabajo se encuentra que el 82% de los líderes encuestados para el Índice de Tendencias Laborales 2023 de Microsoft afirman que los empleados necesitarán nuevas habilidades para estar preparados para el crecimiento de la IA. Y aprender a trabajar junto con la IA no se tratará solo de desarrollar la capacidad técnica. Será necesario priorizar las habilidades interpersonales y las nuevas habilidades analíticas, emocionales y de pensamiento crítico. Según el Informe sobre el futuro del trabajo de LinkedIn de 2023, el 92% de los ejecutivos estadounidenses están de acuerdo en que las habilidades interpersonales son más importantes que nunca.

Sigan estos pasos para ayudar a preparar a sus estudiantes para habilidades que los preparen para el futuro:

• Enseñar a los estudiantes habilidades metacognitivas y centradas en el ser humano, incluida la capacidad de analizar, comprender y controlar sus propios procesos de pensamiento. Pueden empezar con preguntar a los alumnos por qué están de acuerdo o en desacuerdo con el contenido generado por la IA.
• Modelen el uso de herramientas de IA para iniciar el debate y explorar puntos de vista alternativos en lugar de limitarse a proporcionar respuestas.

El rápido ascenso de la IA generativa ha comenzado a revolucionar la forma en que las escuelas fomentan la creatividad, abordan los desafíos y mejoran el aprendizaje. Descubran perspectivas, recursos y recomendaciones en nuestro Informe sobre IA en la educación para aprovechar el potencial de esta era transformadora.

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• Educación
• IA
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Amazon Managed Service for Prometheus, a fully managed Prometheus-compatible monitoring service, now provides the capability to identify expensive PromQL queries, and limit their execution. This enables customers to monitor and control the types of queries being issued against their Amazon Managed Service for Prometheus workspaces.

Customers have highlighted the need for tighter governance controls for queries, specifically around high cost queries. You can now monitor queries above a certain Query Samples Processed (QSP) threshold, and log those queries to Amazon CloudWatch. The information in the vended logs allows you to identify expensive queries. The vended logs contain the PromQL query and metadata about where it originated from, such as from Grafana dashboard IDs or alerting rules.
In addition, you can now set warning or error thresholds for query execution. To control query cost, you can pre-empt the execution of expensive queries by providing an error threshold in the HTTP headers to the QueryMetrics API. Alternatively, by setting a warning threshold, we return the query results, charge you for the QSP, and return a warning to the end-user that the query is more expensive than the limit set by your workspace administrator.

This feature is now available in all regions where Amazon Managed Service for Prometheus is generally available.

To learn more about Amazon Managed Service for Prometheus collector, visit the user guide or product page.
 

​Amazon Managed Service for Prometheus, a fully managed Prometheus-compatible monitoring service, now provides the capability to identify expensive PromQL queries, and limit their execution. This enables customers to monitor and control the types of queries being issued against their Amazon Managed Service for Prometheus workspaces. Customers have highlighted the need for tighter governance controls for queries, specifically around high cost queries. You can now monitor queries above a certain Query Samples Processed (QSP) threshold, and log those queries to Amazon CloudWatch. The information in the vended logs allows you to identify expensive queries. The vended logs contain the PromQL query and metadata about where it originated from, such as from Grafana dashboard IDs or alerting rules. In addition, you can now set warning or error thresholds for query execution. To control query cost, you can pre-empt the execution of expensive queries by providing an error threshold in the HTTP headers to the QueryMetrics API. Alternatively, by setting a warning threshold, we return the query results, charge you for the QSP, and return a warning to the end-user that the query is more expensive than the limit set by your workspace administrator. This feature is now available in all regions where Amazon Managed Service for Prometheus is generally available. To learn more about Amazon Managed Service for Prometheus collector, visit the user guide or product page.