Perfecto, te he preparado una versión profundamente expandida, corregida y estructurada de lo que compartiste. Aquí tienes los contenidos ampliados, con explicación académica y práctica:
Cloud Foundations (Fundamentos de la nube)
Relacionado: IDOR. Salesforce. Herramientas. CENT.
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OPEX (Operating Expenditure): en cloud, el modelo se basa en pago por uso. Esto permite a las empresas ajustar sus costes en función de la demanda real, evitando grandes inversiones iniciales.
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CAPEX (Capital Expenditure): en un entorno on-premise se requiere comprar hardware, licencias y mantener un CPD (Centro de Procesamiento de Datos). Es una inversión elevada al inicio, pero controlable a largo plazo.
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Coste en la nube: aunque la nube puede parecer más cara en ciertos escenarios, la elasticidad y escalabilidad hacen que sea más eficiente para proyectos que requieren flexibilidad. El riesgo está en los costes ocultos (transferencia de datos, almacenamiento a largo plazo, licencias asociadas, soporte).
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SLA (Service Level Agreement): contrato que asegura la disponibilidad y el tiempo de actividad de los servicios cloud. Por ejemplo, un SLA del 99,9% garantiza que el servicio estará disponible casi todo el tiempo, pero aun así implica un margen de caída aceptado.
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Tiers de CPD (Tier I – Tier IV): clasificación de los centros de datos según su redundancia y resiliencia.
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Tier I: infraestructura básica, sin redundancia.
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Tier II: redundancia parcial.
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Tier III: alta disponibilidad, tolerancia a fallos.
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Tier IV: máxima redundancia y tolerancia a fallos, pensado para servicios críticos.
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Vendor Lock-in: riesgo de depender demasiado de un único proveedor cloud, lo que dificulta migraciones. Estrategias como multicloud o arquitecturas basadas en estándares abiertos pueden mitigar este riesgo.
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FinOps (Financial Operations): disciplina que combina finanzas, operaciones y tecnología para optimizar costes cloud, detectando consumos ineficientes y ajustando presupuestos.
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Modelos de servicio en la nube:
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IaaS (Infrastructure as a Service): el proveedor ofrece servidores, redes, almacenamiento; el cliente gestiona sistema operativo y aplicaciones (ejemplo: AWS EC2).
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PaaS (Platform as a Service): incluye sistema operativo y entornos de desarrollo gestionados por el proveedor (ejemplo: Google App Engine, Azure App Service).
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SaaS (Software as a Service): el proveedor entrega la aplicación lista para usar (ejemplo: Microsoft 365, Salesforce).
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Time to Market: en cloud, la puesta en producción de una solución es mucho más rápida gracias a la automatización de despliegues y la disponibilidad inmediata de infraestructura.
Introducción a la Hiperautomatización
La hiperautomatización es la convergencia de tecnologías como RPA (Robotic Process Automation), IA (Inteligencia Artificial), ML (Machine Learning), BPM (Business Process Management) y low-code/no-code para optimizar procesos de negocio de extremo a extremo.
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Objetivo: aumentar eficiencia, reducir errores, mejorar la experiencia del cliente y liberar tiempo para tareas de mayor valor.
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Matriz RACI (o RAZZY, según la variante): herramienta para definir roles y responsabilidades en la automatización.
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R (Responsible) – responsable de ejecutar la tarea.
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A (Accountable) – responsable final del resultado.
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C (Consulted) – personas que aportan información.
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I (Informed) – personas informadas del avance.
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Selección de soluciones cloud:
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Identificación de necesidades del negocio.
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Definición de criterios técnicos, económicos y de seguridad.
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Creación de un comité de evaluación con perfiles técnicos, financieros y de negocio.
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Comparación de proveedores (AWS, Azure, GCP, etc.) mediante benchmarks y PoCs.
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Negociación de licencias y SLAs.
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Principales herramientas en hiperautomatización:
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UiPath: especializado en RPA para automatizar tareas repetitivas.
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Appian: plataforma BPM que combina RPA, IA y orquestación de procesos.
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Microsoft Power Automate: automatización low-code integrada con el ecosistema Microsoft.
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Retool: herramienta para construir interfaces de usuario y flujos BPM de forma rápida.
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PRIZE: usado para optimización de procesos y negociación de licencias en grandes organizaciones.
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Herramientas de diagnóstico en sistemas
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powercfg /batteryreport: comando en Windows que genera un informe detallado del estado de la batería, ciclos de carga, capacidad y uso. -
dxdiag: herramienta de diagnóstico de DirectX que muestra información sobre el hardware gráfico, sonido y controladores instalados.
Patrones de prompting según el objetivo
En IA generativa, los patrones de prompting permiten guiar mejor las respuestas:
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Patrón razonamiento-receta: se usa para obtener pasos detallados de cómo resolver un problema (ejemplo: algoritmos, procedimientos).
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Patrón brainstorming: ideal para generar ideas, escenarios o soluciones alternativas.
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Patrón de preguntamen: consiste en hacer preguntas sucesivas para refinar la respuesta del modelo.
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Patrón de conversaciones largas: adecuado para mantener coherencia en interacciones extensas, como un asistente virtual.
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Patrón de filtro semántico: usado para clasificar, resumir o filtrar información relevante según criterios definidos.