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Cómo usar las redes sociales de forma más consciente

Las redes sociales tienen efectos muy deseables, pero también efectos no deseados. Por eso, en este artículo queremos darte algunos consejos para evitar los segundos. ¿Quieres conocerlos?

En este punto, me sorprende cuando alguien comenta que no está en Instagram. Ante la decisión actual de no unirte a ninguna red social, visualizo dos escenarios posibles: nunca has estado en esta red social y no sabes de qué se trata, o eliges darte de baja voluntariamente de la vida después de notar el filtro. , likes y contenido inagotable.

Las redes sociales pueden ser fuente de ansiedad, inseguridades y angustia. Sin embargo, también pueden brindarnos inspiración, ayudarnos a desarrollar habilidades sociales, ayudarnos a conocer gente nueva y alentar el crecimiento de nuestro negocio. Pueden cambiar nuestras vidas, para bien o para mal.

¿Cómo aprendemos a usarlos más conscientemente?

Red social
El mundo digital afecta la mentalidad de las personas, la forma en que nos comportamos y las decisiones que tomamos todos los días. También afecta nuestras necesidades. En otras palabras, las redes sociales no pasan desapercibidas a la hora de hablar de nuestra salud física y mental.

Sin duda, el avance tecnológico ha sido de gran ayuda en la comunicación, pero también puede generar altos niveles de estrés y ansiedad.

El fenómeno FOMO (miedo a perderse algo) es cada vez más conocido entre los usuarios digitales. Se refiere a la sensación de quedarse fuera de algo interesante. Miedo a perderse una actividad o experiencia interesante.

FOMO nace de la comparación constante con otras personas y, en última instancia, de la creencia de que los demás tienen vidas más interesantes, satisfactorias y emocionantes. El término está asociado a la necesidad de estar siempre conectado a TikTok, Instagram, WhatsApp, Twitter, Facebook o Twitch para saber en tiempo real qué están haciendo nuestros amigos o conocidos.

Cómo usar las redes sociales de manera más consciente
Si quieres mantener una relación sana con tu red social, ten en cuenta los siguientes consejos:

  1. Determina cómo te hacen sentir
    Las emociones que experimentamos muchas veces no quedan registradas al navegar por una aplicación o página web. Cuando las redes sociales se vuelven parte de nuestra vida diaria y accedemos a ellas usando las mismas formas automatizadas en que nos cepillamos los dientes todas las noches, a menudo no nos damos cuenta de cómo nos hacen sentir o nos hacen pensar.

Por eso, la primera sugerencia es que prestes atención a las emociones y pensamientos que surgen cuando visitas las redes sociales.

Por ejemplo: «Estaba frustrado y enojado porque vi una foto de un amigo que se jactaba de su título universitario», «Estaba feliz porque estaba viendo videos divertidos del comportamiento de los animales», «Pensé que debería hacer gimnasia porque vi un vídeo de un entrenador personal explicando los beneficios de la actividad física.»

  1. Avisos de restricción
    Al hacer esto, puede decidir qué hacer y cuándo. Si nos detenemos a pensar en el hecho de que tenemos un dispositivo que emite lucecitas y vibraciones casi continuamente, podemos entender más claramente por qué nuestros períodos de atención son cada vez más cortos.

Los mensajes de advertencia se interpretan como tareas pendientes que esperan ansiosamente su procesamiento. Esta es una preocupación constante. Es como si un pájaro carpintero nos siguiera recordando en la mente que tenemos mucho que resolver: «Tienes que contestar ese mensaje», «Tienes que aprovechar los descuentos que recibiste por correo electrónico», «Video musical del artista». del momento se ha dado a conocer» Tienes que verlo ya mismo».

Un equipo de investigadores de la Universidad Carnegie Mellon realizó un estudio para descubrir las consecuencias psicológicas de desactivar las notificaciones móviles.

Estudiaron a 30 participantes que bloquearon sus mensajes de advertencia durante unos días. Para algunos de ellos, la experiencia ha sido muy positiva, reduciendo los niveles de estrés y aumentando su productividad. Mientras que otro grupo informó sentirse incómodo, aislado y temeroso de perderse algo importante.

Entonces, si tiene dificultades para desactivar las notificaciones por completo, le recomiendo configurar un filtro para que solo se le envíen las notificaciones más importantes.

  1. Limpia tu red social
    Definitivamente consumirás contenido que no te interesa solo porque está ahí. Parte de este contenido puede ser trivial para usted: no le brindará nada de valor ni le incomodará, pero parte de él puede generarle emociones desagradables, demandas agotadoras e incluso dolores de cabeza.

Tómese el tiempo para evaluar qué tipo de contenido desea consumir y con qué propósito. Verifique las cuentas que sigue y elimine las que no se alineen con su bienestar, valores e intereses.

  1. Limita el tiempo que pasas en las redes sociales
    Quizás este consejo sea el más complicado de poner en práctica. Si actualmente usa Internet la mayor parte del tiempo, reducir su tiempo en las redes sociales puede ser un gran desafío. Sin embargo, para sacar provecho de estar en línea, también debemos aprender a estar fuera de línea, ya que es bien sabido que el exceso generalmente no conduce al éxito.

La mayoría de móviles y redes sociales son conscientes de la dependencia y adicción que pueden crear en los humanos, por lo que disponen de alertas de uso. Puede crear recordatorios para notificarle cuando alcance la cantidad máxima de tiempo que desea estar allí. Si aprovecha esta función, sabrá exactamente cuándo detenerse.

Fuente: lamenteesmaravillosa.com

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Inteligencia artificial: ¿Para qué sirve el aprendizaje automático?

Los humanos entrenan a las computadoras para realizar actividades de manera automatizada. Pero, ¿cómo aprenden las máquinas? Aplicaciones biomédicas que podrían revolucionar la salud.

Gracias a los avances en computación, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático llegaron para quedarse. ¿Cuáles son las ventajas y aplicaciones actuales? Lo que comúnmente se conoce como «aprendizaje profundo» o «aprendizaje automático» se refiere a un conjunto de técnicas, un conjunto de algoritmos que enseñan a las computadoras a realizar tareas específicas. “Es una forma de aprender diferente a la de los humanos: si le digo a un niño ‘esto es amarillo’ tres o cuatro veces, entenderá y aprenderáLas computadoras, en cambio, pueden necesitar cientos de miles de ejemplos, es aprendizaje estadístico”, explicó a la Agencia de Noticias Científicas UNQ, Universidad Terra, el ingeniero informático Emmanuel Iarussi, investigador del Conicet en el Laboratorio de Inteligencia Artificial de la UNQ.

Resulta que si tienes una gran base de datos, la computadora aprende a buscar patrones o tendencias. Es diferente de la llamada programación clásica. El científico explicó que al programar, cada paso debe ser metódicamente claro para completar las tareas necesarias. «En el aprendizaje automático, la situación se invierte: al algoritmo se le muestra una etiqueta diferente y se le pide que lo aprenda», agregó. Un ejemplo es el etiquetado de fotos de gatos y perros: después de escanear millones de imágenes, una computadora puede identificar estas etiquetas en otras fotos que nunca antes había visto. Iarussi aclara que computacionalmente es muy costoso porque hay que repetirlo muchas veces.

Algunas de las técnicas utilizadas por el aprendizaje automático se conocen desde hace mucho tiempo, pero actualmente están explotando por dos razones fundamentales.

Por un lado, la cantidad de datos es enorme, Internet y las computadoras han aumentado drásticamente esta disponibilidad, que era inimaginable en la década de 1990. Por otro lado, actualmente existe hardware para procesar toda esta información porque los algoritmos de aprendizaje automático son exigentes.

Algoritmos ubicuos: tontos y poderosos
Hoy en día, los algoritmos de aprendizaje automático son parte de la vida cotidiana. Un ejemplo de esto son los sistemas de recomendación para plataformas de entretenimiento: el algoritmo aprende de miles de usuarios con ciertas características hasta que finalmente sabe qué películas o series les gustan y las puede recomendar a otros consumidores. Este es un asunto relativamente simple y puede realizar tareas más complejas, como los llamados «deepfakes». En este tipo de tarea, predecir cómo se vería un video de una persona hablando. Entre risas, Iarussi aclara que el problema es «¡funciona muy bien!». Hay millones de videos de personas hablando a las cámaras: si aíslas el audio y entrenas un algoritmo para que diga una determinada frase, el resultado es un video muy real de una persona diciendo algo que no sucede en la realidad. El impacto de esto es inimaginable, y puedes poner palabras en boca de las personas que nunca dijeron, y es muy creíble.

Los algoritmos de aprendizaje automático se incluyen en la denominada inteligencia artificial. Para Iarussi, «la IA es aspiracional, suena como una entidad casi humana, y la realidad es que estamos lejos de eso. Hemos visto cosas asombrosas, pero no tienen la capacidad de ser como los humanos». dio un ejemplo: “La red neuronal que entreno para una tarea generalmente no es buena para otra tarea. En cambio, las personas son capaces de realizar múltiples trabajos. Los investigadores del Conicet incluso explicaron que, en ocasiones, los algoritmos tienden a ser «tontos» porque no pueden realizar las tareas solicitadas cuando los datos se presentan de manera diferente a los datos que les enseñaron. «Una verdadera IA debe usar la misma estructura». de cosas al mismo tiempo», concluyó.

Todas estas aplicaciones están contenidas en una «caja negra» y, a veces, se les da demasiado poder. En ocasiones, incluso se utilizan algoritmos para descartar búsquedas de empleo. «Si llegan dos mil currículums, para acelerar el proceso de selección, varios son descartados por un algoritmo que se entrena con datos de empleados que ya tienen un alto rendimiento dentro de la empresa. Ahorra trabajo, pero los rechazos que ocurren son bastante oscuros». Además de los datos, hay características que el algoritmo no puede hacer un censo, y faltan todas esas dimensiones”, detalló.

«Me gusta pensar en estas técnicas como herramientas para el empoderamiento, no como reemplazos. Estos métodos empoderaron y produjeron una revolución similar a la que habría producido la fotografía en ese momento», reflexiona.

revolución biomédica
Debido a su estructura, las moléculas a menudo interactúan y reaccionan; es un juego de entrelazamiento a nivel submicroscópico. Se sabe que el comportamiento de las proteínas está determinado por su forma, razón por la cual la empresa «DeepMINd» propiedad de Google desarrolló «Alphafold». El programa es un conjunto de algoritmos que utilizan el aprendizaje automático para predecir la geometría espacial de las proteínas. «Es una enorme base de datos de proteínas que puede predecir estructuras con mucha precisión. No puedes escribir algoritmos infinitamente complejos, pero con una base de datos puedes aprender tareas automáticas», dice Iarussi.

El científico compartió con entusiasmo parte de su investigación: «Nos contactaron expertos que necesitaban contar y diferenciar rápidamente entre células muertas y vivas en cultivos de cáncer de mama». imágenes de microscopio: «Ayudamos a resolver esta tarea y pudimos proporcionar a los expertos algunas herramientas».

El grupo de Iarussi también está investigando la aplicación de algoritmos de generación de geometría. Un ejemplo de esto es la tomografía ósea computarizada, que reconstruye la geometría de los huesos pero a muy baja resolución. «No es suficiente generar modelos 3D de huesos», explicó. Lo que se hace es entrenar el algoritmo utilizando huesos escaneados a muy alta resolución. Esto no se puede hacer en personas, ya que es una técnica que requiere mucha energía y puede causar mucho daño. Sin embargo, se pueden realizar escaneos de huesos ex vivo para entrenar al algoritmo y comparar con la tomografía de baja resolución. “Si bien estamos aún muy lejos de la aplicación directa, las herramientas están mejorando a pasos agigantados”, comenta.

Fuente: pagina12.com

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Inteligencia artificial, hacia la empatía artificial

Los humanos interactúan constantemente con los sistemas de IA en su vida diaria sin darse cuenta.

Uno de los grandes avances tecnológicos de la actualidad es el autoaprendizaje de los llamados sistemas inteligentes: coches autónomos, drones no tripulados, robots que realizan determinadas actividades; en definitiva, todos imitan a los humanos imitando a la máquina de inteligencia humana. Sin embargo, hasta hace unos años, esta ecuación tecnológica también se ocupaba de uno de los aspectos más importantes de la inteligencia humana: la inteligencia emocional.

Los humanos interactúan constantemente con los sistemas de IA en su vida diaria sin darse cuenta. Muchas personas han llegado a desarrollar un vínculo emocional con ellas, pero ¿este sentimiento tiene un significado mutuo? ¿Es posible que las máquinas tengan una conexión emocional con nosotros?

Los avances tecnológicos realizados hasta ahora son asombrosos, ya que permiten que las máquinas no solo identifiquen a partir del video si alguien está sonriendo, si está triste, enojado o feliz, sino que también distinguen si esa sonrisa es nerviosa o feliz. El campo de uso y oportunidad de la misma es enorme, y en medicina, un buen ejemplo es su uso en el diagnóstico de la depresión.

Aprendizaje automático guiado por humanos

A priori, para personas ajenas al mundo de la IA, atribuir emociones a las máquinas puede parecer extraño, incluso una locura. Quizás podamos aceptar que las máquinas reconozcan las emociones que sentimos o nuestros estados mentales en cada momento a través de la interpretación de los gestos y actitudes humanas. Pero en cualquier caso, pueden sentir, y menos aún tomar decisiones basadas en ese sentir, aprendiendo y evolucionando a partir de sus decisiones, lo cual es ilógico o inimaginable en cualquier situación.

La inteligencia emocional artificial es una herramienta que permite interacciones más naturales entre humanos y máquinas. Si bien los humanos tienen una ventaja en la lectura de emociones, las máquinas están progresando utilizando sus propias ventajas, como su poderosa capacidad para analizar grandes cantidades de datos en un período de tiempo muy corto.

La IEA es un campo fascinante que actualmente está explorando tres áreas:

La inteligencia emocional de una máquina o robot.

Inteligencia emocional entre máquinas y humanos.

Inteligencia emocional entre las personas, utilizando la tecnología como herramienta.

IA emocional y moral

La IA emocional promete mejores experiencias con servicios, dispositivos y tecnología. Sin embargo, como ocurre con muchos otros aspectos de la vida digital, existen consideraciones más amplias que dan motivos para cuestionar el despliegue de estas tecnologías.

Los ciudadanos, los investigadores, los legisladores y la industria deben considerar los siguientes enfoques éticos:

Sesgo racial, de género o de género.

La capacidad del sector privado para almacenar datos confidenciales sobre los ciudadanos.

Cada país tiene un trasfondo social y cultural diferente.

Tipo de uso de esta técnica.

Restringir la movilidad de los ciudadanos.

educar.

Estos son solo algunos de los dilemas éticos que pueden surgir como resultado del uso de tales tecnologías, y puede haber más con el uso y la evolución.

Tecnología de Reconocimiento de Emociones en Inteligencia Artificial

Análisis de Sentimiento de Lenguajes Online: Emojis, Imágenes y Vídeos para Expresar Emociones, Sentimientos y Emociones.

Codificación de expresiones faciales: la naturaleza emocional de este método es bastante controvertida, pero básicamente intenta determinar una emoción mediante el análisis de rostros de cámaras, archivos de video grabados o fotos.

Análisis del habla: incluye elementos como la velocidad del habla, el aumento y la disminución de las pausas y el tono de voz utilizado por la persona.

Seguimiento ocular: mida la mirada, la posición y el movimiento de los ojos.

Wearables: Detectan reacciones en la piel, actividad muscular, actividad cardíaca, temperatura de la piel, respiración y actividad cerebral.

Gestos y comportamientos: las cámaras rastrean manos, caras y otras partes del cuerpo.

Realidad virtual (VR): Deje que la audiencia entienda y sienta la experiencia del usuario.

Realidad aumentada (AR): los espectadores pueden rastrear la atención, las reacciones y las interacciones de los objetos digitales.

En definitiva, el desarrollo y aprendizaje de diferentes IA debe basarse en el análisis de grandes cantidades de datos. Debido a esto, la IA emocional es capaz de aprender y mejorar poco a poco en el reconocimiento de diferentes emociones humanas.

Nadie ignora que la imitación de una actitud o expresión de carácter emocional nunca supondrá que una máquina robótica, por muy parecida que logremos diseñarla, pueda tener sentimientos.

Lo que se intenta hacer es que estos sistemas robóticos tengan una «biblioteca» de recursos que les permita adaptarse a situaciones emocionales. Esto nos permitirá optimizar su proceso de interacción, de forma similar a como se han diseñado los robots humanoides para trabajar con personas con autismo.

Este es un camino largo y arduo, pero tiene un gran potencial de aplicación en diferentes campos.

Fuente: forbes.com.mx

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Del cómputo cuántico dependerá nuestra resiliencia en telecomunicaciones

«Blockchain» se refiere a los algoritmos y arquitecturas de datos utilizados para muchas cosas, incluida la trazabilidad de productos pesqueros, automóviles e incluso archivos académicos.

Todo el software proviene de algoritmos y estos provienen de métodos que, por supuesto, son patentables. Tenemos que impulsar simultáneamente cuatro áreas que creo que son relevantes y que van de la mano con el desarrollo de blockchain. Cabe aclarar que blockchain significa todo tipo de algoritmos y arquitecturas de datos que sirven para muchas cosas, entre una y una, para algunas criptomonedas, otro ejemplo son los productos pesqueros, los autos y hasta la trazabilidad de archivos académicos.

Primero está la inteligencia artificial: crear algoritmos y, lo que es más importante, implementar soluciones y bases de conocimiento para el uso de algoritmos que puedan beneficiar a la sociedad al aprovechar los miles de millones de datos que reflejan los resultados de nuestras experiencias cotidianas y que pueden incorporarse a las bases de datos. Hasta el día de hoy, los desarrollos más importantes en inteligencia artificial se han apoyado en algoritmos, especialmente en datos. Este es el segundo punto que quiero enfatizar: ciencia de datos e ingeniería de datos.

La tecnología de la información permite la transformación de datos en información y de información en conocimiento para respaldar la toma de decisiones o impulsar sistemas de inteligencia artificial que pueden realizar tareas computacionalmente intensivas en milisegundos. Las tareas de computación numérica que tardarían miles de años en completarse se pueden calcular en un instante. Los robots virtuales ahora pueden navegar por la red para capturar información para analizar la situación. Todo está en el mundo virtual. El tercer punto que quiero destacar son los robots de servicio y los robots industriales.

Esta industria merece más atención que la que tenemos ahora, sobre todo ahora que queremos aprovechar la reorganización de la cadena logística, necesitamos integrar cada vez más procesos automatizados, que nos permitan trabajar dignamente a mano, y al mismo tiempo, asegurando la calidad de los fabricantes. Y todo esto requiere una transferencia de datos completa y segura. Aquí hago hincapié en el cuarto punto. A ver, si pensamos en el futuro, debemos acelerar nuestro enfoque e inversión en un área estratégica: la computación cuántica.

Ya empresas como IBM, que creó el transistor en 1958 y predijo el uso de las computadoras que usamos hoy, generan miles de millones de dólares en ingresos para estas empresas y pagan una gran parte de sus impuestos al gobierno. acomodándolos México debe buscar estrategias para que entremos al mundo cuántico, y con ello a la economía del conocimiento. Pongo el tema de la computación cuántica en último lugar no porque no sea importante, sino todo lo contrario. Explicaremos esto en detalle en un próximo artículo.

Todo el universo de blockchain se basa en la criptografía, lo que le permite proporcionar el margen de seguridad necesario para las transacciones basadas en algoritmos que todavía están presentes en las computadoras tradicionales en la actualidad. Y es la computación cuántica la que revolucionará todos estos mecanismos, haciendo inviable continuar usando la computación tradicional para el aseguramiento de transacciones.

De esta forma, nos vemos obligados a incursionar en la computación cuántica, tema que comienza a trascender relevancia estratégica y convertirse en un tema de seguridad nacional.

Las futuras cadenas de bloques integrarán algoritmos de inteligencia artificial que se ejecutan en computadoras cuánticas en las aplicaciones.

Por lo tanto, la cadena de bloques será un poderoso mecanismo de seguridad. Debemos dar un salto rápido y profundo en esta convergencia tecnológica, no solo para cumplir con los 17 desafíos del desarrollo sostenible, sino también para preparar a nuestra sociedad para generar empleos de calidad desde todos los rincones del país y en el escenario internacional.

Incluso en México ya existen grupos de investigación como el del Dr. Venegas-Andraca, quienes en colaboración con el Banco Interamericano de Desarrollo y la empresa británica Cambridge Quantum Computing (ahora Quantinuum), han desarrollado una criptografía de protocolo cuántico para asegurar blockchains contra ataques ataque. computadora cuántica.

El camino se está trazando, y este tipo de investigación debe maximizarse para aprovechar productos de alta tecnología en el mediano plazo. Si hablamos de educación, las carreras universitarias en Ingeniería Computacional, Ciencias de la Computación, Cibernética, Ciencia e Ingeniería de Datos, Sistemas Digitales y Robótica son ahora relevantes para lo que están por desarrollar y deben integrarse cada vez más en otras áreas del conocimiento.

No queremos educar a nuestros estudiantes universitarios para resolver los desafíos actuales, sino los desafíos futuros.

Pongámonos una misión. Por ejemplo: el país con mayor proporción de pymes de base tecnológica para 2035; o el quinto país con mayor proporción de artículos científicos y patentes comercializados por algoritmos de computación cuántica para 2040; o la actividad económica en la Quinta Revolución Industrial para 2045 más rápida país en crecimiento.

Fuente: elfinanciero.com.mx

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El reto de llevar tu empresa a la nube

Todos los expertos dicen que la pandemia ha impulsado la digitalización de las empresas durante al menos 10 años. Pero lo digital no significa solo trabajar de forma remota o vender productos en línea, significa más: utiliza las herramientas que tenemos para mejorar el rendimiento, automatizar procesos para liberar cargas y mejorar la experiencia del usuario.

Por todo ello, es importante (si no es obligatorio) asesorarse y guiarse por una empresa experta en el sector. Una de ellas es Incentro, una consultora de transformación digital especializada en soluciones en la nube. “Las empresas deben optimizar al máximo sus recursos, así como la automatización de los procesos comerciales para aumentar la eficiencia, reducir los costos, facilitar el trabajo rutinario y obtener nuevos modelos comerciales”, dijo el Director General de Nube de Incentro España.

viaje en la nube
En todo viaje hay un destino, y en este viaje, la nube digital. Pero, como con cualquier viaje, el viaje importa. Por eso, analizar los datos de cada empresa y convertirlos en conclusiones es lo primero que hace Incentro. Como tal, detectará lo que cada organización realmente necesita para seguir siendo competitiva en un mundo cambiante lleno de tecnologías en constante evolución.

Incentro es un socio clave de Google Cloud desde hace más de una década, ayudando a clientes de toda Europa, asesorándolos y acompañándolos en este camino hacia la nube, la compañía está muy pendiente de los pasos a seguir para El camino a cada parte. es lo más simple y seguro posible: análisis y planificación, migración y optimización, e incluso modernización de la infraestructura y aplicaciones de sus clientes para hacerlos más flexibles y competitivos. Todo con la seguridad de un equipo profesional de más de 500 personas repartidas por los países en los que opera. Además, gracias a las potentes herramientas de Google, uno de los focos de especialización en esta área es el diseño e implementación de plataformas unificadas e inteligentes de datos y sus soluciones de análisis predictivo.

Modernización de aplicaciones, sus puntos fuertes
Las aplicaciones que utilizan las empresas modernas son esenciales para competir en un mercado global que ha crecido en poco tiempo de la necesidad de realizar negocios en línea a través de la web a una empresa digital. “Las empresas que utilicen servicios gestionados para modernizar sus aplicaciones ganarán en flexibilidad, escalabilidad y agilidad; irán menos al mercado; se adaptarán más rápido a la volatilidad del mercado y al ritmo de la competencia; o se beneficiarán de más oportunidades de innovación”, comenta Miguel Cortés, Technology Manager de Incentro España.

Los beneficios son tan relevantes que podemos decir modernización
Las apps, más que una moda, ya son tendencia
En primer lugar, debes analizar las necesidades de cada empresa y de cada departamento. «Si su negocio no está estresado, no siempre necesita pensar en modernizarse por completo.

Aquí entra en juego el trabajo de los expertos que te asesoran. Lo más importante es comenzar con un análisis previo profundo que defina la mejor estrategia y asegure que nuestros cambios cubren necesidades reales”, elabora Cortés.Lo cierto es que los beneficios que estos cambios más o menos radicales traen a la empresa, no dependen de la empresa, la industria o su tamaño.Son cambios necesarios para obtener beneficios objetivos.“Los beneficios son tan relevantes que podemos decir que la modernización de las aplicaciones no es solo una moda, sino una tendencia”, dice Cortés.

España gana ‘Best Place to Work’ durante 10 años consecutivos
Si tiene que predicar con el ejemplo, Incentro también lidera el grupo, como lo demuestra su ubicación durante la última década en la prestigiosa lista «Best Places to Work», una clasificación de las mejores empresas para trabajar. Como dice Tezanos, «los empleados felices conducen a grandes resultados. Los clientes lo saben y por eso nos contratan».

El teletrabajo parcial ya existía mucho antes de la pandemia, con horarios flexibles según las necesidades de cada uno, pero, viendo sus oficinas, hay gente que no quiere trabajar desde casa: videojuegos, columpios… “Somos una empresa rentable, también quiere generar felicidad. En otras empresas todo está centrado en el cliente, en la nuestra, en los trabajadores. De esta manera, los clientes estarán mejor atendidos”, concluyó Tezanos.

Fuente: lavanguardia.com

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