{"id":559137,"date":"2024-07-16T10:33:47","date_gmt":"2024-07-16T08:33:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/?p=559137"},"modified":"2025-03-11T08:22:37","modified_gmt":"2025-03-11T07:22:37","slug":"desarrollo-software-industrial-proxima-generacion-ia-aplicada","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/investigacion\/perspectivas-de-expertos\/desarrollo-software-industrial-proxima-generacion-ia-aplicada\/","title":{"rendered":"Desarrollo de software industrial de pr\u00f3xima generaci\u00f3n: impulsando la eficiencia a trav\u00e9s de la IA aplicada"},"content":{"rendered":"\n<header class=\"wp-block-cg-blocks-hero-blogs header-hero-blogs\"><div class=\"container\"><div class=\"hero-blogs\"><div class=\"hero-blogs-content-wrapper\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12\"><div class=\"header-title\"><h1>Desarrollo de software industrial de pr\u00f3xima generaci\u00f3n: impulsando la eficiencia a trav\u00e9s de la IA aplicada<\/h1><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"hero-blogs-bottom\"><div class=\"header-author\"><div class=\"author-img\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/07\/andrea_fontalvo.jpg?w=200&amp;quality=10\" alt=\"\" loading=\"lazy\"\/><\/div><div class=\"author-name-date\"><h5 class=\"author-name\">Andrea Fontalvo Ech\u00e1vez<\/h5><h5 class=\"blog-date\">16 de julio de 2024<\/h5><\/div><\/div><div class=\"brand-image\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"\/wp-content\/themes\/capgemini2020\/assets\/images\/capgemini-engineering-white.svg\" alt=\"capgemini-engineering\"\/><\/div><\/div><\/div><\/div><\/header>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-intro-para undefined section section--intro\"><div class=\"intro-para\"><div class=\"container\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 col-md-1\"><nav class=\"article-social\"><ul class=\"social-nav\"><li class=\"ip-order-fb\"><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/investigacion\/perspectivas-de-expertos\/desarrollo-software-industrial-proxima-generacion-ia-aplicada\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"abrir en una nueva ventana\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-fb\"><\/i><span class=\"sr-only\">Facebook<\/span><\/a><\/li><li class=\"ip-order-li\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/sharing\/share-offsite\/?url=https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/investigacion\/perspectivas-de-expertos\/desarrollo-software-industrial-proxima-generacion-ia-aplicada\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"abrir en una nueva ventana\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-li\"><\/i><span class=\"sr-only\">Linkedin<\/span><\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div><div class=\"col-12 col-md-11 col-lg-10\"><h2 class=\"intro-para-title\">El desarrollo de software para aplicaciones industriales se enfrenta a varios retos notables en el din\u00e1mico entorno tecnol\u00f3gico actual. Uno de ellos es la creciente complejidad e integraci\u00f3n de los sistemas modernos.<\/h2><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-group undefined section section--article-content\"><div class=\"article-main-content\"><div class=\"container\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 col-md-11 col-lg-10 offset-md-1 offset-lg-1\"><div class=\"article-text article-quote-text\">\n<p>Las aplicaciones industriales a menudo necesitan interactuar con una variedad de sistemas heredados, servicios de terceros y tecnolog\u00edas emergentes como Internet de las Cosas (IoT en por las siglas en ingl\u00e9s), Inteligencia Artificial (IA) y <em>Blockchain<\/em>. Esta complejidad requiere amplios esfuerzos de integraci\u00f3n y un dise\u00f1o de arquitectura sofisticado para garantizar una interoperabilidad perfecta y mantener el rendimiento del sistema. Adem\u00e1s, la necesidad de procesamiento de datos en tiempo real y alta fiabilidad en entornos industriales complica a\u00fan m\u00e1s el proceso de desarrollo. Garantizar que estos sistemas puedan manejar la carga requerida, mantener el tiempo de actividad y proporcionar an\u00e1lisis de datos precisos es crucial, aunque desafiante, debido a los est\u00e1ndares de rendimiento y fiabilidad exigidos por las aplicaciones industriales.<\/p>\n\n\n\n<p>A la hora de analizar el impacto en los costes, seg\u00fan el <a href=\"https:\/\/www.synopsys.com\/content\/dam\/synopsys\/sig-assets\/reports\/cpsq-report-nov-22-1.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Consorcio para la Calidad de la Informaci\u00f3n y el Software, el coste de solucionar un fallo<\/a> encontrado despu\u00e9s del lanzamiento del producto puede ser hasta 30 veces mayor que si se hubiera encontrado durante la fase de dise\u00f1o. Tambi\u00e9n indican que los desarrolladores dedican una media del 22% de su tiempo a solucionar problemas relacionados con errores y deuda t\u00e9cnica, que actualmente se est\u00e1 convirtiendo en uno de los factores m\u00e1s importantes que impiden a las empresas rentabilizar sus sistemas de software. Todo ello se traduce en un enorme impacto en los costes para las empresas. Prevenir los errores de software es mejor que solucionarlos, sobre todo si se hace durante las fases iniciales, por lo que disponer de herramientas para abordarlo es de gran inter\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n<p>Otro reto importante es mantener una seguridad y una conformidad s\u00f3lidas en el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC) para aplicaciones industriales. Los sistemas industriales son a menudo infraestructuras cr\u00edticas y pueden ser objetivos prioritarios de ciberataques. Garantizar unas buenas pr\u00e1cticas desde el dise\u00f1o inicial hasta la implantaci\u00f3n y el mantenimiento requiere un enfoque global que incluya pr\u00e1cticas de programaci\u00f3n seguras, evaluaciones peri\u00f3dicas de vulnerabilidades y el cumplimiento de las normativas y est\u00e1ndares espec\u00edficos de la industria. Adem\u00e1s, el ritmo de los avances tecnol\u00f3gicos implica la aparici\u00f3n constante de nuevas vulnerabilidades y amenazas, con la consiguiente necesidad de supervisi\u00f3n y actualizaci\u00f3n continuas de las medidas de seguridad. Equilibrar estos requisitos de seguridad con la necesidad de un desarrollo e implantaci\u00f3n r\u00e1pidos puede resultar dif\u00edcil, ya que unas medidas de seguridad estrictas pueden ralentizar el proceso de desarrollo, pero siguen siendo esenciales para proteger los datos sensibles y garantizar el funcionamiento.<\/p>\n\n\n\n<p>Se puede observar que existe una clara necesidad de investigar e innovar en c\u00f3mo la IA puede mejorar la fiabilidad y la eficiencia en el proceso de desarrollo de sistemas industriales, abordando el problema desde la fase de dise\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n<p>El <a href=\"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/quienes-somos\/nuestras-marcas\/capgemini-engineering\/investigacion-e-innovacion\/proyecto-solsticia\/\">proyecto SOLSTICIA<\/a> nos ha ayudado a resolver algunas de las cuestiones en torno al desarrollo de software industrial impulsado por la IA. SOLSTICIA es un proyecto de I+D dirigido a crear soluciones para la construcci\u00f3n de sistemas de software industriales, seguros e inteligentes desde el dise\u00f1o, basadas en IA, que impulsen la productividad y crecimiento de una econom\u00eda y sociedad ciberseguras. SOLSTICIA investiga para responder a la pregunta: \u00bfc\u00f3mo podemos construir sistemas inteligentes para que sean robustos y seguros en contextos complejos y ambiguos como los del dominio industrial donde las posibles consecuencias de un ciberataque impactan en vidas o grandes p\u00e9rdidas de negocio? Es por ello que en el proyecto SOLSTICIA se enfoca en nuevas t\u00e9cnicas, m\u00e9todos y algoritmos para aumentar la ciberseguridad de los sistemas inteligentes en su ciclo de vida de desarrollo, utilizando t\u00e9cnicas de inteligencia artificial<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-la-inteligencia-artificial-y-el-modelo-v\">La Inteligencia Artificial y el modelo V<\/h2>\n\n\n\n<p>Centr\u00e1ndonos en la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de IA para mejorar el ciclo de vida del desarrollo de software, se ha tenido en cuenta el modelo V (v\u00e9ase la Figura 1). En ingenier\u00eda de sistemas, el modelo V se utiliza mucho por su enfoque estructurado y disciplinado del desarrollo de software, sobre todo en sectores en los que la fiabilidad y la seguridad son fundamentales, como el aeroespacial, el automovil\u00edstico, el sanitario y el ferroviario. El \u00e9nfasis del modelo en la validaci\u00f3n y verificaci\u00f3n tempranas ayuda a identificar y corregir defectos en una fase temprana, lo que reduce el coste y el tiempo de resoluci\u00f3n de problemas en fases posteriores del proceso de desarrollo. En particular, las fases de ingenier\u00eda de requisitos, implementaci\u00f3n y validaci\u00f3n de proyectos en el sector ferroviario son de gran inter\u00e9s, ya que la aplicaci\u00f3n de la IA en esta etapa puede ayudar a lograr una mayor eficiencia, mejor calidad y sistemas de software m\u00e1s fiables. El trabajo y los casos de uso presentados en este art\u00edculo ofrecen resultados experimentales en el uso de la IA en las fases de desarrollo de software:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>An\u00e1lisis de requisitos mediante modelos de IA generativa,<\/li>\n\n\n\n<li>la fase de desarrollo del c\u00f3digo mediante la detecci\u00f3n de vulnerabilidades mediante el reconocimiento de patrones en commits basados \u200b\u200ben git, y finalmente,<\/li>\n\n\n\n<li>la fase de validaci\u00f3n de las interfaces conductor-m\u00e1quina aplicando algoritmos avanzados de visi\u00f3n por ordenador,<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Todo ello en el \u00e1mbito de la industria ferroviaria, para arrojar luz en un campo a explorar por la comunidad cient\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"689\" height=\"428\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/07\/image.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-559145\" srcset=\"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/07\/image.png 689w, https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/07\/image.png?resize=300,186 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 689px) 100vw, 689px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Figura 1. Modelo V, fases consideradas para el an\u00e1lisis. <\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-ingenieria-de-requisitos\">Ingenier\u00eda de requisitos<\/h2>\n\n\n\n<p>A partir de la definici\u00f3n de los requisitos, como se destaca en la Figura 1, esta fase inicial presenta varios desaf\u00edos, especialmente cuando los requisitos se expresan en lenguaje natural. Algunos de los principales desaf\u00edos son la presencia de ambig\u00fcedad, inconsistencia, complejidad y subjetividad. En este sentido, las tecnolog\u00edas de IA generativa, como los LLM y las tecnolog\u00edas de PNL, pueden mejorar significativamente la fase de recopilaci\u00f3n de requisitos en el desarrollo de software al mejorar la claridad, la integridad y la coherencia. Pueden analizar y eliminar ambig\u00fcedades de los requisitos del lenguaje natural, reduciendo los malentendidos y garantizando una comunicaci\u00f3n precisa. Para una prueba de concepto sobre el impacto de dichas tecnolog\u00edas, se ha dise\u00f1ado y probado una herramienta de an\u00e1lisis ling\u00fc\u00edstico para la revisi\u00f3n de requisitos con el uso de LLM, espec\u00edficamente con GPT-4, para la detecci\u00f3n de ambig\u00fcedad en los requisitos de la industria, lo que permiti\u00f3 encontrar c\u00f3mo el proceso puede mejorar la calidad de los requisitos en proyectos industriales al identificar y abordar el lenguaje ambiguo. Con el uso de esta IA, los documentos de requisitos de implementaci\u00f3n se pueden analizar para identificar t\u00e9rminos y frases vagos o poco claros, ofreciendo sugerencias de aclaraci\u00f3n para garantizar la precisi\u00f3n. Al identificar estas ambig\u00fcedades, el an\u00e1lisis de IA de los requisitos facilita una comunicaci\u00f3n m\u00e1s precisa y completa entre las partes, lo que reduce el riesgo de malentendidos. Esto ayuda a garantizar que los requisitos est\u00e9n claramente definidos y comprendidos, lo que lleva a una mejor alineaci\u00f3n entre los resultados del proyecto y sistemas m\u00e1s confiables.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-desarrollo-de-codigo\">Desarrollo de c\u00f3digo<\/h2>\n\n\n\n<p>En la fase de desarrollo del c\u00f3digo, la IA puede ayudar a analizar las confirmaciones en un proyecto de software para detectar vulnerabilidades examinando autom\u00e1ticamente los cambios de c\u00f3digo en busca de patrones y anomal\u00edas que puedan indicar problemas de seguridad. Los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico se pueden entrenar en grandes conjuntos de datos de vulnerabilidades conocidas y pr\u00e1cticas de c\u00f3digo seguro para reconocer patrones similares en nuevas confirmaciones. Este an\u00e1lisis puede incluir la identificaci\u00f3n de pr\u00e1cticas de programaci\u00f3n inseguras y la detecci\u00f3n de cambios sospechosos. Al monitorear y analizar continuamente las confirmaciones, una implementaci\u00f3n de IA puede proporcionar alertas en tiempo real a los desarrolladores, permiti\u00e9ndoles abordar vulnerabilidades potenciales en las primeras etapas del proceso de desarrollo, mejorando la seguridad general del proyecto de software. Para esta prueba de concepto en esta fase, se entren\u00f3 un modelo de ML conjunto para detectar vulnerabilidades en un repositorio de GIT y ayud\u00f3 a encontrar un 30% m\u00e1s de defectos que el proceso de revisi\u00f3n de confirmaci\u00f3n convencional. Los resultados obtenidos de la experimentaci\u00f3n realizada para este desarrollo muestran que la implementaci\u00f3n de una herramienta inteligente que soporte el proceso de revisi\u00f3n de commits permite detectar un mayor n\u00famero de commits vulnerables o posiblemente vulnerables, en comparaci\u00f3n con la metodolog\u00eda y el proceso tradicional. Esto refleja el impacto positivo de este desarrollo para una toma de decisiones m\u00e1s r\u00e1pida respecto a commits que luego pueden impactar la seguridad y confiabilidad final de los desarrollos. Como se muestra en el siguiente gr\u00e1fico (Figura 2), la experimentaci\u00f3n revela c\u00f3mo la predicci\u00f3n realizada con el enfoque de IA sobre los commits (azul) aumenta en comparaci\u00f3n con la detecci\u00f3n de vulnerabilidades mediante el proceso tradicional (naranja), que consiste en informes manuales de problemas.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"864\" height=\"378\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/07\/image_f476b9.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-559151\" srcset=\"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/07\/image_f476b9.png 864w, https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/07\/image_f476b9.png?resize=300,131 300w, https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/07\/image_f476b9.png?resize=768,336 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 864px) 100vw, 864px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Figura 2. Comparaci\u00f3n de la revisi\u00f3n impulsada por IA (azul) y los informes manuales (naranja).<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Este estudio tambi\u00e9n muestra un aspecto de inter\u00e9s que se destaca en los datos recopilados. Observando la tendencia creciente observada en la evoluci\u00f3n de la predicci\u00f3n de defectos lleva a plantear la pregunta: \u00bfpor qu\u00e9 la tasa de detecci\u00f3n de vulnerabilidades impulsada por la IA es mayor con el tiempo? \u00bfPor qu\u00e9 parece que se encuentran m\u00e1s vulnerabilidades a medida que pasa el tiempo? Este enfoque de IA permiti\u00f3 notar que esto puede deberse a que los defectos son acumulativos, y al no corregir de manera efectiva las vulnerabilidades que no se conocen, estas se acumulan con el tiempo, y se reflejan precisamente en los siguientes commits que se reportan en los repositorios. Este comportamiento encontrado muestra el impacto de las vulnerabilidades en forma de deuda t\u00e9cnica. La deuda t\u00e9cnica es un concepto que se maneja en el desarrollo de software cuando, por razones de velocidad o reducci\u00f3n de costos a corto plazo, los proyectos resultan en c\u00f3digo de baja calidad o vulnerabilidades que deben abordarse en el futuro. Estas deficiencias pueden incluir falta de documentaci\u00f3n, c\u00f3digo mal estructurado o vulnerabilidades de seguridad. En el contexto del desarrollo de software seguro y confiable, la acumulaci\u00f3n de deuda t\u00e9cnica puede aumentar el riesgo de tales desarrollos. Adem\u00e1s, seg\u00fan el CISQ [1], el coste de la mala calidad del software, s\u00f3lo en Estados Unidos, es de al menos 2.41 billones de d\u00f3lares, donde la deuda t\u00e9cnica representa s\u00f3lo 1.52 billones de d\u00f3lares, lo que supone alrededor del 63% de dichos costes. Por lo tanto, abordar de manera proactiva la deuda t\u00e9cnica a trav\u00e9s de monitoreo y revisi\u00f3n impulsados \u200b\u200bpor IA es crucial para garantizar la solidez, eficiencia y seguridad del desarrollo de sistemas de software industrial y minimizar los costos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-validacion\">Validaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p>Finalmente, la tercera fase del ciclo de vida del desarrollo de software es la etapa de validaci\u00f3n. En este sentido, la IA puede mejorar significativamente el proceso de validaci\u00f3n en el ciclo de desarrollo de software al automatizar la generaci\u00f3n y ejecuci\u00f3n de pruebas, predecir defectos potenciales a trav\u00e9s del an\u00e1lisis de datos hist\u00f3ricos y detectar y clasificar defectos de manera eficiente. Este enfoque ayuda a mantener desarrollos industriales s\u00f3lidos, eficientes y seguros. En nuestra investigaci\u00f3n, este desaf\u00edo se aborda mediante t\u00e9cnicas de visi\u00f3n artificial para la validaci\u00f3n autom\u00e1tica de sistemas basados \u200b\u200ben informaci\u00f3n visual. En este trabajo estamos centrados en el sector ferroviario y particularmente en la detecci\u00f3n de defectos en la Interfaz Conductor-M\u00e1quina (DMI), seg\u00fan las normas que lo regulan. La visi\u00f3n por computadora mejora la validaci\u00f3n de las interfaces de la m\u00e1quina del conductor al automatizar las pruebas de usabilidad, analizar las interacciones del conductor y proporcionar comentarios en tiempo real sobre el rendimiento de la interfaz.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-conclusiones\">Conclusiones<\/h2>\n\n\n\n<p>Como se ha comentado, la aplicaci\u00f3n de la IA para mejorar el ciclo de vida del desarrollo de software en las industrias lleva a varias conclusiones claves. Permite una mejor toma de decisiones al proporcionar informaci\u00f3n basada en datos y an\u00e1lisis predictivos, que ayudan a identificar problemas potenciales y optimizar los procesos. El uso de la IA ha permitido observar c\u00f3mo mejora el rendimiento al automatizar tareas repetitivas, mejorar las pr\u00e1cticas de programaci\u00f3n y garantizar una cobertura integral de las pruebas, reduciendo as\u00ed la probabilidad de errores. Adem\u00e1s, la IA reduce significativamente el tiempo y los costos al optimizar los flujos de trabajo, acelerar las pruebas y la depuraci\u00f3n, y minimizar la necesidad de una intervenci\u00f3n manual extensa. En general, la IA fomenta un desarrollo de software m\u00e1s eficiente, confiable y rentable, impulsando la innovaci\u00f3n y la ventaja competitiva en entornos industriales.<\/p>\n\n\n\n<p>Pero para tener un impacto efectivo, las industrias a\u00fan enfrentan varios desaf\u00edos a la hora de aprovechar la IA en su beneficio, incluida la integraci\u00f3n de la IA con sistemas heredados, que a menudo carecen de la flexibilidad y compatibilidad necesarias para una implementaci\u00f3n perfecta de la IA. Adem\u00e1s, la adopci\u00f3n de tecnolog\u00edas emergentes requiere una inversi\u00f3n significativa en recursos, lo que puede resultar desalentador para las partes interesadas. Tambi\u00e9n existe el desaf\u00edo de la calidad y disponibilidad de los datos, ya que los sistemas de IA requieren conjuntos de datos grandes y limpios para producir resultados valiosos. Adem\u00e1s, las industrias deben abordar las preocupaciones relacionadas con la ciberseguridad, las consideraciones \u00e9ticas y el cumplimiento normativo. Superar estos desaf\u00edos requiere un enfoque estrat\u00e9gico, una planificaci\u00f3n s\u00f3lida y un compromiso con el aprendizaje y la adaptaci\u00f3n continuos.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-wrapper-people-slider section section--expert-slider wrapper-people-slider undefined\"><div class=\"container\"><div class=\"content-title\"><h3 data-maxlength=\"34\">Autora<\/h3><\/div><\/div><div class=\"slider slider-boxed\"><div class=\"container\"><div class=\"slider-window\"><div class=\"slider-list\">\n\t\t<div class=\"slide\">\n\t\t\t<div class=\"box\">\n\t\t\t\t<div class=\"row\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"col-md-6 col-lg-4 box-img-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2024\/07\/andrea_fontalvo.jpg\" alt=\"Andrea Fontalvo Ech\u00e1vez\"\/>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<div class=\"col-md-6 col-lg-8 box-inner\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"row title-social-media-header\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"col-md-12 col-lg-6 mbl-social-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"social-nav\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a class=\"subnav-button--form\" href=\"javascript:void(0)\" aria-label=\"contact us\" data-bs-toggle=\"modal\" data-bs-target=\"#WPB734b7be3_7ee7_4acd_9a54_69a053fa33f0\" data-bs-expert-title=\"1\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<i aria-hidden=\"true\" class=\"ico-form\"><\/i>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<li><a aria-label=\"Linkedin\" target=\"_blank\" title=\"Abrir en una nueva ventana\" href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/andreafontalvo\/\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-li\"><\/i><\/a><\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"col-md-12 col-lg-6 box-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"box-title\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h3 class=\"people-profile-title\">Andrea Fontalvo Ech\u00e1vez<\/h3>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span>R&amp;D Advanced Engineer, Capgemini Engineering Spain<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"col-md-12 col-lg-6 social-box-container dkt-social-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"social-nav\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a class=\"subnav-button--form\" href=\"javascript:void(0)\" aria-label=\"contact us\" data-bs-toggle=\"modal\" data-bs-target=\"#WPB734b7be3_7ee7_4acd_9a54_69a053fa33f0\" data-bs-expert-title=\"Andrea Fontalvo Ech\u00e1vez\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<i aria-hidden=\"true\" class=\"ico-form\"><\/i>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<li><a aria-label=\"Linkedin\" target=\"_blank\" title=\"Abrir en una nueva ventana\" href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/andreafontalvo\/\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-li\"><\/i><\/a><\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"people-info\">Technical Leader en SOLSTICIA, Ingeniera Electr\u00f3nica y M\u00e1ster en Autom\u00e1tica y Rob\u00f3tica por la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid. Cuenta con m\u00e1s de 5 a\u00f1os de experiencia en el campo de la I+D trabajando para proyectos en las \u00e1reas de Ciencias de la Salud, Industria y Energ\u00eda, enfoc\u00e1ndose en el dise\u00f1o e implementaci\u00f3n de soluciones con Machine Learning  e IA para soluciones innovadoras, as\u00ed como tambi\u00e9n de prototipado electr\u00f3nico con un enfoque de design thinking.<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"modal\" id=\"WPB734b7be3_7ee7_4acd_9a54_69a053fa33f0\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"modal-dialog modal-dialog-centered modal-lg modal-dialog-scrollable landing-page-modals\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"modal-content\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"modal-header\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<button type=\"button\" class=\"btn-close\" aria-label=\"close\" data-bs-dismiss=\"modal\"><\/button>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"modal-body\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"logo-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/themes\/capgemini2025\/assets\/images\/capgemini-engineering.svg\"\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\talt=\"Contact with us\" class=\"light\" \/>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/wp-content\/themes\/capgemini2025\/assets\/images\/capgemini-engineering-white.svg\"\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\talt=\"Contact with us\" class=\"dark\" \/>\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h4 class=\"form-title\">Contact with us<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"mf_forms__container \">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<form id=\"mf_form_344241_4003165619\" class=\"mf_form__form row needs-validation\" action=\"\" method=\"post\" enctype=\"multipart\/form-data\" data-nosnippet>\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t<input type=\"hidden\" name=\"form_id\" data-validate=\"number\" class=\"mf_form__id\" value=\"344241\" \/>\n\t\t\t\t<input type=\"hidden\" name=\"form_title\" class=\"mf_form__title\" value=\"\" \/>\n\t\t\t\t<input type=\"hidden\" name=\"wp_rest_nonce\" class=\"mf_form__wp_rest_nonce\" value=\"2338aa4a0b\" \/>\n\n\t\t\t\t<input type=\"hidden\" name=\"mf_form_conditional_logic\" class=\"mf_form__title conditional_logic\" value=\"\" \/>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<input type=\"hidden\" name=\"mf_form_fields_country_dpo_field\" class=\"mf_form__title conditional_logic mf_form_fields_country_dpo_field\" value=\"\" \/>\n\n\t\t\t\t<!-- Anti-spam field -->\n\t\t\t\t<input type=\"text\" \n\t\t\t\t\tname=\"website_url\" \n\t\t\t\t\tclass=\"mf_field__url\" \n\t\t\t\t\tautocomplete=\"off\"\n\t\t\t\t\ttabindex=\"-1\"\n\t\t\t\t\taria-hidden=\"true\"\n\t\t\t\t\tstyle=\"position:absolute;left:-9999px;width:1px;height:1px;opacity:0;pointer-events:none;\" \n\t\t\t\t\/>\n\t\t\t<\/form>\n\n\t\t\t<div class=\"mf_form__success\" tabindex=\"0\" role=\"alert\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Gracias! Hemos recibido su formulario.\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<div class=\"mf_form__errors\">\n\t\t\t\t<p>Lo sentimos, el env\u00edo del formulario fall\u00f3. Int\u00e9ntalo de nuevo.<\/p>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t<script>\n\t\t\twindow.MF_CONFIG344241 = {\"344241\":{\"errors\":[],\"redirect\":\"\"}};\n\t\t<\/script>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"slider-nav\"><button class=\"slider-prev inactive\" aria-label=\"Anterior\" tabindex=\"-1\"><\/button><ul class=\"slider-paginator\"><\/ul><button class=\"slider-next\" aria-label=\"Siguiente\"><\/button><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n\t\t<section\n\t\t\tclass=\"section section--lifeatcap-learning section--event-slider-careerInvent \">\n\n\t\t\t<div class=\"container\">\n\t\t\t\t<div class='career-invent-header'>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t<div class=\"slider slider-fader 21357189-919a-4363-8b25-19ac828f997b\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div\n\t\t\t\t\tclass=\"slider-list \">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div\n\t\t\t\t\t\t\tclass=\"slide active 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