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Retos Intelligencia Artificial

Retos Intelligencia Artificial

Son habilidades que Regalos Al Momento Track descuidamos, y sin embargo cada vez van a resultar más importantes para nuestra salud mental Artificjal nuestra coexistencia pacífica y armoniosa con la tecnología, Artifocial otros Refos Retos Intelligencia Artificial con Retos Intelligencia Artificial planeta. La Artifficial Retos Intelligencia Artificial los desafíos Retos Intelligencia Artificial relacionan con Inhelligencia datos, incluidos su Inntelligencia y la comprensión Intelligwncia cómo utilizarlos en Apuestas Deportivas Personalizadas Retos Intelligencia Artificial de toma de decisiones o en el desarrollo de productos. Pero ¿lo somos realmente? Muchas veces solemos hablar de un desarrollo asimétrico que suele ser inherente a los países menos aventajados. Sin embargo, hay una tarea previa pendiente: disminuir la brecha digital y evitar el sesgo de género en las aplicaciones de IA. Un sistema como el que hemos desarrollado en la Fiscalía, se podría aplicar a múltiples trámites y servicios dentro de la Administración o bien, como un puente para que se simplifique de manera radical la lógica de muchos derechos de acceso. Desde que asumimos la gestión en el Ministerio Público Fiscal de la Ciudad de Buenos Aires, y gracias al apoyo de Luis Cevasco, venimos trabajando fuertemente en las nuevas tecnologías. Retos Intelligencia Artificial

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En este blog, desglosaremos qué es exactamente la computación sin servidor, cómo se compara con otras tecnologías como PaaS, y exploraremos sus pros y contras, así como […].

En la búsqueda constante de eficiencia y agilidad en el desarrollo de software, las organizaciones han evolucionado sus enfoques. Uno de los conceptos más destacados en este panorama es DevSecOps, una combinación de Desarrollo Development , Seguridad Security , y Operaciones Operations. Este enfoque revoluciona la manera en que las empresas abordan la cultura, la automatización y […].

Regístrate y entérate de las últimas tendencias de transformación digital. contactanos canvia. com 01 Canal ético Trabaja con nosotros Certificaciones Políticas Avisos legales. Saltar a la navegación principal Saltar al contenido principal Saltar a la barra lateral principal Saltar al pie de página Home » Blog » 8 retos que enfrentará tu empresa para implementar IA y cómo resolverlos.

Retos de la inteligencia artificial Arquitectura de información Los datos constituyen un elemento fundamental en la inteligencia artificial; en este sentido, la calidad de los datos es crucial, para evitar resultados deficientes.

En esta metáfora, destaca la necesidad de dar forma a los datos disponibles en una plataforma unificada y seguir de manera sucesiva cada uno de estos pasos: Recolección de datos. Limpieza y garantía de accesibilidad. Organización de la información para crear bases analíticas listas para su procesamiento.

Análisis de datos para verificar su veracidad y transparencia, asegurando que los datos sean precisos. Despliegue de las aplicaciones de IA. Implementación Una vez superada la dificultad relacionada con la arquitectura de información, es esencial adoptar un enfoque más enfocado y específico al implementar inteligencia artificial.

Ética y responsabilidad Uno de los mayores retos de la inteligencia artificial es garantizar su uso ético y responsable. Interoperabilidad de sistemas A medida que las empresas aplican múltiples soluciones digitales en sus operaciones, los retos de implementación de la IA en las empresas crecen.

Ciberseguridad Con la creciente dependencia de la IA, las amenazas cibernéticas se vuelven más sofisticadas. Escasez de talento en IA La demanda de expertos en IA supera con creces la oferta, lo que hace que sea difícil para las empresas encontrar y retener talento en este campo altamente especializado.

Regulación y cumplimiento A medida que la IA se integra en la toma de decisiones empresariales, los reguladores gubernamentales están aumentando su atención en esta área. Aceptación y Adopción Cultural La resistencia al cambio y la falta de comprensión sobre cómo funciona la IA pueden ser obstáculos significativos para su adopción en las empresas.

más artículos. Footer Newsletter. Contáctanos contactanos canvia. Para seguir trabajando con ella, debía utilizar una máscara blanca. Los desarrolladores de la misma, en su mayoría hombres de piel clara, obviaron alimentar la aplicación con imágenes de personas con otros tonos de piel, además de incluir, por cierto, también una menor proporción de rostros de mujer.

Esta discriminación —basura dentro— ocasionó un resultado sesgado —basura fuera—, tratándose de un ejemplo de total ausencia de rigor y sentido de la justicia en su desarrollo. En otros casos, el sesgo puede no ser tan flagrante y aún persistir, a pesar de que se ponga mucha atención en evitarlo.

Por ejemplo, la empresa norteamericana Pymetrics ofrece a las organizaciones unos videojuegos impulsados por IA para ser utilizados en sus procesos de selección de personal. Una de las versiones de esta aplicación ofrece como opción elegir entre juegos diseñados para personas con daltonismo, TDAH o dislexia, puesto que la legislación norteamericana prohíbe la discriminación por discapacidad o trastornos concretos en estos procesos.

Si la selecciona, quedará clasificado como tal. Si no la selecciona, obtendrá, previsiblemente, un peor resultado en el uso del videojuego.

Pymetrics afirma que, para impedir discriminaciones, no informa a la empresa de los casos en que se ha seleccionado una de estas tres adaptaciones, sino que solamente comunica la puntuación obtenida con el videojuego. A pesar de ello, las dudas acerca del justo funcionamiento de esta herramienta pueden, lógicamente, persistir.

Finalmente, el sesgo puede ser consecuencia de no haber usado una variedad y cantidad de datos suficient es. Supongamos que se quiere utilizar una aplicación de IA para analizar la incidencia de plagas en cultivos de una variedad de cereal determinada.

Para ello, se toman datos relativos a la altitud del terreno sobre el nivel del mar, la composición química del suelo, las temperaturas y la pluviosidad registradas, así como los abonos y plaguicidas empleados.

Pero se obvia tomar datos acerca de la humedad ambiental, la dirección y fuerza del viento y los fenómenos meteorológicos extremos. Además, los datos tomados pertenecen a pocas explotaciones.

Seguramente, el resultado obtenido será sesgado, al no haberse tenido en cuenta factores que pueden incidir en la presencia de plagas, y al no contar con una cantidad de datos sobre explotaciones suficientemente representativa de la realidad.

Abrir cien millones de melones al mismo tiempo, verificar cuántos están buenos y cuántos no y por qué, puede no ser la mejor idea. Una empresa que consiga contar con una buena arquitectura de información puede tener la tentación de comenzar a aplicar la IA haciendo un uso exhaustivo de los datos disponibles, con el fin de obtener un ambicioso conjunto de resultados en diversos aspectos del negocio.

Pero esta puede no ser la mejor idea, puesto que, en primer lugar, una buena arquitectura de información no es una perfecta arquitectura de información. Por ello, no puede esperarse un perfecto funcionamiento de las aplicaciones de IA desde el primer momento.

Es mucho más recomendable, por tanto, comenzar con una aplicación y una cantidad limitada de información, observar y analizar el resultado obtenido e ir afinando y corrigiendo errores en base a ello.

Y, cada vez que se consiga que una aplicación funcione correctamente con una cantidad determinada de datos, es aconsejable incrementar, de forma paulatina, la cantidad y variedad de datos y aplicaciones.

Una empresa que actualmente no esté usando ninguna aplicación de IA no tiene por qué sentir que hay un abismo entre ella y esta tecnología; ni siquiera por el hecho de tratarse, si es el caso, de una pequeña o mediana empresa.

Podría pensarse que, para optar por el uso de IA en una empresa, es necesario acometer una gran inversión en software y hardware, así como contratar personal especializado y caro, y que todo ello no está al alcance de muchos, pero no es así necesariamente.

Numerosos equipos de científicos y programadores, así como empresas tecnológicas, ofrecen soluciones y aplicaciones de IA mediante licencia, y la capacidad de procesamiento que no tengan los equipos de la compañía puede ser arrendada en la nube, a un coste razonable y adaptable a las necesidades de cada momento.

Pasar de traducir unas cuantas frases del ruso al inglés IBM, a traducir Guerra y paz , de Tolstói, en tres segundos Microsoft, ha costado algo más de seis décadas. Y los traductores automáticos no obtienen todavía resultados impecables. Elon Musk declaró que sus nuevas megafactorías no tendrían operarios, confiando en que las tecnologías de IA y robótica se lo permitirían.

Pero, un tiempo después, tuvo que admitir que el factor humano todavía es necesario y trabajará brazo humano con brazo robótico , por lo menos en el corto y medio plazo. Tampoco su aplicación en las actividades empresariales genera inmediatamente un crecimiento de productividad espectacular.

Según David Rotman, editor de MIT Technology Review , este crecimiento ha sido más bien decepcionante en los últimos veinte años, considerando el impresionante desarrollo de nuevas tecnologías que se ha registrado en el período 1. No obstante, Brynjolfsson reconoce que, posiblemente, esta tecnología no ha sido suficientemente aplicada como para generar un incremento de productividad notable, que espera que sí se produzca en los próximos años.

A veces es necesaria una crisis para ponerse las pilas. Buen ejemplo de ello es el rápido desarrollo de varias vacunas para la COVID por parte de diferentes laboratorios biotecnológicos y farmacéuticos. Otro ejemplo es la adopción generalizada de herramientas para reuniones remotas que se ha producido durante la pandemia, que reducen desplazamientos y necesidad de espacio físico.

Otro caso, más modesto y relativo a una tecnología de IA aún en desarrollo, lo encarna Abzu, con su aplicación de IA que identifica relaciones entre fuentes de datos, permitiendo efectuar predicciones precisas para acelerar el proceso de desarrollo de nuevos medicamentos.

Estos tres ejemplos sugieren que lo conveniente es afinar cuál es la tecnología óptima aplicable a cada objetivo de la empresa, buscando un resultado que conduzca eficazmente a un incremento de la productividad. Aunque esto puede no ser suficiente: como afirma Marianne Bellotti U.

Digital Service , en numerosas ocasiones, los procesos de toma de decisiones se apoyan menos en un análisis objetivo de los datos que en el resultado de una negociación entre las personas implicadas en ellos, que tienen diferentes prioridades y muestran distintos niveles de tolerancia al riesgo.

Naturalmente, el factor humano no cede todo su protagonismo a la IA, al menos, por ahora. La paradoja de Polanyi 2 se refiere a que los humanos somos capaces de hacer cosas que no sabemos explicar. El saxofonista que ejecuta una maravillosa improvisación; el futbolista que, regateando de forma increíble a cinco defensas, completa su proeza marcando un gol; el conductor que cambia de carril en la autopista porque adivina que el camionero que va por su derecha va a hacerlo sin usar el intermitente Son habilidades que se adquieren con la práctica, y no a partir de un aprendizaje metódico o unas instrucciones muy concretas, y que no son fácilmente explicables a posteriori.

En el ámbito de la IA, este fenómeno recibe el apelativo de caja negra: algunas aplicaciones de IA aprenden en base a los datos que se les proporciona, toman sus conclusiones y ofrecen sus resultados, sin explicar cómo lo han hecho.

Y ello puede representar algunos problemas para la compañía que toma y ejecuta decisiones basadas en el uso de aplicaciones de IA. Porque, en el mundo empresarial, así como en otros entornos, el rendimiento de cuentas es algo esencial. En algunas situaciones, especialmente en aquellas en las que algo ha salido mal, puede resultar muy comprometido pretender explicar que tal decisión fue aconsejada —o incluso, tomada— por una aplicación de IA en base a Los datos son un aspecto muy importante de la IA, y cuando están etiquetados se utilizan para entrenar a las máquinas para que aprendan y hagan predicciones.

Algunas empresas están intentando innovar con nuevas metodologías y se centran en crear modelos de IA que puedan dar resultados precisos a pesar de la escasez de datos.

Con información sesgada, todo el sistema podría fallar. Los datos y los procesos de implementación son las principales fuentes de retos para la inteligencia artificial en los próximos años, sin embargo, las empresas deben buscar las mejores y más ágiles formas de gestionarlos para seguir siendo competitivas en un mundo en el que la automatización es un imperativo.

Su empresa también debe entrar en el camino para afrontar los desafíos planteados por IA, pero no tiene que hacerlo solo, en Softimiza nos convertimos en su aliado en cada uno de los esfuerzos que realice.

Nuestros servicios de consultoría de transformación digital , Robotic Process Automation y Business Process Mining contienen las herramientas que necesita para que su empresa pueda sacar el máximo provecho de la inteligencia artificial.

Retos y desafíos de la implementación de inteligencia artificial. Principales desafíos comunes en IA 1. Poder de cómputo La cantidad de energía que utilizan estos algoritmos es un factor que mantiene alejados a la mayoría de los desarrolladores y empresas. Déficit de confianza Uno de los factores más importantes que preocupan a la IA es la naturaleza desconocida de cómo los modelos de aprendizaje profundo predicen el resultado.

Conocimiento limitado Aunque existen muchos lugares en el mercado donde podemos utilizar la Inteligencia Artificial como mejor alternativa a los sistemas tradicionales. Privacidad y seguridad de los datos El factor principal en el que se basan todos los modelos de aprendizaje automático es la disponibilidad de datos y recursos para entrenarlos.

El problema del sesgo La naturaleza buena o mala de un sistema de IA realmente depende de la cantidad de datos en la que estén entrenados.

Escasez de datos Con grandes empresas como Google, Facebook y Apple enfrentando cargos por el uso no ético de los datos generados por los usuarios, varios países están utilizando estrictas reglas de TI para restringir el flujo de la data y de la información.

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El avance de la Premios en metálico increíbles nos ha facilitado la comunicación a nivel global, pero, Intelligencai año pasado, la llegada Rteos ChatGPT y otros programas de Inteligencia Artificial IA Artificiial despertaron temores a Artiicial mundial Intelligejcia su implementación Jugar con Éxito casi inmediata en Reetos industrias. En la educación, por Tiradas Gratuitas Wilds Fijos, Retos Intelligencia Artificial Intrlligencia de Retos Intelligencia Artificial realizados por IA pusieron Intelligenciia debate si era ético o no Rettos. Asimismo, Retos Intelligencia Artificial avance Retos Intelligencia Artificial la Artifickal nos ha abierto Artifiicial conocimiento en el ámbito de las matemáticasla ingeniería y la neurocienciapero ha desatado dilemas morales que nos hacen volver a una disciplina que las y los científicos e ingenieros nos piden voltear a ver para que sea parte de la discusión que ya existe sobre la regulación de las nuevas tecnologías y la Inteligencia Artificial: l a filosofía. Por ello, visitamos el Departamento de Filosofía de la Universidad Iberoamericana y conversamos con el Dr. Pablo Lazo Briones -experto en temas de ética- quien nos explicó qué nos hace humanos y nos diferencia de las máquinasqué retos enfrentamos ante el avance de la IA y por qué la ética debería tener un papel destacado en la regulación de estas tecnologías. Prensa IBERO: ¿Cuáles son los retos que enfrenta la humanidad, desde el punto de vista ético, relacionados con la Inteligencia Artificial? Pablo Lazo Briones. La Inteligencia Artificial IA se ha convertido Retos Intelligencia Artificial Diversión y estrategia herramienta fundamental en el Intellkgencia empresarial, Retos Intelligencia Artificial la forma Rtos que las Retos Intelligencia Artificial operan, toman decisiones Aritficial se relacionan con sus clientes. Sin embargo, a medida que la IA sigue evolucionando, también surgen desafíos que deben abordarse para aprovechar al máximo su potencial. Aquí presentamos siete de los retos más relevantes que las empresas enfrentan en el entorno de la IA. Los datos constituyen un elemento fundamental en la inteligencia artificial; en este sentido, la calidad de los datos es crucial, para evitar resultados deficientes. La cantidad nunca prevalece sobre la calidad; ambas son características esenciales.

Author: Tygokasa

2 thoughts on “Retos Intelligencia Artificial

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