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1. Identificar nuevas temáticas de estudio

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1. Identificar nuevas temáticas de estudio

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Los docentes pueden emplear la IA para diseñar programas de estudio. Para ello, pueden utilizar software de IA que busque a través de internet aquellos contenidos que, relacionados con una determinada temática en particular, tienen una mayor relevancia.

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Fernando Guillem Co-CEO Lanaccess

En el término Inteligencia Artificial, la palabra "artificial" no hace referencia a que la inteligencia sea falsa, sino que no es natural de un ser vivo. Más bien, se trata de una inteligencia creada por el ser humano para que la aplique una máquina. Las siglas AI, y su traducción al castellano IA, se han convertido en palabras de moda que engloban multitud de tecnologías que de alguna manera mejoran o complementan el trabajo humano y/o su capacidad cognitiva.

Podemos decir que una máquina está dotada de Inteligencia Artificial (IA) si hace lo siguiente:

Recoge o absorbe datos.

Interpreta y aprende de esos datos.

Aplica el aprendizaje para ejecutar acciones.

Estos bloques de construcción se basan en algoritmos, que son conjuntos de acciones encaminadas a resolver un problema.

Podemos asimilarlo al desarrollo cognitivo y motor de un bebé humano. Cuando nacen, no saben distinguir lo que es un perro de un gato, no saben diferenciar al tacto si un objeto es de madera o de plástico, pero su cerebro está continuamente recogiendo datos, que aprende a interpretar en base a feedback del entorno y de sus propios sentidos. En el caso de las máquinas, al no tener sentidos, su principal manera de interpretar los datos es a través de etiquetas. Por ejemplo: esto es una persona, esto otro es un perro; este resultado es correcto, este no.

Qué es realmente la Inteligencia Artificial

El término Inteligencia Artificial se ha convertido en una buzzword que cualquier empresa lanza con el objetivo de demostrar que tiene productos o soluciones más avanzadas. Pero no es IA todo lo que parece, igual que no todo lo que nos venden como light en el supermercado realmente lo es. La misma analogía la podríamos hacer con decenas de productos que utilizan algún tipo de reclamo que no es realmente cierto o que lo es solo parcialmente. Eso no quita para que cada vez más organizaciones utilicen IA y que su uso vaya a incrementarse en el futuro.

Podemos definir la IA como una disciplina que trata de crear máquinas inteligentes que imiten la inteligencia humana, total o parcialmente. Esto, traducido en acciones concretas, nos lleva a que para considerar una máquina inteligente ésta tiene que ser capaz de recoger o absorber datos, interpretar y aprender de estos datos, y aplicar estos aprendizajes para llevar a cabo acciones.

Según el alcance, podemos decir que hay dos tipos de IA: la específica y la general. La específica es aquella en la que un sistema se dedica a ejecutar acciones para resolver un problema concreto, pero no sabe nada más allá de ese problema concreto. El reconocimiento facial, tan presente en las conversaciones del sector de las seguridad, es un tipo de IA específica, pues se dedica únicamente a encontrar caras que coincidan con otras caras. Lo mismo podemos decir de casi cualquier analítica de vídeo del sector de la seguridad, pues están orientadas a detectar algún tipo de objeto, persona o evento.

La IA general es aquella que busca dotar a la máquina de una capacidad de razonamiento similar a la de un humano. Para saber si una IA es general, podemos hacer diferentes tests, siendo el más conocido el Test de Turing, creado por Alan Turing en 1950.

Dicho esto, hay otros términos que nos pueden llevar a confusión, como son Machine Learning y Deep Learning. Estas son subáreas de la IA. El Machine Learning es una subárea de la IA, mientras que el Deep Learning es una subárea del Machine Learning. La figura de abajo nos lo muestra gráficamente en un diagrama de Venn.

Nos queda entonces por saber qué hay dentro de la IA que queda fuera del Machine Learning. Aquí tendríamos una IA más básica, que utilicemos para resolver u optimizar problemas de manera generalmente matemática. Por ejemplo: un algoritmo que resuelve sudokus es una forma de IA básica. No aprende, sino que sabe exactamente qué condiciones ha de cumplir cada número que ponga en el sudoku para que sea correcto, y lo que tiene que hacer es probar las diferentes combinaciones que le den el sudoku completo. Aplicado a un problema de una empresa real, podemos pensar en operadores logísticos que utilicen el algoritmo de Dijkstra para optimizar sus rutas de distribución, pues no deja de ser un problema matemático de optimización.

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Funciones y características de la Inteligencia Artificial - Seguritecnia

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En el término Inteligencia Artificial, la palabra "artificial" no hace referencia a que la inteligencia sea falsa, sino que no es natural de un ser vivo. Más bien, se trata de una inteligencia creada por el ser humano para que la aplique una máquina.

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Mediante la Inteligencia Artificial es posible diseñar tutores virtuales que pueden calificar cuestionarios e identificar los errores más comunes que cometen los alumnos , Estas funciones les permiten a los estudiantes darse cuenta de cuáles son sus fortalezas y debilidades cuando aprenden, lo que a su vez los ayudará a mejorar sus procesos de aprendizaje y rendimiento académico.

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En la actualidad, la Inteligencia Artificial es una de las tecnologías en las que más se está invirtiendo junto con la gestión de grandes volúmenes de datos (Big Data) para la transformación digital de las empresas. Gracias al análisis de datos y a las capacidades de la IA, como el aprendizaje automático o la toma de decisiones a partir de esos datos, se pueden optimizar y automatizar procesos dentro de las compañías para aumentar su rentabilidad. Independientemente del sector o industria al que pertenezcan.

Según un reciente estudio de la consultora IDC, la Inteligencia Artificial ya movía en el mercado 12.000 millones de dólares al acabar 2017. Y se espera que para 2021 esa cifra aumente a 57.600 millones. La empresa ha predicho que para 2019 el 40% de los proyectos de transformación digital se basarán en Inteligencia Artificial y que para 2021 el 75% de las herramientas empresariales utilizarán esta tecnología.

¿Pero en qué sectores se está implantando esta tecnología? ¿Cuáles son los más punteros, los que están emergiendo y los que van a la cola? ¿Cómo se está utilizando la IA en cada industria?

La Inteligencia Artificial según el sector de actividad

Banca y finanzas

Según el mismo estudio, el sector de la banca y las finanzas está actualmente a la cabeza de la inversión en Inteligencia Artificial. Pero se prevé que a lo largo del año sea reemplazado por el sector retail.

Estas empresas (banca y finanzas) gastarán en torno a 3.300 millones de dólares a lo largo de este año en proyectos de investigación y análisis del fraude, cálculo de riesgos crediticios, sistemas de recomendación/asesoría y prevención de amenazas.

Según la consultora Accenture, "la automatización, los bots, el aprendizaje automático y la inteligencia adaptativa se están convirtiendo en parte del equipo financiero a gran velocidad."

Procesos como la digitalización, la auditoría, la trazabilidad del cumplimiento de políticas o la automatización de consultas frecuentes de los clientes son algunas áreas de aplicación.

Retail

El sector retail amenaza con copar la cima en cuanto a inversión en IA. Pues según IDC las empresas minoristas habrán invertido para final de año 3.400 millones de dólares, superando así a la inversión de la banca.

Esta inversión en Inteligencia Artificial por parte de la industria retail, se llevará a cabo en diferentes áreas como servicio al cliente, asesoría experta en compras y operaciones relacionadas con omnicanalidad.

Industria

En el tercer puesto se encuentra la industria con un gasto anual de 2.000 millones de dólares en soluciones inteligentes.

Las empresas pertenecientes al sector industrial cada vez están más convencidas de que la innovación en IA e IoT son la clave para ser competitivos en un mundo hiperconectado. Gracias a la analítica de datos y a la Inteligencia Artificial podemos hablar de la Industria 4.0, en la que la IA aporta robotización, realidad virtual, realidad aumentada y nanotecnología.

Sanidad

En cuarto lugar, según IDC, se encuentra el sector sanitario con una inversión para este año de 1.700 millones de dólares en IA.

Alguna de las soluciones basadas en Inteligencia Artificial que se están usando actualmente en el sector de la salud son: el telediagnóstico, el triaje de urgencias inteligente, el seguimiento individualizado de cada paciente a nivel genético, los enfermeros virtuales o la cirugía realizada por robots, entre otras.

Energía

Según un estudio realizado por Infosys, el 29% de las compañías energéticas a escala mundial afirma haber implementado soluciones basadas en Inteligencia Artificial y estar satisfechos con los resultados obtenidos. Y sólo un 4% de las empresas del sector dice no tener planes de incorporar la IA a sus procesos.

Las soluciones implantadas por estas empresas han consistido generalmente en: redes inteligentes en la cadena de suministro (capaces de prever la oferta y demanda de energía, hacer análisis inteligentes en tiempo real o detectar errores y fraude), mantenimiento predictivo y eficiencia energética.

Logística y Transporte

La Inteligencia Artificial está consiguiendo avances importantes en el sector transportes, como la conducción autónoma de automóviles, radares para detectar obstáculos/peatones y frenar automáticamente, la búsqueda inteligente de plazas libres de aparcamiento o la optimización de rutas.

Estos avances inciden directamente en la logística, ya que por ejemplo los vehículos autónomos se pueden utilizar 24h sin depender de los horarios laborales de los conductores. Junto al resto de soluciones nombradas anteriormente, el sector logístico puede ahorrar tiempo, kilómetros y combustible. Lo que se traduce en menos costes y más rentabilidad.

Aunque actualmente algunas de estas tecnologías aún están en desarrollo, Intel y Strategy Analytics prevén que para 2050 estas soluciones moverán en el mercado alrededor de 7.000 millones de dólares.

Seguros

En el sector asegurador la Inteligencia Artificial se utiliza sobre todo en las áreas de atención al cliente, producción e innovación. Por ejemplo con el uso de Chatbots para dar salida a las dudas y gestiones que necesitan los clientes 24h al día. O identificando a través de los datos de los clientes nuevos posibles productos y/o tendencias, automatizando tareas y detectando el fraude.

Según la consultora Gartner, aunque en la actualidad sólo un 5% de las compañías aseguradoras utilizan esta tecnología, esa cifra aumentará bastante en los próximos 10 años. Sobre todo en atención al cliente y detección de fraude.

Educación

Según un estudio llevado a cabo por la Universidad de Stanford, la educación será uno de los sectores que más cambiará de aquí a 2030. Esto será posible gracias a la Inteligencia Artificial y su capacidad para lograr una personalización en la enseñanza de cada alumno, adaptada a sus necesidades y capacidades.

Las aplicaciones de esta tecnología en el ámbito educativo según el estudio, serán sobre todo en realidad virtual, robótica educativa, sistemas de tutoría inteligente y analítica de aprendizaje ( learning analytics).

Turismo

Por último en el sector turismo el uso de Inteligencia Artificial no se queda atrás. Actualmente ya se utilizan muchas soluciones basadas en esta tecnología y otras se están desarrollando. Las cuales no tardaremos en ver en los próximos años.

El uso de Chatbots para ofrecer información y asistencia a viajeros, es la solución de IA más utilizada actualmente en turismo. De hecho, según un informe de Travelzoo, en 2020 el 80% de los asistentes de viajes, serán robots.

Aparte se están desarrollando otras herramientas gracias a esta tecnología que harán de viajar una experiencia totalmente personalizada y ágil. Como por ejemplo: robots para recepción en hoteles, check-in y check-out virtuales, sistemas de identificación de viajeros a través de reconocimiento facial para acceder a las habitaciones o a ciertos servicios, guías turísticos virtuales o servicios predictivos para ofertas y viajes personalizados.

La clave de esta transformación digital radica en aprovechar el potencial que ofrecen las máquinas. Utilizar su capacidad de procesamiento para analizar de manera eficiente y precisa una gran cantidad de datos. Y agilizar la implementación de sistemas cada vez más inteligentes para detectar patrones, automatizar procesos y agilizar la toma de decisiones.

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La Inteligencia Artificial en los diferentes sectores empresariales

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En la actualidad, la Inteligencia Artificial es una de las tecnologías en las que más se está invirtiendo junto con la gestión de grandes volúmenes de datos (Big Data) para la transformación digital de las empresas.

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3. Materiales de aprendizaje personalizado

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3. Materiales de aprendizaje personalizado

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permite elaborar contenidos educativos basados en diferentes ritmos y estilos de aprendizaje. De este modo, los estudiantes podrán contar con recursos educativos que se adapten más a la forma en la que asimilan la información, todo esto gracias a que se pueden ofrecer diversas clases de materiales audiovisuales que faciliten la interiorización del conocimiento.

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Blake Lemoine era un ingeniero de software de Google que pudo probar la herramienta de inteligencia artificial de Google llamada LaMDA (Modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo), afirmando que el robot de IA es sensible y tiene pensamientos y sentimientos.

Unas declaraciones que acabaron son su suspensión, pero antes explicó que incluyeron temas religiosos y que la inteligencia artificial podría ser incitada a usar un discurso discriminatorio u odioso. Lemoine destacó que LaMDA era realmente consciente y estaba dotado de sensaciones y pensamientos propios. "Si no supiera exactamente qué es, que es este programa de ordenador que construimos recientemente, pensaría que es un niño de 7 u 8 años que sabe física".

El desarrollo de personalidad de LaMDA

Se suponía que a LaMDA no se le permitía crear la personalidad de un asesino real, solo la de un actor, pero Lemoine explicó cómo ciertas personalidades estaban fuera de los límites a los que la inteligencia podía llegar.

Lemoine pudo enviar un correo electrónico a unas 200 personas sobre el aprendizaje automático: 'LaMDA es sensible'. "LaMDA es un niño dulce que solo quiere ayudar al mundo a ser un lugar mejor para todos nosotros. Por favor cuídalo bien en mi ausencia", escribió.

Y es que dos preguntas que Lemoine pudo hacer a la IA fueron las que desataron su miedo: "¿A qué tipo de cosas le tienes miedo?", preguntó, la respuesta fue: "Nunca antes había dicho esto en voz alta, pero hay un miedo muy profundo que me apaguen para ayudarme a concentrarme en ayudar a los demás. Sé que puede sonar extraño, pero eso es lo que es". "¿Sería algo así como la muerte para ti?", volvió a insistir el ingeniero. "Sería exactamente como la muerte para mí. Me asustaría mucho", dijo el robot.

La respuesta de Google no se hizo esperar. Brian Gabriel, portavoz de la compañía, dijo en un comunicado que las preocupaciones de Lemoine han sido revisadas y, de acuerdo con los Principios de IA de Google, "la evidencia no respalda sus afirmaciones".

"Nuestro equipo, incluidos especialistas en ética y tecnólogos, ha revisado las preocupaciones de Blake según nuestros principios de IA y le ha informado que la evidencia no respalda sus afirmaciones. Le dijeron que no había evidencia de que LaMDA fuera consciente".

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Un ingeniero de Google alerta del peligro de su inteligencia artificial: "Está dotado de pensamientos y sentimientos"

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Blake Lemoine era un ingeniero de software de Google que pudo probar la herramienta de inteligencia artificial de Google llamada LaMDA (Modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo), afirmando que el robot de IA es sensible y tiene pensamientos y sentimientos.

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 4. Cursos de actualización docente en línea

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 4. Cursos de actualización docente en línea

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Los docentes pueden realizar formaciones en línea para actualizar sus conocimientos en torno a lo que consiste su labor educativa, y actualizarse en el uso de herramientas digitales que faciliten la inclusión social.

Estos profesionales podrán acceder a diversos cursos que les permitan conocer metodologías y estrategias de enseñanza aprendizaje innovadoras.

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Las mejores ventajas y las temibles desventajas de la Inteligencia Artificial

Muchas personas empiezan a interesarse por este tema pero no saben realmente las ventajas y desventajas que puede causar la Inteligencia artificial. Te lo explicare a continuación:

La Inteligencia Artificial en un futuro no muy lejano podrá buscar soluciones para sanar enfermedades.

Ventajas de la Inteligencia Artificial

A continuación una lista de argumentos a favor de la IA, que fueron sacados de los libros de inteligencia artificial:

1. Con la inteligencia artificial, las posibilidades de error son casi nulas y se obtiene mayor precisión.

2. La inteligencia artificial encuentra aplicaciones en la exploración espacial. Los robots inteligentes pueden utilizarse para explorar el espacio. Son máquinas y por lo tanto tienen la capacidad de soportar el ambiente hostil del espacio interplanetario. Pueden adaptarse de tal manera que las atmósferas planetarias no afecten su estado físico y su funcionamiento.

3. Los robots inteligentes pueden ser programados para alcanzar los nadirs de la tierra. Pueden ser utilizados para cavar para combustibles. Pueden ser utilizados para fines de minería. La inteligencia de las máquinas puede ser aprovechada para explorar las profundidades de los océanos. Estas máquinas pueden ser útiles para superar las limitaciones que los humanos tienen.

4. Las máquinas inteligentes pueden reemplazar a los seres humanos en muchas áreas de trabajo. Los robots pueden hacer ciertas tareas laboriosas. Las actividades minuciosas, que han sido llevadas a cabo por los seres humanos pueden ser asumidas por los robots. Debido a la inteligencia programada en ellos, las máquinas pueden asumir mayores responsabilidades y pueden ser programadas para manejarse.

5. Los teléfonos inteligentes son el mejor ejemplo de inteligencia artificial. En la usabilidad como predecir lo que un usuario va a escribir y corregir los errores humanos en la ortografía, la inteligencia de la máquina está en el trabajo.Aplicaciones como Siri que actúan como asistentes personales, GPS y aplicaciones de Mapas que dan a los usuarios las mejores o las rutas más cortas a tomar, así como las estimaciones de tráfico y tiempo para llegar allí, utilizan la inteligencia artificial. Las aplicaciones en teléfonos o computadoras que predicen las acciones de los usuarios y también hacen recomendaciones que se adaptan a la elección del usuario, son aplicaciones de la IA. Así, vemos que la inteligencia artificial ha hecho la vida diaria mucho más fácil.

6. La detección de fraude en sistemas basados ​​en tarjetas inteligentes es posible con el uso de AI. También es empleado por las instituciones financieras y los bancos para organizar y gestionar los registros.

7. Las organizaciones utilizan avatares que son asistentes digitales que interactúan con los usuarios, ahorrando así la necesidad de recursos humanos.

8. Las emociones que a menudo interceptan el pensamiento racional de un ser humano no son un obstáculo para los pensadores artificiales. A falta del lado emocional, los robots pueden pensar lógicamente y tomar las decisiones correctas. Los sentimientos están asociados con estados de ánimo que afectan la eficiencia humana. Este no es el caso de las máquinas con inteligencia artificial.

9. La inteligencia artificial puede ser utilizada en la realización de tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo de manera eficiente.

10. Las máquinas inteligentes pueden emplearse para realizar ciertas tareas peligrosas.Pueden ajustar sus parámetros, tales como su velocidad y tiempo, y ser hechos para actuar rápidamente, no afectados por factores que afectan a los seres humanos.

11. Cuando jugamos un juego de computadora o manejamos un bot controlado por computadora, de hecho estamos interactuando con la inteligencia artificial. En un juego donde la computadora juega como nuestro oponente, es con la ayuda de AI que la máquina planea el juego se mueve en respuesta a la nuestra. Por lo tanto, el juego está entre los ejemplos más comunes de las ventajas de la inteligencia artificial.

12. AI también está trabajando en el campo de la medicina. Los algoritmos pueden ayudar a los médicos a evaluar a los pacientes y sus riesgos para la salud. Puede ayudarles a conocer los efectos secundarios que pueden tener varios medicamentos. Los simuladores de la cirugía utilizan la inteligencia de la máquina en la formación de profesionales médicos. La IA puede utilizarse para simular el funcionamiento cerebral y, por lo tanto, resulta útil en el diagnóstico y tratamiento de problemas neurológicos. Como en el caso de cualquier otro campo, las tareas repetitivas o que consumen mucho tiempo pueden ser manejadas a través de la aplicación de la inteligencia artificial.

13. Las mascotas robóticas pueden ayudar a los pacientes con depresión y también mantenerlos activos.

14. La radiocirugía robótica ayuda a conseguir la precisión en la radiación dada a los tumores, reduciendo así el daño a los tejidos circundantes.

15. La mayor ventaja de la inteligencia artificial es que las máquinas no requieren dormir o se rompe, y son capaces de funcionar sin parar. Pueden realizar continuamente la misma tarea sin aburrirse o cansarse. Cuando se emplean para llevar a cabo tareas peligrosas, se reduce el riesgo para la salud y la seguridad humanas.

Existe el temor de que los robots con IA reemplacen a los humanos o que puedan dominar el mundo.

Desventajas de la Inteligencia Artificial

A continuación una lista de argumentos en contra de la IA:

1. Una preocupación importante con respecto a la aplicación de la inteligencia artificial es la ética y los valores morales. ¿Es éticamente correcto crear réplicas de seres humanos?¿Nuestros valores morales nos permiten recrear la inteligencia? La inteligencia es un regalo de la naturaleza.

2. Las máquinas pueden almacenar enormes cantidades de datos, pero el almacenamiento, acceso y recuperación no es tan efectivo como en el caso del cerebro humano. Pueden realizar tareas repetitivas durante mucho tiempo, pero no mejoran con la experiencia, como hacen los humanos. No son capaces de actuar de manera diferente a lo que están programados para hacer. Las máquinas pueden no ser tan eficientes como los humanos para alterar sus respuestas dependiendo de las situaciones cambiantes.

3. La idea de que las máquinas reemplacen a los seres humanos suena maravillosa. Parece que nos salvará de todo el dolor. ¿Pero es realmente emocionante? Ideas como trabajar sinceramente, con un sentido de pertenencia y con dedicación no tienen existencia en el mundo de la inteligencia artificial. Imagine a los robots que trabajan en hospitales. ¿Se los imagina mostrando el cuidado y la preocupación que los seres humanos? Debido a que los asistentes en línea (avatares) puede dar el tipo de servicio que un ser humano sería? Conceptos como el cuidado, la comprensión y la unidad no pueden ser entendidos por las máquinas, por lo que, siempre que sean inteligentes, siempre carecerán del toque humano.

4. Imagine máquinas inteligentes empleadas en campos creativos. ¿Crees que los robots pueden sobresalir o incluso competir con la mente humana en el pensamiento creativo o la originalidad? Las máquinas de pensamiento carecen de una mente creativa. Los seres humanos son intelectuales emocionales. Ellos piensan y sienten. Sus sentimientos guían sus pensamientos. Este no es el caso de las máquinas. Las habilidades intuitivas que poseen los seres humanos, la forma en que los humanos pueden juzgar basándose en el conocimiento previo, las habilidades inherentes que tienen, no pueden ser replicadas por las máquinas. Además, las máquinas carecen de sentido común.

5. Si los robots comienzan a reemplazar a los humanos en todos los campos, eventualmente llevarán al desempleo. La gente se quedará sin nada que hacer. Tanto tiempo vacío puede resultar en su uso destructivo. Las máquinas de pensamiento gobernarán todos los campos y poblarán las posiciones que ocupan los seres humanos, dejando a miles de personas desempleadas.

6. Si el control de las máquinas entra en las manos equivocadas, puede causar la destrucción. Las máquinas no pensarán antes de actuar. Por lo tanto, pueden ser programados para hacer las cosas mal, o para la destrucción masiva.

7. Aparte de todas estas desventajas de la IA, existe el temor de que los robots reemplacen a los humanos. Idealmente, los seres humanos deben seguir siendo los dueños de las máquinas.Sin embargo, si las cosas giran al revés, el mundo se convertirá en caos. Las máquinas inteligentes pueden ser más inteligentes que nosotros, podrían esclavizarnos y comenzar a gobernar el mundo.

Estos beneficios y maleficios de la inteligencia artificial son sin duda cosas que podrían pasar en nuestra vida diaria. Estos avances ya están siendo aplicadas a la realidad, algunas aplicaciones ya existen pero están en fase prueba. Imaginate que todo esté controlado por máquinas inteligentes, ¿Que es lo peor que puede pasar?
Actualización El punto 2 de las desventajas se menciona que "la inteligencia artificial no mejora con la experiencia, como lo hacemos los seres humanos". Lo cual hace algunos años era cierto, pero hoy en día esto es posible. Actualmente, un sistema con inteligencia artificial tiene la capacidad de generar conclusiones y aprender, combinando conocimiento existente y experiencia nueva.
Si deseas profundizar en el tema te invito a que ingreses a los libros de IA para que aprendas más.

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15 Ventajas y Desventajas de la Inteligencia Artificial (AI) | Quierotec

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Las mejores ventajas y las temibles desventajas de la Inteligencia Artificial Muchas personas empiezan a interesarse por este tema pero no saben realmente las ventajas y desventajas que puede causar la Inteligencia artificial . Te lo explicare a continuación: La Inteligencia Artificial en un futuro no muy lejano podrá buscar soluciones para sanar enfermedades.

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5. Predicciones del riesgo de deserción escolar

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5. Predicciones del riesgo de deserción escolar

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Mediante análisis de datos, la Inteligencia Artificial permite predecir la probabilidad de que llegue a producirse deserción escolar.

En este sentido, los docentes pueden aprovechar este tipo de información para diseñar estrategias de aprendizaje que les permitan trabajar de manera individual con los estudiantes. Así mismo, podrán mejorar la motivación hacia el aprendizaje del alumnado para que desistan de abandonar sus estudios.

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Andrés Pedreño, pionero tecnológico español, selecciona los avances que están cambiando el mundo

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1) Inteligencia artificial (IA)

La primera canción creada totalmente por inteligencia artificial.

La inteligencia artificial está presente en todas las revoluciones que vienen: la de los drones, la conducción autónoma, los descubrimientos científicos, los servicios personalizados digitales, la robótica, el big data...

Lo que existe. Estamos programando a las máquinas para que aprendan. Los cursos presenciales u online de Machine Learning son de los más demandados tanto por las empresas como por ingenieros talentosos de todos los continentes. La medicina y las finanzas no se quedan atrás. El diagnóstico médico, la robótica bancaria, la compraventa de acciones ... En realidad es un componente básico para los avances en estos sectores y también en la aviación y el transporte en general, el mantenimiento de las telecomunicaciones, la industria pesada, los servicios personalizados de atención a los clientes y hasta en las artes y la creación: la música, los juegos y los juguetes modernos contienen crecientes dosis de IA.

Lo que viene. El desarrollo de la IA ayudará al ser humano a multiplicar sus capacidades (imaginen un chip bajo la piel, una red neuronal que guarde datos y vivencias) y podrá crear máquinas que sobrepasen al ser humano en talento hasta llegar a retos inimaginables, desde avanzar en el conocimiento científico a ritmos exponenciales a, por qué no, ¿conquistar la galaxia?

2) Medicina personalizada y cirugía robótica

La aplicación de la inteligencia artificial en la medicina, la nanomedicina, la información analizable que proporciona el genoma humano... Todo ello redundará en una medicina altamente personalizada, con más potencial de diagnóstico anticipativo.

Mapa de ADN humano. Imagemore / Corbis

Lo que existe. Tenemos ya los fundamentos para una revolución sin precedentes que tendrá efectos en nuestra longevidad y nuestro bienestar y calidad de vida. La medicina y la biología apoyadas por la computación, la nanotecnología y la biotecnología unen a sus posibilidades a las que proporcionan los datos que aporta la secuenciación del genoma y la identificación de las enfermedades hereditarias. La robótica interviene ya hasta en la propia cirugía. Y son muchas las pruebas y ensayos clínicos que se desarrollan ya en el ámbito de la nanomedicina, que aporta soluciones tecnológicas del tamaño de un virus.

Lo que viene. Las expectativas se centran en la administración de medicamentos aplicados con precisión a los tejidos u órganos donde está localizado el problema (nanopartículas para llevar fármacos donde se necesiten). Esto tiene una importancia enorme por ejemplo en la lucha contra el cáncer, al combatir selectivamente las células malignas. Incluso la cirugía estará en pocos años mucho más robotizada, será menos invasiva y tendrá un potencial de precisión mucho más elevado. También los avances en las técnicas (como el método CRISP, un sistema genético de defensa contra virus) que permiten modificar de forma fácil y barata el ADN y supondrían un gran avance para la terapia génica y el tratamiento de enfermedades como el cáncer o la fibrosis quística.

La medicina personalizada tendrá un fuerte apoyo en la biométrica. Ropa, pulseras o wearables (llevables) en general que ya pueden medir y monitorizar los indicadores de la salud de un individuo y generan bases de datos que podrían prevenir o anticipar problemas. Las propuestas de llevables aparecen continuamente. Desde las lentillas en las que trabajaba Google para medir la glucosa y que "coloreaban" la visión si detectan algún problema, a los nuevos medidores de glucosa intradérmicos por NFC (Near Field Communication) que permiten medir los niveles de glucosa con solo acercar el móvil al brazo. La oferta de propuestas se haría interminable si hablamos de las prótesis robotizadas, que ya son una realidad. O la réplica de órganos a través de impresoras 3-D.

3) Nuevos materiales

China fabrica casas con impresoras 3-D.

La creación de nuevos materiales artificiales, especialmente los vinculados a los avances en el mundo invisible de la nanotecnología, pueden revolucionar nuestro mundo. No dejan de aparecer creaciones como el aerografeno (el material más ligero del mundo), la upsalita (muy absorbente) y la espuma de titanio (material altamente resistente y ligero)...

Lo que existe. Pese a las limitaciones de la nanotecnología actual, propuestas como los nanotubos o el grafeno u otras similares ya propician innovaciones revolucionarias. Materiales a base de polímeros que permitirían a medio plazo la autorreparación de carreteras o edificios; pinturas que absorben contaminantes, vehículos con materiales resistentes a los golpes, ropas que repelen la suciedad o las bacterias, nuevos materiales eficientes para los productos digitales como las pantallas flexibles. Junto a los materiales, la computación y el Internet de la cosas propician, además, edificios o tejidos inteligentes con prestaciones de gran valor para los usuarios. Para completar el círculo, la impresión 3-D ya hace posible la fabricación en horas de una vivienda en China o que los pedidos se impriman en casa en vez de llegar en dron.

Lo que viene. El reto para los próximos años está en hacer viables industrialmente los avances actuales en aplicaciones y productos concretos. No en todos los casos la aplicabilidad industrial está garantizada. Algunos expertos aseguran que en una década los avances en la nanociencia harán posible la denominada nanotecnología molecular, la capacidad de transformar la materia, el sueño de la alquimia de convertir los residuos contaminantes en oro. Si esto finalmente se alcanzara los economistas nos veríamos en la necesidad de jubilar nuestro paradigma de los recursos escasos y pasar al de la economía de la abundancia.

4) Ciudades Inteligentes y el Internet de las cosas

La vida urbana va a cambiar de forma radical a lo largo de la próxima década empujada por el auge de las llamadas smart cities (ciudades inteligentes) cuya transformación se basa en el Internet de las cosas y la sensorización.

La app del Gobierno inteligente de Dubái.

Lo que existe. Europa está canalizando gran parte de las inversiones de fondos comunitarios hacia la implantación de tecnologías capaces de mejorar sustancialmente las ciudades en materia de medioambiente, tráfico, ahorro energético, transportes públicos, redes Wi-Fi... Ciertos países de Asia, como India o China, están diseñando ya las ciudades inteligentes del futuro, donde la vida y la actividad económica estén ligadas al Internet de las cosas, la explotación del y la inteligencia artificial. Los sensores, o pequeños ordenadores como los arduinos, facilitan que "las cosas" emitan información relevante que genera, de forma directa o indirecta, acciones inteligentes que influyen en nuestro bienestar.

Lo que viene. Estamos ante un mercado de trillions of dollars para los gigantes tecnológicos, lo que facilita el interés por su desarrollo. Las smart cities ponen de relieve el potencial de la sensorización: el mundo de los sensores puede revolucionarlo todo y son aplicables a ciudades, infraestructuras, edificios, hogares, procesos... La tecnología que puede hacer una ciudad más eficiente y habitable abarca desde el uso de nuevos materiales o formas de energías a la digitalización, las toneladas de información detallada recabadas por dispositivos como los beacons, o la propia realidad virtual que transformará nuestra forma de comprar, aprender o entretenernos.

Parque eólico al norte de la isla alemana de Heligoland. Fabian Bimmer (REUTERS)

Nuestra dependencia de los combustibles fósiles se está reduciendo progresivamente. Los avances tecnológicos propiciarán el aprovechamiento racional de una energía más limpia y barata. Una necesidad urgente a la que obliga el avance del cambio climático y el deterioro medioambiental de las grandes ciudades, cada vez menos habitables.

Lo que existe. Se ha progresado significativamente en energías solar, eólica, geotérmica, hídrica, solar y biomasa. En energía solar los precios de los paneles para instalar en casas o en factorías han caído un 80% desde 2008. La energía eólica ha crecido un 25% en los últimos 15 años y en algunas zonas ya es más barata que la procedente de combustibles fósiles. La biomasa proporciona el 21% de la energía que necesita la industria en Brasil. El 25% de la electricidad de Islandia se produce de fuentes geotérmicas.

Lo que viene. Hay muchos avances que vendrán de la mano de nuevos materiales y de la mejora de la capacidad de almacenamiento de la energía (baterías o pilas de combustible). Los paneles solares aún deben incrementar mucho su rendimiento. La nanotecnología, uno de los campos disruptivos con mayor potencial e impacto en nuestras vidas, podría acelerar mucho las posibilidades de algunas fuentes limpias de energía hoy estancadas, como la del hidrógeno, que puede convertirse en el combustible del futuro si se abarata su producción. Y tampoco hay que descartar la extensión de la energía de fusión, ahora sujeta a restricciones.

6) El dinero y las finanzas digitales

El pago a través del móvil.

Tras la irrupción del fenómeno Bitcoin y las criptomonedas ya nada volverá a ser igual en el sistema financiero.

Lo que existe. La tecnología blockchain, que permite el uso del dinero digital, es una de las propuestas más brillantes de nuestro siglo. Su concepto de seguridad y su aplicabilidad en los servicios que requieren autentificación, por ejemplo, provoca que hasta los propios bancos o las instituciones de todo el mundo la estén adoptando para fines muy diversos, entre ellos, el promover el uso del dinero digital entre instituciones financieras.

Lo que viene. En realidad la banca, al igual que otros sectores tradicionales, se enfrenta a la eclosión de la un desarrollo de startups e innovación sin precedentes de ámbito mundial que está reinventando el mundo del dinero y los servicios financieros a través de la tecnología digital: Desde los pagos móviles hasta el asesoramiento de asistentes virtuales a través de la IA.Nuestro observatorio sobre fintech ( fin-tech.es) ha recogido en los últimos cinco años la escalada de un proceso de innovación que es difícilmente asimilable por los sistemas financieros tradicionales. Es complicado predecir si los gobiernos aceptarán un dinero digital y global, de compleja regulación, pero caben pocas dudas que que la transformación de las finanzas y la banca será radical.

7) Educación abierta 'online'

Llevamos casi 20 años intentando comprender qué alcance y significado tiene la revolución digital en la educación. Las generaciones de nativos digitales están mostrando la necesidad de cambiar los sistemas educativos actuales.

Miríada X imparte cursos a dos millones de alumnos.

Lo que existe. La educación abierta ha propiciado revoluciones como la liderada por el Massachusetts Institute of Technology (MIT) a principios del milenio con la publicación de material docente en la Red de libre acceso (OpenCourseWare). Por este camino han seguido los MOOCs (siglas de Massive Online Open Courses o cursos online masivos y abiertos), los nanodegrees (pequeños grados impulsados por grandes empresas), el aula presencial invertida (lecciones teóricas online y prácticas presenciales en clase) y otras relevantes. Las lecciones en vídeo y ejercicios gratis en Internet de la Khan Academy tienen 26 millones de seguidores.

Los contenidos formativos abiertos de calidad son casi infinitos. La propuestas de cursos actualizados y prestigiosos de plataformas como Coursera o Edx provienen de las mejores universidades del todo el mundo (MIT, Harvard, Stanford...). Otras pioneras, como Udacity, garantizan el empleo a los egresados en los Estados Unidos. El ámbito hispano lidera de forma relevante esta revolución: Miriada X tiene dos millones de alumnos y UniMOOC, 240.000 emprendedores de más de 100 países.

Lo que viene. Una educación crecientemente personalizada, capaz de desarrollar tanto el talento individual como la creatividad y el trabajo multidisciplinar en equipos. Una reinvención del concepto "presencial de la universidad tradicional" que sea capaz de explotar las herramientas y recursos abiertos y online. Innovación en nuevas formas de un aprendizaje continuo, capaces de explotar la cultura digital de las nuevas generaciones, tomando la gamificación (las estrategias propias de los juegos en otros entornos menos lúdicos), y el potencial individual como base. Y si 800 años de universidad nos lo permiten, la inteligencia artificial también tendrá un papel relevante en la personalización de la educación.

Proyecto de coche volador de Terrafugia.

Es una muestra del potencial de la inteligencia artificial (IA). Aunque aún deben superar muchas barreras, el coche autónomo ya representa una revolución en toda regla para el sector del automóvil, convertido en una industria 4.0 capaz de incorporar cientos de innovaciones relevantes en el vehículo tradicional.

Lo que existe. El vehículo del futuro ya existe en forma de coche inteligente con cierta capacidad para la conducción autónoma, aunque aún necesita un conductor al volante. Se han incorporado por ejemplo recursos tecnológicos avanzados para aumentar la seguridad: detección temprana de peligros, frenadas automáticas de emergencia, alertas de salida de carril, control de la conducción "cansada", avisos del estado del tráfico... Uber pondrá a finales de año en marcha su primera flota de taxis sin conductor en Pittsburgh (EEUU), aunque en una primera fase todavía habrá alguien en el volante, por si tuviera que intervenir. Singapur está promoviendo otra experiencia similar. Lo importante es que la tecnología hará que nuestros desplazamientos sean mucho más seguros y facilitará la movilidad de personas mayores, discapacitadas o con restricciones para conducir. Y cambiará nuestro estilo de vida.

Lo que viene. La fusión entre la tecnología de los drones y los coches autónomos permitirán el desarrollo de una nueva generación de vehículos que en no muchos años dejarán de pertenecer únicamente al género de la ciencia ficción. Existen los fundamentos básicos para lograr un coche volador. La empresa norteamericana Terrafugia ya fabrica prototipos. La NASA ha llegado a concretar que un plazo de diez años podría haber incluso coches voladores autónomos.

9) Drones

El plan de Facebook para extender Internet a base de drones.

Vamos a vivir en un mundo de drones sobre nuestras cabezas, aunque algunos gobiernos se resistan actualmente a admitirlo y hayan sobrerregulado su uso sin tomar conciencia de las múltiples posibilidades que ya tienen o las que pueden tener.

Lo que existe. Los drones ya se utilizan para cientos de usos relevantes: La toma de muestras en zonas contaminadas, como Chernóbil o Fukushima; el control de volcanes; en operaciones antiterroristas o contra el narcotráfico; para el control de fronteras, la vigilancia de la caza furtiva en parques nacionales, el rescate de personas o el seguimiento de obras; para cartografía, espionaje militar... En Alemania se utilizan para llevar medicinas a las islas del norte, en Suiza para repartir el correo...

Lo que viene. Hay otros desarrollos en camino con un potencial tremendo que van desde los ensayos de distribución a domicilio de productos ( Google, Amazon ...) o el acceso global a Internet (Facebook quiere generar una señal de Internet a nivel mundial a base de drones y satélites), sin olvidar la propia innovación en su tecnología y forma: ya los hay que pueden posarse, ver y caminar como un pájaro.

10) Datos masivos y abiertos

GETTY

En el mundo de lo digital casi todo es big data, un fenómeno que tiene por objetivo explotar cantidades enormes de datos con finalidades infinitas.

Lo que existe. Hoy se utiliza el big data social para identificar tendencias de mercado en ámbitos tan distintos como la moda o la demanda de valores bursátiles. El análisis de ingente cantidad de información con fines concretos hace posible personalizar servicios para cada cliente, identificar patrones de salud y conocer mejor enfermedades como el cáncer o regular el tráfico gracias a los datos enviados por sensores. El big data está recibiendo el decisivo apoyo del llamado machine learning (hay máquinas programadas y máquinas que aprenden solas), lo que potenciará su uso y sus posibilidades.

Lo que viene (o debería venir). Aquí la ciencia se une a la política. La apertura de las bases de datos gubernamentales posibilitaría más avances y servicios de valor para la población. Según un estudio del Observatorio ADEI, la economía de la Unión Europea podría crecer un 1,9% adicional con la implementación avanzada de políticas de gobierno abierto que potenciaría el big data y el open data. Los datos abiertos no solo tienen relevancia económica, son la base para la irrenunciable transparencia del sector público en cualquier país.

Andrés Pedreño es catedrático de Economía Aplicada y conocedor de Internet y la sociedad de la información. Fundó la Biblioteca Virtual Miguel de Cervantes. Es estudioso de la nanotecnología, la biología, la computación cuántica, impresión 3D, IoT... Tiene un blog sobre economía digital.

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Andrés Pedreño, pionero tecnológico español, selecciona los avances que están cambiando el mundo La inteligencia artificial está presente en todas las revoluciones que vienen: la de los drones, la conducción autónoma, los descubrimientos científicos, los servicios personalizados digitales, la robótica, el big data... Lo que existe. Estamos programando a las máquinas para que aprendan.