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Buenas tardes profesora estamos haciendo las correcciones del tp IA como nos dijo entre Zarza Mariela y Raggi Daniela.

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RAGGI DANIELA MARIELA ZARZA

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En la intersección entre la educación y la tecnología, la Inteligencia Artificial (IA) emerge como un catalizador de cambio, desbloqueando un potencial educativo sin precedentes.

Según la UNESCO, la IA puede transformar profundamente el sector educativo, desde la gestión hasta las metodologías de enseñanza, siempre que se utilice de manera responsable y ética.

Innovación educativa + IA: ¿cómo funciona en la actualidad?

En la actualidad, la IA dentro del ámbito educativo está aún en exploración de su potencial total, no obstante, su presencia es innegable. Se manifiesta en chatbots de asistencia para los estudiantes las 24 horas del día, automatización de tareas administrativas para docentes y sistemas en línea para aprendizaje.

La tecnología ha comenzado a facilitar la gestión educativa, mejorando la eficiencia de los sistemas de gestión del aprendizaje. Además, está permitiendo realizar un seguimiento del rendimiento de los estudiantes en tiempo real y personalizar los planes de estudio.

Este potencial de la tecnología en general y de la IA en especial es particularmente importante para América Latina y el Caribe, una región que enfrenta grandes desafíos estructurales en sus sistemas educativos.

Potencial de las nuevas tecnologías dentro de la gestión educativa

Los desarrollos tecnológicos pueden apoyar a los sistemas educativos a gestionar mejor al menos tres grandes desafíos:

Alerta temprana de desvinculación

Uno de los grandes desafíos educativos de la región es que el 36% de los jóvenes no completan la educación secundaria. Abandonan antes de lograrlo. Por eso, en Mendoza (Argentina) y en Uruguay desarrollaron con apoyo del BID sistemas de alerta temprana que utilizan Machine Learning.

En lugar de obtener datos cuando el estudiante se da de baja, estas herramientas proporcionan, al comienzo del año, un "mapa" que identifica qué estudiantes están en riesgo potencial.

IA para acelerar los aprendizajes y promover la inclusión

La tecnología está jugando un rol crucial para enfrentar la crisis de aprendizajes, en especial de las habilidades fundacionales como lengua y matemáticas. Por ejemplo, se están desarrollando soluciones para evaluar la fluencia y precisión lectora con herramientas que usan inteligencia artificial y en general, nuevas tecnologías.

También se están desarrollando proyectos que unen la IA con juegos de realidad virtual para mejorar la lectoescritura en niñas y niños con dislexia, lo que a su vez tiene un impacto en la inclusión educativa. Y avanzan iniciativas que promueven el aprendizaje de lenguas originarias como quechua gracias a bots conversacionales y a recursos educativos digitales.

Este tipo de plataformas ofrecen enormes posibilidades para responder a las necesidades específicas de cada alumno y aprovechar las ventajas de las nuevas herramientas tecnológicas.

IA para evaluaciones personalizadas

El uso de Inteligencia Artificial también tiene la capacidad de transformar los sistemas de evaluaciones hacia uno más personalizado, en el que el estudiante pueda realizar una autoevaluación y que el sistema le devuelva información al instante sobre qué contenidos necesita fortalecer y dónde encontrar material para lograrlo.

El verdadero desafío no reside en la tecnología, sino en los problemas más profundos que aquejan a los sistemas educativos. La baja calidad y la alta inequidad son obstáculos críticos que deben abordarse.
Aquí es donde la IA entra en juego como una herramienta que va más allá de la automatización. Con su capacidad para personalizar, puede adaptar la educación para satisfacer las necesidades individuales de los estudiantes o los maestros, un avance que trasciende la mera eficiencia técnica.
Beneficios del uso de la IA para el futuro educativo: navegando por el presente

Dos fuerzas convergen en el mundo educativo. El mundo avanza a un ritmo acelerado con la tecnología de la mano. Por el otro lado, vemos métodos clásicos y sistemas educativos estancados.

La IA toma su lugar y nos muestra un paso más firme hacia el futuro de la educación. La IA no solo mejora la eficiencia, sino que redefine la forma en que concebimos la educación. Desde la facilitación de la docencia hasta la promoción de la igualdad y la inclusión, los beneficios son tan tangibles como transformadores.

Facilita la docencia: Los maestros pueden utilizar la IA para automatizar tareas administrativas, liberándolos para centrarse en la enseñanza. La interacción personal se vuelve el foco principal.

Estimula el aprendizaje individual y grupal: Los sistemas de tutoría inteligentes pueden adaptarse a las necesidades de aprendizaje de cada estudiante, promoviendo un aprendizaje más efectivo, personalizado y atractivo.

Permite el monitoreo de los alumnos: Las aplicaciones de la inteligencia artificial y los algoritmos de IA pueden realizar un seguimiento del rendimiento de los estudiantes en tiempo real, proporcionando una retroalimentación inmediata que puede mejorar la comprensión y retención de la información.

Simplifica la gestión educativa: La IA puede mejorar la eficiencia de las tareas administrativas y de gestión en los centros educativos, desde la programación de clases hasta la gestión de las calificaciones.

Promueve la igualdad y la inclusión: Los sistemas de IA pueden adaptarse a las necesidades de todos los estudiantes, independientemente de su nivel de habilidad, antecedentes o capacidades físicas o intelectuales, teniendo así un impacto de la inteligencia artificial positivo en la igualdad educativa.

Combate la deserción escolar: La IA puede identificar a los estudiantes en riesgo de abandonar la escuela y proporcionar intervenciones tempranas, contribuyendo a mejoras del rendimiento académico y al éxito de cada programa de estudio.

Pasos hacia el futuro: integrando la IA en el ámbito educativo

Imaginemos un futuro educativo en el que la IA no solo sea una herramienta, sino una aliada integral en el proceso de enseñanza-aprendizaje, promoviendo competencias digitales. A continuación, se presentan cinco formas emocionantes de integrar la IA en las aulas, brindando experiencias educativas más adaptativas y personalizadas.

Incluye sistemas de tutoría inteligentes: Los sistemas de tutoría inteligentes pueden proporcionar asistencia personalizada a los estudiantes, adaptándose a su ritmo y estilo de aprendizaje. Esto no solo complementa el trabajo del docente, sino que también ofrece un enfoque más individualizado.

Aplica evaluaciones remotas: Con la IA respaldando las evaluaciones remotas, se promueve la flexibilidad en el proceso educativo. Los estudiantes pueden ser evaluados de manera más efectiva, y los resultados se pueden analizar de manera rápida y precisa.

Implementa sistemas de aprendizaje online: La IA puede enriquecer la experiencia de aprendizaje en entornos virtuales, adaptándose a las preferencias y capacidades individuales de los estudiantes. Esto hace que el aprendizaje sea más interactivo y personalizado.

Recopilación y análisis de datos de centros escolares: La IA puede recopilar y analizar datos educativos para identificar patrones, tendencias y áreas de mejora. Esta información permite una toma de decisiones más informada para mejorar la calidad de gestión en educación.

Crea contenido de aprendizaje personalizado: La IA puede generar contenido educativo adaptado a las necesidades específicas de cada estudiante. Esto va más allá de la personalización superficial, ofreciendo un plan de estudios verdaderamente adaptativo que ayude a impulsar la innovación educativa.

El desafío de usar la IA en la educación de manera responsable

El uso responsable de la IA en la educación requiere una comprensión clara de sus beneficios y limitaciones, así como una consideración de los matices que solo tiene la inteligencia humana.

Esa es la otra cara de la moneda, y lo que hace importante abordar herramientas tecnológicas con una perspectiva responsable y en línea con las políticas educativas centrales de nuestro siglo. Por nombrar algunos, estos son los desafíos en el ámbito educativo:

Falta de personalización real: Aunque la IA en la educación pretende adaptarse a las necesidades individuales de los estudiantes, existe el riesgo de que la personalización sea superficial y no refleje adecuadamente las complejidades del proceso de aprendizaje de cada estudiante.

Equidad: La IA puede perpetuar o incluso exacerbar las desigualdades existentes en el sistema educativo. Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden estar sesgados o los estudiantes con acceso limitado a la tecnología pueden quedarse atrás.

Privacidad y seguridad: La recopilación y el uso de datos personales en entornos educativos a través de la IA pueden plantear preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de la información del estudiante. Es fundamental garantizar medidas sólidas para proteger la información sensible, incluso en la interacción con tecnologías como ChatGPT. Para más información se recomienda revisar esta publicación.

Dependencia tecnológica: El uso de la inteligencia artificial, la robótica y las múltiples facilidades tecnológicas de nuestros tiempos puede hacer que los estudiantes y educadores se vuelvan menos dependientes de habilidades humanas importantes, como la toma de decisiones, el pensamiento crítico y la resolución de problemas.

Calidad del contenido: La IA es tan buena como los datos que se le proporcionan. Si el contenido educativo es de baja calidad, el aprendizaje de los estudiantes se verá afectado.
Es crucial que los educadores, los administradores y los legisladores estén bien informados sobre el uso de la IA y que se comprometan a utilizarla de manera ética y responsable. La IA tiene el potencial de transformar la educación para mejor, pero solo si la utilizamos con cuidado y consideración por los derechos y necesidades de todos los estudiantes.
Desde la iniciativa de uso responsable del BID fAIr LAC+ hemos desarrollado herramientas para este propósito.

La integración responsable de la IA en la educación no solo es inevitable, sino también esencial para desbloquear el potencial completo del aprendizaje. Al comprender su estado actual, aprovechar sus beneficios y explorar las vías futuras, estamos preparados para abrazar un futuro educativo donde la tecnología educativa no solo coexiste con la enseñanza, sino que la potencia.

Esta evolución en la era de la IA contribuye no solo a los objetivos educativos, sino también a los objetivos de desarrollo sostenible, promoviendo así una educación que fomente la igualdad de género y la equidad.

La IA no es solo el futuro de la educación; ya está dando forma al presente educativo, desafiando y transformando la forma en que enseñamos y aprendemos.

Mantente al día con la educación en América Latina y el Caribe con nuestro blog.. Acompaña la transformación educativa siguiendo de cerca los proyectos que marcan el camino hacia un futuro educativo innovador. ¡Explora, aprende y sé parte!

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Inteligencia artificial: cómo integrarla a la educación

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¿Es posible la integración responsable de la Inteligencia Artificial en la educación? Descubre cómo impacta la IA en el futuro del aprendizaje.

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Encabezada por el Presidente Javier Milei, comenzó la primera Semana de la Inteligencia Artificial en Argentina

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El evento reúne a expertos nacionales e internacionales de 24 países. Algunos de los temas a tratar serán los desafíos y límites de esta tecnología; la IA para la mejora de los servicios públicos; modelos de Machine Learning y su alcance actual; interacción humano-IA potenciada por el Deep Learning; y casos de éxito de aplicación de la IA en la industria del software, entre otros.

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Consumidores argentinos optimistas sobre el uso de la IA en la experiencia de compra

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En el marco de su evento AI Connect, Google presentó un estudio elaborado por Ipsos sobre cómo los argentinos están adoptando la IA como una herramienta para tomar decisiones de compra más informadas y personalizadas

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La inteligencia artificial en la educación

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La inteligencia artificial en la educación

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Desde el año 2008 BBVA publica una serie de publicaciones dedicadas al análisis y la divulgación de cuestiones fundamentales de nuestro tiempo.

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Introducción al aprendizaje automático para principiantes [parte 1]

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Bienvenido a la primera lección de nuestro curso Machine Learning para principiantes, presentado por Bea Stollnitz, promotor principal de la nube en Microsoft. Únase a nosotros en este emocionante recorrido para comprender los aspectos básicos del aprendizaje automático clásico y cómo se puede aplicar para resolver problemas reales. En este vídeo introductorio, tratamos: Motivación para el aprendizaje automático La diferencia entre la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo Lo que aprenderá en este curso Lo que no aprenderá en este curso ¿Por qué debe estudiar el aprendizaje automático? Independientemente de su experiencia, este curso le proporcionará una base sólida en el aprendizaje automático clásico, abriendo puertas a innumerables aplicaciones en varios campos. Comencemos. Manténgase atento al siguiente vídeo de esta serie, donde profundizaremos en el historial del aprendizaje automático. Capítulos 00:00 - Introducción 00:21 - Introducción al aprendizaje automático para principiantes 00:58 : la diferencia entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático 01:39 - Lo que aprenderá en este curso 01:59 - Lo que no aprenderá en este curso 02:22 - Por qué estudiar Machine Learning Recursos recomendados Este curso se basa en el plan de estudios gratuito de código abierto de 26 lecciones de ML para principiantes de Microsoft. Conexión Bea Stollnitz | Blog Bea Stollnitz | Twitter: @beastollnitz Bea Stollnitz | LinkedIn: in/beatstollnitz/

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Terminología de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un término general para referirse a aplicaciones que realizan tareas complejas para las que antes eran necesaria la intervención humana, como la comunicación en línea con los clientes o jugar al ajedrez. El término a menudo se usa indistintamente junto con los nombres de sus subcampos, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

Sin embargo, hay ciertas diferencias. Por ejemplo, el machine learning se centra en la creación de sistemas que aprenden o mejoran su rendimiento en función de los datos que consumen. Es importante tener en cuenta que, aunque todo machine learning es IA, no toda la IA es machine learning.

Para obtener el valor completo de la IA, muchas empresas están haciendo inversiones significativas en equipos de ciencia de datos. La ciencia de datos combina estadísticas, informática y conocimiento empresarial para extraer valor de distintos orígenes de datos.

Cómo la tecnología de IA puede ayudar a las organizaciones

El principio fundamental de la IA es replicar, y luego superar, la forma en que los humanos perciben y reaccionan ante el mundo. Se está convirtiendo rápidamente en la piedra angular de la innovación. La IA, impulsada por varias formas de machine learning que reconocen patrones en los datos para permitir predicciones, puede agregar valor a su negocio al

Proporcionar una comprensión más completa de la abundancia de datos disponibles

Confiar en las predicciones para automatizar tareas excesivamente complejas o mundanas

IA en la empresa

Actualmente, la tecnología de IA mejora el rendimiento y la productividad de la empresa mediante la automatización de procesos o tareas que antes requerían esfuerzo humano. La IA también puede dar sentido a los datos a una escala que ningún humano jamás podría. Esta capacidad puede generar importantes ventajas empresariales. Por ejemplo, Netflix utiliza aprendizaje automático para proporcionar un nivel de personalización que ayudó a la empresa a aumentar su base de clientes en más del 25%.

La mayoría de las empresas ha hecho de la ciencia de datos una prioridad y está realizando grandes inversiones en ella. Una encuesta McKinsey de 2021 sobre inteligencia artificial (IA) reveló que la proporción de empresas que señalaban haber adoptado la IA en al menos una función había aumentado hasta el 56 %, frente al 50 % el año anterior. Asimismo, el 27 % de los encuestados indicó que al menos el 5 % de sus ingresos era atribuible a la IA, frente al 22 % un año antes.

La IA posee valor para casi todas las funciones, negocios e industrias. Incluye aplicaciones generales y específicas de la industria, tales como

Uso de datos transaccionales y demográficos para predecir cuánto gastarán ciertos clientes en el curso de su relación con una empresa (o el valor de la vida útil del cliente)

Optimización de precios basada en el comportamiento y preferencias del cliente

Uso del reconocimiento de imágenes para analizar imágenes de rayos X en busca de síntomas de cáncer

Cómo las empresas usan la IA

De acuerdo con la Harvard Business Review, las empresas utilizan la IA principalmente para

Detectar y disuadir intrusiones de seguridad (44%)

Resolver problemas tecnológicos de los usuarios (41%)

Reducir el trabajo de la gestión de producción (34%)

Medir el cumplimiento interno en el uso de proveedores aprobados (34%)

¿Qué es lo que está impulsando la adopción de la IA?

Tres factores que están impulsando el desarrollo de la IA en todas las industrias.

La capacidad de cómputo asequible y de alto rendimiento ya se encuentra disponible. La abundancia del poder de la computación de productos básicos en la nube permite un fácil acceso a un poder de computación asequible y de alto rendimiento. Antes de este desarrollo, los únicos entornos informáticos disponibles para la IA no estaban basados en la nube y tenían un costo prohibitivo.

Se encuentran disponibles grandes volúmenes de datos para la formación. La IA debe formarse en muchos datos para hacer las predicciones correctas. La facilidad de etiquetado de los datos y la asequibilidad del almacenamiento y el procesamiento de datos estructurados y no estructurados permiten crear y entrenar más algoritmos.

La IA aplicada proporciona una ventaja competitiva. Cada vez más, las empresas reconocen la ventaja competitiva de aplicar los conocimientos de IA a los objetivos empresariales y lo convierten en una prioridad para toda la empresa. Por ejemplo, las recomendaciones específicas proporcionadas por la IA pueden ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones más rápido. Muchas de las características y capacidades de la IA pueden reducir los costos y los riesgos, acelerar el tiempo de comercialización y mucho más.

Entrenamiento y desarrollo de modelos de IA

El desarrollo y despliegue de los modelos de aprendizaje automático se realiza en múltiples etapas, entre las cuales se encuentran el entrenamiento y la inferencia. El entrenamiento y la inferencia de IA se refieren al proceso de experimentar con modelos de aprendizaje automático para resolver un problema.

Por ejemplo, un ingeniero de aprendizaje automático puede experimentar con diferentes modelos candidatos para una aplicación de visión artificial, como la detección de fracturas óseas en imágenes de rayos X.

Para mejorar la precisión de estos modelos, el ingeniero debe proporcionar datos a los modelos y ajustar los parámetros hasta que alcancen un umbral predefinido. Estas necesidades de entrenamiento, proporcionales a la complejidad de los modelos, crecen exponencialmente cada año.

Las tecnologías de infraestructura claves para el entrenamiento de IA a escala incluyen redes de clústeres, como RDMA e InfiniBand, recursos informáticos de GPU de hardware dedicado y almacenamiento de alto rendimiento.

Historias de éxito de la IA

La IA es el factor determinante de algunas historias de éxito significativas.

De acuerdo con el Harvard Business Review, Associated Press produjo 12 veces más historias al capacitar al software de IA para que escribiera automáticamente historias sobre noticias de pocas ganancias. Este esfuerzo liberó a sus periodistas para que pudieran escribir relatos más detallados.

Deep Patient, una herramienta impulsada por la IA diseñada por la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai, permite a los médicos identificar pacientes de alto riesgo incluso antes de que se diagnostiquen enfermedades. La herramienta analiza el historial médico de un paciente para predecir casi 80 enfermedades hasta un año antes del inicio, según insideBIGDATA.

La IA lista para usar hace que su puesta en funcionamiento sea más sencilla

La aparición de soluciones y herramientas impulsadas por la IA significa que más empresas pueden aprovechar la IA a un menor costo y en menos tiempo. La IA lista para usar hace referencia a las soluciones, herramientas y software que tienen capacidades de IA integradas o que automatizan el proceso de toma de decisiones algorítmicas.

La IA lista para usar incluye bases de datos autónomas autorreparables y modelos predefinidos para el reconocimiento de imágenes y el análisis de texto en varios conjuntos de datos.

Cómo dar el primero paso con la IA

Comunicación con los clientes a través de chatbots. Los chatbots utilizan el procesamiento del lenguaje natural para comprender a los clientes y permitirles hacer preguntas y obtener información. Estos chatbots aprenden con el paso del tiempo para que puedan agregar mayor valor a las interacciones con los clientes.

Supervisa tu centro de datos. Las operaciones de TI pueden optimizar el control, con una plataforma en la nube que integra todos los datos y realiza un seguimiento automático de los umbrales y las anomalías.

Ejecute análisis empresariales sin necesidad de contar con un experto. Las herramientas analíticas con una interfaz de usuario visual permiten a las personas sin conocimientos técnicos consultar fácilmente un sistema y obtener una respuesta comprensible.

Creación de la cultura correcta

Aprovechar al máximo la IA (y evitar los problemas que frenan las implementaciones exitosas) implica implementar una cultura de equipo que respalde completamente el ecosistema de la IA. En este tipo de entorno

Los analistas empresariales trabajan con los científicos de datos para definir los problemas y objetivos

Los ingenieros de datos administran los datos y la plataforma de datos subyacente para que sean completamente operativos para el análisis

Los científicos de datos preparan, exploran, visualizan y modelan datos en una plataforma de ciencia de datos

Los arquitectos de TI administran la infraestructura subyacente necesaria para respaldar la ciencia de datos de forma equilibrada, ya sea on-premise o en la nube

Los desarrolladores de aplicaciones implementan modelos en aplicaciones para diseñar productos basados en datos

La IA como ventaja imperativa y competitiva

La IA es un imperativo estratégico para cualquier empresa que quiera obtener una mayor eficiencia, nuevas oportunidades de ingresos y aumentar la lealtad de los clientes. Se está convirtiendo rápidamente en una ventaja competitiva para muchas organizaciones. Con la IA, las empresas pueden cumplir más objetivos en menos tiempo, crear experiencias personalizadas y atractivas para los clientes y predecir los resultados comerciales para impulsar una mayor rentabilidad.

Sin embargo, la IA aún sigue siendo una tecnología nueva y compleja. Para aprovecharla máximo, necesita experiencia en el diseño y la administración de sus soluciones de IA de forma equilibrada. Un proyecto de IA exitoso requiere más que simplemente contratar a un científico de datos. Las empresas deben implementar las herramientas, los procesos y las estrategias de gestión correctas para garantizar el éxito de la IA.

Mejores prácticas para obtener el máximo provecho de la IA

El Harvard Business Review recomienda lo siguiente para comenzar con la IA:

Aplicar las capacidades de la IA a las actividades que tengan el mayor y más inmediato impacto en los ingresos y en los costos.

Usar la IA para aumentar la productividad con la misma cantidad de personas, en lugar de eliminar o agregar personal.

Comenzar su implementación de IA en la administración interna, no en la directiva (la TI y la contabilidad serán los aspectos más beneficiados).

Asistencia en su experiencia con la IA

No se puede renunciar a la transformación de la IA. Para seguir siendo competitivo, al final, cada empresa debe adoptar la IA y construir un ecosistema de IA. Las empresas que no logren adoptar la IA en cierta capacidad durante los próximos 10 años se quedarán atrás.

Aunque tu empresa podría ser la excepción, la mayoría de las empresas no cuentan con el talento y la experiencia internos para desarrollar el tipo de ecosistema y soluciones que pueden maximizar las capacidades de IA.

Para lograr un proceso de transformación de IA exitoso que incluya el desarrollo de estrategias y el acceso a herramientas, busca un socio con experiencia en este ámbito y una cartera completa de IA.

Biblioteca de aprendizaje sobre inteligencia artificial

¿Qué es data science?
Las empresas combinan activamente las estadísticas con conceptos de ciencia informática como el machine learning y la inteligencia artificial para extraer información de big data e impulsar la innovación y transformar la toma de decisiones.

¿Qué es el aprendizaje automático?
El machine learning, un subconjunto de la inteligencia artificial (IA), se centra en diseñar sistemas que aprenden a través de datos con el objetivo de automatizar y acelerar el tiempo de decisión y el tiempo de rentabilidad.

Opiniones y noticias de inteligencia artificial
La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la ciencia de datos están modificando la manera en la que las empresas abordan problemas complejos y modifican la trayectoria de sus respectivos sectores. Lea los últimos artículos para comprender cómo la industria y sus compañeros abordan estas tecnologías.

Historias de éxito de la IA

La IA es el factor determinante de algunas historias de éxito significativas.

De acuerdo con el Harvard Business Review, Associated Press produjo 12 veces más historias al capacitar al software de IA para que escribiera automáticamente historias sobre noticias de pocas ganancias. Este esfuerzo liberó a sus periodistas para que pudieran escribir relatos más detallados.

Deep Patient, una herramienta impulsada por la IA diseñada por la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai, permite a los médicos identificar pacientes de alto riesgo incluso antes de que se diagnostiquen enfermedades. La herramienta analiza el historial médico de un paciente para predecir casi 80 enfermedades hasta un año antes del inicio, según insideBIGDATA.

La IA lista para usar hace que su puesta en funcionamiento sea más sencilla

La aparición de soluciones y herramientas impulsadas por la IA significa que más empresas pueden aprovechar la IA a un menor costo y en menos tiempo. La IA lista para usar hace referencia a las soluciones, herramientas y software que tienen capacidades de IA integradas o que automatizan el proceso de toma de decisiones algorítmicas.

La IA lista para usar puede ser desde bases de datos autónomas que se curan a sí mismas al utilizar el machine learning, hasta modelos prediseñados que se pueden aplicar a una variedad de conjuntos de datos para resolver desafíos como el reconocimiento de imágenes y el análisis de textos. Puede ayudar a las empresas a lograr un tiempo de rentabilidad más rápido, aumentar la productividad, reducir costos y mejorar las relaciones con los clientes.

Cómo dar el primero paso con la IA

Comunicación con los clientes a través de chatbots. Los chatbots utilizan el procesamiento del lenguaje natural para comprender a los clientes y permitirles hacer preguntas y obtener información. Estos chatbots aprenden con el paso del tiempo para que puedan agregar mayor valor a las interacciones con los clientes.

Supervisa tu centro de datos. Los equipos de operaciones de TI pueden ahorrar enormes cantidades de tiempo y energía en la supervisión de sistemas al colocar toda la web, las aplicaciones, el rendimiento de la base de datos, la experiencia del usuario y los datos de registro en una plataforma de datos basada en la nube que controla automáticamente los umbrales y detecta anomalías.

Ejecute análisis empresariales sin necesidad de contar con un experto. Las herramientas analíticas con una interfaz de usuario visual permiten a las personas sin conocimientos técnicos consultar fácilmente un sistema y obtener una respuesta comprensible.

Obstáculos que dificultan desarrollar el máximo potencial de la IA

A pesar de lo prometedor que suena la IA, muchas empresas no se percatan del máximo potencial del machine learning y de otras funciones de la IA. ¿Por qué? Irónicamente, resulta que el problema es, en gran parte... las personas. Los flujos de trabajo ineficientes pueden impedir que las empresas obtengan el valor total de sus implementaciones de IA.

Por ejemplo, los científicos de datos pueden enfrentarse a desafíos para obtener los recursos y datos necesarios para diseñar modelos de machine learning. Pueden tener problemas para colaborar con sus compañeros de equipo. Además, cuentan con muchas herramientas de código abierto diferentes para administrar, mientras que los desarrolladores de aplicaciones a veces necesitan recodificar por completo los modelos que los científicos de datos desarrollan antes de que puedan integrarlos a sus aplicaciones.

Con una lista cada vez mayor de herramientas de IA de código abierto, la TI termina dedicando más tiempo a ayudar a los equipos de ciencia de datos a actualizar continuamente sus entornos de trabajo. Este problema se ve agravado por una estandarización limitada en la forma en que los equipos de ciencia de datos desean trabajar.

Por último, los ejecutivos sénior podrían no ser capaces de visualizar el potencial completo de las inversiones en IA de sus empresas. Por ende, no prestan suficiente patrocinio ni recursos para crear el ecosistema colaborativo e integrado necesario para que la IA tenga éxito.

Creación de la cultura correcta

Aprovechar al máximo la IA (y evitar los problemas que frenan las implementaciones exitosas) implica implementar una cultura de equipo que respalde completamente el ecosistema de la IA. En este tipo de entorno

Los analistas empresariales trabajan con los científicos de datos para definir los problemas y objetivos

Los ingenieros de datos administran los datos y la plataforma de datos subyacente para que sean completamente operativos para el análisis

Los científicos de datos preparan, exploran, visualizan y modelan datos en una plataforma de ciencia de datos

Los arquitectos de TI administran la infraestructura subyacente necesaria para respaldar la ciencia de datos de forma equilibrada, ya sea on-premise o en la nube

Los desarrolladores de aplicaciones implementan modelos en aplicaciones para diseñar productos basados en datos

La IA como ventaja imperativa y competitiva

La IA es un imperativo estratégico para cualquier empresa que quiera obtener una mayor eficiencia, nuevas oportunidades de ingresos y aumentar la lealtad de los clientes. Se está convirtiendo rápidamente en una ventaja competitiva para muchas organizaciones. Con la IA, las empresas pueden cumplir más objetivos en menos tiempo, crear experiencias personalizadas y atractivas para los clientes y predecir los resultados comerciales para impulsar una mayor rentabilidad.

Sin embargo, la IA aún sigue siendo una tecnología nueva y compleja. Para aprovecharla máximo, necesita experiencia en el diseño y la administración de sus soluciones de IA de forma equilibrada. Un proyecto de IA exitoso requiere más que simplemente contratar a un científico de datos. Las empresas deben implementar las herramientas, los procesos y las estrategias de gestión correctas para garantizar el éxito de la IA.

Mejores prácticas para obtener el máximo provecho de la IA

El Harvard Business Review recomienda lo siguiente para comenzar con la IA:

Aplicar las capacidades de la IA a las actividades que tengan el mayor y más inmediato impacto en los ingresos y en los costos.

Usar la IA para aumentar la productividad con la misma cantidad de personas, en lugar de eliminar o agregar personal.

Comenzar su implementación de IA en la administración interna, no en la directiva (la TI y la contabilidad serán los aspectos más beneficiados).

Asistencia en su experiencia con la IA

No se puede renunciar a la transformación de la IA. Para seguir siendo competitivo, al final, cada empresa debe adoptar la IA y construir un ecosistema de IA. Las empresas que no logren adoptar la IA en cierta capacidad durante los próximos 10 años se quedarán atrás.

Aunque tu empresa podría ser la excepción, la mayoría de las empresas no cuentan con el talento y la experiencia internos para desarrollar el tipo de ecosistema y soluciones que pueden maximizar las capacidades de IA.

Si necesita ayuda para desarrollar la estrategia correcta y acceder a las herramientas adecuadas para tener éxito en su experiencia de transformación con IA, debe buscar un socio innovador con amplia experiencia en la industria y una cartera completa de IA.

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Biblioteca de aprendizaje sobre inteligencia artificial

¿Qué es data science?
Las empresas combinan activamente las estadísticas con conceptos de ciencia informática como el machine learning y la inteligencia artificial para extraer información de big data e impulsar la innovación y transformar la toma de decisiones.

¿Qué es el aprendizaje automático?
El machine learning, un subconjunto de la inteligencia artificial (IA), se centra en diseñar sistemas que aprenden a través de datos con el objetivo de automatizar y acelerar el tiempo de decisión y el tiempo de rentabilidad.

Opiniones y noticias de inteligencia artificial
La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la ciencia de datos están modificando la manera en la que las empresas abordan problemas complejos y modifican la trayectoria de sus respectivos sectores. Lea los últimos artículos para comprender cómo la industria y sus compañeros abordan estas tecnologías.

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¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

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La inteligencia artificial (IA) genera crecimiento empresarial, ayuda a mejorar la toma de decisiones y transforma las empresas para que sean más inteligentes, automatizadas y escalables. Aprende todo lo que necesitas saber sobre la IA aquí.

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ProFuturo - Programa de educación digital impulsado por Fundación Telefónica y Fundación "la Caixa"

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Integrando la IA en educación: recursos y experiencias - ProFuturo

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¿Cómo puede la IA transformar las prácticas pedagógicas y de evaluación en el aula? ¿Cómo pueden usarla los docentes para la gestión y análisis de datos educativos? ¿cuáles son las preocupaciones y necesidades de los docentes respecto al uso de la IA? Esta y otras muchas preguntas que se hacen los docentes sobre el uso de la IA en educación fueron el centro de los encuentros ProFuturo, auspiciados por Fundación Telefónica Colombia. La publicación Docentes ProFuturo ante los desafíos de la IA reúne las principales conclusiones y aprendizajes que allí se alcanzaron, además de una gran cantidad de recursos muy útiles para poder aplicar la IA en las aulas. En este artículo os lo contamos.

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El futuro de la IA y su impacto en la sociedad, las empresas, las profesiones y la educación

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El futuro de la inteligencia artificial (IA) marca un antes y después en nuestra sociedad al redefinir el panorama de las empresas, las profesiones y el ámbito educativo. Estamos ante una era donde los roles de la inteligencia artificial en el futuro del trabajo y de la humanidad se entrelazan para forjar un destino innovador. La pregunta ya no es cómo funciona la IA sino cómo nos preparamos para lo que viene. Este artículo, el experto en marketing Juan Merodio, explorará no solo el futuro de la

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¿Qué se espera en el futuro de la inteligencia artificial? - Forbes España

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La Inteligencia Artificial Generativa está viviendo un momento crucial con el lanzamiento de ChatGPT-4 este mes y su impacto potencial en todo. Su

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Te traemos una guía con 71 de servicios basados en Inteligencia Artificial, que hemos dividido por las finalidades para las que están enfocadas. De esta manera, dependiendo de para qué necesites utilizar una IA, tendrás varias alternativas para realizar esta tarea. En la lista tendrás tanto servicios gratuitos como otros que son de pago.

Estamos viviendo una auténtica revolución de la inteligencia artificial, y cada vez hay más servicios que se apoyan en ella para ofrecernos automatismos que nos ahorran trabajo en muchas tareas. Nosotros, vamos a ofrecerte los que hemos considerado los mejores en campos como el arte y creatividad, la enseñanza, el diseño, y varios otros más.

Vamos a intentar ir actualizando nuestra lista de vez en cuando, por lo que no te olvides de guardarla en favoritos para cuando necesites recursos. Y si hay alguna IA que consideras que debería aparecer en ella, te invitamos a que nos dejes tus sugerencias en la sección de comentarios, para que todos los lectores se puedan beneficiar de ellas.

Arte y creatividad

Vamos a empezar con herramientas de Inteligencia Artificial destinadas al arte y la creatividad. Con estas IAs, vas a poder generar dibujos desde la nada a partir de tus comandos escritos donde describes las ideas, además de poder editar fotografías y mucho más.

AI Magic Tools: Una colección de más de 30 herramientas de inteligencia artificial creadas por runway. Necesitas registrarte para acceder, pero te ofrece edición de vídeo en tiempo real, creación de imágenes, filtros, herramientas colaborativas y mucho más. Es una suite para ayudarte a crear contenido desde el navegador. Enlace: runwayml.com/ai-magic-tools.

AvatarAI: Esta es una página de pago que está especializada en crear avatares fotorrealistas a partir de tus fotos. Es bastante cara, cuesta 21 euros cada pack con más de 112 avatares, aunque vas a poder elegir entre una gran cantidad de estilos. Es posiblemente una de las herramientas más populares con esta función. Enlace: avatarai.me.

ClipDrop: Otra suite con múltiples herramientas de edición potenciadas por inteligencia artificial. Tiene una tarifa gratuita con resoluciones limitadas y marcas de agua, pero ya con ella puedes eliminar fondos u objetos de fotografías, cambiar su iluminación o resolución, crear clips y editar páginas web. Enlace: clipdrop.co.

Imagine 3D: Una herramienta que te permite realizar prototipos 3D de objetos creada por Luma Labs. Lo único que tienes que hacer es describirlos con tus prompts textuales. Enlace: captures.lumalabs.ai/imagine.

Inworld: Se trata de una IA que te permitirá crear personajes virtuales con solo explicarle cómo quieres que sean. Creará un personaje con su comportamiento, motivaciones y sus metas. Enlace: inworld.ai.

Lexica: Se trata de un buscador de imágenes generadas con Stable Diffusion, y también tiene una opción para generarlos. Muy buen recurso cuando estás buscando imágenes ya creadas con una especie de Google de las imágenes por IA. Enlace: lexica.art.

Midjourney: Midjourney es la inteligencia artificial para crear imágenes a partir de peticiones textuales más sorprendente y realista que hay ahora mismo. Funciona a través de Discord, y aunque las primeras peticiones son gratuitas, luego tienes que pagar una mensualidad para seguir usándolo. Enlace: midjourney.com.

Phaser: Se trata de una comunidad de creativos en la que tienes múltiples herramientas para generar imágenes a partir de texto, y puedes compartirlas para inspirar a los otros usuarios. Enlace: phraser.tech.

Playground: Esta es una herramienta interesante, ya que es un buscador de prompts para generar imágenes en las herramientas de creación de arte. Tienes una página llena de imágenes que son resultados, y al pulsar en una verás el prompt que se ha utilizado para generarla. Enlace: playgroundai.com.

Scenario: Se trata de un programa que te ayuda a crear recursos para tus juegos, generándolos mediante inteligencia artificial. Requiere registro, y tiene tanto versión web como aplicaciones móviles. Enlace: scenario.com.

Synthesia: Se trata de una herramienta con la que vas a poder crear vídeos a partir de texto plano. Los vídeos pueden ser en hasta 120 idiomas diferentes. Es una herramienta de pago pensada para empresas, que empieza por 30 dólares al mes. Enlace: synthesia.io.

IAs conversacionales

Pasamos ahora a dejarte una pequeña lista de inteligencias artificiales conversacionales. Aquí, la mayoría están basadas en ChatGPT o en GPT, pero las tienes orientadas a varios tipos de utilidades, o también hay algunas más genéricas.

Ariana AI: Un bot de ChatGPT diseñado para utilizarlo en WhatsApp. Enlace: timworks.com/ariana.

Bing Chat: Bing Chat es el la IA conversacional de Microsoft desarrollada con GPT-4 con la colaboración de OpenAI, los creadores de ChatGPT. Poco a poco se va desplegando gratis para todos los usuarios del buscador de Microsoft. Enlace: bing.com.

CharacterAI: Una página en la que puedes crear chatbots mediante IA, e interactuar por esos creados por otros usuarios, que pueden ser desde Bowser hasta Elon Musk. Funciona utilizando ChatGPT como motor. Enlace: Beta.character.ai.

ChatGPT: ChatGPT es la inteligencia artificial conversacional que ha liderado la revolución de la IA desde finales del 2022. Puedes mantener conversaciones con ella y pedirle que haga muchas cosas, desde buscarte información sobre algo hasta escribirte resumenes, guiones y mucho más. Enlace: chat.openai.c: om.

Copy Creator: Un asistente de escritura con el que desarrollar contenidos. Pueden ser ideas de contenido escritas, ideas para podcasts, ideas para cursos digitales, redes sociales o páginas de membresía, además de muchas otras. Enlace: copycreator.com.

Debuild: Una herramienta para crear páginas web o apps en unos segundos, y sin necesidad de saber programar. Tienes que elegir lo que quieres crear, describir su funcionamiento, y esta IA generará el código para ti. Enlace: debuild.app

DoNotPay: Podríamos denominarlo como un abogado hecho por Inteligencia Artificial. Ha sido diseñado para ayudar con procedimientos legales de todo tipo, desde demandas hasta defensas. Sin embargo, es estadounidense, y no esperes que entienda la legislación española. Enlace: donotpay.com.

Replika: Es una IA diseñada para ser tu compañero o compañera virtual. Literalmente, puedes crearte un amigo que es una IA, alguien con quien poder charlar cuando quieras, interactuar de diferentes maneras, y que siempre estará a tu lado. Enlace: replika.ai.

Poe: Es un agente artificial creado por el portal Quora, y que ha sido creado para que le puedas hacer las preguntas que quieras y obtener respuestas. Enlace: poe.com.

Servicios de diseño

De momento, el diseño todavía no es el campo en el que más se están aplicando los sistemas de inteligencia artificial. Sin embargo, aquí te dejamos unas pocas propuestas que quizá te pueden valer.

Flair: Una herramienta para diseñar contenido para empresas. Si tienes un producto que quieras promocionar, esta IA generará sesiones fotográficas del producto. Enlace: withflair.ai.

Interior AI: Un sistema de inteligencia artificial con el que vas a poder crear maquetas de interiorismo y hacer puestas en escena virtuales. Perfecta para amantes del interiorismo. Enlace: interiorai.com.

NameSnack: Es un servicio que te permite crear nombres para tu negocio o tus proyectos. Solo escribes una o varias palabras clave, y te genera nombres mediante IA. Enlace: namesnack.com.

Stockimg.ai: Un sistema de inteligencia artificial con el que vas a poder diseñar todo tipo de cosas, desde portadas de libros hasta posters, logos, ilustraciones o imágenes de stock. Enlace: stockimg.ai.

IAs para la educación

Las inteligencias artificiales todavía no pueden actuar como profesores. Sin embargo, sí que pueden ser asistentes para alumnos y profesores, ayudando con algunas de las tareas repetitivas o intentando que podamos entender mejores algunos conceptos.

Desarrollo y programación

Aunque todavía no han conseguido una gran fiabilidad a la hora de programar, todavía no nos sustituyen, los sistemas de inteligencia artificial sí que pueden ayudarnos con nuestro código de otras maneras. Puede ser probándolo para encontrar errores o sugiriéndonos estructuras con las que seguir.

Servicios para mejorar la productividad

También hay otros sistemas de inteligencia artificial algo más genéricos, pero que pueden ayudarnos en nuestra productividad ahorrando tiempo o dándonos ideas o apoyo para crear contenido. Estas son algunas de las sugerencias en este campo.

Búsquedas e investigación

Vamos a seguir ahora en una categoría en la que vamos a mezclar dos conceptos. Aquí vas a tener tanto algunos motores de búsquedas afinados mediante inteligencia artificial como otras herramientas destinadas a la ciencia y a la investigación.

Todas las imágenes | Yúbal con Bing Image Creator

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