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Presentación: Quinua Smartapp, plataforma para incrementar la productividad de la quinua

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Presentación del proyecto “Quinua Smartapp, prototipo de plataforma rural inteligente, en tiempo real, para incrementar la productividad en la cadena de valor de quinua orgánica (Chenopodium quinoa wild)”, desarrollado por la Universidad Nacional Agraria La Molina, la comunidad campesina de San Lorenzo de Huancayo y la Universidad de Lima en coordinación con el Programa Nacional de Innovación Agraria (PNIA) y con financiamiento del Banco Mundial y del Banco Interamericano de Desarrollo.

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La selva amazónica es el entorno biológico más complejo del mundo, con millones de especies de plantas, aves y vida silvestre que llaman hogar a esta vasta área, muchas de las cuales aún no han sido estudiadas por los científicos. De 2022 a 2023, la Amazonía perdió cerca de 3 millones de hectáreas por deforestación, un promedio de 10.000 hectáreas por día, según el Proyecto de Monitoreo de la Amazonía Andina.

El diez por ciento de la Amazonía se encuentra dentro de las fronteras de Colombia, y las organizaciones dentro de ese país aplican avances en la nube y la inteligencia artificial en un enfoque único para combatir la deforestación, mejorar el clima y mantener la flora, la fauna y las comunidades indígenas a salvo de daños.

"Es importante mantener la integridad de la región amazónica, porque cuando perdemos integridad, perdemos cobertura, perdemos fauna, perdemos flora y desaparece la selva", dice Luz Marina Mantilla, directora general del Instituto SINCHI. "Eso es lo que no queremos que suceda".

Proyecto Guacamaya es un esfuerzo conjunto del Centro de Investigación CinfonIA en la Universidad de los Andes, el Instituto SINCHI, Instituto Humboldt, Laboratorios Planetarios PBC  y el laboratorio de Microsoft AI for Good, que utiliza los mejores modelos de IA de su clase para monitorear la deforestación y proteger la biodiversidad del ecosistema, a través de una combinación de imágenes satelitales, cámaras trampa y bioacústica.

"La tecnología cambiará las reglas del juego para salvar la Amazonía", dice Pablo Arbeláez, director del Centro de Investigación CinfonIA.

Mediante el uso de datos, aprendizaje automático, tecnología en la nube, ciencia de datos y otras tecnologías, los patrones de deforestación se identifican más rápido, lo que permite tomar medidas más rápidas en áreas en riesgo. El modelo de lenguaje de audio es un modelo de lenguaje multimodal hecho a medida llamado CLAP, desarrollado por Microsoft. Los modelos de imagen se entrenan a partir de modelos de código abierto y el marco utilizado para desarrollar los modelos de imagen, Pytorch Wildlife, también fue creado por Microsoft.

"Creo que muestra lo mejor del sector privado, las ONG, las universidades y los gobiernos que trabajan juntos", dice Juan Lavista Ferres, vicepresidente corporativo y científico jefe de datos en el Laboratorio AI for Good de Microsoft. "Este es un gran ejemplo de cómo la IA acelera y apoya el trabajo de los conservacionistas. Ya hemos logrado un progreso significativo a través de esta colaboración y espero que tengamos un mayor impacto".

Durante el último año, se han producido varias actualizaciones clave en el Proyecto Guacamaya, lo que brinda a los investigadores más opciones y una mejor capacidad para rastrear y comprender los patrones de deforestación, entre ellas:

Imágenes satelitales diarias de Planet Labs: Antes de esta actualización, las imágenes se proporcionaban de manera mensual. Ahora, con actualizaciones diarias, los investigadores pueden establecer alertas diarias a través de utilizar imágenes de los satélites que monitorean la Amazonía.

Modelos de IA específicos de la Amazonía: Ahora, los investigadores que estudian los animales que se encuentran en la Amazonía pueden utilizar un modelo de IA específico de la región que es más preciso para identificar las especies que se encuentran en la selva tropical, lo que les permite trabajar 10 veces más rápido.

Colaboración gubernamental: El Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales, que proporciona los informes oficiales de deforestación para Colombia, ahora utilizará los modelos del Proyecto Guacamaya en sus informes.

Modelo de biodiversidad de código abierto: El proyecto ha lanzado Pytorch Wildlife, una plataforma de código abierto diseñada de manera específica para crear, modificar y compartir potentes modelos de conservación de IA.

"Con esta conexión de conocimiento, instituciones y tecnología, queremos que el país avance con más fuerza en la toma de decisiones críticas sobre cómo mantener y conservar los ecosistemas", dice Hernando García Martínez, director general del Instituto Humboldt. "Necesitamos que la gente entienda el valor de la naturaleza".
Imagen de portada: La IA específica de la Amazonía ha facilitado 10 veces más a los científicos que estudian la vida silvestre de la selva tropical la identificación de las especies que se encuentran en Colombia, ya que el modelo reduce el enfoque a los animales que viven en la región.

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Proyecto Guacamaya utiliza satélites e inteligencia artificial para combatir la deforestación

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El Proyecto Guacamaya, que utiliza la IA de Microsoft, monitorea la deforestación de la selva tropical y protege la biodiversidad con imágenes satelitales, cámaras trampa y bioacústica.

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USIL desarrolla paciente estandarizado con IA para mejorar la formación médica en Perú | Blog USIL

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Este nuevo proyecto permite a los estudiantes practicar con pacientes virtuales capaces de comunicarse en español, inglés y quechua.

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Crean sistema robótico para optimizar “control de calidad” en el sector agroindustrial

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(Agraria.pe) Con el soporte de instituciones públicas como el CITEagroindustrial Chavimochic, la Universidad Privada Antenor Orrego viene trabajando en el proyecto “Desarrollo e implementación de un sistema robotizado

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Proyecto de Agroexportación con ia

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IDE ESAN - Instituto de Desarrollo Económico

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IA: una revolución para los agronegocios -

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Descubre cómo la inteligencia artificial está revolucionando los agronegocios. Optimización de cultivos, predicción de rendimientos y sostenibilidad.

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IA y Automatización de autos (Caso Tesla)

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IA y Automatización de autos (Caso Tesla)

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Desarrollamos e implementamos autonomía a gran escala en vehículos, robots y mucho más. Únete y ayúdanos a construir el futuro de la inteligencia artificial.

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La inteligencia artificial (IA) está transformando poco a poco distintos sectores y la cocina profesional no es ninguna excepción. Esta herramienta lejos de ser una amenaza más bien es una aliada para potenciar el talento humano, en este caso el de los chefs, permitiendo así optimizar procesos, mejorar la eficiencia y centrarse en lo que realmente marca la diferencia: la creatividad y la innovación culinaria.

Para qué se usa la IA en la cocina profesional

La función que viene a desarrollar la inteligencia artificial en la cocina profesional es ayudar al equipo de cocina en tareas rutinarias y operativas, para que puedan dedicarse a lo que realmente aporta valor, como la creación de nuevos platos, la atención personalizada a los clientes, la mejora de la experiencia del cliente.

Aplicaciones de la IA en la cocina profesional

La inteligencia artificial se aplica en varios aspectos de la cocina profesional, optimizando tanto la operación interna de los restaurantes como la experiencia del cliente:

Embalajes sostenibles

Al ser la sostenibilidad un factor que mejora la reputación de un restaurante, el uso embalajes sostenibles es cada vez más importante en la cocina profesional.

Reducción del impacto ambiental: Los embalajes sostenibles ayudan a disminuir el impacto ecológico, mejorando la reputación del restaurante al alinearse con prácticas responsables.

Garantía de frescura y calidad: Estos envases están diseñados para mantener la calidad de los alimentos, asegurando su frescura hasta el momento del consumo.

Sensores integrados: Algunos modelos de embalaje incorporan sensores que detectan cambios en la temperatura, humedad y otros factores ambientales que afectan la calidad de los productos.

Alertas inteligentes: Los sistemas de IA reciben datos de estos sensores y alertan a los chefs sobre las condiciones del producto, permitiendo tomar decisiones sobre su consumo o almacenamiento para preservar sus cualidades.

Con esos datos, los sistemas de IA alertan a los chefs de cómo están afectando esos cambios para que bien, sea consumido a la mayor brevedad posible o sea almacenado de otra forma para mantener sus cualidades.

La creación de menús puede resultar una tarea desafiante en la cocina profesional, ya que requiere conocer las preferencias de los clientes. Aquí, la IA juega un papel importante facilitando el análisis de datos recopilados a través de pedidos, comentarios de clientes y tendencias culinarias.

Gracias a estos datos, la IA sugiere combinaciones exitosas de platos y bebidas, identifica restricciones alimentarias frecuentes y anticipa nuevas tendencias. Esto permite personalizar la experiencia del cliente, mejorando su satisfacción y aumentando las ventas.

Chatbots de IA

Los chatbots de IA son cada vez más utilizados para mejorar la eficiencia operativa y la comunicación. Internamente, ayudan a coordinar tareas, enviar recordatorios sobre tiempos de cocción, alertar sobre la disponibilidad de ingredientes y gestionar la preparación de platos complejos. Para los clientes, automatizan reservas y pedidos online, liberando al personal de esta tarea para enfocarse en ofrecer un mejor servicio en el establecimiento.

Gestión inteligente de inventarios

Mediante el análisis de datos, puede predecir necesidades de stock, reducir desperdicios y garantizar la disponibilidad de productos.

La inteligencia artificial se está consolidando como una herramienta poderosa en la cocina profesional, que no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también potencia la creatividad, la sostenibilidad y la experiencia del cliente. Al liberar a los chefs de tareas repetitivas y ofrecerles datos clave para la toma de decisiones, la IA no reemplaza el talento humano, sino que lo complementa, permitiendo que los profesionales se concentren en lo que realmente importa: la creación de platos excepcionales y potenciar el rendimiento de los negocios gastronómicos.

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Inteligencia artificial en la cocina profesional - Ken-Foods

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La inteligencia artificial transforma la cocina profesional, optimizando procesos, potenciando la creatividad y mejorando la experiencia del cliente.

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Con MATLAB, puede crear conjuntos de datos y modelos de IA para tareas específicas de un dominio, así como probar modelos en nivel de todo el sistema de forma continua.

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Proyectos de Salud con IA

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Cuando hablamos de inteligencia artificial en salud, muchas veces pensamos en tecnología de punta para hospitales de países ricos. Sin embargo, la verdadera revolución ocurre cuando estas herramientas se adaptan y aplican en comunidades vulnerables, donde los recursos son escasos pero las necesidades son urgentes.

En este artículo presentamos ejemplos reales de proyectos de IA en salud que han generado un impacto positivo tangible en regiones de bajos recursos. Desde África hasta América Latina, veremos cómo el ingenio local, la cooperación internacional y el poder de los datos han salvado vidas, mejorado el acceso y fortalecido sistemas de salud debilitados.

Estos casos no solo demuestran que la IA puede funcionar fuera de contextos tecnológicos avanzados, sino que, bien diseñada, puede ser un catalizador de equidad sanitaria.

1.IA para detección de tuberculosis en Uganda: CAD4TB

Contexto: En Uganda, donde el diagnóstico por rayos X es limitado y los radiólogos escasean, detectar tuberculosis a tiempo es un reto. Esta enfermedad sigue siendo una de las principales causas de muerte evitable.

Solución: El sistema CAD4TB (Computer-Aided Detection for Tuberculosis) desarrollado por Delft Imaging y Radboud University, emplea IA para interpretar radiografías de tórax. Su algoritmo identifica signos de tuberculosis pulmonar con precisión similar a la de un radiólogo humano.

Implementación:

Se equiparon clínicas móviles con máquinas de rayos X digitales y software CAD4TB.

Los pacientes se radiografiaban en zonas rurales sin acceso a especialistas.

El algoritmo emitía un puntaje de probabilidad de TB.

Solo los casos sospechosos eran referidos a pruebas confirmatorias, optimizando recursos.

Resultados:

2.Babyl Rwanda: telemedicina + IA para atención primaria nacional

Contexto: Ruanda tiene un sistema de salud en reconstrucción, con escasez de médicos y grandes áreas rurales sin cobertura adecuada.

Solución: En alianza con el gobierno, Babyl implementó una plataforma que combina:

Características clave:

3.Diagnóstico de retinopatía diabética en la India rural: EyeArt AI

Contexto: La retinopatía diabética es una causa prevenible de ceguera. Pero en zonas rurales de la India, los oftalmólogos son escasos y el tamizaje es mínimo.

Solución: El sistema EyeArt AI, desarrollado por Eyenuk, se entrenó para detectar retinopatía en imágenes del fondo de ojo.

Estrategia:

Resultados:

Cobertura ampliada en decenas de aldeas.

Disminución en la progresión a ceguera.

Validación en entornos reales con resultados similares a expertos humanos.

4.PredictMed: IA para predecir desnutrición infantil en Perú

Contexto: En zonas altoandinas de Perú, la desnutrición crónica infantil supera el 30%. Los equipos de salud comunitarios tienen dificultades para identificar casos antes de que aparezcan signos clínicos.

Solución: Un equipo multidisciplinario desarrolló PredictMed, un modelo de aprendizaje automático entrenado con datos de salud, vivienda, ingresos y educación.

Funcionamiento:

Impacto piloto:

5.e-Ranger + IA en Sierra Leona: ambulancias inteligentes para zonas sin caminos

Contexto: En regiones rurales de Sierra Leona, llegar a un hospital puede tardar horas. Muchas mujeres embarazadas mueren por falta de transporte oportuno.

Solución: El proyecto e-Ranger creó motocicletas ambulancia conectadas con sensores, GPS e IA para coordinar mejor las evacuaciones médicas.

Innovación:

Resultados:

Conclusión

Estos casos muestran que la IA en salud no es solo para grandes hospitales o sistemas tecnológicos avanzados. De hecho, su mayor potencial puede estar en las comunidades más olvidadas del planeta, donde un diagnóstico rápido, una intervención oportuna o una alerta bien enviada pueden marcar la diferencia entre la vida y la muerte.

Factores clave de éxito en estos proyectos:

Diseño centrado en el contexto local.

Participación activa de comunidades y trabajadores de salud.

Uso eficiente de tecnologías existentes (móviles, cámaras, sensores).

Sostenibilidad y escalabilidad realistas.

No hay una única forma de aplicar IA en salud en el Tercer Mundo. Pero estos casos prueban que cuando se hace con visión, ética y colaboración, los resultados pueden ser extraordinarios.

¿Conoces otras iniciativas de IA que hayan generado impacto en salud en contextos vulnerables?

¿Te gustaría impulsar un proyecto similar en tu comunidad?

Comparte tus ideas o experiencias en los comentarios y construyamos juntos un futuro más equitativo en salud.

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Casos de éxito: proyectos de IA en salud que han transformado comunidades de bajos recursos | iamedica

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Descripción de algunas iniciativas para resolver problemas de salud en el tercer mundo

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Alliance Bioversity International - CIAT

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Inteligencia artificial: ¿cómo podría transformar la agricultura?

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Explore cómo la inteligencia artificial (IA) está transformando la agricultura a través de proyectos como Tumaini, Melisa y Artemis, mejorando la salud de los cultivos, las predicciones de rendimiento y la adaptación local. Conozca las oportunidades y los retos que presenta la IA en el ámbito de la agricultura de precisión, la privacidad de los datos, la dependencia tecnológica, y más. Descubra cómo los investigadores de la Alianza de Bioversity International - CIAT están abordando estas complejidades para crear sistemas alimentarios sostenibles y equitativos.

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Aplicación de la IA en el sector público

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Aplicación de la IA en el sector público

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La IA revoluciona el sector público, mejorando la eficiencia y transparencia. Conoce sus beneficios, desafíos y ejemplos prácticos.

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De la semilla al mercado

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Hispatec, software y AgTech para la agricultura global

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Tecnología digital para todos los cultivos. De la semilla al mercado. Con sedes en Europa y LATAM. ERP, apps e inteligencia artificial.

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Proyecto de recopilación de datos con IA: Qonteo

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Proyecto de recopilación de datos con IA: Qonteo

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Implementación de inteligencia artificial en el sector Salud: Innovación y gestión de pacientes

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Implementación de inteligencia artificial en el sector Salud: Innovación y gestión de pacientes

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Tania Menéndez comparte cómo el uso de inteligencia artificial en el Grupo Sanitario Rivera está mejorando la atención médica, desde el diagnóstico hasta el seguimiento diario de l

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SIS y PUCP reconocen proyectos de inteligencia artificial que abordan problemas de salud pública

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SIS y PUCP reconocen proyectos de inteligencia artificial que abordan problemas de salud pública

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El Seguro Integral de Salud (SIS), del Ministerio de Salud (Minsa), junto a Fabricum de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP), realizó la premiación de los ganadores de la primera edición del “Datathon: Inteligencia Artificial (IA) y Datos Abiertos del SIS 2024”,... #gobpe

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Aprende idiomas con IA: domina nuevos idiomas en menos tiempo | HP® Tech Takes - México

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Descubre cómo la inteligencia artificial puede transformar tu aprendizaje de idiomas, con herramientas y estrategias que te ayudarán a dominar un nuevo idioma más rápido. HP® Tech Takes - México.

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La IA ayuda a mejorar el diagnóstico de cáncer abdominal

Con Sara Toledano, cofundadora de Sycai Medical. En este episodio de Unboxing nos cuenta cómo la inteligencia artificial está facilitando la detección del cáncer abdominal, ayudando a los radiólogos a identificar lesiones difíciles de ver y a hacer un seguimiento más preciso de los pacientes.

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campus ia: integrando la inteligencia artificial en la práctica clínica diaria

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Campus IA: Integrando la IA en la práctica clínica diaria

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Descubre cómo la inteligencia artificial puede transformar tu práctica médica y llevarla al siguiente nivel. Aprende a incorporar herramientas que facilitan las tareas administrativas, optimizan el diagnóstico y ajustan la atención a las necesidades de cada uno de tus pacientes. Prepárate para un cambio que marcará el desempeño de tu clínica diaria.

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IA programación: el avance que está transformando el desarrollo de software

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IA Programación: Innovación en la Escritura de Código | IMMUNE Technology Institute

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Descubre cómo la IA programación está transformando el desarrollo de software. ¡Innova con inteligencia artificial!

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Transformación digital en la industria láctea: inteligencia artificial y aprendizaje automático en el futuro de la producción de leche

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Transformación digital en la industria láctea: inteligencia artificial y aprendizaje automático en el futuro de la producción de leche

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THE FOOD TECH - Medio de noticias líder en la Industria de Alimentos y Bebidas

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La industria láctea, una de las más tradicionales y complejas dentro del sector alimentario, se encuentra en un punto de inflexión. La transformación digital, impulsada por tecnologías como la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático, está comenzando a revolucionar la forma en que se producen y gestionan los productos lácteos.

Desde la optimización de procesos hasta la predicción precisa de la calidad de la leche, la adopción de estas tecnologías está permitiendo a las empresas no solo mejorar su eficiencia, sino también r esponder a las demandas de los consumidores, que cada vez buscan más productos personalizados y de alta calidad.

El uso de IA y aprendizaje automático en la industria láctea va más allá de simples mejoras operativas; estas tecnologías están redefiniendo la producción a través de herramientas predictivas, automatización y análisis de datos a gran escala.

En este artículo, exploraremos cómo estas tecnologías están impactando la predicción de la calidad de la leche, la optimización de procesos productivos y la creación de nuevos productos personalizados.

Predicción de la calidad de la leche y detección temprana de problemas con Inteligencia Artificial

Uno de los avances más importantes de la IA en la industria láctea es su capacidad para mejorar la predicción de la calidad de la leche y detectar problemas antes de que se conviertan en fallas catastróficas.

Tradicionalmente, la calidad de la leche se ha determinado a través de análisis químicos y pruebas de laboratorio, que suelen ser costosos y tardan tiempo en arrojar resultados. Sin embargo, con la implementación de IA y algoritmos de aprendizaje automático, es posible realizar predicciones en tiempo real y prevenir problemas de calidad que pueden afectar no solo la producción, sino también la salud del ganado.

El uso de sensores inteligentes conectados a sistemas de IA ha permitido que las granjas lecheras puedan monitorear factores críticos como la composición de la leche (grasa, proteína, lactosa), la temperatura, la salud del ganado y las condiciones ambientales. Estos sensores recopilan una gran cantidad de datos que, cuando se procesan con algoritmos de aprendizaje automático, permiten realizar análisis predictivos de la calidad del producto.

Por ejemplo, un estudio realizado por la Universidad de Wageningen en los Países Bajos demostró cómo el uso de sensores para monitorear el contenido de grasa y proteína en la leche, combinado con algoritmos de IA, permitió aumentar la precisión en la predicción de la calidad del producto en un 85%, reduciendo la necesidad de intervenciones manuales y análisis de laboratorio.

Detección temprana de problemas de salud en el ganado

La IA también ha revolucionado la detección temprana de enfermedades en el ganado. En lugar de depender de observaciones manuales por parte de los granjeros, la IA puede analizar patrones de comportamiento y datos fisiológicos en el ganado para identificar posibles problemas de salud antes de que se vuelvan graves.

Un ejemplo claro es el uso de IA para la detección de mastitis, una enfermedad común en las vacas lecheras que afecta la producción de leche y su calidad.

Investigaciones recientes publicadas por Cornell University han mostrado que los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir con precisión el riesgo de mastitis hasta con una semana de anticipación al notar variaciones mínimas en el comportamiento del ganado y los patrones de ordeño. Esta capacidad de detección temprana ha permitido a los productores reducir drásticamente las pérdidas económicas derivadas de enfermedades no diagnosticadas a tiempo.

Ejemplos de aplicaciones exitosas

En países como Nueva Zelanda, empresas tecnológicas como Halter han desarrollado collares inteligentes que utilizan IA para monitorear el comportamiento del ganado. Estos collares permiten no solo detectar cambios en el bienestar del animal, sino también gestionar el movimiento del ganado en el campo de manera automática, lo que optimiza la producción.

Optimización de procesos productivos y reducción de costos

El segundo gran impacto de la IA y el aprendizaje automático en la industria láctea está relacionado con la optimización de los procesos productivos. Los sistemas automatizados, impulsados por algoritmos inteligentes, están permitiendo a las plantas procesadoras de leche operar de manera más eficiente, reduciendo los costos de producción y mejorando el uso de recursos como el agua y la energía.

Automatización y control inteligente de la producción

Uno de los mayores desafíos en las plantas de procesamiento de leche es el control de calidad constante y la gestión eficiente de recursos. Los sistemas de visión por computadora controlados por IA pueden analizar en tiempo real las líneas de producción, detectando problemas como botellas mal selladas, contaminación en el producto o errores en el etiquetado.

Un ejemplo relevante es el sistema desarrollado por la empresa sueca , líder en soluciones de procesamiento de alimentos. Tetra Pak ha implementado sistemas de IA en sus líneas de procesamiento de leche para realizar análisis de datos en tiempo real, optimizando el consumo de energía y agua en el proceso de pasteurización, lo que ha reducido los costos operativos de sus clientes hasta en un 20%.

Modelado predictivo para la gestión de recursos

La IA también está desempeñando un papel crucial en la gestión predictiva de recursos. Utilizando datos históricos y en tiempo real, los algoritmos de IA pueden predecir cuándo es probable que las máquinas fallen o requieran mantenimiento, evitando tiempos de inactividad no planificados que suelen generar costos elevados.

En un estudio realizado por la Universidad de Copenhague, las plantas procesadoras que implementaron IA para el mantenimiento predictivo de sus equipos de pasteurización y refrigeración redujeron los tiempos de inactividad en un 30%.

Además, los sistemas automatizados de IA han ayudado a optimizar la programación del uso de energía, lo que es especialmente importante en un contexto en el que la sostenibilidad es una prioridad para la industria alimentaria.

Optimización de la logística y la cadena de suministro

El transporte y la distribución son áreas críticas en la industria láctea debido a la naturaleza perecedera de los productos. Los algoritmos de IA están ayudando a las empresas lácteas a optimizar sus rutas logísticas, reduciendo el tiempo de transporte y garantizando la frescura del producto al llegar a su destino.

Un ejemplo clave es la implementación de rutas logísticas optimizadas mediante IA por parte de la cooperativa láctea Fonterra en Nueva Zelanda. La IA permite determinar las mejores rutas para el transporte de leche fresca desde las granjas hasta las plantas procesadoras, tomando en cuenta variables como el tráfico, las condiciones climáticas y el estado de los caminos.

Esto ha resultado en una reducción del 15% en los costos de transporte y una mejora significativa en la frescura del producto final.

Desarrollo de nuevos productos personalizados

Finalmente, la IA y el aprendizaje automático están impulsando la personalización de productos lácteos, una tendencia cada vez más fuerte en la industria alimentaria.

La capacidad de analizar grandes volúmenes de datos sobre las preferencias de los consumidores, junto con la posibilidad de realizar innovaciones a nivel molecular, está permitiendo a las empresas desarrollar productos personalizados y adaptados a las necesidades específicas de cada cliente.

Análisis de preferencias del consumidor

Con el uso de herramientas de análisis de datos avanzadas, las empresas lácteas pueden ahora monitorear las tendencias del mercado en tiempo real y adaptar su oferta de productos a las demandas cambiantes de los consumidores.

Por ejemplo, las redes neuronales pueden analizar datos de redes sociales, encuestas y ventas para predecir qué productos serán más populares en ciertos segmentos del mercado.

Un ejemplo destacado es el desarrollo de productos sin lactosa y bajos en grasa, que responden a la creciente demanda de opciones más saludables.

Empresas como están utilizando IA para identificar estas tendencias antes que la competencia y crear productos que satisfagan estas preferencias de manera eficiente.

Nutrigenómica y personalización basada en genética

La nutrigenómica, que combina la información genética de los consumidores con sus preferencias alimentarias, está siendo una de las áreas más innovadoras dentro de la personalización de productos lácteos.

La IA es capaz de analizar datos genéticos y de salud para crear productos que se adapten a las necesidades nutricionales individuales de los consumidores.

Empresas pioneras como están invirtiendo en IA para desarrollar productos lácteos personalizados basados en la genética. Este enfoque les permite diseñar productos que no solo se ajustan a las preferencias de sabor de los consumidores, sino también a sus necesidades nutricionales específicas, como la intolerancia a la lactosa o la necesidad de productos enriquecidos con proteínas para ciertos grupos de edad.

Casos de éxito en la personalización de productos lácteos

En México, Grupo Lala, uno de los mayores productores de lácteos en Latinoamérica, ha comenzado a explorar el uso de IA para personalizar sus productos.

La empresa ha lanzado líneas de productos diseñados específicamente para los mercados locales, aprovechando el análisis de datos a gran escala para determinar qué tipos de leche y yogures tendrán mayor aceptación entre los consumidores mexicanos.

Conclusión: El futuro de la IA en la industria láctea

La implementación de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático en la industria láctea está abriendo nuevas oportunidades para mejorar la eficiencia, la calidad del producto y la capacidad de respuesta ante las cambiantes demandas del mercado.

Desde la predicción de la calidad de la leche hasta la optimización de procesos productivos y la personalización de productos, estas tecnologías están transformando la industria de maneras profundas y tangibles.

A medida que la transformación digital continúa acelerándose, las empresas lácteas que adopten IA y aprendizaje automático estarán mejor posicionadas para liderar el mercado y satisfacer las expectativas de los consumidores, especialmente en regiones como Latinoamérica, donde la innovación tecnológica puede marcar una diferencia competitiva significativa.

El futuro de la producción de leche es, sin duda, digital. Aquellas empresas que aprovechen al máximo las capacidades de la IA estarán en el centro de la revolución que transformará la manera en que consumimos y producimos lácteos en los próximos años.

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Transformación digital en la industria láctea: inteligencia artificial y aprendizaje automático en el futuro de la producción de leche - THE FOOD TECH - Medio de noticias líder en la Industria de Alimentos y Bebidas

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Descubre cómo la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático están optimizando la producción de leche, mejorando la calidad y reduciendo costos en la industria láctea.

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Interesante proyecto para mejorar la vida de las mascotas

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Interesante proyecto para mejorar la vida de las mascotas

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How Waymo’s AI-Driven Vehicles are Making Roads Safer

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Research from Swiss Re has found Waymo’s autonomous vehicles are significantly safer than those driven by humans, with 92% fewer liability claims

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Usa la IA para generar código con peticiones en lenguaje humano

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Aprende a usar la IA para generar código, como Python y JavaScript, Prolog, Fortran y Verilog, con descripciones en lenguaje humano.

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Las startups españolas en South Summit usan inteligencia artificial para innovar y apuestan por la sostenibilidad. BBVA apoya el ecosistema emprendedor, destacando la digitalización y el impacto ambiental como claves del futuro empresarial

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Las startups españolas en South Summit usan inteligencia artificial para innovar y apuestan por la sostenibilidad. BBVA apoya el ecosistema emprendedor, destacando la digitalización y el impacto ambiental como claves del futuro empresarial

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https://www.bbva.com/es/innovacion/south-summit-las-startups-espanolas-se-impulsan-con-inteligencia-artificial-y-miran-hacia-la-sostenibilidad/

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La radiografía realizada por el 'Mapa del Emprendimiento 2023' refleja que en España la madurez de las startups sigue en ascenso y la media supera los 3 años de edad. Además, un 58% alcanza el 'exit', aunque la mayoría no patenta sus innovaciones. La inteligencia artificial ya es la tecnología más utilizada por las compañías de alto crecimiento, mientras que la perspectiva sostenible se alza como motor de emprendimiento.

Desde la irrupción de ChatGPT o Dall-E, la inteligencia artificial (IA) se ha integrado de manera definitiva en el vocabulario de usuarios y empresas. Más allá de los desafíos y oportunidades que abre, la inteligencia artificial también es sinónimo de crecimiento, sobre todo para las startups, de acuerdo con el 'Mapa del Emprendimiento 2023' elaborado por South Summit.

A nivel global, esta tecnología se mantiene como la más utilizada en el ecosistema emprendedor, y en España adquiere una relevancia especial. Su uso por parte de las empresas de alto crecimiento aumenta del 20 al 25% y se acerca a regiones como América del Norte (27%).

Las startups españolas ganan en madurez y en financiación profesional

Con la integración de la IA, las startups han encontrado un compañero con el que impulsar su evolución en un contexto donde cada vez más empresas españolas adquieren tracción y ganan madurez. Mientras que en 2019 la supervivencia de una startup española se situaba en los 2,2 años, en 2023 la cifra asciende hasta los 3,1 años.

España lidera en venta de startups respecto de otras regiones: el 58% alcanza el 'exit', de acuerdo al informe, frente al 51% en Europa. Otro signo de madurez es el hecho de que el 21% de las startups son 'scaleups' o negocios consolidados, una cifra que asciende al 23% en el caso de la Comunidad de Madrid, el polo de emprendimiento en España junto a Cataluña.

Esta madurez también ayuda a dinamizar el mercado de trabajo. El 68% de las startups españolas cuentan con una plantilla de entre 2 y 10 empleados, mientras que el 35% asegura haber llegado a contar con más de 10 miembros en su equipo durante su primer año de vida.

Para respaldar este crecimiento, la financiación se convierte en fundamental. A pesar de que el capital propio sigue siendo la primera fórmula a la que recurren las startups (44% en el caso de España), también aumenta la proporción de inversiones de origen privado en startups: es la segunda fuente de financiación en España (33%), pese a la ralentización de la inversión de capital riesgo. Los fondos públicos, por su parte, representan el 7% de la financiación de los emprendedores en el país, por delante del crédito bancario o el 'crowdfunding'.

Además, el desarrollo de normativas tanto en esta región como en España a través de la bautizada como ley de startups sirven de apoyo a los emprendedores para impulsar sus proyectos. De hecho, según el informe las startups sienten menor presión fiscal que en 2022. Ahora bien, la inmensa mayoría de las startups no patenta sus innovaciones: solo un 16% de las startups lo hace, por debajo de otras regiones del mundo.

El motor sostenible

El enfoque sostenible también abre nuevas oportunidades para el emprendimiento. Tanto es así, que la industria 'Green Business' entra en el Top 10 de industrias por primera vez, ocupando el cuarto lugar. El impulso de este sector viene respaldado por la proliferación de empresas de alto crecimiento 'cleantech' (tecnologías limpias). En 2023, ya suponen el 5% de todas las startups de nueva creación, un 2% más que en 2022. Además, el informe destaca que el apoyo a la sostenibilidad se consolida, sobre todo en nuevos sectores.

Se trata de la industria que crece con más fuerza, pero aún está lejos de desbancar a los sectores predominantes: 'fintech', 'healthcare' y desarrollo de 'software', que ocupan, por ese orden, los tres primeros puestos en cuanto a número de startups.

En cuanto al tipo de cliente, el 49% de las startups españolas se dirige a un único público. Prima el B2B ('business to business', de negocio a negocio) y, en menor medida, la combinación B2B y B2C ('business to consumer', de empresa a consumidor).

El emprendedor español, muy formado y constante

Además de las oportunidades de financiación, los datos del último informe del South Summit muestran que el ecosistema emprendedor español está, en su gran mayoría, dominado por hombres con estudios superiores (80%), con una media de edad de 32 años.

Este escenario es semejante al europeo, donde el 81% de los emprendedores son de género masculino, frente al 19% del género femenino. Sin embargo, se encuentra por debajo de las cifras de regiones como América Latina, donde el 27% de las emprendedoras son mujeres, o de África, con un 33%. Además, el informe indica que la totalidad de las startups fundadas sólo por hombres cuentan con un CEO masculino, mientras que el 28% de las creadas solo por mujeres sí tienen un CEO del otro género.

En cuanto a su formación universitaria, un 98% de los emprendedores españoles tiene un título universitario. De entre ellos, un 79% se ha formado además con máster y el 16% un doctorado. Esto posiciona a España como el país donde los emprendedores tienen más formación respecto al promedio europeo.

Cabe resaltar también que la mayoría de emprendedores en España ha creado dos o más startups en su carrera: los emprendedores en serie constituyen el 61% del total. Además, un 49% decidió emprender tras trabajar como empleado en otra empresa, un 3% menos con respecto a 2022.

Con un ecosistema emprendedor más maduro y formado, con capacidad para acceder a financiación profesional y con una perspectiva sostenible, las startups continúan armándose de razones para abrir nuevos futuros más tecnológicos e innovadores.

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South Summit: las startups españolas se impulsan con inteligencia artificial y miran hacia la sostenibilidad

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El Mapa del Emprendimiento 2023 elaborado por South Summit muestra un ecosistema que gana en madurez y en perspectiva sostenible.

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Cómo Proyectar Cosechas de Arándanos con Inteligencia Artificial

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Entérate del más reciente uso de la Inteligencia Artificial para obtener proyecciones precisas de cosecha de arándanos

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Nuevo León apuesta por la Inteligencia Artificial para mejorar la vida de las mascotas

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La Inteligencia Artificial está transformando el cuidado de las mascotas en Nuevo León con innovaciones que mejoran su seguridad.

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App que utiliza la inteligencia artificial para reconocer lenguaje de señas

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App que utiliza la inteligencia artificial para reconocer lenguaje de señas

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Empresa Peruana de Servicios Editoriales S. A. EDITORA PERÚ

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Conoce los proyectos peruanos que usan la inteligencia artificial y destacaron en el 2023

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La inteligencia artificial (IA) se está consolidando como una herramienta crucial en sectores claves del país como salud, educación, industria, desarrollo sostenible y hasta para enfrentar el fenómeno El Niño. En esta nota hacemos un recuento de los proyectos peruanos que apuestan por la inteligencia artificial y recibieron reconocimientos a nivel mundial en este 2023.

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Nada Harvest

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$30 Million Grant Supports AI-Powered Antibody Therapy Development

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An ambitious project led by Vanderbilt University Medical Center investigators aims to use artificial intelligence technologies to generate antibody therapies against any antigen target of interest.

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El rock se asocia con rebeldía y motos de alta cilindrada. La generación que dejó esa huella ya ronda la octava década de vida. Las nuevas generaciones, aunque siguen cantando a la rebeldía, son más conscientes. La industria del espectáculo tiene un impacto significativo en la huella de carbono global. Su mayor aporte lo producen las giras y está tomando auge un movimiento para hacerlas ecoamigables. Metallica, con su trash metal, es la última banda que se suma a la tendencia.

En el intrincado telón de fondo de la crisis climática, la industria del espectáculo emerge como un actor cuyas huellas ecológicas, aunque menos evidentes, no son menos significativas. Aunque su contribución al total de emisiones de gases de efecto invernadero es una porción modesta, su impacto ambiental merece un análisis. Un estudio de 2010 reveló que la industria de la música en vivo del Reino Unido produjo 405.000 toneladas métricas de emisiones de GEI, equivalentes al consumo anual de 46.000 hogares estadounidenses.

Costo ambiental

La producción de eventos masivos es una danza energética que ilumina y amplifica el entretenimiento, pero a un costo ambiental. Generadores diésel que exhalan CO2 y la caravana de logística necesaria para montar el espectáculo son los principales protagonistas de esta emisión de gases. La pasión por la música y el arte mueve multitudes, y con ellas, un considerable volumen de emisiones. El desplazamiento en vehículos privados, taxis, o aviones para asistir a estos eventos es una fuente no despreciable de emisiones.

Cada función deja tras de sí un escenario de residuos: envases, papel, plásticos. Sin una gestión adecuada, estos materiales se convierten en villanos secundarios en la narrativa del cambio climático. Grandes producciones requieren grandes cantidades de agua, un recurso que, si bien es esencial para la vida, en exceso en estos contextos puede desencadenar una serie de efectos indirectos sobre las emisiones de carbono. En números los factores más contaminantes son el montaje y desmontaje del escenario (34%), el transporte de los fans (33%) y el merchandising (12%). Hay signos de que ese panorama está cambiando.

Metallica, la legendaria banda de thrash metal conocida por sus riffs de guitarra que definen el género y su percusión implacable, está marcando el ritmo en la sostenibilidad ambiental con su gira europea. Con un legado que se remonta al icónico álbum "Master of Puppets" de 1986, Metallica ahora busca afinar su compromiso con la responsabilidad social, adoptando camiones impulsados por combustibles renovables como el biometano y el aceite vegetal en su gira por Europa.

En colaboración con Iveco, el fabricante europeo de camiones, los creadores de éxitos como "Battery" y "Fuel" están en una misión para demostrar que el transporte sostenible en camiones pesados es viable en las carreteras europeas. Aún cuando están intermitentemente equipadas con estaciones de servicio de combustibles alternativos.

Los camiones de la gira, que funcionan con una mezcla de gas natural, aceite vegetal, electricidad y pilas de combustible de hidrógeno, transportarán equipos de escenario como pantallas de vídeo gigantes e instrumentos a través de nueve países. La flota incluye 10 camiones pesados propulsados por gas natural renovable y cuatro camiones que operan con biodiesel o aceite vegetal hidrogenado. A pesar de que esos combustibles reducen significativamente las emisiones en comparación con el diésel convencional, los expertos reconocen que no son tan limpias como las de las tecnologías de baterías eléctricas o pilas de combustible de hidrógeno.

Iveco, el fabricante de los camiones eco-amigables que acompañan a Metallica en su gira, está a la vanguardia con motores que funcionan con energías del futuro: baterías eléctricas y pilas de combustible de hidrógeno. Estas son las tecnologías que los gobiernos de Europa y Estados Unidos quieren ver dominando las carreteras.

Todo un reto

La gira, que comienza esta semana en Múnich, Alemania, recorrerá Europa de sur a norte, desde Italia y España hasta Dinamarca y Noruega. El tramo más largo entre conciertos, de Varsovia a Madrid, abarca casi 3.000 kilómetros. La caravana de camiones de bajas emisiones de Metallica recorrerá más de 11.600 kilómetros para llevar su música a los fans en nueve países, marcando un hito en la industria musical y en la lucha por un planeta más verde.

Sin embargo, la realidad de la infraestructura actual plantea desafíos significativos. "Las opciones son limitadas debido a la falta de infraestructura. Utilizamos combustibles alternativos siempre que es posible, pero hasta que la infraestructura esté disponible, es un desafío considerable", explica Natasha Highcroft, directora de Transam Trucking, que proporciona logística para Metallica y otras bandas. Según Gerrit Marx, CEO de Iveco, los camiones eléctricos y de hidrógeno se reservarán más para fines promocionales durante los conciertos debido a la escasez de estaciones de carga y combustible.

Iveco apuesta por el gas natural renovable y el aceite vegetal hidrogenado (HVO), que están más accesibles y son una mejora significativa respecto al diésel fósil. Europa ya cuenta con cientos de estaciones para estos combustibles más verdes. Un portavoz de Shell, colaborador de Iveco en la gira, reveló que lo que Metallica está logrando hoy con sus emisiones reducidas habría sido impensable hace solo unos años. Shell asegura que el HVO está disponible en cinco países europeos y el gas natural renovable en Alemania y los Países Bajos.

Cuando las opciones de bajo carbono no estén disponibles, los camiones de Iveco usarán GNL convencional y los de HVO recurrirán al diésel estándar. Para compensar las emisiones que no se pueden evitar, la gira de Metallica invertirá en créditos de carbono.

Green Touring

Estos artistas han inspirado el concepto de Green Touring, comprometiéndose a realizar giras con el menor impacto ambiental posible. Sus esfuerzos son un paso importante hacia eventos musicales más sostenibles y una industria de la música en vivo más consciente del medio ambiente.

Billie Eilish: Se comprometió a calcular y reducir el impacto ambiental de su gira "Happier Than Ever" de 2022. Eliminó plásticos de un solo uso y utilizó materiales reciclables para alimentos y merchandising. Además, busca concienciar sobre el cambio climático y protagonizará el documental 'Overheated'.

Paul McCartney: Sirve comida vegana en sus conciertos, lo que beneficia a los animales y reduce las emisiones de CO2.

Neil Young: Utiliza biocombustibles para los traslados en sus giras desde 2004.

Maroon 5: Creó una Eco-Villa para educar a los asistentes sobre cómo reducir su huella de carbono y ha promovido la reutilización de mercancías.

Pink (Alecia Beth Moore): Recaudó más de 7.000 euros para organizaciones ecologistas.

Radiohead: Pioneros en giras sostenibles con su "Carbon Neutral Tour" en 2008, analizó cada detalle para minimizar su impacto ambiental.

Coldplay la pionera

La banda británica Coldplay, conocida tanto por su resonancia artística como por su conciencia ambiental, ha sido pionera en integrar la sostenibilidad en el corazón de sus giras. En un giro audaz, Chris Martin, el carismático líder del grupo, anunció en 2019 una pausa en las giras debido a preocupaciones ambientales. Sin embargo, en 2021, con la visión de una gira más verde, "Music of the Spheres Tour" se convirtió en la bandera de su regreso post-pandemia, con el ambicioso objetivo de reducir a la mitad las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) en comparación con sus giras anteriores.

La gira no solo fue un espectáculo para los oídos sino también un modelo de eco-innovación. La banda se comprometió a plantar un árbol por cada entrada vendida, minimizó los vuelos privados y optó por el transporte comercial. En el diseño de sus escenarios, predominaron materiales sostenibles como el bambú, y las pulseras LED para los fans se transformaron en elementos reutilizables.

Coldplay llevó la energía renovable al escenario con baterías BMW i3s, cargadas parcialmente por la energía generada por los propios fans a través de pisos cinéticos y bicicletas eléctricas. Además, ofrecieron agua potable gratuita para fomentar el uso de botellas reutilizables y aseguraron que todo su merchandising estuviera libre de plástico. La banda incentivó a los espectadores a llegar en bicicleta o transporte público, reduciendo así la huella de carbono colectiva.

Un estudio del Instituto Tecnológico de Massachusetts confirmó que la gira "Music Of The Spheres" logró una reducción del 47% en las emisiones de carbono en comparación con su gira anterior. Coldplay comenzó a operar sus espectáculos con un sistema de baterías eléctricas, permitiendo el uso de energía 100% renovable.

Artistas comprometidos

Varios artistas reconocidos han demostrado su compromiso con la protección del medio ambiente a través de diversas iniciativas y proyectos ecoamigables. No solo utilizan su influencia para promover la conciencia medioambiental sino que también invierten tiempo y recursos en proyectos y campañas que buscan proteger el medio ambiente y combatir el cambio climático.

Leonardo DiCaprio: Este actor estadounidense es conocido por su activismo ambiental y fundó la Fundación Leonardo DiCaprio, dedicada a proteger los últimos lugares vírgenes del planeta mediante subvenciones, campañas y proyectos. También produjo la película documental "The 11th Hour" para sensibilizar sobre el estado del medio ambiente .

Daryl Hannah: Actriz estadounidense y fundadora de la Alianza Biodiesel Sostenible (SBA), participa en varias organizaciones de defensa del medio ambiente, incluyendo la Asociación Ambiental de Medios (EMA), Sylvia Earle Alliance, Mission Blue y la Action Sports Environmental Coalition.

Justin Timberlake: Ha recibido el premio de la Environmental Media Association (EMA Futures Award) por su compromiso con el medio ambiente. Se destaca por su esfuerzo en reducir la huella de carbono y, en un caso particular, compró terreno para convertirlo en un circuito ecológico de golf.

Stella McCartney: Una de las principales exponentes de la moda sostenible, Stella McCartney se dedica a lanzar retos y promover acciones ecológicas a través de sus redes sociales para involucrar a sus seguidores en la concienciación medioambiental .

Alejandro Sanz: El cantante español ha mostrado un fuerte compromiso con el medio ambiente, participando en campañas de Greenpeace y creando una línea de productos ecológicos llamada Sombra, que incluye mermeladas y aceites ecológicos provenientes de su finca.

Ejemplo a imitar

Aunque las giras mundiales han sido tradicionalmente vistas como antagónicas al cuidado del medio ambiente, Coldplay demostró que es posible un cambio significativo. Con la adopción de combustibles de aviación sostenibles y la reducción de viajes en avión, la banda establece un nuevo estándar en la industria. Los esfuerzos de Coldplay sirven de referencia para otros artistas y para los fans que demandan responsabilidad ambiental. La gira de Coldplay no solo marcó un hito en la música en vivo, también resuena como un llamado a la acción en la era del Antropoceno, donde la música y la sostenibilidad pueden coexistir armoniosamente.

Pero Coldplay no está solo en su cruzada por giras con emisiones netas cero. Massive Attack ha colaborado estrechamente con expertos climáticos para reimaginar eventos musicales con mínimas emisiones de carbono, aportando datos valiosos al Centro Tyndall para la Investigación del Cambio Climático de la Universidad de Manchester. Billie Eilish ya tenía en mente una gira ecológica para 2020 con la intención de ser completamente sostenible que fue pospuesta por la pandemia.

The 1975, otro grupo que divide opiniones, también ha mostrado su compromiso ambiental. Su festival de verano en Finsbury Park, Londres iba a ser alimentado exclusivamente por biocombustible sostenible y energía solar. Aunque no pudo realizarse debido a la pandemia, iba a ser pionero en el Reino Unido. Además, han promovido la reutilización de mercancías. Ofrecen a los fans la oportunidad de actualizar sus viejas camisetas con nuevos diseños sin costo adicional.

Taylor Swift compensa su Eras Tour

Taylor Swift fue señalada en 2022 como la artista con mayor impacto ambiental debido a sus frecuentes vuelos en jets privados. Según un informe de la agencia Yard, Swift lideró la lista de los diez "criminales climáticos", con 170 vuelos en su jet privado. Generó aproximadamente 800 toneladas de dióxido de carbono. Su actual gira, "The Eras Tour", que comenzó en marzo de 2023 y se extenderá hasta diciembre de 2024, promete ser una de las más exitosas en términos de taquilla. Pero tiene un alto costo ambiental debido al transporte de equipo y los 100 integrantes de su personal.

Ante esta realidad, Swift optó por una estrategia de compensación de carbono. Adquirió el doble de bonos de carbono necesarios para neutralizar las emisiones de su gira. Los bonos representan inversiones en proyectos que reducen las emisiones de GEI. Como la reforestación y la restauración de ecosistemas. Buscando mitigar el impacto del cambio climático y promover la regeneración de áreas naturales afectadas por la actividad humana. No es tan emblemático como las giras de Metallica o Coldplay, pero por algo se empieza.

Pontencial concientizador

La farándula, con su influencia global, tiene el potencial de liderar con el ejemplo y armonizar el arte con el respeto al planeta que nos acoge. La industria del espectáculo puede evolucionar hacia prácticas más sostenibles. La transición hacia energías renovables, la optimización de la logística y un manejo responsable de residuos son pasos críticos en esta dirección.

Lars Stenqvist, director de tecnología de Volvo Group, subraya la importancia de que agrupaciones prominentes como Metallica resalten las ventajas de los combustibles sostenibles. La adopción de estas tecnologías por parte de los transportistas dependerá de la demanda de los clientes. Para Stenqvist, el compromiso de Metallica con la sostenibilidad es, sin duda, "música para sus oídos". Las giras ecoamigables de las estrellas del espectáculo, sin duda, tienen un enorme impacto al crear conciencia en sus fans.

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Con Metallica el rock se monta en las giras ecoamigables

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Usualmente asociamos el rock con rebeldía y motos de alta cilindrada. La generación que dejó esa huella ya ronda la octava década de vida. Las nuevas generaciones, aunque siguen cantando a la rebeldía, son más conscientes. La industria del espectáculo tiene un impacto significativo en la huella de carbono global.

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Introducción a la inteligencia artificial en la enfermería

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LaiaMed: Asistente Virtual para profesionales de la Salud

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Introducción a la Inteligencia Artificial en Enfermería

En la vanguardia de la atención sanitaria moderna, la Inteligencia Artificial (IA) está jugando un papel revolucionario, especialmente en el campo de la Enfermería. Esta transformación tecnológica no solo agiliza los procesos y mejora la precisión en el cuidado de los pacientes, sino que también abre un mundo de posibilidades para un tratamiento más personalizado y eficaz.

En este contexto, LAIA MED emerge como un aliado clave, proporcionando herramientas de IA que empoderan a los profesionales de la Enfermería. Con LAIA MED, los enfermeros pueden acceder a una plataforma intuitiva y de vanguardia que mejora la gestión de datos, el diagnóstico y la interacción con los pacientes, todo sin perder el toque humano esencial en el cuidado de la salud.

Esta sinergia entre la tecnología avanzada y la atención compasiva marca el comienzo de una nueva era en la Enfermería, donde la eficiencia y la empatía van de la mano.

Impacto de la Inteligencia Artificial en la atención sanitaria

La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando la atención sanitaria, ofreciendo soluciones innovadoras que mejoran la eficiencia y la calidad de los cuidados. En el campo de la Enfermería, la IA se ha convertido en una herramienta vital para apoyar a los profesionales en su labor diaria. Desde sistemas de apoyo a la toma de decisiones hasta herramientas de gestión de datos de pacientes, esta tecnología está facilitando una atención más personalizada y eficiente.

Por ejemplo, la IA puede analizar rápidamente grandes cantidades de datos de pacientes para identificar patrones y riesgos, lo que ayuda a los enfermeros a anticipar necesidades y actuar de manera proactiva.

Además, los sistemas de IA están mejorando la precisión en el diagnóstico y tratamiento, lo que resulta en una atención al paciente más segura y efectiva.

Innovaciones recientes en Enfermería y tecnología

Las innovaciones tecnológicas en Enfermería van desde aplicaciones móviles hasta dispositivos portátiles que monitorizan la salud del paciente en tiempo real. Estas herramientas no solo aumentan la eficacia de los cuidados, sino que también permiten a los enfermeros dedicar más tiempo a la interacción directa con los pacientes, un aspecto crucial de la atención sanitaria.

Un ejemplo destacado es el uso de chatbots impulsados por IA para responder preguntas frecuentes de los pacientes, liberando tiempo valioso para el personal de Enfermería. Otro avance significativo es el uso de la realidad aumentada para la formación y educación de los enfermeros, proporcionando simulaciones realistas que mejoran sus habilidades y conocimientos.

En resumen, la incorporación de la Inteligencia Artificial en el campo de la Enfermería está abriendo nuevas posibilidades para mejorar la atención al paciente y optimizar los procesos sanitarios. Estos avances no solo benefician a los profesionales de la Salud, sino que también garantizan una mejor experiencia para los pacientes.

Aplicaciones prácticas de la Inteligencia Artificial en Enfermería

Herramientas de diagnóstico asistido por IA

La Inteligencia Artificial está transformando la manera en que los enfermeros diagnostican y tratan a los pacientes.

Con herramientas de diagnóstico asistido por IA, los enfermeros pueden identificar síntomas y condiciones con mayor precisión y rapidez. Estos sistemas utilizan algoritmos avanzados para analizar datos clínicos y proporcionar recomendaciones basadas en la evidencia más reciente.

Esta tecnología no solo mejora la precisión diagnóstica, sino que también permite un tratamiento más personalizado y efectivo.

Gestión de datos de pacientes con IA

La gestión de datos de pacientes es otra área crucial donde la Inteligencia Artificial está teniendo un impacto significativo.

Los sistemas de IA pueden procesar y analizar grandes volúmenes de datos de salud, identificando tendencias y patrones que podrían pasar desapercibidos para los humanos.

Esto es especialmente útil para el seguimiento de enfermedades crónicas y la prevención de complicaciones. Adicionalmente, estos sistemas pueden ayudar en la organización y priorización de las tareas de cuidado, asegurando que los pacientes reciban la atención que necesitan cuando la necesitan.

Mejora de la educación y capacitación en Enfermería a través de la IA

La IA también juega un papel crucial en la educación y capacitación de los profesionales de la Enfermería. Con simulaciones impulsadas por IA y realidad virtual, los enfermeros pueden practicar procedimientos y técnicas en un entorno seguro y controlado.

Esto no solo mejora sus habilidades, sino que también reduce el riesgo de errores en un entorno clínico real. De forma complementaria, la IA puede personalizar los programas de aprendizaje según las necesidades y el progreso de cada enfermero, lo que resulta en una formación más efectiva y eficiente.

Inteligencia Artificial en la administración de medicamentos y prevención de errores

Finalmente, la IA está ayudando a minimizar errores en la administración de medicamentos, un aspecto crítico de la Enfermería. Con sistemas de IA que monitorizan y analizan las prescripciones, es posible detectar y prevenir interacciones medicamentosas potencialmente peligrosas.

Estos sistemas también pueden recordar a los enfermeros los horarios de medicación, asegurando que los pacientes reciban el tratamiento adecuado en el momento correcto.

En resumen, la Inteligencia Artificial está desempeñando un papel fundamental en la modernización de la Enfermería, mejorando la eficiencia, la precisión y la calidad de la atención al paciente.

Casos de éxito: IA transformando la Enfermería

Historias de éxito en hospitales y clínicas

En varios hospitales y clínicas de todo el mundo, la Inteligencia Artificial está marcando una diferencia notable en la práctica de la Enfermería.

Por ejemplo, en algunos centros de salud, la IA se utiliza para predecir los picos de demanda de atención, permitiendo una mejor gestión del personal y los recursos. Además, hay ejemplos de hospitales que utilizan algoritmos de IA para identificar pacientes con alto riesgo de reingreso, lo que permite intervenciones tempranas y reducción de las tasas de hospitalización.

Impacto en la atención domiciliaria y comunitaria

La IA también está transformando la atención domiciliaria y comunitaria. Sistemas de monitoreo basados en IA ayudan a los enfermeros a seguir el progreso de los pacientes en sus hogares, ofreciendo alertas tempranas en caso de deterioro de la condición del paciente.

Esta tecnología no solo mejora la calidad de la atención a distancia, sino que también permite a los pacientes mantener su independencia y comodidad en su entorno familiar.

Avances en Enfermería especializada gracias a la IA

En áreas de especialización, como la Oncología o la Cardiología, la IA está apoyando a los enfermeros en el manejo de casos complejos. Por ejemplo, algoritmos de IA ayudan en la interpretación de resultados de pruebas y en la personalización de planes de tratamiento para pacientes con cáncer.

En Cardiología, la IA asiste en el monitoreo y análisis de signos vitales, permitiendo una respuesta rápida ante cualquier anomalía.

Estos casos de éxito demuestran cómo la Inteligencia Artificial no solo está apoyando la labor de los enfermeros, sino que también está mejorando significativamente los resultados de salud de los pacientes.

El futuro de la Enfermería con el apoyo de la Inteligencia Artificial

Tendencias emergentes en IA y Enfermería

El futuro de la Enfermería con el apoyo de la Inteligencia Artificial se presenta lleno de posibilidades y avances prometedores. Estamos observando una creciente integración de tecnologías de IA en el cuidado de la salud, lo que incluye desde sistemas avanzados de monitoreo del paciente hasta algoritmos de aprendizaje automático para la gestión de cuidados.

Las tendencias emergentes también apuntan hacia una mayor personalización del cuidado, con la IA adaptando los tratamientos y las recomendaciones de cuidado a las necesidades individuales de cada paciente.

Desafíos y oportunidades en la integración de la IA

Aunque las oportunidades son vastas, también existen desafíos en la integración de la IA en la Enfermería. Uno de los principales retos es garantizar que tanto los enfermeros como los pacientes se sientan cómodos y seguros con la tecnología.

La formación y la educación continuas serán clave para asegurar que los profesionales de la Enfermería estén bien equipados para utilizar estas nuevas herramientas. Además, es fundamental mantener un enfoque ético y centrado en el paciente al implementar soluciones basadas en Inteligencia Artificial.

Visión para una nueva era en la atención sanitaria

Mirando hacia el futuro, la visión para la Enfermería asistida por Inteligencia Artificial es de una atención sanitaria más eficiente, efectiva y personalizada.

La IA tiene el potencial de liberar a los enfermeros de tareas repetitivas y administrativas, permitiéndoles centrarse más en el cuidado directo del paciente. Esto no solo mejora la calidad de la atención, sino que también aumenta la satisfacción tanto del personal como de los pacientes.

Con el desarrollo continuo de nuevas tecnologías y aplicaciones de IA, estamos entrando en una nueva era de la atención sanitaria, donde la colaboración entre humanos y máquinas puede llevar la Enfermería a nuevos niveles de excelencia.

Preguntas y respuestas frecuentes sobre la IA en Enfermería

¿Cómo está la Inteligencia Artificial mejorando la eficiencia en la Enfermería?

La IA está mejorando la eficiencia en Enfermería automatizando tareas administrativas, facilitando diagnósticos rápidos y precisos, y ayudando en la gestión y análisis de datos de pacientes. Esto permite a los enfermeros centrarse más en el cuidado directo del paciente.

¿Los enfermeros necesitan habilidades técnicas para usar IA en su trabajo?

Si bien es útil tener conocimientos básicos de tecnología, la mayoría de las herramientas de IA están diseñadas para ser intuitivas y fáciles de usar. La formación continua es importante para mantenerse al día con las nuevas tecnologías.

¿Puede la Inteligencia Artificial reemplazar a los enfermeros en el cuidado de los pacientes?

No, en ningún caso. La IA está destinada a ser una herramienta de apoyo, no un reemplazo. La empatía, el juicio clínico y la interacción humana que ofrecen los enfermeros son insustituibles.

¿Qué tipo de tareas administrativas puede realizar la IA en Enfermería?

La IA puede ayudar en la programación de citas, la gestión de historiales médicos, la monitorización de los signos vitales de los pacientes, y en la documentación y reporte de datos clínicos.

¿Cómo se asegura la privacidad y seguridad de los datos del paciente con la Inteligencia Artificial?

Las herramientas de IA en Enfermería deben cumplir con estrictas regulaciones de privacidad y seguridad de datos, como el GDPR en Europa o el HIPAA en los Estados Unidos. Además, se utilizan tecnologías avanzadas de cifrado y autenticación para proteger la información del paciente.

Bibliografía

1. Mesquita, Ana Claudia;Zamarioli, Cristina;Campos de Carvalho, E. The use of robots in nursing care practices: an exploratory descriptive study. Online Brazilian Journal Nursing 2016;15(3): 404-413. Disponible en: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=36 1453978008

2. Palacios-Ceña, Domingo. Modernidad, positivismo y tecnología: Influencia en la Enfermería y en pacientes que necesitan equipamiento tecnológico. Index de Enfermería 2008;17(3):188-192.

3. Germán Bes, Concha; Orkaizagirre Gómara, Aintzane; Huércanos Esparza, Isabel; Hueso Navarro, Fabiola. ¿Provocan las enfermeras su propia invisibilidad? Index de Enfermería 2015;24(3):139-143.

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7. Mandow, L, Pérez de la Cruz, J.L. "Qué" y "cómo" enseñar en Inteligencia Artificial. CAEPIA-TTIA'2001. Encuentro sobre Docencia en Inteligencia Artificial. 2001:1-10. Disponible en: http://www.lcc.uma.es/repository/fileDow nloader?rfname=LCC1020.pdf

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Transformación de la Enfermería con Inteligencia Artificial: aplicaciones y casos de éxito - LaiaMed: Asistente Virtual para profesionales de la Salud

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ïndice1 Introducción a la Inteligencia Artificial en Enfermería2 Impacto de la Inteligencia Artificial en la atención sanitaria3 Innovaciones recientes en Enfermería y tecnología4 Aplicaciones prácticas de la Inteligencia Artificial en Enfermería4.1 Herramientas de diagnóstico asistido por IA4.2 Gestión de datos de pacientes con IA4.3 Mejora de la educación y capacitación en Enfermería a través de ...

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Servindi - Servicios de Comunicación Intercultural

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Contracara (Heavy Metal). Foto: John Reyes

Puinamudt, 4 de setiembre, 2018.- "El Metal no daña; los metales pesados, sí. #AmazoníaSana #AtenciónYA" es el mensaje que sostienen diversas bandas de Metal en fotografías como signo de solidaridad con las personas afectadas con metales pesados.

La campaña surge a raíz de la demanda de las federaciones indígenas de las cuatro cuencas: Pastaza, Corrientes, Tigre y Marañón, para que los pueblos indígenas amazónicos sean incluidos en la "política sectorial para la atención integral de las personas expuestas a metales pesados y otras sustancias químicas" del Ministerio de Salud del Perú.

M.A.S.A.C.R.E.

Ello se debe a los niveles de contaminación por metales pesados que mostraron los resultados preliminares del Estudio Toxicológico-Epidemiológico, desarrollado por el Centro Nacional de Salud Ocupacional y Protección al Ambiente (CENSOPAS).

Según estándares internacionales, el 57 por ciento de la población indígena de la cuencas indicadas tendría niveles de plomo en la sangre por encima de lo recomendable para la salud.

Reconocidas bandas peruanas de diversos géneros de Metal, como M.A.S.A.C.R.E., Ni Voz Ni Voto y Contracara, no dudaron en sumarse al enterarse de la situación de los pueblos indígenas de la Amazonía norte y de su demanda.

Otras bandas fueron Apocryphus, Necrosis y Hell Patrol (de Cajamarca). Se espera que más bandas a nivel nacional se sumen a la campaña.

Por su parte, las federaciones FEDIQUEP, FECONACOR, OPIKAFPE y ACODECOSPAT, representantes de los pueblos indígenas Quechua, Achuar, Kichwa y Kukama de la Amazonía Norte, afectados por casi 50 años de explotación petrolera, hicieron llegar una carta dirigida a la Ministra de Salud Silvia Pessah.

En ella le piden garantizar la inclusión de los pueblos amazónicos afectados por metales pesados en la política sectorial de atención de su ministerio.

Las federaciones, por medio de la Plataforma Nacional de Afectados por Metales Tóxicos, presentarán esta demanda y otras observaciones a los lineamientos de la política sectorial a inicios de setiembre. Esperan que el Ministerio de Salud los tome en cuenta.

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Bandas Metal llaman la atención sobre contaminación por metales pesados en la Amazonia

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"El Metal no daña; los metales pesados, sí. #AmazoníaSana #AtenciónYA" es el mensaje que sostienen diversas bandas de Metal en fotografías como signo de solidaridad con PPII.

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Inteligencia Artificial para decir adiós a las colillas en la playa

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Inteligencia Artificial para decir adiós a las colillas en la playa

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Inteligencia Artificial para decir adiós a las colillas en la playa

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Ante este escenario, los holandeses Edwin Bos y Martijn Lukaart de la consultora TechTIcs han creado un robot que, apoyándose en la Inteligencia Artificial de Microsoft, detecta y extrae las colillas de la playa, incluso si estas se encuentran parcialmente enterradas en la arena.

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Avance tecnológico importante: AlphaFold, predicción de estructuras 3D de proteínas mediante IA

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En el año 2020 se realizó un avance tecnológico importante en la predicción de estructuras 3D de proteínas. Por: Prof. Alberto Donayre. Departamento de Bioingeniería. Fuente Imagen: DeepMind.

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THE FOOD TECH - Medio de noticias líder en la Industria de Alimentos y Bebidas

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El desarrollo de tecnologías basadas en inteligencia artificial (IA) y Big Data ha permitido que la industria alimentaria global profundice cada vez más en aplicaciones que le permitan aprovechar la información de consumidores y mercados para el desarrollo de productos innovadores según los hallazgos detectados, así como la identificación de tendencias y segmentos de valor agregado potenciales.

Como muchas industrias, la industria alimentaria será cambiada por la inteligencia artificial. Según Business Wire, el aumento en el uso de IA es tal que se estima que el mercado mundial de IA en alimentos y bebidas aumentará a una tasa de crecimiento anual compuesta de 42.18% hasta 2021. Desde la automatización de mercadeo, la optimización de la producción y el ahorro de energía hasta el mantenimiento predictivo.

La tecnología ha permitido el desarrollo acelerado de nuevas propuestas de valor agregado en la industria alimentaria, además de generar nuevas metodologías o plataformas para abordar la innovación.

Este mercado digital es el campo de acción de tecnologías como el Big Data e inteligencia artificial, que se valen de estos recursos para identificar nuevas tendencias y ámbitos potenciales para el desarrollo de nuevos productos por parte de los fabricantes, cuyo objetivo está centrado en aportar un valor agregado más personalizado, puntual y de mayor impacto según las necesidades actuales de los mercados.

Inteligencia artificial, aliada del sector alimentario

La inteligencia artificial es de gran utilidad para la sociedad y hoy está revolucionando la manera de fabricar, transportar y consumir alimentos. Esta tecnología ofrece importantes beneficios al sector a nivel estratégico y operativo a través de la toma de decisiones más ágil, una producción flexible y eficiente, una mejor adaptación al entorno y cadenas de valor más colaborativas.

Las empresas del sector alimentario encontrarán en la inteligencia artificial un excelente aliado que les permitirá ofrecer experiencias de compra que superan las expectativas de sus consumidores, al mismo tiempo recopilar datos para su análisis y la posterior implementación de estrategias que se adapten efectivamente al entorno.

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La Cámara de Comercio de Bogotá, señala las siguientes formas en que la IA transformará a la industria de alimentos y bebidas:

1. Predecir el ciclo de ventas y realizar una gestión de inventarios. Los algoritmos basados en la inteligencia artificial aprenden de varios factores, como las promociones de productos, las redes sociales, la demanda de los consumidores, las tendencias del mercado e incluso el clima y utilizando estos datos históricos puede predecir el ciclo de ventas de cada producto durante un período de tiempo determinado. Asimismo, con los resultados suministrados, se puede identificar los principales clientes por la frecuencia de sus compras y también la demanda específica de cada producto, información que ayuda a realizar pronósticos más precisos con lo cual las empresas pueden gestionar de manera eficiente sus inventarios y con ello mejorar la cadena de suministro.

2. Conocer a los clientes. La inteligencia artificial puede realizar un seguimiento de los clientes, teniendo en cuenta sus gustos y preferencias. Uno de los mecanismos utilizado es el estudio de las emociones asociadas hacia los productos de acuerdo con las interacciones en las redes sociales y otros medios. La IA utiliza esta información de los clientes para categorizarlos en respuestas positivas, negativas o neutrales y posteriormente generar campañas de marketing más efectivas y diseñar productos que respondan a las necesidades del consumidor.

3. Control de calidad. La clasificación de los productos agrícolas, según los estándares de calidad, es uno de los procesos que más tiempo consume para cualquier empresa. Con la inteligencia artificial, la clasificación se puede hacer más fácil al automatizar este proceso mediante el uso de una técnica de clasificación óptica basada en sensores que realizan aprendizaje automático. Como resultado, las empresas dedican menos horas a la clasificación y reducen los desperdicios. Esta técnica se ha utilizado en productos como papas donde se realiza una clasificación por tamaño y en tomate donde la clasificación por color disminuye los rechazos por parte de los minoristas.

Alimentos creados con IA

McCormick estableció una importante alianza con IBM para utilizar la inteligencia artificial para apoyar en el desarrollo de nuevos sabores deliciosos e innovadores. La empresa de alimentos utilizó sistema de inteligencia artificial en el desarrollo de tres nuevas mezclas de condimentos que pronto estarán en los anaqueles: Tuscan Chicken,Bourbon Pork Tenderloin y New Orleans Sausage.

NotCo revoluciona el mercado de modo sustentable con el programa Giuseppe, creado a partir de un algoritmo de inteligencia artificial que busca patrones que ocurren en datos de plantas y alimentos tradicionales. Estos patrones permiten al programa detectar cuáles son las plantas que deberían combinarse para generar el sabor y la textura deseados, como es el caso de Not Mayo.

Journey Foods es una plataforma impulsada por inteligencia artificial que da soporte y respalda la investigación y desarrollo inteligente para la producción eficiente, mediante datos, de alimentos derivados de plantas. El equipo desarrolla y rastrea una línea prototipo de datos de entrenamiento comestibles en forma de refrigerios de frutas.

Cerealto Sirio Foods crea comida en base a cereales, la compañía elaboró un snack apto para vegetarianos y celíacos, producido con inteligencia artificial. Esta innovación se centra en desarrollar y mejorar productos que son cada vez más saludables y que satisfacen las demandas de los consumidores preocupados por una vida saludable.

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La inteligencia artificial invade a la industria alimentaria - THE FOOD TECH - Medio de noticias líder en la Industria de Alimentos y Bebidas

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La inteligencia artificial es de gran utilidad en la industria para lograr una mayor efectividad en el desarrollo de alimentos innovadores.

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IA generativa en la Contratación Pública

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IA generativa en la Contratación Pública

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IA generativa en la Contratación Pública

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Programa de inteligencia artificial para la transformación de los puertos marítimos

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Programa de inteligencia artificial para la transformación de los puertos marítimos

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Lanzan programa de inteligencia artificial para la transformación de los puertos marítimos

La iniciativa reduciría los tiempos necesarios para concretar operaciones de [...]

La iniciativa reduciría los tiempos necesarios para concretar operaciones de exportación e importación, lo que mejoraría la competitividad de los actores que participan de la cadena logístico-portuaria. La inversión del programa supera los $1.680 millones.

Corfo, Omnix SpA y TPS lanzaron hoy el Programa Tecnológico Inteligencia Artificial para la Transformación de los Puertos Marítimos, esfuerzo público-privado que focalizará sus objetivos en crear un Centro de Desarrollo y Transferencia Tecnológica para Chile. La iniciativa busca diseñar, implementar y ejecutar un portafolio de proyectos articulados en Inteligencia Artificial (IA), con foco en las cadenas logística y operaciones portuarias.

La propuesta cuenta con un monto total de $ 1.682 millones, de los cuales Corfo aporta el 59,45% mientras que la contraparte del proyecto contribuye con el 40,55% restante.

"El sistema logístico y portuario constituye un pilar estructural de la competitividad del comercio exterior, el desarrollo e integración del país. Esto confiere al sector un papel estratégico y preponderante en el desarrollo económico del país", señaló el gerente de Capacidades Tecnológicas de Corfo, Fernando Hentzschel.

La innovación y el conocimiento son componentes clave del desarrollo de una plataforma logística y portuaria de alta competitividad. El cambio tecnológico responde a la necesidad de elevar la eficiencia en las rutas, asegurar menores tiempos de permanencia de las naves en puertos, reducir costos unitarios y aumentar rendimientos. Tomando en cuenta esto, si se reducen los tiempos necesarios para concretar operaciones de exportación e importación, el país se beneficiará en su totalidad, y en especial las pymes exportadoras y las empresas de pequeño y mediano tamaño que participan en la cadena logístico-portuaria.

"Los puertos desarrollan una actividad estratégica para el desarrollo de nuestro país, y la cooperación entre el sector privado y el sector público es cada vez más necesaria, por lo que esta actividad es un excelente ejemplo del buen resultado que se genera cuando se unen el conocimiento, la tecnología, las empresas y el apoyo del Estado. En este proyecto vamos a aportar los datos, la información, para ver dónde y cómo podemos aplicar la inteligencia artificial para beneficio de toda la cadena logística", comentó el gerente general de TPS, Oliver Weinreich.

La empresa que va a gestar el programa será Omnix, la que ofrece un Software as a Service (SaaS) basado en Inteligencia Artificial (IA), y que tiene como objetivo crear un Centro de Transferencia Tecnológica para terminales portuarios. La entidad coejecutora será la firma Anastasia, que también provee servicios basados en IA. Ambas desarrollarán 9 ambiciosos proyectos, que serían implementados en TPS y en otros terminales.

"Con la implementación de la tecnología de Omnix se están rompiendo las barreras que dan fluidez a las operaciones, automatizando los procesos del puerto o de otras compañías que requieren eficientar las cadenas de distribución a través de Inteligencia Artificial. Lo que permitirá impactar el futuro de cómo vamos a hacer los negocios", explica el CEO y fundador de Omnix, Aaron Cassorla.

Entre los principales resultados del programa, se espera el despliegue de sistemas articulados de IA en los procesos productivos y del negocio portuario, que agreguen valor y aumenten la competitividad; y vincular A empresas de la cadena logística portuaria o, de otros puertos, para lograr que nuevos interesados relevantes incorporen elementos IA para la transformación digital.

Fuente: www.quilpueonline.cl Enlaces: https://www.quilpueonline.cl/lanzan-programa-de-inteligencia-artificial-para-la-transformacion-de-los-puertos-maritimos/

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La inteligencia artificial (AI) en la ingeniería civil ayuda a mejorar la eficiencia de los proyectos de obras civiles. Descubre algunos casos de uso y todas las ventajas que ofrece para el sector de la construcción

La inteligencia artificial es una de las innovaciones tecnológicas que están impulsando la transformación digital de la industria de la construcción. Pero ¿cómo funciona esta tecnología y por qué es tan importante para la ingeniería civil? ¿Cuáles son los usos más comunes en nuestro sector? ¿Qué ventajas ofrecen las técnicas de inteligencia artificial en comparación con los métodos tradicionales de diseño y construcción?

Si también te preguntas lo mismo, aquí te daré las respuestas que necesitarás para comprender el potencial de la AI en la ingeniería civil. Te ayudaré a explorar las técnicas utilizadas por los diseñadores y contratistas para lograr proyectos de construcción más confiables, económicos y eficientes.

En primer lugar, para explotar todo el potencial de la AI en el diseño de obras civiles necesitamos modelos BIM. Si te interesa esta tecnología, te recomiendo que te descargues ahora un software de diseño arquitectónico 3D/BIM. Este tipo de software te permitirá modelar fácilmente las estructuras diseñadas y crear una base de información confiable que puedes usar para las diferentes aplicaciones centradas en la inteligencia artificial que descubrirás en este artículo.

¿Qué es la AI en la ingeniería civil?

La aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la ingeniería civil se refiere al uso de sistemas computarizados. Estos tienen como objetivo simplificar y automatizar los procesos de diseño y construcción de obras civiles.

En su sentido más amplio, la AI es la disciplina científica que se ocupa del estudio, diseño e implementación de tecnologías que son capaces de imitar las capacidades cognitivas de un ser humano.

Los sistemas inteligentes, tienen la capacidad de comprender los intereses y las solicitudes de los usuarios, y proporcionar respuestas adecuadas a tus necesidades. Por ejemplo, los asistentes de voz, los sistemas domóticos, los motores de búsqueda, los navegadores por satélite, etc.

La AI ya se utiliza desde hace tiempo y con enorme éxito en muchos sectores: desde la industria manufacturera, el diagnóstico médico, el comercio electrónico hasta los videojuegos, etc. Ahora más que nunca, estamos presenciando el desarrollo y la difusión de sistemas inteligentes también en el campo de la ingeniería civil.

Gracias a estos sistemas, que son capaces de aprender de sus errores y realizar tareas similares a las realizadas por los seres humanos, es posible resolver gran parte de los problemas relacionados con la construcción de edificios e infraestructuras.

Antes de analizar las diferentes aplicaciones de la AI en la ingeniería civil, descubramos juntos cuáles son las técnicas de aprendizaje en las que se basa esta tecnología.

¿Cuáles son las técnicas de inteligencia artificial utilizadas en la ingeniería civil?

A diferencia de los software normales, las máquinas con inteligencia artificial tienen la capacidad de:

percibir el mundo que los rodea y recopilar datos e información útiles;

comprender la realidad percibida, conectando de manera lógica la información recopilada;

realizar autónomamente operaciones (informáticas o mecánicas), decidiendo actuar sin ningún comando por parte del hombre;

mejorar continuamente y aprender de los propios errores, en base al resultado de las propias acciones.

La capacidad de aprendizaje automático es una de las características clave de los sistemas AI utilizados en ingeniería civil. Esta capacidad se puede desarrollar a través de las siguientes técnicas:

Cálculo evolutivo: es una técnica de aprendizaje basada en conceptos de biología evolutiva (darwiniana). Esta técnica se implementa en sistemas informáticos para resolver problemas complejos, que se caracterizan por demasiadas variables para ser abordados con los algoritmos tradicionales. La computación evolutiva se utiliza ampliamente en la ingeniería civil para abordar problemas de optimización y para automatizar la producción de proyectos.

Redes neuronales artificiales: son modelos matemáticos que consisten en neuronas artificiales que reflejan el comportamiento del cerebro humano. Las redes neuronales permiten a los programas informáticos reconocer patrones y resolver problemas comunes. En el campo de la ingeniería, se utilizan para mejorar los procesos de toma de decisiones, hacer predicciones, realizar análisis de datos, supervisar estructuras, controlar el movimiento de robots, etc.

Sistemas difusos: el término "difuso" o "borroso" se refiere a la capacidad de estos sistemas para manejar entradas imprecisas o vagas. Esto permite emplear una forma de razonamiento que se acerca a la de los seres humanos (que no siempre adoptan una lógica rigurosa y bien definida). La lógica difusa ayuda a los sistemas informáticos utilizados en ingeniería civil a manejar entradas y salidas inexactas, y te permite modelar el tiempo, los costes y los riesgos de construcción. Los sistemas difusos también se utilizan para evaluar la calidad de los proyectos de infraestructura.

Sistemas expertos: son aplicaciones tecnológicas capaces de resolver problemas que pertenecen a un dominio específico. Estos pueden alcanzar o incluso superar el rendimiento humano de un experto que opera en ese campo en particular. Estos sistemas se utilizan principalmente en ingeniería de edificios y geotécnica, para analizar el consumo de energía de los edificios o realizar investigaciones geológicas.

IA en la ingeniería civil: 6 ejemplos de aplicación

La inteligencia artificial puede tener un impacto significativo en la evolución de la industria AEC. Sus aplicaciones en el campo de la ingeniería civil son amplias y diversificadas. Estas son las 6 más significativas:

1. Diseño inteligente:

La construcción de una obra civil (como un puente, un edificio, una carretera o un ferrocarril) casi siempre requiere una planificación previa cuidadosa. Las herramientas y el software habilitados para AI pueden ayudar a los diseñadores a extraer y analizar automáticamente los datos necesarios para el diseño (como las propiedades de los materiales, los datos de energía, las características ambientales, etc.). La inteligencia artificial también se puede utilizar para fortalecer los procesos basados en la metodología BIM (Building Information Modeling).

La integración entre el BIM y la AI permite crear, con la ayuda de software específicos de BIM Authoring y BIM Tools, modelos digitales completos de la información necesaria para realizar el análisis del proyecto, crear automáticamente dibujos e informes, programar los trabajos, simular el comportamiento de las estructuras, etc. Durante la fase de diseño, los algoritmos inteligentes también se pueden utilizar para analizar diferentes alternativas de diseño (a través del llamado diseño generativo), evaluar soluciones eficientes en términos de recursos y crear planes de ejecución de bajo riesgo. Otra aplicación es la simulación de proyectos en realidad virtual o aumentada. Estas simulaciones tienen como objetivo proporcionar al cliente una visión completa y realista del producto final, y recopilar sugerencias para posibles mejoras.

2. Análisis de tiempo y costes:

Los algoritmos de aprendizaje automático permiten a los ingenieros civiles tener una idea clara de las estimaciones de costos y permiten formular presupuestos más precisos, basados en los resultados obtenidos en proyectos anteriores y mediante el estudio de predicciones futuras. Además de prever un posible rebasamiento de los costes, la inteligencia artificial también permite programar los plazos para la realización del proyecto, teniendo en cuenta los posibles riesgos.

3. Gestión del proceso de construcción:

Durante la fase de construcción, las empresas pueden utilizar robots basados en inteligencia artificial equipados con cámaras, que son capaces de moverse de forma autónoma en el sitio de construcción y capturar imágenes en 3D. Con la ayuda de las redes neuronales artificiales, estas imágenes se pueden comparar con datos e información del modelo BIM, con el fin de rastrear el progreso del proyecto. Los robots de construcción inteligente te permiten realizar una amplia gama de tareas relacionadas con la construcción. Algunos ejemplos serían el seguimiento de cimientos, la ejecución de las excavaciones, la construcción de mampostería, la construcción de elementos complejos, etc.

Cuando se usan correctamente, estas máquinas tienen el potencial de reducir los costes del proyecto, mejorar la eficiencia, aumentar la seguridad y permitir que los trabajadores se centren en tareas menos repetitivas y agotadoras. Entre las tecnologías más innovadoras utilizadas en la fase de construcción, también encontramos la impresión 3D basada en inteligencia artificial. Esta tecnología permite automatizar gran parte del proceso de construcción porque permite "imprimir" elementos constructivos y objetos 3D de grandes dimensiones a alta velocidad y con gran precisión.

4. Identificación y mitigación de riesgos:

La AI puede ayudar a los ingenieros civiles a identificar posibles peligros en el proceso de construcción e implementar medidas útiles para el control de riesgos. Las cámaras y redes habilitadas para inteligencia artificial pueden monitorear constantemente todas las áreas de la construcción y permitir a los ingenieros evaluar el uso del equipo, monitorear el progreso y analizar todas las actividades en tiempo real.

5. Facility Management:

Una vez finalizado el proyecto, los gerentes de las instalaciones pueden confiar en la AI para monitorear el consumo de energía, optimizar el rendimiento de las instalaciones, programar el mantenimiento predictivo, mejorar los protocolos de salud y seguridad, etc. Todas estas aplicaciones son posibles gracias a la integración de la inteligencia artificial con las tecnologías modernas del Internet of Things ( IoT).

6. Monitoreo de salud estructural:

Los sistemas inteligentes se pueden utilizar para monitorear el estado de salud de los artefactos y proyectos de infraestructura a gran escala (como puentes, gasoductos, represas, etc.). A través de la instalación de sensores inteligentes, es posible capturar mediciones periódicas e implementar estrategias de vigilancia continua que permiten evaluar la vulnerabilidad de las instalaciones y mantener un alto nivel de seguridad y eficiencia a lo largo del tiempo.

Te recuerdo que en cada uno de estos casos de uso no se puede aprovechar el potencial de la inteligencia artificial si no se dispone de una serie de información confiable relativa a los proyectos de construcción. Esta información solo puede obtenerse mediante el uso de la metodología BIM.

Si nunca has creado un modelo BIM, puedes comenzar de inmediato con el software profesional de diseño de edificios 3D/BIM, que ofrece una interfaz particularmente simple e intuitiva que te permite lograr excelentes resultados en el diseño BIM en muy poco tiempo.

Todas las ventajas de la inteligencia artificial aplicada a la ingeniería civil

La AI está demostrando ser un aliado útil para todos aquellos involucrados en el diseño, construcción y gestión de obras civiles. Entre las ventajas más significativas que los sistemas inteligentes pueden ofrecer al sector de la construcción, encontramos por ejemplo:

la mejor planificación del proyecto. Las tecnologías basadas en la inteligencia artificial permiten identificar la solución de diseño óptima, reduciendo las redundancias y mejorando la calidad general del resultado final;

el control del tiempo y de los costes de construcción. Dado que los instrumentos dotados de inteligencia artificial pueden prever fácilmente cualquier riesgo o imprevisto, gracias a su utilización es posible adoptar medidas adecuadas para garantizar el respeto del tiempo y de los costes de construcción;

la reducción del riesgo de accidentes laborales. La construcción puede convertirse en un lugar más seguro gracias a la inteligencia artificial. Los trabajos más peligrosos pueden ser realizados por robots, que están programados para aprender de las interacciones con el entorno;

aumento de la eficiencia y la productividad. Los robots y las máquinas de construcción autónomas pueden realizar tareas repetitivas. Por ejemplo, soldadura, construcción de muros, hormigón fundido. Todo esto de manera eficiente y rápida, y sin necesidad de detenerse.

la simplificación del proceso de levantamiento. Con la ayuda de los drones, las tecnologías inteligentes se pueden utilizar para realizar levantamientos del terreno y tomar fotos aéreas del lugar de construcción. Estas son necesarias para garantizar una gestión más eficiente del proyecto y para rastrear el progreso de los trabajos;

la mejor gestión del mantenimiento. La integración entre sistemas inteligentes y tecnologías IoT garantiza una gestión optimizada de los procesos de mantenimiento, y contribuye a alargar el ciclo de vida de edificios e infraestructuras.

Descubre el software IA de cálculos de cantidad y presupuestos integrado en usBIM.planAI

El futuro de la inteligencia artificial en la ingeniería civil

La inteligencia artificial puede ser considerada como la fuerza impulsora para la futura transformación digital de la industria de la construcción. Los alentadores resultados obtenidos con las aplicaciones actuales de la AI en la ingeniería civil abren el camino a escenarios de utilización aún más amplios.

Numerosas empresas ya han experimentado con la producción de robots capaces de construir estructuras en condiciones extremas. Todo esto, con el fin de limitar la intervención humana en situaciones particularmente riesgosas o peligrosas. Además de reforzar la gestión de la seguridad, los sistemas inteligentes podrán emplearse para construir ciudades cada vez más inteligentes, mejorar la eficiencia del trabajo, optimizar las rutas de transporte, etc.

Por supuesto, los desafíos a los que se enfrenta una mayor difusión de la inteligencia artificial en la ingeniería civil son muchos. Estos incluyen costes de implementación bastante altos y producción de sistemas capaces de actuar y aprender solo en el ámbito para el que fueron diseñados. Sin embargo, la AI ha demostrado tener el potencial de transformar el sector de la construcción para bien. No hay duda de que pronto veremos su adopción a gran escala.

Mi consejo es que no te encuentre desprevenido esta transformación que está afectando rápidamente al sector AEC, y que está fuertemente vinculada al uso de modelos BIM. Revoluciona tu forma de diseñar y elige en un software BIM lo antes posible.

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AI en la ingeniería civil: 6 ejemplos de aplicación, todos los beneficios y nuevos desafíos para el futuro

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La AI en la ingeniería civil mejora la eficiencia de los proyectos de obras civiles. Descubre las ventajas que ofrece para el sector AEC

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Herramientas Innovadoras de IA para proyectos

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Herramientas Innovadoras de IA para proyectos

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Los 7 proyectos más innovadores de Inteligencia Artificial

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Marlen Martínez-Domínguez
Cátedra Conacyt-CIESAS-Pacífico Sur

Imagen ecommerce. Fuente: Pixabay

Introducción

Hoy en día el internet es una herramienta fundamental en la vida diaria de las personas, al realizar diversas actividades como usar el comercio de bienes y servicios, realizar transacciones financieras, interactuar con el gobierno y buscar información sobre salud, educación, entre otros (Castellaci y Tveito, 2018).

Uno de los crecientes negocios en la era del internet es el comercio electrónico, definido como el proceso de comercio e intercambio de bienes, servicios e información (Abdullah et al., 2019; Turban et al., 1999). Es un negocio moderno que atiende las necesidades de las organizaciones, mercancías y consumidores para reducir costos y mejorar la calidad de los bienes y servicios e incrementar la velocidad del servicio de entrega (Ngai y Wat, 2005). Éste ha traído beneficios para los consumidores, como el acceso a productos a nivel global, reducción de las asimetrías de información, posibilidad de comparar productos y precios y disminución del tiempo (Valarezo et al., 2018). Así, el propósito de este trabajo es presentar un panorama general del comercio en línea durante la pandemia de Covid-19 en México, con información de la Encuesta Nacional sobre Disponibilidad de Tecnologías de la Información en Hogares (ENDUTIH).

De acuerdo con información de la ENDUTIH, en el periodo 2015-2020 aumentó en 15 millones la población con seis años y más de edad usuaria de internet. El celular es la tecnología digital con mayor difusión en el país, al ser utilizada por el 76% de los habitantes de seis años y más (véase gráfica 1). Lo contrario ocurre con la computadora o tableta, que han perdido relevancia en el periodo (INEGI, 2020). El celular es un dispositivo multifuncional que integra llamadas, mensajes, contenido multimedia y puede ser utilizado como reproductor de música, cámara y computadora (Martínez-Domínguez y Gómez, 2019), además la disminución del precio de los dispositivos ha incrementado la compra de móviles a nivel mundial (ITU, 2017).

Gráfica 1. Tasa de usuarios de Tecnologías de la Información y Comunicación en México 2015-2020

Fuente: Elaboración propia con datos de INEGI, 2020.

Según la gráfica 2 a escala nacional, la tasa de usuarios que compra productos o servicios pasó de 17% en 2017 a 28% en 2020. De igual forma se observa un crecimiento en la venta de productos por internet, al pasar de 8% en 2017 a 11% en 2020. Esto pone en evidencia que ha venido creciendo el comercio electrónico, sin embargo, éste sigue siendo bajo al compararse con el alto porcentaje (76%) de usuarios de la red.

Gráfica 2. Tasa de usuarios de compras y ventas por internet en México 2017-2020

Fuente: Elaboración propia con datos de INEGI, 2020.

De acuerdo con información de la Asociación Mexicana de Internet (2019), la caracterización de los compradores online en México es la siguiente: 51% son mujeres y el resto varones; las personas con edades de 18 a 24 años y de 25 a 34 años son los principales compradores del comercio en línea; uno de cada cuatro consumidores reside en alguno de los estados de la zona centro-sur (Ciudad de México, Estado de México y Morelos); los segmentos de la población de los niveles socioeconómicos medio bajo y medio alto son los principales consumidores del comercio electrónico. El transporte, la comida rápida, el alojamiento y los viajes por turismo fueron los sectores con más demanda por los consumidores online.

Los dispositivos electrónicos que más se emplean para las compras en línea son el smartphone (85%), le sigue la laptop (60%) y la tableta (38%). Los principales métodos de pago en los últimos tres meses al momento de la encuesta fueron la tarjeta de crédito (75%) y de débito (63%) (Asociación Mexicana de Internet, 2019). Cabe mencionar que sigue siendo baja la inclusión financiera por parte de la población. El perfil de las personas que han adoptado servicios financieros se relaciona con la residencia urbana, con edades de entre 30 y 39 años, con estudios de licenciatura y empleo formal (Gobierno de México, 2020).

En la interacción de compradores y vendedores en línea destacan como principales canales de comunicación el correo electrónico y los mensajes SMS. La temporada del año en que los consumidores recurren en mayor medida al comercio en línea son Navidad y el Buen Fin. Dentro de los problemas que enfrenta el comercio online es la privacidad de los datos personales, donde los consumidores señalan la desconfianza de la seguridad del proceso de compra como robo de identidad o de datos de la tarjeta (Asociación Mexicana de Internet, 2019).
Caracterización del comercio electrónico durante la pandemia por Covid-19
De acuerdo con la Asociación Mexicana de Ventas Online (AMVO), la pandemia por Covid-19 provocó un aumento de la compra y venta en línea, al incrementarse un 81% en 2020 con respecto a 2019. Asimismo, el Covid-19 cambió los hábitos de los consumidores ante las restricciones sanitarias implementadas por el gobierno federal, ya que las personas optaron por realizar sus compras en línea, debido a la no disponibilidad de productos en tiendas físicas (60%); la posibilidad de recibir sus productos en casa (60%); ahorrar tiempo (57%) y evitar las aglomeraciones en las tiendas físicas (55%) (AMVO, 2021).

En la gráfica 3, se muestra que durante la pandemia y ante las medidas de distanciamiento social implementadas por el gobierno de México se incrementó la compra de productos de higiene personal, los artículos de limpieza del hogar, los alimentos y las bebidas. En particular, resaltan el consumo de productos de higiene personal y para el hogar como desinfectantes y satinizadores, como una medida de prevención contra la enfermedad causada por el virus SARS-CoV-2 (INEGI, 2020).

Gráfica 3. Usuarios de internet que han realizado compras vía internet, según tipo de productos, 2020

Fuente: Elaboración propia con datos del INEGI 2020.

Las barreras relacionadas con las compras en línea en 2020 se asociaron con la entrega de los productos, lo cual se explica por el crecimiento de la demanda a niveles sin precedentes y que los vendedores no tenían en físico la suficiente cantidad de artículos para cubrir la demanda y, por lo tanto, hubo retrasos en las entregas. Otros problemas se vincularon con el estado y calidad del producto (véase gráfica 4).

Gráfica 4. Principales obstáculos en las compras de internet, 2020

Fuente: Elaboración propia con datos del INEGI, 2020.

Reflexión final

La pandemia por Covid-19 favoreció el crecimiento del comercio electrónico en México como consecuencia de las medidas de prevención del virus y del aislamiento social de la población. Esto aumentó la demanda de productos de uso e higiene personal, de limpieza del hogar y la compra de alimentos, lo cual evidenció el cambio en los hábitos de los consumidores en línea. Sin embargo, amplios segmentos de la población no tienen acceso ni usan el comercio en línea por diversos factores relacionados con la brecha digital como ingresos insuficientes, bajos niveles de escolaridad, origen étnico, sexo, lugar de residencia rural o urbano, falta de habilidades digitales, entre otros. Aunado a las altas de empleo informal y los bajos niveles de bancarización, en conjunto restringen la expansión del comercio digital.

Dentro de los principales obstáculos que enfrenta el comercio en línea se encuentra la desconfianza de los usuarios en aspectos como la seguridad (fraudes cibernéticos y robo de datos personales), métodos de pago y falta de información. Por lo anterior, es necesario el establecimiento de leyes y normas para regular el comercio online y proteger a los consumidores. Cabe mencionar que este tema ha sido poco estudiado, debido a la falta de datos microeconómicos que permitan un análisis a detalle de este fenómeno multidimensional.

Bibliografía

Abdullah, L., Ramli, R., Bakodah, H. O., y Othman, M. (2020), "Developing a Causal Relationship among Factors of e-commerce: A Decision Making Approach", en Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, vol. 32, núm. 10, pp. 1194-1201. Recuperado de: https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2019.01.002

AMVO (2021), "Ventas en línea 2021". Recuperado de: , https://www.amvo.org.mx/estudios/estudio-sobre-venta-online-en-mexico-2021/

Asociación Mexicana de Internet (2019), "Estudio del Comercio electrónico en México, 2019". Recuperado de https://www.asociaciondeinternet.mx/estudios/comercio-electronico

Castellacci, F., y Tveito, V. (2018), "Internet Use and Well-being: A Survey and a Theoretical Framework", en Research Policy, vol. 47, núm. 1, pp. 308-325. Recuperado de: https://doi.org/10.1016/j.respol.2017.11.007

Gobierno de México (2020), "Inclusión financiera en México". Recuperado de https://www.gob.mx/cms/uploads/attachment/file/590346/Inclusion_financiera_mexico_difusion.pdf

INEGI (2020), "Encuesta Nacional sobre Disponibilidad de Tecnologías de la Información en Hogares". Recuperado de: https://www.inegi.org.mx/programas/dutih/2020/#Documentacion

ITU (2017), "Measuring the Information Society Report 2017". Recuperado de: https://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Documents/publications/misr2017/MISR2017_Volume1.pdf

Martínez-Domínguez, M. y Gómez Navarro, D. (2019), "Usos del teléfono inteligente en el sector rural de México", en A. Rivoir y M. Morales (eds.), Tecnologías digitales. Miradas críticas de la apropiación en América Latina, Buenos Aires, , CLACSO, pp. 223-238. https://doi.org/10.2307/j.ctvt6rmh6.17

Ngai, E. W., y Wat, F. K. T. (2005), "Fuzzy Decision Support System for Risk Analysis in E-commerce Development", en Decision Support Systems, vol. 40, núm, 2, pp. 235-255. Recuperado de: https://doi.org/10.1016/j.dss.2003.12.002

Turban, E., Lee, J., King, D., y Chung, H. M. (1999), Electronic Commerce: A Managerial Perspective, Nueva Jersey, Prentice-Hall.

Valarezo, Á., Pérez-Amaral, T., Garín-Muñoz, T., García, I. H., y López, R. (2018), "Drivers and Barriers to Cross-border e-commerce: Evidence from Spanish Individual Behavior", en Telecommunications Policy, vol. 42, núm. 6, pp. 464-473. Recuperado de: https://doi.org/10.1016/j.telpol.2018.03.006

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El comercio electrónico durante la pandemia de Covid-19 - Ichan Tecolotl

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Hoy en día el internet es una herramienta fundamental en la vida diaria de las personas, al realizar diversas actividades como usar el comercio de bienes y servicios, realizar transacciones financieras, interactuar con el gobierno y buscar información sobre salud, educación, entre otros (Castellaci y Tveito, 2018).

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A platform for connecting Fab Labs and their users from around the world.

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Si todavía crees que la Inteligencia Artificial es una cosa del futuro, es hora de mirar más de cerca el presente, ya que varias empresas que forman parte de nuestras rutinas -especialmente los gigantes de Internet- ya utilizan tecnologías de Inteligencia Artificial en sus estrategias.

Al visitar un ecommerce, buscar en Google o contratar el servicio de una compañía, es posible que ya estés interactuando con máquinas inteligentes y no lo percibas, porque los robots tienen un comportamiento cada vez más parecido al humano.
La intención, con esto, es aprovechar los recursos de la era digital para que la experiencia del usuario sea cada vez más eficiente, ágil y relevante.
Pero, como no siempre notamos la Inteligencia Artificial usada diariamente, preparamos este artículo para mostrarte de qué manera las grandes empresas usan estas tecnologías.

¡Aquí descubrirás cómo la IA está presente en tu vida! y conocerás:

¿Estás listo? ¡Continúa leyendo!

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Inteligencia Artificial es un concepto en el campo de la tecnología que se refiere a la capacidad de las máquinas para pensar de manera muy similar a los seres humanos; y a menudo nos referimos a este tipo de tecnología con las siglas "IA" o "AI".

Por su parte, esta capacidad le permite a las máquinas comprender el comportamiento humano, analizar el entorno, razonar, aprender y tomar decisiones de forma autónoma, sin intervención humana.

Para ello, necesitan recibir y analizar grandes volúmenes de datos, que amplíen sus conocimientos y hagan más inteligentes sus acciones.

Además, la Inteligencia Artificial es uno de los principales elementos de la cuarta revolución industrial, la Industria 4.0, que también está marcada por el Internet de las Cosas ( IoT), Big Data, Cloud Computing, entre otros conceptos.

Por esto, las empresas están viviendo una transformación digital, que coloca la tecnología en el centro de sus estrategias y promueve la digitalización y la automatización de procesos.

Así la Inteligencia Artificial se ha vuelto esencial para crear productos y servicios más inteligentes y hacer que las organizaciones sean más competitivas.

Incluso, las estrategias por detrás de la Inteligencia Artificial van desde los sistemas de recomendación para la compra de productos hasta la oferta de precio predictivo de un servicio en función de su demanda.

Pero no te preocupes. Más adelante veremos ejemplos de aplicaciones prácticas.

Principales tecnologías de Inteligencia Artificial para marketing

IA es mucho más que una tecnología, también reúne algoritmos, códigos y datos que pueden realizar diferentes funciones.

Ahora, comprendamos mejor cuáles son las principales tecnologías de Inteligencia Artificial que se pueden utilizar en el Marketing empresarial, ya que a menudo se utilizan juntas para desarrollar mejores productos, servicios y estrategias.

¡Así que veamos algunas de ellas!

Machine Learning

Machine Learning significa aprendizaje automático. Según este concepto, las máquinas procesan grandes volúmenes de datos e identifican patrones que generan conocimiento sobre el comportamiento del usuario.

De esta manera, pueden aprender y mejorar continuamente la toma de decisiones, incluso sin ninguna intervención humana.

Deep Learning

Deep Learning es profundizar en el aprendizaje automático. Se basa en redes neuronales, que utilizan algoritmos más complejos para aproximar el funcionamiento de las neuronas y el cerebro humano.

En combinación con el machine learning -que funciona de manera más lineal-este concepto mejora la capacidad de procesar datos y generar inteligencia.

Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural o natural language processing (NLP) es la capacidad de las máquinas para comunicarse con las personas en un lenguaje humano.

En otras palabras, es el área de la Inteligencia Artificial que se acerca a la lingüística para comprender las expresiones, modismos, jergas, reglas sintácticas, relaciones semánticas y errores cotidianos que hacen que el lenguaje humano sea tan complejo, es decir, un lenguaje desestructurado.

Debido a que las computadoras usan un lenguaje estructurado, necesitan algoritmos y sistemas para comprender a los seres humanos y darles respuestas usando el lenguaje natural.

Visión computacional

Es la capacidad de las máquinas para ver como seres humanos. La intención es imitar la visión humana, que puede captar la luz reflejada de un objeto, identificar el entorno que lo rodea, analizar la información y almacenarla en la memoria.

En la visión computacional, las máquinas también son capaces de hacer esto y pueden tomar decisiones inteligentes basadas en lo que ven.

10 aplicaciones prácticas y ejemplos de Inteligencia Artificial en empresas

Ya que conoces las principales tecnologías de Inteligencia Artificial usada en el marketing veamos ahora cómo estas se pueden aplicar en la práctica y cómo las empresas están aprovechando el potencial de la Inteligencia Artificial.

1. Recomendación de productos y servicios

Spotify y Netflix son expertos en recomendaciones personalizadas. Ambas plataformas buscan comprender los comportamientos e intereses de los usuarios para hacer sugerencias que realmente disfruten; y por supuesto la Inteligencia Artificial está detrás de eso.

Tanto Spotify como Netflix funcionan con Big Data, y es que el gran volumen de datos - tanto internos como externos a las plataformas - se utilizan para nutrir los algoritmos, que perfeccionan su conocimiento y hacen mejores recomendaciones.

De esta forma, el enorme catálogo en las plataformas se vuelve más interesante para los usuarios.

Por su parte, en Spotify, lo más destacado es la lista de reproducción "Descubrimientos de la Semana" cuya sugerencia de personalizada de 30 canciones, casi siempre te gusta, ¿no es verdad?

Y es que estas recomendaciones se basan en un cruce entre tres modelos:

1. Modelos de filtrado colaborativo: procesan datos sobre el comportamiento del usuario en relación con otros usuarios de plataformas similares.

2. Modelos de procesamiento de lenguaje natural: procesan datos sobre lo que dicen los usuarios de Internet sobre el catálogo de Spotify.

3. Plantillas de audio: procesan archivos de audio sin procesar del catálogo de Spotify.

Por otro lado, en Netflix, la página de inicio personalizada es la forma principal en que los suscriptores interactúan con las recomendaciones de la plataforma.

La estrategia de Netflix es recomendar títulos que sean de interés, pero también estimular que exploren y naveguen por el catálogo. Para ello, la página de inicio se organiza en líneas, clasificadas por géneros o subgéneros de películas y series.

Las líneas y el orden de los títulos consideran los intereses del usuario en relación con otros usuarios similares de la plataforma (filtrado colaborativo) y una serie de reglas.

En general, los títulos más relevantes tienden a estar más cerca de la esquina inferior derecha, el cual tiende a recibir más atención por parte de los usuarios. ¡Pero el aprendizaje automático en Netflix va todavía más lejos!

Los algoritmos aprenden de la interacción con la página de inicio y comprenden de qué manera cada usuario consume sus contenidos, pudiendo reordenar títulos para crear una página específica para cada uno de los usuarios.

2. Automatización del servicio a través de chatbots

Los chatbots son uno de los principales referentes de la Inteligencia Artificial por parte de las empresas. Para que las interacciones entre robots y clientes sean relevantes, las máquinas deben comprender de qué están hablando las personas y brindarles respuestas y soluciones.

Es importante mencionar que muchas compañías están invirtiendo en este tipo de aplicaciones para optimizar el servicio al cliente. Entre ellos, los bancos destacan en el poder de la inversión en tecnología, con asistentes de Inteligencia Artificial que interactúan con los clientes, aclaran dudas, informan saldos y realizan transacciones.

Además, cuanto más interactúan los usuarios con el chatbot, más aprenden sobre ellos e, incluso, anticipan sus necesidades.

Y el procesamiento del lenguaje natural es uno de los elementos principale s de la IA del asistente virtual.

3. Reconocimiento de voz

Alexa de Amazon y Siri de Apple no son solo asistentes virtuales a los que les puedes solicitar el pronóstico del tiempo del día.

Dependiendo de las interacciones que tengas, estas pueden conocer tus intereses y hacer que la conversación sea mucho más profunda, ya que ambas plataformas son interfaces de usuario de voz (VUI), que utilizan tecnología de IA conversacional.

Esto representa un gran avance en la interacción humano-computadora. En lugar de menús, clics o toques, usamos la voz, que es la forma más natural en que los humanos interactúan con el mundo.

Por esto, la Inteligencia Artificial tiene la tarea de entender qué es lo que dicen las personas para poder hablarles también y realizar las tareas que deseen.

Para hacerlo, los sistemas de Amazon y Apple se basan en el procesamiento del lenguaje natural, que no solo comprende lo que dice la gente, sino que también responde, interactúa y aprende cada vez más.

Sin embargo, las VUI van más allá: entienden no solo lo que decimos, sino también cómo lo decimos, lo que nos permite captar los matices emocionales de un discurso.

La cantidad de habilidades de Alexa, por ejemplo, crece año tras año. Según el sitio web Voicebot.ai, hay alrededor de 5,000 nuevas habilidades cada 100 días, como por ejemplo realizar pagos en los bancos, pedir comida para entregar o solicitar a un Uber.

4. Reconocimiento de imágenes

¿También te sorprende cuando la aplicación Google Photos reconoce a todos los miembros de tu familia en las fotos de tu teléfono? Pue sí, la Inteligencia Artificial está detrás de esto.

Sin embargo, las computadoras no leen imágenes, ya que si ves una imagen de un perro, por ejemplo, Google solo ve códigos. Por lo tanto, necesitan aprender cuáles son las características de la fotografía de un perro para comprender cuando están allí.

Ahí es donde entra la visión computacional. Esta tecnología te permite entrenar a tu computadora para que reconozca patrones de colores y formas en las imágenes. De esta manera, las máquinas están más cerca de la visión humana y pueden tomar decisiones según lo que ven.

Por lo tanto, la aplicación no solo reconoce las fotos de perros, sino que también reconoce las fotos de tu perro. No solo reconoce fotos de personas en general, sino que también reconoce fotos de tu familia o amigos. Y cuanto más le digan los usuarios a los robots quién o qué aparece en las imágenes, más aprenden.

De esta forma, Google Photos puede organizar y agrupar las fotos que guardas, para que puedas encontrarlas con una simple búsqueda.

Y para que tengas una idea más clara en este artículo Google explica cómo funciona esta tecnología.

Fuente: Android Police

5. Precios de productos

¿Quién no se ha asustado por el precio de un Uber en una tarde de mucho tráfico? ¡Sí, la Inteligencia Artificial también está por detrás!

La fijación de precios dinámica, basada en la demanda y la oferta de un producto, es otra posibilidad para la aplicación práctica del aprendizaje automático.

Por ejemplo, cuando mucha gente abandona un partido de fútbol, ​​las tarifas de Uber aumentan.

Al mismo tiempo, tienden a venir más conductores al lugar porque los precios son mejores. Pero una vez finalizado el evento, las tarifas vuelven a la normalidad, a menudo más baratas que un taxi.

Lo mismo ocurre con Airbnb, que ofrece la función Smart Pricing para los anfitriones que quieran adoptarla. De esa forma, los precios varían según la demanda de alojamientos con características similares a las del anfitrión, así como datos como ubicación, temporada, clasificación del alojamiento, proximidad al check-in, entre otros factores.

De acuerdo, los precios dinámicos no son nada nuevo; los hoteles y las aerolíneas usan esta estrategia desde hace años: a medida que aumenta la demanda, el precio aumenta.

Sin embargo, antes de la IA, esta dinámica dependía de reglas definidas por el usuario.

El machine learning, por otro lado, le permite a los algoritmos reconocer patrones que los humanos no notan, pronosticar situaciones futuras y actualizar precios en tiempo real. En otras palabras, la fijación de precios se vuelve dinámica, precisa y rápida.

Las tarifa dinámica con IA considera la demanda de un producto en el momento y el comportamiento de los usuarios, así como datos externos como noticias, clima, eventos locales, tiempo, tráfico, etc.

Por lo tanto, si un programa se anuncia en una ciudad determinada, los algoritmos pueden capturar esta información y ajustar los precios al instante, lo que sería muy difícil para un ser humano.

6. Segmentación de la audiencia

La segmentación de la audiencia es una de las actividades más tradicionales del Marketing, pues las empresas orientan sus estrategias teniendo como eje el comportamiento del consumidor, para llegarle a las personas con perfil para su solución y con las ofertas adecuadas.
¡La Inteligencia Artificial puede aprovechar esta segmentación!
Netflix, utiliza el machine learning para conocer el comportamiento de sus suscriptores y segmentarlos según sus acciones. El grupo de clientes que vio el último episodio de una serie determinada, por ejemplo, puede recibir un email con una recomendación de contenido nuevo para ver.

Sin embargo, la segmentación puede volverse mucho más precisa y personalizada a medida que los algoritmos comprenden el perfil de cada usuario.

Son capaces de identificar patrones de comportamiento que el ser humano no detecta, además de evitar prejuicios, pues son los datos los que muestran quién es realmente el segmento de consumidores de un tipo de contenido y alimentan los algoritmos para tomar mejores decisiones de segmentación.

7. Campañas digitales

Las campañas de medios pagos se pueden hacer mucho más eficientes con Inteligencia Artificial. Incluso, las principales plataformas publicitarias están trabajando con el aprendizaje automático para mejorar el rendimiento de los anuncios.

Google Ads, por ejemplo, ofrece el modelo de ofertas inteligentes, las cuales son ofertas automáticas que utilizan el aprendizaje automático para mejorar las conversiones y el valor de conversión en cada subasta de anuncios.

En los anuncios de YouTube, por ejemplo, esta estrategia se utiliza para ajustar automáticamente las ofertas en el momento de la subasta.

Los algoritmos identifican a las personas que tienen más probabilidades de considerar la marca después de ver un anuncio de video y establecen automáticamente sus ofertas para aumentar las posibilidades de llegar a esa audiencia.

Además, Google Ads también tiene anuncios de búsqueda responsivos. Para usarlos, los anunciantes deben proporcionar hasta 15 títulos y 4 descripciones al crear anuncios para la red de búsqueda.

Google, a su vez, analiza el comportamiento de los usuarios, el dispositivo que utilizan y el contexto de búsqueda para proporcionarles la mejor versión del anuncio. De esta forma mejora los resultados de los anunciantes y la experiencia del usuario.

Según el motor de búsqueda, los anunciantes que utilizan esta función obtienen hasta un 15% más de clics.

Fuente: WordStream

8. Personalización del producto

Una experiencia personalizada de marca, también se consigue personalizando el producto, y Nike es un especialista en esto.

En los últimos años, la marca deportiva ha invertido en la adquisición de startups y tecnologías digitales para mejorar la experiencia del cliente e involucrar a los consumidores.

Nike en 2018, adquirió una empresa de visión computacional (Invertex) y, en 2019, una compañía de análisis predictivo (Celect).

Además, como una forma de involucrar a sus clientes, Nike lanzó un proyecto llamado Nike Maker Experience.

La intención era permitirle a los clientes crear el zapato de sus sueños, y su sistema era muy sencillo: un par de zapatillas se coloca dentro de un sistema; luego, el cliente elige los colores y gráficos que desea agregar al zapato, todo con comandos de voz.

Con ello, el sistema utiliza IA, seguimiento de objetos y proyecciones para crear un producto a medida, y en menos de dos horas, las zapatillas están listas y la marca recopila una gran cantidad de datos de los clientes.

Este proyecto se lanzó en 2018 en tiendas específicas. Pero hoy, en el sitio web Nike By You, es posible personalizar completamente los productos, recibir tus zapatos en 2 a 5 semanas y compartir tu creación con el mundo.

Otro proyecto de Nike que utiliza Inteligencia Artificial es la aplicación Nike Fit y su objetivo es recomendar el zapato perfecto para cada persona. Para ello, la aplicación utiliza tecnología de realidad aumentada para escanear los pies de los clientes y capturar datos de medición, morfología y anatomía.

La visión computacional procesa estos datos, hace referencias cruzadas con la información del producto y genera una recomendación personalizada. Además, la propia Nike utiliza estos datos para aumentar la precisión en el diseño y la fabricación de productos.

Piensa, entonces, que Nike Fit puede integrarse con Nike By You. Esta es la intención de la marca: crear una experiencia totalmente personalizada.

9. Curación de contenidos

La cantidad de contenidos que producimos y consumimos en Internet es incalculable. En las redes sociales, especialmente, la línea de tiempo es disputada por publicaciones de amigos, familiares y marcas, por lo que es difícil prestar atención a todo, ¿no?

Es por eso que plataformas como Twitter y Pinterest están invirtiendo en Inteligencia Artificial para tomar mejores decisiones y recomendaciones para los usuarios. La intención es presentar los contenidos que más suelen encantar al usuario y hacer más relevante la experiencia.

Por su parte, en Twitter, las tecnologías de deep learning y NLP se utilizan para mejorar el conocimiento sobre cada usuario y ordenar la línea de tiempo según sus intereses.

La Inteligencia Artificial también es un aliado en la lucha contra el extremismo, el acoso, las fake news y otras violaciones. En 2017, la plataforma suspendió más de 300,000 cuentas vinculadas al terrorismo a través de tecnologías de Inteligencia Artificial.

En Pinterest, el enfoque de la plataforma es lo visual. Por lo tanto, la visión computacional es la principal tecnología de Inteligencia Artificial usada para mejorar la experiencia del usuario.

Pinterest Lens, por ejemplo -que te permite usar la cámara de tu celular en búsquedas- ve imágenes casi como una persona.

Fuente: Towards Data Science

Los robots necesitan identificar patrones en las imágenes para hacer recomendaciones alineadas con la investigación y sus gustos e intereses.

Aquí, el pin de un extraño que posee lo que quieres encontrar tiene prioridad ante la publicación de un amigo. Es decir, la lógica de la curación de contenidos es diferente a la de Facebook; y esto se hace con deep learning sobre el uso de cada usuario en cada plataforma.

La intención no es solo recomendar fotos de armarios de dormitorio cuando se buscan "armarios de dormitorio", sino también traer inspiración para decorar una habitación según el estilo de cada persona. Por tanto, la experiencia se vuelve mucho más valiosa.

10. Búsquedas personalizadas

La experiencia de búsqueda web ha cambiado mucho en los últimos años. Antes de Google, muchos motores de búsqueda ordenaban los resultados alfabéticamente. Fue Google y sus algoritmos los que comenzaron a clasificar los resultados en orden de relevancia para cada usuario.

¿Y cómo se hace eso? Con deep learning, los algoritmos aprenden cada vez más sobre los intereses de cada persona para comprender lo que quieren encontrar.

Pero para traer resultados relevantes, también es necesario comprender las intenciones de búsqueda de los usuarios y el contenido de las páginas web. Ahí es donde entra en juego una de las principales actualizaciones de Google en los últimos años: BERT.

Este es un algoritmo de procesamiento de lenguaje natural que desentraña lo que las personas escriben en las búsquedas y lo que contienen los sitios. Pero no se trata solo de identificar palabras; BERT comprende su significado, cómo se relacionan y qué intenciones hay detrás de ellas.

BERT también se combina con varios otros factores de posicionamiento de páginas para comprender cuáles ofrecen la mejor experiencia. De esa manera, Google logra ofrecer los mejores resultados para cada persona y cada búsqueda en los primeros lugares.

Estudio de caso de Business Intelligence

En un estudio de caso extraído de la encuesta AI in the Enterprise: Real Strategies for Artificial Intelligence de junio de 2018, Stripe, una plataforma de pago en línea, tenía como objetivo prevenir el fraude y mejorar la experiencia del cliente.

Básicamente, Stripe buscaba hacer que la economía fuese más accesible para las personas. La idea seguía la línea de Google Adwords, que hizo posible que cualquier empresa comenzara a anunciarse.

En este contexto, uno de los principales desafíos era reducir el fraude con la ayuda de las máquinas, que automatizaban las decisiones basándose en unos pocos miles de millones de datos de la plataforma. Para eso, el algoritmo de Stripe evaluaría metadatos sobre la empresa y sus transacciones.

Los mayores desafíos para aplicar la IA en las empresas

Como quedó claro a lo largo del texto, existen varios desafíos para la aplicación de la Inteligencia Artificial en las empresas, y la mayoría de ellos son estructurales.

Al menos, vale la pena recordar que la IA es aprendizaje automático y no una solución lista para usar. Adoptarlo en tu organización requiere conjuntos específicos de recursos y habilidades, como veremos a continuación:

La brecha de talento de la IA

Uno de los primeros retos de las organizaciones es encontrar talentos. Necesitarás tener un equipo con las habilidades técnicas necesarias para capacitar a los sistemas de Inteligencia Artificial: cómo usar los datos de marketing para optimizar las campañas o aprovechar los datos de soporte al cliente para automatizar los comentarios.

Este tipo de formación requiere habilidades muy particulares y, lamentablemente, los talentos en el mercado aún son escasos.

La creación de la cultura de la IA en las empresas

Si bien reclutar talentos es un gran desafío, incorporar la Inteligencia Artificial a la empresa puede ser más fácil.

Sin embargo, como se indicó, la organización puede encontrarse con problemas estructurales, como la investigación y el desarrollo a favor de la adopción de la IA en un entorno corporativo real.

La mayoría de las opciones de las empresas de TI son el software o el hardware que deseas utilizar para que realicen lo que necesitas.

El problema de la Inteligencia Artificial es que requiere mucha formación, al menos al principio, y trabajar con datos, para que se entreguen los resultados esperados.

En este sentido, será necesario invertir fuertemente en I&D (Investigación y Desarrollo) y esto no es algo que esté al alcance de la mayoría de empresas.

Después de todo, nunca tuvieron que hacer algo así para que la tecnología funcionara. En otras palabras, existen costos y la mayoría de las organizaciones no están preparadas para asumirlos.

¿Adoptar o esperar?

Frente a esta encrucijada la pregunta sigue siendo: ¿debemos adoptar la Inteligencia Artificial en la empresa o no? En general, hay cinco tipos de actores:

1. innovadores;

2. primeros en adoptar;

3. mayoría temprana;

4. mayoría tardía;

5. recién llegados.

Como regla general, la mayoría de los gerentes evitarán ser innovadores (dadas las incertidumbres, talentos y costos) o rezagados (en este caso, el resto de la industria ya habrá aprovechado el ROI de la IA).

Conclusión

Seguramente pudiste percibir todo lo que hay por detrás de la Inteligencia Artificial y cómo hacen parte de las actividades comunes en nuestra rutina, como por ejemplo usar las redes sociales o buscar algo en Google.

De hecho, la IA se ocupa de tecnologías aún alejadas de la realidad latinoamericana, como los coches autónomos y las ciudades inteligentes, pero también forma parte de las acciones más cotidianas.

Por ahora, la mayoría de las estrategias que utilizan Inteligencia Artificial están en manos de grandes empresas. Sin embargo, el camino de la transformación digital tiende a llevar este tipo de tecnología también a las pequeñas y medianas empresas.

Por lo tanto, ¡mantente atento! Ahora, aprovecha la oportunidad para descargar la tercera edición de Rock Content Magazine, en la cual presentamos las tendencias que expresan el futuro del contenido en las empresas, muchas de ellas vinculadas al avance tecnológico traído por la inteligencia artificial.

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10 ejemplos exitosos de Inteligencia Artificial en las empresas

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Con la ayuda de la inteligencia artificial en las empresas, los mercados avanzan a un ritmo nunca visto en la historia de la humanidad.

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Optimización de la producción de concentrados de cobre

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Optimización de la producción de concentrados de cobre

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Trabajo ganador del Premio Nacional de Minería en PERUMIN 35

Por: Hugo Escobar y Aldo Aliaga, Sociedad Minera Cerro Verde.
Los planes de producción en una concentradora de cobre comprometen las libras producidas contenidas en los concentrados para su posterior comercialización. La operación diaria de las concentradoras es gobernada por dos variables a optimizar: el tonelaje y la recuperación; ambas con una relación inversa. Alcanzar el equilibrio óptimo entre estas dos variables constituye el reto principal para maximizar las libras de cobre en los concentrados. Una herramienta que ha brindado buenos resultados en las concentradoras de Sociedad Minera Cerro Verde ha sido la implementación de la Inteligencia Artificial (IA). El uso del Machine Learning para modelar el tonelaje y recuperación, y así optimizar la producción de libras de Cu. Las recomendaciones obtenidas con la herramienta, el proceso sistemático de revisión de variables claves para la operación, la detección de anomalías de instrumentos y la interacción entre profesionales de las concentradoras durante la revisión de las recomendaciones, han servido para mejorar y unificar las decisiones operativas, rompiendo muchos paradigmas en el camino. Producto de la implementación de esta herramienta y proceso, se lograron identificar oportunidades de mejora en las plantas que derivaron en proyectos de optimización de los circuitos de flotación y a la fecha con más de un año de ejecución, se obtuvieron incrementos en la producción de libras de Cu de hasta 6.5%, sin perder la calidad del concentrado y en muchas oportunidades mejorándola. Introducción Sociedad Minera Cerro Verde cuenta con dos concentradoras y una planta SX/EW que operan de manera integrada en su única concesión de beneficio. El rendimiento de ambas concentradoras ha estado basado principalmente en el expertise de los profesionales que la operan y la capacidad de los equipos instalados. Con herramientas de analítica de avanzada se pudo determinar nuevas oportunidades de mejora; utilizando modelos de Machine Learning se encontraron nuevos puntos óptimos de operación que normalmente eran considerados paradigmas operativos y que al ojo del mejor metalurgista resultaba complicado alcanzar. En este trabajo se presentará la metodología utilizada, los retos afrontados y los beneficios obtenidos durante la etapa de implementación y sostenibilidad de la herramienta. Objetivos Incrementar la producción de libras de Cu balanceando continuamente entre aumentar tonelaje o la recuperación. Utilizar la Inteligencia Artificial como herramienta de optimización operativa. Metodología La magnitud del trabajo involucrado en la implementación de la IA hace notar que los modelos de Machine Learning no podrían quedar solos como una herramienta de optimización; por el contrario, se requiere una serie de otras herramientas y actividades que acompañen y ayuden en el sostenimiento de este mecanismo de optimización. El proceso completo de implementación contempló: diagnóstico de situación actual, definición de alcances y recursos, determinación de Primeros Principios, ejecución de primeros modelos de Machine Learning, implementación de módulo de "Detección de Anomalías de Instrumentos", iteración de modelos de Machine Learning, definición de Interfaz de Usuario, alineamiento de APC (sistemas experto) con Primeros Principios Metalúrgicos, ajuste de restricciones y sostenibilidad de la herramienta. Determinación de prueba de concepto En esta etapa se identificó que el mayor potencial estaba en la optimización de la recuperación y el tonelaje con seis palancas que ayudarían a alcanzar y sostener el máximo potencial (ver Figura 1). Referente a la recuperación, el análisis indicaba el potencial de mejora que se podría tener de acuerdo a conceptos teóricos y a análisis operativos de este proceso. Considerando otras variables más a las de modelos metalúrgicos de recuperación, que correlacionan variables relacionadas al mineral como el contenido de Cu y Fe en la alimentación, la dureza, el nivel de oxidación y variables relacionadas al proceso como el P80 (Tabla 1). Referente al tonelaje, la relación es inversa con la recuperación, es decir cuando incrementamos el tonelaje hay un impacto negativo en la recuperación. Para la Concentradora 1 (C1), la sensibilidad de la recuperación al tonelaje es mayor que en la Concentradora 2 (C2), ver Figura 2. Determinación de Primeros Principios Definir los Primeros Principios permite dar coherencia a los modelos de Machine Learning y evitar errores de interpretación, es así como estos modelos deben cumplir con estos principios que obedecen al comportamiento metalúrgico de los tipos de mineral y factores operativos inherentes a cada planta concentradora (Figura 3). Implementación de modelos Machine Learning de línea base El primer paso para la implementación de la Inteligencia Artificial, fue definir modelos de línea base que puedan predecir resultados en condiciones estables de planta y que se actualicen con la información en línea disponible del proceso. Además, son muy necesarios para comparar los incrementos de recuperación y tonelaje con los modelos de optimización y generar las mejores recomendaciones a la operación. Estos modelos fueron definidos para los parámetros optimizables: recuperación, tonelaje y para el modelo de restricción de concentrado bulk Cu-Mo. La dificultad de la implementación consistía en: la complejidad de la interacción de las variables en la concentradora y que no había datos en tiempo real sobre el rendimiento de planta sin que la IA tuviera lugar. Un punto importante para considerar es que el modelo metalúrgico de recuperación de Cu inspiró el modelo de línea base de recuperación de la IA, sin embargo, la principal diferencia residía en que el modelo metalúrgico se centraba en la recuperación final de cada turno de operación y el modelo de línea base de la IA se centraba en estimar la recuperación con una cadencia de 3 horas (4 veces por cada turno de operación de la planta). Las técnicas utilizadas para establecer los modelos de línea base consistían en los árboles de decisión y gradient boosting. En el caso de los árboles de decisión, permiten: agrupar datos para asignar casos a grupos que son similares con respecto al resultado, tolerar diversidad de datos (se desempeña bien con mezclas de datos continuos y categóricos), relaciones no lineales y ayuda a encontrar patrones que no pueden ser graficados en un diagrama XY y no pueden ser extrapolados porque las predicciones que entrega son promedios del resultado observado; esto lo convierte en una línea base natural. En el caso del gradient boosting, permite: garantizar la diversidad de modelos al considerar las entradas de múltiples árboles de decisión, cada uno creado con un subconjunto de variables disponibles; incorporar los beneficios de los árboles de decisión tolerando la diversidad y modelando relaciones no lineales, y contener miles de árboles para considerar una amplia variedad de rutas únicas para la predicción de resultados antes de tomar un promedio ponderado de árboles para la regresión final. Implementación de modelos de Machine Learning de optimización Una vez definidos los modelos de línea base, el siguiente paso fue la construcción de modelos de optimización que generen recomendaciones de los mejores puntos de operación que maximicen la producción de libras de Cu balanceando entre maximizar el tonelaje molido y la recuperación. El método de construcción es muy similar al de los modelos de línea base, la diferencia consiste en que estos estiman los valores óptimos para los parámetros optimizables que en este estudio consisten en los aspectos que siguen a continuación (ver Tabla 4): Modelo de optimización de recuperación El modelo campeón luego de las iteraciones presentó ~1.6% MAPE (ver Tabla 5 y Figura 6). Modelo de optimización de P80 El modelo campeón luego de la iteración presentó ~3.48% MAPE (ver Tabla 6 y Figura 7). Implementación de Módulo de Detección de Anomalías de instrumentos Los modelos de Machine Learning deben correr con una frecuencia mayor a los resultados oficiales de cada turno de operación. Para estas corridas la información que se alimenta a los modelos proviene de los sensores de planta. Estos instrumentos deben ser monitoreados permanentemente y se debe asegurar su confiabilidad. Para esta tarea se implementó un Módulo de Detección de Anomalías de todos los instrumentos que alimentan información a los modelos de Machine Learning. Este evalúa continuamente la coherencia de los datos y al detectar una desviación, clasifica la falla en intensidades: moderada, alto, muy alto y crítico. Este ranking permite al equipo de Instrumentación definir la prioridad de atención (ver Figura 12). Iteración de modelos Los modelos iniciales deben ser entrenados en todos los escenarios posibles para disminuir el error de predicción. Esta tarea se lleva a cabo de manera frecuente (cada 3 meses) y en función a los cambios de mineral, mejoras en los procesos, cambios de equipos, etc. Definición de interfaz de usuario La interfaz de usuario es el ambiente web que permite la interacción de los operadores con la Inteligencia Artificial. Es aquí donde se presentan los mejores puntos de operación estimados con los modelos de Machine Learning, y el operador puede hacer la revisión de estas recomendaciones. Esta interfaz de usuario brinda toda la información necesaria que debe conocer el operador para tomar la decisión de alcanzar los puntos de operación recomendados o no. Es decir, tiene la facultad de aceptar, rechazar o poner en revisión cada recomendación (ver Figura 13]. Alineamiento de APC con Primeros Principios De acuerdo con la arquitectura de control, la IA ocupa el lugar más alto, sobre los Controles Avanzados de Procesos (APC, por sus siglas en inglés). Entonces, podemos deducir que las recomendaciones generadas por la IA podrían ser alcanzados de manera estable utilizando los APC. Ajuste de restricciones Es importante definir las restricciones a los parámetros optimizables que considera la IA. Sin la definición de estas, podríamos generar desconfianza en los operadores cuando evalúen recomendaciones que no podrían ser alcanzados operativamente o que los equipos tienen como restricción física de diseño. Sostenibilidad de la herramienta El proceso de sostenibilidad de la herramienta contempló:
ν Charlas de introducción de IA y su utilización en la optimización del proceso.

ν Entrenamiento en la utilización de la herramienta interactuando a través de la interfaz de usuario con los operadores directos.

ν Charlas de difusión de la herramienta a las áreas de soporte de la operación como Electricidad, Instrumentación, Mantenimiento Mecánico, Control de Procesos, Metalurgia, etc.

ν Difusión de la importancia de la confiabilidad de información de sensores y disponibilidad.

ν La socialización e involucramiento de los líderes cumple un papel muy importante para el éxito de todo el proceso de implementación.
Durante el inicio del despliegue de la herramienta, el 100% del personal de la concentradora tenía conocimiento del proyecto de implementación y sabía cómo su trabajo impactaría en el éxito y sostenimiento de esta herramienta. Como parte del sostenimiento, se hicieron seguimientos mensuales al performance de las revisiones de recomendaciones, la comparación entre guardias y las estadísticas de aceptación, puestas en revisión o rechazo de las recomendaciones (ver Figura 9). Este seguimiento permite identificar los parámetros que menos nivel de aceptación tienen y evaluar si existe una restricción física de Planta que puede ser levantada a través de una iniciativa de mejora o si es simplemente un paradigma operativo. Resultados De acuerdo con las mejores estimaciones de la IA implementada, incrementar el tonelaje favorece la mayor producción de libras de Cu, sin embargo, la relación de la recuperación con el tonelaje es inversa según las curvas revisadas en la prueba de concepto. Es así, que al incrementar el tonelaje se impacta negativamente en la recuperación, empero, existe un punto máximo de tonelaje y recuperación que optimiza la producción de libras y las recomendaciones generadas por la IA nos permite mover la operación hacia esos puntos. Desde el 2019 hasta febrero del 2020, operativamente se buscaba un mayor tonelaje, pero el impacto en la recuperación era alto. Aun cuando la ley de cabeza era mayor a 0.36% de Cu la producción de libras de cobre por día alcanzaba a las 32,000 lb/h. A partir de agosto del 2020 en que inició el proyecto de implementación de IA con los primeros análisis y levantamiento de restricciones, se logró incrementar la recuperación a promedios de ~ 85% pese a que la ley de cabeza se redujo por debajo de 0.34% de Cu. A partir del despliegue de iniciativas durante la implementación de la IA y su aplicación, se logró aumentar la producción de libras de Cu a promedios de ~ 34,000 lb/h, lo que significa incrementos de hasta 6.5%. Conclusiones 1. Desarrollar un sistema de optimización de procesos utilizando Inteligencia Artificial conlleva una serie de implementaciones paralelas a los modelos de Machine Learning que ayuden a maximizar las libras de Cu. Estas labores son tan importantes como los modelos en sí mismos. 2. Los trabajos de sostenibilidad de la herramienta que involucran conversaciones uno a uno con operadores de campo, con grupos de colaboradores de áreas de soporte y líderes de la concentradora son primordiales para el éxito de la implementación. Finalmente se puede tener una muy buena herramienta de optimización, pero si no ha sido interiorizada por los usuarios directos o los involucrados en las áreas de soporte, la herramienta simplemente no se utilizaría. 3. De acuerdo con la jerarquía de control y optimización, es importante que todos los sistemas que están bajo la IA estén operando de manera confiable por dos razones principales: a) la información que generen servirá como inputs a los modelos de optimización y b) porque para alcanzar los puntos de operación recomendados se necesita que la operación esté estable y la movamos hacia los nuevos puntos recomendados. 4. Con la implementación de la IA se ha logrado incrementar las libras de Cu producidas maximizando el tonelaje y la recuperación. Bibliografía * Marco Vaccari, Ricardo Bacci. 2020. Implementation o fan Industry 4.0 system to optimally manage chemical plant operation. * Ilesanmi Daniyan. 2022. Implementation of Artificial Intelligence for maintenance operation in the rail industry. * Varanon Uraikul, Christine W. Chan, Paitoon Tontiwachwuthikul. 2006. Artificial intelligence for monitoring and supervisory control of process systems. * https://shap.readthedocs.io/en/latest/index.html * https://scikit-learn.org/stable/index.html * https://scikit-learn.org/stable/modules/sgd.html

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Uso de Inteligencia Artificial en la optimización de la producción de concentrados de cobre - Sociedad Minera Cerro Verde - Revista Minería

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Los planes de producción en una concentradora de cobre comprometen...

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Modelos de emprendimiento que aplican en la Economía Naranja

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Entre las principales apuestas de la Economía Naranja está identificar las brechas de capacidades y calificaciones, además de transferir el conocimiento al interior de los emprendimientos creativos e incentivar las competencias creativas en la infancia y la juventud.

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Un año más, el Pacto Mundial de Naciones Unidas, la iniciativa internacional que promueve la sostenibilidad empresarial en España, y la Fundación Rafael del Pino distinguen los proyectos más innovadores con impacto en la Agenda 2030 con la entrega de los Reconocimientos go!ODS.

¡AVISO! Hasta octubre de 2023, se encuentran abiertas las candidaturas para los IV Reconocimientos go!ODS ¡Infórmate ahora!

En esta tercera edición, el jurado ha entregado 17 reconocimientos, uno por cada ODS, entre las más de 220 candidaturas registradas a lo largo del proceso de inscripción. Entre estos, destacan iniciativas que promueven el mantenimiento de la diversidad biológica, aumentar la cifra de mujeres empresarias y abordar la lucha del cambio climático a través de tecnología blockchain. Asimismo, han sido distinguidas otras iniciativas relacionadas con el control de la pesca oceánica, la inserción de colectivos vulnerables en el mundo laboral o la economía circular.

A ello hay que añadir el reconocimiento especial del jurado, que se otorga a la iniciativa más votada entre todas las presentadas y que ha sido para el proyecto Acompartir, una plataforma logística en la que las empresas pueden canalizar sus excedentes de productos non food (higiene, limpieza, bebés, hogar) y distribuirlos entre personas en riesgo de exclusión social, favoreciendo así su acceso a bienes básicos en línea con la meta 1.4 de la Agenda 2030. En concreto, gracias a la iniciativa se han atendido a 1.975.000 personas a través de 383 entidades. Esta iniciativa ha sido además destacada como el mejor proyecto para fomentar el ODS 1: Fin de la pobreza.

Los criterios para designar a estos ganadores tienen que ver con la capacidad de impacto, la difusión que se hace de la Agenda 2030 y el trabajo en alianzas. Para su elección, se ha contado con un jurado constituido por expertos en sostenibilidad e innovación formado por: Judit Anido, Vicepresidenta de Operaciones y Asuntos Corporativos en Northern Biologics; Antonio Garrigues, Presidente de Honor del bufete Garrigues y Presidente de la Fundación Garrigues; Carmen Vela, Ex-secretaria de Estado de Innovación; Belén Romana, Economista, Directora digital business y consejera independiente; Javier García, Fundador de Rive Technology y Celera y Catedrático de la Universidad de Alicante; Joaquín Nieto, Experto internacional en la dimensión social del cambio climático y la transición justa; Mercedes Delgado, Senior Lecturer en la Escuela de Gestión de la MIT Sloan School y Directora de Investigación en el MIT Innovation Initiative Lab for Innovation Science and Policy; José María Fernández, Managing Partner del equipo de Credit en Altamar Capital Partners, y Paula Martín, Fellow del Cancer Research UK Cambridge Institute de la University of Cambridge y Fundadora del Club de Científicos.

Durante el acto de entrega, Clara Arpa, presidenta del Pacto Mundial de Naciones Unidas España, ha reconocido la implicación del tejido empresarial español en materia de sostenibilidad. "Nos acercamos cada vez más al deadline de la Agenda 2030 y todavía tenemos un sinfín de metas sin cumplir. Si realmente queremos llegar al 2030 con los deberes hechos, la fórmula perfecta será: acción más ambición y, por supuesto, más innovación. Estos 17 proyectos son ejemplos de cómo integrar estos factores para garantizar el éxito de los Objetivos de Desarrollo Sostenible y espero que sean un ejemplo para que el resto de la comunidad empresarial se una a este propósito".

Por su parte, Vicente J. Montes Gan, Director de la Fundación Rafael del Pino, ha declarado que " frente a otros intentos fallidos anteriores, los ODS situaron por fin a las empresas junto al resto de los agentes clave del desarrollo, reconociendo su misión genuina de crear riqueza y compartirla con sus trabajadores, clientes y, en definitiva, con el conjunto de la sociedad. Hemos avanzado mucho en estos años en la construcción de un verdadero proyecto compartido, pero es hora de retomar con energías renovadas, con un nuevo liderazgo y espíritu innovador, la senda que nos conduzca a alcanzar eficazmente los objetivos que como sociedad nos hemos planteado".
Los 17 proyectos ganadores
Puedes consultar más información sobre los proyectos ganadores consulta el dossier adjunto o visita la web de los Reconocimientos go!ODS aquí.

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Conoce los 17 proyectos más innovadores con impacto en la Agenda 2030

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El Pacto Mundial de Naciones Unidas y la Fundación Rafael del Pino reconocen 17 proyectos innovadores con impacto en la Agenda 2030.

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Página no encontrada - Neurona Cibernetica

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Conocer los ejemplos de proyectos de innovación tecnológica debe ser una prioridad para las firmas modernas. Y es que, en el momento actual, es un hecho que las relaciones entre clientes y las firmas de abogados están cambiando. Incluso, también han cambiado las formas en que los profesionales jurídicos deben tramitar los asuntos en los Tribunales.

En este contexto, es recomendable que los abogados se preparen y adapten sus modelos de negocio impulsando la transformación digital desde una perspectiva más allá de lo convencional. A la vista de su importancia, queremos dar ejemplos de proyectos de innovación tecnológica a fin de que cualquier letrado sepa qué soluciones podría estar implementando ya en su firma.

¿Qué son proyectos de innovación tecnológica?

Los proyectos de innovación tecnológica son aquellos que buscan la creación o mejora de productos, servicios o procesos mediante el uso de tecnologías avanzadas y novedosas. En el sector legaltech, estos proyectos tienen el objetivo de impulsar la eficiencia, la productividad y la calidad de los servicios jurídicos que ofrece la firma, así como optimizar los procesos internos para ahorrar tiempo y recursos, aumentar la rentabilidad y la motivación de los abogados.

Sin embargo, veamos a continuación un poco de contexto:

Si nos fijamos en el significado etimológico del término "innovación", notamos que deriva de la combinación de las palabras latinas " in" y " novus ", que dan lugar a un significado específico: "mirar las cosas desde una nueva perspectiva". Como podemos ver, la tecnología no está intrínsecamente relacionada con el concepto, ya que se utiliza como medio, pero no es la meta.

La innovación, de hecho, va más allá de la tecnología, tanto en la industria legal como en cualquier otro sector. Por ejemplo, conceptos como la colaboración inteligente, tanto con clientes como entre colegas, el diseño de servicios legales, el análisis y las decisiones basadas en datos o la gamificación pueden ser simples ejemplos de proyectos de innovación tecnológica tradicionales en el mundo legal.
Lee nuestro artículo sobre 8 Tecnologías para reducir costos y mejorar la rentabilidad en tu firma.
La cuestión es que, para seguir el ritmo del cambio y liderar con éxito la firma de abogados del futuro, nuestro sector necesita ser más innovador que lo mencionado anteriormente. La innovación tecnológica, que es cambio y desafío a la vez, debe verse como una estrategia que beneficia al estudio, sus clientes y la industria legal en su conjunto.

El sector legal es naturalmente reacio al riesgo, lo que dificulta que las firmas de abogados innoven genuinamente por sí mismas. Los modelos de negocio tradicionales, el sistema de formación jurídica y la estructura de asociación pueden actuar en contra de la voluntad de cambio, pero abrazarlo y abordar los desafíos futuros implica no dejarse llevar por la inercia y empezar a pensar y trabajar de manera diferente.

En este sentido, investigar sobre qué son los proyectos de innovación tecnológica y sus ejemplos ya es un muy buen primer paso.

Importancia de los proyectos de innovación tecnológica

Los proyectos de innovación tecnológica en las firmas de abogados son claves para desarrollar una transformación en procesos y servicios que sirva para romper con la tradición y para diferenciarse de los competidores jurídicos (otras firmas, consultoras, asesores, etc.). Y lo mejor de todo es que estos son más accesibles que nunca.
Lee nuestro artículo sobre Invertir en tecnología en una firma: cuánto y cómo hacerlo.
Ahora bien, de manera específica, debes saber que los ejemplos de proyectos de innovación tecnológica, tanto en niveles básicos como avanzados, les permiten a las firmas:

Ofrecer servicios gratuitos a los clientes y leads. Por ejemplo, plantillas o consultas. De esta forma se aporta valor a la relación y, al mismo tiempo, la firma consolida su autoridad en el mercado.

Facilitar el acceso al público no especializado. Puede enfocarse en explicar conceptos legales clave, como infografías interactivas; o en acercar el día a día de la firma a su público, algo que puede conseguirse a través de vídeos explicativos difundidos en la web del estudio y redes sociales.

Acortar plazos y ganar en agilidad. Un objetivo alcanzable con los proyectos de innovación tecnológica a través de soluciones automatizadas que permitan hacer un seguimiento más efectivo de los casos.

Facilitar la conciliación de los profesionales del despacho. Impulsando la flexibilidad con soluciones en la nube se puede mejorar el equilibrio trabajo - vida de los abogados. Lograrlo tendrá un impacto positivo en la satisfacción del cliente, como resultado de un mejor servicio.

Mantener actualizados a los abogados. La continuidad del estudio legal depende de su potencial de adaptación. Afortunadamente, hoy día no es preciso hacer grandes inversiones para ponerse al día y permanecer actualizado con respecto a los cambios que van llegando.

Revolucionar los perfiles del talento humano. Las capacidades analíticas, la apertura a la innovación y la familiaridad tecnológica se consideran como algunas de las habilidades más buscadas para los abogados del futuro.

Enfocar los esfuerzos en la satisfacción de los clientes. Los proyectos de innovación tecnológica ayudan a que los abogados se centren en sus clientes, para así resolver de la mejor manera sus necesidades. Seguramente hayas oído hablar del . Esa es la clave para la sostenibilidad del negocio.

Mejorar la competitividad de la firma. Ya que, a través de los proyectos de innovación tecnológica se puede ganar en agilidad, en eficiencia, minimizar errores y aprovechar nuevas oportunidades.

6 proyectos de innovación tecnológica en el sector legal

Entre los principales proyectos de innovación tecnológica basados en soluciones avanzadas y disruptivas tenemos los siguientes:

Innovación tecnológica #1: inteligencia artificial

La IA es la capacidad que el ser humano ha conseguido que desarrollen las computadoras para conseguir de estas "comportamientos inteligentes". Esta tecnología permite el aprendizaje automático de los ordenadores para tomar mejores decisiones. Esto significa que las computadoras pueden aprender, comunicarse con los usuarios, analizar información y comprenderla en su contexto, etc.

Los proyectos de innovación tecnológica basados en inteligencia artificial son capaces de analizar y devolver información detallada de, por ejemplo, qué tipo de decisión judicial suele tomar un juez concreto ante un caso concreto. De esta manera, logran predecir cuál será la decisión más probable de ese juez. También, de la misma manera pueden ser utilizadas para analizar qué argumentos suelen usar los abogados contrarios en un caso particular.

Innovación tecnológica #2: big data

Con el big data nos referimos al uso de la innovación tecnológica aplicada al procesamiento de bases de datos complejas. Así, el big data brinda a las firmas de abogados la posibilidad de analizar y categorizar millones de normativas, leyes y demás documentos legales en tiempo récord.

De esta manera cualquier abogado puede establecer una estrategia en el caso que le ocupa basándose en datos fiables y objetivos.

Innovación tecnológica #3: business intelligence

El business intelligence (BI) o inteligencia empresarial usa las nuevas tecnologías para estructurar datos sin procesar. De esta forma, permite a las firmas de abogados tomar decisiones de manera eficaz. Los proyectos de innovación tecnológica basados en BI ayudan a identificar qué información es clave en cada sector analizado. Así, podemos tomar la mejor decisión posible a la vista de los datos ofrecidos.

Por ejemplo, una solución de BI puede devolvernos información clave sobre qué tipo de cliente es el óptimo, cuál es el que tiene mayor posibilidad de no contratar e incluso qué proyectos fueron más rentables para un tipo de cliente concreto.

La inteligencia empresarial permite la automatización de procesos con software de análisis de datos. Estos ponen a nuestra disposición informes, resúmenes y gráficos que nos proporcionan información detallada sobre las necesidades reales del negocio.

Innovación tecnológica #4: blockchain

La tecnología blockchain es más conocida en el desarrollo de las criptomonedas, pero como innovación tecnológica puede ser usada en el ámbito jurídico. A través de blockchain, dos sujetos pueden intercambiar activos digitales de forma automatizada, lo que reduce el riesgo de disputas y errores, garantizando así la eficiencia, transparencia y confianza en el trabajo de los abogados de cara a sus clientes. De hecho, la blockchain puede utilizarse por las firmas para registrar y verificar la propiedad de los activos, lo que simplifica la realización de las transacciones legales y reduce los costos y el tiempo involucrados.

Innovación tecnológica #5: crowdfunding

El crowdfunding legal es uno de los tipos de proyectos de innovación tecnológica más novedosos. Mediante este sistema el particular puede financiar una reclamación legal.

Gracias a iniciativas de crowdfunding legal, causas que pueden afectar a grandes comunidades pueden llegar a ser enjuiciadas en los tribunales. Y es que existen plataformas donde cualquier ciudadano puede solicitar pequeñas aportaciones a otros particulares que deseen ayudarle, con el fin de financiar su causa legal.

Innovación tecnológica #6: gestión documental

La gestión documental es el proceso de capturar, almacenar y organizar los documentos de una firma, de manera que estos puedan ser localizados y gestionados fácilmente por los abogados. En este sentido, los proyectos de innovación tecnológica les permiten a los abogados ahorrar tiempo y esfuerzo durante la búsqueda de cualquier tipo de información legal, así como acelerar todo lo que tenga que ver con la gestión de procedimientos.

Ejemplos de proyectos de innovación tecnológica

La velocidad del cambio se está acelerando a medida que los proyectos de innovación tecnológica sirven para aumentar la transparencia, reducir el precio y aumentar el valor de los servicios en todo el sector. Para un estudio de abogados, mantener el status quo y continuar operando de la misma manera que lo ha hecho durante los últimos diez años puede parecer la estrategia más sencilla y libre de riesgos.

Sin embargo, debido al ritmo del cambio en el sector legal y la economía en general, es poco probable que esta estrategia tenga éxito. Ante la creciente competencia y las tecnologías nuevas y disruptivas, los servicios legales deben evolucionar tanto a nivel de modelo de negocio, como culturalmente.

El avance que representan los proyectos de innovación tecnológica es un ahorro de tiempo para las firmas. De este modo, los abogados tienen que dedicar menos tiempo a rastrear archivos interminables ya que cuenta con programas informáticos que pueden leer documentos, interpretarlos e identificar resultados relevantes, en cuestión de minutos.

Con base en los diferentes tipos de tecnologías vistos anteriormente, veamos a continuación algunos ejemplos de proyectos de innovación tecnológica:
Lee nuestro artículo sobre 5 Estrategias para mejorar la productividad (+ Ejemplos).
Ejemplo de proyecto innovación tecnológica #1: ChatGPT

Uno de los usos más productivos que permite aprovechar las mayores ventajas de la inteligencia artificial en el sector legal son las soluciones de análisis de registros históricos de decisiones judiciales. Sin embargo, hoy en día, una plataforma inteligente que está causando revuelo es ChatGPT, que cumple con otras funcionalidades diferentes.

Como ejemplo de proyecto de innovación tecnológica, ChatGPT les permite a las firmas:

1. Mejorar la atención al cliente: Las firmas de abogados pueden implementar un chatbot con ChatGPT para brindar atención al cliente automatizada las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Los clientes pueden hacer preguntas sobre los servicios de la firma, obtener información sobre los procedimientos legales y obtener asesoramiento general.

2. Agilizar la investigación legal: ChatGPT puede ser utilizado para investigar casos y analizar documentos. Los abogados pueden realizar consultas específicas y obtener respuestas precisas y rápidas sobre las leyes y regulaciones aplicables a un caso en particular.

3. Ofrecer asesoramiento legal automatizado: Las firmas de abogados pueden desarrollar soluciones legales automatizadas utilizando ChatGPT para proporcionar un asesoramiento legal automatizado a los clientes. Los clientes pueden consultar sobre sus casos legales y obtener respuestas sobre ellos de una forma mucho más rápida y directa con ayuda de la IA y el jurista encargado de su caso.

4. Impulsar la productividad al automatizar tareas: ChatGPT también puede ser utilizado para automatizar tareas repetitivas y tediosas como la revisión de contratos y documentos legales, lo que puede ahorrar tiempo y recursos a la firma de abogados.

Ejemplo de proyecto innovación tecnológica #2: Jurimetría

Jurimetría es una solución desarrollada por Wolters Kluwer, utiliza técnicas de big data para analizar grandes cantidades de datos legales y proporcionar información valiosa a los abogados. La herramienta puede extraer patrones y tendencias a partir de grandes conjuntos de datos, lo que puede ayudar a los abogados a tomar decisiones informadas en sus casos.

Entre las funciones que ofrece Jurimetría se incluyen la búsqueda de jurisprudencia, la elaboración de perfiles de jueces y tribunales, la extracción de cláusulas de contratos y la comparación de contratos y documentos legales. Este ejemplo de proyecto de innovación tecnológica basado en big data también proporciona análisis predictivos y estadísticos, lo que puede ayudar a los abogados a entender mejor los riesgos y las oportunidades en sus casos.

Ejemplo de proyecto innovación tecnológica #3: TimeBillingX

TimeBillingX es un ejemplo de proyecto de innovación tecnológica basado en business intelligence que proporciona información valiosa a las firmas de abogados para tomar decisiones informadas y estratégicas. Este software de productividad y facturación recopila datos detallados sobre el tiempo y los gastos, lo que permite a las firmas de abogados analizar su rendimiento y rentabilidad en detalle.

Y es que, a través de informes personalizables, TimeBillingX les permite a las firmas obtener una visión detallada tanto de su rendimiento financiero como del desempeño de sus abogados y clientes, lo que permite identificar áreas de mejora y tomar decisiones estratégicas.

Ejemplo de proyecto innovación tecnológica #4: Smart contracts

Los smart contracts o contratos inteligentes son proyectos de innovación tecnológica que utilizan la tecnología blockchain para ejecutar automáticamente los términos y condiciones establecidos en dichos acuerdos. Algunas formas en las que una firma de abogados puede utilizar los smart contracts son las siguientes:

Contratos de venta de activos: Con el sistema de los smart contracts se pueden crear y ejecutar contratos de venta de activos, como bienes inmuebles o vehículos, de forma más rápida y eficiente que los contratos tradicionales. Esto puede reducir el tiempo y los costos asociados a la preparación y ejecución de contratos de venta.

Contratos de financiamiento: Los smart contracts pueden utilizarse para controlar acuerdos de financiamiento, como préstamos o inversiones, de manera más eficiente. Los términos y condiciones del contrato se ejecutan automáticamente a través de la tecnología blockchain, lo que reduce la necesidad de intermediarios y los costos asociados.

Ejemplo de proyecto innovación tecnológica #5: CrowdJustice

CrowdJustice es una plataforma de crowdfunding enfocada en casos legales de interés público. Fue fundada en el Reino Unido en 2015 y desde entonces ha financiado una amplia gama de casos legales, incluyendo asuntos relacionados con derechos humanos, derechos civiles, libertad de prensa y protección del medio ambiente.

CrowdJustice permite a los abogados y clientes presentar sus casos y campañas en línea para recaudar fondos de donantes en todo el mundo. La plataforma establece un objetivo de financiación para cada campaña y si se alcanza o supera ese objetivo, los fondos se liberan para el caso. Si no se alcanza el objetivo, los donantes pueden recibir un reembolso o pueden optar por que su donación se utilice en otros casos de la plataforma.

Además de ayudar a financiar casos legales, CrowdJustice también ofrece una plataforma para que los abogados y las organizaciones de interés público puedan compartir información y recursos sobre la ley y la justicia. Sin duda, se trata de un excelente proyecto de innovación tecnológica que deberíamos replicar en América Latina.

Ejemplo de proyecto innovación tecnológica #6: CaseTracking
Publicado originalmente el 25 de marzo de 2021 y actualizado el 5 de mayo de 2023
CaseTracking es un proyecto de innovación tecnológica muy útil para los abogados que necesitan gestionar y organizar documentos relacionados con sus casos. Al utilizar la plataforma, los letrados pueden cargar todos los documentos relevantes en el sistema y asignarlos a un caso o solicitud específica. De esta manera, los documentos están centralizados y pueden ser fácilmente accesibles desde cualquier lugar con acceso a internet.

Esta tecnología de automatización también permite etiquetar y categorizar documentos para facilitar su búsqueda y recuperación. Además, los abogados pueden configurar alertas de vencimiento para recordarles cuándo deben presentar documentos y fechas límite importantes. Otra ventaja es la posibilidad de compartir documentos con colegas y clientes, lo que facilita la colaboración y la comunicación.

Como habrás visto a través de estos ejemplos de proyectos de innovación tecnológica, el sector jurídico debe dejar atrás su histórico anclaje a lo tradicional. Tiene que dar entrada a las herramientas y aplicaciones que cambiarán la forma de relacionarse con sus clientes y demás entes jurídicos.

Los ciudadanos demandan de las firmas de abogados una mayor adaptación de estas a las nuevas tecnologías. Por ejemplo, a día de hoy se pueden dar respuestas automáticas a consultas habituales del ciudadano.

De hecho, ya no es necesario pedir citas previas, desplazarse al despacho del abogado, ni remitirle la información original para que estudie un caso. Incluso hay proyectos de innovación tecnológica que permiten la redacción automática de contratos a través de un simple formulario de solicitud.

Preguntas frecuentes sobre proyectos de innovación tecnológica

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Proyectos de innovación tecnológica - Legaltech

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Conoce algunos ejemplos de proyectos de innovación tecnológica que te sorprenderán. Querrás implementarlos ya mismo en tu organización.

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Inteligencia artificial en arquitectura: Ejemplos, Ventajas y desventajas IA

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Cómo es la arquitectura con tecnología artificial en proyectos, obras y diseño. Qué ventajas y desventajas aporta la tecnología IA virtual ¡Ejemplos sorprendentes!

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As with most technological breakthroughs, the hype when it comes to artificial intelligence (AI) has far preceded its widespread application in the real world. This article explores key challenges that need to be overcome over the next decade, at a global level, in order to ensure that AI's potential can be successfully deployed to enhance our working lives and productivity gains. It also places the responsibility for AI advancement firmly in the court of "traditional" industries-radical impact will not come from the technology sector alone, rather from the innovative, timely, and systematic adoption of AI by established companies. While focused on AI's global impact, the article also provides a Chinese perspective on challenges and opportunities of its adoption at scale.

Introduction: The Age of AI

Klaus Schwab, founder and executive chairman of the World Economic Forum and author of The Fourth Industrial Revolution, characterized the era we currently live in as defined by "a fusion of technologies that is blurring the lines between the physical, digital, and biological spheres." No previous technological revolution drew upon so many different advancements all at once, and most certainly not at a comparable speed.

The velocity of innovation caused by this multimodal transformation has prompted a heated debate about the future of humanity, asking us to examine the limits of our own capacity to understand and make use of the technological breakthroughs previously never thought possible: can our understanding keep up with the changes at hand? How do we adjust? Will machines eventually rule our lives? What does it mean to be human in the age of the machines?

Our cognitive functions have not kept up with technological advancements. Human relationship with intelligent machines is still perhaps best epitomized by Arthur C. Clarke's and Stanley Kubrick's HAL 9000-something to admire and fear in equal measure-prompting us to defend, while at the same time question, the supremacy of human intelligence. What do we do with the machines whose limits we may not be able to imagine?

If the rate of technological change continues at this pace, it follows that humans will soon be flanked by automatons and robots, automating every aspect of our lives.

Well, maybe someday. In reality, the science trails considerably behind the futuristic visions of a society where artificial intelligence (AI) reigns supreme. In fact, if I were to make a prediction today, based on the scientific progress at hand, I would say with confidence that true machine intelligence at human level is a very distant prospect, if ever reachable.

Advancements in AI have so far been limited to single-domain tasks. As of today, AI can more efficiently process vast quantities of information about something very specific, such as playing a game, health-care diagnostics, or speech recognition. But it cannot think laterally to apply learnings to a different domain. It cannot form an opinion about what it is doing. And it most certainly does not have any feelings about what it is doing.

But, whether we realize truly intelligent machines (often referred to as Artificial General Intelligence or AGI) or not, AI is already transforming how we live and work, finding its way into most domains of human activity. While technologists and pundits debate humans' future relationship with machines, what is not debated nearly enough is the imminent impact of various AI-powered technologies. How do we cope with job loss? How do we ensure our education systems can keep up? What about social services?

Our understanding of ourselves and our role in society is already, if slowly, being challenged. If humans will no longer be required to perform an array of jobs, and if what we have learned at school may soon no longer apply-how do we adjust our course and our expectations of our working lives? Such questions should be front-of-mind for governments, their economic advisers, education ministers, school principals and deans, and business leaders, as well as parents everywhere.

And So It Begins

We are already at the epicenter of synchronous disruption brought upon by AI across all industries. I use a "Four Waves of AI" framework to elaborate AI's impact on the business scenario-they do not come one after the other, but rather simultaneously, transforming the way we live (fig. 1).

Fig. 1. Four waves of AI

The first wave of AI innovation, Internet AI, began around 2010, completely transforming our use of the Internet with the breakthrough brought by the invention of deep learning. Search, online advertising, social media, e-commerce-advancements in these online activities that are now part and parcel of our everyday lives-have all been predicated on advancements in AI.

In 2014, businesses, particularly those where data is readily available, started to embrace AI, creating the foundations for the advancement of industries such as AI fintech, remote education, digitization of public services, and supply chain management. I would call this second, largely software-driven, wave of innovation- Business AI.

Perception AI began to make inroads in 2016, enhancing machines' ability to capture human senses, analyze, and make decisions based on such data. Computer vision technology has become mainstream: machines now recognize human faces, traffic patterns, or even merchandise we select from stores. Speech recognition technology can now analyze and synthesize languages, enabling simultaneous translations and machine-generated news reporting. We will see fast development of AI in software and hardware during this wave.

Most recently, in 2018, autonomous systems saw their first applications across industries, allowing us to imagine the not-so-distant future where autonomous vehicles dominate the roads, and possibly even airways. Automation AI is already transforming traditional heavy-weight players in transportation, logistics, and manufacturing, to name a few.

In what seems like the blink of an eye, we have found ourselves in possession of a multifaceted technology whose application is as pervasive as that of electricity. In fact, it may not be an exaggeration to say that we already may not know what it means to have lived without AI.

What is more, the transformation through AI has only just begun. Leaders across industries have begun to consider AI's application for their own businesses en masse. According to Deloitte's "State of AI in the Enterprise" 2019 report, 57% of business leaders believe that AI will have a transformative impact on their own company in the next three years. While fewer, 38%, believe AI will power the same transformation across their industries, the trajectory is clear: AI is permeating most domains of human endeavor. What will separate the winners from the losers is their ability to grasp the magnitude of change and adapt in time.

The fundamental truth of our time is as follows: AI is the greatest frontier facing humanity to date and we must act now to get it right.

How Prepared Are We for AI?

AI's potential to change the way we live and work is so vast that its current uses are a mere scratch on the surface of what is yet to come. Every aspect of our lives will be affected, and every corner of the world we live in will be implicated in the change.

But, will it affect everyone in the same way?

Research shows that AI will enable the creation of unprecedented wealth: PricewaterhouseCoopers (PwC) estimates that the wide adoption of AI will add about $15.7 trillion to worldwide GDP by 2030-barely a decade from now. This growth will continue its exponential trajectory toward the year 2050.

There is tremendous business value to be gained through the adoption of AI, but wealth creation will not be even. As I indicate in my book- AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order -gains from early AI innovation are akin to winner-takes-all scenario, with two economic giants-the United States and China-already leading the way, being the homes to all of the world's corporate AI giants. In the PwC predictions I mentioned above, the most significant growth is expected to come from China, not least due to its vast population, which accounts for almost a fifth of all the world's people.

Inequality between countries must be tackled through international diplomacy channels, with the US and China lending their resources and know-how to avoid exacerbating global inequality. But even more pertinently, inequality within countries-stemming from job displacement, skills gap, education inequality, and lack of access-must be made a national priority for governments and businesses across the world.

While it may take fifteen or more years for AI-powered technologies to have an impact across industries, we must act quickly to put in place the infrastructure needed to avoid massive disruption and lessen human hardship that will inevitably come in the form of vast job losses and the uneven distribution of wealth.

AI Infusion

While we are enamored by great AI companies like Deepmind, the $15.7 trillion value will not be realized through them. From today's vantage point, AI's biggest opportunity is infusion into traditional companies. This will be greatly enhanced by the rapid development of AI platforms, so that more and more traditional companies can implement AI, without requiring deep AI expertise.

AI's greatest potential is in infusing existing businesses with new ways of problem-solving, new levels of speed and accuracy, new efficiencies, and new ways of working and thinking about what is possible. AI can be used to optimize existing processes (such as saving costs by up to 80% on back-office outsourcing or customer service), to improve processes (such as using AI to reshape sales forecasts, logistics, and supply chain), or to disrupt industries (such as using AI to help medical scientists discover drugs many times faster than today).

Business leaders must embrace the long view. Few can afford resistance to change, as businesses must integrate AI as part of their strategy in order to stay relevant. Referring back to the Deloitte study, many more executives believe AI to play a role in offering a more competititve edge to their own companies than that of their industries overall. This suggests that a blind spot is emerging, as the pace of innovation coming from elsewhere may catch businesses off guard. The fact is, no one can remain complacent as AI moves to the top of the agenda across the board.

Anticipating where disruption may come from and upskilling to be ready to take on the level of technological and operational change caused by AI will become a part of the business strategy playbook across all industries.

Impact on Jobs

The impact of AI on job creation and loss is largely misunderstood. The doomsday narrative would have us believe that AI will cause such a level of disruption that it will mark the end of the workplace as we know it. All jobs will be gone, spelling economic hardship for most of us. I am personally against the dystopian view of AI destructing the values of mankind.

A different interpretation of the same scenario holds that AI will spare us the drudgery of work, allowing us, instead, to lead lives of leisure in some sort of utopian state.

According to Deloitte's "State of AI in the Enterprise" 2019 report, 57% of business leaders believe that AI will have a transformative impact on their own company in the next three years

The reality is somewhere in the middle. It is true that up to half of all jobs are likely to face extinction or disruption due to the introduction of AI. What may have surprised those in industries already starting to be affected is what kinds of jobs have started to disappear first.

It may seem counterintuitive, but manual jobs, such as those in most manufacturing fields, will not be significantly affected for the time to come.

Today's machines are much better at grasping quantitative reasoning than basic sensorimotor skills. It is extremely difficult to achieve a level of meaningful dexterity and precision in most robotic applications. So, it is repetition-rich white-collar jobs that are already being more readily disrupted than the blue-collar ones.

Robotic Process Automation (RPA)

A lot of human activity today is focused on domain-specific tasks that, when injected with a lot of data, can be more efficiently performed by AI. It is estimated that up to one-fifth of all tasks performed by humans at work is spent on repetitive computer tasks that can be automated.

Robotic Process Automation (RPA), with the use of AI and machine learning to process high-volume repetitive tasks, has started to gain traction among companies whose employees spend a significant amount of time on manual tasks, such as query handling, calculations, data entry, or record maintenance. Jobs at the forefront of disruption include those in business process outsourcing: for example, tax examiners filling numbers into cells and tables every day in order to generate data comparison and analysis.

RPA can provide significant value for businesses by freeing up their employees to focus on more complex, higher-value tasks. At the same time, it means companies can now start to reduce the number of people they employ in certain single-domain job positions.

Employers will need to understand the trade-off between efficiency gains and impact on employee morale. Communicating with transparency about the changes in business needs and implementing retraining programs where possible will help both employers and employees transition more successfully.

Is Anyone Safe?

I have established that AI can be used to perform routine work more efficiently. But AI has no creativity, no compassion, nor the ability to connect with humans and win their trust. The higher the requirement for compassion or creativity in any given job, the less likely it is for AI to replace humans in performing such tasks (fig. 2).

Some fields, such as medical diagnostics, may experience a symbiosis between people and machines. For example, doctors can rely on AI to more accurately diagnose a disease based on data at hand, while they can provide not just the treatment plan, but also the warmth and the trust that are key for human interaction. Research shows that human connection can have a significant impact on the quality of health outcomes. Equally, scientists can use AI tools to discover drugs with higher accuracy. But machines cannot replace the scientists' ability to hypothesize and apply learnings, and communicate to patients with knowledge and trust.

With this in mind, it is critical for governments, businesses, and education institutions to determine what types of jobs will give humans an edge over the machines and make a plan to create more of these. Likewise, understanding where humans will be most needed should have an impact on curricula everywhere: how should we go about preparing children for the future in work? What skills will they need to ensure employability throughout the course of their working lives?

China's AI Competitive Edge

The sheer size of China's population, nearly 1.4 billion, and its embrace of mobile technology as part of everyday life has given China an edge when it comes to quality data crucial for the development of AI. Mobile phones are truly at the epicenter of everyday life in China-from food ordering to peer-to-peer payments to charity donation-the Chinese of all ages rely on mobile payments for most of their transactions. The vast amount of data generated in such a way allows merchants and services platforms to adopt a targeted approach to customer acquisition-causing, in turn, massive disruption of traditional industries.

AI is already omnipresent in China-from mobile payments as already mentioned, to AI-enriched mobile applications, face-recognition authentification, autonomous retail stores, AI personalized news aggregation, to customized product recommendations. The use of AI also plays a growing role in connecting rural school children with so-called "super teachers," who can now be connected to classrooms across the country, offering an immersive, interactive experience for the students and making quality education more accessible even in China's remote mountain villages, given the sheer size and resource disparity between cities and regions.

While its size and abundance of data due to mobile technology maturity certainly represent China's fundamental advantage, its rise as an AI superpower has been predicated on painstaking promotion of entrepreneurism and infrastructure development

In short, mobile-first consumer demands are fueling AI innovation and digitization of the Chinese economy fast and at scale. Adding to this is the Chinese relentlessly dedicated entrepreneurial culture, significant venture capital funding, and government incentives for the development of AI.

While its size and abundance of data due to mobile technology maturity certainly represent China's fundamental advantage, its rise as an AI superpower has been predicated on painstaking promotion of entrepreneurism and infrastructure development. Readily available funding for AI has attracted a huge number of AI technical talents, providing a crucial advantage in the form of a qualified workforce.

All of these combined have enabled Chinese AI companies to cover competitive ground fast and catch up with, and even surpass, the pace of innovation coming out of Silicon Valley.

AI's Impact on China's Labor Market

Various studies of AI's likely impact on the Chinese labor market illustrate the difficulty in predicting AI outcomes on the workforce with any degree of certainty.

PwC offers an optimistic view of AI's impact on jobs in China, estimating that, on balance, the adoption of AI will lead to a 12%, or 93 million, increase in jobs, an income increase of 38%, and a possible GDP increase of 1.4% per year on top of current rates.

While some 200 million jobs are expected to be lost to automation, there is an expectation that 300 million jobs will be created. However, both job loss and creation are not expected to be spread evenly across all sectors or synchronized in time.

McKinsey and Co., in turn, ranks China among countries most likely to be affected by automation, with 51% of work activities potentially being affected by automation.

On balance, China's economy faces the same challenges as the rest of the world when it comes to AI. While its advantage when it comes to pace of innovation delivered by its AI companies is indisputable, for all countries it is the preparedness for jobs disruption, on the national level, that will be necessary to ensure successful mitigation of imminent job losses.

While having the privilege of talking to leading policy- makers around the world, it is obvious to me that most countries are keenly aware of and deeply concerned about the collective societal impact on the workforce brought by the coming AI revolution. It is also an area where I would advocate for higher international collaboration to share best practices on policy enhancement, social programs, public-private partnerships, and innovations in the public service sector to ensure successful transition to AI across our society.

Conclusion on Jobs

The age of AI, just like the earlier technology revolutions, is expected to lead to significant job creation. But, we do not know for sure what these jobs will look like, nor when they may start to appear.

When the Internet first came into being, no one could have predicted the arrival of Uber and the impact on traditional taxi companies. Or the disruption of the hospitality industry brought upon it by Airbnb. Equally, we cannot predict what innovative ideas are yet to be enabled by AI.

AI will also transform entire business models within existing companies. It is hard to imagine that, once upon a time, Microsoft had an Internet division. Nowadays, of course, the Internet is integrated into every aspect of its business.

The key challenge in dealing with the transition period already underway is the massive job disruption that will precede job creation. Unfortunately, those affected by the former may not be the benefactors of the latter. AI is unlikely to create new routine jobs that would require humans to do them. Thus, retraining will be required to prepare the displaced routine workers for non-routine jobs at a massive scale to mitigate the effects on job losses.

At the moment, very little is being done across the world to account for pending job displacement. One of the seminal challenges of our time is finding a way to prepare new generations to not only enter the workforce, but also thrive throughout their working lives. This despite the pace of technological innovation and constantly moving goalposts when it comes to demand for skills and specialized knowledge.

Improving education has never been an easy task. Redesigning it entirely to shift the center of gravity away from knowledge transfer and toward self-awareness and self-discovery is a monumental task, yet a necessary one. We must prepare our children for an entirely new relationship between humans and machines.

Training and retraining must be a priority for business and governments, but this alone will not be enough to address the fundamental shift in what will be required to be able to ride the wave of disruption in the job market. As technology continues to disrupt existing processes and ways of working, field-specific expertise will matter less than transferable skills, adaptability, critical thinking, compassion, and self-awareness. These are the skills that will allow young people to navigate the changing world of work. What may constitute a career today may be gone tomorrow, so the ability to reskill and adapt will be more important than any domain-specific knowledge.

We must attempt to answer questions such as: what constitutes lasting knowledge and what value should we assign to it? What is the role of education in the world where ability to adapt and change ensures our survival more than holding onto what we know?

Ensuring a competitive edge in the global race to lead in AI innovation requires concerted government action: reforming education, job creation, incentivizing entrepreneurship, building the necessary infrastructure to enable innovation to thrive, enabling trustworthy data collection, and training AI application engineers should all be seen as priorities.

The End of Privacy?

It is often said that AI has put an end to privacy as we know it. With millions of digital records that we all leave behind constantly, and technologies that can differentiate our unique features, the danger of misuse is evident.

Every day, a vast quantity of personal data is being collected and stored to drive new AI technologies. On the one hand, these technologies, run by algorithms that improve themselves through consuming more and more quality data, have the potential to make our lives better and more convenient. On the other, we must ensure that personal information does not fall prey to the dangers of misuse.

In response, policy-makers across the world have sought to regulate the transfer of data, hoping to create a more transparent and trustworthy relationship between consumers and companies. Enter Europe's General Data Protection Regulation (GDPR) and California's Consumer Privacy Act, which both stipulate that companies must obtain consumers' consent before collecting their data.

I do believe that these regulations play a role in protecting individual privacy; however, it is both a limiting and a limited way to deal with the issues at hand. Privacy is not binary. Any privacy regulation must proactively balance considerations of data protection with that of user convenience and value they get in return. This trade-off is largely subjective; it differs among individuals and across countries.

New data protection regulations play a role in protecting individual privacy, but it is both a limiting and a limited way to deal with the problem

How do we balance the need for scientific progress and the value (convenience, security, social good) brought about by new technologies with the need to better protect personal privacy? Policies alone will tilt the spectrum to the latter, at the expense of the former. So, while regulations are needed, we must also consider technology solutions.

We should question the hypothesis that convenience and privacy are mutually exclusive. We should investigate technologies that protect privacy yet allow the data to be used to improve AI. For example, homomorphic encryption is a method of irreversibly encrypting data to enhance privacy protection. Federated learning, a technology that allows learning to take place in trusted environments, is currently being tested in a number of places.

Consider this scenario: a thousand hospitals are interested in using the power of their collective data to train AI-powered diagnostic tools. Due to patient data privacy rules that restrict the use of data within a single health-care institution, patient information cannot be aggregated in one central place-making it impossible to train AI with sufficient data. With federated learning, AI training takes place at each of the hospitals, "federating" the resulting learnings, while "raw data" never leaves the hospital premises. These technologies are not yet perfected, but further research and testing must be encouraged.

AI as a Force for Good

AI's impact is akin to a tidal change morphing the very axis of our lives. I fundamentally believe that AI can act as a force for good across the world. Equally, I am not oblivious to the potential for its misuse. We have a great responsibility to ensure that AI can live up to its potential-whether it be job creation, medical advancement, transformation of industry processes, access to better education, or making our everyday lives easier through countless conveniences-both big and small.

I hope that we can harness the collective concerns and enthusiasm for AI to start addressing the key questions about its impact on our world. I hope that we can tackle security concerns in a way that is sensitive to regional and cultural differences, while mindful of humanity's future. That, as entrepreneurs, we can start shifting our business mindset from short-term profit to long-term viability by understanding AI's transformative value and its impact on worker training and retraining. That governments can start to scrutinize education to ensure our children are equipped for the changes to come. That we can focus job creation on areas where us people, with our empathy, compassion, and creativity, will remain irreplaceable.

Regardless of global competition for technological dominance, we need concerted action across the nations to ensure that AI can live up to its potential. How we go about engaging with each other on this topic today will decide the nature of the human relationship with AI.

Notes
1. Klaus Schwab, 2. Deloitte Insights, "State of AI in the Enterprise" report, 2nd ed., 2019, available at 3. PricewaterhouseCoopers, "Global artificial intelligence study: Exploiting the AI revolution," 2017, available at 4. SDET, "Robotic Process Automation: Statistics, business impact and future," available at 5. Julianne Holt-Lunstad, Timothy B. Smith, J. Bradley Layton, "Social relationships and mortality risk: A meta-analytic review," July 27, 2010, available at 6. PricewaterhouseCoopers, "What will be the net impact of AI and related technologies on jobs in China?" 2018, available at 7. McKinsey Global Institute, "Artificial intelligence: Implications for China," 2017, available at https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Featured%20Insights/China/Artificial%20intelligence%20Implications%20for%20China/MGI-Artificial-intelligence-implications-for-China.ashx. https://www.pwc.com/gx/en/issues/artificial-intelligence/impact-of-ai-on-jobs-in-china.pdf. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1000316. http://www.pavantestingtools.com/2017/10/robotic-process-automation-statistics.html#.WsaCtdPwbMI. https://www.pwc.com/gx/en/issues/data-and-analytics/publications/artificial-intelligence-study.html. https://www2.deloitte.com/insights/us/en/focus/cognitive-technologies/ai-investment-by-country.html. The Fourth Industrial Revolution, World Economic Forum, 2016. Quote available at https://www.weforum.org/about/the-fourth-industrial-revolution-by-klaus-schwab.

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Artificial Intelligence and the Future of Work: A Chinese Perspective | OpenMind

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Artificial Intelligence will transform the labor market and increase productivity and wealth but we should not lose sight of the risks involved.

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Con cuatro patas y de tamaño relativamente pequeño que asemeja a un canino, este robot cuenta con un sensor de distancia, con el cual puede ir recogiendo datos de los objetos que se encuentran a su alrededor; además de medir a qué distancia se encuentran de sí mismo y también entre ellos.

Rodríguez señala que hasta el momento se han realizado pruebas en estacionamientos, con el fin de refinar el sensor y que el robot pueda deducir los elementos que se encuentran a su alrededor y así pueda manejarse entre ellos, evitando un choque. El director señala que este pequeño robot puede ser utilizado principalmente para la exploración. ¿Cómo?

Pues uno de sus principales usos puede ser el mapeo de zonas de desastre, en especial si tenemos en cuenta lo propenso que es nuestro país a los huaicos y movimiento sísmicos. El uso de este robot podría ayudar a que se reconozcan y mapeen las zonas en las que han ocurrido derrumbes o colapsos, para sí evitar poner en riesgo vidas humanas.

Esto debido a que, al ser un robot tan pequeño, puede meterse entre las grietas del desastre, para recorrer estas zonas peligrosas y cuando, si es necesario, entre el equipo de rescate, estos ya puedan ir con un conocimiento previo de la zona y así no sean sorprendidos por inestabilidades o colapsos.

El objetivo es que el robot pueda hacer inventarios de las casas derrumbadas y colapsadas. Una vez identificadas, se planea que pueda ingresar a estas para buscar signos de vida y así realizar una guía rápida con la cual los rescatistas puedan operar primero en aquellos escombros en los que se han detectado a sobrevivientes.

Glen explica que esto se haría a través de sonidos y vibraciones. El robot buscará y estará atento a estos dos elementos, para así identificar si hay personas entre los escombros que estén gritando o golpeando algo para llamar la atención. Señala también que, al ser un aparato, no habría pérdida de vidas si es que la estructura se termina de derrumbar durante la exploración, algo que es muy posible durante las primeras horas luego de un terremoto, cuando aún hay posibilidades de réplicas.

De diferentes tamaños, estos drones se encuentran realizando experimentos con el fin de detectar el estado de las pistas de la ciudad. Si es que estas cuentan con una superficie lisa o si tienen huecos, y en qué condiciones se encuentran

El doctor también mencionó que su uso más aplicado es el de la identificación de árboles, pues tomaron como ejemplo a México, país en el que los drones hacen un inventario del Agave, planta de la que se deriva el tequila.

Sin embargo, se busca que estos sean utilizados también para la seguridad ciudadana a través del reconocimiento facial. Y es que, si bien la ciudad de Lima cuenta con cámaras y cuando sucede un delito se trata de hacer seguimiento al delincuente, hay demasiados factores que pueden interferir. Por ejemplo, si el operador se distrae y pierde de vista al sospechoso puede que no se le vuelva a encontrar. Además, las cámaras no están instaladas en toda la ciudad, por lo que aún hay puntos ciegos en los que los delincuentes pueden esconderse.

Esto no pasaría con un dron, ya que esta tecnología marcaría al sospechoso y lo seguiría sin perderlo ni un segundo. Incluso, el dron ni siquiera se preocuparía por el tráfico, ya que vuela.

La investigación con respecto a esto se sigue realizando en la universidad, ya que primero se deben hacer los prototipos, para tener una idea tangible de cómo funcionaría. Sin embargo, se necesitará el apoyo de las municipalidades para continuar con el proyecto, ya que los drones necesitan tener permiso y, a partir de cierto peso, una licencia.

Esta aplicación de los drones es una posibilidad que aún se encuentra en construcción, ya que aún falta desarrollar el programa que catalogue los rostros y los diferencie de entre varios para cumplir el objetivo de proteger a la ciudadanía.

Rodríguez explica que estos se encuentran actualmente en aduanas, pero serán principalmente utilizados para explorar dos posibilidades: la robótica social y la r obótica afectiva.

En esta última, el robot se ganará la confianza de la gente con el objetivo de realizar terapias. El líder del laboratorio señala que algunos países, como Japón, ya utilizan estos robots humanoides para el acompañamiento de ancianos o para terapias de estimulación temprana de niños con problemas de aprendizaje.

En nuestro país, robots humanoides completos como 'Pepper' (nombre del robot), serían utilizados como guías con información, ya sea en un hotel o en la misma UNI (donde empezarán a hacerse las primera pruebas). Y es que, a diferencia de otros robots, el doctor cuenta que el objetivo es conectar al robot con sistemas como Chat GPT o Gemini con el fin de que no produzcan respuestas automatizadas a los comensales, sino que puedan variar.

Además, se busca que puedan hacerlo en diferentes idiomas, como el español o el quechua, en el caso de Perú.

El segundo robot no cuenta con cuerpo, es solamente una cabeza que realiza gestos y se le ha llamado 'Furhat'. Lo que se busca con este robot es que se le utilice para las terapias con niños con problemas de aprendizaje o, cómo puede hablar, para terapias complementarias de lenguaje.

Otra idea que se puede desarrollar, que aún no se ha puesto en práctica en nuestro país pero que, basándose en investigaciones, podría ser muy fructífera, es el uso de Furhat en terapias para niños que se encuentran dentro del espectro autista.

Esto se debe a que, uno de las principales dificultades a los que estos niños se enfrentan es la socialización con otros seres humanos, y el robot le brinda la oportunidad a los niños de ir soltándose poco a poco, ya que no es realmente una persona. Según estudios, se ha demostrado que los niños se sienten más cómodos hablando con estos robots, lo cual se puede utilizar para construir una especie de puente y que, una vez se sientan seguros, puedan pasar a socializar con otras personas más confiados en sus capacidades.

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Empresa Peruana de Servicios Editoriales S. A. EDITORA PERÚ

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UNI: Conoce los proyectos de inteligencia artificial que viene trabajando en sus aulas

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El Laboratorio de Inteligencia Artificial y Robótica (LabiAR) de la Universidad Nacional de Ingenieria (UNI) alberga diversos proyectos que se encuentran aún en desarrollo como el perro robot que ayudaría en la búsqueda de sobrevivientes en desastres naturales, drones para la seguridad ciudadana y hasta robots humanoides que se utilizarían como guías de información y en terapias para niños con problemas de aprendizaje.

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Según una publicación del INEI, 8 de cada 10 emprendimientos peruanos fracasan antes de llegar a los cinco años de vida. Uno de los motivos que llevan a este desenlace, abordados en el I Conversatorio Emprendedor organizado por Fundación Wiese es la imposibilidad de acceso a fuentes de financiamiento tradicionales que enfrentan los emprendimientos, lo que impide que pasen de la etapa de creación a operación.

Frente a esto, existen diferentes soluciones, por ejemplo, buscar el apoyo de universidades, el financiamiento de programas promovidos por el Estado, el apoyo de incubadoras y el de programas como el caso del Fondo Emprendedor de la Fundación Wiese.

Otra forma de obtener financiamiento para empujar el crecimiento o la etapa de operación de un emprendimiento es mediante el crowdfunding, lo que en español se traduciría como el micromecenazgo. A continuación, te hablamos más acerca de esta modalidad.

¿Qué es el micromecenazgo o crowdfunding?

Asana define el crowdfunding como una forma de financiamiento colectivo que se realiza a través de plataformas en línea, donde una gran cantidad de personas pueden invertir pequeñas sumas de dinero para apoyar proyectos, iniciativas empresariales, causas sociales o creativas.

En lugar de depender de una sola fuente de financiamiento, el crowdfunding permite a los emprendedores y creadores obtener el apoyo de la comunidad, que puede proporcionar no solo el capital necesario para lanzar una idea, sino también una base de seguidores comprometidos y leales.

¿Cuáles son los beneficios del crowdfunding?

La principal ventaja es conseguir el financiamiento que necesitas para tu emprendimiento, pero no es la única, además de esta, también tienes las siguientes:

1. Te brinda la oportunidad de obtener feedback de especialistas y mejorar tus productos o servicios.

2. Te permite conocer el interés del mercado en lo que ofreces, lo que resulta útil antes de invertir grandes sumas en tu iniciativa.

3. Es una manera como puedes marketear tu emprendimiento, no solo entre los inversionistas, también entre los usuarios finales.

4. Los inversores o donantes pueden volverse tus clientes.

5. Te ayuda a formar una comunidad.

6. Te permite conocer la demanda existente.

7. Es una buena forma de testear no solo tu producto, también la forma cómo lo presentas ante los consumidores.

¿Cómo ayudar al crecimiento de tu emprendimiento con crowdfunding?

Es importante que, si quieres postular a una plataforma de crowdfunding tengas en cuenta algunas recomendaciones; por ejemplo.

1. Crea una propuesta de valor sólida. Tu propuesta debe ser clara y ser capaz de mostrarle a los participantes que vale la pena invertir en ella.

2. Define tus objetivos. Esto te permitirá estimar cuánto dinero necesitas para alcanzarlos y en cuánto tiempo.

3. Elige una plataforma de crowdfunding, puedes empezar por una pequeña y con presencia en el país. Es buena idea hacer un listado de tus opciones, evaluar los pros y los contras, y postularte.

4. Presenta tu proyecto. En esta presentación define tu proyecto, sus objetivos, el producto o servicio que ofreces, el problema que buscas solucionar, la comunidad que se verá beneficiada con tu iniciativa, el monto que necesitas para arrancar, el periodo de tiempo que estimas para lograr resultados, la modalidad de recompensa ofrecida, etc. En esta fase también debes fijar el plazo de cierre de la ronda de financiamiento.

Conoce más de Fondo Emprendedor de Fundación Wiese

Además de la opción del crowdfunding, otra forma de obtener financiamiento para tu emprendimiento social es mediante programas de financiamiento como Fondo Emprendedor, donde además de un monto económico se otorga a los beneficiarios asesorías profesionales en forma de consultoría de negocios, sesiones de mentoría dirigidos al cumplimiento de objetos y capacitaciones personalizadas.

7 empresas sociales han sido seleccionadas para la segunda etapa de pre-aceleración que va desde abril hasta agosto de 2023, en la cual se viene llevando a cabo el proceso de "due diligence" en colaboración con UTEC Ventures y W Capital. Durante este proceso, las empresas seleccionadas vienen trabajando junto a especialistas y mentores en diversas áreas de su negocio, incluyendo el análisis detallado y la validación de su capacidad para atraer inversión de terceros.

Además, se les está brindando asesoramiento para la elaboración de los instrumentos necesarios para presentar sus empresas a posibles inversores. Simultáneamente, se las está conectando con empresas sociales exitosas con el fin de conocer sus testimonios y casos de éxito, además de capacitaciones en temas relacionados con el emprendimiento, con el objetivo de prepararlos para presentar sus proyectos ante el comité de inversiones del programa. ¿Te interesa conocer más sobre el Fondo Emprendedor y todo sobre su segunda etapa?. ¡Te invitamos a conocer más aquí!

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¿Qué es el crowdfunding y cómo te puede ayudar a empezar tu empresa social? - Fundación Wiese

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Así como el Fondo Emprendedor e incubodoras de proyectos, muchos emprendimientos escogen el crowdfunding. Descubre qué es el crowfunding en este artículo.

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Un sistema de diagnóstico molecular portátil, una plataforma bilingüe con información actualizada sobre la Covid-19, un sistema de predicción estadístico de impacto y propagación del virus, un tratamiento terapéutico para disminuir la gravedad de la enfermedad en pacientes no vacunados y, por último, la búsqueda de compuestos que impidan la penetración del virus causante de ese padecimiento en las células humanas son los cinco proyectos seleccionados que avanzan a la segunda etapa de la Convocatoria Extraordinaria de Colaboración Binacional Frente al COVID-19, UNAM-Universidad de California.

El 23 de abril de 2020 se publicó la convocatoria, con el propósito de impulsar proyectos innovadores de emprendimiento, desarrollo tecnológico o de investigación aplicada propuestos por integrantes de las dos instituciones. Se registraron 137 propuestas en las que participaron investigadores, académicos y estudiantes de más de 40 entidades de la UNAM y nueve campus de la Universidad de California (UC).

En la primera etapa, un comité binacional de evaluación, constituido por académicos y expertos en las áreas correspondientes, seleccionó en agosto de 2020, 20 iniciativas con base en los siguientes criterios: impacto potencial de los hallazgos para mitigar los problemas derivados de la Covid-19, originalidad, calidad y relevancia del diseño y metodología, así como la capacidad de los postulantes para llevar a cabo la propuesta y finalizarla. Cada una recibió hasta 200 mil pesos (o su equivalente en dólares) para financiamiento.

Segunda etapa

En esta etapa, de acuerdo con la convocatoria, los cinco proyectos elegidos recibirán un máximo de 500 mil pesos (o su equivalente en dólares), destacando que, tal como sucedió en la etapa anterior, cada casa de estudios aportará 50 por ciento de los recursos. Asimismo, se destaca que en todos los equipos participantes se garantizó una real colaboración binacional, pues cada uno cuenta con un investigador de la UNAM y otro de la Universidad de California.

Trabajos seleccionados

Acceso COVID UNAM: Dra. Dania Nimbe Lima Sánchez, Facultad de Medicina, Informática Biomédica.
UC: Dr. Jaime Sepúlveda, UCSF, Institute for Global Health Sciences.

El objetivo de este proyecto es facilitar la disponibilidad de información actualizada sobre salud pública y el manejo clínico de la Covid-19 a través de una plataforma bilingüe que da acceso a más de 800 resúmenes de artículos científicos, la cual se actualiza semanalmente.

Esta iniciativa tiene como propósito descubrir productos naturales a partir de bacterias marinas, plantas y ascomicetos útiles para el desarrollo de fármacos para el tratamiento de la Covid-19, que interfieran con la formación del complejo proteína S ("spike")- enzima convertidora de angiotensina II (ACE2), y así impedir la penetración del SARS-CoV-2 a las células humanas.

Esta propuesta desarrolló un modelo para describir, tanto las propiedades de la enfermedad como aspectos sociales que determinan su difusión geográfica en una determinada región tomando en cuenta las medidas y recomendaciones particulares de confinamiento en diferentes países y de esta forma predecir la aparición de subsecuentes olas.

En este proyecto de investigación se busca determinar si la respuesta inmune exacerbada en los pacientes, que podría estar mediada por una activación aberrante de los neutrófilos, se puede prevenir a través de los antagonistas del receptor de quimiocinas CCR3. Hasta este momento se ha demostrado que el compuesto SB328437, un antagonista competitivo de CCR3, es capaz de bloquear la activación de neutrófilos in vitro.

Dentro de las soluciones para detectar y aislar a los pacientes enfermos evitando que se propague el virus, en este proyecto se diseñó un sistema de punto de atención para la identificación molecular del genoma del SARS-CoV-2 en muestras humanas que podría reemplazar los métodos convencionales de diagnóstico actualmente usados ya que, a diferencia de ellos, es portátil, brinda resultados en minutos y puede ser operado por personal no capacitado.

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Proyectos para hacer frente a la COVID-19 - Gaceta UNAM

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Cinco iniciativas avanzaron a la segunda etapa; hay un investigador de las instituciones participantes en cada una de ellas

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Desde un refugio inteligente para personas sin hogar, hasta un vehículo con el tamaño de una laptop, un rascacielos que alimentará a un pueblo entero en África y un robot diseñado de preparar pizzas en menos de 3 minutos, dale un vistazo a estos innovadores ejemplos de innovación tecnológica.

1. Residencias flotantes para estudiantes

Innovación Tecnológica - Fuente: Danfoss

Urban Rigger, es una nueva alternativa para solucionar la falta de espacios habitables para estudiantes en la ciudad de Copenhague. Se trata de un complejo flotante que busca convertirse en una opción accesible para quienes desean estudiar en una de las ciudades más caras del mundo.

Detrás de esta idea está Kim Loudrup, el joven que, en el 2013, se planteó la idea de crear una estructura que pudiera tener un impacto positivo en los estudiantes Europeos y, que al mismo tiempo, explotara el potencial que tienen las aguas del continente para convertirse en cuerpos habitables.

2. Una tienda de conveniencia ambulante y sin empleados

Abierta las 24 horas y los 365 días del año, Wheelys 247 es una tienda de conveniencia diseñada para funcionar sin empleados y habilitada para desplazarse de un lugar a otro de manera completamente autónoma.

3. Una lavadora para bicicletas

Capitalizando el crecimiento de la industria del ciclismo a nivel internacional, ha nacido CycleWash, el primer proyecto que busca ofrecerle a los ciclistas urbanos la posibilidad de lavar su bicis en pocos minutos. Se trata de una máquina con tecnología patentada, que presume ser la alternativa más compacta y económica para darle a cualquier bicicleta una limpieza profunda por solo 10 Euros.

4. Refugios inteligentes para personas sin hogar

Innovación Tecnológica - Fuente: Archiportale

Ulmer Nest es un refugio ideado para que las personas sin hogar puedan descansar, especialmente, en ciudades con frío extremo. Estas innovadoras cápsulas están hechas con madera y cubiertas con metal. Además, están equipadas con paneles solares que suministran la energía necesaria para hacer funcionar la calefacción, las alarmas de humo, los sensores GPS y el sistema de detección de movimiento que alerta al staff de Ulmer Nest que alguien está pasando la noche en una de las cabinas.

5. El reloj que elimina la ansiedad en un clic

Innovación Tecnológica - Fuente: Behance

Con la finalidad de ofrecerte un break de la vida digital nace Time Off, un reloj que te permite eliminar por completo las interrupciones de tu smartphone. Este reloj cuenta con un solo botón con la indicación de Off, que al presionarlo desactiva casi por completo el teléfono.

6. Un vehículo con el tamaño de una laptop

Innovación Tecnológica - Fuente: Designboom
Walkcar es un vehículo del tamaño de una laptop diseñado especialmente para recorrer pequeñas distancias, pues su rango es de solo 10 kilómetros por carga. Sus dimensiones lo hacen ideal para que, en cuanto lo desocupes, puedas conservarlo en tu mochila o en la mano, haciéndolo mucho más práctico que cualquier bicicleta o scooter.

7. Un robot fabricante de hamburguesas

Los avances tecnológicos están llegando hasta la cocina, tal es el caso de Creator, un robot completamente automatizado que fábrica hamburguesas de principio a fin.

Con 20 computadoras, 350 sensores y 50 dispositivos, Creator corta y tuesta el pan, después agrega las salsas, verduras y queso, por último, añade la carne que fue molida, sazonada y moldeada en el momento. El resultado: una hamburguesa gourmet hecha en 5 minutos por sólo $6 dólares.

8. La urna que te convierte en un árbol después de morir

Innovación Tecnológica - Fuente: Urna Bios
Bios, es una startup liderada por los hermanos Gerard y Roger Moliné, dos emprendedores apasionados del diseño y la naturaleza que tienen como misión transformar la forma en que las personas perciben el concepto de la muerte. Para lograr su cometido, los emprendedores han echado mano de tecnologías y métodos sustentables para hacer del fin de la vida humana el inicio de un árbol.

9. Un gimnasio en forma de espejo

Innovación Tecnológica - Fuente: Mirror

Un gimnasio invisible e interactivo es lo que propone Mirror, la startup estadounidense que se ha concentrado en revolucionar la industria del fitness. ¿Su propuesta? Un espejo con cámara y bocinas que, cuando está encendido, funciona como tu instructor de gimnasio.

10. Las zapatillas que te transportan por Berlín

Innovación Tecnológica - Fuente: I Heart Berlin

La marca Adidas Originals, en conjunto con el sistema de transporte público de la ciudad de Berlín, reveló una edición limitada de zapatillas que permitirán a sus usuarios transportarse sin costo a lo largo de gran parte de la red de transporte público de la ciudad bávara.

Con una producción limitada a sólo 500 unidades, estos novedosos sneakers estarán a la venta en sólo 2 tiendas de Berlín y tendrán un precio de 215 dólares que, comparado con los 869 billetes verdes que cuesta el pase de transporte anual, resulta ser una opción increíblemente atractiva para el público berlinés.

11. El aparato que crece hierbas en tu cocina

Innovación Tecnológica - Fuente: Stemgarden
Urban Cultivator, es el jardín interior perfecto. Se trata de un aparato que te permite producir germinados frescos todos los días en tu cocina; sin pesticidas, ni desperdicios. Este jardín interior tiene el tamaño de una lavadora de vajillas, lo que lo hace fácil de instalar en espacios comerciales y residenciales.

12. Una clínica ambulante y autónoma

Innovación Tecnológica - Fuente: Aim
Aim es un proyecto que busca mostrarnos las posibilidades que existen en el sector salud en la era de la inteligencia artificial. A través de este proyecto, un equipo multidisciplinario conformado por expertos en diseño, interacción, ingeniería y medicina, buscan ofrecernos una visión de cómo podrían ser los hospitales ambulantes del futuro.

De acuerdo a estos expertos, los hospitales móviles del futuro contarían con las tecnologías necesarias para diagnosticar cualquier tipo de malestar o enfermedad. Además, ofrecerían asesorías médicas virtuales para quienes requieran de consultas especializadas y, en caso de una urgencia, estos vehículos autónomos serían capaces de transportar al paciente de inmediato al hospital más cercano.

13. La bocina que convierte botellas de plástico en amplificadores

Sodapop, es una bocina portátil que puede convertir cualquier botella en un amplificador. Así, ya sea en tu casa, en una fiesta o en un campamento, una simple botella te permitirá disfrutar de un excelente y potente sonido.

14. Una flotilla de drones transportadores de sangre

Innovación Tecnológica - Fuente: IEEE
Zipline, es una startup enfocada en el desarrollo de productos y tecnologías que permitan democratizar el acceso a los servicios médicos de calidad. Su más reciente proyecto, es una flotilla de drones con capacidad de enviar medicinas y sangre a los hospitales más remotos de Ruanda.

Dicha flotilla tiene capacidad para hacer 500 envíos por día sin importar horarios ni condiciones climáticas. Además, el éxito de este proyecto ha sido tan grande, que varios gobiernos africanos ya están trabajando para llevar los beneficios de esta startup a sus respectivos países.

15. El servicio que te convierte en una estatuilla

Innovación Tecnológica - Fuente: Pinterest
Twinkind, es una startup alemana que ha desplegado un importante desarrollo de tecnologías para poder materializar la fotografía 3.0. Gracias a este proyecto, no necesitas ser famoso para poseer tu propia estatuilla y sólo basta con escanear tu cuerpo para obtener tu versión gemela. El proceso es tan rápido, que incluso puedes llevar a tus mascotas para que también sean inmortalizadas.

16. Una máquina para hacer cerveza en casa

Innovación Tecnológica - Fuente: Brewbot
Brewbot, es una máquina que te permite crear tu propia cerveza. Lo mejor de todo, es que no necesitas tener experiencia o conocimiento previo. Sólo es necesario seguir las instrucciones desde tu smartphone y agregar los ingredientes conforme se requiera.

17. Un auto volador

Innovación Tecnológica - Fuente: Pal V

Un carro que vuela y un avión que se maneja en la calle. Esa es precisamente la propuesta de PAL-V, un auto volador que pretende redefinir, para siempre, la forma en que nos transportamos. Con ingeniería holandesa y pinceladas de diseño italiano, el PAL-V se posiciona como una de las alternativas más sólidas en una industria que, en los próximos años, experimentará un crecimiento y desarrollo exponencial.

18. Un kit que revela tu pasado ancestral

Innovación Tecnológica - Fuente: Behance

Saber de dónde venimos y quiénes son nuestros ancestros, es siempre una cuestión que despierta curiosidad en las personas y YouWho, es un proyecto que busca hacer de esta tarea una actividad sencilla, sorprendente y accesible para todos. Se trata de un kit que, utilizando el DNA en tu saliva, te podrá decir de dónde vienes y el origen de tus antepasados a través de un detallado y muy divertido reporte.

19. Una cafetería completamente automatizada

Con 3 ubicaciones en la ciudad de San Francisco, Cafe X es la cafetería más futurista del mundo. La experiencia inicia cuando ordenas tu bebida a través de una aplicación móvil, o bien, directamente en los kioscos de servicio ubicados en cada una de estas pequeñas cafeterías. Una vez que tu orden haya sido procesada, entonces la magia comenzará a ocurrir. Es en ese momento cuando el brazo robótico pondrá manos a la obra para preparar tu bebida en cuestión de segundos.

20. El auto que lleva tus compras a domicilio

Innovación Tecnológica - Fuente: Nuro
Nuro, es un vehículo repartidor autónomo y diseñado para realizar entregas a domicilio. Su propósito, es unir a las personas con los retailers, ofreciendo una experiencia de compra única y muy conveniente.

Este simpático auto con faros que simulan un amigable rostro, puede ajustar sus 4 compartimientos para almacenar desde comida, hasta ropa. Adicionalmente, el clima de este auto inteligente se puede adaptar con la intención de mantener tus compras del super o tu pedido de comida, en la temperatura perfecta.

21. Una granja creciendo vegetales bajo techo

Innovación Tecnológica - Fuente: Infarm

Infarm es la empresa que está revolucionando la industria de la agricultura vertical. Se trata de un equipo de científicos, ingenieros, arquitectos, futuristas y chefs que han unido sus talentos para crear soluciones que abonen al desarrollo económico de las sociedades.

Con sede en la ciudad de Berlín, este equipo multidisciplinario cuenta con una granja vertical que, además, tiene un restaurante. Regularmente, ahí se llevan a cabo charlas y eventos en los que los asistentes pueden ser participes del despliegue tecnológico de la startup y probar algunos platillos preparados con los vegetales producidos ahí mismo.

22. Una turbina generadora de electricidad

Innovación Tecnológica - Fuente: Dezeen

O Wind es una turbina eólica diseñada para producir electricidad. Se trata de un concepto especialmente adecuado para edificios de departamentos que enfrentan vientos caóticos en entornos urbanos.

Esta turbina en forma esférica tiene ventilaciones con entradas grandes y salidas de aire pequeñas que, en presencia de viento, propician una presión que hace que la turbina se mueva y sea receptiva al viento sin importar sus direcciones. Es precisamente esa rotación de la turbina lo que alimenta al generador y hace que se produzca la energía.

23. Las etiquetas que reducen el desperdicio de alimentos

Innovación Tecnológica - Fuente: Mimica

Mimica, es una etiqueta inteligente que te permite saber cuando un producto perecedero se encuentra en estado de descomposición. Cada etiqueta está compuesta por 3 áreas clave que te darán la información necesaria para determinar si un producto ha caducado o si aún es apto para consumirse.

El área plana es una sección referencial que te servirá como punto de comparación. Después, existe una pequeña sección en la que se indica la fecha de expiración estimada, tomando en cuenta que factores como la refrigeración y manejo del producto han sido óptimos. Finalmente, el lado activo es el que cambiará drásticamente cuando el producto haya expirado; es decir, cuando este espacio se sienta "gelatinoso" o con burbujas, quiere decir que el alimento ha caducado.

24. El rascacielos que alimentará a un pueblo en África

Innovación Tecnológica - Fuente: Mashambas

Los diseñadores de origen polaco Pawel Lipinskoi y Mateusz Frankowsi, han desarrollado Mashambas, un innovador rascacielos que tiene como propósito "llevar la revolución verde a los más pobres".

En esencia, este dúo ha creado el concepto de una granja vertical que podría alimentar a todo un pueblo en África. Las capas superiores de este rascacielos funcionarían como espacio de cultivo, mientras que las inferiores serían un mercado en el que los propios agricultores podrían vender sus cosechas.

25. El edificio que cabe en un cajón de estacionamiento

Tikku es un micro edificio de apartamentos que cabe dentro de un espacio de 2.5 x 5 metros. El espacio está diseñado para ofrecerle a los usuarios seguridad, privacidad, confort y descanso. Adicionalmente, este micro complejo modular y súper fácil de construir es capaz de producir su propia energía gracias a los paneles solares ubicados en la parte superior de la estructura.

26. Una cabina para transportar mascotas por avión

Innovación Tecnológica - Fuente: Behance

Diseñada en Corea, Base es una cabina que fue desarrollada para transportar a tu mascota de una manera cómoda y segura.

Esta cabina cuenta con una base acolchada y ventilación especial que no permite la entrada de polvo. Además, en la parte inferior se encuentra una sección que se puede utilizar para almacenar cosas como comida, correas, bolsas para las necesidades de la mascota e incluso medicamentos.

27. Un servicio de taxis aéreos

Innovación Tecnológica - Fuente: Lilium

Crear un mundo en el que todos puedan volar a cualquier lugar y en cualquier momento es la misión de Lilium, una startup alemana que ha desarrollado el primer Jet eléctrico que es capaz de despegar de manera completamente vertical y que, además, logra alcanzar los 300 kilómetros por hora y puede transportar hasta a 5 personas.

Para lograr sus despegues y aterrizajes, el equipo detrás de Lilium tiene en mente crear una red de techos en distintas ciudades. Gracias a ello, su servicio de transporte será mucho más conveniente y económico que si se utilizaran los aeropuertos locales.

28. El robot que crea pizzas en 3 minutos

Innovación Tecnológica - Fuente: Piestro

Combinar la experiencia de la pizza artesanal con el futuro tecnológico es la apuesta de Piestro, un robot capaz de preparar deliciosas pizzas en 3 minutos, sin empleados y con nulos desperdicios en el proceso.

29. Un micro vehículo diseñado para la ciudad

Innovación Tecnológica - Fuente: Eli

Con un chasis producido con aluminio y otros materiales reciclables, el modelo Eli Zero es un vehículo 50% más pequeño que un Mini Cooper y diseñado tomando como prioridad la maniobrabilidad en la ciudad, en lugar del desempeño en carretera. Además, es un auto totalmente eléctrico y ofrece más de 100 kilómetros de autonomía, lo que lo convierte en uno de los más eficientes en la industria.

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Innovación Tecnológica - 29 Ejemplos de Proyectos Innovadores

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Desde un refugio inteligente para personas sin hogar, hasta un vehículo con el tamaño de una laptop, un rascacielos que alimentará a un pueblo entero en África y un robot diseñado de preparar pizzas en menos de 3 minutos, dale un vistazo a estos innovadores ejemplos de innovación tecnológica.

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Proyectos que involucran inteligencia artificial

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Proyectos que involucran inteligencia artificial

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