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La capacidad de las máquinas para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la resolución de problemas y la toma de decisiones.

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Un subcampo de la IA que permite a las máquinas aprender de los datos, identificando patrones sin necesidad de ser programadas explícitamente.

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Una forma avanzada de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales muy complejas para analizar grandes cantidades de datos, como reconocer rostros o traducir idiomas.

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Modelos computacionales inspirados en el cerebro humano que son fundamentales en el aprendizaje profundo.

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Conjunto de datos masivos y complejos que las herramientas tradicionales no pueden procesar, comúnmente utilizados en proyectos de IA.

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Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

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Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

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Área de la IA enfocada en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano.

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Con IA se pueden crear planes de estudio personalizados, adaptados a las habilidades y necesidades de cada estudiante.

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Gracias a la IA, existen asistentes virtuales que apoyan el aprendizaje interactivo de los estudiantes.

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La IA ayuda a analizar grandes volúmenes de datos médicos para ofrecer diagnósticos más precisos.

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Permite desarrollar tratamientos específicos basados en datos genéticos y características únicas de los pacientes.

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La IA es clave en la tecnología de los automóviles sin conductor, mejorando la seguridad y eficiencia.

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Mediante análisis predictivos, la IA ayuda a mejorar la circulación vehicular en las ciudades.

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Plataformas como Netflix y Spotify usan IA para sugerir contenido según las preferencias del usuario.

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Con IA se desarrollan guiones, música y arte innovadores.

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El uso de IA en redes sociales, asistentes virtuales y sistemas de vigilancia puede llevar a una recopilación masiva de datos personales sin el consentimiento adecuado.

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La automatización de trabajos, especialmente en sectores como la manufactura o servicios, puede generar desempleo y afectar la estabilidad financiera de los individuos.

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El uso excesivo de herramientas basadas en IA puede llevar a una dependencia de la tecnología, afectando especialmente en los estudiantes su capacidad de desarrollar habilidades cognitivas autónomas.

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El uso constante de IA para tomar decisiones (por ejemplo, recomendaciones en redes sociales o asistentes virtuales) puede reducir la capacidad de los individuos para pensar críticamente y tomar decisiones por sí mismos.

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El exceso de automatización en tareas creativas (como la escritura o el arte generado por IA) puede desalentar el esfuerzo personal y la innovación.

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El acceso masivo a información mediante sistemas de IA puede generar sobrecarga cognitiva, dificultando la capacidad de los individuos para filtrar y procesar información de manera efectiva.

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Los algoritmos de IA pueden reflejar y amplificar sesgos humanos, resultando en decisiones injustas o discriminatorias en áreas como contratación laboral, préstamos financieros o sentencias judiciales.

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Los sistemas de IA pueden ser utilizados para crear y distribuir noticias falsas o contenido manipulado, afectando la confianza pública y creando divisiones sociales.

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La IA en el ámbito militar puede llevar a la creación de armas autónomas que toman decisiones sin intervención humana, lo que plantea riesgos de uso indebido o errores catastróficos.

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Consumo energético de los sistemas de IA

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Consumo energético de los sistemas de IA

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Los sistemas de IA, especialmente los modelos de aprendizaje profundo, requieren grandes cantidades de energía para entrenar y operar, lo que contribuye al aumento del consumo energético y la huella de carbono.