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Definición

Tipos de IA

Ejemplos

Conclusión

Webgrafía

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Es el tipo de IA más básica que existe. Este concepto hace referencia a los sistemas que están entrenados para realizar tareas específicas, pero se trata de una tecnología limitada.

Los sistemas que emplean IA estrecha están programados con un objetivo de especialización, pero no tienen la capacidad de evolucionar su conocimiento ni desarrollar habilidades más allá de aquellas que se le han asignado.

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1. PRESENTACIÓN

2. ÍNDICE

3. INTRODUCCIÓN

4. DESARROLLO

5. KAHOOT

6. CONCLUSIÓN

7. BIBLIOGRAFÍA

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La seguridad a nivel de usuario es una medida de seguridad, cuyo objetivo es proteger los datos de los usuarios de amenazas externas, esta relacionada normalmente con el uso de contraseñas o cuentas, o permisos de usuario.

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Mario Díaz Rey.

2ºBach.

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Bases de datos: distribuidas vs relacionales

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Bases de datos: distribuidas vs relacionales

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Es un tipo de tecnología más avanzada y que engloba a las máquinas que son capaces de comprender, razonar y aprender de una forma similar a cómo lo hace la mente humana.

Se emplea en tareas que requieren habilidades para resolver problemas y planteamientos más complejos. Algunas de las características de este tipo de inteligencia artificial es su generalidad y adaptación a diferentes tareas y situaciones, su capacidad de aprendizaje, la toma de decisiones o la comprensión del lenguaje natural.

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robot humano pensando con la mano en la barbilla

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Detección de amenazas
La inteligencia artificial puede identificar amenazas en el trato de datos, lo que permite bloquear estas amenazas antes de que causen ningún daño.

Prevención de fugas de datos

La IA puede analizar contenido y el lugar de almacenamiento para evitar filtraciones no deseadas.

Cifrado inteligente
La IA puede decidir los datos que cifrar, cuándo y con qué nivel de protección, en función del riesgo asociado.

Autenticación y control de acceso
Las nuevas tecnologías de reconocimiento han implementado IA para hacer más seguro el acceso a distintos dispositivos.

Análisis predictivo de ciberseguridad

Mediante análisis predictivos basados en tendencias actuales, la IA puede prever posibles ataques.

Clasificación de datos sensibles
La IA puede clasificar la información más importante para dificultar el acceso a peligros exteriores.

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Se trata de la tecnología más evolucionada, aquella en la que las máquinas y los ordenadores son capaces de pensar por sí mismos de la misma forma que lo haría un ser humano adquiriendo conciencia y autonomía total o incluso llegando a superar nuestra inteligencia.

Es un tipo de IA que está en desarrollo y, por el momento, es más un desarrollo teórico que práctico. La base de este tipo de inteligencia artificial parte de la base de que los robots pueden superar a los humanos en prácticamente todo, pero las consecuencias reales, éticas y morales hacen que se convierta en el tipo más delicado de IA.

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Inteligencia artificial aplicada a antivirus

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Smishing: Se realiza mediante mensajes de texto SMS, normalmente llevan un enlace el cual transporta el virus, se aprovechan de los acortamientos de enlace en dispositivos móviles.

Hombre en el medía(MiTM): Consiste en la interceptación de información por el atacante en el trayecto entre la salida y el destino.

Spyware: Es un malware diseñado para espiar y acaparar información en un ordenador sin ser detectado. Puede robar credenciales, datos financieros o información privada del usuario.

Caballo de Troya (Troyano): Tiene apariencia de software gratuito, sin embargo, una vez se descarga comienza su función como malware.

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Cylance Inc

Darktrace

CrowdStrike

IBM QRadar

Sophos Intercept X

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Implementar IA a los antiviruses es un ejemplo del avance y buen uso de la inteligencia artificial, son múltiples los equipos que han introducido la IA como herramienta de protección.

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YOUTUBE

CHAT GPT

https://www.ibm.com/docs/es/i/7.6.0?topic=authority-security-levels

https://www.checkpoint.com/es/cyber-hub/cyber-security/what-is-cybersecurity/top-6-cybersecurity-threats/

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The operating system operates in one of several predefined levels of security. The security level currently in effect determines the level of detail that user profiles must provide to grant appropriate access to system resources. This level of detail can range from simple password management to explicitly providing a level of access to each object that a user can read or change.

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1. PRESENTACIÓN

2. ÍNDICE

3. INTRODUCCIÓN

4. DESARROLLO

5. KAHOOT

6. CONCLUSIÓN

7. BIBLIOGRAFÍA

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La inteligencia artificial (IA) es una rama de la tecnología que busca desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprender, razonar, tomar decisiones y resolver problemas. En los últimos años, la IA ha avanzado de manera acelerada, integrándose en numerosos aspectos de la vida cotidiana y profesional. Desde asistentes virtuales y recomendaciones personalizadas hasta diagnósticos médicos y automatización industrial, la IA está transformando la forma en que vivimos, trabajamos y nos relacionamos con el mundo.

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Asistentes virtuales (como Siri, Alexa, Google Assistant)

Vehículos autónomos

Diagnóstico médico asistido por IA

Recomendaciones personalizadas (Netflix, Spotify, Amazon)

Detección de fraudes bancarios

Reconocimiento facial y de voz

Chatbots de atención al cliente

Automatización industrial y robótica

Análisis predictivo en negocios

Traducción automática de idiomas

Generación de contenido (textos, imágenes, música)

Control inteligente del hogar (domótica)

Análisis de datos en agricultura

Monitoreo ambiental y climático

Seguridad cibernética avanzada

Educación personalizada mediante plataformas inteligentes

Finanzas y gestión de inversiones automatizadas

Videovigilancia inteligente

Juegos con inteligencia artificial

Asistencia en procesos legales (análisis de documentos, predicción de fallos)

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1. Diagnóstico médico asistido por IA:
La IA se utiliza en medicina para analizar imágenes como radiografías y resonancias, ayudando a detectar enfermedades con gran precisión. También revisa historiales clínicos y sugiere diagnósticos o tratamientos, apoyando al personal médico y reduciendo errores.

2. Finanzas y gestión de inversiones automatizadas:
En el ámbito financiero, la IA permite automatizar inversiones mediante "robo-advisors" que analizan datos del mercado y toman decisiones. También se usa para detectar fraudes, gestionar riesgos y atender clientes con chatbots.

3. Automatización industrial y robótica:
La IA controla robots que realizan tareas repetitivas o peligrosas en fábricas, mejorando la eficiencia y seguridad. Además, supervisa el funcionamiento de las máquinas y ajusta procesos en tiempo real.

4. Vehículos autónomos:
Los autos autónomos usan IA para interpretar su entorno mediante sensores y cámaras, tomando decisiones para conducir sin ayuda humana. Esta tecnología busca mejorar la seguridad vial y la movilidad urbana.

5. Asistentes virtuales:
Los asistentes virtuales como Siri, Alexa o Google Assistant utilizan inteligencia artificial para entender el lenguaje natural y responder a comandos de voz. Pueden realizar tareas como buscar información, enviar mensajes, reproducir música o controlar dispositivos del hogar, facilitando la vida diaria de millones de personas.

6. Traducción automática de idiomas:
Gracias a la IA, hoy existen traductores automáticos como Google Translate que pueden traducir textos, audios o imágenes en tiempo real. Estos sistemas aprenden de grandes volúmenes de datos multilingües y mejoran constantemente, ayudando a superar barreras del idioma en la comunicación global.

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IA Estrecha:

Siri (Apple)

Reconocimiento facial

Tesla Autopilot

IA General (Teórico):

Robot que pueda aprender una profesión

Robot que pueda comprender el contexto social

Robot que pueda tomar decisiones complejas

Super IA (Teórico)

Skynet (Terminator)

Hal 9000 (2001 una Odisea Espacial)

Ultron (Avengers)

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¿Qué es y cómo funciona la INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

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Existen tres tipos principales de inteligencia artificial: IA estrecha, IA general y superinteligencia. La IA estrecha es la única que existe hoy en día, especializada en tareas concretas como traducción, reconocimiento facial o recomendaciones. La IA general, aún teórica, sería capaz de realizar cualquier tarea intelectual humana con flexibilidad y comprensión. La superinteligencia iría más allá, superando ampliamente la inteligencia humana en todos los ámbitos. A medida que avanzamos, los beneficios aumentan, pero también los riesgos éticos y morales. Tener en cuenta estos peligros es clave para desarrollar una IA segura y alineada con los valores humanos.

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Impulsa.empresas

Chat GPT

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¿Qué tipos de inteligencia artificial existen y cuáles son sus funcionalidades?

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La Inteligencia Artificial puede calificarse de diferentes maneras en funciónde sus enfoques y funcionalidades. Descubre todos los tipos de IA que existen.

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1. Portada: Título, Nombre, Imagen IA

2. Índice: secciones del documento

3. Introducción: breve presentación del tema

4. Desarrollo del tema: con imágenes y vídeo

5. Kahoot: enlace + Preguntas y respuestas de desarrollo generadas para el estudio

6. Conclusión: reflexión final

7. Referencias: fuentes + herramientas IA usadas

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Las bases de datos son esenciales para almacenar y gestionar información de manera eficiente. Entre los modelos más utilizados se encuentran las bases de datos relacionales y las bases de datos distribuidas.

Las relacionales se basan en tablas y utilizan SQL para manipular datos, destacándose por su estructura ordenada y consistencia. En cambio, las distribuidas almacenan datos en múltiples ubicaciones, lo que permite mayor escalabilidad y disponibilidad, siendo ideales para aplicaciones de gran escala.

Este tema analiza las diferencias clave entre ambos modelos, sus ventajas, desventajas y cuándo conviene usar uno u otro.

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Las bases de datos relacionales (RDBMS) han sido la base de los sistemas de información durante décadas. Se organizan en tablas con filas y columnas, y utilizan el lenguaje SQL (Structured Query Language) para consultar y manipular datos. Una de sus principales fortalezas es el cumplimiento de las propiedades ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad), que garantizan la integridad de los datos incluso en situaciones de fallo. Ejemplos populares incluyen MySQL, PostgreSQL y Oracle.

Sin embargo, con el crecimiento exponencial de los datos y la necesidad de sistemas más escalables y disponibles, surgieron las bases de datos distribuidas. Estas permiten almacenar información en varios servidores o ubicaciones, lo cual reduce los cuellos de botella y mejora la tolerancia a fallos. Aunque pueden usar modelos relacionales, muchas utilizan estructuras NoSQL como documentos, grafos o columnas. Ejemplos comunes son MongoDB, Cassandra y Google Spanner.

La principal diferencia entre ambas es el enfoque:

Las relacionales priorizan la consistencia y estructura.

Las distribuidas priorizan la escalabilidad, disponibilidad y rendimiento en entornos distribuidos.

Sin embargo, las distribuidas enfrentan retos como la complejidad en la sincronización de datos y la posibilidad de inconsistencias temporales, especialmente si se basan en el principio CAP (Consistencia, Disponibilidad, Tolerancia a particiones), que establece que es difícil garantizar las tres al mismo tiempo en sistemas distribuidos.

En resumen, las bases de datos relacionales son ideales para sistemas transaccionales tradicionales, como sistemas bancarios o de gestión empresarial. Por otro lado, las bases de datos distribuidas son más adecuadas para aplicaciones modernas en la nube, redes sociales o grandes plataformas de comercio electrónico.

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Las bases de datos relacionales son ideales para sistemas estructurados que requieren alta consistencia, mientras que las distribuidas son más adecuadas para aplicaciones que necesitan escalabilidad y disponibilidad. Elegir entre ellas depende del tipo de proyecto y sus necesidades específicas.

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YouTube, ChatGpt, IA Padlet

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dibuja una portada de un trabajo sobre el big data y las 7 v

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1- Definicion general

2- Fundamentos teoricos

3- Areas de aplicacion

4-Aspectos eticos y filosoficos

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La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta clave en múltiples áreas de la vida moderna, desde la medicina y la industria hasta la educación y el entretenimiento. Su capacidad para procesar grandes cantidades de datos, aprender de la experiencia y tomar decisiones ha permitido automatizar procesos, mejorar la eficiencia y facilitar tareas cotidianas. A medida que esta tecnología continúa avanzando, es fundamental comprender sus beneficios, sus riesgos y su impacto en la sociedad, para así aprovechar todo su potencial de forma ética y responsable.

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1. Definición general

La Inteligencia Artificial (IA) es el campo de estudio que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como razonar, aprender, percibir, entender el lenguaje o tomar decisiones.

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Para la realizacion de este trabajo se han utilizado herramientas de IA como "ChatGPT", "Copilot", "DALL-E", además de páginas web de información relativa al tema como: "https://www.telefonica.com/es/sala-comunicacion/blog/aplicaciones-tiene-inteligencia-artificial/"

Otra plataforma de noticias tecnológicas muy conocida y utilizada en el trabajo ha sido "Xataka".

En resumen, la información que se presenta en esta sección del padlet ha sido extraida de diferentes fuentes, lo que hace que sea lo más precisa y fiable posible.

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¿Qué aplicaciones tiene la Inteligencia Artificial?

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Hablamos de diversas aplicaciones de inteligencia artificial que usamos de manera cotidiana en casa y el trabajo.

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1.PRESENTACIÓN

2.ÍNDICE

3.INTRODUCCIÓN

4.DESARROLLO

5.CONCLUSIÓN

6.BIBLIOGRAFÍA

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La inteligencia artificial ha transformado mucho múltiples aspectos de la vida moderna, desde la atención médica y la educación hasta la seguridad y el empleo. Sin embargo, este avance tecnológico no está libre de consecuencias sociales. A medida que los sistemas de IA se integran en decisiones importantes, surgen preocupaciones sobre su impacto en la vida, la privacidad y la autonomía humanas. Uno de los problemas más grandes es la presencia de sesgos en los algoritmos, que pueden reforzar desigualdades existentes en la sociedad. Este tema invita a reflexionar sobre cómo se diseñan, implementan y regulan estas tecnologías, y sobre la responsabilidad ética de quienes las desarrollan.

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La inteligencia artificial ha transformado profundamente la forma en que interactuamos con la tecnología y con nuestra sociedad. Su implementación en áreas como la salud, educación, transporte y comercio ha traído mejoras significativas en eficiencia y personalización de servicios. No obstante, también ha provocado cambios sociales complejos que requieren análisis crítico. Por ejemplo, en el ámbito laboral, la automatización de algunas tareas ha cambiado ciertos tipos de empleos, afectando especialmente a trabajadores con menos formación tecnológica. Este fenómeno no solo implica la pérdida de puestos de trabajo, sino también una cambio en las competencias necesarias para mantenerse vigente en el mercado laboral. Además, el uso de IA en sistemas de vigilancia y control, como el reconocimiento facial, plantea serias preocupaciones sobre la privacidad y el derecho a la libertad individual. Estos sistemas pueden ser usados de manera opresiva por gobiernos o empresas, afectando libertades fundamentales. Por ello, el impacto social de la IA no es neutral: puede ser una herramienta de progreso o de exclusión, dependiendo de cómo se diseñe, regule e implemente. Es indispensable fomentar una regulación ética sobre la IA que garantice sus beneficios y minimice sus efectos negativos.

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Uno de los riesgos más importantes en el uso de inteligencia artificial es la difusión de sesgos discriminatorios. Los algoritmos de IA no son estrictamente justos ni imparciales: aprenden a partir de datos históricos que, muchas veces, reflejan desigualdades existentes. Así, si un sistema se entrena con datos que contienen discriminación de género, raza o clase, es probable que esos prejuicios se mantengan o incluso se amplifiquen. Casos documentados incluyen softwares de selección de personal que penalizan a mujeres, sistemas de predicción policial que se enfocan desproporcionadamente en grupos concretos, o herramientas bancarias de préstamos que discriminan a minorías étnicas. Estos sesgos no siempre son visibles o intencionales, lo que los hace aún más peligrosos, pues pueden ser percibidos como decisiones "objetivas" por parte de una máquina. Para contrarrestar este problema, es necesario implementar procesos de auditoría algorítmica, promover la transparencia en el diseño de los sistemas y asegurar la participación de grupos diversos en el desarrollo tecnológico. La ética en la IA debe ir más allá del discurso técnico, se trata de una cuestión social que requiere una mirada crítica y una acción coordinada entre desarrolladores, legisladores y sociedad .

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Capítulo 5: Sesgos algorítmicos en la Inteligencia Artificial

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La inteligencia artificial nos ofrece grandes oportunidades, pero también plantea riesgos importantes para la justicia social. Su impacto no depende solo de la tecnología, sino de cómo se aplica. Si no se diseñan con cuidado, los algoritmos pueden reproducir desigualdades existentes y afectar negativamente a comunidades vulnerables. Por eso, es esencial desarrollar una IA ética, transparente y regulada, que beneficie a toda la sociedad sin perpetuar prejuicios del pasado.

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La información se ha obtenido de páginas como Xataka o artículos de páginas como la de la reserva federal: https://www.federalreserve.gov/econres/feds/how-much-does-racial-bias-affect-mortgage-lending.htm?

También he obtenido información preguntando a ChatGPT o de artículos de la UNESCO como: https://www.unesco.org/en/articles/generative-ai-unesco-study-reveals-alarming-evidence-regressive-gender-stereotypes?

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1- Lógica y razonamiento

Se basa en las matemáticas y la lógica formal.

Permite que las máquinas realicen inferencias (deducciones), como en los sistemas expertos.

2- Algoritmos y programación

Los algoritmos son instrucciones paso a paso que permiten que un sistema procese datos y tome decisiones.

Programación en lenguajes como Python, Java o C++ permite implementarlos.

3- Aprendizaje automático (Machine Learning)

Rama clave de la IA.

Permite que los sistemas aprendan de los datos en lugar de seguir reglas fijas.

Usa modelos como redes neuronales, árboles de decisión, máquinas de soporte vectorial, etc.

4- Redes neuronales artificiales

Inspiradas en el cerebro humano.

Procesan información mediante capas de “neuronas” artificiales.

Son la base del aprendizaje profundo (Deep Learning).

5- Probabilidad y estadística

Ayudan a manejar la incertidumbre.

Son esenciales para modelos predictivos y decisiones en ambientes complejos o no deterministas.

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Procesamiento del lenguaje natural (NLP): comprensión y generación de lenguaje (como ChatGPT).

Visión por computadora: análisis e interpretación de imágenes.

Robótica: percepción y acción en el mundo físico.

Agentes inteligentes: sistemas que interactúan con entornos dinámicos.

Toma de decisiones automatizada: como en diagnósticos médicos, finanzas, juegos o logística.

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Responsabilidad y transparencia: ¿Quién responde por las decisiones de una IA?

Sesgo y discriminación: los modelos pueden reproducir injusticias si aprenden de datos sesgados.

Impacto laboral y social: automatización de trabajos, vigilancia, privacidad, etc.

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https://www.muycomputer.com/2023/04/06/fundamentos-de-la-inteligencia-artificial-todo-lo-que-debes-saber-para-entenderla/

https://www.isdi.education/es/blog/fundamentos-de-la-inteligencia-artificial

https://blog.invgate.com/es/inteligencia-artificial