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En el aprendizaje supervisado, el modelo se entrena usando un conjunto de datos etiquetados. Esto significa que cada entrada de datos en el conjunto de entrenamiento viene con una etiqueta correspondiente que indica el resultado deseado. El objetivo del modelo es aprender la relación entre las entradas y sus correspondientes salidas para hacer predicciones sobre datos nuevos y no vistos.

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Debes buscar ejemplos de IA que utilizan aprendizaje supervisado. Elige uno de los ejemplos y publica qué es y una noticia relacionada con ese tema. Recuerda poner alguna imagen o video. El ejemplo no se puede repetir.

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Reconocimiento de voz (Siri, Alexa, etc.)

Filtros de Correo Electrónico

Diagnóstico médico

Reconocimiento Facial

Recomendaciones de Productos (Amazon, Netflix)

Detección de Fraude

Automóviles Inteligentes

Análisis de Sentimientos

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La herramienta se ha empleado, desde hace casi un año, en más de 400 casos y el 40% de las veces ha contribuido a identificar a personas implicadas en delitos

El inspector jefe Sergio Castro examina junto a una compañera de la Policía Científica la herramienta de reconocimiento facial ABIS. Samuel Sánchez

La Policía Nacional lleva nueve meses usando una herramienta de reconocimiento facial en varios puntos de la geografía española, según confirman a EL PAÍS fuentes del Ministerio de Interior. Las Fuerzas y Cuerpos de Seguridad del Estado han trabajado durante al menos cuatro años en el proyecto, cuyos detalles adelantó este periódico en noviembre de 2022. Tras varios retrasos, el programa ABIS (siglas en inglés de sistema automático de identificación biométrica), se puso en marcha finalmente el pasado mes de agosto. Utiliza inteligencia artificial (IA) para determinar en pocos segundos si en una imagen dada aparece el rostro de alguien del que se tengan registros.

Desde que está operativa, la herramienta se ha empleado en al menos 400 investigaciones policiales, según las mismas fuentes. En un 40% de esos casos se obtuvieron resultados positivos que permitieron la identificación de los implicados en los delitos. Interior no concreta cifras acerca de en cuántas detenciones se han traducido esas acciones.

Por el momento, hay 13 estaciones operativas de ABIS repartidas por el país. La Policía Nacional tiene dos en Madrid y una en Barcelona, Granada, Málaga, Sevilla, Valencia, Valladolid, Las Palmas, Zaragoza y Bilbao, a las que próximamente se sumará otra en Pamplona. La Guardia Civil, por su parte, cuenta con dos estaciones de reconocimiento facial en la capital. "El sistema está actualmente en fase de expansión", confirman desde Interior. Los Mossos d'Esquadra también están trabajando en la adopción del sistema.

El proyecto, coordinado por la Subdirección General de Sistemas de Información y Comunicaciones para la Seguridad, supone una revolución para las prácticas policiales españolas. Hasta ahora había dos formas con validez pericial de confirmar la identidad de un individuo: a través de su huella dactilar o mediante análisis de ADN. Este tercer camino, el del rostro, no requiere tomar muestras del sujeto.

Un sistema de reconocimiento facial mostrado en la feria CES Asia, en Shanghái, identifica en pocos segundos a un grupo de asistentes al certamen. Zigor Aldama

Cada persona tiene una disposición única de rasgos faciales, que varía poco a lo largo de los años. En una primera fase, los sistemas automáticos de reconocimiento facial extraen el rostro de la imagen mediante una tecnología llamada visión computacional; ubican en qué parte de la fotografía hay una cara. A continuación, aplican un algoritmo a ese rostro para obtener un patrón que lo represente y distinga de los demás. La inteligencia artificial permite buscar ese patrón, que es único para cada individuo, en extensos bancos de imágenes y ofrecer los resultados que más se parezcan.

El Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial prohíbe el uso de sistemas de identificación biométrica en tiempo real en espacios públicos. Pero el sistema ABIS no procesa imágenes en tiempo real (no está conectado a cámaras de vigilancia). Según ha podido saber este periódico, la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) no ha examinado el encaje de la herramienta en el marco legal. La Agencia no ha recibido reclamación o consulta alguna en lo que se refiere a esta tecnología, y, por tanto, no la ha investigado.

Francia, Países Bajos o Alemania son algunos de los países de la UE en los que los cuerpos policiales han experimentado con esta tecnología o donde ya está plenamente operativa. El reconocimiento facial se usa desde hace un año en las fronteras de la Unión para registrar a los ciudadanos no comunitarios que llegan al continente. En Reino Unido, algunos cuerpos, como la Policía Metropolitana de Londres, ha ido más allá y colocan regularmente en puntos muy concurridos de la ciudad furgonetas con cámaras dotadas de estos sistemas.

En EE UU, uno de los países pioneros en el uso policial de reconocimiento facial, esta tecnología se encuentra en retroceso desde que el movimiento Black Lives Matters lo relacionó con la segregación policial. Otras potencias, como Rusia o China, recurren habitualmente a este tipo de herramientas para localizar a sospechosos.

Cómo funciona

El algoritmo de ABIS, bautizado como Cogent, lo ha desarrollado la empresa francesa de tecnología militar Thales. El sistema coteja la imagen introducida por los agentes, extraída por ejemplo de una cámara de seguridad o de la cámara de un móvil, con las fotografías disponibles en el sistema para buscar coincidencias. La base de datos contra la que se hacen las búsquedas está compuesta por 4,4 millones de reseñas de detenidos (3,2 millones de la Policía Nacional y 1,2 millones de la Guardia Civil).

En ese repositorio se guardan los patrones faciales y el ADN de los individuos fichados. "El sistema se actualiza quincenalmente con la incorporación de nuevas imágenes de reseñados detenidos y la eliminación de otras por cancelaciones de antecedentes policiales", aseguran desde Interior. La base de datos no está conectada, de momento, con otras europeas, aunque lo estará. El proyecto Prüm de la UE, en el que ya se comparten impresiones dactilares y de análisis genético, pronto incluirá patrones faciales.

Cuando se realiza una búsqueda, ABIS ordena esos 4,4 millones de fichas de mayor a menor parecido a la imagen introducida. Los peritos toman las primeras decenas de respuestas de la lista en busca de una coincidencia. Cada verificación se hace de forma independiente por dos operadores. Solo se considerará exitosa si los dos agentes llegan a la misma conclusión.

El inspector jefe Sergio Castro, del Cuerpo Nacional de Policía, es el responsable del sistema de reconocimiento facial ABIS. Samuel Sánchez

"El sistema funciona muy bien", valora el inspector jefe Sergio Castro, responsable de ABIS. Su equipo ha cargado con la implantación técnica de la herramienta, que coordinan desde la Comisaría General de Policía Científica, en Madrid. Sus siete colaboradores y él han formado a operarios para las estaciones de ABIS que ya se han puesto en marcha en España. "La herramienta en sí es muy sencilla de usar. La parte complicada es la comparación facial, determinar que dos referencias dadas pertenecen al mismo individuo", subraya Castro. Han diseñado un curso específico que complementan con una fase de entrenamiento en la que van mostrando a los alumnos parejas de imágenes de una base de datos con material de referencia de casos ya resueltos, de manera que puedan practicar y saber luego si han acertado o no.

Al servicio de reconocimiento facial de la Policía le llegan dos tipos de encargos diferentes. En primer lugar, se les solicita comprobaciones uno a uno: certificar si el rostro de la persona que figura en una imagen coincide con la del sospechoso. Por ejemplo, ver si las imágenes del atraco a un banco tomadas por las cámaras de seguridad coinciden con las de un detenido para confirmar su implicación en el delito. En esa tarea pericial, como en los análisis de huella dactilar o ADN, no interviene la inteligencia artificial.

En segundo lugar, hacer comprobaciones de uno contra la base de datos, o búsqueda a ciegas: tratar de determinar si un rostro en particular coincide con alguna de las reseñas guardadas en el sistema. Por ejemplo, analizar las imágenes del robo de un banco sin tener candidato alguno, con la esperanza de encontrar sospechosos sobre los que iniciar las investigaciones. Esta tarea, totalmente novedosa, no podría desarrollarse sin IA, que se ocupa de hacer el cribado entre los millones de registros para buscar coincidencias con el patrón facial seleccionado.

ABIS es bueno ofreciendo candidatos, pero no es capaz de resolver casos por sí solo. "El resultado de un análisis de huellas da dos resultados: identificado o no identificado. Con el reconocimiento facial, en cambio, ofrecemos respuestas progresivas: apoyo extremadamente fuerte, fuerte o moderado. Nosotros damos candidatos potenciales, un punto de partida a los investigadores para que, a partir de su trabajo, determinen si el candidato es o no válido", explica Castro. En la práctica, eso es suficiente para cerrar los casos.

El uso de la herramienta no debe ser autorizado necesariamente por un juez. También lo pueden solicitar los grupos de investigación policial, señala el inspector jefe Castro: "Nos encontramos con que las unidades de investigación no suelen requerir la verificación del candidato porque el grupo de investigación sigue por sus rutas clásicas (seguimiento, intervenciones telefónicas, etc.) y reúne por esa vía pruebas suficientes para realizar o descartar una detención", añade.

Fuentes de Interior indican que "el sistema, por lo declarado en el Registro de Actividades de Tratamiento de ABIS, es utilizado con fines de prevención, investigación y detección de infracciones penales, así como para la protección y prevención frente a las amenazas contra la seguridad pública". Es decir, su uso no está circunscrito a la investigación de delitos graves, tal y como se pretendía antes de activar la herramienta.

El último baluarte de la privacidad

Hay datos personales, como el nombre, domicilio o documento de identidad, que se pueden cambiar. Los datos biométricos, en cambio, nos acompañan de por vida. Se refieren a características únicas de cada persona, normalmente fisiológicas o físicas. Estos datos son extremadamente valiosos porque se puede codificar y permanecen inmutables con el paso del tiempo. Tenemos el mismo ADN desde que nacemos hasta que morimos. Lo mismo sucede con las huellas dactilares, a menos que las quememos.

El rostro evoluciona con los años (engordamos o adelgazamos, envejecemos, cambiamos de peinado, perdemos pelo, nos dejamos o cortamos la barba), pero hay algoritmos capaces de establecer patrones singulares -por ejemplo, midiendo la distancia entre los ojos, o la de estos respecto a la nariz y la boca- que permiten reconocer a las personas con un alto nivel de acierto y de forma sostenida en el tiempo.

"El rostro es, esencialmente, el último bastión de la privacidad", dijo en una entrevista con EL PAÍS la periodista Kashmir Hill, experta en esta tecnología y autora del libro Your Face Belongs to Us ( Tu cara nos pertenece, Random House, 2023). Los sistemas automáticos de reconocimiento facial pueden ser muy buenos para capturar a delincuentes, pero un uso descontrolado de esta herramienta puede poner en jaque el anonimato de los ciudadanos, tal y como se ha visto en China o en Palestina. Ese es el peligro que sobrevuela el uso de esta tecnología.

¿Una herramienta con todas las garantías?

Una de las principales preocupaciones de expertos y activistas es saber cómo se ha entrenado el algoritmo de ABIS y a qué tipo de evaluación de impacto se ha sometido de forma previa a su activación. "Antes de su puesta en marcha, la Policía Nacional llevó a cabo una serie de ejercicios de prueba durante cuatro meses con asuntos reales vinculados con delitos ya esclarecidos. De esta forma, se probó la fiabilidad y robustez de la nueva herramienta, con resultados muy satisfactorios", señalan desde Interior.

Pero varias especialistas llaman la atención sobre que falta concreción y detalle en el significado de ese "muy satisfactorios". Según Carmela Troncoso, profesora de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (Suiza), "hicieron unas pruebas en base a algo que no sabemos lo que es, y decidieron que bien". Con ironía y preocupación aborda el tema Troncoso, autora del protocolo seguro usado en las aplicaciones de rastreo de la covid.

"Yo veo autoafirmación, porque los casos resueltos son en los que se ha podido conseguir una foto frontal, o de buena calidad, o se ha tenido algún tipo de información adicional con la que triangular. Sería importante poder medir cuántas personas puede identificar la herramienta de biometría por sí misma para valorar su utilidad real", opina Lorena Jaume-Palasí, experta en ética y filosofía del Derecho aplicadas a la tecnología y asesora del Parlamento Europeo para cuestiones relacionadas con la inteligencia artificial.

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La Policía española ya usa en sus investigaciones un sistema automático de reconocimiento facial

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La IA como herramienta para medir el análisis de sentimientos en los documentos de ciencia

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Logroño, 30 may (EFE).- La Fundación Dialnet afronta el desafío de aplicar la Inteligencia Artificia...

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Una mujer de 25 años fue condenada en tras cometer al menos 21 delitos de .

La Policía dio con la delincuente luego de que estafó a una mujer de 82 años en San Carlos, mediante la modalidad del cuento del tío.

La octogenaria recibió una llamada en la que alguien le dijo ser su hijo y que iban a cambiar todos los billetes, por lo que debía entregar su dinero a alguien del banco que pasaría a recogerlo.

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Así fue que la mujer de 25 años concurrió a la casa de la víctima haciéndose pasar por funcionaria del Banco República y esta le entregó 76.000 pesos. Se retiró del lugar en una moto.

A través de registros fílmicos se pudo ubicar a la delincuente y se determinó que realizaba este tipo y otras maniobras de estafa desde 2023, a través de redes sociales y de perfiles falsos de comercios. Estaba relacionada con 21 denuncias.

La mujer fue condenada a un año de arresto domiciliario total y otro de libertad a prueba. Durante este tiempo la condenada debe concurrir a Seccional una vez por semana y prestar servicios comunitarios.

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INVESTIGAN CONTACTOS EN EL PLANTEL

ABORDADA VARIAS VECES POR MIDES

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Tenía más de 20 denuncias por estafa, le robó $76.000 a una mujer de 82 años y la atraparon; fue condenada

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La mujer, de 25 años, debe cumplir un año de arresto domiciliario total y otro de libertad a prueba.

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La Inteligencia Artificial cada día gana más terreno como una de las tecnologías más impactantes de nuestro tiempo, transformando diversos aspectos de nuestra sociedad. Desde la atención médica hasta el transporte, la IA no encontramos en prácticamente todos los ámbitos de nuestras vidas. Sin embargo, junto con sus promesas de eficiencia y avance, la IA también plantea desafíos significativos que debemos abordar como sociedad.

Una de ella es una nueva modalidad de estafa en ascenso: la clonación de voz mediante inteligencia artificial. Esta técnica, que replica con precisión la voz de cualquier individuo, está siendo empleada por ciberdelincuentes para perpetrar fraudes. Para evitar caer en este engaño, se aconseja no revelar datos personales por teléfono y verificar la identidad del interlocutor por otros medios.

El modus operandi de esta estafa, consiste en obtener grabaciones de voz de la víctima, obtenidas a menudo de redes sociales u otras fuentes públicas. Estos registros son luego procesados por software de deep fake, que genera archivos de audio que imitan fielmente la voz del individuo. Los estafadores utilizan estas reproducciones para solicitar dinero o información confidencial, haciéndose pasar por conocidos de la víctima.

Autoridades y medios especializados instan a ciudadanos y empresas a elevar su nivel de desconfianza ante llamadas sospechosas para prevenir engaños. (Composición: Infobae / Jazmine Angulo)

Mediante plataformas gratuitas generan frases, que después se usan para llamar a familiares o amigos con el fin de pedir rescate por falsos secuestros o exigir dinero por supuestos accidentes, emergencias o detenciones policiales.

Medios como Panamericana Televisión han alertado que tanto individuos como empresas están en riesgo de ser afectados por esta práctica delictiva. Además de las medidas de seguridad habituales, se enfatiza la importancia de mantener un alto nivel de desconfianza ante solicitudes urgentes o inusuales por teléfono. La Autoridad Nacional destaca la necesidad de concienciar al público sobre los riesgos asociados con la clonación de voz y promover la educación como una herramienta preventiva clave.

Por otro lado, se subraya la importancia de proteger la privacidad de los datos personales y limitar la cantidad de información sensible compartida en línea. Los expertos aconsejan revisar regularmente los permisos de las aplicaciones y servicios en línea para evitar que datos cruciales caigan en manos de terceros con intenciones maliciosas.

Además, es importante revisar frecuentemente la página de Organismo Supervisor de Inversión Privada en Telecomunicaciones (Osiptel) para identificar las líneas telefónicas a nuestro nombre y denunciar aquellas que no reconozcamos.

Solicitudes de información personal o financiera, como números de tarjetas de crédito, contraseñas u otra información confidencial.

Amenazas de consecuencias negativas, como arrestos, multas o acciones legales, si no se toman medidas inmediatas.

Ofertas demasiado buenas para ser verdad, como premios o regalos gratuitos, especialmente si se requiere algún tipo de pago por adelantado (nadie se gana una lotería que no ha comprado)

Presión para tomar decisiones rápidas sin dar tiempo para investigar o pensar "ofertas únicas e imperdibles".

Si recibe mensajes de números del extranjero que le proponen ganar dinero a cambio de dar "like" a videos u otras tareas similares, se recomienda seguir estos pasos para protegerse:

No responda ni interactúe con el mensaje: Responder o interactuar puede indicar a los estafadores que su número está activo, lo cual podría aumentar la cantidad de mensajes fraudulentos que recibe.

Verifique la fuente: Investigue la procedencia del mensaje. Los mensajes legítimos de oportunidades de trabajo no suelen llegar de manera no solicitada ni de números desconocidos.

No comparta información personal o financiera: Nunca proporcione datos personales, bancarios o financieros a desconocidos o en respuesta a solicitudes no verificadas.

Informe y bloquee el número: Use las funciones de su dispositivo o aplicación de mensajería para bloquear el número y reportarlo como spam o estafa.

Consúltelo con conocidos: Comparta su experiencia con amigos o familiares. Es probable que otros hayan recibido mensajes similares y puedan ofrecerle consejos.

Informe a las autoridades: Considere reportar el mensaje a las autoridades competentes o a organismos de protección al consumidor en su país.

Recuerde que las ofertas de trabajo legítimas requieren de un proceso de selección formal y transparente. Desconfíe de las propuestas que prometen ganancias rápidas y fáciles a cambio de tareas simples, especialmente si solicitan una inversión inicial o el acceso a sus cuentas financieras.

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Nueva forma de fraude detectada: estafadores usan clonación de voz para engañar a sus víctimas

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Los ciberdelincuentes aprovechan la tecnología de inteligencia artificial para replicar voces y engañar a las personas solicitando dinero o información confidencial

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Amazon trata de relanzar su asistente de voz mientras otros gigantes también aceleran la carrera por incorporar la nueva tecnología a todos sus productos

Laboratorio de casa inteligente de Amazon en Seattle (Estados Unidos).

Los asistentes de voz como Siri, Alexa, Ok Google o Bixby son, principalmente, reproductores de música fáciles de utilizar, ágiles respondedores sobre cuestiones simples, marcos de fotos digitales (los que tienen pantalla), un despertador o un interruptor. Pero estas funciones, que también se pueden realizar con los teléfonos móviles, no garantizan por sí solas su viabilidad futura. Uno de los pilares de su desarrollo era el comercio por voz ( voice commerce), un sector que la consultora Nielsen vaticina que supondrá el 2% de las compras en 2025. A la espera de que se consolide esta opción, las grandes tecnológicas, como Google, Microsoft, Samsung, Meta o las empresas de Elon Musk, se han fijado en las posibilidades que puede aportar la inteligencia artificial generativa a sus productos. El gigante Amazon tiene una estrategia propia: utilizar esta nueva herramienta para convertir a Alexa en el centro del hogar, en el punto de conexión de todos los electrodomésticos, en el ordenador de acciones cotidianas y rutinarias, en una mayordoma.

Alexa está integrada en 500 millones de dispositivos de Amazon y de otras marcas. A pesar de esta penetración, algunos medios llegaron a calificarla como el gran fracaso de la compañía. Vishal Sharma, vicepresidente en Amazon y responsable de inteligencia artificial para Alexa, lo niega: "Nunca ha sido un fracaso. Si se miran las estadísticas de uso o el número de dispositivos conectados, se observa que han crecido". Según la compañía, las interacciones con el asistente crecieron más del 30% el pasado año en el mundo (en España asegura que el aumento fue del 40%) y la mitad de los usuarios lo utilizó para comprar.

Alexa nunca ha sido un fracaso. Si se miran las estadísticas de uso o el número de dispositivos conectados, se observa que han crecido

Vishal Sharma, vicepresidente en Amazon y responsable de inteligencia artificial para Alexa

Sharma, durante un encuentro con prensa internacional, al que fue invitado EL PAÍS, defiende que la compañía, lejos de dejar languidecer al asistente, ha redoblado su apuesta por él para aprovechar los avances en inteligencia artificial y convertirlo en un centro neurálgico del hogar.

La razón la explica Dave Limp, vicepresidente sénior de la compañía. "El teléfono móvil ha impulsado la mayor parte de la innovación en la industria: la miniaturización de las cámaras, nuevos sensores, baterías... Pero el hogar, donde pasamos gran parte de nuestro tiempo, ha sido ignorado".

Laboratorio de la casa inteligente de Amazon, donde se prueba la integración de Alexa con todos los electrodomésticos, a principios de mayo. EL PAÍS

"La casa es increíblemente manual. La industria ha estado automatizando otras áreas, pero no el hogar. Así que hemos desarrollado esta visión que consiste en que el hogar actúe en beneficio de quien lo habita, que haga tareas, que sea proactivo [anticiparse a partir del aprendizaje de rutinas]. Es lo que llamamos inteligencia ambiental", resume Limp.

Sharma explica que esta automatización a través de comandos hablados no se ha producido antes por la complejidad que suponen la heterogeneidad de voces y la presencia de ruidos que hay que discriminar para dar una respuesta "confiable", que reconoce como una de las claves del sistema: si se pide que encienda una luz, que lo haga y sea la requerida.

La otra clave es la rutina, que el asistente entienda que una secuencia de acciones repetidas responde a un patrón habitual y las agrupe bajo un solo comando.

El teléfono móvil ha impulsado la mayor parte de la innovación en la industria. Pero el hogar, donde pasamos gran parte de nuestro tiempo, ha sido ignorado

Dave Limp, vicepresidente sénior de Amazon

Marja Koopmans, directora del laboratorio de casa inteligente, lo muestra en una reproducción de un hogar en la sede central de Amazon en Seattle (EE UU). Si dice "Alexa, me voy", el asistente cierra la puerta con llave y apaga automáticamente todas las luces y dispositivos, salvo aquellos programados para actuar en ausencia de la familia, como la aspiradora. Cuando Alexa la despierta, enciende las luces, informa del tiempo actual y el previsto, lee en alto la agenda y pone en marcha la ducha y la cafetera.

Koopmans detalla cuatro razones principales para desarrollar esta casa inteligente: facilita las tareas, ofrece entretenimiento (música, televisión, juegos...), aporta seguridad a las personas (mayores y niños, principalmente) y a los bienes (monitorización de la casa a distancia) y es más sostenible, al facilitar el apagado de dispositivos que no están en uso.

Para Vishal Sharma, la integración de todos los aparatos en un solo asistente aporta una ventaja sustancial frente al móvil, que puede hacer funciones similares, o la acción manual: "No requiere que levantes tu teléfono y hagas como 1.800 cosas o tener que desplazarte por todo el lugar. Solo funciona sin preocuparte de qué tecnología hay detrás".

Nuestra política no es tanto hacer dinero con los dispositivos como con el uso

Vishal Sharma

Los precios varían en función del dispositivo que se utilice como centro de comandos (entre 45,99 y 250 euros), los enchufes inteligentes que se usen (los hay desde nueve euros la unidad), y los electrodomésticos compatibles que se adquieran o a los que se puedan incorporar elementos que se integren en Alexa (como los Fire TV Stick, desde 34,99 euros la versión Lite, o Cube). "Nuestra política no es tanto hacer dinero con los dispositivos como con el uso", asegura Sharma.

El gran desafío de una vida conectada es la seguridad y la privacidad de los datos. Mattia Epifani, forense digital e instructora en el Instituto SANS, afirma en MIT Technology Review: "Puede ser una ubicación, un mensaje, una imagen... Puede ser cualquier cosa. Tal vez también puede ser la frecuencia cardíaca de un usuario o cuántos pasos dio. Y todas estas cosas se almacenan básicamente en dispositivos electrónicos".

Leila Rouhi, responsable de confianza y privacidad de Amazon, admite que es una prioridad, que se han cometido errores y que han aprendido de ellos. " Si cometemos un fallo, rompemos la confianza del usuario y es increíblemente difícil para nosotros recuperarla. Por eso es realmente importante que pensemos en la privacidad y la confianza, lo que significa invertir en inteligencia artificial inclusiva para garantizarlas".

Para Rouhi, los principios fundamentales son la transparencia, "nunca vender información personal de los usuarios" y darles siempre la opción de que no se registren datos, imágenes o sonidos.

Nunca vendemos información personal de los usuarios

Leila Rouhi, responsable de confianza y privacidad de Amazon

Este compromiso choca con la necesidad permanente de aprendizaje de los dispositivos a través de la experiencia. Para discernir la voz de un niño o de una persona mayor, de una mujer o un hombre o los diferentes acentos de un mismo idioma, las máquinas tienen que contar con ejemplos. Amazon afirma que para esta tarea se utiliza el aprendizaje supervisado, con controles permanentes.

Sharma insiste en que el tema de la seguridad y la privacidad se lo toman "muy en serio". "Somos transparentes con lo que ocurre bajo la superficie y siempre está disponible la posibilidad de borrar lo que quieras para siempre ", asegura.

Además del aprendizaje supervisado, algunos dispositivos solo almacenan información de forma interna o no registran información alguna a menos que se activen intencionadamente. Pero el uso de datos es imprescindible. El responsable de inteligencia de Alexa lo explica con una analogía: "Si hablas con un amigo, quieres que recuerde lo que le has dicho, especialmente si ese amigo hace cosas para ti, asistiéndote". No obstante, concluye: "Moveremos cielo y tierra para proteger la privacidad y garantizar la seguridad".

La carrera de velocidad de los gigantes

La estrategia de implementar la inteligencia artificial (IA) en todos los ámbitos es común en los gigantes tecnológicos, pero se ha convertido en una acelerada carrera cuando se aprecian señales de recuperación del sector.

Microsoft ha invertido 10.000 millones de dólares en OpenAI, la empresa detrás del chatbot ChatGPT que ha integrado en su motor de búsqueda Bing. Pero es solo un paso. La multinacional ha informado de que incorporará la inteligencia artificial en otros productos porque esta, según Satya Nadella, director ejecutivo de Microsoft, abre "una nueva era de la computación".

El pasado marzo, el gigante surcoreano de la electrónica de consumo Samsung zarandeó el sector tecnológico al admitir que estaba considerando reemplazar Google por Bing como el motor de búsqueda predeterminado en sus dispositivos.

La respuesta de Google ha sido acelerar la creación de nuevos sistemas de inteligencia artificial y actualizar los existentes con características de IA. El objetivo del proyecto, denominado Magi, es ofrecer a los usuarios, como en la estrategia de Amazon, una experiencia personalizada, anticipándose a las necesidades de los usuarios.

El director ejecutivo de Google y Alphabet, Sundar Pichai, el pasado 10 de mayo durante la presentación de las herramientas de inteligencia artificial de la sede central de la compañía en California. Jeff Chiu (AP)

Frente a ChatGPT, Google ha respondido de urgencia con Bard. Pero la inteligencia artificial no es nueva para la compañía. Su filial DeepMind lleva años investigando la aplicación de la misma en modelos de lenguaje y en coches autónomos, así como en su propio buscador o en funciones de reproducción de música o incluso en programación.

Hasta Elon Musk, fundador de Tesla, nuevo propietario de Twitter y creador de SpaceX, se ha incorporado a la carrera, a pesar de haber advertido de los potenciales peligros de esta tecnología. Según The New York Times, Musk pretende crear una nueva compañía de inteligencia artificial llamada X.AI y un rival para ChatGPT.

La propia Amazon, en su división de servicios web (AWS), ha puesto a disposición de sus clientes modelos de lenguaje natural (LLM por Large Language Model), agrupados bajo la denominación de Titan, y un servicio de computación en la nube llamado Bedrock "para crear y escalar aplicaciones generativas de IA", como la creación de textos, imágenes, audios y datos a demanda.

Meta ha presentado este mes una nueva herramienta de código abierto denominada ImageBind que, según la empresa, podrán relacionar los objetos de una fotografía con su sonido, su forma tridimensional o su movimiento y crear imágenes a partir de ruidos. En el futuro aspiran a dotar a la máquina de sensibilidades como tacto y olor, acercándola a las capacidades humanas. Otra herramienta de inteligencia artificial de código abierto es la LLM Meta AI, con la que aspira a competir con ChatGPT y otras aplicaciones similares.

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Usa este artículo para saber qué usa Netflix (y qué no usa) para hacer recomendaciones personalizadas.

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Si esperabas que todos esos "Inteligencia de Apple" características mostradas durante llegarían a tu iPhone más temprano que tarde, tengo malas noticias para ti. Lo mejor que puedes esperar para ver el nuevo y mejorado Siri is 2025. Además, necesitarás el iPhone más último y costoso para probar todo, incluido ChatGPT .

Apple no dio una fecha exacta para ninguna de sus charlas de Apple Intelligence durante la conferencia de desarrollo del miércoles. El gigante tecnológico de Cupertino mencionó algo de Siri Las funciones no estarán disponibles hasta el "próximo año", pero los caprichos tienen un propósito. iOS 18, iPadOS 18, macOS Sequoia, watchOS 11, y todas las nuevas características como una cool, aplicación de calculadora con lápiz y Gestos de asentimiento con la cabeza en AirPods están programados para este otoño. Las versiones beta iniciales del sistema operativo llegarán en algún momento de los próximos meses.

Apple prometió en un comunicado de prensa que Apple Intelligence estará disponible en las próximas versiones beta de software para iPhone, iPad y Mac. Sin embargo, algunas funciones, plataformas de software y idiomas adicionales vendrán durante el próximo año".

¿Qué características? ¿Cuándo el próximo año? Probablemente no lo sabremos hasta que lleguemos allí. Ahora sabemos que algunas de estas características de IA serán restringido a los $1,000 iPhone 15 Pro modelos y iPads y Macs con chips M1 o posteriores. Las funciones de idioma IA estarán restringidas al inglés al inicio. Los usuarios pueden También es necesario registrarse en una lista de espera para obtener acceso, de acuerdo con el código que se encuentra en iOS 18 dev beta según lo detectado por .

Ahora, se espera que algunas funciones queden restringidas al hardware, como la nueva mensajería por satélite que estará disponible en dispositivos habilitados para satélite. o más tarde. Pero consideremos cómo funcionará ChatGPT en la nube, lo que significa que no habrá tanto procesamiento neuronal. requisito para ejecutar el chatbot de OpenAI.

Y aún así, Apple confirmó con Gizmodo que ChatGPT y cualquier otra característica de Apple Intelligence solo estará restringida al iPhone 15 Pro y Pro. Max, junto con la moderna gama de Mac y iPad.

En cuanto a la IA más intuitiva, multimodal y multiaplicación que convertirá tu iPhone en un verdadero asistente, parece una característica que Tomará tiempo. Apple ya mencionó las funciones de "comprensión somática" prometidas por Siri, que permiten que el control de IA revise los datos y las aplicaciones de su teléfono. .Aun así, no estarán disponibles hasta el próximo año. Según Mark Gurman, el nuevo Siri falta en la primera versión beta para desarrolladores de iOS 18.

Quizás esa función de generador de arte IA "Image Playground" y los "Genmojis" también aparezcan en los iPhones más últimos y caros. Las herramientas y la integración de ChatGPT probablemente serán los primeros en la lista para mantener a los fanáticos de Apple hasta que el verdadero modelo de inteligencia de Apple basado en Siri se ajuste en su lugar. Basado en su teléfono android disponibilidad, la nueva herramienta tipo Borrador Mágico en Fotos también parece una opción segura. Esperamos que estas probablemente aparezcan de manera prominente en la próximo iPhone 16 modelos cuando los veamos lanzamiento este otoño.

Apple no quiso utilizar el término "IA" durante su presentación, pero la empresa sabía que existía. El vicepresidente de software y aparente experto en parkour Craig Federighi dijo en una entrevista en video después de la gran conferencia tecnológica que "creemos que el papel de la IA no es reemplazar a nuestros usuarios, sino para empoderarlos... es necesario integrarlo en la experiencia que estás usando todo el tiempo".

Las grandes promesas de Apple de tener el La IA más privada en el dispositivo con su "Nube Privada de Computación" son algunas de las grandes promesas que Apple está haciendo con su Apple Intelligence. El problema es que deben estar dispuestos a pagar un alto precio de venta para siquiera soñar con probarlos cuando finalmente lleguen.

Este contenido ha sido traducido automáticamente del material original. Debido a los matices de la traducción automática, pueden existir ligeras diferencias. Para la versión original, haga clic aquí.

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La espera por un Siri impulsado por IA va a ser más larga de lo esperado

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Algunas funciones de Apple Intelligence, como el Siri "somático", no estarán disponibles hasta el próximo año. Además, necesitarás un iPhone 15 Pro para utilizar la nueva integración ChatGPT.

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¿Por qué la inteligencia artificial es tan crucial para las tecnologías modernas de identidad y seguridad? - Revista Economía

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De acuerdo con IDEMIA, la Inteligencia Artificial (IA) tiene un impacto muy real en la sociedad contemporánea, y apenas hemos comenzado a cosechar los beneficios y a abordar los desafíos asociados. Los casos de uso de la tecnología de IA se han vuelto cada vez más comunes a medida que los algoritmos de aprendizaje profundo […]

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Netflix reestreno un thriller polaco que ha captado la atención de los espectadores, Los colores del mal: rojo, una película que rápidamente logró posicionarse entre lo más vistos en Argentina. Este film se mueve constante mente entre el suspenso, tragedia y un ambiente de misterio que logra atrapar a los usuarios de la plataforma de streaming desde el primer momento.

Sobre "Los colores del mal: Rojo"

La trama de la película de Netflix se desenvuelve con el hallazgo de un cuerpo mutilado en la playa, que resulta ser de una joven, esto lleva al fiscal y a la jueza, que resulta ser la madre de la víctima, a iniciar una exhaustiva investigación para tratar de entender que paso y hallar al responsable del hecho. Durante la investigación descubren que hay una vinculación de este asesinato con uno anterior y con los oscuros negocios de algunos clubes nocturnos, esto comienza a generar cierta fricción con la policía de la zona.

Los colores del mal: rojo

"Una playa de Tri- city se convierte en el escenario de un impactante hallazgo cuando el mar arroja el cadáver de una joven" arranca la sinopsis de la película de Netflix "La peculiar mutilación de la víctima sugiere un asesinato. La investigación es liderada por un fiscal ambicioso y determinado, Leopold Bilski". Esta película se inspiró en el primer libro de tres de Malgorzata Oliwia Sobczak y la dirige Adrian Panek.

Los colores del mal: rojo

Muchos críticos, luego del estreno de la misma, emitieron opiniones positivas sobre la misma. Heaven of Horror, una gran página de críticas, explayaron que " no es fácil de ver, pero tiene mucha importancia, y grandes giros en la trama"; demostrando la idea de la producción de hacer una película que muestre a ciencia cierta qué es lo que está sucediendo y de que trata este asesinato. Otros críticos destacaron la excelente combinación que se logró entre realismo fuerte y de la gran belleza cinematográfica.

Los colores del mal: rojo

Algunas críticas no fueron buenas, A Celebration of Cinema expresó, "es una fórmula eficaz, si se hace bien, y en este caso lo es en su mayor parte, salvo por algunas opciones de edición un poco confusas". Otra crítica negativa que llegó es la de Leisure Byte que comentó "este thriller de drama psicológico es un reloj tenso que a veces deja caer la pelota", en ambos casos destacan que la idea principal, de la película de Netflix, es positiva pero que en la suma de las escenas se pierde al tratar de hacerla muy tensa y que no se sepa para donde se resolver.

La dirección de Adrian Panek logra tener al espectador constantemente esperando y dudando sobre lo que puede pasar, expectante a las pruebas y las situaciones que llevan al sospechoso inicial, sumergiéndolos en una atmosfera fría y oscura que se logra complementar con la gran actuación y los excelentes guiones que tiene.

Este nuevo thriller de netflix está ambientado en un invierno de Polonia, donde no solo el frio y lo desolado del lugar es lo que sorprende. Sino que impresiona por lo bien llevado adelante que está el proyecto, la calidad de narración y el constante cuidado que se tiene sobre todos los detalles. Midgard Times destacó que esta película ofrece una nueva vista del género, donde se logra un buen ensamble entre el realismo y la belleza del paisaje.

VDV

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"Los colores del mal: Rojo", es la película más vista en Netflix

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Si esperabas que todos esos “Inteligencia de Apple” características mostradas durante WWDC 2024 llegarían a tu iPhone más temprano que tarde, tengo malas noticias para ti. Lo mejor que puedes esperar para ver el nuevo y mejorado Siri is 2025. Además, necesitarás el iPhone más último y costoso para probar todo, incluido ChatGPT .

Apple no dio una fecha exacta para ninguna de sus charlas de Apple Intelligence durante la conferencia de desarrollo del miércoles. El gigante tecnológico de Cupertino mencionó algo de Siri Las funciones no estarán disponibles hasta el “próximo año”, pero los caprichos tienen un propósito. iOS 18, iPadOS 18, macOS Sequoia, watchOS 11, y todas las nuevas características como una cool, aplicación de calculadora con lápiz y Gestos de asentimiento con la cabeza en AirPods están programados para este otoño. Las versiones beta iniciales del sistema operativo llegarán en algún momento de los próximos meses.

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Skin360 permite a los usuarios rastrear cambios en su piel con el tiempo. (Neutrogena)

Las imágenes pueden valer más que mil palabras, pero las selfies valen una revisión completa del cuidado de la piel, al menos cuando la inteligencia artificial está involucrada.

El servicio sugiere ingredientes para abordar las áreas problemáticas identificadas (vitamina C para los círculos oscuros, por ejemplo), así como productos de Neutrogena para ayudar a los usuarios a lograr una piel más saludable basándose en los datos proporcionados por el usuario.

Neutrogena tiene la intención de que Skin360 democratice la atención dermatológica al facilitar a los usuarios obtener información sobre su propia piel y los productos que podrían abordar sus preocupaciones, y posicionar a la marca como líder en tecnología de cuidado de la piel.

La compañía no afirma que su IA sea un alternativo para ver a un médico por preocupaciones médicas relacionadas con la piel, y los expertos con los que habló Fortune enfatizaron que ninguna aplicación de escaneo facial para consumidores debería ser utilizada con ese propósito.

Pero como herramienta para conectar a las personas con los productos adecuados para el cuidado diario de la piel, Skin360 destaca cómo la tecnología de IA está cambiando las prácticas de empresas establecidas como Neutrogena.

Kenvue no revela cuánto en ingresos ha contribuido Skin360 a la compañía, ni cuánto hace Neutrogena, para el caso. Pero su segmento de "Piel, Salud y Belleza", que incluye a Neutrogena entre otras empresas como Aveeno y Rogaine, contribuyó con USD 4.38 mil millones en ventas en 2023, representando el 28% de las ventas totales.

El lanzamiento de Skin360 por parte de Neutrogena marca un hito en la incorporación de la IA en el mundo de la cosmética, ofreciendo un servicio innovador de análisis de piel. (Neutrogena)

En el momento del lanzamiento, Johnson & Johnson era propietaria de Neutrogena, pero el conglomerado desde entonces ha escindido su negocio de salud del consumidor a la compañía independiente Kenvue.

Para analizar una imagen, Skin360 observa más de 100.000 píxeles de foto para analizar la piel de un usuario. Los datos de entrenamiento incluyeron más de 10.000 imágenes de caras-variando géneros, etnias, tipos de piel y edades-en más de 10 tipos de iluminación.

Aunque el sitio web no guarda las imágenes de los usuarios, sí envía por correo electrónico un informe con puntuaciones y recomendaciones de productos a individuos. Al continuar utilizando el servicio con el tiempo, los consumidores también pueden rastrear si el uso de los productos recomendados por Neutrogena mejora su piel.

Más de 1 millón de caras escaneadas por la IA de Neutrogena. La empresa busca ser pionera y absoluta líder del mercado. (Neutrogena)

La difusión de escáneres faciales con IA en compañías de cosméticos refleja un impulso más amplio hacia el cuidado de la piel personalizado-una experiencia de compra más adaptada o productos hechos a medida, por ejemplo.

McKinsey & Company encontró en 2021 que el 71% de los consumidores esperan personalización en las compras. En 2023, el 75% de los compradores dijeron que pagarían más por una experiencia personalizada, según una encuesta de Bolt, una compañía de software para transacciones de comercio electrónico.

La asociación de Neutrogena con Nourished está llegando a su fin, y la compañía de cuidado de la piel ahora está vendiendo vitaminas con marca Neutrogena en tiendas.

Pero mientras que las compañías están experimentando en personalización, y es "uno de los grandes objetivos en medicina, estamos como que todavía no llegamos ahí", dijo el dermatólogo e investigador Raj Chovatiya a Fortune. Hay preguntas sobre cómo herramientas como Skin360 se ajustan a la forma en que trabajan los dermatólogos, dijo.

"Es parcialmente una estrategia de marketing también", dijo Chovatiya sobre el servicio de Neutrogena. "Me gusta la idea de tratar de conectar a las personas con los tipos correctos de productos para su piel", pero se utiliza mejor "cuando se hace en conjunto con un dermatólogo real".

Bijan Safai, presidente del departamento de dermatología del New York Medical College, ve a Skin360 principalmente como una herramienta de ventas. "Hay otros factores que espero que estas compañías estén tomando en consideración", dijo a Fortune. "La infección puede hacer que la piel se vea diferente, por ejemplo", agregó. Si Neutrogena identifica una infección como acné y recomienda un producto, podría hacer más daño que bien a los pacientes, aseguró.

Al mismo tiempo, tecnología similar de reconocimiento de patrones tiene el potencial de ayudar a identificar visualmente infecciones como culebrilla y erupciones. Aplicaciones móviles como Ada Health están haciendo exactamente eso. Cuando se utiliza como una herramienta de diagnóstico, la IA "no es 100% precisa en este momento, pero puede haber un tiempo en que la tecnología sea más inteligente que los humanos, y eso está llegando", sostuvo Safai.

SkinScanner incorporaba 12 luces LED de alta potencia, una lente de ampliación de 30 veces y un sensor de humedad para leer los niveles de hidratación. Una aplicación acompañante bajo el mismo nombre de Skin360 rastreaba el progreso y recomendaba productos.

Pero en 2020, Neutrogena abandonó su hardware. Skin360 ahora es un servicio de sitio web en lugar de una aplicación, y analiza una imagen de todo el rostro en lugar de primeros planos ampliados. El análisis es ahora cinco veces más rápido que la aplicación original, completado en un promedio de un segundo, según la compañía. En ese momento, la empresa citó "información valiosa sobre lo que los consumidores querían" como una razón para el cambio de estrategia.

"Hizo que fuera mucho más accesible para los usuarios que podían usar el poder de su teléfono inteligente en lugar de tener que comprar un dispositivo aparte", dijo Dowe a Fortune.

Como una marca de cuidado de la piel comparativamente económica, Neutrogena podría haber excluido a parte de su base de clientes al requerir la compra de un accesorio. Y como un servicio gratuito, Skin360 puede llegar a una audiencia más amplia de clientes potenciales para los productos de la marca.
(C) 2024, Fortune

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Las empresas de cosméticos usan apps de IA de escaneo facial para conectarse con sus clientes y sugerir productos

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La herramienta gratuita de Neutrogena, Skin360, utiliza inteligencia artificial para analizar selfies y dar recomendaciones, mejorando la rutina de cuidado de la piel

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En vísperas del Día Mundial de la Salud, que este año se centra en el tema "Mi salud, mi derecho", la Organización Mundial de la Salud (OMS) ha anunciado la puesta en funcionamiento de S.A.R.A.H. (o "Sarah", un prototipo de promotora digital de la salud que interactúa de forma más empática con los usuarios gracias a la inteligencia artificial generativa.

S.A.R.A.H. es una asistente de salud que funciona mediante inteligencia artificial. De hecho, se trata de una versión mejorada de modelos anteriores que utilizan esta misma tecnología para proporcionar información sanitaria. Gracias al uso de nuevos modelos de lenguaje y de tecnologías más avanzadas, presenta funciones innovadoras y proporciona asistencia sobre diversos temas de salud en cualquier tipo de aparato, las 24 horas del día y en ocho idiomas.

S.A.R.A.H. ofrece información sobre los principales temas de salud, como la salud mental y los hábitos saludables, para ayudar a mejorar la salud y el bienestar diario de las personas y para informarles de sus derechos a la atención de salud, allá donde se encuentren.

Por ejemplo, explica cuáles son los factores de riesgo de algunas de las principales causas de defunción en el mundo, como el cáncer, las cardiopatías, las neumopatías y la diabetes, y también brinda información actualizada sobre recursos disponibles para abandonar el hábito tabáquico, mantenerse activo, tomar una alimentación saludable y reducir el nivel de estrés, entre otros temas.

El Dr. Tedros Adhanom Ghebreyesus, Director General de la OMS, ha señalado: "Sabemos que el futuro de la salud es digital y la OMS se ha marcado como prioridad aprovechar todo el potencial de estas nuevas tecnologías. S.A.R.A.H. es un ejemplo más de las posibilidades que ofrece la inteligencia artificial para dar un acceso mejor y más interactivo a la información sobre salud en el futuro. Invito a todos los investigadores a que nos ayuden a seguir investigando para que esta tecnología nos ayude a reducir las desigualdades y a proporcionar información actualizada y fiable sobre salud a todas las personas".

S.A.R.A.H. no se basa en secuencias de comandos o algoritmos preestablecidos, sino que funciona mediante la inteligencia artificial generativa. El modelo de inteligencia artificial biológica de Soul Machines, la empresa que ha desarrollado y da soporte a la herramienta, le permite dar información más precisas e inmediatas, mantener conversaciones interactivas y personalizadas que se asemejan más al diálogo entre humanos, y ofrecer respuestas más detalladas, empáticas y libres de prejuicios.

La OMS pide que se siga investigando esta nueva tecnología para estudiar sus posibles beneficios para la salud pública y entender mejor los retos que puede conllevar. Sabemos que la inteligencia artificial puede aportar grandes mejoras en la salud pública, pero no podemos obviar cuestiones éticas fundamentales asociadas a ella, como la igualdad de acceso, la confidencialidad, la seguridad, la fiabilidad, la protección de los datos y los sesgos.

La OMS se ha propuesto evaluar y perfeccionar esta herramienta de forma continuada para facilitar el acceso de la población a la información científica sobre salud sin renunciar a los principios éticos más estrictos. Los programadores, los responsables políticos y los profesionales de la salud deben tener en cuenta las consideraciones éticas y los derechos humanos a la hora de desarrollar y utilizar la inteligencia artificial, para que todos podamos aprovecharla.

Con el proyecto S.A.R.A.H., se pretende fomentar el aprendizaje continuo y ofrecer un modelo de asistencia que proporcione información fiable, rigurosa y de fácil acceso.

Ya se han utilizado versiones anteriores de estas promotoras digitales para transmitir mensajes básicos de salud pública. Por ejemplo, la asistente Florence informó los virus, las vacunas, el tabaquismo, la alimentación saludable y la actividad física durante la pandemia de COVID-19.

La OMS continúa utilizando diversas herramientas y canales en línea para difundir y transmitir masivamente información sobre salud, como las redes sociales, los agentes conversacionales, los canales de radiodifusión y los mensajes de texto.

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La OMS presenta una promotora digital de la salud dotada de inteligencia artificial generativa para mejorar la salud pública

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En vísperas del Día Mundial de la Salud, que este año se centra en el tema "Mi salud, mi derecho", la Organización Mundial de la Salud (OMS) ha anunciado la puesta en funcionamiento de S.A.R.A.H. (o "Sarah", un prototipo de promotora digital de la salud que interactúa de forma más empática con los usuarios gracias a la inteligencia artificial generativa.

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La primera misión lunar Artemis de la NASA tendrá un astronauta virtual | CNN

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La cabina estará en gran parte vacía, salvo por una tableta interactiva que ha sido apodada “Callisto”, que estará frente a un maniquí de astronauta. Conoce más detalles aquí.
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El voto de los inversores de Tesla sobre el paquete salarial de Elon Musk es más que solo su dinero

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La corte de Delaware identificó problemas en la aprobación de las remuneraciones del CEO en 2018, abriendo la puerta a nuevas deliberaciones y estrategias dentro de la compañía

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El aprendizaje supervisado, también conocido como machine learning supervisado, es una subcategoría del machine learning y la inteligencia artificial. Se define por el uso de conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos que clasifican los datos o predicen los resultados con precisión.

Mapfre está trabajando en un proyecto experimental con el que está entrenado a una Inteligencia Artificial con datos artificiales, también generados mediante IA, con el objetivo de detectar fraudes en siniestros de Hogar.

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MADRID, 22 (EUROPA PRESS)

Mapfre está trabajando en un proyecto experimental con el que está entrenado a una Inteligencia Artificial con datos artificiales, también generados mediante IA, con el objetivo de detectar fraudes en siniestros de Hogar.

Según explica la aseguradora, ha creado un sistema de IA que aplica 'machine learning' y análisis de grafos examinando múltiples puntos de datos históricos para detectar patrones de fraude. De esta forma, cuando se registra una reclamación, el sistema aplica le aplica una nota. Si esa nota indica posibilidad de fraude, se deriva al equipo de reclamaciones, que junto con el equipo de investigación, lleva a cabo las pesquisas necesarias para decidir si hay fraude o no.

Mapfre indica que este proceso ha ayudado a su equipo de reclamaciones a mejorar la eficiencia y precisión en la detección del fraude y ha supuesto ahorros de costes. Esta IA se aplicó primero al negocio de Autos, y posteriormente dados los resultados positivos se extendió al negocio de Hogar.

El escollo que se encontró Mapfre es que los modelos de detección de IA usan datos históricos, pero en Hogar había un desequilibrio mayor entre reclamaciones fraudulentas y no fraudulentas. Para solucionar esto y entrenar mejor a la IA, la aseguradora ha decidido generar "datos sintéticos" (artificiales, no reales), para alimentar al algoritmo.

Así, Mapfre ha decidido implementar un modelo de IA generativa denominado CTGAN (Conditional Tabular Generative Adversarial Networks). Este modelo genera datos tabulares sintéticos y preserva la privacidad.

"Esta estrategia permite superar el desequilibrio y la escasez de siniestros fraudulentos históricos, mejorando la capacidad del algoritmo para identificar patrones de fraude de una manera más precisa. Generando un conjunto de datos más equilibrado, la compañía logra que sus modelos de detección de fraude en seguros de Hogar sean mucho más precisos", argumenta la aseguradora.

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Economía/Finanzas.- Mapfre entrena una IA con datos artificiales para detectar fraude en siniestros de Hogar

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MADRID, 22 (EUROPA PRESS) Mapfre está trabajando en un proyecto experimental con el que está entrenado a una Inteligencia Artificial con datos artificiales, también generados mediante IA, con el objetivo de detectar fraudes en siniestros de Hogar.

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Todos conocemos Spotify, una plataforma de música en streaming con más de 400 millones de usuarios mensuales. Los usuarios de esta plataforma tienen acceso a millones de canciones y podcast de creadores de todo el mundo.

Al igual que , la gran ventaja de Spotify frente a la competencia es su sistema de recomendación basado en Este sistema permite ofrecer a los usuarios una experiencia totalmente personalizada basada en los datos que la plataforma recopila.

A través de 3 sistemas de recomendación que veremos más adelante la plataforma recomienda a los usuarios música similar a la que escuchan o han marcado como favorita. De esta manera consigue que los usuarios pasen más tiempo en su plataforma.

Modelos de recomendación utilizados por el algoritmo de Spotify

Spotify tiene 3 mecanismos para hacer recomendaciones dentro de su plataforma.

1. MODELO DE FILTRADO COLABORATIVO

Puede que te suene este modelo ya que es el que utiliza Netflix para hacer sus recomendaciones de películas. Fue la primera compañía en implementarlo y debido a su gran éxito, muchas comenzaron a aplicarlo.

Este modelo analiza el comportamiento de los distintos usuarios con las canciones, podcast, listas de reproducción, etc. De esta forma, le muestra al usuario canciones que pueden gustarle porque usuarios con gustos similares a él las escuchan.

Para que se entienda mejor vamos a poner un ejemplo:

- El usuario 1 escucha las canciones A, B y C

- El usuario 2 escucha las canciones A, B y D

- Entonces, Spotify detecta que son usuarios con gustos similares y por lo tanto, les gustarán las mismas canciones. Al usuario 1 le recomienda escuchar la canción D y al usuario 2 le recomienda escuchar la canción C.

Pero, ¿Cómo funciona este sistema de filtrado colaborativo?

Este modelo trabaja con la matriz de interacciones. La tarea del aprendizaje automático es aprender una función que prediga que canciones le van a gustar a cada usuario. La matriz suele ser enorme, muy dispersa y la mayoría de los valores faltan.

Cada fila de matriz representa uno de los más de 400 millones de usuarios de Spotify y cada columna representa una de las más de 35 millones de canciones de la plataforma.

Después, la biblioteca de Python ejecuta una fórmula de factorización de matriz larga y complicada que da como resultado, dos tipos de vectores (representados por X e Y). X es el vector usuario que representa el gusto de un solo usuario, e Y es el vector canción que representa el perfil de una sola canción.

En este punto, tenemos más de 400 millones de vectores de usuario y más de 35 millones de vectores de canción. Por sí solos, no aportan ninguna información, pero cuando los comparamos obtenemos una información muy valiosa.

Para conocer qué usuarios tienen unos gustos similares a los nuestros, hay que comparar nuestro vector con el resto de vectores, de esto se encarga el filtrado colaborativo. Una vez hecho esto, conoceremos qué usuarios son los más cercanos a nosotros. Y lo mismo ocurre con las canciones, cuando comparamos el vector de una canción con el resto de vectores de canción, encontramos qué canciones son similares.

2. MODELO DE PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL

Otra forma que utiliza Spotify para hacer recomendaciones a sus usuarios es a través del procesamiento del lenguaje natural.

Las canciones al tratarse de audios no cuentan con palabras escritas que describan la canción, es decir, no se puede procesar ningún texto que nos diga si la canción es veraniega, nostálgica, divertida...

Para ello, se utilizan todos los contenidos publicados en la red como pueden ser blogs, sitios webs, artículos de revistas digitales, etc. en los que se hable de la canción o artista que se está estudiando para descubrir qué adjetivos o palabras se usan más frecuentemente para describir esa canción o artista en concreto.

Una vez que se han analizado todos estos contenidos, el algoritmo crea una matriz informativa que sirve como base de datos y podemos buscar similitudes entre canciones. Además, a cada término que define el track musical se le da una ponderación para saber la relevancia que tiene cada palabra en cada canción.

Por otro lado, también se busca en los artículos, blogs, etc. los artistas y canciones que se mencionan junto a otros.

3. MODELO DE AUDIO SIN PROCESAR

En este modelo, se analizan las canciones en sí para conocer sus características (duración de la canción, volumen, tempo, clave, etc.) y de esta forma trazar similitudes entre unas y otras.

Es muy útil sobre todo para poder recomendar aquellas canciones que son nuevas y aún no tienen ningún tipo de historial porque se puede comparar las características de esta canción con las de otras para encontrar similitudes y mostrársela a los usuarios que escuchan esas canciones similares.

¿Y cómo se analizan las canciones para obtener sus características?
Conclusión
La respuesta es muy sencilla, con redes neuronales convolucionales. Es la misma tecnología que se utiliza en el software de reconocimiento facial, pero en el caso de Spotify se ha modificado para usarlo en audios en lugar de píxeles.

Gracias a estos tres modelos de recomendación Spotify es capaz de hacer millones de recomendaciones basada en diferentes criterios ofreciendo una experiencia única. Le da a los usuarios la oportunidad de escuchar música nueva cada día sin repetir ninguna canción y descubrir nuevos artistas.

Cada día podemos ver la importancia que tienen la Inteligencia Artificial, el Machine Learning y el Deep Learning en los negocios. Trabajar los datos y utilizarlos a nuestro favor puede suponer una gran diferencia en nuestra empresa.

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¿Cómo funciona el algoritmo y el sistema de recomendación de Spotify?

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Todos conocemos Spotify, una plataforma de música en streaming con más de 400 millones de usuarios mensuales. Los usuarios de esta plataforma tienen acceso a millones de canciones y podcast de creadores de todo el mundo.

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Cava es un buscador de IA que utiliza aprendizaje supervisado. Sirve para la recopilación de datos.

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Por Raúl Limón/El País de Madrid
Los últimos avances de la inteligencia artificial (IA) presentados la semana pasada no son nimios. ¿Hacia dónde va? Demis Hassabis, director de Google DeepMind, la división de investigación de la compañía, lo tiene claro: "Hacia la inteligencia artificial general, la que iguala o supera a la humana". En la última década hemos contado con dispositivos, como los asistentes Siri, Alexa, Hey Google o Bixby, con capacidades limitadas para responder y ejecutar acciones en electrodomésticos vinculados. Por otro lado, desde finales del pasado siglo, los buscadores han ayudado a encontrar respuestas y ofertas a demandas de los usuarios. Ambos tienen los días contados. Los avances de la IA han comenzado a cavar las tumbas para ambos servicios con el fin de unificarlos en una única plataforma capaz de dialogar como un humano, analizar documentos (de texto, imágenes o vídeos) en distintos dominios, ofrecer respuestas y soluciones complejas y ejecutarlas en nombre del usuario. El buscador y el asistente van a convertirse en una sola herramienta, en un agente, "en un colega supercompetente" -según Sam Altman, máximo responsable de OpenAI- que estará presente en todas las acciones de nuestras vidas.

Los nuevos desarrollos suponen un paso crucial en la inteligencia artificial. Hasta ahora contábamos con herramientas de IA, como los asistentes de voz (Siri o Alexa), que ya entendían el lenguaje natural, o con aplicaciones para convertir una petición de texto en imágenes o vídeos (Sora) o con chats (robots conversacionales) que creaban texto o resumían una reunión o varios documentos ( ChatGPT). Las evoluciones lanzadas la semana pasada tanto por Google como por Open AI son mucho más. Un documento de DeepMind y una decena de universidades y entidades los define: "Son agentes artificiales que utilizan el lenguaje natural y cuya función es planificar y ejecutar secuencias de acciones en nombre de un usuario, en uno o más dominios (en la web, en documentos propios o en interrelación con otros humanos y máquinas), de acuerdo con las expectativas de la persona".

La clave está, de acuerdo con esta investigación, en la utilización del lenguaje natural, que facilita la interacción con la máquina, en su autonomía para elaborar planes y llevarlos a cabo "en nombre del usuario", en su transversalidad en cuanto a las fuentes que puede utilizar y en su capacidad de contextualizar la situación del demandante para ajustarse a sus expectativas. Ya no es una simple herramienta, es un complejo robot que sabe con quién habla y qué resultados debe arrojar. "Tendrán un profundo impacto en nuestras vidas individuales y colectivas", advierte el documento.

Al margen de los innumerables problemas éticos, que este mismo trabajo identifica, la transición que ahora comienza tiene una consecuencia tecnológica próxima: las herramientas de IA que hemos venido utilizando quedan obsoletas de forma singular y pasan a integrarse en el complejo sistema de los agentes. La evolución de la IA ha comenzado a cavar las fosas del buscador y de los asistentes tal y como los hemos conocido hasta ahora.

Larry Page y Sergey Brin fundaron Google en 1998 tras conocerse en la Universidad de Stanford y publicar La anatomía de un motor de búsqueda web hipertextual a gran escala. Con esa investigación desarrollaron un buscador que en solo un año pasó a registrar 3,5 millones de consultas al día y hoy se ha convertido en el más utilizado del mundo, con más de 3.500 millones de demandas de información diarias.

Pero en esta época de eras efímeras, la del buscador de Google tal y como lo conocemos comienza su decadencia. El propio Sergey Brin asistió el pasado martes a este proceso en la sede del gigante en Mountain View (California).

"Durante los últimos 25 años, hemos invertido mucho en el buscador. Pero necesitamos pensar en cómo podemos satisfacer las nuevas necesidades de los usuarios y realmente creo que es la búsqueda en Gemini (nombre de la IA y del chat inteligente de la compañía, competidor de ChatGPT de Open AI)", afirma Liz Reid, directora de Google Search para dar paso a la nueva era.

Reid explica que el sistema convencional, aunque admite que ha sido una "herramienta increíblemente poderosa", "requiere mucho trabajo". La búsqueda tradicional (conocida como googlear) de un restaurante o cualquier otro servicio cerca de la ubicación del usuario ofrece un mapa de sus localizaciones y una ristra de sus páginas webs donde el demandante de la información tiene que completar el proceso consultando una a una y sorteando, si quiere, las que pagan por situarse en la cabeza de los resultados. O también puede ir acotando y precisando qué tipo de comida o servicio específico necesita hasta conseguir listas de webs más precisas.

Este tedioso proceso llega a su fin. "Modificamos radicalmente cómo funciona", afirma Sundai Pichai, máximo responsable de Google. Y Reid lo completa: "Hemos construido un modelo personalizado de Gemini diseñado específicamente para la búsqueda que combina nuestra información en tiempo real con sistemas de clasificación y calidad sin precedentes".

La directiva asegura que, en las pruebas realizadas, "la gente también hace clic en una mayor diversidad de sitios web". Esta tendencia obligará a modificar las estrategias de SEO, siglas en inglés de Search Engine Optimization (Optimización para Motores de Búsqueda) y que son las técnicas para mejorar la posición de un sitio web en los resultados de los motores de búsqueda. Ahora se tendrán que adaptar a la forma de procesar la información de la inteligencia artificial.

Los nuevos motores escuchan, entienden el contexto del usuario, razonan, planifican y, a petición de la persona, pueden ejecutar la orden de compra de un producto o servicio, sugerir complementos y reservar un servicio.

Los nuevos buscadores tienen capacidad de razonar por pasos. De esta forma, le podemos pedir por voz un menú semanal que, con la interacción del usuario o con sus precisiones, ajustará a sus gustos. El siguiente paso puede ser que lo adapte a un vegetariano y modificará las recetas ya seleccionadas a esta petición.

También planifican. El usuario le puede pedir que programe un viaje a cualquier parte con actividades para niños y adultos, uno amante de la naturaleza y otro apasionado de la cultura.

Del mismo modo, pueden comprar por imagen. El usuario solo tiene que introducir un vídeo e indicar por voz o texto qué personaje lleva la prenda que busca y los resultados mostrarán localizaciones, precios y disponibilidad. O simplemente rodear con el dedo la imagen de la ropa precisa en cuestión. O incluso mostrar la secuencia de una avería y los resultados llevarán a información para repararla o servicios que lo hacen.

Google ha sido el primero en lanzar su nuevo buscador, pero otras compañías, como Microsoft, avanzan con Copilot en similares características y con el apoyo de OpenAI.

Precisamente OpenAI, que ha servido de motor en el vertiginoso desarrollo de la inteligencia artificial, aún no ha presentado un producto similar, pero sí ha abierto la brecha con el otro gran avance de la semana pasada, aunque Google ya lo presentó en abril para sus clientes de Cloud, la nube que alberga gran parte de los trabajos de los desarrolladores. Se trata de los agentes o asistentes avanzados de inteligencia artificial, los que están cavando la tumba de Siri, Alexa o el propio Hey Google.

Solo 24 horas antes que Google anunciara Astra, el nombre de su futuro agente, OpenAI presentó ChatGPT-4o, un robot conversacional que también es capaz de ver, oír, resolver y ejecutar tareas en nombre del usuario. Será accesible a través de la web y de la aplicación móvil de forma gratuita, aunque la versión más avanzada (cinco veces más capaz) costará 20 dólares al mes.

Sam Altman, máximo responsable OpenAI, coincide con DeepMind en que estos revolucionarán las vidas, según publica MIT Technology Review. Altman también considera en que las aplicaciones de IA como el generador de imágenes mediante peticiones de voz o texto, como DALL-E o Sora, o de textos, como las primeras versiones de ChatGPT, han sido solo eso, herramientas simples. "Nos han cautivado, pero, en su mayoría, las usamos para tareas aisladas y tienen una capacidad limitada para aprender sobre nosotros a partir de nuestras conversaciones con ellos", afirma.

El asistente avanzado de IA o agente, según el directivo responsable de ChatGPT-4o, "es capaz de ayudarnos fuera de la interfaz de chat (el acceso conversacional) y quitarnos de encima las tareas del mundo real". "Es un colega supercompetente que sabe absolutamente todo de mi vida, cada correo electrónico, cada conversación que he tenido, pero no se siente como una extensión. Puede abordar algunas tareas al instante y, para las más complejas, salir y hacer una propuesta o regresar con preguntas si es necesario", añade.

Chirag Shah, profesor de la Universidad de Washington y ajeno a los desarrollos de las grandes compañías coincide. "Este agente realmente te conoce bien, puede hacer muchas cosas por ti y puede trabajar en múltiples tareas y dominios", afirma también en MIT Technology Review.

El de Google se denomina Astra y estará plenamente operativo a finales de año. Su versión más avanzada estará disponible en la versión IA Premium de Google One y se ofrecerá (ha comenzado en EE.UU. antes de extenderse) de forma gratuita dos meses para pasar a costar unos 20 dólares al mes. Google trabaja para incluirlo, además de en el móvil, en gafas inteligentes y otros dispositivos. "Estamos abiertos a todas las formas, pero si OpenAI mantiene una versión limitada gratuita, es posible que tengamos que hacer lo mismo", admite un directivo que pide no ser identificado durante un encuentro en EE.UU.

Astra combina las nuevas capacidades del buscador Gemini con habilidades robóticas humanizadas, como empatía y sentidos del oído y vista para analizar y registrar el contexto con el fin de responder a cualquier interacción relacionada con lo que pasa por la cámara y los micrófonos. Demis Hassabis, lo explica: "Estamos procesando un flujo de información sensorial diferente. Estos agentes pueden ver y escuchar mejor lo que hacemos, entienden el contexto en el que nos encontramos y responden rápidamente en la conversación, haciendo que el ritmo y la calidad de la interacción sean mucho más naturales".

Con estas habilidades, Astra y ChatGPT-4o son capaces de acompañar al usuario desde el móvil y ver el contexto en el que se produce la interacción para responder cómo se llama la parte específica de un objeto que señala o resolver un problema matemático escrito sobre un papel o identificar una página de códigos o saber dónde hemos dejado un objeto que haya pasado por sus ojos.

Pero, aunque estas capacidades sean espectaculares, su mayor utilidad está en el ámbito cotidiano de trabajo o doméstico. El usuario puede pedirle que identifique todos los gastos destinados a una partida, como los seguros o la electricidad, los analice, los muestre en una hoja ordenada por cuantías e incluso identifique opciones de ahorro.

El agente se moverá por los correos, los documentos almacenados y cualquier archivo o web que contenga esa información y al que se le autorice el acceso, lo resumirá y ordenará, navegará por las páginas de proveedores de los servicios en cuestión, propondrá un plan de ahorro y, si el usuario lo demanda, ejecutará las renovaciones, bajas o sustituciones.

Las aplicaciones son varias y el objetivo es contar con máquinas asistentes de forma general. Minsu Jang, investigador principal del Laboratorio de Robótica Social del Instituto de Investigación en Electrónica y Telecomunicaciones de Corea, trabaja el desarrollo de la IA para planificación de tareas: "Planeamos investigar y desarrollar tecnologías que puedan predecir fallos en tareas en situaciones inciertas y mejorar la respuesta al humano cuando pida ayuda. Esta tecnología es esencial para hacer realidad la era de un robot por hogar".

El trabajo de una decena de universidades y entidades para DeepMind sobre los nuevos desarrollos identifica ventajas y riesgos de estos.

En el primer grupo, destacan que estos agentes o asistentes avanzados pueden "empoderar a los usuarios" para alcanzar sus metas o su bienestar o actuar como "mentores, amigos o asesores de confianza". En este sentido, un nuevo estudio publicado recientemente en el Journal of the American Medical Informatics Association (JAMIA), revela cómo la inteligencia artificial es capaz de responder a diferentes estados motivacionales. En una evaluación de ChatGPT, Gemini y Llama (Meta), la Universidad de Illinois ha mostrado la importancia de esta habilidad. "Los agentes pueden ayudar a aumentar, por ejemplo, la conciencia sobre los comportamientos saludables, a comprometerse emocionalmente con los cambios y a darse cuenta de cómo sus hábitos podrían afectar a las personas que los rodean", explica Michelle Bak, investigadora de los modelos.

También pueden ayudar a los usuarios a tomar decisiones más informadas o a desarrollar su creatividad o la formación personal o a la resolución de problemas, aportando más tiempo para otras actividades, como la relación personal o familiar.

Pero este mundo ideal tiene también sus sombras. La misma semana pasadase ha producido una dimisión en el departamento de seguridad de OpenAI. Jan Leike, uno de sus directores, ha sido tajante al escribir en X que la empresa valora más la creación de nuevos productos que la seguridad y ha acompañado el portazo de una reflexión. "Construir máquinas más inteligentes que los humanos es una empresa intrínsecamente peligrosa".

Estos robots que pueden acompañarnos en nuestros bolsillos pueden equivocarse al interpretar los intereses de los usuarios y de la sociedad o utilizar fuentes de información imprecisas e incluso falsas para lanzar sus propuestas y conclusiones o priorizar soluciones a corto plazo frente a las consecuencias a largo plazo.

Los asistentes de IA también podrían vulnerar la privacidad y ser potencialmente inseguros si arrojan una respuesta incorrecta o incluso dañina para el usuario con apariencia de veracidad. Las alucinaciones, como se denominan estos errores, son habituales en las herramientas existentes.

Del mismo modo, pueden responder a intereses particulares de los desarrolladores y limitar las respuestas solo a los objetivos de estos, que pueden ser económicos, y no de los usuarios o incluso primar el beneficio de estos últimos frente a las consecuencias en la colectividad.

Y estos agentes pueden imponer valores a la sociedad, creando corrientes de opinión determinadas, o ser utilizados para campañas maliciosas de ataques informáticos. "Hemos investigado 36 elecciones parlamentarias, regionales y presidenciales celebradas entre setiembre de 2023 y febrero de 2024 y descubierto que, en al menos diez casos, se utilizaron vídeos y grabaciones de audio con clonación de voz para campañas de desinformación. En el contexto de las elecciones europeas, podemos esperar una nueva oleada de engaños en todos los países", explica Sergey Shykevich, director del grupo de inteligencia sobre amenazas de Check Point Research.

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La nueva inteligencia artificial cava la tumba de los buscadores y asistentes tradicionales

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Los últimos avances se dirigen a sistemas humanizados capaces de planificar y ejecutar tareas complejas igual o mejor que las personas.

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La plataforma de streaming es una de la más fiables a la hora de recomendar títulos a sus usuarios.

Todos hemos pasado por ese momento de desasosieg o cuando has terminado de ver una serie que te interesaba muchísimo y te haces la siguiente pregunta: ¿ahora qué veo? Aunque normalmente cuando uno entra en una plataforma de streaming tiene bastante claro cuál va ser el siguiente contenido que consuma, a veces también está bien dejarse llevar por las recomendaciones.

Pero, ¿cómo saben las plataformas qué es lo que te gustaría ver? Lo primero que hay que decir es qu e estas recomendaciones nacen de un complejo sistema de inteligencia artificial que tienen en cuenta numerosos factores de los usuarios. No obstante, nuestros compañeros de Computer Hoy han analizado Netflix y han hallado cinco variante claves para la plataforma.

1. El historial de visionado: Netflix siempre sabe lo que estás viendo y lo clasifica para poder encontrar que otra serie o película con las mismas características podría recomendarte. Si tú también quieres conocer todo lo que has visto en la plataforma, te puedes descargar sin problema tu historial de visionado.

2. Las calificaciones: ¿sabes por qué Netflix siempre te pide que valores la serie o película que estás viendo? La plataforma necesita saber por ti mismo qué es lo que te gusta y lo que no, así podrá recomendarte productos similares y "esconderte" en su catálogo aquellos que cree que no encajarán contigo.

3. Los títulos de otros usuarios con los mismos gustos: aunque no lo creas, Netflix coteja en todo momento lo que a ti te gusta con lo que le gusta a un usuario con un perfil de visionado muy similar al tuyo, así también puede encontrar nuevas propuestas o recomendaciones que, a lo mejor, a ti se te han pasado por alto.

4. La información referente al título: Netflix no solo analiza a sus usuarios sino también a todos los títulos disponibles en su plataforma. De hecho los filtra gracias a diferentes datos como el año de estreno, los actores, el género o las clasificaciones que ha tenido. Si por ejemplo, nunca has visto una película anterior a los 80 en Netflix, la plataforma no te recomendará títulos anteriores.

5. Otros datos como la hora del día, el dispositivo que utilizas habitualmente o tu ubicación. Por ejemplo, lo más normal es que te recomiende aquellas series o películas que le hayan gustado a la gente que vive cerca de ti y, seguramente, si enciendes el dispositivo por la mañana, no te recomiende de primeras una película de terror.

Hay que entender que N etflix está en constante expansión y en constante aprendizaje, por eso si quieres que su recomendador te conozca, lo mejor es que vayas educando poco a poco a la plataforma, como por ejemplo, valorando los títulos que ves.

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Así funciona el algoritmo de Netflix para recomendar series y películas a sus usuarios

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El algoritmo de Netflix es un intrincado sistema de inteligencia artificial que funciona en base a cinco principios fundamentales para sus recomendaciones.