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Iberdrola. (n.d). Historia de la inteligencia artificial. Iberdrola. https://www.iberdrola.com/innovacion/historia-inteligencia-artificial

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1943

1950

1956

1961

1964

1966

1997

2002

2011

2014

2016

2022

Los investigadores estadounidenses Warren McCulloch y Walter Pitts presentan su modelo de neuronas artificiales, considerada la primera inteligencia artificial.

General Motors instala el primer robot industrial, Unimate, para sustituir a humanos en tareas de montaje.

Joseph Wizenbaum desarrolla el primer programa informático de procesamiento de lenguaje natural, ELIZA que simula la conversación con humanos.

Apple integra a Siri, un asistente virtual con una interfaz de voz, en su iPhone 4S.

El sistema Watson de IBM, capaz de responder a preguntas formuladas en lenguaje natural, gana el primer premio en el popular concurso de televisión estadounidense Jeopardy!

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La IA parece algo propio de la ciencia ficción, pero cada vez está más presente en nuestras vidas incluso aunque no seamos conscientes. Descubre qué es la IA, para qué sirve, cuáles son sus riesgos y sus tendencias.

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Concientizar a la gente que la IA es mucho mas de lo que nosotros pensamos atraves de un bot que funcione con IA para que la puedan utilazar la en distintas ocaciones que no sean un trabajo del colegio

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I.A.

Un mundo aparte

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08/08/24

Empezamos con el personal proyect discutiendo ideas

15/08/24

Elegimos tema(IA) y empezamos a investigar

22/08/24

Empezamos a investigar distintas cosas como cuando se creo o distintos eventos

29/08/24

Seguimos investigando

05/09/24

Jornada EMI

12/09/24

Buscamos sobre que es la IA

19/09/24

Buscamos sobre que es la IA generativa

26/09/24

investigamos sobre la Etica,la Educacion,los limites y 5 ejemplos de IA en nuestras vidas cotidianas.Terminamos la investigacion

3/10/24

Pensamos sobre el producto final y terminamos canva

10/10/24

Terminamos nuestro producto

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Chatbot que cubre distintas areas

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Cuales son los limites de la I.A?

En cuanto nos beneficia?

En cuanto nos perjudica?

Es mejor usarla para el colegio?

Desde cuando existe AI?

Que es IA generativa?

Por que en el ultimo año todos hablan de IA?

La IA es buena o mala para la humanidad? Puede hacer daño? Puede reemplazar personas?

Ejemplos de beneficios de IA

Ejemplos de IA que usamos todos los dias sin darnos cuenta

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Mitad siglo xx se empezó a investigar sobre la IA por romanos

1943:primera “IA” mas o menos

1950:Alan Turing propone una prueba para las maquinas que consiste en que una IA sea capas de engañar a un humano para que parezca uno

1956: se describe IA como la ciencia para hacer las maquinas inteligentes

1961:General motors crea un robot industrial para suplantar a los humanos en tareas de ensamble

1964:IA que mantiene conversaciones con humanos

1966: primer robot movil

1997: las IA se coronan como campeones de ajedrez

2002: se crean las roombas(primer aspirador robotico) que recopilan información y aprenden

2011: Apple lanza Siri capaz de procesar lo que decís y procesar información para responder.Tambien un sistema(Watson de IMB) fue capas de responder preguntas en un lenguage más natural´.

2014:Una IA pasa el test de Turing

2016:Un programa basado en una red neuronal le gana a Lee Sodol que es el campeon mundial de Go(juego chino)

2022:La compaña OpenAI lanza Chat GPT que es un chat bot de inteligencia artificial.

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innovacion y tecnica scientifica

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¿Que es la IA?

es tecnología que permite que las computadoras simulen la inteligencia humana y las capacidades humanas de resolución de problemas.

La inteligencia artificial (IA) es una rama interdisciplinaria de la informática que construye máquinas inteligentes. Estas máquinas son capaces de realizar tareas complejas, incluso aquellas que requieren inteligencia humana. La IA utiliza una variedad de enfoques, como el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático, para hacer que los trabajos sean más naturales. La gran mejora de estas dos capacidades ha provocado un cambio de paradigma en todos los sectores de la industria tecnológica.

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IBM. (n. d.). ¿Qué es la inteligencia artificial (IA)? IBM. https://www.ibm.com/mx-es/topics/artificial-intelligence

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La IA puede realizar tareas que de otro modo requerirían inteligencia o intervención humana.Algunos ejemplos que son faciles de encontrar son asistentes digitales, la guía por GPS, los vehículos autónomos y las herramientas de inteligencia artificial generativa. La IA abarca aprendizaje automatico y el aprendizaje profundo

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La inteligencia artificial generativa (IA generativa) es un tipo de IA que puede crear ideas y contenidos nuevos, como conversaciones, historias, imágenes, videos y música.Las tecnologías de IA intentan imitar la inteligencia humana en tareas de computación no tradicionales, como el reconocimiento de imágenes y otras como la traduccion.La IA generativa es el siguiente paso en la inteligencia artificial.Puede entrenarla para que aprenda lenguaje humano, lenguajes de programación, arte, química, biología o cualquier tema complejo.Reutiliza los datos de entrenamiento para resolver nuevos problemas.Por ejemplo si le eñseñamos ingles despues puede utilizar la spalabras que le enseñemos para crear una historia o un poema.

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Amazon Web Services. (n.d.). ¿Qué es la IA generativa?. Amazon Web Services. https://aws.amazon.com/es/what-is/generative-ai/

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¿Qué es la IA generativa?

La inteligencia artificial generativa (IA generativa) es un tipo de inteligencia artificial que puede crear ideas y contenidos nuevos, como conversaciones, historias, imágenes, videos y música. Las tecnologías de IA intentan imitar la inteligencia humana en tareas informáticas no tradicionales, como el reconocimiento de imágenes, el natural language processing (NLP, procesamiento de lenguaje natural) y la traducción. La IA generativa es el siguiente paso en la inteligencia artificial. Puede entrenarla para que aprenda lenguaje humano, lenguajes de programación, arte, química, biología o cualquier tema complejo. Reutiliza los datos de entrenamiento para resolver nuevos problemas. Por ejemplo, puede aprender vocabulario en inglés y crear un poema a partir de las palabras que procesa. Su organización puede utilizar la IA generativa para diversos fines, como los chatbots, la creación de medios y el desarrollo y diseño de productos.

¿Por qué es importante la IA generativa?

Las aplicaciones de IA generativa como ChatGPT han captado la atención y la imaginación generalizadas. Pueden ayudar a reinventar la mayoría de las experiencias y aplicaciones de los clientes, crear nuevas aplicaciones nunca antes vistas y ayudar a los clientes a alcanzar nuevos niveles de productividad.

Según Goldman Sachs, la IA generativa podría impulsar un aumento del 7 por ciento (o casi 7 billones de dólares) en el producto interno bruto (PIB) mundial. También anticipan que podría aumentar el crecimiento de la productividad en 1,5 puntos porcentuales en 10 años.

A continuación, presentamos algunos beneficios más de la IA generativa.

Acelera la investigación

Los algoritmos de la IA generativa pueden explorar y analizar datos complejos de nuevas formas. Por lo tanto, los investigadores pueden descubrir nuevas tendencias y patrones que, de otro modo, no serían evidentes. Estos algoritmos pueden resumir contenido, esbozar múltiples vías de solución, proporcionar muchas ideas y crear documentación detallada a partir de notas de investigación. Esta es la razón por la que la IA generativa mejora drásticamente la investigación y la innovación.

Por ejemplo, los sistemas de IA generativa se utilizan en la industria farmacéutica para generar y optimizar secuencias de proteínas y acelerar significativamente el descubrimiento de fármacos.

Mejora las experiencias de los clientes

La IA generativa puede responder de forma natural a conversaciones con humanos y servir como una herramienta para el servicio al cliente y la personalización de los flujos de trabajo de los clientes.

Por ejemplo, puedes usar chatbots, bots de voz y asistentes virtuales con tecnología de inteligencia artificial que respondan con mayor precisión a los clientes para resoluciones en el primer contacto. Pueden aumentar la participación de los clientes al presentar ofertas seleccionadas y comunicaciones de forma personalizada.

Optimiza los procesos empresariales

Con la IA generativa, su empresa puede optimizar los procesos empresariales mediante aplicaciones de machine learning (ML) e IA en todas las líneas de negocio. Puede aplicar esta tecnología en todas las líneas de negocio, incluidas la ingeniería, el marketing, el servicio al cliente, las finanzas y las ventas.

Por ejemplo, esto es lo que la IA generativa puede hacer para la optimización:

Extraer y resumir datos de cualquier fuente para funciones de búsqueda de conocimiento.

Evaluar y optimizar diferentes escenarios para reducir costos en áreas como marketing, publicidad, finanzas y logística.

Generar datos sintéticos para crear datos etiquetados para el aprendizaje supervisado y otros procesos de ML.

Aumenta la productividad de los empleados

Los modelos de IA generativa pueden aumentar los flujos de trabajo de los empleados y actuar como asistentes eficientes para todos los miembros de su organización. Pueden hacer de todo, desde la búsqueda hasta la creación, de una manera similar a los humanos.

La IA generativa puede aumentar la productividad de diferentes tipos de trabajadores:

Respalda las tareas creativas mediante la generación de varios prototipos en función de determinadas entradas y restricciones. También puede optimizar los diseños existentes en función de la retroalimentación de humanos y las restricciones específicas.

Genera nuevas sugerencias de código de software para las tareas de desarrollo de aplicaciones.

Respalda la administración mediante la generación de informes, resúmenes y proyecciones.

Genera nuevos guiones de ventas, contenido de correo electrónico y blogs para los equipos de marketing.

Puede ahorrar tiempo, reducir costos y mejorar la eficiencia en toda su organización.

¿Cómo funciona la IA generativa?

Como toda la inteligencia artificial, la IA generativa funciona mediante modelos de machine learning (ML), que son modelos muy grandes que se entrenan previamente con grandes cantidades de datos.

Modelos básicos

Foundation models (FM, modelos fundacionales) son modelos de ML entrenados en un amplio espectro de datos generalizados y sin etiquetar. Son capaces de realizar una amplia variedad de tareas generales.

Los FM son el resultado de los últimos avances de una tecnología que ha estado evolucionando durante décadas. En general, un modelo fundacional utiliza relaciones y patrones aprendidos para predecir el siguiente elemento de una secuencia.

Por ejemplo, con la generación de imágenes, el modelo analiza la imagen y crea una versión de ella más nítida y definida. Del mismo modo, con texto, el modelo predice la siguiente palabra de una cadena de texto en función de las palabras anteriores y su contexto. Luego, selecciona la siguiente palabra mediante el uso de técnicas de distribución de probabilidad.

Modelos de lenguaje de gran tamaño

Los large language models (LLM, modelos de lenguaje de gran tamaño) son una clase de FM. Por ejemplo, los modelos de generative pre-trained transformer (GPT, transformadores generativos preentrenados) de OpenAI son LLM. Los LLM se centran específicamente en tareas basadas en el lenguaje, como el resumen, la generación de texto, la clasificación, la conversación abierta y la extracción de información.
Más información sobre GPT "
Lo que hace que los LLM sean especiales es su capacidad para realizar múltiples tareas. Pueden hacerlo porque contienen muchos parámetros que los hacen capaces de aprender conceptos avanzados.

Un LLM como el GPT-3 puede considerar miles de millones de parámetros y tiene la capacidad de generar contenido a partir de muy pocas entradas. A través de su exposición previa al entrenamiento a datos a escala de Internet en todas sus diversas formas y en una miríada de patrones, los LLM aprenden a aplicar sus conocimientos en una amplia gama de contextos.

¿Cómo afectará la IA generativa a las industrias?

Si bien la IA generativa podría afectar a todos los sectores con el tiempo, algunos sectores están preparados para beneficiarse rápidamente de esta tecnología.

Servicios financieros

Las empresas de servicios financieros pueden aprovechar la potencia de la IA generativa para prestar un mejor servicio a sus clientes y, al mismo tiempo, reducir los costos:

Las instituciones financieras pueden usar los chatbots para generar recomendaciones de productos y responder a las consultas de los clientes, lo que mejora el servicio al cliente en general.

Las instituciones crediticias pueden acelerar la aprobación de préstamos para mercados desatendidos desde el punto de vista financiero, especialmente en países en desarrollo.

Los bancos pueden detectar rápidamente el fraude en las reclamaciones, en las tarjetas de crédito y en los préstamos.

Las empresas de inversión pueden utilizar la potencia de la IA generativa para brindar asesoramiento financiero personalizado y seguro a sus clientes a bajo costo.

Sanidad y ciencias biológicas

Uno de los casos de uso más prometedores de la IA generativa es acelerar el descubrimiento y la investigación de fármacos. La IA generativa utiliza modelos para crear nuevas secuencias de proteínas con propiedades específicas para diseñar anticuerpos, enzimas, vacunas y terapias génicas.

Las empresas de salud y ciencias de la vida pueden utilizar modelos generativos con el fin de diseñar secuencias de genes sintéticos para aplicaciones en biología sintética e ingeniería metabólica. Por ejemplo, pueden crear nuevas vías biosintéticas u optimizar la expresión génica con fines de biofabricación.

Por último, la IA generativa se puede utilizar para crear datos sintéticos de pacientes y de atención médica. Esto resulta útil para entrenar modelos de IA, simular ensayos clínicos o estudiar enfermedades raras sin acceso a grandes conjuntos de datos del mundo real.

Automoción y fabricación

Las empresas automotrices pueden utilizar la tecnología de la IA generativa con muchos propósitos, desde ingeniería hasta experiencias a bordo de vehículos y servicio al cliente. Por ejemplo, pueden optimizar el diseño de las piezas mecánicas para reducir la resistencia aerodinámica en los diseños de los vehículos o adaptar el diseño de los asistentes personales.

Las compañías automotrices utilizan la IA generativa para ofrecer un mejor servicio al cliente al proporcionar respuestas rápidas a las preguntas más frecuentes. Se pueden crear nuevos diseños de materiales, chips y piezas con IA generativa para optimizar los procesos de fabricación y reducir los costos.

La IA generativa también se puede utilizar para generar datos sintéticos para probar aplicaciones. Esto es especialmente útil para los datos que no suelen incluirse en los conjuntos de datos de prueba (como defectos o casos extremos).

Contenido multimedia y entretenimiento

Desde animaciones y guiones hasta largometrajes, la IA generativa puede producir contenido novedoso a una fracción del costo y el tiempo que implicarían tradicionalmente.

Estas son otras formas en las que puede utilizar la IA generativa en la industria:

Los artistas pueden complementar y mejorar sus álbumes con música generada por IA para crear experiencias completamente nuevas.

Las organizaciones de medios pueden utilizar la IA generativa para mejorar las experiencias de su audiencia al ofrecer contenido y anuncios personalizados para aumentar sus ingresos.

Las compañías de juegos pueden usar la IA generativa para crear nuevos juegos y permitir a los jugadores crear avatares.

Telecomunicación

Los primeros casos de uso de la IA generativa en las telecomunicaciones se centran en reinventar la experiencia del cliente. La experiencia del cliente se define por las interacciones acumuladas de los suscriptores en todos los puntos de contacto del recorrido del cliente.

Por ejemplo, las organizaciones de telecomunicaciones pueden aplicar la IA generativa para mejorar el servicio al cliente con agentes conversacionales en vivo similares a los humanos. También pueden optimizar el rendimiento de la red mediante el análisis de los datos de la red para recomendar soluciones. Además, pueden reinventar las relaciones con los clientes con asistentes de ventas individuales personalizados.

Energía

La IA generativa es adecuada para tareas del sector energético que implican el análisis, el reconocimiento de patrones, la previsión y la optimización de datos sin procesar complejos. Las organizaciones de energía pueden mejorar el servicio al cliente mediante el análisis de los datos empresariales para identificar los patrones de uso. Con esta información, pueden desarrollar ofertas de productos específicas, programas de eficiencia energética o iniciativas de respuesta a la demanda.

La IA generativa puede ayudar a gestionar la red, aumentar la seguridad del sitio operativo y optimizar la producción de energía mediante la simulación de yacimientos.

¿Cómo funcionan los modelos de IA generativa?

Los modelos tradicionales de machine learning eran discriminativos o se centraban en clasificar los puntos de datos. Intentaban determinar la relación entre los factores conocidos y desconocidos. Por ejemplo, observan imágenes (datos conocidos como la disposición de los píxeles, la línea, el color y la forma) y las asignan a palabras (el factor desconocido). Matemáticamente, los modelos funcionaban identificando ecuaciones que podían mapear numéricamente factores desconocidos y conocidos como variables x e y.

Los modelos generativos llevan esto un paso más allá. En lugar de predecir una etiqueta según algunas características, intentan predecir características según una etiqueta determinada. Matemáticamente, el modelado generativo calcula la probabilidad de que x e y ocurran juntos. Aprende la distribución de las diferentes características de los datos y sus relaciones.

Por ejemplo, los modelos generativos analizan imágenes de animales para registrar variables como diferentes formas de orejas, formas de ojos, rasgos de la cola y patrones de piel. Aprenden las características y sus relaciones para comprender cómo son los diferentes animales en general. Luego, pueden recrear nuevas imágenes de animales que no estaban en el set de entrenamiento.

A continuación, ofrecemos algunas categorías amplias de modelos de IA generativa.

Modelos de difusión

Los modelos de difusión crean nuevos datos realizando, de forma iterativa, cambios aleatorios controlados en una muestra de datos inicial. Empiezan con los datos originales y añaden cambios sutiles (ruido), haciendo que pierdan la similitud con el original progresivamente. Este ruido se controla cuidadosamente para garantizar que los datos generados sigan siendo coherentes y realistas.

Tras añadir ruido en varias iteraciones, el modelo de difusión invierte el proceso. La eliminación de ruido inversa elimina gradualmente el ruido para producir una nueva muestra de datos que se parezca a la original.

Redes generativas adversativas

La generative adversarial network (GAN, red generativa adversativa) es otro modelo de IA generativa que se basa en el concepto del modelo de difusión.

Las GAN funcionan entrenando dos redes neuronales de manera competitiva. La primera red, conocida como generador, crea muestras de datos falsas añadiendo ruido aleatorio. La segunda red, denominada discriminador, trata de distinguir entre los datos reales y los datos falsos producidos por el generador.

Durante el entrenamiento, el generador mejora continuamente su capacidad de crear datos realistas, mientras que el discriminador mejora su capacidad de diferenciar entre lo real y lo falso. Este proceso adversativo continúa hasta que el generador produce datos tan convincentes que el discriminador no puede diferenciarlos de los datos reales.

Las GAN se utilizan ampliamente para generar imágenes realistas, transferir estilos y realizar tareas de aumento de datos.

Autocodificadores variacionales

Los VAE aprenden una representación compacta de los datos llamada espacio latente. El espacio latente es una representación matemática de los datos. Puede considerarlo como un código único que representa los datos en función de todos sus atributos. Por ejemplo, si estudia rostros, el espacio latente contiene números que representan la forma de los ojos, la forma de la nariz, los pómulos y las orejas.

Los VAE utilizan dos redes neuronales: el codificador y el decodificador. La red neuronal del codificador mapea los datos de entrada a una media y una varianza para cada dimensión del espacio latente. Genera una muestra aleatoria a partir de una distribución gaussiana (normal). Este ejemplo es un punto en el espacio latente y representa una versión comprimida y simplificada de los datos de entrada.

La red neuronal del decodificador toma este punto muestreado del espacio latente y lo reconstruye en datos que se parecen a la entrada original. Las funciones matemáticas se utilizan para medir qué tan buena es la coincidencia entre los datos reconstruidos y los datos originales.

Modelos basados en transformadores

El modelo de IA generativa basado en transformadores se basa en los conceptos de codificador y decodificador de los VAE. Los modelos basados en transformadores añaden más capas al codificador para mejorar el rendimiento en las tareas basadas en texto, como la comprensión, la traducción y la escritura creativa.

Los modelos basados en transformadores utilizan un mecanismo de autoatención. Sopesan la importancia de las diferentes partes de una secuencia de entrada al procesar cada elemento de la secuencia.

Otra característica clave es que estos modelos de IA implementan incrustaciones contextuales. La codificación de un elemento de secuencia depende no solo del elemento en sí, sino también de su contexto dentro de la secuencia.

Cómo funcionan los modelos basados en transformadores

Para entender cómo funcionan los modelos basados en transformadores, imagine una oración como una secuencia de palabras.

La autoatención ayuda al modelo a centrarse en las palabras relevantes a medida que procesa cada palabra. Para capturar diferentes tipos de relaciones entre palabras, el modelo generativo basado en transformadores emplea múltiples capas de codificación denominadas cabezales de atención. Cada cabezal aprende a prestar atención a diferentes partes de la secuencia de entrada. Esto permite que el modelo considere simultáneamente diferentes aspectos de los datos.

Cada capa también refina las incrustaciones contextuales. Las capas hacen que las incrustaciones sean más informativas y capturan todo, desde la sintaxis gramatical hasta los significados semánticos complejos.

¿Cómo evolucionó la tecnología de IA generativa?

Los modelos generativos primitivos se han utilizado durante décadas en estadística para ayudar en el análisis de datos numéricos. Las redes neuronales y el aprendizaje profundo fueron los precursores recientes de la IA generativa moderna. Los variational autoencoders (VAE, autocodificadores variacionales), desarrollados en 2013, fueron los primeros modelos generativos profundos que podían generar imágenes y voz realistas.

Los VAE introdujeron la capacidad de crear variaciones novedosas de varios tipos de datos. Esto llevó a la rápida aparición de otros modelos de IA generativa, como las redes generativas adversativas y los modelos de difusión. Estas innovaciones se centraron en generar datos que se parecieran cada vez más a datos reales, a pesar de haber sido creados artificialmente.

En 2017, se produjo un nuevo cambio en la investigación sobre la IA con la introducción de los transformadores. Los transformadores integraron a la perfección la arquitectura del codificador y el decodificador con un mecanismo de atención. Agilizaron el proceso de formación de modelos de lenguaje con una eficacia y versatilidad excepcionales. Modelos notables como el GPT surgieron como modelos fundamentales capaces de entrenarse previamente sobre extensos corpus de texto sin procesar y de adaptarlos para diversas tareas.

Los transformadores cambiaron lo que era posible para el procesamiento del lenguaje natural. Potenciaron las capacidades generativas para tareas que iban desde la traducción y el resumen hasta la respuesta a preguntas.

Muchos modelos de IA generativa siguen logrando avances significativos y han encontrado aplicaciones en todos los sectores. Las innovaciones recientes se centran en refinar los modelos para que funcionen con datos propietarios. Los investigadores también quieren crear textos, imágenes, vídeos y discursos que se parezcan cada vez más a los producidos por humanos.

¿Cuáles son las prácticas recomendadas en la adopción de la IA generativa?

Si su organización desea implementar soluciones de IA generativa, tenga en cuenta las siguientes prácticas recomendadas para mejorar sus esfuerzos.

Comience con las aplicaciones internas

Es mejor comenzar la adopción de la IA generativa con el desarrollo de aplicaciones internas, centrándose en la optimización de los procesos y la productividad de los empleados. Obtiene un entorno más controlado para probar los resultados y, al mismo tiempo, desarrollar habilidades y comprender la tecnología. Puede probar los modelos exhaustivamente e incluso personalizarlos en fuentes de conocimiento internas.

De esta forma, sus clientes tendrán una experiencia mucho mejor cuando finalmente utilice los modelos para aplicaciones externas.

Mejore la transparencia

Comunique con claridad todas las aplicaciones y resultados de la IA generativa, de modo que sus usuarios sepan que están interactuando con IA y no con humanos. Por ejemplo, la IA puede presentarse como IA, o los resultados de búsqueda basados en la IA pueden estar marcados y resaltados.

De esta forma, sus usuarios pueden usar su propio criterio cuando interactúan con el contenido. También pueden ser más proactivos a la hora de abordar cualquier imprecisión o sesgo oculto que puedan tener los modelos subyacentes debido a las limitaciones de sus datos de entrenamiento.

Implemente la seguridad

Implemente barreras de protección para que sus aplicaciones de IA generativa no permitan el acceso inadvertido y no autorizado a datos confidenciales. Involucre a los equipos de seguridad desde el principio para que se puedan considerar todos los aspectos desde el principio. Por ejemplo, es posible que tenga que enmascarar los datos y eliminar la personally identifiable information (PII, información de identificación personal) antes de entrenar cualquier modelo con datos internos.

Realice pruebas exhaustivas

Desarrolle procesos de prueba automatizados y manuales para validar los resultados y pruebe todo tipo de escenarios que pueda experimentar el sistema de IA generativa. Tenga diferentes grupos de probadores beta que prueben las aplicaciones de diferentes maneras y documenten los resultados. El modelo también mejorará continuamente a través de las pruebas, y usted tendrá más control sobre los resultados y las respuestas esperados.

¿Cuáles son las aplicaciones comunes de la IA generativa?

Gracias a la IA generativa, puede aprovechar el machine learning para su empresa con mayor rapidez y aplicarlo a un conjunto más amplio de casos de uso. Puede aplicar la IA generativa en todas las líneas de negocio, incluidas la ingeniería, el marketing, el servicio al cliente, las finanzas y las ventas. La generación de código es una de las aplicaciones más prometedoras para la IA generativa y, con Amazon CodeWhisperer, un complemento de codificación de IA, estamos obteniendo excelentes resultados en cuanto a la productividad de los desarrolladores. Durante la versión preliminar, Amazon presentó un desafío de productividad y los participantes que usaron Amazon CodeWhisperer tenían un 27 % más de probabilidades de completar las tareas correctamente y lo hicieron una media de un 57 % más rápido que los que no usaron CodeWhisperer.

Además de la generación de código, hay muchas aplicaciones en las que puede utilizar la IA generativa para lograr un cambio radical en la experiencia del cliente, la productividad de los empleados, la eficiencia empresarial y la creatividad. Puede utilizar la IA generativa para mejorar la experiencia del cliente mediante capacidades como chatbots, asistentes virtuales, centros de atención inteligentes, personalización y moderación del contenido. También es posible aumentar la productividad de sus empleados con la búsqueda conversacional, la creación de contenido y el resumen de texto impulsados por IA generativa, entre otros. Además, la IA generativa le permite mejorar las operaciones comerciales con el procesamiento inteligente de documentos, los asistentes de mantenimiento, el control de calidad y la inspección visual y la generación de datos de entrenamiento sintéticos. Por último, puede utilizar la IA generativa para impulsar la producción de todo tipo de contenido creativo, desde arte y música, con la generación de texto, animación, video e imágenes.

¿Cómo puede AWS ayudar a la IA generativa?

Amazon Web Services (AWS) facilita la creación y el escalado de aplicaciones de IA generativa para sus datos, casos de uso y clientes. Con la IA generativa en AWS, obtiene seguridad y privacidad de nivel empresarial, acceso a FM líderes del sector, aplicaciones impulsadas por IA generativa y un enfoque centrado en los datos.

Elija entre una gama de tecnologías de IA generativa que respaldan a todo tipo de organizaciones en todas las etapas de la adopción y madurez de la IA generativa:

La generación de código es una de las aplicaciones más prometedoras de la IA generativa. Con Amazon CodeWhisperer, un complemento de codificación de la IA, puede obtener excelentes resultados en la productividad de los desarrolladores. Durante la versión preliminar, Amazon se enfrentó a un desafío de productividad. Los participantes que usaron CodeWhisperer tenían un 27 por ciento más de probabilidades de completar las tareas con éxito. En promedio, completaron las tareas un 57 por ciento más rápido que aquellos que no usaron CodeWhisperer.

Amazon Bedrock es otro servicio totalmente gestionado que ofrece una selección de FM de alto rendimiento y un amplio conjunto de capacidades. Puede experimentar fácilmente con varios de los principales FM, personalizarlos de forma privada con sus datos y crear agentes gestionados que ejecuten tareas empresariales complejas.

También puede usar Amazon SageMaker JumpStart para descubrir, explorar e implementar FM de código abierto, o incluso crear uno propio. SageMaker JumpStart proporciona infraestructuras y herramientas gestionadas para acelerar la creación, el entrenamiento y la implementación de modelos escalables, fiables y seguros.

AWS HealthScribe es un servicio que cumple con los requisitos de la HIPAA y que permite a los proveedores de software para la atención médica crear aplicaciones clínicas que generen automáticamente notas clínicas mediante el análisis de las conversaciones entre el paciente y el médico. AWS HealthScribe combina el reconocimiento de voz y la inteligencia artificial (IA) generativa para reducir la carga de la documentación clínica mediante la transcripción de las conversaciones entre el paciente y el médico y la generación de notas clínicas más fáciles de revisar.

Amazon Q en QuickSight ayuda a los analistas empresariales a crear y personalizar imágenes con facilidad mediante comandos en lenguaje natural. Las nuevas capacidades de creación de BI generativa amplían las consultas en lenguaje natural de QuickSight Q más allá de responder a preguntas bien estructuradas (como "¿cuáles son los 10 productos más vendidos en California?") para ayudar a los analistas a crear rápidamente imágenes personalizables a partir de fragmentos de preguntas (por ejemplo, "los 10 mejores productos"), aclarar el propósito de una consulta formulando preguntas de seguimiento, afinar las visualizaciones y realizar cálculos complejos.

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¿Qué es la IA generativa? - Explicación de la inteligencia artificial generativa - AWS

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Descubra por qué la IA generativa es esencial. Descubra sus ventajas y cómo puede utilizarla para crear nuevos contenidos e ideas, como texto, conversaciones, imágenes, video y audio.

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5 ejemplos de IA en nuestras vidas cotidianas

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5 ejemplos de IA en nuestras vidas cotidianas

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Actualmente, la IA se usa en cuestiones como el procesamiento de lenguaje natural netre otros como seleccion de contenidos.

Gracias a la IA somos capaces de realizar tareas de forma más efectiva, rápida y automática.Vamos a ver 5 ejemplos

1.Asistentes de voz virtuales

Cuando le preguntamos algo a un asistentes virtuales contesta con lo que necesitamos, estamos utilizando inteligencia artificial.según estudio realizado por Nielsen(líder mundial en medición de audiencias, datos y análisis, y da forma al futuro de los medios de comunicación) un 24% de los hogares en Estados Unidos ya cuenta con un altavoz inteligente.

2.Autos Inteligentes

Existen algunos autos ya son capaces de ayudarnos a estacionar o cuando estamso cerca de un objeto se frene automaticamente.

3.Mapas o Navegadores Digitales

La IA influye en los navegadores y mapas porque ayuda a calcular rutas mas eficentes y rapidas para ahorrar tiepo y estar mas seguros.

4.Domotica(IA en casa)

La domotica para que sea IA tiene que ser por comando de voz.En cambio si es por un atecla no se considera IA.Por ejemplo si hay una teclita(como las de la luz) que hace que se abra o se cierre una cortina no es IA pero si se abre o se cierra atravez de comando por voz si es IA como "Alexa,abri cortina 1"

5.En nuestros celulares

Aunque no parezca en nuestros celulares hay Inteligenica Artificial, en el autocorrector.Esto se debe a que el autocorrector se basa en probabilidad y en historial de lo que escribiste previamente.Tambien Siri que recivio una mejora recientemente sobre la Inteligencia artificial y Google Assitant Go son IA tambien.

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Desde décadas anteriores la Unesco an encaminado la ciencia y tecnología en un marco ético. Esto significa que an intentado encaminar la ciencia y tecnología en el ámbito educativo y salud.

Sin embargo gracias al rápido crecimiento de la inteligencia artificial se an presentado nuevos duelos éticos: el potencial que tienen los sistemas basados en IA para reproducir prejuicios, contribuir a la degradación del clima y amenazar los derechos humanos, entre otros.

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Aunque la ia tiene un gran potencial dentro de la educación.Su uso esta muy restringido de parte de los profesores y del mal uso de los alumnos.

La idea de usar IA en la educación a algunos directivos les parece inecesario aunque lo deberían ver al revés como algo esencial, algo innovador.

2. La IA puede ayudar a mejorar la educación en todo el mundo

Todos aprenden con su método preferido y a su propio ritmo. Los sistemas y métodos educativos actuales funcionan, pero no para todo el mundo. La educación actual es incapaz de satisfacer las necesidades específicas de cada uno para que los estudiantes puedan aprender de la mejor manera para ellos. La IA beneficia a la educación en este sentido.

La inteligencia artificial puede ayudar a determinar el estilo de aprendizaje de un estudiante. También puede ayudar a preparar planes de estudio o lecciones personalizados que funcionen.

Esta aplicación y ventaja particular de la IA aún se está explorando, pero no tenemos dudas de que se lograrán avances en el futuro cercano. Con la IA, la educación de calidad puede ser posible en todo el mundo.

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La inteligencia artificial en la educación. (2024, September 18). UNESCO.https://www.unesco.org/es/digital-education/artificial-intelligence?hub=32618

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La inteligencia artificial en la educación

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La inteligencia artificial en la educación

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Esta tecnología tiene limitaciones en la realización de tareas, incluyendo la creatividad, la toma de decisiones éticas y la empatía, y también hay tareas que son físicamente imposibles para ella, como respirar o experimentar sensaciones físicas

Fiabilidad de la Información

La IA no debe ser considerada una fuente primaria de información, ya que está sujeta a numerosos errores que, además, son impredecibles.

- Exactitud de los Datos: La IA opera basándose en algoritmos y datos previos, lo que significa que su precisión puede variar. Es importante contrastar la información generada con fuentes confiables.

- Actualización de Contenidos: Los sistemas de IA pueden no estar al día con las últimas investigaciones o cambios curriculares, lo que podría llevar a la difusión de información obsoleta.

- Alucinación de Datos: Los modelos de IA de texto pueden generar información potencialmente falsa para completar una respuesta. Es muy importante verificar cualquier dato o afirmación generada por la IA.

Aspectos Éticos

-Sesgo en los Datos: Los algoritmos pueden reflejar sesgos culturales o sociales presentes en los datos de entrenamiento. Esto podría dar como resultado decisiones o evaluaciones injustas. El profesorado deberá evaluar la posible existencia de estos sesgos tanto en su propio uso de la tecnología como en el de su alumnado.

Limitaciones de la IA en la comprensión del contexto emocional y social.

- Falta de Empatía: Aunque la IA puede simular conversaciones y responder preguntas, carece de la capacidad para entender el contexto emocional o social, algo que es intrínseco en la educación.

- Limitaciones en la Evaluación: Los sistemas de IA están diseñados para evaluar respuestas basadas en criterios específicos y no pueden medir aspectos subjetivos y complejos del aprendizaje y desarrollo humanos.

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1. La inteligencia artificial ayuda a resolver problemas complejos

2. La IA puede ayudar a mejorar la educación en todo el mundo

3. La inteligencia artificial genera automatización

4. La IA puede ayudar a los humanos a tomar decisiones más inteligentes y rápidas

5. La inteligencia artificial puede minimizar los errores

6. La IA ayuda con la investigación y el análisis de datos

7. La inteligencia artificial puede ayudar a mejorar la experiencia de los clientes

8. La IA puede ayudar a avanzar en el campo de la medicina

9. La inteligencia artificial tiene un lugar en el sistema de justicia penal

10. La IA puede ayudar a preservar el medio ambiente

11. La inteligencia artificial puede salvar vidas

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5 ejemplos cotidianos de Inteligencia Artificial. (2023, October 19). Inesdi.https://www.inesdi.com/blog/ejemplos-cotidianos-de-ia/

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5 ejemplos cotidianos de Inteligencia Artificial

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Conoce 5 ejemplos de inteligencia artificial que ya forman parte de nuestra vida cotidiana. Desde asistentes virtuales hasta recomendaciones personalizadas.

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Nielsen. (2024, April 12). Acerca de Nielsen.https://www.nielsen.com/es/about-us/about/

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Nielsen, líder mundial en análisis de audiencias, datos y análisis, determina el futuro de los medios de comunicación con mediciones precisas de lo que la gente escucha y ve.

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26/09/24

Charlamos con Greta sobre ideas para nuestro producto final

3/10/24

Definimos nuestra idea de producto final(chatbot) con Greta

10/10/24

Terminamos nuestro producto con Greta

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Hartwig, B. (n.d.). Top 11 benefits of Artificial Intelligence in 2024. Hackr.io.https://hackr.io/blog/benefits-of-artificial-intelligence

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Is artificial intelligence (AI) part of the future? Statista shows that in 2021 alone, $93.5 Billion was invested into artificial intelligence globally. Billions in cash and rapid technological breakthroughs give us a future where AI seems plausible. Superintelligence may or may not happen, depending on which expert you ask. But today, we're using some form of artificial intelligence to power our daily tasks.

Smartphones have AI that helps with routines, search, and taking photos. Vehicles also come equipped with a form of AI that assists with parking, collisions, pedestrians, and even cruise control. Despite the fears about artificial intelligence taking over humankind or simply not happening, there is one takeaway from all this: the technology has many benefits and near-endless applications.

But what exactly are the benefits of artificial intelligence in the current year? And what, if any, are the disadvantages?

What is Artificial Intelligence? [Definition]

From Cortana to autonomous vehicles, the rapid progress of AI development is showing no signs of slowing down. Artificial intelligence can encompass nearly anything from search engine algorithms to robotics.

Here's a more detailed definition of AI: Artificial intelligence (AI) is an interdisciplinary branch of computer science that builds smart machines. These machines are capable of performing complex tasks, even ones that require human intelligence. AI uses a variety of approaches, such as deep learning and machine learning, to make jobs more natural to do. The vast improvement of these two capabilities has caused a paradigm shift in all sectors of the technology industry.

There are two types of artificial intelligence: narrow AI (weak AI), and general AI (AGI or strong AI).

1. Narrow Artificial Intelligence

This type of AI is what everyone is using today. The design parameter for narrow AI is that it can only perform a "specific small task." For instance, facial recognition software is "only" used to identify faces, not cars or other objects. This type of AI can outperform humans at specific tasks such as chess, but nothing else.

2. General Artificial Intelligence

General AI (AGI) is what every researcher is aiming to create. While narrow AI deals with specific tasks, AGI has a much broader reach. This type of artificial intelligence will blow humans out of the water when it comes to cognitive tasks. Think of androids or robots that look and act human, but are smarter, faster, and stronger.

Now that we know a little bit more about what it is, let's dive into the pros and cons of artificial intelligence.

What Are the Benefits of Artificial Intelligence?

Artificial intelligence is capable of working 24/7 with no downtime. This alone is a significant improvement over humans, who need time to rest, eat, and sleep. Artificial Intelligence can cover for humans when they need time off. AI can also be deployed globally and through vast markets, making it possible to employ smart solutions everywhere.

The technology has countless benefits, but what exactly are the positive effects of artificial intelligence?

1. Artificial Intelligence Helps Solve Complex Problems

All the focus businesses have been putting on the development of AI along with all the investments thrust into the technology has helped bring significant advancements. Now, machine and deep learning models help AI solve some complex problems.

For example, some business sectors now use artificial intelligence to do things like detect fraud or create personalized interactions with customers. In many cases, customers can have their issues resolved without them ever having to speak with a human!

2. AI Can Help Improve Education Worldwide

Everyone learns in their preferred method and at their own pace. The current educational systems and methods in place work, but not for everyone. Current education is currently incapable of meeting everyone's specific needs so students can learn in the exact best way for them. AI benefits education in this regard.

Artificial intelligence can help determine a student's learning style. It can also help to prepare personalized curricula or lesson plans that work.

This particular application and advantage of AI is still being explored, but we have no doubt that advances will be made in the near future. With AI, quality education can become possible worldwide.

3. Artificial Intelligence Brings About Automation

One of the biggest advantages of AI is automation. According to IBM, automation is the application of programs, technology, or robotics that achieves outcomes with minimal human input. Automation has had major impacts on industries like transportation and communications. It also helps improve the service and computer product industries.

Automation takes away many of the repetitive and tedious tasks that can often cause human error or result in injury. It can lead to increased productivity and higher production rates thanks to increased efficiency. With automation, work is performed faster and more safely while using raw materials more efficiently.

The end result is that artificial intelligence can bring about business efficiency, increased output, reduced lead times, improved product quality, and improved workplace (and product) safety.

You can see an example of automation in a company's customer support setups. In many cases, a chatbot or AI handles many customers' complaints, reducing the need for manpower such as customer service representatives.
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4. AI Can Help Humans Make Smarter and Faster Decisions

Human emotion and thought have the tendency to affect decision-making in many ways. Artificial intelligence, on the other hand, runs on pure logic and data - no emotions involved whatsoever. The result is another one of the advantages of artificial intelligence: AI can help humans make smarter decisions, faster.

Artificial intelligence can help coordinate data delivery and develop consistency. It is also capable of analyzing the data, noticing trends, providing forecasts, and quantifying risks and uncertainties. Best of all, artificial intelligence is generally unbiased (if it is created that way). An AI's end report can help the company executives and leaders make the best decisions for their organization.

You can see this in action in the world of finance and trading. Nowadays, algorithmic trading has become the norm, helping humans make smarter decisions as to what stocks to buy or sell and when.

5. Artificial Intelligence Can Minimize Errors

Human error is, and always will be, something that will happen at some point or another - no matter how careful anyone may be. However, with the help of artificial intelligence, human error can be minimized and in some cases, eliminated.

For example, automation tools can take care of many data entry or processing jobs, making backend systems run more smoothly since data processing mistakes are largely eliminated.

6. AI Helps With Research and Data Analysis

One of the major benefits of AI is how helpful it can be for research and data analysis. Any industry can use artificial intelligence to help with data analysis, but it comes as no surprise that the field that benefits most is that of science. The use of artificial intelligence in a research setting can help scientists spot trends and results in data that could've otherwise been impossible to notice. AI helps not just to extract and analyze data, but also to detect any patterns and predict what may happen.

For example, artificial intelligence has been used in human genome research for quite some time. In such research, artificial intelligence is used to predict shapes that protein structures can acquire. AI is then used to predict how these protein structures affect the human body. Through this AI-assisted research, scientists are able to improve medical diagnosis procedures and develop groundbreaking new treatments.

7. Artificial Intelligence Can Help Enhance Customers' Experience

Have you ever needed to get in touch with a company only to be met with a chatbot ready to address your every concern? It can be frustrating, especially if the company is using a primitive or "cheap" version of AI that essentially functions as an autoresponder.

However, there is no doubt that artificial intelligence is getting smarter and better - some chatbots can help solve customer concerns quickly. In situations like these, a customer's concerns are addressed quickly, keeping them happy. On the other hand, a business can require fewer customer service representatives, since the AI will only escalate tickets that require human intervention.

Another example of an AI-assisted customer experience is when a company makes it easier for a customer to reorder. For example, a customer orders a consumable product. It takes them a certain amount of time to use it up, then they reorder. The company will then recall what a customer ordered and how often, so that they can send a gentle e-mail reminder (or mobile push notification) to let them know when it's about time to reorder again.

8. AI Can Help Advance the Field of Medicine

We've already discussed how AI can help in research and data analysis and how it has resulted in advances in the medical field. Indeed, one of the best artificial intelligence benefits to society is how AI can help make advances in the medical and healthcare sector.

Examples of these advances are patient monitoring technology that allows for remote care and diagnosis without a patient having to visit the hospital. This technology is still being explored, but wearables such as the Fitbit and the Apple Watch are going in that direction. Fitbit, which was acquired by Google in 2021, is starting to explore features like health metrics and trends, informing users of their baseline so they can notice anomalies.

Deep learning AI algorithms are being explored for their potential capacity to help with an early cancer diagnosis. An early cancer diagnosis is often vital for a good prognosis.

9. Artificial Intelligence Has a Place in the Criminal Justice System

Today, profilers, behavioral psychologists, and forensic psychologists provide insight into criminal behaviors and motivations. However, artificial intelligence has also started finding its place in the criminal justice system. When created in an unbiased manner, artificial intelligence can process and analyze data and detect patterns that humans may otherwise miss. AI's predictive nature has led to many areas of law enforcement and criminal justice adopting its use, such as in the case of algorithmic risk assessments.

It's worth mentioning that AI has a long way to go for its use to be "perfected" in law enforcement. It is crucial that the AI employed in this use is unbiased, as human lives are at stake. This is especially so considering that in some jurisdictions, AI is now being used to assist with determining matters of bail, criminal sentencing, and parole.

10. AI Can Help Preserve the Environment

Another one of the pros of artificial intelligence is that it can help in environmental preservation and conservation. Combined with the field of robotics, artificial intelligence has the potential to help improve recycling systems worldwide - particularly by sorting recyclables better.

AI can also help reduce the effects of climate change by helping in the management of renewable energy sources (maximizing efficiency), forecasting the demand for energy, and improving agricultural practices worldwide.

11. Artificial Intelligence Can Save Lives

One of the best artificial intelligence advantages is that it has the potential to help save lives. It can do so by helping to more accurately predict natural disasters such as floods, tornadoes, and hurricanes. Early detection can help local governments decide whether to evacuate people out of the danger zones. AI has even been put to use in helping to determine when and where earthquake aftershocks can strike.
Ready to become an AI expert? Check out this course: Oxford Artificial Intelligence Program
What Are the Disadvantages of Artificial Intelligence?

There are two sides to every coin. Naturally, there are pros to artificial intelligence. But, do you know the cons of artificial intelligence? Let's discuss them below.

1. Artificial Intelligence Is Expensive to Create

Developing artificial intelligence is not cheap. It requires technology - hardware and software - that needs constant updating to stay effective and relevant. AI is very complex and requires maintenance, incurring ongoing costs beyond its initial creation.

2. Humans May Get Lazy

With AI doing most of the work, humans may get lazy - this is one of the biggest arguments against the global adoption of AI. It can cause a butterfly effect where humans may not bother with learning certain things and processes since AI already does the job. The result can mean lost art, knowledge, and so on - and future generations that may become lazy and complacent.

3. Humans May Lose Their Jobs

One of the biggest pros and cons of AI is automation. Just as automation can streamline processes, increase output, and reduce costs, it may also result in humans losing their jobs in some industries. When artificial intelligence takes over repetitive and/or tedious work, it could lead to the realization that a job is unnecessary and the person previously doing that work could lose their employment.

Conclusion

AI can improve productivity, make lives easier, and even improve safety and potentially save lives.

Even today, AI already makes a huge difference in human routines. You're probably using some form of artificial intelligence to make your life easier every day without even realizing it!

Artificial intelligence as a technology has a long way to go, but that doesn't mean that it's not already well within the mainstream. And with so many people choosing to invest in its development, it's only a matter of time before humankind reaches more breakthroughs in the technology.

We hope that this article on the benefits of artificial intelligence has helped you get a better idea of this technology. Are you a proponent of AI and its benefits or worried about the risks? Leave a comment and let us know.

Frequently Asked Questions

1. How can AI improve our lives?

Artificial intelligence provides plenty of benefits to our day-to-day lives. In the current state of the world, and with today's existing technology, we already see the improvements that AI technology has brought. Right now, we have home assistants like Google Assistant and Alexa making things easier at home. Our phones unlock with facial ID/recognition, which is a "simple" AI. The biggest advantages of AI in daily life are automation, improved productivity, safety benefits, and more.

2. How does AI benefit the economy?

Artificial intelligence can help businesses improve and streamline their processes, whether for office productivity or for production. The technology can also help with keeping employees safe and preventing injuries, making faster and smarter business decisions, and creating business contingencies to keep things going even during unexpected events. With AI, businesses can work smarter and improve the quality of their products and services.

3. What is the importance of artificial intelligence in everyday life?

There are many artificial intelligence benefits that impact everyday life. Automation on its own is already an excellent benefit. But on top of that, other industries have already started employing the use of AI. The medical field, for example, is exploring the option of using artificial intelligence for improved diagnoses of diseases and ailments. AI can also benefit businesses and the economy. AI also helps predict weather and natural disasters more accurately.
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Top 11 Benefits of Artificial Intelligence in 2023

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Is artificial intelligence (AI) part of the future? Statista shows that in 2021 alone, $93.5 Billion was invested into artificial intelligence globally. Billions in cash and rapid technological breakthroughs give us a future where AI seems plausible. Superintelligence may or may not happen, depending on which expert you ask.

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Maheshwari, R. (2023, April 11). Advantages of Artificial intelligence (AI) in 2024. Forbes Advisor INDIA.https://www.forbes.com/advisor/in/business/software/advantages-of-ai/

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To become successful in any kind of business, all you need is accurate collection of data, easy processing, adequate analytics, which further forms the backbone of decision-making and is required for vital insights. But, the kind of volume and variety of data which is generated cannot be just handled by humans at this large- scale.

And hence, eventually the significance of artificial intelligence comes into the picture which plays a very vital role in segregating these huge datasets into useful and accurate pieces of information which makes human lives much easier.

So, what are the benefits of AI and how does it affect our day to day lives? Here's a detailed read on the advantages of artificial intelligence in the real world.

9 Key Benefits of Artificial Intelligence (AI)

Artificial Intelligence has pushed the boundaries of the way computer machines used to operate and functions to make human lives easier. AI is a mammoth structure of super computers which helps in facilitating machines to act seamlessly and perform many human-like tasks.

Thus, it can be referred to as a magnificent creation of next-generation developments and progressions which leads to end-to-end automation and orchestration of various complex operations and thus reduces human error.

There is no doubt about that AI-enabled systems have been able to transform various industries through its several advantages which it has to offer in the following ways:

Reducing Human Error:

AI-enabled computers make zero errors if programmed correctly.

AI models are based on predictive analysis thus leaving no scope for errors.

Helps to save both time and resources and helps in achieving accurate and efficient results.

Automates Repetitive Tasks and Processes

AI enables automation of routine monotonous tasks in areas such as data collection, data entry, customer focussed business, email responses, software testing, invoice generation, and many more.

Employees get time to focus on such tasks which require human abilities.

Smoothly handles Big Data

AI has all the skills and algorithms to process and make conclusions from big data in very less time.

AI has the ability to quickly grasp and extract relevant data which might be needed for analysis.

AI can also further process this data through interpretation and transformation.

Facilitates Quick Decision-Making

AI helps in gathering reliable and valuable insights at a much faster pace.

AI, along with important algorithms enables machines to bring consolidated data and predictions.

AI systems are always available thus helping in faster decision making.

AI-Enabled Digital Assistants

AI-based chatbots reduce the need for unnecessary customer service staff.

Helps in addressing routine and simple customer queries.

Chatbots smartly handle customers and provide timely and accurate information on demand.

Examples of voice assistants: Siri and Alexa, which respond to human voice commands and help them in resolving queries.

Performs Risky and Perilous Tasks Efficiently

AI applications can be used in the areas which are hazardous to humans.

AI systems minimize the risks involved in perilous tasks. For instance, Robots are able to undertake hazardous tasks such as coal mining, sea exploration, help in rescue operations during natural disasters, and so on.

Helps in Improving Processes and Workflows

AI helps companies to work more efficiently, enhances productivity, and increases revenues.

Helps in improving tedious processes and offers better workflows which are error-free.

Assist in Medical Applications

AI is directly involved in healthcare applications and treatments.

Medical practitioners are able to predict health risks rapidly with AI.

AI assists in complex treatment procedures such as radiosurgery.

AI based surgery stimulators monitor and detect neurological disorders and stimulate brain functions.

Full-Time Availability

AI based systems are available 24*7 and can be accessed whenever required at any given time.

Unlike humans, AI based systems can be productive all the time.

AI systems are programmed to work for longer hours and can handle repetitive and monotonous tasks easily.

Bottom Line

Now it is crystal clear that AI has all the ability to surpass human intelligence and can perform any particular task much accurately and efficiently. There is also no doubt that AI possesses immense potential which further helps to create a better place to live in. However, anything in excess is not good and nothing can be matched at par with the human brain.

Therefore, AI should not be used excessively as too much automation and dependent on machines can create a very hazardous environment for the present human mankind and for the next generations to come.

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Advantages Of Artificial Intelligence (AI) In 2024

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To become successful in any kind of business, all you need is accurate collection of data, easy processing, adequate analytics, which further forms the backbone of decision-making and is required for vital insights. But, the kind of volume and variety of data which is generated cannot be just handle

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De Haro Para Cedec, J. J. (n.d.). Límites de la IA | Inteligencia Artificial en Educación.https://descargas.intef.es/cedec/proyectoedia/guias/contenidos/inteligencia_artificial/lmites_de_la_ia.html

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Tenemos que ser muy conscientes de lo que podemos esperar de la IA. La Inteligencia Artificial ha irrumpido en el ámbito educativo con un gran potencial para transformar la enseñanza y el aprendizaje. Sin embargo, es crucial que el profesorado esté al tanto de las limitaciones inherentes a esta tecnología para implementarla de manera eficaz y ética.

A continuación, se presentan algunas de las limitaciones más importantes que deben tenerse en cuenta:

Fiabilidad de la Información

La IA no debe ser considerada una fuente primaria de información, ya que está sujeta a numerosos errores que, además, son impredecibles.

Exactitud de los Datos: La IA opera basándose en algoritmos y datos previos, lo que significa que su precisión puede variar. Es importante contrastar la información generada con fuentes confiables.

Actualización de Contenidos: Los sistemas de IA pueden no estar al día con las últimas investigaciones o cambios curriculares, lo que podría llevar a la difusión de información obsoleta.

Alucinación de Datos: Los modelos de IA de texto pueden generar información potencialmente falsa para completar una respuesta. Es muy importante verificar cualquier dato o afirmación generada por la IA.

Aspectos Éticos

Sesgo en los Datos: Los algoritmos pueden reflejar sesgos culturales o sociales presentes en los datos de entrenamiento. Esto podría dar como resultado decisiones o evaluaciones injustas. El profesorado deberá evaluar la posible existencia de estos sesgos tanto en su propio uso de la tecnología como en el de su alumnado.

Interacción Humana

Limitaciones de la IA en la comprensión del contexto emocional y social.

Falta de Empatía: Aunque la IA puede simular conversaciones y responder preguntas, carece de la capacidad para entender el contexto emocional o social, algo que es intrínseco en la educación.

Limitaciones en la Evaluación: Los sistemas de IA están diseñados para evaluar respuestas basadas en criterios específicos y no pueden medir aspectos subjetivos y complejos del aprendizaje y desarrollo humanos.

Dependencia Tecnológica

Desafíos relacionados con el acceso equitativo a la tecnología y la personalización.

Acceso a la Tecnología: La falta de acceso equitativo a dispositivos y a Internet de alta velocidad puede generar desigualdades en el aprovechamiento de las herramientas basadas en IA.

Falta de Personalización: Aunque algunos sistemas de IA ofrecen aprendizaje adaptativo, no pueden reemplazar la intuición y la adaptabilidad del profesorado.

Formación del Profesorado

Importancia de la formación continua para el uso efectivo de la IA en el aula.

Necesidad de Formación Continua: La eficacia de la IA está directamente relacionada con la habilidad del profesorado para utilizarla, lo que implica una necesidad de formación continua.

En vista de estas limitaciones, es recomendable que el profesorado adopte un enfoque equilibrado y crítico al integrar la IA en el aula. La tecnología debe verse como un complemento a las estrategias de enseñanza, no como un sustituto. Además, es vital mantenerse actualizado y recibir formación continua para maximizar los beneficios de la IA mientras se minimizan sus desventajas.

Es también importante saber que muchas personas a lo largo de la historia han hablado de cualquier tema con seres no humanos: las estrellas, las cartas del tarot, las cenizas, las piedras, las mascotas, las deidades... Y podemos caer en los mismos errores que esas personas, al autoconvencernos de que los sistemas de IA puedan "explicar sus razonamientos o dar consejos sobre infinidad de asuntos". A este respecto dejamos un artículo, "Can LLMs Really Reason and Plan?" de Subbarao Kambhampati, para https://cacm.acm.org/ que nos habla de este tema

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Tenemos que ser muy conscientes de lo que podemos esperar de la IA. La Inteligencia Artificial ha irrumpido en el ámbito educativo con un gran potencial para transformar la enseñanza y el aprendizaje. Sin embargo, es crucial que el profesorado esté al tanto de las limitaciones inherentes a esta tecnología para implementarla de manera eficaz y ética.

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Ferré, X. (2023, May 25). Cómo la inteligencia artificial está cambiando la ciberdelincuencia. Cómo la inteligencia artificial está cambiando la ciberdelincuencia (ey.com)

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Los avances en la IA han generado una nueva realidad en la que los ciberataques se vuelven más complejos de prevenir y detectar

En los últimos años, el uso de la inteligencia artificial (IA) ha revolucionado la forma en que las empresas abordan la ciberseguridad. Pero, al mismo tiempo, los ciberdelincuentes también están aprovechando esta tecnología para sofisticar su maliciosa actividad. Los avances en la IA han generado una nueva realidad en la que los ciberataques se vuelven más complejos de prevenir y detectar. Por esta razón, resulta crucial que las empresas se adapten a estos cambios y empleen estrategias avanzadas para protegerse contra estas amenazas que evolucionan constantemente.

La integración de la IA y el aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) en los ciberataques ha aumentado su eficacia y complejidad. Los ciberdelincuentes recurren a herramientas basadas en IA para llevar a cabo diferentes actos criminales, entre los que figuran el robo de identidad, la creación de deepfakes y las campañas automatizadas de phishing selectivo. Hay varios informes que destacan que los ciberataques basados en la IA se encuentran entre los riesgos más importantes a los que se enfrentan las organizaciones en la era digital.

El robo de identidad ha evolucionado considerablemente, ya que las herramientas de IA facilitan la creación de identidades artificiales combinando, para ello, información real y ficticia. Estas identidades artificiales se utilizan, posteriormente, para cometer fraudes, lo que provoca importantes pérdidas económicas. A modo de ejemplo, la Federal Trade Commission (FTC, Comisión Federal de Comercio de EE. UU.) afirma que el robo de identidad generó pérdidas por un valor de 3.300 millones de dólares en 2020.

La manipulación de imágenes, vídeos o archivos de audio mediante el uso de inteligencia artificial ha creado una nueva amenaza: los deepfakes. Estas recreaciones son cada vez más convincentes y pueden ser utilizadas con fines maliciosos, como la desacreditación de personas, la difusión de información falsa o incluso la suplantación de ejecutivos de alto nivel para aprobar operaciones fraudulentas.

Para prevenir y detectar estas amenazas, es necesario fortalecer los procesos de verificación de identidad. La autenticación multifactorial (MFA) y las tecnologías biométricas, como las huellas dactilares o los sistemas de reconocimiento facial. De acuerdo con Microsoft, la MFA puede prevenir hasta el 99,9 % de los ataques.

Implantar soluciones de seguridad basadas en IA y ML para mejorar la ciberseguridad puede permitir a las compañías identificar y responder a las amenazas de una forma más efectiva. Estas soluciones pueden analizar grandes cantidades de datos para detectar anomalías y patrones indicativos de ciberataques, permitiendo así poner rápidamente en marcha acciones de respuesta y mitigación.

Un punto que deben tener muy en cuenta las empresas es la revisión y actualización periódica de las políticas y procedimientos de seguridad para garantizar que las empresas están preparadas para las nuevas amenazas. Esto implica llevar a cabo evaluaciones de riesgos, actualizar las medidas de control de acceso y ofrecer formación continua a los empleados sobre las últimas ciber amenazas y las mejores prácticas.

En este ámbito, la puesta en marcha de soluciones de seguimiento y filtrado de correo electrónico y otros canales de comunicación puede ayudar a detectar intentos de phishing y phishing selectivo. Estas herramientas pueden identificar enlaces y archivos adjuntos maliciosos, así como patrones inusuales en las comunicaciones, alertando a las compañías de posibles amenazas.

Una vía interesante para mantenerse informado sobre los últimos ciberataques basados en la IA y desarrollar las contramedidas necesarias, es compartir información con otras empresas del sector, las fuerzas y cuerpos de seguridad y entidades de ciberseguridad.

Todas estas medidas deben estar alineadas a una estrategia de ciberseguridad definida a medio plazo de cómo afrontar los distintos riesgos que cada compañía, por su casuística, pueda tener en las áreas de ciberseguridad y riesgos tecnológicos. También es muy recomendable disponer de servicios gestionados que permitan detectar y responder de forma eficiente ante cualquier incidente de ciberseguridad, además de ir adoptando las últimas tecnologías de protección que permitan enfrentarse a estos posibles fraudes con tecnologías parecidas a las que emplean los atacantes.

Los ataques basados en IA irán en aumento y su rápida evolución entraña importantes desafíos para las organizaciones de todo el mundo. A medida que los ciberdelincuentes continúen explotando las tecnologías de IA para suplantar identidades y llevar a cabo robos millonarios, es vital que las entidades adopten estrategias avanzadas de prevención y detección para poder combatirlos.
Publicado en El Economista

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Cómo la inteligencia artificial está cambiando la ciberdelincuencia

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La integración de la IA y el aprendizaje automático en los ciberataques ha aumentado su eficacia y complejidad.