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La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se enfoca en crear sistemas que puedan realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento y la percepción.

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Los Peligros de la Inteligencia Artificial

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La inteligencia artificial (IA) ha traído consigo una verdadera revolución en los negocios. Las iniciativas de transformación digital en las empresas estarán destinadas a la IA, y ¡no es para menos! ya que permite automatizar tareas que en un principio fueron rutinarias, acortar tiempos de entrega, atender mejor al cliente y brindarle un servicio completamente personalizado y adaptado a sus necesidades.

En este artículo nuestro equipo de SES Perú va a revisar la realidad y oportunidades de estas tecnologías en la gestión documental.
EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Las tecnologías de aprendizaje automático o machine learning han permitido gestionar eficazmente mayores volúmenes de datos dentro de las organizaciones: lo que antes era todo un desafío para las empresas ahora se convierte en una excelente oportunidad de entregar al cliente más y mejores resultados.

El machine learning, completamente ligado a la inteligencia artificial, evalúa el contenido de los documentos y según los resultados se encarga de las tareas de organización, interpretación y clasificación de los mismos para la toma de decisiones acertadas. En este proceso es cada vez menos necesaria la intervención humana ya que son los propios sistemas quienes tienen la capacidad de "aprender por sí mismos" para mejorar su desempeño u operatividad en el caso de ser necesario.
ANÁLISIS INTELIGENTE Y ORGANIZACIÓN DE LOS DOCUMENTOS
Un beneficio de la inteligencia artificial, que sin duda alguna puede ayudar a agilizar y optimizar los procesos donde se requiera gestionar documentos dentro de las empresas u organizaciones, es que aporta valor agregado al organizar y analizar los datos en tiempos más cortos y generando mejores resultados.
SEGURIDAD Y PROTECCIÓN DE LOS DATOS
¡Así es! Las herramientas de inteligencia artificial también le aportan mayor seguridad en la gestión de datos inherentes a su empresa ya que tienen la capacidad de detectar cuáles documentos son confidenciales o tienen acceso limitado, leyendo, por ejemplo, las palabras "confidencial o "privado" dentro de los mismos e inhabilitando su acceso a determinados usuarios, en el caso que fuese necesario.

También, gracias a la inteligencia artificial, existen tecnologías de reconocimiento facial y demás sistemas biométricos implementados, que permiten visualizar los datos confidenciales únicamente a quienes tengan los accesos otorgados, garantizando que la información se encuentre segura, no sea alterada o eliminada por ajenos o extraños.
MAYOR CALIDAD + MENOR TIEMPO = MEJOR GESTIÓN DOCUMENTAL
La clasificación a partir de la lectura de documentos que realizan las herramientas de inteligencia artificial han permitido optimizar los procesos que antes requerían mayor tiempo y dedicación de las personas. De igual forma sucede con todo lo que conlleva el proceso de extracción: la inteligencia artificial otorga mayor precisión y la capacidad de leer el documento sin importar la cantidad de datos que se incluyan en él o el idioma en que esté escrito, de manera más precisa y automatizada.

De esta forma podrá obtener en forma inmediata la información de sus documentos y volcarla en planillas o integrarla en su sistema de gestión para realizar reportes y análisis que permitan una toma de decisiones informada. ¡Una ventaja que conviene a las empresas para ir a la par de las nuevas actualizaciones y desafiar la competitividad del mercado!

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA GESTIÓN DOCUMENTAL - SES Digital

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"Las empresas están con el gran desafío de transformarse digitalmente. Todos los negocios están caminando para canales digitales, bancos, aseguradoras, comercio y el software está en el centro de esa transformación", explica a Efe, Joao Fábio Valentin, vicepresidente de DevOps para CA Technologies en Latinoamérica.

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¿De qué es capaz la inteligencia artificial?  | DW Documental

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Autónomo, Minería de Datos, Chatbot, Robótica, Redes Neuronales

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Contenido principal del artículo

Resumen

Instituciones políticas como la Comisión Europea y el Gobierno de España han manifestadosu interés y predisposición para sentar las bases de una gobernanza ética de la Inteligencia Artificial (IA). En particular, han planteado el impulso de una Inteligencia Artificial confiable a través de unconjunto de directrices y estrategias. A pesar del beneficio que reportan estas iniciativas políticas, no es posible apreciar en su conjunto una estrategia educativa específica que contribuya a la generación de un ecosistema ético de IA fundamentado en la confianza. En ese sentido, el objetivo principal de este trabajo consiste en explicar que la enseñanza de la ética aplicada en los estudios de ingeniería constituye una apuesta para el fortalecimiento profesional, la gobernanza ética yuna investigación e innovación responsables. Para alcanzar este objetivo, en primer lugar, serándetallados algunos de los aspectos esenciales que dotan de un valor significativo a la enseñanza de la ética aplicada, subrayando la responsabilidad social que presentan las universidades en este terreno. En segundo lugar, se mostrará una clasificación de las asignaturas de ética relacionadas con la ingeniería en el entorno de las universidades públicas españolas. Y, en tercer lugar, se ofrecerá un marco teórico enraizado en la ética discursiva, promoviendo una mirada cívica en el contexto educativo de las profesiones.

Palabras Clave

Ethics, engineering, artificial intelligence, education, civic responsibility, university Ética, ingeniería, inteligencia artificial, educación, civismo, universidad

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Citas

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El valor de la ética aplicada en los estudios de ingeniería en un horizonte de inteligencia artificial confiable

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Instituciones políticas como la Comisión Europea y el Gobierno de España han manifestadosu interés y predisposición para sentar las bases de una gobernanza ética de la Inteligencia Artificial (IA). En particular, han planteado el impulso de una Inteligencia Artificial confiable a través de unconjunto de directrices y estrategias.

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https://doi.org/10.25749/sis.29463

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Powerful Knowledge and Artificial Intelligence (AI)

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Sisyphus - Journal of Education aims to be a place for debate on political, social, economic, cultural, historical, curricular and organizational aspects of education

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Una revolución silenciosa ha tomado por asalto la arena política de América Latina, donde la influencia creciente de la inteligencia artificial está transformando desde las campañas hasta la toma de decisiones de los votantes. En recientes jornadas electorales, la región enfrentó procesos altamente competitivos, con resultados ajustados, y un escenario marcado por desafíos como la desinformación, noticias falsas, polarización y fanatismo político.

Expertos de la ONU advierten sobre los riesgos de ciberseguridad impulsados por la inteligencia artificial, llamando a una acción coordinada para salvaguardar la integridad de las elecciones del 2024.

Con El Salvador, México y Estados Unidos en el horizonte electoral, la lucha contra la desinformación emerge como un imperativo para preservar la democracia en la región.

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Especial noticias - Inteligencia artificial y noticias falsas redefinieron las elecciones en América Latina

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Una revolución silenciosa ha tomado por asalto la arena política de América Latina, donde la influencia creciente de la inteligencia artificial está transformando desde las campañas hasta la toma de...

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inteligencia artificial y periodismo: diluyendo el impacto de la desinformación y las noticias falsas a través de los bots

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Inteligencia artificial y periodismo: diluyendo el impacto de la desinformación y las noticias falsas a través de los bots

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Autoría: Jesús Miguel Flores Vivar. Localización: Doxa Comunicación: revista interdisciplinar de estudios de comunicación y ciencias sociales. Nº. 29, 2019. Artículo de Revista en Dialnet.

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DOI:
https://doi.org/10.35487/rius.v15i48.2021.707

Resumen

El presente artículo tiene como objetivo analizar las posibilidades de uso de sistemas de sistemas de inteligencia artificial en el procedimiento de mediación. Para su realización se parte de la distinción entre mediación y mediación electrónica, y entre esta y la que utiliza inteligencia artificial. El análisis se realiza desde dos perspectiva, a) la sustitución de la figura del mediador por el sistema y b) la utilización de este sistema como auxilio en el proceso de mediación. Se concluye que estos sistemas presentan limitaciones tecnológicas que inciden en la naturaleza del procedimiento y en las principales características de este por lo cual la existencia de procedimientos totalmente automatizados significa una desnaturalización de este mecanismo alternativo de resolución de controversias, al menos desde el actual desarrollo de la tecnología.

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El uso de la inteligencia artificial en la mediación: ¿quimera o realidad?

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esta información la encontré en la plataforma de NETAPP

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NetApp es el referente en materia de datos para el cloud híbrido y, como tal, conoce el valor que tiene el acceso a los datos, su gestión y control. Data Fabric de NetApp® proporciona un entorno de gestión de datos unificado que abarca todo tipo de dispositivos periféricos, centros de datos y varios clouds de hiperescala. Data Fabric permite que organizaciones de todos los tamaños tengan la capacidad de acelerar aplicaciones críticas, obtener visibilidad de datos, optimizar la protección de los datos y aumentar la agilidad operativa.

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Con el software ONTAP®, la IA y el aprendizaje profundo puede estar presente en las instalaciones y en el cloud híbrido.

Los sistemas AFF All-Flash aceleran las cargas de trabajo de IA y aprendizaje profundo y eliminan los cuellos de botella que se crean en el rendimiento.

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Además, NetApp ha comenzado a incorporar el análisis de Big Data y la inteligencia artificial a sus propios productos y servicios. Así, por ejemplo, Active IQ® utiliza miles de millones de puntos de datos, análisis predictivos y un potente aprendizaje automático para ofrecer recomendaciones proactivas de soporte al cliente para entornos tecnológicos complejos. Active IQ es una aplicación de cloud híbrido que se creó con las mismas tecnologías y los mismos productos de NetApp que usan nuestros clientes para crear soluciones de IA destinados a una amplia gama de casos prácticos.

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¿Qué es la IA y por qué es importante? | NetApp

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Si quieres saber qué es la IA o por qué es importante la inteligencia artificial, entra ahora en la página de NetApp y descubrelo por ti mismo.

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esta noticias falsas son relacionadas ya que se habla sobre que la inteligencia artificial, que es malo tanto paralas personas como para la política de los países ya que es muy sabido que la IA va a dejar sin trabajos a la mayoría de las personas así dejando que la economía de los países caerán, pero es falso ya que estas AI están en desarrollo continuo y al ser continuo va a empezar ver empleos relacionados con la construcción de la Ai

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esta noticias falsas son relacionadas ya que se habla sobre que la inteligencia artificial, que es malo tanto paralas personas como para la política de los países ya que es muy sabido que la IA va a dejar sin trabajos a la mayoría de las personas así dejando que la economía de los países caerán, pero es falso ya que estas AI están en desarrollo continuo y al ser continuo va a empezar ver empleos relacionados con la construcción de la Ai

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Es probablemente la disciplina técnico-científica con más potencial de los últimos años, la que plantea una revolución sin parangón en nuestro mundo. Andrew Ng, uno de las personalidades más conocidas en este ámbito, la llama "la electricidad del siglo XXI". Y sin embargo es difícil dar una definición concisa y clara de qué es la inteligencia artificial.

No somos los primeros en intentarlo, ni mucho menos. Un señor llamado Alan Turing, padre de la informática, trató de dar respuesta a esa misma pregunta, y esquivó responderla directamente. En lugar de eso se inventó un test para tratar de determinar si algo poseía o no inteligencia artificial. Así nació un Test de Turing que para muchos expertos actuales no acaba de definir del todo este concepto.

Los comienzos de la inteligencia artificial

Año 1956. Allen Newell, Herbert Simon, Marvin Minsky, Arthur Samuel y John McCarthy -que acuñó el término- se reúnen en Dartmouth College. Aquella reunión acabaría con un optimismo exagerado: no solo crearon de la nada la disciplina de inteligencia artificial: todos creyeron que desarrollar esa capacidad y dotar a las máquinas de la capacidad de pensar sería fácil.

"Fueron enormemente optimistas", confirmaba Ramón López de Mántaras. Catedrático de Inteligencia Artificial en el CSIC y autor del libro ' ¿Qué sabemos de inteligencia artificial?', este investigador nos acompañó en la primera entrega de Captcha, nuestro podcast dedicado a la inteligencia artificial. Como él mismo señalaba, en los últimos años 1950 y los primeros 1960 la inteligencia artificial vivió una era esplendorosa en la que las máquinas lograban jugar a las damas mejor que muchos seres humanos, resolvían problemas algebraicos y lógicos e incluso aprendían a hablar inglés.

La inversión en proyectos de IA era enorme, y los creadores de la disciplina creían que ese reto pronto se superaría. Herbert Simon predijo que en 20 años "las máquinas serían capaces de realizar el trabajo de cualquier hombre", mientras que Minsky -nada menos que Minsky- afirmó que "el problema de crear "inteligencia artificial" estará sustancialmente solucionado en esta generación".

Pero hasta los más brillantes se equivocan. Los creadores del campo vieron cómo a pesar de esos avances, los retos de esa inteligencia artificial equiparable a la inteligencia natural de los seres humanos eran difícilmente alcanzables. A aquel optimismo desmesurado le siguió un "invierno de la IA" que paralizó las fuentes de inversión y la investigación durante años. Lo más curioso de todo es que quienes seguían trabajando en dicha disciplina no acababan de ponerse de acuerdo en la definición de inteligencia artificial.

¿Qué es la inteligencia?

No es fácil establecer qué es la inteligencia artificial porque de hecho no logramos ponernos de acuerdo a la hora de definir qué es la inteligencia.

Muchas han sido las definiciones que se han ido dando a lo largo del tiempo, pero entre una de las más populares en los últimos tiempos está la de Robert Sternberg, psicólogo de la Universidad de Yale. Este académico define inteligencia como la actividad mental que sirve para adaptar o conformar entornos relevantes para nuestra vida personal.

Esa inteligencia está a su vez compuesta de tres tipos de ingeligencia distintas, algo de lo que Santiago Sánchez-Migallón, profesor de filosofía y colaborador en Xataka, explicaba en un interesante repaso a la pregunta que nos ocupa:

Inteligencia componencial (grosso modo, nuestra capacidad de análisis): dirección consciente de nuestros procesos mentales para analizar y evaluar ideas, resolver problemas y tomar decisiones. Es el tipo de inteligencia clásica que analizan los test, la de Lucas.

Inteligencia experiencial (grosso modo, nuestra creatividad): capacidad de afrontar tareas novedosas, formular nuevas ideas y combinar experiencias. Es la inteligencia propia de los artistas, de esas personas excéntricas que no suelen hacer lo que todos los demás y que tienen muchísima tolerancia a los cambios (incluso viven felices con ellos o, aún más, los necesitan constantemente).

Inteligencia práctica o contextual (grosso modo, capacidad de adaptación al medio): adaptación, selección o modificación del ambiente individual. Realmente, esta es la inteligencia más importante (si bien depende de las otras dos), ya que tu éxito o fracaso vital, dependerá de ella. Cada persona tiene un proyecto vital, una serie de objetivos a perseguir. Alguien sería muy inteligente si supiera adaptarse muy bien a su realidad para conseguirlos, llegando incluso a elegir bien qué entornos son los más adecuados para ello o, el punto máximo, creando entornos nuevos acordes a sus propósitos.

Esa acepción podría ser planteable también para definir inteligencia artificial, pero es que el alcance de la inteligencia artificial ha hecho que desde hace tiempo se diferencie también entre las llamadas inteligencias artificiales fuertes, generales y débiles.

Los distintos "niveles" de inteligencia artificial

Los logros en campos de inteligencia artificial han hecho que esa definición sea especialmente confusa, sobre todo porque uno podría preguntarse por ejemplo si DeepBlue podría considerarse inteligente cuando ganó a Kasparov al ajedrez, o si AlphaGo lo era cuando demostró ser mejor que cualquier humano jugando al Go.

¿Fueron esas máquinas lo "suficientemente inteligentes" como para hablar de inteligencia artificial? Lo fueron, ciertamente, pero esos logros específicos son muy distintos de los que se buscan a largo plazo con esta disciplina.

Eso ha hecho que aparezcan tres grandes categorías para clasificar la inteligencia artificial según su alcance y su ámbito de aplicación. Veamos cuáles son esas grandes diferencias que nos permiten entender hasta dónde hemos llegado... y hasta dónde es posible llegar.

Inteligencia artificial débil (o estrecha)

Este tipo de sistemas son capaces de resolver problemas muy bien definidos y acotados. La inteligencia artificial débil es la que ha provocado la verdadera explosión de esta disciplina en los últimos tiempos: se han aplicado distintas técnicas como aprendizaje máquina o aprendizaje profundo para lograr resolver problemas específicos, y los resultados han sido excepcionales.

Los logros alcanzados con Deep Blue o con AlphaGo son un ejemplo perfecto de inteligencia artificial débil: estos desarrollos se dedican a resolver un problema concretos y delimitado y que permiten ser resueltos de forma que esos sistemas acaban realizando esas tareas mucho mejor que un ser humano.

Estamos rodeados de ingeligencias artificiales débiles, y de hecho estos son los desarrollos que más popularidad han logrado en los últimos tiempos porque han demostrado cómo es posible programar una máquina y entrenarla para resolver todo tipo de tareas.

Los modernos asistentes de voz son un buen ejemplo de esos casos de inteligencia artificial débil, como también los que están comenzando a aplicarse para el diagnóstico médico o incluso esos bots que se incluyen en los videojuegos y que juegan contra (o con) nosotros para plantearnos un reto con el que nos sintamos motivados y disfrutemos.

La aplicación de este tipo de sistemas es extensa, y de hecho todos los desarrollos prácticos completados hasta la fecha podrían englobarse dentro de esas inteligencias artificiales débiles. Están bien delimitadas y resuelven ciertos problemas de forma ejemplar, pero no son capaces de adaptarse a su entorno (y mucho menos de lograr que el entorno se adapte a ellas) como decía Sternberg.

Intenta pedirle a Siri que juegue una partida de ajedrez contigo: no está programada para eso, y aunque sería posible adaptarla para resolver también esa tarea, lo importante aquí es dejar claro que la inteligencia artificial resuelve problemas muy concretos y delimitados. Fuera de esos límites nos encontramos ante un enorme vacío.

El propio Test de Turing era limitado en este ámbito, porque su ámbito era muy concreto. Tanto es así que aquellos sistemas de IA que han presumido de superarlo - el chatbot Eliza destacó entre ellos- no cumplían ni mucho menos todos los requisitos del test.

Como nos comentaba López de Mántaras en aquel episodio de Captcha, "la inteligencia es mucho más que mantener un diálogo coherente". Se habla del test de Turing total, pero para este investigador el test de Winograd sí es más convincente ya que demuestra sentido común y que la máquina exhibe " una compresión profunda de la semántica del lenguaje". En la comunidad de estudio de la inteligencia artificial no se trabaja con el objetivo de pasar el Test de Turing o el Test de Winograd: "en todo caso pasar esos test sería un efecto colateral de avances en este campo".

Inteligencia artificial general

Mucho más ambiciosa que la inteligencia artificial débil es la inteligencia artificial general, que permitiría resolver cualquier tarea intelectual resoluble por un ser humano. Esta inteligencia artificial sería multitarea y podría hacer cientos, miles de cosas distintas bien.

No solo eso: esa inteligencia artificial general no sería una especie de gran unión de inteligencias artificiales débiles, cada una para resolver un problema: dicha inteligencia artificial general sería capaz de realizar juicios y razonar ante una situación de incertidumbre -a partir del aprendizaje y el entrenamiento-, además de comunicarse en lenguaje natural, planificar o aprender.

La inteligencia artificial general, de aparecer, superaría sin problemas tanto el Test de Turing como el de Winograd, por ejemplo, que como hemos comentado demostrarían que la máquina poseería esa capacidad, pero en realidad dicho logro sería tan solo parte de la capacidad de esa inteligencia artificial general.

Inteligencia artificial fuerte

Pero la inteligencia artificial general no es esa inteligencia artificial que tanto nos vende Hollywood. Le falta un elemento esencial que es el que diferencia a la llamada inteligencia artificial fuerte. Esta última posee los llamados "estados mentales", y además es consciente de sí misma.

Dicho tipo de inteligencia artificial iría más allá de emular y superar a los seres humanos en la realización de cualquier tarea. Al tomar consciencia de sí misma, sería capaz de (teóricamente) resolver cualquier problema y podría contar con una experiencia subjetiva propia, o ser capaz de sentir emociones. Entramos en un terreno escabroso en el que sería necesario hablar de los desafíos éticos que la aparición de dicha inteligencia artificial plantearía.

En esencia, una inteligencia artificial fuerte lograría contar con los estados mentales con los que contamos los seres humanos, pero lograría ir mucho más allá gracias a su capacidad de cálculo y de adaptación al entorno. Cuidado, porque que una inteligencia artificial fuerte es también general, pero lo contrario no es cierto. La diferencia es sutil, pero esa consciencia de sí misma probablemente lo cambiaría todo.

Si lográramos desarrollar esa inteligencia artificial fuerte, habríamos alcanzado ese punto de inflexión en la historia del ser humano. Uno en el que los problemas técnico-científicos, sociales o económicos no serían un reto para esa superinteligencia artificial. Habríamos alcanzado la singularidad y eso plantearía cambios impredecibles para nuestro mundo.

¿Qué podría ocurrir a partir de entonces? Lo cierto es que hay dos grandes corrientes de pensamiento. La primera, que esa inteligencia artificial fuerte resuelva todos los problemas de la humanidad (desigualdades, hambre, pobreza, guerras) y nos lleve a una nueva era en el que el bienestar y la calidad de vida serían extremos. La segunda, mucho más explotada en novelas, series y películas, es la de una inteligencia artificial fuerte que se dé cuenta de que los humanos ya no somos necesarios. Terminator, vaya.

Afortunada o desafortunadamente, parece que esa inteligencia artificial fuerte tardará aún mucho en llegar... si es que llega. Mientras tanto, eso sí, seguiremos viendo avances importantes en este ámbito. La inteligencia artificial débil seguirá sorprendiéndonos con nuevos logros, sin duda, y esos avances acabarán siendo claves en un campo que efectivamente plantea una revolución total de nuestro mundo.

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Hemos buscado al investigador más prestigioso de España en IA para contestar a "qué es la inteligencia artificial": esto es lo que nos ha contestado (y habla...

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escogimos este tema ya que esto es el futuro, claro que hay desventajas cómo muchísimas ventajas a lo largo de estos años evoluciono mucho, ayudando tanto a las personas como a los países del mundo entero 

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escogimos este tema ya que esto es el futuro, claro que hay desventajas cómo muchísimas ventajas a lo largo de estos años evoluciono mucho, ayudando tanto a las personas como a los países del mundo entero 