https:\/\/www.semantic-systems.com\/semantic-noticias\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Retos_futuros_que_nos_trae_la_IA_CARATULA.mp4<\/a><\/video><\/div>
\n <\/p>\n\u00daltimamente se esta escuchando mucho la palabra Inteligencia Artificial y muchas empresas desconocen realmente que se esconde detr\u00e1s de este conjunto de tecnolog\u00edas. \u00bfC\u00f3mo abord\u00e1is este desconocimiento desde BAIC?<\/h2>\n
Efectivamente, con la llegada de chatGPT, la Inteligencia Artificial ha llegado al p\u00fablico general y acapara d\u00eda s\u00ed y d\u00eda tambi\u00e9n las noticias. La verdad es que existe una gran desinformaci\u00f3n relacionada con esta tecnolog\u00eda y uno de los objetivos de BAIC es precisamente esa labor de desmitificaci\u00f3n.
\n
\nLa Inteligencia Artificial es un conjunto de tecnolog\u00edas muy maduras y con un largo recorrido en aplicaciones empresariales. No en vano, la palabra Inteligencia Artificial se acu\u00f1o en 1956 y desde ese a\u00f1o ya se empezaron a desarrollar algunos algoritmos. Sin ir m\u00e1s lejos, en Semantic Systems llev\u00e1is muchos a\u00f1os utilizando esta tecnolog\u00eda para solucionar problemas en diferentes organizaciones.
\n
\nEl error es creer que toda la IA es chatGPT y nada m\u00e1s lejos de la realidad, chatGPT es una aplicaci\u00f3n que utiliza IA generativa, que no es mas que uno de los muchos campos que tiene la IA.
\n
\nEsta labor de sensibilizaci\u00f3n la llevamos a cabo gracias a los casos de uso de aplicaciones reales que nuestros socios nos aportan. Estos casos de uso, est\u00e1n redactados de manera did\u00e1ctica e inspiradora para que cualquier organizaci\u00f3n pueda extrapolarlos a su sector y se pueda beneficiar de esta tecnolog\u00eda.
\n
\nEn BAIC hemos catalogado estos casos de uso seg\u00fan los beneficios que aporta la IA en 5 verticales.
\n
\nEstas verticales son Predicci\u00f3n, Optimizaci\u00f3n, Calidad, Asistencia e IA generativa.
\n
\nLa predicci\u00f3n<\/strong> utiliza algoritmos para analizar tendencias y correlaciones en grandes conjuntos de datos y as\u00ed prever acontecimientos futuros con cierto margen de confiabilidad. La IA puede identificar se\u00f1ales tempranas de eventos futuros que son demasiado sutiles para ser detectados por m\u00e9todos anal\u00edticos tradicionales, permitiendo a las empresas y profesionales anticiparse y actuar proactivamente en lugar de reactivamente. Algunas aplicaciones son la predicci\u00f3n de la demanda del mercado para ajustar la producci\u00f3n, el mantenimiento predictivo o la mejora de los diagn\u00f3sticos cl\u00ednicos a trav\u00e9s de la predicci\u00f3n.
\n
\nLa optimizaci\u00f3n<\/strong> en IA se refiere a la aplicaci\u00f3n de algoritmos que pueden analizar una gran cantidad de variables para encontrar la configuraci\u00f3n m\u00e1s eficiente de procesos y sistemas. Esto puede implicar la asignaci\u00f3n de recursos de manera m\u00e1s efectiva, mejorando la programaci\u00f3n de las tareas, o reconfigurando las operaciones para ahorrar tiempo y reducir el desperdicio. En la industria, esto puede significar programar de manera m\u00e1s inteligente las l\u00edneas de ensamblaje para maximizar la producci\u00f3n con el menor tiempo de inactividad, o ajustar las compras de materiales en funci\u00f3n de las predicciones de IA sobre la variabilidad del mercado.
\n
\nLa calidad<\/strong> asistida por IA significa emplear tecnolog\u00edas inteligentes para monitorear y evaluar la calidad del producto y los procesos continuamente. La IA puede procesar inmensas cantidades de datos de sensores y entradas de calidad a una velocidad y precisi\u00f3n que superan a los m\u00e9todos convencionales, mejorando no solo la consistencia del producto sino tambi\u00e9n la satisfacci\u00f3n del cliente.
\n
\nEn la manufactura, la IA realiza inspecciones de calidad que comparan instant\u00e1neamente los productos terminados con los est\u00e1ndares, detectando desviaciones que el ojo humano podr\u00eda pasar por alto.
\n
\nPara las utilidades energ\u00e9ticas, la IA supervisa la integridad y rendimiento de la infraestructura, anticipando necesidades de reparaci\u00f3n o mejoras antes de que los problemas de calidad afecten al servicio.
\nEn la medicina, los algoritmos de IA aumentan la precisi\u00f3n diagn\u00f3stica al evaluar im\u00e1genes m\u00e9dicas, reduciendo las tasas de error y mejorando la fiabilidad de los diagn\u00f3sticos.
\n
\nLa asistencia<\/strong> a trav\u00e9s de IA refiere al uso de sistemas inteligentes para proporcionar apoyo y ampliar las capacidades del personal, mejorando la toma de decisiones y la eficiencia operativa. Esto abarca desde asistentes virtuales que gestionan interacciones con clientes hasta sistemas expertos que apoyan a los profesionales con recomendaciones basadas en datos.
\n
\nPor ejemplo, los asistentes de IA pueden trabajar junto al personal humano, proporcionando informaci\u00f3n cr\u00edtica en tiempo real o realizando tareas en entornos peligrosos o dif\u00edciles.
\n
\nEn el \u00e1mbito de la salud, la IA puede asistir desde en la gesti\u00f3n de citas hasta en la elaboraci\u00f3n de protocolos de tratamiento, ayudando al personal m\u00e9dico a centrarse en brindar cuidados de mayor calidad a sus pacientes.
\n
\nY por \u00faltimo IA generativa, vertical en la que estamos ahora mismo en proceso de recopilar casos de uso que hagan uso de esta tecnolog\u00eda.
\n <\/p>\nSupongamos que no tenemos ni idea de IA y que queremos implementarla en nuestra organizaci\u00f3n, \u00bfpor d\u00f3nde podr\u00edamos empezar?<\/h2>\n
El primer mensaje que me gustar\u00eda dar es que te apoyes en el ecosistema. El mayor activo que tenemos en BAIC son nuestros socios y el ecosistema tan diverso de agentes que forman. Incluso grandes organizaciones necesitan apoyarse en agentes formadores o en partners tecnol\u00f3gicos.
\n
\nPor ejemplo, si soy una empresa de 20 trabajadores que se dedica al corte de chapa, quiz\u00e1s no tiene sentido contratar un equipo de ciencia de datos sino que lo mas sensato seria encontrar a un partner tecnol\u00f3gico que me acompa\u00f1ara en el camino. Y este camino es el que llamamos del bussines case al use case o como pasar de la necesidad de negocio a la soluci\u00f3n con IA.
\n
\nLo primero es identificar que problema de negocio queremos solucionar. La IA es un medio y no es un fin, es decir, tenemos que definir muy bien el problema de negocio que vamos a abordar.
\n
\nSobre todo, si estas dando tus primeros pasos es IA, es interesante seleccionar un problema de negocio sencillo que te permita lo que se denomina un win-win, es decir, mejorar tu empresa y adem\u00e1s que el proyecto de IA sea un \u00e9xito.
\nA continuaci\u00f3n es importante establecer los criterios de \u00e9xito de nuestro proyecto, los kpis de negocio con los que vamos a evaluar si la soluci\u00f3n es un \u00e9xito o es un fracaso. Si vemos que estas m\u00e9tricas no van bien quiz\u00e1s el abordaje no ha sido el correcto y cuanto antes nos demos cuenta mejor.
\n
\nEn tercer lugar, es necesario contar con datos para entrenar nuestro modelo. Y aqu\u00ed nos encontramos por un lado con la disponibilidad de esos datos, si los tengo, desde cuando los tengo, o si no los tengo, \u00bfpuedo recogerlos? Tambi\u00e9n es importante que datos recoger, es inviable comenzar a recoger todos los datos de una empresa y debemos priorizar los que nos ayuden con nuestro caso de uso. Aqu\u00ed es importante la figura del data translator, ese rol que es capaz de entender el negocio y de traducir estas necesidades a un proyecto de IA. Adem\u00e1s, es capaz de interpretar los resultados del modelo y gracias a su conocimiento del dominio la selecci\u00f3n de los datos ira en buena direcci\u00f3n.
\n
\nY con el data translator enlazamos con la siguiente pregunta, qu\u00e9 perfiles necesito dentro de mi organizaci\u00f3n? Puede que con una formaci\u00f3n sobre que es la IA a una persona de la organizaci\u00f3n sea suficiente y que esta persona sea capaz de subcontratar los proyectos. Sin embargo, una organizaci\u00f3n m\u00e1s grande o con una mayor implantaci\u00f3n de IA podr\u00eda requerir de m\u00e1s roles internos con los que poder desarrollar sus propios proyectos.
\n
\nPor \u00faltimo, llegamos a la tecnolog\u00eda. \u00bfC\u00f3mo vamos a abordar el proyecto desde el punto de vista tecnol\u00f3gico? Si tenemos series temporales quiz\u00e1s nos vale con t\u00e9cnicas de machine learning o Deep learning. Si queremos detectar defectos podr\u00edamos necesitar t\u00e9cnicas de computer visi\u00f3n. En definitiva, debemos tener unas nociones m\u00ednimas da IA para conocer si la tecnolog\u00eda se adapta a nuestro caso de uso.
\n
\nSiguiendo estos pasos y encontrando un buen partner tecnol\u00f3gico que te acompa\u00f1e conseguiremos minimizar los riesgos al implementar IA en nuestra organizaci\u00f3n.
\n <\/p>\n
\u00bfCu\u00e1les son los retos futuros que nos trae la IA?<\/h2>\n
Los retos futuros que nos trae la Inteligencia Artificial (IA) son numerosos y los deberemos abordar juntos como ecosistema.
\n
\nPor una parte, a medida que la IA se vuelve m\u00e1s avanzada, surgen preguntas sobre la toma de decisiones \u00e9ticas, la transparencia o la explicabilidad la responsabilidad en caso de errores o accidentes, y la gesti\u00f3n de sesgos en los algoritmos. Es necesario poner a las personas en el centro y respetar los derechos fundamentales desarrollando una IA \u00e9tica y confiable adem\u00e1s de tener clara la gobernanza de los sistemas de IA y de hacer hincapi\u00e9 en que los algoritmos sean explicables.
\n
\nEn segundo lugar, la IA requiere de grandes vol\u00famenes de datos para su entrenamiento, lo que plantea preocupaciones sobre la privacidad de los datos personales y la seguridad contra el uso indebido o el acceso no autorizado. Por tanto, es necesario tener en cuenta la normativa relativa a la gesti\u00f3n de los datos personales para tener sistemas de IA que respeten nuestra privacidad.
\n
\nOtro de los retos es la democratizaci\u00f3n de la IA. Ya hemos visto como chatGPT ha llegado al publico general pero es necesario educar y concienciar en un uso \u00e9tico y responsable. La irrupci\u00f3n de la IA generativa no ha permitido tener el tiempo suficiente para acostumbrarnos a estas herramientas y esto hace que nuestra interacci\u00f3n con esta tecnolog\u00eda aun se este desarrollando.
\n
\nPor ultimo me gustar\u00eda mencionar la recientemente aprobada ley de IA europea en la que se clasifican los sistemas de inteligencia artificial seg\u00fan el riesgo de su aplicaci\u00f3n. Desde BAIC y junto a nuestros socios ya estamos trabajando en el cumplimiento d esta ley que entrara en vigor en uno o dos a\u00f1os y que regulara los usos de la IA. En la ley, se establecen una serie de prohibiciones como la vigilancia masiva o la manipulaci\u00f3n mediante IA y tambi\u00e9n una serie de criterios que deben de cumplir otros sistemas en base a su aplicaci\u00f3n.
\n
\nEstos retos requieren una colaboraci\u00f3n multidisciplinar, involucrando a cient\u00edficos de datos, legisladores, expertos en \u00e9tica, empresas y la sociedad en general, para garantizar un desarrollo equilibrado y beneficioso de la Inteligencia Artificial y desde BAIC ya estamos abord\u00e1ndolos para posicionar a nuestros socios y a Euskadi como referentes.
\n <\/p>\n
\n
\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Hablamos con I\u00f1aki Su\u00e1rez Belmonte, Responsable de tecnolog\u00eda de BAIC. \u00bfQu\u00e9 es BAIC y cu\u00e1l es su objetivo? BAIC o Basque Artificial Intelligence Center es una asociaci\u00f3n formada hace menos de dos a\u00f1os con el impulso del departamento de desarrollo econ\u00f3mico del Gobierno Vasco con la misi\u00f3n de acelerar el uso de la inteligencia […]<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":12474,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[7,55],"tags":[70],"class_list":["post-12473","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-articulos-tecnologicos","category-podcast","tag-inteligencia-artificial"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.semantic-systems.com\/semantic-noticias\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12473","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.semantic-systems.com\/semantic-noticias\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.semantic-systems.com\/semantic-noticias\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.semantic-systems.com\/semantic-noticias\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.semantic-systems.com\/semantic-noticias\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=12473"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.semantic-systems.com\/semantic-noticias\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12473\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":12478,"href":"https:\/\/www.semantic-systems.com\/semantic-noticias\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12473\/revisions\/12478"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.semantic-systems.com\/semantic-noticias\/wp-json\/wp\/v2\/media\/12474"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.semantic-systems.com\/semantic-noticias\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=12473"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.semantic-systems.com\/semantic-noticias\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=12473"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.semantic-systems.com\/semantic-noticias\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=12473"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}