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Aplicación de Big Data e Inteligencia Artificial en bibliotecas. Planeta Biblioteca 2022/04/06.

Aplicación de Big Data e Inteligencia Artificial en bibliotecas. Planeta Biblioteca 2022/04/06.

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Hemos entrevistado a Hugo Agud Andreu, presidente de la empresa de software para bibliotecas Orex Digital, que nos ha presentado dos de las nuevas aplicaciones que han desarrollado sobre la aplicación de big data e inteligencia artificial. Orex Big Data y Orex Analytics. en el programa hemos hablado sobre la importancia del software libre, la importancia de la gestión de datos para diseñar mejores servicios y conocer mejor la las necesidades de los usuarios; así como apoyar las recomendaciones y las adquisiciones a través de la la inteligencia artificial.

La Inteligencia Artificial en las bibliotecas: 7 principios

Van Wessel, Jan Willem. AI in Libraries: Seven Principles. Zenodo, 2020.

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La inteligencia artificial (IA) desempeña un papel cada vez más importante en la lectura, el aprendizaje y la investigación, las actividades centrales de la biblioteca. La Biblioteca Nacional de los Países Bajos (KB) concibe las grandes posibilidades que ofrece la IA para ayudarnos a cumplir nuestra misión de hacer que nuestros usuarios sean más inteligentes, más creativos y más capacitados.

Al mismo tiempo, no cerramos los ojos ante los efectos secundarios imprevistos y no deseados de la IA, que pueden plantear cuestiones éticas, quizá más que otras formas de transformación digital.

Como Biblioteca Nacional existe una responsabilidad a la hora de abordar estas cuestiones. Hemos formulado siete principios que creemos que debe cumplir cualquier aplicación de la IA en el contexto de la Biblioteca. Siete principios que toman el potencial y los beneficios de la IA como punto de partida, y al mismo tiempo dan directrices para evitar trampas éticas.

Cómo obtener valor añadido real con la analítica de datos y la IA

Cómo obtener valor añadido real con la analítica de datos y la IA. Quint, 2021

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El informe se basa en una consulta a empresas de todos los sectores para conocer hasta qué punto están aprovechando el potencial de las analíticas de datos y de la inteligencia artificial. Además revisa el valor añadido que están obteniendo con ello. Los resultados muestran que muchas empresas han identificado el potencial estratégico del uso de datos específicos con la ayuda de las analíticas de datos. Sin embargo, en ocasiones la transformación de esos datos en valor sigue siendo una asignatura pendiente. En el lado positivo, las analíticas de datos tiene una importancia estratégica para el 87% de los encuestados y el 81% ya tiene previsto ampliar sus actividades de en materia de analíticas de datos. Por otro lado, sólo el 66% impulsa sistemáticamente estas ideas. El mayor obstáculo, citado por el 43% de los encuestados, es la falta de conocimientos específicos, mientras que el 41% señala la falta de herramientas y tecnologías y el 39% la calidad de los datos.

Big Data, Machine learning y Business Intelligence. Libro Blanco.

WHITE PAPER. Big Data, Machine learning y Business Intelligence. NUVIX, 2021

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La revolución del dato ha venido a quedarse y las empresas tienen en su mano herramientas para poder ganarle el pulso a la demanda y ofrecer su mejor versión. Las herramientas de gestión y procesamiento de información están cambiando el mundo empresarial y gracias a este documento podrás comprender las ventajas del conocimiento del dato. Hay oportunidades para procesar toda esa información que permitirán a cualquier negocio mejorar la toma de decisiones, lograr la optimización de los activos, reducir gastos, personalizar los servicios o simplemente conocer la viabilidad de nuevas líneas de negocio.

Cuando se tiene gran cantidad de datos surge la oportunidad de extraer conocimiento nuevo de ellos. No obstante, el volumen es tal que detectar patrones y sacar conclusiones escapa a las habilidades normales de un ser humano.

Inteligencia artificial, robótica y ciencia de los datos

Sara Degli Esposti; Carles Sierra. Artificial intelligence, robotics & data science.  Madrid : Consejo Superior de Investigaciones Científicas, 2021

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El libro blanco del CSIC sobre Inteligencia Artificial, Robótica y Ciencia de Datos esboza una hoja de ruta preliminar para abordar los actuales retos de I+D asociados a las máquinas automatizadas y autónomas. En ocho capítulos se presentan más de 50 retos de investigación investigados en toda España por más de 150 expertos del CSIC. El capítulo uno introduce conceptos clave y aborda la cuestión de la integración del conocimiento (representación), el razonamiento y el aprendizaje en el diseño de entidades artificiales. El capítulo dos analiza los retos asociados al desarrollo de teorías -y tecnologías de apoyo- para modelar el comportamiento de los agentes autónomos. En concreto, presta atención a la interacción entre los elementos a nivel micro (las interacciones individuales de los agentes autónomos) con el mundo macro (las propiedades que buscamos en las sociedades grandes y complejas). Mientras que el capítulo tres analiza la variedad de aplicaciones de la ciencia de datos que se utilizan actualmente en todos los campos de la ciencia, prestando especial atención a las técnicas de aprendizaje automático (ML), el capítulo cuatro presenta el desarrollo actual en diversas áreas de la robótica. El capítulo cinco explora los retos asociados a los modelos cognitivos computacionales. El capítulo seis presta atención a los retos éticos, legales, económicos y sociales que acompañan al desarrollo de los sistemas inteligentes. El capítulo siete aborda el problema de la sostenibilidad medioambiental del despliegue de sistemas inteligentes a gran escala. Por último, el capítulo ocho aborda la complejidad de garantizar la seguridad, la resistencia y la protección de la privacidad de los sistemas inteligentes frente a las ciberamenazas.

Uso de la Inteligencia Artificial (IA) en el sector del patrimonio cultural

AI in relation to GLAMs Task Force Report. Europeana, 2021.

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En septiembre de 2020, el Grupo de Trabajo encuestó a profesionales que trabajan en galerías, bibliotecas, archivos y museos (GLAM), instituciones de investigación y la industria en general (incluidos los proveedores de tecnología y las industrias creativas). La encuesta recibió 56 respuestas y los resultados ofrecen una valiosa perspectiva sobre el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en el sector del patrimonio cultural.

Casi todos los encuestados (91,8%) estaban interesados en al menos un tema relacionado con la IA, y más de la mitad de ellos (54%) tenían experiencia en este ámbito. Varios afirmaron que ya estaban trabajando en proyectos relacionados con la IA, en su mayoría orientados a la digitalización y la capacidad de descubrimiento. Sin embargo, muchas personas también señalaron los retos que supone trabajar con la IA, especialmente en relación con los conocimientos y la experiencia que los proyectos exigen al personal y la falta de datos de entrenamiento debidamente anotados.

Todos los entrevistados estuvieron de acuerdo en que la IA tiene un gran potencial para el patrimonio cultural y querían investigar más sobre su uso. De muchas respuestas se desprende que la IA desempeñará un papel cada vez más importante y valioso en todas las actividades de las organizaciones culturales, especialmente en lo que respecta al acceso, la extracción de metadatos y el enriquecimiento. Sin embargo, al igual que en la encuesta, muchas personas se refirieron a los retos que supone trabajar con la IA, destacando la necesidad de una colaboración interdepartamental, la difícil falta de datos con anotaciones adecuadas y las complejidades de integrar la IA en la infraestructura existente. También expresaron su preocupación por la ética y por la mejor manera de demostrar y comunicar el valor de la aplicación de la IA.

De los resultados de este grupo de trabajo se desprende que los proyectos de IA y aprendizaje automático (ML) ya se están llevando a cabo en las GLAM y lo han hecho durante varios años, aunque no siempre hayan sido visibles. Esperamos que los resultados de este grupo de trabajo sean una forma de compartir y promover este trabajo.

Inteligencia artificial y datos masivos en archivos digitales sonoros y audiovisuales.

Rodríguez Reséndiz, Perla Olivia. Inteligencia artificial y datos masivos en archivos digitales sonoros y audiovisuales. Universidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Investigaciones Bibliotecológicas y de la Información, 2021

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Desde la invención de la tecnología de información, nuestra capacidad de generación de datos nunca había sido tan intensa y constante. Cada año se produce más información digital que el anterior. El uso y manejo de grandes volúmenes de información digital es un signo contemporáneo. La Inteligencia Artificial tiene una amplia gama de aplicaciones para enormes cantidades de datos por lo que ambos conceptos van de la mano en pro de su almacenamiento y catalogación. En los primeros años del siglo XXI se han puesto en marcha las primeras aproximaciones teóricas y desarrollos tecnológicos de la IA en grandes volúmenes de datos digitales que se resguardan en archivos sonoros y audiovisuales. Los resultados de las experiencias pioneras son muy valiosos. Este libro reúne estas experiencias, así como opiniones y aproximaciones al uso de la Inteligencia Artificial para resguardar datos masivos en distintos ámbitos profesionales y académicos.

El gobierno de los algoritmos: peligros y poderes de la IA en el sector público

Governing algorithms: perils and powers of AI in the public sector. Digital Future Society, 2021

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El objetivo de este libro blanco es contribuir a un desarrollo inclusivo de la IA y ayudar a restablecer y reforzar la confianza entre los responsables políticos y el público. Esto exige un mayor esfuerzo para comprender mejor los efectos de la IA y desarrollar algoritmos explicables y responsables. Además, se necesitan marcos de evaluación sólidos que puedan valorar no sólo el rendimiento, sino también el desempeño y el impacto socioeconómico de la IA.

El libro blanco contiene cinco estudios de casos de uso de la IA que han suscitado preocupación debido a la considerable reacción pública que surgió tras su adopción. Cada uno de ellos alimentó un fuerte debate entre políticos, académicos, profesionales y ciudadanos. Todos estos ejemplos proceden de países europeos, aunque también se incluyen otros ejemplos internacionales. El libro examina sobre todo casos europeos porque la Unión Europea (UE), buscando limitar los riesgos asociados a la IA, adoptó la posición de desarrollar una IA responsable que tenga un propósito ético y una solidez técnica. Se trata de dos componentes fundamentales para fomentar la confianza y facilitar la adopción.

Perspectivas de la educación digital de la OCDE 2021: empujando las fronteras con inteligencia artificial, blockchain y robots

OECD Digital Education Outlook 2021: Pushing the Frontiers with Artificial Intelligence, Blockchain and Robots, OECD Publishing, 2021, Paris, https://doi.org/10.1787/589b283f-en.

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¿Cómo podrían transformar la educación la tecnología digital y, en particular, las tecnologías inteligentes basadas en la inteligencia artificial (IA), la analítica del aprendizaje, la robótica y otras? Este libro explora esta cuestión. Se centra en cómo las tecnologías inteligentes cambian actualmente la educación en las aulas y la gestión de las organizaciones y los sistemas educativos. El libro profundiza en los usos beneficiosos de las tecnologías inteligentes, como la personalización del aprendizaje, el apoyo a los estudiantes con necesidades especiales de aprendizaje y la acreditación de diplomas mediante blockchain. También considera los desafíos y las áreas de investigación futura. Las conclusiones ofrecen vías para que los profesores, los responsables políticos y las instituciones educativas digitalicen la educación y optimicen la equidad y la inclusión.

El impacto de la IA, el aprendizaje automático, la automatización y la robótica en la profesión de la información

Research report: The impact of AI, machine learning, automation and robotics on the information profession. London: CLIP, Health Education England, 2021

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El objetivo de esta investigación independiente es ayudar a nuestra comunidad profesional a entender cómo la IA, el aprendizaje automático, la automatización de procesos y la robótica ya están afectando al trabajo diario de los profesionales de la información sanitaria o pueden hacerlo en un futuro próximo.

En él, el autor, el Dr. Andrew Cox, de la Universidad de Sheffield, pide una respuesta conjunta y coherente por parte de los profesionales de la información, que nos permita maximizar los beneficios de la IA, el aprendizaje automático, la automatización y la robótica para los usuarios de la información, al tiempo que se mitigan los riesgos emergentes.

El informe de investigación completo, publicado por CILIP con el apoyo de Health Education England, establece un análisis detallado y metódico de los retos y oportunidades que presenta esta nueva generación de tecnologías.

La investigación ha destacado un conjunto de habilidades y competencias que los profesionales de la información necesitarán desarrollar para apoyar a sus usuarios y organizaciones a través de esta 4ª Revolución Industrial. CILIP ya ha comenzado el proceso de integración de estas ideas en nuestro trabajo a través de la próxima revisión de la Base de Conocimientos y Habilidades Profesionales de CILIP (PKSB), el estándar de habilidades del sector para las personas que trabajan en el conocimiento, la información y las bibliotecas.

En concreto, pretende responder a las siguientes preguntas:

¿Cómo garantizamos que los trabajadores de hoy en día tengan las habilidades y la comprensión que necesitan para poder ayudar a sus usuarios a participar de forma segura y con éxito en un mundo moderno que está cada vez más impulsado por la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático, la automatización de procesos y la robótica?
¿Cuáles son las implicaciones éticas de nuestro enfoque de estas tecnologías? ¿Cómo podemos desplegar el marco ético existente para los bibliotecarios y asegurar que se alinea con el trabajo emergente sobre la ética de los datos y la tecnología responsable?
¿Cómo debería ser el conjunto de habilidades de la futura fuerza de trabajo y cuál es el plan de estudios por el que nos aseguraremos de que la próxima generación de profesionales de la información tiene las habilidades para seguir el ritmo de los futuros desarrollos en la tecnología?

Traducción realizada con la versión gratuita del traductor http://www.DeepL.com/Translator