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La inteligencia artificial (IA) está reconfigurando el mundo del trabajo: las habilidades del futuro

 

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2020 Workplace Learning Trends Report: The Skills of the Future. Udemy 2020

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Con la interrupción de la tecnología a gran escala, las organizaciones tendrán que responder de manera transformadora. Esto significa repensar la forma en que las organizaciones abordan las habilidades de la fuerza laboral y la gestión del talento. Por ejemplo En el mundo de las finanzas, los fondos de inversión gestionados por AI y los ordenadores representan hoy en día el 35% del mercado de valores de Estados Unidos. Y este número no hace más que crecer.

Este informe destacará las futuras habilidades que cualquier organización necesitará en 2020 y cómo puede preparar a su fuerza laboral para esta nueva década.

Aspectos clave de este informe:

  • Las últimas tendencias de aprendizaje y las habilidades más novedosas basadas en lo que más de 40 millones de personas están aprendiendo en todo el mundo
  • Las 10 mejores habilidades tecnológicas, habilidades sociales y habilidades de negocios
  • Las 10 mejores habilidades de la industria en 2020
  • 5 maneras de reinventar el aprendizaje y el desarrollo para preparar a su fuerza laboral para las habilidades del futuro

 

Inteligencia artificial y aprendizaje automático en bibliotecas

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Griffey, JasonM ed. ‘Artificial Intelligence and Machine Learning in Libraries,”. Library Technology Reports (vol. 55, no. 1), 2019

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En este número de Library Technology Reports se sostiene que el futuro cercano del trabajo en las bibliotecas se verá enormemente afectado y quizás cambie para siempre como resultado de que la inteligencia artificial (IA) y los sistemas de aprendizaje automático se conviertan en algo común. Lo hará a través de ensayos sobre la teoría y las predicciones del futuro de estos sistemas en las bibliotecas y también a través de ensayos sobre los acontecimientos actuales y los sistemas que se están desarrollando actualmente en y para las bibliotecas. Una variedad de bibliotecarios discutirán sus propios proyectos de IA y aprendizaje automático, cómo implementaron la IA y con qué fines, y qué ven como útil para el futuro de las bibliotecas al considerar los sistemas y servicios de IA. Este informe concluye con una discusión sobre las posibilidades y potenciales de usar la IA en las bibliotecas y la biblioteconomía.

 

 

 

La Inteligencia Artificial y el Internet de las Cosas

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Bunz, M. and L. Janciute (2018). [e-Book] Artificial Intelligence and the Internet of Things. London, University of Westminster Press, 2018.

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La combinación de IoT y AI ofrece un potencial significativo para mejorar la eficiencia, la toma de decisiones y la calidad de vida en diversos sectores. Sin embargo, es esencial abordar los desafíos asociados para aprovechar al máximo estas tecnologías emergentes.

A través de los algoritmos y la inteligencia artificial (IA), los objetos y los servicios digitales demuestran ahora nuevas habilidades que no tenían antes, hasta sustituir la actividad humana a través de la preprogramación o la toma de sus propias decisiones. Como parte de la Internet de las cosas, las aplicaciones de IA ya se utilizan ampliamente hoy en día, por ejemplo en el procesamiento del lenguaje, el reconocimiento de imágenes y el seguimiento y procesamiento de datos.

Este informe de política ilustra los potenciales impactos negativos y positivos de la IA y revisa las estrategias políticas relacionadas adoptadas por el Reino Unido, EE.UU., la UE, así como Canadá y China. Basándose en un enfoque ético que considera el papel de la IA desde una perspectiva democrática y considerando el interés público, los autores hacen recomendaciones de política que ayudan a fortalecer el impacto positivo de la IA y a mitigar sus consecuencias negativa

Inteligencia artificial para bibliotecas, archivos y museos

 

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Fantastic Futures 2019: la 2a Conferencia internacional sobre IA para bibliotecas, archivos y museos tuvo lugar en la Universidad de Stanford los días 4 y 6 de diciembre de 2019.

El evento fue una colaboración entre las Bibliotecas de la Universidad de Stanford y la Biblioteca Nacional de Noruega.

El objetivo del evento era construir una comprensión compartida de las posibilidades y aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial inspirada en la biblioteca. Se expresaron inquietudes generales sobre cómo las restricciones de derechos de autor limitarán lo que podemos hacer con el contenido y si las bibliotecas tendrán la capacidad de llevar a cabo el trabajo que debe hacerse para poner en funcionamiento el contenido. Aunque ninguna de esas preocupaciones se abordó directamente en el taller, se acordó fomentar la alfabetización en IA en una organización ayudará a generar ideas y entusiasmo.

Ciencia de Datos, Aprendizaje automático e Inteligencia Artificial en Bibliotecas

 

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Padilla, Thomas.  “Responsible Operations: Data Science, Machine Learning, and AI in Libraries”. Ohio: OCLC Research, 2019

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El informe tiene por objeto ayudar a trazar el compromiso de la comunidad bibliotecaria con la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA), y fue desarrollado en asociación con un grupo asesor compuesto por más de 70 bibliotecarios y profesionales de universidades, bibliotecas, museos, archivos y otras organizaciones.

Esta agenda de investigación presenta un conjunto interdependiente de desafíos técnicos, organizativos y sociales que deben abordarse en el camino hacia el compromiso de la biblioteca con la gestión de los datos de investigación, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Los desafíos se organizan en siete áreas de investigación:

  • Compromiso con las operaciones responsables
  • Descripción y descubrimiento
  • Métodos y datos compartidos
  • Colecciones de Máquinas-Accionables
  • Desarrollo de la Fuerza Laboral
  • Servicios de ciencias de la información
  • Mantener la colaboración interprofesional e interdisciplinaria

Las organizaciones pueden utilizar el informe para argumentar a favor de abordar los desafíos, y las recomendaciones proporcionan un excelente punto de partida para la discusión y la acción.

 

¿Sería posible automatizar la revisión por pares con inteligencia artificial?

 

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Thelwall, Mike. Artificial Intelligence, Automation and
Peer Review. London: JISC, 2019

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El documento resume los desarrollos recientes en la automatización del proceso editorial y de revisión por pares. 

Discute las oportunidades para que la Inteligencia artificial (AI) apoye el trabajo de editores y revisores, así como los desafíos éticos en términos del potencial de causar sesgos en el sistema de publicación.

Se centra principalmente en los desafíos para adoptar una revisión por pares automatizada y su potencial para causar un sesgo no deseado, argumentando que cualquier tipo de inteligencia artificial utilizado para la evaluar calidad general de un artículo o del impacto futuro podría generar sesgos internacionales contra los autores en países que no hablan inglés, incluida la mayoría de los países más pobres. Esencialmente, este sesgo ocurriría porque un sistema de IA aprendería características que se asocian con autores de países de alto impacto, como los EE. UU., Reino Unido y Australia, como marcadores de alta calidad, que penalizan artículos de países de bajo impacto general, independientemente de la calidad de los artículos enviados.

Por lo tanto, muchos  investigadores se verían afectados al publicar desde el mismo país que los investigadores menos buenos, a pesar de la habilidad adicional que se necesita para producir investigación de alta calidad en países con menos recursos. Esto podría abordarse agregando factores de corrección de sesgo para contrarrestar los posibles sesgos, si los desarrolladores pudieran demostrar que dichos factores de corrección eliminan el problema en general.

Google cambia su algoritmo de búsqueda hacia el“emparejamiento neuronal” para comprender mejor los conceptos de búsqueda

 

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Google acaba de anunciar recientemente que está utilizando un algoritmo de «emparejamiento neuronal» para comprender mejor los conceptos que transformará el futuro escenario de resultados de búsqueda, técnicas de optimización de motores de búsqueda y estrategias. El anterior algoritmo «RankBrain» relacionaba las páginas con los conceptos y el emparejamiento neuronal relaciona las palabras con las búsquedas

 

Google está utilizando la tecnología AI para generar diversos resultados de búsqueda analizando mejor los términos de la consulta. El Algoritmo de Correspondencia o emparejamiento Neural (Neural Matching) de Google es una mezcla perfecta de técnicas de optimización de motores de búsqueda y motores artificiales. Ahora, Google se centrará en los sinónimos y el concepto que hay detrás del término de búsqueda.

El nuevo algoritmo de Google va a influir en las antiguas técnicas de optimización de motores de búsqueda y proporcionará resultados más completos. Porque Google se centrará en entender el concepto de la página a partir del contenido en lugar de basarse en las palabras clave. Anteriormente Google solía recoger las palabras clave de la página para entender el concepto.

El último trabajo de investigación se titula Deep Relevance Ranking, que utiliza la Enhanced Document Query Instruction (Instrucción de consulta de documentos mejorada). cuyo objetivo es eliminar el spam y los resultados irrelevantes y rastrear los resultados de búsqueda relevantes. Con todo ello, la búsqueda en línea va a ser la más personalizada que nunca, ya que Google podrá entender las preguntas y los términos de búsqueda exactos. En septiembre de 2018, Google declaró que el emparejamiento neuronal ya se utiliza en el 30% de las búsquedas.

RankBrain relaciona las páginas con los conceptos y el emparejamiento neural relaciona las palabras con las búsquedas. El algoritmo RankBrain ayuda a Google a relacionar las páginas con conceptos, incluso cuando las páginas no incluyen las palabras exactas utilizadas en una consulta. También es un sistema basado en la IA que ha estado en uso desde 2016, dos años antes de que Google implementara el emparejamiento neuronal.

 

 

 

¿Qué trabajos serán más afectados por la Inteligencia Artificial?

 

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Mark Muro, Jacob Whiton, and Robert Maxim. What jobs are affected by AI? Better-paid, better-educated workers face the most exposure. Brookings, 2019

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La inteligencia artificial (IA) ha generado un creciente interés en las discusiones sobre el «futuro del trabajo» en los últimos años, ya que la tecnología ha logrado un rendimiento sobrehumano en una gama de tareas valiosas, que van desde la fabricación hasta la radiología y los contratos legales. Dicho esto, sin embargo, ha sido difícil obtener una lectura específica sobre las implicaciones de AI en el mercado laboral.

Dado eso, el análisis presentado aquí demuestra una nueva forma de identificar los tipos de tareas y ocupaciones que probablemente se verán afectadas por las capacidades de aprendizaje automático de AI, en lugar de la robótica de la automatización y los impactos del software en la economía.

El análisis muestra que la IA será un factor importante en la vida laboral futura de gerentes, supervisores y analistas relativamente bien pagados. También están expuestos los trabajadores de las fábricas, que están cada vez más bien formados en muchas ocupaciones, así como muy involucrados con la IA en el taller. La IA puede ser un factor mucho menor en el trabajo de la mayoría de los trabajadores de servicios con salarios más bajos.

Por segmentos  sociales, los hombres, los trabajadores de primera edad y los trabajadores blancos y asiáticos estadounidenses pueden ser los más afectados por la IA.

Uso de la Inteligencia Artificial entre los editores académicos

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“AI in Academic Publishing Survey 2019”. UNSILO Publishes, 2019

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Entre julio y septiembre de 2019, la UNSILO llevó a cabo una encuesta entre los editores académicos. Se les hicieron preguntas sobre su uso actual y esperado de la IA, después de lo cual se les hicieron preguntas sobre sus actitudes hacia la IA. Los resultados de la encuesta fueron discutidos en dos sesiones de panel en la Feria del Libro de Frankfurt.

Entre los principales resultados de la encuesta se encuentran:

  • Más de dos tercios de los editores utilizan al menos una herramienta de IA
  • Un tercio de las editoriales están construyendo sus propias herramientas de IA en sus propias instalaciones.
  • El 45% de los editores que no utilizan actualmente herramientas de IA tienen previsto introducirlas en los próximos doce meses.
  • En la actualidad, la IA se utiliza principalmente para mejorar la eficiencia del personal, más que para crear nuevas funcionalidades.
  • Sólo el 10% de los editores que utilizan la IA comprueban si hay sesgo.

 

 

La Biblioteca Nacional de los Países Bajos está experimentando con inteligencia artificial para describir automáticamente las publicaciones

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«Exploration Possibilities: Automated Generation Of Metadata” National Library of the Netherlands, 2019.

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En los últimos meses, un equipo de empleados de la Biblioteca Nacional de los Países Bajos (KB), junto con investigadores de diferentes universidades, ha explorado las posibilidades de describir automáticamente las publicaciones. Los resultados provisionales de esa exploración ahora están disponibles en un documento técnico.

Mientras los bibliotecarios han estado describiendo libros manualmente durante décadas, varias bibliotecas ahora están experimentando con métodos para crear metadatos automáticamente.

Gracias al creciente volumen de publicaciones en formato electrónico y al aumento de las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) como el aprendizaje automático, se da una posibilidad cada vez mayor para que los ordenadores interpreten textos electrónicos y ayuden a los bibliotecarios al describir publicaciones.

Durante el webinar de LIBER, Martijn Kleppe, jefe de investigación de la  Biblioteca Nacional de los Países Bajos (KB) enfatizó las lecciones aprendidas y aconsejó a los colegas que estaban considerando experimentar con técnicas de IA para describir automáticamente las publicaciones.

En el libro blanco ‘Explorando posibilidades de generación automatizada de metadatos’, los autores presentan los resultados de sus primeras exploraciones.