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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.

 

Inteligencia Artificial

 

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 ‘Inteligencia Artificial’. Madrid: Fundación Innovación Bankinter, 2019

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Se analiza la Inteligencia Artificial desde varios puntos de vista: su desarrollo tecnológico y las capacidades e impactos que tendrá en nuestra vida en los próximos 10 años. Los expertos han identificando qué retos y oportunidades presenta esta tendencia en nuestra sociedad y sobre todo, en nuestros negocios. A continuación, podrás encontrar el análisis y las recomendaciones que nuestros expertos han identificado para esta tendencia.

 

Nexar Live Map, un mapa interactivo que permite a cualquiera ver el mundo en vivo gracias a miles de millones de imágenes y metadatos

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Nexar Live Map

https://www.getnexar.com/live/

Nexar Live Map, es un mapa interactivo que permite a cualquiera ver el mundo gracias a miles de millones de imágenes y metadatos de la red Nexar. Nexar Live Map es una ventana a lo que los vehículos de la red Nexar están viendo en tiempo real. El equipo de desarrollo de Nexar utiliza modelos de IA extremadamente ligeros que se ejecutan en la aplicación móvil Nexar dash cam para extraer las imágenes y datos más recientes y conectarlos a la plataforma de mapeo Mapbox. El Mapa en Vivo de Nexar ofrece una vista en vivo de las ciudades del mundo.Aunque de momento sólo está disponible para la ciudad de Nueva York, pero se irán añadiendo más ciudades a medida que Nexar construye su red.

 

La tecnología de Microsoft permitirá hacer una conferencia en cualquier idioma y en cualquier lugar mediante inteligencia artificial y hologramas

 

Demo: The magic of AI neural TTS and holograms at Microsoft Inspire 2019

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¿Y si ni la distancia ni el idioma importaran? ¿Qué pasaría si la tecnología pudiera ayudarte a estar en cualquier lugar en el que necesite estar y hablar cualquier idioma? Usar tecnología de IA y experiencias holográficas es posible, y es revolucionario.

Los auriculares de realidad mixta HoloLens 2 de Microsoft fueron el centro de atención en la conferencia Inspire 2019, en la que la empresa presentó sus últimos avances en inteligencia artificial, así como en tecnología de hologramas de realidad mixta.

Microsoft ha creado un holograma que transformará a alguien en un hablante digital de otro idioma. El gigante del software dio a conocer la tecnología durante una conferencia inaugural en la conferencia de socios de Microsoft Inspire en Las Vegas. Microsoft escaneó recientemente a Julia White, una ejecutiva de Azure, en un estudio de captura de Realidad Mixta para transformarla en una réplica exacta de un holograma.

La versión digital apareció en el escenario para traducir la nota clave al japonés. Microsoft ha utilizado sus tecnologías Azure AI y texto neural a voz para hacer esto posible. Funciona tomando grabaciones de la voz de White, con el fin de crear una firma de voz personalizada, para que suene como si estuviera hablando japonés.

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La digitalización y la IA en España: una perspectiva desde el ámbito educativo.

 

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La digitalización y la IA en España: una perspectiva desde el ámbito educativo. Madrid : Multinacionales por Marca España, 2019

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Multinacionales por marca España ha presentado hoy el informe “La digitalización y la IA en España: una perspectiva desde el ámbito educativo”, en el que analiza el reto del sistema educativo para asegurar el acceso y la adopción de nuevas capacidades y habilidades de aplicación de la inteligencia artificial, la robotización y la digitalización en los entornos de trabajo.

La publicación recoge una serie de medidas con el objetivo de conseguir la adaptación a la transformación digital e insta al Gobierno a promocionar la formación en habilidades digitales en todas las fases del sistema educativo, fomentar el uso y la aplicación práctica de las tecnologías de la información, invertir en la formación continua de los docentes ante los nuevos requerimientos tecnológicos y profesionales del mercado, así como adaptar los contenidos educativos al ámbito digital y a las habilidades emprendedoras.

Desde Multinacionales por marca España se apuesta por aprovechar la ola tecnológica para ayudar a los jóvenes y trabajadores actuales en su incorporación o transición a los nuevos puestos de trabajo. En este sentido, se pide al Gobierno que fomente que la educación y la formación estén alineadas con las necesidades del mercado laboral; la formación STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics) es un ejemplo de ello. También es relevante que los jóvenes desarrollen habilidades como el trabajo en equipo, la comunicación y la resolución de problemas.

Otra de las peticiones de la asociación se centra en impulsar programas de formación dual en los que se combine la educación vocacional con el sistema de prácticas en las empresas. Asimismo, se recomienda agilizar el procedimiento de revisión periódica de las titulaciones de FP de grado medio y superior, junto con el sistema de cualificaciones profesionales para garantizar la actualización de la educación en áreas emergentes de conocimiento.

Por último, Multinacionales por marca España apela a que los gobiernos y las empresas trabajen conjuntamente para minimizar cualquier impacto socioeconómico negativo de la inteligencia artificial en la educación, prestando especial atención a los aspectos de transparencia, confianza, ética y responsabilidad, con el fin de evitar la sobrerregulación y para no coartar la innovación en el ámbito educativo e impedir prácticas abusivas o inapropiadas.

En el estudio se ha detectado la apuesta y el desarrollo de la inteligencia artificial por parte de las grandes empresas de ámbito nacional e internacional. En este sentido, el sector privado juega un papel fundamental en el impulso y creación de nuevos programas de digitalización en España como se muestra en el informe con casos de éxito de empresas como Accenture, Altadis, HSBC, IBM, ING, ManpowerGroup y la Universidad Europea.

Para el análisis de la situación de la IA en el ámbito de la educación, Multinacionales por marca España ha contado con la colaboración de Weber Shandwick.