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Evaluación de la alfabetización informacional de los estudiantes de distintas generaciones

Dalal, Heather A., Arthur Taylor, y Sharon Whitfield. «Assessing Students’ Information Literacy: Attitudes and Perceptions of College Students Across GenerationsCollege & Research Libraries 85, no. 2 (2024): 115-133. https://crl.acrl.org/index.php/crl/article/view/26682/34593

El estudio tiene como objetivo entender mejor cómo los estudiantes de distintas generaciones (Baby Boomers, Generación X, Millennials y Generación Z) abordan las cuestiones relacionadas con la búsqueda, evaluación y uso de la información en el contexto académico y cómo estas habilidades son influenciadas por factores generacionales.

La alfabetización informacional es crucial en la educación superior, especialmente dado el aumento exponencial de la información disponible en la era digital. Los estudiantes deben ser capaces de encontrar, evaluar y usar información de manera crítica y ética. Sin embargo, se sabe que no todos los estudiantes tienen el mismo nivel de competencia en estas áreas, y las habilidades en alfabetización informacional pueden variar dependiendo de factores como el acceso a recursos, las experiencias previas y la formación académica.

El estudio se enfoca en la comparación entre las actitudes y percepciones de los estudiantes pertenecientes a diferentes generaciones. Los autores sugieren que las diferencias generacionales pueden influir en la forma en que los estudiantes perciben y emplean sus habilidades de AI, debido a las distintas tecnologías, recursos y contextos educativos con los que han interactuado a lo largo de sus vidas.

Metodología

El estudio se basa en encuestas y entrevistas a estudiantes universitarios de varias generaciones, con el objetivo de evaluar sus actitudes hacia la AI y cómo perciben su propia capacidad para realizar tareas relacionadas con la información, como la búsqueda y evaluación de fuentes. Los participantes incluyeron estudiantes de diferentes edades, desde los más jóvenes de la Generación Z hasta los de mayor edad de la Generación X y los Baby Boomers.

Resultados Principales

  • Diferencias Generacionales en las Percepciones de AI: Los resultados muestran que los estudiantes más jóvenes, particularmente los de la Generación Z, tienden a sentirse más cómodos usando tecnologías digitales y herramientas de búsqueda en línea. Sin embargo, a pesar de su fluidez tecnológica, a menudo no tienen un buen manejo de las habilidades críticas necesarias para evaluar la calidad y la fiabilidad de la información. Esto sugiere que, aunque estos estudiantes están altamente familiarizados con las tecnologías, necesitan un enfoque educativo más sólido para desarrollar sus competencias en AI.
  • Estudiantes de Primera Generación: Los estudiantes de primera generación (aquellos cuyo padre o madre no asistieron a la universidad) tienen una percepción menos segura de sus habilidades en AI en comparación con los estudiantes de generaciones anteriores. Este grupo, a menudo con menos recursos educativos previos, mostró mayores dificultades para acceder y utilizar eficazmente la información académica.
  • Generación X y Baby Boomers: Estos grupos, aunque menos dependientes de la tecnología digital que los Millennials y Generación Z, demostraron un mayor conocimiento de las estrategias tradicionales de investigación (como el uso de bibliotecas físicas y recursos impresos). No obstante, también se evidenció que muchos de estos estudiantes tienen dificultades para adaptarse a las nuevas tecnologías y métodos digitales de búsqueda de información.

Implicaciones para la Enseñanza

Los hallazgos del estudio tienen importantes implicaciones para el diseño de programas de enseñanza de la alfabetización informacional en las universidades. Los autores sugieren que es necesario un enfoque más personalizado en la enseñanza de AI que considere las diferentes necesidades y habilidades de los estudiantes de acuerdo con su generación. Algunos puntos clave incluyen:

  • Adaptación de la enseñanza a la tecnología: Mientras que los estudiantes más jóvenes tienen habilidades tecnológicas avanzadas, necesitan formación adicional en la evaluación crítica de fuentes digitales.
  • Enfoque integral para estudiantes de primera generación: Es fundamental diseñar programas que ayuden a los estudiantes de primera generación a desarrollar confianza en sus habilidades de AI. Estos estudiantes pueden beneficiarse de un apoyo adicional en el acceso a recursos y en la comprensión de cómo utilizar eficazmente las herramientas de investigación.
  • Refuerzo de habilidades tradicionales: Para los estudiantes más mayores, es importante ofrecer una formación que combine métodos tradicionales con el uso de tecnologías modernas. El aprendizaje integrado puede ayudar a estos estudiantes a adaptarse a los nuevos métodos de búsqueda de información.

El estudio concluye que las habilidades de alfabetización informacional son esenciales para el éxito académico de los estudiantes universitarios, pero estas habilidades deben ser evaluadas y enseñadas de manera más inclusiva, teniendo en cuenta las diferencias generacionales y los antecedentes educativos. Además, los programas educativos deben adaptarse para garantizar que todos los estudiantes, independientemente de su generación, tengan la oportunidad de desarrollar las habilidades necesarias para navegar por la creciente cantidad de información disponible en el mundo digital.

El artículo subraya la importancia de ofrecer programas de alfabetización informacional que sean accesibles y efectivos para todos los estudiantes, promoviendo tanto la competencia tecnológica como las habilidades críticas de evaluación de la información.

Aplicaciones móviles en bibliotecas


Alonso-Arévalo, J. (2017). Aplicaciones móviles en bibliotecas. VIII Congreso Nacional de Bibliotecas Públicas, Palacio de Congresos de Toledo, 16 y 17 de noviembre de 2016, pp.: 24-35

CONFERENCIA Ponencia de Julio Alonso, jefe de Biblioteca de la Facultad de Traducción y Documentación de la Universidad de Salamanca 14 dic 2016

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La web móvil, en pocas palabras, y de manera sencilla tiene que ver con la posibilidad de acceder a la World Wide Web a través de un dispositivo móvil, es decir, desde un teléfono celular o desde una tableta. El atractivo de las tecnologías de comunicaciones móviles es que permiten la comunicación inmediata en movimiento, facilitando que las personas entren en contacto entre sí, independientemente del tiempo y del lugar. Las aplicaciones de teléfonos inteligentes están siendo las líderes del universo digital y ahora están cerca de ser aquello en lo que invertimos más cantidad de tiempo de entre todos los medios digitales. Algunas de estas aplicaciones pueden no parecer fácilmente aplicables a las bibliotecas, pero es necesario tener en cuenta que otras entidades de ámbito público o privado están haciendo uso de estas tecnologías móviles, y que esto puede ser muy valioso para desencadenar nuevas ideas e iniciativas, ya que la innovación en cualquier arena se construye sobre una base de conocimientos. Por lo cual, las bibliotecas debemos tener en cuenta las tecnologías que están usando nuestros usuarios para ofrecer nuevos servicios más robustos sin hacer que los usuarios dejen sus zonas de confort para integrar los servicios de la biblioteca en los patrones de comportamiento de la vida diaria de las personas. En su nivel más básico, un número cada vez mayor de las bibliotecas están creando versiones móviles de sus sitios web para facilitar el acceso de sus usuarios a los contenidos y servicios ofrecidos por la biblioteca. Estas aplicaciones proporcionan información sobre los servicios de bibliotecas y colecciones, el acceso a la búsqueda en el catálogo, contenidos digitales, localización, horarios y guías temáticas a través de formatos adaptados a la pequeña pantalla. Pero el universo de aplicaciones va más allá, Cuando hablamos de aplicaciones móviles en bibliotecas hemos de tener en cuenta al menos tres áreas de aplicación: aplicaciones de bibliotecas. aplicaciones de lectura e investigación y aplicaciones útiles para la vida cotidiana (ALFIN).

¿Qué es la IA agente y cómo cambiará el trabajo?

Purdy, Mark. «What Is Agentic AI, and How Will It Change Work?» Harvard Business Review, December 12, 2024. https://hbr.org/2024/12/what-is-agentic-ai-and-how-will-it-change-work.

Imagina un asistente virtual que, al estilo de Siri o Alexa, no solo te responde preguntas, sino que también organiza tu agenda, te recuerda tus citas, puede reservar un viaje, ajustar tu itinerario si hay cambios y recomendarte actividades según tus preferencias. Este asistente no espera a que le digas cada paso, sino que actúa de manera autónoma para mejorar tu experiencia y alcanzar tus objetivos, como hacerte ahorrar tiempo.

La IA Agente es un tipo de inteligencia artificial que no solo responde a comandos o preguntas, sino que puede actuar de manera autónoma, tomando decisiones y realizando tareas por sí misma para alcanzar un objetivo específico. Es como tener un asistente digital que, en lugar de solo dar respuestas, también planifica, organiza y ejecuta acciones de forma independiente, sin la necesidad de que un ser humano esté guiando todo el proceso.

En el sector de atención al cliente, las IA agentes pueden gestionar consultas de clientes sin intervención humana. Un sistema de este tipo puede analizar un problema planteado por un cliente, buscar una solución en una base de datos, ofrecerla y hacer seguimiento de la satisfacción del cliente. Además, si detecta que un problema es más complejo, puede pasar el caso a un agente humano de manera eficiente.

En el ámbito de la salud, una IA agente puede gestionar el bienestar de un paciente. Imagina un sistema que monitorea los signos vitales de un paciente, ajusta la dosis de medicamentos según lo necesario y puede incluso llamar a los profesionales de salud si detecta una emergencia. En el caso de los pacientes con enfermedades crónicas, la IA agente puede seguir su historial médico y anticipar complicaciones, ofreciendo recomendaciones personalizadas.

Uno de los principales beneficios de la IA agente es el ahorro de tiempo y recursos. Estas tecnologías son capaces de realizar tareas repetitivas y complejas de manera más rápida y precisa que los seres humanos. Esto no solo reduce el tiempo dedicado a actividades rutinarias, sino que también optimiza los recursos disponibles, mejorando la eficiencia general. Al asumir tareas que, de otro modo, consumirían mucho tiempo, las IA agentes permiten que los trabajadores se enfoquen en actividades más estratégicas y creativas, lo que incrementa la productividad.

Otro beneficio importante es la mayor especialización que ofrecen estas tecnologías. Las IA agentes pueden ser diseñadas para realizar tareas muy específicas, lo que permite una especialización más detallada en diversos campos. Por ejemplo, pueden ser programadas para manejar el servicio al cliente en una empresa, gestionar inventarios o asistir en la toma de decisiones financieras. Esta especialización incrementa la precisión y efectividad en la ejecución de las tareas, al mismo tiempo que reduce la probabilidad de errores que podrían ocurrir en procesos más generalistas.

La mejora en la toma de decisiones es otro beneficio clave de la IA agente. Al tener acceso a grandes cantidades de datos, estos sistemas son capaces de tomar decisiones informadas y rápidas, basadas en un análisis profundo. Esto es especialmente útil para las empresas, que pueden beneficiarse de decisiones más acertadas y basadas en datos concretos, lo que a su vez optimiza la gestión y las operaciones. Además, los individuos también pueden aprovechar esta capacidad para recibir recomendaciones más acertadas y personalizadas, mejorando así su experiencia en diversos servicios.

A pesar de los múltiples beneficios, la IA agente también enfrenta ciertos desafíos. Uno de los más significativos es la dependencia de datos precisos. Para que estos sistemas funcionen correctamente, es fundamental que los datos con los que se entrenan sean de alta calidad. Si los datos son incorrectos o incompletos, las decisiones tomadas por la IA pueden ser erróneas, lo que podría tener consecuencias negativas tanto en la operación de una empresa como en la experiencia del usuario. Esto plantea la necesidad de asegurar la integridad y confiabilidad de los datos que alimentan estos sistemas.

Otro desafío importante es el de los problemas éticos. Dado que las IA agentes pueden tomar decisiones autónomas, es crucial garantizar que estas decisiones sean justas, transparentes y no estén sesgadas. La falta de supervisión humana puede generar riesgos en la toma de decisiones, especialmente en áreas delicadas como la atención al cliente o la contratación de personal. Por lo tanto, es esencial establecer marcos éticos y mecanismos de control para asegurar que las IA agentes operen de manera responsable y equitativa.

El futuro de la investigación en recuperación de información en la era de la IA generativa

Computing Community Consortium (CCC). Future of Information Retrieval Research in the Age of Generative AI CCC Visioning Workshop. Accessed December 5, 2024. https://cra.org/ccc/events/future-of-information-retrieval-research-in-the-age-of-generative-ai-ccc-visioning-workshop/.

El informe Future of Information Retrieval Research in the Age of Generative AI fue elaborado por destacados investigadores, incluyendo James Allan, Eunsol Choi, Daniel P. Lopresti y Hamed Zamani, bajo el auspicio del Computing Community Consortium (CCC). Publicado en diciembre de 2024, explora cómo los modelos de lenguaje generativo (LLMs) están redefiniendo la recuperación de información (IR) y establece una hoja de ruta para el desarrollo futuro en este campo.

Se basa en un taller de visión celebrado en julio de 2024, que reunió a 44 expertos de diversas disciplinas como IR, procesamiento del lenguaje natural (NLP) e inteligencia artificial (IA). El propósito fue analizar cómo la integración de tecnologías generativas podría transformar las interacciones de los usuarios con sistemas de información y cuáles serían los retos y oportunidades.

Durante el taller, se emplearon técnicas colaborativas inspiradas en las reglas de IDEO para fomentar ideas innovadoras y estructuradas. Los participantes debatieron en ocho sesiones temáticas, las cuales identificaron las principales direcciones de investigación necesarias para aprovechar el potencial de los sistemas IR-GenAI.

El informe identifica ocho áreas prioritarias:

  1. Evaluación de sistemas IR-GenAI: diseñar métricas y metodologías que capturen las capacidades únicas de los modelos generativos.
  2. Aprendizaje del feedback humano: integrar retroalimentación implícita y explícita para resolver problemas complejos que requieran razonamiento.
  3. Modelado de usuarios: entender cómo evolucionan las necesidades de los usuarios en sistemas de acceso a información potenciados por IA generativa.
  4. Cuestiones socio-técnicas: abordar los impactos éticos y sociales que surgen con estas tecnologías.
  5. Sistemas personalizados: desarrollar métodos que adapten los resultados de IR-GenAI a las necesidades individuales.
  6. Eficiencia y escalabilidad: optimizar el uso de recursos computacionales, datos y esfuerzos humanos.
  7. IR para mejorar agentes de IA: integrar técnicas de recuperación de información en agentes inteligentes.
  8. Modelos fundacionales para acceso a la información: diseñar modelos específicamente enfocados en la recuperación y descubrimiento de información.

En conclusión, el informe ofrece un resumen de las discusiones y sugiere acciones concretas para académicos, profesionales de la industria, campañas de evaluación y agencias de financiamiento. Se destaca la necesidad de colaboración interdisciplinaria y de crear tecnologías inclusivas que maximicen los beneficios de la IA generativa para la recuperación de información.

Este documento no solo proporciona una visión del futuro de IR, sino también un marco para avanzar en investigaciones y aplicaciones prácticas en la intersección de IA y recuperación de información.

La tecnología NFT en el sector editorial

Digital Originals & NFTs for the Publishing Industry. Creatokia, 2024

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La tecnología NFT (Non-Fungible Token, o «Token No Fungible» en español) es una forma de activo digital basado en blockchain que representa la propiedad o autenticidad de un objeto único, generalmente en forma de arte digital, música, videos, coleccionables y otros tipos de contenido creativo.

Cuando compras un NFT, estás adquiriendo una especie de «certificado digital de propiedad» de un objeto digital, como una obra de arte, un video o un coleccionable. Este certificado está registrado en la blockchain, lo que garantiza que el dueño del NFT tiene la propiedad única de ese objeto digital, aunque otros puedan ver el mismo archivo.

Los NFT han ganado popularidad especialmente en el mundo del arte digital, permitiendo a los artistas vender sus obras en mercados específicos como OpenSea, Rarible o Foundation, donde los compradores adquieren una prueba de propiedad digital de esa obra. Sin embargo, su uso se ha expandido a otras áreas, incluyendo la música, videojuegos, deportes y bienes raíces virtuales.

Los NFTs son activos digitales basados en la tecnología blockchain que representan la propiedad o autenticidad de un objeto único, como arte digital, música, videos, coleccionables y otros contenidos creativos. Han ganado popularidad en el ámbito del arte digital, permitiendo a los artistas vender sus obras en plataformas como OpenSea, Rarible o Foundation. Sin embargo, su uso se ha extendido a otros sectores como la música, los videojuegos, los deportes y los bienes raíces virtuales.

NFTs: Un mercado de 25 mil millones de dólares en rápido crecimiento

La industria de los NFTs experimentó un crecimiento acelerado en 2021, alcanzando un volumen de comercio de 25.5 mil millones de dólares, lo que supuso un aumento del 765% con respecto al año anterior. Además, la creación de mundos virtuales alcanzó una capitalización de 3.6 mil millones de dólares, un récord histórico. El número de billeteras criptográficas activas superó los 2.7 millones, un incremento del 592% en comparación con 2020. Aunque el mercado de NFTs tuvo una desaceleración a principios de 2022, se recuperó en abril, con un aumento en el valor de muchas colecciones de NFTs, a pesar de la caída de criptomonedas como el ETH. Estos datos, junto con la creciente presencia de celebridades, muestran que los NFTs están encaminados a convertirse en una tendencia dominante.

Beneficios de los NFTs para los editores

Los NFTs brindan a los editores la posibilidad de crear productos digitales innovadores, con características y oportunidades antes imposibles. Los NFTs pueden ser limitados en número, lo que introduce el concepto de escasez en el ámbito digital. Los editores también pueden beneficiarse de regalías por ventas secundarias, generando ingresos recurrentes y automatizados. Además, los NFTs permiten nuevas formas de interacción con comunidades de fanáticos, vinculándolos a contenido multimedia o funciones especiales, como eventos exclusivos o canales privados en plataformas como Discord. Estos productos, a menudo más que una simple obra de arte, ofrecen una experiencia profunda y de largo plazo.

NFTs como parte de una estrategia de publicación digital

Para aprovechar al máximo los beneficios de los NFTs, deben ser parte de una estrategia de publicación digital a largo plazo. No deben considerarse productos aislados, sino como una herramienta para llegar a nuevos clientes y atraer a entusiastas de los NFTs, que a menudo provienen de fuera del mundo editorial. Al ofrecer productos NFT de alta calidad, los editores pueden atraer nuevos públicos y explorar mundos virtuales relacionados con sus propiedades intelectuales.

«Proof-of-work» vs. «Proof-of-stake»

Una blockchain (cadena de bloques) es una base de datos descentralizada que almacena información en nodos distribuidos. Para agregar un bloque nuevo a la cadena, todos los nodos deben alcanzar un consenso sobre el estado de la red. En el protocolo «proof-of-work» (prueba de trabajo), los mineros resuelven cálculos complejos para añadir bloques, lo que consume mucha energía, pero asegura la red. Ethereum, la blockchain más utilizada para NFTs, emplea este protocolo. Sin embargo, Ethereum planea actualizarse al protocolo «proof-of-stake» (prueba de participación), que reemplaza a los mineros con validadores y reduce el consumo energético. Blockchains como Polygon, Flow y Cardano ya utilizan «proof-of-stake», que es más eficiente y menos perjudicial para el medio ambiente.

Impacto ambiental y cómo la comunidad blockchain lo enfrenta

Uno de los mayores problemas de la tecnología blockchain es su alto consumo energético. El consumo anual de Ethereum es comparable al de Finlandia. Sin embargo, Ethereum está trabajando en una transición hacia «proof-of-stake», lo que reducirá significativamente su consumo energético. Otras blockchains, como Polygon y Solana, ya han implementado protocolos más eficientes, como «proof-of-stake» y «proof-of-history» (prueba de historia), que también abordan el impacto ambiental.

Billeteras como almacenamiento esencial para criptomonedas y NFTs

Las billeteras cripto son esenciales para almacenar NFTs y criptomonedas. Actualmente, MetaMask es la billetera más compatible. Estas billeteras funcionan como un «billetero digital», donde se guardan fondos y NFTs, y solo se pueden acceder mediante una clave privada para protegerlos de robos. Cada billetera tiene una ID única que se utiliza para realizar transacciones en la blockchain, y esta ID es crucial para crear y vender NFTs.

¿Qué es un contrato inteligente?

Un contrato inteligente es un programa basado en blockchain que define los términos y condiciones entre comprador y vendedor. Una vez desplegado, el contrato no puede ser modificado y se ejecuta automáticamente en todos los nodos de la red. Los contratos inteligentes en NFTs incluyen variables como el nombre del proyecto, el símbolo del contrato, la dirección de la billetera del editor y las regalías por reventa. Los derechos de licencia no forman parte del contrato inteligente y deben acordarse por separado con los compradores.

Impacto de la Inteligencia Artificial en la industria del audiolibro

Impact of Artificial Intelligence in the audiobook industry. Cap. 10 de Frankfurt Audio Whitepaper 2024 in cooperation with Dosdoce.com, 2024

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La inteligencia artificial está remodelando la industria de los audiolibros, ofreciendo nuevas oportunidades y eficiencia en la producción, pero también creando dilemas en términos de calidad y derechos de propiedad intelectual que deberán resolverse a medida que la tecnología se desarrolla.

La inteligencia artificial (IA) ha experimentado una evolución vertiginosa en los últimos años, transformando diversas industrias, incluida la editorial. Aunque la IA no es un concepto nuevo, su uso generalizado y las tecnologías asociadas, como el «big data» y el aumento de la potencia computacional, han abierto nuevas posibilidades en la creación, distribución y consumo de contenido. En particular, la industria de los audiolibros está siendo impactada de manera significativa por estas innovaciones.

Cambios en la producción y creación de contenido

La IA está facilitando la creación de contenido en diversas formas, desde artículos hasta obras de ficción. En el contexto de los audiolibros, la IA se está utilizando para generar narraciones mediante tecnología de voz sintética, lo que ha permitido la creación de audiolibros de manera más rápida y económica. Amazon, por ejemplo, lanzó una plataforma para que los autores de KDP puedan crear versiones en audiolibro de sus eBooks utilizando voces virtuales, lo que ha llevado a una producción masiva de títulos en poco tiempo. Según Bloomberg, en seis meses se han producido más de 40,000 audiolibros con narración por IA, y si esta tendencia continúa, para finales de 2024 habrá más audiolibros creados por IA que por narradores humanos.

La IA también está ayudando a mejorar la eficiencia en la producción, desde la edición hasta la creación de guiones y contenido original. Empresas como EARS están centralizando los recursos de producción de audio en una plataforma basada en la nube, lo que permite a los editores reducir costos y tiempos de producción, optimizando el uso de recursos internos y externos. Además, se está incrementando la personalización del contenido, permitiendo la creación de materiales de marketing más segmentados y eficientes, como newsletters o anuncios dirigidos a públicos específicos, lo cual mejora la captación de audiencias.

IA en la personalización y marketing

En términos de marketing, la IA ofrece herramientas poderosas para entender mejor los comportamientos de los consumidores y crear campañas altamente personalizadas. Plataformas como Podimo están utilizando IA para adaptar el contenido de los audiolibros a los gustos específicos de los oyentes, mejorando la experiencia del usuario y reduciendo las tasas de abandono (churn rate). A través de una mayor comprensión de las preferencias de cada usuario, estas plataformas pueden ofrecer una experiencia más personalizada y, por lo tanto, aumentar la diversidad del contenido disponible.

En cuanto a la búsqueda de contenido, Audible ha implementado una función de búsqueda basada en IA, que permite a los usuarios encontrar audiolibros a partir de un lenguaje natural, mejorando la accesibilidad y la interacción del usuario con la plataforma.

Desafíos y oportunidades

Sin embargo, la adopción de IA no está exenta de desafíos. A pesar de que la IA ha hecho que la producción de audiolibros sea más accesible y asequible, aún existen preocupaciones sobre la calidad de la narración, especialmente cuando se trata de emociones y matices en la voz humana. Expertos como Liza Faja, directora de Editions Lizzie, sugieren que, aunque la IA puede facilitar la producción, los audiolibros narrados por humanos seguirán siendo esenciales en ciertos géneros, como la ficción, debido a la capacidad única de las voces humanas para transmitir emociones y sutilezas.

Además, el uso de la IA plantea problemas en torno a los derechos de autor y la propiedad intelectual. Maribel Riaza, experta en la historia de la lectura oral, señala que tecnologías como las aplicaciones de texto a voz, que permiten convertir documentos digitales en audiolibros, podrían generar conflictos sobre la compensación económica para los autores y los titulares de derechos. La posibilidad de que los usuarios suban documentos a plataformas y los conviertan en contenido de audio sin el consentimiento de los propietarios de los derechos podría crear un vacío legal que, en el futuro, se deberá abordar con medidas de protección tecnológica.

El futuro de la IA en los audiolibros

El impacto de la IA en los audiolibros es innegable, pero aún está evolucionando. La tecnología puede ser una herramienta poderosa para la industria editorial, pero, como mencionan expertos como Amanda D’Acierno, presidenta de PRH Audio, la combinación de IA y narración humana es probable que continúe siendo la fórmula ganadora en la creación de audiolibros. Las capacidades de IA en la producción y el marketing están revolucionando el sector, pero la calidad humana sigue siendo crucial, especialmente para aquellos audiolibros que buscan una conexión emocional profunda con los oyentes.

Este panorama está abriendo nuevas oportunidades de negocio, pero también presentando desafíos que la industria tendrá que enfrentar, desde la gestión de derechos de autor hasta la mejora de la experiencia auditiva. A medida que la tecnología sigue avanzando, se espera que la IA continúe desempeñando un papel central en la transformación del mercado de los audiolibros, creando un entorno competitivo y dinámico que podría redefinir el futuro de los contenidos digitales.

Las gafas Ray-Ban Meta pueden usarse para reconocer a personas y acceder a información personal como dirección, número de teléfono y familiares a través del reconocimiento facial.

Matt Binder, «Ray-Ban Meta Glasses Can Be Used to Dox Strangers via Facial Recognition, According to Harvard Students. Here’s How to Protect Yourself.», Mashable, 3 de octubre de 2024, https://mashable.com/article/ray-ban-meta-smart-glasses-students-facial-recognition-dox-strangers.

Dos estudiantes de Harvard han transformado las Meta Ray-Ban Smart Glasses en una poderosa herramienta de reconocimiento facial que puede identificar a cualquier persona y revelar detalles personales como su dirección, número de teléfono y familiares. Lo lograron desarrollando una plataforma de inteligencia artificial llamada I-XRAY, que convierte las gafas inteligentes en un dispositivo de vigilancia personal. Aunque estas gafas están diseñadas para captar fotos y videos de manera más inmersiva, los estudiantes las han llevado un paso más allá al integrar un motor de búsqueda facial.

El proceso de I-XRAY tiene tres etapas clave. Primero, las gafas capturan el rostro de una persona a través de la cámara incorporada. Luego, el motor de búsqueda facial de I-XRAY identifica el rostro y le asigna un nombre. En segundo lugar, una vez que el sistema identifica el nombre, realiza búsquedas en varias bases de datos públicas y privadas para encontrar información adicional sobre la persona. Por último, I-XRAY organiza los datos recolectados —nombre, dirección, teléfono, familiares y más— en un solo documento.

En un video demostrativo, los estudiantes muestran cómo se acercan a personas en la calle y, con las gafas puestas, acceden instantáneamente a datos personales. Al hacer preguntas como «¿Asististe a tal escuela?», revelan que la información es exacta y de fácil acceso, lo que genera preocupación sobre las capacidades invasivas de esta tecnología. Este experimento no solo demuestra el potencial de la inteligencia artificial para la vigilancia, sino que pone en alerta sobre cómo este tipo de herramientas podría ser mal utilizada. Aunque los estudiantes aseguran que su intención no es violar la privacidad, sino iniciar un debate sobre los riesgos de los dispositivos inteligentes, el hecho de que cualquiera pueda acceder a información tan sensible plantea preguntas sobre la regulación de estas tecnologías.

Este dilema recuerda los primeros días del iPhone, cuando los usuarios intentaban «liberar» sus dispositivos, lo que generaba preocupaciones de seguridad. Los estudiantes de Harvard sostienen que, al igual que en aquellos días, estamos en un momento crítico donde debemos aprender a protegernos contra las amenazas antes de que sea demasiado tarde. Aunque no se puede prevenir completamente el uso de herramientas como I-XRAY, existen medidas que las personas pueden tomar para protegerse de la exposición a la vigilancia mediante tecnologías emergentes.

Entre estas medidas, se recomienda limitar la cantidad de información personal disponible públicamente en redes sociales y otras plataformas, utilizar configuraciones de privacidad más restrictivas y abogar por la regulación y supervisión del uso de tecnologías de reconocimiento facial y dispositivos inteligentes. Este caso demuestra lo rápido que la tecnología puede evolucionar y cambiar las dinámicas de privacidad en la vida cotidiana. La conversación sobre las gafas inteligentes de Meta y plataformas como I-XRAY está apenas comenzando, y es probable que continúe a medida que más tecnologías de este tipo lleguen al mercado.

Nuevas directrices sobre IA para ayudar a las bibliotecas de investigación

Lauren Coffey, «New AI Guidelines Aim to Help Research Libraries», Inside Higher Ed, accedido 8 de octubre de 2024, https://www.insidehighered.com/news/tech-innovation/libraries/2024/05/01/new-ai-guidelines-aim-help-research-librarians.

The Association of Research Libraries (ARL) ha publicado nuevas directrices sobre inteligencia artificial (IA) para ayudar a los bibliotecarios a afrontar el aumento de consultas relacionadas con esta tecnología emergente. Desde el lanzamiento de ChatGPT hace dos años, los bibliotecarios han asumido un papel clave en la investigación y el desarrollo de la IA, abordando inquietudes sobre derechos de autor y citaciones.

Las siete directrices se centran en el desarrollo y despliegue de la IA generativa, como los modelos de lenguaje de OpenAI, y buscan promover prácticas éticas y transparentes, así como construir confianza entre los interesados en el entorno de la investigación. Una encuesta reciente reveló que más del 75% de los bibliotecarios consideran urgente abordar las preocupaciones éticas y de privacidad relacionadas con la IA, tales como la violación de la privacidad y el uso indebido de datos.

Las directrices incluyen:

  1. Fomentar la alfabetización digital: Educar a los usuarios de la biblioteca sobre la IA.
  2. Entender y concienciar sobre el sesgo en la IA: Ayudar a los usuarios a evaluar la información generada por la IA.
  3. Abogar por la apertura y la transparencia: Centrándose en los algoritmos y datos utilizados para crear la IA.
  4. Reconocer la importancia de los humanos en la IA: Asegurar que la ética y la accesibilidad sean consideradas en su uso.
  5. Priorizar la seguridad y privacidad: Abogar por leyes que protejan la información personal de los usuarios.
  6. Continuar con la aplicación de la ley de derechos de autor: Proteger los derechos de las bibliotecas para fines de investigación y educación.
  7. Promover la equidad en la información digital: Garantizar que las leyes de derechos de autor no sean superadas por contratos con empresas privadas.

Las líderes de ARL, Katherine Klosek y Cynthia Hudson Vitale, destacaron que estas directrices son un punto de referencia para abordar preocupaciones relacionadas con la IA y que están abiertas a futuras discusiones a medida que la tecnología y sus implicaciones evolucionan.

Por qué en IA lo más grande no siempre es lo mejor

«Why Bigger Is Not Always Better in AI», MIT Technology Review, accedido 2 de octubre de 2024, https://www.technologyreview.com/2024/10/01/1104744/why-bigger-is-not-always-better-in-ai/.

La creencia de que «más grande es mejor» en inteligencia artificial (IA) ha dominado la investigación en este campo, impulsada por la idea de que la cantidad de datos, la potencia de cómputo y el número de parámetros son los principales determinantes del rendimiento de un modelo. Esta mentalidad se consolidó con un artículo de 2017 de Google, que introdujo la arquitectura de transformer, y ha llevado a las grandes empresas tecnológicas a competir por la escala de sus modelos.

Sin embargo, expertos como Sasha Luccioni, líder de IA y clima en la startup Hugging Face, argumentan que los modelos actuales son “demasiado grandes”. Estos modelos no solo son difíciles de descargar y manipular, incluso si son de código abierto, sino que también presentan problemas significativos. Entre estos se encuentran prácticas invasivas de recolección de datos y la inclusión de contenido inapropiado en los conjuntos de datos, además de tener una mayor huella de carbono debido al alto consumo de energía necesario para su funcionamiento.

La escalabilidad de los modelos también conduce a una concentración extrema de poder en manos de unas pocas empresas tecnológicas grandes. Solo estas compañías tienen los recursos financieros y técnicos necesarios para desarrollar y operar modelos de gran escala, lo que crea un «cuello de botella» en el acceso a tecnologías de IA avanzadas y limita la diversidad de enfoques en el campo.

En contraposición a esta tendencia, el Allen Institute for Artificial Intelligence (Ai2) ha desarrollado un nuevo modelo de lenguaje multimodal llamado Molmo, que demuestra que se puede lograr un rendimiento impresionante utilizando modelos mucho más pequeños. Su modelo más grande, que cuenta con 72 mil millones de parámetros, supera en rendimiento a GPT-4, que se estima tiene más de un billón de parámetros, en tareas como la comprensión de imágenes, gráficos y documentos. Además, un modelo más pequeño de Molmo, con solo 7 mil millones de parámetros, se acerca al rendimiento de los modelos de vanguardia, gracias a métodos de recolección de datos y entrenamiento más eficientes.

Los investigadores de Ai2 han enfrentado el desafío de romper con la mentalidad de «más es mejor». Al iniciar el proyecto, el equipo se propuso pensar fuera de lo convencional y encontrar formas más efectivas de entrenar modelos que fueran accesibles y económicos. La filosofía detrás de Molmo subraya que «menos es más, lo pequeño es grande, y lo abierto es tan bueno como lo cerrado».

Otro argumento a favor de reducir la escala de los modelos es que los modelos más grandes suelen ser capaces de realizar una amplia gama de tareas, muchas de las cuales pueden no ser necesarias para los usuarios finales. Luccioni sostiene que, a menudo, los usuarios solo necesitan un modelo diseñado para tareas específicas, y que los modelos más grandes no siempre ofrecen ventajas en estos casos.

Para avanzar en la investigación y aplicación de IA, es fundamental cambiar las métricas utilizadas para evaluar el rendimiento de los modelos, enfocándose en factores relevantes como la precisión, la privacidad y la confiabilidad de los datos utilizados en su entrenamiento. Esto requiere un mayor nivel de transparencia en la industria, ya que muchos investigadores no comprenden completamente cómo y por qué sus modelos producen ciertos resultados, ni qué datos se han utilizado para entrenarlos.

Finalmente, se sugiere que es hora de reevaluar la suposición de que los modelos de IA son soluciones mágicas que resolverán todos los problemas. En lugar de seguir la tendencia de la escalabilidad, la comunidad de investigación y las empresas deben crear incentivos para fomentar un enfoque más consciente y sostenible en el desarrollo de inteligencia artificial, buscando hacer más con menos y utilizando recursos de manera más responsable.

Las tendencias tecnológicas más paradójicas y emocionantes para el 2020

 

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‘Tech Trends 2020. 20 trends to guide us through the next year’. Telenor Research, 2020

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Desde la «Internet de los cuerpos» y la Tecnología Verde hasta la IA de bricolaje y las tendencias en la confianza digital, una gran cantidad de nuevas soluciones tecnológicas, junto con complejas conversaciones de la Gran Tecnología, harán que el 2020 sea paradójico y emocionante.

 

En la última década, los proveedores de servicios móviles, los fabricantes de dispositivos y las empresas de Internet construyeron una un segundo mundo para que vivamos, trabajemos y juguemos, uno digital. Muchas de las tendencias que se destacan para el próximo año muestran que la innovación avanza más rápido que nunca, gracias a un mayor acceso y a una mayor demanda, así como por plataformas de nuevas tecnologías. La gente se está iniciándose y explorando cómo nuevas posibilidades ofrecidas por las nuevas tecnologías, incluyendo la IA, el aprendizaje automático, la IO, y las innovaciones de la red serán mejores y los conectan de forma más segura con la gente y las cosas que más importan.

Aquí están las 20 tendencias que apuntan a una excitante y caóticas

La Internet de los Cuerpos (IoB) es una extensión de la IO y básicamente conecta el cuerpo humano a una red a través de dispositivos que se ingieren, implantan o conectan al cuerpo de alguna manera. Una vez conectados, se pueden intercambiar datos, y el cuerpo y el dispositivo pueden ser monitoreados y controlados remotamente. En 2020 veremos las primeras aplicaciones que van más allá de la simple monitorización y que se convierten en verdaderas auto-intervenciones. Un ejemplo de ello son las bombas de insulina. Los biohacks como la puesta en marcha de Neuralink de Elon Musk están todavía lejos de la comercialización, pero hay enfermedades y condiciones que son costosas y de cuidado intensivo donde el «IoB» tendrá un gran potencial.

Tecnología verde. Vivir, pensar, crear en “verde” ya se ha popularizado como un concepto de moda, pero las tecnologías verdes van mucho más allá de eso y podrían cambiar el mundo para mejor, dando soluciones no contaminantes ni dañinas, a problemas grandes, medianos y pequeños.  El campo de las “tecnologías verdes” abarca un grupo de técnicas, materiales, métodos e investigaciones en continua evolución, que engloba desde la generación de energía y la producción de alimentos sanos, hasta la creación de limpiadores no contaminantes. En 2020, veremos que las innovaciones verdes van más allá de la publicidad, utilizando combinaciones de IO, Big Data y tecnología de inteligencia artificial para medir el consumo, reducir la demanda y disminuir significativamente las huellas de carbono, mientras se reducen los costos y se crean nuevas fuentes de ingresos. Esta acción es el resultado de que los consumidores, los inversores, los compradores del mundo de los negocios y los empleados nos exigen que nos pongamos manos a la obra. De cara a 2030, las empresas, en particular en Europa, se orientarán hacia la obtención de electricidad 100 por ciento renovable, sentando las bases de operaciones comerciales neutras desde el punto de vista climático. Y para los consumidores, los servicios móviles continuarán proporcionando la capacidad para que los individuos accedan a aplicaciones y servicios que impulsarán hábitos ecológicos más extendidos y efectivos dondequiera que estén.

Techn Arranged marriages 5G, IO e IA estimularán la colaboración de la industria que comparte la competencia y co-crea plataformas que cambian el mundo 2019. En 2020 veremos lanzamientos generalizados en la mayoría de economías desarrolladas. Los proveedores de telefonía móvil pondrán la velocidad y la capacidad de 5G en el centro del escenario, pero la verdadera innovaciones, y con ellas, cambios sociales radicales, vendrán de detrás de las escenas donde las industrias se están reuniendo y mezclando las cosas. Estas innovaciones incluyen el corte de redes, con el cual los sistemas críticos de negocio pueden funcionar sin problemas a través de la Internet móvil. O algo llamado Network Function Virtualization (NFV), en el que los servicios de red pueden ser desarrollados por medio de software, lo que acelerará radicalmente el desarrollo de los servicios. Sin retrasos en la señal, todo en tiempo real y un número mucho mayor de dispositivos de IO en el mundo, las emergencias, la salud electrónica, la logística, los sistemas de seguridad y las investigaciones a distancia serán posibles gracias a redes de calidad que permitan realizar investigaciones a distancia utilizando vídeo, aviones teledirigidos y sensores que transmitan datos de manera segura.

Construye tu propia red. Además de las aplicaciones totalmente encriptadas, se espera que las aplicaciones que utilizan tecnología de malla o entre pares aumenten de popularidad a medida que se mejora la tecnología de red sin infraestructura centralizada. En otras palabras, los ciudadanos y las organizaciones privadas están desarrollando la capacidad de operar sus propias redes de comunicaciones. Comunicarse sin una red de coordinación central es atractivo para la gente por muchas razones, y en 2020, esperamos ver que se siga esa ruta especialmente en situaciones de conflicto, para movilizarse para las protestas, y simplemente para mantenerse fuera del radar. 

Datos sucios. El término «datos sucios» se utilizará para cuestionar la credibilidad de la IA. Cuando nos enfrentamos a una elección, siempre queremos hacer la mejor. Y hoy en día, con grandes cantidades de datos y análisis avanzados, las máquinas pueden señalarnos la mejor opción o incluso tomar las decisiones por nosotros. ¿Pero qué pasa si los conjuntos y procesos de datos son inexactos, sesgados o incluso comprometidos? Entonces las decisiones pueden ser erróneas, o incluso ilegales. Llamamos a esto «datos sucios», un término que en el 2020 puede ser tan corriente como «noticias falsas». A medida que la toma de decisiones basada en datos de la Inteligencia Artificial o el Aprendizaje Automático (AI/ML) sea más común, estará sujeta a un mayor escrutinio público. La gente se preguntará si las soluciones son justas e imparciales, o si los datos utilizados para entrenarlas eran «sucios». La UE y la comunidad de ciencias de los datos son muy conscientes de este desafío, y están trabajando duro para garantizar la calidad de los datos, las empresas de nueva creación centradas en la auditoría de datos están viendo la luz del día y se están realizando importantes investigaciones para encontrar soluciones. La cuestión es si los profesionales lograrán mantener el ritmo a medida que se generen nuevos datos a una velocidad asombrosa.

Datos personales y confianza en la red. Una creciente minoría de personas se está despertando al hecho de que las búsquedas libres y los servicios de medios sociales no son realmente gratuitos. La competencia por su confianza se intensificará en el 2020. Una larga línea de escándalos ha afectado a muchas de las compañías de Internet y de medios sociales que aprovechan nuestras conexiones móviles. La confianza está en el centro de todas las relaciones, pero la realidad es que la mayoría de nosotros ahora compartimos más información personal en línea que la que compartimos con nuestros médicos. Es más fácil de hacer, está incorporado en los comportamientos diarios y, hasta ahora, está mucho menos regulado que el sector sanitario. La mayoría de las personas en mercados tan diversos como Noruega, Malasia y Pakistán siguen creyendo que los servicios «gratuitos» son gratuitos, pero vemos signos de una minoría creciente de personas que entienden que estas empresas ganan su dinero con nuestros datos utilizándolos para vender anuncios a medida. En 2020, los clientes reservarán cada vez más la confianza a las empresas que tienen una línea de ingresos independiente de cuánto saben de nosotros personalmente.

El eSIM despega. En 2020, la tecnología e-sim será común tanto en la electrónica de consumo como en la IO relacionada con las empresas. Los usuarios podrán activar y cambiar las suscripciones sin tener que esperar a que llegue una nueva tarjeta sim por correo o ir a una tienda a recogerla. Si bien la distribución digital de suscripciones móviles está disponible hoy en día, la introducción comercial del e-sim comenzará a acelerar la transición de la venta al por menor física a la digital, y podemos esperar ver una serie de nuevos servicios y aplicaciones de eSIM que se lanzarán al mercado en el próximo año.

Automóviles eléctricos con carga rápida. No hay forma de escapar del lugar del coche eléctrico. Y en 2020, casi todos los grandes fabricantes de coches entrarán en el mercado con coches familiares más grandes construidos para distancias más largas. Ya no es suficiente con ofrecer el aspecto secundario de un coche de ciudad. Con una gran cantidad de nuevos coches en una gama de tamaños, modelos y capacidades de carga, los precios bajarán y los consumidores responderán bien. Por ello, el año 2020 también marcará la primera reacción contra los automóviles eléctricos, ya que los gobiernos están reduciendo los incentivos para proteger sus ingresos y porque la demanda de estaciones de recarga supera a la oferta.

Tecnología del sueño. ¿Cómo has dormido? La pregunta es tan común como «¿Cómo estás?» Y aunque todos los rastreadores de fitness decentes tienen un control del sueño, el sueño no es algo que la mayoría de nosotros realmente analice más allá de cuándo y cuánto tiempo hemos dormido, y la precisión y calidad de las herramientas actuales de rastreo del sueño todavía varía mucho. En 2020, comenzaremos a ver una nueva generación de aparatos de fitness que no sólo miden el pulso y el movimiento, sino también los niveles de oxígeno en la sangre e incluso la actividad cerebral. Con las nuevas capacidades, esperamos que los relojes hagan para la apnea del sueño lo que hicieron el año pasado para la arritmia cardíaca. La tecnología del sueño no será perfecta, pero marcará la diferencia en nuestra capacidad para medir, controlar y optimizar nuestro sueño. ¿Podría ser el 2020 el primer año en que vemos que los dispositivos de consumo se acercan a una precisión de grado médico?

El choque de los gigantes de la corriente. Érase una vez, programas de televisión como «Friends» dominaban nuestras rutinas sociales y charlas en todo el mundo. Desde entonces, HBO y Netflix se han llegado a nuestros salones, complementando la aún robusta oferta de radiodifusión y cable. Ahora les siguen de cerca las nuevas plataformas AppleTV+ y Disney+ y probablemente otras pronto, todas las cuales ofrecen contenido con nuestras series favoritas, alimentadas por presupuestos de producción cinematográfica y distribuidas en interfaces nativas y dispositivos propios. El 2020 nos traerá una batalla de estos gigantes del streaming – y con ello, más y mejor contenido que nunca.

La fiebre del oro del juego. Para los jugadores, 2020 será un gran año. Apple ya ha lanzado su Arcade, y Google no se quedó atrás con Stadia, ambos representan una renovación de la industria de los juegos. Apple Arcade da a los suscriptores acceso a todas sus ofertas exclusivas para descargar y jugar fuera de línea. Google Stadia se basa en el streaming y sustituye la potencia de cálculo local por la computación en la nube. En el año 2020, ambos ampliarán la huella de los juegos, pero también ofrecerán a Microsoft (X-Box) y Sony (Playstation) una nueva y dura competencia. Esperen ver a múltiples industrias (incluyendo las telecomunicaciones) crear juegos agresivos para tomar pedazos del lucrativo pastel de los juegos en el año.

Inteligencia Artificial de Bricolaje. La IA tiene una gran demanda, pero se ve frenada por una importante escasez de talentos y habilidades de IA para construir y entrenar la IA moderna para la producción. Las plataformas de IA con funciones automatizadas de aprendizaje automático se harán cada vez más populares, ya que ofrecen cómodas interfaces de usuario que ponen la IA a disposición de los no expertos. Esto ayudará a que más personas y organizaciones desarrollen su propia tecnología de IA. La promesa es que los usuarios de negocios en general podrán hacer uso de la IA sin la ayuda de expertos, sino más bien, de la IA que se entrena a sí misma.

Deepfake para las masas. Si bien el uso de nuevos métodos de IA, como las Generative Adversarial Networks (GANs), ha llamado la atención por medio de falsificaciones profundas, el uso de tecnologías similares en la creación de contenido digital y aplicaciones divertidas está aumentando en sofisticación y popularidad. En 2020, los filtros alimentados por la IA ya no serán suficientes, y el uso de contenido generado por la IA para la creación de vídeos alimentará nuevas aplicaciones imprescindibles. Un desarrollo similar se produce en la fotografía para teléfonos inteligentes, donde la IA utilizada para la fotografía computacional llevará el contenido digital a un nuevo nivel, por ejemplo, apilando varias imágenes para crear una imagen que no es posible capturar de una sola vez.

Control sobre las grandes empresas tecnológicas. El poder y la influencia de la «Gran Tecnología» alcanzará un punto de inflexión en el 2020. Se está haciendo evidente que unas pocas compañías globales en línea están controlando la información, interrumpiendo los mercados laborales y ocupando una parte cada vez más grande de la economía mundial. Esta posición les da un poder de mercado sin igual sobre los preciosos datos necesarios para desarrollar poderosos algoritmos de IA para nuestro futuro automatizado. Veremos un empuje más fuerte para las regulaciones de los gobiernos y los consumidores. Esto podría incluir impuestos, privacidad y seguridad de los datos, restricciones a la publicidad política y posiblemente la ruptura de empresas.

La IA ética se pone en marcha. El movimiento ético de la IA está ahora en pleno apogeo entre las élites políticas, empresariales y de investigación, principalmente en Europa, pero también en otras partes del mundo. Las empresas de tecnología experimentarán un impulso de los reguladores, los inversores, sus propios empleados y la sociedad en general para desarrollar y comercializar una IA que evite daños y haga avanzar a la humanidad, aumente el bienestar de la sociedad y el medio ambiente y respete los derechos humanos. El año 2020 traerá consigo medidas políticas concretas en este ámbito y esfuerzos reales de las empresas para conectar la ética de la IA con la creación de valor. Los marcos de gobernanza de la IA se convertirán en una nueva norma en la industria tecnológica, incluyendo, entre otros, códigos éticos voluntarios, principios de ética por diseño en el desarrollo de software, nuevas estructuras de gobernanza y programas de formación de empleados.

Hermanamiento digital. Un gemelo digital es una réplica digital de una entidad física viva o no viva. Al tender un puente entre el mundo físico y el virtual, los datos se transmiten sin problemas permitiendo que la entidad virtual exista simultáneamente con la entidad física. Los gemelos digitales se incorporarán a la corriente principal en 2020, ya que se convertirán en herramientas comunes de colaboración para la planificación, el desarrollo, el funcionamiento y el mantenimiento de los activos y la infraestructura. Un gemelo digital es una réplica de una entidad física particular como un coche, un edificio, una carretera o una ciudad. El gemelo se actualiza continuamente con datos en tiempo real, y depende de la adopción generalizada de sensores y otras herramientas de software. La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) se utilizan entonces para predecir las condiciones y prescribir las medidas que pueden adoptarse en el gemelo físico (por ejemplo, la carretera real, el edificio real, etc.).

Lucha contra las estafas telefónicas con Machine Learning. Las estafas telefónicas están en aumento en el 2020. Podría ser una llamada Wangiri, o una llamada «de un solo timbre», que sólo suena una vez y se cae, dejando una llamada perdida de un número internacional o inusual. Los usuarios pueden verse tentados a volver a llamar a este número (a un precio superior) y verse obligados a pagar enormes tasas. La gente también puede recibir llamadas de robots diciendo que su cuenta bancaria ha sido bloqueada y que necesitan llamar a un número de estafa para reactivarla. Para proteger a sus clientes, los operadores de telefonía móvil están trabajando mucho para detectar y bloquear estas estafas. En 2020, las técnicas de aprendizaje automático serán una herramienta eficaz para que los operadores eviten estas estafas telefónicas y protejan a sus clientes.

Los derechos laborales de los trabajadores de la Economía Global. Internet creó una plataforma para que empresas como Uber, Lyft, AirBnB y Foodora crearan un nuevo tipo de economía. La «Gig Economy», como a veces se la denomina, también ha creado problemas de relaciones laborales, ya que la mayoría de estas empresas de Internet no ofrecen un contrato de trabajo completo a sus repartidores y conductores, la columna vertebral de sus operaciones. Se les contrata para que proporcionen mano de obra y capital, pero no comparten casi ninguna de las ganancias y quedan fuera de muchas de las redes de seguridad del empleo. Ya están empezando a exigir su parte justa. Esperamos que esta tensión sea noticia en todo el mundo en este año.

«De segunda mano» es lo inteligente. Cada vez más gente estará más atenta al costo desorbitado de los nuevos teléfonos inteligentes de alta gama y al impacto climático de la fabricación de uno nuevo. La extracción de metales para fabricar los teléfonos deja una importante huella de carbono. Aunque no hay muchos datos sobre el impacto medioambiental de la producción de teléfonos inteligentes, la ONU afirma que el 80 por ciento de la huella de carbono de un teléfono inteligente proviene de la fabricación, alrededor del cuatro por ciento del transporte y el 16 por ciento del uso durante toda la vida. Para las personas concienciadas con el clima, conservar el smartphone que tienen – o incluso comprar uno ligeramente usado – Esta será una de las tendencias en 2020.

El ño 2020 nos lleva a las estrellas. Desde la carrera de los años 60, el espacio sólo ha sido accesible mediante cohetes caros y no reutilizables. Ahora, sin embargo, la industria está en auge con optimismo, ya que compañías como SpaceX han recortado los costes mediante cohetes reutilizables pioneros. El acceso menos costoso a las estrellas y la continua marcha de la Ley de Moore, que hace que la electrónica sea más pequeña y menos ávida de energía, permitirá nuevas innovaciones, como los viajes comerciales a las estaciones espaciales y a la Luna, y el lanzamiento previsto para 2020 de la banda ancha basada en el espacio a zonas no conectadas. El desarrollo trae consigo tanto grandes oportunidades como importantes desafíos normativos y comerciales. A medida que el espacio se haga cada vez más accesible, su papel en la conexión con nosotros será cada vez más importante.