marzo 2022 • Saturdays.AI

Aplicaciones y Efectos de la IA en la Educación

La IA y la educación, compañeras de pupitre

El sector educativo también quiere y debe adaptarse a los nuevos tiempos e implementar las nuevas técnicas que utilizan la inteligencia artificial. Los cambios vertiginosos que nuestra sociedad del siglo XXI está experimentando, no dejan tiempo para poder adaptarse al ritmo frenético de las nuevas tecnologías. Es difícil encontrar el balance adecuado para poder hacer frente a los nuevos escenarios que la vida presenta.

En el sector educativo, las nuevas tecnologías de IA conllevan numerosos beneficios para el desarrollo de la trayectoria académica de los estudiantes y sus aprendizajes. La utilización de estas tecnologías tienen por objetivo común:

Reducir las barreras de acceso de la educación.
Automatizar su gestión.
Optimizar los procesos de enseñanza y aprendizaje.

¿Cuáles son las ventajas de la aplicación de la IA en la educación?

Implementación de sistemas de enseñanza adaptativos. A través de plataformas y sistemas de tutoría inteligentes que ofrecen trayectorias personalizadas en función del perfil del estudiante. Por ejemplo, la aplicación de Liulishou que se utiliza en China para atender a 600.000 estudiantes o la M-Shule utilizada en Kenia.

Incremento de plataformas para el trabajo colaborativo donde se generan espacios múltiples dando lugar a debates de forma asíncrona. Está demostrado que este tipo de implementaciones mejora el desarrollo de habilidades de comunicación, resolución de conflictos y aprendizaje entre los estudiantes.

La incorporación de las plataformas de juego utilizadas como experiencias de aprendizaje. La IA nos permite modelar el desarrollo del juego a partir de las expresiones faciales en tiempo real, el procesamiento del lenguaje natural o el nivel de dificultad de la actividad a fin de conseguir mayor persistencia, creatividad, autoeficacia y capacidad para resolución de problemas.

Implementación de IA a fin de realizar diagnósticos y otro tipo de contribuciones específicas. La identificación de dislexia, autismo o déficit de atención es importante para ayudar en menor o mayor medida a los estudiantes. Algunas aplicaciones, por ejemplo la Liulishou esmentada anteriormente, nos permiten corregir directamente en tiempo real la pronunciación de distintas palabras.

Ahorro de tiempo para los docentes en relación a la gestión y administración de procesos.

¿Qué desventajas o impedimentos para la implementación de la IA encontramos?

Muchos centros educativos todavía son reticentes al uso de las nuevas tecnologías e implementación de nuevas herramientas de IA.

Hay que disponer de acceso a dispositivos y conexión a Internet de alta velocidad para garantizar y agilizar el trabajo fluido para los alumnos.

El exceso de estas nuevas estrategias y aplicaciones dejando de lado la experiencia educativa balanceada con el aprendizaje tradicional sería un error.

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La protección de la privacidad de los estudiantes ya que el uso de las aplicaciones para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje aumentan la exposición de los datos personales de los estudiantes y sus familias.

Las diferencias entre el estatus socioeconómico de las diferentes familias impidiendo garantizar la equidad educativa.

Conclusiones

Así pues, hemos de tener presentes los riesgos potenciales del uso de inteligencia artificial en los centros educativos. Para la implementación de esta tenemos que tener en cuenta que los estudiantes necesitan de una formación básica en el uso de estas tecnologías y la explicación de cómo deben ser tratados correctamente los datos. De lo contrario, estas técnicas mejorarían el aprendizaje individual de cada uno de los alumnos ya que pueden promover trayectorias específicas y únicas según las necesidades de cada estudiante personalizando su aprendizaje.

Todavía queda un largo camino para recorrer en el mundo de la educación e la implementación de la IA. Los avances que esta ha hecho hasta día de hoy son muy significativos y muchos sistemas educativos han cambiado la manera de educar y administrarse. Las diferencias socioeconómicas no dejan de ser un impedimento para aquellas sociedades subdesarrolladas, aun así esto no debe de ser un obstáculo para poder seguir evolucionando e adoptar la IA en las escuelas.

Bibliografía

1.- I Jara, JM Ochoa.Usos y efectos de la inteligencia artificial en educación. Sector Social división educación 2020 – siip.produccion.gob.bo.

2.- Giró Gràcia, Xavier Sancho Gil, Juana María. La Inteligencia Artificial en la educación: Big data, cajas negras y solucionismo tecnológico. RELATEC-Revista Lationoamericana de Tecnología Educativa. RELATEC Vol.21, núm 1 (2022).

3.-Para saber más sobre la aplicación Liulishou: https://www.liulishuo.com/en/

4.-Para saber más sobre la aplicación M-Shule: https://m-shule.com/

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Eva Arnall

Saturdays.AI

Saturdays.AI is an impact-focused organization on a mission to empower diverse individuals to learn Artificial Intelligence in a collaborative and project-based way, beyond the conventional path of traditional education.

Cómo Captar a tus Clientes Usando la I.A.

De todos es conocido que la gestión de datos tiene especial relevancia para la captación de posibles clientes para una empresa. Ahora con la implicación de la IA a la captación de clientes, será mucho más fácil. La reducción de tiempo que conlleva utilizar este tipo de nuevas tecnologías permite que los negocios puedan dedicar más tiempo a otras tareas consiguiendo una mayor eficacia en sus procesos. Os vamos a contar cómo captar a tus clientes usando la IA.

Estudios de mercado

Actualmente, para el estudio de mercados, es necesario tratar la información que tenemos a nuestra disposición y saber administrarla adecuadamente más tarde. Si somos conocedores de las preferencias del consumidor a través de nuestros sistemas de datos podemos conseguir una mayor repercusión siendo a la vez más atractivas para nuestros clientes potenciales. Así pues, por otra parte también debemos tener en cuenta que será necesaria la inversión en la IA para ganar penetración en el mercado.

Gracias a la utilización de IA, se consigue tener un trato más personal y directo con nuestro público de interés. Esto es debido a la posible segmentación de mercado generando un marketing directo. Así pues, los clientes reciben publicidad acorde a sus preferencias y a la vez la empresa puede recibir su feedback, ya sea a través de encuestas, compras u otras actividades.

Chatbots

En el caso de los chatbots es es muy importante que las empresas personalicen el contenido para su consumidor final. Para ello, es necesario satisfacer sus necesidades individualmente y al entablar la conversación con este, se evalúe mediante la prueba de Turing a fin de obtener el mejor de los resultados para que, finalmente, el cliente no perciba que está tratando con IA.

La relación con los clientes es de vital importancia ya que cumplir con los plazos acordados establece confianza y buenas recomendaciones a otros posibles consumidores. En la cadena de subministro hay que priorizar ser especialmente serios y perfeccionistas para no cometer errores.

Recopilación de datos

Por otro lado, la misma IA aplicada al marketing nos genera al mismo tiempo datos para integrar todos estos a las posibles recomendaciones y estadísticas que se darán posteriormente a los responsables de marketing y a los consumidores finales. De la misma forma, conseguimos reducir considerablemente la distancia entre oferta y demanda facilitando las decisiones de los encargados de la gestión de marketing de la empresa.

Aplicar estas nuevas estrategias de marketing cada vez se convierte más en una obligación en vez de una opción. La no aplicación de estas perjudica a las empresas que deciden no adaptarse ya que la competencia tendrá un mayor impacto en las redes y difusión de productos en comparación a las que prefieren caer en la obsolescencia. Dejando de lado las múltiples ventajas que conlleva aplicar la IA, tenemos que tener en cuenta que todavía queda recorrido para mejorar.

Perfeccionar estrategias con el trato con nuestros clientes potenciales sin que estos se den cuenta que están tratando con IA nos permitiría mejorar en el sector del marketing. Por otra parte, también es de especial importancia tomar decisiones ajustadas a partir de los análisis realizados una vez se han obtenido los datos generados por nuestros clientes. La inteligencia artificial permite al marketing ser eficiente y eficaz en muchos contextos, permitiendo adaptar este cada vez más a un comercio a granel en función de las necesidades y demandas de cada uno de los clientes.

Iphone 6 Plateado Al Lado De Macbook Pro

Por tanto, ¿Qué hace accesible la aplicación de IA en el marketing en la mayoría de empresas a día de hoy?

El crecimiento del Big Data

La disponibilidad de potencia computacional barata y escalable

El desarrollo de nuevas técnicas para su aprovechamiento

Vocabulario de interés

Chatbots

Programa que simula una conversación con un ser humano.

Prueba de Turing:

Consiste en que un humano mantiene una conversación con una computadora y otra persona, pero sin saber quién de los dos conversadores es realmente una máquina. El objetivo de este experimento es determinar si la inteligencia artificial puede imitar las respuestas humanas.

Bibliografía

1.- Carlos Antonio Cuervo Sánchez. Effects of Artificial Intelligence on Marketing Strategies: Literature Review. ADResearchESIC Nº 24 Vol 24 • Primer semestre, enero-junio 2021 • págs.26 a 41.

WRITTEN BY

Eva Arnall

Saturdays.AI

Mujeres Referentes en la IA

Algunas mujeres que debemos de conocer en el mundo son las que os mencionamos a continuación, aunque hay muchas más y esta es solo una pequeña muestra.

La Unión Europea abraza la IA

La inteligencia artificial (IA) está cada vez más presente en nuestras vidas y por ello cabe plantearse algunas cuestiones sobre ella desde el plano político y económico. Desde cómo regular su uso hasta pensar en cómo ser una de las potencias punteras en su investigación y producción pueden ser cuestiones clave que los países se planteen. Este es el caso de la Unión Europea, que lucha por convertirse en la potencia mundial en inteligencia artificial frente de EEUU y China.

Para conseguirlo se están creando grandes bases de datos disponibles para empresas europeas e invirtiendo más de 20.000 millones al año para los desarrolladores europeos, teniendo presente la creación de millones de puestos de trabajo en los próximos 5 años enfocado en la IA. Pero, todas estas actividades deberían de realizarse bajo un marco jurídico adecuado en el que se marque una acción conjunta de los países europeos respecto al avance de la implementación de la tecnología de la inteligencia artificial.

Definición de IA de la Unión Europea

La Unión Europea ha percibido la importancia, necesidad y potencial de la inteligencia artificial en nuestras sociedades y economías. De hecho, “es preciso un marco jurídico claro y predecible que trate los aspectos difíciles de índole tecnológica” tal y como afirma la Comisión Europea. Para plantearnos estas cuestiones es imprescindible saber cómo definiríamos qué se entiende por IA, o en este caso, qué entiende la UE por inteligencia artificial:

El término «inteligencia artificial» (IA) se aplica a los sistemas que manifiestan un comportamiento inteligente, pues son capaces de analizar su entorno y pasar a la acción –con cierto grado de autonomía– con el fin de alcanzar objetivos específicos.
Comisión Europea. COM/2018/237 final, Bruselas, 25.4.2018

Diferentes tipos de Inteligencia Artificial

La UE distingue además dos tipos de inteligencias artificiales:

IA de Software Son los asistentes virtuales, software de análisis de imágenes, motores de búsqueda, sistemas de reconocimiento de voz y rostro.
IA integrada Son las IA relacionadas con el internet de las cosas como “robots, drones, vehículos autónomos”.

Niveles de riesgo establecidos por la UE

La Unión Europea ha establecido cuatro niveles de riesgo en los que se pueden clasificar la peligrosidad de las inteligencias artificiales. Que una IA se encuentre en un nivel más alto o más bajo depende de si la tecnología desarrollada está bajo control humano, es imparcial, transparente, ética y segura.

Los cuatro niveles de riesgo

Riesgo mínimo. Por lo que una Inteligencia artificial es de riesgo mínimo si no presentan peligrosidad alguna para la seguridad y derechos de los ciudadanos.
Riesgo reducido. Una IA es de es de riesgo reducido son aquellas que requieren un poco de interacción como los chatbots y solo tienen una ligera autonomía.
Riesgo alto. En cambio, si una IA es de riesgo alto, esta afecta a campos como el de la educación, estructuras críticas, aplicación de legislación, migraciones, seguridad, etc.
Riesgo inaceptable o inasumible. Y por ende, una IA sería inaceptable si esta supone un gran riesgo para la ciudadanía.

Legislación europea sobre la IA

Documentos a tener en cuenta al hablar de la inteligencia artificial en la Unión Europea son:

Informe sobre las Repercusiones en Materia de Seguridad y Responsabilidad Civil de la Inteligencia Artificial, el Internet de las Cosas y la Robótica. Comisión Europea 25/04/2018.
LIBRO BLANCO sobre la inteligencia artificial – un enfoque europeo orientado a la excelencia y la confianza. Comisión Europea 19/02/2020.
Plan Coordinado en Inteligencia artificial 2021 Review y Proposición de regulación armonizada de la Inteligencia Artificial Comisión Europea 21/04/2021.

El Plan Coordinado se centra en establecer una serie de objetivos generales que, de forma general se podrían resumir en cuatro puntos:

Retos futuros

La IA ha llegado para quedarse. Tanto las inversiones realizadas en el marco de New Horizons 2020 y el Plan Next Generation, continuación del anterior, amplía e intensifica las inversiones en este tipo de tecnologías. Siendo muy importante el rol de la IA, por lo que la UE reafirma su apoyo a la utilización de la IA en los laboratorios, así como su difusión y utilización en empresas pequeñas y usuarios potenciales.

En fechas anteriores a la pandemia contaba con que la inversión propuesta por la comisión era de 1500 millones de euros y una atracción de iniciativa privada a través del Fondo Europeo para Inversiones Estratégicas de al menos 500 millones de euros. Todo ello en el plazo de 2018-2020. Y, seguro que tras la pandemia cabría hacer una revisión sobre estos datos ya que, seguramente, habrá aumentado la inversión en IA tras la pandemia provocada por la COVID-19.

Que la Unión Europea haya decido regular la Inteligencia Artificial muestra la gran presencia que tiene y va a tener la IA en nuestras vidas. Por lo que es un ámbito que conviene regular para el avance de estas tecnologías en los próximos años.

¿Qué puedes hacer tú?

Si quieres contribuir al desarrollo de la IA y a su buen funcionamiento, no dudes en formarte con nuestros cursos. Entra en Saturdays.Ai para más información y para comenzar a ser parte del cambio. Cada vez más profesiones van a requerir de conocimientos sobre IA y vamos a tener que lidiar con ella también en nuestro día a día. No pierdas la oportunidad y únete a nuestra comunidad.

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Elena del Castillo Gil

Saturdays.AI

IA EN EL SECTOR AGROALIMENTARIO

La cadena agroalimentaria está llena de innovaciones. Desde la producción hasta la distribución del producto. Agtech es lo último en el sector, relacionándolo con IA.

NUTRICIÓN PERSONALIZADA

Una buena alimentación no solo te da más años de vida, fuerza y salud. Además afecta a tu estado anómico, el estado de tu microbiota y tu rendimiento. Tener una dieta que se adapte a tus necesidades y a tu nutrición, el estilo de vida es clave.

COMBATE EL ESTRÉS LABORAL CON IA

El estrés laboral es uno de los principales problemas de salud en el ámbito laboral y del buen funcionamiento de las entidades. El estrés puede dar lugar a comportamientos disfuncionales y no habituales en el trabajo y contribuir a una mala salud física y mental.

La IA como recurso para reducir la desertificación

EL problema de la desertificación

La desertificación afecta a más de 15000 millones de personas en todo el mundo. Generalmente, las más afectadas son aquellas con un estatus social bajo y que viven en las zonas más vulnerables del planeta.
Cuando hablamos de desertificación, nos referimos a la degradación que la tierra sufre en zonas áridas, semiáridas y secosubhúmedas. Esto se debe mayoritariamente a la gran exposición de las actividades humanas, como la desforestación o bien la sobreexplotación de recursos y por otro lado, las variaciones climáticas que sufre nuestro planeta en forma de sequías o lluvias torrenciales. La mayoría de veces, esta desertificación es irreversible afectando directamente a la pérdida de productividad.

Algunos de los territorios en riesgo son parte del continente africano, de EUA, América de Sur, Australia o España. Para reducir el impacto que la desertificación produce en estas áreas deben ser tratados los factores políticos, socioeconómicos, científicos y/o sociales del momento con el objetivo de conseguir las medidas adecuadas para reducir los efectos que desafortunadamente este suceso conlleva.

La IA y la desertificación

Para los diferentes estudios de la desertificación en las distintas áreas del planeta con riego se utilizan varias técnicas de inteligencia artificial con la finalidad de poder analizar de una forma más exhaustiva todos los datos conseguidos. Para el aprendizaje automático, los métodos más recurrentes son la utilización de: Vecino más cercano (K-NN), Randomforest (RF) o Support vector machine (SVM). Por otro lado, encontramos también el aprendizaje profundo, entre estos destacar el uso de: Perceptrón multicapa (MLP) o las Redes Neuronales Convolucionales (CNN).

Dejando de lado las metodologías utilizadas para el análisis de datos, debemos considerar también de dos tipos de variables para analizar cada una de las distintas situaciones. Así pues, por un lado encontramos las variables biofísicas y por el otro, las socioeconómicas.

VARIABLES BIOFÍSICAS

–Índice de aridez

Se calcula mediante el ratio de la precipitación anual y la evapotranspiración potencial anual (variable entre el rango de 0.05 y 0.65). Gracias al uso de RandomForest, XGBoostasí como redes neuronales artificiales, podemos predecir la evapotranspiración y la precipitación eficazmente.

Estrés hídrico de la vegetación y estado reservas de agua subterránea:

Las redes neuronales convolucionales se han utilizado para completar datos de anomalías en la estimación de almacenamiento de agua terrestre. Por otro lado, el uso del aprendizaje profundo con imágenes térmicas infrarrojas se ha identificado también como una técnica muy útil para la evaluación del estrés hídrico de los cultivos y de la vegetación natural.

–Identificación precisa de pastizales y de carbono orgánico en el suelo:

A través de la combinación del aprendizaje automático y el profundo conseguimos detectar la vegetación y el tipo de suelo a partir de los resultados precisos generados a partir de los algoritmos.

–Imágenes de satélite:

A partir de señales abruptas debido a los cambios en la cubierta vegetal, posteriormente se pueden elaborar mapas precisos de zonas deforestadas a partir del aprendizaje profundo. En comparación al aprendizaje automático, que este nos permitirá por otro lado, predecir zonas potenciales de deforestación para poder conseguir una mejor gestión del territorio afectado.

VARIABLES SOCIO-ECONÓMICAS

–Densidad de población:

La inteligencia artificial nos puede ayudar a cuantificar las redes comerciales productor-consumidor a nivel global y consecuentemente conocer el impacto de la ciudad en el campo. Además, imágenes de drones, aviones o satélites nos permiten elaborar mapas urbanos precisos que nos ayudan a predecir la expansión del territorio urbano.

–Asociación de la renta media y la desertificación:

Usando imágenes satelitales y aprendizaje profundo podemos entender el bienestar económico de la población en los distintos países.

–La agricultura a gran escala, de regadío y el sobrepastoreo:

La inteligencia artificial está ampliamente aplicada en distintos estudios de la agricultura a fin de poder conseguir una gestión sostenible de los recursos para combatir la desertificación.

En esta figura podemos observar: A) Mapa conceptual en relación con “inteligencia artificial” + “desertificación” en el que se pueden ver los vínculos entre los términos que actualmente reciben más atención (hasta 2020) en las publicaciones científicas identificadas. B) Conexiones con “landdegradation”. C) Conexiones con los métodos basados en inteligencia artificial, donde se puede observar “neural networks” como término con gran importancia .

En resumen, la inteligencia artificial aplicada en el campo de la desertificación, nos permite dar respuesta a dónde y cuándo podría ocurrir esta. No obstante, cabe remarcar que el estudio es complejo por la cantidad de factores a tener en cuenta. Debemos trabajar de manera síncrona con las distintas escalas espaciales y temporales siendo conscientes de las dificultades que esto supone y teniendo en cuenta además las variables biofísicas y socioeconómicas para tratar la desertificación y abordar el problema que esta ocasiona. Una vez conocido el impacto que tienen estos condicionantes, podremos incidir en las soluciones más adecuadas en cada una de las áreas.

Bibliografía:

1.-Guirado, E., Martínez-Valderrama, J. 2021. Potencial de la inteligencia artificial para avanzar en el estudio de la desertificación. Ecosistemas 30(3): 2250. https://doi.org/10.7818/ECOS.2250

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Eva Arnall

Saturdays.AI

4YFN

El Four Years From Now (4YFN) en el Mobile World Congress 2022 en Barcelona

Muchos apasionados en el mundo de la tecnología han vuelto al MWC22. Con más ganas que nunca, después de casi dos años de pandemia, y a pesar de los momentos políticos duros que todos estamos viviendo.

En una de las 8 áreas de este congreso tiene lugar lo que se conoce como el Four Years From Now (4YFN) donde diversas start-ups dan a conocer sus proyectos. Objetivo: de hacer difusión entre los diferentes visitantes interesados.

La mayoría somos conscientes que actualmente la IA desempeña un papel fundamental en muchas de las nuevas empresas. Teniendo en cuenta que podemos encontrar este tipo de empresas en eventos como el Mobile World Congres, cabe remarcar las múltiples aplicaciones que esta tiene en ámbitos empresariales tan diversos.

Dos start-up claves

Teniendo presente que eran muchas las start-ups presentes en este espacio compartido en el evento, explicaremos dos de ellas las cuales están relacionadas en el ámbito de la salud y de enorme impacto social dónde aplican la IA para llevar a cabo sus resultados.

Cancer Appy

En primer lugar, Cancer Appy. Este proyecto, a partir de una plataforma digital que proporciona a los centros de salud, hospitales, laboratorios, centros de investigación… permite detectar los marcadores tumorales de los pacientes dando resultados a los especialistas para que posteriormente estos puedan diagnosticar y tratar los diferentes cánceres. Además, permite por otro lado recomendar posibles tratamientos o fármacos a través de los algoritmos diseñados para el programa para las diferentes enfermedades agilizando el proceso. Utilizado así, la IA, el machine learning i la biología a gran escala Cancer Appy permite dar con los mejores tratamientos y subministrar medicinas para los pacientes.

Medbionformatics

Por otra parte, Medbioinformatics es otro tipo de start-up diseñada para el desarrollo potencial de medicamentos a partir de los genes a fin de mejorar la salud de las personas. El programa permite detectar, a partir de un catálogo detallado de todos los genes conocidos a partir de la base de datos, la correlación de las enfermedades existentes con los distintos genes, características y fenotipos. Así pues, se utiliza para mejorar los diagnósticos de las enfermedades, desarrollar nuevos tratamientos o predecir la susceptibilidad individual de tener las enfermedades.

IA, formación necesaria

No es de extrañar pues, que este tipo de nuevas empresas donde todavía les queda mucha inversión e impacto en las distintas áreas de salud así como una mayor repercusión sobre todo en el ámbito público de salud necesite profesionales de distintas áreas. Desde especialistas en detección de enfermedades ya sean estos doctores, biólogos, bioquímicos… hasta profesionales capacitados para tratar datos específicos de las distintas plataformas con IA.

De este modo, comprobamos como la cooperación entre los componentes de equipo es fundamental para tener buenos resultados y generar el impacto social deseado. Ya no solo tratando de cada uno hacer aquello específico en su profesión, sino estar dispuesto a entender otros campos profesionales para traspasar fronteras y poder generar un mayor efecto.

Bibliografía:

1.- Internet: https://cancerappy.com/ [Consulta: 02-03-2022]

2.- Internet: https://www.medbioinformatics.com/ [Consulta: 02-03-2022]

3.- Internet: https://www.mwcbarcelona.com/discover-mwc/startups [Consulta: 02-03-2022]

WRITTEN BY

Eva Arnall

Saturdays.AI

IA EN LA ENFERMERÍA

La enfermería es una de las profesiones consideradas con más contacto directo con las personas. A día de hoy, se estudia cómo implementar nuevas estrategias tecnológicas para la sustitución de tareas en este campo con el fin de disminuir las tareas de sus profesionales aportando una notable mejoría en el trato con sus pacientes.