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La IA llega al mundo del arte

Ya podemos decir que la IA llega al mundo del arte.

Ya ha llegado, ya existen “artistas” no de carne y hueso. Y es que la IA ha ido incorporándose a prácticamente todos los ámbitos que podamos imaginar (y quizá los que no). A pesar de ello, era difícil hacerse a la idea de que pudiesen adaptarse a una actividad tan humana como el arte. Pero han dejándose atrás sus ámbitos más propicios (datos, gestión) para incorporarse a unos nuevos.

Hay que decir que ya existían algunas aplicaciones propicias para el arte. Una de ellas es Wombo IA, que es capaz de hacer que tu imagen coja vida a partir de un procesamiento corto. Otra de ellas es Botto, un artista nacido a partir de un inteligencia artificial. Su funcionamiento está basado en su comunidad. Esta elige cada semana cual de las obras realizadas por Botto le gusta más, moldeando el algoritmo para futuras obras.

Imagen generada por Dalle-2 compartida por la empresa Open AI

Pero en 2022 ha habido una revolución pictórica venida de la mano de Dalle-2. Esta inteligencia artificial desarrollada por Open AI se ha viralizado en redes sociales. Esto se debe a que los usuarios “competían” por ver qué obra era mejor acogida por el público. Cada imagen tiene un contexto diferente detrás, algunas más conceptuales, otras más surrealistas… y porque no decirlo, muchas otras perturbadoras. Esta inteligencia artificial se basa en el texto que inserten los usuarios para crear sus obras. Y es que el ser humano cuando se ve libre de poder crear, puede ser racional e irracional por partes iguales.

Dalle-2 no solo es capaz de crear obras a partir de texto, sino que también puede aplicar un filtro a obras existentes para cambiar completamente su estilo. Por poner un ejemplo muy gráfico, podría coger “La Mona Lisa” y convertirla en un cuadro de Picasso (esto de alguna manera se parecería a “La mujer que llora de Picasso”, ¿verdad?)

A pesar de que esta nueva tecnología parece perfecta, hay varias cosas que la ensombrecen. Para empezar no cualquiera puede trastear con ella, es más antes de utilizarla se lleva a cabo una prueba para comprobar que la persona es digna de utilizarla. Aparte de esto, su uso conlleva una larga lista de espera. Y no es el caso de Dalle-2 (de momento), pero obras realizadas por Botto han sido vendidas en el mercado de NFT por cifras de alrededor un millón de euros. Esperemos que esto no se convierta en una herramienta productora de especulación. Porque de ser así perderíamos un activo muy interesante para el futuro del mundo artístico.

Ejemplos

Ahora vamos a pasar a ver algunos de los ejemplos anteriormente mencionados, sacados de la comunidad de Twitter.

Para la creación de esta imagen el usuario insertó la idea de “Primeros diseños del Iphone, por Leonardo Da Vinci”:

Imagen
Imagen extraída de el usuario de Twitter @dalle2pics

En la siguiente podemos apreciar una pintura de Grant Wood, que para crearla se basó en la idea de “una pareja de astronautas, en estilo gótico americano”:

Imagen
Imagen extraída del usuario de Twitter @dalle2pics

Hay algunas que tienen un fin más cómico como esta imagen generada a través de la idea “pintura medieval de cuando el wifi no funciona”

Imagen
Imagen extraída del usuario de Twitter @dalle2pics

Conclusión

¿Qué pensáis sobre esto? Puede ser que a día de hoy mucha gente utilice esta tecnología como puro ocio sin pensar en su comercialización, pero, ¿podrán ser estas IA el futuro del arte? puede que sí o puede que no. Lo que está claro de momento es que la IA llegó al mundo del arte.

Aprender sobre IA con nosotros es muy fácil así que no olvides pasarte por nuestra web y echar un vistazo a todos nuestros cursos!

Referencias

RTVE (diciembre 2021) https://www.rtve.es/noticias/20211203/zoom-net-da-vinci-llamado-botto/2236580.shtml

El Pais (mayo 2022) https://elpais.com/babelia/2022-05-06/cuando-una-inteligencia-artificial-pinta-mejor-que-cualquier-artista.html

Computerhoy (abril 2022)https://computerhoy.com/noticias/tecnologia/funciona-dall-2-ia-dibuja-digas-escrito-1041243

Computerworld (noviembre 2021) https://www.computerworld.es/tecnologia/la-unesco-adopta-un-marco-etico-para-el-uso-de-la-inteligencia-artificial

WRITTEN BY

Alejandro Ferrer

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Uso de inteligencia artificial de soporte de diagnóstico presuntivo del glaucoma humano

El glaucoma es una enfermedad que afecta al nervio óptico. Si este no se trata de manera precoz puede provocar ceguera. Según afirma la OMS, cada año, el glaucoma es la causa que millones de personas pierdan la vista. En el mundo, 2,2 billones de personas padecen discapacidad visual y de estas, un total de 1 billones hubieran podido controlar esta enfermedad a partir de un diagnóstico previo.

El uso de la inteligencia artificial en este campo, nos podría ayudar enormemente a diagnosticar a los pacientes de manera preventiva. Para su uso, a través de imágenes de fondo de ojo tomadas a partir de bases de datos públicos, todas ellas catalogadas por especialistas en el campo de la medicina y tomadas por un tomógrafo de coherencia óptica.

¿Cómo se llevaría a cabo el procesamiento de imágenes y software?

Una vez adquirimos las distintas imágenes de fondo de ojo, estas serán destinadas para el entrenamiento del desarrollo de la red neuronal. La totalidad de éstas, teniendo en cuenta que previamente han sido debidamente analizadas por especialistas y obtenidas de varios centros médicos, se clasifican en:

-Sospecha de enfermedad de glaucoma
-Paciente sano
-Suma total de todas estas

(Descartando previamente por otro lado todas aquellas que habían salido defectuosas)

Jupyter Notebook

En el caso del estudio llevado a cabo en la Universidad Politécnica Salesiana, se utilizó Python con el interpretador de Jupyter Notebook que al ser una extensión de Python no necesitaba de otras descargas de programas adicionales en el PC y tampoco de ningún tipo de licencia. Por tanto, una vez conseguido este procedimiento, las imágenes proporcionadas por parte de diversos centros de medicina que conformaron la base de datos fueron separadas en distintas carpetas siendo estas mismas separadas de nuevo en otras dos: una con la clasificación de los pacientes sanos y otros con sospecha de glaucoma.

Las imágenes, extraídas a partir de un tomógrafo de coherencia óptica, fueron debidamente recortadas hasta conseguir aislar el disco óptico ya que esta es la región de interés para el diagnóstico. Para ello se creó un algoritmo con dos objetivos muy marcados: primeramente, que la imagen fuera normalizada a dimensiones parecidas a las de un cuadrado y segundo, que estas también tuvieran centradas la ubicación de región de interés.

Algoritmo utilizado para recortar las imágenes.

Posteriormente, a fin de poder procesar estas imágenes correctamente se trató que todas fueran del mismo tamaño para agilizar el proceso. Seguidamente, fueron clasificadas en dos carpetas distintas (sospecha y sano) para entrenar correctamente a la red convolucional y reservando por otra parte las que serían usadas para la prueba de la matriz de confusión.

Búsqueda de soluciones óptimas

En conclusión, esta propuesta de detección de glaucoma es una de las múltiples que podemos encontrar a día de hoy para el diagnóstico de ésta enfermedad. Desgraciadamente, no tiene una solución óptima, pero sabemos que si la diagnosticamos en una etapa temprana podemos tratarla para paliar algunos de los síntomas. Por otra parte también sabemos que la red neuronal depende de la base de datos que dispongamos. Por tanto, la precisión de los resultados conseguidos dependerá del tamaño del batch, dimensiones de las imágenes, cantidad de capas convulsionales… entre otros siendo necesario el entrenamiento de nuestro modelo.

Si quieres formar parte de la búsqueda de soluciones óptimas, no dudes en comenzar o continuar tu formación en Inteligencia Artificial con nosotros. Consulta los cursos de Saturdays.AI y elige el que más te guste en nuestra web.

Bibliografía

1.-Buri Abad, Edison Arturo. Procesamiento de imágenes digitales del fondo de ojo con el uso de inteligencia artificial para brindar una herramienta de soporte de diagnóstico presuntivo del glaucoma humano. Feb-2022.

2.-Mayo Clinic. Glaucoma. Consultar en: https://www.mayoclinic.org/es-es/diseases-conditions/glaucoma/symptoms-causes/syc 20372839#:~:text=El%20glaucoma%20es%20un%20grupo,personas%20mayores%20de%2060%20a%C3%B1os.

Written by

Eva Arnall

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La IA, presente en nuestras vidas

La IA está presente en nuestras vidas, pero, ¿qué es la IA? ¿Qué es eso llamado inteligencia artificial?  Podemos haber oído el concepto “inteligencia artificial” muchas veces en la televisión, en redes sociales, en el periódico… Pero, no sabemos qué es exactamente: ¿una inteligencia que tienen las máquinas? ¿las hace inteligentes? ¿van a dominar el mundo gracias a esta inteligencia las máquinas? Nada más lejos de la realidad.

La inteligencia artificial está presente en nuestras vidas y va a ser clave en los próximos años en el progreso económico, político y social. Por ello, aquí vamos a ver una definición y caracterización sencilla y entendible de la Inteligencia Artificial, también llamada IA y sus diferentes tipologías.

Breve conceptualización

Si consultamos varios artículos de prensa o académicos nos da la sensación de que no hay una definición homogénea. Lo que solemos entender es que si hablamos de Inteligencia Artificial hablamos de cómo una máquina reproduce las funciones cognitivas humanas, cómo si esas máquinas supieran cómo funciona el cerebro humano. Se desarrolla a partir de algoritmos y se entrena con datos observables, que pueden ser públicos y encontrarse, por ejemplo, en internet o peuden ser privados, producidos por una empresa.

Por otro lado, la definición que nos ofrece la Unión Europea (UE) “«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” (COM/2018/237 final, Bruselas, 25.4.2018). Y aunque esta definición puede aterrizarnos, como vimos en otro artículo, no hemos de preocuparnos si no lo entendemos del todo, la definición en sí es confusa.

Sin embargo, no podemos olvidarnos de cómo surgió. 1956 y Darmouth, donde se organizó un taller que reunió a grandes pensadores de las redes neuronales, teoría de los autómatas y estudio de la inteligencia., del que saldría la disciplina de la inteligencia artificial. protagonistas de este hecho fueron  Allen Newell, Herbert Simon, Marvin Minsky, Arthur Samuel y John McCarthy. Más tarde vendrán los grandes enfrentamientos entre máquinas y ajedrecistas. En la década de los 70, Terry Winograd desarrolla un programa que interrogaba y daba órdenes a un robot que se movía dentro de un mundo de bloques. Ya a partir de los años 2000 entrará IBM y sus supercomputadores, y actualmente no hemos de perder de vista los desarrollos de OpenAI.

Pero, no hemos de olvidarnos de los orígenes más antiguos que podemos rastear de la Inteligencia artificial. Podemos rastrear sus orígenes en Aristóteles y Ctesibio de Alejandría. Ya que, el primero propuso una serie de reglas que guiarían nuestra mente para llegar a conclusiones racionales; y el segundo, construyó una de las primeras máquinas autocontrolada de manera racional, pero esta no poseía razonamiento como tal.

Diferentes categorías de la IA

En otros artículos ya hemos mencionado algunas cuestiones acerca de la categorización de la IA y sus diferentes niveles de riesgo. Pero aquí, para comprender mejor qué es la inteligencia artificial, hemos de tener en cuenta las siguientes categorías en las que se puede clasificar la IA, según Stuart Russell y Peter Norvig:

  1. Sistemas que piensan como humanos. Intentan emular nuestro pensamiento y sus procesos.
  2. Sistemas que actúan como humanos. Intenta emular nuestras acciones y comportamiento, como por ejemplo la robótica.
  3. Sistemas que piensan racionalmente. Intenta emular nuestro pensamiento lógico-racional que haría posible los dos puntos anteriores.
  4. Sistemas que actúan racionalmente.  Intenta emular el comportamiento racional humano, lo que podría entenderse como una comprensión y unión de los tres puntos anteriores.

Además, hemos de tener presente también la diferenciación entre inteligencia artificial convencional y computacional. Mientras que la primera es conocida como una IA simbólico-deductiva, la otra es conocida como una IA subsimbólica-deductiva. La IA simbólica deductiva se basa en un modo de operar, tal y como su nombre indica, deductivo; se basa en un análisis formal y estadístico, a partir del cual escoge la solución a un determinado problema. Puede autorregularse y goza de autonomía. Mientras que la IA subsimbólica- deductiva, que se basa en el desarrollo o aprendizaje interactivo, que toma como base datos empíricos.

Para reflexionar

No podemos dejar de pasar por alto que aún no hay una definición explícita y clara sobre lo que es la Inteligencia Artificial. De hecho, actualmente, en vez de hablar en hablar de IA, se habla de Machine learning o Deep learning. Aunque, los últimos avances en IA buscan el Reasoning Learning, no sólo se busca que “sepan” sino que sean capaces de relacionar conceptos entre sí, es decir, intentan emular el “razonar” humano. ¿Curioso verdad?

Alguno de los campos donde tiene una mayor aplicación la inteligencia artificial es en los juegos, medicina, transportes, atención al cliente, medicina, finanzas, industria y , como no, la computación. Sin embargo, en los siguientes años seguro que nos la encontramos en sitios tan dispares como puede ser un restaurante, la tienda de al lado de nuestra casa o en la oficina del ayuntamiento de nuestra ciudad.

Por ello, si quieres saber más sobre IA y conocer qué es el Machine Learning, echa un vistazo a nuestra web para comenzar a formarte en Inteligencia Artificial.

Referencias

Gestión (11/11/2018) ¿Qué es la inteligencia artificial y para qué sirve? Recuperado de: https://gestion.pe/tecnologia/inteligencia-artificial-historia-origen-funciona-aplicaciones-categorias-tipos-riesgos-nnda-nnlt-249002-noticia/

López Takeyas, B.  (2007) Introducción a la Inteligencia artificial.  Instituto Tecnológico e Nuevo Laredo. Recuperado de: http://itnuevolaredo.edu.mx/takeyas/Articulos/Inteligencia%20Artificial/ARTICULO%20Introduccion%20a%20la%20Inteligencia%20Artificial.pdf

Singh, A. (08/09/2021) Deep Reasoning: Is this the Next Era of AI? Recuperado de: https://medium.com/@reachtoanamikasingh19/deep-reasoning-is-this-the-next-era-of-ai-4b61b076db27

UE ( 19/02/2020) Informe sobre las repercusiones en materia de seguridad y responsabilidad civil de la inteligencia artificial, el internet de las cosas y la robótica Documento. Recuperado de: Informe sobre las Repercusiones en Materia de Seguridad y Responsabilidad Civil de la Inteligencia Artificial, el Internet de las Cosas y la Robótica

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Elena del Castillo

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Una IA separa canciones por pistas

¡Ya existe la inteligencia artificial que separa canciones por pistas!

Los amantes de la música están de enhorabuena ya que existe una inteligencia artificial que permite separar una canción en pistas. Es decir, permite añadir una canción en formato mp3 y el programa la separa por instrumentos, puedes obtener las pistas de guitarra, voz, bajo, batería, piano, etc.

¿Cómo funciona?

Para ello, debemos descargarnos un software llamado Anaconda y con él se podrá efectuar dicha separación por instrumentos, lo cual permitirá a aficionados o estudiantes de música poder escuchar los instrumentos por separado de una canción y poder captar mejor las melodías o, practicar dicha canción con el mismo instrumento y quitar de la grabación el que estés tocando.

Así será más sencillo escuchar qué está tocando cada músico y sería como si estuvieras ensayando con el resto de músicos y tú estuvieras tocando tu instrumento. Otro uso a tener en cuenta es el de los samples, ya que de esta forma se podrá samplear solo la guitarra de una canción o la batería y excluir el resto de instrumentos que no se quieran.

Como aspecto negativo, mencionar que el programa no está pulido al 100% y se oyen algunas impurezas en el sonido a la hora de separar los instrumentos y es algo que en el futuro esperemos que esté mejor optimizado. A pesar de esto, no vamos a desmerecer la labor del programa ya que sigue siendo realmente útil.

Por otro lado si alguien es más perezoso o se lo puede permitir, mediante el pago de 13€ mensuales el subscriptor puede acceder a una enorme base de datos de canciones ya separadas por pistas y separadas por géneros musicales.

Dentro música…

¿Qué os parece? Sabemos que es una aplicación de la Inteligencia Artificial muy concreta y que no todo el mundo le va a sacar partido, pero seguramente todos conocemos a algún amigo que está aprendiendo a tocar o toca algún instrumento y puede ayudarlo mucho, o puede que conozcamos a algún músico que también pueda serle útil para crear bases. Además todavía falta por pulirla un poco, pero estamos convencidos que se irá mejorando mucho en el futuro y cada vez será más útil.

No olvides que aprender Inteligencia Artificial es sencillo, consulta muestra página web para ver toda la información sobre nuestros cursos sobre nuestros cursos!

Referencias

Altozano, J. (6 dic 2019) Probamos una Inteligencia Artificial que separa una canción POR PISTAS (alucinante!). https://www.youtube.com/watch?v=4_l31Vucrmo

Epidemicsound (marzo 2022). https://www.epidemicsound.com/

GitHub (marzo 2022). https://github.com/enterprise¡

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Aitor Cossio

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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:

  1. Reducir las barreras de acceso de la educación.
  2. Automatizar su gestión.
  3. 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/

WRITTEN BY

Eva Arnall

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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

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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:

  1. IA de Software Son los asistentes virtuales, software de análisis de imágenes, motores de búsqueda, sistemas de reconocimiento de voz y rostro.
  2. 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

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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:

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

  1. Establecer condiciones favorables para el desarrollo y la utilización de la IA
  2. Crear un liderazgo estratégico en sectores de gran impacto
  3. Hacer de la UE el lugar adecuado para que prospere la IA
  4. Garantizar que las tecnologías de IA funcionen para las personas

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

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