Libro blanco sobre inteligencia artificial y big data

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Directrices éticas para una Inteligencia Artificial fiable

Reducir las fronteras entre las operaciones y la analítica no es un objetivo nuevo para las organizaciones, pero el último artículo técnico de Ventana Research explora cómo hacerlo con la gestión de datos maestros y el papel de un Intelligent Data Hub.

La obtención de valor de la analítica y de las tecnologías emergentes, como la IA, comienza con la confianza en los datos. Esa confianza se basa en cómo se recopilan, comparten, protegen y utilizan los datos. El estudio anual Data and Analytics Global Executive Study con MIT Sloan Management Review examina cómo 2.400 líderes empresariales globales toman decisiones basadas en los conocimientos de la analítica, y qué pasos son necesarios para obtener datos fiables.

Con todo lo que proporciona Azure Machine Learning, ya no se verá obligado a trabajar de forma ineficiente ni a cargar con tareas mundanas. En su lugar, tendrá los medios para agilizar y automatizar el ciclo de vida de ML de principio a fin y vincularlo a los procesos de DevOps existentes, de modo que pueda colaborar con los desarrolladores de aplicaciones y trabajar con la misma cadencia al crear aplicaciones con ML.

Hoy en día, todas las empresas dependen de los datos, lo que hace que la gestión inteligente de los datos sea una competencia básica necesaria dentro de cada organización. Las empresas necesitan gestionar los activos de datos con la misma disciplina y rigor que los activos financieros, y necesitan herramientas que no requieran profundos conocimientos técnicos.

Libro blanco sobre la inteligencia artificial un enfoque europeo de la excelencia y la confianza

En los últimos años, las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) han despertado un gran interés en todo el mundo. El uso de técnicas de inteligencia artificial, así como el análisis de cantidades masivas de datos en tiempo real, ofrecen amplias oportunidades de aplicación. En Europa, el año 2018 marca un hito importante, debido a la inclusión del Big Data y la IA en los estudios de prospectiva, las agendas tecnológicas y la creación de la Estrategia Europea de IA. Desde su publicación, son muchas las iniciativas que se han puesto en marcha a nivel europeo, y en las que participan diferentes entidades españolas: La Alianza Europea de IA (promoviendo directrices éticas para una IA fiable), la APP en IA (con el objetivo de definir prioridades de I+D) o la Red DIH de IA (con la participación de 3 nodos españoles seleccionados en 2019).

Así, España ha estado muy presente en el desarrollo y aplicación de las tecnologías de IA y Big Data en diferentes sectores industriales. Los agentes con competencias e intereses relacionados con el Big Data y la IA son diversos y heterogéneos, sin embargo, gran parte de ellos se agrupan bajo algunas plataformas tecnológicas españolas. En este contexto, un actor clave para el desarrollo de la IA en España es PLANETIC, plataforma tecnológica que pretende ofrecer una visión global del sector TIC y dar respuesta a la demanda digital de diferentes sectores económicos (representados por otras plataformas). Actualmente, ya cuenta con una red consolidada de agentes en torno a estas disciplinas y con representación en toda la cadena de valor.

Libro blanco de análisis de datos pdf

Los avances en las técnicas informáticas y la capacidad de procesamiento, así como el aumento de la recopilación de datos, están empezando a permitir las aplicaciones de la inteligencia artificial en un sinfín de escenarios del mundo real. Los algoritmos de inteligencia artificial (IA) más avanzados pueden servir de apoyo a la toma de decisiones, facilitar las operaciones que requieren mucho trabajo, realizar análisis predictivos e informar sobre las actividades de divulgación específicas. En el sector del transporte, estas aplicaciones podrían reducir la carga administrativa en organismos públicos como el Departamento de Transporte de Texas (TxDOT) y el Departamento de Vehículos a Motor (DMV), y recoger datos de tráfico de mayor resolución con menos infraestructura, permitiendo así modelos detallados de planificación del transporte y la predicción e identificación de incidentes de tráfico. La inteligencia artificial también se está aplicando a los dispositivos de control del tráfico, y los despliegues preliminares han sido prometedores. Sin embargo, con la llegada de modelos avanzados y la cantidad significativamente mayor de datos que suelen consumir y producir, los desafíos clave incluirán la gestión de fuentes de datos complejas, la garantía de su aplicación ética en la toma de decisiones, la protección de la privacidad del público y la reducción de los riesgos de ciberseguridad. Este libro blanco ofrece una visión general de las tecnologías clave que están permitiendo la IA, un menú de aplicaciones de IA en cinco áreas de aplicación del transporte y estudios de casos de entrevistas en profundidad con empresas tecnológicas.

Acto de inteligencia artificial

Big Data/Inteligencia ArtificialLa Inteligencia Artificial (IA) es un conjunto de tecnologías que combinan grandes cantidades de datos (Big Data), algoritmos y potencia de cálculo.1 La mayor recopilación de datos y el progreso en la potencia de cálculo han llevado a extender el uso de la IA a todos los ámbitos de la vida, desde la atención al cliente hasta los asistentes personales digitales. El impacto en el sector financiero es igualmente significativo y permite identificar con mayor facilidad los intentos de fraude, los patrones de inversión y mucho más.Oportunidades Las oportunidades resultantes del uso de la IA están al alcance de la mano. Permite estructurar de forma más eficiente los procedimientos de trabajo y contribuye a un servicio más rápido e individualizado para los clientes. En la actualidad, la DBG utiliza la IA para respaldar los servicios, especialmente en el ámbito de las operaciones postales y el desarrollo de nuevos productos en el área de los datos de mercado.Iniciativas normativasEl campo de la IA se está desarrollando de forma dinámica, al igual que las iniciativas y proyectos normativos relacionados. Por ejemplo, la Comisión Europea publicó un libro blanco sobre la Inteligencia Artificial. La DBG sigue de cerca los avances y sigue participando activamente en el proceso.1 Comisión Europea, 2020. “On Artificial Intelligence- A European approach to excellence and trust”; puede consultarse aquí.

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