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INTELIGENCIA ARTIFICIAL II

Objetivos

  • Explicar que es un prompt y porque es tan importante para interactuar con sistemas de  IA
  • Analizar las características de la IA generativa, sus ventajas, limitaciones, riesgos y aplicaciones prácticas
  • Proporcionar buenas prácticas para usar IA generativa
  • Mostrar el marco de la IA en España y principales iniciativas desarrolladas

En este tema vamos a abordar cuestiones sobre la disciplina técnico-científica con más potencial de los últimos años y que está planteando una revolución sin parangón en nuestro mundo: la Inteligencia Artificial (en adelante, IA).

Una de las personalidades más conocidas en este ámbito, Andrew Ng, la llama "la electricidad del siglo XXI".

Sin embargo, se puede afirmar que no existe una definición ni una idea claramente definida de qué se entiende por IA. Sin perjuicio de lo anterior, de forma general, la IA se puede definir como:

un campo de la informática que se enfoca en crear sistemas que puedan realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento y la percepción.

Estos sistemas pueden percibir su entorno, razonar sobre el conocimiento, procesar la información derivada de los datos y tomar decisiones para lograr un objetivo dado.

¿Cómo funciona?

Las inteligencias artificiales utilizan algoritmos y modelos matemáticos para procesar grandes cantidades de datos y tomar decisiones basadas en patrones y reglas establecidas a través del aprendizaje automático, que es la capacidad de una máquina para aprender de forma autónoma a partir de datos sin ser programada específicamente para hacerlo. De esta manera, la IA puede mejorar su precisión y eficiencia con el tiempo.

Es importante tomar en consideración que no toda la inteligencia artificial es igual; de hecho, actualmente hay diferentes tipos, con su propio enfoque y métodos. Por ejemplo, la IA basada en reglas utiliza un conjunto predefinido de normas para tomar decisiones, mientras que la IA basada en aprendizaje automático (machine learning) usa algoritmos supervisados o no, para aprender de los datos y mejorar su rendimiento.

Impacto

La IA actúa como un catalizador de la investigación y la innovación, haciendo de la generación, almacenamiento y procesado masivo de datos (Big Data) un sector económico en sí mismo en el nuevo escenario digital y de desarrollo tecnológico.

Estos fenómenos están teniendo ya un fuerte impacto transformador en múltiples sectores de actividad: medioambiente, energía, industria, turismo, transporte, movilidad y logística, alimentación, agricultura y ganadería, banca y seguros, comercio minorista, construcción, e industrias creativas y culturales. A ellos se suman sectores sensibles y estratégicos tales como la sanidad, la educación, o la seguridad.

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