El especialista en Telecomunicaciones, con 25 años de experiencia, considera que “es hora de exigir transparencia” y de preguntar quiénes están detrás de las máquinas.
Miami, 10 de enero de 2025. El ingeniero de sistemas Rubén Tinedo Torres advirtió que la inteligencia artificial (IA) está tomando decisiones cruciales sobre la vida de las personas, sin que se den cuenta, y prácticamente sin cuestionamientos relevantes.
“¿Quién decide por ti? La inteligencia artificial, que controla tu vida sin que lo sepas. Parece una película de ciencia ficción, pero no lo es. Desde el trabajo que no conseguiste hasta el anuncio que aparece en tu red social, un algoritmo invisible está actuando como juez y ejecutor, y ni siquiera lo sabías”, explicó Tinedo Torres, especialista en Telecomunicaciones con 25 años de experiencia.
El experto considera que “es hora de exigir transparencia” y de preguntar quiénes están detrás de las máquinas y cómo toman sus decisiones.
Entre los sectores con más peligros de intromisión de la IA, Tinedo Torres citó la justicia, el acceso al empleo y al crédito y la salud.
“El ejemplo más alarmante es que, en algunos países, la IA ya está ayudando a decidir sentencias judiciales y evaluar la probabilidad de que un acusado cometa otro delito”, advierte.
En compras de casas, el banco rechaza la solicitud de préstamo porque “el sistema no aprobó tu perfil”, pero ese sistema, apunta Tinedo Torres, es una IA que analizó el historial crediticio, el lugar de residencia, los hábitos de consumo y la frecuencia de uso de las tarjetas de crédito.
“Y aquí está el problema: si vives en una zona donde otros han tenido problemas financieros, el algoritmo podría etiquetarte como un riesgo, aunque seas responsable con tu dinero”, alerta.
En este sentido, recuerda que, en Estados Unidos, “se descubrió que ciertos sistemas de evaluación crediticia penalizan injustamente a minorías raciales, basándose en patrones históricos de su entorno. Estas decisiones no son humanas, pero afectan vidas reales”.
Rubén Tinedo Torres muestra sus temores sobre cómo la IA también está entrando en el sector de la salud, donde “el sistema” decide qué pacientes reciben tratamientos prioritarios.
“En un hospital estadounidense, un algoritmo utilizado para priorizar cuidados intensivos durante una crisis dejó fuera a personas mayores porque sus datos sugerían que tenían menos probabilidades de sobrevivir. No hubo contexto humano, no se consideraron historias personales. Solo números fríos”, recordó.
Para Tinedo Torres, el desafío no es detener el avance de la IA, sino asegurarnos de que esté al servicio de la humanidad. Esto implica un compromiso colectivo: los gobiernos deben regular, las empresas deben actuar con responsabilidad y la sociedad debe estar preparada para exigir rendición de cuentas. Solo entonces podremos aprovechar los beneficios de la inteligencia artificial, mientras minimizamos sus riesgos.
Boletín de prensa
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Estados Unidos lanzó tres estándares para resistir a ataques cibernéticos de decodificación cuántica
Notipress.- Los ciberataques de computadoras cuánticas se han convertido en un problema digno de tratar. Es por eso que, a principios del mes de agosto, un laboratorio gubernamental de Estados Unidos lanzó tres algoritmos de cifrado para resistir a los ataques.
De acuerdo con el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) del Departamento de Comercio de Estados Unidos, los estándares de cifrado pueden usarse para “asegurar una amplia gama de información electrónica, desde mensajes de correo electrónico confidenciales hasta transacciones de comercio electrónico que impulsan la economía moderna”. El lanzamiento tiene lugar en un momento en el cual la computación cuántica se desarrolla a pasos agigantados.
Si bien esta tecnología potencia enormes oportunidades económicas y científicas, plantea riesgos para la ciberseguridad, como dejar obsoletas las herramientas de cifrado actuales. De hecho, el NIST asegura que en los próximos años podrían desarrollarse tecnologías que rompan el cifrado e ingresen a los datos privados de empresas, organizaciones e individuos.
“Las normas del NIST son un paso fundamental hacia el imperativo más amplio de la resiliencia criptográfica“, afirmó el Dr. Michele Mosca, director ejecutivo de evolutionQ, en el Foro Económico Mundial (WEF). “Este hito fundamental no solo permitirá una postura de seguridad cuántica para las organizaciones que se habían preparado para este día, sino que impulsará al resto de la economía digital a acelerar su viaje hacia la seguridad cuántica”, agrega.
En efecto, los algoritmos criptográficos poscuánticos tienen, según los expertos, la capacidad de soportar la mayor potencia computacional de las computadoras cuánticas, manteniendo los sitios web y el tráfico de Internet seguros frente a intrusiones de terceros. Estos estándares prometen convertirse en la “piedra angular de la ciberseguridad en todas las industrias”, asegura el Dr. Vikram Sharma, fundador y director ejecutivo de QuintessenceLabs. Al garantizar la resiliencia cuántica para las organizaciones que manejan información confidencial, se podrá proteger a futuro sistemas de importancia nacional y de infraestructuras críticas.
Desde el NIST invitan a las empresas de ciberseguridad a adoptar los tres estándares de cifrado, estos son ML-KEM, ML-DSA y SLH-DSA. Los mismos fueron aprobados como Estándares Federales de Procesamiento de Información por el secretario de Comercio de Estados Unidos.
Para finales del año 2024, se espera que se lance un cuarto algoritmo de cifrado estandarizado. Este se llamará Falcon y será desarrollado por IBM, al igual que dos de los cifrados ya existentes.
El auge de la computación cuántica crea la necesidad de implementar mecanismos de ciberseguridad poscuánticos. Según el WEF, “la computación cuántica promete revolucionar las operaciones”, pero también podría dejar “obsoletos los esquemas de cifrado actuales, amenazando las protecciones de los consumidores y la integridad de las infraestructuras y economías digitales”. Ese escenario “no solo socavaría la ciberseguridad, sino que también erosionaría los cimientos de la confianza y la estabilidad“.
A partir de los estándares de NIST se espera terminar con la “criptoprocrastinación” y lograr un sistema seguro para la computación cuántica. Aun así, existen desafíos en torno a las regulaciones cuánticas en todo el mundo. Para eso, el Foro ofrece cuatro principios rectores para garantizar una transición segura a la computación cuántica, entre ellos, la reutilización y readaptación de las mejores prácticas, el establecimiento de elementos no negociables, el aumento de la transparencia y la evitación de la fragmentación. Estas herramientas prometen ser parte en la construcción de un futuro más seguro.
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Las empresas ya están utilizando algoritmos y bots para seleccionar candidatos y, ahora, la Inteligencia Artificial (IA) es el siguiente paso, según los expertos
Google se ha vuelto la pionera en la selección de personal con el uso de algoritmos y bots, pero esto la ha convertida en una de las empresas con mayor número de rechazos, ya que el 95% de sus candidatos son rechazados.
Y es que, esta tecnología puede excluir a talentos que solo necesitan mejorar algunas habilidades o cambio de enfoque para que desarrollen su potencial.
Inteligencia Artificial es más flexible
El Dr. Julio Canedo, Profesor Asociado de Gestión en la Marilyn Davies College of Business de la Universidad de Houston Downtown, explicó, durante su visita a la Universidad Autónoma de Guadalajara (UAG) que la Inteligencia Artificial (IA) en contrataciones podría mejorar significativamente las prácticas de recursos humanos.
Afirmó que, aunque el uso de algoritmos y bots está en desarrollo, estos criterios de selección a menudo son demasiado rígidos. La IA, por otro lado, ofrece una opción más flexible e inteligente, explicó el profesor visitante, quien impartió clases en el Doctorado en Administración de la UAG.
La IA podría proporcionar numerosas ventajas, tanto para empresas como para candidatos, incluyendo mayor automatización, análisis de datos más rápidos, y criterios de evaluación más amplios y flexibles. Esto podría transformar las prácticas de recursos humanos en un proceso más eficiente e inclusivo.
Recursos Humanos en México
En México, el Dr. Canedo observó que las prácticas de recursos humanos son limitadas y poco estratégicas, enfocándose principalmente en tareas administrativas como contratación, sueldos y negociación.
Las áreas de recursos humanos en México carecen de evolución y a menudo operan como entes separados dentro de las organizaciones, lo que limita su efectividad.
Este problema se agrava en las pequeñas y medianas empresas, donde los departamentos de recursos humanos suelen estar compuestos por una o dos personas, o incluso ser manejados por el propio dueño.
El Dr. Canedo recomendó que las empresas mexicanas tomen conciencia de la importancia de desarrollar estrategias desde el departamento de recursos humanos y profesionalicen a su personal para que se involucren más con la organización. Esta integración es esencial para impulsar el crecimiento y la cultura organizacional.
Sobre el profesor visitante
El Dr. Julio C. Canedo está certificado en coaching, gestión de recursos humanos (HRM) y ética. Es miembro de organizaciones académicas y profesionales como la Society for Industrial and Organizational Psychology, la Academy of Management, la Southwest Academy of Management y la Houston Hispanic Chamber of Commerce.
En su experiencia, publicó el libro “The Intelligent Startup–A New Model of Coordination for Tomorrow’s Leaders”.
Boletín de prensa
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Nueva York promulga dos leyes para proteger a los menores de las redes
Notipress.- El Estado de Nueva York se ha comprometido a impulsar leyes que regulen la actividad de los menores en redes sociales para proteger tanto su salud mental como su identidad. Por tal motivo, la gobernadora de Nueva York, Kathy Hochul, promulgó dos leyes para proteger a los niños y adolescentes de los daños provocados por las redes sociales.
En primer lugar, Hochul proclamó la ley Stop Addictive Feeds Exploitation (SAFE) for Kids, aprobada por la Legislatura de Nueva York el 10 de junio. Esta ley busca reducir la exposición de los menores a contenido adictivo en las redes sociales, exigiendo el consentimiento de los padres para que las empresas muestren “feeds adictivos” impulsados por algoritmos a menores de 18 años. En segundo lugar, la gobernadora promulgó la ley de protección de datos infantiles, que busca limitar la recopilación de datos de niños y adolescentes sin consentimiento y restringir la venta de dicha información.
La protección de los niños en materia digital ha sido una tarea asumida por varios estados del país. De hecho, este ha sido un punto en el cual demócratas y republicanos han estado de acuerdo. Entre ellos, por ejemplo, el gobernador de Florida, el republicano Ron DeSantis, promulgó en marzo una ley que exige el consentimiento de los padres para que los menores de 16 años puedan tener una cuenta en cualquier red social. También se puede mencionar el Código Infantil de Maryland, promulgado por el gobernador del estado, el demócrata Wes Moore, el cual prohíbe el uso de funciones que “atrapen” a los menores durante periodos prolongados.
Sin embargo, este abanico de leyes crea un campo regulatorio irregular en todo el país, lo cual dificulta el trabajo de la industria de plataformas, que debe obedecer a las legislaciones de cada estado. “¿Alguien va a contener la respiración esperando una solución federal?”, preguntó Hochul en una conferencia de prensa de celebración antes de la firma. “Yo tampoco”, se respondió a sí misma.
Mientras que la ley SAFE fue sumamente resistida por la industria tecnológica, que alegaba que el proyecto podía perjudicar la libertad de expresión y el Internet, la fiscal general de Nueva York, Letitia James, afirmó que la Legislatura tuvo que luchar contra los lobbies tecnológicos para aprobar la ley. “Tiraron dinero y nosotros teníamos cuerpos, cuerpos y cuerpos de padres, y padres de todo el estado de Nueva York, que reconocen los peligros de las redes sociales”, señaló James.
No obstante, los debates sobre el saneamiento de los algoritmos y el control adecuado de las redes aún continúan. No solo en Nueva York sino en todo Estados Unidos, los tribunales discuten sobre el uso adecuado de las redes para proteger la salud mental de los menores y sus datos personales sin paralizar el desarrollo de la tecnología de las plataformas.
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Notipress.- A través de un informe publicado el 20 de mayo, la red social X se comprometió a combatir la explotación sexual infantil. La plataforma busca adaptarse a las leyes promulgadas por la Comisión Europea para prevenir la proliferación de contenido sexual. Esto, al integrar un algoritmo de aprendizaje automático, con supervisión humana, el objetivo es identificar y evaluar de manera eficiente el contenido que pueda contener pornografía infantil.
De esta forma, mientras el sistema marca el contenido, un equipo de moderadores humanos se encargan de revisar el material. Luego de identificar los medios que proveen contenido sexual infantil, que puede incluir imágenes, videos o cualquier contenido que promueva la explotación infantil, se elimina tal material de la plataforma sin previo aviso y se informa automáticamente al Centro Nacional para Niños Desaparecidos y Explotados (NCMEC). La organización tiene un papel fundamental en la coordinación con los organismos encargados de hacer cumplir la ley en todo el mundo para llevar a cabo las investigaciones y las acciones legales correspondientes.
Así, se calcula, en 2023, X suspendió 12,4 millones de cuentas por infracciones relacionadas con la política de contenido sexual infantil a nivel mundial. Esto significa que se registra un aumento sustancial con respecto a los 2,3 millones de cuentas en 2022. Por otra parte, X presentó 870.000 informes al NCMEC, lo que supone un volumen ocho veces mayor al número reportado en 2022.
Por otra parte, X garantiza una instancia de apelación, la cual se debe en parte a que el sistema carece de la capacidad de distinguir categóricamente entre el material de abuso sexual en línea y el contexto específico de cada material, como la solicitación de niños. Según lo reportado, en 2023 X recibió 224.000 apelaciones en la Unión Europea por acciones relacionadas con explotación sexual infantil. En efecto, durante ese año se revocaron 1,721 suscripciones.
Cabe destacar, con base en el procesamiento humano y automático para verificar que las cuentas cumplan con la normativa, se llegó a la conclusión de que la precisión del trabajo durante el año anterior fue de 99%. Así, X afirma brindar una capacitación continua a todos los agentes para garantizar el cumplimiento de las políticas. A su vez, se calcula una taza de error con base en una muestra de posibles acciones y etiquetas para mejorar el sistema automatizado. Como consecuencia, se calcula, según el volumen de suspensiones y apelaciones, se logró una tasa de error inferior al 0,1% para la aplicación de políticas contra la explotación infantil en la plataforma.
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Aprovecha los algoritmos de las diferentes herramientas de IA, para optimizar tiempos de respuesta, mejorar las predicciones de compra y automatiza tus procesos crea promociones atractivas y personaliza al máximo experiencia de los usuarios
Pon a prueba tu e-commerce durante el Hot Sale y prepárate para el crecimiento de este canal en los próximos años, integrando herramientas para entender el comportamiento del consumidor, aprendiendo a leer la data para tomar mejores decisiones y desarrolla así tanto estrategias como campañas más efectivas
Ciudad de México. Mayo 2024. La inteligencia artificial (IA) es hoy una realidad y un factor clave en para el crecimiento del comercio electrónico a nivel mundial. En el marco del Hot Sale las marcas tienen la oportunidad de poner a prueba su e-commerce para maximizar sus ventas mediante la implementación de estrategias basadas en IA, que optimizan operaciones, mejoran la experiencia del cliente y aumentan la eficiencia.
De acuerdo con información Statista, México es el segundo país latinoamericano en tamaño de mercado de eCommerce tan solo detrás de Brasil. Para 2024 el portal resaltó que las ventas en territorio nacional superaron los 58 millones de dólares y se espera que para 2027 está cifra alcance los 88 millones de dólares es decir un aumento de 35% gracias en gran medida al ingreso al mercado laboral e incremento de poder de compra de la generación Z, quienes impulsarán la tasa de penetración del eCommerce en México casi un 18% entre 2024 y 2029.
Con el objetivo de apoyar a las marcas en la adopción de soluciones de Inteligencia Artificial impulsar sus respectivos e-commerce, Susana San Román directora de estrategia digital de Colocando Ideas, agencia de marketing 360 en México, Latinoamérica y Brasil, comparte 7 aspectos clave que emprendedores, directores de empresas y gerentes de marketing deben considerar para aumentar los resultados de su eCommerce especialmente durante el Hot Sale:
Redes Sociales como canal de ventas: Integran tu eCommerce en los botones de acción de la bio, en tus conversaciones y automatización de inbox. Aprovecha las etiquetas de compra que tienen redes sociales como Instagram.
Invierte en Publicidad: Generar tráfico estratégico a tu e-commerce acortará el proceso de venta y lo dará a conocer al público que cumpla con el perfil ideal, asegurando que tu marca sea reconocida y esté en el top of mind.
Gestión de inventario: Las herramientas de IA permiten un mejor control de inventario, ayuda a predecir la demanda de producto evitando la falta de existencias o exceso de producto, además permite una mejor segmentación, elimina tareas repetitivas y optimiza los procesos de compra y venta.
Optimización de precios: Los algoritmos de IA son un gran aliado para realizar ajustes dinámicos de precios según la demanda del mercado, ya que brindan un análisis de la competencia y el rendimiento de las ventas, por lo que permite a las empresas tomar decisiones basados en data
Personalización de la experiencia del cliente: La IA tiene un impacto muy importante en la atención al cliente, herramientas como los chatbots, pueden responder estos pueden responder de forma inteligente a las preguntas de los clientes, brindar atención 24/7 y filtrar tareas repetitivas que demandan mucho del tiempo de los equipos y creando así un flujo de comunicación personalizado de acuerdo con las necesidades de cada cliente.
Detección de fraudes: La seguridad es un favor de vital importancia tanto para la marca como para los compradores, por lo que integrar soluciones de IA permite a las empresas detectar patrones de comportamiento fraudulentos y reforzar la protección de la tienda lo cual permite detectar fraudes u otras actividades sospechosas. Con mayor rapidez y precisión, lo cual se traduce en mayor confianza y seguridad para los clientes.
Optimización de la búsqueda y aumento de tráfico: Utilizar IA permite mejorar los resultados de búsquedas en el sitio web ya que puede anticipar las intenciones de búsqueda mostrando los productos más relevantes para el cliente dentro del sitio web, anticipando las intenciones de búsqueda de los clientes y permitiendo así que las diferentes plataformas de social media le muestren recomendaciones de productos basadas en sus intereses, lo cual le permite un regreso al sitio, por lo que las marcas logran incrementar en el tráfico a sus tiendas online.
La inteligencia artificial está revolucionando la interacción entre empresas y clientes en el eCommerce. Los beneficios de la IA, como la personalización, la optimización de precios, la automatización de tareas y la mejora de la experiencia del cliente, son esenciales para que las marcas se anticipen a un futuro cada vez más digital y competitivo. Las empresas deben acercarse a especialistas para implementar correctamente estas herramientas en su estrategia general de marketing y así maximizar sus resultados durante el Hot Sale y más allá.
Acerca de Colocando Ideas
Agencia de marketing digital y Relaciones Públicas con IDEAS que crean estrategias personalizadas de marketing para MARCAS que buscan hacer lanzamientos, crecer, crear comunidades en social media, crear awareness con credibilidad e incrementar market share.
Con presencia en México, Latinoamérica y Brasil. Somos Agencia Partner de Facebook y socios de AIMX. Entre los principales servicios destacan: – Social media (content creation, community management), Campañas digitales, -Video producción, Streaming y Relaciones Públicas
Sitio web: www.colocandoideas.com
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Boletín de prensa
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Autoridades de Estados Unidos analizan el rol de los algoritmos y la fijación de precios en industria hotelera
Notipress.-Las autoridades antimonopolio de Estados Unidos alertaron sobre una práctica cuyo uso podría estar pervirtiendo la competencia justa en la industria hotelera. Según la declaración conjunta del Departamento de Justicia (DOJ) y la Comisión Federal de Comercio (FTC), el uso de algoritmos de precios podría estar facilitando una colusión ilegal entre hoteles. Este señalamiento se hizo en el contexto del caso Cornish-Adebiyi contra Caesars Entertainment, presentado ante el Tribunal de Distrito de Nueva Jersey.
Residentes de Nueva Jersey quienes rentaron en hoteles de Atlantic City alegan, varios establecimientos participaron en una conspiración ilegal para fijar precios a través de un algoritmo de precios común, denominado Rainmaker. Esta herramienta, según los demandantes, fue seleccionada por los hoteles con pleno conocimiento de que sus competidores. Asimismo, aseveran, también la estaban utilizando, constituyendo así una violación de la Sección 1 de la ley Sherman, la cual prohíbe las “conspiraciones en restricción del comercio”.
“Los demandados están participando en una conspiración continua para fijar, aumentar y estabilizar los precios. de habitaciones de hotel-casino en Atlantic City, Nueva Jersey, en violación de la Sección 1 de la Ley Sherman. El uso consciente de los demandados de Casino-Hotel de una plataforma de algoritmo de precios compartido que el demandado Cendyn Group (‘Cendyn’) vende y promueve ha permitido y facilitado un esquema anticompetitivo que ha provocó que los demandantes y los miembros del grupo pagaran precios supracompetitivos por las habitaciones que alquilaron directamente de los demandados de Casino-Hotel o sus coconspiradores a más tardar el 28 de junio de 2018 hasta el presente (‘período de clase’)”, indica la demanda
El DOJ y la FTC expresaron preocupación por cómo se maneje este asunto, indicando que el tratamiento judicial del uso de algoritmos en la fijación de precios tiene una importancia práctica tremenda. Estas agencias ya han presentado declaraciones similares en otros casos de fijación de precios algorítmica, como en una demanda contra la empresa de software de gestión de propiedades de alquiler RealPage, acusada de contribuir a precios de alquiler más altos mediante el acceso y uso de datos de precios no públicos de los propietarios.
Por su parte, en el caso hotelero, el DOJ y la FTC están desafiando dos afirmaciones hechas por los hoteles en un intento por desestimar la demanda. Una es que los demandantes necesitaban alegar, los hoteles se comunicaron directamente entre sí para probar de manera plausible una violación de la Ley Sherman. La otra es, la demanda debería ser desestimada porque el algoritmo de precios solo producía recomendaciones, no requisitos de precios vinculantes.
Así, las agencias contrarrestan estos argumentos, sosteniendo, “no existe un requisito legal de que un demandante debe alegar comunicaciones específicas directamente entre competidores simplemente para alegar un acuerdo sujeto a la Sección 1”. Además, afirman, el hecho de que las recomendaciones del algoritmo no fueran vinculantes no es relevante.
La intervención del Departamento de Justicia y la Comisión Federal de Comercio en este litigio de Nueva Jersey resalta la creciente vigilancia sobre las prácticas de fijación de precios en la era digital, marcando un precedente para futuros casos donde la tecnología juega un papel central en las estrategias comerciales. A medida que la industria hotelera y otros sectores continúan adaptándose a las innovaciones tecnológicas, la atención de las autoridades antimonopolio sugiere un camino hacia una mayor transparencia y equidad en el mercado. Esto busca se asegure que los avances en software y algoritmos no se traduzcan en desventajas para los consumidores. La evolución de este caso podría, por ende, establecer un marco importante para el uso ético y legal de herramientas algorítmicas en negocios a nivel global.
]]>Analizar metadatos incrementará en 43% en el otorgamiento de créditos en 2023
NOTIPRESS.- Estiman un crecimiento en México del 37% a 43% para 2023 en el otorgamiento de créditos. Esto según un análisis de Equality Company y el impulsor del desarrollo en este ámbito son la implementación de algoritmos que leen los metadatos.
Tales algoritmos son capaces de interpretar la información de un dispositivo móvil, sin tener acceso a la información personal del usuario. De este modo, es posible predecir un perfil de comportamiento de pago del solicitante del crédito. Así las personas o empresas otorgantes del crédito tendrán información útil y más certera para financiar a quien lo solicite.
Con dicha tecnología, es posible analizar hasta 2.5 millones de variables basadas en los hábitos financieros o de consumo del solicitante. Por ejemplo, mediante un algoritmo de inteligencia artificial se puede generar un score que ayuda a predecir su voluntad de pago. El resultado es una predicción de hasta el doble de precisión que un buró de crédito tradicional. Por lo tanto, esta tecnología permite otorgar cada vez más créditos a un mercado no bancarizado en México y América Latina.
Además, según la Comisión Nacional para la Protección y Defensa de los Usuarios de Servicios Financieros (Condusef), en México el 97% de la población adulta puede acceder al sistema financiero. En contraste, solo el 27.5% es acreedor de un crédito formal. Por otra parte, según datos oficiales de Equality, el otorgamiento de créditos en 2022 creció 35% con el uso de esta tecnología.
Finalmente, Jesús Cansino, CEO & Cofundador de Equality, dijo en el comunicado: “En Equality apostamos en desarrollo e integración de tecnologías para seguir aumentando la confianza para el otorgamiento de créditos a personas incluso no bancarizadas, ayudando a reducir la pobreza en México y Latinoamérica”. Además de cooperar para alcanzar siete de los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible que estableció la Asamblea General de las Naciones Unidas. Es decir, rumbo al 2030, impulsando el emprendimiento, aumentando el poder adquisitivo y auxiliando a las personas en una emergencia económica.
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Inteligencia artificial y algoritmos ayudan a escoger las mejores rutas para los repartidores
NOTIPRESS.- La tecnología de soluciones con algoritmos ha cobrado importancia clave para el servicio de logística de última milla, comentó la empresa startup de delivery express Borzo. En entrevista exclusiva con NotiPress, el country manager de Borzo México, Iñaqui de la Peña, aseguró que la inteligencia artificial permite optimizar las rutas para realizar las entregas hasta el último destino de los mensajeros, y reduce 50% los costos operativos.
De acuerdo con el Instituto Internacional de Conocimiento Aplicado a la Gestión (IIAKM), la inteligencia artificial es una tecnología que usa grandes volúmenes de información para generar soluciones con modelos de predicción y automatización. En el caso de la logística de paquetería, la tecnología ofrece rutas eficientes con base en las paradas del repartidor, distancia recorrida, tráfico, y métricas históricas de congestión vehicular.
Según especialistas de la sociedad de objeto múltiple (sofom) Serfimex Capital, la última milla requiere hasta 53% del total de costos logísticos de entrega. Asimismo, el crecimiento del comercio electrónico (e-commerce) en México generó un aumento en el volumen de paquetes, movimientos, y pedidos realizados en las plataformas de paquetería. Este hecho incrementó el interés por invertir en los segmentos de paquetería y última milla, así como cubrir las necesidades de un sector clientelar más exigente, aseguró la sofom.
Bajo esta línea, la startup de última milla Borzo comentó que para finales de 2022 podría presentarse un incremento de 70% en el número de entregas frente a 2021. Con respecto a las necesidades de los clientes, Borzo destacó que las empresas deben considerar este factor en su logística de última milla y aplicación de la tecnología. Si bien existen productos con mayores beneficios mediante un servicio express, como alimentos y bebidas, otros pueden beneficiarse de entregas programadas y periódicas.
Asimismo,el country manager informó: la tecnología para última milla puede determinar el tipo de transporte y las rutas más eficientes para productos que cuenten con requisitos adicionales. Ello en el caso de consumibles que requieran permanecer en congelación y no puedan estar mucho tiempo en circulación durante las rutas de entrega.
Entre las aplicaciones de los algoritmos y la tecnología de inteligencia artificial para la última milla, Iñaqui de la Peña destacó las predicciones de Google para las rutas de mensajería. Con información precisa sobre las métricas de tráfico y seguridad de los envíos, una ruta más larga puede ser recorrida en menos tiempo si se encuentra menos congestionada que la ruta corta.
Asimismo, en materia de seguridad, los algoritmos pueden distinguir entre los riesgos asociados con la rutas, historial de los clientes, y la actividad de los mensajeros y repartidores. La tecnología comentada por la startup tiene el potencial de funcionar todo el tiempo y monitorear información, con objeto de optimizar tanto la experiencia del repartidor como del cliente.
Datos de Borzo compartidos con la agencia de noticias informaron que las aplicaciones y tecnología de logística podrían crecer 30% durante la segunda mitad de 2022. Aunado a ello, los negocios que busquen poner sus productos en un servicio de mensajería pueden obtener importantes beneficios al recurrir a las plataformas de última milla, tales como un costo de operación reducido.
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Redacción Ciencia, 26 jul (EFE).- Análisis de mamografías para afinar en la detección precoz del cáncer, reconocimiento facial, traducción de textos instantánea, bots conversacionales. Toda esta tecnología tiene detrás inteligencia artificial, cada vez más cotidiana, pero ¿hasta dónde llegarán los algoritmos? ¿Serán inteligentes? ¿Y conscientes?
Más bien no. Lo que es artificial está claro, pero no tanto lo que es la inteligencia ni la consciencia en el ser humano, detallan expertos consultados por Efe, que ven alrededor de los augurios de la inteligencia artificial (IA) cierta exageración alimentada por el imaginario colectivo y por los intereses de determinadas tecnológicas.
Desde la digitalización, proliferación y revolución de los datos, la IA está cada vez más extendida, pero su presencia es más sutil que lo que nos enseña el cine o la literatura.
“Uno de los mayores problemas que tiene la IA es la idea equivocada que ofrece la ciencia ficción”, señala José Manuel Molina López, de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), quien recalca lo complicadísimo que es lograr por ejemplo que un robot mueva las manos.
Este profesor del departamento de Ciencias de la Computación explica que, si bien la inteligencia “es algo muy abstracto”, sí hay consenso en el sector sobre qué es la IA: algoritmos que sirven para resolver problemas de una manera muy parecida a como lo haría un humano.
1956, PRIMERA VEZ QUE SE HABLÓ DE IA
La primera vez que se habló de IA fue en 1956 en la conferencia de Dartmouth (Estados Unidos) y lo hizo John McCarthy, un pionero de la informática que terminó recibiendo el Premio Turing. Desde entonces se ha avanzado mucho en el aprendizaje automático, los modelos de redes neuronales o el aprendizaje profundo.
Estas técnicas de IA existen desde los 70-80, detalla Molina, quien apunta que el salto real vino con la multiplicación de datos: “cuando nosotros empezamos, trabajábamos con 20 imágenes y ahora Google, por ejemplo, dispone de millones y encima etiquetadas por los usuarios”.
Y es que para que los sistemas afinen en sus funciones, como es el caso de Google Lens con el reconocimiento de imágenes del mundo real o de Siri de Apple como asistente personal, tienen que tener datos, cuantos más mejor. Los sistemas de IA se adaptan a la información que tienen.
Sentido común, razonamiento, pensamiento. Las máquinas escudriñan millones de datos, pero no razonan, no entienden el sentido común; cuando el sistema recita poemas de Gloria Fuertes “no sabe” que está generando textos de esta poeta. Esto podría entenderse como una limitación, pero ¿es realmente necesario? Molina cree que no.
“El paradigma de que una IA va a resolver los problemas como un humano se ha roto. Hemos encontrado una forma de resolverlos (…) en la que no hay lógica detrás, no hay sentido común, ni interpretación”.
¿Y QUÉ PASA CON LaMDA?
El pasado 11 de junio el ingeniero Blake Lemoine hizo pública una transcripción de una conversación que mantuvo con LaMDA, el sistema de inteligencia artificial de Google, y afirmó que este había alcanzado la consciencia; la compañía finalmente lo despidió.
Google sostiene que sus sistemas imitan intercambios conversacionales y pueden hablar sobre diferentes temas, pero no tienen consciencia, y que cientos de sus investigadores e ingenieros han conversado con LaMDA llegando a una conclusión distinta a Lemoine.
“La consciencia humana sigue siendo un misterio”, asevera a Efe Álex Gómez-Marín, físico teórico y neurocientífico del Instituto de Neurociencias de Alicante: “no hay unanimidad en la definición de consciencia, hay tantas definiciones y teorías como cepillos de dientes, cada uno tiene el suyo y nadie quiere usar el del otro”.
La consciencia es la experiencia subjetiva que todos tenemos y el gran reto para conocerla científicamente es cómo medirla en el laboratorio, subraya el investigador, para quien esta va más allá de la neurociencia; por ejemplo, las humanidades también la abordan.
Además, su estudio es un campo muy joven. Las teorías sostienen que distintas zonas del cerebro juegan un papel importante para sostenerla: hay algunas que dicen que tiene que ver con la parte frontal mientras que otras hablan de la parte de atrás del cerebro.
“Si bien se ha avanzado mucho en los últimos 30 años, el estudio de la consciencia aún está en su adolescencia”.
Entonces ¿por qué hay quien habla de una IA consciente? Gómez-Marín ve mucha profecía en esto y “mucho humo caro”.
Una cosa -argumenta- es que la tecnología vaya a avanzar exponencialmente y otra distinta decir que las máquinas se harán humanas; “a día de hoy solo imitan. Para un futuro tendería a pensar que las máquinas no tendrán consciencia, cada vez nos imitarán mejor, pero nunca se convertirán en el original”.
¿EL ROBOT ME HABLA A MÍ?
Precisamente es en esas similitudes donde se percibe “la humanidad” de las máquinas.
En un reciente estudio publicado en Technology, Mind and Behavior, el equipo liderado por Agnieszka Wykowska, investigadora del Instituto Italiano de Tecnología, constató que cuando los robots parecen interactuar con las personas y muestran emociones parecidas, el observador puede percibirlos como capaces de “pensar” o actuar según sus propias creencias y deseos y no sus algoritmos y millones de datos y patrones.
Después de varios experimentos con 119 participantes y el robot iCub, el equipo demostró que la mera exposición a un robot de aspecto humano no es suficiente para que la gente crea que es capaz de tener pensamientos y emociones; es el comportamiento similar al humano lo que podría ser crucial para ser percibido como un agente intencional.
No obstante, la relación entre la forma antropomórfica, la actuación similar a la humana y la tendencia a atribuirles un pensamiento independiente y comportamiento intencionado está aún por entender, según Wykowska.
Por Noemí G. Gómez
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Ofrecerá información estadística con perspectiva legislativa; fue realizado por el CESOP
Se elaboró con la información del Censo de Población y Vivienda 2020 del Inegi: de Alba Murrieta
El libro “México en cifras. Conociendo sus regiones”, que se presentará en el Palacio Legislativo el próximo martes 14 de junio, se elaboró con técnicas de algoritmos de inteligencia artificial y ofrece información estadística con perspectiva legislativa, destacó Felipe de Alba Murrieta, encargado de la dirección general del Centro de Estudios Sociales y de Opinión Pública (CESOP) de la Cámara de Diputados.
Mencionó que el propósito es facilitar el acceso a la información de diferentes fuentes en tiempo real e inmediato, de manera simple y ágil, a través de técnicas novedosas de consulta, ya sea de forma impresa o en versión digital.
En entrevista, refirió que la obra se realizó a solicitud de la Comisión de Federalismo y Desarrollo Municipal, que preside la diputada Annia Sarahí Gómez Cárdenas (PAN), quien planteó ideas sobre lo que necesitan las y los legisladores, por lo que la obra será de consulta para todas y todos los parlamentarios.
La elaboración del libro, explicó, estuvo a cargo del equipo técnico especializado del CESOP, mediante la utilización de técnicas novedosas a partir de elementos de inteligencia artificial, lo que permitió el acceso a grandes volúmenes de datos, facilitando presentaciones visuales muy atractivas, prácticas y simples, para que las y los diputados puedan usar los datos en su labor parlamentaria.
“México en cifras. Conociendo sus regiones”, indicó, es la primera herramienta de consulta creada con la información del Censo de Población y Vivienda 2020 del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (Inegi), del cual se seleccionaron 16 variables sociodemográficas, de un total de 223, y cuya información permitirá a las diputadas y legisladores construir imágenes analíticas de lo que está pasando en el país en sus diferentes regiones y entidades.
De Alba Murrieta comentó que el CESOP ha iniciado una época nueva a través de la creación de un equipo técnico especializado en métodos de inteligencia artificial que hace posible construir algoritmos, con los que se puede tener acceso a mucha información, que en el libro se presenta en formatos de calidad digital a gran velocidad.
Estimó que con la aplicación de inteligencia artificial se logrará, en una a dos semanas, contar con las más de 200 variables disponibles en el formato digital construido en esta obra, que podrá presentarse con una velocidad en milisegundos, con información no sólo del Centro de Población y Vivienda, sino de los censos económicos, a fin de conocer de manera rápida lo que pasa en las entidades y municipios.
Agregó que con la inteligencia artificial el CESOP logró convertir este libro en un auxiliar de consulta que facilita el acceso a las estadísticas relativas a diversos fenómenos o problemáticas. “El siguiente paso es crear una plataforma, con base en la información del Inegi, presentada con un interés legislativo”.
“Estaríamos hablando de una panoplia de base de datos que nos rendirían una alta calidad de información y una perspectiva analítica de la entidad y de los municipios, de tal forma que las y los legisladores puedan consultarla en el momento que sea con actualización de manera sistematizada, sin absolutamente ningún problema técnico”, afirmó.
Resaltó que no se repetirá la información de otras instituciones, sino que, con la colaboración interinstitucional, se construirán herramientas de consulta que permitan mejorar la calidad del trabajo legislativo.
Boletín de prensa
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¿Mito o Realidad que los adultos no confíen en las nuevas tecnologías?
Notipress.- Actualmente, la industria de la tecnología ha tenido un papel muy importante en la humanidad, además de un potencial crecimiento en todos los rubros. Sin embargo, para una parte de la sociedad esta situación es complicada, sobre todo porque la industria de la tecnología crece rápidamente, lo cual aumenta su desconfianza e incertidumbre, según diversos expertos.
En contraste, otro sector de la población ve en la tecnología la posibilidad de acercar a las personas con videollamadas, experimentar con la realidad virtual, hasta agilizar los procesos de fabricación dentro de una empresa. Una encuesta realizada en 2021 por la empresa Pew Research buscó la opinión de 10 mil 260 adultos estadounidenses con el fin de saber qué tanto confiaban en las nuevas tecnologías.
La encuesta incluyó diferentes preguntas, por ejemplo, saber si conocían el funcionamiento de los algoritmos para frenar las noticias falsas o si utilizaban tecnología de reconocimiento facial para proteger sus dispositivos. También, las preguntas iban enfocadas en saber si utilizaban redes sociales o tecnología de vehículos autónomos o conocían sobre interfaces cerebro-computadora.
De acuerdo con las respuestas de la encuesta, los adultos estadounidenses afirmaron ser más positivos ante el uso generalizado de tecnología de reconocimiento facial. El 46% de los encuestados piensan que la seguridad biométrica es un buen recurso de protección para la sociedad. En tanto, el 27% pensó que sería una mala idea utilizar seguridad biométrica para proteger datos sensibles y otro 27% afirmó no estar seguro.
Aunado a ello, el uso de los algoritmos informáticos por parte de las empresas de redes sociales para encontrar información falsa en sitios para la sociedad es positivo en un 38%. Esta tendencia también se vio muy similar al uso de exoesqueletos robóticos con sistemas de inteligencia artificial (IA) incorporado para aumentar la fuerza en trabajos manuales con un 33%.
Por otra parte, el equipo de investigación de Pew Research encontró una serie de tendencias generales con respecto a qué generaciones son más receptivas a los avances tecnológicos. En primer lugar, los millennials y Generación X con educación universitaria tienen una mayor aceptación por la tecnología, principalmente herramientas autónomas o implantes cerebrales.
Este aspecto causó gran asombro entre los científicos, pues el 50% de la generación X y millennials están dispuestos a ser sometidos a algún tipo de implante para mejorar combatir enfermedades o mejorar sus habilidades. Respecto a la generación de los baby boomer tiene una menor recepción ante la tecnologías, principalmente cuando se trata de educación o algo con afinidades religiosas.
Los datos demostraron que los beneficios potenciales de emplear nuevas tecnologías tienen una gran aceptación en los adultos jóvenes y mayores. Hoy en día, las personas, especialmente en Estados Unidos, están dispuestos a adaptarse a una nueva realidad con el fin de optimizar el trabajo y las labores cotidianas.
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Entre ellas, destaca la capacidad de ser reproducible para su evaluación entre la comunidad investigadora
NOTIPRESS.- El uso de algoritmos con fines de atención médica, aunque aún en desarrollo, se populariza desde años recientes. El portal de estadística Statista calcula que, para 2025, el mercado global de inteligencia artificial para el cuidado de la salud incrementará a más de 28 mil millones de dólares. Pensando en este crecimiento y en contribuir en el correcto desarrollo de la tecnología, especialistas en la materia dieron a conocer seis características ideales para los algoritmos de atención médica.
Publicado en la revista PLOS One, el artículo contiene seis objetivos a conseguir durante el desarrollo de algoritmos de machine learning destinados a ayudar a los médicos en tomas de decisiones médicas y recomendaciones para los pacientes. Aunque actualmente existen pautas para garantizar que se informe a la comunidad de atención médica de forma clara y estandarizada sobre estos algoritmos, aún no existe un marco para su evaluación. Según los autores, su intención es proveer un conjunto de atributos clave mínimos indispensables para la implementación de algoritmos destinados a la atención médica, señalan en un comunicado de PLOS One.
Con esto en mente, los especialistas recomiendan que, en primera instancia, los algoritmos para la atención médica deben ser explicables. En concreto, deben poder aclarar la importancia relativa de varias características de un paciente y su condición médica para determinar los resultados y, sobre todo, no confundir asociación con casualidad. En segunda instancia, deben ser dinámicos, es decir, capaces de ajustar sus predicciones según los cambios en tiempo real de las características del paciente.
La tercera característica es la precisión, con la que el algoritmo debe poder aprovechar al máximo los datos recopilados, lo suficiente como para capturar sólidamente la condición cambiante de un paciente. Los algoritmos de atención médica igualmente deben ser autónomos, con capacidad para aprender y devolver resultados con un aporte humano mínimo. En quinto lugar, deben ser justos y dar cuenta de cualquier sesgo implícito e inequidad social. Finalmente, deben ser reproducibles, es decir, deben poder compartirse ampliamente con la comunidad investigadora para su validación.
Para demostrar este marco de características ideales, los investigadores lo utilizaron en la evaluación de ocho algoritmos muy citados en la literatura académica. Sin embargo, ninguno cumplió con las seis características propuestas y detectaron oportunidades de mejora en cuanto autonomía, equidad, explicabilidad y reproducibilidad.
Un marco de este tipo ayudaría a mejorar las propuestas existentes de uso de algoritmos de machine learning para la atención médica y podría acelerar su implementación. Al día de hoy, muchos estudios proponen aplicaciones tan relevantes como predecir el riesgo de padecer esquizofrenia mediante un análisis sanguíneo y machine learning. Igualmente el machine learning podría detectar la enfermedad de Alzheimer con el análisis de imágenes médicas, información del movimiento del paciente, grabaciones del habla y otros recursos, incluso recopilados desde casa. Otros usos de algoritmos de machine learning en la medicina incluyen predecir la supervivencia de los pacientes en cuidados intensivos, predecir el progreso de pacientes con Covid-19, o incluso identificar potenciales medicamentos para el SARS-CoV-2.
Emplear algoritmos de machine learning para la atención médica es una propuesta prometedora, tanto en beneficios para la salud como en términos comerciales y económicos. Sin embargo, es importante trabajar en un marco de evaluación que permita garantizar su funcionamiento óptimo, como proponen estas seis características ideales para los algoritmos de atención médica.
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Estos son los factores para que la industria automotriz pueda convertirse en un sector más sostenible
NOTIPRESS.- La industria automotriz está transformando el sector hacia compañías más amigables con el medio ambiente, permitiendo ser a la tecnología sea su gran aliada. Desde programas digitales basados en inteligencia artificial, hasta programación mediante algoritmos para generar múltiples versionas de una sola pieza. Este conjunto de tecnologías son pieza clave para direccionar a la industria en el sector automotriz a innovarse para ser sostenible.
Una de las principales tecnologías es la impresión 3D, una herramienta que emplea el diseño generativo empleando materiales alternativos como fibras de vidrio o carbono. Ello permite a las marcas crear productos más livianos, menos agresivos con el medio ambiente y más económicos. Por ejemplo, General Motors logró producir en colaboración con Autodesk, un broche de cinturón de seguridad que pasó de 8 componentes a uno, optimizando su fabricación.
Asimismo, el reciclaje será fundamental para las firmas automotrices si se desea convertir a la marca en una compañía sostenible. Partiendo de que un vehículo está compuesto por un 75 por ciento de metal y un 17 por ciento de plásticos, existe la posibilidad de reciclar en su elaboración.
Debido a su origen, composición y estructura, estos materiales (metal y plástico) tienen la virtud de ser reutilizados. La firma alemana BMW ya incorpora aluminio fundido en el 50 por ciento de las piezas y un 20 por ciento de plástico reciclado en sus automóviles insignia.
Otra parte fundamental para una transición sostenible es la manufactura verde, es decir, alcanzar la sostenibilidad en la industria automotriz. Ello, requiere la construcción o adaptación de fábricas que lleven el mínimo de impacto al medio ambiente.
Esto va permitir una optimización de las funciones de una instalación con el fin de crear mejores prácticas a la hora de fabricar un automóvil. Volkswagen, en la planta de Chattanooga, Tennessee, Estados Unidos, crearon un parque solar con una autonomía total de energía en las horas sin producción y un 12 por ciento cuando están fabricando.
Además de estos esfuerzos para una transformación sostenible en la industria automotriz, también será indispensable la aplicación de nuevos materiales. Estos son mejores si su origen es ecológico o provienen del reciclaje, principalmente si nunca han sido empleados para fabricar automóviles.
Diversas alternativas provenientes de la cáscara de tomates, fibra del coco, el bambú o la celulosa, ya se están utilizando en la fabricación. Aunque todavía pasan desapercibidos debido a que los productos de origen orgánico han sido reinterpretados por los mismos diseñadores de los coches.
Incorporar alternativas de materiales en los vehículos de próxima generación será factor clave para la industria automotriz. Además de tratar de buscar alternativas, en otros materiales para sacar un mayor provecho de otros materiales ya sea reciclados u orgánicos. Todo con la finalidad de brindarle a los usuarios automóviles de calidad, mejores diseños, precios más accesibles y, sobre todo, amigables con el medio ambiente.
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Los científicos afirman que el factor humano es siempre necesario para garantizar la atención médica equitativa
NOTIPRESS.- En el campo del aprendizaje automático, se conoce como Equidad a la medida en la que un algoritmo predictivo es justo, es decir, que arroja resultados independientes de variables como el género, la etnia o la orientación sexual si estos no han sido tomados en cuenta desde su entrenamiento. Si bien es indispensable que un algoritmo construido para tomar decisiones de importancia médica se ajuste para cumplir esta condición, una investigación dirigida por Nigam Shah, profesor de medicina y de ciencia de datos biomédicos en la Universidad de Stanford, revela los límites existentes de estos modelos de predicción médica para resolver el problema de la equidad desde el fondo.
En el campo de la medicina es común el uso de ciencia de datos y algoritmos predictivos con el propósito de prevenir posibles complicaciones en pacientes considerados de alto riesgo, predecir la carga hospitalaria, entre otros. Una forma común de entrenar estos modelos es a partir de una gran cantidad de historiales clínicos y médicos. Sin embargo, si estos datos presentan sesgos relacionados con variables de raza o género, el algoritmo heredará esos sesgos y puede derivar en una atención médica diferenciada según estas variables, reproduciendo prácticas discriminatorias.
De ello resulta la importancia de calibrar estos algoritmos para ser considerados equitativos. Sin embargo un paper publicado en julio de 2020 por el equipo integrado por Shah, Stephen Pfohl y Agata Foryciarz, estudiantes graduados de Stanford, encontró que implementar ajustes basadas en calibrar criterios de equidad disminuye el desempeño del modelo, apuntando al hecho ninguna aproximación basada en algoritmos resulta lo suficientemente exhaustiva para atender las desigualdades históricas en la atención médica.
Para probar esto, se diseñó un experimento en el cual entrenaron a a un algoritmo a partir de tres grandes conjuntos de datos y lo programó para predecir resultados como mortalidad hospitalaria, hospitalizaciones extendidas, recaídas, entre otros. Los resultados del modelo fueron separados en subgrupos según la raza, edad, etnicidad y género del paciente. Posteriormente, fueron sometidos a diferentes medidas de ajuste utilizadas en hospitales para optimizar la equidad. “Lo que obtenemos al final es una gran matriz de como diferentes nociones de equidad y desempeño del modelo covarían entre los distintos subgrupos”, afirma Pfohl.
Según los investigadores, estos resultados no dan por sentado la inviabilidad de estos algoritmos ni de los ajustes de equidad, sino sus límites y su fuerte dependencia del contexto. “Si satisfaces una noción de equidad, no puedes satisfacer la otra y viceversa, y diferentes nociones pueden ser razonables en diferentes contextos”, remarca Pfhol. Con los resultados de su investigación, el equipo busca enfatizar la importancia del mantener el factor humano en procesos guiados por datos y aprendizaje de máquina, de forma que al frente de las decisiones exista un agente capaz de ver el contexto de atención necesario y tomar decisiones matizadas.
“Los algoritmos no viven en el vacío están construidos para permitir la toma de decisiones. Hay algunas situaciones donde la equidad depende de tener dos criterios para dos diferentes subgrupos poblacionales.Y estamos perfectamente bien con eso”, afirmá Shah. Los resultados de este experimento revelan algunas de las limitaciones inherentes de los modelos predictivos basados en aprendizaje de máquina, marcados por su fuerte dependencia del contexto y la arbitrariedad de los conceptos de equidad.
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El aprendizaje profundo genera predicciones, no toma decisiones
NOTIPRESS.- La inteligencia artificial (IA) y aprendizaje profundo son tecnologías que se han vuelto indispensables en el cuidado de la salud. Pese a su popularidad e importancia, gracias a modelos de predicción y algoritmos, la compañía Philips informó que la IA y el aprendizaje profundo no deben tomar decisiones por parte del personal de salud, ni reemplazarlos; por el contrario, estas tecnologías son de mayor utilidad cuando complementan su actividad y van de la mano.
De acuerdo con Henk van Houten, director de tecnología de Philips, el aprendizaje profundo tiene la característica de detectar y procesar patrones de datos a cualquier escala, incluso en cuestiones que son imperceptibles para los ojos humanos. Por tal motivo, esta tecnología debe ser empleada para apoyar a los médicos, a través de algoritmos y predicciones, cuyos alcances pueden abarcar desde la detección oportuna de cáncer, hasta diseño de vacunas.
En tanto este manejo de datos y modelos matemáticos se lleva a cabo de manera automática, su mayor fortaleza se encuentra en la automatización de tareas, no en tomar decisiones de mayor importancia. El principal motivo por el cual debe evitarse dejar todo en manos de la IA, es debido a que el “aprendizaje profundo no es una comprensión profunda”, según van Houten.
A propósito de esta diferencia, el director de tecnología advirtió, científicos de IA han llegado al consenso de que un aprendizaje profundo no puede comprender su objeto de estudio, en tanto solo elabora predicciones. Por este motivo, también advierten, los mecanismos programados para reconocer patrones pueden ser fácilmente engañados, como en el caso de los semáforos, donde cámaras que reconocen los cambios de luz pueden entrar en conflicto si los faros presentan rayones o pequeñas obstrucciones.
Especialistas de Philips consideran que la fortaleza de los algoritmos generados por aprendizaje profundo se encuentra en automatizar tareas de nivel inferior, donde no se requiere una supervisión humana constante, en este caso por parte del personal de salud; entre estas actividades se encuentran la recopilación de datos epidemiológicos, información sobre cómo las personas responden ante ciertos medicamentos, y otros modelos de información para hacer predicciones.
Al tener un apoyo constante que les permita enfocar su atención en temas más complejos, como el trato directo con el paciente y los análisis de cuadros sintomáticos, el personal de salud y la IA forman una red de seguridad, donde la tecnología de aprendizaje profundo no tiene la autoridad de resolver cualquier problemática presentada por los pacientes, sino que complementa la actividad de médicos y enfermeros, informó Henk van Houten.
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Con machine learning, científicos analizaron los datos de telescopios espaciales para validar el descubrimiento de nuevos planetas
NOTIPRESS.- Científicos confirman la existencia de cincuenta nuevos exoplanetas con el uso de inteligencia artificial (IA) y datos de la Administración Nacional de Aeronáutica y el Espacio (NASA) de Estados Unidos. De acuerdo a los investigadores de la Universidad de Warwick, estos planetas se confirmaron con un margen de posibilidad de falso positivo menor al 1% y es la primera vez que se utilizan algoritmos de IA para tal fin.
Los exoplanetas o planetas extrasolares son planetas que orbitan una estrella diferente al Sol, es decir, se encuentran en un sistema planetario distinto al de los seres humanos. Tradicionalmente, los astrónomos utilizan telescopios para captar señales de planetas cuando pasan frente a la estrella de su sistema. Cuando esto sucede, suele producirse una disminución en la cantidad de luz emitida por el astro alrededor del cual orbitan. No obstante, este efecto puede observarse también en sistemas binarios (con dos estrellas) o bien debido a la interferencia de otros objetos o fallas en la cámara.
Por primera vez, los autores del estudio, publicado en agosto de 2020 en la revista científica Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, utilizaron machine learning, una forma de inteligencia artificial, para analizar una muestra de posibles planetas y determinar si realmente son planetas o falsos positivos, así como calcular la posibilidad de cada candidato de ser un verdadero planeta, esto último un paso determinante para validar el descubrimiento.
La investigación utilizó datos de la NASA provenientes de telescopios espaciales como el Kepler y el Satélite de Sondeo de Exoplanetas en Tránsito (TESS, por sus siglas en inglés). Las conclusiones de la investigación justifican el uso de más de un método –entre ellos, su algoritmo de machine learning– para validar estadísticamente los descubrimientos futuros de exoplanetas
“Casi el 30% de los planetas conocidos hasta la fecha se han validado con un solo método, y eso no es lo ideal. El desarrollo de nuevos métodos de validación es deseable solo por esa razón. Pero el aprendizaje automático también nos permite hacerlo muy rápido y priorizar candidatos mucho más rápido”, señaló el doctor David Armstrong, del departamento de física de la Universidad de Warwick.
El algoritmo de machine learning lo desarrollaron investigadores del departamento de física y del departamento de ciencias computacionales de la Universidad de Warwick, así como del Instituto Alan Turing, y sus creadores esperan que ayude a analizar los miles de potenciales planetas observados en sondeos actuales como el de TESS, debido a su rapidez y su capacidad de automatizar completamente el proceso.
Recientemente, astrobiólogos de la Universidad de California en Riverside determinaron, a través de modelado por computadora, que, en ausencia de un planeta gigante gaseoso como Júpiter, algunas estrellas de la galaxia podrían tener hasta siete exoplanetas similares a la Tierra. Por otro lado, el próximo telescopio espacial de la NASA, el telescopio espacial Nancy Grace Roman, será capaz de detectar al menos 250 exoplanetas flotando libremente (y no alrededor de una estrella), según un nuevo artículo publicado en el Astronomical Journal.
Este nuevo método con inteligencia artificial podría acelerar en un futuro la confirmación de nuevos planetas en la investigación de los astros más allá del sistema solar, debido a la posibilidad que brindan los desarrollos tecnológicos para explorar nuevos horizontes espaciales.
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IBM y Google invierten en investigación cuántica
NOTIPRESS.- Recientemente, se han visto varios avances significativos dentro de la computación cuántica, una rama de la informática que se basa en el uso de qubits en lugar de usar bits, lo cual da lugar a nuevas puertas lógicas que hacen posible la creación de algoritmos no posibles antes. Por esa razón, las industrias comienzan a utilizar esta tecnología con el objetivo de resolver problemas significativos en el mundo real.
Desde que Richard Feynman y Yuri Manin formaron teorías alrededor de la computación cuántica, cada avance tecnológico importante en la actualidad ha pasado por un ciclo similar con el objetivo de convertir la ficción en realidad. Las etapas del descubrimiento científico son esenciales para el éxito de las innovaciones científicas, por eso un camino sistematizado, conocido, predecible y sin riesgos puede brindarle un enfoque para ser factible en cualquier industria.
La aplicación de la computación cuántica puede tener distintas áreas de acción. Por ejemplo, en la química, esta tecnología permite a los científicos realizar simulaciones moleculares bastante complejas para llegar al descubrimiento de nuevos medicamentos. Por otro lado, los servidores financieros pueden basar algunas de sus inversiones en el machine learning y generar un gran flujo de información en beneficio de las empresas.
Dos grandes compañías de tecnología han enfocado sus esfuerzos en la investigación sobre el campo de la computación cuántica, Google e IBM, han demostrado que la tecnología cuántica puede estar a través de la nube. Un ejemplo de ello es Google Quantum Services, un servicio de investigación por parte de Google que utiliza la inteligencia artificial para construir procesadores cuánticos y producir nuevos algoritmos para acelerar drásticamente las tareas computacionales dentro del machine learning.
Asimismo, IBM ha tenido la posibilidad de experimentar con Qiskit, un sistema operativo capaz de aprovechar los procesadores cuánticos actuales en investigación, educación, negocios y otros rubros aprovechando su configuración basada en código abierto. Con ello, busca explorar aplicaciones cuánticas en áreas dentro de la química, finanzas e inteligencia artificial.
Por otra parte, las investigaciones de la computación cuántica han llegado al grado de poder ser también funcionales en el campo de la seguridad informática gracias a la criptografía postcuántica. Estas formas de cifrado funcionan a través de una criptografía asimétrica o algoritmos de claves públicas con el objetivo de resistir ciberataques con mayor certeza.
Hasta el momento, las compañías desean darle un mejor enfoque a la computación cuántica, la cual aplica la lógica o los principios de la mecánica y física cuántica a la informática a fin de procesar enormes cantidades de información, de forma que puedan ser útiles a la hora de solucionar problemas en la vida diaria con implicaciones en el rendimiento de predicciones termodinámicas, reacciones químicas, optimización de recursos e incluso predicciones financieras.
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TikTok hizo públicos sus algoritmos y desafía a hacer lo mismo a su competencia
NOTIPRESS.- A través de un informe en su blog oficial, la compañía china TikTok anunció que está tomando nuevas medidas con el fin de dar acceso a los programadores de otras aplicaciones a su algoritmo, el cual utiliza para ordenar y compartir los videos de los usuarios, al mismo tiempo dejará que los expertos observen sus términos y condiciones de moderación en tiempo real.
Kevin Mayer, CEO de TikTok apuntó que los cambios pusieron a la plataforma un paso adelante en la industria, por lo tanto, exhortó a su competencia a realizar la misma acción a fin de convertir a la aplicación de entretenimiento en un lugar más transparente para todos.
“Varias empresas encargadas en desarrollar aplicaciones de entretenimiento hemos sido víctimas de escrutinio, más TikTok debido al origen chino de nuestra compañía, pero tenemos la firme creencia de que todas las empresas deberían hacer público sus algoritmos, políticas de privacidad, flujos de datos reguladores, etc. Nuestro principal objetivo no es crear un órgano regulador para las aplicaciones, sino que nuestra plataforma de el primer paso a un Centro de Transparencia y Responsabilidad para las prácticas de moderación de datos”, indica el informe de la empresa china.
La noticia llega en un punto donde la plataforma para crear y compartir videos cortos se ha convertido en el centro de atención cuando la red de hackeractivistas Anonymous aseguró que TikTok es una aplicación spyware creada por el gobierno de China para recabar información confidencial de las personas y el gobierno de Estados Unidos.
Además, el desafío lanzado por la aplicación desarrollada por ByteDance surge cuando Facebook, Google, Amazon, Microsoft y Apple se enfrentan al panel antimonopolio del Poder Judicial de la Cámara de Representantes de Estados Unidos y a pesar de que TikTok no se encuentra entre las compañías acusadas, seguramente tendrá alguna mención en alguna declaración.
Esa presión ha puesto a la compañía en una situación muy difícil, por tanto, la compañía también decidió abrir sus algoritmos y políticas de privacidad a fin de contrarrestar las afirmaciones de que censura contenido con el fin de complacer al gobierno de China. Encima, la compañía en el comunicado prometió no modificar su compromiso a fin de garantizar que la plataforma permanezca segura para los 500 millones de usuarios activos.
Por ahora, TikTok se ha convertido en el blanco de acusaciones para toda la industria por cuestiones de espionaje, pero el movimiento sobre publicar la transparencia en el funcionamiento y desarrollo de los algoritmos, la moderación de contenido y crear iniciativas más estrictas debe estar pensado en beneficio de los usuarios y creadores de todo el mundo teniendo la certeza que existen normas que respaldan la privacidad de su información.
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Cubrebocas, un artículo que impide al reconocimiento facial trabajar correctamente
NOTIPRESS.- La tecnología de reconocimiento facial se ha convertido en una herramienta capaz de fungir como una medida de seguridad a fin de identificar a las personas en los espacios públicos. Ahora, el uso de caretas, mascarillas, cubrebocas y cualquier otro artículo que cubra adecuadamente la boca y nariz para no contraer Covid-19 hace que la tasa de error en los algoritmos de la tecnología biométrica tenga un aumento entre el 5 y 50 por ciento.
Según un informe por parte del Instituto de Estándares y Tecnología (NIST por sus siglas en inglés) en Estados Unidos, un organismo encargado de evaluar con precisión esta herramienta, aseguró que las mascarillas de colores oscuros tienen más probabilidades de causar errores en comparación con los cubrebocas de colores claros. Asimismo, al momento de cubrir la nariz con algún tipo de careta protectora complica todavía más predecir los resultados que los algoritmos arrojan para identificar rostros.
Cabe señalar que la tecnología biométrica de reconocimiento facial está basada en calcular puntos específicos del rostro a través de un escáner el cual captura una instantánea en dos o tres dimensiones con el principal objetivo de comparar la información de los metadatos con una base de datos de imágenes conocidas.
En el caso de los gobiernos, ellos obtienen la información de esa base de datos a través de las fotografías de identificaciones oficiales y los teléfonos inteligentes o cualquier otro gadget comercial; la base de datos está compuesta por información de redes sociales, fotografías almacenadas en la nube o dentro del dispositivo.
Para los defensores de la privacidad de la información es positivo saber que la tecnología presenta fallas, pues aseguran que la insistencia de los gobiernos por adoptar el reconocimiento facial genera prejuicios raciales, desigualdad de género y los sistemas tienden a funcionar mal cuando no se trata de un hombre blanco.
Además de eso, la NIST declaró que existe una mayor probabilidad de errores cuando se trata de un programa de reconocimiento facial ‘uno a muchos’ ya que el algoritmo por ahora es incapaz de recabar información cuando están varias personas en un mismo lugar y es imposible manipular el ángulo de las personas cuando son fotografiadas, la luz y generalmente la calidad de imagen se reduce.
Hasta el momento, las compañías encargadas en desarrollar sistemas biométricos están adaptando nuevas soluciones para mejorar los algoritmos de reconocimiento facial, tal es el caso de la empresa rusa NtechLab quien apunta que sus nuevos algoritmos son capaces de identificar personas incluso si llevan pasamontañas. Mientras tanto, el NIST aseguró que planea trabajar en conjunto con las empresas a fin de probar algoritmos capaces de reconocer caras incluso con cubrebocas o caretas a finales de 2020.
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