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¿OCDE o Comisión Europea? Principios o Requerimientos para IA confiable

Antecedentes

Con la Cuarta Revolución Industrial y sus diferentes habilitadores, algunas de las tendencias tecnológicas que la caracterizan (siglo XXI), están cambiando drásticamente la forma en que vivimos y trabajamos en áreas como las siguientes: la investigación y desarrollo, la ingeniería, la logística, el entretenimiento, la salud, la mercadotecnia, el cuidado social, las ventas, la manufactura, las inversiones bursátiles, la gestión de contenido, entre muchas otras que aún están incursionando en el tema, y tal es el caso de la tecnología basada en Inteligencia Artificial (o IA por sus siglas en español).

¿Por qué contar con IA Confiable o Inteligencia Artificial Confiable?

La IA ha comenzado a ofrecer a las economías de los países y a la sociedad en general, beneficios extraordinarios en materia de velocidad, precisión, capacidad de procesamiento, tiempo, costo de oportunidad, entre otros aspectos vinculados con el aprendizaje y la toma de decisiones mostrada o realizada por las máquinas.  No obstante lo anterior, la IA también ha traído consigo nuevos retos (ej. en gobernabilidad y cumplimiento) y preocupaciones (ej. riesgos) que alimentan continuamente la ansiedad y los problemas éticos que un mal uso, pudiera traer para la sociedad y el mundo.  Esto debería empujar a los gobiernos del mundo, a realizar esfuerzos conjuntos para asegurar que los sistemas de IA que sean diseñados por alguna razón o utilidad específica, sean diseñados de manera que respeten los valores humanos y las leyes aplicables a su naturaleza o sector, garantizando a la gente y a la sociedad en general, que dichos sistemas de IA son confiables, seguros y respetan la privacidad.

Para lograr que los sistemas de IA sean confiables para la sociedad, la OCDE u Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (o OECD por sus siglas en inglés), ha definido un conjunto de principios (5) y recomendaciones (5) que deberán servir de referencia global, para generar sistemas de IA confiables que entreguen los mejores resultados a los usuarios de estos.

Cabe además señalar que los cinco principios definidos por la OCDE para IA confiable, cuentan con el soporte de la Comisión Europea cuyo Grupo de Expertos de Alto Nivel en IA (AI HLEG por sus siglas en inglés), creó un documento con Lineamientos o Directrices de Ética para IA Confiable, mismo que encuentra un número considerable de coincidencias con los cinco principios de la OCDE -como se verá más adelante-.  Adicionalmente, en el caso de los principios de la OCDE, esta ha comisionado al grupo experto en política digital, la creación de una guía práctica para su implementación.

Principios de la OCDE: ¿legalmente vinculantes?

Aún y cuando los cinco principios de la OCDE para IA confiable no son vinculantes desde el punto de vista legal (compliance), las políticas que se han elaborado para las veinte diferentes áreas de influencia (ej. agricultura, competencia, gobierno corporativo, economía digital, entre otras), han sido hasta ahora suficiente empuje para que los gobiernos comiencen a legislar y a establecer estándares en la materia (ej. privacidad y datos personales en EUA, Europa o Asia; a nivel internacional el Comité ISO trabaja en la norma ISO/IEC22989).

Los principios de la OCDE fueron desarrollados y propuestos por un grupo de expertos en IA, así como formalmente adoptados en el mes de mayo del 2019.  Con este acontecimiento y a pesar de no ser vinculantes desde el punto de vista legal, los países miembros de la OCDE y algunos otros países socios, formalmente manifestaron su adhesión al primer conjunto de lineamientos para políticas intergubernamentales en materia de Inteligencia Artificial, conviniendo además en procurar y proteger los estándares internacionales dirigidos a garantizar que los sistemas de IA sean robustos, seguros, justos y confiables.  Dentro del universo de países que aceptaron los cinco principios para desarrollar IA confiable, se encuentran los 36 países miembros del organismo al 2019, más 6 países socios entre los que destacan: Argentina, Brasil, Colombia, Costa Rica, Perú y Rumania, para un total de 42 países (representando aproximadamente el 80% de la actividad económica mundial; vea la figura 1).

Figura 1. Banderas de los países adheridos a los principios de la OCDE para IA confiable

Los cinco principios de la OCDE para IA confiable

El pasado 22 de mayo del 2019, el Consejo de Ministros de la OCDE aceptó y firmó el documento con la Recomendación del Consejo en Inteligencia Artificial, en donde el Comité en Política en Economía Digital, establecía los principios y recomendaciones que se deberán seguir para fomentar la innovación y la confianza en la IA, pero respetando en todo momento los derechos humanos y los valores democráticos.

Para lograr este acuerdo y el documento en cuestión, la OCDE configuró un grupo de 50 expertos en IA para establecer el conjunto de principios y recomendaciones citadas.  Cabe mencionar que el grupo de expertos representaba a 20 gobiernos distintos, así como a diferentes líderes de opinión en materia de negocios, laboral, sociedad civil, académica y comunidades científicas.  Los principios y recomendaciones en IA de la OCDE, son el primer conjunto de lineamientos firmados por los gobiernos de diferentes países, lo que se considera un gran avance en cuanto a la regulación de buena fe en este campo, así como complementa algunos otros esfuerzos en materia de privacidad, gestión de riesgos en seguridad digital y conducta empresarial responsable.

A continuación se muestran los cinco principios basados en valores, para la administración responsable de Inteligencia Artificial confiable (vea la figura 2):

  • Principio 1: crecimiento inclusivo, desarrollo sostenible y bienestar.

En este principio se establece brevemente, que la IA confiable deberá entregar resultados benéficos al planeta y a las personas, aumentando con esto las capacidades humanas, mejorando la creatividad y avanzando en el combate a las inequidades de las poblaciones menos favorecidas, mediante una conducción o manejo que promueva el crecimiento de todos, el desarrollo sostenible en el tiempo y sin afectar a las futuras generaciones, y el bienestar común.

  • Principio 2: valores centrados en el ser humano y la justicia.

En este principio se establece brevemente, que los actores de los sistemas de IA confiables, deberán considerar el diseño de estos de manera que se respete el gobierno de la ley, los derechos humanos, los valores democráticos y la diversidad, así como deberán considerar las garantías necesarias para asegurar una sociedad justa y equitativa (ej. sistemas de IA supervisados mediante Human-In-The-Loop, Human-On-The-Loop o Human-In-Command).

  • Principio 3: transparencia y capacidad de explicación (explicability).

En este principio se establece brevemente, que deberá haber transparencia (cuidando la propiedad intelectual de la “programación de los algoritmos”) y conocerse la responsabilidad de los actores entorno a los sistemas de IA creados, para entender el funcionamiento en general de los sistemas de IA, garantizar que las personas saben cuando se interactúa con IA y cómo se obtienen los resultados basados en esta, y finalmente saber cómo se puede retar estos resultados cuando afectan de forma adversa.

  • Principio 4: robustez, seguridad y protección.

En este principio se establece brevemente, que los sistemas de IA deberán funcionar en todos los casos previstos, de manera segura, protegida y robusta, a lo largo de su ciclo de vida.  Para esto los actores de la IA, deberán asegurar la trazabilidad de los resultados obtenidos por los sistemas de IA, hacia las decisiones, los procesos y los conjuntos de datos utilizados, integrando en todo momento un enfoque para que todos los riesgos potenciales, sean continuamente valorados y gestionados.

  • Principio 5: responsabilidad.

En este principio se establece brevemente, que las personas y las organizaciones que desarrollen, desplieguen y/u operen sistemas de IA, deberán observar en todo momento el funcionamiento apropiado de estos así como su responsabilidad irrenunciable, en función del rol, el contexto, el estado de la tecnología y en adición a los otros cuatro principios.

Figura 2. Principios para IA Confiable, OCDE

Los siete requerimientos de la Comisión Europea para IA confiable

Como se mencionó al inicio del artículo, dentro de la Unión Europea, la Comisión Europea (European Commission) es una de las instancias a nivel internacional, que se ha preocupado y encargado de formar desde el 2018, un grupo independiente de 52 expertos de alto nivel en materia de inteligencia artificial (o AI HLEG por sus siglas en inglés), integrando expertos tanto de las áreas académicas, científicas, de la industria relacionada con IA y de la sociedad civil, para elaborar con su ayuda, una serie de documentos relevantes en el campo de la Inteligencia Artificial y dentro de los que se encuentra el de Lineamientos de Ética para Inteligencia Artificial Confiable (Ethics Guidelines for Trustworthy AI); cabe mencionar que este último documento, resultó una pieza clave para la elaboración del documento de la OCDE en materia de IA confiable (Recomendación del Consejo en Inteligencia Artificial).

En el documento de la Comisión Europea, el AI HLEG buscó establecer la promoción y valoración continua entre los países de la Unión Europea, del diseño, desarrollo, implementación y uso de Inteligencia Artificial confiable.  Para esto, el documento propuso que la IA confiable fuera aquella que cumpliera a lo largo de su ciclo de vida, con siete requerimientos esenciales e interrelacionados (vea la figura 3) mismos que se presentan a continuación:

  • Requerimiento 1: autodeterminación humana y supervisión.

En este requerimiento se establece brevemente, que los sistemas de IA deberán apoyar la autonomía y la toma de decisiones del ser humano, actuando como facilitadores para el logro de una sociedad floreciente, democrática y equitativa, al soportar la capacidad de decisión de los usuarios, fomentar el respeto a los derechos fundamentales, y permitir la supervisión humana.

  • Requerimiento 2: robustez técnica y seguridad.

En este requerimiento se establece brevemente, que la IA confiable reside en la solidez técnica y en su desarrollo con un enfoque preventivo de los riesgos, garantizando la integridad física y mental de los seres humanos, de manera tal que se comporte siempre según lo previsto, mientras se minimizan o evitan los daños involuntarios, inesperados e inaceptables. Esto también aplica a los cambios en su entorno operativo o a la presencia de otros agentes ya sean humanos o artificiales, que pudieran interactuar con el sistema de una manera adversa.

  • Requerimiento 3: privacidad y gobierno de datos.

En este requerimiento se establece brevemente, la necesidad de prevenir y proteger de cualquier daño a la privacidad de los datos utilizados por los sistemas de IA, requiriendo la adopción de un gobierno de datos adecuado y que cubra la calidad e integridad de los datos utilizados, su relevancia a la luz del dominio en el que se implementarán y utilizarán los sistemas de IA, sus protocolos de acceso y la capacidad de procesar datos de una manera que se preserve la privacidad.

  • Requerimiento 4: transparencia.

En este requerimiento se establece brevemente, la trazabilidad, la capacidad de explicar y la comunicación hacia los usuarios cuando se interactúa con un sistema de IA, considerando la transparencia en cuanto a los elementos relevantes para el funcionamiento del sistema de IA, contemplando lo siguiente: 1) los datos, 2) el sistema y 3) los modelos de negocio (respetando siempre la propiedad intelectual).

  • Requerimiento 5: diversidad, no discriminación y justicia.

En este requerimiento se establece brevemente, que para obtener IA confiable, debemos permitir la inclusión de todas las partes interesadas, evitar sesgos involuntarios en los datos utilizados, así como dar cabida a toda la diversidad de opiniones que se generen, a lo largo de todo el ciclo de vida del sistema de IA.  También se debe garantizar el acceso igualitario al sistema de IA, a través de procesos de diseño que sean inclusivos (universal design) y procuren el tratamiento igualitario de todos.

  • Requerimiento 6: bienestar social y ambiental.

En este requerimiento se establece brevemente, que a lo largo del ciclo de vida de los sistemas de IA, se debe alentar la sostenibilidad y la responsabilidad ecológica, así como fomentar la investigación en soluciones de IA que toquen temas de interés mundial (ej. “Los Objetivos de Desarrollo Sostenible”), buscando con esto el beneficio de todos los seres humanos -incluidas las futuras generaciones-.

  • Requerimiento 7: responsabilidad.

En este requerimiento se establece brevemente, que además de cumplir con los seis requisitos anteriores (dependiendo del contexto del sistema de IA), también se requiere que se establezcan los mecanismos necesarios (ej. reportes, auditorías o compensaciones) para garantizar la responsabilidad de los actores, por los sistemas de IA creados y sus resultados arrojados, abarcando desde la etapa de exploración, diseño, desarrollo, implementación, hasta su uso.

Figura 3. Requerimientos para IA Confiable, Comisión Europea

Principios vs Requerimientos para IA confiable

Una vez presentados los cinco principios que fueron definidos por los expertos en IA, convocados por la OCDE, así como los siete requerimientos definidos de manera similar, por la Comisión Europea -en ambos casos para guiar el manejo de sistemas de Inteligencia Artificial confiables-, a continuación procederemos a mostrar e identificar sus similitudes y diferencias (vea la tabla 1) de cara a los derechos humanos y los valores democráticos fundamentales, con el fin de determinar cuál de estas guías puede ser la mejor referencia para usted, en materia de evaluación o assessment  del funcionamiento de los sistemas de IA creados por las organizaciones y/o los individuos (ej. para la regulación y cumplimiento).

Tabla 1. Principios de la OCDE vs Requerimientos de la Comisión Europea

Conclusión: ¿principios de la OCDE o requerimientos de la Comisión Europea?

Cada vez más personas se convencen del impacto positivo que los sistemas de IA y la IA per se, están teniendo tanto técnica, como comercial y socialmente.  Sin embargo, también debemos preocuparnos aún por los riesgos y los impactos adversos asociados a estas tecnologías disruptivas, asegurando que se manejen de manera justificada, adecuada y proporcional a su nivel de riesgo.  En este artículo se han puesto a disposición del lector, dos vertientes que pueden ser utilizadas para evaluar la confiabilidad de la IA y de sus sistemas derivados, con el fin de salvaguardar a la sociedad y al planeta, de los riesgos e impactos negativos.  Ahora es decisión personal pero sobretodo de aquellos actores involucrados en la creación de IA, escoger aquella vertiente que les resulte más conveniente: ¿cinco principios de la OCDE o siete requerimientos de la Comisión Europea?

Un dato adicional y destacable en la materia, es el hecho de que el G20 o Grupo de las 20 economías más grandes del mundo (Alemania, Arabia Saudita, Argentina, Australia, Brasil, Canadá, China, Corea del Sur, Estados Unidos de América, Francia, India, Indonesia, Italia, Japón, México, Reino Unido, Rusia, Sudáfrica, Turquía y la Unión Europea), ha firmado su adhesión y compromiso con los cinco principios para IA confiable de la OCDE, lo que significa que además de los 36 países miembros de la organización más los 6 países socios adherentes, ahora son los líderes de las 20 economías con mayor PIB en el mundo, las que se apegan a dichos principios.  En el caso de México, además de la firma de los principios y recomendaciones de la OCDE, también se tiene conocimiento de dos iniciativas más a nivel local, que al término del año 2018, mantenía un programa gubernamental denominado PROSOFT para el desarrollo de software, así como se contaba con una Estrategia Digital Nacional, esfuerzos con los que se buscaba abordar e impulsar los temas relacionados con el desarrollo de la Inteligencia Artificial en el país.  Hoy en día, se tiene conocimiento de que una institución de educación superior del Estado de Jalisco, ha decidido liderar un esfuerzo adicional en esta materia, sin que hasta ahora se haya generado alguna iniciativa complementaria desde el ámbito gubernamental, razón por la que se ha señalado la importancia de comenzar a legislar y regular en materia de gobernabilidad en IA, integrando a este esfuerzo el comportamiento ético de los involucrados, los riesgos inherentes, el control aconsejable y el nivel de cumplimiento que sea adecuado.

Si a ti te interesa saber más sobre el tema, ¡contáctame!, será un gusto poder platicar contigo.

Referencias y/o consultas

  1. The BCS AI Foundation Delegate Manual.  Purple Griffon, Ltd.  United Kingdom, 2019.
  2. Portal de la Comisión Europea: https://ec.europa.eu/info/index_en
  3. Ethics Guidelines for Trustworthy AI.  European Comission, High Level Expert Group on Artificial Intelligence.  Brussels, April 2019.
  4. OECD, Recommendation of the Council on Artificial Intelligence, OECD/LEGAL/0449
  5. Portal de la OCDE: http://www.oecd.org/going-digital/ai/principles/
  6. Subportal de la OCDE, AI Policy Observatory: https://oecd.ai/

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Con Mantenimiento Productivo

Impacto de la pandemia en el sector del petróleo y el gas

david mondragón
David Mondragón Tapia es ingeniero industrial y de sistemas, con maestría en ingeniería con especialidad en ingeniería industrial, por el Instituto Tecnológico de Monterrey.  Es consultor y asesor de mejores prácticas tecnológicas y de gestión de servicios, así como de diferentes métodos y técnicas de planeación y gestión de negocios; cuenta con diversas certificaciones internacionales y trabaja en el campo de la consultoría desde el 2003 a la fecha.  Recibe correspondencia al correo: dmondragont@yahoo.com



septiembre 16, 2020 0 comment
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La Inteligencia Artificial podría ser la solución contra el coronavirus

Por: Héctor Cobo Director Regional para SAS México, Caribe y Centroamérica.

El coronavirus ha sido un tema importante en las noticias últimamente: es una enfermedad similar a la neumonía que ha cobrado la vida de varias personas. Se cree que comenzó en China y se ha extendido a varios otros países, por lo que debemos estar preparados en caso de que se convierta en una emergencia de salud global. Al prepararnos nos referimos a hacer uno de todos nuestros recursos y la más avanzada tecnología para poder conocer y analizar los datos. En este caso, la ayuda de la Inteligencia Artificial basada en la Analítica, puede dar como resultado un elemento clave para la solución de esta contingencia.

Al hacer uso de la Inteligencia Artificial para modelar y predecir brotes del coronavirus, obtendremos una imagen mucho más clara de la mejor manera de tratar el virus localmente. Con las ideas que ofrece la Inteligencia Artificial, los gobiernos pueden predecir con precisión los recursos necesarios en ubicaciones específicas, identificar cómo se puede mejorar el tratamiento en los puntos críticos y, en última instancia, detener la propagación del virus. Al observar las tendencias geográficas en áreas más grandes, también podemos crear una imagen de cómo se puede tratar globalmente.

Ante cualquier brote de enfermedad es fundamental poder comprender cómo se propaga con la finalidad de poder contenerlo lo más rápida y eficientemente posible. Al utilizar la Inteligencia Artificial, la gran cantidad de datos que existe sobre los movimientos de las personas a medida que viajan puede transformarse en una herramienta valiosa para identificar el próximo centro de incubación posible para el virus, permitiendo a las autoridades intervenir de forma temprana y oportuna.

Aun cuando la Inteligencia Artificial no ha sido usada de forma masiva en la medicina y la salud pública, es amplio el potencial que tiene pues ya ha aportado varios elementos, con modelos de computadora que pueden diagnosticar con precisión el cáncer de seno a partir de mamografías e identificar la enfermedad de Alzheimer a partir de escáneres cerebrales.

Al analizar una gran cantidad de datos de una variedad diversa de fuentes, como datos de salud, ubicación y clima, es posible desarrollar algoritmos que puedan identificar patrones en los datos y crear modelos predictivos para anticipar futuros brotes de enfermedades, lo que permite que los expertos y las autoridades sean proactivos en la respuesta a futuras eventualidades.

La Inteligencia Artificial ha demostrado ser efectiva en brotes de otras enfermedades, por ejemplo, en 2018, se usó para poder predecir brotes de dengue. La plataforma fue capaz de predecir dónde ocurrirían los brotes de la enfermedad en Malasia y Brasil con tres meses de anticipación con más del 80% de precisión.

Es importante señalar que además la implementación de la Inteligencia Artificial ha demostrado ser exitosa en numerosas ramas de la atención médica, como en la identificación de tumores cerebrales y en la mejora de los tratamientos.

Estamos convencidos de que la tecnología existe para combatir las emergencias médicas. Los gobiernos tienen una gran cantidad de datos que pueden usarse en la lucha contra los virus, pero no siempre saben qué hacer con ellos. En este caso, la tecnología puede profundizar y descubrir información de los enormes volúmenes de datos a los que tienen acceso y así poder tener un mayor conocimiento que dé como resultado una mejor toma de decisiones.

Con el uso de la tecnología avanzada – la cual ya está disponible -, el coronavirus ya no debería ser un asunto desconocido, secreto o misterioso. La combinación de Inteligencia Artificial, experiencia humana y colaboración global es la forma más rápida y eficiente de terminar con la propagación del coronavirus y de cualquier otro tipo de epidemia y riesgo sanitario.

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Con Mantenimiento Productivo

Para todo mal, mezcal; para todo bien, también… Entrevista con Berenice Acuña.

febrero 19, 2020 0 comment
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EI empoderamiento inteligente de los empleados es el escalón hacia la transformación digital de los Recursos Humanos

Por Tuhin Tah, codirector de Innovación y Diseño de Productos dentro del área de Soluciones de Plataforma de TCS

La función del área de RH ha evolucionado progresivamente durante décadas de la automatización a la integración, a la interacción y al rendimiento. Dado que el “rendimiento” se ha convertido en el tema dominante, los directores de RH necesitan buscar maneras no solo de empoderar a los empleados, sino de empoderarlos de forma inteligente.

El empoderamiento de los empleados en una estrategia de gestión de RH busca otorgarles cierto grado de autonomía y responsabilidad para tomar decisiones respecto a sus tareas específicas, además de proporcionarles las herramientas y recursos necesarios para tomar decisiones con confianza en el trabajo, sin supervisión. El empoderamiento de los empleados con inteligencia artificial (IA) es una estrategia a largo plazo para digitalizar los recursos de RH; ayuda a los empleados a ser más eficientes, productivos y precisos para tomar mejores decisiones. El empoderamiento inteligente busca reducir o eliminar el trabajo tedioso y repetitivo a través de la automatización mediante la IA. Esta estrategia implementa inteligencia automática para crear nuevas oportunidades y empoderar a la empresa, a los clientes y a los empleados.

Existen múltiples estrategias para empoderar a los empleados: la digitalización de RH es una de ellas. Los empleados se empoderan a través de una matriz de autoridad predefinida, la canalización automática de los flujos de trabajo, autorizaciones automáticas basadas en reglas predefinidas, la automatización de las actividades repetitivas, consultas de los empleados mediante chatbot conversacional, la personalización de las herramientas de RH, notificaciones inteligentes, funciones de acciones rápidas, facilidad de navegación, libertad de retroalimentar, y la plataforma social organizativa para colaborar y tomar decisiones. Aquí intentaremos entender cómo la digitalización de los RH empoderará a los empleados de forma inteligente.

De acuerdo con el informe “Rewriting the rules for the digital age” (Reescribir las reglas para la era digital) sobre las tendencias del capital humano publicado por Deloitte en el 2017, el ritmo acelerado del cambio en los negocios, la economía y la sociedad exhorta tanto a las empresas como a los departamentos de RH a adoptar reglas nuevas para liderar, organizar, motivar, interactuar y gestionar a la fuerza laboral del siglo XXI.

Lo anterior significa que los equipos de Recursos Humanos deben asumir el reto doble de, por un lado, transformar las operaciones de RH, y, por el otro, transformar a la fuerza laboral y la manera en que se realiza el trabajo. El empoderamiento inteligente ayuda a los empleados a ser más eficientes y tomar mejores decisiones, mientras que las herramientas inteligentes amplían las capacidades humanas. Diseñar aplicaciones fáciles de utilizar y considerar la experiencia del usuario de principio a fin son nuevas disciplinas de RH que combinan las ideas creativas con las aplicaciones, el video, los medios sociales, las herramientas de interacción/colaboración y las tecnologías móviles. Los elementos de RH digitales que unifican lo social, la movilidad, el análisis y las tecnologías en la nube, representan una nueva plataforma para mejorar la experiencia de los empleados y de los candidatos. Aunque los proveedores de soluciones HRMS (sistema de gestión de RR. HH.) ofrecen las mejores soluciones en su tipo y una nueva plataforma digital de RH, las compañías deben elaborar sus propias estrategias y programas digitales de esta área.

Como se menciona arriba, el empoderamiento inteligente, a diferencia de las políticas rígidas y controles del pasado basados en los flujos de trabajo, promueve una participación más emprendedora y responsable, en la cual las actividades redundantes se eliminan sistemáticamente y se fomenta un enfoque en la creatividad y el intelecto para gestionar las excepciones y las actividades relevantes para la empresa.

A diario utilizamos, interactuamos e incluso nos dejamos influir por el aprendizaje automático. Cantidades enormes de datos se generan y almacenan cada segundo. El cómputo escalable es más fácil que antes gracias a la nube, y todos pueden acceder a los algoritmos para probarlos y aprender. Pero imagina qué sucedería si la inteligencia automática

permitiera a tu organización pensar, actuar y trabajar de manera diferente. El empoderamiento inteligente puede considerarse una aplicación de empoderamiento de empleados a través del aprendizaje automático para:

  • Interactuar con los clientes: Si mejoramos la experiencia, la satisfacción del cliente y la imagen de la marca, los resultados serán evidentes.
  • Empoderar a los empleados: Si empoderamos a los empleados a través de una cultura de alto rendimiento y brindamos acceso a los datos y a los activos analíticos, podemos acelerar la entrega, mejorar la calidad y promover la adopción y satisfacción de los usuarios.
  • Optimizar las operaciones: Con un mejor conocimiento de los procesos actuales —fabricación, ventas, mercadotecnia y finanzas, entre otros— podemos optimizar y reducir los costos.
  • Transformar los productos: Las organizaciones flexibles e innovadoras están mejor preparadas para ofrecer productos y servicios rápidos y adaptables. Las organizaciones pueden utilizar la tecnología para presentar una propuesta de valor innovadora al mercado y a sus clientes.

Las organizaciones deben adoptar ideas creativas y aplicar un enfoque ágil que integre RH, tecnología, empleados y directores empresariales en el proceso. Para empoderar a los empleados, los equipos de RH pueden aprender de los expertos digitales de la compañía y, a la vez, ayudar a desarrollar la mentalidad digital de la empresa. Las organizaciones deben integrar análisis e informes como parte de la plataforma digital. Asimismo, deben proporcionar información y análisis en tiempo real a los gerentes y directores para reducir el tiempo dedicado a los informes y aumentar el tiempo que los RH y los directores dedican a analizar los datos y resolver los problemas.

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Con Mantenimiento Productivo

La reputación, un reflejo de la realidad de una empresa: Justo Villafañe

febrero 5, 2020 0 comment
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Nuevo reporte revela la transformación digital del sector manufacturero

Tata Consultancy Services (TCS) (BSE: 532540, NSE: TCS), organización líder mundial de servicios de TI, consultoría y soluciones empresariales, en asociación con Harvard Business Review Analytic Services, ha publicado el nuevo reporte de liderazgo de opinión “Manufacturing Next: Intelligent, Agile, Automated, and Cloud-Enabled”, que revela la transformación digital del sector manufacturero.

El documento reúne perspectivas sobre la naturaleza de la transformación digital por la cual pasa la industria manufacturera.

Este reporte recopila información cualitativa de expertos académicos especializados en manufactura, empresas líderes del sector e informes de analistas.

Según este texto, los fabricantes se han movido de un enfoque en la eficiencia a la centralidad en el cliente y el ciclo de vida, de productos tradicionales a los más inteligentes, y de los modelos B2B (Business to Business) convencionales a B2B2C (Business to Business to Consumer).

El documento también informa que este cambio requiere un apetito para adoptar el riesgo, el cual se obtiene impulsando la disrupción del negocio con inversiones significativas, la gestión del cambio y nuevas habilidades y talentos.

Los principales fabricantes están adoptando la transformación digital y actualizando sus modelos de negocio para mantenerse por delante de la competencia.

«A medida que las empresas tradicionales del sector manufacturero se preparan para enfrentarse con las empresas de la nueva era, necesitan reconstruir la tradicional cadena lineal de valor para que pase a ser un modelo de ecosistema colaborativo integrado», dijo Susheel Vasudevan, Global Head, Manufacturing and Utilities Business Group, TCS.

«Como socio de algunos de los principales fabricantes del mundo, incluyendo varias compañías de la lista Fortune 500, acompañamos de cerca este cambio participando en su transformación y ayudando a que adopten innovaciones empresariales inspiradas en la tecnología. El modelo Business 4.0™ de TCS ofrece una guía para enfrentar el riesgo, balancear los modelos de negocio y lograr resultados específicos».

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Con Mantenimiento Productivo

Informe: mejores empleos para 2020

diciembre 30, 2019 0 comment
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¡México necesita más expertos en IA!

Para comprender cómo el surgimiento de la inteligencia artificial puede impactar a la economía mexicana durante la próxima década, algunos estudios plantean que, si se rompe la tendencia histórica y se acelera la adopción de tecnologías asociadas a la IA, el ritmo de crecimiento económico podría acelerarse en más un punto porcentual en los próximos años.

De acuerdo con datos recientes compartidos por Indeed, el sitio de trabajo número 1 del mundo, entre septiembre de 2017 y septiembre de 2019, las ofertas de trabajo relacionadas con la inteligencia artificial en México han crecido un 244% y, solo en el último año, las vacantes han aumentado hasta un 41%. A septiembre de 2019, se registraron 1,030 ofertas de trabajo relacionadas con IA por cada millón de vacantes publicadas en México.

La forma en que la interacción humana con la tecnología ha cambiado en el transcurso de algunas décadas es impresionante, en un período relativamente corto de tiempo pasamos de utilizar teléfonos análogos a tener computadoras y teléfonos inteligentes en nuestros bolsillos todo el tiempo. En muchos sentidos, los avances tecnológicos nos han facilitado la vida: ahora podemos comprar en línea, realizar operaciones bancarias de manera móvil e incluso pedir ayuda verbalmente a los dispositivos domésticos cuando olvidamos cómo hervir un huevo.

El impacto de las nuevas tecnologías no solo se refleja en nuestras labores diarias. Según Indeed, las tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial, también están influyendo de manera importante en el mercado laboral.

Un análisis reciente de las profesiones digitales, presentado por el Instituto Superior para el Desarrollo de Internet (ISDI) en México, mostró que hoy en día cada vez más empresas buscan profesionales dedicados a definir, desarrollar y liderar los cambios para construir un crecimiento sostenible del negocio y organización, creando un camino hacia la transformación digital.

Datos recientes de Indeed revelan que los puestos relacionados con IA, que los empleadores más buscan ocupar, son: ingeniero de aprendizaje automático, desarrollador de aplicaciones, ingeniero de software, entre otros.

Los solicitantes de empleo aprovechan la oportunidad: el interés en los trabajos de IA ha aumentado un 294%

El interés de los solicitantes de trabajo en los puestos relacionados con la IA ha aumentado, pero no al mismo nivel que la demanda de empleo. De acuerdo con Indeed, las búsquedas de trabajos de IA han crecido un 294 por ciento en los últimos 2 años, sin embargo, a septiembre de 2019, solo existieron 55 búsquedas de roles relacionados con la IA por cada millón de búsquedas en México.

La inteligencia artificial apunta a ser la próxima revolución tecnológica que cambiará la forma en la que trabajamos. La IA está diseñada para imitar el pensamiento humano al «aprender» a través del reconocimiento de patrones y el aprovechamiento de actividades realizadas. Hoy las tecnologías basadas en IA pueden identificar objetos, comprender el habla, traducir idiomas, reconocer caras y analizar sentimientos. Esto amplía considerablemente la gama de tareas que las máquinas pueden realizar, apoyando a la fuerza laboral para mejorar la eficiencia y la gestión de los procesos de las empresas.

¿Qué sigue? Alentar a las personas a obtener una preparación en el sector de las ciencias de la tecnología, que les permita estar listos para esta nueva era de la economía laboral, garantizando asimismo que exista la oferta necesaria para la demanda que los empleos de IA requieren.

Metodología

Los resultados reflejan la proporción de vacantes y búsquedas de trabajo (por cada millón de vacantes y búsquedas) utilizando términos como «inteligencia artificial», «aprendizaje automático», «procesamiento del lenguaje natural» y «aprendizaje profundo». La información obtenida corresponde al periodo de tiempo entre septiembre de 2017 y septiembre de 2019.

diciembre 5, 2019 0 comment
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