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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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febrero 19, 2020 0 comment
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La ética en la Inteligencia Artificial (IA)

Por David Mondragón Tapia

¿Inteligencia Artificial?

Cuando se habla de Inteligencia Artificial, lo primero que se debe entender es que se habla de inteligencia mostrada por las máquinas, de lo contrario se hablaría de inteligencia natural mostrada por los seres humanos y algunos otros seres vivos.

Antecedentes de la Inteligencia Artificial

En la primera mitad del siglo XVIII Augusta Ada Lovelace matemática y escritora inglesa, escribió acerca de las máquinas computadoras y desarrolló también el primer algoritmo con la intención de ser procesado por dichas máquinas.  Con este acontecimiento, se creó el primer programa de cómputo del cual se tiene registro, así como la idea o posibilidad de crear máquinas computadoras. Dos siglos más tarde, en la mitad del siglo XX (en 1950), Alan M. Turing matemático y científico de computadoras, también inglés, realiza un ejercicio llamado la Prueba de Turing (Turing Test), ejercicio con el que buscaba demostrar que las máquinas computadoras tenían un comportamiento inteligente, parecido a la inteligencia humana.

Es a raíz de los resultados obtenidos en esta prueba, que se habla por primera vez del concepto de “inteligencia artificial”, aunque de una manera tímida, debido a las fuertes críticas e implicaciones que tendría este hecho para la sociedad de su tiempo.  Más adelante y ya casi a finales del siglo XX (en 1997), la compañía de computadoras IBM construye una supercomputadora con la capacidad de jugar ajedrez, calculando hasta 200 millones de jugadas por segundo y venciendo por primera vez al campeón mundial vigente de ajedrez, el señor Gary Kaspárov.  Cabe mencionar que esta supercomputadora utilizó un algoritmo de inteligencia artificial llamado Minimax, un algoritmo recursivo utilizado para minimizar la pérdida máxima esperada en juegos contra un adversario e información perfecta.

Es a partir de esta última fecha, y particularmente iniciando el siglo XXI, que otras empresas privadas como lo son: Google, Amazon, Facebook y Microsoft, incursionan de lleno en el desarrollo de diferentes aplicaciones llamadas “débiles o estrechas” de la Inteligencia Artificial (narrow or weak Artificial Intelligence).  Entre algunos de los usos que se le han venido dando, a esta tecnología altamente disruptiva en la vida del ser humano, se encuentran los siguientes:

  • para soluciones de gestión documental con OCR,
  • en la investigación y desarrollo,
  • en la ingeniería,
  • en el entretenimiento (games),
  • en la salud (diagnóstico y cirugías) y el cuidado social,
  • en la mercadotecnia y las ventas,
  • en la manufactura,
  • en el manejo de inversiones bursátiles,
  • en la logística, y en otras áreas que se encuentran actualmente experimentando con esta tecnología revolucionaria.

No hay duda hasta ahora, de que los beneficios esperados por la Cuarta Revolución Industrial y todas las tecnologías digitales que esta conlleva, como lo es el uso de la Inteligencia Artificial, el Aprendizaje de Máquina o el Internet de las Cosas, serán de enorme trascendencia para la vida del ser humano, redefiniendo su rol en la vida política, económica, social y ambiental, así como adoptando nuevas tecnologías y adaptando el marco legal para asegurar la coexistencia entre el binomio “máquina-humano”. 

Sin embargo, tampoco hay duda de que el tiempo que tome este gran cambio en ser comprendido e integrado por la humanidad, será el mismo tiempo en que se estará expuesto a lagunas y riesgos aún de inimaginables proporciones para el ser humano.

La ética en el manejo de la Inteligencia Artificial

De acuerdo con la definición de la Enciclopedia Británica, la ética es una filosofía o disciplina relacionada con lo que moralmente es bueno o malo, correcto o incorrecto, positivo o negativo; la ética implica un sistema de valores y principios (ej. ideas, comportamientos y creencias), que inciden en la toma de decisiones.

En la época de la Cuarta Revolución Industrial, tiempo en que las organizaciones buscan adaptarse rápidamente a los cambios para poder seguir compitiendo o al menos para poder sobrevivir, con iniciativas como la Transformación Digital, surge ahora una pregunta que se alza con fuerza entre la sociedad.  Esta pregunta tiene que ver con el tema de la ética y las implicaciones que el progreso tecnológico y las tecnologías digitales están alcanzando en nuestros días.  Las organizaciones y el ser humano deben cuestionarse hoy, si al transformar digitalmente las actividades cotidianas de los individuos, está haciendo bien o mal, están en lo correcto o incorrecto, o si tendrá efectos positivos o negativos en la sociedad y en su entorno (económico y ambiental).

En el caso de la aplicación o uso de la Inteligencia Artificial, la pregunta es aún más importante, pues al combinarse esta tecnología con otros elementos tecnológicos como los Robots, para crear Robots con Inteligencia Artificial o bien para hacerse cargo de diversas actividades en diferentes ámbitos de la vida del ser humano, como por ejemplo: la seguridad nacional y los sistemas de armamento autónomo y letal (LAWS), las implicaciones de esto, aún no ha sido imaginado y mucho menos dimensionado.

Como respuesta a este riesgo inminente, se ha establecido una premisa simple en cuanto al uso de la Inteligencia Artificial y ésta nos dice, que todo Sistema de IA debe respetar la libertad de decisión del ser humano (principio de “agency) además de ser tecnológicamente confiable.

Así pues, para estudiar y establecer diferentes lineamientos en materia de ética en el uso de la Inteligencia Artificial, se han creado diversas iniciativas a nivel internacional que buscan regular pero sobretodo influir, sobre el uso benéfico que debe tener para el ser humano, esta tecnología.  Así, en el mundo podemos encontrar esfuerzos como:

  • Ethics Guidelines for Trustworthy AI, fundada por Unión Europea.
  • Future of Life Institute, fundada por los EUA.
  • International Standards en proceso de desarrollo en materia de Inteligencia Artificial, por el Comité ISO.
  • Entre otros esfuerzos.

¿Qué pasa si se ignora la ética en la aplicación de la Inteligencia Artificial?

La Unión Europea a través del Grupo Experto de Alto Nivel en Inteligencia Artificial de la Comisión Europea, ha establecido una serie de guías de ética en materia de Inteligencia Artificial, que buscan asegurar el uso confiable de esta tecnología mediante el manejo de dos componentes claves:

  1. Propósito ético: todos los sistemas de Inteligencia Artificial deben respetar los derechos fundamentales, la regulación aplicable, y los principios y valores del ser humano.
  • Robustez técnica: todos los sistemas de Inteligencia Artificial deben ser tecnológicamente confiables y ser construidos con base en conocimientos sólidos, aportados por expertos o maestros en la materia respectiva.

La definición de los dos componentes anteriores, busca eliminar la posibilidad de que un sistema de Inteligencia Artificial, esté basado en una mala intención, carezca de un diseño y operación tecnológicamente robusta y confiable, y por consecuencia pueda provocar daño no intencionado a la humanidad.

Algunas reflexiones finales sobre la Inteligencia Artificial

  • Definitivamente el campo de estudio para los usos de la Inteligencia Artificial son vastos y diversos, pero también lo es el campo de estudio para regular (ética) y legislar (leyes) al respecto.
  • En México, ya hemos iniciado con la aplicación de esta tecnología, sin contar aún con alguna entidad gubernamental o privada que encabece los esfuerzos por normar esta área.
  • La tecnología nos pone ante una gran oportunidad de ser más humanos y de aprovechar las ventajas del trabajo de las máquinas, en actividades que muy pronto serán de poco valor para el hombre, por su naturaleza.
  • Las personas deberemos aprender muy pronto –si no es que ya está pasando- nuevas competencias, para seguir desarrollando nuestra actividad económica cualquiera que esta sea.
  • Los sistemas económicos deberán cambiar y evolucionar muy pronto (¿capitalismo, socialismo, social-capitalismo?), para dar entrada al trabajo masivo de los Robots y la Inteligencia Artificial.
  • La era en que el ser humano podrá convivir y compartir con robotines y robotinas está muy cerca, pero también la era en la que el ser humano tendrá que aprender a juzgar mejor entre lo que es bueno o malo para la sociedad.
  • La ética es una disciplina tan antigua como la Grecia Clásica, pero tan vigente en nuestros días como la Inteligencia Artificial.

Consultas y referencias bibliográficas

  1. Wikipedia:
    1. Artificial Intelligence: https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence
    1. Augusta Ada Lovelace: https://en.wikipedia.org/wiki/Ada_Lovelace
    1. Alan Turing: https://en.wikipedia.org/wiki/Turing_test
    1. Deep Blue: https://es.wikipedia.org/wiki/Deep_Blue_(computadora)
  2. Enciclopedia Británica: https://www.britannica.com/topic/ethics-philosophy
  3. Comisión Europea: https://ec.europa.eu/futurium/en
David Mondragón
David Mondragón Tapia es Ingeniero Industrial y de Sistemas, con maestría en Ingeniería Industrial, por el Instituto Tecnológico de Monterrey. Es consultor y asesor de mejores prácticas tecnológicas y de gestión del servicio, así como de diferentes métodos y técnicas de planeación y gestión de negocio; cuenta con diversas certificaciones internacionales y trabaja en el campo de la consultoría desde el 2003 a la fecha. Recibe correspondencia al correo dmondragon@yahoo.com

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febrero 12, 2020 0 comment
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La Inteligencia Artificial está a «precio bajo y accesible” para todos

Los costos de la IA han disminuido en las últimas décadas. Con la tecnología informática actual, los métodos disponibles (incluido el código fuente) y los diversos conjuntos de datos disponibles en las empresas y plataformas públicas/sociales, casi todas las empresas podrían aplicar IA para lograr un beneficio.

La predicción (= AI) se utiliza en más y más aplicaciones, desde la gestión de existencias tradicional y el pronóstico de ventas hasta todos los rincones de nuestra vida cotidiana.

Desde el monitoreo de la calidad del sueño hasta la recopilación y análisis de datos de nuestro ritmo cardiaco en un reloj de pulsera para entrenamiento físico.

La inteligencia artificial realmente no aporta inteligencia mientras a la IA no se le asigna un rol decisivo, pero produce un salto cuántico en las metodologías de predicción que minimizan la incertidumbre en todos los procesos.

La predicción es el proceso de completar la información que falta. La predicción toma información (= datos) que está disponible en su empresa o en fuentes externas y la utiliza para generar información que la empresa no tiene, pero necesita.

La AI supera las estadísticas tradicionales

El análisis de regresión estadística ha sido el método de predicción más usado durante décadas. Las estadísticas tradicionales enfatizan ser correctas en promedio. La IA no requiere eso.

Los métodos estadísticos tradicionales requieren la articulación de hipótesis para la especificación del modelo. La IA no necesita eso en la misma cantidad. Además, la IA puede representar modelos mucho más complejos con muchas más interacciones entre variables.

Hay un cuento que ilustra el peligro de tomar decisiones con base en promedios estadísticos. Se dice que un físico, un ingeniero y un estadístico van a un viaje de caza. Están caminando por el bosque cuando ven un ciervo en un claro.

El físico calcula la distancia al objetivo, la velocidad y la caída de la bala, se ajusta y dispara, fallando su tiro por cinco metros a la izquierda. El ingeniero se ve frustrado y le dice al físico: “olvidaste considerar el viento. Dame el rifle”.

Después de humedecer un dedo para determinar la velocidad y dirección del viento, el ingeniero dispara, fallando su tiro por cinco metros a la derecha. De repente, sin disparar un tiro, el estadístico grita: “¡Excelente! ¡Lo logramos!”.

¿Cómo funciona la IA?

La IA basada en redes neuronales para la predicción consiste más o menos en un reconocimiento de patrones, inicialmente entrenado y con autoaprendizaje y superación personal permanentes.

Por ejemplo: Para reconocer las imágenes de un animal específico, un gato, la IA no utiliza reglas basadas en un árbol de decisión. Un sistema de IA basado en redes neuronales simplemente aprende siendo entrenando con datos (imágenes de gatos) y comentarios.

¿Dónde y cómo puedo aplicar la IA en mi empresa? En todas partes, no hay límites técnicos, todo es posible. ¿Cuál es el problema de predicción específico que quieres resolver?

Esta es una pregunta excelente para comenzar. Primero debe definirse con toda precisión su problema y la solución esperada. Las cadenas de suministro son un parque de juegos perfecto para todos los métodos de IA, debido a las diferentes incertidumbres que presenta.

Para describir un problema, recomendamos utilizar un “lienzo AI”, dividiendo el problema/solución en 7 elementos, 4 elementos en el nivel de proceso: predicción, juicio, acción y resultado y simultáneamente 3 elementos en el nivel de sistema de IA: entrada, entrenamiento y retroalimentación.

Para mostrar este lienzo, utilizaremos un ejemplo: En 2014 Amazon obtuvo una patente de Estados Unidos para «envío anticipado», lo que significa un cambio estratégico en el modelo de negocio, de recibir la orden y luego enviar, a enviar primero y luego aceptar la orden.

A nivel proceso

A nivel sistema de IA

1. Predicción: ¿Cuál SKU va a pedir en línea el cliente?

1. Datos de entrada: información histórica de venta por SKU y patrones de compra de los clientes

2. Juicio: Satisfacción del cliente mediante una entrega más rápida vs. costos por artículos enviados incorrectamente y rechazados

2. Entrenamiento: Patrones de órdenes y reacciones de rechazo por los clientes

3. Acción: Envío (y entrega) del SKU antes de que el cliente lo pida

3. Retroalimentación: (1) Información de entregas incorrectas y rechazos incorrectos por SKU. (2) Información de entregas correctas aceptadas por el cliente por SKU

4. Resultado: (1) Mejora en la satisfacción del cliente = aumento de ventas = aumento de ganancias.  (2) Impacto estratégico: Ventaja competitiva sobre todos los demás minoristas B2C: Amazon obtendrá una ventaja inigualable en el servicio y en el modelo comercial.

La predicción puede ayudarlo a pronosticar las tendencias de la moda mediante el análisis sistemático de los influencers, de los competidores y de los consumidores, identificando exactamente el producto del mañana que lo llevará a una posición de liderazgo.

La predicción es el siguiente paso lógico en los procesos de S&OP: una vez que haya implementado los procesos ágiles relevantes, el siguiente nivel es trabajar en las herramientas de predicción de IA.

Una predicción precisa lo ayudará a optimizar los niveles de stock y las capacidades de producción para evitar paradas de producción / fuera de stock.

La IA en la gestión de riesgos lo ayuda a identificar los riesgos potenciales de la cadena de suministro en una «nube de parámetros de influencia» lo antes posible y a activar las medidas respectivas, que podrían ser un cambio de plan de producción, reordenar con carga aérea, y otras medidas similares.

diciembre 14, 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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