Publicación de PUE

Educación: Con la IA se espera personalizar las programaciones de estudio hasta la evaluación automatizada de los estudiantes. Salud: La IA ayuda a los profesionales médicos a diagnosticar enfermedades más rápido y preciso. Finanzas: La IA está logrando la detección de fraudes hasta la asesoría automatizada. Transporte: La IA está mejorando la seguridad y eficiencia de los vehículos autónomos. Listo para llevar tu #negocio al siguiente nivel? 🚀 💯 Es hora de aprovechar el poder de la #InteligenciaArtificial y aprender cómo puede ayudarte a impulsar tu negocio de manera innovadora, con eficiencia y, además, tomar mejores decisiones. Pero ¿cómo? pues gracias a la #IA Sé #Teractive. #teractive #monitorizaciónweb #Analiticaweb #spain #agenciadigital #traficoorganico #consejosmarketing #contentcreationtips #SEO #webdesign #blogs 

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⚡️¿Cómo ChatGPT y la IA generativa revolucionan la productividad? 📢 REUNIÓN INFORMATIVA ⁉️ 🔜 El próximo martes 20 de febrero a las 17 hs tendrá lugar la primera reunión informativa del Posgrado de IA y Derecho de la Facultad de Derecho, Universidad de Buenos Aires. 🤖 De forma online y a través de zoom, presentaremos los resultados de las 83 pruebas realizadas desde UBA IALAB para analizar el impacto de la IAGen en el empleo, en donde se alcanzó una eficiencia increíble que alcanza el 77%. 💫 Además, ese día comentaremos las novedades de esta nueva edición que contará con 6 laboratorios exclusivos basados en nuestra metodología: 1️⃣ Creación de prompts personalizados como plantillas para optimizar aún más las tareas.  2️⃣ Métodos avanzados para comparar tiempos de trabajo humano con IA. 3️⃣ Técnicas de elaboración de planillas de medición para evaluar el impacto y la eficiencia. 🔥 Actividad online y gratuita. Requiere inscripción previa:  https://lnkd.in/ehuHmZVA 📥 Para más información y/o consultas sobre el Posgrado de IA y Derecho: [email protected] o https://lnkd.in/eHUdjuCB

Existe una preocupación por lograr un entendimiento, adecuado y ajustado a los criterios del usuario, respecto al funcionamiento y los resultados de los modelos de aprendizaje automático. Sobre todo considerando que parece haber una tensión inherente entre el rendimiento del modelo y la explicabilidad: frecuentemente los métodos de mayor rendimiento son los menos explicables, y los más explicables son los menos precisos. Como muchos conocen, mi tesis se esta desarrollando en esta área, pero aplicada específicamente en la gestión antifraude. Algunos autores clasifican esta preocupación en tres motivos principales: - Justificar: explicar una decisión en particular para cumplir con la legislación y compliance. - Controlar: prevenir errores, mediante el entendimiento del comportamiento del sistema y lograr mayor visibilidad de vulnerabilidades y fallas. - Descubrir: aprender nuevos hechos, reunir información y ganar conocimiento. En el siguiente gráfico expongo los resultados obtenidos de mi encuesta a referentes de distintas industrias en la gestión antifraude (voy a ir publicando los resultados). Allí se expone que parece haber una preocupación mas destacada en el control y el descubrimiento que surja de las soluciones que de justificar su resultado. #machinelearning #fraudprevention #fraudmanagement #xai #IA

"Umbrales de cómputo de entrenamiento: características y funciones en la regulación de la IA" es el título del estudio que comparto con la firma de Lennart Heim y Leonie Koessler, LL.M. (KCL). Los reguladores de EE. UU. y la UE están utilizando umbrales basados en la computación de entrenamiento (el número de operaciones computacionales utilizadas en el entrenamiento) para identificar modelos de inteligencia artificial de propósito general (GPAI) que pueden plantear #riesgos de daño social a gran escala. Argumentamos que el proceso de entrenamiento actualmente es la métrica más adecuada para identificar modelos de GPAI que merecen supervisión regulatoria y un mayor escrutinio. El proceso de #entrenamiento se correlaciona con las capacidades y los riesgos del modelo, es cuantificable, se puede medir en una etapa temprana del ciclo de vida de la #IA y puede ser verificado por actores externos, entre otras características ventajosas. Estas características hacen que los umbrales de cálculo sean considerablemente más adecuados que otras métricas propuestas para servir como filtro inicial para desencadenar requisitos regulatorios y escrutinio adicionales. Sin embargo, el proceso de entrenamiento es un proxy imperfecto del riesgo. Por lo tanto, los umbrales de cálculo no deben utilizarse de forma aislada para determinar las medidas de mitigación adecuadas. En su lugar, deben utilizarse para detectar modelos de #GPAI potencialmente riesgosos que justifiquen una supervisión regulatoria, por ejemplo, a través de requisitos de notificación, y un mayor escrutinio, por ejemplo, a través de evaluaciones de modelos y evaluaciones de riesgos, cuyos resultados pueden informar qué medidas de mitigación son apropiadas. De hecho, esto parece coherente en gran medida con la forma en que se utilizan los #umbrales de proceso en la actualidad. A medida que la #tecnologíaGPAI y las estructuras de mercado evolucionan, los reguladores deben actualizar los umbrales de cómputo y complementarlos con otras #métricas en los procesos de revisión regulatoria.

El despliegue de la inteligencia artificial en los entornos sanitarios revolucionará la forma en que los profesionales desarrollan su actividad, pero, su aplicación en los procesos formativos de estos profesionales puede aportar también un gran valor.

¿Cómo pueden los #CIO decirles a los clientes qué datos se están recopilando sobre ellos y cómo se están utilizando si ellos mismos no saben exactamente qué están haciendo sus herramientas? El cumplimiento en inteligencia artificial es clave para mantener la ética y la transparencia en el desarrollo tecnológico. Conoce cómo implementar prácticas responsables puede fortalecer tu reputación. #CWL #IA Aquí los detalles.

⌛️ En los ultimos meses, hemos hablado con los CTOs de algunas empresas que estan buscando soluciones de Inteligencia Artificial basadas en LLMs , con el objetivo de integrarlas en su operativa aduanera 🤖 Aunque esta tecnología puede traer grandes beneficios en términos de eficiencia y automatización, también conlleva ciertos retos, que debemos afrontar. Aquí os dejo algunos retos clave y posibles soluciones ⚠️ Desventajas del uso de LLMs en Aduanas: 1️⃣ Dependencia de la tecnología y perdida de Skills: Los agentes pueden perder habilidades esenciales para su trabajo si dependen demasiado de la IA. 🔧Solución: Formación continua y asegurarse de que la LLM sea una herramienta de apoyo, nunca un reemplazo.  2️⃣ Errores de interpretación del lenguaje: Las LLMs pueden malinterpretar normativas o situaciones complejas, ya que basan sus respuestas en modelos de datos, que se estan actualizando continuamente 🔧 Solución: Entrenamiento especializado del modelo con datos del sector y supervisión humana obligatoria en decisiones críticas. 3️⃣ Riesgos de seguridad y privacidad: El manejo de datos sensibles por una LLM puede exponer información confidencial. 🔧 Solución: Implementar estrictas medidas de ciberseguridad, que aseguren el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos por parte del proveedor de la herramienta 4️⃣  Sesgo algorítmico: Las LLMs pueden reflejar sesgos presentes en los datos de entrenamiento, lo que puede derivar en decisiones injustas. 🔧 Solución: Monitoreo y auditoría periódica del modelo para detectar y corregir sesgos, junto con intervención humana. 5️⃣ Desactualización normativa: Las LLMs pueden quedarse atrás en normativas y regulaciones cambiantes. 🔧Solución: Desarrollar procesos de actualizaciones automáticas del modelo, con revisión humana de los cambios normativos, por parte del proveedor. 6️⃣  Costos elevados: La implementación y mantenimiento de LLMs puede ser costoso. 🔧Solución: No acometer el proceso de desarrollo de manera interna y buscar una solución de expertos en el mercado 7️⃣  Resistencia al cambio: Los agentes pueden resistirse a adoptar nuevas tecnologías. 🔧Solución: Involucrar a los agentes en el diseño, comunicar claramente los beneficios y ofrecer formación técnica. 💡Las LLMs tienen un gran potencial para mejorar la operativa aduanera, pero es clave que abordemos estos desafíos de manera proactiva para maximizar los beneficios y minimizar los riesgos. #InteligenciaArtificial #Aduanas #TransformaciónDigital #Automatización #Innovación #IA #Tecnología #LLM #AduanIA

La Revolución de la Inteligencia Artificial en las Pruebas de Control y Confianza En el dinámico mundo de los recursos humanos, la tecnología está transformando rápidamente cómo las empresas abordan la contratación y las pruebas de control de confianza. Una de las innovaciones más impactantes es el uso de la inteligencia artificial (IA) para mejorar la precisión y eficiencia en estos procesos críticos. Una de las aplicaciones más innovadoras de la IA en el ámbito de las pruebas de control y confianza es el análisis de voz. Utilizando algoritmos de procesamiento de lenguaje natural, estas herramientas pueden evaluar el tono, el ritmo y otros matices del habla para detectar señales de estrés, veracidad y confiabilidad. Este enfoque proporciona una capa adicional de seguridad y precisión, ayudando a identificar posibles riesgos antes de la contratación. El análisis de voz puede ser especialmente útil en entrevistas y evaluaciones preliminares. Permite detectar inconsistencias o signos de engaño que podrían pasar desapercibidos para los evaluadores humanos. Además, la IA puede procesar y analizar estos datos mucho más rápido que un ser humano, lo que acelera el proceso de selección sin sacrificar la calidad de las evaluaciones.