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Inteligencia Artificial

Claves para aprovechar el poder de la inteligencia artificial

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Claves para aprovechar el poder de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial está cambiando la manera de trabajar en varios aspectos. En los últimos meses creció en las organizaciones la llamada inteligencia artificial generativa -conocida como GenAI.

La principal diferencia entre la IA tradicional y la IA generativa radica en sus capacidades y aplicaciones. Mientras los sistemas de IA tradicionales en general se utilizan para analizar datos y hacer predicciones, la IA generativa es capaz de crear datos similares a sus datos de entrenamiento.

La inteligencia artificial generativa ha experimentado un rápido avance en los últimos años, transformando la forma en que las empresas operan. En Latinoamérica notamos un gran entusiasmo entre las organizaciones por aprovechar su potencial, especialmente debido a la eficiencia y el ahorro de tiempo que ofrece.

Sin embargo, para sacar las máximas ventajas de esta tecnología es esencial definir cuidadosamente los casos de uso. Inicialmente las empresas la emplean para sacar partido del conocimiento interno y mejorar la interacción con los clientes en entornos digitales.

Fabricio Rodríguez, Business Development Manager en BGH Tech Partner

La importancia del asesoramiento para las empresas

La orientación y asesoramiento respecto a cómo las organizaciones pueden extraer valor de la GenAI son cruciales, ya que las empresas necesitan comprender cómo implementarla de manera efectiva, qué datos utilizar y cómo crear un caso de negocio sólido.

En definitiva, la adopción de estas soluciones requiere una curva de aprendizaje, y de la guía de un proveedor especializado, que esté actualizado respecto a todas las novedades que se dan en este campo.

Por ejemplo, Microsoft recientemente incorporó Copilot a MS Office 365, lo que hace que GenAI sea accesible para un amplio público para acelerar la productividad y permitir a los colaboradores centrarse en tareas de mayor valor ya que la GenAI ahora está incluida en el software de ofimática que muchas personas y empresas usan desde hace años.

En simultáneo, las empresas están migrando a la nube pública y adoptando IA para aumentar la rentabilidad, adaptarse a la fuerza laboral actual y mantenerse competitivas en un entorno tecnológicamente innovador. Por supuesto, también avanzan en esta línea para hacer más eficiente a la propia área de TI.

En este último sentido, la recomendación es que se enfoquen siempre en el caso de negocio que permite justificar la inversión, mejorar la performance de manera sostenible y realizar cambios a partir de los datos.

La GenAI está en sus primeras etapas y su potencial futuro es prometedor, especialmente a medida que las empresas adopten soluciones de Modern Workspace como MS Office 365 Copilot, y aprovechen soluciones como MS Azure, de la mano, siempre, de proveedores especializados.

En este sentido, BGH Tech Partner ya es Cloud Solution Provider de Microsoft para ayudar a las organizaciones en toda Latinoamérica a cambiar la forma en que trabajan de manera significativa para ganar en rentabilidad, eficiencia, agilidad e innovación.  

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(Vía Página 12)

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Investigan a un Juez por el uso del Chat GPT en una sentencia con errores

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Investigan a un Juez por el uso del Chat GPT en una sentencia con errores

Las autoridades brasileñas abrieron una investigación a un juez federal por usar una herramienta de inteligencia artificial que se equivocó en la redacción de una sentencia, en lo que sería la primera decisión de este tipo en Brasil.

El Consejo Nacional de Justicia (CNJ), órgano encargado de mejorar el sistema judicial, pidió al juez Jefferson Rodrigues que explique la publicación de una decisión que contenía fragmentos erróneos formulados por la herramienta ChatGPT.

Rodrigues, que se desempeña en el estado de Acre, fundamentó su sentencia con antecedentes procesales falsos, atribuidos al Supremo Tribunal de Justicia (STJ). 

Según el documento, el magistrado alegó que la decisión redactada con la ayuda de inteligencia artificial (IA) fue elaborada por un «asesor de confianza». «Las disconformidades ocurrieron debido a la utilización de alguna herramienta virtual que se mostró inadecuada», se defendió el magistrado.

Rodrigues calificó la situación de «un mero equívoco» originado en la «frecuente sobrecarga de trabajo que recae sobre los hombros de los jueces». El magistrado dijo además que el autor del equívoco fue un asesor «experimentado» de su gabinete, por lo que no vio necesidad de «revisar» cada una de las jurisprudencias citadas erróneamente.

«Creemos que se trata del primer caso» de este tipo, dijo el CNJ, que dio al magistrado Rodrigues 15 días para que aclare la situación. De acuerdo con el propio CNJ, cada vez más tribunales brasileños utilizan herramientas de inteligencia artificial, aunque la tecnología todavía no fue regulada por una ley.

Antes de la decisión de la CNJ, una corregiduría regional había decidido archivar la investigación, ya que no detectó ninguna «infracción disciplinaria» por parte de Rodrigues ni de su ayudante.

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(Vía Página 12)

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El Chat GPT todavía desconoce el 20 por ciento del idioma español según un estudio

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El Chat GPT todavía desconoce el 20 por ciento del idioma español según un estudio

Un estudio reciente realizado por un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid comprobó que el Chat GPT desconoce el 20 por ciento del idioma español y que, con respecto al 80 por ciento de las palabras que sí conoce, interpreta significados equivocados en un 5 por ciento de las ocasiones. En efecto, confiar ciegamente en el robot conversacional para realizar una tarea en el ámbito educativo o profesional no sigue siendo la opción más deseable.

La investigación fue realizada a partir de una aplicación de código abierto y sencilla de usar, denominada Chat Words. En colaboración con colegas de las Universidades de Carlos III (Madrid) y la de Valladolid, los científicos se propusieron explorar en qué estado se encontraba el conocimiento léxico del robot. En esta línea, a partir del análisis de 90 mil palabras incluidas en el Diccionario de la Real Academia Española (casi la totalidad disponible), se reveló que el Chat GPT desconoce nada menos que un quinto, es decir, 18 mil.

“Más allá de algunos problemas metodológicos que tiene el trabajo, pienso que puede servir como punto de partida para la realización de investigaciones más concretas sobre el tema. Representa un aviso sobre el modo en que el incremento de este tipo de herramientas en actividades como el periodismo, la producción literaria y cualquier otra que implique escribir puede hacer que la riqueza del léxico se reduzca”, señala Emmanuel Iarussi, investigador del Conicet en el Laboratorio de IA de la Universidad Torcuato Di Tella. Y continúa: “De la misma manera que nos preocupa que estos modelos conversacionales siempre tengan el mismo enfoque y no capturen una diversidad de opiniones, también puede preocuparnos que reduzcan la cantidad de palabras que emplea para responder a nuestras preguntas”.

Si bien es cierto que se calcula un hispanohablante promedio identifica 30 mil palabras y que la máquina conoce mucho más, la comparación es sesgada si no se tiene en cuenta que el Chat GPT, en muchos casos, es consultado como un oráculo, como una fuente confiable de información. Desde aquí, existe una asimetría, en la medida en que a pesar de que fue creado hace poco tiempo (apenas un año), el robot que conversa exhibe credenciales que legitiman sus saberes más que los de cualquier persona. Entonces, se está en presencia de un oráculo imperfecto, de un sabio que no ofrece toda la rigurosidad que pretende revestirse.

Lo que se pierde el robot

La semana pasada, el Instituto Cervantes dio a conocer un dato clave: con 500 millones de hablantes nativos, el español es la segunda lengua materna a nivel mundial por detrás del chino mandarín. De esta manera, si se incluyen a quienes lo tienen como lengua materna, lo conocen un poco o lo están estudiando, un 7,5 por ciento de la población mundial es usuaria “potencial” del idioma. Asimismo, vale destacar que, según el reporte de 2023, el español sigue siendo la tercera lengua más usada en internet, por detrás del inglés y el chino, y la cuarta en relación al número de hablantes a nivel mundial (si se suman los nativos y quienes lo han aprendido).

La ventaja que, de cualquier manera, tiene el sistema es que su entrenamiento no se toma descanso. En Argentina, mientras se acercan las elecciones presidenciales, Taylor Swift llena estadios y todo sigue marcha, el Chat GPT se sigue perfeccionando a partir del aprendizaje automático. Como un boxeador que entrena a solas y en silencio, sin prisa, pero sin freno. Desde noviembre de 2022 hasta el presente, su crecimiento ha sido exponencial. De hecho, eso quizás sea lo más escalofriante: ¿qué sucederá cuando ya no queden vacíos por llenar y conozca el 100 por ciento del idioma? ¿Cuál será la barrera que separe a la inteligencia artificial de la humana?

A principios de noviembre, Elon Musk anticipó los detalles que caracterizarán a “Grok”, una nueva herramienta de IA, a la que se accederá a través de X (Twitter) y que “ama el sarcasmo”. Según el magnate, el punto a destacar es que se diferenciará de sus predecesoras y de su corrección política. Llegará pronto el día en que las máquinas comprendan las metáforas y el sentido profundo –y no solo literal– de las palabras. Cuando efectivamente suceda, el problema adquirirá otras dimensiones.

La regulación todavía está verde

De manera reciente, las naciones más poderosas del mundo agrupadas en el G7 acordaron el “Proceso de IA de Hiroshima”, el primer código de conducta para colocar límites a las empresas encargadas de desarrollar sistemas de inteligencia artificial. Lo que se busca, a partir de esta iniciativa de regulación es restringir las prácticas de desinformación, evitar la vulneración de derechos fundamentales como la privacidad y la intimidad, así como también, establecer pautas transparentes y fiables.

Una de las principales herramientas que están bajo la lupa de los Estados, precisamente, son los bots conversacionales. Aunque el documento no establece multas, brinda recomendaciones vinculadas a la supervisión y el monitoreo constante de los sistemas que, habitualmente, pueden estar asociados a las prácticas de fake news.

Este nuevo paso hacia la regulación se suma a otros antecedentes como la Recomendación sobre la ética de la Inteligencia Artificial de Unesco; la Carta de Derechos de Inteligencia Artificial que a fines de 2022 difundió el gobierno de Estados Unidos; el llamamiento que desde Latinoamérica hicieron más de 100 especialistas para crear “una inteligencia artificial regional al servicio de las personas”; la misiva ratificada por los propios Elon Musk y el cofundador de Apple, Steve Wozniak para pausar “inmediatamente” el entrenamiento de los sistemas de IA; y, finalmente, a la ley aprobada en junio pasado por el Parlamento Europeo que dispone que “cuanto mayor sea el riesgo de afectar los derechos o la salud de las personas, más obligaciones tendrán los sistemas tecnológicos”.

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(Vía Página 12)

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Cáncer de mama: Científicos utilizan la IA para anticipar el riesgo

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Cáncer de mama: Científicos utilizan la IA para anticipar el riesgo

El cáncer de mama es una enfermedad que afecta a millones de mujeres en todo el mundo, y es importante comprender sus causas, síntomas, diagnóstico y tratamiento para garantizar una detección temprana y una atención médica adecuada. En este artículo, abordaremos de manera completa y detallada todo lo que debes saber sobre el cáncer de mama.

¿Qué es el Cáncer de Mama?

El cáncer de mama es un tipo de cáncer que se desarrolla en las células de la mama. Puede afectar tanto a hombres como a mujeres, pero es significativamente más común en mujeres. Las células cancerosas se forman cuando el proceso de división celular en la mama se descontrola y comienza a crecer de manera descontrolada. Estas células cancerosas pueden invadir tejidos cercanos y, en etapas avanzadas, pueden propagarse a otras partes del cuerpo a través del torrente sanguíneo o el sistema linfático.

Factores de Riesgo

Edad

El riesgo de desarrollar cáncer de mama aumenta con la edad. La mayoría de los casos se diagnostican en mujeres mayores de 50 años.

Antecedentes Familiares

Tener antecedentes familiares de cáncer de mama, especialmente en madre, hermana o hija, aumenta el riesgo.

Mutaciones Genéticas

Las mutaciones en los genes BRCA1 y BRCA2 aumentan significativamente el riesgo de desarrollar cáncer de mama.

Hormonas

La exposición prolongada a hormonas femeninas, como el estrógeno y la progesterona, puede aumentar el riesgo.

Radioterapia en el Pecho

Haber recibido radioterapia en el pecho en el pasado puede aumentar el riesgo.

Síntomas del Cáncer de Mama

Los síntomas del cáncer de mama pueden variar, pero es esencial estar atenta a cualquier cambio en tus senos. Los síntomas comunes incluyen:

  • Un bulto o engrosamiento en el seno.
  • Cambios en la apariencia o textura de la piel del seno.
  • Cambios en el pezón, como retracción o secreción.
  • Dolor en el seno que no desaparece.

Es importante destacar que muchas mujeres con cáncer de mama en etapa temprana no presentan síntomas, por lo que la detección temprana a través de mamografías y autoexámenes es fundamental.

Diagnóstico

El diagnóstico temprano del cáncer de mama es esencial para un tratamiento efectivo. Los métodos de diagnóstico incluyen:

Mamografía

Una mamografía es una radiografía de la mama que puede detectar tumores antes de que sean palpables.

Ecografía Mamaria

La ecografía utiliza ondas sonoras para crear imágenes de la mama y puede ayudar a evaluar los bultos.

Biopsia

Una biopsia implica tomar una muestra de tejido de la mama para analizarla en busca de células cancerosas.

Tratamiento

El tratamiento del cáncer de mama varía según el estadio y la extensión de la enfermedad. Las opciones de tratamiento incluyen:

Cirugía

La cirugía puede implicar la extirpación del tumor (mastectomía) o la eliminación del tumor y una parte del tejido circundante (cirugía conservadora de mama).

Radioterapia

La radioterapia utiliza rayos X de alta energía para destruir las células cancerosas.

Quimioterapia

La quimioterapia implica el uso de medicamentos para eliminar las células cancerosas o detener su crecimiento.

Terapia Hormonal

La terapia hormonal se utiliza en casos de cáncer de mama sensible a hormonas y ayuda a bloquear el crecimiento de células cancerosas.

Prevención y Detección Temprana

La detección temprana del cáncer de mama es clave para un pronóstico favorable. Las mamografías regulares son esenciales, especialmente para mujeres mayores de 40 años o con factores de riesgo. Además, llevar un estilo de vida saludable, mantener un peso adecuado y limitar el consumo de alcohol pueden reducir el riesgo de cáncer de mama.

Avances en la Evaluación del Riesgo de Cáncer de Mama con Inteligencia Artificial

Un estudio reciente, publicado en la revista Radiology y titulado «Evaluación del Riesgo de Cáncer de Mama Mediante la Combinación de Inteligencia Artificial para la Detección de Lesiones y la Textura Mamográfica», ha investigado cómo la inteligencia artificial (IA) puede mejorar la evaluación del riesgo de cáncer de mama y llevar a diagnósticos más tempranos.

La Contribución de la Inteligencia Artificial en la Detección de Riesgo:

El autor del estudio, Andreas D. Lauritzen, Ph.D., del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Copenhague, resalta que en los últimos años se ha explorado el uso de la IA para detectar cáncer de mama de manera automática en mamografías y para medir el riesgo de desarrollar esta enfermedad en el futuro.

Diversidad de Herramientas de IA:

La IA ofrece una variedad de herramientas para detectar el riesgo de cáncer. Los modelos de diagnóstico mediante IA han sido diseñados para identificar anomalías en mamografías y calcular el riesgo a corto plazo. Por otro lado, los modelos de IA basados en la textura son más adecuados para evaluar el riesgo a largo plazo al identificar la densidad del tejido mamario.

Fusión de Modelos de IA para una Evaluación más Efectiva:

El estudio mejoró la evaluación del riesgo de cáncer de mama al combinar un modelo de IA de diagnóstico con uno basado en la textura. Estos modelos se entrenaron por separado y luego se fusionaron utilizando una red neuronal de tres capas. Se utilizaron más de 39,000 exámenes mamográficos de un conjunto de datos de los Países Bajos para entrenar estos modelos. La eficacia del modelo combinado se probó en un grupo de estudio de más de 119,000 mujeres que participaron en un programa de detección de cáncer de mama en Dinamarca.

Resultados Prometedores:

Comparando el desempeño de los modelos de diagnóstico y textura por separado, se observó que el modelo de IA combinado mejoró la evaluación del riesgo tanto para la detección a corto plazo como para proyecciones a largo plazo. Este enfoque podría llevar a una detección temprana y reducir la presión sobre el sistema de atención médica, especialmente debido a la falta de radiólogos especializados en mamografías.

Eficiencia y Simplificación en la Evaluación de Riesgo:

Andreas D. Lauritzen señala que los modelos clínicos actuales para la evaluación de riesgo requieren múltiples pruebas, como análisis de sangre, pruebas genéticas, mamografías y cuestionarios extensos, lo que aumenta la carga laboral en las clínicas de detección. En contraste, su modelo de IA permite evaluar el riesgo con la misma eficacia que los modelos clínicos actuales en cuestión de segundos y sin agregar carga adicional a las clínicas. Esto representa un avance significativo en la detección temprana del cáncer de mama.

Este artículo de noticias tiene como objetivo proporcionar información precisa y oportuna. Sin embargo, se recomienda a los lectores que verifiquen los hechos de forma independiente y consulten con un profesional antes de tomar cualquier decisión basada en este contenido.

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