Notas de una conferencia de Genís Roca sobre Inteligencia Artificial
El día 5 asistí a una conferencia de Genís Roca, organizada por Ezkerraldea Enpresa Digitala: "Inteligencia Artificial: Consecuencas Sociales y Empresariales". Voy a recoger algunas notas en esta entrada (las imágenes son de las diapositivas de Genís).
- El uso de la palabra "tecnología" nos delata; la llamas si naciste antes, es algo que no tienes normalizado.
- Las gafas para nosotros no lo son.
- Con tecnología, capacidad de expresar la realidad en unos y ceros.
- Estamos en la tercera ola de transformació digital (y cada vez que ha llegado una ola, mucha tontería)
- Informática en procesos de gestión (contabilidad, nóminas…) → back office (lo que está detrás de la empresa).
- De los resultados de la ola 1, puede que tengamos sistemas obsoletos, pero si falla, el cambio se puede paralizar la organización. Ejemplo: ¿quién se atreva a cambiar el sistema de gestión de historias clínicas de un hospital aunque esté un poco obsoleto?
- Tecnología en ámbito relacional (newsletters, marketing, comunicación…) → front office; área de marketing y comunicación.
- Datos: el reto es trabajar con muchos datos en tiempo real y reaccionar en ese tiempo real; IA es lo que necesitas para hacerlo.
- La IA puede ser el punto de inflexión.
- Puede ser el reto para los próximos 15 años.
- Evolución desde los años 80, según la visión de Genís.
- Estas tres olas implican que deban tenerse tres planes de digitalización distintos
- Todos los servicios que no se contestan en tiempo real, implican un cierto tufo a obsolescencia, tendencia que irá a más. Expectativa de recibir respuesta si he generado datos.
- Tendencia:
servicios proactivos
masivamente
personalizados
basados en datos
en tiempo real
- Servicios masivos y personalizados basados en datos sin conversación, como Netflix o Spotify.
- Cambio en el orden de factores en los procesos de venta.
- El dato adelanta
- ¿Dónde queda el distribuidor final? ¿Cuándo se hace la venta?
- Se supera la Internet de las opiniones para pasar a los datos.
- Para qué preguntar si ya tengo los datos.
- Otro ejemplo: a quién importa un tuit opinando sobre una serie cuando se tienen datos de la respuesta dada por la audiencia a una serie y la opinión puede ser dada desde perfil anónimo.
- A considerar cómo se entrena a la máquina.
- machine learning: el humano entrena a la máquina;
- deep learning;
- Gemini, IA de Google, se está entrenando no solo con textos (escritos) sino textos de distintos formatos.
- Herramientas de IA.
- OpenAI (estructura cerrada; podría ser como IOS en ese sentido)
- ChatGPT está diseñado para responder a cualquier cosa, cualquier tema a cualquier persona
- MetaAI (más abierto, tipo Android en ese sentido de apertura)
- GoogleAI
- xAI (Elon Musk)
- Genís distingue entre IA generativa y “software espabilado” (dirigido a la toma de decisiones).
- Qué pasará.
- Soluciones de mercado para usos personales.
- Soluciones de mercado para usos empresariales.
- Desarrollos a medida de pequeño alcance: implica mejorar procesos, tareas concretas.
- Ejemplo: uso de chatGPT para hacer versiones a medida del lector de un mismo informe radiológico.
- Desarrollos a medida de gran alcance (mundo de Google AI).
- Importancia del marco regulatorio.
- Retos para grandes empresas de IA: eficiencia (ahora se consume mucho, mucha energía), garantías y monetización.
- Transparencia de los algoritmos: ejemplo de Administració Oberta de Catalunya.
- El reto no es de software, sino de confianza: ¿a quién das tus datos?
- El dato viene del trato.
- Pasamos de una sociedad industrial a una digital.
- La economía digital rompe el equilibrio de la sociedad industrial, rompe el contrato social: lo digital redistribuye mal la riqueza.
- Implicará un rediseño de la sociedad: límites de la IA, redistribución de riqueza e impuestos, derechos…
- Probablemente hará falta un nuevo sistema político.
- Estamos en un momento de crísis de confianza, de inestabilidad.
- ¿Fin de ese estado-nación?
- Hace falta perspectiva.
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