Análisis de datos y tecnologías emergentes

Oportunidades en la era de la IA

Introducción y antecedentes históricos

“Vivimos en una sociedad profundamente dependiente de la ciencia y la tecnología y en la que nadie sabe nada de estos temas. Ello constituye una fórmula segura para el desastre.” - Carl Sagan

“Si he visto más lejos ha sido porque he subido a hombros de gigantes” - Isaac Newton

“La formulación de un problema, es más importante que su solución” - Albert Einstein

Padres del método científico

Ḥasan Ibn al-Haytham - Alhazen (965-1040)

Análisis de datos moderno: los orígenes

La era de la computación personal

El siglo XXI

El presente digital

La era de la inteligencia artificial (IA)

¿Quién usa la IA?

El 66% de los líderes dicen que no contratarían a alguien sin habilidades en IA
El 71% dice que preferiría contratar a un candidato menos experimentado con habilidades de IA que a un candidato más experimentado sin ellas

Los griegos: cuna de la civilización

Herón de Alejandría

Alan Turing el genio

“¿Pueden las máquinas pensar?” Alan Turing, 1950.

“Una computadora merecería ser llamada inteligente si pudiera engañar a un humano haciéndole creer que es humano.” Alan Turing, 1950.

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?

“Sistemas que, dado un objetivo, perciben su entorno, interpretan los datos recopilados, razonan para derivar conocimiento y deciden las mejores acciones para lograr la meta.” The European Commission’s, 2018.

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?

“La inteligencia artificial es el último invento que la humanidad necesitará hacer.” Nick Bostrom, 2015.

Líderes de la IA en la actualidad

Ciencias de la Computación

Subdominios de la IA

Machine Learning y Deep Learning

Large Language Models - LLM

Evolución de los LLMs

Open source vs closed source

IA de código abierto

Desafíos en la era de la IA

Limitaciones de la IA ✌️🕊🏳️🌈☮

Habilidades sociales: inteligencia emocional, empatia
Sesgos (parcialidad): sesgos de género, sesgos raciales, xenofobia, etc.
Nuevos escenarios del mundo real
Datos
Interpretabilidad (Mapping the Mind of a Large Language Model, Visualize Models with Model Explorer)
Arquitecturas unificadas o estandarizadas (Managing extreme AI risks amid rapid progress)