Innovación

AgroTech: Inteligencia Artificial para mejorar la agricultura

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AgroTech: Inteligencia Artificial para mejorar la agricultura

Fuente: CIDIF

La agricultura de precisión ha sido una de las áreas que más se ha beneficiado durante los últimos años con el uso de Inteligencia Artificial. Según la Huerta Digital (https://lahuertadigital.es/agtech-tendencias/), entre las principales tendencias dentro del mundo de la Agricultura Inteligente se puede nombrar el monitoreo remoto de cultivos, la robótica y automatización agrícola y el área de investigación y desarrollo en genética y biotecnología.

Dentro del monitoreo remoto de cultivos, una de las incursiones más recientes del AgTech es el análisis y procesamiento a partir de imágenes satelitales. Esta tecnología tiene el potencial de permitir monitorear sequías y predecir cosechas en tiempo real sobre grandes extensiones de área. 

Otro tema en pleno desarrollo dentro del monitoreo agrícola es cómo lograr un control eficaz de plagas, enfermedades y otros factores de riesgo para el Agro. La empresa FuturCrop implementa tecnologías para la detección automática de larvas y ha declarado que su iniciativa permite una reducción de un 30-50% en el uso de fitosanitarios en hortícolas y frutales.

Respecto a la robótica y automatización en la agricultura, existen distintos tipos de robots para cada etapa productiva, que van desde drones hasta brazos robóticos especializados en la cosecha de frutas y verduras.

En resumidas cuentas, la Inteligencia Artificial promete aumentar la productividad al  sector  agropecuario al permitir gestionar el negocio de manera más rentable. En periodos de déficit hídrico, como el que viene azotando a gran parte de latinoamérica durante los últimos años, resulta clave contar con tecnologías que permitan optimizar y aumentar la capacidad de respuesta de esta industria.

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IA en la transformación de la Industria de Energías Renovables

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Como la Inteligencia Artificial transformará la Industria de Energías Renovables

Fuente: El Periódico de la Energía

La consultora DNV GL ha publicado su último documento “Hacer que las energías renovables sean más inteligentes: beneficios, riesgos y futuro de la inteligencia artificial en energía solar y eólica”, en el que pronostica un uso creciente de la Inteligencia Artificial (IA), para la que prevé un mercado de 3 billones de dólares para 2024, en toda la industria, en el que analiza su potencial actual y futuro para acelerar los procesos en múltiples áreas de desarrollo de la energía renovable.

El informe se centra en el sector downstream y señala que las plantas eólicas y solares ya se han beneficiado del desarrollo generalizado de tecnología de sensores y análisis de datos. “Esperamos la instalación de más sensores, el aumento de herramientas de aprendizaje automático más fáciles de usar y la expansión continua de capacidades de análisis, procesamiento y análisis de datos para crear nuevas eficiencias operativas”, afirma Lucy Craig, directora de Tecnología e Innovación en DNV GL.

El documento espera que la energía solar y eólica aprovechen más los beneficios de la inteligencia artificial en las áreas de inspección y resolución de problemas, donde “zánganos autónomos con IA en tiempo real admiten análisis” y “robots rastreros que pueden acercarse a la superficie de una estructura”. La transmisión ultrasónica, que puede usarse para penetrar estructuras y revelar fallas en materiales, traerá beneficios.

La planificación y la diligencia debida es otra área que DNV GL dice que puede beneficiarse del mayor uso de la IA: “la planificación y el análisis que hoy pueden requerir muchas horas humanas y miles de documentos pueden reducirse enormemente en el futuro e incluso mejorarse“.

DNV GL habla incluso de un futuro en el que la construcción de plantas eólicas y solares estará totalmente automatizada y llevada a cabo por ‘robots de conducción autónomos, que en el futuro pueden llegar a construir parques eólicos terrestres o solares terrestres enteros: partes de un aerogenerador o los paneles solares son transportados desde la fábrica por camiones autónomos, descargados por otro conjunto de robots, unidos a los cimientos que otros robots han excavado y llenado, y ensamblados por un conjunto final de robots y drones”.

A pesar de todo este potencial, DNV GL señala los riesgos de tales enfoques y el peligro de depender demasiado de la inteligencia artificial en lugar de los profundos conocimientos necesarios para gestionar dicho sistema. “Para la mayoría de los participantes en la industria de las energías renovables”, afirma el comunicado de prensa de DNV GL, “la construcción de sistemas de inteligencia artificial estables, progresivos y confiables requiere conjuntos de conocimientos y datos de muchos proyectos diferentes”.

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Inteligencia Artificial para el mundo de la Medicina

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Inteligencia Artificial para el mundo de la Medicina

Fuente: CIDIF

Las áreas en donde se puede aplicar Inteligencia Artificial (IA) en la medicina son amplias, y van desde médicos asesores robóticos hasta sistemas de diagnóstico mediante el procesamiento de imágenes o Computer Vision.

Se dice que la Inteligencia Artificial Médica permite el desarrollo de las conocidas 4P de la medicina (Predicción, Prevención, Personalización y Participación) y por tanto, tiene la capacidad de otorgar una mayor autonomía a los pacientes.

Un campo en donde recientemente se ha comenzado en trabajar con IA es la Gastroenterología. Esta disciplina normalmente presenta una cierta dificultad y complejidad en el diagnóstico, por lo que se ve beneficiada con el uso de algoritmos de Deep Learning y Convoluciones de Redes Neuronales para detectar estructuras anómalas, como por ejemplo pólipos del colon o cáncer gástrico.

Otro ejemplo de aplicación de IA lo encontramos en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades poco comunes. La empresa farmacéutica Bayer se ha aliado con partners tecnológicos para determinar el diagnóstico de un individuo mediante datos de síntomas, causas, resultados de test e imágenes, y a su vez, crear nuevos medicamentos a través del uso de técnicas de Machine Learning.

Por último, el uso de la Inteligencia Artificial en la planificación y monitoreo de una intervención quirúrgica está creciendo. Los robots quirúrgicos pueden ser capaces de analizar una gran cantidad de data previa a la operación y guiar al cirujano durante la intervención para así favorecer la toma de decisiones que resulten en un menor tiempo de estadía del paciente.

Una de las grandes barreras para la adopción de IA en la medicina está en el miedo a la deshumanización. Esto se debe mayoritariamente a la carga administrativa que se impone a los médicos. Sin embargo, las tecnologías modernas tales como ACI y Natural Language Processing buscan resolver el tema de la carga administrativa y ayudar a los doctores a enfocarse exclusivamente en los pacientes.

A pesar de que existe un miedo latente de que la IA pueda reemplazar en algún futuro a los doctores, la opinión general es que lo mejor es considerarla como una herramienta con potencial de complementar la inteligencia del especialista. ¿Qué opinas?

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SmartCities: El nacimiento de las Ciudades Inteligentes

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SmartCities: El nacimiento de las Ciudades Inteligentes

Fuente: CIDIF

Cada vez más la administración de las ciudades se está volcando hacia tecnologías especializadas para atacar problemáticas sociales, ecológicas y económicas. El incipiente concepto de SmartCity busca promover la inclusión de sensores y Big Data a través de lo que se conoce como Internet Of Things (IoT). La posibilidad de recopilar información en tiempo real provee de un mayor entendimiento de cómo las ciudades evolucionan, se adaptan y responden a diversas condiciones.

Las áreas en donde se puede aplicar el concepto de SmartCity son variadas. Entre ellas, se pueden nombrar el gobierno, la economía, el medioambiente, la movilidad, la infraestructura, la educación y la salud.

Una aplicación con bastante desarrollo dentro de las Smart Cities es la del procesamiento de imágenes (Computer Vision), la que tiene el fin de identificar millones de eventos simultáneos dentro de la esfera urbana, tales como personas, autos, trabajadores públicos, basura, accidentes, incendios y desastres naturales. Esto no solo permite monitorear en tiempo real la salud de las ciudades, sino que ayudar a la toma de decisiones de organismos para la administración pública.

Si bien la Inteligencia Artificial se ha usado extensivamente para atacar problemáticas de índole tecnológica, no se puede dejar de lado su potencialidad para aportar también en dimensiones humanas, como por ejemplo la Resiliencia, Seguridad y Sustentabilidad.

Con la aparición del Covid-2019 hemos podido observar como las llamadas Ciudades Inteligentes han sido capaces de combatir el avance de la pandemia. En China, se han desplegado una serie de medidas para el control de la expansión del virus que se basan en el uso de Inteligencia Artificial y Big Data. Las medidas van desde robots patrulla que detectan el uso de mascarillas en lugares públicos hasta termómetros infrarrojos instalados en zonas estratégicas que pueden medir la temperatura de diez personas a la vez. En Corea del Sur, uno de los países más aclamados por la gestión de la crisis, se estrenó un sistema de monitoreo online del coronavirus que vigila el comportamiento de pacientes contagiados mediante el uso de cámaras de vigilancia y registros de transacciones a partir de tarjetas de crédito.

El uso de información dentro de la esfera de SmartCities ha abierto un debate respecto a la privacidad y seguridad de los datos. La reciente aparición de tecnologías BlockChain busca garantizar la transparencia y seguridad de los procesos mediante el uso de una plataforma abierta y transversal. Por otro lado, también es necesario que los sistemas inteligentes trabajen mano o mano con leyes de protección de la privacidad y de los derechos humanos. ¿Qué opinas?.

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Inteligencia Artificial en la Industria de la Música

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Inteligencia Artificial en la Industria de la Música

Fuente: CIDIF

Tal como sucede en otras industrias, en el campo de la música, la Inteligencia Artificial (IA) tiene el potencial de automatizar servicios, descubrir patrones y extraer conocimiento a partir de una gran cantidad de datos.

Scott Cohen es uno de los líderes en la industria de la música quien vio el potencial en el uso de IA para promover el crecimiento de esta industria. Según él, al día se suben más de 20.000 nuevas pistas de música a Spotify y la Inteligencia Artificial serviría para realizar recomendaciones personalizadas. Las playlists de música generadas con IA no solo se basan en lo que hayas escuchado en el pasado, sino en lo que la máquina considera como “buena música”. 

Ahora, la Inteligencia Artificial no solo puede llegar a hacer recomendaciones personalizadas, sino que puede aportar directamente a la creación de nueva música. Alan Turing, el conocido científico británico del área de la programación, fue el primero en grabar música generada por computador. A través de Machine Learning, un algoritmo crea patrones de música considerados “agradables” al ser humano o que imitan un determinado género.

En la actualidad, muchos están siguiendo el legado de Turing. El software AIVA es capaz de generar piezas de música de acuerdo al sentimiento que desea evocar en el oyente.

Santiago Velarde, un compositor peruano de 29 años, destaca en Amper Music,  reconocida mundialmente por permitir a usuarios crear música de manera sencilla gracias al uso de Inteligencia Artificial. Esta plataforma permite componer música en tan solo unos minutos y de manera profesional.

A pesar de que un tiempo lo vimos lejano, el día de hoy ya podemos encontrar Inteligencia Artificial en la composición de la música, las presentaciones en vivo y en el procesamiento digital del sonido. Esto nos abre un debate moral y filosófico respecto a si un computador podrá alguna vez reemplazar y mejorar el trabajo de un humano. ¿Qué opinas?.

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Índice de transformación digital en Chile

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Índice de transformación digital en Chile: ¿Qué tan bien estamos?

Fuente: CORFO

Según un estudio liderado por CORFO, Chile obtuvo 43 puntos en una escala de 0 a 100, conocida como el Índice de Transformación Digital, pasando de “Principiante a Intermedio Digital”. El estudio consideró 8 sectores ocho sectores (comercio, industria agroalimentaria, industria productiva, construcción, comunicaciones, servicios, salud, administración pública y servicios básicos) y un total de 465 empresas.

El estudio concluyó que “los sectores Comunicaciones, Salud y Servicios lideran la Transformación Digital, mientras que los en las posiciones de retaguardia se encuentra la Administración Pública y la Construcción, siendo este último el que registra el  menor nivel de madurez”.

Los componentes que consideraba el estudio son:

  • Liderazgo hacia lo digital
  • Visión y estrategia de digitalización
  • Digitalización de procesos y toma decisiones 
  • Formas de trabajo, personas y cultura digital 
  • Tecnología, manejo de datos y herramientas digitales

La dimensión Formas de trabajo, personas y cultura es la que presenta mayor nivel de evolución, lo cual indica que la cultura permite una transformación hasta un nivel de Intermedio Digital, de ahí en adelante la cultura puede ser un freno a la transformación si no evoluciona a la par de las otras dimensiones.

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La nueva revolución de la IA en el Marketing Digital

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La nueva revolución de la Inteligencia Artificial en el Marketing Digital

Una de las áreas más desarrolladas dentro del Marketing Inteligente es el análisis de BigData a partir de algoritmos de aprendizaje de máquina (Machine Learning). Haciendo uso del inmenso repositorio de datos en la nube, es posible segmentar y caracterizar a los usuarios para hacer recomendaciones personalizadas en el lugar y tiempo indicado.

Otra área de aplicación de IA en el Marketing es el testeo de publicidad, con el propósito de medir el nivel de impacto o efectividad que esta tiene en el usuario. Una tecnología ampliamente utilizada acá es el Marketing Biométrico, el cual básicamente consiste en el monitoreo de las señales del cuerpo humano ante un determinado estímulo. Por ejemplo, es posible seguir el trayecto del ojo humano e identificar el tiempo de residencia en una imagen en particular. 

El Servicio al Cliente y la Retención es otra área en donde la Inteligencia Artificial jugará un rol importante en un futuro no muy lejano. Ya hay empresas que se encuentran implementando bots con Inteligencia Artificial con el fin de establecer comunicación directa con el usuario y ofrecerle opciones personalizadas. Los empleados digitales permitirán en el futuro que las personas se puedan enfocar en lo que verdaderamente importa, como establecer lazos fuertes y duraderos con los clientes.

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El poder de la predicción en la Industria

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El poder de la predicción en la Industria

Por Adolfo Navarro Mena

Preguntas a resolver:

  • ¿En qué consisten los algoritmos predictivos?
  • ¿Qué es posible predecir a través de ellos?
  • ¿Cómo eso impacta en el buen funcionamiento de la industria?
  • ¿Qué tecnologías ha desarrollado Forcast en esta área? 

Introducción

¿Cuál hubiese sido el destino de Rose y Jack si el equipo técnico del Titanic hubiese contado con un sistema moderno para predecir la aparición de icebergs? No lo sabremos nunca, pero de lo que sí estamos seguros es que con una mejor capacidad de predicción el capitán podría haber tomado una decisión más rápida y asertiva, favoreciendo de mejor forma a los protagonistas. 

El ejemplo anterior nos hace reflexionar en torno a la manera en que nuestras decisiones impactan; pero, ¿cómo sería si tuviésemos más herramientas para saber cómo será el futuro? Probablemente, hace siglos atrás la predicción era algo asociado al ocultismo o al esoterismo, pero con el paso del tiempo la predicción se ha vuelto algo más común y accesible de lo que muchos creen. Y por común, no nos referimos el Pulpo Paul, que “supuestamente” tenía la capacidad de adivinar el resultado de los partidos del fútbol durante el mundial de fútbol en 2010, es algo más complejo y tiene relación con las nuevas capacidades tecnológicas de la 4ta revolución industrial.

¿Qué es el Procesamiento de Datos?

La minería de datos, también llamada descubrimiento de conocimientos en bases de datos, en informática, es el proceso de descubrir patrones en grandes volúmenes de datos. El campo combina herramientas de estadística e inteligencia artificial (como redes neuronales y aprendizaje automático) congestión de bases de datos para analizar grandes colecciones digitales, conocidad como conjunto de datos.

Fuente: Enciclopedia Británica, 2020. 

Los datos determinan nuestras decisiones

“Sabemos que los datos son el nuevo petróleo”, indica Fernando Castillo, gerente de operaciones de Forcast; sin embargo, no toda la información producida por una empresa está en buenas condiciones para ser utilizada o entregar resultados positivos señala el experto; pero, gracias a las nuevas capacidad que poseen los diversos algoritmos provenientes de la ingeniería informática, hoy se pueden llevar a cabo procesos industriales con un mayor número de ventajas ante las adversidades de la producción a gran escala.

¿A través de qué tecnologías los anterior es posible?

Las maquinarias utilizadas para la minería, la agricultura, u otras industrias produce enormes volúmenes de información llena de relaciones que se multiplican y extienden en diversas direcciones. Algo que, según Fernando Castillo, es difícil de ser analizado por el ser humano puesto que tomaría demasiado tiempo y, en la mayoría de los casos, sería imposible de llevar a cabo. Sin embargo, hoy contamos con diversos sistemas computacionales que son altamente capaces de utilizar toda esa información producida y dar nuevas respuestas a los operadores para tomar decisiones inteligentes en beneficio de una empresa. Es lo que se conoce como redes neuronales, las que incluso tienen memoria. 

Fernando Castillo (COO Forcast.)

“Hay técnicas que se pueden concentrar en predecir anomalías, otras en hacer clasificaciones más complejas que muestran directamente los errores de la producción. Por ejemplo, si un motor se caliente mucho en determinados ciclos, es posible anteponerse a una falla que provoque la detención de la producción”, señala Fernando Castillo. 

Lo anterior es posible ya que se trabaja con algoritmos y series de tiempo que permiten evaluar el comportamiento pasado y presente de la máquina para saber durante la producción con qué problemas eventualmente la empresa va a lidiar.

“Cada vez nacen nuevas y mejores arquitecturas de aprendizaje y con eso vamos modelando de manera más precisa”, señala Fernando Castillo.

En cuanto a sus aplicaciones, el COO de Forcast indica que su alcance es muy amplio, “todas las industrias que tengan maquinaria se pueden beneficiar de los algoritmos predictivos”. Es el caso de los pernos utilizados en la estructura de los molinos SAG para la minería. Forcast desarrolló y aplicó un sistema capaz de predecir fallar en estas piezas metálicas a partir de su historial de comportamiento, ¿qué significa esto? 

Fernando Castillo cuenta que si los pernos de esta maquinaria minera fallan, esto puede significar que un molino no opere durante dos días completos. Con un sistemas predictivos, se puede saber cuándo será el mejor momento para hacer una mantención y la detención del funcionamiento del molino se reduce a, por ejemplo, dos horas. De esta manera, la empresa se ahorra millones de pesos en pérdida. 

Por otro lado, también se logra una mayor optimización de recursos. Es el caso de la energía solar que van disminuyendo la calidad de su producción energética a raíz del debilitamiento de los paneles. Con los algoritmos predictivos no solo es posible predecir fallas sino que se pueden tomar decisiones estratégicas. Por ejemplo, aplazar el arreglo de un panel si todavía no influye de manera determinante en la producción y ahorrarse una mantención de emergencia que son mucho más caras que las programadas. 

Dando el salto hacia la transformación digital en la industria

Para Fernando, todas estas oportunidades se sitúan en el campo de la transformación digital que está experimentando el mundo. Las posibilidades son infinitas y, según sus mismas palabras, es fundamental que todos exploran de qué manera las empresas se pueden beneficiar haciendo uso de estas tecnologías y mejorar la capacidad de tomar decisiones inteligentes y acertadas. 

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¿Por qué los niños deben comprender la IA para usarla mejor?

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¿Por qué los niños deben comprender la IA para usarla mejor?

Un programa piloto del MIT Media Lab enseña a los pequeños cómo se desarrolla un algoritmo para que entiendan mejor los sesgos que se pueden generar. Conocer cómo afecta la inteligencia artificial a la sociedad les puede ayudar a darse cuenta de que la tecnología que les rodea no es neutral.

Un estudiante resume cómo describiría la inteligencia artificial (IA) a un amigo: «Es como un bebé o un cerebro humano, porque tiene que aprender«, explica en un vídeo, «y almacena […] y usa esa información para resolver las cosas».

La mayoría de los adultos tendrían dificultades para elaborar una definición tan convincente de un tema bastante complejo. Con tan solo diez años, este alumno era uno de los 28 participantes, de entre 9 y 14, de un programa piloto celebrado el pasado verano y pensado para enseñarles IA.

El plan curricular, desarrollado por la asistente de investigación de posgrado del MIT Media Lab (EE.UU), Blakeley Payne, es parte de una iniciativa más amplia para hacer que estos conceptos entren de forma integral a las aulas de los colegios. El plan, que es de acceso abierto, incluye varias actividades interactivas que ayudan a los estudiantes a descubrir cómo se desarrollan los algoritmos y cómo esos procesos afectan la vida de la gente.

Los niños de hoy en día crecen en un mundo rodeados de IA: los algoritmos determinan qué información ven, les ayudan a elegir los vídeos que siguen e influyen en cómo aprenden a comunicarse. Se espera que al comprender mejor cómo se crean los algoritmos y cómo afectan a la sociedad, los niños puedan convertirse en usuario más críticos con esta tecnología. Incluso podrían motivarlos a ayudar a dar forma su futuro.

«Es esencial que comprendan cómo funcionan estas tecnologías para que puedan usarlas mejor», destaca Payne. «Queremos que se sientan empoderados«.

¿Por qué los niños deben comprender la IA para usarla mejor?_3

¿Por qué utilizar niños?

Hay varias razones para enseñar IA a los niños. Primero, en el plano económico: varios estudios han demostrado que exponer a los niños a conceptos técnicos estimula sus habilidades de resolución de problemas y su pensamiento crítico. Esto puede prepararles para aprender destrezas informáticas de forma más rápida a lo largo de su vida.

En segundo lugar, hay un argumento social. Los años de la escuela primaria y secundaria son particularmente importantes en la formación y el desarrollo de la identidad de los niños. Enseñar tecnología a las niñas a esta edad puede prepararlas a estudiarla más tarde o seguir una carrera en tecnología, subraya la profesora de psicología y desarrollo infantil en la Universidad Politécnica del Estado de California (EE.UU.) Jennifer Jipson.

Esto podría ayudar a diversificar la industria de la IA y de la tecnología en general. Aprender a lidiar con la ética y los impactos sociales de la tecnología desde el principio también puede animar a los niños a convertirse en creadores y desarrolladores más conscientes, así como en ciudadanos mejor informados.

Finalmente, está el problema de la vulnerabilidad. Los jóvenes son más fáciles de moldear e impresionar, por lo que los riesgos éticos que supone el seguimiento del comportamiento de las personas para diseñar experiencias más adictivas son más agudos para ellos, según la profesora de diseño centrado en el alumno en el University College London (Reino Unido) Rose Luckin. Hacer que los niños sean consumidores pasivos podría dañar su privacidad y desarrollo a largo plazo.

«Entre los diez y los doce años es la media de edad en la que un niño recibe su primer teléfono móvil o su primera cuenta de redes sociales«, afirma Payne. «Queremos que realmente comprendan que la tecnología representa opiniones y objetivos que no necesariamente coinciden con los suyos, antes de convertirse en mayores consumidores de tecnología».

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¿Cuál es la opinión sobre los algoritmos?

El plan curricular de Payne incluye una serie de actividades que incitan a los estudiantes a pensar sobre la subjetividad de los algoritmos.  Comienzan aprendiendo sobre ellos como si fueran recetas, con información de entrada, un conjunto de instrucciones y un resultado. Después se les pide a los niños que «construyan» o escriban las instrucciones para obtener un algoritmo que genere el mejor sándwich de mantequilla de cacahuete y mermelada.

Rápidamente, los niños del programa piloto de verano empezaron a comprender la lección que subyace. «Un alumno me preguntó: ‘¿Se supone que esto es una opinión o un hecho?’», recuerda. A través de su propio proceso de descubrimiento, los alumnos se dieron cuenta de cómo habían incorporado sin querer sus propias preferencias en sus algoritmos.

La siguiente actividad se basa en ese concepto: los alumnos dibujan lo que Payne llama una «matriz ética» para pensar en cómo las diferentes partes interesadas y sus valores también pueden afectar el diseño del algoritmo del mejor sándwich. Durante el programa, Payne relacionó las lecciones con los acontecimientos actuales. Los alumnos leyeron juntos un artículo del Wall Street Journal sobre cómo los ejecutivos de YouTube pensaban crear una versión separada de su aplicación solo para niños con un algoritmo de recomendación modificado. Los alumnos pudieron ver cómo las demandas de los inversores, las presiones de los padres o las preferencias de los niños podían convencer a la compañía para rediseñar sus algoritmos de formas completamente diferentes.

Otro conjunto de actividades enseña a los alumnos el concepto de sesgo algorítmico. Utilizan la herramienta Teachable Machine de Google, una plataforma interactiva de código abierto para entrenar los modelos básicos de aprendizaje automático y para desarrollar un clasificador entre gatos y perros. Sin embargo, sin saberlo, reciben un conjunto de datos sesgado. A través de un proceso de experimentación y discusión, se dan cuenta de que el conjunto de datos conduce al clasificador a ser más preciso con los gatos que con los perros. Después, tienen la oportunidad de corregir ese problema.

Una vez más, Payne conectó ese ejercicio con un ejemplo del mundo real mostrando a los alumnos imágenes de la investigadora del MIT Media Lab Joy Buolamwini hablando ante el Congreso sobre los sesgos del reconocimiento facial. «Pudieron ver cómo el tipo de proceso de pensamiento por el que habían pasado podría cambiar la forma en la que se crean estos sistemas en el mundo«, explica Payne.

¿Por qué los niños deben comprender la IA para usarla mejor?

Hacia la educación del futuro

Payne planea continuar perfeccionando el programa, teniendo en cuenta los comentarios de los participantes, y está explorando varias vías para ampliar su alcance. Su objetivo es introducir alguna versión del mismo en la educación pública.

Más allá de eso, espera que sirva de ejemplo para educar a los niños en tecnología, sociedad y ética. Tanto Luckin como Jipson están de acuerdo en que así se ofrece una base prometedora sobre cómo podría evolucionar la educación para satisfacer las demandas de un mundo impulsado cada vez más por la tecnología.

«La IA como la vemos en la sociedad en este momento no es un gran igualador», concluye Payne. «La educación sí que lo es, o al menos, esperamos que lo sea. Así que este es un paso fundamental para avanzar hacia una sociedad más justa y equitativa«.

Fuente: https://www.technologyreview.es/s/11469/por-que-los-ninos-deben-comprender-la-ia-para-usarla-mejor

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