IA

La Gradiente de Descenso

Gradiente Descenso

En esta sección abordaré un tema muy común en el mundo de la IA y trataré de explicar el Descenso del Gradiente (Gradient Descent) de manera sencilla y didáctica.

Imaginemos que estás jugando a encontrar un tesoro oculto en una montaña. El objetivo es llegar al punto más bajo de la montaña, donde se encuentra el tesoro. Sin embargo, no tienes un mapa que te indique la ubicación exacta del tesoro. ¿Qué harías en esta situación?

Aquí es donde entra en acción el Descenso del Gradiente. Puedes comenzar desde cualquier punto de la montaña y dar un paso hacia abajo. Luego, te preguntas: «¿Me acerqué al punto más bajo?» Si la respuesta es sí, continúas avanzando en la misma dirección. Si la respuesta es no, ajustas tu dirección y das un paso en una nueva dirección que te acerque más al punto más bajo.

El Descenso del Gradiente se asemeja mucho a este juego de búsqueda de tesoros. Cada paso que das en la montaña representa una iteración en el algoritmo. El objetivo es encontrar la ubicación del tesoro, que en términos de aprendizaje automático, representa el mínimo de una función de costo.

La utilidad del Descenso del Gradiente radica en optimizar los modelos de aprendizaje automático al encontrar los valores de los parámetros que minimizan la función de costo. A medida que ajustamos repetidamente los parámetros en la dirección que reduce la función de costo, podemos acercarnos al mínimo global.

En resumen, el Descenso del Gradiente es como buscar un tesoro en una montaña sin mapa. Ajustamos nuestra dirección para acercarnos al punto más bajo, que representa el mínimo de una función de costo en el aprendizaje automático. Este algoritmo es fundamental para optimizar nuestros modelos y encontrar los valores de parámetros que mejor se ajusten a nuestros datos.

Aquí mencionaré un par de ejemplos fáciles de entender:

  1. Descenso del Gradiente en una resbaladilla(tobogán): Imagina que estás en un parque acuático con una enorme resbaladilla que tiene muchas curvas. Quieres llegar lo más rápido posible al final de la resbaladilla, que es el punto más bajo. Para lograrlo, ajustas tu posición y ángulo a medida que deslizas hacia abajo, tomando en cuenta las curvas y tratando de maximiza
    r tu velocidad descendente. El Descenso del Gradiente funciona de manera similar, ajustando los parámetros del modelo a medida que se desplaza hacia el mínimo de la función de costo.
  2. Descenso del Gradiente en un juego de laberinto: Imagina que estás en un laberinto tratando de encontrar la salida más rápidamente. A medida que avanzas, te das cuenta de que cada paso te aleja o te acerca a la salida. Sigues tomando decisiones en función de qué dirección te acerca más a la salida hasta que finalmente encuentras el camino correcto. En este caso, el Descenso del Gradiente se asemeja a tu proceso de encontrar la salida óptima al ajustar tu dirección en función de la evaluación continua de si te estás acercando o alejando del objetivo.

En resumen, el Descenso del Gradiente es como buscar un tesoro en una montaña o encontrar la salida en un laberinto. Te ayuda a encontrar el mínimo de una función de costo en el aprendizaje automático ajustando iterativamente los parámetros del modelo en la dirección que reduce la función de costo. Es una herramienta fundamental para optimizar y entrenar modelos de manera eficiente.

junio 24, 2023 por FAQs 0

La Hiperautomatización un paso adelante en la automatización empresarial

Hiperautomatización now!!

Resumen

Al hablar de «hiperautomatización» nos estamos refiriendo a la combinación de tecnologías de automatización como la RPA (Robotic Process Automation), NLP (Natural Language Processing), IA (Artificial Intelligence), iBPMS (Intelligent Business Process Management Suites), ML (Machine Learning) y otras más, que permiten mejorar la eficiencia y la productividad de los procesos de negocio. La tendencia en auge de la hiperautomatización en el ámbito empresarial puede generar importantes beneficios en términos de eficiencia y ahorro de costos, no obstante, también conlleva riesgos significativos que lo veremos en el desarrollo de este post.

Contenido

 Hiperautomatización

La hiperautomatizaciòn «per se», se està convirtiendo en una tendencia tecnológica que se ha desarrollado a partir de la automatización de procesos repetitivos simples o de baja complejidad, hasta abarcar procesos  de mayor complejidad. Cuando mencionamos de mayor complejidad me refiero a que involucran datos no estructurados , así como también decisiones basadas en la inteligencia artificial.  La particularidad es que la hiperautomatización no solo se enfoca en la automatización de tareas, sino también en la optimización de procesos que a la larga son elementos que mejoran la experiencia del cliente.

La evolución  de la hiperautomatización permite incluir herramientas que permiten la orquestación y gestión de flujos de trabajo, permitiendo la integración de múltiples sistemas como también tecnologías.

Imaginemos por un momento que tenemos un robot «asistente» que nos ayuda con las tareas diarias, como por ejemplo a hacer la cama, poner la mesa y limpiar el piso.  Al comienzo, (como es comprensible) el robot solo podrá realizar estas tareas sencillas y repetitivas. Pero a medida que pasa el tiempo, la habilidad del robot para hacer tareas mas complejas, crece, por ejemplo como ayudarnos a planificar el día y hacer pronósticos del clima para hoy. El robot ahora puede aprender de sus experiencias y tomar decisiones más inteligentes. Además, este robot con el aprendizaje desarrollado en las primeras experiencias ha aprendido a trabajar con otros robots para hacer todo más rápido y eficiente. Eso es lo que la hiperautomatización hace en los negocios: usar tecnología para ayudar a las empresas a trabajar más rápido y mejor, como un equipo de robots que trabajan juntos para hacer el trabajo más rápido y eficiente.

Impacto

La relevancia sustancial del impacto que produce la hiperautomatización puede considerarse desde diferentes escenarios, sin embargo me gustaria comentar por ahora en el ámbito laboral y social. Por un lado, puede mejorar la eficiencia y la productividads de los procesos de negocio, lo que puede llevar a una mayor rentabilidad y competitividad de las empresas. No obstante, puede tener un impacto en los empleados que realizan trabajos repetitivos y rutinarios. Mientras se logra automatizar pocas o muchas tareas, es posible que se reduzca la necesidad de empleados que antes realizaban dichas tareas, lo que podría generar cierta preocupación sobre la eliminación de empleos y el impacto en la seguridad laboral (si no hay empleado, es un asegurado menos).

Ahoram veámoslo desde el otro lado, la hiperautomatización también tiene el potencial de liberar a los empleados de las tareas tediosas y repetitivas, lo que les permite enfocarse en trabajos más estratégicos y de mayor valor, lo que puede ser positivo para su desarrollo profesional y para la capacidad de la empresa para innovar y crecer. Es decir, se crean espacios especializados para el hombre a tareas más criticas como la toma de decisiones.

 

Riesgos

La hiperautomatización, al ser implementada, puede acarrear diversos riesgos en cuanto al empleo, la privacidad y seguridad de los datos, la excesiva dependencia en la tecnología y la desigualdad laboral. A continuación, se describen algunos de los riesgos más frecuentes asociados a la hiperautomatización.

  1. La hiperautomatización puede eliminar muchos trabajos (DESEMPLEO) que antes eran realizados por personas, lo que podría resultar en un desempleo masivo y una brecha de habilidades. Las empresas deben considerar cómo pueden reentrenar o reubicar a los empleados afectados por la automatización y fomentar el desarrollo de habilidades relevantes.
  2. La hiperautomatización puede requerir la recopilación y el procesamiento de grandes cantidades de datos, lo que puede plantear RIESGOS DE PRIVACIDAD Y SEGURIDAD de datos. Las empresas deben implementar medidas de seguridad y privacidad de datos para proteger la información confidencial de los clientes y empleados.
  3. La hiperautomatización puede hacer que las empresas sean altamente DEPENDIENTES DE LA TECNOLOGIA, lo que podría generar vulnerabilidades y riesgos en caso de fallos en los sistemas. Las empresas deben planificar cómo pueden mitigar los riesgos asociados con la dependencia de la tecnología.
  4. La hiperautomatización puede aumentar la brecha de ingresos y la DESIGUALDAD LABORAL, ya que algunos trabajos automatizados pueden requerir habilidades y educación avanzadas, lo que puede dejar atrás a los trabajadores menos capacitados. Las empresas deben trabajar para mitigar los riesgos de la desigualdad laboral y la brecha de ingresos.

¿Cómo mitigar estos riesgos?

Opciones hay varias, a continuación expongo una aproximacion al respecto:

  • Planificación de la transición: Las empresas tienen que adopatarlo con «tino» y con cuidado y pensar en cómo reentrenar o reubicar a la gente afectada por la automatización. Además, pueden bajarle la carga horaria o redefinir las tareas de los trabajadores para evitar dejarlos sin trabajo.
  • Seguridad y privacidad de datos: Las empresas tienen que estar «pilas» y tomar medidas de seguridad y privacidad de datos para proteger la info confidencial de la clientela y empleados. Por ejemplo, pueden cifrar los datos o implementar protocolos de acceso restringido para que la info esté más protegida que nunca.
  • Diversificación de tecnología: Las empresas deberian ser más astutas y no depender solo de una plataforma de automatización. Así pueden evitar depender de un solo proveedor y reducir el riesgo de posibles impactos negativos o imprevistos.
  • Revisión de algoritmos: Las empresas deben estar bien pendientes y revisar periódicamente los algoritmos que usan para asegurarse de que no estén sesgados y sean justos. Ayuda mucho en este punto la contratación de un auditor externo para revisar los algoritmos y asegurarse de que sean éticos, justos, y humanamente comprensibles.
  • Capacitación y educación: Las empresas deben ser proactivas con sus empleados y ofrecer programas de capacitación y educación a los trabajadores para que puedan adquirir nuevas habilidades y competencias que sean relevantes en la era de la hiperautomatización. Así se puede reducir la brecha de habilidades y la desigualdad laboral, que en muchos casos son causales de la pobreza extrema.

Casos de Uso

Sn multiples los Casos de Uso que puede se puede plantear desde el lado de la Hiperautomatización. En seguida unos pocos pero relevantes:

Industria Casos de uso de la hiperautomatización
Banca y finanzas Automatización de procesos de aprobación de préstamos, análisis y gestión de riesgos, gestión de fraudes, atención al cliente mediante chatbots, procesamiento automático de facturas y pagos.
Manufactura Automatización de procesos de producción y ensamblaje, mantenimiento predictivo de maquinaria, control de calidad mediante inteligencia artificial y análisis de datos, gestión de inventarios y seguimiento de pedidos.
Salud Automatización de procesos de atención al paciente mediante chatbots y robots de asistencia, gestión de registros médicos y análisis de datos, programación automática de citas y recordatorios, seguimiento y monitoreo remoto de pacientes.
Logística y transporte Optimización de rutas y planificación de entregas mediante inteligencia artificial, gestión automatizada de almacenes y distribución de inventarios, monitoreo y seguimiento de vehículos y cargas mediante sensores y GPS, análisis y predicción de la demanda y la oferta.
Retail Personalización de ofertas y promociones mediante análisis de datos y machine learning, automatización de procesos de inventario y gestión de pedidos, atención al cliente mediante chatbots y asistentes virtuales, monitorización de precios y análisis de competencia.

 

Conclusión

Para concluir, la hiperautomatización es una tendencia en auge que puede brindar oportunidades emocionantes para aumentar la eficiencia y reducir los costos de las empresas. A pesar de los desafíos significativos en términos de impacto en el empleo, la privacidad y la seguridad de los datos, la dependencia tecnológica y la desigualdad laboral, hay motivos para el optimismo. Si las empresas pueden planificar y ejecutar la automatización con cuidado y consideración, y adoptar medidas para mitigar los riesgos asociados, es posible lograr un equilibrio efectivo entre los beneficios y los costos de la hiperautomatización

 

Referencias

  • Stralynn: https://www.stralynn.com/post/hyper-automation-an-emerging-approach-with-digital-transformation-at-its-core
  • Forbes:  https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/10/07/how-to-start-your-hyperautomation-journey/?sh=16d7ed366165
  • Deloitte: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/in/Documents/technology-media-telecommunications/in-hyperautomation-the-next-frontier-noexp.pdf
marzo 28, 2023 por Automatización 2

Hasta que llegó el nuevo modelo GPT-4

Modelo GPT4

Resumen

¡Atención, atención! ¡Se acerca GPT4, el nuevo y mejorado modelo de lenguaje de OpenAI! ¡Será enorme, con 100 billones de parámetros! ¿Pueden imaginar lo que podemos hacer con él? Generar textos, traducir, resumir documentos y ¡hasta crear contenido creativo! Pero no todo es risas y diversión, GPT4 también trae consigo algunos riesgos éticos y sociales, como la generación de información falsa, el sesgo y la discriminación, la violación de los derechos de autor y la privacidad. Así que, mantengamos los ojos bien abiertos, ¡y disfrutemos de la montaña rusa que será GPT4! Waoooo…

Contenido

 

¡Manos a la obra!, comencemos puess….

¡OpenAI se está preparando para lanzar el próximo gran modelo de lenguaje: GPT4! Este es el cuarto modelo en la serie GPT (Generative Pre-trained Transformer), que comenzó hace unos años y ha evolucionado rápidamente. GPT4 se entrenará con enormes cantidades de datos textuales extraídos de Internet, lo que significa que será capaz de aprender los patrones estadísticos del lenguaje humano. Además, será capaz de realizar diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural con muy pocos ejemplos.

Lo que hace que GPT4 sea aún más emocionante es su tamaño y capacidad. Con aproximadamente 100 billones de parámetros, será más grande que cualquier modelo anterior y equivalente al número aproximado de sinapsis en el cerebro humano. En comparación, GPT3 es como un pequeño cerebro con solo unos 175 mil millones de parámetros. ¿No es impresionante?

Pero, ¡cuidado! GPT4 también puede tener algunos riesgos éticos y sociales, como la generación de información falsa y el sesgo. Aún así, ¡no podemos esperar para ver lo que GPT4 puede hacer!

Pero sabes que?,…¡Tengo noticias emocionantes! GPT4 está en camino y se espera que sea capaz de procesar aún más símbolos que sus predecesores, lo que significa que podrá manejar textos más largos y complejos. ¡Es increíble!

Mientras que GPT3 tiene un límite de 2048 símbolos por entrada o salida, se espera que GPT4 rompa este límite y alcance hasta 10 mil símbolos. Con estas mejoras, se espera que GPT4 sea capaz de realizar tareas aún más avanzadas y desafiantes que GPT3. ¡Esto es algo que esperamos con ansias!

Imaginen todo lo que se puede hacer con textos más largos y complejos, desde la generación de contenido creativo hasta la traducción y resumen de documentos. Estoy emocionado por lo que GPT4 tiene reservado para nosotros. ¡Mantengan los ojos bien abiertos para su lanzamiento!

Impactos

Impacto positivo Descripción
Mejorar la comunicación y la colaboración entre personas y máquinas Facilitar el acceso a la información y el conocimiento mediante una interacción natural y fluida con el texto generado por GPT4.
Potenciar la creatividad y la innovación Permitir generar nuevos contenidos o ideas para diversos fines como el arte, el entretenimiento, la ciencia, etc., aprovechando la capacidad de GPT4 para producir textos originales y coherentes.
Impulsar el desarrollo económico y social Crear nuevas oportunidades de negocio o empleo en diferentes sectores e industrias, gracias a las aplicaciones de GPT4 para generar o mejorar textos para diversos propósitos como el marketing, el periodismo, la educación, etc.
Fomentar la educación personalizada y adaptada al nivel y las preferencias del estudiante Ayudar a comprender mejor conceptos complejos y mejorar las habilidades de escritura mediante el uso de GPT4 como tutor o asistente virtual inteligente.
Contribuir a la solución de problemas globales o locales Analizar datos o generar propuestas para abordar problemas como el cambio climático, la salud pública, los derechos humanos, etc., utilizando GPT4 como herramienta de investigación o generación de conocimiento.

Casos de Uso

Cito algunos posibles escenarios que tendrà GPT4:

  • Generación automática o asistida de textos para diversos fines como blogs, artículos periodísticos, reseñas, guiones, libros, etc.
  • Traducción automática entre diferentes idiomas o dialectos.
  • Resumen automático o asistido de documentos largos o complejos como informes, tesis, artículos científicos, etc.
  • Creación automática o asistida de contenido creativo como poemas, canciones, historias cortas, novelas, etc.
  • Asistencia virtual inteligente para diversas tareas como responder preguntas, realizar búsquedas, hacer reservas, programar citas, etc.
  • Educación personalizada adaptada al nivel y las preferencias del estudiante.
  • Entretenimiento interactivo basado en texto como juegos narrativos, simulaciones sociales, chatbots humorísticos, etc.

Riesgos

Generación de información falsa o engañosa

El desarrollo de GPT4 plantea preocupaciones éticas y sociales, ya que existe la posibilidad de que genere textos que no se basen en hechos verificables o que tergiversen la realidad. Esto podría afectar a la credibilidad y la confianza en las fuentes de información, y a la formación de opiniones y decisiones de las personas. Es importante abordar estos riesgos antes de su lanzamiento al mercado y asegurarnos de que se utilice de manera responsable.

Sesgo y discriminación

Existe la preocupación de que GPT4 pueda replicar o aumentar los sesgos y prejuicios presentes en los datos utilizados para su entrenamiento. Esto podría tener consecuencias negativas para grupos minoritarios o vulnerables y para la justicia social en general. Es necesario tomar medidas para minimizar estos riesgos y garantizar que el uso de GPT4 sea justo e inclusivo.

Mal uso o abuso

GPT4 podría ser utilizado o abusado para fines maliciosos o ilegales como el ciberataque, el fraude, el acoso, la manipulación, el extremismo, etc. Esto podría afectar a la seguridad y al bienestar de las personas y a la estabilidad y el orden social.

¿Cómo mitigar estos Riesgos?

Para reducir los riesgos de GPT4 se deben tomar medidas en distintas áreas, como por ejemplo:

  • Establecer normas y regulaciones claras sobre el uso responsable y ético de GPT-4 y sus aplicaciones
  • La implementación de herramientas para verificar la información y garantizar su precisión
  • La utilización de datos diversos y representativos para evitar sesgos y discriminaciones
  • El establecimiento de regulaciones claras para prevenir el uso malicioso
  • Realización de investigaciones continuas para abordar las preocupaciones éticas y sociales relacionadas con la inteligencia artificial.
  • Promover la educación y la concienciación sobre los beneficios y los riesgos de GPT-4 entre los usuarios y la sociedad en general.

Referencias

GPT-4: El nuevo modelo de lenguaje de OpenAI
neuroflash.com/es/gpt-4-el-nuevo-modelo-de-lenguaje-de-openai/

GPT-4 A la vuelta de la esquina: Microsoft
www.pasionmovil.com/noticias/gpt-4-a-la-vuelta-de-la-esquina-microsoft/

GPT-4, el motor del nuevo ChatGPT llega la próxima semana con el vídeo como protagonista
www.msn.com/es-es/noticias/tecnologia/gpt-4-el-motor-del-nuevo-chatgpt-llega-la-pr%C3%B3xima-semana-con-el-v%C3%ADdeo-como-protagonista/ar-AA18s4OQ


				
								
			

		

	

	
	

		

			marzo 11, 2023
			por 
			Inteligencia Artificial
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La Inteligencia Artificial en la Industria Financiera

		

		

												
						

							IA en el Sector Financiero																											

					
									

		

			

				
								
					
Resumen




La inteligencia artificial (IA) ha tenido un gran impacto en la industria financiera, proporcionando múltiples beneficios. Con su capacidad para optimizar la gestión de riesgos, evaluar la solvencia crediticia, prevenir fraudes y personalizar los servicios financieros, la IA ha mejorado significativamente la eficiencia del sector financiero. Además, la IA ha contribuido a reducir los costos y minimizar los errores humanos, lo que ha resultado en una mayor precisión y rentabilidad en la gestión de los servicios financieros. En general, la IA ha sido una herramienta valiosa para el crecimiento y la evolución de la industria financiera moderna




Contenido




La IA tiene muchas aplicaciones en el sector financiero, como por ejemplo:


    

  • Fondos de inversión: La IA puede analizar grandes cantidades de datos y predecir tendencias y oportunidades de inversión.
    • 

  • Asesores financieros virtuales: La IA puede ofrecer consejos personalizados y automatizados a los clientes sobre sus finanzas, productos y servicios.
    • 

  • Detección de fraudes: La IA puede detectar anomalías y comportamientos sospechosos en las transacciones financieras y alertar a las autoridades competentes.
    • 

  • Procesamiento de pagos: La IA puede facilitar y agilizar los procesos de pago digitales, reduciendo los costes y los errores humanos.
    • 

  • Crédito y riesgo: La IA puede evaluar el perfil crediticio y el riesgo de los solicitantes de préstamos, utilizando datos alternativos y modelos predictivos.
    • 



La evolución de la IA en el mundo financiero se remonta a las décadas de 1950 y 1960, cuando se empezaron a desarrollar los primeros sistemas expertos basados en reglas lógicas. Desde entonces, la IA ha avanzado gracias al progreso tecnológico, la disponibilidad de datos masivos y el desarrollo de algoritmos más sofisticados3. Algunas fechas clave son:


    

  • 1987: Se crea el primer fondo cuantitativo basado en modelos matemáticos e informáticos.
    • 

  • 1997: IBM Deep Blue derrota al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, demostrando la capacidad de la IA para resolver problemas complejos.
    • 

  • 2006: Se acuña el término “big data” para referirse al creciente volumen y variedad de datos generados por las actividades humanas y digitales.
    • 

  • 2011: IBM Watson gana el concurso televisivo Jeopardy!, mostrando la habilidad de la IA para procesar lenguaje natural y responder preguntas.
    • 

  • 2015: Google DeepMind crea AlphaGo, un programa capaz de vencer al campeón mundial del juego milenario Go, considerado más difícil que el ajedrez.
    • 

  • 2019: OpenAI desarrolla GPT-2, un modelo generativo capaz de producir textos coherentes a partir de una frase inicial.
    • 



Actualmente, la IA está impactando en bancos , cooperativas y financieras de diversas formas. Por ejemplo:


    

  • Los bancos están utilizando la IA para mejorar la experiencia del cliente , optimizar sus operaciones internas , aumentar su rentabilidad y cumplir con las regulaciones legales .
    • 

  • Las cooperativas están aprovechando la IA para fortalecer sus valores cooperativos , fomentar la inclusión financiera, ofrecer soluciones innovadoras y competir con otras entidades financieras .
    • 

  • Las financieras están empleando la IA para diversificar sus productos , ampliar su mercado , reducir sus riesgos y generar confianza entre sus clientes.
    • 



Casos  de Uso


La sombrilla de posibilidades son variadas en esta industria, que han dado lugar a creativos escenarios para la implementacion de proyectos de esta naturaleza. A continuación, me gustaría hacer referencia a alguno de ellos:


    

  • Asistentes virtuales: Son programas que ayudan al cliente a tomar decisiones financieras y facilitar la realización de transferencias y pagos, además proveen información rápida sobre saldos y movimientos recientes sin tener que instalar aplicaciones.
    • 

  • Credit Scoring: Es el proceso de evaluar el riesgo crediticio de un solicitante de préstamo, utilizando datos alternativos y modelos predictivos basados en IA. Esto permite ofrecer créditos más personalizados y accesibles a personas que no tienen historial crediticio o que están excluidas del sistema financiero tradicional.
    • 

  • Control del fraude: Es la detección y prevención de actividades fraudulentas en las transacciones financieras, utilizando técnicas de IA como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural o la visión por computador. Estas técnicas permiten identificar patrones anómalos o sospechosos y alertar a las autoridades competentes en tiempo real.
    • 

  • Fondos de inversión automatizados: Son fondos que utilizan algoritmos de IA para analizar grandes cantidades de datos y predecir tendencias y oportunidades de inversión. Estos fondos pueden adaptarse rápidamente a los cambios del mercado y ofrecer una mayor rentabilidad a los inversores.
    • 

  • Asesoría robotizada: Es el servicio de ofrecer consejos financieros personalizados y automatizados a los clientes, utilizando algoritmos de IA que tienen en cuenta sus objetivos, preferencias y perfil de riesgo. Estos algoritmos pueden recomendar productos y servicios adecuados para cada cliente y optimizar su cartera de inversiones.
    • 

  • Seguros inteligentes: Son seguros que utilizan la IA para mejorar la gestión del riesgo, la personalización de las pólizas, la prevención de siniestros y la atención al cliente. La IA puede ayudar a estimar el precio justo de un seguro según el perfil del asegurado, a detectar fraudes en las reclamaciones, a prevenir accidentes mediante sensores inteligentes o a resolver dudas mediante chatbots.
    • 



Impactos Positivos


    

  • Mejora la gestión de riesgos: La IA se basa en el aprendizaje automático, que reduce las posibilidades de error y analiza vastos volúmenes de datos. Esta enorme capacidad de procesamiento permite manejar vastas cantidades de información en poco tiempo y predecir escenarios futuros con mayor precisión. Así, la IA ayuda a las entidades financieras a evaluar mejor el riesgo de sus operaciones y a tomar decisiones más acertadas1.
    • 

  • Facilita la inclusión financiera: La IA permite ofrecer servicios financieros más personalizados y accesibles a personas que no tienen historial crediticio o que están excluidas del sistema financiero tradicional. Por ejemplo, la IA puede utilizar datos alternativos como el comportamiento en redes sociales o el uso del teléfono móvil para calcular el riesgo crediticio de un solicitante de préstamo. Así, la IA ayuda a democratizar el acceso al crédito y a mejorar las condiciones de vida de millones de personas.
    • 

  • Aumenta la eficiencia y la satisfacción del cliente: La IA facilita los procesos financieros y brinda soluciones más rápidas y mucho más eficientes, reduciendo gastos y evitando los errores humanos1. Por ejemplo, la IA puede automatizar tareas repetitivas como la verificación de documentos o la generación de informes. Además, la IA puede mejorar la atención al cliente mediante asistentes virtuales que resuelven dudas o realizan transacciones sin tener que instalar aplicaciones. Así, la IA ayuda a optimizar los recursos y a fidelizar a los clientes.
    • 



Riesgos


La IA en el ámbito bancario y financiero implica diversos riesgos. Uno de ellos es el sesgo algorítmico, el cual se produce cuando los modelos de IA discriminan a ciertos grupos de clientes o sectores basándose en características como la edad, el género o el origen étnico. Además, la falta de transparencia y comprensibilidad de los modelos de IA puede provocar decisiones inapropiadas y poco éticas. Los sistemas de IA también pueden ser vulnerables a los ciberataques, lo que supone un riesgo para la confidencialidad de los datos. Finalmente, el uso de la IA en el sector financiero puede dar lugar a la eliminación de empleos, lo que puede tener consecuencias negativas para la economía y la sociedad. Por tanto, es fundamental que los bancos y las instituciones financieras implementen medidas para asegurar que los sistemas de IA sean justos, éticos y seguros.


En los siguientes puntos a manera de Hightlights citaré los poteciales riesgos en esta industiria


    

  • Pérdida de control humano: La IA puede tomar decisiones financieras sin la supervisión o el consentimiento de los humanos, lo que puede generar consecuencias imprevistas o indeseadas. Por ejemplo, la IA puede ejecutar operaciones bursátiles de alto riesgo o conceder créditos a personas no aptas.
    • 

  • Aumento de la brecha digital: La IA puede excluir o discriminar a las personas que no tienen acceso a la tecnología o que no saben cómo usarla. Por ejemplo, la IA puede rechazar solicitudes de crédito basadas en datos incompletos o sesgados.
    • 

  • Vulnerabilidad a ataques cibernéticos: La IA puede ser hackeada o manipulada por agentes maliciosos que buscan obtener beneficios ilícitos o causar daños al sistema financiero. Por ejemplo, la IA puede ser engañada para transferir fondos a cuentas fraudulentas o para divulgar información confidencial.
    • 



¿Cómo mitigar estos Riesgos?


Por ahora, existen formas de mitigar estos riesgos, las cuales son, por ejemplo:


    

  • La articulación de consensos: Es importante que los actores involucrados en el uso de la IA (como los gobiernos, las empresas, los reguladores y los consumidores) se pongan de acuerdo en unos principios éticos y unas normas legales que garanticen el respeto a los derechos humanos y el bien común. Por ejemplo, imagina que la IA es como un niño que necesita aprender a comportarse bien y que necesita unas reglas claras y justas para hacerlo.
    • 

  • La supervisión de los modelos de IA: Es importante que los humanos puedan entender y controlar lo que hace la IA y cómo lo hace, y que puedan intervenir o corregir cuando sea necesario. Por ejemplo, imagina que la IA es como un coche que necesita un conductor humano que lo guíe y que pueda frenar o cambiar de dirección si hay algún problema.
    • 

  • La protección de los datos: Es importante que los datos que usa la IA sean seguros, confiables y transparentes, y que se respete la privacidad y el consentimiento de los clientes. Por ejemplo, imagina que la IA es como un amigo al que le confías tus secretos financieros y que esperas que no los comparta con nadie sin tu permiso
    • 



Referencias


Aportaciones de la IA en el sector Financiero


https://www.bbva.com/es/cinco-aportaciones-inteligencia-artificial-sector-financiero/


Inteligencia Financiera, Casos prácticos


https://uniblog.unicajabanco.es/inteligencia-artificial-en-el-sector-financiero–casos-practicos


Impactos de la IA en el sectorFinanciero


https://www.esan.edu.pe/conexion-esan/como-impacta-la-inteligencia-artificial-en-el-sector-financiero


Potenciales riesgos de la IA en el sector financiero y cómo mitigar estos riesgos


https://www.linkedin.com/pulse/riesgos-y-oportunidades-de-la-ia-en-finanzas-ricardo-l%C3%B3pez-herrera-


https://www.bbva.com/es/la-inteligencia-artificial-un-aliado-de-los-bancos-para-prevenir-riesgos/


https://www.bbva.com/es/la-inteligencia-artificial-un-aliado-de-los-bancos-para-prevenir-riesgos/


https://www.intel.es/content/www/es/es/financial-services-it/banking/banking-risk-management.html


 

				
								
			

		

	

	
	

		

			marzo 6, 2023
			por 
			Inteligencia Artificial
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¿Qué es la Inteligencia Artificial?

		

		

												
						

							Inteligencia Artificial																											

					
									

		

			

				
								
					
Resumen




La Inteligencia Artificial (IA) se refiere a la capacidad de las máquinas para realizar tareas que requieren inteligencia humana. Desde sistemas de recomendación hasta robots autónomos, la IA ha transformado la forma en que vivimos y trabajamos. Aunque tiene muchos impactos positivos, también conlleva riesgos importantes que deben ser mitigados para asegurar un futuro ético y sostenible..




Contenido


Robot escritor


La IA es un campo de la informática que busca desarrollar sistemas y algoritmos capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana. En su forma más básica, la IA se divide en dos categorías: la IA débil y la IA fuerte. La IA débil se refiere a sistemas que están diseñados para realizar tareas específicas, mientras que la IA fuerte se refiere a sistemas que tienen la capacidad de aprender y adaptarse por sí mismos. La IA ha evolucionado rápidamente en las últimas décadas gracias a los avances en el aprendizaje automático y la minería de datos.


La IA se divide en dos categorías principales: la IA débil y la IA fuerte. La IA débil se refiere a sistemas que están diseñados para realizar tareas específicas, como la clasificación de imágenes o la traducción de idiomas. Estos sistemas utilizan técnicas como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para realizar sus tareas. Por otro lado, la IA fuerte se refiere a sistemas que tienen la capacidad de aprender y adaptarse por sí mismos, como los sistemas de juego de ajedrez o Go. Estos sistemas son capaces de tomar decisiones y adaptarse a situaciones nuevas sin la intervención humana.


Una de las técnicas más utilizadas en la IA es el aprendizaje automático, que se refiere a la capacidad de las máquinas para aprender y mejorar a partir de los datos. El aprendizaje automático utiliza algoritmos para analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones en ellos. Estos patrones se utilizan para hacer predicciones y tomar decisiones.


Otra técnica importante en la IA es la visión por computadora, que se refiere a la capacidad de las máquinas para analizar y comprender imágenes. Los sistemas de visión por computadora se utilizan en una variedad de aplicaciones, desde la detección de fraude hasta la identificación de objetos en el espacio.


La IA tiene numerosas aplicaciones en la vida cotidiana, como los asistentes virtuales, los chatbots y los sistemas de recomendación. Los asistentes virtuales, como Siri o Alexa, utilizan la IA para comprender y responder a los comandos de voz de los usuarios. Los chatbots se utilizan en el servicio al cliente y en la atención médica para proporcionar respuestas rápidas y precisas a las preguntas de los usuarios. Los sistemas de recomendación, como los utilizados por Netflix o Amazon, utilizan la IA para analizar los patrones de comportamiento de los usuarios y ofrecer recomendaciones personalizadas.


En resumen, la IA es un campo emocionante y en constante evolución que tiene el potencial de transformar muchos aspectos de nuestras vidas. Desde la atención médica hasta la logística, la IA está siendo utilizada para mejorar la eficiencia y la precisión de muchas tareas. Con el tiempo, es probable que veamos un aumento en el uso y la sofisticación de la IA, lo que permitirá una mayor automatización y personalización en muchos aspectos de nuestras vidas.


Casos de Uso


    

  1. Asistentes virtuales inteligentes como Siri, Alexa o Google Assistant.
    2. 

  2. Diagnóstico médico automatizado y personalizado.
    3. 

  3. Análisis predictivo de fraudes financieros.
    4. 

  4. Conducción autónoma de vehículos.
    5. 

  5. Detección y prevención de ciberataques.
    6. 

  6. Análisis de sentimientos en redes sociales.
    7. 

  7. Control de calidad en la industria manufacturera.
    8. 

  8. Predicción de la demanda de energía eléctrica.
    9. 

  9. Traducción automática de idiomas.
    10. 

  10. Recomendación de productos en línea basada en el historial de compras del usuario
    11. 



Impactos positivos


La IA tiene el potencial de transformar la sociedad en muchos aspectos, desde la medicina y la educación hasta la industria y el medio ambiente. Por ejemplo, la IA puede ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades de forma más precisa y rápida, permitiendo un mejor tratamiento para los pacientes. Además, la IA puede automatizar tareas repetitivas y peligrosas en la industria, lo que reduce el riesgo de lesiones y aumenta la eficiencia. También puede ayudar a reducir la huella de carbono en el medio ambiente mediante la optimización de la energía y la eficiencia de los procesos.


Riesgos


Aunque la IA tiene muchos beneficios, también existen riesgos importantes. Por ejemplo, la IA puede llevar a la discriminación y la desigualdad, ya que puede perpetuar los prejuicios presentes en los datos de entrenamiento utilizados para su desarrollo. Además, la IA puede ser utilizada para el espionaje y la vigilancia, y puede ser utilizada para automatizar decisiones que deberían ser tomadas por seres humanos, como decisiones éticas y políticas.


¿Cómo mitigar estos Riesgos?


Para mitigar los riesgos de la IA, es necesario un enfoque ético y sostenible en su desarrollo y uso. Esto incluye la transparencia en el uso de la IA, la eliminación de prejuicios y la discriminación en los datos de entrenamiento, y la responsabilidad en el desarrollo y uso de la tecnología. Además, se necesitan medidas regulatorias para asegurar que la IA sea utilizada de manera ética y justa.


Conclusiones


Como todo descubrimiento que el ser humano ha conseguido a lo largo de la historia, la IA es una tecnología que por ahora nos deslumbra, que tiene el potencial de transformar la sociedad de muchas maneras positivas, para al mismo tiempo no está exenta de riesgos. Sin embargo, también conlleva riesgos importantes que deben ser mitigados para asegurar un futuro ético y sostenible. Al tomar un enfoque ético y responsable en su desarrollo y uso, podemos aprovechar al máximo los beneficios de la IA mientras minimizamos sus riesgos. En última instancia, es nuestra responsabilidad asegurar que la IA sea utilizada para mejorar la vida de todos los seres humanos, no solo de unos pocos.


 


Referencias



 

				
								
			

		

	

	
	

		

			febrero 26, 2023
			por 
			Inteligencia Artificial
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