Aspectos legales de la IA, en plena expansión de la IA generativa

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Las presentaciones de los últimos productos de IA apoyan su impacto en «la conexión emocional» entre los presentadores y la IA: estamos tentados a hablar de alegría, desenfado, energía… incluso coquetería.
¿Cuáles son las situaciones y desafíos que nos coloca este nuevo dominio, que se suma al crecimiento acelerado en audio, imágenes y video?
Marcelo García Sellart conversa con Juan V. Echagüe sobre los aspectos legales en este todo eso que se volverá la nueva normalidad.

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    IA generativa: los avances
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    ¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa (IAG)?

    La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la generación de contenido o soluciones originales a partir de datos existentes. La Inteligencia Artificial Generativa utiliza tecnologías como redes neuronales generativas (GAN), redes neuronales recurrentes (RNN), modelos de lenguaje, redes adversariales, y otros métodos de aprendizaje automático para generar datos, contenido o soluciones creativas y originales.

    Beneficios de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG)

    La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) está revolucionando numersos aspectos de la industria y la creatividad, brindando nuevas oportunidades y soluciones innovadoras

    Creatividad ampliada

    Potencia la creatividad humana al proporcionar ideas, diseños y soluciones innovadoras que pueden inspirar nuevas formas de pensar y trabajar.

    Optimización de procesos

    En campos como el diseño y la manufactura, la IAG puede agilizar el proceso de creación y optimización de productos, mejorando la eficiencia y reduciendo costos.

    Resolución de problemas

    Puede abordar problemas complejos y multidimensionales, generando múltiples soluciones y permitiendo identificar enfoques efectivos más rápidamente.

     

    Investigación y descubrimiento

    En campos científicos, la IA generativa puede ayudar a simular y analizar datos para descubrir patrones y relaciones, acelerando el proceso de investigación.

    Aprendizaje y mejora continua

    La IAG puede aprender de los datos y los resultados para mejorar constantemente su rendimiento y generar soluciones cada vez más relevantes y efectivas.

    Sondeos de escenarios futuros

    En la toma de decisiones y la planificación estratégica, la IA generativa puede simular y explorar posibles futuros escenarios para ayudar a tomar decisiones informadas.

     

    Desafíos de la Inteligencia Artificial Generativa

    Calidad y Coherencia: Garantizar que los resultados generados sean de alta calidad y coherentes con los datos de entrada puede ser difícil, especialmente en contextos creativos como arte y música.

    Ética y Sesgos: La IAG puede reflejar sesgos existentes en los datos de entrenamiento, lo que plantea preocupaciones éticas en términos de prejuicios y representaciones injustas.

    Escasez de Datos de Entrenamiento: Algunas aplicaciones generativas requieren gran cantidad de datos para lograr resultados óptimos, lo que puede ser un problema si esos datos no están disponibles.

    Interpretabilidad: Comprender cómo y por qué un modelo generativo produce ciertos resultados puede ser desafiante, lo que dificulta la explicación de sus decisiones.

    Propiedad Intelectual: La generación de contenido creativo plantea cuestiones legales y de propiedad intelectual sobre quién es el dueño de los resultados generados.

    Diversidad en la Generación: Asegurar que los modelos generativos produzcan una variedad adecuada de resultados es un desafío para evitar la repetición y la falta de originalidad.

    A pesar de estos desafíos, la investigación y el desarrollo continuo en el campo de la IAG buscan superar estas limitaciones y aprovechar al máximo sus beneficios.

     

    Algunos de nuestros servicios de Data en Practia

    Big Data

    Aprovecha los grandes volúmenes de información que tus clientes y tu negocio producen constantemente, te brindamos los recursos necesarios para que desarrolles proyectos eficientes que cumplan con las 5 dimensiones del Big Data: volumen, variedad, velocidad, veracidad y valor de los datos.

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    Encuentra nuevas oportunidades de negocio a través de algoritmos y modelos estadísticos de machine learning y deep learning que te permitan automatizar tus procesos de negocio, mejorar inmediatamente esos procesos y extraer conclusiones a través de técnicas computacionales complejas, tal como lo hace un cerebro humano.

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    Practia Studio: Productos para la transformación digital

    Combinamos tecnologías innovadoras para construir productos que generen valor en la transformación digital. Ofrecemos soluciones SaaS y digital BPO basadas en tecnologías de IA y DS, enfocadas en el valor para el negocio y la usabilidad. Resolvemos problemas de negocio reales de manera innovadora a través de productos y software as a service.

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    Nuestro equipo de Data

    Alineamos tu negocio con tecnología y ejecución.

    Encuentra en nuestro equipo de científicos de datos un aliado para traducir modelos y resultados en términos de negocio. No basta solo con conocer técnicas, algoritmos o ecuaciones; la habilidad para evaluar propuestas y resultados se construye a través de la implementación de herramientas ágiles y el trabajo en equipo. ¿Quieres saber cómo trabajamos?

    Tecnológicas: Nuestros ingenieros buscan los datos en la organización, los capturan y los ponen a disposición del científico de datos asegurando la calidad y la consistencia en los flujos actuales y futuros para desarrollar modelos estadísticos y algoritmos.

    Analíticas: Construimos tableros de datos y reportes a través de workflows de integración con un enfoque práctico basado en el portafolio de aplicaciones de la organización que permita la implementación de estas soluciones por parte de los analistas de visualización.

    Negocio: Transformamos todo el proceso de tecnologías y analítica para integrarlo a tu organización. Nuestros traductores analíticos establecen un canal de conversación de doble vía entre tu negocio y los científicos de datos para cumplir los objetivos planeados.

    Notas

    Inteligencia Artificial generativa: mas allá de los límites

    Estamos acostumbrados a que la inteligencia artificial rompa límites. Esta tecnología versátil, capaz de resolver problemas híper complejos y de predecir escenarios, de permitir avances notables en la ciencia y la salud, hoy está en camino de derribar una nueva barrera…
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    RPA e IA generativa: ¿Hacia un nuevo modelo de automatización?

    La automatización dejó de ser una novedad: su capacidad para generar eficiencias, reducir costos, eliminar errores manuales y disponibilizar capital humano para tareas de mayor valor agregado hizo que tuviera una alta adopción entre empresas de todo el planeta: la experta…

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    La importancia del timing
    en la innovación

    “Tengo una inteligencia artificial que…”. En tiempos en los que ChatGPT irrumpió entre el público en general con una fuerza inédita aún para tecnologías disruptivas, aparecen líderes organizacionales que quieren ser pioneros en su adopción y que están dispuestos a invertir a ciegas,…

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