Esta nueva regulaci\u00f3n comprender\u00e1 tanto la \u00e9tica del uso de esta tecnolog\u00eda, como su potencial econ\u00f3mico, adopci\u00f3n y aplicaci\u00f3n a nivel industrial. Su integraci\u00f3n representa una oportunidad para generar un ecosistema de soluciones en distintos \u00e1mbitos, como la industria del retail y del consumo masivo.<\/p>\n
La creciente transformaci\u00f3n digital experimentada durante el 2020, y que se vio potenciada entre otras razones, por la llegada de la pandemia, ha impulsado que, desde distintos \u00e1mbitos, se incremente la inversi\u00f3n hacia tecnolog\u00edas como la Inteligencia Artificial (IA) para automatizar ciertas operaciones que se hacen m\u00e1s dif\u00edciles de llevar a cabo durante la presente crisis sanitaria.<\/p>\n
En el debate sobre la adopci\u00f3n y crecimiento acelerado de la IA, hay quienes advierten que la inclusi\u00f3n de esta tecnolog\u00eda representa un riesgo para los empleos, mientras que otra corriente apoya su integraci\u00f3n, asegurando que para las compa\u00f1\u00edas resultar\u00e1 beneficiosa, ya que la IA complementar\u00e1 a la capacidad humana y viceversa.<\/p>\n
Es en este contexto que Chile, ya se est\u00e1 desarrollando la Pol\u00edtica Nacional de Inteligencia Artificial, que comprende tanto la \u00e9tica del uso de esta tecnolog\u00eda, como su potencial econ\u00f3mico, adopci\u00f3n y aplicaci\u00f3n a nivel industrial. Este proceso se inici\u00f3 en agosto de 2019 e incluy\u00f3 un proceso de participaci\u00f3n ciudadana respecto a sus implicancias.<\/p>\n
Su foco en la \u00e9tica est\u00e1 justificado principalmente por el impacto que puede tener en la misma concepci\u00f3n de los trabajos, ya que su aplicaci\u00f3n podr\u00eda desaparecer o tornar irrelevantes ciertas labores. Es por esta raz\u00f3n, que este aprendizaje es fundamental para dise\u00f1ar un escenario ante una nueva realidad, que busca la cooperaci\u00f3n entre los hombres y las m\u00e1quinas.<\/p>\n
Otro variable \u00e9tica a considerar radica en la privacidad de la informaci\u00f3n. La IA y el Machine Learning funcionan, mejoran y crecen al alimentarse de datos, y esto, convierte en una prioridad el diferenciar y establecer qu\u00e9 informaci\u00f3n es posible procesar y cu\u00e1l se debe mantener fuera de estos m\u00e1rgenes. Sin duda una discusi\u00f3n de largo aliento, considerando que, en un mundo interconectado, los l\u00edmites de lo posible son difusos.<\/p>\n
Para Walter Rudolph, Data Science Lead de Teamcore, empresa pionera en la incorporaci\u00f3n de IA en el pa\u00eds, esta pol\u00edtica representa \u201cuna oportunidad gigantesca para la industria del retail y del consumo masivo, porque brinda un espacio para poder generar un ecosistema de soluciones y promover la colaboraci\u00f3n entre las empresas que ya cuentan con esta tecnolog\u00eda\u201d.<\/p>\n
\u201cTambi\u00e9n representa un terreno f\u00e9rtil porque permite que nazcan muchas m\u00e1s empresas que se complementen y se reten mutuamente, elevando el niel de las soluciones disponibles en el mercado actual. Esta nueva regulaci\u00f3n podr\u00e1 tener un impacto positivo porque estas tecnolog\u00edas tienen una gran aplicabilidad, sobre todo en temas de Smart Data. Un ejemplo de esto es que la IA puede ayudar a negocios peque\u00f1os a tomar mejores decisiones\u201d, agreg\u00f3.<\/p>\n
Otro aspecto positivo destacado por el experto se relaciona con la economizaci\u00f3n de la obtenci\u00f3n de datos. \u201cAl ser entrenados con datos reales, los algoritmos puedes multiplicar y simular el comportamiento real de datos, con menos esfuerzo y en menos tiempo. Sin duda la Pol\u00edtica Nacional de I.A. ser\u00e1 un paraguas para muchas industrias, lo que vuelve un asunto de suma importancia, la adopci\u00f3n de estas tecnolog\u00edas o la colaboraci\u00f3n con servicios de I.A. y Machine Learning\u201d, finaliz\u00f3.<\/p>\n
\u00bfDe qu\u00e9 manera puede ayudar la IA a las empresas?<\/p>\n
Para Rudolph, existen dos grandes perspectivas de como esta tecnolog\u00eda puede ayudar a las empresas. \u201cCuando se trata de una implementaci\u00f3n interna, los beneficios son evidentes en cuanto a mejoras en eficiencia, hay un mejor control en cada etapa del proceso, en cada una de las l\u00edneas de negocio, y puede ayudar a detectar problem\u00e1ticas y cuellos de botella internos\u201d.<\/p>\n
Por otro lado, cuando se contratan estos servicios, lo que las empresas est\u00e1n haciendo es recibir aprendizaje de algoritmos que llevan entrenando con una gran cantidad de datos, lo que los ayuda a crecer y mejorar los procesos, logrando un crecimiento en ventas y minimizando los problemas en las operaciones, a esto Walter lo llama \u201ctransferencia de aprendizaje\u201d.<\/p>\n
Por otro lado, cuando se habla de Big Data, se habla de una gran cantidad de datos, pero pocas veces se habla de la inteligencia que se les puede atribuir. Por ejemplo, una empresa puede manejar pocos datos, pero con una gran inteligencia puede lograr grandes resultados, mientras que otra podr\u00eda almacenar millones de datos, que, sin aplicarles el tratamiento correcto, resultan en impactos muy d\u00e9biles.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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