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Quo vadis INTELIGENCIA ARTIFICIAL:
un proyecto sobre Vigilancia Tecnológica
La transformación de los trabajos y formas de realizar muchas de las actividades cotidianas, presenta interrogantes que es necesario responder desde una mirada que respete la persona humana.
¿Cuál es el alcance de este Proyecto de Investigación?
Contribuir al conocimiento del estado del arte de la Inteligencia artificial proporcionando información sobre escenarios futuros para que organismos públicos y privados de investigación, Universidades y empresas puedan definir políticas y estratégicas de largo plazo.
- Conocer el estado de los desarrollos basados en IA en Argentina en el ámbito académico e industrial.
- Realizar un estudio prospectivo de la Inteligencia Artificial en Argentina
- Plantear las implicancias éticas
Primero, se llevará a cabo una revisión exhaustiva y sistemática de los relevamientos y estudios generales sobre los desarrollos de IA en Argentina, incluyendo estudios y relevamientos desarrollados por instituciones nacionales e internacionales.
Además, se realizará un análisis de estudios prospectivos acerca de las tendencias internacionales y regionales, complementado con estudios de vigilancia tecnológica e inteligencia competitiva en el ámbito de la IA.
Asimismo, se procederá a un relevamiento de la propiedad intelectual y/o patentes de IA en Argentina, con el objetivo de identificar tanto el potencial como los problemas presentes y futuros.
Finalmente, se evaluarán las implicancias éticas de estos desarrollos y se elaborará un estado del arte a nivel mundial, poniendo especial énfasis en América Latina y sus tendencias, sin dejar de lado las consideraciones éticas pertinentes.
El trabajo propuesto va a mostrar el desarrollo de la IA en Argentina desde un enfoque académico y empresarial, sus tendencias y posibilidades de crecimiento. Puede ser de utilidad para el desarrollo de políticas de estado, la actualización de planes de estudio de las carreras de grado y posgrado, la toma de decisiones sobre las inversiones empresariales que es necesario realizar en el área para no quedar al margen de su evolución.
Destacamos que no existe en la actualidad un estudio prospectivo de la IA en Argentina.
Equipo interdisciplinario
![IMG_7673 - Gabriela Robiolo](https://www.austral.edu.ar/wp-content/uploads/2024/06/IMG_7673-Gabriela-Robiolo.jpg?x20229&x20229)
Gabriela Robiolo
Dirección
Gabriela es Secretaria de Investigación, Directora del Doctorado en Ingeniería y Ex Decana de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Austral
![Foto AB - Adriana Baravalle](https://www.austral.edu.ar/wp-content/uploads/2024/06/Foto-AB-Adriana-Baravalle.png?x20229&x20229)
Adriana Baravalle
IA
Adriana es Founder & CEO 360Analyttics.ai - Data Strategy & Cybersecurity Advisor - Profesora e Investigadora Facultad de Ingeniería Universidad Austral
![daniel martello](https://www.austral.edu.ar/wp-content/uploads/2024/06/daniel-martello.jpg?x20229&x20229)
Daniel Martello
Vigilancia Tecnológica y Patentes
Daniel es Gerente de Soluciones de Tecnología en Ericsson - Latino América Sur. Docente en la carrera de Negocios Digitales de la Facultad de Ciencias Empresariales
![Gabriela García Taboada](https://www.austral.edu.ar/wp-content/uploads/2024/06/Gabriela-Garcia-Taboada.jpeg?x20229&x20229)
Gabriela Garcia Taboada
Comunicación y Estrategia
Gabriela es Consultora y Emprendedora. Profesora de Estrategia, Marketing e Innovación con impacto social.
Publicaciones del Proyecto
![](https://www.austral.edu.ar/wp-content/uploads/2024/06/Quo-Vadis-1024x726.jpg?x20229&x20229)
01.06.2024
![Vigilancia Tecnológica Quo Vadis](https://www.austral.edu.ar/wp-content/uploads/2024/06/Vigilancia-Tecnologica-1024x726.jpg?x20229&x20229)
01.06.2024
Información de Interés
![nota-1--guia-IA-argentina](https://www.austral.edu.ar/wp-content/uploads/2024/07/nota-1-guia-IA-argentina.jpg?x20229&x20229)
Una Inteligencia Artificial basada en las personas
Junio 2024
La Subsecretaría de Tecnologías de la Información, bajo la Secretaría de Innovación Pública, ha emitido la Disposición 2/2023 aprobando las "Recomendaciones para una Inteligencia Artificial Fiable". Este documento busca establecer reglas claras para asegurar que los avances tecnológicos beneficien a todos los sectores de la sociedad argentina, fortaleciendo así el ecosistema científico y tecnológico del país. Las recomendaciones están diseñadas para guiar la adopción ética de la inteligencia artificial, priorizando los derechos y el bienestar de los ciudadanos, y fomentando la transparencia, equidad y confiabilidad en su aplicación.
![sadosky--hacia-donde-va-la-IA-en-Argentina](https://www.austral.edu.ar/wp-content/uploads/2024/07/sadosky-hacia-donde-va-la-IA-en-Argentina.jpg?x20229&x20229)
Los desafíos de la IA en la Argentina
Mayo 2024
Este webinar se realizó en mayo de 2024 y fue organizado por la Fundación Sadosky.
La convocatoria de referentes y especialistas tuvo como objetivo pensar las fortalezas y oportunidades que ofrece nuestro país para enfrentar los desafíos que presentan los distintos aspectos de la Inteligencia Artificial.
Participaron de la iniciativa: Ricardo Medel, Director de Vinculación Tecnológica de la Fundación Sadosky - Carlos Iván Chesñevar, de la Universidad Nacional del Sur, Alejandro Bianchi, de la empresa Liveware - Victoria Peterson, de la Universidad Nacional del Litoral
Más información sobre Fundación Sadosky en https://fundacionsadosky.org.ar/
![nota-3-IA-explicable](https://www.austral.edu.ar/wp-content/uploads/2024/07/nota-3-IA-explicable.jpg?x20229&x20229)
La inteligencia artificial explicable (XAI)
Julio 2024
La inteligencia artificial explicable (XAI), es un campo de la informática que se centra en hacer que los modelos de inteligencia artificial (IA) y sus decisiones sean más comprensibles para los humanos.
Existen razones técnicas, jurídicas y razones pragmáticas y comerciales que requieren que los procesos internos de la IA sean más accesibles y transparentes para que las personas puedan entender cómo funcionan y por qué toman las decisiones que toman. El objetivo es explicar la lógica del modelo a cualquier persona que se haya visto afectada por las decisiones de la IA.
A medida que la investigación en IA Explicable continúe avanzando, podemos esperar ver un mayor desarrollo de herramientas y técnicas que hagan que la IA sea más transparente, responsable y confiable.
En este video, Andrés Páez (Profesor Asociado, Departamento de Filosofía y Centro de Investigación y Formación en Inteligencia Artificial (CinfonIA) de la Universidad de los Andes, se detiene a describir los problemas y perspectivas.
Contacto
Dra. Gabriela Robiolo
grobiolo@austral.edu.ar