Durante siglos, se pensó que la electricidad era dominio de los hechiceros, magos que dejaban al público desconcertado sobre de dónde venía y cómo se generaba. Y aunque Benjamín Franklin y sus contemporáneos eran muy conscientes de los fenómenos cuando demostró la conexión entre la electricidad y los rayos, tuvo dificultades para imaginar un uso práctico para ellos en 1752. De hecho, su invento más preciado tenía más que ver con evitar la electricidad. el pararrayos. Todas las nuevas innovaciones pasan por una evolución similar: despido, evitación, miedo y quizás finalmente aceptación.

Casi doscientos años después del experimento del rayo de Franklin, el hombre aprovechaba la electricidad de forma rutinaria, aunque todavía carecíamos de una comprensión profunda de sus orígenes. El Manual del liniero de 1928 comienza con la frase: “ ¿Qué es la electricidad? - Nadie sabe ." Pero según esta guía de campo para los primeros instaladores de líneas eléctricas, comprender la composición de la electricidad no era importante. El aspecto más importante fue saber cómo se podía generar electricidad y utilizarla de forma segura para producir luz, calor y electricidad.

Hoy en día, demasiadas personas ven la inteligencia artificial (IA) como otra tecnología mágica que se está poniendo en práctica sin comprender bien cómo funciona. Ven la IA como algo especial y relegada a expertos que la han dominado y deslumbrado con ella. En este entorno, la IA ha adquirido un aire de misticismo con promesas de grandeza y fuera del alcance de los simples mortales.

La verdad, por supuesto, es que la IA no tiene magia. El término Inteligencia Artificial se acuñó por primera vez en 1956 y desde entonces la tecnología ha progresado, decepcionado y resurgido. Como ocurrió con la electricidad, el camino hacia los avances en IA pasará por la experimentación masiva. Si bien muchos de esos experimentos fracasarán, los que tengan éxito tendrán un impacto sustancial.

Ahí es donde nos encontramos hoy. Como han sugerido otros, como Andrew Ng , la IA es la nueva electricidad. Además de volverse omnipresente y cada vez más accesible, la IA está mejorando y alterando la forma en que se realizan los negocios en todo el mundo. Permite realizar predicciones con suprema precisión y automatizar los procesos comerciales y la toma de decisiones. El impacto es enorme y abarca desde mejores experiencias para los clientes hasta productos inteligentes y servicios más eficientes. Y al final, el resultado será un impacto económico para las empresas, los países y la sociedad.

Sin duda, las organizaciones que impulsen la experimentación masiva en IA ganarán la próxima década de oportunidades de mercado. Para desglosar y ayudar a desmitificar la IA, es necesario considerar dos elementos clave de la categoría: los componentes y el proceso . En otras palabras, identificar qué hay detrás y cómo se puede adoptar.

El componente

Al igual que la electricidad fue impulsada por componentes básicos como resistencias, capacitores, diodos, etc., la IA está siendo impulsada por componentes de software modernos:

Un tejido de datos unificado y moderno. La IA se alimenta de datos y, por tanto, los datos deben estar preparados para la IA. Una estructura de datos actúa como una representación lógica de todos los activos de datos, en cualquier nube. Preorganiza y etiqueta datos en toda la empresa. El acceso perfecto a todos los datos está disponible a través de la virtualización desde el firewall hasta el borde.

Un entorno y motor de desarrollo. Un lugar para construir, entrenar y ejecutar modelos de IA. Esto permite el aprendizaje profundo de un extremo a otro, desde la entrada hasta la salida. Los modelos de aprendizaje automático ayudan a encontrar patrones y estructuras en datos que se infieren, en lugar de ser explícitos. Aquí es cuando empieza a parecer magia.

Rasgos humanos. Un mecanismo para dar vida a los modelos, conectando modelos y aplicaciones con características humanas como la voz, el lenguaje, la visión y el razonamiento.

Gestión y explotación de la IA. Esto le permite insertar IA en cualquier aplicación o proceso comercial, mientras comprende las versiones, cómo mejorar el impacto, qué ha cambiado, los sesgos y las variaciones. Aquí es donde viven sus modelos para su explotación y permite la gestión del ciclo de vida de toda la IA. Por último, ofrece pruebas y capacidad de explicación para las decisiones tomadas por la IA.

El proceso

Con estos componentes en mano, más organizaciones están liberando el valor de los datos. Pero para aprovechar plenamente la IA, también debemos entender cómo adoptar e implementar la tecnología. Para quienes planean la mudanza, consideren primero estos pasos fundamentales:

Identifique las oportunidades comerciales adecuadas para la IA. Las áreas potenciales de adopción son amplias:  servicio al cliente , productividad de los empleados/empresa, defectos de fabricación, gastos en la cadena de suministro y muchas más. Todo lo que se puede describir fácilmente se puede programar. Una vez programado, la IA lo mejorará. Las oportunidades son infinitas.

Preparar la organización para la IA. Las organizaciones requerirán mayor capacidad y experiencia en ciencia de datos. Muchas de las tareas manuales y repetitivas de hoy se automatizarán, lo que evolucionará el papel de muchos empleados. Es raro que la IA pueda desempeñar una función completa. Pero también es raro que la IA no pueda mejorar ninguna de estas funciones. Toda la tecnología es inútil sin el talento para utilizarla, así que cree un equipo de expertos que inspiren y capaciten a otros.

Seleccione Tecnología y socios. Si bien es poco probable que el CEO seleccione personalmente la tecnología, la implicación aquí es más cultural. Una organización debe adoptar muchas tecnologías, comparar, contrastar y aprender a través de ese proceso. Una organización también debe elegir un puñado de socios que tengan las habilidades y la tecnología para ofrecer IA.

Acepta los fracasos. Si intentas 100 proyectos de IA, 50 probablemente fracasarán. Pero, los 50 que funcionan compensarán con creces los fracasos. La cultura que usted cree debe estar preparada y dispuesta a aceptar los fracasos, aprender de ellos y pasar al siguiente. Falla rápido, como dicen.

La IA se está volviendo tan fundamental como la electricidad, Internet y los dispositivos móviles, ya que nacieron como algo común. No tener una estrategia de IA en 2019 será como no tener una estrategia móvil en 2010, o una estrategia de Internet en 2000.

Esperemos que cuando mires hacia atrás, a este momento de la historia, puedas hacerlo con cariño, como alguien que adoptó los datos como el nuevo recurso y la IA como la utilidad para aprovecharlos.

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Una versión de esta historia apareció por primera vez en Informationweek .

https://www.ibm.com/blogs/think/2019/03/ai-is-not-magic/ 

Ponga la IA en acción

La inteligencia artificial (IA) es la tecnología transformadora de nuestros tiempos. Nos ayuda a todos a hacer que nuestros negocios sean más rápidos, más fuertes y más eficaces. Pero para confiar en la tecnología de IA, no se puede lograr arrojando dinero a los modelos de IA más grandes o llamativos. Puedes lograrlo mediante:

• Usar la IA adecuada y entrenarla con los conjuntos de datos correctos en el momento adecuado.

• Ejecute modelos de IA desde cualquier lugar con acceso seguro a sus datos dondequiera que estén almacenados.

• Priorizar la seguridad, el control y el cumplimiento con un enfoque holístico de gobernanza de la IA.

• Usar IA basada en principios éticos , que están diseñados para muchos, no para unos pocos.

• Ampliando las capacidades de su equipo para alcanzar nuevos niveles de productividad y rendimiento.

Con una experiencia incomparable en la resolución de los mayores problemas empresariales del mundo, IBM puede ayudarle dondequiera que se encuentre en su viaje hacia la IA

https://www.ibm.com/artificial-intelligence

 Para saber más sobre las aplicaciones de la IA de IBM:

• Expert Insights: La IA adelanta el vídeo de los mejores momentos deportivos

• IBM Watson crea el primer tráiler de una película para 20th Century Fox

• La USTA utiliza IBM Watson para mejorar el rendimiento de los jugadores 

Los sistemas de computación cognitiva se diferencian de los sistemas informáticos convencionales en que pueden:

• Leer e interpretar datos no estructurados, comprendiendo no sólo el significado de las palabras sino también la intención y el contexto en el que se utilizan.

• Razonar sobre los problemas del mismo modo que los humanos razonan y toman decisiones.

• Aprender con el tiempo de sus interacciones con los humanos y seguir haciéndose más inteligentes.

Para saber más sobre cómo iniciarse en la informática cognitiva, lea este post:

• Cómo iniciarse en la tecnología cognitiva

 Publicado el 16 de junio de 2023

Navegar en el mundo de la inteligencia artificial (IA) puede parecer algo intimidante.

No obstante, saber cómo funciona y cómo usarla efectivamente puede abrir un mundo de posibilidades para aumentar tu productividad y mejorar tu impacto en cualquier equipo.

¿Quiénes trabajan con la Inteligencia Artificial?

Hay tres grupos principales de personas que trabajan con la IA. El primer grupo son aquellos dedicados a la creación de nuevos modelos, algoritmos y arquitecturas de la IA, cuyos avances son publicados en revistas académicas.

Un segundo grupo lo conforman aquellos que toman estos modelos y desarrollan distintas aplicaciones. Este proceso exige un desempeño sólido en el desarrollo de productos e ingeniería de software.

Finalmente, tenemos a las personas que utilizan estas herramientas de IA en su vida cotidiana, igual que cualquier otra aplicación. Estos usuarios finales son quienes realmente ponen a prueba estas herramientas y revelan su verdadero valor en la vida real.

¿Cómo opera la Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial se centra en crear sistemas computacionales para realizar tareas que normalmente requieren del intelecto humano.

Utilizamos un gran volumen de datos para "enseñarle" a la computadora cómo pensar y realizar predicciones. Estas se clasifican dentro del aprendizaje automático, que puede ser supervisado, utilizando datos etiquetados, o no supervisado, con datos sin etiquetas.

Dentro del aprendizaje automático, las redes neuronales juegan un rol vital al simular cómo funciona el cerebro humano. Un subcampo del aprendizaje automático, llamado aprendizaje profundo, se originó a partir de las redes neuronales.

¿Por qué el procesamiento del lenguaje natural es revolucionario?

El procesamiento del lenguaje natural es un campo emocionante dentro de la IA que busca cómo una computadora puede analizar, simular y solucionar problemas específicos del lenguaje humano.

Uno de los mayores desafíos fue lograr que una computadora entendiera el contexto de una palabra en diferentes oraciones. Una solución a esto se presentó al introducir un modelo de arquitectura de redes neuronales conocido como "Transformers".

¿Cómo se construyen herramientas basadas en IA como ChatGPT?

Las herramientas basadas en la IA como ChatGPT se construyen utilizando modelos fundacionales de la IA.

Los modelos fundacionales son versiones generales que se pueden ajustar para cumplir tareas específicas. En el caso de la generación de texto, se utilizan los llamados Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMs).

¿Cómo podemos usar estas herramientas de IA en la vida cotidiana?

Podemos utilizar la IA en nuestra vida cotidiana para aumentar nuestra productividad y profundizar nuestro trabajo. Ejemplos de estas herramientas incluyen ChatGPT o Google Bard para el texto, DALI para imágenes y MusicLM u Otter para el audio.

Sin embargo, para obtener resultados útiles y confiables de estas herramientas, debemos aprender a crear "prompts" de calidad.

Los "prompts" son instrucciones que determinan lo que queremos lograr con la computadora. Estos deben estar bien diseñados para ser claros y entregar el contexto o datos relevantes cuando sea necesario.

¿Por qué todo el mundo debería usar la Inteligencia Artificial?

Todo el mundo puede y debe aplicar la IA en sus respectivas actividades. Nos ahorra tiempo al aumentar la velocidad de nuestras tareas, pero, aún más importante, nos permite tomar decisiones más fundadas que pueden causar un mayor impacto en nuestras

• Describir qué es la IA y explicar los conceptos básicos relacionados con ella

• Demostrar cómo las aplicaciones y los casos de uso de la IA pueden transformar nuestras vidas y nuestro trabajo

• Reconocer el potencial y el impacto de la IA para transformar las empresas y las carreras profesionales

• Describir los problemas, LIMITES y preocupaciones éticas en torno a la IA

Link

https://www.coursera.org/learn/iagenerativa/lecture/rlE0C/interacciones-texto-a-texto     

Cuando utilizamos ChatGPT, para crear tareas, publicidad, busqueda de información entre otros le damos una instrucción o "prompt" que le indica qué queremos que haga. Por ejemplo, podemos pedirle que escriba un poema sobre las rosas en diez renglones. El modelo generará el poema y nos lo mostrará. Sin embargo, a veces el modelo no acierta en la respuesta y es necesario pedirle que lo intente de nuevo.

Podemos ser más específicos en nuestras instrucciones, indicando el formato que queremos que siga el texto, las palabras que queremos que resalte, e incluso el tono que queremos que utilice. A medida que le damos más información y restricciones, el modelo va mejorando la calidad del texto que genera.

Espero que esta explicación te haya sido útil. Si tienes alguna otra pregunta, no dudes en hacerla.   cuando termines el curso o inicies registro a tu avance y dudas en  https://forms.gle/B4FeciYd4PcJXKZp6 responder el estado de su curso

Aplicaciones Pedagógicas de la IA en la Educación