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Etiqueta: Dificultades Adopción IA

En Grecia, la investigación en automatización no logra encontrar aplicaciones

George Vardoulias, investigador del Colegio Americano de Grecia, con amplia experiencia en investigación académica y en la industria, deplora la resistencia a adoptar la automatización: «A menudo, la automatización no es compatible con los deseos de los usuarios finales y tropieza con los prejuicios humanos. En Grecia, tendemos a politizar todo, etiquetando las cosas como derechistas o izquierdistas, buscando quién tiene la culpa de la tecnología, quién está detrás. En los últimos diez años, el irracionalismo ha crecido a nivel mundial, no solo en Grecia. Cada vez más personas ven la ciencia y la ingeniería como una herramienta de control y opresión ”.
Desafiamos a varias partes interesadas del ecosistema de investigación griego, desde centros de investigación hasta usuarios finales, para proporcionar ejemplos de proyectos de investigación de Horizonte 2020 que se transformaron en productos o se han aplicado en la vida real. Casi todos nuestros interlocutores tenían poco o nada que decir.
Editado por Aniceto Pérez y Madrid, Especialista en Ética de la Inteligencia Artificial  y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn). 

Los artículos publicados son incluidos por su estimada relevancia y no expresan necesariamente los puntos de vista del Editor este Blog.
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La inteligencia artificial está experimentando dolores de crecimiento

Mover la IA de casos de uso restringidos a implementaciones más amplias es «trabajo duro», dice Chui, «no solo porque los problemas tecnológicos son difíciles sino también porque la gestión del cambio es realmente difícil. Hay una razón por la cual esto no sucede más rápido «.

Parte del desafío es encontrar requisitos comerciales que puedan satisfacerse mediante el uso de inteligencia artificial, recordando el viejo adagio de una solución en busca de un problema. Muchas de las tecnologías emergentes en torno a la IA son fascinantes, pero aún no está claro cómo las empresas pueden capitalizar estas tecnologías. «Por ejemplo, el aprendizaje por refuerzo es terriblemente bueno para poder entrenar máquinas para jugar todo tipo de juegos mejor, pero no es tan obvio cuánto valor puede crear en el mundo», dice Chui.
El informe del MIT Sloan señala que la IA requerirá un mayor enfoque en la gestión de riesgos y la ética. La encuesta «muestra una amplia conciencia de los riesgos inherentes al uso de IA, pero pocos profesionales han tomado medidas para crear políticas y procesos para gestionar los riesgos, incluidos los riesgos éticos, legales, reputacionales y financieros».
Adaptado por Aniceto Pérez y Madrid, Especialista en Ética de la Inteligencia Artificial  y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn)

El nuevo negocio de la IA y lo diferente de la informática tradicional

La empresas de IA tienden a comportarse como las tradicionales de software (SaaS). Las empresas tradicionales funcionan por plazos  y con grandes márgenes, pero las de IA se caracterizan por:

  1. bajos márgenes brutos
  2. retos de escalado. Normalmente requieren «humanos en el proceso»
  3. menos barreras defensivas
La empresas de IA crean un nuevo tipo de negocio. No se trata solo de desarrollar y desplegar software, sino también de prestar servicios para que el cliente los comprenda. Normalmente cada proyecto solo se vende una vez.

https://a16z.com/2020/02/16/the-new-business-of-ai-and-how-its-different-from-traditional-software/

por Aniceto Pérez y Madrid, Filósofo de las Tecnologías y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn)