Martes de Tecnología: Los mitos y realidades de sistemas de Inteligencia Artificial y el Machine Learning

Name: Martes de Tecnología: Los mitos y realidades de sistemas de Inteligencia Artificial y el Machine Learning
Uploaded: 2025-02-22T16:32:30+00:00
Duration: 10 min 3 s
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22/2/2025

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00:00bienvenidos a otro episodio de martes de tecnología por diario libre podcast soy

00:04su host carlos pérez tejada y en este episodio vamos a hablar de inteligencia

00:08artificial machine learning y de cómo estas tecnologías están impactando en

00:13todos los sectores de nuestra sociedad además han pensado cómo se puede

00:18implementar inteligencia artificial en un buffet de abogados aquí te lo contamos

00:24por martes de tecnología en diario libre no se despeguen

00:30y es que el desarrollo tecnológico en el mundo permitió a la humanidad crear

00:41herramientas de almacenamiento y análisis de datos que ayudaron a

00:44impulsar la creación de sistemas inteligentes que sirvan para la

00:48aplicación del llamado machine learning los términos de inteligencia artificial

00:52y machine learning pueden asustar y ser un poquito verdad overwhelming en ciertos

00:59aspectos pero en términos simples podemos decir que la inteligencia artificial es

01:03la representación o simulación del accionar humano en máquinas mientras que

01:09el machine learning es la aplicación de la inteligencia artificial en sistemas

01:14informáticos con la capacidad de aprender de manera automática mediante

01:19la data que estos sistemas reciben la implementación del machine learning en

01:23las diferentes industrias del mercado ayudó a aumentar el valor de este o sea

01:28del machine learning y es que en 2017 el valor global del machine learning era

01:33superior a los 1.5 mil millones de dólares y este podría alcanzar los 20.8

01:40mil millones de dólares para el 2024 según reporta Forbes datos del reporte

01:47the state of the AI divergence en 2019 expone que dentro de las aplicaciones

01:53del machine learning adoptadas por las empresas se encuentra el análisis para

01:59la segmentación del mercado y el consumidor con un 15% el diagnóstico

02:04asistido por computador en un 14% los asistentes virtuales en centros de

02:09servicio al cliente con un 12% los sentimientos de o el análisis de

02:15sentimientos y recaudación de opiniones con un 12% también y los programas de

02:20reconocimiento facial con un 11% además para las aplicaciones de recursos

02:25humanos se ha utilizado en un 10% lo que es el tema del machine learning de igual

02:31forma como ha aumentado la aplicación de los sistemas de machine learning así

02:35también lo ha hecho la inversión en el desarrollo de aplicaciones de estas

02:38tecnologías y es que ha logrado alcanzar más de 28.5 mil millones de dólares en

02:45inversión de desarrollo el año pasado mientras que la inversión para las

02:50plataformas superó los 14 mil millones en este mismo periodo según informa el

02:56centro de datos estatistas entrevistamos a Darian Vargas aquí en

03:01diario libre podcast quien es un graduado en ingeniería telemática con

03:05una maestría en ciencia de datos y es un científico para power analytics una

03:10multinacional que se encuentra o trabaja con el análisis de datos y esto fue lo

03:16que nos dijo. En el apogeo del siglo 21 donde la tecnología tiene un repunte

03:22tan amplio se ha visto necesario de que nuevos sistemas y nuevas tecnologías

03:29sean que tomen decisiones porque la cantidad de datos que se genera en el

03:34internet por segundo es enorme y desde un punto de vista humano interpretar

03:40esa data modelarla esa data y sacarle los insumos necesarios para poder

03:45convertirse en ideas claras y precisas para toma de decisiones si lo hace un

03:52humano duraría 70 años mientras una máquina que sí tiene el poder

03:58ya del hardware suficiente para poder analizar un montón montones de datos

04:03para que tú tenga una idea las redes neuronales existen desde el 1960 pero

04:09qué pasa no existía hardware que pudiera soportarla pero ahora tenemos

04:15mucho hardware tenemos mucho software tenemos mucho mucha librería open source

04:21y por eso el machine learning se está abriendo paso en el mundo. Continúe

04:27explicando Darían Vargas el tema y las diferencias en cuanto a la toma de

04:33decisiones y cómo impacta en las diferentes en los diferentes sectores del

04:38mercado. La interpretación de la data para luego modelarla y para luego

04:45tomar decisión en tiempo real separa lo que los sentimientos y la ciencia antes

04:51se tomaba muchas decisiones basado en sentimientos y en experiencia por eso tú

04:56escuchaba muchas personas muchos jefes de departamento llévate de mí que yo

05:01sé que tengo mucha experiencia yo he visto muchas veces ese problema y ese

05:05problema se resolvió de tal forma pero qué hacen los machine learning

05:08interpretan toda la data toman la mejor decisión no basado en sentimiento ni

05:14experiencia sino basado en matemáticas y patrones y por eso la importancia de

05:19que todas las empresas que tienen un montón de data almacenada que modelen

05:25esa data para ver cuáles son todos los insights que le pueden sacar a dicha

05:30base de datos. Y es que uno de los ejemplos en el uso de inteligencia artificial y

05:34machine learning en tiempos de COVID es Amazon y es que la empresa programó todo

05:40su sistema de vigilancia de cámaras para monitorear y establecer el

05:44distanciamiento de sus empleados y cuando uno de estos colaboradores viola

05:48las reglas de separación el sistema emite una alarma. En la versión digital

05:53de esta columna podrán encontrar el vídeo donde se muestra de manera

05:59gráfica cómo funciona este sistema. Además los algoritmos de recomendaciones

06:04se han convertido en herramientas esenciales para el éxito de grandes

06:08negocios como es el mismo Amazon, Netflix, Spotify, entre muchísimos otros más. Y es

06:13que a través de este sistema de recomendaciones los usuarios reciben

06:18información de productos y contenidos en base a los datos que estas personas

06:23emiten al usar dichas plataformas y todo esto se realiza mediante un sistema de

06:29aprendizaje automático o machine learning. Cuando le preguntamos a Vargas

06:34sobre el costo de la implementación de estos sistemas, el cual a veces muchas

06:38personas dicen no colocarlo por el valor que éste conlleva, esto fue lo que nos dijo.

06:47Como toda tecnología emergente, Carlos, las tecnologías emergentes son costosas.

06:57Son costosa la primera implementación. Luego de que esté implementado es

07:03muy barato mantenerlo porque un modelo de un machine learning ya con una técnica que no

07:11tiene que ver nada con neural ni alto nivel de procesamiento, que no tiene que ver con

07:15reconocimiento de voz ni reconocimiento de imagen, sino un modelo para predecir

07:21retención de clientes. Luego de modelar esa data, de limpiar esa data, de buscar la técnica que

07:27pueda modelar mejor, luego de que ya tú tienes eso listo, básicamente es muy, muy, muy bajo el

07:35costo de poder mantenerlo. Y es que ahora vamos a hablar de inteligencia artificial en el sector

07:45legal y es que uno de los mitos en la utilización de inteligencia artificial y machine learning es

07:52que ésta sólo aplica a los sectores tecnológicos e industriales, pero la realidad es que cualquier

07:59tipo de industria puede aprovechar estas innovaciones, incluso el sector legal. Ontier,

08:04una firma legal con presencia en más de 13 países junto a la editora Lefebvre, traen al mercado

08:11dominicano la aplicación inteligente Aretha, la cual tiene la función de servir para asesorar

08:18a las micro, pequeñas y medianas empresas y asociaciones sin fines de lucro de la República

08:23Dominicana para darles respuestas a los problemas legales, regulatorios y de la sociedad civil

08:29surgidos por la crisis de la pandemia. La particularidad más sobresaliente de Aretha es la

08:36interacción del equipo legal de Ontier, proporcionando contenido legal en todas las áreas de asesoramiento

08:43con la editorial jurídica Lefebvre, que contribuye con su experiencia a la incorporación de la

08:48información legal y precisa y actualizada, según expresan los desarrolladores de la herramienta. Y es

08:55que, para los que no saben, Aretha fue puesta en marcha en inicio en España, lugar donde continúa

09:01ofreciendo servicio y dando respuestas a miles de consultas y que ahora llega a la República

09:07Dominicana de la mano de Ontier Ambulkerque. Aretha es otro ejemplo de cómo se puede aplicar

09:13inteligencia artificial y Machine Learning, analizando datos, dando respuestas a usuarios y a

09:19problemas a través de esta tecnología. Y no necesariamente tiene que esta solamente pertenecer

09:26a lo que es el sector tecnológico o industrial. Todo sector puede beneficiarse de una inteligencia

09:33artificial y del Machine Learning. Yo soy Carlos Pérez Tejada. Esto ha sido Martes de Tecnología

09:39por Diario Libre Podcast. Si les gustó, recuerden que semana tras semana seguimos aquí creando

09:45podcast, creando noticias, creando y trayéndole todas las informaciones interesantes en el sector

09:50de las tecnologías. Y nos escucharemos en otra ocasión. Hasta la próxima.

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