El AI & Big Data Congress apunta a la colaboración entre la Inteligencia Artificial y las personas

El director de gestión de producto de Cogent Labs, David Malkin, ha recomendado a las empresas contar con un sistema para medir la precisión de los datos de los modelos de Machine Learning y tener en cuenta cuál es el valor percibido por los usuarios.

Incluir a las personas en el proceso de validación de los datos de los modelos de Machine Learning y de Inteligencia Artificial resulta necesario para las empresas, como ha indicado en la segunda jornada del AI & Big Data Congress el director de gestión de producto de Cogent Labs, David Malkin, mediante “una interfaz de interacción entre los humanos y el sistema de IA, para que puedan validar los datos e introducir fácilmente correcciones si detectan algún error”.

En este sentido, ha recomendado a las empresas que quieran comercializar servicios o aplicaciones basadas en Inteligencia Artificial disponer “de un sistema de medida de la precisión de los datos, ya que algunos errores son más importantes que otros” y tener en cuenta cuál es el valor percibido por los usuarios para evaluar “si los clientes lo consideran un error importante o menor en la lógica del negocio”.

Identificar la relación entre la precisión y el valor que ofrecen con los datos es importante para las compañías para definir qué precisión necesitan antes de crear valor comercial y tener éxito, ha explicado David Malkin, quien ha advertido, sin embargo, que “hay que considerar también otras restricciones en el desarrollo de nuevos modelos como el tamaño, la velocidad o la memoria, entre otros”.

De acuerdo con el manager del Centre of Innovation for Data Tech and Artificial Intelligence (CIDAI), Marco Orellana, que ha inaugurado la segunda jornada del congreso, “la vigente edición del AI & Big Data Congress ha confirmado que las tecnologías de los datos y la Inteligencia Artificial vienen a acompañar la vida de las personas, a colaborar con los usuarios y no a reemplazar sus trabajos”. A nivel técnico, “hemos podido corroborar cómo la puesta en producción de proyectos de Inteligencia Artificial es, incluso, más importante que llegar a desarrollar algoritmos de IA con un grado de precisión elevado”, ha dicho.

En palabras del director del CIDAI y director del Área Digital de Eurecat, Joan Mas, “algunos ejemplos que se han mostrado en el congreso ponen de manifiesto que, aunque los modelos basados ​​en IA son fundamentales, cualquier empresa que los quiera explotar comercialmente debe considerar aspectos esenciales, como la interacción con el usuario o la escalabilidad”.

La segunda sesión del AI & Big Data Congress, un evento organizado por el Centre of Innovation for Data Tech and Artificial Intelligence (CIDAI) y coordinado por el centro tecnológico Eurecat, ha presentado varios avances de carácter tecnológico en Inteligencia Artificial.

Expertos del Banc de Sabadell, Eurecat y el Ajuntament de Barcelona han participado en la sesión sobre explicabilidad y equidad de los datos que ha analizado las ventajas de interpretación y comprensión que ofrecen los modelos de caja negra para la conceptualización de aplicaciones en las que se llevan a cabo predicciones y se comprenden los factores que caracterizan al fenómeno, así como sus limitaciones, retos y los impactos previsibles en lo que se refiere a legislación. El conocimiento que generan estos modelos aporta valor, entre otros, a aplicaciones del ámbito médico o para la gestión de clientes o procesos.

Por otra parte, en las sesiones celebradas se han conocido las tecnologías llamadas ‘Transformers’, que permiten sintetizar datos que pueden usarse para entrenar modelos de Inteligencia Artificial en casos de uso donde no existen suficientes datos reales disponibles o para la generación de contenidos media (vídeo y sonido). Así como los sistemas de soporte inteligente a la decisión que aprovechan la información de las bases de datos corporativas para convertirla en información inteligente y de valor para mejorar la toma de decisiones empresariales.

En el congreso, también se han presentado ejemplos de nuevas metodologías de Inteligencia Artificial para mejorar los procedimientos de implantación de la IA en las empresas como los procesos MLOps y AutoML. Por último, se ha realizado un taller práctico de Machine Learning impartido por SAP en el que los asistentes han utilizado las últimas tecnologías de la plataforma SAP Business Technology Platform, que apoya la extensión y el desarrollo de nuevas capacidades de Inteligencia Artificial en torno a los procesos de negocio.

El CIDAI promueve la generación, validación y transferencia de tecnologías de Inteligencia Artificial fiable de alto valor añadido para fomentar la adopción e innovación tecnológica en los sectores estratégicos del país y sus empresas e instituciones, así como la diseminación de estas tecnologías y buenas prácticas en la sociedad en general.

El evento está organizado por el CIDAI y coordinado por el centro tecnológico Eurecat, y cuenta con la colaboración del Ajuntament de Barcelona, ​​el Barcelona Supercomputing Center, el Centro de Visión por Computador, la Fundación i2CAT y el IDEAI-UPC, y cuenta con el patrocinio de la Generalitat de Catalunya, CaixaBank, Microsoft, NTT DATA, SAP, SDG Group y Huawei.

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

TE PUEDE GUSTAR

EVENTOS

RECIBE LA NEWSLETTER

*Email:

*Nombre:

*Empresa:

Cargo:

Sector:
     

Please don't insert text in the box below!

ESCUCHA NUESTRO PODCAST

SÍGUENOS EN RRSS

MÁS COMENTADOS

Ir arriba