Inteligencia Artificial

INTELIDENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA

TABLA DE CONTENIDO

Que es la inteligencia artificia generativa.........01. Dany valenzuela

Aplicacion de la inteligencia artificiaL..02,03. Saony esther cepeda Como funciona.............................................04,05 Samuel taveras

Ventajas de la inteligencia artificial...........6,7 Wandy ricardo abreu

Desventajas de la inteligencia artificial ..................8 Miguel sosa

QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA

DANY VALENZUELA

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La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la generación de contenido original a partir de datos existentes. Esta tecnología utiliza algoritmos y redes neuronales avanzadas para aprender de textos e imágenes, y luego generar contenido nuevo y único. Los avances en la IAG han sido

impresionantes en los últimos años, y se espera que continúen mejorando en el futuro.

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La inteligencia artificial generativa es un tipo de tecnología que llegó para potenciar la productividad y el rendimiento en el desempeño diario de diversos sectores, convirtiéndose en una de las tendencias de gran impacto para la industria financiera.

Según el informe AI Risk Survey Report realizado por KPMG en septiembre del 2022, el 85% de los encuestados espera un aumento en el uso de modelos de IA y análisis predictivo y la mitad de los encuestados afirmaron observar un ROI positivo de las inversiones en tecnología de inteligencia artificial. En esta carrera, desde Open AI y Amazon hasta Google y Microsoft están dedicando recursos a los avances en inteligencia artificial.

La inteligencia artificial es un término utilizado para clasificar a las máquinas que imitan la inteligencia humana, mientras que la IA generativa es un tipo de sistema capaz de generar texto, imágenes y otro contenido en respuesta a las indicaciones del lenguaje natural. La IA generativa produce este nuevo contenido como, por ejemplo, datos sintéticos, que son información generada a partir de muestras de datos reales para entrenar modelos. El algoritmo se basa en el aprendizaje de patrones y correlaciones, y una vez entrenado, puede generar

SAONY ESTHER

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La inteligencia artificial generativa se puede dividir en cinco categorías: generación de contenido, extracción de información, chatbots inteligentes, traducción de idiomas y generación de código. En este artículo nos centraremos en como la IA generativa contribuye a las áreas de detección y prevención de fraude, privacidad de los datos, gestión del riesgo y personalización de la experiencia del cliente

INTELIGENCIA ARTIFICIAL CUALES SON SUS APLICACIONES

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APLICACIÓN DE LA IA GENERATIVA EN SERVICIOS FINANCIEROS

DEENCION Y PREVENCION DE FRAUDES

Al entrenar modelos en grandes conjuntos de datos es posible generar datos sintéticos que simulen las características y comportamientos de las actividades fraudulentas. Estos datos sintéticos pueden ayudar a crear escenarios realistas para probar y ajustar sus sistemas de detección de fraude en línea.

Además, los modelos de machine learning entrenados con datos generados por IA pueden detectar actividades fraudulentas con mayor precisión, reduciendo los falsos positivos y negativos. Lo anterior conduce a una detección de fraude más eficiente y un menor impacto en las transacciones legítimas de los clientes

PRIVACIDAD DE LOS DATOS DE INFORMACION

El uso de datos sintéticos permite crear información compartible en vez de datos de clientes que no pueden ser compartidos debido a las leyes de protección de datos. Por ejemplo, los datos sintéticos de los clientes son ideales para la formación de modelos de machine learning, los cuales ayudan a determinar si un cliente es elegible para un crédito o préstamo hipotecario, y cuánta es la suma que se puede ofrecer.

GESTION DE RKIESGO

Y CUMPLIMIENTO NORMATIVO

Establecer un plan de gestión de riesgos es esencial para manejar la liquidez y el funcionamiento adecuadamente, además de tomar medidas para preservar la rentabilidad. La IA generativa es una solución que minimiza dichas pérdidas resultantes.

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COMO FUNCIONA

La inteligencia artificial generativa (IAG) se basa en métodos de aprendizaje automático profundo o deep learning. Básicamente, se trata de una modalidad de inteligencia artificial que lleva el machine learning un paso más allá Su funcionamiento pasa por recopilar información sobre determinados elementos que después servirán a la máquina para generar otras ideas.

Básicamente, los algoritmos propios de una inteligencia artificial generativa crean contenidos a partir de datos previamente suministrados. Unos datos que pueden ser, por ejemplo, textos, imágenes, vídeos o música Su creación a partir de toda esta información y sin necesidad de intervención humana es, en teoría, indistinguible de las que haría una persona. Se trata, por lo tanto, de algo revolucionario en cualquier campo y todo apunta a que repercutirá en la actividad de las empresas, incluyendo a sus departamentos de marketing y de publicidad

La inteligencia artificial generativa es una de las tendencias estratégicas más destacadas en la actualidad. De hecho, un estudio de la consultora Gartner prevé que para 2025 este tipo de inteligencia artificial representará el 10 % de todos los datos producidos Asimismo, IAB Spain en su Top tendencias digitales 2023 incluye en el apartado de data la irrupción de la IA en el mundo del marketing. Y, además, menciona de manera específica una inteligencia artificial generativa.

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TAVERAS

SAMUEL

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COMO FUNCIONA?

Como hemos visto, el funcionamiento de la inteligencia artificial generativa pretende equipararse al de la inteligencia humana Para ello, utilizan lo que se conoce como redes neuronales generativas

Tal y como explican desde OBS Business School, estas redes recurren al deep learning para aprender y analizar datos y, a su vez encontrar patrones que sería muy complicado encontrar de otra forma. Un proceso que, para dar lugar a una inteligencia artificial generativa, se completa con el uso de GAN o redes antagónicas generativas

Esta tecnología, que es algo más específica, permite desarrollar un aprendizaje no supervisado. Esto lo hacen gracias a las dos partes que las componen: la generadora y la discriminadora La primera de ellas es capaz de crear un contenido novedoso y la segunda de analizar si es real o falso.

Asimismo, dentro de las tecnologías propias de la inteligencia artificial generativa también hay que hablar de los GPT o transformadores generativos pre entrenados Este modelo, según señalan desde Cyberckick, utiliza métodos estadísticos y es capaz de entender el lenguaje humano. Por lo tanto, es capaz de crear textos completamente nuevos desde cero

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VENTAJAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

• Eficiencia mejorada: Los sistemas de IA pueden automatizar tareas repetitivas y tediosas, lo que permite a las empresas y organizaciones mejorar la eficiencia y reducir los costos operativos

• Precisión y consistencia: Los algoritmos de IA pueden realizar tareas con una precisión y consistencia que superan a la capacidad humana en muchas áreas, lo que reduce errores y aumenta la calidad del trabajo realizado

• Análisis de datos avanzado: La IA puede analizar grandes cantidades de datos de manera rápida y eficiente, identificando patrones, tendencias y correlaciones que pueden ser difíciles de detectar para los seres humanos.

MAS VENTAJAS

WANDY RICARDO ABREU

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Personalización y recomendaciones: Los sistemas de IA pueden utilizar datos recopilados sobre los usuarios para ofrecer recomendaciones y experiencias personalizadas en áreas como el comercio electrónico, el entretenimiento y la publicidad

• Automatización inteligente: La IA puede ser utilizada para automatizar procesos complejos que requieren toma de decisiones en tiempo real, como la conducción autónoma, la atención a la cliente basada en chatbots y la gestión de inventario

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• Desplazamiento laboral: La automatización impulsada por la IA puede resultar en la pérdida de empleos en ciertos sectores, ya que las máquinas y los algoritmos pueden realizar tareas que anteriormente eran realizadas por humanos de manera más eficiente y económica.

• Sesgo y discriminación: Los algoritmos de IA pueden reflejar sesgos existentes en los datos utilizados para entrenarlos, lo que puede llevar a decisiones discriminatorias en áreas como la contratación, el crédito y la justicia penal si no se abordan adecuadamente

• Privacidad y seguridad de los datos: El uso generalizado de la IA implica la recopilación y el análisis de grandes cantidades de datos personales, lo que plantea preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de la información, especialmente en relación con el almacenamiento y la transmisión de datos sensibles.

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DESVENTAJAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

DESVANTAJAS DE LA INTELIGENCIA

ARTIFICIAL

• Dependencia tecnológica: La creciente dependencia de la IA y la automatización puede llevar a la vulnerabilidad de los sistemas ante fallos técnicos, ciberataques u otros problemas, lo que podría tener consecuencias graves en áreas críticas como la salud,

la seguridad y la infraestructura

• Falta de transparencia: Los algoritmos de IA a menudo operan como "cajas negras", lo que significa que sus procesos de toma de decisiones pueden ser difíciles de entender para los humanos, lo que plantea preocupaciones sobre la transparencia y la responsabilidad en casos de errores o decisiones erróneas

• Ética y responsabilidad: La IA plantea numerosas cuestiones éticas, incluida la responsabilidad por las decisiones tomadas por algoritmos, el uso de datos personales y la creación de sistemas autónomos capaces de actuar de manera independiente

• Desigualdad digital: El acceso desigual a la tecnología y la capacitación necesaria para trabajar con IA puede ampliar la brecha digital entre diferentes grupos socioeconómicos y regiones, exacerbando las disparidades existentes en el acceso a oportunidades y recursos

• Impacto ambiental: La infraestructura necesaria para admitir la IA, como los centros de datos y los dispositivos de computación de alto rendimiento, puede tener un impacto significativo en el medio ambiente debido al consumo de energía y los residuos electrónicos generados

MIGUEL SOSA

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OPINION DE LOS EDITORES

La inteligencia artificial (IA) es una herramienta poderosa que está transformando rápidamente la forma en que vivimos, trabajamos e interactuamos con el mundo que nos rodea. A medida que la IA continúa avanzando, es crucial reflexionar sobre sus implicaciones éticas, sociales y económicas

Es fundamental abordar estos desafíos de manera proactiva y colaborativa. Esto implica desarrollar políticas y regulaciones sólidas para proteger los derechos individuales y mitigar los sesgos inherentes en los sistemas de IA. También significa invertir en educación y capacitación para garantizar que las personas estén preparadas para trabajar junto a la IA y adaptarse a los cambios.