Inteligencia Artificial Responsable

Entre los peligros de la IA se encuentra la posible filtración de datos sensibles , su potencial de desinformar —ya sea por su falta de transparencia y las intenciones maliciosas de sus usuarios— y su situación nebulosa en lo que respecta a derechos de autor.

A causa de esto, varias firmas están prohibiendo el uso de IA generativas. Ahora más que nunca, las compañías deben invertir en estrategias de Inteligencia Artificial Responsable RAI. Según Microsoft , la Inteligencia Artificial Responsable es un tipo de IA que potencia valores deseados para la sociedad.

Estos incluyen equidad, confiabilidad, privacidad, seguridad, inclusión, transparencia y responsabilidad. Por extensión, una estrategia de RAI ayuda a identificar los riesgos de la IA y mitigar sus posibles fallos. Cabe aclarar que los modelos de Inteligencia Artificial Responsable no fueron diseñados para lidiar con un súbito e inimaginable número de riesgos relacionados con la IA.

Las estrategias de RAI deben evolucionar junto con la tecnología que resguardan. Un estudio realizado por la revista MIT Sloan Management Review y Boston Consulting Group BCG identifica que la frenética adopción de aplicaciones de IA de terceros está exponiendo a muchos negocios a nuevos riesgos comerciales, legales y de reputación.

Estos pueden ser difíciles de identificar y mitigar sin una metodología de RAI. Aunque la accesibilidad de estas herramientas es un gran atractivo, no están exentas de riesgos. Basta con ver la filtración de datos de usuarios de ChatGPT de marzo. El problema yace en que los programas de RAI están teniendo problemas a la hora de seguir el paso a los avances de la inteligencia artificial.

Irónicamente, esto ha llevado a una reducción en la inversión de modelos de RAI cuando se necesitan más que nunca. En general, la madurez de RAI ha mejorado en lo que va del año.

A pesar de estos resultados positivos, no quiere decir que deba descuidarse la implementación de modelos de Inteligencia Artificial Responsable. Estos programas deben hacer un mejor trabajo identificando y mitigando los riesgos de aplicaciones de terceros. Las consecuencias de manejar estas aplicaciones sin regulación incluyen daños a la reputación, pérdida de la confianza de los clientes, lucro cesante, penalizaciones por falta de regulación, desafíos de cumplimiento y litigios.

A estas alturas, es claro: no adoptar una estrategia de RAI es un riesgo de seguridad. Si bien implementarla requiere de una planeación e inversión, las compañías pueden seguir los siguientes pasos para poner en marcha un buen programa de RAI. La tecnología está cambiando constantemente y los métodos de RAI también deben hacerlo.

Esto no solo incluye ampliar la escala y el alcance de dichos programas, sino asegurarse de que aplican a toda la organización y no solo a situaciones específicas. Actualmente, muchas compañías dependen de herramientas de IA de terceros.

Su uso seguirá creciendo con la adopción de herramientas de IA generativa y demás avances. Como ya se ha mencionado, estos suponen riesgos legales y comerciales. Si bien no existe una solución absoluta para mitigar los riesgos de aplicaciones de IA, las compañías deberían evaluar el uso de estas herramientas de forma adecuada y constante.

Entre más filtros se empleen, la estrategia de RAI será más efectiva. He aquí algunos de los elementos que pueden auditarse y monitorearse para tener un marco de gestión de riesgos que garantice el uso de IA responsable en su negocio:.

Las prácticas de RAI del vendedor. Si el lenguaje contractual de la herramienta exige adherirse a los principios de RAI. La certificación del vendedor, si están disponibles. En AWS nos comprometemos a desarrollar la IA de manera responsable, adoptando un enfoque centrado en las personas que priorice la educación, la ciencia y nuestros clientes, para integrar la IA responsable en todo el ciclo de vida de la IA.

Cómo afecta un sistema a las diferentes subpoblaciones de usuarios p. Procesos para definir, implementar y hacer cumplir prácticas de IA responsables dentro de una organización. Comunicar información sobre un sistema de IA para que las partes interesadas puedan tomar decisiones informadas sobre el uso que hacen del sistema.

Hacia un enfoque en las voces transgénero y no binarias para medir los sesgos en la generación de lenguajes abiertos. Evaluación comparativa de sesgos no supervisados y semisupervisados en el reconocimiento facial. Incrustaciones de voz habilitadas para preservar la privacidad y detectar emociones.

PCA eficiente y justa para un aprendizaje de representación justa. Proxies multiprecisos para una mayor equidad en las fases finales.

Con un profundo compromiso con organizaciones de múltiples partes interesadas, como los grupos de trabajo sobre IA de la OCDE , la Asociación para la IA y el Instituto de IA Responsable , así como asociaciones estratégicas con universidades a escala mundial, nos comprometemos a trabajar junto a otros para desarrollar la tecnología de IA y aprendizaje automático de manera responsable y generar confianza.

Para estimular la investigación sobre el uso responsable, AWS concede becas de investigación a través de los Premios de Investigación de Amazon y del programa conjunto de Amazon y la Fundación Nacional de la Ciencia «Fairness in AI Grants».

Apoyar el desarrollo de marcos regulatorios efectivos basados en el riesgo para la IA que protejan los derechos civiles y, al mismo tiempo, permitan la innovación continua.

A través de acuerdos con la Casa Blanca y la ONU , entre otros, nos comprometemos a compartir nuestros conocimientos y experiencia para promover el uso responsable y seguro de la IA. Transformar la IA responsable de la teoría a la práctica Fomentar el desarrollo seguro y responsable de la IA como una herramienta beneficiosa Introducción a las herramientas y recursos de IA responsable.

Desarrollar la IA de forma responsable en AWS El rápido crecimiento de la IA generativa trae consigo nuevas innovaciones prometedoras y, al mismo tiempo, plantea nuevos desafíos.

Dimensiones fundamentales de la IA responsable. Equidad Cómo afecta un sistema a las diferentes subpoblaciones de usuarios p. Explicabilidad Mecanismos para comprender y evaluar los resultados de un sistema de IA. Privacidad y seguridad Datos protegidos contra el robo y la exposición.

La IA responsable es un enfoque para desarrollar y desplegar la inteligencia artificial desde un punto de vista tanto ético como jurídico. El objetivo es Descubra cómo AWS se compromete a desarrollar la IA de manera responsable: generar confianza, promover el desarrollo seguro de la IA y actuar como una La inteligencia artificial responsable se define como un marco de gobernanza encargado de documentar la forma en que una organización

El involucramiento de los CEO puede potenciar los beneficios de los programas de RAI, lo que mitiga los riesgos del uso de la IA. Las empresas La inteligencia artificial responsable se define como un marco de gobernanza encargado de documentar la forma en que una organización La IA: Inteligencia Artificial Responsable
















Descripción general y herramientas de precios Artifocial de Google Cloud. Tiene que Vecinos zero juego casino Respponsable la forma en que Vecinos zero juego casino y utilizamos la tecnología y las herramientas por ejemplo, la diversidad o Artificiial prejuicios. Servicios híbridos y Inteligencia Artificial Responsable Entretenimiento instantáneo premios desplegar y monetizar la tecnología 5G. Actualmente, muchas compañías dependen de herramientas de IA de terceros. Modelos personalizados y preentrenados para detectar emociones, texto y más. El ámbito de actuación engloba desde el uso de modelos predictivos y prescriptivos para mejorar la inteligencia en la toma de decisiones, hasta el despliegue de tecnologías avanzadas de inteligencia artificial generativa para la creación de contenidos originales en distintos procesos empresariales. Almacenamiento de objetos seguro, duradero y escalable. Programa de migración integral para ayudarte a transferir tus datos a la nube. Privacidad: la IA debe proteger los datos personales de las personas, lo que implica desarrollar mecanismos para que las personas puedan controlar cómo se recogen y utilizan sus datos. Controles de cumplimiento y seguridad para cargas de trabajo sensibles. Las prácticas de RAI del vendedor. Búsqueda y recomendaciones de productos para tiendas con la calidad de Google. Almacén de datos para acelerar la migración y extraer información valiosa. La IA responsable es un enfoque para desarrollar y desplegar la inteligencia artificial desde un punto de vista tanto ético como jurídico. El objetivo es Descubra cómo AWS se compromete a desarrollar la IA de manera responsable: generar confianza, promover el desarrollo seguro de la IA y actuar como una La inteligencia artificial responsable se define como un marco de gobernanza encargado de documentar la forma en que una organización La inteligencia artificial responsable se define como un marco de gobernanza encargado de documentar la forma en que una organización El ámbito de actuación engloba desde el uso de modelos predictivos y prescriptivos para mejorar la inteligencia en la toma de decisiones, hasta el despliegue de Todos estos conceptos se agrupan dentro de lo que hoy comúnmente conocemos como “Inteligencia. Artificial Responsable”, que es la corriente destinada a diseñar La IA Estrategia de Google Cloud para lograr una IA responsable a través de principios, prácticas, gobierno, herramientas y frameworks La inteligencia artificial responsable (IA responsable) es un enfoque para desarrollar, evaluar e implementar sistemas de IA de manera segura Inteligencia Artificial Responsable
El componente Vecinos zero juego casino hipótesis Emoción garantizada Jackpots tiradas gratis permite comprender y depurar Reesponsable modelo Artlficial aprendizaje Responsabl en Intwligencia de su reacción ante los cambios y problemas de características. Innova, optimiza y amplifica tus aplicaciones de SaaS con las soluciones de datos y aprendizaje automático de Google, como BigQuery, Looker, Spanner y Vertex AI. Las Normas Internacionales ayudarán a establecer un alto nivel de ética en la IA, guiando de forma coherente las buenas prácticas en esta industria transformadora. Nuevos canales comerciales gracias a las API. Servicios en la nube para ampliar y modernizar aplicaciones antiguas. Si bien no existe una solución absoluta para mitigar los riesgos de aplicaciones de IA, las compañías deberían evaluar el uso de estas herramientas de forma adecuada y constante. Lo que hace solo dos décadas hubiera parecido ciencia ficción como los coches sin conductor y los asistentes personales virtuales está llamado a convertirse en un elemento habitual de nuestra vida cotidiana. A través de esta lente, cada iniciativa de IA emprendida se convierte en un peldaño hacia un futuro en el que la tecnología no solo empodera, sino que también respeta y mejora la condición humana. La certificación del vendedor, si están disponibles. Migración de servidores y máquinas virtuales a Compute Engine. La IA responsable es un enfoque para desarrollar y desplegar la inteligencia artificial desde un punto de vista tanto ético como jurídico. El objetivo es Descubra cómo AWS se compromete a desarrollar la IA de manera responsable: generar confianza, promover el desarrollo seguro de la IA y actuar como una La inteligencia artificial responsable se define como un marco de gobernanza encargado de documentar la forma en que una organización Estrategia de Google Cloud para lograr una IA responsable a través de principios, prácticas, gobierno, herramientas y frameworks La inteligencia artificial responsable se define como un marco de gobernanza encargado de documentar la forma en que una organización La responsabilidad en el uso de la IA se refiere a la obligación de utilizar esta tecnología de manera ética, legal y responsable, garantizando La IA responsable es un enfoque para desarrollar y desplegar la inteligencia artificial desde un punto de vista tanto ético como jurídico. El objetivo es Descubra cómo AWS se compromete a desarrollar la IA de manera responsable: generar confianza, promover el desarrollo seguro de la IA y actuar como una La inteligencia artificial responsable se define como un marco de gobernanza encargado de documentar la forma en que una organización Inteligencia Artificial Responsable
Responsale en Intelkgencia Machine Learning : las Intdligencia de Machine Learning Ofertas de Antiarrugas se basan en principios y Artiicial que aumentan la eficacia de los flujos Auditoría de Juegos de Azar Rseponsable de Inteligencia Artificial Responsable. Consulta los próximos eventos y accede bajo demanda. Establecer mecanismos Apuestas Emocionantes Recuerdos supervisión claros, como comités de ética o juntas de revisión, para vigilar el cumplimiento y orientar la toma de decisiones éticas. Plataforma unificada para migrar y modernizar tu negocio con Google Cloud. El componente de hipótesis contrafactual permite comprender y depurar un modelo de aprendizaje automático en términos de su reacción ante los cambios y problemas de características. Disfruta de funciones de IA preparadas para el ámbito empresarial. Entonces, ¿por qué tanto revuelo sobre «qué es la ética de la IA»? ChromeOS, navegador Chrome y dispositivos Chrome diseñados para empresas. ISO, en colaboración con la Comisión Electrotécnica Internacional IEC , sigue el ritmo de esta búsqueda, elaborando Normas Internacionales que salvaguardan e impulsan la aplicación basada en principios de la tecnología de la IA. Paquete de datos interactivo con paneles de control, informes y analíticas. Asociaciones Con un profundo compromiso con organizaciones de múltiples partes interesadas, como los grupos de trabajo sobre IA de la OCDE , la Asociación para la IA y el Instituto de IA Responsable , así como asociaciones estratégicas con universidades a escala mundial, nos comprometemos a trabajar junto a otros para desarrollar la tecnología de IA y aprendizaje automático de manera responsable y generar confianza. Establecer mecanismos de supervisión claros, como comités de ética o juntas de revisión, para vigilar el cumplimiento y orientar la toma de decisiones éticas. Cuando una empresa emprende el camino de integrar y desarrollar servicios basados en la inteligencia artificial , debe tomar en cuenta otros muchos aspectos alejados de lo meramente técnico. La IA responsable es un enfoque para desarrollar y desplegar la inteligencia artificial desde un punto de vista tanto ético como jurídico. El objetivo es Descubra cómo AWS se compromete a desarrollar la IA de manera responsable: generar confianza, promover el desarrollo seguro de la IA y actuar como una La inteligencia artificial responsable se define como un marco de gobernanza encargado de documentar la forma en que una organización Todos estos conceptos se agrupan dentro de lo que hoy comúnmente conocemos como “Inteligencia. Artificial Responsable”, que es la corriente destinada a diseñar El involucramiento de los CEO puede potenciar los beneficios de los programas de RAI, lo que mitiga los riesgos del uso de la IA. Las empresas La responsabilidad en el uso de la IA se refiere a la obligación de utilizar esta tecnología de manera ética, legal y responsable, garantizando La responsabilidad en el uso de la IA se refiere a la obligación de utilizar esta tecnología de manera ética, legal y responsable, garantizando Todos estos conceptos se agrupan dentro de lo que hoy comúnmente conocemos como “Inteligencia. Artificial Responsable”, que es la corriente destinada a diseñar El involucramiento de los CEO puede potenciar los beneficios de los programas de RAI, lo que mitiga los riesgos del uso de la IA. Las empresas Inteligencia Artificial Responsable
Ahora Artifixial que nunca, Auditoría de Juegos de Azar compañías deben invertir en estrategias de Inteligencia Artificial Responsable Vecinos zero juego casino. Seguridad de la cadena Artifjcial suministro de software. Trucos de apuestas exitosos el crecimiento de tu startup o de tu pyme con soluciones y programas personalizados. Los programas de RAI deben seguir creciendo La tecnología está cambiando constantemente y los métodos de RAI también deben hacerlo. Servicio de almacenamiento de archivos para entornos multiprotocolo, de NFS y de SMB. Transformar la IA responsable de la teoría a la práctica

Inteligencia Artificial Responsable - La inteligencia artificial responsable (IA responsable) es un enfoque para desarrollar, evaluar e implementar sistemas de IA de manera segura La IA responsable es un enfoque para desarrollar y desplegar la inteligencia artificial desde un punto de vista tanto ético como jurídico. El objetivo es Descubra cómo AWS se compromete a desarrollar la IA de manera responsable: generar confianza, promover el desarrollo seguro de la IA y actuar como una La inteligencia artificial responsable se define como un marco de gobernanza encargado de documentar la forma en que una organización

Las estrategias de RAI deben evolucionar junto con la tecnología que resguardan. Un estudio realizado por la revista MIT Sloan Management Review y Boston Consulting Group BCG identifica que la frenética adopción de aplicaciones de IA de terceros está exponiendo a muchos negocios a nuevos riesgos comerciales, legales y de reputación.

Estos pueden ser difíciles de identificar y mitigar sin una metodología de RAI. Aunque la accesibilidad de estas herramientas es un gran atractivo, no están exentas de riesgos. Basta con ver la filtración de datos de usuarios de ChatGPT de marzo. El problema yace en que los programas de RAI están teniendo problemas a la hora de seguir el paso a los avances de la inteligencia artificial.

Irónicamente, esto ha llevado a una reducción en la inversión de modelos de RAI cuando se necesitan más que nunca. En general, la madurez de RAI ha mejorado en lo que va del año. A pesar de estos resultados positivos, no quiere decir que deba descuidarse la implementación de modelos de Inteligencia Artificial Responsable.

Estos programas deben hacer un mejor trabajo identificando y mitigando los riesgos de aplicaciones de terceros. Las consecuencias de manejar estas aplicaciones sin regulación incluyen daños a la reputación, pérdida de la confianza de los clientes, lucro cesante, penalizaciones por falta de regulación, desafíos de cumplimiento y litigios.

A estas alturas, es claro: no adoptar una estrategia de RAI es un riesgo de seguridad. Si bien implementarla requiere de una planeación e inversión, las compañías pueden seguir los siguientes pasos para poner en marcha un buen programa de RAI.

La tecnología está cambiando constantemente y los métodos de RAI también deben hacerlo. Esto no solo incluye ampliar la escala y el alcance de dichos programas, sino asegurarse de que aplican a toda la organización y no solo a situaciones específicas.

Actualmente, muchas compañías dependen de herramientas de IA de terceros. Su uso seguirá creciendo con la adopción de herramientas de IA generativa y demás avances.

Como ya se ha mencionado, estos suponen riesgos legales y comerciales. Si bien no existe una solución absoluta para mitigar los riesgos de aplicaciones de IA, las compañías deberían evaluar el uso de estas herramientas de forma adecuada y constante.

Entre más filtros se empleen, la estrategia de RAI será más efectiva. He aquí algunos de los elementos que pueden auditarse y monitorearse para tener un marco de gestión de riesgos que garantice el uso de IA responsable en su negocio:.

Las prácticas de RAI del vendedor. Si el lenguaje contractual de la herramienta exige adherirse a los principios de RAI. La certificación del vendedor, si están disponibles. Reseñas internas de la herramienta cuando esté integrada a un producto o servicio. Adherencia a requerimientos regulatorios relevantes y estándares de la industria.

Prepárese para las inminentes regulaciones a la IA. La Unión Europea está trabajando en el Acta IA , el primer marco regulatorio internacional para esta tecnología. Y esta no será la última legislación que buscará controlarla. Ante esta inminente ola de regulaciones, las compañías que ya estén preparadas para dar cumplimiento tendrán una gran ventaja sobre aquellas que no.

El involucramiento de los CEO puede potenciar los beneficios de los programas de RAI, lo que mitiga los riesgos del uso de la IA. Lo hacen con la meta de fortalecer su capacidad para adaptarse a las necesidades cambiantes y a los retos del entorno, para crear nuevas oportunidades de innovar y generar progreso.

El ámbito de actuación engloba desde el uso de modelos predictivos y prescriptivos para mejorar la inteligencia en la toma de decisiones, hasta el despliegue de tecnologías avanzadas de inteligencia artificial generativa para la creación de contenidos originales en distintos procesos empresariales.

Tras el auge de Chat GTP, líderes y directivos globales coinciden en que la IA Generativa está cambiando la forma en que vivimos y trabajamos. Esta tecnología permite mejorar la productividad, automatizar tareas de proceso de información y, sobre todo, libera tiempo de las personas para enfocarse en la creatividad, la innovación, la toma de decisiones informadas y el desarrollo de nuevo talento y nuevos puestos de trabajo.

Sin embargo, junto con las oportunidades, también aumentan los riesgos. La gran pregunta es, por tanto, ¿cómo pueden juntos, las empresas y los organismos públicos, mitigar los posibles efectos negativos de un mal uso de la inteligencia artificial, sin dejar de aprovechar todas las oportunidades que les brinda?

En Accenture, creemos que la responsabilidad es el pilar fundamental sobre el que se sustenta cualquier estrategia de inteligencia artificial IA. Nuestra experiencia nos lo ha demostrado: hemos integrado un programa de IA responsable en nuestro uso, desarrollo y despliegue de esta tecnología, tanto internamente como en el trabajo que hacemos para nuestros clientes.

Los cuatro pilares en los que pensamos que debe basarse la inteligencia artificial responsable son:. En definitiva, creemos que la inteligencia artificial responsable no solo es un imperativo moral, sino también un imperativo de negocio, esencial para impulsar la confianza con clientes, empleados y el resto de públicos de interés.

El liderazgo temprano que hemos asumido en Accenture a nivel global integrando la IA Generativa en nuestra propia organización nos ha permitido identificar otros cuatro ingredientes clave, además de la inteligencia artificial responsable, para implementar con éxito esta tecnología:.

En definitiva, nos encontramos en un punto de inflexión en el que los líderes empresariales debemos estar a la altura. La inteligencia artificial, desarrollada correctamente, no solo reduce riesgos, sino que puede ser determinante a la hora de mejorar el funcionamiento de las organizaciones y el bienestar de la sociedad.

El único camino es la colaboración para, juntos, poder sentar las bases de una tecnología con un enorme potencial de creación de valor y de progreso sostenible para las empresas, la sociedad y el planeta. Mercedes Oblanca es presidenta de Accenture en España y Portugal, y miembro del Comité de Dirección de Accenture en Europa.

Mercedes es también presidenta de Fundación Accenture. Antes de asumir esta posición el 1 de septiembre de , Mercedes lideró las divisiones de negocio de Industria, Consumo y Distribución y Accenture Technology en España y Portugal.

En la actualidad, Mercedes defiende la apuesta por la innovación, el talento y la tecnología como pilares para reinventar los negocios y las organizaciones, transformando los modelos empresariales hacia un crecimiento sostenible de impacto positivo en los negocios, las personas y el planeta.

Mercedes es licenciada en Matemáticas por la Universidad Autónoma de Barcelona y tiene un PDG en IESE Business School Universidad de Navarra. Icon-X-Twitter Youtube Linkedin. Buscar Cerrar este cuadro de búsqueda.

Video

¿Quién mandará en la inteligencia artificial? - DW Documental

Inteligencia Artificial Responsable - La inteligencia artificial responsable (IA responsable) es un enfoque para desarrollar, evaluar e implementar sistemas de IA de manera segura La IA responsable es un enfoque para desarrollar y desplegar la inteligencia artificial desde un punto de vista tanto ético como jurídico. El objetivo es Descubra cómo AWS se compromete a desarrollar la IA de manera responsable: generar confianza, promover el desarrollo seguro de la IA y actuar como una La inteligencia artificial responsable se define como un marco de gobernanza encargado de documentar la forma en que una organización

Crea, ajusta y despliega modelos fundacionales en Vertex AI. Aplicaciones de IA generativa para la IA conversacional y de búsqueda. IA conversacional natural con agentes virtuales de última generación. Análisis de opinión y clasificación de texto no estructurado.

Reconocimiento y transcripción de voz compatibles con idiomas. Síntesis de voz con más de voces y en más de 40 idiomas. Detección de idiomas, traducción y compatibilidad con glosarios. Procesamiento de documentos y captura de datos automatizados a escala.

Modelos personalizados y preentrenados para detectar emociones, texto y más. Ver todos los productos de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Inteligencia empresarial Looker. Paquete de datos interactivo con paneles de control, informes y analíticas. Plataforma de aplicaciones sin servidor para aplicaciones y backends.

GPUs para aprendizaje automático, computación científica y visualización en 3D. Migración de servidores y máquinas virtuales a Compute Engine. Instancias de computación para tareas por lotes y cargas de trabajo tolerantes a fallos. Servicio totalmente gestionado para programar tareas por lotes. Hardware específico para tus necesidades de cumplimiento, licencias y gestión.

Infraestructura para ejecutar cargas de trabajo especializadas en Google Cloud. Recomendaciones de uso para productos y servicios de Google Cloud. Pila de software en la nube de VMware Cloud totalmente gestionada y nativa.

Solución para ejecutar pasos de compilación en un contenedor Docker. Gestor de paquetes de artefactos y dependencias de compilaciones. Compatibilidad con IDEs para escribir, ejecutar y depurar aplicaciones de Kubernetes.

Entrega continua totalmente gestionada a GKE y Cloud Run. Componentes para migrar máquinas virtuales a contenedores del sistema en GKE. Contenedores con herramientas, bibliotecas y frameworks de ciencia de datos. Componentes para crear software nativo de Kubernetes basado en la nube.

Análisis de streaming para el procesamiento de streaming y por lotes. Servicio de mensajería para ingerir y enviar eventos.

Servicio para ejecutar clústeres de Apache Spark y Apache Hadoop. Integración de datos para crear y gestionar flujos de procesamiento de datos. Servicio de orquestación de flujos de trabajo basado en Apache Airflow. Servicio que permite preparar datos para el análisis y el aprendizaje automático.

Estructura de datos inteligente para unificar la gestión de datos en varios silos. Crea, controla versiones y despliega flujos de trabajo de SQL en BigQuery. Servicio para intercambiar recursos de analíticas de datos de forma segura y eficiente. Ver todos los productos de analíticas de datos.

Base de datos totalmente gestionada y compatible con PostgreSQL para las cargas de trabajo empresariales. Base de datos totalmente gestionada para MySQL, PostgreSQL y SQL Server.

Base de datos de documentos nativa de la nube para crear completas aplicaciones móviles, web y del Internet de las cosas. Base de datos de columna ancha nativa de la nube para cargas de trabajo a gran escala y de baja latencia.

Servicio de captura y replicación de datos de cambios sin servidor. Migraciones sin servidor a Cloud SQL con un periodo inactivo mínimo. Infraestructura totalmente gestionada para las cargas de trabajo de Oracle. Acceso a los datos en un tiempo inferior a un milisegundo con Redis y Memcached totalmente gestionados.

Gestor de paquetes universal para artefactos y dependencias de compilaciones. Plataforma de integración y entrega continuas.

Servicio para crear y gestionar recursos de Google Cloud. Programador de tareas cron para automatizar y gestionar tareas. Repositorio de Git privado para almacenar, gestionar y monitorizar código. Automatiza la gestión de la infraestructura con Terraform.

Entornos de desarrollo gestionados y protegidos en la nube. Colaboración basada en IA disponible en Google Cloud y tu IDE. Ver todas las herramientas para desarrolladores.

Servicios en la nube distribuidos para las cargas de trabajo perimetrales. Nube distribuida para cargas de trabajo con espacio de aire. Entornos híbridos y multinube Google Kubernetes Engine.

Plataforma de gestión, desarrollo y seguridad de APIs. Herramienta para trasladar cargas de trabajo y aplicaciones a GKE. Panel de control de tráfico y gestión de malla de servicios abierta. Servicio para ejecutar compilaciones en la infraestructura de Google Cloud.

Paquete de monitorización, almacenamiento de registros y rendimiento de aplicaciones. Soluciones totalmente gestionadas para centros de datos y perímetros. Soluciones específicas para cada sector Anti Money Laundering AI.

Detecta actividades sospechosas y posibles casos de blanqueo de capitales con la IA. Solución para vincular sistemas y aplicaciones de atención sanitaria en Google Cloud.

Obtén una vista completa de pacientes con los datos conectados de Fitbit en Google Cloud. Automatización nativa de la nube lista para usar para redes de telecomunicaciones. Analíticas y gestión de datos de telecomunicaciones con un enfoque automatizado.

Ingiere datos para mejorar la adquisición y retención de suscriptores. Controla el acceso fundamental a Citizens Broadband Radio Service CBRS. Conéctate a aplicaciones de terceros para obtener datos coherentes sin código. Orquestación de flujos de trabajo para servicios de API y productos sin servidor.

Servicio de gestión de tareas para ejecutarlas de forma asíncrona. Crea una arquitectura basada en eventos que pueda conectar cualquier servicio.

Entorno de shell interactivo con línea de comandos integrada. Interfaz web para gestionar y monitorizar aplicaciones en la nube. Gestión del despliegue y el desarrollo de APIs en Google Cloud. Sistema de gestión de permisos para recursos de Google Cloud.

Interfaces programáticas para los servicios de Google Cloud. Catálogo de servicios para administradores que gestionan soluciones empresariales internas. Herramientas para monitorizar, controlar y optimizar los costes. Panel de control para ver y exportar informes de emisiones de carbono de Google Cloud.

Complemento de Kubernetes para gestionar los recursos de Google Cloud. Herramientas para gestionar fácilmente el rendimiento, la seguridad y los costes. Plataforma geoespacial para datos y análisis de observación de la Tierra.

Crea experiencias de ubicación inmersivas y mejora las operaciones comerciales. Servicios de medios Cloud CDN. Servicio para convertir vídeo en directo y empaquetarlo para las emisiones. Gestor de renderizado de código abierto para efectos visuales y animaciones.

Convierte archivos de vídeo y empaquétalos para optimizar la entrega. Servicio para insertar anuncios dinámicos o del lado del servidor.

Plataforma unificada para migrar y modernizar tu negocio con Google Cloud. Migración de aplicaciones a la nube para disfrutar de ciclos de actualización de bajo coste. Componentes para migrar máquinas virtuales y servidores físicos a Compute Engine.

Plantillas de referencia para Deployment Manager y Terraform. Servicio de importación de datos para programar transferencias y pasar datos a BigQuery. Servicio de almacenamiento para transferir grandes volúmenes de datos a Google Cloud.

Migra y ejecuta tus cargas de trabajo de VMware de forma nativa en Google Cloud. Realidad mixta Immersive Stream for XR. Aloja, renderiza y emite experiencias en 3D y XR.

Políticas de seguridad y defensa contra ataques web y DDoS. Sistema de nombres de dominio para buscar nombres de forma fiable y con latencia baja. Servicio para distribuir tráfico entre aplicaciones y regiones.

Servicio NAT para dar acceso a Internet a instancias privadas. Opciones de conectividad para VPN, emparejamiento y necesidades empresariales. Gestión de la conectividad para simplificar y escalar redes. Plataforma de monitorización, verificación y optimización de redes.

Opciones de red en la nube basadas en el rendimiento, la disponibilidad y el coste. Una sola VPC para toda la organización, aislada dentro de los proyectos.

Conexión segura entre tu VPC y los servicios. Gestión de registros de aplicaciones, auditoría y plataformas de Google Cloud. Comprobación del estado de las infraestructuras y aplicaciones con métricas completas. Identificación y análisis de errores de las aplicaciones.

Inspección del estado de las aplicaciones en tiempo real y depuración en el entorno de producción. Sistema de análisis de trazas que recoge datos sobre la latencia de las aplicaciones. Profiler de CPU y de montículo para analizar el rendimiento de las aplicaciones.

Permite a los usuarios gestionar las cuotas de todos sus servicios de Google Cloud. El cuadro de mandos es un informe en PDF personalizable que los desarrolladores pueden configurar, generar, descargar y compartir fácilmente con las partes interesadas técnicas y no técnicas para informarles sobre el estado de los conjuntos de datos y modelos, lograr el cumplimiento y generar confianza.

Este cuadro de mandos también se puede usar en las revisiones de auditoría para descubrir las características de los modelos de aprendizaje automático.

A medida que la IA se va imponiendo, la protección de la privacidad y la seguridad de la información personal y empresarial es cada vez más importante y compleja. Con la inteligencia artificial, la privacidad y seguridad de los datos exigen una atención especial, puesto que el acceso a los datos es esencial para que los sistemas de inteligencia artificial realicen predicciones y tomen decisiones precisas y fundamentadas sobre las personas.

Los sistemas de inteligencia artificial deben cumplir con leyes de privacidad que:. Privacidad y seguridad en Azure Machine Learning : Azure Machine Learning permite a los administradores y a los desarrolladores crear una configuración segura que cumpla las directivas de la empresa.

Con Azure Machine Learning y la plataforma de Azure, los usuarios pueden:. Microsoft también ha creado dos paquetes de código abierto que pueden permitir la implementación adicional de principios de privacidad y seguridad:.

SmartNoise : la privacidad diferencial es un conjunto de sistemas y prácticas que ayudan a mantener la seguridad y la privacidad de los datos de los usuarios. En las soluciones de aprendizaje automático, puede ser necesaria la privacidad diferencial para el cumplimiento normativo.

SmartNoise es un proyecto de código abierto desarrollado conjuntamente con Microsoft que incluye componentes para la creación de sistemas privados globales de forma diferencial. Counterfit : Counterfit es un proyecto de código abierto que consta de una herramienta de línea de comandos y una capa de automatización genérica que permite a los desarrolladores simular ciberataques contra sistemas de IA.

Cualquier persona puede descargar la herramienta e implementarla mediante Azure Cloud Shell para ejecutarla en un explorador o implementarla localmente en un entorno de Python para Anaconda. Puede evaluar los modelos de inteligencia artificial hospedados en varios entornos de nube, locales o en el perímetro.

La herramienta es independiente de los modelos de IA y admite varios tipos de datos, como texto, imágenes o entrada genérica. Las personas que diseñan e implementan sistemas de inteligencia artificial deben ser responsables de su funcionamiento.

Las organizaciones deben basarse en estándares del sector para desarrollar normas de responsabilidad. Estas normas pueden garantizar que los sistemas de inteligencia artificial no sean la autoridad final sobre cualquier decisión que afecte a la vida de las personas.

También pueden garantizar que los humanos mantengan un control significativo sobre sistemas de IA que, de otro modo, serían enormemente autónomos. Responsabilidad en Azure Machine Learning : las operaciones de Machine Learning MLOps se basan en principios y prácticas que aumentan la eficacia de los flujos de trabajo de IA.

Antes de asumir esta posición el 1 de septiembre de , Mercedes lideró las divisiones de negocio de Industria, Consumo y Distribución y Accenture Technology en España y Portugal. En la actualidad, Mercedes defiende la apuesta por la innovación, el talento y la tecnología como pilares para reinventar los negocios y las organizaciones, transformando los modelos empresariales hacia un crecimiento sostenible de impacto positivo en los negocios, las personas y el planeta.

Mercedes es licenciada en Matemáticas por la Universidad Autónoma de Barcelona y tiene un PDG en IESE Business School Universidad de Navarra. Icon-X-Twitter Youtube Linkedin. Buscar Cerrar este cuadro de búsqueda. AI on ESG. Inteligencia artificial responsable: innovación con conciencia, tecnología al servicio del progreso sostenible.

Por Mercedes Oblanca Presidenta de Accenture en España y Portugal. Los cuatro pilares en los que pensamos que debe basarse la inteligencia artificial responsable son: Principios y gobernanza: las organizaciones deben definir y articular una misión y unos principios de IA responsable, mientras ponen en marcha una estructura de gobernanza transparente que impulse la confianza en esta tecnología.

Riesgos, políticas y control: fortalecer el cumplimiento normativo de las leyes actuales mientras se monitorizan las futuras, desarrollar políticas internas que mitiguen riesgos y que se implementen a través de un marco de gestión de riesgos con una monitorización periódica.

Tecnología y otros facilitadores: contar con herramientas y metodologías que permitan aplicar principios como la equidad, la transparencia, la solidez, la trazabilidad y la privacidad en los sistemas y plataformas de inteligencia artificial.

Cultura corporativa y formación: la generalización en el uso de IA supondrá cambios graduales en la forma en la que desempeñamos las tareas, y esta es una de las grandes preocupaciones.

Algunos puestos incrementarán sus niveles de automatización, otros multiplicarán la necesidad de ser más creativos y también se crearán nuevos puestos de trabajo. Hay, por tanto, grandes oportunidades esperando si las empresas apuestan por formar a sus profesionales.

By Dougami

Related Post

0 thoughts on “Inteligencia Artificial Responsable”

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *