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  • ¿Puede la inteligencia artificial predecir la nota de un alumno sin necesidad de examen?

    Dado que tenemos un sistema que predice la nota que obtendrá un alumno en el examen con un margen de error razonable, ¿podemos utilizar la predicción como nota final, y nos olvidamos del examen?

    La inteligencia artificial y el análisis de datos tienen impacto en nuestras vidas a prácticamente todos los niveles. El contexto educativo no es una excepción. Así surge lo que llamamos Learning Analytics, una disciplina de investigación que trata de aplicar el análisis de datos para mejorar el proceso de enseñanza y aprendizaje.

    Entre otros muchos tipos de estudios, son varias las iniciativas de investigación que trabajan con algoritmos predictivos cada vez más sofisticados que buscan anticipar factores como el riesgo de abandono de un alumno o incluso la calificación que éste pudiera obtener.

    Programar para predecir

    Los primeros trabajos enfocados a la predicción de notas se basaban en la aplicación de una serie de reglas preestablecidas sobre un conjunto de hechos relativamente simple. Más recientemente, sin embargo, los trabajos propuestos analizan todo el registro de interacción de un alumno con su plataforma educativa y utilizan complejas redes neuronales para lograr esa predicción de nota. De hecho, se obtienen resultados realmente sorprendentes.

    Por ejemplo, en el trabajo presentado por Alonso-Misol et al. se compara el rendimiento de diferentes algoritmos, obteniendo una precisión del 96 % a la hora de predecir la nota de un examen. Eso quiere decir que, en 96 de cada 100 alumnos, el humano pone una nota muy cercana a la que el algoritmo dijo que iba a poner.

    Se trata de una disciplina relativamente reciente. Es de esperar que los resultados sean cada vez mejores por lo que en algún momento se podría plantear la siguiente pregunta: dado que tenemos un sistema que predice la nota que obtendrá un alumno en el examen con un margen de error razonable, ¿podemos utilizar la predicción como nota final, y nos olvidamos del examen?

    Un deseo utópico

    Suena tentador, los exámenes son la actividad más odiada por los alumnos. Tampoco gozan de gran simpatía entre el profesorado ya que la calificación es una tarea realmente costosa. A buen seguro, ambos colectivos aplaudirían el fin de los exámenes. Sin embargo, la realidad es bien diferente y es muy probable que la predicción, ahora exitosa, sólo produzca números sin sentido si el examen desaparece.

    En primer término, un cuaderno de notas en el pupitre de una clase en la que los alumnos escriben (probablemente un examen).
    No se pueden predecir los resultados de los exámenes sin exámenes previos de referencia.
    Yustinus Tjiuwanda / Unsplash

     

    Esto es así por el modo en el que funcionan los sistemas predictivos que se apoyan en técnicas de aprendizaje supervisado. En esencia, el principio de funcionamiento es el siguiente: se analizan datos del curso presente y se comparan con datos de cursos pasados. Si en cursos pasados existe un patrón de actividad que se pueda relacionar con la obtención de una determinada calificación, entonces se predecirá que los alumnos que en el presente curso tienen ese patrón tendrán esa calificación. Dicho de otra forma: es muy probable que un alumno obtenga una calificación similar a la que obtuvieron los alumnos que tuvieron una interacción con la plataforma similar a la suya.

    Así, los sistemas predictivos tendrán éxito en la medida en que el curso que está siendo analizado tenga un funcionamiento equivalente a ediciones previas del mismo curso.

    Para entender esto adecuadamente, imaginemos un curso de un mes en el que los alumnos tienen que entregar una actividad el viernes de cada semana. Habrá alumnos que sólo generen actividad el viernes, para realizar la entrega. Habrá otros alumnos que generarán actividad durante toda la semana, con más intensidad el viernes. Lo que parece que está claro es que será un patrón de actividad semanal.

    Imaginemos ahora que entra un nuevo profesor y decide que las actividades correspondientes a las cuatro semanas se entregan todas al final del mes. A buen seguro, el patrón de actividad de los alumnos cambiará e incluso habrá alumnos que no entren al curso hasta la última semana. Este cambio en la metodología docente hará que deje de tener sentido la comparativa entre el curso actual y los cursos previos. Como resultado, los sistemas predictivos perderán todo su potencial.

    Algo similar ocurriría al eliminar el examen. A pesar de que existen alumnos que tienen una fuerte motivación intrínseca para seguir adelante con su aprendizaje, la motivación extrínseca que impone un examen es el principal factor motivante para seguir con la actividad en el curso. Dicho de otra forma: sin examen, los alumnos trabajarían menos en el curso y con un patrón de trabajo muy diferente. Los sistemas predictivos, por tanto, perderían su valor.

    Otras posibilidades de evaluación

    Si queremos (quisiéramos) eliminar el examen, entonces debemos pensar en todo el catálogo de actividades alternativas descrito en este otro artículo. En cualquier caso, lo llamemos “examen”, “rúbrica”, “portfolio”, o de cualquier otra manera, la actividad de los alumnos está muy modulada por las fechas de entrega de las actividades que cuentan para la nota.

    El objetivo de los sistemas predictivos para la calificación de los alumnos es, principalmente, el de detectar alumnos en riesgo de abandono para ofrecerles un apoyo adecuado. También son útiles para anticipar los recursos que se vayan a necesitar. Entre los objetivos de los sistemas predictivos de calificación no está, sin embargo, la eliminación del examen final.The Conversation

    Luis de la Fuente Valentín, Profesor del Máster Universitario en Análisis y Visualización de Datos Masivos, UNIR – Universidad Internacional de La Rioja

    Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.

  • Super Bowl 2022: la tecnología detrás del macro evento deportivo.

    El Super Bowl ha sido escenario de muchas innovaciones tecnológicas a lo largo de los años, y 2022 no ha sido una excepción, ofreciendo a los millones de fanáticos de todo el mundo una experiencia intensa y envolvente.

    Este espectáculo deportivo, sigue siendo el evento más importante del calendario publicitario, uno de los eventos deportivos más emocionantes de la historia, un evento cultural que atrae a una gran audiencia incluso cuando la televisión en vivo pierde terreno frente a las plataformas de transmisión y el entretenimiento móvil.

    El estadio SoFi en California, reunió este domingo una variedad de innovaciones tecnológicas. Los espectadores del juego tuvieron acceso a pagos sin efectivo, señalización 100% digital, contenido de alta calidad, incluso operación inalámbrica analógica, entre otros. Lo anterior, fue posible gracias a que la compañía Cisco autorizó instalar tecnología de red en el estadio, lo que ayudó a optimizar las operaciones y redefinir la experiencia que obtuvo las audiencia durante el evento en vivo.

    Los gráficos de este año contaron con habilidades de realidad aumentada (AR) que cambiaron el juego. Verizon, la empresa principal de CES® 2021, está mostrando el poder de AR en la aplicación móvil de la NFL. En el 5G SuperStadium, los fanáticos pueden acceder a varios ángulos de visión y proyectar superposiciones de Next Gen Stats for Players de la NFL.

    CBS Sports también desarrolló cuatro cámaras AR para proporcionar el motivo del mar y la arena del Super Bowl LVI, creando atractivas experiencias de visualización en el hogar y ofreciendo ángulos de visión nunca antes vistos, como ‘Trolley Cam’: la cual puede desplazarse en tirolesa de un extremo del estadio al otro a velocidades de hasta 65 mph, lo que ofrece un ángulo de visión incomparable de un aficionado en la octava fila de las gradas. Además, ‘Cámaras Venice’: dos cámaras Sony Venice, que normalmente se usan para aplicaciones de estilo cinematográfico, se usaron en vivo en el Super Bowl LVI. Proporciona tomas de fotograma completo y poca profundidad para una sensación cinematográfica. Por último, ‘Movie Bird Crane’: una grúa Move Bird de 53 pies, reservada para películas y producciones importantes, se aprovechará para mostrar la acción del juego y servir como una cámara habilitada para AR.

    Los dos finalistas del Super Bowl, los Rams de Los Ángeles y los Bengals de Cincinnati, también han acuñado NFT específicos en su honor para la ocasión. El ganador del concurso verá su propio NFT conmemorativo del campeonato lanzado a finales de este mes, dijo la NFL. Este no es el primer experimento de la NFL con los activos digitales en auge. La liga comenzó a ofrecer «NFT de boletos conmemorativos virtuales» durante la temporada regular y «fue testigo de un gran éxito» con el esfuerzo, dijo. El Super Bowl de este año solo contará con boletos móviles, lo que le otorga a la NFL otra oportunidad de experimentar con NFT.

    «Ofrecer NFT de Super Bowl personalizados nos permite mejorar la experiencia del día del juego, al mismo tiempo que nos permite evaluar más a fondo el espacio de NFT para futuras oportunidades de participación en eventos y venta de boletos», dijo Bobby Gallo, vicepresidente senior de desarrollo de negocios de clubes de la NFL, en un comunicado.

    Asimismo, al menos tres servicios en línea para comprar y vender monedas digitales (EToro, Crypto.com y FTX) están programados para publicar anuncios durante el juego del domingo. BitBuy, un intercambio de cifrado canadiense, ejecutará uno durante la transmisión canadiense del juego. En los foros de Reddit y en Madison Avenue, el juego incluso ha sido rebautizado como «Crypto Bowl».

    Por último, la plataforma de influencers impulsada por IA, ‘Influential’, rastreó 288 millones de menciones sociales durante el evento. Tampoco es sorprendente, dado su interés en las personalidades, que hayan clasificado a las celebridades que aparecen en los anuncios de este año por la cantidad de menciones sociales obtenidas durante el juego. De esta manera, los anuncios del Super Bowl pueden verse como esfuerzos influyentes con ‘superpoderes’. La IA también fue utilizada por los comentaristas gracias a Amazon Web Services. para tener una información más detallada y precisa de cada jugador y poder así hacer una mejor valoración en vivo del partido.

    “Este será el Super Bowl tecnológicamente más avanzado de todos los tiempos”, dijo Keith Bruce, director ejecutivo del Comité Anfitrión del Super Bowl. “Marcará el comienzo de una nueva era para los Super Bowls en la forma en que se utiliza la tecnología para mejorar la experiencia de los fanáticos”.

  • Ameca, el robot humanoide que nos señala el futuro

    Ameca, la cara del futuro de la robótica

    Los desarrollos de la inteligencia artificial y la robótica tienen como propósito recrear a los humanos de pies a cabeza. Aunque los prototipos todavía son lentos, sorprende la rapidez con la que avanzan por imitar la realidad. Es el caso de Ameca, el robot humanoide que ha logrado conquistar las redes sociales por sus movimientos y gestos consiguiendo impresionar a tanta gente que se ha convertido en un fenómeno viral.

    Su fabricante, Engineered Arts, con sede en Reino Unido, lo describe como «el robot con forma humana más avanzado del mundo que representa la vanguardia de la tecnología robótica humana» y añadió que es «una plataforma para desarrollar IA» y está permitiendo que otros desarrollen los algoritmos de aprendizaje automático necesarios.

    La empresa diseña y fabrica robots de entretenimiento con apariencia humana para centros científicos, parques temáticos y empresas. Para ello, han ido creando una serie de robots con expresiones cada vez más realistas. Sus modelos anteriores, Mesmer y RoboThespian, son capaces de demostrar una amplia gama de emociones.

    Este androide ha sido diseñado como una plataforma robótica: los clientes que la compran pueden agregar IA y otro software para darle al robot las habilidades deseadas. El software con el que viene está diseñado para crear expresiones realistas.

    Si bien, este robot humanoide mantiene una esencia bastante robótica en su estructura corporal además de su cara grisácea, se puede notar la particularidad de su rostro. Los videos que ofrecen un primer vistazo a Ameca muestran al robot que parece despertarse, aflojar sus articulaciones y mirar con asombro el mundo que lo rodea. Las expresiones y gestos son increíblemente naturales. El robot Ameca tiene la piel de color gris, con características deliberadas de género y raza neutrales.

    Cada robot está diseñado y construido a partir de escaneos internos en 3D de personas reales. Lo que permite imitar la estructura ósea humana, la textura de la piel y cabello y las expresiones de manera convincente. Parece tener una cabeza, cara, cuello, hombros, brazos y manos completamente articulados, pero Engineered Arts señala que ninguno de sus robots puede caminar, aunque la compañía está estudiando esa capacidad.

    Engineered Arts utiliza motores «potentes, silenciosos y de alto par» para impulsar los movimientos del cuerpo y la cabeza, con todo diseñado desde cero para trabajar en conjunto a la perfección. También utiliza sensores como cámaras, sensores de profundidad, LiDAR y micrófonos. Para controlar los movimientos, ha desarrollado un software basado en navegador que funciona con muchas aplicaciones 3D utilizadas para efectos visuales o animación de juegos.

    Will Jackson, fundador de Engineered Arts, afirmó que las habilidades de Ameca y los robots anteriores de la compañía son el resultado de más de 15 años de investigación y desarrollo, declarando que el objetivo de la empresa sigue siendo el mismo: desarrollar robots que sean capaces de interactuar de manera similar a los humanos y establecer rápidamente una relación con cualquier persona, cerrando la brecha entre los humanos y el mundo digital. Su precio supera los $ 133,000.

  • El Parlamento Europeo pide la prohibición del reconocimiento facial en espacios públicos

    El Parlamento Europeo ha votado a favor de la prohibición del uso policial de la tecnología de reconocimiento facial en lugares públicos y de la vigilancia policial predictiva, una práctica controvertida que implica el uso de herramientas de inteligencia artificial con la esperanza de identificar a los posibles delincuentes antes de que cometan un delito.

    Al explicar la resolución, el Parlamento Europeo afirmó que el uso de inteligencia artificial (IA) por parte de las fuerzas del orden plantea actualmente varios riesgos que abarcan la toma de decisiones opaca, la discriminación, la intrusión de la privacidad, los desafíos a la protección de datos personales, la dignidad humana y la libertad de expresión e información.

    Los representantes de la Cámara concluyeron que los ciudadanos solo deben ser monitoreados cuando sean sospechosos de un delito, y citaron asimismo preocupaciones sobre sesgo algorítmico en IA y señalaron hay evidencia que sugiere que los sistemas de identificación basados ​​en inteligencia artificial identifican erróneamente grupos basados ​​en etnia, género, orientación política u sexual. Como resultado, dicen los eurodiputados, «los algoritmos deben ser transparentes, rastreables y suficientemente documentados», con opciones de código abierto que se utilicen siempre que sea posible, siendo tanto la supervisión humana como la protección legal necesarias para evitar la discriminación.

    Los eurodiputados también pidieron la prohibición de las bases de datos privadas de reconocimiento facial, como las que utiliza la controvertida empresa Clearview AI. El Parlamento apoya además el intento de la Comisión Europea en su proyecto de ley de IA de prohibir los sistemas de puntuación social, como los lanzados por China, que califican la confiabilidad de los ciudadanos en función de su comportamiento.

    La resolución establece que «aquellos sujetos a sistemas impulsados ​​por IA deben recurrir a la reparación». Según la legislación de la UE, según el documento, «una persona tiene derecho a no ser sometida a una decisión que produzca efectos jurídicos sobre ella o la afecte significativamente y se base únicamente en el tratamiento automatizado de datos».

    Al menos tres personas en los EE. UU., todas ellas hombres de etnia negra, han sido arrestadas injustamente debido a coincidencias deficientes en el reconocimiento facial. En Detroit, que comenzó a poner a prueba un software de reconocimiento facial en 2017, la policía en 2020 utilizó la tecnología para realizar más de 100 búsquedas de sospechosos y realizó más de 80 arrestos en los casos en que se identificó una posible coincidencia, según el registro público del Departamento de Policía. En Reino Unido, se descubrió que la tecnología de reconocimiento facial utilizada por la Policía Metropolitana en 2019 era un 81% inexacta, y señaló por error a 4 de cada 5 personas inocentes como sospechosos buscados, según un documento técnico de la Universidad de Essex.

    “Esta es una gran victoria para todos los ciudadanos europeos”, dijo Petar Vitanov (S&D), autor de la resolución. La resolución, aunque no vinculante, envía una fuerte señal sobre cómo es probable que el Parlamento vote en las próximas negociaciones de la Ley de IA. Esto contrasta radicalmente con las políticas implementadas en algunos países miembros de la UE, que anhelan utilizar estas tecnologías para reforzar sus aparatos de seguridad. Se espera que el mercado global de reconocimiento facial tenga un valor de 4.450 millones de dólares en 2021.

  • Yara Birkeland, el primer buque de carga totalmente eléctrico y autónomo está listo para surcar los mares de Noruega

    Se espera que Yara Birkeland, el nuevo buque portacontenedores eléctrico de batería noruego, se convierta en el primer buque de carga autónomo con cero emisiones del mundo. La empresa química Yara International anunció el concepto en 2017. El barco se ha desarrollado en asociación con la empresa de tecnología Kongsberg.

    No es el primer barco autónomo, le precede un ferry autónomo lanzado en Finlandia en 2018, pero es el primer buque portacontenedores totalmente eléctrico, dicen sus fabricantes.

    Yara International es una empresa noruega que se fundó en 1905 para combatir la creciente hambruna en Europa en ese momento. La compañía creó el primer fertilizante nitrogenado del mundo, que sigue siendo su mayor enfoque comercial en la actualidad.

    Además Yara se centra en la reducción de emisiones y las prácticas agrícolas sostenibles. Para combatir las emisiones tóxicas de óxidos de azufre (SOx) y óxidos de nitrógeno (NOx) de los motores diesel en los barcos, la empresa noruega creó Yara Marine Technologies. En 2017, la compañía comenzó a conceptualizar la posibilidad de un barco autónomo y completamente eléctrico para eliminar las emisiones tóxicas por completo. La industria del transporte marítimo representa actualmente entre el 2,5% y el 3% de las emisiones globales de gases de efecto invernadero, según la Organización Marítima Internacional.

    El casco se completó en Rumania en febrero de 2020 y luego se entregó a un astillero noruego en 2020 para la instalación de varios sistemas de control y navegación, así como las pruebas finales. El lanzamiento se pospuso debido al COVID-19, pero después de que el barco fue entregado a Yara desde el astillero noruego Vard Brattvåg en noviembre de 2020, ahora se encuentra en la recta final para operaciones autónomas. Su primer viaje lo hará entre las ciudades noruegas de Herøya y Brevik.

    Más allá de su sistema de propulsión amigable con el medio ambiente, la embarcación también se destaca por otra cuestión, no necesita tripulación, es decir, es un barco completamente autónomo.

    El Yara Birkeland está equipado con una batería de 7 MWh, con la que impulsa 2 hélices eléctricas Azipull de 900 kW y dos propulsores de túnel de 700 kW; todo esto se traduce en que el barco es capaz de alcanzar una velocidad máxima de 13 nudos, una cifra no muy alta, considerando que el estándar para este tipo de embarcaciones es de 16 a 25 nudos. Por otro lado, el Yara Birkeland puede transportar un total de 120 TEU. Según sus diseñadores, este barco autónomo debería ser capaz de reemplazar 40.000 viajes de camión al año.

    Aun así, cabe aclarar que por más que el barco sea autónomo, lo cierto es que siempre es vigilado por controladores a distancia, para asegurar que todo esté bajo control. Además, sí necesita de la presencia de personas a la hora de cargar y descargar el barco.
    El proyecto también ha requerido que se desarrollen regulaciones junto con las autoridades marítimas noruegas para permitir que un barco autónomo navegue por las vías fluviales del país. El Yara Birkeland opera a lo largo de la costa noruega, pero si fuera más lejos, entonces podría encontrarse con otras regiones territoriales con reglas y regulaciones diferentes a cumplir.

    Aunque Yara International no tiene planes de agregar más barcos autónomos a sus operaciones, es posible que veamos más elementos de la tecnología de inteligencia artificial utilizados en barcos comerciales en el futuro.

  • Colmena robótica israelí irrumpe un trabajo tradicional

    El zumbido de las abejas ahoga el retumbe del brazo robótico. Es la colmena robótica que trabaja con una eficacia que ningún apicultor humano podría igualar. Una tras otra, la máquina escanea pilas de panales que, en conjunto, podían albergar hasta dos millones de abejas, inspeccionándolas en busca de enfermedades, controlando la presencia de pesticidas e informando en tiempo real de cualquier peligro que amenazara a la colonia.

    La colmena robótica de nueva generación ha sido desarrollada por la empresa israelí Beewise, que afirma que este tipo de atención permanente es lo que se necesita para minimizar el riesgo de colapso de las colonias.

    El número de abejas ha disminuido drásticamente en todo el mundo, en gran parte debido a la agricultura intensiva, el uso de pesticidas, las plagas y el cambio climático.

    Las empresas han buscado diferentes tecnologías para intentar frenar el colapso masivo de las colonias, como la colocación de sensores en las colmenas tradicionales de madera o métodos para hacer frente a la pérdida de abejas, como la polinización artificial.

    La colmena robótica de Beewise,  llamada Beehome, del tamaño aproximado de un remolque de carga, alberga 24 colonias que son alimentadas por paneles solares. En su interior, está equipada con un brazo robótico que se desliza entre los panales, visión por ordenador y cámaras. Las aberturas con códigos de colores en los laterales permiten a las abejas entrar y salir.

    Los beehomes usan inteligencia artifical (IA) para identificar cuándo una colonia podría estar preparándose para el enjambre, y automáticamente previene este evento ajustando las condiciones. Los apicultores tradicionales delegan las tareas más peligrosas a un robot que se controla a traves de una aplicación desde la comodidad de un samrtphone.

    Las beehomes detectan también cuando los panales y su miel están listos  para ser extraídos, y los recolecta dentro del beehome. Una vez que un recipiente de miel alcanza su capacidad (100 galones), se genera una alerta para que el apicultor vaya y lo vacíe, haciendo que el proceso sea limpio y eficiente.

    Las beehomes vigilan en forma permanente el mantenimiento de las colmenas. Manejan de forma automática y autónoma la mayoría de los problemas asociados con el apoyo a las colonias. Sin embargo, si surgen problemas que requieren atención personalizada, emiten alertas en tiempo real para que los apicultores humanos puedan intervenir oportunamente. Es decir, el rol tradicional de mayor peligro queda relegado a un robot, pero la toma de decisiones, el control y supervisión seguirán siendo humanos. No es un reemplazo o eliminación del puesto de trabajo, sino una tarea o rol diferente.

    «Todo lo que haría un apicultor, el mecanismo robótico puede imitarlo y hacerlo más eficazmente sin cansarse, sin irse de vacaciones y sin quejarse», dice el director general Saar Safra. Esto incluye la recolección de miel, la aplicación de medicamentos y la combinación o división de colmenas.

    Si bien las quejas de los trabajadores pudieran tener cierto sustento cuando ahora las tareas se hacen más eficientes y un robot reemplaza a 4 o 5 de ellos y solo quedarían un par de puestos nuevos de supervisión, del otro lado, el costo de producir se reduce enormemente con las consecuencias beneficiosas para los consumidores que obtendrán un buen producto a un precio menor.

    Pueden argumentar que los productores de miel quizás se queden con ese diferencial y no bajen los precios. Pero hay que considerar que los extremadamente bajos costos de manejar un beehome (unos 400 dólares mensuales sin gastos adicionales según el anuncio en su web) podrían hacer surgir muchos nuevos emprendedores que plantarán competencia; y a mayor competencia, los precios siempre bajan.

    Esos mismos apicultores que pudieran perder su trabajo, podrían perfectamente, debido a su especialización, montar sus propios emprendimientos con esos bajos costos mencionados. O pudieran surgir nuevas ideas/mercados para un producto que pudiera ser premium, orgánico, artesanal con incluso precios más altos debido al nicho especializado.

    La empresa israelí se llama Beewise, parafraseando su nombre, los posibles apicultores tradicionales deberían ser más inteligentes aún y utilizar su especialización a su favor. Be wise.

  • Según el FMI, su calificación en la APC podría definirse por sus actividades en las redes sociales.

    Los datos tradicionales utilizados para la calificación crediticia podrían ser reemplazados por procesos impulsados ​​por IA basados ​​en búsquedas en línea o historiales de compras.

    Mientras muchas compañías tecnológicas, desde Facebook hasta Apple, están observando de cerca los servicios financieros, el Fondo Monetario Internacional (FMI) se ha estado preguntando qué aspectos de la tecnología van a cambiar las finanzas en los próximos años.

    Los investigadores del FMI, han destacado por qué las fintech han surgido en la última década a medida que los bancos físicos se han ido reduciendo y describen cómo los teléfonos inteligentes, la búsqueda en línea y las redes sociales han ayudado a impulsar la innovación financiera mediante el uso de datos no financieros, como el tipo de navegador de un usuario, el dispositivo que se utiliza, el historial de búsquedas en línea de una persona y sus compras.

    Cuatro investigadores examinan los resultados de un documento de trabajo que explora la relación en constante evolución entre finanzas y tecnología. “Estudiamos los efectos del cambio tecnológico en la intermediación financiera, distinguiendo entre innovaciones en información (recolección y procesamiento de datos) y comunicación (relaciones y distribución)”, escriben los expertos en su estudio.

    El uso de datos no financieros como «el tipo de navegador y hardware que se utiliza para acceder a Internet» o «el historial de búsquedas y compras en línea», que luego se incorporan a la tecnología impulsada por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, podría «promover la inclusión financiera, por ejemplo, permitiendo más crédito a los trabajadores informales y empresas en las zonas rurales», escriben Arnoud Boot, Peter Hoffmann, Luc Laeven y Lev Ratnovski en una publicación en el blog del Fondo Monetario Internacional (FMI).

    Su puntaje crediticio basado en IA basado en búsquedas web es solo una de las propuestas en el documento, que argumenta que la pandemia Covid-19 está «acelerando la transformación tecnológica de la industria financiera y analiza cómo el FMI puede «salir adelante» de los problemas que esto podría crear.

    Los investigadores argumentan que si los prestamistas tienen una mejor idea de la historia completa de un cliente, pueden estar más dispuestos a ser indulgentes con ellos. «Los bancos tienden a amortiguar los términos de crédito para sus clientes a largo plazo durante las recesiones», escriben. Estos métodos pueden ser superiores a las evaluaciones de riesgo crediticio tradicionales y ayudar a brindar crédito a personas que los bancos ignoran o no tienen forma de evaluar. Según el FMI, hay 1.700 millones de adultos no bancarizados en el mundo.

    Fintech y el uso de información alternativa para evaluar la solvencia crediticia no es una técnica nueva, por lo que el FMI simplemente está estudiando la evolución del mercado fuera de los bancos tradicionales y sus implicaciones políticas a medida que empresas como Facebook y Amazon comienzan a conocer la vida financiera de los clientes más que los bancos.

    «La innovación en la comunicación está impulsada por la variedad de plataformas digitales en las redes sociales, la comunicación móvil y las compras en línea que han penetrado gran parte de la vida cotidiana de los consumidores, aumentando así su huella digital y los datos disponibles», investigadores Boot, Hoffmann, Laeven y Ratnovski escriben en el blog. «Plataformas como Amazon, Facebook o Alibaba incorporan cada vez más servicios financieros a sus ecosistemas, lo que permite el surgimiento de nuevos proveedores especializados que compiten con los bancos en pagos, gestión de activos y provisión de información financiera».

    Los investigadores no explicaron por el momento cómo funcionaría un sistema de este tipo en la práctica. ¿Facebook, por ejemplo, se comunicaría directamente con nuestras instituciones financieras o tendríamos que recopilar y proporcionar los datos? Algunos también argumentan que pinta una imagen de un futuro muy distópico, aunque los investigadores explican que este seguimiento sería por nuestro propio bien, al brindar en un futuro, acceso a más servicios financieros y al alcance de todos.

  • Qué podemos esperar de las Big Tech luego de su activismo en las elecciones americanas?

    Analizando las elecciones americanas, una de las mayores curiosidades que me ha despertado es el apoyo masivo e incondicional de las Big Tech (BT) al candidato Biden.

    Las posibles respuestas a ellas me dan terror a lo que se aproxima.

    Bueno, lo que se aproxima es «1984» en esteroides. Si ustedes creían que ya lo estábamos viviendo, especialmente aupado por el Covid, no es nada comparado a lo que se viene. Mucha gente recién se entera ahora cómo funcionan las BT porque han visto la película The Social Dilemma, muy recomendable, por cierto.

    Veamos: inicialmente uno tendería a pensar que dados los inicios de las Big Tech, el romántico garage, estarían más proclives a apoyar a políticas más promercado. Y claramente Biden les ha dicho en sus caras que les van a aumentar el salario mínimo, y sobre todo, los impuestos.

    ¡¡¡Justo a las empresas que han revolucionado el campo de la competencia fiscal, que se radican en Irlanda o Amsterdam o que inicialmente se constituían todas en Delaware!!! sí, quien de nosotros que no haya iniciado una empresa tecnológica por los 90s no la constituía en Delaware??? todas se radicaban en la tierra de Biden justamente para prevenir voracidades fiscales y fisgonas de los gobiernos. Y esas empresas, aún radicadas en jurisdicciones de baja tributación ¿son las que apoyan todo lo contrario???

    Entonces, algo no está cuadrando, ¿¿verdad?? Bien, les cuento un poco de historia: en los 90s, el senador Biden, ya quería introducir regulación para que las compañías informáticas introdujeran los que se conoce como agujeros traseros o facilidades para permitirle a los gobiernos espiar (siempre con autorización legal, ¿eh?) a los ciudadanos. Eso no prosperó, pero quedó siempre presente y cada tanto regresa el asunto a la discusión pública. Recuerden la imposibilidad de hackeo a un celular que Apple impidió en su momento. Hoy ya lo veo posible y paso a explicar.

    Regresando a la historia, las inicialmente pequeñas compañías tecnológicas, comenzaron a crecer de la mano de los datos que voluntariamente entregaban y entregan los usuarios. Hoy día no hace falta que comente el control total que tienen sobre las vidas de la mayoría, y de los que se dejan sabiendo cómo son las cosas.

    ¿Con tanto poder, por qué necesitan a un candidato como Biden? Bien, porque Trump contaba con asesores de primer nivel que conocen perfectamente cómo se comportan las BT, por ejemplo, uno de ellos, Peter Thiel, proviene del riñón de las BT, fundador de E bay entre otras exitosas compañías tecnológicas tempranas. Algunos de ellos fueron los que redactaron la primer autoregulación ética sobre Internet y más tarde, entendían el concepto de plataforma de publicación de contenidos. En ese contexto, lucharon y consiguieron la ley que debía eximirlos de responsabilidad de la publicación de contenidos por parte de terceros. Lógico. Pero eran otros tiempos y parece que a algunas plataformas les gustó la idea del poder, de control de contenido editando y decidiendo qué sí y que no se publica, interviniendo de esta forma en la neutralidad  necesaria para evitar la ley  y responsabilidad que conlleva; y allí Trump les iba a quitar sus privilegios. Quizás este enfrentamiento pueda ser una posible explicación. Pero quizás no es lo más importante.

    En mi opinión, la explicación va relacionada al crecimiento del poder de las BT. Y como todo en la vida, los apoyos políticos se pagan. Y se pagan bien. De ahora en más, no esperen otra cosa más que el gobierno recién electo (siempre que no prospere causa judicial alguna), les deba cumplir a las BT. Y ello significa que ahora en el campo de la defensa de la libertad tendremos dos frentes: uno, contra los gobiernos y el otro, mucho más peligroso aún, contra el poder de las BT.

    Puedo anticipar la cantidad de data cruzada que habrá entre ambos sectores; la introducción de conductas, manipulación de gustos y preferencias que ya actualmente vemos, será en esteroides. El tan temido gobierno mundial no vendrá de la mano tan grosera y chocante de las organizaciones gubernamentales internacionales, sino de la mano de las BT con el soporte de las primeras. No es apocalíptico lo que planteo, es real porque ya sucede, sólo que se dará un rebalance de fuerzas donde nosotros (o aquellos que se lo permitamos) sólo seremos la materia de intercambio.

    ¿Queda algo por hacer de nuestro lado? ¡Claro! la primera, ser soberanos y estar en control de nosotros mismos, y el primer control viene del lado de la moneda. No solo Bitcoin, cualquier moneda descentralizada que sea resistente a la censura gubernamental, es el primer paso. Olvídense de las tarjetas de crédito utilizadas en la forma tradicional, se pueden tener con algunas sofisticaciones que exceden este artículo.  Tener varias residencias fiscales, utilizar redes privadas virtuales para navegar, utilizar Tor como navegador, o buscadores como Duck Duck Go o instalar herramientas contra el seguimiento que hacen los navegadores más comunes. Existen extensiones disponibles fáciles de instalar. Deben utilizar correos electrónicos diversos para validarse en sitios que sólo lo ameriten. Olvídense de la comodidad de utilizar una cuenta de google o de Facebook para ingresar a ciertas páginas que les interese. Es más incómodo, pero dificultan la tarea de rastreo de sus actividades.

    Utilicen herramientas con encriptación de punta a punta para grupos o conversaciones que requieran privacidad. Es cierto que Whatsapp es fácil, cómodo y en realidad es encriptado de punto a punto; sin embargo, los dueños de las llaves son los mismos dueños de Facebook. Múdense a Signal o investigue otras que cumplan similar cometido. Correos electrónicos deben ir también encriptados de punto a punto. Protonmail es un ejemplo fácil de configurar y Usted y las comunicaciones de su empresa estarán seguras y a salvo. Por supuesto, hay un dilema, entre privacidad y seguridad. La seguridad que brinda Google probablemente sea de las mejores del mundo, pero es a costa de su privacidad. Hay que encontrar un balance, como en todo.

    Por supuesto, si encima están furiosos por esta situación, pueden migrar a redes como Minds, Parler o crear las suyas propias; con la sola movida de decenas de millones de cuentas migrando desde las BT a redes más modestas, más descentralizadas, será cuestión de tiempo una mayor competencia. Así se ejerce y se hace conocer el poder del mercado.

    Los próximos años se tratará de pasar bajo el radar cibernético más que gubernamental. Siempre hemos sabido que el sector gubernamental, si bien tiene más poder que cualquier emprendimiento privado, es lento en reaccionar ante los adelantos del mercado. Pero ahora cuentan con un aliado de ese sector. Reitero, la amenaza viene por estos dos lados. La libertad exige no sólo la eterna vigilancia, sino sacrificios. Si quieren comodidad, luego no se quejen.

    Si está interesado en conocer más sobre estos temas, mejorar su seguridad y la de su empresa, tener sus comunicaciones bajo control, enfrentar la transformación digital bajo formas seguras, no deje de contactarnos para fijar una cita o al teléfono + 507 302 2862 o 6229 2530.

  • GTP-3, el nuevo generador de lenguaje por inteligencia artificial que revoluciona al mundo

    GPT-3, creado por el laboratorio de investigación OpenAI, está provocando revuelo en Silicon Valley.

    La famosa organización sin ánimo de lucro enfocada en la investigación sobre Inteligencia Artificial fundada por Elon Musk, y en la que empresas como Microsoft han invertido cientos de millones de dólares, acaba de publicar uno de sus proyectos más impresionantes hasta la fecha; se lanzó el servicio en versión beta el mes pasado y se ha ido ampliando gradualmente el acceso. La semana pasada, el servicio se volvió viral entre los empresarios e inversores, que con entusiasmo se dirigieron a Twitter para compartir y discutir los resultados de la producción de GPT-3 para generar  memes poemas tweets y hasta  composiciones de guitarra.

    GPT-3 es el modelo de lenguaje más poderoso de la historia. Su predecesor, GPT-2, lanzado el año pasado, ya podía generar flujos de texto convincentes en una variedad de estilos diferentes cuando se le solicitó una oración inicial, y había demostrado ser algo controvertido debido a su capacidad para crear artículos de «noticias falsas» extremadamente realistas y coherentes basados ​​en algo tan simple como una oración inicial. Pero GPT-3 es un gran salto adelante. El modelo tiene 175 mil millones de parámetros (los valores que una red neuronal intenta optimizar durante el entrenamiento), en comparación con los ya enormes 1,5 mil millones de GPT-2.

    GPT-3, tercera generación del Transformador preformado generativo utiliza el aprendizaje automático para traducir texto, responder preguntas y escribir texto de forma predictiva, consiguiendo que textos complejos sean más comprensibles. Funciona mediante el análisis de una secuencia de palabras, texto u otros datos, luego se expande en estos ejemplos para producir una salida completamente original en forma de un artículo o una imagen.

    Después de publicar originalmente su investigación GPT-3 en mayo, OpenAI dio a miembros seleccionados, acceso al modelo la semana pasada a través de una API (Interfaz de programación de aplicaciones). Y en los últimos días, una serie de muestras de texto generadas por GPT-3 han comenzado a circular ampliamente en las redes sociales.

    Uno de los ejemplos más interesantes proviene del director de Founders Fund, Delian Asparouhov, ex socio de Khosla Ventures, quien alimentó con el algoritmo GPT-3 la mitad de un memorandum de inversión que había escrito y publicado en el sitio web de su compañía. GPT-3 fue capaz de generar no solo párrafos de texto adicionales coherentes, sino que también pudo seguir el formato anterior de tal manera que casi no se distinguía del texto original escrito por humanos.

    GPT-3 también consiguió engañar a los miembros del foro de Bitcointalk para que creyeran que sus comentarios eran genuinos. En varios puntos del texto, GPT-3 también describe varios casos de uso posibles para modelos de predicción del lenguaje, y señala que podrían usarse para «noticias falsas,» periodismo investigado, «publicidad, política y propaganda». El texto era bastante perfecto, los únicos defectos eran una tabla que faltaba y varias capturas de pantalla omitidas a las que se hacía referencia. El texto se generó usando solo un título, un puñado de etiquetas y un breve resumen.

    OpenAI proporciona acceso a la API GPT-3 solo por invitación, y hay una larga lista de espera para la versión paga, que se lanzará en aproximadamente dos meses, para lo que muchos apuntan como un modelo de lenguaje con un potencial disruptivo comparable al de la tecnología blockchain.

  • Detector de mentiras con inteligencia artificial en la UE para controlar el ingreso de extranjeros.

    Varios puntos de control de fronteras en la Unión Europea están trabajando en un nuevo método de control migratorio basado en inteligencia artificial. Este sistema, llamado iBorderCtrl, es parte de un programa piloto de 6 meses que escanea y analiza gestos faciales y el comportamiento de extranjeros que ingresen a la región, pretendiendo detectar indicios que revelen si la persona miente u oculta algo.

    Este programa se encuentra en fases experimentales y ha sido desarrollado por la compañía European Dynamics. De hecho, este sistema automatizado fue modelado después de otro sistema creado por algunas personas del equipo de iBorderCtrl, pero solo fue probado en 30 viajeros. En esta prueba, la mitad de las personas dijeron la verdad, mientras que la otra mitad mintió al agente virtual. Tenía una tasa de precisión del 76%. Keeley Crockett, de la Universidad Metropolitana de Manchester, Reino Unido, y miembro del equipo iBorderCtrl, dijo que están » bastante seguros» de que pueden elevar la tasa de precisión hasta un 85%.

    El sistema registra las caras de los viajeros y es capaz de analizar 38 micro gestos, al más puro estilo de doctor Carl Lightman en la serie Lie to me. El agente virtual se ha personalizado según el género, la etnia y el idioma del viajero. Los que pasan la prueba, recibirán un código QR que les permitirá cruzar la frontera, si no lo hacen, el agente virtual se volverá más estricto y el viajero será entregado a un agente humano que evaluará su informe.

    Según el New Scientist, por el momento, este programa piloto no impedirá a nadie cruzar la frontera. Este sistema será utilizado de manera opcional y se ofrecerá a los usuarios como un mecanismo para cruzarla de manera más rápida, por lo que, por ahora, se podrá seguir optando por los mecanismos tradicionales. Igualmente, los controles biométricos ya se están usando en algunos aeropuertos para reemplazar a la tarjeta de embarque (istock).

    El agente virtual de control de frontera hará preguntas a los viajeros como: “¿Qué hay en tu maleta?” Y “Si abres la maleta y me muestras lo que hay dentro, ¿confirmará que tus respuestas fueron ciertas?». Toda la información recogida por este sistema se vinculará a un historial de entradas y salidas de cada persona. Además del análisis facial, tomará muestras de huellas dactilares y hará un escaneo de las arterias y venas de la mano de cada viajero.

    «Estamos empleando tecnologías existentes y probadas, así como novedosas, para capacitar a los agentes y aumentar la precisión y la eficiencia de los controles fronterizos», dijo a la Comisión Europea el coordinador del proyecto, George Boultadakis, de European Dynamics en Luxemburgo. «El sistema de iBorderCtrl recopilará datos que irán más allá de la biométrica y pasarán a los biomarcadores de engaño.»

    Este programa, que costó a la UE más de $5 millones y se viene desarrollando desde 2016, solo se está implementando en algunos países seleccionados; de momento solo Letonia, Hungría y Grecia, pero se prevee se extienda a otros países como España, que también tomó parte en esta iniciativa. El financiamiento ha estado a cargo, en su totalidad, de la Unión Europea.

    Es crucial para un sistema de este tipo recopilar tantos datos de capacitación y de un grupo de viajeros tan diverso como sea posible. Pero los sistemas que dependen del aprendizaje automático, especialmente aquellos que involucran tecnología de reconocimiento facial, hasta la fecha siguen siendo muy defectuosos y están muy sesgados. Según la Comisión Europea , más de 700 millones de personas viajan a través de la UE cada año, por lo que ese porcentaje conduciría a un número preocupante de «mentirosos» mal identificados si el sistema se implementara en toda la UE.

    De momento la Comisión Europea lo ha calificado como una iniciativa exitosa en una publicación en su sitio web oficial. El objetivo final por parte de la UE sería el de reducir los costos de la protección fronteriza y acelerar los procesos de aceptación de entrada de extranjeros. Pero, en un momento en que cruzar las fronteras ya es polémico e injustamente sesgado, incluir un «agente» parcial e imperfecto en esta mezcla ¿sería la mejor solución?