Desde el siglo XVIII, la humanidad ha pasado por cuatro episodios de aceleramiento productivo. Todos ellos enmarcados en distintos ambientes políticos y sociales pero con devenir común: el cambio radical en las dinámicas de oferta y demanda laboral.
Estos eventos llamados revoluciones industriales fueron impulsados por los avances tecnológicos del momento. La primera revolución industrial tuvo como eje el desarrollo mecánico, la segunda se basó en el uso de la electricidad, la tercera en la informática y la cuarta en la digitalización. Cada revolución industrial fue más capaz de desplazar fuerza laboral humana al tiempo que optimizaba la producción; sin embargo, las labores con alto requerimiento cognitivo siempre estuvieron fuera del alcance de las industrializaciones. Las mejoras en capacidad de almacenamiento y velocidad de procesamiento de los sistemas de cómputo, hicieron que el comportamiento humano desde el dominio cognitivo se hiciera replicable y las máquinas empezaron a pensar. Esta incursión de los dispositivos de cómputo en el dominio cognitivo pasó por distintos mecanismos de aprendizaje y hoy, las máquinas pueden tomar decisiones autónomas aun por fuera del marco de conocimiento establecido por la experiencia humana. Esta autonomía en el pensar tuvo como consecuencia que el hacer, estuviera libre de características humanas como el sesgo, la conveniencia, el favorecimiento y en general, de la corrupción. Este seminario introduce a la audiencia al fascinante mundo de la Inteligencia Artificial, presentando el valor inadvertido e inherente de los datos para luego presentar dos casos de uso de interés gubernamental.
Destinado a:
Funcionarios de gobiernos locales
Personal del sector público
Estudiantes y profesionales del mundo de la inteligencia artificial
Tomadores de decisiones del ámbito gubernamental.
Modalidad de cursada:
El curso se dictará bajo la modalidad virtual a través de la plataforma Zoom.
Programa:
Este evento se divide en dos partes. La primera consiste en la divulgación de antecedentes de la Inteligencia Artificial, hitos alcanzados a través de la historia, limitantes pasados y coyunturas actuales en la implementación. La segunda parte entrega detalles de prototipos ejecutados a nivel gobierno: el cálculo de la huella de carbono con capacidad predictiva y el desarrollo de un sistema de clasificación incorruptible usable en concurso de carrera, licitaciones y demás procesos competitivos.
Objetivos del curso:
Introducir a la audiencia al fascinante mundo de la Inteligencia Artificial.
Comprender el valor inadvertido e inherente de los datos.
Presentar dos casos de uso de interés gubernamental.
Cuerpo Docente:
Dr. Fernando Yepes Calderon, Investigador principal en Science Based Platforms LLC y desarrolla productos de base científica con sus patentes para la unidad de neurocirugía del hospital de niños de Los Ángeles, USA. También ostenta el grado de profesor adjunto y asociado para la Universidad Distrital de Bogotá y para la Universidad del Valle respectivamente. Fernando es jugador profesional de fútbol en retiro, ingeniero electrónico (2002- Colombia), Magíster en ciencias en Biomédicas (2005-Colombia), Magister en sistemas e imágenes médicas (2009 - Francia), PhD en Biomedicina (2016 - España) y ostenta certificaciones como desarrollador de aplicaciones médicas en USA y gestor de gases de efecto invernadero. En la actualidad usa la Inteligencia Artificial para mejorar procesos en múltiples ámbitos, entre los que se destacan el alto rendimiento en deportistas élite, la prevención de lesiones por fatiga, la detección temprana del cáncer, la detección automática de fisiologías patológicas en neonatos, la cuantificación de enfermedades neurodegenerativas y la transferencia de soluciones basadas en IA a programas de gobierno. Sus intervenciones han sido presenciadas en todo el orbe en distintos idiomas (Castellano, Inglés y Francés) y participa activamente como autor y benefactor de conferencias científicas internacionales.
Dr Ma Florencia Pollo Cattaneo, Ingeniera en Sistemas de Información de la Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Buenos Aires (UTN FRBA). Sus posgrados se desarrollaron con las siguientes titulaciones: Especialista en Construcción de Sistemas Expertos y Magister en Ingeniería de Software del Instituto Tecnológico Nacional de Argentina y de la Universidad Politécnica de Madrid. Finalmente obtiene su doctorado en Ciencias Informáticas en la Universidad Nacional de La Plata. Como docente hace carrera desde el año 1990, siendo actualmente Jefa de Cátedra de las asignaturas Inteligencia Artificial y Sistemas y Organizaciones en la UTN FRBA. En lo que respecta al ámbito científico es Directora del Grupo GEMIS y de la Maestría en Ingeniería de Sistemas de Información de la misma Universidad. En el ámbito privado se desempeña como Responsable de Proyectos de Inteligencia Artificial y Planes de Capacitación a empresas y gobierno. Ha publicado más de 100 trabajos académicos e industriales en destacadas publicaciones revisadas por pares. Ha participado en numerosos congresos, cursos y talleres nacionales y extranjeros, como ponente y organizadora. Su preocupación por la proyección sociocultural de la disciplina le ha valido el reconocimiento de su opinión como referente en la prensa científica especializada.