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Publicado por Equipo GNOSS

12/07/2021

Los Grafos de Conocimiento siendo tendencia según el informe de Garner de 2021. Son un total de 10 las tendencias de datos y análisis, de las cuales los grafos de conocimiento ocupan el octavo lugar.

Cada una de las tendencias encaja en uno de estos tres temas principales

  1. Acelerar el cambio en los datos y el análisis: aprovechar las innovaciones en inteligencia artificial, mejorar la componibilidad y una integración más ágil y eficiente de fuentes de datos más diversas.
  2. Poner en funcionamiento el valor empresarial a través de XOps más eficaces: permite una mejor toma de decisiones y convierte los datos y el análisis en una parte integral del negocio.
  3. Todo distribuido: requiere la relación flexible de datos y conocimientos para empoderar a una audiencia aún más amplia de personas y objetos.

Los grafos forman la base de los datos y análisis modernos ya que poseen capacidades para mejorar y mejorar la colaboración del usuario, los modelos de aprendizaje automático y la inteligencia artificial explicable. Aunque las tecnologías de gráficos no son nuevas para los datos y el análisis, ha habido un cambio en la forma de pensar en torno a ellas a medida que las organizaciones identifican un número cada vez mayor de casos de uso. De hecho, hasta el 50% de las consultas de los clientes de Gartner sobre el tema de la IA implican una discusión sobre el uso de la tecnología gráfica. 

Desde 2019 podemos observar la presencia de los grafos como parte de las tendencias de Garner en el Hype Cycle que publican cada año. Tanto en 2019 como en 2020, el concepto de grafo de conocimiento o knowledge graph se situaba al alza en el ciclo.

 

Es interesante resaltar la predicción que Garner realizaba en su informe de 2020: 

"Para 2023, las tecnologías gráficas facilitarán la contextualización rápida para la toma de decisiones en el 30% de las organizaciones en todo el mundo. La analítica gráfica es un conjunto de técnicas analíticas que permite la exploración de relaciones entre entidades de interés como organizaciones, personas y transacciones. Esto ayuda a los líderes de datos y análisis a encontrar relaciones desconocidas en los datos y a revisar los datos que no se analizan fácilmente con los análisis tradicionales.

Por ejemplo, a medida que el mundo se apresura a responder a las pandemias actuales y futuras, las tecnologías de gráficos pueden relacionar entidades en todo, desde datos geoespaciales en los teléfonos de las personas hasta sistemas de reconocimiento facial que pueden analizar fotos para determinar quién podría haber entrado en contacto con personas que luego probaron positivo para el coronavirus.

 

Cuando se combinan con algoritmos de aprendizaje automático, estas tecnologías se pueden utilizar para examinar miles de fuentes de datos y documentos que podrían ayudar a los expertos médicos y de salud pública a descubrir rápidamente nuevos tratamientos o factores posibles que contribuyan a resultados más negativos para algunos pacientes.

Los líderes de datos y análisis deben evaluar las oportunidades para incorporar análisis de gráficos en sus carteras y aplicaciones de análisis para descubrir patrones y relaciones ocultos. Además, considere investigar cómo los algoritmos y tecnologías de gráficos pueden mejorar sus iniciativas de IA y ML".

Para más información, puedes consultar los tres análisis:

Publicado por Equipo GNOSS

25/06/2019

La Fundación Telefónica ha presentado en un evento oficial su informe 'Inteligencia Artificial en Educación: retos y oportunidades para el desarrollo', un documento estructurado en tres partes que aborda los seis retos principales que presenta la Inteligencia Artificial como motor para el desarrollo de la educación, enfocado a entornos vulnerables. 

Tal y como nos presenta Profuturo en la introducción del documento, la primera parte trata sobre cómo la IA puede ayudar a mejorar la educación y la enseñanza a través de casos prácticos, ofreciendo ejemplos sobre el modo en que la tecnología de IA puede ayudar a los sistemas educativos a utilizar datos para mejorar la calidad y equidad educativas en los países en vía de desarrollo.

La segunda sobre la preparación de los estudiantes para prosperar en un futuro saturado de IA así como el cambio necesario en el sistema educativo para afrontar un mundo con la IA, explorando experiencias de gobiernos e instituciones educativas.

La tercera cierra con un resumen de los 6 principales retos e implicaciones en política pública para la introducción de la IA en educación y de cómo preparar a los estudiantes para un contexto impulsado por la IA. Estos retos se basan en: desarrollar una política pública exhaustiva sobre la IA para el desarrollo; garantizar un uso inclusivo y equitativo de la IA en la educación; preparar a los profesores para una educación impulsada por la IA; desarrollar sistemas de datos inclusivos y de calidad; conseguir que la investigación sobre la IA en educación sea significativa y el último sobre la ética y la transparencia en la recopilación, uso y divulgación de los datos.

Finalmente, el documento acaba con una invitación para abrir nuevos debates en torno a los usos, posibilidades y riesgos de la IA en la educación para el desarrollo.

Publicado por Equipo GNOSS

21/03/2019

Carme Artigas,  Fundadora y CEO de Synergic Partners (Telefónica), explica su visión acerca de la transformación digital y el papel que juega en ella la inteligencia artificial.  Para Carme, el valor de negocio de los datos (big data)  llega en tres ámbitos: genera nuevas fuentes de ingresos a raíz de la personalización, reduce el fraude y riesgo y es más eficiente en términos operativos, ayuda a tomar mejores decisiones.

La entrevista se desarrolló en RETINA LTD, el evento de EL PAÍS Retina que reunió a los líderes de la transformación digital en el Museo Reina Sofía de Madrid el 28 de noviembre de 2017.

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