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INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS DE AUTOMATIZACIÓN

Análisis de la incidencia múltiple de los avances de la tecnología de inteligencia artificial (IA), en los sistemas de automatización de la industria, de la seguridad y de la defensa. El caso de España.

INFORME

NUESTRO EQUIPO

ESTUDIANTES DE ANALISTA DE INTELIGENCIA

-Daniel González Estremera
-Francisco Lebrero Rodríguez 
-Guillermo Simal Boces
-Loreto Machés Blázquez
-Patricia Marchal González

LA AUTOMATIZACIÓN Y

LA IA EN NUESTRO DÍA A DÍA

¿QUÉ ES LA AUTOMATIZACIÓN? ¿Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

TIPOS Y PRINCIPALES HITOS

LOS SISTEMAS DE AUTOMATIZACIÓN

«El conjunto de métodos y procedimientos para la sustitución del operario en tareas físicas y mentales previamente programadas»

Tecnologías que impulsan la automatización inteligente

Motores de recomendación

Análisis predictivo

Aprendizaje profundo

Procesamiento del lenguaje natural

Sistemas de aprendizaje automático

Análisis de imágenes

Figura explicativa
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

«Conjunto de habilidades cognitivas y conductuales que permite la adaptación eficiente al ambiente físico y social. Incluye la capacidad
de resolver problemas, planear, pensar de manera abstracta, comprender ideas complejas, aprender de la experiencia»

Tipos de Inteligencia Artificial

Según la profundidad del procesamiento de la información, se distinguen 4 tipos de IA:

  1. Sistemas que piensan como humanos: automatizan actividades como la toma de decisiones, la resolución de problemas y el aprendizaje. Ej.: Redes neuronales artificiales.
  2. Sistemas que actúan como humanos: máquinas que realizan tareas de forma similar a como lo hacen los humanos. Ej.: Robots. 
  3. Sistemas que piensan racionalmente: emulan el pensamiento lógico racional de los humanos (se encuentra en proceso de investigación, se quiere lograr que las máquinas puedan percibir, razonar y actuar en consecuencia). Ej.: Sistemas expertos. 
  4. Sistemas que actúan racionalmente: máquinas que tratan de imitar de manera racional el comportamiento humano. Ej.: Agentes inteligentes.
Mapa: capacidades IA en España
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Posición y Puntuación de los distintos Países en función de la preparación de los Gobiernos respecto a IA

LEGISLACIÓN MUNDIAL

A nivel mundial, las organizaciones internacionales ISO e IEC han creado el comité de normalización ISO/IEC JTC 1 SC 42 sobre Inteligencia Artificial:

  • Desarrolla los dos primeros estándares internacionales sobre teminología y marco de referencia para estos sistemas que utilizan Machine Learning. 
LEGISLACIÓN EUROPEA

La Comisión Europea ha publicado 2 comunicaciones estratégicas:

  • 2018: la Comisión publica la comunicación COM(2018)237, que impulsa el desarrollo de la IA en la UE.
  • 2019: la Comisión publica la comunicación COM(2019)168, que estableció unas directrices para que la IA fuera fiable. Además, establece 3 criterios indispensables para el desarrollo de la IA:
    • Que sea conforme a la ley.
    • Que respete los principios éticos.
    • Que sea sólida.
  • Prospectiva: estas comunicaciones desembocarán en la redacción de Directivas Europeas.
LEGISLACIÓN EUROPEA: principios éticos

Respecto al aspecto ético, la COM(2019)168 especifica y desarrolla 7 principios éticos en relación con el desarrollo de estas tecnologías:

  1. Han de depender de la intervención y supervisión humanas.
  2. Ha de existir una alta solidez y seguridad técnicas.
  3. Han de respetar la privacidad y lo referente a la gestión de los datos.
  4. Han de regirse por la transparencia.
  5. Han de verla por el mantenimiento de la diversidad, de la no discriminación y de la equidad.
  6. Han de velar porque prevelezcan el bienestar social y medioambiental.
  7. Han de ser capaces de rendir cuentas por su actividad.

Actualmente la responsabilidad civil y penal por las infracciones y daños que puedan derivarse del empleo de la IA recae sobre los diseñadores u operadores del producto.

LEGISLACIÓN ESPAÑOLA

Las empresas españolas se rigen por:

  • La normativa ISO/IEC JTC 1 SC 42 sobre Inteligencia Artificial.
  • La protección jurídica de sus productos de IA, como algorítmos informáticos, dada por las leyes de derecho de autor y patentes.

DEFENSA ECONÓMICA

Para 2030 se pronostica que la IA tendrá un gran impacto económico sobre el PIB:

  • Un impacto global de algo más de $15 billones.
  • El impacto tendrá diferencias entre los países: China se posiciona con $7B, EUA con $3,7B y el sur de Europa con $700 mil millones.

Encontrará más información haciendo click en «Defensa económica»

 

Defensa económica

Sectores de impacto

La Automatización y la IA impactarán con especial fuerza en:

  • El empleo: generarán numerosos puestos de trabajo y supondrán un desplazamiento de la fuerza humana laboral (viéndose especialmente perjudicados los trabajos que menor nivel de estudios requieran para su realización).
  • La inversión: las inversiones económicas provienen principalmente de empresas privadas. La inversión en IA aumentó en el 2018 a $40,4 mil millones.

En el informe se encuentra un análisis de mayor profundidad sobre la implicación de la IA en el empleo y la inversión hasta la actualidad, los pronósticos de impacto futuro y las estrategias de defensa económica.

Recomendaciones estratégicas

Recomendamos:

  • Una toma de decisiones en base al impacto de la automatización en todas las partes implicadas.
  • Inversión en IA para poder disponer de las ventajas que esta ofrece.

2 orientaciones básicas para aquellos que quieran verse beneficiados económicamente por los avances en inteligencia artificial son: formación y balance.

SEGURIDAD

En España encontramos la Estrategia Española de I+D+I en Inteligencia Artificial del MCIU. Propone:

  • La inclusión de la IA como una tecnología facilitadora y transversal.
  • La implementación de la IA en áreas estratégicas alineadas con los Objetivos de Desarrollo Sostenible y Seguridad Social.

Encontrará más información haciendo click en «Seguridad»

Seguridad

Sectores de impacto

Los sectores de la sociedad que más impacto percibirán por parte de la IA, y que, por tanto, se analizan aquí, son:

  • Sanidad: se centra en la predicción y prevención de enfermedades.
  • Educación: en este sector se establecen 2 orientaciones. La IA como instrumento facilitador en el proceso educativo y la educación y formación en IA.
  • Seguridad: se centra en la detección temprana de ataques a la seguridad de la sociedad y de las empresas.

Encontrará más información pinchando en «Seguridad».

Recomendaciones estratégicas

Recomendamos:

  • Utilización de la IA para la personalización de servicios y la obtención de mejores resultados.
  • Inversión en tecnologías de IA para mejorar la calidad de vida de las personas y las capacidades de los sectores analizados.
  • Fomentar el conocimiento y la formación a nivel profesional y a nivel del currículo educativo (modelos de estudios STEAM) en IA y en sus ventajas. 
  • Fomentar la adquisición de habilidades como la innovación, creatividad y las habilidades sociales.

INDUSTRIA

La industria es un sector clave en España. La inversión en sistemas de automatización e IA permiten:

  • Generar empleo.
  • Generar crecimiento económico: mejorando la competitividad de la economía.
  • Impulsar la industria: potenciando su productividad y rendimiento, su competitividad internacional, su aportación al PIB, etc.
  • Generar nuevas oportunidades de competitividad y nuevos modelos de producción.

Encontrará más información haciendo click en «Industria».

Industria

Sectores de impacto

Los sectores de la industria que más impacto percibirán por parte de la IA, y que, por tanto, se analizan aquí, son:

  • La modernización del lugar de trabajo: «workplace».
  • El sector automovilístico.
  • El sector de las telecomunicaciones.
  • Otros sectores de relevancia: red eléctrica, energías renovables y tecnología.

Recomendaciones estratégicas

Recomendamos:

  • Invertir en los sectores con mayor previsión de crecimiento a nivel mundial: automoción, redes 5G, ciudades inteligentes, energías renovables, desarrollo de tecnologías, etc.
  • Digitalizar la empresa (apostando por la sostenibilidad) y las plantas de producción: industria 4.0.
  • Fomentar alianzas entre empresas especializadas en producción y empresas de conocimiento tecnológico: desarrollo del know-how
  • Dirigirse al nuevo cliente digital, teniendo en cuenta las nuevas características que derivan de este.
  • Fomentar la búsqueda e incorporación de personal profesional cualificado e invertir en una formación interna continuada de los trabajadores

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