Luego de casi 3 años de revisiones, el Parlamento Europeo aprobó la primera Ley de inteligencia artificial (IA). El 13 de marzo del 2024 la regulación logró el apoyo de 523 legisladores en el Parlamento Europeo. Hubo también 46 votos en contra y 49 abstenciones del Acta de Inteligencia Artificial (AI Act), como se le denomina.
En diciembre del 2023 ya se había pactado su aprobación con el Consejo de la Unión Europea, que representa a 27 estados, pero faltaba su ratificación. Fue propuesta por primera vez en abril de 2021 por la Comisión Europea. Desde entonces empezó a ser revisada y debatida por los parlamentarios. A fines del 2022 el Consejo de la UE alcanzó un acuerdo sobre una orientación general y entabló conversaciones interinstitucionales con el Parlamento Europeo en junio del 2023, quien acaba de rarificada.
El siguiente paso es que cada estado que integra la Unión Europea respalde la ley y luego esta sea publicada en el Diario Oficial de la UE, (mayo o junio 2024). Entrará en vigor un año después de que la ley se haga oficial y las empresas tendrán hasta 2 años para adecuarse a lo mandado, detallaron las agencias de noticias internacionales.
Los de “Riesgo limitado” por problemas de transparencia en el uso de la IA, deberán cumplir ciertas recomendaciones. En el caso de un chatbot se debe informar que no se está hablando con un humano para que el consumidor decida si lo seguirá usándolo o no. Si el contenido de texto, audio o video que difunde una web ha sido generado por IA deberá ser etiquetado como generado artificialmente.
Los de “Riesgo mínimo o nulo” no tendrán limitaciones y podrán ser ofrecidos al público. En esta categoría están muchas herramientas de productividad que ya se emplean en la actualidad.
ANTECEDENTES
2021-Mayo
Proyecto de Reglamento de Inteligencia Artificial de la UE
El proyecto de Reglamento de Inteligencia Artificial de la UE tiene sanciones más altas que el RGPD y también puede resultar aplicable a tu organización por más que no esté en UE.
La Comisión de la Unión Europea ha presentado al Parlamento Europeo un proyecto de Reglamento para regular el uso de la inteligencia artificial (IA), que muchos consideran puede llegar a tener una trascendencia similar al que supo tener el Reglamento General de Protección de datos (RGPD). Por cierto, si la trascendencia estuviese dada por el valor de las sanciones aplicables frente a su incumplimiento corresponde prestarle atención atento que las sanciones máximas son superiores a las previstas en el RGPD, al alcanzar Euros 30 millones o el 6% de la facturación anual global, lo que resulte mayor.
De la misma forma que el RGPD obliga a las compañías a expandir significativamente el compliance en materia de protección de datos...
Te invitamos a ver el artículo completo:
https://lnkd.in/gNSZam2
La Inteligencia Artificial tendrá un gran desarrollo en los próximos años, y su impacto será transversal a muchas actividades de la sociedad, de allí la importancia de conocer más sobre su ecosistema actual
ORGANISMOS PROMOTORES
1. AI4GOOD tiene como objetivo construir comunidades, facilitar el acceso a datos e infraestructura, incubar soluciones innovadoras y educar al mundo sobre el impacto de la Inteligencia Artificial en la sociedad. Analizamos específicamente el impacto social a través de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas, y estamos orgullosos de trabajar con la ONU en soluciones reales.
2. Asociación sobre Inteligencia Artificial "Partnership on AI to Benefit People and Society" (Partnership on AI) formado el 2016 para promover la apreciación pública de la tecnología.
La organización tiene como objetivo establecer las mejores prácticas para las oportunidades y desafíos en el campo de la IA. Aborda temas como privacidad, interoperabilidad y colaboración entre las personas y los sistemas de AI.
La alianza entiende que AI puede mejorar muchos aspectos de la vida de las personas, mientras que mantiene su preocupación por el impacto negativo de AI podrían tener sobre la humanidad en su conjunto.
3. Ethics and Governance of Artificial Intelligence Fund (2017) se enfoca en el impacto ético y humanitario de la tecnología
INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LATINOAMERICA
En Agosto 2020, se presentó el estudio “la Inteligencia Artificial en las Empresas de América Latina” realizado por la consultora Everis, en alianza con MIT Tech Review, en 6 países de América Latina (Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México y Perú), que en conjunto representan más del 85% del PBI de la región, para. Para ello, han entrevistado a más de 40 directivos y encuestado a más de 100 personas responsables de liderar la adopción de IA en sus empresas. Han considerado compañías con más de 1000 empleados y una facturación superior a 100M USD. Se puede descargar aqui.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EUROPA
MACHINE LEARNING, el aprendizaje automático en IA
Una de las claves de la IA (Inteligencia Artificial) avanzada está en el aprendizaje. Es decir les pidamos a las máquinas que aprendan por sí solas. No queremos pre-programar reglas para lidiar con las infinitas combinaciones de datos de entrada y situaciones que aparecen en el mundo real.
Necesitamos que las máquinas sean capaces de auto-programarse, que aprendan de su propia experiencia. La disciplina del Aprendizaje Automático (Machine Learning) se ocupa de este reto y los gigantes de Internet han entrado de lleno en el mundo del aprendizaje automático, ofreciendo servicios en la nube para construir aplicaciones que aprenden a partir de los datos que ingieren. Para experimentar con estos servicios tenemos plataformas como IBM Watson Developer Cloud, Amazon Machine Learning, Azure Machine Learning, TensorFlow o BigML.
El aprendizaje por refuerzo engloba un grupo de técnicas de aprendizaje automático. En estos sistemas, las conductas que se premian tienden a aumentar su probabilidad de ocurrencia, mientras que las conductas que se castigan tienden a desaparecer.
Este tipo de enfoques se denominan aprendizaje supervisado, pues requiere de la intervención de los humanos para indicar qué está bien y qué está mal (para proporcionar el refuerzo). Aparte del refuerzo, también proporcionan parte de la semántica necesaria para que los algoritmos aprendan. Una vez que los algoritmos cuentan con un conjunto de entrenamiento proporcionado por los humanos, entonces son capaces de trabajar en forma automática sin intervención humana.
El futuro del aprendizaje automático será el aprendizaje no supervisado, donde los algoritmos son capaces de aprender sin intervención humana previa, sacando ellos mismos las conclusiones acerca de la semántica embebida en los datos, como Loop AI Labs, cuya plataforma cognitiva es capaz de procesar millones de documentos no estructurados y construir de forma autónoma representaciones estructuradas.
El aprendizaje automático está en desarrollo en el mundo del Big Data y el IoT y hay avances y mejoras de los algoritmos más tradicionales, desde los conjuntos de clasificadores (ensemble learning) hasta el Deep Learning, por sus capacidad de acercarse cada vez más a la perceptiva humana.
ADOPCIÓN DE AI
Apple con su asistente virtual Siri, que se implementó en los iPhones desde 2011
Los gigantes corporativos Google, Twitter, IBM, Yahoo, Intel, Apple y Salesforce durante los últimos 5 años han comprado más de 30 empresas privadas que trabajan en tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) . De acuerdo con CB Insights, las mayores compras de empresas de Inteligencia Artificial hasta 2016 fueron: