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Problemas de la industria tecnológica 4.0 - Coggle Diagram
Problemas de la industria tecnológica 4.0
La caja negra
Los algoritmos que definen el comportamiento y los resultados de las AI, se comportan como “cajas negras”.
Puesto que no es muy claro ni entendible que existe dentro de ellos, sobre todo cuando el sistema “ya ha aprendido” por su cuenta.
Al no tener una clara comprensión de las reglas bajo las cuales las AI, llegan a una conclusión, realizan una predicción o detonan una salida.
Se encuentran actualmente en desarrollo, tecnologías llamadas "LIME models", que permitirán identificar la naturaleza de los algoritmos y aumentar su confiabilidad.
Para que la industria pueda utilizar con plena confianza estas herramientas, será indispensable que estos "LIME models", se encuentren ya en una fase de uso generalizado.
Algoritm bias
Algunas IA's tienen rasgos sistémicos de racismo, exclusión de minorías étnicas y de género.
Aun hace falta un replanteamiento de las reglas iniciales con las que se da tratamiento a la identidad digital de las personas para asegurar la inclusión e integración de todo tipo de personas.
Altos requerimientos
Es necesaria la utilización de una inmensa capacidad de cómputo, lo cual vuelve costoso y complicado el proceso de entrenamiento de AI s en áreas complejas
La mayoría de estos procesos requieren algoritmos complejos que solo funcionan adecuadamente en super computadoras, que, aunque están disponibles para ser utilizadas mundialmente, todavía tienen altos costos.
Para poder masificar las aplicaciones de uso de las AI, es necesario que exista una evolución para que la capacidad de cómputo requerida sea menos elevada y costosa.
Asuntos legales
Acerca de la protección de datos personales que no sean explotados y puestos en comercialización por el internet sin autorización de los usuarios.
Los avances más notables de las tecnologías de AI tienen que ver con la recolección, análisis y procesamiento de información masiva.
Se requieren marcos legales internacionales, claros y justos que delimiten claramente el acceso de las AI a los datos de las personas.
Integración de IA
No todas las AI's poseen componentes que les permitan integrarse fácilmente en los ecosistemas de sistemas.
Por su alta dependencia con los datos y la importancia de las actividades que detonan, es de suma importancia que se trabaje en mejores esquemas para la integración de las AI a otros sistemas.
La mayoría de los sistemas requeridos para el control de la producción y la prestación de servicios, requieren trabajar integrados.
Falta de estrategias de implementación
Existe un enorme desconocimiento por parte de las empresas, que les impide seleccionar las áreas en donde su implantación traería los mayores beneficios.
Aunque la empresa haya identificado un área de aplicación, no es capaz de delimitar de manera correcta y clara.
El objetivo, motivo por el cual se entorpecen los procedimientos de aprendizaje y mejora de las herramientas de inteligencia artificial.