En este documento descargable os presentamos el proyecto EIPD IA Sectorial, que consiste en un archivo documental creado por nuestro despacho en 2021 y actualizado año tras año, con el fin de suministrar a las empresas los documentos necesarios para el análisis de riesgos y la evaluación de impacto en materia de protección de datos de los casos de uso de inteligencia artificial recurrentes en cada sector.
Si deseas obtener los resultados de tu sector de actividad, puedes enviar un mensaje a xavier.ribas@ribastic.com indicando el sector al que pertenece tu empresa.
Archivo de la categoría: Inteligencia Artificial
Prompts avanzados adaptados a los últimos modelos de IA
En este documento describimos los atributos más destacados que permiten a un profesional ampliar la eficacia de los prompts tradicionales y explotar las capacidades de los nuevos modelos de IA generativa.
Estos contenidos son una muestra reducida y forman parte del curso de IA avanzado que impartimos en nuestro campus online. Cada semana incorporamos nuevos contenidos.
Si quieres participar en la aventura de explorar la zona hasta ahora desconocida de la gestión de riesgos y controles de la inteligencia artificial y convertirte en el experto que necesitan las empresas en la actualidad, puedes solicitar un documento en el que describimos el contenido de este curso enviando un mensaje a xavier.ribas@ribastic.com
Funcionamiento del curso de IA avanzado
En este documento se describe el funcionamiento del curso de IA avanzado, que permite convertirse en un experto en la supervisión y auditoría de riesgos jurídicos y controles durante todas las fases del ciclo de vida de un sistema de IA.
OBJETIVOS DEL CURSO:
https://lnkd.in/dtUgDXK9
Curso de IA avanzado
Este documento describe los objetivos del Curso de IA Avanzado que impartimos desde marzo de 2022, y que ha ido ampliándose hasta la actualidad.
FUNCIONAMIENTO DEL CURSO:
https://lnkd.in/dEFF-k7R
El gran hermano en el Reglamento de IA
El gran hermano en el Reglamento de IA – Muchos preceptos del Reglamento de IA van orientados a prevenir el futuro distópico que Orwell anticipó en su famosa novela “1984”, publicada en 1949. En cambio, el Reglamento de IA excluye los sistemas de IA destinados a la verificación biométrica, que comprende la autenticación, cuyo único propósito es confirmar que una persona física concreta es la persona que dice ser, así como confirmar la identidad de una persona física con la finalidad exclusiva de que tenga acceso a un servicio, desbloquee un dispositivo o tenga acceso a un local.
El factor diferenciador en este caso es la participación activa del interesado.
Informe completo: https://lnkd.in/dCxFxJma
Datos biométricos excluidos
El Anteproyecto de ley para el buen uso y la gobernanza de la IA excluye de la lista de sistemas de IA de alto riesgo los sistemas para identificación biométrica remota cuya única finalidad sea confirmar que una persona física concreta es la persona que afirma ser.
Informe completo: https://lnkd.in/dCxFxJma
Tercer borrador del Código de buenas prácticas de IA
Publicación del tercer borrador del Código de buenas prácticas de IA de finalidad general, redactado por expertos independientes
https://lnkd.in/dkGPMdb7
Nuevo sistema de IA diseñado para actuar como científico colaborador virtual en investigaciones científicas
Nuevo sistema de IA diseñado para actuar como científico colaborador virtual en investigaciones científicas. Este sistema, basado en Gemini 2.0, utiliza múltiples agentes de IA que imitan el proceso científico, generando y evaluando hipótesis para acelerar descubrimientos en biomedicina.
En colaboración con instituciones como la Universidad de Stanford y el Imperial College de Londres, este co-científico de IA ha demostrado su capacidad para identificar mecanismos genéticos innovadores, proponer tratamientos potenciales y validar hipótesis en materias como:
1. Nuevas aplicaciones de medicamentos para la leucemia mieloide aguda.
2. Tratamientos avanzados para la fibrosis hepática.
3. Explicar los mecanismos de evolución de la transferencia genética bacteriana relacionados con la resistencia antimicrobial (AMR).
Artículo completo:
https://lnkd.in/daHHwHzh
La IA ya puede diseñar nuevos genomas.
La IA ya puede diseñar nuevos genomas.
Evo 2 es un modelo de aprendizaje automático entrenado con secuencias de ADN de más de 100,000 especies pertenecientes a los tres dominios de la vida (bacterias, arqueas y eucariotas).
Su propósito es modelar, predecir y diseñar secuencias genéticas con un nivel de precisión sin precedentes.
Capacidades Principales de Evo 2
– Predicción de mutaciones genéticas que pueden causar enfermedades en humanos.
– Diseño de nuevos genomas con longitudes comparables a bacterias simples.
– Descubrimiento de patrones en secuencias de ADN que podrían tomar años con métodos tradicionales.
– Capacidad para realizar análisis en especies de cualquier dominio de la vida.
Desarrollo y Tecnología
– Fue desarrollado en colaboración con NVIDIA y científicos de Stanford, UC Berkeley y UC San Francisco.
– Su modelo se basa en técnicas de aprendizaje profundo y modelado de secuencias biológicas.
– Se entrenó utilizando una cantidad masiva de datos genómicos para lograr alta precisión en predicciones y generación de secuencias.
Aplicaciones y Casos de Uso
– Medicina genética: Identificación de mutaciones y enfermedades hereditarias.
– Biología sintética: Creación de organismos diseñados para funciones específicas.
– Investigación en evolución y biotecnología: Análisis de cómo se han desarrollado las secuencias genéticas a lo largo de la evolución.
Accesibilidad y Uso
– Se ha desarrollado Evo Designer, una interfaz que facilita el uso del modelo para científicos y desarrolladores.
– Todo el código fuente de Evo 2 ha sido publicado en GitHub para fomentar la colaboración y experimentación abierta.
Impacto y Futuro
– Evo 2 representa un gran avance en el diseño de secuencias genéticas asistido por IA.
– Su potencial abarca desde descubrimientos científicos hasta aplicaciones industriales y médicas.
– Arc Institute busca expandir su alcance, mejorando la precisión del modelo y su aplicabilidad en más ámbitos de la biología y la medicina.
Ver artículo completo:
https://lnkd.in/de94Nntf
Buenas prácticas en formación de IA.
Buenas prácticas en formación de IA.
Técnicas más utilizadas en los proyectos corporativos de formación de IA publicados en el repositorio de la Comisión Europea para cumplir el requisito del artículo 4 del Reglamento de IA de la Unión Europea, considerando el conocimiento técnico, la experiencia, la educación y la formación de los usuarios.
1. Plataformas de e-learning.
2. Academias internas.
3. Formación segmentada por niveles.
4. Evaluación y personalización de la formación.
5. Enfoque en casos de uso reales.
6. Formación específica para equipos no técnicos.
7. Formación en riesgos y cumplimiento normativo.
8. Formatos innovadores.
9. Formación específica en herramientas de IA.
10. Programas de actualización y mejora de competencias.
11. Colaboración con universidades y centros de investigación.
12. Monitorización del impacto de la formación.
13. Creación de comunidades internas de IA
14. Asesoramiento y formación para clientes y proveedores
15. Accesibilidad e inclusión
Formación obligatoria en materia de IA:
https://lnkd.in/de3Vnsre
