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Capítulo 3-1º | Chapter 3-1º

Estado actual de la IA | State of artificial intelligence

State of the art and future of artificial intelligence


Fig. I A . C3.1.1- Crédito imag. (State of the art and future of artificial intelligence). URL El País: http://cort.as/-LhWS


| Autor / Author: Juan Antonio Lloret Egea | Miembro de la Alianza Europea para la IA / Member to the European AI Alliance |https://orcid.org/0000-0002-6634-3351|© 2019. Licencia de uso y distribución / License for use and distribution: [ Los estados de la inteligencia artificial (IA) | The states of artificial intelligence (AI) ] creative commons CC BY-NC-ND |ISSN 2695-3803|| Escrito / Writed: 14/07/2019. Actualizado / Updated: 17/08/2019 |


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Contenidos

Contents

3.1-1.- Introducción

3.1-1.- Introduction

3.1-2.- La inteligencia artificial en la economía mundial

3.1-2.- The artificial intelligence on the World Economy

3.1-3.- Indicadores del Estado de Inteligencia Artificial

3.1-3.- Indicators of the State of Artificial Intelligence


La tabla C3.1-1 nos muestra la irreguralidad de uso de la IA con continuos saltos de bajada y subida en el tiempo. | The C3.1-1 table shows the irregularity of the use of AI with continuous jumps of descent and rise in the time.


Muchos de los inventos en la IA que el público en general percibe como completamente nuevos se remontan a algunas décadas atrás | Many of the inventions in AI that general public perceives as entirely new also date back to some decades agoC3.1-1


3.1-1.- Introducción | Introduction

El vídeo C3.1-2 es un buen indicador de la eficacia y del vasto horizonte de aplicación de la inteligencia artificial. En este caso con el reciente descubrimiento de un octavo planeta que gira alrededor de Kepler-90 que se encontró utilizando el aprendizaje automático de GoogleN1.

El aprendizaje automático es un enfoque de la inteligencia artificial en el que las computadoras aprendieron a identificar planetas buscando en instancias de datos de Kepler. Inspirada en la forma en que las neuronas se conectan en el cerebro humano, esta red neuronal artificial se filtra a través de los datos de Kepler. (Ver nota final N1).

La investigación continua demuestra que las redes neuronales son una herramienta prometedoraC3.1-2


[English]

The C3.1-2 video is a good indicator of the effectiveness and of the vast horizon of application of artificial intelligence. In this case with the recent discovery of an eighth planet that revolves around Kepler-90 that was found using Google machine learning.

Machine learning is an artificial intelligence approach in which computers learned to identify planets by searching for instances of Kepler data. Inspired by the way neurons connect in the human brain, this artificial neural network filters through Kepler data. (See final N1)

Continuous research shows that neural networks are a promising tool
C3.1-2.



Fig. I A . C3.1.2- Crédito imag. (NASA/Ames Research Center). URL: https://youtu.be/S_HRh0ZynjE 

Más información | More information: URL:  https://www.jpl.nasa.gov/news/news.php?feature=7026


Las discusiones sobre la inteligencia artificial se remontan a los años cuarenta y cincuenta. Desde la creación del campo, hace sesenta años, la tasa de progreso en la IA ha sido irregular e impredecible. Un buen ejemplo aquí son las redes neuronales artificiales que se desarrollaron conceptualmente por primera vez en los años 40 del siglo XX, más tarde en los 80 y que actualmente resurgen y se están convirtiendo en el paradigma más importante dentro de la inteligencia artificial en sí... Podemos enumerar tres paradigmas principales dentro del campo:

(1) AI. Que consiste, entre otros, en programación lógica inductiva, automatización de procesos robóticos y sistemas expertos (incluidos los sistemas difusos).

(2) AI estadística. Consiste en redes de decisión, programación probabilística (incluida la síntesis del programa bayesiano), visión artificial (actividades y reconocimiento de imágenes así como visión artificial), procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático.

(3) IA subsimbólica. Que consiste en inteligencia artificial distribuida (incluyendo modelado basado en agentes, inteligencia de enjambres y sistemas multiagente), computación ambiental, computación afectiva, inteligencia incorporada y varios sistemas autónomos)C3.1-1.

En términos de desarrollos futuros de la inteligencia artificial hay algunas tendencias. Una miscelánea de éstas también se da:

  • Los desarrollos en los chatbots y los agentes virtuales (incluida la reciente iniciativa de DeepMind para construir una red de la teoría de la otra mente capaz de comprender los estados cambiantes de la mente de los interlocutores).
  • Los usos del lenguaje natural en inteligencia empresarial. (Una combinación de chatbot y lenguaje natural es, por ejemplo, la creada con el modelo GPT2 como @GPTResponser / @IsaacAsibot de titubeantes funciones todavía. Este mismo software, GPT2, es usado para crear noticias faltas y está creando una importante preocupación en el mundo de la información periodística profesional).
  • El aprendizaje automático (análisis cognitivo empoderado), donde las máquinas aprenden de la experiencia y construyen gradualmente la conciencia del contexto (inteligencia ambiental).


Fig. I A . C3.1.3- How to make sense of a chaotic world. Crédito Imag. (Google Activate). URL: https://youtu.be/45QZQP9ujeA

  • El procesamiento paralelo de información, asistido a través de chips diseñados para aplicaciones de IAC3.1-1. (Actualmente se trabaja en procesadores de luz como el desarrollado por una startup de Silicon Valley, Luminous Computing, que ha creado un procesador óptico con capacidad para aumentar el rendimiento y la eficacia de los sistemas de inteligencia artificial. Bill Gate parece respaldar este tipo de iniciativas).
  • El reconocimiento y transformación de imágenes [como el de IBM y sus nuevas herramientas PowerAI que automatizan el reconocimiento de imágenes (El software funciona con Caffe, TensorFlow y otros marcos de aprendizaje profundo empaquetados en el PowerAI actualizado). O app´s en ciernes como Prisma, DeepAngel, etc.].
  • La elaboración de herramientas para la toma de decisiones y gestión de datos masivos como, por ejemplo, en la industria aeroespacial y las aplicaciones que está buscando Airbus que ahondan en el mantenimiento predictivo, incrementar la disponibilidad de las flotas, el control de aviones sin piloto, la reducción de precios de billetes y en aras no sólo de la seguridad de los vuelos, sino también de la sostenibilidad de las rutasC3.1-3.
LIGHTWAVE LAB @ PRINCETON UNIVERSITY

Fig. I A. C3.1.4- Crédito imag. (LIGHTWAVE LAB @ PRINCETON UNIVERSITY).URL El Paíshttp://cort.as/-Lhwd


Discussions about artificial intelligence date back to the forties and fifties. Since the creation of the field, sixty years ago, the rate of progress in AI has been irregular and unpredictable. A good example here is the artificial neural networks that developed conceptually for the first time in the 40s of the twentieth century, later in the 80s and that are currently resurfacing and are becoming the most important paradigm within artificial intelligence itself... We can list three main paradigms within the field:
(1) AI. It consists, among others, of inductive logic programming, automation of robotic processes and expert systems (including fuzzy systems). (2) Statistical AI. It consists of decision networks, probabilistic programming (including the synthesis of the Bayesian program), artificial vision (activities and image recognition as well as artificial vision), natural language processing and machine learning. (3) Subsymbolic AI. It consists of distributed artificial intelligence (including agent-based modeling, swarm intelligence and multi-agent systems), environmental computing, affective computing, embedded intelligence and various autonomous systems) C3-1-1.

In terms of future developments in artificial intelligence there are some trends. A miscellaneous of these is also given:
  • «Apart from the already expected developments in chatbots and virtual agents (including the recent initiative by  DeepMind to  build a  Theory  of  Other  Mind  Network able to  understand  changing  mind  states  of interlocutors1)   and  natural  language  usages  in  business intelligence, one  can  also  mention machine learning-empowered cognitive analytics, where  machines learn  from  experience and   gradually  build context  awareness  (ambient intelligence). Another  relevant  trend is related to parallel information processing, aided through chips designed for AI applications»C3.1-1... (Currently working on light processors such as the one developed by a Silicon Valley startup, Luminous Computing, which has created an optical processor capable of increasing the performance and efficiency of Artificial Intelligence systems. And Bill Gates just backe this chip startup that uses light to turbocharge AI).
  • And additionally image recognition and transformation as IBM and its new PowerAI tools that automate image recognition (The software works with Caffe, TensorFlow and other deep learning frameworks packaged in the updated PowerAI). Or budding apps like Prism, DeepAngel, etc. 
  • And such a combination of chatbots and natural language, e.x, is the one created with the GPT2 model as @GPTResponser / @IsaacAsibot of faltering functions yet. This same software, GPT2, is used to create fake news and is creating a major concern in the world of professional journalistic information.
  • The development of tools for decision-making and massive data management, such as in the aerospace industry and the applications that Airbus is looking for that deepen predictive maintenance, increase fleet availability, control of non-pilot aircraft , the reduction of ticket prices and for the sake not only of flight safety, but also of the sustainability of the routes C3.1-3.

Más información | More information: URL El País: http://cort.as/-LhWS


3.1-2.- La inteligencia artificial en la economía mundial | The artificial intelligence on the World Economy

Las tecnologías y aplicaciones de la IA aumentarán el PIB global hasta en un 14% desde ahora hasta 2030 | AI technologies and applications will increase global GDP by up to 14% from now until 2030. (Irving Wladawsky-Berger)


Es probable que los beneficios de la IA se distribuyan de manera desigual, y si el desarrollo y el despliegue de estas tecnologías no se manejan de manera efectiva, la desigualdad podría profundizarse, alimentando el conflicto dentro de las sociedades | The benefits of AI are likely to be distributed unequally, and if the development and deployment of these technologies are not handled effectively, inequality could deepen, fueling conflict within societies. (Irving Wladawsky-Berger)

El informe de McKinsey se basa en modelos de simulación del impacto de la IA en los niveles de país, sector, empresa y trabajador. Las fuentes de datos incluyeron datos de encuestas de aproximadamente 3,000 empresas en 14 sectores diferentes y datos económicos de varias organizaciones, incluidas las Naciones Unidas, el Banco Mundial y el Foro Económico Mundial. Analizó cinco categorías amplias de tecnologías de la IA (C3.1-4, C3.1-5):

  1. Visión por computadora.
  2. Lenguaje natural.
  3. Asistentes virtuales.
  4. Automatización de procesos robóticos. 
  5. Aprendizaje automático avanzado.

Tomado en conjunto con un informe reciente de PwC , [que encontró que las tecnologías y aplicaciones de la IA aumentarán el PIB global hasta en un 14% desde ahora hasta 2030 (el equivalente a una contribución adicional de 15,7 billones de dólares a la economía mundial), el informe de McKinsey ofrece más pruebas de que la IA está preparada para ofrecer grandes oportunidades económicas para esas empresas y trabajadores mejor posicionadosC3.1-5.


[English]

The McKinsey report is based on models of simulation of the impact of AI at the country, sector, company and worker levels. Data sources included survey data from approximately 3,000 companies in 14 different sectors and economic data from various organizations, including the United Nations, the World Bank and the World Economic Forum. He analyzed five broad categories of AI technologies (C3.1-4, C3.1-5):

  1. Computer vision.
  2. Natural language.
  3. Virtual assistants.
  4. Automation of robotic processes.
  5. Advanced machine learning.

Taken in conjunction with a recent PwC report, [which found that AI technologies and applications will increase global GDP by up to 14% from now until 2030 (the equivalent of an additional contribution of $ 15.7 billion to the world economy) McKinsey's report offers further evidence that AI is prepared to offer great economic opportunities for those better positioned businesses and workers C3.1-5.

«“The economic impact of AI is likely to be large, comparing well with other general-purpose technologies in history,” notes the report in conclusion. “At the same time, there is a risk that a widening AI divide could open up between those who move quickly to embrace these technologies and those who do not adopt them, and between workers who have the skills that match demand in the AI era and those who don’t. The benefits of AI are likely to be distributed unequally, and if the development and deployment of these technologies are not handled effectively, inequality could deepen, fueling conflict within societies.”».C3.1-4


El valor económico de la inteligencia artificial en relación con el informe PwC | The Economic Value of Artificial Intelligence regarding PwC report

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Fig. I A . C3.1.5- Crédito imag. (The Economic Value of Artificial Intelligence, Wladawsky-Berger, I.). URL El País: http://cort.as/-Llxs



Un minuto con el McKinsey Global Institute: lo que la IA puede y no puede (todavía) hacer | A minute with the McKinsey Global Institute: What AI can and can’t (yet) do.  URL: http://cort.as/-N3cX


Summary of the McKinsey ReportMackinsey.png


Fig. I A. C3.1.6- Crédito imag. (NOTES FROM THE AI FRONTIER MODELING THE IMPACT OF AI ON THE WORLD ECONOMY. McKinsey Global Institute). URL El País: http://cort.as/-Llz8


Acceso a la publicación (español) Notas desde la frontera de la IA: modelando el impacto de la IA en la economía mundial | Access to the publication Notes from the AI frontier: Modeling the impact of AI on the world economy



Un minuto con el McKinsey Global Institute: desafíos de adoptar tecnología de automatización | A minute with the McKinsey Global Institute: Challenges of adopting automation technology. URL: http://cort.as/-N3cs


"Es probable que el impacto económico de la IA sea grande, comparando bien con otras tecnologías de propósito general en la historia", señala el informe como conclusión. “Al mismo tiempo, existe el riesgo de que se amplíe la división de la IA entre los que se mueven rápidamente para adoptar estas tecnologías y los que no las adoptan, y entre los trabajadores que tienen las habilidades adecuadas para la demanda en la era de la IA y los que no lo hacen Es probable que los beneficios de la IA se distribuyan de manera desigual, y si el desarrollo y el despliegue de estas tecnologías no se manejan de manera efectiva, la desigualdad podría profundizarse, alimentando el conflicto dentro de las sociedades.C3.1-4


[English]

«“The economic impact of AI is likely to be large, comparing well with other general-purpose technologies in history,” notes the report in conclusion. “At the same time, there is a risk that a widening AI divide could open up between those who move quickly to embrace these technologies and those who do not adopt them, and between workers who have the skills that match demand in the AI era and those who don’t. The benefits of AI are likely to be distributed unequally, and if the development and deployment of these technologies are not handled effectively, inequality could deepen, fueling conflict within societies.”»C3.1-4.

Más información | More information: URL El País: http://cort.as/-Llxs

Más información | More information: URL El País: http://cort.as/-Llz8


3.1-3.- Indicadores del Estado de Inteligencia Artificial | Indicators of the State of Artificial Intelligence

«Dentro de los próximos cinco a siete años, la IA puede reemplazar a casi el 50% de la mano de obra no calificada en todo el mundo, y uno de cada cinco trabajadores utilizará la IA en sus flujos de trabajo para el año 2022» |  Within the next five to seven years, AI can replace almost 50% of unskilled labor throughout the world, and one in five workers will use AI in their workflows by 2022C1-2. (Beroe Artificial Intelligence Market )

  • La IA sigue siendo popular entre los ejecutivos de negocios, independientemente de complicaciones, preocupaciones y confusión: | AI remains popular among business executives, regardless of complications, concerns and confusion:
  1. El 73% de los ejecutivos sénior considera que la automatización y el aprendizaje automático de la IA son áreas en las que desean mantener o aumentar la inversión, pero solo el 33% afirma que planean invertir más para obtener una mejor visibilidad de sus procesos. No teniendo en cuenta que comprender primero sus procesos actuales podría ayudarles a determinar qué tecnologías serían más beneficiosas para su negocio (Celonis)C3.1-7.
  2. El 71% de las empresas de EE. UU. planean aprovechar más herramientas de IA / ML para la seguridad este año, pero sólo el 49% de los profesionales de IT se sienten extremadamente cómodos al usar estas herramientas. Al 76% no le importa si sus compañías las aprovechan y el 56% aún no están seguroa de lo que realmente significan IA y ML (Webroot).
  3. El 82% de los tomadores de decisiones empresariales y de IT están de acuerdo en que las estrategias de la empresa para invertir en tecnologías impulsadas por la inteligencia artificial ofrecerían ventajas competitivas significativas, pero sólo el 29% dijo que sus empresas tienen esas estrategias implementadas (DXC).
  4. El 66% de los expertos en seguridad dijeron que confiarían en la IA, en comparación con el 74% que dijo que lo haría en 2018. Cisco atribuye la disminución a su mayor confianza en que "la migración a la nube mejorará los esfuerzos de protección, mientras que aparentemente disminuye la dependencia de tecnologías menos probadas como la inteligencia artificial". (Cisco).
  5. El 83% de los profesionales de IT confían en que su organización tiene todo lo que necesita para defenderse de los ataques cibernéticos avanzados basados en IA y ML, sin embargo, el 36% informó que su organización ha sufrido un ataque cibernético en los últimos 12 meses a pesar de usar las herramientas de seguridad IA / ML (Webroot ).
  6. Casi el 90% de los líderes de IT ven que su uso de I A/ ML aumenta en el futuro y el 41% busca tecnología que sea impulsada por IA, un factor importante en sus decisiones de compra. Sus principales preocupaciones son la seguridad de los datos (47%), la implementación de IA / ML (40%), el impulso de la innovación y la implementación de nuevas tecnologías (40%) (Adobe).
  7. El 37% de los líderes de servicio están probando o utilizando bots de inteligencia artificial y asistentes de clientes virtuales (VCA), y el 67% de esos líderes cree que son herramientas de alto valor en el centro de contacto; El 68% de los líderes de servicio creen que los bots de IA y los VCA serán de gran importancia para ellos y sus organizaciones en los próximos dos años (Gartner2)C3.1-7.

[English]

  1. «73% of senior executives see AI/machine learning and automation as areas they want to maintain or increase investment in but only 33% state that they plan to invest more in getting better visibility of their processes, not taking into account that understanding their current processes first could help them work out which technologies would be most beneficial to their business (Celonis)»C3.1-7.
  2. «71% of U.S. enterprises plan to leverage more AI/ML tools for security this year but only 49% of IT professionals feel extremely comfortable using these tools, 76% don’t care if their companies leverage them and 56% still aren’t even sure what AI and ML really mean (Webroot)».
  3. «82% of IT and business decision makers agree that company-wide strategies to invest in AI-driven technologies would offer significant competitive advantages, only 29% said their companies have those strategies in place (DXC)».
  4. «66% of security experts said they would rely upon AI, down from the 74% who said they would in 2018. Cisco attributes the decline to their increased confidence that “migrating to the cloud will improve protection efforts, while apparently decreasing reliance on less proven technologies such as artificial intelligence” (Cisco)».
  5. «83% of IT professionals are confident their organization has everything it needs to defend against advanced AI- and ML-based cyberattacks, yet 36% reported their organization has suffered a damaging cyberattack within the last 12 months despite using AI/ML security tools (Webroot)».
  6. «Nearly 90% of IT leaders see their use of AI/ML increasing in the future and 41% look for technology that is powered by AI, a top factor in their purchasing decisions. Their top concerns: Data security (47%), implementing AI/ML (40%), driving innovation and implementing new tech (40%) (Adobe)».
  7. «37% of service leaders are either piloting or using artificial intelligence (AI) bots and virtual customer assistants (VCAs), and 67% of those leaders believe they are high-value tools in the contact center; 68% of service leaders believe AI bots and VCAs will be of significant importance for them and their organizations in the next two years (Gartner2)C3.1-7».

La IA podría crear 38,2 millones de empleos netos nuevos en toda la economía global para 2030, ofreciendo ocupaciones más calificadas como parte de esta transición | AI could create 38.2 million new net jobs across the global economy by 2030, offering more qualified occupations as part of this transition C1.1-2. (PwC)

  • Adopción y actitudes del consumidor: Haznos confiar en la máquina: | Adoption and consumer attitudes: Make us trust the machine:

    1. «El 64% de los consumidores de EE. UU. no comprarán automóviles de conducción automática, el 63% no gastará más en funciones de conducción automática; dos tercios de los encuestados dijeron que los autos que conducen con auto deben tener estándares de seguridad gubernamentales más altos que los vehículos tradicionales conducidos por humanos (los estadounidenses de Reuters / Ipsos aún no confían en los autos con auto-manejoC1.1-2.

    2. «Los investigadores de Apple probaron a las personas con tres tipos de asistente virtual: un sistema conversador, un sistema no comunicativo y otro que intentaba reflejar la imprudencia del usuario. El estudio encontró que las personas tienden a preferir los asistentes conversadores a los que no hablan, y tienen una preferencia significativa por los agentes cuya inestabilidad refleja la inestabilidad del usuario humano, ya que “interactuar de esta manera aumenta los sentimientos de confianza” (Import AI # 141 y Reflejo para generar confianza en los asistentes digitalesC1.1-2.


      [English]

       

      1. 64% of US consumers UU. they will not buy automatic driving cars, 63% will not spend more on automatic driving functions; Two-thirds of respondents said that cars driving with cars should have higher government safety standards than traditional vehicles driven by humans (Reuters / Ipsos Americans still don't trust cars with self-driving) C1.1-2.
      2. Apple researchers tested people with three types of virtual assistant: a conversational system, a non-communicative system and another that tried to reflect the imprudence of the user. The study found that people tend to prefer conversational assistants to those who do not speak, and have a significant preference for agents whose instability reflects the instability of the human user, since "interacting in this way increases feelings of trust" (Import AI # 141 and Reflection to build trust in digital assistants)C1.1-2.

  • La carrera contra la máquina está en marcha. Sin embargo, algunos humanos confían más en la inteligencia artificial que en sus gobiernos: | The race against the machine is underway. However, some humans rely more on artificial intelligence than on their governments:
  1. El 56% de los europeos expresa su cansancio por un mundo donde las máquinas realizan la mayoría de las tareas que actualmente realizan los humanos (IE University)C3.1-7
  2.  El 74% de los europeos piensa que a las empresas solo se les debe permitir sustituir trabajos que son peligrosos o insalubres, y el 72% piensa que los gobiernos deberían establecer límites al número de empleos que las empresas pueden reemplazar con máquinas (IE University). 
  3.  El 61% de los usuarios de Internet en todo el mundo estaban preocupados de que la IA afectara la disponibilidad de trabajo, el 58% cree que los gobiernos necesitan regular la IA para proteger los empleos, el 32% expresó inquietud sobre los posibles problemas éticos asociados con la IA, y el 31% estaba preocupado por la falta de transparencia en la toma de decisiones basada en la IA (BCG). 
  4.  El 25% de los europeos está algo o totalmente a favor de dejar que una inteligencia artificial tome decisiones importantes sobre el funcionamiento de su país; 43% en los Países Bajos, 31% en el Reino Unido y Alemania (IE University). 
  5.  El 45% de los problemas / consultas de servicio al cliente minorista se han automatizado por completo sin afectar los puntajes CSAT; los bots se han utilizado para ayudar a los agentes mediante la recopilación de información por adelantado en el 25% de los problemas; Los agentes y los robots combinados han podido manejar el doble de boletos en un período de tiempo determinado (Helpshift). 
  6.  Los presos de dos prisiones en Finlandia están clasificando los datos para entrenar algoritmos de inteligencia artificial para una startup, Vainu, que considera a la sociedad como una especie de reforma penitenciaria que enseña habilidades valiosas. Pero "otros expertos dicen que contribuye a la economía explotadora de los presos que deben trabajar por salarios muy bajos", según The Verge . C3.1-7

[English]

  1. «56% of Europeans express weariness about a world where machines perform most of the tasks currently done by humans (IE University).
  2. 74% of Europeans think that businesses should only be allowed to substitute jobs that are dangerous or unhealthy and 72% think that governments should set limits to the number of jobs businesses can replace with machines (IE University).
  3. 61% of internet users worldwide were worried about AI affecting the availability of work, 58% believe governments need to regulate AI to protect jobs, 32% expressed unease about the potential ethical issues associated with AI, and 31% were concerned about lack of transparency in AI-based decision making (BCG).
  4. 25% of Europeans are somewhat or totally in favor of letting an artificial intelligence make important decisions about the running of their country; 43% in the Netherlands, 31% in the UK and Germany (IE University).
  5. 45% of retail customer service issues/inquiries have been fully automated without affecting CSAT scores; bots have been used to assist agents by collecting upfront information in 25% of issues; agents and bots combined have been able to handle twice the amount of tickets within a given time period (Helpshift).
  6. Inmates at two prisons in Finland are classifying data to train artificial intelligence algorithms for a startup, Vainu, which sees the partnership as a kind of prison reform that teaches valuable skills. But “other experts say it plays into the exploitative economics of prisoners being required to work for very low wages,” according to The Verge»C3.1-7.

Habrá decenas de millones de empleos en servicios bancarios y financieros que se verán afectados por la introducción de la tecnología de inteligencia artificial en la próxima década | There will be tens of millions of jobs in banking and financial services that will be affected by the introduction of artificial intelligence technology in the next decade

IHS Markit Global Business Value of Artificial in Banking


  • Trabajos, incluso súper trabajos, para algunos, pero no tan buenos para otros: | Jobs, even super jobs, for some, but not so good for others:

     

    El salario promedio para el ingeniero de Machine Learning en los Estados Unidos en este momento es de 143,000 $ | The average salary for the Machine Learning engineer in the United States at the moment is $ 143,000 C1.1-2. Indeed


  1. «El 62% de las organizaciones está utilizando la automatización para eliminar el trabajo transaccional y reemplazar las tareas repetitivas, el 47% también está aumentando las prácticas de trabajo existentes para mejorar la productividad, y el 36% está “reimaginando el trabajo”; el 84% dijo que la automatización requeriría reevaluación e informó que está el aumento de la financiación para volver a capacitar y volver a capacitarse, con un 18% que caracteriza a esta inversión como “significativa”; en 10 años, 20-30% de los empleos serán “superjobs”, 10-20% serán empleos de bajos salarios y baja calificación, y el 60-70% medio será ‘trabajos híbridos’ que requieren habilidades tanto técnicas como blandas; los superjobs requieren la amplitud de habilidades técnicas y blandas que los trabajos híbridos, pero también combinan partes de diferentes trabajos tradicionales en roles integrados que aprovechan las mejoras significativas de productividad y eficiencia que pueden surgir cuando las personas trabajan con máquinas inteligentes, datos, Deloitte»C1.1-2.
  2. «Dentro de los próximos cinco a siete años, la IA puede reemplazar a casi el 50% de la mano de obra no calificada en todo el mundo, y uno de cada cinco trabajadores utilizará la IA en sus flujos de trabajo para el año 2022 (Beroe Artificial Intelligence MarketC1.1-2.
  3. «En una encuesta de 111 investigadores y administradores universitarios de IA, el 89% dijo que era “difícil” o “muy difícil” contratar y retener a expertos en AI (Times Higher Education y MicrosoftC1.1-2.


  1. 62% of organizations are using automation to eliminate transactional work and replace repetitive tasks, 47% are also increasing existing work practices to improve productivity, and 36% are "reimagining work"; 84% said that automation would require reassessment and reported that there is an increase in funding to retrain and retrain, with 18% characterizing this investment as "significant".

In 10 years, 20-30% of the jobs will be “superjobs”, 10-20% will be low-wage and low-skilled jobs, and the average 60-70% will be ‘hybrid jobs’ that require both technical and soft skills; Superjobs require the breadth of technical and soft skills than hybrid jobs, but they also combine parts of different traditional jobs into integrated roles that take advantage of the significant productivity and efficiency improvements that can arise when people work with smart machines, data, DeloitteC1-2 .

  1. Within the next five to seven years, AI can replace almost 50% of unskilled labor throughout the world, and one in five workers will use AI in their workflows by 2022 (Beroe Artificial Intelligence Market)C1.1-2.
  2. In a survey of 111 AI researchers and university administrators, 89% said it was "difficult" or "very difficult" to hire and retain AI experts (Times Higher Education and Microsoft).C1.1-2

Bibliografía | Bibliography


[C3.1-1] Dr. Przegalinska, A. [PE 631.051- February 2019]. State of the art and future of artificial intelligence. Policy Department for Economic, Scientific and Quality of Life Policies Directorate-General for Internal Policies. [Recuperado de (23/07/2019: http://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2019/631051/IPOL_BRI(2019)631051_EN.pdf]

[C3.1-2] Artificial Intelligence, NASA Data Used to Discover Eighth Planet Circling Distant Star. Jet Propulsion Laboratory, NASA. [December 14, 2017]. [Consulta en línea 23/07/2019]. Disponible en:  https://www.jpl.nasa.gov/news/news.php?feature=7026

[C3.1-3] Inteligencia Artificial: El futuro de la industria aeroespacial. beconfluence. Gutiérrez, A. (Presidente de Airbus España). [Consulta en línea 23/07/2019]. Disponible en: http://be-confluence.com/inteligencia-artificial-industria-aeroespacial/

[C3.1-4]The Impact of Artificial Intelligence on the World Economy. Wladawsky-Berger, I. THE WALL STREET JOURNAL. [Nov 16, 2018].  [Consulta en línea 23/07/2019]. Disponible en: https://blogs.wsj.com/cio/2018/11/16/the-impact-of-artificial-intelligence-on-the-world-economy/?guid=BL-CIOB-14605&dsk=y 

[C3-1-5] NOTES FROM THE AI FRONTIER MODELING THE IMPACT OF AI ON THE WORLD ECONOMY. Bughin, J.; Seong, J.; et al. McKinsey Global Institute. [September, 2018]. [Consulta en línea 24/07/2019]. Disponible en: https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Featured%20Insights/Artificial%20Intelligence/Notes%20from%20the%20frontier%20Modeling%20the%20impact%20of%20AI%20on%20the%20world%20economy/MGI-Notes-from-the-AI-frontier-Modeling-the-impact-of-AI-on-the-world-economy-September-2018.ashx

[C3.1-6] The Economic Value of Artificial Intelligence. Wladawsky-Berger, I. (Blog). [October 22, 2018]. [Consulta en línea 24/07/2019]. Disponible en: https://blog.irvingwb.com/blog/2018/10/the-economic-value-of-artificial-intelligence-.html

[C3.1-7] 7 Indicators Of The State-Of-Artificial Intelligence (AI), March 2019. Gil, P. Forbes. [Apr 3, 2019]. [Consulta en línea 23/07/2019]. Disponible en: https://www.forbes.com/sites/gilpress/2019/04/03/7-indicators-of-the-state-of-artificial-intelligence-ai-march-2019/

N1: "El aprendizaje automático es una nueva y eficaz herramienta que puede ayudarnos con tareas muy diversas, desde filtrar una colección de fotos hasta enfrentarnos con algunos de los principales desafíos globales en materia de salud, medio ambiente, etc".  Más información en: https://learndigital.withgoogle.com/activate/course/machine-learning-basics/module/141

"Machine learning is a new and effective tool that can help us with very diverse tasks, from filtering a collection of photos to facing some of the main global challenges in terms of health, environment, etc." More information at: https://learndigital.withgoogle.com/activate/course/machine-learning-basics/module/141


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