La Segunda Cumbre Ministerial y de Altas Autoridades sobre la Ética de la Inteligencia Artificial en América Latina y el Caribe concluye hoy con la participación de representantes de más de 30 países de la región. El foro busca fortalecer la cooperación regional y fomentar la implementación de políticas alineadas a la Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial de la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (Unesco).
Se trata de un instrumento que promueve un enfoque integral del uso responsable de esta tecnología, al servicio de las personas y el desarrollo sostenible, adoptado por los 195 Estados miembros. Entre los temas abordados están iniciativas regulatorias y de gobernanza de la IA, la colaboración pública y privada, así como su aplicación para la mitigación y adaptación al cambio climático, y los desafíos de la región en el desarrollo y uso de esa tecnología.
El encuentro es organizado por la Unesco, el Banco de Desarrollo de América Latina y el Caribe (CAF) y la Agencia de Gobierno Electrónico y Sociedad de la Información y del Conocimiento de Uruguay. La primera cumbre tuvo lugar en Santiago de Chile en 2023 y en Montevideo se trabaja por reforzar el compromiso continental con la ética de la Inteligencia Artificial, así como en la definición de una agenda de trabajo sobre las tareas prioritarias de su aplicación en América Latina y el Caribe.
La inteligencia artificial (IA) es un campo de la ciencia relacionado con la creación de computadoras y máquinas que pueden razonar, aprender y actuar de una manera que normalmente requeriría inteligencia humana o que involucra datos cuya escala excede lo que los humanos pueden analizar. La IA incluye muchas disciplinas, como la informática, el análisis y la estadística de datos, la ingeniería de hardware y software, la lingüística, la neurociencia y hasta la filosofía y la psicología.
A nivel operativo para el uso empresarial, es decir, es un conjunto de tecnologías que se basan principalmente en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que se usan para el análisis de datos, la generación de predicciones y previsiones, la categorización de objetos, el procesamiento de lenguaje natural, las recomendaciones, la recuperación inteligente de datos y mucho más.
Con información de: Medios Nacionales
