Inteligencia Artificial en México

La inteligencia artificial (IA) puede ser definida como la capacidad de una máquina de imitar el comportamiento inteligente humano.  De manera general la percepción de esta rama se ve distante. Sin embargo, nuestro día a día está conformado por múltiples algoritmos de inteligencia artificial que nos permite que se reconozca nuestra voz, se etiquete a una persona en una foto, se detecten objetos,  se prediga la siguiente palabra a escribir en un chat, entre otras múltiples aplicaciones.

  De acuerdo con [1], México representa un nicho de IA con gran potencial en ámbitos económicos y sociales. Los estudios económicos proyectados para IA, mencionan que se puede llegar a $15.7 trillones de dólares en la economía global del 2030 [2] y el doble de tasa de crecimiento para el 2035 [3]. Así mismo, actualmente hay 7 países quienes han anunciado públicamente estrategias de IA: Canadá, China, EAU, Singapur, Corea del Sur, Francia y Japón. Con el desarrollo de una política nacional en IA, México podría ser posicionado como la primer nación en Latino América que se uniría al club.

Además, conforme al estudio de Oxford Insights (OI), donde se utiliza un índice para medir si el mercado de cada país estaba preparado para integrar IA, México fue posicionado en el lugar 22 en el ranking de 35 países. Dentro de sus mejores indicadores se encuentran en la categoría de infraestructura digital, donde se encuentra en el lugar 5 para disponibilidad de datos y el 9 en capacidad de datos. El contar con indicadores tan altos en estas categorías reflejan que México esta actualmente preparado para la implementación de IA. Sin embargo, existen aspectos por mejorar como la innovación, la efectividad del gobierno y la digitalización. Una de las estrategias que puede mejorar dichos aspectos es el entrenamiento y asesoría especializada.

El gobierno mexicano está comprometido con promover la IA en el país de manera sustentable y escalable, mejorando la calidad de los servicios para el 80% de los mexicanos que tienen bajos ingresos. Dentro de las principales aplicaciones de IA en desarrollo están:

- Hacer procesos agrícolas más eficientes.

- Mejorar la movilidad del transporte.

- Desarrollar habilidades técnicas.

- Mejorar la eficiencia operacional en los niveles locales.

- Contrarrestar noticias falsas en desastres naturales.

- Mejorar la experiencia del usuario en el trasporte público.

- Mejorar la eficiencia de la comunicación del gobierno vía chatbots.

  Así mismo, el estudio [1] estima que el 19% de todos los trabajos en México (9.77 millones de trabajos) serán afectados por automatización. Además se estima que el 16% de esos trabajos (1.54 millones de trabajos ) serán afectados en los próximos 5 años y casi el 75% de ellos dentro de los 5-15 años.

Por lo anterior, es necesario contar asesoría de expertos en el tema que favorezcan al desarrollo de proyectos de IA y brinden entrenamientos especializados. Una opción para ello, es nuestra empresa, el Centro Innovación Industrial en Inteligencia Artificial (CII.IA), que es el primer Ecosistema Global Privado que implementa la Inteligencia Artificial en el ámbito empresarial en México a través de tres principales servicios dentro de los que se incluye capacitación especializada, consultoría y servicios de procesamiento de datos de alto nivel.

Dentro de nuestra capacitación especializada contamos con una amplia cartera de cursos que incluyen entrenamientos:

- Fundamentales:

  • Algebra lineal

  • Probabilidad y Estadística

  • Programación en Python          

  • Programación en C++

  • Fundamentos de Ubuntu.

 

- Perfiles especializados:

  • AI Diploma (Ejecutivo).  Contará con conocimientos generales de las principales vertientes de inteligencia artificial y su aplicación en el mercado laboral e industrial.

  • AI Architect. Contará con conocimientos que le permitan dirigir y seleccionar las mejores metodologías y soluciones de machine learning para una gran diversidad de problemáticas.

  • Data Engineer. Contará con conocimientos que le permitan la adquisición, limpieza y análisis de los datos. Con lo que se pueda extraer información relevante para la aplicación de algoritmos de machine learning.

  • AI Engineer. Contará con conocimientos prácticos y teóricos para el desarrollo de aplicaciones machine learning clásico y Deep Learning.

- NVIDIA DLI Services Delivery Partner

  • Fundamentals of Deep Learning for Computer Vision

  • Fundamentals of Accelerated Computing With CUDA C/C++

 

Además de consultoría especializada y desarrollo de proyectos a la medida.

 

M.C. María de la Paz Rico Fernández.

Referencias:

 [1] British Emassy Mexico City, et al (2018)  TOWARDS AN AI STRATEGY IN MEXICO: Harnessing the AI Revolution

[2] PwC (2017). Sizing the Prize. PwC’s Global Artificial Intelligence Study: Exploiting the AI Revolution.

[3] Accenture (2016). Artificial Intelligence is the Future of Growth.

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