Conectando puntos: Inteligencia Artificial, datos y su impacto en la sostenibilidad. Memorias del Encuentro Internacional Inteligencia Artificial. Impacto de los datos en la sostenibilidad de las organizaciones

La inteligencia artificial (IA) es un campo multidisciplinario que incorpora elementos de diversos saberes del conocimiento, y cada vez más demandada tanto por las organizaciones como por las acciones que se dan en la vida cotidiana en general. Justamente, con el uso eficiente de las tecnologías emergentes, la IA está reconfigurando los diferentes sectores económicos, sociales, educativos, culturales, políticos y ambientales, entre otros que sustentan los ecosistemas de las comunidades y la sociedad. En este contexto, la Universidad Simón Bolívar, respaldada por la Red Iberoamericana de Investigación en Data Science (RIINDS), fue beneficiada con un apoyo que procede de la convocatoria para la organización de encuentros de investigación colaborativa, destinados a los miembros del Grupo de Universidades Iberoamericanas: La RABIDA (ERICI-2024). El encuentro celebrado con este soporte llevó por título: “Inteligencia Artificial: Impacto de los Datos en la Sostenibilidad en las Organizaciones», y fue realizado los días 17 y 18 de septiembre en las instalaciones de la Universidad Simón Bolívar, Barranquilla, (Colombia). En el mismo se congregaron destacados investigadores procedentes de universidades Iberoamericanas vinculadas a la RABIDA, así como a la RIINDS, la cual se encuentra actualmente avalada por la AUIP. Esta convergencia de investigadores, académicos y empresarios permitió debatir a profundidad el impacto de la IA y de las ciencias de datos en la sostenibilidad de las organizaciones, determinando con ello los respectivos avances en la consecución de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Las narrativas expresadas en los textos de este encuentro académico-investigativo, abarcan una variedad de temas relacionados con los ejes principales de la convocatoria de la RABIDA y las líneas de investigación de RIINDS. De manera esencial se destacan: el aprendizaje automático, las ciencias de datos y su papel en la sostenibilidad, machine learning y los sistemas de recomendación, entre otros muchos temas en los que tiene cabida la IA. Así mismo, no se pueden obviar algunos contenidos básicos producto del ejercicio investigativo, como el desarrollo de aplicaciones que reconocen el lenguaje de señas en tiempo real mediante redes neuronales, la implementación de sistemas inteligentes en robótica autónoma, y el impacto de la inteligencia de negocios en la toma de decisiones y la gestión de datos. Estos trabajos no solo evidencian cómo las herramientas tecnológicas optimizan procesos, sino también cómo contribuyen a mejorar la sostenibilidad en las organizaciones para avanzar en la realización de la Agenda 2030 propuesta por las Naciones Unidas.

• Autores: Martínez Marenco, Ronald David; Gonzales Méndez, Juan Estevan; Arenas Perdomo, Juan Manuel; Gutiérrez Madrid, Daniel; Calabria Sarmiento, Juan Carlos; Mora Núñez, Néstor; Gutiérrez Salcedo, María; Tetsue Choji, Thamyres; Martínez Duarte, Verónica; Cobo Martín, Manuel Jesús; Galet Villafañe, Richard; Soto Casas, Esteban; Melamed Varela, Enrique; Condori Guzmán, Enmanuel Andreé; Martínez Huaman, Sebastián Josué; Rodríguez Lazo, Marcello Juaquin; Rojas Sánchez, Andrés Felipe; Orozco Guzmán, Manuel Guillermo; Bravo Valero, Antonio José; Hernández Albarracín, Juan Diego; Ramírez Lindarte, María Daniela; Vera, Miguel Ángel; Rincón Rolón, Juan José; Flórez Rueda, Sebastián; Calderón Martínez, Jaybel Sebastián; Rodríguez Ibáñez, Raúl Eduardo; Donado Fonseca, Erick Fabián; González Vásquez, Marco Antonio; Iglesias Durán, Alvaro Favian; García Londoño, Anndy; Sarmiento Fontalvo, Melisa
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad Simón Bolívar
• Repositorio: Repositorio Digital USB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bonga.unisimon.edu.co:20.500.12442/16118
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/20.500.12442/16118; https://doi.org/10.17081/r.book.2025.01.16118
• Palabra clave: Inteligencia artificial; Aprendizaje automático; Sistemas adaptativos; Realidad virtual
• Rights: openAccess
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_abf2