June 11, 2025 • 11 mins
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- "IA vs. Humanos: ¿Quién gana en creatividad y lógica?"
- "El día que la IA escribió este episodio" (podrías usar IA para generar parte del guión)
- "¿Terminator o Wall-E? Dos futuros posibles de la IA"
- "La IA ya está aquí: ¿Estás preparado?"
- "Inteligencia Artificial: ¿Qué es y cómo está cambiando el mundo?"
- "IA para principiantes: Todo lo que necesitas saber"
- "Mitos y realidades de la Inteligencia Artificial"
- "¿Debemos temer a la IA? Una mirada equilibrada"
- "El presente y futuro de la IA: ¿Hacia dónde vamos?"
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Episode Transcript
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(00:01):
En este episodio te voy a platicar sobre la inteligencia
artificial, la definición y aplicaciones cómo la I a ayuda a
nuestras vidas diarias, preguntas frecuentes sobre la I
a algunos glosearios de términosimportantes en I a que tienes
que conocer los orígenes y definiciones, así como la
(00:21):
aplicación de la I a en desastres naturales y gestión
del riesgo. ¿La inteligencia artificial es
un campo de la informática que busca crear sistemas capaces de
realizar tareas que tradicionalmente requieren
inteligencia humana, como el aprendizaje, la resolución de
(00:41):
problemas y la toma de decisiones como la I a de
inteligencia artificial ayuda ennuestra vida diaria?
Bueno, definitivamente hay asistentes virtuales como Siri,
Alexa. Google assisten, entre muchos
otros, recomendaciones personalizadas en plataformas de
(01:02):
streaming, navegación y mapas inteligentes, filtros de spam en
correo electrónico, sistema de seguridad y reconocimiento
facial y diagnósticos médicos asistidos.
Es la forma en como la I a nos puede ayudar de forma importante
en la vida diaria, entre muchas otras.
(01:23):
I a que tiene que ver con productividad.
Hay algunas preguntas frecuentesque nos hacemos sobre la guía,
porque definitivamente esto es nuevo y tenemos que conocer
estos términos. ¿Pero primera, las preguntas más
frecuentes sobre guía es, puede la I a reemplazar a los humanos
(01:46):
en el trabajo? ¿La I a puede automatizar
ciertas tareas? Pero generalmente complementa el
trabajo humano en lugar de reemplazarlo completamente.
Lo que yo te puedo decir es que lo que no va a reemplazar de
forma inmediata al ser humano, definitivamente, sin embargo, sí
(02:07):
el humano tiene que dominar a laI a para que destaque entre los
profesionales que conocen sólo Ia.
Y los que realmente dominan la Ia independientemente cuál sea tu
giro de trabajo, la I a tiene que ser dominada por ti, tienes
(02:29):
que conocerla y tienes que aprender día a día de ella.
Es segura la I a la seguridad dela I a depende de cómo se
desarrolle y simplemente requiriendo regulaciones y
estándares éticos. ¿Cómo aprende la I a?
La I a aprende a través de algoritmos de Machare Learning y
(02:51):
grandes cantidades de datos. La I a tiene una memoria de qué
preguntas, cómo preguntas y caday la frecuencia de cada cuánto
preguntas. Entonces ella va aprendiendo de
TI a través de las preguntas y va moldeando tu I a
(03:13):
personalizada hacia tus necesidades.
Del día a día. ¿Qué es el aprendizaje profundo
en el tema de la I a? Así que es una técnica de I a
que utiliza redes neuronales artificiales para aprender
patrones complejos en los datos puedes la I a ser creativa, la I
(03:36):
a puede generar contenido nuevo basado en patrones aprendidos.
Aunque el debate sobre la verdadera creatividad, continúa.
¿Qué industrias utilizan más? I a la tecnología, la salud, las
finanzas, automatización y comercio electrónico son algunas
de las principales. ¿Cómo afecta la I a a la
(04:00):
privacidad? Definitivamente, la I a puede
preguntar preocupaciones sobre la privacidad de datos y su uso,
requiriendo regulaciones específicas.
¿Qué es el sesgo en la I a? Son prejuicios no intencionales
en los sistemas de I a, generalmente heredados de los
datos de entretenimiento. ¿Cuál es la diferencia entre la
(04:22):
I a débil y la I a fuerte? La I a débil está diseñada para
tareas específicas, mientras la I a fuerte, aún teórica, tendría
capacidades cognitivas similaresa las humanas.
¿Cómo puedo empezar a aprender sobre la I a?
Existen numerosos contenidos, recursos educativos y
(04:45):
plataformas de aprendizaje en especialización en I a así que
si te está gustando este episodio, Suscríbete y ve a
safetyysap.com. Ahí hay recursos, guías,
Newsletter, contenido de alto valor.
En relación a este y a todos losepisodios de este podcast, no
importa en qué país estés viendoo escuchando este podcast.
(05:08):
Ve a safetyysap.com. Hay glosarios de términos
importantes en I a Machine Learning es un aprendizaje
automático. Es una rama de la I a que
permite a las máquinas aprender de los datos sin ser programadas
explícitamente. Deep learning aprendizaje
(05:29):
profundo es un subset del machine learning que utiliza
redes neuronales artificiales. Y Multicapa Neural Networks,
redes neuronales, sistemas inspirados en el cerebro humano
que procesan información incapazinterconectadas.
(05:51):
Big data, grandes conjuntos de datos utilizados para entrenar
los sistemas de I a algoritmo esun conjunto de reglas o
instrucciones que sigue un sistema de la I a para resolver
problemas data IT. Es un conjunto de datos
utilizados para entrenar y evaluar modelos de I a API.
(06:15):
Rafael de programación de aplicaciones Mete la integración
de las de los servicios de I a en diferentes aplicaciones y
sistemas. Ahora los orígenes y
definiciones desde 1950 1970. En 1950, Alan Turing plantea si
las máquinas pueden pensar y propone.
(06:36):
El test de turing en el año 56 John Mccarthin acuña el término
de inteligencia artificial en laConferencia de Darmot décadas
posteriores, el concepto de I yase expande, surgen los sistemas
inteligentes y se profundiza el debate sobre qué significa
(06:59):
inteligencia, las aplicaciones técnicas y académicas surgen en
el 2007 al 2016. Particularmente, entre el 2007 y
2009 surgen estudios pioneros sobre control difuso, redes
neuronales, diagnósticos en máquinas, 2011 al 2015 hay
(07:20):
avances en sistemas bioinspirados, redes neuronales,
algoritmos genéticos y lógica difusa aplicados a la detección
de fallas industriales. En el 2000 Dieciseis se
consolida el uso de la I a. En mantenimiento, calidad,
producción y diagnóstico de fallos, con énfasis en estudios
(07:41):
de revisión y monografías académicas.
La consolidación tecnológica y multisectorial ocurre en el 2017
al 2019. Se publican trabajos relevantes
sobre sistemas inmunológicos artificiales, diagnóstico
automático en voz, motores, válvulas y.
(08:04):
Fracturas mecánicas aplicacion en logística, producción, salud
y mantenimiento preventivo 2019.El G 20 establece principios
regulatorios para la I a a M a YWM a Actualizan sus criterios
sobre la I a en medicina hay debates éticos y normativos en
(08:24):
el 2020 y 2021. En el 2020 surgen estudios sobre
los dilemas éticos de la I a y su influencia en modelos de
negocio. En el 2021 la o CD establece
principios éticos para la IE. Se identifican riesgos del uso
no supervisado en la toma de decisiones.
(08:44):
En el 2022 y 2023 hay una expansión global de aplicaciones
y APP para gobernanza corporativa, predicciones de
precios, tratamiento de agua alta financiera, eticanía y
roles profesionales como chif. I a Officer, en el 2023 España
(09:06):
emite decretos para integrar la I a en políticas públicas.
UNESCO Pública sobre la I a en la educación superior, la FD a
aprueba cientos de dispositivos con I a en la actualidad, 2024 y
2025 en el 2024. Hay estudios recientes que
destacan preocupaciones sobre sesgos, regulaciones,
(09:28):
transparencia y beneficios empresariales.
En el 2025 se aplican I a sensores y drones en minería y
seguridad industrial, casos comoRepsol y Ceteme.
Se anticipa que todas las grandes empresas de tecnología
médica integrarán I a en sus productos.
(09:50):
Personajes claves en todo esto es Alan Turing, John Mccarthy,
decenas de investigadores e instituciones claves.
Como o CD UNESCO, FD, a AMA WM, a Repsol, Microsoft telefónicas,
entre otras. Las aplicaciones en I a en
(10:10):
desastres naturales y en gestiónde riesgos.
Hay predicciones y alertas tempranas, hay análisis de datos
meteorológicos en tiempo real para predecir eventos climáticos
extremos. Hay sistemas de alertas
tempranos basados en I a para tsunamis.
Terremotos y huracanes, monitoreo continuo de actividad
(10:32):
sísmica volcánica mediante sensores inteligentes.
Durante el desastre hay dronesconía para buscar y
rescatar víctimas. Hay análisis de imágenes
satelitales para evaluar daños en tiempo real.
Y hay sistemas de coordinación inteligente para equipos de
emergencia en la gestión post desastre.
(10:55):
Hay evaluaciones automatizadas de daños en infraestructuras,
hay optimización de rutas para distribución de ayuda
humanitaria y hay análisis predictivos para planificar la
reconstrucción, la prevención y mitigación, el modelo de los
escenarios de riesgo para planificar planificación urbana.
(11:16):
Hay sistemas de monitoreo de infraestructura crítica.
Análisis de vulnerabilidad en zonas propensas a desastres la
implementación de estas tecnologías han demostrado
mejorar significativamente la capacidad de respuesta y reducir
el impacto de los desastres naturales en comunidades
(11:37):
vulnerables a través de la I a yo soy Israel Valdez.
Que esto fue la I a y Te invito a que sigas y te suscribas en
este episodio a este podcast susbendiciones.
En este episodio te voy a platicar sobre la inteligencia
artificial, la definición y aplicaciones cómo la I a ayuda a
nuestras vidas diarias, preguntas frecuentes sobre la I
a algunos glosearios de términosimportantes en I a que tienes
que conocer los orígenes y definiciones, así como la
(00:21):
aplicación de la I a en desastres naturales y gestión
del riesgo. ¿La inteligencia artificial es
un campo de la informática que busca crear sistemas capaces de
realizar tareas que tradicionalmente requieren
inteligencia humana, como el aprendizaje, la resolución de
(00:41):
problemas y la toma de decisiones como la I a de
inteligencia artificial ayuda ennuestra vida diaria?
Bueno, definitivamente hay asistentes virtuales como Siri,
Alexa. Google assisten, entre muchos
otros, recomendaciones personalizadas en plataformas de
(01:02):
streaming, navegación y mapas inteligentes, filtros de spam en
correo electrónico, sistema de seguridad y reconocimiento
facial y diagnósticos médicos asistidos.
Es la forma en como la I a nos puede ayudar de forma importante
en la vida diaria, entre muchas otras.
(01:23):
I a que tiene que ver con productividad.
Hay algunas preguntas frecuentesque nos hacemos sobre la guía,
porque definitivamente esto es nuevo y tenemos que conocer
estos términos. ¿Pero primera, las preguntas más
frecuentes sobre guía es, puede la I a reemplazar a los humanos
(01:46):
en el trabajo? ¿La I a puede automatizar
ciertas tareas? Pero generalmente complementa el
trabajo humano en lugar de reemplazarlo completamente.
Lo que yo te puedo decir es que lo que no va a reemplazar de
forma inmediata al ser humano, definitivamente, sin embargo, sí
(02:07):
el humano tiene que dominar a laI a para que destaque entre los
profesionales que conocen sólo Ia.
Y los que realmente dominan la Ia independientemente cuál sea tu
giro de trabajo, la I a tiene que ser dominada por ti, tienes
(02:29):
que conocerla y tienes que aprender día a día de ella.
Es segura la I a la seguridad dela I a depende de cómo se
desarrolle y simplemente requiriendo regulaciones y
estándares éticos. ¿Cómo aprende la I a?
La I a aprende a través de algoritmos de Machare Learning y
(02:51):
grandes cantidades de datos. La I a tiene una memoria de qué
preguntas, cómo preguntas y caday la frecuencia de cada cuánto
preguntas. Entonces ella va aprendiendo de
TI a través de las preguntas y va moldeando tu I a
(03:13):
personalizada hacia tus necesidades.
Del día a día. ¿Qué es el aprendizaje profundo
en el tema de la I a? Así que es una técnica de I a
que utiliza redes neuronales artificiales para aprender
patrones complejos en los datos puedes la I a ser creativa, la I
(03:36):
a puede generar contenido nuevo basado en patrones aprendidos.
Aunque el debate sobre la verdadera creatividad, continúa.
¿Qué industrias utilizan más? I a la tecnología, la salud, las
finanzas, automatización y comercio electrónico son algunas
de las principales. ¿Cómo afecta la I a a la
(04:00):
privacidad? Definitivamente, la I a puede
preguntar preocupaciones sobre la privacidad de datos y su uso,
requiriendo regulaciones específicas.
¿Qué es el sesgo en la I a? Son prejuicios no intencionales
en los sistemas de I a, generalmente heredados de los
datos de entretenimiento. ¿Cuál es la diferencia entre la
(04:22):
I a débil y la I a fuerte? La I a débil está diseñada para
tareas específicas, mientras la I a fuerte, aún teórica, tendría
capacidades cognitivas similaresa las humanas.
¿Cómo puedo empezar a aprender sobre la I a?
Existen numerosos contenidos, recursos educativos y
(04:45):
plataformas de aprendizaje en especialización en I a así que
si te está gustando este episodio, Suscríbete y ve a
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En relación a este y a todos losepisodios de este podcast, no
importa en qué país estés viendoo escuchando este podcast.
(05:08):
Ve a safetyysap.com. Hay glosarios de términos
importantes en I a Machine Learning es un aprendizaje
automático. Es una rama de la I a que
permite a las máquinas aprender de los datos sin ser programadas
explícitamente. Deep learning aprendizaje
(05:29):
profundo es un subset del machine learning que utiliza
redes neuronales artificiales. Y Multicapa Neural Networks,
redes neuronales, sistemas inspirados en el cerebro humano
que procesan información incapazinterconectadas.
(05:51):
Big data, grandes conjuntos de datos utilizados para entrenar
los sistemas de I a algoritmo esun conjunto de reglas o
instrucciones que sigue un sistema de la I a para resolver
problemas data IT. Es un conjunto de datos
utilizados para entrenar y evaluar modelos de I a API.
(06:15):
Rafael de programación de aplicaciones Mete la integración
de las de los servicios de I a en diferentes aplicaciones y
sistemas. Ahora los orígenes y
definiciones desde 1950 1970. En 1950, Alan Turing plantea si
las máquinas pueden pensar y propone.
(06:36):
El test de turing en el año 56 John Mccarthin acuña el término
de inteligencia artificial en laConferencia de Darmot décadas
posteriores, el concepto de I yase expande, surgen los sistemas
inteligentes y se profundiza el debate sobre qué significa
(06:59):
inteligencia, las aplicaciones técnicas y académicas surgen en
el 2007 al 2016. Particularmente, entre el 2007 y
2009 surgen estudios pioneros sobre control difuso, redes
neuronales, diagnósticos en máquinas, 2011 al 2015 hay
(07:20):
avances en sistemas bioinspirados, redes neuronales,
algoritmos genéticos y lógica difusa aplicados a la detección
de fallas industriales. En el 2000 Dieciseis se
consolida el uso de la I a. En mantenimiento, calidad,
producción y diagnóstico de fallos, con énfasis en estudios
(07:41):
de revisión y monografías académicas.
La consolidación tecnológica y multisectorial ocurre en el 2017
al 2019. Se publican trabajos relevantes
sobre sistemas inmunológicos artificiales, diagnóstico
automático en voz, motores, válvulas y.
(08:04):
Fracturas mecánicas aplicacion en logística, producción, salud
y mantenimiento preventivo 2019.El G 20 establece principios
regulatorios para la I a a M a YWM a Actualizan sus criterios
sobre la I a en medicina hay debates éticos y normativos en
(08:24):
el 2020 y 2021. En el 2020 surgen estudios sobre
los dilemas éticos de la I a y su influencia en modelos de
negocio. En el 2021 la o CD establece
principios éticos para la IE. Se identifican riesgos del uso
no supervisado en la toma de decisiones.
(08:44):
En el 2022 y 2023 hay una expansión global de aplicaciones
y APP para gobernanza corporativa, predicciones de
precios, tratamiento de agua alta financiera, eticanía y
roles profesionales como chif. I a Officer, en el 2023 España
(09:06):
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UNESCO Pública sobre la I a en la educación superior, la FD a
aprueba cientos de dispositivos con I a en la actualidad, 2024 y
2025 en el 2024. Hay estudios recientes que
destacan preocupaciones sobre sesgos, regulaciones,
(09:28):
transparencia y beneficios empresariales.
En el 2025 se aplican I a sensores y drones en minería y
seguridad industrial, casos comoRepsol y Ceteme.
Se anticipa que todas las grandes empresas de tecnología
médica integrarán I a en sus productos.
(09:50):
Personajes claves en todo esto es Alan Turing, John Mccarthy,
decenas de investigadores e instituciones claves.
Como o CD UNESCO, FD, a AMA WM, a Repsol, Microsoft telefónicas,
entre otras. Las aplicaciones en I a en
(10:10):
desastres naturales y en gestiónde riesgos.
Hay predicciones y alertas tempranas, hay análisis de datos
meteorológicos en tiempo real para predecir eventos climáticos
extremos. Hay sistemas de alertas
tempranos basados en I a para tsunamis.
Terremotos y huracanes, monitoreo continuo de actividad
(10:32):
sísmica volcánica mediante sensores inteligentes.
Durante el desastre hay dronesconía para buscar y
rescatar víctimas. Hay análisis de imágenes
satelitales para evaluar daños en tiempo real.
Y hay sistemas de coordinación inteligente para equipos de
emergencia en la gestión post desastre.
(10:55):
Hay evaluaciones automatizadas de daños en infraestructuras,
hay optimización de rutas para distribución de ayuda
humanitaria y hay análisis predictivos para planificar la
reconstrucción, la prevención y mitigación, el modelo de los
escenarios de riesgo para planificar planificación urbana.
(11:16):
Hay sistemas de monitoreo de infraestructura crítica.
Análisis de vulnerabilidad en zonas propensas a desastres la
implementación de estas tecnologías han demostrado
mejorar significativamente la capacidad de respuesta y reducir
el impacto de los desastres naturales en comunidades
(11:37):
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