Simposio de Inteligencia Artificial para América Latina

La inteligencia artificial está transformando todos los aspectos de nuestra sociedad, incluyendo claramente la medicina y en particular el análisis de imágenes médicas. Esto permite impulsar avances significativos en diagnóstico asistido, segmentación anatómica, detección temprana de patologías y apoyo a la toma de decisiones clínicas basadas en evidencia, así como la fusión con datos multimodales en la denominada "Medicina 4P". Esto posibilita un gran número de oportunidades para los grupos de investigación, y la constitución de equipos de trabajo multi e interdisciplinarios. Sin embargo, la acción efectiva plantea importantes desafíos, entre ellos la disponibilidad de datos e imágenes de calidad, la estandarización de protocolos, la explicabilidad de los modelos, la validación clínica y el cumplimiento de aspectos éticos y regulatorios. Esta conferencia analizará el estado actual de la IA aplicada a imágenes médicas, revisando las principales metodologías, tendencias emergentes y oportunidades de investigación interdisciplinaria. Asimismo, se discutirán estrategias para desarrollar soluciones robustas y transferibles al sistema de salud, promoviendo la colaboración entre ingenieros, médicos y científicos de datos, abordando las oportunidades que ofrece este campo para fortalecer las capacidades científicas latinoamericanas, generar innovación científico-tecnológica, y facilitar la transferencia de conocimiento hacia aplicaciones clínicas de alto impacto. Finalmente, se presentarán algunos casos específicos dentro del contexto del recientemente creado Doctorado en Imágenes Médicas de la Universidad Nacional del Sur (Argentina).

El Marco de Trabajo IA593 propone un modelo de gobernanza, ética y estrategia para integrar la inteligencia artificial (IA) en la educación superior ecuatoriana mediante cinco pilares: STEER, LEARN, DISCOVER, CONNECT y OPERATE. La conferencia profundiza en LEARN y DISCOVER para promover una investigación aumentada, crítica y responsable. LEARN impulsa la alfabetización en IA, la declaración de su uso, la evaluación centrada en el juicio humano y la supervisión activa en la investigación formativa, siguiendo las orientaciones de la UNESCO. DISCOVER incorpora el paradigma AI4Science y los flujos AI4Research para apoyar las búsquedas semánticas, las revisiones sistemáticas, el análisis de datos y la trazabilidad metodológica. Ante la adopción tardía en América Latina y la expansión de herramientas generativas sin suficiente gobernanza, se examinan herramientas especializadas y marcos internacionales, como HEAT-AI y HCAI. Finalmente, se plantea una agenda de transferencia regional basada en principios de FATE, responsabilidad institucional y soberanía epistémica, como bienes comunes universitarios.

La incorporación de la inteligencia artificial en la educación superior ha experimentado una metamorfosis, evolucionando desde los sistemas tutores inteligentes tradicionales impulsados por reglas y analítica predictiva hacia la era de la inteligencia artificial generativa. Esta conferencia examina esa transición paradigmática, analizando cómo los modelos de lenguaje de gran escala y las herramientas generativas redefinen la enseñanza, el aprendizaje personalizado y la gestión curricular. Asimismo, se abordan los dilemas éticos prioritarios, tales como los derechos de autor, la privacidad de datos, la integridad académica y la prevención de la pereza metacognitiva.

La Inteligencia Artificial ha dejado de ser una simple herramienta para convertirse en el sustrato sobre el cual la sociedad moderna se despliega. Sin embargo, los algoritmos basados en IA no son neutros: incorporan valores, sesgos y decisiones humanas que impactan directamente en la democracia, la justicia y la dignidad humana, entre otras cosas. En esta charla abordaremos las diferentes dimensiones de la ética en la IA. Entre otras cosas, mostraremos cómo la transparencia, la equidad, una algoritmia verde y la privacidad son elementos esenciales para una IA ética. Finalmente, defenderemos una IA orientada al bien común, concebida como una prótesis cognitiva que amplifica las capacidades humanas sin suplantar su juicio moral.

La charla “IA Segura y Soberana”, impartida por Saúl Calderón Ramírez, explorará los desafíos y oportunidades que enfrenta América Latina ante la rápida adopación de la inteligencia artificial. Desde una perspectiva técnica y estratégica, se abordará la importancia de construir ecosistemas de IA que garanticen la protección de los datos, la transparencia de los modelos y la autonomía tecnológica de las instituciones y los países de la región. Durante la exposición se presentarán experiencias y resultados de proyectos de investigación y extensión desarrollados en colaboración con instituciones públicas, mostrando aplicaciones concretas de la inteligencia artificial para mejorar la toma de decisiones, optimizar procesos y fortalecer los servicios dirigidos a la ciudadanía. Asimismo, se discutirán las lecciones aprendidas en la implementación responsable de estas tecnologías. La charla culminará con la visión del expositor sobre el futuro de la IA en Latinoamérica, destacando la necesidad de impulsar capacidades locales, promover la innovación regional y avanzar hacia una inteligencia artificial segura, ética y soberana, alineada con las necesidades y prioridades de nuestros países.

Communication between deaf or Hard of Hearing (HoH) people and hearing people is obviously difficult, particularly for the deaf who often suffer from isolation. Moreover, there is a limited knowledge of sign language among hearing people. Hence, the development of tools that enable communication between sign or spoken language users should be encouraged, considering that bidirectional translation between both languages constitutes a major challenge. In the spoken language field, significant progress has been recently made in Machine Translation triggering great interest within the sign language processing research community. Indeed, the main need for the deafor HoH people remains the possibility to access reliable translation of spoken and/or written language in order to break out of their isolation, for instance when reading an administrative document. The translation task combines advances in Natural Language Production (NLP) and Computer Vision (CV), using the powerful Transformer architecture to address the complexity of sign language. Linguistic aspects will also be included. This talk discusses advances in data science towards the production of sign language.

Se aborda la integración de la agricultura y la ganadería de precisión, la inteligencia artificial y la analítica avanzada de datos para optimizar la gestión del pastoreo rotacional y promover sistemas de producción ganadera sostenibles. Se presentan enfoques computacionales basados en aprendizaje automático, modelos predictivos y análisis de datos espaciotemporales para evaluar variables climáticas, ambientales y productivas, facilitando la planificación de los ciclos de pastoreo, la estimación de la disponibilidad forrajera y la gestión de la salud animal. Un componente central es el desarrollo de ciclos autónomos de analítica de datos, fundamentados en técnicas de meta-aprendizaje, orientados a construir sistemas capaces de adaptar sus modelos predictivos a nuevas condiciones, seleccionar estrategias analíticas y mejorar continuamente su desempeño mediante procesos automatizados de aprendizaje y retroalimentación. Además, se analiza el potencial de estos enfoques para impulsar sistemas inteligentes de apoyo a la toma de decisiones, optimizar el aprovechamiento de los recursos y fortalecer la productividad, la resiliencia y la sostenibilidad de los sistemas ganaderos.

En la actualidad, el paradigma de la Ingeniería de Software atraviesa una transición estructural impulsada por la evolución de la Inteligencia Artificial Generativa y los sistemas agénticos. Esta investigación aplica el Framework Metodológico Sistémico (FMS) para analizar algunos aspectos del desarrollo de software en la actualidad. En el estudio, se mencionan desde las metodologías tradicionales clásicas de Cascada, Scrum y Kanban hasta los emergentes Enfoques Metodológicos Agénticos como AI-DLC, Spec-Driven Development (SDD) y AI-SDLC. Se presenta un análisis comparativo basado en criterios cualitativos de evaluación DESMET en las dimensiones conceptuales, flujos operativos, mecanismos de gestión de contexto y gobierno de código y dos estudios de caso: el primero aplicando el modelo orquestado de Amazon/AWS (AI-DLC) y el segundo implementando el enfoque declarativo basado en especificaciones (Spec-Driven Development / Specs.md). Finalmente, se aborda el impacto transformador de la IA en la educación superior, planteando reflexiones para el rediseño curricular en Ingeniería Informática y carreras afines.

La inteligencia artificial agéntica está abriendo nuevas posibilidades para la transformación digital de las organizaciones. A diferencia de las herramientas que responden a instrucciones puntuales, los agentes de IA pueden desarrollar secuencias de tareas, utilizar herramientas, consultar información y proponer o ejecutar acciones para alcanzar objetivos definidos, con distintos niveles de autonomía y supervisión humana. Esta charla explorará los conceptos fundamentales de la inteligencia agéntica y su potencial para mejorar procesos, apoyar la toma de decisiones e impulsar la innovación. A través de ejemplos organizacionales, se examinará cómo los agentes pueden integrarse con datos, aplicaciones y equipos de trabajo para atender problemas concretos. También se abordarán los desafíos de su adopción, entre ellos la calidad de la información, la seguridad, la privacidad, los errores y la responsabilidad sobre las decisiones. Finalmente, se reflexionará sobre las capacidades y cambios culturales necesarios para incorporar esta tecnología de manera estratégica, ética y centrada en las personas.