El día 21 se dio lugar el seminario número 3 sobre IA dirigido por Francisco Parreño. Francisco se dedica a impartir clase en la UCLM (Albacete). En concreto es catedrático en esta universidad, en el departamento de matemáticas. Además es director académico y forma parte del vicerrectorado de transformación y estrategia digital. También ha realizado diversas investigaciones y ha creado foros y temas de que hablar, cuanto menos interesantes y de cercana relación a la asignatura de Optimización, como con el problema de la mochila. Algunos artículos destacados a mencionar son sobre algoritmos heurísticos, o como solucionar un problema surgido de la selección óptima para el transporte de piezas de automoción. Por último, mencionar también que ha sido miembro de grupos de investigación, como por ejemplo de SIMD - Sistemas Inteligentes y Minería de Datos.

Fran comienza explicando y definiendo el uso moderno de la Inteligencia Artificial, de qué forma se aplica a los usos académicos y empresariales actuales y de cómo se fundamenta como una herramienta fundamental en el contexto global para simplificar procesos automatizados y realizar tareas monótonas, o hasta analizar grandes datos, mejora la toma de decisiones y la personalización de productos u organizar operaciones complejas de forma escalonada y específica según las necesidades solicitadas por la persona u organización.

Se abordan temas como los niveles de IA (débil, general y superinteligente) dependiendo de hacer tareas específicas hasta ser más inteligente que los humanos.

Posteriormente, se mencionan los chats de IA más populares, como ChatGPT, Copilot, Gemini o Claude. Así como sus usos, como generar nuevas canciones de forma artificial o crear un vídeo en base a una foto. También se puede usar como herramienta académica en la resolución de códigos en R o incluso para la realización estratégica del TFM.

También se aborda el tema de la sustitución de los trabajadores por la IA. En conclusión, la IA generativa no nos sustituirá, sin embargo se pueden crear nuevos trabajos según las necesidades futuras y otros más monótonos pueden tomar menos importancia.

Por último, también se aborda el pensamiento crítico en IA: como aprender a saber evaluar y no creerse todo lo que lo que nos dicte la IA, ya que puede haber datos erróneos.

Reseña realizada por: Jorge Carbó Martínez

Estudiante máster 2024-2025

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