Inteligencia Artificial Generativa FATLA 2026

  Clasificación inteligente del correo institucional: una propuesta basada en NLP y Machine Learning. En entornos académicos y administrativos, la gestión del correo institucional representa un desafío cada vez más complejo. No se trata únicamente de la cantidad de mensajes recibidos, sino de la necesidad de identificar con rapidez cuáles comunicaciones requieren atención prioritaria y cuáles pueden ser filtradas sin afectar la operación. En ese contexto, esta propuesta plantea el diseño de un sistema inteligente de triaje y clasificación basado en Procesamiento de Lenguaje Natural y Machine Learning, orientado a optimizar la respuesta institucional y fortalecer la eficiencia en la gestión del correo electrónico. 📌 Fase 1: Identificación y Marco Conceptual Definición del problema: La Dirección de Concursos de la Vicerrectoría Académica enfrenta una situación operativa de alta relevancia institucional que incide de manera directa en su capacidad de respuesta. Esta realidad se...

  Rastreo de Dilemas (Investigación) Fase 1:  Caso seleccionado: El sesgo algorítmico en la contratación de personal de Amazon. Este es uno de los casos de estudio más emblemáticos y reales en el campo de la IA. Entre 2014 y 2017, Amazon desarrolló una herramienta de reclutamiento basada en aprendizaje automático para calificar currículums y agilizar la búsqueda de talento. Sin embargo, el sistema fue entrenado con datos históricos de los últimos 10 años que provenían de una industria tecnológica predominantemente masculina, lo que provocó que el algoritmo aprendiera que los candidatos hombres eran preferibles sobre las mujeres. Como consecuencia, la IA empezó a penalizar sistemáticamente currículums que incluían la palabra "mujeres" (ej. "presidenta del club de mujeres" o instituciones femeninas), reduciendo la calificación de candidatas altamente calificadas sin una razón técnica válida. Este caso ilustra cómo un modelo de IA puede heredar y amplificar prejuicios ...

  Auditoría de Campo (Investigación) Interacción con el Asistente de Google, se le hizo vervalmente una pregunta,  identificó la pregunta y la respondió correctamente. Análisis de Algoritmos de Predicción: YouTube, Netflix y Amazon En esta sección, se presentan tres evidencias del despliegue de sistemas de recomendación basados en inteligencia artificial, los cuales operan mediante el análisis masivo de datos y el reconocimiento de patrones de consumo. En la captura de YouTube , observamos el filtrado colaborativo que prioriza contenido basado en mi tiempo de permanencia y suscripciones; en Netflix , la interfaz evidencia cómo la IA agrupa metadatos para sugerir títulos bajo la lógica de "Porque viste...", estableciendo una conexión semántica entre géneros; finalmente, la captura de Amazon demuestra el uso de modelos predictivos que transforman mi historial de navegación en sugerencias comerciales personalizadas. Estas capturas validan cómo los algoritmos de aprendizaje aut...

La Inteligencia Artificial en la palma de la mano: Un análisis de evidencias cotidianas. En la era actual, la Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser una promesa tecnológica para convertirse en un motor invisible que impulsa nuestra interacción digital cotidiana. Como parte de mi formación en el curso de IA Generativa de FATLA, me he propuesto documentar cómo esta tecnología redefine nuestras capacidades diarias a través de mi smartphone. En este espacio, presento tres evidencias concretas sobre la aplicación de la IA en la traducción de lenguaje, la visión por computadora y la edición creativa. A través de este ejercicio de rastreo y captura, analizo cómo la transición de procesos manuales hacia el aprendizaje automático no solo optimiza nuestra eficiencia, sino que transforma profundamente nuestra participación en la Sociedad de la Información. A continuación, comparto el material visual y la explicación técnica que sustentan este análisis. Figura 1: Traducción simultánea en Wh...