CURSO
Inteligencia Artificial en la Seguridad Social.
Debido a la alta demanda, se ha previsto una nueva emisión en el 2024
Fecha de inicio y término:
6 al 23 de noviembre del 2023.
Fecha límite de inscripción:
3 de noviembre de 2023
Duración total de la actividad:
30 horasCosto:
(240 USD matrícula / 60 USD recursos tecnológicos).
Becas:
Los participantes de instituciones de los países miembro de la CISS, podrán acceder al Sistema de Becas del CIESS de conformidad con el Reglamento Financiero de la CISS, Título VII. Becas.
Idioma:
Curso en inglés con traducción al español disponible.Clasificación:
Básico.Cupo:
Mínimo 15 participantes.Descripción del programa:
En los últimos años la transformación digital se ha convertido en una fuerza impulsora en todos ámbitos de la vida humana, propiciada por el desarrollo de tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial (IA).
Estas nuevas tecnologías presentan tanto oportunidades como retos para la seguridad social y las instituciones que administran las prestaciones y servicios de la seguridad social. Por ello, el CIESS ha decidido trabajar a través de las fronteras centrándose en la IA.
La convergencia entre la IA y la seguridad social ofrece potenciales oportunidades para agilizar los procesos administrativos, mejorar la prestación de los servicios, optimizar recursos y arrojar resultados que impacten positivamente la calidad de vida de las personas y sus familias.
Son diversos los campos de aplicación de la IA en la seguridad social orientados a mejorar la eficiencia y eficacia de los servicios que se prestan, como es el caso de chatbots inteligentes (healthbots) que permiten una interacción más personalizada e inmediata con las personas, softwares que recopilan e interpretan grandes volúmenes de datos que mejoran la precisión de diagnósticos clínicos, hasta algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) o profundo (deep learning) que pueden auxiliar en la toma decisiones respecto a la predicción de pensiones por invalidez o en la adjudicación de prestaciones.
El presente curso tiene la finalidad de dotar de los conocimientos fundamentales para comprender qué es la IA, cómo funciona, qué puede hacer y que no, para aprovechar dichas tecnologías y plantear soluciones innovadoras aplicadas específicamente a los contextos de la seguridad social.
Asimismo, se espera que los participantes del curso identifiquen los factores habilitantes para la implementación efectiva de la IA y estar en posibilidad de plantearse un diagnóstico preliminar para identificar las áreas en las que pudiera integrarse dichas tecnologías.
Dirigido a:
Profesionales adscritos a las instituciones miembro, así como de instituciones educativas afines.
Alcance del programa:
Personas profesionales con la capacidad de conocer el alcance de las distintas herramientas de la IA, su interrelación frente a la solución de los problemas de seguridad social.
Objetivo general:
Proporcionar los conocimientos y principios de la Inteligencia Artificial (IA), que permitan a los participantes identificarla como una posibilidad de respuesta a los problemas de la seguridad social.
1
Desmitificando el concepto y el uso práctico de la Inteligencia Artificial (IA)
Profesor:
Hugo Jair Escalante
🇲🇽 México
Fechas:
6 y 7 de noviembre de 2023
Horario:
10:00 a.m. - 1:00 p.m.,
Hora de la Ciudad de México
Objetivo:
Ayudar a comprender qué es la Inteligencia Artificial (IA) y cómo funciona, para desarrollar una percepción más realista de sus posibles beneficios y limitaciones.
Contenido:
1
¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?.
2
¿Dónde está la IA en nuestra vida cotidiana? (IA débil).
3
¿Puede la IA reemplazarnos? (IA fuerte).
4
¿Cuáles son las nociones fundamentales para utilizar la IA?.
2
Los pasos previos para el desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA)
Profesora:
Paula Garnero
🇦🇷 Argentina
Fechas:
8 y 9 de noviembre de 2023
Horario:
10:00 a.m. - 1:00 p.m.,
Hora de la Ciudad de México
Objetivo:
Reflexionar sobre los factores habilitantes para la implementación efectiva de la IA, así como la necesidad de evaluar la viabilidad y preparación de una organización antes de adoptar dichas tecnologías.
Contenido:
1
¿Qué infraestructura básica se requiere?.
2
¿Cuáles son las capacidades tecnológicas necesarias?.
3
¿Qué tanto importan las políticas y procedimientos estructurados?.
4
¿Se requiere un liderazgo innovador?.
Fase aplicada:
Laboratorio de casos con el objetivo de realizar un ejercicio diagnóstico para que los participantes del curso comprendan el estado actual de la infraestructura y los recursos humanos de sus instituciones antes de aplicar soluciones basadas en IA. Esto ayudará a determinar si la configuración existente puede soportar la integración de la IA (su viabilidad) o si son necesarias inversiones previas en materia de infraestructura, tecnología, formación del personal y posibles cambios operativos.3
IA desde y para la Seguridad Social
Profesor:
Niko Väänänen
🇫🇮 Finlandia
Fechas:
13 y 15 de noviembre de 2023
Horario:
10:00 a.m. - 1:00 p.m.,
Hora de la Ciudad de México
Objetivo:
Analizar los casos aplicados de IA en las instituciones de seguridad social para reconocer experiencias, aprendizajes, desafíos y tendencias.
Contenido:
1
Digitalización de información y automatización de procesos.
2
Chatbots inteligentes (healthbots).
3
Algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) aplicados a la seguridad social.
4
Algoritmos de aprendizaje profundo (deep learning) aplicados a la seguridad social.
Fase aplicada:
Comunidad de aprendizaje con el objetivo de generar espacios de interacción entre personas expertas en la aplicación de IA (invitados externos) y los participantes del curso, con la finalidad de vincular la parte teórica con la práctica.4
Dilemas éticos y de gobernanza para alinear la IA con los objetivos de la seguridad social
Profesor:
Carlos Ignacio Gutiérrez
🇺🇸 Estados Unidos
Fechas:
21 y 23 de noviembre de 2023
Horario:
10:00 a.m. - 1:00 p.m.,
Hora de la Ciudad de México
Objetivo:
Revisar las consideraciones éticas y de gobernanza asociados al uso adecuado y responsable de la IA en la seguridad social.
Contenido:
1
¿Cómo proteger datos sensibles?
2
¿Se pueden evitar los sesgos de información?
3
¿Qué políticas, regulaciones y pautas éticas son necesarias?
4
¿Quién debe alinear los sistemas de IA con el bienestar, la equidad y la dignidad humana?
Fase aplicada:
Seminario de discusión con el objetivo de organizar mesas de discusión entre los participantes del curso sobre las consideraciones éticas y de gobernanza que ayuden a fomentar el uso apropiado y responsable de la IA en la seguridad social, garantizando que la tecnología beneficie a la sociedad al tiempo que se respetan los principios fundamentales de equidad, transparencia y responsabilidad.Requisitos tecnológicos:
● Computadora.
● Conexión a Internet: banda ancha.
● Navegador: Chrome, Firefox o Safari en sus versiones actualizadas.
● Acceso a Zoom.
● Altavoces y micrófono.
● Cámara web (opcional).
Habilidades tecnológicas del participante (preferentemente):
● Utilizar herramientas de comunicación en línea como correo electrónico, foros de discusión, chats, etcétera.
● Uso de programas de videollamadas y reuniones virtuales.
● Manejo de Word.
● Uso de cámara web y micrófono.
● Uso de navegadores web.
● Gestión de archivos y carpetas.
● Uso de motores de búsqueda y bases de datos de bibliotecas.
Requisitos de ingreso:
● Estudios de nivel superior.
● Comprensión del inglés (preferentemente).
● Es deseable, más no limitativo, que los interesados en el curso estén familiarizados con conceptos básicos en Matemáticas e Informática (algoritmos, Ciencia de datos, etc.).
Requisitos de permanencia:
● Cumplir con al menos 80% de asistencia.
● Realizar las actividades de los docentes en el desarrollo del curso.
● En caso de entrega de ejercicios o actividades complementarias, subirlos a la plataforma virtual del CIESS.
Resultado esperado:
Al finalizar el curso los participantes obtendrán una constancia de acreditación del curso y tendrán la capacidad de identificar las posibilidades de respuesta a los problemas de la seguridad social a través de la IA como herramienta.
Requisitos para la acreditación:
● Asistencia del 80%.
● Participación en sesiones sincrónicas y actividades en la plataforma virtual del CIESS
Resumen curricular de las personas docentes:
Hugo Jair Escalante
Obtuvo su doctorado en Ciencias Computacionales por el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica ubicado en Puebla, México, donde actualmente es investigador de tiempo completo. Anteriormente se desempeñó como investigador de tiempo completo en el Posgrado de Ingeniería de Sistemas de la FIME, de la Universidad Autónoma de Nuevo León (UANL). Miembro regular de la Academia Mexicana de Ciencias, de la Asociación Mexicana de Computación y la Asociación Mexicana para el Procesamiento del Lenguaje Natural. Miembro del Sistema Nacional de Investigadores nivel II. Es presidente del Comité Técnico 12 de la International Association on Pattern Recognition y Editor Asociado de IEEE Transactions on Affective Computing. Sus principales áreas de estudio son la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el reconocimiento de gestos y el reconocimiento del habla. Además de la inteligencia artificial, incorpora disciplinas como el reconocimiento de patrones y el procesamiento del lenguaje natural.
Paula Garnero
Es Licenciada en Economía y Magíster en Economía de la Ciencia y la Innovación. Tiene amplia experiencia en políticas y la Industria 4.0. Se desempeña como consultora especialista en temas de Ciencia, Tecnología e Innovación del Instituto para la Integración de América Latina y el Caribe (INTAL) del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y como asesora del gobierno en Argentina y América Latina. Acompaño a las organizaciones en sus procesos de innovación y digitalización. Integro redes globales de expertos en Inteligencia Artificial como AI Connect del Council of Americas y AIGO de la OCDE. Investiga y publica sobre el cambio tecnológico y su impacto en los modelos productivos y en el mundo del trabajo. Le motivan los equipos multidisplinarios y multiculturales. Como líder inspira y potencia a las personas. Está comprometida con la integración y el desarrollo sustentable de América Latina, la reducción de las brechas sociales y la igualdad género.
Niko Väänänen
Es asesor senior del Departamento de Planificación del Centro Finlandés de Pensiones (ETK). Se interesa por la sostenibilida, la seguridad y la adecuación de la seguridad social. Su trabajo se centra en la cooperación internacional. Ha trabajado en el Ministerio de Asuntos Exteriores y en la Comisión Europea. Además, entre 2018 y 2020 fue presidente del Comité de Pensiones de la Plataforma Europea de Seguros (ESIP), una plataforma estratégica que reúne a más de 50 organizaciones nacionales de seguridad social en Europa. Tiene maestrías en política social y economía de la salud. Ha publicado varios artículos sobre pensiones nacionales y europeas, y es invitado con frecuencia a conferencias y seminarios en Europa. Desde noviembre de 2020, participa en el programa SOCIEUX+ de la Comisión Europea como experto en seguridad social en África, así como en Asia. En la actualidad, es coautor de un libro sobre el sistema de pensiones finlandés que se publicará en inglés en otoño de 2023.
Carlos Ignacio Gutierrez
Es investigador de políticas de inteligencia artificial (IA) en el Future of Life Institute. Su trabajo sobre la gobernanza de la IA se centra en dos áreas. En primer lugar, el impacto de los métodos y la aplicación de esta tecnología en el hard law. En este sentido, publicó una revisión sistemática que documenta las lagunas normativas generadas por la IA en Estados Unidos. En segundo lugar, examina la gestión de la IA mediante el diseño de programas de soft law eficaces y creíbles. Su contribución más reciente en este ámbito es la publicación de una base de datos mundial de programas de derecho indicativo de la IA. En ella se recopilan y analizan las tendencias de más de 600 iniciativas para gobernar la IA creadas por gobiernos, organizaciones sin ánimo de lucro y el sector privado.
Bibliografía
Aggarwal, A., Tam, C., Wu, D., Li, X., y Qiao, S. (2023). Artificial IntelligenceBased Chatbots for Promoting Health Behavioral Changes: Systematic Review. Journal of medical Internet research, 25, e40789.
Disponible en:
Glaze, K., Ho, D.E., Ray, G. y Tsang, C. (2021). Artificial Intelligence for Adjudication: The Social Security Administration and AI Governance. SSRN Electronic Journal.
Disponible en:
Parmar P, Ryu J, Pandya S, Sedoc J, Agarwal S. Health-focused conversational agents in person-centered care: a review of apps. NPJ Digit Med. 2022 Feb 17;5(1):21. doi:
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35177772/
PMID: 35177772; PMCID: PMC8854396.
Russell, S. y Norvig, P. (2004). Artificial Intelligence, A Modern Approach. 4th ed. Serie Pearson, Madrid. ISBN 9780134610993. Second edition in Spanish. Available at:
https://vdoc.pub/download/inteligencia-artificial-un-enfoque-moderno-1mcg2kr6ief8