Fundamentación teórica de la inteligencia artificial en el desarrollo de aplicaciones móviles en el Instituto de Admisión y Nivelación de la Universidad Técnica de Manabí
DOI:
https://doi.org/10.55204/trc.v3i2.e223Palabras clave:
inteligencia artificial, dispositivos móviles, big data, tecnologíasResumen
Introducción: El presente articulo tiene como objetivo fundamentar teóricamente la inteligencia artificial en el desarrollo de aplicaciones móviles, lo cual una de las mayores ventajas de la inteligencia artificial es que permite y amplía las capacidades de otras tecnologías, como el big data. De hecho, permite "darle sentido" a estas grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados.
Desarrollo: Los avances en IA ya están impulsando el uso de big data con su capacidad para procesar grandes cantidades de datos y brindar beneficios empresariales y comerciales. Gracias a esto, la IA se ha consolidado como una tecnología esencial para las próximas décadas en áreas como el transporte, la educación, la salud y la cultura.
Aplicaciones prácticas o futuras líneas de investigación: La metodología aplicada a la siguiente investigación es bibliográfica ya que aporta distintos conceptos y teorías de diversos autores expertos en el tema. Como conclusión la inteligencia artificial es una rama de la computación que busca simular la inteligencia humana en una máquina.
Conclusiones: Los sistemas de inteligencia artificial funcionan con algoritmos, al usar técnicas como el aprendizaje profundo y aprendizaje automático para demostrar conductas inteligentes.
Descargas
Citas
Accenture (2017). Model Behavior. Nothing Artificial. Emerging Trends in the Validation of Machine Learning and Artificial Intelligence Models. Recuperado de: https://www.accenture.com/us-en/insight-emerging-trends-machine-learning
Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018). Prediction machines: the simple economics of artificial intelligence. Harvard Business Press.
Berné Valero, J. L., Garrido Villén, N., & Capilla Romá, R. (2023). GNSS. Geodesia espacial y Geomática. Colección Manual de referencia.
Brynjolfsson, E. & McAfee, A. (2017). Machine, platform, crowd: Harnessing our digital future. WW Norton & Company
Cepal. (2018). Datos, algoritmos y políticas. La redefinición del mundo digital. Recuperado de: https://www.cepal.org/es/publicaciones/43477-datos-algoritmos-politicas-la-redefinicionmundo-digital
Chimarro Amaguaña, J. D. (2020). Sistema integrado para la operación de un brazo robótico teleoperado en tiempo real mediante la plataforma Firebase con el uso de dispositivos móviles (Master's thesis, Quito, Ecuador: Universidad Tecnologica Israel).
Colle, R. (2017). Algoritmos, grandes datos e inteligencia en la red. Una visión crítica.
Delía, L. N. (2017). Desarrollo de aplicaciones móviles multiplataforma (Doctoral dissertation, Universidad Nacional de La Plata).
Fernández Vaca, D. A. (2022). El derecho al habeas data ya la seguridad digital frente a los delitos informáticos (Bachelor's thesis, Universidad de Guayaquil, Facultad de Jurisprudencia Ciencias Sociales y Políticas).
Iglesias de Castro, M. (2019). Intervención y efectos en Ian Hacking. Ene, 12, 27.
Lee, A. (2016). “The meaning of AlphaGo, the AI program that beat a Go champ”, Maclean’s, Toronto, Rogers Media, 18 de marzo. Recuperado de http://www.macleans.ca/society/science/the-meaning-of-alphago-the-ai-program-thatbeat-a-go-champ/.
Martén Saborío, S. (2023). El problema epistemológico de los Big Data en la producción de conocimiento científico.
Mckinsey Global Institute. (2017). What´s now and next in Analytics, AI and Automation. Recuperado de: https://www.mckinsey.com/featured-insights/digital-disruption/whatsnow-and-next-in-analytics-ai-and-automation
Murphy, K. P. (2012). Machine learning: a probabilistic perspective. MIT press.
OECD (2016). Enabling the next production revolution: the future of manufacturing and servicesinterim report: Meeting of the OECD Council at Ministerial Level Paris. Paris.
Ramos Arocha, D. (2018). Aplicación móvil para la visualización de los eventos registrados en la plataforma de gestión de eventos de la UCLV (Doctoral dissertation, Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas).
Rao, A. S., & Verweij, G. (2017). PWC. Sizing the prize. ¿What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise? Recuperado de: https://www.pwc.com/gx/en/issues/data-and-analytics/publications/artificial-intelligencestudy.html
Rahimian, V. & Ramsin, R. (2008, 6 de junio). Designing and agile methodology for mobile software development: a hybrid ethod engineering approach. Second International Conference on Research Challenges in Information Science.
Ryan, C. (2020). Civilizados hasta la muerte. Capitán Swing Libros.
Richard, N., Franceschi, Z. A., & Córdoba, L. (2021). La misión de la máquina. Técnica, extractivismo y conversión en las tierras bajas sudamericanas. Bononia University Press.
Teigens, V., Skalfist, P., & Mikelsten, D. (2020). Inteligencia artificial: la cuarta revolución industrial. Cambridge Stanford Books.
Toloza Mora, C. M. (2021). TG2_Prototipo aplicación interactiva soportada en la plataforma Android para reforzar el aprendizaje de los compuestos químicos.
Valverde Bourdié, S. (2019). Aplicaciones de la inteligencia artificial en la empresa.
Villaseca, D., & González, S. (2023). De Silicon Valley a tu negocio: Innovación, data e inteligencia artificial. Alpha Editorial.
Von Krogh, G. (2018). Artificial Intelligence in Organizations: New Opportunities for Phenomenon-Based Theorizing. Academy of Management Discoveries, 4(4), 404–409.d DOI:10.5465/amd.2018.0084
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2023 Aleyda Epifania Demera Zambrano, Angela Noemí Sánchez Cedeño, María Cecilia Franco López, María José Espinoza Cedeño, Gustavo Adolfo Santana Sardi
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Los autores conservan los derechos morales y patrimoniales de sus obras. Puesto que Tesla Revista Científica es una publicación de acceso abierto, los lectores pueden reproducir total o parcialmente su contenido siempre y cuando proporcionen adecuadamente el crédito a los autores correspondientes y a la revista misma. Tesla Revista Científica se compromete a no hacer uso comercial de los textos que recibe y/o publica.
Nuestra revista se rige por las politicas internacionales SHERPA/RoMEO: Revista verde: Permiten el autoarchivo tanto del pre-print (borrador de un trabajo) como del post-print (la versión corregida y revisada por pares) y hasta de la versión final (maquetada tal como saldrá publicada en la revista).
Véase también "Derechos de autor y licencias".
