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Inteligencia artificial

Horizonte de implantación: de cuatro a cinco años

Resumen ejecutivo

Introducción

Tendencias que aceleran la adopción de tecnología en las bibliotecas académicas y de investigación

Tendencias a largo plazo: impulsan la adopción de tecnología en las bibliotecas académicas y de investigación en un plazo de cinco años o más

 > Colaboración entre instituciones
 > Carácter evolutivo de los documentos académicos

Tendencias a medio plazo: impulsan la adopción de tecnología en las bibliotecas académicas y de investigación en un plazo de tres a cinco años

 > Usuarios como creadores
 > Replanteamiento de los espacios en las bibliotecas

Tendencias a corto plazo: impulsan la adopción de tecnología en las bibliotecas académicas y de investigación en un plazo de uno a dos años

 > Gestión de los datos de investigación
 > Valoración de la experiencia de usuario

Retos que dificultan la adopción de tecnología en las bibliotecas académicas y de investigación

Retos asumibles: los entendemos y sabemos cómo resolverlos

 > Accesibilidad de los servicios y los recursos de biblioteca
 > Mejora de la alfabetización digital

Retos difíciles: los entendemos, pero las soluciones que requieren son difíciles de implantar

 > Adaptación de los diseños organizativos al futuro del trabajo
 > Mantenimiento de la integración continua, la interoperabilidad y los proyectos colaborativos

Retos muy complejos: son difíciles de definir y todavía más de resolver

 > Presiones políticas y económicas
 > Necesidad de enfrentarse a un cambio radical

Desarrollos importantes en tecnología para las bibliotecas académicas y de investigación

Horizonte de implantación: un año o menos

 > Macrodatos
 > Tecnologías de la actividad académica digital

Horizonte de implantación: de dos a tres años

 > Identidad en línea
 > Plataformas de servicios bibliotecarios

Horizonte de implantación: de cuatro a cinco años

 > Inteligencia artificial
 > El internet de las cosas

Metodología

Consejo Asesor de Bibliotecas de 2017 del Proyecto Horizon del NMC

En el ámbito de la inteligencia artificial (IA), se está utilizando la informática para crear máquinas inteligentes que se parecen sobremanera a los humanos por las funciones que realizan. El acceso a conocimiento abundante, entre otros, categorías, propiedades y relaciones entre varios conjuntos de información, es la base de la ingeniería del conocimiento que permite a los ordenadores simular la percepción, el aprendizaje y la toma de decisiones de los humanos. El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que hace referencia a los ordenadores programados con algoritmos que responden a nuevos inputs después de haber sido entrenados a partir de un conjunto de datos de aprendizaje diferente; el resultado es una habilidad para actuar y reaccionar sin que se les haya programado explícitamente para ello. A medida que las bibliotecas académicas y de investigación empiezan a descubrir formas en las que la IA puede mejorar los servicios a los usuarios, los procesos de investigación y los resultados de los aprendices, surge la necesidad de elaborar unas orientaciones basadas en investigación para garantizar el uso ético de los datos de los estudiantes.[i]

Resumen
En los últimos años, los avances en inteligencia artificial (IA) han desdibujado aún más el límite entre la inteligencia sintética y la humana. Como las personas, las máquinas y las aplicaciones con IA pueden aprender con el paso del tiempo. Cuando completan una tarea, estas entidades recopilan datos y guardan información de forma simultánea, y luego la utilizan para mejorar las respuestas en el futuro.[ii] Aunque el concepto de IA no es nuevo, en los últimos años hemos visto grandes implantaciones en el sector del consumo. Desde las inmensas inversiones financieras y en investigación de Google en los coches sin conductor[iii] hasta las capacidades de reconocimiento de voz de Echo de Amazon,[iv] la IA está penetrando en nuestra vida diaria. Uno de los grandes hitos recientes de la IA tuvo lugar cuando los ordenadores ganaron a los mejores jugadores del mundo de póquer en la versión Texas Hold ‘Em en el torneo de veinte días «Brains vs. Artificial Intelligence», triunfando por encima de los rivales humanos con un margen de más de un millón de dólares en fichas de póquer.[v] Futurólogos de las bibliotecas académicas y de investigación están empezando a conceptualizar mejor cómo se pueden traducir estos casos de IA para acrecentar el éxito de los estudiantes.

Las capacidades inteligentes de las máquinas han llevado bases de datos más sofisticadas a las bibliotecas.[vi] Las máquinas pueden ajustar el contenido para satisfacer las necesidades de los aprendices en un instante, con lo cual eliminan la necesidad de los individuos de tener que filtrar cientos de lecturas para encontrar una investigación relevante. Los procesos académicos están evolucionando, ya que la IA aumenta la capacidad de aprender con y a partir de las experiencias de múltiples usuarios.[vii] De hecho, las aplicaciones estratégicas de IA podrían dar lugar a un alineamiento más interdisciplinario dentro de la investigación académica si se incorporan académicos para establecer conexiones entre grandes conjuntos de datos, exponerlos a una variedad de puntos de vista que de otro modo habrían pasado desapercibidos. La habilidad de la tecnología para aprender a medida que el usuario progresa también puede llevar a incrementar la personalización, como ya se ha visto en el sector minorista. Las tiendas en línea han aprovechado el aprendizaje automático para conocer de primera mano los hábitos de consumo y los productos recomendados para compras basadas en este comportamiento observado.[viii] Estos desarrollos ofrecen posibilidades a las bibliotecas para que surjan nuevas formas de apoyar a los estudiantes.

La tecnología continúa facilitando un alto porcentaje de interacciones de aprendizaje y, a su vez, los responsables comunitarios se muestran preocupados por la falta de directrices que destaquen el uso ético de los datos personales y el análisis. La innovación de la IA y su trayectoria ascendente en tantos sectores ha llevado a los responsables del sector a formar un consorcio dedicado a describir los usos correctos de la IA. Hace poco, Google, Facebook, Amazon, IBM y Microsoft unieron fuerzas para crear la Asociación de Inteligencia Artificial para Beneficiar a las Personas y la Sociedad, una organización dedicada a desarrollar las mejores prácticas mediante la investigación y las publicaciones de código abierto.[ix] De forma similar, el fondo Ethics and Governance of Artificial Intelligence ha fijado asignar 27 millones de dólares a líderes e instituciones tecnológicos, entre los que están Harvard y el MIT para «hacer avanzar el desarrollo de la inteligencia artificial ética en el interés público».[x] A medida que la IA toma vuelo en las bibliotecas académicas y de investigación, los recursos deben dedicarse a proteger los datos de los estudiantes y ofrecer orientaciones éticas.

Relevancia para las bibliotecas académicas y de investigación
Mientras las bibliotecas académicas y de investigación todavía trabajan para entender los diferentes aspectos de la IA para incorporarla con eficacia a sus sistemas, los usos actuales podrían dar lugar a grandes avances. Semantic Scholar, un motor de búsqueda académica lanzado en 2016, proporciona información sobre aplicaciones de investigación. A diferencia de programas similares, que solo destacan la información clave en la parte superior de los campos de búsqueda, Semantic Scholar aprovecha la minería de datos y procesadores de lenguaje natural para comparar cientos de artículos con la capacidad de realizar juicios sobre qué estudios se alinean mejor con las necesidades de los investigadores. Equipado con habilidades sofisticadas para extraer conclusiones sobre los métodos, las citas y datos relevantes de cada artículo, este motor de búsqueda con inteligencia artificial contiene más de diez millones de estudios que han sido revisados para incluir únicamente aquellos que cumplen las normas de calidad más exigentes.[xi]

El rango de capacidades que ofrece mediante la IA ha llevado algunas bibliotecas académicas y de investigación a investigar sobre cómo se podría aplicar esta tecnología a su misión. Ya empiezan a surgir ejemplos en este ámbito que utilizan el aprendizaje automático para mejorar los resultados de los estudiantes. La investigación en la configuración de las bibliotecas jurídicas está considerando cómo agentes de IA, como, por ejemplo, asistentes virtuales y servicios basados en la ubicación, están cambiando el foco de los bibliotecarios, a la vez que optimizan también los resultados de los motores de búsqueda para aumentar el éxito de los estudiantes. Las conclusiones iniciales indican que los agentes de inteligencia artificial pueden aliviar la carga de los bibliotecarios respondiendo a preguntas técnicas y dándoles más tiempo para centrarse en otras tareas, como la enseñanza o la mejora de la investigación. Los agentes de IA también pueden ayudar a los estudiantes a utilizar grandes bases de datos ubicando los recursos pertinentes basándose en datos personalizados. Por ejemplo, un agente puede tener en cuenta las experiencias de cursos anteriores de los estudiantes para encontrar artículos que se alinean con sus niveles de conocimiento.[xii]

A medida que se generan más datos en línea, los futurólogos y las empresas tecnológicas empiezan a buscar formas en las que esta información se pueda aprovechar para hacer progresar la IA. Por ejemplo, Yahoo está a punto de lanzar lo que se ha denominado la mayor base de datos en línea (de 13,5 terabytes de datos) con la esperanza de estimular la innovación en la investigación académica. La empresa ya está reclutando socios académicos, como la Universidad de California en San Diego en un esfuerzo por mejorar las iniciativas de investigación actuales para tecnologías emergentes como el aprendizaje automático y la IA.[xiii] Google Translate también ha causado sensación en investigación académica después del lanzamiento de su traductor automático neural, que es capaz de traducir documentos de investigación en cualquier lengua. Este desarrollo podría ser inestimable, porque los investigadores ahora pueden acceder a trabajos internacionales que antes eran totalmente inutilizables debido a la barrera lingüística o a la falta de recursos adicionales para traducirlos, como tiempo o dinero.[xiv]

La inteligencia de artificial en la práctica
En los siguientes enlaces encontrará ejemplos reales sobre la inteligencia artificial que tienen repercusiones directas en las bibliotecas académicas y de investigación:

Laboratorio de inteligencia artificial de la Universidad de Michigan
go.nmc.org/umail
Uno de los aspectos centrales del laboratorio de IA de la Universidad de Michigan es la investigación y el desarrollo de tecnología de apoyo para personas con discapacidades físicas y cognitivas. Uno de estos proyectos es el diseño de una interfaz informática que se ajusta automáticamente para adaptarse a las necesidades de las personas con discapacidades visuales, un avance emocionante para las bibliotecas, que refuerzan la accesibilidad a los recursos.

«IBM, Eight Universities to Train Watson for Cybersecurity Sleuthing»
go.nmc.org/watson
IBM se ha asociado con universidades de toda América del Norte para realizar un proyecto de investigación de un año de duración que pretende marcar la diferencia en ciberseguridad. La tecnología basada en IA denominada Watson se desplegará en ocho campus con la intención de mejorar la seguridad de los datos de los estudiantes, un tema que actualmente confronta las bibliotecas, ahora que están pasando cada vez más a las publicaciones en línea abiertas.

«Robot Librarian Designed by Aberystwyth University Students»
go.nmc.org/hugh
Los estudiantes de la Universidad de Aberystwyth en Gales han creado un prototipo: Hugh, un robot inteligente que puede acceder a la información del catálogo de tarjetas electrónicas para conducir a los usuarios de la biblioteca hasta la ubicación física de los materiales, siguiendo una petición verbal. El personal de la biblioteca está trabajando con los estudiantes y prueban la conciencia de la ubicación y las capacidades de navegación del robot.

Para saber más
Si desea profundizar en el tema de la inteligencia artificial, se recomiendan los siguientes artículos y recursos:

«Artificial Intelligence: Computer Says YES (But is it Right?)»
go.nmc.org/policy
(Louise Walsh, Universidad de Cambridge, 20 de octubre de 2016) Los coches autónomos y las aplicaciones de asistencia sanitaria permiten a los sistemas de IA tomar decisiones que afectan vidas humanas. Para afianzar la confianza del usuario, los investigadores destacan la necesidad de una mayor transparencia en las decisiones basadas en datos de la IA.

«Libraries in an Artificially Intelligent World»
go.nmc.org/focus
(Kristin Whitehair, Asociación de Bibliotecas Públicas, 11 de febrero de 2016) La IA continúa reduciendo la brecha entre los usuarios y el acceso a inmensas cantidades de información, y las bibliotecas se encuentran en una posición única para modernizar algunos procesos, dirigiendo la atención y los recursos hacia un mayor compromiso con los aprendices.

«Reinforcement Learning as a Framework for Ethical Decision Making» (PDF)
go.nmc.org/reinforce
(David Abel et al., Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial, 2016) Los autores   exploran las capacidades actuales del aprendizaje por refuerzo para mejorar el uso de consideraciones éticas en la toma de decisiones por parte de los sistemas de IA; también se identifican los retos y los ámbitos que es preciso tratar más a fondo.

 

 

[i] http://interlibnet.org/2016/11/17/disruptive-technology-robotics-and-artificial-intelligence/

[ii] https://medium.com/the-wtf-economy/being-human-in-the-age-of-ai-robotics-big-data-339a3e2ee87b#.1qfrs95gn

[iii] http://fortune.com/2016/02/10/google-self-driving-cars-artificial-intelligence/

[iv] http://www.popsci.com/amazon-echo-first-artificial-intelligence-youll-want-home

[v] http://www.livescience.com/57717-artificial-intelligence-wins-texas-hold-em.html

[vi] https://upside.tdwi.org/Articles/2016/02/25/AlphaGo-Machine-Learning.aspx?Page=2

[vii] https://iapp.org/news/a/why-artificial-intelligence-may-be-the-next-big-privacy-trend/

[viii] https://www.retailcustomerexperience.com/blogs/how-artificial-intelligence-is-transforming-retail-personalization/

[ix] https://www.theguardian.com/technology/2016/sep/28/google-facebook-amazon-ibm-microsoft-partnership-on-ai-tech-firms

[x] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/mit-harvard-tech-industry-luminaries-team-fund-ethical-ai

[xi] https://searchenginewatch.com/2017/01/04/how-a-new-ai-powered-search-engine-is-changing-how-neuroscientists-do-research/

[xii] http://www.aallnet.org/mm/Publications/llj/LLJ-Archives/vol-108/no-3/Imagining-the-Use-of-Intelligent-Agents-and-Artificial-Intelligence-in-Academic-Law-Libraries.pdf (PDF)

[xiii] http://www.zdnet.com/article/yahoo-opens-up-13-5tb-machine-learning-dataset-for-academic-research/

[xiv] http://www.wired.co.uk/article/google-ai-language-create