AI for social good: Improving lives and protecting the planet

Autor(es):
Bankhwal, Medha | Bisht, Ankit | Chui, Michael | Roberts, Roger | van Heteren, Ashley
McKinsey Digital | QuantumBlack AI by McKinsey
Editor: Nueva York : McKinsey Digital 05/2024Descripción: 29 p. ; 1 documento PDFTipo de contenido: texto (visual)
Tipo de medio: electrónico
Tipo de soporte: recurso en línea
Tema(s): Inteligencia Artificial | Sostenibilidad | Innovación | Datos abiertos | IA | inteligencia artificial generativa | GenAI | ODS | objetivos desarrollo sostenible | datosRecursos en línea: Acceso a la publicación Resumen: En este informe se analiza cómo la inteligencia artificial (IA) puede convertirse en un elemento clave de las soluciones que benefician a las personas y al planeta, y cómo ya lo ha hecho. Una forma de evaluarlo es relacionar las innovaciones y su impacto con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas. Los ODS comprenden 17 objetivos y 169 metas que pretenden mejorar la vida en todo el mundo y proteger el planeta. Para el desarrollo de la metodología se generó una biblioteca de 600 casos de uso en los que la IA podría utilizarse para promover los ODS y más de 1.000 implementaciones sin ánimo de lucro para estos objetivos. Para crear este conjunto de datos, se utilizó una serie de fuentes de acceso público facilitadas por organizaciones sin ánimo de lucro, fundaciones que financian sus actividades y las Naciones Unidas. También se llevaron a cabo encuestas a 60 expertos de 17 países y 48 organizaciones para conocer sus opiniones sobre los ODS en los que esta tecnología tiene mayor potencial, sus riesgos y los obstáculos para su ampliación. Además, se entrevistó a más de 50 ejecutivos y altos cargos de organizaciones sin ánimo de lucro, empresas tecnológicas y fundaciones de todo el mundo. Asimismo, se analizaron más de 1000 subvenciones de fundaciones filtradas por los términos de búsqueda "IA", "ML", "inteligencia artificial" y "aprendizaje automático" de 2018 a 2023. Entre las contribuciones de la IA a los ODS, en los últimos años esta tecnología se ha utilizado para mejorar la sostenibilidad proporcionando información climática detallada que ayude a desarrollar la educación y la concienciación sobre el cambio climático, y para realizar un seguimiento de las emisiones y mejorar la sostenibilidad de las operaciones en todas las industrias. También se ha utilizado para fortalecer los esfuerzos de resiliencia mediante la creación de sistemas de alerta temprana, pronósticos de desastres naturales e información actualizada para el socorro en casos de desastre. Por ejemplo, Global Forest Watch (GFW) evalúa las condiciones de los bosques y monitorea la destrucción utilizando satélites, visión por computadora y aprendizaje profundo. Respecto a los puntos de mejora, el informe señala que las partes interesadas podrían optimizar la escalabilidad de la IA basada en datos para aplicaciones de los ODS, al tiempo que reducen los riesgos y perfeccionan la calidad de los resultados, mediante la creación de conjuntos de datos de alta calidad (ya sea disponibles públicamente o mediante una gestión de acceso selecta). Es particularmente crítico apoyar la recopilación de datos en contextos de escasos recursos y para poblaciones desfavorecidas, y crear incentivos para que las organizaciones con conjuntos de datos ricos los pongan a disposición para aplicaciones de bienes sociales.
Lista(s) en las que aparece este ítem: Economía del dato e IA | Novedades junio 2024
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Informes Informes CDO

El Centro de Documentación del Observatorio Nacional de las Telecomunicaciones y de la Sociedad de la Información (CDO) os da la bienvenida al catálogo bibliográfico sobre recursos digitales en las materias de Tecnologías de la Información y telecomunicaciones, Servicios públicos digitales, Administración Electrónica y Economía digital. 

 

 

Colección digital Acceso libre online 1000020178133

En este informe se analiza cómo la inteligencia artificial (IA) puede convertirse en un elemento clave de las soluciones que benefician a las personas y al planeta, y cómo ya lo ha hecho. Una forma de evaluarlo es relacionar las innovaciones y su impacto con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas. Los ODS comprenden 17 objetivos y 169 metas que pretenden mejorar la vida en todo el mundo y proteger el planeta.

Para el desarrollo de la metodología se generó una biblioteca de 600 casos de uso en los que la IA podría utilizarse para promover los ODS y más de 1.000 implementaciones sin ánimo de lucro para estos objetivos. Para crear este conjunto de datos, se utilizó una serie de fuentes de acceso público facilitadas por organizaciones sin ánimo de lucro, fundaciones que financian sus actividades y las Naciones Unidas. También se llevaron a cabo encuestas a 60 expertos de 17 países y 48 organizaciones para conocer sus opiniones sobre los ODS en los que esta tecnología tiene mayor potencial, sus riesgos y los obstáculos para su ampliación. Además, se entrevistó a más de 50 ejecutivos y altos cargos de organizaciones sin ánimo de lucro, empresas tecnológicas y fundaciones de todo el mundo. Asimismo, se analizaron más de 1000 subvenciones de fundaciones filtradas por los términos de búsqueda "IA", "ML", "inteligencia artificial" y "aprendizaje automático" de 2018 a 2023.

Entre las contribuciones de la IA a los ODS, en los últimos años esta tecnología se ha utilizado para mejorar la sostenibilidad proporcionando información climática detallada que ayude a desarrollar la educación y la concienciación sobre el cambio climático, y para realizar un seguimiento de las emisiones y mejorar la sostenibilidad de las operaciones en todas las industrias. También se ha utilizado para fortalecer los esfuerzos de resiliencia mediante la creación de sistemas de alerta temprana, pronósticos de desastres naturales e información actualizada para el socorro en casos de desastre. Por ejemplo, Global Forest Watch (GFW) evalúa las condiciones de los bosques y monitorea la destrucción utilizando satélites, visión por computadora y aprendizaje profundo.

Respecto a los puntos de mejora, el informe señala que las partes interesadas podrían optimizar la escalabilidad de la IA basada en datos para aplicaciones de los ODS, al tiempo que reducen los riesgos y perfeccionan la calidad de los resultados, mediante la creación de conjuntos de datos de alta calidad (ya sea disponibles públicamente o mediante una gestión de acceso selecta). Es particularmente crítico apoyar la recopilación de datos en contextos de escasos recursos y para poblaciones desfavorecidas, y crear incentivos para que las organizaciones con conjuntos de datos ricos los pongan a disposición para aplicaciones de bienes sociales.

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