Sistema ABA – Cómo utilizar el Machine Learning y la IA en un Pueblo Consciente.

 

Palabras: 2827.

Tiempo estimado de lectura: 19 minutos.

Páginas: 6.

Documento: “Sistema ABA – Cómo utilizar el Machine Learning y la IA en un Pueblo Consciente – 2023-07.Jul.04.doc”

 

Tabla de Contenidos.

Introducción. 1

20 empresas que utilizan el Machine Learning y la IA. 1

Cómo utilizan estas 20 empresas la IA. 2

Aplicaciones del Machine Learning y IA en un Pueblo Consciente. 3

Conclusión. 5

 

Introducción.

En un Pueblo Consciente, donde se tiene un implementando un Sistema Económico Consciente, y se tiene implementando el Sistema ABA como sistema de gobernanza, se aplican las ideas más modernas y vanguardias que están desarrollándose en el momento.

 

Actualmente, en el 2023, se está cada vez popularizando cada vez más la utilización del Machine Learning y la Inteligencia Artificial en empresas privadas. Uno de los principios que el Sistema ABA tiene la utilización de las ideas y tecnologías más modernas; y para esto, hay un grupo de personas que se especializan en investigar las tecnologías e ideas más modernas, y después su trabajo es implementar estas ideas en los diferentes barrios.

 

El aprendizaje automático, o machine learning en inglés, es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender y mejorar automáticamente a partir de datos sin necesidad de ser programadas explícitamente.

 

En lugar de seguir instrucciones específicas, los algoritmos de aprendizaje automático utilizan los datos de entrada para identificar patrones, extraer información relevante y tomar decisiones o realizar predicciones. A medida que se les proporciona más datos, estos algoritmos pueden mejorar su rendimiento y precisión.

 

El aprendizaje automático se basa en la idea de que las máquinas pueden aprender de la experiencia y adaptarse a nuevas situaciones sin intervención humana directa. Utiliza técnicas como la minería de datos, el reconocimiento de patrones y la optimización para aprender de los datos y mejorar con el tiempo.

 

Algunos ejemplos comunes de aplicaciones de aprendizaje automático incluyen la clasificación de correos electrónicos como spam o no spam, la recomendación de productos en plataformas de comercio electrónico, la detección de fraudes en transacciones financieras y el reconocimiento de voz en asistentes virtuales.

 

A continuación puedes ver una lista de empresas modernas que utilizan la IA y el Machine Learning.

 

 

20 empresas que utilizan el Machine Learning y la IA.

 

  1. Netflix.
  2. YouTube.
  3. Broadcast Audience Research Councils (BARC).
  4. The North Face (in collaboration with IBM Watson).
  5. MIT (specifically, the MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory).
  6. Makerere University.
  7. Wells Fargo.
  8. Peoplise.
  9. Decathlon.
  10. PayPal.
  11. Amazon.
  12. Facebook.
  13. Twitter.
  14. IBM.
  15. Google.
  16. Walmart.
  17. Renaissance Technologies.
  18. Spotify.
  19. Tinder.
  20. Airbnb.

 

Cómo utilizan estas 20 empresas la IA.

  1. Netflix: Netflix utiliza la IA y el aprendizaje automático para personalizar las recomendaciones para los espectadores, optimizar la calidad del streaming, autogenerar y personalizar miniaturas y determinar estrategias de marketing de espectáculos.
  2. YouTube: YouTube aprovecha los algoritmos de aprendizaje profundo para recomendar vídeos basados en el historial de visualización y los intereses de los usuarios, utilizando grandes redes neuronales para procesar cantidades masivas de datos.
  3. Broadcast Audience Research Councils (BARC): BARC utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos de contenido y datos demográficos de audiencia, ayudando a las emisoras y editores de contenido a orientar sus anuncios y aumentar los ingresos publicitarios.
  4. The North Face: The North Face colaboró con IBM Watson para crear un asistente virtual impulsado por IA que ayuda a los clientes a encontrar el producto adecuado en función de sus preferencias y necesidades.
  5. MIT: El programa ICU Intervene del MIT utiliza el aprendizaje automático para predecir tratamientos mediante el análisis de datos de la unidad de cuidados intensivos (UCI), proporcionando predicciones y explicaciones en tiempo real para mejorar la atención al paciente.
  6. Universidad de Makerere: La Universidad de Makerere emplea el aprendizaje automático para detectar enfermedades en los cultivos de yuca, lo que permite a los agricultores tomar medidas preventivas y mejorar la calidad de las cosechas.
  7. Wells Fargo: Wells Fargo utiliza chatbots impulsados por algoritmos de aprendizaje automático para proporcionar asistencia bancaria personalizada a los clientes, mejorando la eficiencia operativa y fortaleciendo las relaciones con los clientes.
  8. Peoplise: Peoplise emplea algoritmos de aprendizaje automático para analizar los datos de los candidatos y calcular un «grado de ajuste» para las empresas, ayudándolas a identificar a los mejores candidatos para puestos de trabajo.
  9. Decathlon: Decathlon utiliza el aprendizaje automático para personalizar la experiencia de compra de los clientes, analizando datos como las preferencias deportivas y las compras anteriores para recomendar productos adecuados y sugerir eventos deportivos cercanos.
  10. PayPal: PayPal emplea el aprendizaje automático para prevenir el fraude analizando los datos de las transacciones e identificando actividades potencialmente fraudulentas, garantizando la protección del cliente.
  11. Amazon: Amazon utiliza el aprendizaje automático para diversos fines, como mejorar los algoritmos de búsqueda, las recomendaciones de productos, la detección de fraudes, la gestión de inventarios y la automatización de tareas de atención al cliente.
  12. Facebook: Facebook utiliza el aprendizaje automático para el reconocimiento facial, la moderación de contenidos, la segmentación de anuncios, los chatbots, la mejora de los motores de búsqueda y las recomendaciones personalizadas de feeds.
  13. Twitter: Twitter aplica el aprendizaje automático para detectar y combatir el contenido malicioso, incluida la identificación de cuentas de spam, la eliminación de tuits abusivos y la señalización de contenido potencialmente peligroso.
  14. IBM: IBM utiliza el aprendizaje automático en la atención sanitaria para desarrollar nuevos tratamientos, mejorar la atención al paciente y hacer que los datos médicos sean más accesibles.
  15. 15. Google: Google emplea el aprendizaje automático para tareas como el reconocimiento de imágenes, el filtrado de spam de correo electrónico, la orientación de anuncios, la optimización de motores de búsqueda y el desarrollo de nuevas características de productos.
  16. Walmart: Walmart utiliza el aprendizaje automático para la gestión de la cadena de suministro, incluido el seguimiento de inventarios, la predicción de la demanda de los consumidores y el enrutamiento eficiente de productos.
  17. 17. Renaissance Technologies: Renaissance Technologies emplea el aprendizaje automático, concretamente con su sistema Medallion, para la negociación de alta frecuencia con el fin de generar rendimientos significativos.
  18. Spotify: Spotify utiliza el aprendizaje automático para personalizar la experiencia de escuchar música, analizando el comportamiento del usuario, sus preferencias y factores contextuales para recomendar canciones y artistas relevantes.
  19. Tinder: Tinder emplea el aprendizaje automático para emparejar usuarios en función de la edad, la ubicación, los intereses y las interacciones con otros perfiles, mejorando la experiencia del usuario y la precisión de los emparejamientos.
  20. 20. Airbnb: Airbnb se basa en el aprendizaje automático para personalizar los resultados de búsqueda, poner en contacto a los usuarios con los anfitriones adecuados y recomendar anuncios basados en las preferencias del usuario y en interacciones anteriores.

 

Aplicaciones del Machine Learning y IA en un Pueblo Consciente.

En una Pueblo Consciente, donde existen varios barrios autónomos con sus respectivos administradores, es obligación y deber del Administrador de cada barrio ver cómo implementa el aprendizaje automático y la IA. A continuación hay algunos ejemplos de cómo utilizar la IA en un Pueblo Consciente:

 

  1. Servicios urbanos personalizados: De forma similar a cómo Netflix y YouTube personalizan las recomendaciones, los algoritmos de aprendizaje automático pueden utilizarse para ofrecer recomendaciones personalizadas para los servicios de la ciudad, como sugerir restaurantes cercanos, eventos, opciones de transporte o actividades recreativas basadas en las preferencias individuales y el comportamiento anterior. Es decir, todos los restaurantes y negocios dentro de un barrio tienen implementado un sistema de Machine Learning, y el momento que una persona va a un restaurante, o una tienda, o se va a un gimnasio, padel, o cualquier actividad que hace, esta actividad se queda registrada y así se comienza a aprender las preferencias y estilo de vida que tiene cada persona.
  2. Gestión inteligente del tráfico: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar los datos de tráfico en tiempo real, incluidos los patrones históricos y las condiciones actuales, para optimizar el flujo de tráfico, reducir la congestión y mejorar los tiempos de viaje. Esto puede hacerse ajustando dinámicamente los tiempos de las señales, prediciendo incidentes de tráfico y sugiriendo rutas alternativas. Al analizar los mapas de calor de dónde a dónde se van las personas, lo que hacemos es identificar cuáles son los comportamientos que tienen las personas, y en base a esto lo que hacemos es colocar las actividades que hacen las personas más cerca de sus hogares. De esta forma reducimos el tiempo que las personas tienen que viajar de un lugar a otro.
  3. Planificación y desarrollo urbanos: Mediante el análisis de datos demográficos, patrones de transporte y factores ambientales, el aprendizaje automático puede ayudar a los planificadores urbanos a tomar decisiones informadas sobre el desarrollo de infraestructuras, las normativas de zonificación y la asignación de servicios públicos para satisfacer las necesidades de la población con mayor eficacia. Con el machine learning, podemos identificar cuáles son los barrios y pueblos o cuidades con menor crecimiento económico y al mismo tiempo cuáles son los barrios con mayor crecimiento económico. Al entender por qué una zona se desarrolla más que otra, se comparten los datos de las razones de por que una zona se desarrolla más que otra con los administradores de los barrios que tienen menor crecimiento. Por ejemplo, en Ecuador, existe mucha migración del campo a Quito, de pueblos pequeños a Quito, y de otras ciudades a Quito. En un Sistema Económico Consciente y en el Sistema ABA lo que se hace es mejorar las condiciones y reglas de los pueblos y ciudades que más migración existe para que las personas se queden en esas ciudades, y adicionalmente, lo que se hace es fomentar que más personas se vayan de Quito a vivir a esos pueblos y ciudades. Para esto se implementar premios y beneficios a ciertas profesiones como doctores e ingenieros los cuales tienen mejores créditos para comprar casas, y pagan menos impuestos si es que se van a vivir en pueblos o ciudades. Igualmente, estos pueblos dan beneficios fiscales donde pagan menos impuestos las empresas que abren sus operaciones en estos pueblos.
  4. Optimización energética: Los algoritmos de IA pueden analizar los patrones de consumo de energía y optimizar su distribución y uso en toda la ciudad. Esto puede dar lugar a redes energéticas más eficientes, reducir el despilfarro de energía y mejorar la sostenibilidad mediante la identificación de áreas en las que pueden integrarse fuentes de energía renovables.
  5. Seguridad pública: El aprendizaje automático puede ayudar a analizar los datos sobre delincuencia, supervisar los flujos de vigilancia y detectar anomalías en tiempo real para ayudar a las fuerzas de seguridad a prevenir y responder a las actividades delictivas. Esto puede ayudar a optimizar el despliegue policial, mejorar los sistemas de respuesta a emergencias y mejorar la seguridad pública en general.
  6. Gestión sanitaria: La IA puede emplearse para analizar datos sanitarios, como historiales de pacientes, síntomas y resultados de tratamientos, para identificar tendencias, predecir brotes de enfermedades y mejorar la asignación de recursos sanitarios. Los algoritmos de aprendizaje automático también pueden ayudar a personalizar los planes de tratamiento y la detección precoz de enfermedades.
  7. Gestión de residuos: Mediante el análisis de los datos históricos sobre la generación de residuos y los patrones de recogida, los algoritmos de aprendizaje automático pueden optimizar los procesos de gestión de residuos, incluyendo rutas eficientes para los camiones de recogida de residuos, la predicción de las zonas de alta demanda, y la optimización de los programas de reciclaje para reducir los residuos y promover la sostenibilidad.

 

  1. Gobernanza inteligente: Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA pueden agilizar las interacciones entre los ciudadanos y las agencias gubernamentales, proporcionando respuestas rápidas y personalizadas a las consultas, procesando solicitudes y mejorando el acceso a la información y los servicios.

 

Estos son solo algunos ejemplos, y las aplicaciones potenciales del aprendizaje automático y la IA en las ciudades sería enorme.

 

Conclusión.

El Sistema ABA no es un sistema democrático, tampoco es socialismo, ni comunismo ni socialismo del siglo 21. En el Sistema ABA y en Sistema Económico Consciente existe propiedad privada, por lo que no existe un control colectivo de los medios de producción como es unos de los principios del socialismo.

 

En el Sistema Económico Consciente la redistribución de la riqueza se da generando oportunidades a las personas que quieran aprovechar las oportunidades que se presentan; es decir, a diferencia del socialismo que cree ingenuamente que la mejor forma de redistribuir la riqueza es simplemente quitar al que más tiene y darle al que menos tiene, en un Sistema Económico Consciente hay Meritocracia, y las personas que más se esfuerzan pueden lograr mejorar su calidad de vida.

 

En un Sistema Económico Consciente, el estado no es dueño de los medios de producción, ni de las fábricas, ni de las tierras, ni de los recursos naturales. En un SEC hay ciertas empresas que son públicas que son propiedad del barrio, a través de propiedad privada. Por ejemplo, en un barrio donde hay 10 mil personas, el barrio es dueño de la infraestructura a nivel privado, no a nivel del estado. Es como cuando compras un departamento en un conjunto habitacional de 1000 departamentos, cuando compras un departamento en un conjunto habitacional, tu eres dueño de una parte de las áreas comunales. Lo mismo es en un barrio dentro de un Pueblo Consciente.

 

En el Sistema ABA se abren posibilidades para mejorar la riqueza de una persona a través de un sistema de educación continua que es casi gratuito, y se implementa el programa para aumentar la neuroplasticidad y el coeficiente intelectual. Las personas que más se esfuerzan por mejorar sus destrezas y conocimientos, tienen más posibilidades para ascender dentro de los trabajos que hay en las empresas privadas o en las empresas públicas que son parte del Pueblo Consciente.

En un Pueblo Consciente sí hay acceso a servicios básicos como educación de calidad utilizando plataformas digitales, hay acceso a salud y hay acceso a vivienda en departamentos(la gente no vive en casas, todos viven en departamentos).

En un Sistema Económico Consciente no hay el concepto de la planificación económica centralizada, donde el Estado o una autoridad central coordina y regula la producción, distribución y el consumo de bienes y servicios. En un SEC se promueve la competencia, pero la competencia justa, leal, y el fair trade.

En el Sistema ABA existe la participación de las personas directamente en la administración del barrio.

En el Sistema ABA hay un sistema de justicia que es eficiente, efectivo, barato, y justo. Todas las personas están entrenadas en manejo de conflictos, y todas las personas tienen el derecho a grabar las interacciones que tienen con otras personas sin la necesidad de pedir permiso para grabarles, y cuando hay conflictos, la administración del barrio interviene con velocidad utilizando las grabaciones que las personas utilizan como evidencia para determinar cómo han sido vulneradas, o abusadas por otras personas.

En el Sistema ABA hay un Código de Ética, hay un Reglamento Interno de Trabajo o RIT, y todos los Pueblo Conscientinos se saben de memoria el Código de Ética y el Reglamento Interno de Trabajo, por lo que el rato que una persona no respeta sus derechos, se fomenta que se hagan las denuncias rápidamente para que se hagan las investigaciones rápidamente y se coloquen sanciones a las personas que no respetan el RIT y el Código de Ética.

 

A diferencia de Karl Marx que no fue una persona que generó riqueza, y fue un mantenido que lo único que hizo fue escribir ideas teóricas llenas de odio y resentimiento, las cuales han sido demostradas que no han funcionado en la historia (la Unión Soviética, China, Cuba, Venezuela), el Sistema ABA, el Ontosinclecticismo, el SEC, y todos los conceptos que yo desarrollo los desarrollo mientras yo trabajo en una empresa privada. A diferencia de Karl Marx, yo sí estoy generando riqueza, yo sí estoy demostrando que soy un buen administrador, yo no soy un mantenido si no que yo vivo a través de lo que gano en mi trabajo, yo no escribo ideas basadas en odio si no que baso mis ideas en optimismo y soy pro generación de la riqueza. Es muy fácil y cómodo para un vago culpar a otros de la razones de por que es pobre y no tiene éxito; lo que sí tiene mérito es trabajar duro, con inteligencia y persistencia en una empresa privada que compite en el mercado, sin culpar a otros de las dificultades que se tiene para progresar.

 

Creo que estas ideas pueden funcionar ya que estas algunas de estas ideas las estoy tratando de implementar en la vida real. Si aparentemente están funcionando en donde trabajo, en teoría deberían funcionar también a una escala mayor para implementar en una ciudad.