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  A.  Algoritmos en la gestión pública.   Si algo nos enseñó la pandemia, es que la transformación digital es inaplazable y esencial. Como administración pública, no podemos darnos el lujo de mantenernos al margen de incorporar los adelantos tecnológicos a nuestros procesos; de hecho, deberíamos ser un catalizador para fomentarlos y con ello reducir los tiempos de atención a la ciudadanía, generar ahorros, fomentar la toma de decisiones objetivas -con datos- y aumentar la transparencia.   Al respecto, vale la pena reconocer que la Constitución Política de la Ciudad de México es innovadora en la incorporación de ciertos conceptos. Por ejemplo, establece el derecho a la buena administración pública (Art. 7º): “ Toda persona tiene derecho a una buena administración pública, de carácter receptivo, eficaz y eficiente, así́ como a recibir los servicios públicos de conformidad con los principios de generalidad, uniformidad, regularidad, continuidad, calidad y  uso de las tecnologías de la inf
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  Autos y espectro "Si reconoce que los coches autónomos van a prevenir accidentes automovilísticos, la Inteligencia Artificial será responsable de reducir una de las principales causas de muerte en el mundo." Mark Zuckerberg A nivel mundial (1) , los traumatismos causados por accidentes de tránsito son la octava causa de muerte y la principal entre los niños y adultos jóvenes de 5 a 29 años. De acuerdo con cifras de la Organización Mundial de la Salud (OMS), cada año mueren 1.35 millones de personas en accidentes viales y 50 millones resultan heridas. En México, de acuerdo con cifras del INEGI (2) , sólo en 2019, se reportaron 4,125 decesos por accidentes viales en zonas urbanas y 91,713 heridos. De los 362,586 accidentes registrados, se identificaron 3,650 con, al menos, una persona fallecida y 65,154 con víctimas heridas. Reconociendo que la inmensa mayoría de las muertes y lesiones graves causadas por accidentes de tráfico son prevenibles y que siguen siendo un importante

Datos, combustible de la economía digital

“La información es el petróleo de este siglo,  y la analítica de datos el motor de combustión”. -Peter Sondergaard. A mediados de la década de los cincuenta, un grupo de científicos -basados en estudios de Alan Turing-, se propusieron una misión ambiciosa: recrear la inteligencia humana en una máquina. El proyecto atrajo a algunas de las mentes más importantes de la época como, Marvin Lee Minsky y John McCarthy, que pronto pusieron los cimientos para el desarrollo de lo que hoy conocemos como Inteligencia Artificial (IA). Al principio, el estudio de la IA se dividió en dos enfoques: el primero "basado en reglas" y el segundo en "redes neuronales". Bajo el enfoque de reglas, los investigadores intentaron “enseñar a las computadoras a pensar” codificando una serie de secuencias lógicas: si ocurre X, entonces Y (if–then). Esto funcionó para problemas simples y bien definidos, sin embargo, fue poco efectivo en la medida que se incrementaba el universo de posibles opcion