Browsing by Autor "Gustavo Adolfo Puita Choque"

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Análisis de Revisión Bibliográfica de Sistemas Éticos de IA para toma de Decisiones Críticas
(2025) Juan J. Gutiérrez; José David Mamani Figueroa; Gustavo Adolfo Puita Choque; Katia Flores
En la era de la inteligencia artificial (IA), la integración de principios éticos en sistemas destinados a la toma de decisiones críticas es fundamental para garantizar decisiones justas, transparentes y responsables. Este artículo propone un marco teórico que aborda las principales consideraciones éticas aplicables a la IA en contextos críticos, como el sector sanitario, financiero y judicial. A través de una revisión exhaustiva de la literatura existente, se identifican y analizan los principios éticos clave, incluyendo la transparencia, la equidad, la responsabilidad y la privacidad. Además, se examinan las limitaciones de los marcos actuales y se presenta una propuesta integral que unifica estos principios en un esquema cohesivo para su implementación en sistemas de IA. Este marco teórico busca servir como guía para investigadores y desarrolladores, promoviendo el desarrollo de IA ética que responda adecuadamente a los desafíos contemporáneos en la toma de decisiones críticas.
Ciencia Abierta y Colaborativa en la Era de la Inteligencia Artificial
(2025) Juan J. Gutiérrez; José David Mamani Figueroa; Gustavo Adolfo Puita Choque; Doris Belén Albán Angulo; J C S Matos
La ciencia abierta y colaborativa se ha consolidado como un enfoque transformador en la investigación científica, especialmente en la era de la inteligencia artificial (IA). Este modelo fomenta la transparencia, el acceso libre a datos y publicaciones, y la colaboración interdisciplinaria entre investigadores de todo el mundo. En este contexto, la IA desempeña un papel clave al facilitar el análisis de grandes volúmenes de datos, automatizar procesos complejos y generar nuevos conocimientos. Este artículo explora cómo la convergencia entre ciencia abierta e inteligencia artificial impulsa el avance científico, al tiempo que aborda desafíos éticos y prácticos, como el manejo de sesgos en los algoritmos y la protección de la privacidad. Finalmente, se discuten recomendaciones para fortalecer la implementación de prácticas abiertas en proyectos de investigación basados en IA..
Inteligencia Artificial en la Educación
(2025) Juan J. Gutiérrez; José David Mamani Figueroa; Gustavo Adolfo Puita Choque; Javier Choque Matos; Ditmar David Castro Angulo
La integración de la inteligencia artificial en la educación, como lo demuestran plataformas como Duolingo y Khan Academy, está transformando los métodos de enseñanza tradicionales. Estas tecnologías permiten un enfoque más personalizado y efectivo al analizar datos de interacción de los usuarios y adaptar los contenidos a sus necesidades específicas. Este artículo analiza cómo los algoritmos de machine learning y los sistemas de recomendación pueden adaptarse a las necesidades individuales de los estudiantes en entornos virtuales. La simulación propuesta se fundamenta en datos observados durante la práctica docente del autor, lo que refuerza la validez de los perfiles y escenarios simulados. Se propone un modelo conceptual que utiliza datos de interacción del usuario para personalizar el contenido educativo, mejorando así la retención del conocimiento y optimizando la experiencia de aprendizaje. Además, se presentan los beneficios, las limitaciones y las posibles aplicaciones futuras de estas tecnologías en el ámbito educativo, destacando su impacto potencial en la enseñanza y el aprendizaje a nivel global.