De agentes económicos a supervisores financieros: cinco lecturas imprescindibles sobre IA en investigación
En el post del día de hoy les traigo cinco lecturas recomendadas. Las dos primeras nos invitan a entrar en la discusión sobre el uso de la inteligencia artificial generativa (IA) en la investigación desde dos perspectivas diferentes: Por una parte, desde la óptica de la investigación académica en ¿Acabará la IA con el artículo científico?. Por la otra, desde una perspectiva de los desarrolladores de software para la investigación en ¿Puede la IA realmente crear nuestras herramientas de investigación?.
Mi tercera lectura recomendada del día de hoy: ¿Podemos confiar en los datos? Nuevas políticas y enfoques de supervisión para el uso de datos de IA en los servicios financieros. Este documento explora el papel fundamental de los datos en la IA, los desafíos asociados y las expectativas de supervisión respecto al uso de datos relacionados con la IA, con especial atención a la IA de nueva generación. Asimismo, examina los temas comunes en las obligaciones intersectoriales y las directrices proporcionadas por las autoridades financieras, al tiempo que destaca cómo los supervisores pueden responder eficazmente a estas cuestiones emergentes. Por último, identifica áreas que podrían beneficiarse especialmente de una orientación más personalizada por parte de los supervisores.
Ahora bien, vamos con dos lecturas para los científicos de datos más adentrados en la creación de código:
Hasta aquí el post del día de hoy y recuerda que puedes seguirme en X y mantenerte informado de lo último de ciencia, tecnología e innovación en el mundo de la economía y las finanzas.
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