La inteligencia artificial está en todas partes

¿En qué se usa actualmente en la Junta de Andalucía? La Junta ha pasado en unos meses de tener 46 casos de uso en marcha a 58 en diferentes ámbitos con una inversión de 36 millones de euros.

Uno de sus principales usos es en la Administración, donde existe una automatización inteligente que, a través de la robotización de procesos, agiliza la relación de la administración con el ciudadano. En este punto hay, por ejemplo, un proyecto de traducción de textos cuyo objetivo es que el ciudadano entienda cualquier documento de la administración, sea jurídico, administrativo, sanitario. También en asistentes virtuales, como el de Playas, el del Plan Romero y otros. Pero uno de los usos más comunes es en la escolarización.

De hecho en materia educativa su uso se ha extendido para hacer modelos predictivos de abandono escolar. La Consejería de Educación ha implementado un sistema de analítica predictiva basado IA a través del sistema Séneca que recoge datos de millones de alumnos durante más de 20 años, analizan variables como notas, absentismo y condiciones socioeconómicas y se identifican qué estudiantes tienen un mayor riesgo de abandonar sus estudios antes de completar la secundaria obligatoria.

Y gracias a esa información, los centros educativos pueden adoptar medidas de apoyo, como tutorías personalizadas o planes de refuerzo. Igualmente se usa para optimizar la escolarización en ciclos formativos ya que, a través de un sistema predictivo, los estudiantes reciben una estimación personalizada sobre la probabilidad de ser admitidos en cada una de sus opciones de solicitud.

En servicios sociales se cuenta con un modelo predictivo de atención a la dependencia.

También es frecuente en los transporte. Por ejemplo en Granada y Cádiz se usa para mejorar la gestión del transporte público con los proyectos Aforos TramBahía y AforosMG del tranvía de la Bahía de Cádiz y del Metro de Granada, respectivamente. Estas iniciativas emplean sistemas de visión artificial para cuantificar la afluencia de personas en las paradas, proporcionando datos cruciales para una mejor planificación y optimización del servicio.

En el ámbito de la agricultura, destacan dos proyectos: un prototipo para la predicción del aforo de producción del olivar en Andalucía, que permite anticipar el cálculo anual de la producción de aceite de oliva virgen y aceituna de mesa en la región, con desagregación provincial; y Siembra, una plataforma de comercialización nacida del trabajo conjunto entre el sector conjuntamente y el Gobierno andaluz, que utiliza el Big Data para reunir información de campañas anteriores y, gracias a la aplicación de la IA, hacer predicciones para cultivar siempre la solución más rentable.

También en agro, el Repositorio de Datos Científicos Abiertos de IFAPA utiliza Inteligencia Artificial para mejorar la investigación en Andalucía. Con el asistente virtual Pythoth, los científicos reciben apoyo personalizado para analizar datos de forma rápida y precisa. Esta tecnología acelera el aprendizaje, optimiza procesos y permite descubrir nuevos patrones en los datos, impulsando investigaciones innovadoras.

Hay otro proyecto desarrollado por la Agencia Agraria y Pesquera que utiliza drones para mejorar el control pesquero y la gestión agrícola en Andalucía. Detecta pesca ilegal entiempo real, reduce costos y emisiones, y mejora la sostenibilidad marítima. Además, supervisa infraestructuras rurales, gestiona emergencias agrarias y actualiza sistemas de información agrícola, garantizando eficiencia, transparencia y protección ambiental para beneficio de la ciudadanía.

En materia de turismo, se usa para la predicción de viajeros, en justicia para la textualización de vídeos.

En incendios, mediante una solución que, a través de sensores capaces de distinguir diferentes tipos de materias y un sistema de algoritmos personalizado para el tipo de vegetación del entorno en el que se instale, es capaz de identificar las partículas que se producen en los primeros minutos de combustión.

En salud, la IA ofrece un sinfín de perspectivas: análisis de imágenes radiológicas, asistir en el cribado de cáncer de mama ola optimización de las listas de espera.