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Hace unas semanas, como continuación de las actividades de la Cátedra SGE, tuvo lugar el primer Think Tank sobre Geodata & AI. Este tipo de evento consiste en una actividad de innovación abierta que se presenta como un encuentro de profesionales de diferentes sectores y actividades para debatir de las oportunidades a la hora de aplicar las tecnologías.
En esta edición, reunimos a una treintena de profesionales con el objetivo de compartir ideas, experiencias y explorar cómo los avances en el análisis masivo de datos geoespaciales y la inteligencia artificial están revolucionando la forma en que entendemos y abordamos una amplia gama de desafíos en áreas como la gestión ambiental, la planificación urbana, etc.
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El informe explora el impacto de la combinación de GEOdata e inteligencia artificial en diversos sectores, desde transporte y agricultura hasta sostenibilidad. Se destacan las oportunidades, desafíos y soluciones innovadoras que estas tecnologías ofrecen, así como la importancia de la formación en IA y la medición del impacto en la sostenibilidad.
Algunos hallazgos disponibles en el informe:
1.
La combinación de GEOdata e IA transforma el transporte, la agricultura y la energía, optimizando procesos y minimizando impactos ambientales.
3.
Hay una falta de planes de carrera específicos para los perfiles de investigación, como indica el 73% de la muestra, que carece de un modelo de desarrollo profesional.
4.
Hay una falta de planes de carrera específicos para los perfiles de investigación, como indica el 73% de la muestra, que carece de un modelo de desarrollo profesional.
2.
La exploración de tecnologías como el geoposicionamiento y la teledetección ofrece nuevas oportunidades mediante la adaptación selectiva de datos.
2.
La exploración de tecnologías como el geoposicionamiento y la teledetección ofrece nuevas oportunidades mediante la adaptación selectiva de datos.
3.
GEOdata e IA ofrecen soluciones innovadoras para desafíos en la gestión del agua, el cambio climático y la burocracia, destacando la importancia de la formación en IA y la medición del impacto en la sostenibilidad.
4.
Los desafíos de sostenibilidad, como el consumo energético de la IA, requieren marcos regulatorios claros y la optimización del procesamiento de datos para reducir la huella de carbono.