BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:IEEE vTools.Events//EN CALSCALE:GREGORIAN BEGIN:VTIMEZONE TZID:America/Argentina/Buenos_Aires BEGIN:DAYLIGHT DTSTART:20380119T001407 TZOFFSETFROM:-0300 TZOFFSETTO:-0300 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=3TU;BYMONTH=1 TZNAME:-03 END:DAYLIGHT BEGIN:STANDARD DTSTART:20090314T230000 TZOFFSETFROM:-0200 TZOFFSETTO:-0300 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=2SA;BYMONTH=3 TZNAME:-03 END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT DTSTAMP:20260529T205343Z UID:7089B042-A8E0-4197-8641-A1BBECEFE7FF DTSTART;TZID=America/Argentina/Buenos_Aires:20260521T180000 DTEND;TZID=America/Argentina/Buenos_Aires:20260521T203000 DESCRIPTION:Una disertación sobre el impacto de la IA generativa en el tra bajo y la investigación científica\, con particular énfasis en las acti vidades vinculadas al IEEE\, la física y la astrofísica\n\nCo-sponsored by: Sociedad Cientifica Argentina (SCA)\n\nSpeaker(s): Ing. Lidia seratti\ , \n\nAgenda: \n---------------------------------------------------------- -----\n\nResumen: Impacto de la IA Generativa en el Trabajo y la Investiga ción Científica\n\nMg. Ing. Lidia Seratti — IEEE LMAG Argentina\, 21 d e mayo de 2026\n---------------------------------------------------------- -----\n\nLa presentación ofreció una visión equilibrada\, reconociendo el enorme potencial transformador de la IA generativa\, pero también sus riesgos en gobernanza\, empleo e impacto ambiental. En la parte de pregunt as y respuestas se abordaron dudas sobre estos temas\, y la conferencia te rminó con una nota optimista resaltando que todo indica que los beneficio s son superiores a los posibles perjuicios\, a condición de que se tengan en cuenta los potenciales riesgos y se actúe en consecuencia.\n\n1. Encu adre conceptual\n\nLa IA es presentada como una prolongación de las habil idades de la mente humana\, al igual que toda tecnología lo ha sido respe cto de las capacidades humanas. Se plantea analizar sus beneficios y riesg os desde la comprensión de sus algoritmos\, fortalezas y limitaciones.\n\ n2. Breve historia de la IA\n\nDesde el Test de Turing (II Guerra Mundial) hasta la conferencia de Dartmouth (1956)\, donde McCarthy\, Minsky\, Roch ester y Shannon acuñaron el término "Inteligencia Artificial". El recorr ido incluye los sistemas expertos de los 80\, el Deep Blue de IBM\, el aug e del Machine Learning desde 2010\, AlphaGo (2016) y la irrupción públic a de ChatGPT en 2022\, que renovó el debate sobre sus alcances.\n\n3. Par adoja de la IA\n\nCitando a Pamela McCorduck (1979/2004): cada innovación que parecía "casi humana" terminó siendo categorizada como algo rutinar io\, dejando de ser considerada IA. Este ciclo de banalización de los ava nces tecnológicos continúa hasta hoy.\n\n4. Gobernanza y confianza\n\nLa gobernanza es uno de los grandes desafíos pendientes. La mayoría de las legislaciones son anteriores a los agentes de IA actuales o no los contem plan. La confianza es la principal barrera para escalar la implementación en organizaciones. Se mencionan casos de sistemas que borraron archivos o bases de datos\, y riesgos de ciberseguridad.\n\n5. Aspectos técnicos\n\ nSe explican los fundamentos del perceptrón (1950)\, las redes neuronales recurrentes (RNN) y el algoritmo Transformer (Google\, 2017 — "Attentio n Is All You Need")\, núcleo de los LLMs como GPT\, Claude y Gemini\, des tacando su procesamiento paralelo y mecanismo de autoatención.\n\n6. Esta do actual de la IA generativa (2025)\n\n- Solo el 39% de las organizacione s reporta impacto en el EBIT.\n- La mayoría aún tiene proyectos piloto\, sin integración plena en flujos de trabajo.\n- Sobre el empleo: 32% espe ra reducción de puestos\, 43% prevé sin cambios\, 13% anticipa crecimien to.\n- Surgen nuevos roles como el Forward Deployed Engineer (FDE)\, mient ras la IA reemplaza posiciones iniciales o básicas.\n\n7. Competencia e i nfraestructura\n\nLa carrera por la IA pasa por los data centers\, chips e specializados (NVIDIA\, TPUs de Google\, ASICs)\, y fabricantes clave como TSMC y ASML. Esta inversión masiva en infraestructura es\, en muchos cas os\, señalada como la causa directa de despidos.\n\n8. IA en la exploraci ón espacial\n\nCaso Artemis/Orión: la IA actúa como "quinto tripulante" \, con navegación óptica sin GPS\, predicción de anomalías en 150.000 sensores\, asistencia por voz (CALLISTO con Alexa/Webex)\, monitoreo biom étrico y edge computing para respuestas en tiempo real.\n\n9. Prospectiva \n\nLa IA generativa trae disrupciones en economía\, producción\, trabaj o y ecología. Se destaca que el balance energético aún es negativo\, y que la carrera hacia la AGI (Inteligencia Artificial General) está interr elacionada con todos estos factores.\n\nAvenida Santa Fe 1145\, Biblioteca . 3er piso\, Buenos Aires\, C.A.B.A.\, Distrito Federal\, Argentina\, 1059 \, Virtual: https://events.vtools.ieee.org/m/559775 LOCATION:Avenida Santa Fe 1145\, Biblioteca. 3er piso\, Buenos Aires\, C.A. 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Lidia Seratti &mdash\; IEEE LMAG Argentina\, 21 de mayo de 2026</ strong></p>\n<div class="MsoNormal" style="text-align: center\;" align="ce nter"><hr align="center" size="2" width="100%"></div>\n<p class="MsoNormal ">La presentaci&oacute\;n ofreci&oacute\; una visi&oacute\;n equilibrada\, reconociendo el enorme potencial transformador de la IA generativa\, pero tambi&eacute\;n sus riesgos en gobernanza\, empleo e impacto ambiental. E n la parte de preguntas y respuestas se abordaron dudas sobre estos temas\ , y la conferencia termin&oacute\; con una nota optimista resaltando que t odo indica que los beneficios son superiores a los posibles perjuicios\, a condici&oacute\;n de que se tengan en cuenta los potenciales riesgos y se act&uacute\;e en consecuencia.</p>\n<p class="MsoNormal"><strong>1. Encua dre conceptual</strong></p>\n<p class="MsoNormal">La IA es presentada como una <strong>prolongaci&oacute\;n de las habilidades de la mente humana</s trong>\, al igual que toda tecnolog&iacute\;a lo ha sido respecto de las c apacidades humanas. Se plantea analizar sus beneficios y riesgos desde la comprensi&oacute\;n de sus algoritmos\, fortalezas y limitaciones.</p>\n<p class="MsoNormal"><strong>2. Breve historia de la IA</strong></p>\n<p cla ss="MsoNormal">Desde el Test de Turing (II Guerra Mundial) hasta la confer encia de Dartmouth (1956)\, donde McCarthy\, Minsky\, Rochester y Shannon acu&ntilde\;aron el t&eacute\;rmino "Inteligencia Artificial". El recorrid o incluye los sistemas expertos de los 80\, el Deep Blue de IBM\, el auge del Machine Learning desde 2010\, AlphaGo (2016) y la irrupci&oacute\;n p& uacute\;blica de ChatGPT en 2022\, que renov&oacute\; el debate sobre sus alcances.</p>\n<p class="MsoNormal"><strong>3. Paradoja de la IA</strong>< /p>\n<p class="MsoNormal">Citando a Pamela McCorduck (1979/2004): cada inn ovaci&oacute\;n que parec&iacute\;a "casi humana" termin&oacute\; siendo c ategorizada como algo rutinario\, dejando de ser considerada IA. Este cicl o de banalizaci&oacute\;n de los avances tecnol&oacute\;gicos contin&uacut e\;a hasta hoy.</p>\n<p class="MsoNormal"><strong>4. Gobernanza y confianz a</strong></p>\n<p class="MsoNormal">La gobernanza es uno de los grandes d esaf&iacute\;os pendientes. La mayor&iacute\;a de las legislaciones son an teriores a los agentes de IA actuales o no los contemplan. La <strong>conf ianza</strong> es la principal barrera para escalar la implementaci&oacute \;n en organizaciones. Se mencionan casos de sistemas que borraron archivo s o bases de datos\, y riesgos de ciberseguridad.</p>\n<p class="MsoNormal "><strong>5. Aspectos t&eacute\;cnicos</strong></p>\n<p class="MsoNormal"> Se explican los fundamentos del <strong>perceptr&oacute\;n</strong> (1950) \, las <strong>redes neuronales recurrentes (RNN)</strong> y el <strong>al goritmo Transformer</strong> (Google\, 2017 &mdash\; <em>"Attention Is All You Need"</em>)\, n&uacute\;cleo de los LLMs como GPT\, Claude y Gemini\, destacando su procesamiento paralelo y mecanismo de autoatenci&oacute\;n. </p>\n<p class="MsoNormal"><strong>6. Estado actual de la IA generativa (2 025)</strong></p>\n<ul style="margin-top: 0cm\;" type="disc">\n<li class=" MsoNormal" style="mso-list: l0 level1 lfo1\; tab-stops: list 36.0pt\;">Sol o el <strong>39%</strong> de las organizaciones reporta impacto en el EBIT .</li>\n<li class="MsoNormal" style="mso-list: l0 level1 lfo1\; tab-stops: list 36.0pt\;">La mayor&iacute\;a a&uacute\;n tiene proyectos piloto\, si n integraci&oacute\;n plena en flujos de trabajo.</li>\n<li class="MsoNorm al" style="mso-list: l0 level1 lfo1\; tab-stops: list 36.0pt\;">Sobre el e mpleo: 32% espera reducci&oacute\;n de puestos\, 43% prev&eacute\; sin cam bios\, 13% anticipa crecimiento.</li>\n<li class="MsoNormal" style="mso-li st: l0 level1 lfo1\; tab-stops: list 36.0pt\;">Surgen nuevos roles como el <em>Forward Deployed Engineer</em> (FDE)\, mientras la IA reemplaza posic iones iniciales o b&aacute\;sicas.</li>\n</ul>\n<p class="MsoNormal"><stro ng>7. Competencia e infraestructura</strong></p>\n<p class="MsoNormal">La carrera por la IA pasa por los <strong>data centers</strong>\, chips espec ializados (NVIDIA\, TPUs de Google\, ASICs)\, y fabricantes clave como TSM C y ASML. Esta inversi&oacute\;n masiva en infraestructura es\, en muchos casos\, se&ntilde\;alada como la causa directa de despidos.</p>\n<p class= "MsoNormal"><strong>8. IA en la exploraci&oacute\;n espacial</strong></p>\ n<p class="MsoNormal">Caso Artemis/Ori&oacute\;n: la IA act&uacute\;a como "quinto tripulante"\, con navegaci&oacute\;n &oacute\;ptica sin GPS\, pre dicci&oacute\;n de anomal&iacute\;as en 150.000 sensores\, asistencia por voz (CALLISTO con Alexa/Webex)\, monitoreo biom&eacute\;trico y <em>edge c omputing</em> para respuestas en tiempo real.</p>\n<p class="MsoNormal"><s trong>9. Prospectiva</strong></p>\n<p class="MsoNormal">La IA generativa t rae disrupciones en econom&iacute\;a\, producci&oacute\;n\, trabajo y ecol og&iacute\;a. Se destaca que el balance energ&eacute\;tico a&uacute\;n es negativo\, y que la carrera hacia la <strong>AGI</strong> (Inteligencia Ar tificial General) est&aacute\; interrelacionada con todos estos factores.< /p> END:VEVENT END:VCALENDAR