Conferencia- Impacto de la IA generativa en el Trabajo y la Investigación Científica
Una disertación sobre el impacto de la IA generativa en el trabajo y la investigación científica, con particular énfasis en las actividades vinculadas al IEEE, la física y la astrofísica
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- Biblioteca. 3er piso
- Buenos Aires, C.A.B.A., Distrito Federal
- Argentina 1059
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- Co-sponsored by Sociedad Cientifica Argentina (SCA)
Speakers
Ing. Lidia seratti
Ingeniera Electrónica (UBA) y en Telecomunicaciones (UNDEF)
Ingeniera Electrónica de la Universidad Nacional de Buenos Aires (UBA), Ingeniera en Telecomunicaciones de la UNDEF (anteriormente FIE), Master en Administración y Políticas Públicas de la Univesidad de San Andrés, Master en el Programa de Gobernabilidad, Gestión Política y Gerencia Pública (GWUcon reconocida trayectoria, especializada en inteligencia artificial (IA), su vinculación a los sectores público y privado
Biography:
Ingeniera Electrónica de la Universidad Nacional de Buenos Aires (UBA), Ingeniera en Telecomunicaciones de la UNDEF (anteriormente FIE), Master en Administración y Políticas Públicas de la Universidad de San Andrés, Master en el Programa de Gobernabilidad, Gestión Política y Gerencia Pública (GWU-UdeSA), con reconocida trayectoria en el ámbito público y privado.
Especializada en inteligencia artificial (IA), su vinculación a los sectores público y privado, y en innovación. Apasionada desde el inicio por las habilidades cognitivas y su emulación por medios tecnológicos, comprende con holgura los diferentes algoritmos y modelos entre los que destaca la IA Generativa accionada por instrucciones de lenguaje. Autoridad nacional de informática de la SeCyT, vicepresidente de COPITEC, de Infoworkers AC, de Fundetec, miembro fundador del foro CyTP, de Vintecar, miembro de directorio de entidades de vinculación CyT.
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Agenda
Resumen: Impacto de la IA Generativa en el Trabajo y la Investigación Científica
Mg. Ing. Lidia Seratti — IEEE LMAG Argentina, 21 de mayo de 2026
La 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 preguntas y respuestas se abordaron dudas sobre estos temas, y la conferencia terminó con una nota optimista resaltando que todo indica que los beneficios son superiores a los posibles perjuicios, a condición de que se tengan en cuenta los potenciales riesgos y se actúe en consecuencia.
1. Encuadre conceptual
La IA es presentada como una prolongación de las habilidades de la mente humana, al igual que toda tecnología lo ha sido respecto de las capacidades humanas. Se plantea analizar sus beneficios y riesgos desde la comprensión de sus algoritmos, fortalezas y limitaciones.
2. Breve historia de la IA
Desde el Test de Turing (II Guerra Mundial) hasta la conferencia de Dartmouth (1956), donde McCarthy, Minsky, Rochester y Shannon acuñaron el término "Inteligencia Artificial". El recorrido incluye los sistemas expertos de los 80, el Deep Blue de IBM, el auge del Machine Learning desde 2010, AlphaGo (2016) y la irrupción pública de ChatGPT en 2022, que renovó el debate sobre sus alcances.
3. Paradoja de la IA
Citando a Pamela McCorduck (1979/2004): cada innovación que parecía "casi humana" terminó siendo categorizada como algo rutinario, dejando de ser considerada IA. Este ciclo de banalización de los avances tecnológicos continúa hasta hoy.
4. Gobernanza y confianza
La gobernanza es uno de los grandes desafíos pendientes. La mayoría de las legislaciones son anteriores a los agentes de IA actuales o no los contemplan. 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.
5. Aspectos técnicos
Se explican los fundamentos del perceptrón (1950), las redes neuronales recurrentes (RNN) y el algoritmo Transformer (Google, 2017 — "Attention Is All You Need"), núcleo de los LLMs como GPT, Claude y Gemini, destacando su procesamiento paralelo y mecanismo de autoatención.
6. Estado actual de la IA generativa (2025)
- Solo el 39% de las organizaciones reporta impacto en el EBIT.
- La mayoría aún tiene proyectos piloto, sin integración plena en flujos de trabajo.
- Sobre el empleo: 32% espera reducción de puestos, 43% prevé sin cambios, 13% anticipa crecimiento.
- Surgen nuevos roles como el Forward Deployed Engineer (FDE), mientras la IA reemplaza posiciones iniciales o básicas.
7. Competencia e infraestructura
La carrera por la IA pasa por los data centers, chips especializados (NVIDIA, TPUs de Google, ASICs), y fabricantes clave como TSMC y ASML. Esta inversión masiva en infraestructura es, en muchos casos, señalada como la causa directa de despidos.
8. IA en la exploración espacial
Caso 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 biométrico y edge computing para respuestas en tiempo real.
9. Prospectiva
La IA generativa trae disrupciones en economía, producción, trabajo y ecología. Se destaca que el balance energético aún es negativo, y que la carrera hacia la AGI (Inteligencia Artificial General) está interrelacionada con todos estos factores.
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