La Biblioteca del futuro se habilitará por algunas de las principales revoluciones tecnológicas de la la 4ta revolución industrial las cuales son Inteligencia artificial, Blockchain e Internet de las cosas (IoT), las anteriores tecnologías son beneficiadas por la gran cantidad de datos producidos hoy en día (Big Data). Estos paradigmas en conjunto pueden habilitar nuevos modelos de servicios bibliotecarios "inteligentes "y "adaptativos" cuyo modelo inicial se presenta al final de la presentación.
La biblioteca del futuro: Inteligencia artificial - Blockchain - Internet de las cosas
1. Felipe Vera Lobos
Gestión de Información
www.prodigioconsultores.com
Felipe Vera Lobos
Gestión de Información
www.prodigioconsultores.com
Tercer Seminario “Ideas, Integración e Innovación
en la biblioteca: compartiendo experiencias”
18 de Junio, 2019
2. REVOLUCIONES INDUSTRIALES
Felipe Vera Lobos - II Conferencia Internacional en Bibliotecología y Documentación ENAC, Inteligencia Artificial:
Oportunidades, Amenazas y Desafíos para el rol Bibliotecario, 18 de Junio, Santiago, 2019.
3.
4.
5. PILARES DE LA CUARTA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL
Fuente: Elaboración propia – Felipe Vera
7. BLOCKCHAIN
Fuente: La Revolución Blockchain y su aplicación en gestión de información bibliotecas y archivos. 5to Congreso de Bibliotecas Universitarias y
Especializadas, Recuperado de https://es.slideshare.net/arquitecto1/la-revolucin-blockchain-y-su-aplicacin-en-gestin-de-informacin-bibliotecas-y-archivos
8. BIBLIOTECAS Y BIG DATA
Felipe Vera Lobos - II Conferencia Internacional en Bibliotecología y Documentación ENAC, Inteligencia Artificial:
Oportunidades, Amenazas y Desafíos para el rol Bibliotecario, 18 de Junio, Santiago, 2019.
9. Fuente: Adaptación de “Tapscott, D., Tapscott, A. (2017). Blockchain Revolution:
How the Technology Behind Bitcoin is Changing Money, Business and the World. DEUSTO”.
INTERNET DEL VALOR
13. MODELOS SUPERVISADOS V/S NO SUPERVISADOS
Modelos
Supervisados
Tareas predictivas
Hay medidas de error
o de capacidad de
ajuste
Existe una variable
objetivo a modelar
Ej: predecir la
demanda por tickets
de la prox semana;
probabilidad de fuga
de un cliente
Modelos no
supervisados
Tareas descriptivas o
de resumen de un
comportamiento
global
Medidas de error más
difusas relativas a la
capacidad de
interpretación de los
datos
Existen muchas
variables que
describen distintos
objetos
Ej: Asociación entre
productos: Si hace
upgrade entonces
comprará duty free
Fuente: Apuntes de curso Business Intelligence I, Master in Business Engineering | U. de Chile
15. PRINCIPALES METODOS Y ALGORITMOS
K-medias – No supervisado de agrupamiento.
Árboles de decisión – Supervisado - regresión y clasificación.
Regresión Lineal y Logística - Supervisado clasificación y regresión.
Redes Neuronales - Supervisado y no supervisado.
Reglas de Asociación – No supervisados de reglas de asociación.
Vector Suport Machine – Supervisados de clasificación.
16. 4 habilidades esenciales para abordar un proyecto
de minería de datos en unidades de información
Claridad en las fuentes de beneficios
y/o ingresos.
Capacidades analítica.
Pensamiento estratégico del negocio.
Visión estratégica de la tecnología.
Visualización
(sobre todo cuando es producto final). Christopher Erdmann, Head Librarian
Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics
18. HACIA UN MODELO
DE BIBLIOTECA INTELIGENTE
Fuente: Elaboración propia – Felipe Vera
19. Felipe Vera Lobos
Gestión de Información
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Felipe Vera Lobos
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Tercer Seminario “Ideas, Integración e Innovación
en la biblioteca: compartiendo experiencias”
18 de Junio, 2019