02803nam a22003977a 4500 00007959 ES-MaONT 20240620132212.0 240620e20240524fr a|||fs|||| 001 0 eng d ES-MaONT 7952 May, Richard Artificial intelligence, data and competition / May, Richard ; Koo, Songrim ; Noce, Alberto Paris : OECD Publishing 24/05/2024 60 p. ; 1 documento PDF isbdcontent texto (visual) isbdmedia electrónico rdacarrier recurso en línea OECD ARTIFICIAL INTELLIGENCE PAPERS May 2024 No. 18 Este documento analiza los últimos avances en inteligencia artificial (IA), en particular la IA generativa, que podría repercutir positivamente en muchos mercados. Aunque es importante que los mercados sigan siendo competitivos para garantizar que sus beneficios se perciban ampliamente, el ciclo de vida de la IA generativa aún está en desarrollo. Este documento se centra en tres etapas: formación de modelos básicos, puesta a punto e implantación. Para el análisis se ha empleado literatura gris de fuentes de autoridad como la Unión Europea o entidades nacionales de países participantes como la "Hungarian Competition Authority" (Hungría), la "Autorité de la Concurrence" (Francia) o la "Federal Trade Commission" (EEUU), entre otros. El informe plantea que es demasiado pronto para decir cómo se desarrollará la competencia en la IA generativa, pero parece haber algunos retos que merecen atención, como los vínculos en toda la cadena de valor de la IA generativa, incluidos los de los mercados existentes, y las posibles barreras para acceder a insumos clave como datos de calidad y potencia de cálculo. Las autoridades de competencia y responsables políticos están tomando medidas para supervisar la evolución del mercado y puede que necesiten utilizar las diversas herramientas de defensa y aplicación de la ley a su disposición. Además, se plantea la cooperación como elemento destacado al permitir a las autoridades mantener eficazmente sus conocimientos y experiencia. 4348 Inteligencia Artificial 2182 Datos abiertos IA inteligencia artificial generativa GenAI datos competencia monitorización regulación mercados modelos de IA 7953 Koo, Songrim 7954 Noce, Alberto https://www.oecd-ilibrary.org/docserver/e7e88884-en.pdf?expires=1717669516&id=id&accname=guest&checksum=202F59C410DB8E92A7A7118D91D288D3 0 Acceso a la publicación z INF 7959 7959 0 0 0 3 1 8907 01 01 online 2024-06-19 I 0 1000020178149 2024-06-20 00:00:00 2024-06-20 INF