| 000 | 03072nam a22003017a 4500 | ||
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| 003 | ES-MaONT | ||
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| 008 | 250808s2025 -us ||||st||| 00| 0 eng d | ||
| 040 | _aES-MaONT | ||
| 100 |
_a Huczok, Zoe _97432 |
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| 245 |
_aPHYSICAL AI _b: The next AI wave? _c/ Zoe Huczok ; Albert Meige ; Rick Eagar |
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| 260 |
_a[Boston] _b: Arthur D. Little _c,2025 |
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| 300 |
_a9 páginas _b; 1 documento PDF |
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| 336 |
_2isbdcontent _atexto (visual) |
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| 337 |
_2isbdmedia _aelectrónico |
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| 338 |
_2rdacarrier _arecurso en línea |
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| 520 | _aEl artículo publicado por Arthur D. Little en 2025, analiza el auge de la llamada inteligencia artificial física: sistemas que integran capacidades cognitivas avanzadas con interacción directa en el entorno físico. A diferencia de los modelos de IA centrados en software o procesamiento de datos, la inteligencia artificial física se manifiesta a través de dispositivos autónomos, robots colaborativos, drones inteligentes y maquinaria industrial dotada de percepción, aprendizaje y capacidad de actuación. El informe sitúa esta evolución como un punto de inflexión en la automatización de procesos, la industria 4.0 y la transformación de la logística, la salud y el mantenimiento de infraestructuras críticas. El estudio identifica cinco pilares tecnológicos de la IA física: sensores inteligentes, capacidad de cómputo distribuido, modelos de machine learning en tiempo real, materiales adaptativos y sistemas de control autónomo. También distingue tres niveles de madurez: IA física especializada (para tareas repetitivas), semiautónoma (capaz de adaptarse al contexto), y generativa (que reacciona ante lo imprevisto con respuestas no preprogramadas). Se presentan casos de uso avanzados en sectores como energía, construcción, defensa, agricultura de precisión y ciudades inteligentes. Además, se analiza el impacto económico esperado, estimando que este mercado superará los 1,5 billones de dólares anuales en la próxima década. En conclusión, el informe sostiene que la IA física no solo redefine los límites entre lo digital y lo material, sino que exige un nuevo enfoque regulatorio, ético y estratégico. Implica reconsiderar la interacción humano-máquina, la ciberseguridad en sistemas conectados y el diseño de políticas industriales adaptadas a entornos ciberfísicos. La ventaja competitiva dependerá de la capacidad para orquestar ecosistemas híbridos donde la inteligencia artificial no solo se vea, sino que también actúe con autonomía, precisión y propósito. | ||
| 650 |
_aEconomía del Dato e IA _99126 |
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| 650 |
_aTecnología _98588 |
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| 650 |
_aTransformación de la empresa y emprendimiento digital _99128 |
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| 650 |
_aCompetencias digitales _95629 |
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| 700 |
_aMeige, Albert _eautor _97227 |
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| 700 |
_aEagar, Rick _eautor _97229 |
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| 856 |
_uhttps://www.adlittle.com/sites/default/files/viewpoints/2025_04_16%20BLUE%20SHIFT%20Physical%20AI.pdf _x0 _y; 1 documento PDF |
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| 942 |
_2z _cINF |
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