La inteligencia artificial está transformando rápidamente la industria del automóvil, desde los sistemas ADAS y la conducción autónoma hasta el mantenimiento predictivo, el control de calidad y la personalización dentro del vehículo. A medida que los sistemas de IA influyen cada vez más en decisiones críticas para la seguridad y reguladas, surge una pregunta fundamental: ¿cómo podemos confiar lo suficiente en los modelos de IA para desplegarlos de manera responsable a gran escala? Para afrontar este reto, estamos encantados de presentar próximamente un webinar de Inteligencia Artificial Explicable (XAI), diseñado específicamente para profesionales del automóvil que necesitan crear modelos de IA responsables, transparentes y confiables. Esta sesión explora los principios, técnicas y prácticas del mundo real necesarios para pasar de modelos opacos de ‘caja negra’ a sistemas de IA en los que ingenieros, reguladores y clientes puedan confiar con seguridad.
Por qué la Explainable AI es importante en el sector Automotive
Los sistemas de IA en la automoción deben cumplir estándares extremadamente altos de seguridad, regulación y responsabilidad. La IA explicable es esencial para permitir:
- Cumplimiento normativo (incluyendo las nuevas regulaciones de IA y los estándares de seguridad automotriz).
- Trazabilidad de las decisiones en sistemas críticos para la seguridad.
- Depuración y validación de modelos de machine learning complejos.
- Detectar y solucionar sesgos tanto en los datos como en las predicciones.
- Confianza y aceptación por parte de reguladores, partners y usuarios finales.
Sin explicabilidad, incluso los modelos con alto rendimiento pueden ser difíciles o imposibles de certificar, validar o desplegar de manera responsable.
Webinar
Aunque la sesión se realiza en línea, su enfoque práctico, interactivo y profundo va más allá de un webinar tradicional. Los participantes no solo aprenderán qué es la Inteligencia Artificial Explicable, sino también cómo aplicarla directamente en casos reales del sector de la automoción y en procesos de desarrollo. Por eso definimos el evento como una masterclass en línea, que combina profundidad e interactividad con la accesibilidad y comodidad de un formato tipo webinar.
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Qué aprenderás
Al final de esta sesión, los participantes entenderán cómo ir más allá de la precisión y diseñar sistemas de IA que sean:
- Transparentes: su comportamiento se puede entender e inspeccionar.
- Responsables: las decisiones se pueden justificar y rastrear.
- Confiables: seguros para desplegar en entornos automovilísticos reales.
Las personas participantes obtendrán conocimientos prácticos y aplicables sobre:
- Los fundamentos de la Inteligencia Artificial Explicable (XAI) y la interpretabilidad de los modelos.
- La diferencia entre modelos intrínsecamente transparentes y explicabilidad posterior.
- Técnicas clave de XAI para aplicaciones en la automoción (por ejemplo: atribución de características y explicaciones locales vs. globales).
- Cómo diseñar sistemas de IA que sean responsables por diseño.
- Integrar la explicabilidad en los flujos de desarrollo, pruebas y validación.
- Apoyar auditorías, documentación y revisiones regulatorias con XAI.
- Ejemplos reales del sector de la automoción y lecciones aprendidas.
El enfoque está claramente en la toma de decisiones práctica, no en la teoría abstracta. Nuestra Chief Data Scientist, Burcu Kolbay, responderá preguntas al final.
A quién se dirige
Esta masterclass está diseñada para profesionales que trabajan con IA dentro del ecosistema automotriz, incluyendo:
- Ingenieros de IA y Aprendizaje Automático
- Científicos de Datos
- Ingenieros de ADAS y Conducción Autónoma
- Gestores de Seguridad Funcional y Compliance
- Líderes de I+D e Innovación
- Product Owners y Gestores Técnicos
No es necesario tener conocimientos legales. Las perspectivas aplicadas y centradas en la ingeniería son el enfoque principal.
Detalles del webinar
- Formato: Online (live)
- Duración: 60 minutos
- Nivel: Intermedio a Avanzado
- Idioma: Inglés
Registro
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