Universitat Internacional de Catalunya
IA i Presa de Decisions
Altres llengües d'impartició: català, castellà,
Professorat
Presentació
La Intel·ligència Artificial (IA) s’ha convertit en una tecnologia omnipresent en la nostra societat actual. El seu impacte ja és evident en sectors altament tecnològics i, en els pròxims anys, es preveu que transformi tots els àmbits professionals, generant canvis profunds en el mercat laboral i plantejant importants reptes ètics.
Conscients d’aquesta realitat, la UIC aposta per oferir a tots els seus estudiants de grau aquesta assignatura. L’objectiu és doble: d’una banda, proporcionar una base sòlida sobre els principis i fonaments de la IA; i de l’altra, analitzar el seu impacte potencial en el futur immediat de cada disciplina, especialment en el context empresarial i de gestió.
Objectius
- Proporcionar una comprensió sòlida dels principis fonamentals de la IA.
- Explorar l'impacte actual i futur de la IA en diversos sectors professionals.
- Reflexionar sobre els reptes ètics que presenta la implementació de la IA en aquell sector.
- Fomentar un pensament crític sobre el paper de la IA en la transformació laboral.
Resultats d’aprenentatge de l’assignatura
Coneixements
- Identificar els conceptes clau i les tecnologies subjacents de la IA.
- Citar els principals àmbits d’aplicació de la IA i els seus efectes en diferents disciplines.
- Reconèixer els reptes i les oportunitats que la IA ofereix en el context laboral.
- Discriminar fonts fiables d’informació sobre la IA.
Habilitats
- Analitzar críticament casos d’estudi de la IA en la indústria i la societat.
- Avaluar les implicacions de la IA en el propi camp d’estudi de l’estudiant.
- Comunicar eficaçment sobre la IA a audiències no especialitzades.
Competències
- Desenvolupar la capacitat analítica per predir tendències en la IA.
- Resoldre problemes ètics mitjançant el desenvolupament de solucions responsables.
- Integrar el coneixement de la IA en la presa de decisions professionals.
Continguts
L’assignatura té un primer bloc de continguts comuns i un segon bloc de continguts especialitzats en l’àrea de coneixement pròpia de cada grau.
Bloc de continguts comuns:
- Introducció a la Intel·ligència Artificial: què entenem per IA, les primeres dècades.
- Fonaments de la IA: dades, xarxes neuronals, aprenentatge supervisat i no supervisat.
- Convergència entre IA i supercomputació: el paper disruptiu de les GPUs.
- Geopolítica de la IA: cadena de valor, sobirania tecnològica, xocs geopolítics.
- Aplicacions generals de la IA: exemples des de la Medicina fins a l’Art i la Creativitat.
- Ètica i IA: Privacitat, Biaix i Governança de la IA.
Bloc de continguts específics:
- Impacte de la IA en ADE (Administració i Direcció d’Empreses).
- Casos reals d’aplicació de la IA a professions associades a les àrees de business i management.
- Tendències futures i oportunitats.
Metodologia i activitats formatives
Modalitat totalment presencial a l'aula
La metodologia bàsica serà la classe teòrica i expositiva. També es duran a terme demostracions per facilitar la comprensió dels diferents conceptes, dinàmiques de grup entre els alumnes i casos pràctics de negoci orientats a il·lustrar la seva aplicabilitat en el món empresarial.
Finalment, es realitzarà un treball de final de mòdul per grups d’alumnes, en el qual s’haurà de resoldre un problema d’una empresa aplicant una solució basada en IA. Els alumnes exposaran les principals conclusions davant de tota la classe.
Sistemes i criteris d'avaluació
Modalitat totalment presencial a l'aula
Participació activa i aportació en les discussions a classe
Tests per avaluar l’aprenentatge dels conceptes teòrics impartits en el mòdul
Exposició del treball final de mòdul per grups
La nota final es compon de:
- Assistència activa (mínim del 80%): 20%
- Participació a classe: 20%
- Test d’aprenentatge: 20%
- Exposició oral del treball final: 40%
Participació activa i aportació en les discussions a classe
Tests per avaluar l’aprenentatge dels conceptes teòrics impartits en el mòdul
Exposició del treball final de mòdul per grups
La nota final es compon de:
- Assistència activa (mínim del 80%): 20%
- Participació a classe: 20%
- Test d’aprenentatge: 20%
- Exposició oral del treball final: 40%