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• Plan de estudios: 0482 - MAESTRÍA EN PUBLICIDAD
• Créditos: 3.0

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Actividad	Grupo	Periodos	Horarios	Aula	Profesor/Tutor

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Contenidos

PROGRAMA DE LA ASIGNATURA

Presentación

El problema de la Inteligencia Artificial (IA) es en esencia la actualización de los esfuerzos del hombre por entender su mundo. Con nuestro descubrimiento de cómo la filosofía y la aritmética pueden conjugarse en ideas algebraicas, fuimos capaces de transformar la realidad empleando la geometría y el cálculo. Modificar y administrar el número fue equivalente a hacerlo con el mundo; desde allí iniciamos una carrera para convertir todo lo cognoscible, en datos, y hoy ese sistema de complejidad creciente que creamos al traducir todo a binario, nos excede. Deseamos crear máquinas de pensamiento que, en lugar de transformar la materia, transformen la lógica (y quizá la razón), empleando como materia prima el dato.
Trasladamos la fuerza de los caballos a los engranajes de la máquina, y haremos lo mismo con la inteligencia hacia los fragmentos de silicio. Construimos máquinas de pensamiento para que se conviertan en prótesis de las capacidades humanas, buscando encontrar en ellas alguna clase de “inteligencia” funcional que multiplique nuestros potenciales productivos. Y si el problema fundamental de la inteligencia artificial es la organización de la información, el de la industria será la monetización de su conocimiento.
La AI es un proceso mas no un resultado; consumir sus productos finales es diferente a entender y controlar el cómo y el porqué de su lógica. En este curso, trabajaremos en trazar una línea de horizonte fundamental sobre la discusión contemporánea de la AI, pues identificarla permitirá encontrar los puntos de cruce entre la comunicación, la publicidad y sus propuestas.
En este espacio académico pensaremos como publicistas, sobre los diálogos que en adelante sostendremos con ingenieros, científicos de datos, matemáticos, pensadores y críticos de la razón algorítmica. Abordaremos los paradigmas emergentes en la intersección de las humanidades con las ciencias duras, aprovechando los nuevos puentes teóricos que le permiten a los dos campos buscar respuestas en las orillas opuestas.
Nos adentraremos, por ejemplo, en cómo el pensamiento termodinámico de la física dialoga con el sistema binario en el experimento mental del “Demonio de Maxwell”, y como sus ideas cruzan desde lo teológico hasta los problemas filosóficos de la inteligencia como sustancia. Identificaremos las reglas del pensamiento racional de Aristóteles en la semiótica de Pierce, y abriremos la discusión sobre cómo construir algoritmos aplicados al estudio de consumidor. Vamos a entender los fenómenos de opinión desde la genética, para hipotetizar sobre algoritmos de aprendizaje profundo que generen mensajes publicitarios, imitando la mutación y evolución de los genes humanos, tal como lo haría un “meme”.

Objetivo de Aprendizaje

Objetivo general:


Desarrollar en el estudiante la capacidad de identificar, nombrar y explicar desde las teorías biológicas, comunicativas, sociológicas y filosóficas, los fenómenos que se gestan en el cruce entre inteligencia artificial y publicidad.
Objetivos específicos

Fundamentar en el estudiante los pilares paradigmáticos de la Inteligencia Artificial dentro del campo de estudio de las humanidades digitales.

Estudiar las relaciones taxonómicas que entabla la “inteligencia Artificial” desde las ciencias duras, hacia otros campos como la filosofía, la sociología y la comunicación.

Problematizar el paradigma de la publicidad como saber e industria, frente al fenómeno de la Inteligencia artificial, en el amplio espectro de su acción presente y futura.

Contenidos Temáticos

• Inteligencia artificial como objeto de estudio.
• La inteligencia problematizada desde la filosofía.
• El orden y el caos enmarcados desde las ciencias duras.
• El demonio de Maxwell y la información como energía en el paradigma termodinámico.
• Los “máquinas con mente” desde la perspectiva sociológica de la revolución industrial.
• La prueba de Turing y la objeción teológica sobre el pensamiento.
• El cerebro como máquina desde la neurobiología.
• El circuito integrado y la teoría del Fragmentum Silicis
• Del computador neuronal a la red neuronal.
• La mundialización de la comunicación y la nueva sociedad de la información.
• La semántica algorítmica y el aprendizaje profundo.
• Del reconocimiento digitalizado al procesamiento automatizado.
• La ley de Moore y la velocidad del poder de procesamiento
• La inteligencia artificial como ciencia útil.
• La idea de “ciberespacio” desde los pensadores de la comunicación.
• La industria del pensamiento.
• La economía digitalizada.
• Cronología de la AI y su aparición en la industria publicitaria.
• Las tareas de aprendizaje profundo y automatización publicitaria.
• La interlocución de las marcas con la AI
• Big data y Smart data: Smart Advertising.
• Prospectiva de avance de la AI en el terreno publicitario a mediano plazo.
• Problematizaciones del escenario próximo.
• Teorías para reinventar los conceptos

Bibliografía Básica Obligatoria

Bibliografía básica para los estudiantes (Normas APA)

Bughin, J., Jacques, E., Ramaswamy, S., Chui, M., Allas, T., Dahlström, P., . . . Trench, M.(2017). Artificial Intelligence. The next digital frontier? McKinsey and Company Global Institute.
Fernandez, E. (2017). Qué es el Data Driven Marketing. Obtenido de Artyco: https://cutt. ly/2e7G2ru
Fernandez, E. (2018). Cómo hacer Customer Intelligence con inteligencia artificial. Obtenido de Artyco: https://cutt.ly/7e7GCwB
Garcia, L. (2004). Usos y aplicaciones de la inteligencia artificial. revista de diculgacion cientifica y tecnologica de la universidad vercruzana.
Ghanchi, J. (2019). Open mind BBVA. Obtenido de ¿Cómo está revolucionando la inteligencia artificial el desarrollo de software ?: https://cutt.ly/ve7GJlU
Jarek, K., & Mazurek, G. (2019). Marketing and Artificial Intelligence. Central European Business Review.
Mölsä, M. (2017). Success factors when implementing AI-powered marketing solutions. Haaga-Helia University of Applied Sciences.
Monleon, A. (2013). El impacto del Big-data en la Sociedad de la Información. Significado y utilidad. Universidad de Barcelona.
Perez, A. (2004). De la inteligencia artificial a la ingeniaria de conocimientos.
Prieto, M. (30 de 12 de 2018). Expansion Economia Digital. Obtenido de 2019, el año de la inteligencia artificial: https://cutt. ly/5e7GvqL
Russell , S., & Norvig, P. (2004). Inteligencia artificial, un enfoque moderno. Madrid: Perason.
Rust, R. (2019). El futuro del marketing. Revista Internacional de Investigación en Marketing.
Rust, R., Moorman, C., & Bhalla, G. (2010). Rethinking marketing. Harvard Business Review,.
Sarzosa, S., Medina , P., Freire, T., & López, G.(2019). Sistematización teórica de minería de datos en el área de marketing. MktDescubre.
Sosa, M. (2007). Inteligencia artificial en la gestión financiera empresarial. Universidad del Norte (Colombia).
Sterne, J. (2017). Artifical Intelligence for Mareketing. Practical Applications, 218-231.
TICbeat. (15 de 09 de 2016). La historia de la inteligencia artificial: desde los orígenes hasta hoy. Obtenido de Innovacion: https://cutt.ly/xe7GmYd


Bibliografía complementaria y digital (Normas APA)

Bechtel, W. (1991). Filosofía de la mente. Una panorámica para la ciencia cognitiva. Madrid: Tecnos.

Chomsky, N. (1980). On cognitive structures and their development: A reply to Piaget. En M. Piattelli-Palmarini

(Ed.), Language and learning: The debate between Jean Piaget and Noam Chomsky. Cambridge, MA: Harvard University Press.

Copeland, J. (1996). Inteligencia artificial: una introducción filosófica. Madrid: Alianza.

Hirschfeld y S. Gelman (Comps.), Cartografía de la mente: la especificidad de dominio en la cognición y la cultura. Barcelona: Gedisa.

Ellis, A. W. y Young, A. W. (1992). Neuropsicología cognitiva humana. Barcelona: Masson.

Fodor, J. (1997). El olmo y el experto. El reino de la mente y su semántica. Barcelona: Paidós.

Froufe, M. (2004). Disociaciones entre cognición y conciencia. En D. A. Duarte y E. A. Rabossi (Eds.), Psicología Cognitiva y Filosofía de la Mente: Pensamiento, Representación y Conciencia. Buenos Aires: Alianza.

En L. Hirschfeld y S. Gelman (Comps.), Cartografía de la Mente. Barcelona: Gedisa.

Hofstadter, D. (1983). Temas metamágicos bizantinos. El test de Turing: conversación en un café. En D. Hofstadter y D. Dennett (Comps.), El ojo de la mente: fantasías y reflexiones sobre el yo y el alma. Buenos Aires: Sudamericana.

Jackendoff, R. (1987). Consciousness and the computational mind. Cambridge, MA: MIT Press.

Karmiloff-Smith, A. (1994). Más allá del modularidad. Madrid: Alianza.

Morin, E. (1995). Introducción al pensamiento complejo. Barcelona: Gedisa.

Rivière, A. (1991). Objetos con mente. Madrid: Alianza.

Turing, A. (1950/1983). Los aparatos de computación y la inteligencia. En D. Hofstadter y D. Dennett (Comps.), El ojo de la mente: fantasías y reflexiones sobre el yo y el alma (pp. 69-89). Buenos Aires: Sudamericana.