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Ficha Técnica

Ada Intelligence

ADA Intelligence es un sistema que mezcla la psicometría y la ciencia de datos para brindar a las organizaciones, instituciones educativas y personas, la capacidad de diagnosticar las habilidades más importantes del Siglo XXI.

País de origen

Colombia
Costa Rica

Tipo de ejecutor

Startup

Sector/industria

Educación
Mercados laborales

La aplicación de IA fue desarrollada internamente o por un tercero

Internamente

Nombre de la entidad implementadora

Ada Intelligence

Actores involucrados

Josué Montero Segura - Ana Chávez Mora - Jack Raifer Baruch – Oriana Oviedo Ojeda

Objetivo(s) de Desarrollo Sostenible a los cuales su solución de IA aporta

4 (educación de calidad)

8 (trabajo decente y crecimiento económico)

10 (reducción de las desigualdades)

Alcance geográfico de las operaciones

Costa Rica – Guatemala – Honduras

Población beneficiada o población objetivo

  • Sector Educativo: Adolescentes de 13-17 años.
  • Sector Privado: Organizaciones que estén creando programas de actualización de habilidades para el siglo XXI (Upskilling/Reskilling) y su punto de partida sea el diagnostico, para crear planes de mejora basado en datos, y hacer mediciones de manera continua.

Porcentaje del equipo desarrollador que son mujeres

30%

Año en que empezaron a usar la IA

2019

ADA Intelligence es un sistema que mezcla la psicometría y la ciencia de datos para brindar a las organizaciones, instituciones educativas y personas, la capacidad de diagnosticar las habilidades más importantes del Siglo XXI.

La necesidad de tener sistemas diagnósticos que les permita a las organizaciones crear planes de mejora basado en datos y tener puntos de partida para desarrollar las habilidades más importantes del siglo XXI.

Razonamiento con estructuras de conocimiento, Personalización, Predicción

Un modelo con un nivel de sensibilidad del 93.2% en el diagnóstico de habilidades socioemocionales, específicamente las relacionadas con la Inteligencia Emocional.

Dificultad para adquirir datos relevantes para nuestro proyecto.

  • La importancia de crear modelos propios en Latinoamérica para alcanzar un alto nivel de sensibilidad de los modelos.
  • Adaptarse a los marcos legales existentes fuera de la región para estar preparado para la competencia y realidades futuras.
  • La importancia de unirse a comunidades globales para mantener mejores prácticas y mantenerse al día con los avances acelerados en los temas de IA.
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