Bilbao será el anfitrión de la próxima parada del DMS, un evento entrado en la Inteligencia Artificial y la colaboración entre administraciones públicas a través del dato.

El evento se divide en dos jornadas con dos mesas redondas cada día:

📅 24 junio- exclusivo para Administración Pública

🎯 La Plena Interoperabilidad de las Administraciones Públicas como un Facilitador de la Sostenibilidad y el Turismo
La interoperabilidad entre administraciones públicas es clave para impulsar la sostenibilidad y mejorar el sector turístico. Esta mesa redonda analizará cómo el intercambio fluido de datos puede optimizar la gestión de recursos, fomentar el turismo sostenible y enriquecer la experiencia de residentes y visitantes.

🎯 Amenazas y Oportunidades de la IA en la Gestión de Datos para Administraciones Públicas
La integración de la inteligencia artificial en la gestión de datos ofrece a las administraciones públicas oportunidades para mejorar la toma de decisiones, optimizar servicios y fomentar la participación ciudadana. Esta mesa redonda abordará también los desafíos clave en privacidad, ética y gobernanza.

📅 25 junio – abierto al canal

🎯 Implementación de una estrategia MDM multidominio: riesgos y limitaciones
Esta mesa redonda explorará los retos y beneficios de implementar una estrategia de MDM multidominio. Unificar datos de clientes, productos y proveedores aporta valor, pero conlleva riesgos en gobernanza, integración y escalabilidad.

🎯¿Quién teme a la Inteligencia Artificial General (IAG) y su impacto en la gestión de datos:
La llegada de la Inteligencia Artificial General (AGI) genera entusiasmo y preocupación, especialmente en el ámbito de la gestión de datos. Esta mesa redonda analizará su impacto en estrategias, seguridad, ética y cómo podría transformar la gobernanza, la eficiencia y la analítica predictiva.

🎯 Generación de Datos Sintéticos: Un Nuevo Desafío en el Escenario de Gestión de Datos.
Los datos sintéticos son información generada artificialmente mediante técnicas estadísticas y de aprendizaje automático, sin provenir de observaciones reales. Imitan patrones de datos reales, preservando sus características clave sin incluir información sensible o identificable.

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