Inteligencia artificial, tecnología clave para la transformación digital en Vietnam

La Inteligencia Artificial (IA) en el contexto actual, con su notable desarrollo, se encuentra entre las tecnologías clave que fortalecen el proceso de transformación digital nacional de Vietnam.
Inteligencia artificial, tecnología clave para la transformación digital en Vietnam ảnh 1Foto ilustrativa (Fuente: internet)

Hanoi (VNA) - La Inteligencia Artificial (IA) en el contexto actual, con su notable desarrollo, se encuentra entre las tecnologías clave que fortalecen el proceso de transformación digital nacional de Vietnam.

La Estrategia nacional de Investigación, Desarrollo y Aplicación de Inteligencia Artificial hasta 2030 emitida por el gobierno vietnamita fija la meta de convertir la IA en uno de los principales campos tecnológicos del país en medio de la Cuarta Revolución Industrial.

Según los expertos, Vietnam posee las ventajas para la innovación emergente y el desarrollo tecnológico de vanguardia, especialmente en el campo de la IA. 

En los últimos tiempos, con el entorno empresarial abierto y los recursos humanos apasionados por la tecnología, la aplicación de la IA en Vietnam ha logrado un fuerte desarrollo, promoviendo la conexión entre los miembros del ecosistema nacional de ese campo. 

Actualmente, la IA se aplica ampliamente en numerosas esferas como la salud, educación, agricultura, transporte, comercio electrónico, entre otros. El desarrollo impresionante de Vietnam en los últimos años también se debe en gran parte a esta tecnología.

Bui The Duy, viceministro de Ciencia y Tecnología, enfatizó que Vietnam es uno de los países que estableció temprano un programa y estrategia nacional de transformación digital, con el fin de seguir el ritmo de los países avanzados en el mundo.

Se trata de una condición favorable para que la nación indochina aproveche las oportunidades brindadas por la cuarta revolución tecnológica. Actualmente, las soluciones de IA en el sector público de Vietnam se encuentran en las primeras etapas de la automatización y el análisis predictivo, y aún se sigue trabajando para la práctica más compleja en el futuro./.

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