<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> <rss version="2.0" xmlns:opensearch="http://a9.com/-/spec/opensearch/1.1/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"> <channel> <title> <![CDATA[Biblioteca IAPG Search for 'su:&quot;Inteligencia artificial&quot;'with limit(s): 'suppress:false']]> </title> <!-- prettier-ignore-start --> <link> https://biblioteca.iapg.org.ar/cgi-bin/koha/opac-search.pl?idx=&#38;q=su%3A%22Inteligencia%20artificial%22&#38;sort_by=relevance&#38;format=rss </link> <!-- prettier-ignore-end --> <atom:link rel="self" type="application/rss+xml" href="https://biblioteca.iapg.org.ar/cgi-bin/koha/opac-search.pl?idx=&#38;q=su%3A%22Inteligencia%20artificial%22&#38;sort_by=relevance&#38;format=rss" /> <description> <![CDATA[ Search results for 'su:&quot;Inteligencia artificial&quot;'with limit(s): 'suppress:false' at Biblioteca IAPG ]]> </description> <opensearch:totalResults>4</opensearch:totalResults> <opensearch:startIndex>0</opensearch:startIndex> <opensearch:itemsPerPage>20</opensearch:itemsPerPage> <atom:link rel="search" type="application/opensearchdescription+xml" href="https://biblioteca.iapg.org.ar/cgi-bin/koha/opac-search.pl?idx=&#38;q=su%3A%22Inteligencia%20artificial%22&#38;sort_by=relevance&#38;format=opensearchdescription" /> <opensearch:Query role="request" searchTerms="idx%3D%26q%3Dsu%253A%2522Inteligencia%2520artificial%2522suppress%3Afalse" startPage="" /> <item> <title> Implementación de IA generativa en la retención y transferencia del conocimiento experto </title> <dc:identifier>ISBN:</dc:identifier> <!-- prettier-ignore-start --> <link>https://biblioteca.iapg.org.ar/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=197463</link> <!-- prettier-ignore-end --> <description> <![CDATA[ <p> By Marco, Simón | Sinojmeri, Alma | Murabito, José Marco | Mucci, Marcela Zaira | Rendichi, Martín | Santilli, María Fernanda | Bagnati, Gerardo Emanuel.<br /> 2025 .<br /> p. ; 8-13 , Este trabajo fue seleccionado en las 3&amp;#xBA; Jornadas de Revolución Digital para Petróleo y Gas. ; La inteligencia artificial generativa puede convertirse en una aliada clave para preservar y transferir el conocimiento experto en la industria energética. Este trabajo explora su aplicación concreta en la temática de daño de formación, comparando el desempeño de dos versiones de ChatGPT. El objetivo: potenciar la toma de decisiones técnicas y mejorar la formación de nuevos profesionales. </p> ]]> <![CDATA[ <p> <a href="https://biblioteca.iapg.org.ar/cgi-bin/koha/opac-reserve.pl?biblionumber=197463">Place hold on <em>Implementación de IA generativa en la retención y transferencia del conocimiento experto</em></a> </p> ]]> </description> <guid>https://biblioteca.iapg.org.ar/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=197463</guid> </item> <item> <title> Aplicación de inteligencia artificial para el análisis de facies sedimentarias </title> <dc:identifier>ISBN:</dc:identifier> <!-- prettier-ignore-start --> <link>https://biblioteca.iapg.org.ar/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=197467</link> <!-- prettier-ignore-end --> <description> <![CDATA[ <p> By Giannoni, Isabel Eugenia | Arregui, Mariano Germán | Varela, Augusto Nicolás | Vásquez, Javier.<br /> 2025 .<br /> 5 p. ; 30-35 , Este trabajo fue seleccionado en las 3&amp;#xBA; Jornadas de Revolución Digital para Petróleo y Gas. ; El uso de inteligencia artificial y machine learning permite clasificar facies sedimentarias con mayor precisión, reduciendo la subjetividad del análisis. Esta herramienta acelera el estudio de testigos de roca y mejora la comprensión de los ambientes sedimentarios. </p> ]]> <![CDATA[ <p> <a href="https://biblioteca.iapg.org.ar/cgi-bin/koha/opac-reserve.pl?biblionumber=197467">Place hold on <em>Aplicación de inteligencia artificial para el análisis de facies sedimentarias</em></a> </p> ]]> </description> <guid>https://biblioteca.iapg.org.ar/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=197467</guid> </item> <item> <title> Aplicación de BiG Data &amp; IA en la Gestión de Estudios de Riesgo </title> <dc:identifier>ISBN:</dc:identifier> <!-- prettier-ignore-start --> <link>https://biblioteca.iapg.org.ar/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=197841</link> <!-- prettier-ignore-end --> <description> <![CDATA[ <p> By Instituto Argentino del Petróleo y del Gas, IAPG.<br /> .<br /> 6 p. </p> ]]> <![CDATA[ <p> <a href="https://biblioteca.iapg.org.ar/cgi-bin/koha/opac-reserve.pl?biblionumber=197841">Place hold on <em>Aplicación de BiG Data &amp; IA en la Gestión de Estudios de Riesgo</em></a> </p> ]]> </description> <guid>https://biblioteca.iapg.org.ar/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=197841</guid> </item> <item> <title> YPFIA: Inteligencia artificial en el refino </title> <dc:identifier>ISBN:</dc:identifier> <!-- prettier-ignore-start --> <link>https://biblioteca.iapg.org.ar/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=197842</link> <!-- prettier-ignore-end --> <description> <![CDATA[ <p> By Instituto Argentino del Petróleo y del Gas, IAPG.<br /> .<br /> 7 p. </p> ]]> <![CDATA[ <p> <a href="https://biblioteca.iapg.org.ar/cgi-bin/koha/opac-reserve.pl?biblionumber=197842">Place hold on <em>YPFIA: Inteligencia artificial en el refino</em></a> </p> ]]> </description> <guid>https://biblioteca.iapg.org.ar/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=197842</guid> </item> </channel> </rss>
