La Inteligencia Artificial (IA) es uno de los conceptos más controversiales en la actualidad. Desde películas de ciencia ficción hasta asistentes virtuales, esta tecnología sorprende con sus continuos avances y descubrimientos. Pero ¿qué tan ciertos son los alcances que puede tener? y ¿qué tan irracional es el miedo de ser reemplazados por ella?
Si bien la evolución de la IA es significativa, aún estamos lejos de vivir en carne propia la película de Terminator. La población se divide en los que se sorprenden por sus descubrimientos y los que le temen. Uno de los principales motivos es el exceso de información que existe sobre el tema, dificultando distinguir lo real de la ficción.
Durante la trayectoria de esta tecnología han surgido diferentes conceptos que intentan definirla. Pero este propósito se ha visto afectado principalmente por la falta de regulación.
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial es una ciencia de la informática que busca imitar el proceso de cognición humano, define en entrevista el profesor de cátedra en el Tecnológico de Monterrey, Ricardo Jaramillo. Sin embargo reconoce que no hay una definición oficial.
“Más allá de una definición técnica, hay que intentar comprender qué es la inteligencia artificial, con el objetivo de lograr impulsar la industria y disfrutar los beneficios que ofrece”.
Ricardo Jaramillo, profesor de cátedra en el Tecnológico de Monterrey.
Para el catedrático, la IA se centra en la creación de sistemas, algoritmos y programas matemáticos capaces de aprender y realizar tareas humanas, reconocer patrones, resolver problemas y tomar decisiones de una forma más eficiente.
La continua evolución de estos procesos permite a los ciudadanos familiarizarse con esta ciencia aunque aún hay una brecha de conocimiento sobre cómo funciona la IA.
¿Cómo funciona una IA?
La inteligencia artificial funciona a través de redes neuronales artificiales, al igual que en el cerebro humano. Esto con el principal objetivo de imitar el proceso cognitivo de los humanos. ¿Cómo lo logra? En el cerebro humano, las neuronas son las encargadas de realizar diversas funciones como procesar información, regular actividades o gestionar los movimientos de una persona.
Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) conocidas como sistemas conexionistas funcionan con base en ejemplos de comportamiento típico para aprender de una tarea y lograr el aprendizaje automático. Por su parte, la Universidad Nacional de Colombia en su estudio “El perceptrón, redes neuronales artificiales” explica cómo estas RNA se utilizan en aplicaciones como:
- Procesamiento de imágenes y de voz
- Reconocimiento de patrones
- Planeamiento
- Predicción
- Control y optimización
En pocas palabras, las RNA son cómo la inteligencia artificial aprende. Sin embargo, este aprendizaje puede tomar diferentes caminos y, es ahí, en donde los beneficios de la ciencia y tecnología en la inteligencia artificial toman forma.
¿Quién regula la inteligencia artificial?
En la actualidad no existe ningún órgano o institución encargada de regular la inteligencia artificial. El catedrático del Tec del Monterrey explica que lo más cercano a una regulación en la industria es la Ética de la inteligencia artificial publicada por la UNESCO.
En ese documento se comparten recomendaciones que la industria debe seguir para un mejor funcionamiento y cómo su desarrllo debe encaminarse al servicio e intereses de la población. Incluso, se habla de la necesidad de marcos regulatorios y políticas tanto internacionales como nacionales.
El experto sostiene que cada gobierno cuenta con una regulación customizada a sus necesidades, sumado a esto, las grandes empresas en la industria son quienes marcan una pauta importante en el funcionamiento de esta.
Ricardo Jaramillo añade que la regulación de la industria es la gobernanza de datos, un cargo otorgado a una persona dentro de una empresa. Esta persona es quien se encarga de decidir qué información se comparte para entrenar un modelo de inteligencia artificial.
La falta de regulación ha llevado a líderes como Elon Musk a proponer una pausa en el desarrollo de la industria hasta contar con la regulación que requiere una ciencia de tal magnitud.
It may also interest you: Inteligencia Artificial en el consumo masivo, ¿cuáles son sus implicaciones?
¿Existen diferentes tipos de inteligencia artificial?
La realidad es que no existen diferentes tipos de inteligencia artificial. La IA es una ciencia integral que se manifiesta en diversas modalidades de aprendizaje según el propósito de su implementación.
A lo largo del tiempo, los expertos han tomado diversas posturas que buscan explicar la IA desde su perspectiva. Esto solo significa que hay diferentes formas de percibir el funcionamiento de la ciencia, pero no diferentes tipos de inteligencia artificial. La empresa líder en la industria de tecnología Tableau enlista en su sitio web algunas de las posturas más relevantes:
- Arend Hintze: es una de las clasificaciones más aceptadas en la actualidad. Se basa en la capacidad de predicción a diferentes niveles de complejidad.
- Por nivel de inteligencia: marca hacia donde se espera que vaya la IA en los próximos años. Su cualidad es la resolución de problemas.
- Stuart Russell y Peter Norvig: esta alternativa tiene como fundamento la racionalidad humana aplicada en máquinas.
La esencia de la inteligencia artificial está enfocada en lograr un equilibrio de dos mundos. Y la justificación de su funcionamiento varía de acuerdo a la aplicación que se busca darle. Por un lado, el poder y rapidez de las máquinas y por el otro, el talento humano.
Sumado a las diferentes posturas, para lograr dicho equilibrio se ha optado por dos caminos específicos, el deep learning (aprendizaje profundo) y el machine learning (aprendizaje automático).
Deep learning vs machine learning
The machine learning es una solución tecnológica que se encarga de entrenar a un programa de algoritmos para realizar tareas sin instrucciones explícitas. Dentro de sus principales capacidades se encuentra el procesamiento de datos e identificación de patrones y predicciones, de acuerdo con AWS Amazon.
Por otro lado, estos expertos sostienen que el deep learning o aprendizaje profundo utiliza estructuras algorítmicas. Esto con la intención de automatizar tareas complejas que normalmente necesitan de la inteligencia humana, como describir imágenes, traducir documentos o transcribir un audio a texto.
It may also interest you: Qué es el Deep Learning y por qué invertir en esta tecnología
Mitos de esta ciencia
Esta ciencia ha logrado capturar la imaginación de los humanos por décadas, tanto que a menudo son más conocidos los mitos y conceptos erróneos que el verdadero progreso de esta ciencia, confundiendo lo que es de lo que no es una IA.
Algunos de los mitos más comunes son:
- Reemplazo de humanos: el más escuchado sin duda, la historia de que la IA eventualmente va a reemplazar por completo a los humanos, lo cual no es una posibilidad. Aunque las máquinas son millones de veces más eficientes, la colaboración entre ellas y los humanos es lo más cercano a la realidad.
- Autonomía: una vez que la IA aprende las bases, no cometerá errores y será capaz de enfrentar nuevas variantes de los eventos, sin embargo, esto no es así. Sin una base de datos representativa y programación adecuada lo más probable es que cometa errores, y no sea capaz de aprender. De ahí que tan sólo durante los próximos 3 años la industria va a necesitar más de 90,000 profesionales para poder impulsar la industria, de acuerdo con el estudio Diagnóstico de talento en Data e Inteligencia Artificial realizado por IndonesIA, asociación española que impulsa el uso de datos e IA en empresas y PYMES.
- Robots humanoides: la IA no se limita a robots con forma humana. Puede manifestarse en software, sistemas en línea y dispositivos que no tienen una forma física similar a la humana.
“Toda inteligencia artificial debe ser capaz de darte recomendaciones con base en los datos de su análisis, si sólo te da un parámetro o datos brutos, no es una inteligencia artificial”
Ricardo Jaramillo, profesor del Tecnológico de Monterrey.
Desmitificar estos conceptos es esencial para comprender y aprovechar los beneficios de la ciencia y tecnología en la inteligencia artificial y su impacto en nuestra vida diaria de una forma realista y ética.
Evolución de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial como una disciplina con extraordinarios avances sigue transformando la forma en la que incursiona la tecnología en la vida diaria. Para Ricardo Jaramillo, precisamente el estímulo de esta ciencia mantendrá la atención de los ciudadanos en próximos años en:
- Apertura de nuevos puestos de trabajo como Prompt Engineering que se enfocan en aprender a utilizar la IA a profundidad.
- Technology Cognitive Eye, que se podrá ver aplicada principalmente en la industria del servicio al cliente. Robots capaces de detectar el estado de ánimo de los clientes.
- En la capacitación de personal realizada por robots.
It may also interest you: Estos son los tipos de robots en los que invierte México
Su impacto en diferentes sectores
La incursión de esta ciencia y nuevas tecnologías no solo abre una oportunidad para el talento humano sino también en industrias como:
- Servicio al cliente: los chatbots y bots se han convertido en el aliado más relevante de esta industria. Le permite ofrecer una mejor experiencia a los clientes, con menos margen de error. Así como reducir las quejas al tener las preguntas frecuentes a la mano, haciendo más eficiente el flujo con el cliente.
- Optimización de procesos: se recurre a la IA con el fin de optimizar los procesos de producción y reducir costos.
- Servicios financieros: este sector se ha visto beneficiado en el análisis de datos, permitiendo ofrecer alternativas personalizadas que se ajustan a las necesidades y preferencias de cada inversionista. Así como mejores análisis del mercado, que brindan un panorama más exacto. Se espera que estos beneficios se apliquen más en las industrias más innovadoras como el venture capital.
- Retail: el uso de la inteligencia artificial permite ofrecer experiencias personalizadas a los clientes, aumenta los ingresos y permite la adaptación oportuna de tendencias.
La oportunidad de innovación y progreso que representa esta ciencia es inigualable. Sin embargo, a medida que avanza, la humanidad se enfrenta a importantes desafíos como la ética, regulación o la definición misma.
Por ello, la colaboración entre el ecosistema conformado por inversionistas, emprendedores y expertos en IA es fundamental para estimular el uso de ésta y otras tecnologías complementarias en beneficio de la sociedad.
WORTEV CAPITAL con su enfoque disruptivo en la inversión de capital emprendedor respalda startups y emprendedores que buscan transformar industrias a través de la innovación y a favor del desarrollo tecnológico en diferentes mercados.
