Inteligencia artificial
Machine learning

Cinco mitos en inteligencia artificial, desmontados

La popularización de la IA no está exenta de varias concepciones erróneas sobre cómo funciona y qué consecuencias tiene. Gartner detalla las más habituales.

robot draw

La inteligencia artificial es una de las tecnologías mejor valoradas por los CIO en la categoría de potencial disruptivo. Una de cada tres organizaciones está ya integrando herramientas de este tipo, un despliegue fulgurante dado que el porcentaje de compañías que trabajan con IA ha crecido un 270% en los últimos cuatro años. En este escenario, el responsable de TI está adquiriendo un doble rol: es el encargado de su despliegue y debe gestionar sus consecuencias.

Sin embargo, al ser una tecnología relativamente reciente, todavía existen una serie de creencias falsas o malas interpretaciones relacionados con la inteligencia artificial. Así lo advierten desde la firma de análisis Gartner, con la indiciación de que es clave que los CIO y sus homólogos en la parte de negocio conozcan en profundidad estos factores para poder estructurar correctamente sus estrategias en la implantación de IA en la empresa. La consultora señala cinco mitos y falsos conceptos sobre la inteligencia artificial

La IA funciona de la misma manera que el cerebro humano

La inteligencia artificial, actualmente, son herramientas de software que ayudan en la resolución de problemas. Algunas dan la impresión de ser inteligentes, especialmente dentro del 'machine learning', que encuentra su inspiración en la mente humana. Pero esto no las equipara. Como explica Alexander Linden, vicepresidente de investigación en Gartner, la norma en la aplicación de IA hoy en día es que una técnica concreta funciona muy bien para un tipo de tareas, pero en unas condiciones determinadas que, si se varían, llevan a error. “La tecnología de reconocimiento de imágenes, por ejemplo, es más precisa que la mayoría de los humanos, pero no sirve para resolver un problema de matemáticas", ejemplifica.

Las máquinas inteligentes aprenden por su cuenta

El nombre de ramas como el aprendizaje automático puede llevar a creer que funcionan solas, pero no es así. Siempre hay un factor humano, y esto es extensible al desarrollo de cualquier máquina o sistema basado en la IA. Las tareas a desarrollar por las personas son básicas: enmarcar el problema, preparar los datos, determinar conjuntos de datos apropiados, eliminar posibles sesgos o actualizar continuamente el software para permitir la integración de nuevos conocimientos y datos en el próximo ciclo de aprendizaje.

La inteligencia artificial puede estar libre de sesgos

"Hoy en día, no hay manera de eliminar completamente el sesgo", explica Linden; "sin embargo, tenemos que tratar de reducirlo al mínimo". En cualquier herramienta de IA hay un sesgo intrínseco, ya que tienen su base en datos, reglas y otros tipos de aportes de expertos humanos que pueden haber introducido el elemento tendencioso en la selección y confirmación de la información. Para evitarlos no solo llega con mejorar la parte tecnológica —empleando, por ejemplo, conjuntos de datos diversos—, sino que también hay que tener en cuenta este factor humano: se deben emplear equipos diversos y se debe revisar el trabajo entre compañeros y equipos. 

La IA sustituirá únicamente trabajos repetitivos que no requieren títulos avanzados

El empleo de herramientas tecnológicas inteligentes ayuda a las empresas a agilizar la toma de decisiones y mejorar la precisión mediante predicciones, clasificaciones y agrupación, reemplazando parte de las tareas mundanas. Pero no se limita a esto, sino que conlleva un aumento de las tareas complejas. La IA puede agilizar el trabajo humano, pero la intervención de personas físicas no desaparece, sino que se centra en los casos menos frecuentes. Ante esto, los responsables de la plantilla deben ajustar los perfiles de trabajo, ofreciendo opciones de capacitación para el personal existente.

No todas las empresas necesitan una estrategia de inteligencia artificial

Incluso si la estrategia actual de la compañía se basa en el no empleo de la IA, esta debería ser una decisión consciente basada en la investigación y la consideración. "Y, como cualquier otra estrategia, debe revisarse y cambiarse periódicamente de acuerdo con las necesidades de la organización", explica Linden. Es necesario evaluar el impacto y los posibles usos de esta tecnología en la compañía antes de descartarla, dado que hacerlo sin más les puede suponer una importante desventaja competitiva.



TE PUEDE INTERESAR...

Nuevo número de nuestra revista de canal 
 
DealerWorld Digital

 

Cobertura de nuestros encuentros

 

Documentos ComputerWorld



Forma parte de nuestra comunidad

 

¿Te interesan nuestras conferencias?