La popularización de la IA no esta exenta de varias concepciones erróneas sobre cómo funciona y qué consecuencias tiene. Gartner detalla los cinco mitos en inteligencia artificial ma s habituales.
La inteligencia artificial es una de las tecnologías mejor valoradas por los CIO en la categoría de potencial disruptivo. Una de cada tres organizaciones esta 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 esta 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 ana lisis 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 ima genes, por ejemplo, es ma s precisa que la mayoría de los humanos, pero no sirve para resolver un problema de matema ticas”, ejemplifica.
Las ma quinas inteligentes aprenden por su cuenta
El nombre de ramas como el aprendizaje automa tico puede llevar a creer que funcionan solas, pero no es así. Siempre hay un factor humano, y esto es extensible al desarrollo de cualquier ma quina o sistema basado en la IA. Las tareas a desarrollar por las personas son ba sicas: 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 sustituira 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 ma s les puede suponer una importante desventaja competitiva.
FUENTE: computerworld.es