¿La inteligencia artificial (IA) es una amiga o una enemiga? Aún hoy, el debate sobre esta cuestión sigue muy polarizado entre los no científicos. Los detractores son presa de un cierto alarmismo, mientras que los defensores ven en esta tecnología un enorme potencial para lograr avances competitivos que de otro modo quedarían fuera de alcance.
En la IA se pueden distinguir dos polos. El primero se refiere a la inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en inglés), considerada como la “fuerte”, que precisamente es la que despierta en ciertas personas connotaciones negativas. Se trata de una IA consciente de sí misma, con voluntad propia y prioridades no dictadas por el ser humano. El segundo polo se refiere a la inteligencia artificial reducida (ANI, por sus siglas en inglés), entendida como la “débil”, con la que hoy trabajan todas las tecnologías inteligentes computacionales que sirven para propósitos bien definidos.
En cualquiera de sus dos vertientes, el riesgo procede en todo caso de una posible mala gestión por parte de las personas. Sin embargo, la IA trae consigo claros beneficios: los algoritmos inteligentes son capaces de procesar cantidades significativas de datos, algo hasta ahora imposible. Además, la capacidad de aprendizaje de las máquinas fomenta que las predicciones sean más exactas, en comparación con el uso de modelajes más tradicionales.
De esta forma, lejos de ser una amenaza, la IA es una capacidad para competir, basada en algoritmos, es decir, modelos matemáticos integrados en programas, que buscan ofrecer respuestas específicas, al tiempo que son capaces de aprender a través de sus interacciones e incrementar, por tanto, las posibilidades de acierto en las predicciones.
Los algoritmos inteligentes son capaces de procesar cantidades significativas de datos, algo hasta ahora imposible.
La próxima ola
La introducción de la IA se ha producido en olas. La primera, la de Internet, se relaciona con el servicio a los consumidores a través de la Web y de los dispositivos móviles, mediante la mejora de las interfaces de usuario y del entendimiento de sus preferencias.
La segunda ola viene con la aplicación de la IA para ayudar en la toma de mejores decisiones, entender a los consumidores, enfocar las acciones de márketing y reducir los costes y cargas de trabajo mediante la automatización inteligente.
La tercera evolución proviene de las capacidades de reconocimiento de voz, imagen y vídeo, que permiten extraer información nunca antes capturada para convertirla en datos útiles con los que crear nuevos sistemas y aplicaciones.
La IA autónoma será el siguiente estadio de evolución y traerá consigo la movilidad automática con la capacidad de detectar el entorno y darle respuesta. Ejemplos de ello son los vehículos autónomos, la robótica y la automatización de la producción.
Esta tecnología inteligente tiene que ver con un cambio en los fundamentos, puesto que modifica la forma de crear valor.
La cuarta revolución industrial
Esta tecnología inteligente se integra dentro de una gran transformación que se ha denominado “cuarta revolución industrial” y que muestra una gran diferencia con respecto a las anteriores. En las tres primeras se producía un desplazamiento del factor trabajo: muchos puestos desaparecían, al tiempo que se creaban otros con nuevas capacidades laborales. La introducción, por ejemplo, de los cajeros automáticos supuso la automatización de esta función y la consiguiente amortización de puestos relacionados con esta tarea. A pesar de ello, el número de trabajadores en las entidades se vio incrementado para cubrir nuevas funciones que antes no podían ser atendidas.
La IA trae consigo una revolución profundamente distinta, desde el momento en el que la conversión de los puestos de trabajo no se produce directamente, sino que tiene que ser creada y en esto es preciso ver una oportunidad. Su impacto, tal como reconoce el Foro Económico Mundial, afecta a los sistemas físicos, digitales y biológicos, lo que supone una novedad con respecto a las anteriores.
Además, esta tecnología inteligente tiene que ver con un cambio en los fundamentos, puesto que modifica la forma de crear valor. Volviendo al ejemplo anterior, así como el uso de cajeros automáticos supuso una automatización del proceso, pero no hizo cambiar su naturaleza, la tecnología actual del blockchain transforma claramente la manera de almacenar valor, de la misma forma que el deep learning hace lo propio con las predicciones. La eficiencia entra entonces en otra dimensión.
El gran reto consiste en democratizar el desarrollo y la aplicación de esta tecnología, hoy en manos de unos pocos.
La inteligencia artificial en la práctica
Desde una perspectiva social, es preciso incidir en la idea de que la IA es aplicable a campos muy diversos relacionados con las necesidades de las personas, a las que trata de dar una solución.
Desde la perspectiva de los negocios, para extraer el máximo potencial de estas tecnologías inteligentes, es importante que la organización considere varios aspectos a la hora de determinar sus necesidades reales. Conviene, en primer lugar, delimitar claramente el objetivo que se persigue y no tratar de abordar metas excesivamente amplias.
En segundo término, hay que sopesar el riesgo: una automatización o una digitalización de los procesos puede resultar más eficaz para alcanzar el resultado deseado y tomar en consideración todas las implicaciones que conlleva.
Otro de los puntos que se deben tener en cuenta está relacionado con los datos, considerados el activo más importante del siglo XXI. Es preferible centrarse en una pequeña cantidad, dado que lo importante no es el volumen, sino la calidad. Por último, la organización tiene que analizar qué es necesario transformar internamente, para iniciar un proceso de estas características.
El gran reto consiste en democratizar el desarrollo y la aplicación de esta tecnología, hoy en manos de unos pocos, al tiempo que se da forma a una nueva conexión entre las personas y la IA. ¿Será esto una realidad en la próxima ola?
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