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Desmontando la IA: mitos y realidades de la Inteligencia Artificial

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Decide analiza los mitos más extendidos sobre el funcionamiento y la capacidad de la Inteligencia Artificial.

En las últimas décadas el término Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en uno de los más utilizados en el mundo tecnológico. Pero, aunque todo el mundo habla de ella, la IA parece estar rodeada de un misticismo distópico, mitos y confusiones que generan multitud de problemas a la hora de implantar este tipo de soluciones. No, la IA no es una solución mágica, ni una amenaza apocalíptica. En este artículo analizamos y desmontamos los 6 mitos más extendidos sobre el funcionamiento y la capacidad de la Inteligencia Artificial.

La Inteligencia Artificial sirve para automatizar trabajos o tareas repetitivas

La IA incluye un amplio conjunto de técnicas de computación que utilizan datos para sacar conocimiento de ellos y ofrecer capacidades de predicción, optimización, prescripción, simulación y automatización, que ayuden a tomar mejores decisiones. La automatización de tareas repetitivas corresponde a una pequeña área de la IA llamada RPA (Robotic Process Automation). Así que esta es solo una de las muchas capacidades que aporta esta tecnología.

La Inteligencia Artificial va a acabar con muchos puestos de trabajo

Esta afirmación es en parte cierta, pero vamos a desarrollarla un poco para que se entienda. Esto ya ha pasado en el pasado. Las máquinas sustituyeron la fuerza animal a comienzos de la revolución industrial, pero a cambio se creó la industria que generó muchos puestos de trabajo. Ahora vuelve a pasar, la IA es capaz de realizar trabajos repetitivos, pero de poco valor humano, creatividad o necesidad de pensamiento. Eso significa que los trabajos menos cualificados que puede hacer la IA aumentarán, pero se crearán otros puestos más cualificados para vigilar, reparar y dirigir la IA.

Además, debemos tener en cuenta que la IA no tiene la capacidad multitarea propia de los humanos, sólo puede ejecutar una tarea concreta y específica para la que haya sido diseñada. La manera de trabajar de un microprocesador es muy distinta a la de nuestro cerebro y aún está muy lejos de poder emular nuestras capacidades de raciocinio, creatividad o afectiva. Aunque algunas aplicaciones puedan mostrar comportamientos aparentemente humanos.

La IA es imparcial y se basa en criterios objetivos

Las soluciones de IA se basan en datos, reglas y otras aportaciones humanas de una realidad que no es imparcial, sino que está sesgada de una forma u otra, con lo que dicho sesgo se acaba transmitiendo a la tecnología.

Teniendo en cuenta que la IA carece de conciencia moral y que muchas veces su uso repercute directamente en la vida de las personas, es importante tratar de minimizar los sesgos a través de análisis y evaluaciones de los riesgos que representa cada uso concreto de esta tecnología.

Normalmente no se consigue el ROI esperado de la IA

La mayoría de las empresas que no consiguen el ROI esperado de sus soluciones basadas en IA, han incurrido en alguno de los siguientes puntos:

  • no han realizado un análisis previo personalizado de las oportunidades y proyección de esta tecnología en su negocio,
  • no han aplicado la técnica o tecnología que mejor se adaptaba al problema,
  • o se han apoyado en proveedores sin la experiencia y conocimientos necesarios para alinear la tecnología con los objetivos empresariales.

Cuantos más datos tengamos, mejor funcionará la IA

Los datos son el motor y por tanto un factor imprescindible de los modelos de IA. En principio esto no es un problema ya que a diario en el mundo se generan cerca de 2.5 trillones de bytes de datos. Pero no todo es la cantidad. Actualmente el 80% de los datos generados son erróneos o incompletos y, por tanto, carentes de valor para la toma de decisiones empresariales.

La calidad los datos es importante a la hora de aplicar técnicas analíticas o de Inteligencia Artificial, porque los resultados de estas soluciones serán tan buenos o malos como la calidad de los datos utilizados. Lagos de datos más grandes no ayudarán necesariamente a descubrir conocimientos más valiosos y profundos. Es necesario centrarse en la calidad, la relevancia y la diversidad de los datos, no sólo en el tamaño.

La IA sólo es accesible para grandes empresas

Existe otro falso mito sobre la IA, y es que se cree que la ciencia de datos necesita de grandes inversiones e infraestructuras, por lo que sólo pueden optar a ella grandes organizaciones.

La realidad es que la democratización de la IA sigue su camino y cada vez existen herramientas y soluciones más accesibles, potentes y asequibles que nunca. Son ya muchas las empresas de tamaño medio que entran en el fascinante mundo de la IA y sacan valor de sus datos gracias a modelos de Machine Learning o algoritmos de Optimización Matemática.

Esperamos haber solventado algunos de los principales falsos mitos sobre esta tecnología, sus capacidades y su implantación. Si quieres conocer más sobre esta tecnología o cómo puede ayudarte a sacar el máximo provecho de tus datos, contacta con nosotros y te ayudamos.

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