Inteligencia artificial: lo bueno, lo malo y lo feo
La adopción de la inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una mera especulación futurista para convertirse en una realidad que está transformando la manera como operan los negocios. Con una enorme capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, automatizar tareas repetitivas y generar predicciones, esta tecnología ofrece un abanico de posibilidades que prometen revolucionar la forma en que las organizaciones abordan los desafíos actuales. Sin embargo, también hay aspectos negativos que ensombrecen el panorama.
Por: Claudia Cerezo
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| Lo bueno
Desde la optimización de procesos hasta el aumento de la eficiencia operativa y la mejora de la experiencia del cliente, la IA presenta un mundo de oportunidades para aquellos dispuestos a aprovechar el potencial de esta tecnología. Estas son las principales:
Eficiencia y productividad: la IA puede automatizar tareas repetitivas y procesos complejos, aumentando la eficiencia y liberando a los empleados para que se centren en actividades de mayor valor. De acuerdo con datos de la empresa de tecnología Siemens, el 60% de las tareas de manufactura se pueden automatizar mediante el uso de tecnologías digitales, como la IA, mejorando la productividad, calidad y seguridad. Igualmente, se puede lograr un 50% de ahorro en el uso de materiales recurriendo a gemelos digitales y la manufactura aditiva, que emplean IA. Los gemelos digitales también pueden flexibilizar el volumen de fabricación de una planta de manufactura, incrementando su capacidad hasta en un 30% y optimizando la eficiencia del espacio hasta en 40%.
Análisis de datos avanzado: Pablo Gómez, CEO global del proveedor de soluciones de IA y transformación digital Axity, dice que, al analizar grandes volúmenes de datos de manera rápida y precisa, la IA permite identificar patrones, tendencias y oportunidades que podrían pasar desapercibidas para los humanos. Y también puede tomar decisiones basándose en los datos que tiene disponibles (aunque solo el 7% de las empresas a nivel global emplean la IA en grandes decisiones estratégicas, según el Foro Económico Mundial).
Con la ayuda de algoritmos de aprendizaje automático, por ejemplo, se pueden analizar grandes conjuntos de datos de pacientes, para identificar patrones que es posible que los médicos no detecten. En logística, el análisis de datos de inventario y demanda de los clientes puede ayudar a predecir las necesidades futuras de las empresas y a optimizar la distribución y la logística. Para el sector financiero, la IA puede ayudar en la detección de fraudes y a prevenir el lavado de dinero.
Personalización: la IA permite ofrecer experiencias personalizadas a cada cliente individual, desde recomendaciones de productos, hasta servicio al cliente. Un ejemplo de personalización impulsada por IA es el sistema de recomendaciones de Amazon. A través de un algoritmo de aprendizaje automático Amazon analiza el historial de compras de los clientes, sus registros de búsqueda y otros datos de comportamiento para predecir productos que pueden interesarles y, entonces, recomendarlos en tiempo real. Estas recomendaciones personalizadas desempeñan un papel importante en las ventas de Amazon.
Predicciones precisas: al utilizar algoritmos sofisticados y procesar e interpretar datos valiosos, la IA genera predicciones muy precisas y ayuda a las empresas a tomar decisiones más informadas y estratégicas.
Por ejemplo, al integrar datos de dispositivos GPS, cámaras y sensores meteorológicos, y analizar patrones de tráfico históricos y datos en tiempo real, la IA puede ayudar a predecir los embotellamientos, identificar rutas alternativas y tomar decisiones informadas para un manejo eficiente del tráfico.
Innovación: al identificar patrones y tendencias, la IA facilita el desarrollo de nuevas ideas y oportunidades de negocio. Esto podría resultar especialmente útil para las empresas que buscan crear nuevos conceptos o ingresar a nuevos mercados.
La IA también puede acelerar el proceso de creación de prototipos al automatizar ciertas tareas de innovación, como la creación de modelos 3D y la generación de simulaciones, facilitando la colaboración de los equipos de innovación, aunque estén a miles de kilómetros de distancia.
Tesla y Google ya utilizan la IA en sus innovaciones. La empresa de Elon Musk usa esta tecnología en el desarrollo de las nuevas funciones de sus vehículos autónomos y para mejorar la eficiencia de sus procesos de fabricación. Google también emplea la IA para desarrollar nuevos productos y servicios, como Google Assistant, Google Translate y Google Maps, y para mejorar la calidad de sus resultados de búsqueda.
| Lo malo
A pesar de sus ventajas, no todo es miel sobre hojuelas en el mundo de la IA. Esta tecnología disruptiva también tiene desventajas y aspectos negativos que los líderes empresariales deben tener en cuenta.
Pérdida de empleos: según un informe del banco de inversión Goldman Sachs, la IA podría sustituir a casi 300 millones de trabajadores de tiempo completo hacia el año 2030. Los trabajos administrativos, como los de contabilidad y recepción, son los más propensos a verse afectados por la automatización. Un estudio de McKinsey Global Institute dice que, también para el 2030, al menos 14% de todos los empleados del mundo podrían necesitar cambiar de carrera, debido a los avances en la digitalización, la IA y la robótica.
A pesar de este panorama, muchos expertos coinciden en que la tecnología también creará nuevas oportunidades laborales. De acuerdo con predicciones del Foro Económico Mundial, para el año 2025 la tecnología creará al menos 12 millones de puestos de trabajo, más que los que eliminará.
Sesgos y discriminación: imagina que un algoritmo diseñado para detectar un daño letal en los riñones se equivoca dos veces más en las mujeres que en los hombres, porque fue entrenado mayoritariamente con datos de hombres y nunca aprendió cómo se vería el daño renal en la otra mitad de la población. Sería muy injusto y discriminatorio, pero es una posibilidad real.
La IA puede producir resultados sesgados que podrían reflejar y fomentar prejuicios humanos y la desigualdad. También podría reducirse el potencial de la IA: las empresas no pueden beneficiarse de sistemas que producen resultados distorsionados y fomentan la desconfianza de las mujeres, los indígenas, las personas con discapacidades, la comunidad LGBT+ y otros grupos de personas marginadas.
Sin embargo, eliminar algo así como son los prejuicios raciales, sociales y de género en la IA no es fácil, pues ni siquiera los hemos podido eliminar en el mundo real. El artículo What AI can and can’t do (yet) for your business (Lo que la IA puede y no puede hacer (todavía) por su negocio), escrito por expertos de McKinsey, señala que reconocer estos sesgos y tomar medidas para abordarlos requiere, entre otras cosas, un profundo dominio de las técnicas de ciencia de datos.
Privacidad y seguridad: la recopilación y análisis de grandes cantidades de datos plantean preocupaciones sobre la privacidad y seguridad de la información personal; desafío que, según los expertos de Nubiral, compañía especializada en innovación y transformación digital, tomará fuerza a partir de este año.
Alejandro Surid Córdova, director de Tecnología y Transformación Digital de la compañía de atención médica Bupa, dice que hay un gran reto tecnológico en la integración de los sistemas internos de las empresas y de seguridad informática, sobre todo en organizaciones que manejan transacciones confidenciales y datos sensibles de clientes. Si los datos de millones de personas caen en manos equivocadas, podrían utilizarse con fines negativos, como robo de identidad, ciberacoso, manipulación o discriminación de personas.
Para abordar estas preocupaciones, el futurista Mark van Rijmenam, en su artículo Privacy in the age or AI: risks, challenges and solutions (Privacidad en la era de la IA: riesgos, desafíos y soluciones), dice que las organizaciones que utilizan IA deben tomar medidas proactivas para proteger la privacidad de las personas. Por ejemplo, instaurar protocolos sólidos de seguridad de datos, garantizar que los datos solo se utilicen para el propósito previsto y diseñar sistemas de inteligencia artificial que se adhieran a principios éticos.
Barreras de entrada: la implementación y el mantenimiento de sistemas de IA pueden ser costoso, lo que sería una barrera de entrada para algunas empresas, especialmente las más pequeñas o con pocos recursos. En particular, América Latina enfrenta desafíos relacionados con la infraestructura, la tecnología y la escasez de talento, lo que por el momento puede limitar la adopción generalizada de la tecnología.
La falta de modelos de IA generativa –aquella que crea contenido, como texto, imágenes, audio y video–, basados en datos latinoamericanos, también enfatiza la necesidad de entrenar herramientas de inteligencia artificial para predecir resultados realistas en la región.
| Lo feo
Más allá de sus pros y contras, la IA también puede ser utilizada para fines malintencionados.
Mal uso, manipulación y ética: la IA puede ser utilizada para manipular información, difundir desinformación o llevar a cabo actividades maliciosas. Los algoritmos impulsados por IA son capaces de crear videos o audio falsos, que podrían difundir información errónea, difamar y manipular la opinión pública.
La IA también podría emplearse en el desarrollo de armas autónomas, lo que plantea cuestiones éticas. Sin un control adecuado, estas armas podrían usarse indiscriminadamente, esquivando consideraciones éticas y causando daños incalculables.
Gobiernos de todo el mundo han comenzado a proponer legislaciones y regulaciones para definir el uso adecuado de la IA. México, de la mano de la UNESCO, está trabajando en el desarrollo de una política pública que ayude en la construcción de una estrategia nacional para la IA, y en el Senado de la República también existen iniciativas para regular las nuevas tecnologías.
Sin embargo, el rápido ritmo de la innovación en IA no concuerda con el ritmo, más lento, de la creación de políticas.
Desigualdad socioeconómica: la brecha entre las personas que podrían tener acceso y beneficiarse de la IA (con diagnósticos médicos más precisos o sistemas de transporte más eficientes) y las que no, podría ampliar la desigualdad socioeconómica y crear divisiones más profundas en la sociedad.
La desigualdad también podría profundizarse en la educación. La IA requiere una fuerza laboral con habilidades específicas en matemáticas, programación y análisis de datos. En nuestro país, donde la calidad educativa ya es desigual, la incorporación de este tipo de materias se convierte en un gran reto. Los niños y jóvenes de áreas rurales o de bajos recursos tendrían muchas menos oportunidades de participar en la economía de la IA.
Asimismo, un estudio del Fondo Monetario Internacional señala que las nuevas tecnologías podrían ampliar la brecha entre países ricos y pobres, al llevar la inversión hacia las economías avanzadas, donde la automatización está consolidándose.
Impacto ambiental: entrenar y ejecutar un sistema de IA requiere una gran cantidad de potencia informática y electricidad, y produce grandes emisiones de dióxido de carbono. Cuando OpenAI entrenó su famosísimo chat GPT-3, produjo alrededor de 500 toneladas de dióxido de carbono.
Sin lugar a dudas, la IA es una tecnología prometedora para resolver problemas complejos, impulsar el crecimiento económico y mejorar la vida de las personas. Pero mientras las empresas van explorando sus oportunidades, también tendrán que abordar su despliegue con cautela, responsabilidad y compromiso social, para que la tecnología verdaderamente sea una fuerza transformadora que nos impulse hacia un mejor futuro. AN
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