La inteligencia artificial es parte de nuestra vida diaria y está presente en todo lo que hacemos: desde el contenido que vemos en nuestras redes sociales a pedirle a Siri que nos de una dirección hasta usos más complejos como los desarrollos en la industria de la tecnología de la información y de la ciberseguridad. Esto sin mencionar los muchos usos de la inteligencia artificial que no son tan reconocidos, como el cuidado de la salud, el transporte y las finanzas, por nombrar algunos. La inteligencia artificial ofrece una gran variedad de posibilidades y revolucionó la forma en la que procesamos la información e integramos datos para tomar decisiones basadas en esos resultados.
Algo interesante es que, si bien una gran parte de nuestras actividades diarias se ven impulsadas por la inteligencia artificial, muchos no son realmente conscientes de lo que eso significa. A medida que este tipo de tecnología mejora, también lo hace el vacío de información, pero hay una cosa que podemos afirmar con seguridad: incluso aunque ignoremos en qué medida afecta nuestras vidas la inteligencia artificial, esta seguirá evolucionando.
Como es una tecnología nueva, los usos y la ética involucrada todavía se debaten, y los encargados de formular políticas tienen dificultades a la hora de coincidir sobre las leyes regulatorias. De todas formas, esto es posible, y un ejemplo es que la Unión Europea logró avances en el campo gracias a su Comisión Europea.
Hoy queríamos explorar los muchos aspectos positivos de la inteligencia artificial y por qué el desarrollo de esta tecnología es tan importante.
Las cualidades de la inteligencia artificial
Comencemos con una definición. Según un estudio realizado por Shubhendu y Vijay, lo que conocemos por inteligencia artificial son máquinas que responden a una estimulación consistente con respuestas típicas dadas por seres humanos y a las cuales se les da la capacidad humana de contemplación, juicio e intención. Estos sistemas y procedimientos pueden tomar decisiones que necesitarían del nivel de experiencia de un humano. Además, necesitan tecnologías fundamentales para funcionar, tales como aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, sistemas expertos basados en reglas, redes neuronales, aprendizaje profundo, robots físicos y la automatización de procesos robóticos. Todo lo que nombramos puede ayudarnos a anticipar problemas o a enfrentar contratiempos a medida que surgen. Estas tecnologías cuentan con tres cualidades centrales:
Inteligencia
La inteligencia artificial surgió junto al aprendizaje automático y el análisis de datos. El aprendizaje automático analiza los datos y busca tendencias en ellos. Una vez que encuentra algo relevante, los ingenieros de software utilizan esa información para solucionar un problema. Lo único que se necesita es información fuerte y voluminosa para buscar patrones útiles y considerables. Estos datos no tienen que seguir un tipo específico de medio o de especie digital de información: pueden ser textos, fotos o datos más abstractos.
Intencionalidad
A la hora de diseñar un algoritmo de inteligencia artificial, hay un objetivo más o menos claro: se programa para tomar decisiones rápidas y actualizadas. Estas máquinas no son pasivas, llegan a conclusiones que no son predeterminadas o conocidas por sus creadores. Con la información que recolectan con sus sensores, con su percepción remota o con los datos digitales, pueden combinar múltiples niveles de información de diferentes fuentes, analizarla en cuestión de segundos y alcanzar conclusiones valiosas. Según el tipo de inteligencia artificial utilizada, hasta se pueden tomar decisiones o actuar según los datos reunidos. Gracias a los enormes avances tecnológicos en el campo de la ingeniería informática, mecánica y electrónica, ahora contamos con sistemas gigantes de almacenamiento, procesamientos veloces y técnicas analíticas de vanguardia. Todas estas funciones hacen que la inteligencia artificial sea capaz de tomar decisiones con una sofisticación casi humana.
Adaptabilidad
Uno de los aspectos más interesantes de la inteligencia artificial es que puede ayudarnos en tiempo real de forma casi inmediata. Los sistemas de inteligencia artificial pueden aprender y adaptarse cuando integran nueva información, por lo que el resultado de sus soluciones cambia. Imagina que estás en tu auto conduciendo con la ayuda de un GPS. La mayoría de estos mapas y aplicaciones se adaptan a las condiciones de los caminos en tiempo real gracias a la inteligencia artificial y a los datos que los sistemas recolectan de otros conductores. Estos informan las congestiones que suceden por choques y los distintos puntos donde hay más tráfico o pozos, entre otras cosas. La interferencia humana no es necesaria ya que con tener la aplicación abierta mientras se conduce alcanza. Esto es suficiente e inmediato porque la información viaja instantáneamente, informa al sistema sobre lo que pasa y le avisa a los conductores qué sucede más adelante.
Tipos de tecnologías de la inteligencia artificial
Hay muchas posibilidades para implementar las tecnologías de inteligencia artificial, y en muchos ámbitos ya están desarrollando sistemas como el que mencionamos. Hoy nos enfocaremos en las aplicaciones comerciales de la inteligencia artificial.
Automatización de procesos
Este uso es uno de los más comunes para las empresas y compañías que utilizan inteligencia artificial: la automatización de tareas físicas y digitales que son mundanas y que consumen mucho tiempo para los empleados, como las administrativas y financieras.
Por ejemplo, algunos softwares de gestión de proyectos modernos tienen funciones que asisten automáticamente en las tareas diarias. Con el ingreso de información, como la cantidad de horas facturables y el tipo de proyecto que se lleva a cabo, estas herramientas pueden crear estimaciones de rentabilidad de forma automática alimentándose de la información que los sistemas utilizan para funcionar. Imagina poder modificar lo que sea que un proyecto necesita para ser rentable sin tener que desperdiciar recursos.
Este tipo de softwares también incluyen funciones de generación de informes financieros que le dan a los empleados la posibilidad de cruzar información para analizar ciertos temas. Puedes revisar la información histórica de algún cliente y compararla con las tasas de ingresos. Puedes conseguir este o cualquier otro tipo de informe con solo un clic y sin tener que ingresar datos nuevos.
Estas acciones suelen ser llevadas a cabo por herramientas robóticas de automatización de procesos que actúan como un humano que introduce o consume información de distintas fuentes o ecosistemas de información.
La automatización de procesos puede asumir las funciones de tareas de data entry, de ingresar información de call centers y correos electrónicos en los registros de la compañía o de actualizar la información de los clientes con regularidad. También puede procesar documentación legal y contractual al procesar el lenguaje natural. Estas tareas son fáciles para la inteligencia humana pero tomarían mucho tiempo para completarse, y esa es la fuerza impulsora detrás de las herramientas de inteligencia artificial, sobre todo en la automatización de procesos: ahorra tiempo y libera al cerebro humano para que pueda realizar tareas más desafiantes o creativas.
Estas herramientas generan un poco de preocupación sobre la pérdida de trabajos, pero la mayoría de las tareas que se pueden automatizar ya se tercerizan. Reemplazar a los trabajadores no es el objetivo y tampoco suele suceder.
Comprensión cognitiva
Otro uso de la inteligencia artificial es la comprensión cognitiva, que es la habilidad de leer la big data, es decir, una gran cantidad de información y aplicar un patrón de reconocimiento para detectar tendencias e interpretar su significado. Estos algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar con predicciones a larga escala, como pronosticar el próximo objeto que un cliente comprará o analizar información en tiempo real y detectar fraudes de crédito o de seguros al instante. También pueden revisar la información sobre garantías para identificar problemas de seguridad o calidad en los productos.
Estas analíticas de datos no son las que suelen emplear los sistemas tradicionales de análisis de datos. El desarrollo de este tipo de inteligencia artificial se entrena; el modelo aprende y mejora con el tiempo. Esta habilidad le permite al sistema mejorar sus funciones de procesamiento y predicción mientras analiza datos más profundos y detallados.
Participación cognitiva
Otro uso de la inteligencia artificial, aunque no es tan común como las otras dos, es el uso de aprendizaje automático, bots y agentes inteligentes. Estos sistemas pueden ser muy útiles: por ejemplo, pueden ofrecer ayuda al cliente durante todo el año. Esto significa asistir con una variedad de cosas, como solicitudes de cambio de contraseñas hasta apoyo técnico. Algunos sistemas hasta incluyen reconocimiento de voz y pueden emplear herramientas de resolución de problemas para solicitudes de audio.
Los bots son muy comunes en los chats. Seguramente los veas con frecuencia, incluso en redes sociales y páginas web de distintas empresas. Algunas compañías comenzaron a utilizarlos de forma interna y también para algunas tareas vinculadas a los clientes. Estos bots pueden responder a temas relacionados a los empleados, como beneficios o políticas de recursos humanos.
Otra forma de participación cognitiva es la de ofrecer sistemas de recomendaciones para los minoristas. Estos sistemas mejoraron mucho su habilidad de crear interacciones precisas y personalizadas con los clientes. También son populares en el campo de la salud, donde pueden asistir en la creación de planes de cuidado al incluir la información previa de los pacientes.
Beneficios comerciales de los sistemas de inteligencia artificial y del aprendizaje automático
Una de las razones por las que hay cada vez más investigaciones sobre la inteligencia artificial en el ámbito académico es porque hay mucho interés en desarrollar las oportunidades económicas y financieras que la inteligencia artificial ofrece. Según un artículo de 2017, PriceWaterhouseCoopers estimó que, para 2030, las tecnologías de inteligencia artificial podrían aumentar el PBI global a $15,7 billones, un crecimiento de un 14%.
Los beneficios financieros son muy atractivos, y las aplicaciones prácticas infinitas. Los usos prácticos actuales de la inteligencia artificial en los negocios son los siguientes:
- Controlar otros tipos de información: los datos no numéricos son más complejos que los numéricos. Estos sistemas utilizan reconocimiento de voz e imágenes desarrollados gracias a las redes neuronales de aprendizaje profundo. Algunos ejemplos prácticos incluyen el marketing de correo electrónico para la generación de leads, programas que pueden responder a consultas y diferenciar aquellas prometedoras para derivarlas a un operador de ventas.
- Robots de datos numéricos: son casi iguales a los controladores de datos numéricos, pero con un cuerpo físico. Estos robots inteligentes pueden encontrarse en espacios de ventas que cuentan con una operación extremadamente bien estructurada. Estos robots pueden llevar a cabo tareas mecánicas como servir café, doblar ropa y tomar productos en un lugar de un depósito y llevarlos a la sección de entregas, como los que utilizan en Amazon.
- Robots de datos: son similares al del ítem anterior, pero estos tipos de robots pueden procesar todo tipo de información. Imagina un asistente robótico en una gran tienda que pueda responder a consultas verbales, escanear productos y trasladarse a un área específica de la tienda para guiar a los clientes. Hay ciertos robots que también asisten con la seguridad e incluyen visión térmica para ayudar a los guardias de seguridad en sus patrullajes. El objetivo es liberar a los humanos del servicio al cliente para que se enfoquen en tareas más complejas.
Por supuesto, el motivo financiero principal no es que los robots sirvan café con dibujos o que cumplan la función de un robot asistente de ciencia ficción. Quizás exista un mercado de vehículos autónomos en el futuro, pero por ahora, el foco está en el análisis que se realiza para predecir cambios en el mercado, en la generación de leads y de ventas y en su función como impulsor de competitividad. La inteligencia artificial se puede aplicar en muchos negocios, como el del marketing digital, la salud, las finanzas, la agricultura y más.
El futuro de la inteligencia artificial
El próximo paso en el campo de la investigación sobre inteligencia artificial sería la incorporación de información contextual para realizar mejores predicciones y llevar a cabo tareas más complejas. Los automóviles sin conductor todavía están en etapas de desarrollo, por ejemplo. Parecen tener problemas al utilizarse en climas más complicados.
Otro posible uso en el futuro es en el campo de las investigaciones médicas. Un aspecto importante de buscar nuevas curas para enfermedades incluye entender cómo funcionan ciertas proteínas. Básicamente, si entiendes la forma completa de una proteína, sabrás cómo afecta al cuerpo humano y cómo abordarla. Esto es especialmente importante para las enfermedades autoinmunes. Las proteínas también pueden funcionar como curas por sí mismas, y aquí es donde se encuentra el verdadero valor de esta práctica, pero el problema es que las proteínas pueden comportarse y tomar millones de formas.
El proceso de entender esto puede ser muy costoso y consumir mucho tiempo, incluso para la inteligencia artificial. Aunque es difícil, la ingenuidad humana tiene un papel muy importante. Tan solo mira el juego de crowdsurfing FoldIt: se encontró una forma de utilizar las capacidades de los humanos y su talento natural para los rompecabezas para comenzar a darle forma a la manera en la que ciertos aminoácidos, los componentes principales de las proteínas, se forman. Esta predicción de las estructuras de las proteínas es algo que nuestra tecnología actual no puede procesar de forma eficiente y barata.
Con los avances en el campo de la inteligencia artificial, quizás exista un futuro cercano donde se pueda analizar el factor humano y programar los algoritmos de inteligencia artificial para descifrar estos rompecabezas con más rapidez. Esto podría implicar grandes avances para el descubrimiento de curas contra el VIH, el cáncer y el alzhéimer.
Otro descubrimiento posible que podríamos llegar a ver es que la inteligencia artificial adquiera la habilidad de entender el contenido del lenguaje humano. Esto podría ayudar a traducir y compartir muchos recursos en el mundo y empoderar a los individuos para que entiendan otros idiomas en el contexto adecuado y mediante dispositivos portátiles de traducción.
Cuando las personas traducen idiomas, entienden el contenido y lo reproducen en otra lengua aplicando el contexto necesario y las ideas expresadas. Las máquinas todavía no pueden hacer esto, no pueden contextualizar o comprender el significado detrás del lenguaje. Lo que logran hacer ahora es trasladar ciertos grupos de respuestas, pero esto no se compara a lo que podrían lograr en el futuro.
Componentes básicos de la inteligencia artificial
Para poder entender mejor cómo funcionan los sistemas de inteligencia artificial, echémosle un vistazo a algunos de sus componentes básicos.
Ciencia informática y algoritmos
La ciencia informática es el estudio de las computadoras y sus sistemas. Esta disciplina estudia los softwares y sus sistemas, que incluye la teoría detrás de ellos, sus diseños, desarrollos y aplicaciones.
Uno de los propósitos principales de este campo es la creación de sistemas de computación, que son cálculos de procedimientos aritméticos y no aritméticos. Estos sistemas siguen un modelo estructurado y bien definido que guían su procedimiento de trabajo, y conocemos estos modelos con el nombre de “algoritmo”. Son básicamente un grupo de reglas e instrucciones que se les da a los sistemas para indicarle cómo funcionar.
Científicos de datos y la importancia de la información
En el aprendizaje automático y otros campos de la inteligencia artificial como las redes neuronales y los sistemas de aprendizaje, este algoritmo es el que le da al sistema la capacidad de aprender por sí mismo y llegar a conclusiones nuevas.
Estos sistemas los programan los científicos de datos, que estudian cómo extraer información importante y valiosa de los datos. Hacen esto gracias a una combinación de experiencia, habilidades de programación y conocimiento de matemática y estadísticas. La información obtenida a partir del análisis de datos se traduce en un valor comercial tangible y operacional.
Subjetividad en la inteligencia artificial
Para poder alcanzar conclusiones e información sobre inteligencia artificial necesitamos:
- Un algoritmo que incluya un grupo de reglas
- programadas por un científico de datos
- que se alimente de un grupo de datos.
Parece simple, pero hay muchas formas en las que la subjetividad puede aparecer sin que el programador se entere. En un artículo revelador publicado en Nature, que evalúa el rol de la inteligencia artificial a la hora de alcanzar metas de desarrollo sustentables, se demuestra las muchas formas en las que la inteligencia artificial puede ser susceptible a la discriminación según raza, género y bajos ingresos. Además, esta puede no funcionar de la misma forma en países en desarrollo y naciones ricas.
Hay muchas razones por la que esto puede suceder: la propia subjetividad del programador, ya que la mayor parte del desarrollo de inteligencia artificial lo llevan a cabo programadores hombres de naciones ricas, y por eso, hay muchos errores en la información seleccionada y la forma en la que los modelos se comportan no siempre consideran a los grupos minoritarios.
Otro problema relacionado a la inteligencia artificial es el impacto climático que tiene el hardware actual que utilizamos. Los centros de almacenamiento de información y los servidores dejan una huella de carbón muy alta y consumen mucha electricidad, y quienes están a cargo de estos sistemas suelen ser las naciones ricas, pero afectan a todos. De todas formas, hay esperanzas gracias al desarrollo de sistemas de enfriamiento más eficaces y al uso de energía renovable.
Los grupos de datos utilizados para realizar cálculos son muy importantes, y un ejemplo actual de cómo la subjetividad nos afecta directamente se relaciona a las vacunas contra el covid. Existen muchos testimonios en todo el mundo sobre que las vacunas pueden afectar el ciclo menstrual de las mujeres. La razón por la que es seguro es que nadie incluyó esa información en la etapa de investigación y pruebas, y eso es debido a la subjetividad.
Otra forma en la que la inteligencia artificial puede dejar de lado a una gran parte de la población es al no darse cuenta de que no hay grupos de datos que incluyan a las personas que viven en la pobreza extrema. Al llegar a conclusiones que no incluyen a toda la población, estas conclusiones no serían universales y no podrían utilizarse de forma eficaz durante la implementación de políticas de gobierno sin implicar altos riesgos. Otros ejemplos incluyen a las fuerzas policiales y la categorización racial, que alimentan a los sistemas de inteligencia artificial con datos criminales predictivos que utilizan reconocimiento facial. Estos errores disminuyen la validación del campo.
Sin embargo, estas no son razones para frenar el desarrollo de nuevas tecnologías de inteligencia artificial. Cuando aparece una nueva tecnología, se espera que exista un período de ajuste en el cual el alcance de dicha herramienta aún se está probando. Pero como nosotros, como una sociedad global, seguimos utilizando las increíbles posibilidades que la inteligencia artificial nos da, debemos ser conscientes de la subjetividad que podríamos aplicar.
Esto significa que debemos seguir investigando y entendiendo las muchas formas en las que podemos cometer errores a la hora de diseñar nuevos algoritmos y sistemas de inteligencia artificial, sobre todo los investigadores de inteligencia artificial y durante los proyectos de investigación. Sin embargo, esto no significa que las habilidades que tiene la inteligencia artificial para ayudar a las compañías y para alcanzar resultados valiosos no sirvan.
¿Por qué la inteligencia artificial es importante?
La cantidad de información y datos generados están en un nivel nunca antes visto. Los humanos, máquinas e inteligencia artificial trabajan mucho para conseguir cada vez más información. Por eso, es lógico que necesitáramos pedir asistencia en este nuevo emprendimiento de analizar esta información, ya que el cerebro humano no puede procesar la cantidad de información que existe.
Necesitamos ayuda. Estamos viviendo una revolución informática y deberíamos utilizar todas las herramientas que tengamos disponibles. Los beneficios de los softwares impulsados por la inteligencia artificial pueden ser enormes, y pueden ayudar a tomar mejores decisiones comerciales y más informadas. Además, pueden detectar problemas inesperados y ayudar a encontrar soluciones para ellos. Incluso pueden asistir en convertir una operación en caída en un emprendimiento rentable.
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