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¿Qué esperamos de la inteligencia artificial en 2018?

05 marzo 2018

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Frente a las grandes visiones futuristas acerca de la inteligencia artificial a largo plazo sobre coches que conducen solos y robots que realizan operaciones a corazón abierto, conviene conocer cuáles son los temas que debemos tener en cuenta en el estricto corto plazo y cuáles son las tendencias más inmediatas en este campo.

Pablo Rodríguez Canfranc

La inteligencia artificial es el término de moda de esta década. A lo largo del siglo XX, las máquinas que aprenden no traspasaban los límites de los escritos teóricos y de la ciencia ficción, pero, ya en este siglo, por fin se están materializando aplicaciones de IA en numerosos sectores de actividad. La capacidad disruptiva de esta tecnología aparentemente es tan poderosa que el miedo y la preocupación por el futuro impregnan los discursos más apocalípticos.

Sin embargo, también abundan los esfuerzos analíticos que tratan de matizar los efectos reales que las máquinas inteligentes tienen sobre la sociedad y la economía y la velocidad a la que se producen los cambios, que pueden no ser tan inminentes.

Recientemente, el Foro Económico Mundial ha publicado un trabajo de prospectiva que predice la ocurrencia de ocho escenarios para el futuro del trabajo, en función del comportamiento de variables como el ritmo de innovación tecnológica, la velocidad de aprendizaje de la mano de obra y la movilidad de la fuerza de trabajo. También con Jobs lost, jobs gained: workforce transitions in a time of automation, el Mckinsey Global Institute predice que empleos que desaparecerán para 2030 y aquellos que surgirán nuevos en la economía digital.

Por su parte, PwC ha preferido limitar sus vaticinios al más estricto corto plazo, consciente de lo difícil que es realizar una predicción a cinco o diez años en un tema tan complejo que evoluciona tan rápido. Por ello, en su informe 2018 AI predictions – 8 insights to shape business strategy acota el marco de su especulación sobre el futuro de la inteligencia artificial a los límites del año en curso.

Como el propio título del documento indica, ocho son los fenómenos o tendencias que los autores de PwC postulan que ocurrirán o que habrá que tener en cuenta en 2018:

1. La inteligencia artificial impactará en los empleadores antes de hacerlo en el empleo

Este juego de palabras encierra la creencia de que las máquinas no van simplemente a destruir empleo, como pregonan las profecías más catastrofistas, sino que conducirán a una transformación compleja del mercado de trabajo.

Básicamente, el estudio habla del surgimiento del centauro, un algoritmo que trabaja mano a mano con un humano. El trabajador se apoya en la capacidad operativa de la máquina, pero puede tomar decisiones él mismo cuando lo considere necesario.  Es decir, que la inteligencia artificial no tendrá el control absoluto y siempre estará sometida al criterio humano.

En 2018, las empresas comenzarán a analizar cómo cambiar la forma de trabajar y a centrase en redefinir las tareas, las competencias requeridas y el esquema mental, para adecuarlos al nuevo entorno.

En consecuencia, puede que la amenaza de las máquinas quede como una falsa alarma y la opinión sobre los sistemas inteligentes se vuelva más favorable entre los trabajadores, llegando estos a apreciar sus ventajas en los entornos de trabajo.

2. La inteligencia artificial pondrá los pies en la tierra

Frente a las visiones futuristas que predicen las maravillas que serán capaces de realizar las máquinas inteligentes en las próximas décadas, en el estricto corto plazo podremos ver cómo estos sistemas empoderan a los trabajadores, añadiendo valor a la empresa, especialmente a través de tres líneas de actuación:

  1. Automatizando procesos demasiado complejos para la antigua tecnología.
  2. Identificando tendencias en los datos históricos para crear valor de negocio.
  3. Aportando inteligencia de previsión para apoyar la toma de decisiones humana.

Las empresas no deben implementar inteligencia artificial porque sí sin un fin concreto, sino hacerlo para solucionar problemas concretos de negocio.

3. La inteligencia artificial nos ayudará a responder a la gran pregunta sobre los datos

Muchas empresas todavía están esperando el retorno de las inversiones realizadas en big data, puesto que se han tenido que enfrentar con una curva de aprendizaje demasiado “empinada”, con herramientas de explotación todavía poco desarrolladas y con la necesidad de realizar importantes cambios organizativos.

La inteligencia artificial es la tecnología que necesitan para optimizar la explotación de las grandes masas de datos, pues aporta:

  • Métodos más fáciles para la minería de datos poco estructurados, como puede ser el procesado del lenguaje natural y la clasificación y el indexado de texto.
  • Suites de aplicaciones corporativas que incluyen inteligencia artificial.
  • Poder convertir los lagos de datos (data lakes) en plataformas de servicios.
  • Nubes públicas que se pueden beneficiar de distintos tipos de datos.
  • Aprendizaje de máquinas (machine learning) y gestión de datos automatizados.

4. Serán los especialistas de cada campo y no los programadores los que dirijan la evolución de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial poco a poco irá penetrando en todos los campos, desde el análisis financiero al cuidado de la salud, pero no se puede esperar que los informáticos y programadores entiendan en profundidad de cada área en la que se aplica. Por ejemplo, si el objetivo es diseñar un algoritmo que pueda predecir el comportamiento del mercado de divisas, necesitaremos los conocimientos de un experto financiero para llevarlo a cabo, no bastan los conocimientos de programación. Los tecnólogos necesitarán de expertos en cada caso que les ayuden a diseñar los sistemas y a probar su eficiencia.

Por otro lado, las aplicaciones de inteligencia artificial cada vez serán más fáciles de usar, incluso en muchas ocasiones no hará falta saber lenguajes de programación para manejarlas. Es algo parecido, a grandes rasgos, a lo que sucedió a principios de la década de los 90, cuando las interfaces gráficas simplificaron sobremanera el uso del ordenador personal, haciendo innecesario el tener que conocer los comandos de los sistemas operativos, como por ejemplo, el MS-DOS.

Aunque requieran cursos de formación para su manejo, los programas de inteligencia artificial llegarán a ser utilizados por los profesionales de las áreas en las que se apliquen, no requiriendo la intervención de un técnico programador.

5. Los ciberataques serán más poderosos con la inteligencia artificial, pero también lo serán las defensas

El hacking es uno de los primeros campos en los que la inteligencia artificial ha demostrado su utilidad. Aporta la capacidad para automatizar los ataques a servidores o la infección simultáneamente de millones de ordenadores.

Sin embargo, la misma tecnología que sirve para hacer daño es útil también para proteger: ofrece la capacidad de analizar en tiempo real millones de datos identificando prematuramente vulnerabilidades de los sistemas, riesgos y amenazas.

La ciberseguridad será quizá donde la inteligencia artificial primero se aplique en las empresas, dado que los atacantes ya la utilizan como arma y, por tanto, es necesario establecer defensas acordes con dicha potencia.

6. Debe convertirse en prioridad el abrir la caja negra de la inteligencia artificial

Uno de los problemas del importante avance tecnológico de la inteligencia artificial actual es que, al aprender de forma autónoma, en numerosas ocasiones los humanos no sabemos por qué los algoritmos toman determinadas decisiones o en qué razonamiento basan un diagnóstico. Este fenómeno a menudo compara la inteligencia artificial con una caja negra que no sabemos qué contiene.

Evidentemente, el no comprender a fondo cómo funciona una determinada máquina puede llevar a que está tenga un funcionamiento no deseado o genere efectos colaterales no previstos por sus programadores.

El informe de PwC convierte en una prioridad a corto plazo el poder comprender a la perfección cómo funcionan los algoritmos de inteligencia artificial, sin dejar “ángulos muertos”. Esto implica:

  1. Transparencia – Comprender el modelo de toma de decisiones de la inteligencia artificial.
  2. Explicabilidad –Entender el razonamiento que esconde cualquier decisión tomada.
  3. Demostrabilidad – Certeza matemática que esconden las decisiones.

7. Las naciones competirán por la inteligencia artificial

El valor generado por la inteligencia artificial se calcula en casi 16 billones de dólares en 2030 y, como es lógico, todos los países se están posicionando en el tablero internacional para sacar la mayor tajada de esta gran esperanza tecnológica.

Aunque el actual equipo de gobierno de Estados Unidos ha frenado las inversiones en inteligencia artificial, otros países están intentando no perder el ritmo marcado por China, que considera el desarrollo y la aplicación de esta tecnología como una prioridad estratégica nacional. De esta forma, países como Reino Unido, Canadá, Japón, Alemania y Emiratos Árabes Unidos están desplegando planes en este campo para no quedar atrás.

8. La presión para garantizar un uso responsable de la inteligencia artificial no se centrará únicamente sobre las empresas tecnológicas

Existe un miedo generalizado acerca de los peligros de hacer un mal uso de una herramienta tan potente como la inteligencia artificial. Su esperado carácter disruptivo crea desasosiego e incertidumbre, tanto entre las empresas como en los poderes públicos y ciudadanos.

Es por ello que están alzándose voces en defensa de maximizar los beneficios que la inteligencia artificial puede traer a la humanidad y a la vez minimizar los riesgos. Instituciones y organismos como Center for the Fourth Industrial Revolution, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), AI Now, The Partnership on AI, Future of Life, AI for Good o DeepMind, son ya muy activos en este terreno y llaman la atención sobre los siguientes aspectos:

  • Diseñar la inteligencia artificial considerando su impacto social.
  • Probar extensamente la inteligencia artificial antes de su lanzamiento.
  • Utilizarla de forma transparente.
  • Monitorizarla rigurosamente después del lanzamiento.
  • Fomentar la formación continua de la fuerza de trabajo.
  • Proteger la privacidad de la información.
  • Establecer estándares para el uso y la seguridad de los conjuntos de datos.
  • Establecer herramientas y estándares para auditar los algoritmos.

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