¿Cómo la Inteligencia Artificial (IA) afecta nuestras vidas?

Otros autores como el CEO de DataRobot Jeremy Achin, definen la Inteligencia artificial como un sistema computacional que se utiliza para que las máquinas realicen trabajos que requieren la inteligencia humana.

Para la responsable de la enciclopedia tecnológica de Tech Target, Margaret Rose, se trata de un sistema que simula distintos procesos humanos como el aprendizaje, el razonamiento y la autocorrección.

El presidente del Future Life Institute, Max Tegmark, afirma que “como todo lo que nos gusta de nuestra civilización es un producto de nuestra inteligencia, amplificar nuestra inteligencia humana con inteligencia artificial tiene el potencial de ayudar a la civilización a aflorar como nunca antes”.

¿Cómo funciona la IA?

La IA funciona a través de algoritmos que actúan a partir de reglas de programación y su subconjunto Machine Learning (ML) y las distintas técnicas ML como Deep Learning (DL).

Machine Learning (ML)

Es una rama de la Inteligencia Artificial y de las más comunes que se encarga de desarrollar técnicas para que los algoritmos que se hayan desarrollado aprendan y mejoren con el tiempo. Implica una gran cantidad de código y fórmulas matemáticas complejas para permitir que las máquinas encuentren la solución a un problema dado. Esta vertiente de la IA es una de las más desarrolladas con fines comerciales o empresariales en la actualidad, ya que se utiliza para procesar grandes cantidades de datos rápidamente y depositarlos de manera comprensible para los humanos.

Un claro ejemplo de esto son los datos que se extraen de plantas de producción en el que los elementos conectados alimentan un flujo constante de datos sobre el estado de las máquinas, la producción, funcionalidad, temperatura, etc. a un núcleo central. Esta enorme cantidad de datos derivada del proceso productivo se debe analizar para conseguir una mejora continua y una toma de decisiones adecuada, sin embargo el volumen de estos datos hace que el ser humano deba emplear una gran cantidad de tiempo (días) en el análisis y la trazabilidad.

En este momento es cuando el Machine Learning entra en juego, permitiendo que se analicen los datos a medida que se van incorporando en el proceso productivo e identificando patrones o anomalías en el funcionamiento de una manera más rápida y precisa. De este modo, se pueden llegar a lanzar avisos o alertas a para la toma de decisiones.

Deep Learning (DL)

Es una versión aún más específica del Machine Learning (ML) que hace referencia a un conjunto de algoritmos (o redes neuronales) que están pensados para el aprendizaje automático de las máquinas y participan en un razonamiento no lineal. En esta técnica los algoritmos se agrupan en redes neuronales artificiales que pretender actuar como las redes neuronales humanas presentes en el cerebro. Es una técnica que permite aprender de una manera profunda sin un código específico para ello.

El Deep Learning es fundamental para realizar funciones mucho más avanzadas permitiendo el análisis de una amplio rango de factores a la vez. Por ejemplo, el Deep Learing se utiliza para contextualizar la información que reciben los sensores que se utilizan en los coches autónomos: la distancia de los objetos, la velocidad a la que se mueven, predicciones en base al movimiento que están realizando, etc. Esta información la utilizan para decidir cómo y cuándo cambiar de carril, entre otros.

Avances y beneficios de la IA

La IA ha desatado una ola de innovación y eficiencia en diversos sectores, impulsando ventajas significativas:

1. Automatización de procesos: La capacidad de la IA para automatizar tareas repetitivas y optimizar procesos ha mejorado la eficiencia en industrias como la manufactura y los servicios financieros.

2. Potenciación de la creatividad: Liberando a las personas de tareas monótonas, la IA permite dedicar más tiempo a funciones creativas y estratégicas, fomentando la innovación.

3. Precisión y reducción de errores: En entornos industriales, la IA ofrece una precisión superior a la humana, reduciendo los errores y mejorando la calidad del trabajo.

4. Análisis de datos en tiempo real: La capacidad de la IA para analizar y explotar datos en tiempo real agiliza la toma de decisiones y permite una respuesta más rápida a las condiciones cambiantes.

5. Mantenimiento predictivo: La IA facilita el mantenimiento predictivo de equipos industriales, aumentando su rendimiento y ciclo de vida.

6. Mejora en la toma de decisiones: Al proporcionar información estructurada, la IA capacita a los responsables para tomar decisiones más rápidas y eficientes, tanto a nivel de producción como de negocio.

7. Control y optimización de procesos: La IA permite procesos más eficientes y libres de errores, otorgando un mayor control sobre las líneas de producción.

8. Aumento de productividad y calidad: No solo incrementa la productividad de la maquinaria, sino que también mejora la productividad de los trabajadores y la calidad del trabajo realizado.

Desafíos y barreras

A pesar de sus beneficios, la implementación de la IA enfrenta obstáculos importantes:

1. Disponibilidad y calidad de datos: La falta de datos organizados y consistentes representa un desafío para las empresas que buscan aprovechar la IA, requiriendo una estrategia clara para su gestión.

2. Escasez de talentos especializados: La demanda de profesionales cualificados en IA supera la oferta, lo que dificulta la implementación exitosa de proyectos en muchas empresas.

3. Coste y tiempo de implementación: Los altos costos y los largos plazos de implementación pueden ser prohibitivos para algunas organizaciones, especialmente aquellas sin experiencia previa en IA.

Perspectivas futuras y consideraciones éticas

A medida que la IA continúa transformando nuestras vidas, es crucial abordar consideraciones éticas y de seguridad:

1. Automatización y empleo: La automatización impulsada por la IA plantea preguntas sobre el futuro del trabajo y la necesidad de habilidades nuevas y diferentes.

2. Privacidad y seguridad: La proliferación de la IA plantea preocupaciones sobre la privacidad de los datos y el sesgo algorítmico, destacando la importancia de salvaguardar la seguridad y la ética.

3. Regulación y responsabilidad: Es fundamental establecer marcos regulatorios sólidos y promover la responsabilidad corporativa en el desarrollo y uso de la IA.