Desmontando mitos erróneos de la Inteligencia Artificial

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Estamos expuestos a una gran cantidad de artículos que tratan de explicar qué es la Inteligencia Artificial (IA) y qué podemos hacer con ella. Desafortunadamente, ese exceso de información hace que nos encontremos con algunos mitos que son totalmente erróneos.

Los ejecutivos y directivos de las empresas, que pretenden competir en un mercado impulsado por los avances en innovación, tienen que saber diferenciar la realidad de los mitos. Sólo entonces serán ser capaces de desarrollar de forma efectiva sus próximas estrategias (o mejorar las actuales) para que los proyectos terminen proporcionando resultados verdaderamente positivos en sus negocios.

En este artículo ayudamos a desmontar algunos de los mitos erróneos más escuchados sobre Inteligencia Artificial.

Mito 1: Inteligencia Artificial y Machine Learning son lo mismo

Inteligencia artificial machine learning
Diferencias entre Inteligencia Artificial y Machine Learning

Este, probablemente, es uno de los mitos erróneos que más se repite. Seguramente se deba a que tanto “Machine Learning” (ML) como “Inteligencia Artificial”, son dos de los términos de moda en el ámbito empresarial-tecnológico y, en algunas ocasiones, se llegan a utilizan de forma equívoca.

La “Inteligencia Artificial” es un término general para un amplio conjunto de técnicas de ingeniería informática, que van desde la robótica, los sistemas basados ​​en el conocimiento y el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN).

Dentro de la Inteligencia Artificial existe un campo llamado aprendizaje automático (Machine Learning) que estudia cómo las máquinas pueden llegar a aprender. Pero, la realidad es que los programas que usan ML aprenden a través de un proceso llamado “entrenamiento” que, emulando a un ser humano, necesitan procesar numerosos casos que le permitan identificar patrones de comportamiento.

Los sistemas impulsados por ML necesitan un entrenamiento largo, con miles de casos, para llegar a ser precisos. La finalidad es que el programa, gracias a los casos de entrenamiento, termine por no requerir de programación personalizada para resolver el problema planteado.

Mito 2: La mejor IA son las Redes Neuronales Profundas (aka Aprendizaje profundo)

Aprendizaje profundo
La IA es mucho más que aprendizaje profundo

Las Redes Neuronales Profundas (o DNNs, Deep neural networks) son parte de un conjunto más amplio de métodos de aprendizaje automático basados en asimilar representaciones de datos. Sin embargo, esto no significa que el aprendizaje profundo sea siempre la mejor técnica para solucionar todos los problemas que se encuentran bajo el paraguas de la IA. Ni tampoco podríamos decir que por utilizar DNNs se logrará llevar a cabo un proyecto de forma totalmente exitosa.

De hecho, muchos de los problemas a los que la Inteligencia Artificial se enfrenta pueden afrontarse, de forma más efectiva y menos costosa, utilizando otras técnicas.

Por ejemplo, en la página web de kaggle (la mayor plataforma de carácter público donde profesionales de todo el mundo resuelven cuestiones relacionadas con los datos), la mayor parte de los problemas de IA publicados se resuelven usando técnicas que combinan diferentes técnicas de ML, no sólo el aprendizaje profundo.

Mito 3: La Inteligencia Artificial funciona igual que el cerebro humano

cerebros
Diferencias entre cerebro humano e Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial es una disciplina de la ingeniería informática. Actualmente, la IA se está utilizando para resolver problemas específicos (Inteligencia Artificial débil) y no para plagiar el cerebro humano.

Una Inteligencia Artificial que igualase (o excediese) la inteligencia humana promedio es lo que se ha decidido catalogar como Inteligencia Artificial fuerte (o AGI, Artificial General Intelligence), de la que existe un gran debate. Algunos estiman que se conseguirá desarrollar una AGI en 30 o 40 años y, por el contrario, otros expertos apuntan a que no llegará nunca.

Las capacidades de computación actuales son increíblemente más potentes que hace un par de décadas. Pero es poco realista pensar que la Inteligencia Artificial actual se puede comparar con el cerebro humano.

Una solución impulsada con PLN es capaz de capturar la forma en que las personas combinamos las palabras, para hacer coincidir determinadas preguntas con las posibles respuestas. Si bien esto es impresionante, no es equivalente a las grandes capacidades interpretativas y emocionales que tiene el cerebro humano.

Algunas soluciones de IA pueden ser bastante robustas, incluso más robustas que el cerebro humano. Un ejemplo podría ser el reconocimiento de imágenes. Una máquina podría ser capaz de reconocer un objeto mejor que un humano en el caso de que haya ruido, por ejemplo poca nitidez.

Los denominados sistemas adaptativos se hicieron famosos por su capacidad de responder bien en cambios de contexto, pero llegar a las capacidades de cómputo del cerebro humano es un reto todavía inalcanzable.

Mito 4: La IA sólo reemplazará trabajos repetitivos que no requieren de habilidades avanzadas.

oficina ordenador
La Inteligencia Artificial en los centros de trabajo

Si bien es cierto (tal y como explicábamos en el Mito 3) que la IA actual está lejos de igualar las capacidades computacionales del cerebro humano, también es cierto que las técnicas de Inteligencia Artificial son cada vez más precisas, siendo capaces de llegar cada vez más lejos en las diferentes capas del entorno laboral.

La Inteligencia Artificial ya no solo reemplaza y perfecciona los puestos más repetitivos y tediosos de las empresas, también está cambiando la forma en que otras profesiones, de carácter más especializado, realizan su trabajo.

La IA facilita a las empresas la toma de decisiones gracias a predicciones, clasificaciones y agrupaciones más precisas. La IA es capaz de realizar estas tareas con éxito al encontrar patrones dentro de datos complejos no estructurados (imágenes, audio o documentos de texto,…) o dentro del históricos datos.

Por lo tanto, una solución impulsada con IA no solo puede realizar tareas repetitivas y poco calificadas, sino que también puede ser capaz de leer miles de acuerdos de confidencialidad en pocos minutos y extraer de ellos la información útil, todo ello de forma más rápida y con menos errores que como lo haría un abogado.

Mito 5: Las máquinas inteligentes aprenden por su cuenta

ojo, máquinas
¿Cómo aprenden las máquinas?

Este mito se debe a la mala interpretación de que una máquina impulsada con Machine Learning es la que aprende por sí misma.

La realidad es que, cuando decidimos utilizar técnicas de aprendizaje automático en un sistema, la finalidad que buscamos es que la máquina termine por establecer, de forma automática los patrones de comportamiento.

El programa o modelo de Machine Learning conseguido es el resultado de la optimización de los cálculos o reglas, que se ejecutan de forma no supervisada.

Sin embargo, antes de que esto suceda, muchos otros pasos fueron realizados por humanos, que crearon los mecanismos necesarios para permitir lo siguiente:

  • Encuadrar el problema dentro del contexto explícito para ser solucionarlo con aprendizaje automático.
  • Determinar los conjuntos de datos adecuados e identificar con claridad los datos de entrada.
  • Intentar establecer el mejor método de ML según las características, para determinar la mejor codificación de las entradas.
  • Tratar de eliminar el sesgo potencial en los datos de entrenamiento.

A día de hoy, la mayor parte de estas tareas no pueden ser automatizadas por una máquina. Para configurar el entorno de forma efectiva y satisfactoria es necesario contar con profesionales o empresas especializadas en tratar con grandes cantidades de datos, ya que son capaces de guiar el proyecto de forma óptima y, luego, poner en funcionamiento todo ese proceso para sea útil en entornos empresariales.

Conclusiones

La Inteligencia Artificial actual presenta grandes beneficios para las empresas que intentan competir en el mercado.

Todas las organizaciones deben considerar el impacto potencial de incluir IA en su estrategia corporativa e investigar cómo esta tecnología puede aplicarse para dar soluciones a problemas comerciales.

Diferenciar la realidad del mito cuando se habla de Inteligencia Artificial es realmente importante para desarrollar estrategias corporativas que logren satisfacer las metas empresariales.

Si su empresa tiene previsto utilizar Inteligencia Artificial y necesita resolver preguntas relacionadas con la tecnología o el desarrollo de estas soluciones, no dude en ponerse en contacto con DAIL Software, uno de nuestros representantes le atenderá de forma personalizada.

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