“No todas las empresas necesitan una estrategia de IA” y 4 mitos más sobre inteligencia artificial

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¿Es equiparable la inteligencia artificial a la mente humana? ¿Aprenden solas las máquinas? ¿Están libres de sesgos? ¿Y únicamente sustituirán trabajos repetitivos? Gartner responde a todo ello.

¿Necesitan o no necesitan las empresas lanzarse a la adopción de la inteligencia artificial (IA)?

La consultora Gartner lo tiene claro. Sostener que “no todas las empresas necesitan una estrategia de IA” es un error. En opinión de su vicepresidente de investigación Alexander Linden, “incluso si la estrategia actual es ‘no IA’, esto debería ser una decisión consciente basada en la investigación y la consideración. Y, como cualquier otra estrategia, debe revisarse y cambiarse de forma periódica de acuerdo con las necesidades de la organización”.

Esto significa que todas las compañías deberían estudiar el impacto que este fenómeno tecnológico puede tener en su negocio para no quedarse en desventaja frente a la competencia.

Y eso no es todo. Gartner identifica otros cuatro mitos comunes entre los líderes de TI y de negocios respecto a IA.

Uno de ellos es el que afirma que “la IA funciona de la misma manera que el cerebro humano”. Aquí Linden explica que “algunas formas de aprendizaje automático (ML), una categoría de IA, pueden haber sido inspiradas por el cerebro humano, pero no son equivalentes. La tecnología de reconocimiento de imágenes, por ejemplo, es más precisa que la mayoría de los humanos, pero no sirve de nada cuando se trata de resolver un problema matemático”.

En este sentido, “la regla con la IA actual es que resuelve una tarea sumamente bien, pero falla si las condiciones de la tarea cambian solamente un poco”, razona este investigador. Inteligencia tecnológica e inteligencia humana no serían, por tanto, comparables.

Siguiendo por el mismo camino, lo de que “las máquinas inteligentes aprenden por su cuenta” tampoco sería cierto en tanto que precisan de expertos para su desarrollo, incluyendo la preparación de los datos o la actualización continua del software. Ni se puede sostener que “la IA puede estar libre de sesgos”, porque los tiene, aunque se intenten reducir.

Alexander Linden recomienda, más allá de utilizar “diversos conjuntos de datos”, apostar por “la diversidad en los equipos que trabajan con la IA y hacer que los miembros del equipo revisen el trabajo de cada uno” para intentar que todo funcione lo mejor posible.

Por último, no es cierto que “la IA solamente reemplazará a trabajos repetitivos que no requieren de títulos avanzados”. Se prevé que su introducción vaya generando tareas complejas y casos poco usuales, que quedarán a disposición de los humanos. Y estas personas deberían ajustar su formación acorde a las nuevas circunstancias.

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