El impacto de la inteligencia artificial (IA, o AI por sus siglas en inglés) en las vidas humanas y la economía ha sido enorme. La inteligencia artificial puede agregar alrededor de $15,7 billones de dólares a la economía mundial para 2030. Con varias empresas prediciendo que el uso de IA puede aumentar la productividad empresarial hasta en un 40%, el dramático aumento en el número de nuevas empresas de IA se ha magnificado 14 veces desde 2000.
En este panorama se evidencian grandes beneficios de esta tecnología para todas las industrias, pero a ello vienen ligados algunos retos y desafíos, especialmente para las empresas que no están preparadas para competir en un mercado colmado de automatización robótica de procesos.
La cantidad de energía que utilizan estos algoritmos es un factor que mantiene alejados a la mayoría de los desarrolladores y empresas. El aprendizaje automático y el profundo son los peldaños de esta inteligencia artificial y exigen un número cada vez mayor de núcleos y GPU (Unidades de Procesamiento) para funcionar de manera eficiente.
Esta tecnología requiere la potencia informática de una supercomputadora y las supercomputadoras no son accesibles para todas las empresas. Aunque, debido a la disponibilidad y elasticidad de Cloud Computing y de sistemas de procesamiento paralelo, los desarrolladores trabajan en sistemas de IA de manera más efectiva, estos igual tienen un precio y costos adicionales. No todo el mundo puede permitirse eso con un aumento en la entrada de cantidades de datos sin precedentes y algoritmos complejos que incrementan rápidamente.
Uno de los factores más importantes que preocupan a la IA es la naturaleza desconocida de cómo los modelos de aprendizaje profundo predicen el resultado. Cómo un conjunto específico de entradas puede idear una solución para diferentes tipos de problemas es difícil de entender para muchos líderes empresariales.
Muchas personas ni siquiera conocen el uso o la existencia de la Inteligencia Artificial y cómo se integra en elementos cotidianos con los que interactúan, como teléfonos inteligentes, televisores inteligentes, banca e incluso automóviles (en algún nivel de automatización).
Aunque existen muchos lugares en el mercado donde podemos utilizar la Inteligencia Artificial como mejor alternativa a los sistemas tradicionales. El verdadero problema es la falta de conocimiento de la Inteligencia Artificial. Aparte de los expertos en tecnología, los estudiantes universitarios y los investigadores, solo hay un número limitado de personas que conocen el potencial de la IA.
Por ejemplo, hay muchas PyMEs (Pequeñas y Medianas Empresas) que pueden programar su trabajo o aprender formas innovadoras de aumentar su producción, administrar recursos, vender y administrar productos en línea, comprender el comportamiento del consumidor y reaccionar al mercado de manera efectiva y eficiente con optimización de procesos de negocio mediante la automatización; pero no saben cómo pueden hacerlo y el alcance que pueden lograr.
El factor principal en el que se basan todos los modelos de aprendizaje automático es la disponibilidad de datos y recursos para entrenarlos. Pero como estos datos se generan a partir de millones de usuarios en todo el mundo, existe la posibilidad de que existan vulnerabilidades y se utilicen con malos propósitos.
Por ejemplo, supongamos que un proveedor de servicios médicos ofrece servicios a 1 millón de personas en una ciudad y, debido a un ciberataque, los datos personales de todo el millón de usuarios caen en manos de todos en la dark web. Estos datos incluyen información sobre enfermedades, problemas de salud, historial médico y mucho más. Para empeorar las cosas, ahora estamos tratando con datos del tamaño de los planetas. Con tantos datos llegando desde todas las direcciones, seguramente habría algunos casos de fuga de datos.
Algunas empresas ya han comenzado a trabajar de forma innovadora para sortear estas barreras. Entrena los datos en dispositivos inteligentes y, por lo tanto, no se envía de vuelta a los servidores, solo el modelo entrenado se envía de vuelta a la organización.
La naturaleza buena o mala de un sistema de IA realmente depende de la cantidad de datos en la que estén entrenados. Por lo tanto, la capacidad de obtener buenos datos es la solución para excelentes sistemas de IA en el futuro. Pero, en realidad, los datos cotidianos que recopilan las organizaciones son deficientes y no tienen importancia propia.
Son parciales y solo de alguna manera definen la naturaleza y las especificaciones de un número limitado de personas con intereses comunes basados en la religión, la etnia, el género, la comunidad y otros prejuicios raciales. El cambio real solo se puede lograr mediante la definición de algunos algoritmos que puedan rastrear estos problemas de manera eficiente.
Con grandes empresas como Google, Facebook y Apple enfrentando cargos por el uso no ético de los datos generados por los usuarios, varios países están utilizando estrictas reglas de TI para restringir el flujo de la data y de la información. Por lo tanto, estas empresas ahora enfrentan el problema de usar datos locales para desarrollar aplicaciones para el mundo, y eso daría lugar a sesgos.
Los datos son un aspecto muy importante de la IA, y cuando están etiquetados se utilizan para entrenar a las máquinas para que aprendan y hagan predicciones. Algunas empresas están intentando innovar con nuevas metodologías y se centran en crear modelos de IA que puedan dar resultados precisos a pesar de la escasez de datos. Con información sesgada, todo el sistema podría fallar.
Los datos y los procesos de implementación son las principales fuentes de retos para la inteligencia artificial en los próximos años, sin embargo, las empresas deben buscar las mejores y más ágiles formas de gestionarlos para seguir siendo competitivas en un mundo en el que la automatización es un imperativo.
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