La Inteligencia Artificial (IA) continúa su desarrollo y es cada vez más usada en diferentes escenarios.
Si bien, compañías como IBM han hablado del concepto desde hace 70 años, primero con el diseño de supercomputadoras como Deep Blue (que venció a Gary Kasparov en un juego de ajedrez en febrero de 1996), luego con el proyecto IBM Watson, que inició en 2005 y que mostró sus resultados en 2011, al ganar el concurso televisivo Jeopardy!, hoy con el machine learning y otras herramientas de analítica y mayor capacidad de procesamiento, la IA está ayudando a resolver problemas de la humanidad.
La IA no solo está en uso en procesadores, celulares, chats y navegadores, muy populares hoy en día ante los usuarios finales, sino que forma parte de las empresas. De hecho, casi el 30% de los profesionales en tecnologías de la información en Latinoamérica aseguran que implementaron IA en sus empresas en 2022, y el 66% han acelerado sus inversiones y el despliegue de esta tecnología en los últimos 24 meses, de acuerdo con el IBM Global IA Adoption Index. En Colombia, una de cada cuatro empresas reportan que utilizan la IA en sus operaciones comerciales. Además, el 47% de las empresas informan que están explorando el uso de la IA y más de la mitad de los profesionales de TI (56%) indican que su compañía tiene planes de invertir en la adopción de la IA a través de su incorporación en procesos y aplicaciones.
Y es que los casos de uso en diversas industrias se están multiplicando para cubrir una amplia variedad de aplicaciones que van desde la eficiencia operativa, la reducción de costos y la automatización, hasta la optimización de la cadena de suministro, la captura de nuevas oportunidades de mercado y mejoras en la experiencia del usuario, investigaciones científicas, y más.
Pero, en este ambiente de innovación, gracias a la IA, han surgido inquietudes acerca de la ética y la responsabilidad de los desarrollos. Hace poco, en una carta abierta, más de 1000 personalidades, líderes y científicos tecnológicos como el cofundador de Apple, Steve Wozniak, y el consejero delegado de SpaceX y Tesla, Elon Musk, coincidieron en que la IA plantea “profundos riesgos para la sociedad y la humanidad, como demuestran extensas investigaciones y reconocen los principales laboratorios de IA”.
La petición pide una pausa de seis meses en las actualizaciones de las plataformas de IA generativa, como GPT-4, que es el gran modelo de lenguaje (LLM) que impulsa el popular chatbot de procesamiento de lenguaje natural ChatGPT.
En ese sentido, dos palabras son clave: Ética + confianza. Patricio Espinosa, gerente general de IBM Colombia, Perú, Ecuador, Venezuela, Bolivia y LCR, explicó que la IA es una tecnología que requiere de entrenamiento y se basa en grandes cantidades de información, por eso es fundamental que no haya sesgos, sino un manejo ético y transparente. Y añade: “Para todo el que la use, debe ser explicable el origen de la recomendación o el resultado. Esos parámetros éticos deben ser críticos para los requisitos regulatorios, al tiempo que mantienen la propiedad y la protección total de los datos y la información. IBM, por ejemplo, se ha centrado en promover el diálogo global sobre la confianza y la ética de la IA durante años”.
La compañía ha presentado los Pilares de la Inteligencia Artificial confiable, que se sustenta en cinco aspectos:
• Explicabilidad: la capacidad del sistema de IA para proporcionar una explicación interpretable por humanos para sus predicciones e ideas.
• Equidad: trato equitativo de individuos o grupos de individuos por un sistema de IA. La equidad de un sistema depende del contexto en el que se utilice.
• Robustez: la capacidad para manejar condiciones excepcionales, como anormalidades, de manera efectiva.
• Transparencia: la capacidad para incluir y compartir información sobre cómo se ha diseñado y desarrollado.
• Privacidad: la capacidad de la IA para priorizar y salvaguardar la privacidad y los derechos de datos de los consumidores.
Papel de los datos en las organizaciones
Mientras el debate avanza, técnicamente es claro el papel de los datos para el desarrollo de la IA, y en esa línea, IBM presentó un estudio realizado a Directores de Datos o CDOs (por sus siglas en inglés), de más de 30 países y pertenecientes a 29 industrias.
El estudio refleja que, aunque hace 20 años se creó el cargo de director de Datos, sus prioridades no son consistentes:
o 63% dice que es responsable de alinear la estrategia de datos y análisis con la estrategia comercial (Global)
o 68% dice que garantizar la seguridad de los datos es la responsabilidad más importante de su función (Latinoamérica)
o 65% dice que los datos de su organización están seguros y protegidos (Latinoamérica)
• Solo 8% de los directores está haciendo la diferencia con cuatro acciones exitosas:
o Tiene una línea de visión clara de los datos al valor (ROI)
o Aprovechan las inversiones ya existentes
o Ven los datos como un elemento central de la innovación empresarial
o Están comprometidos con su ecosistema de socios
• En América Latina, las tecnologías que más se están usando para potenciar el valor de los datos son:
o Análisis predictivo (66%)
o Automatización (62%)
o IA (46%)
• Más de la mitad (54%) de los CDO en América Latina dice que están tomando mejores y más rápidas decisiones al aplicar IA a sus datos, y el 34% informa que están usando IA para automatizar la toma de decisiones.
• El 54% en América Latina indica que su estrategia de gestión de datos está explícitamente alineada con su transformación digital.
• En la región, 59% de los CDO tiene umbrales claramente definidos para la toma de decisiones automatizada.
• Solo el 41% señala los resultados completos y explicables como una característica importante de su arquitectura de datos en América Latina.
Lo cierto es que hoy en día, las aplicaciones de IA están destinadas a resolver un problema específico que puede tener un impacto profundo y una rápida generación de valor, incluido el servicio al cliente, la gestión de riesgos, las TI y la planificación y previsión.
Tres casos de uso de IA
1. Clima: IBM y el Marshall Space Flight Center de NASA anunciaron hoy una colaboración para utilizar la tecnología de inteligencia artificial (IA) de IBM con el fin de descubrir nuevos conocimientos en el enorme caudal de datos científicos geoespaciales y de la Tierra de la NASA. El trabajo conjunto aplicará por primera vez la tecnología de modelos fundacionales de IA a los datos de los satélites de observación de la Tierra de la NASA. Los modelos fundacionales son tipos de modelos de IA que se entrenan en un amplio conjunto de datos no etiquetados, que se pueden utilizar para diferentes tareas y permiten aplicar información sobre una situación a otra. Estos modelos avanzaron rápidamente en el campo de la tecnología de procesamiento del lenguaje natural (PLN) en los últimos cinco años, e IBM es pionera en aplicaciones de modelos fundacionales más allá del lenguaje.
Las observaciones de la Tierra que permiten a los científicos estudiar y monitorear nuestro planeta se están recopilando a un ritmo y volumen sin precedentes. Se requieren enfoques nuevos e innovadores para extraer conocimientos de estos vastos recursos de datos. El objetivo de este trabajo es proporcionar a los investigadores una forma más fácil para analizar y obtener información de estos grandes conjuntos de datos. La tecnología de modelos fundacionales de IBM tiene el potencial de acelerar el descubrimiento y el análisis de estos datos para avanzar rápidamente en la comprensión científica de la Tierra y la respuesta a los problemas relacionados con el clima.
2. Agricultura: Tener una agricultura y cadena alimentaria sustentable implica el uso racional de los recursos como el suelo, el agua y los insumos, para mejorar la calidad ambiental y la calidad de vida de los productores y la sociedad. Esto nos lleva a mirar a tres pilares clave para la sustentabilidad de la industria alimentaria: el cambio climático, la escasez de recursos y la pérdida de alimentos.
Por ejemplo, el sector agrícola y, especialmente, la agricultura de riego utiliza la mayoría del agua, con un 70% de las extracciones. Ante esto, tecnologías como la inteligencia artificial están transformando la industria, ayudando a la evaluación de suelos, planificación de riego y control de químicos, haciendo más eficiente el uso de los recursos y reduciendo impacto medioambiental.
3. Educación: WatsomApp, que es una empresa independiente que se fundó en España hace varios años, anunció su expansión a Colombia. Su objetivo es utilizar la inteligencia artificial para detectar casos de niños o jóvenes entre 7 y 16 años que estén teniendo problemas de socialización en colegios o escuelas.
WatsomApp consiste en un juego virtual con inteligencia artificial de IBM en el que los estudiantes crean su propio avatar y responden preguntas basadas en situaciones hipotéticas como “¿Con quién te sentarías si hubiera un viaje en autobús con tus compañeros de clase?” o “¿Cuál sería tu reacción si vieras una pelea?”. También hay preguntas más simples como identificar a los dos mejores amigos. Utilizando algoritmos, herramientas como IBM Watson Assistant y la información proporcionada por los estudiantes, WatsomApp detecta a aquellos que necesitan apoyo psicológico debido a problemas de convivencia o socialización.
Esta herramienta es de gran utilidad para profesionales de la psicología y los docentes, ya que permite detectar en tiempo real los casos de niños que requieren apoyo, previniendo problemas futuros como el aislamiento o la deserción escolar.
