Respira
Por Pola Strauss
Día con día se fortalece la discusión acerca de la relevancia en múltiples campos de investigación respecto al impacto e importancia de la inteligencia artificial (IA). A lo largo del tiempo, la humanidad ha sufrido múltiples transformaciones de gran escala que han ocasionado revoluciones en más de una industria.
Estas tecnologías son esenciales para el entendimiento de los científicos sobre los fenómenos que estudian y, de esta forma, ver más allá de lo que solo advierten a simple vista. De ahí que, al interior del debate internacional sobre la IA, existan genuinas preocupaciones sobre los peligros potenciales que tendría la adopción masiva de algoritmos y cómo podrían ocasionar la desaparición de diferentes empleos, incluso, muchos de ellos entrenados en datos con sesgos de discriminación que podrían hacer ese proceso selectivo aún más regresivo. Sin embargo, de la mano de mi formación como economista, pienso en esta adopción desde un enfoque de riesgo vs. rendimiento. Por tanto, si además de los riesgos pensamos en los rendimientos, la IA puede ayudar a la humanidad a resolver problemas altamente complejos, acortando el tiempo que toma ejecutar ciertos procesos en múltiples campos de la ciencia y demás sectores. Por lo tanto, la pregunta relevante para mí es: ¿Puede la IA acelerar de forma inusual el progreso científico de la humanidad y adentrarnos en una nueva época dorada de descubrimiento?
Los algoritmos de IA aprenden y utilizan grandes volúmenes de información y los aplican de diferentes formas que incluyen:
i. realizar tareas específicas y funciones para tomar decisiones;
ii. predecir comportamientos y hacer sugerencias basadas en datos históricos y actuales;
iii. interactúan con las personas de manera inteligente e, idealmente, sin los sesgos asociados a la manipulación de los datos.
De esta forma, la utilización de IA hará los procesos y tareas más eficientes disminuyendo sus tiempos, mejorando su planeación y predicción con resultados más precisos, así como, incrementando la productividad y satisfacción de los miembros de un equipo de trabajo.
Bajo esta premisa, la pregunta relevante se convierte en: ¿Están listas todas las empresas de todas las industrias para subirse a la ola de fervor que presenta la IA? La respuesta es no. Incluso al interior de cada sector diferentes compañías destacan con relación a sus competidores, dado que se ven afectadas por distintas circunstancias como por ejemplo los factores idiosincráticos, de ahí que un algoritmo relativamente estandarizado requiere ciertos ajustes específicos para lograr generalizar. En mi experiencia, la adopción inicia desde el orden y estructura mínimos que requiere la información, una transición que metafóricamente equivaldría a pasar de un camino de terracería a uno de asfalto. Solo mediante un entorno adecuado es posible alcanzar nuevas latitudes con el uso eficiente de los recursos tecnológicos de los que disponen.
La transición tomará tiempo, pero es de esperarse que eventualmente se concrete, debido a que entre más herramientas de IA se apliquen a un proceso, su propia arquitectura les permitirá generalizar frente a entornos más diversos y cambiantes. Datos más estructurados y con mayor variedad conducen a mejorar la capacidad predictiva de los algoritmos. Con algoritmos mejor entrenados es posible proveer un mejor servicio, clave para el éxito de una empresa. Estos, a su vez, conducen a un mayor y mejor uso de las herramientas, lo que deberá contribuir a cerrar el ciclo virtuoso.
Para quienes hemos decidido emprender en este sector, aportando desde la iniciativa privada a la revolución de IA, la ventaja de quienes encabecen la adopción será fundamental. En Daat Analytics estamos convencidos de que mientras más rápida sea la implementación de IA en una organización para brindar soluciones a sus problemáticas, su ejecución incrementará en ritmo y con ello su capacidad predictiva. Es de esperarse que con el tiempo el éxito de ciertas empresas crezca exponencialmente; también que se incrementen los riesgos para sus competidores de no adoptar estas herramientas.
En el pasado, la irrupción de diversos cambios tecnológicos ha conducido a diferentes errores, como reclamarlas falsamente como panaceas o atribuirles efectos secundarios que no se observaron. Basta recordar que en su momento el telégrafo eléctrico fue elogiado en la década de 1850 como un heraldo de la paz mundial, al igual que los aviones en el siglo XX y que posteriormente fueron herramientas útiles para agresores y agredidos en las grandes guerras del siglo pasado. Diferentes expertos en la década de 1990 mencionaron que el uso de internet reduciría la desigualdad y erradicaría controles sobre diversas sociedades, algo que ocurrió exactamente en el sentido opuesto. En cambio, el mecanismo mediante el cual la IA podría resolver diferentes problemáticas del mundo pareciera tener una base histórica más sólida: bajo nuevos enfoques y herramientas es posible generar un boom de descubrimientos e innovación científica que cambie al mundo. Será indispensable no perder la perspectiva realista.
Podemos encontrar diversos ejemplos de este tipo de irrupciones en la IA, como uno que personalmente me resulta fascinante: el descubrimiento basado en la literatura (LBD, por sus siglas en inglés), que analiza la literatura científica existente, utilizando modelos grandes de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), que descubren nuevas hipótesis, conexiones o ideas a partir de su entrenamiento con una capacidad de procesamiento superior a la que podrían ejecutar los humanos. La apuesta de esta herramienta consiste en identificar nuevos experimentos por comprobar e incluso sugerir posibles colaboraciones de investigación. Esto podría impulsar el trabajo interdisciplinario y fomentar la innovación entre campos. Cuesta trabajo creer que este tipo de sistemas pueden identificar "puntos ciegos" en un campo determinado e incluso predecir descubrimientos futuros y quién los realizará. Parece ciencia ficción; sin embargo, la ciencia ya está evolucionando en esta dirección, la ficción sería negarlo.
Por tanto, la idea de que la IA podría transformar y acelerar ciertos procesos en diferentes áreas hoy es una realidad. No obstante, existe una barrera sociológica: toda esta transformación se puede dar si, como especie humana, estamos dispuestos a implementarla de forma inteligente y sustentable. Habiendo una enorme mayoría de personas que requerirán formación y capacitación para conocer mejor estas herramientas, el gran foco está en el miedo que ocasiona que algunos empleos desaparezcan, pero yo apostaría por afirmar sobre la pregunta que da título a este artículo: “Can you really show an old dog new tricks?”
La transición que por ahora experimenta la IA está pasando paulatinamente de ser una utopía (el aprendizaje mecanizado) a una realidad para un porcentaje todavía limitado de la población, generalmente especialistas en varios campos científicos.
Los gobiernos pueden colaborar financiando más investigaciones sobre la integración de la IA en diferentes sectores productivos que no son de uso exclusivo del sector privado. Si se logra, al incluir este tipo de herramientas, la humanidad experimentará cambios de proporciones equiparables a la Revolución Industrial, por el cambio tecnológico, pero también debería ser una nueva Ilustración, por la perspectiva humanista que le debemos impregnar.
Utilizando una frase trillada que data de junio de 1980: “If Japan Can…Why Can’t We”, si no es que antes Silverpreneur ha decidido entrar de lleno en esta revolución, ¿tú, qué vas a hacer al respecto?
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