Desmitificando la IA: Por qué darle un toque humanizador al impacto de la IA no llevará a las empresas a ninguna parte

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En octubre de 1950, el matemático británico Alan Turing creó lo que llamó el «Juego de la Imitación». El artículo del diario de Turing, publicado por primera vez en la revista Mind de psicología y filosofía, más tarde se conocería como el «Test de Turing» – una prueba ampliamente popularizada de la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente equivalente o indistinguible del de un humano.

Desde entonces, el concepto de un sistema de inteligencia artificial (IA) cuya inteligencia supere la nuestra ha capturado la imaginación pública. Y ahora, empresas de tecnología como OpenAI, Anthropic, Alphabet, Microsoft y otras han declarado públicamente que están tratando de construir dicho sistema.

OpenAI incluso incluyó el objetivo de desarrollar una máquina capaz de una inteligencia artificial general (AGI) en su carta fundacional.


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Sin embargo, antropomorfizar los sistemas de inteligencia artificial, o atribuirles características humanas, puede plantear varios peligros, y para muchos casos de uso empresarial de esta tecnología innovadora, hacerlo puede ser una distracción fatal de la utilidad real que la IA puede ofrecer.

Después de todo, la inteligencia artificial no es tan misteriosa como la gente piensa. Los modelos de IA son sistemas informatizados que utilizan algoritmos probabilísticos sofisticados a gran velocidad para resolver problemas complejos. Están entrenados para imitar y construidos para generar. No piensan, no creen ni tienen emociones.

Y asumir que los modelos y productos de IA poseen comprensión, emociones o habilidades de razonamiento similares a los humanos puede dejar a las empresas en apuros al intentar aprovechar la tecnología más allá de lo que es capaz en la actualidad.

La educación y la comunicación sobre la naturaleza de los sistemas de IA pueden ayudar a gestionar las expectativas y garantizar un uso responsable. Dentro de un entorno empresarial, implementar sistemas de inteligencia artificial con un enfoque realista en objetivos cuantificables y retorno de inversión esperado (ROI) es clave para el éxito.

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La inteligencia artificial es una herramienta, no una criatura: realizará tareas, no trabajos

Los investigadores científicos y diversas agencias gubernamentales han estado trabajando en formas de inteligencia artificial desde la década de 1940 y 1950, pero la disponibilidad de grandes cantidades de datos para entrenar modelos de IA y los avances en hardware, como los chips de IA y la informática de alto rendimiento, han llevado a importantes avances en el campo en los últimos años.

La aparición de la IA generativa ha dado lugar a interfaces de IA conversacionales que utilizan miles de millones de puntos de datos y algoritmos probabilísticos avanzados para imitar el estilo de escritura y comunicación humana.

Si bien los chatbots como ChatGPT de OpenAI, Bard de Google, Claude de Anthropic y otros pueden mantener conversaciones e incluso escribir código o generar imágenes como si fueran humanos, en realidad no lo son. Y sus capacidades son mucho más limitadas.

«La imaginación y la creación de algo nuevo no es algo de lo que la IA sea capaz… solo está imitando lo que ha aprendido», dijo Ofir Krakowski, CEO y cofundador de Deepdub, a PYMNTS a principios de mes.

Pero eso no quiere decir que la inteligencia artificial no sea capaz, solo que nunca ha sido más importante comprender completamente las limitaciones, los procesos de toma de decisiones y los sesgos potenciales inherentes a la IA para implementar e integrar software inteligente de manera efectiva.

Para que las empresas realmente aprovechen al máximo el uso de la IA, necesitan comprender cómo funciona y tener claridad sobre cuál es su objetivo deseado, y esto es válido en todas las áreas donde se aplica la inteligencia artificial.

Para muchas tareas, especialmente aquellas que implican el análisis de grandes cantidades de datos o información o que son repetitivas, la IA puede ser una solución mucho más económicamente viable que el uso de mano de obra humana.

Ya se está implementando la IA en áreas como la ciencia de materiales y el descubrimiento de medicamentos para potenciar y mejorar la capacidad de los investigadores humanos.

Las soluciones impulsadas por IA pueden ser particularmente valiosas en oficinas de finanzas y contabilidad, ayudando a los empleados en áreas como el procesamiento de facturas, la generación de código informático, la creación de pronósticos financieros y presupuestos preliminares, la realización de auditorías, la agilización de la correspondencia comercial y la generación de ideas, e incluso la investigación de pautas fiscales y de cumplimiento.

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El año 2024 se centrará en aumentar la precisión de los resultados de la IA

Ver la IA como algo similar a los humanos puede llevar a sobreestimar sus capacidades y subestimar sus debilidades.

La próxima fase de la IA para uso empresarial debe asegurarse de que los modelos sean auditables por humanos y que el proceso de toma de decisiones utilizado sea claro y pueda ajustarse.

El uso empresarial de la IA debe ser preciso, relevante y orientado a objetivos. Los consumidores pueden divertirse con la IA, pero en un chat empresarial o dentro de un flujo de trabajo empresarial, los números deben ser exactos y la respuesta debe ser correcta.

Según informes de PYMNTS, se espera que la industria de la IA generativa crezca hasta alcanzar los 1,3 billones de dólares para 2032. Sin embargo, en lugar de tener una única super-IA que lo sepa todo y sea mejor en todo lo que los humanos pueden hacer, es probable que el crecimiento del mercado sea impulsado y acelerado por una variedad de IA diferentes con diferentes fortalezas, cada una ajustada para aplicaciones diversas.

Todavía queda mucho camino por recorrer antes de que exista una versión futurista de la IA en la que las máquinas piensen y tomen decisiones. Los humanos estarán aquí por mucho tiempo más.