Fusión de inteligencias. - BE UNLIMITED | Blog de alumnos del Master in Management

El pasado mes de febrero los alumnos del MBM de ESIC Business & Marketing School pudimos asistir a una charla sobre inteligencia artificial. Tuvimos el placer de contar con la asistencia de Javier Oliver Moll, un gran ingeniero en telecomunicaciones, Miguel Rebollo, doctor en informática y con Hugo de Juan Jordán, CEO de Encamina, como moderador de la ponencia.

En dicha charla se abordaron numerosos temas relacionados con la Inteligencia Artificial pero principalmente se dividieron en tres bloques:

Fundamentos de la inteligencia artificial.
Mundo de la sociedad y la ética alrededor de una tecnología disruptiva y del impacto de la inteligencia artificial.
Empresa y management.

FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL:

La inteligencia artificial nació con los primeros ordenadores. El test de Turing se llevó a cabo hacia una especie de paradoja en la que aquel comportamiento que una persona calificaría como inteligente, ha ido evolucionando sin que prácticamente nadie pudiera realmente pasarlo.

El test de Turing es una prueba en la que se expone la capacidad de una máquina de si emite un comportamiento parecido al de un ser humano. Alan Turing formuló que un ser humano evaluase una conversación entre una persona y una máquina que emitiese respuestas similares a las de un ser humano. La persona tendría que averiguar quién y qué era cada cosa y, en el caso de que la persona no pudiese distinguir entre la máquina y el ser humano, la máquina habría superado la prueba. Con este test se evaluaría la capacidad de la máquina de generar respuestas similares a las que daría un ser humano.

En algunos casos sí que se ha pasado la prueba, como por ejemplo, en videojuegos.

Es un hecho que estamos rodeados de datos. Las máquinas de por sí no aprenden, se les enseñan unos parámetros; unas lógicas que se les indican a nivel de software. Por ejemplo, cualquier cosa que utilicemos (ropa, supermercados, etc.) todo tiene datos. Una startup es adquirida por 500 millones porque interpretan los datos allá donde haya dato; datos en el sector bancario, hay datos en todos los sitios porque actualmente se miden los datos.

No existen empresas que no implanten un módulo de analítica porque estas quieren saber los datos. Javier decía que, desde el punto de vista empresarial, diferentes sectores como la industria, la construcción el sector de la salud… tienen datos y quieren mejorarlos.

Imaginemos que las máquinas en el sector de automoción valiesen millones de euros, un fallo en una de esas máquinas ocasiona una parada que al final del ciclo no es que provoque que no salga la pieza, es que directamente no sale el coche. Cuando hay que realizar una reparación, la máquina no puede pararse, entonces, a través de aplicaciones, se consigue que el sistema capte que hay una avería. Eso consigue que denote que no está trabajando adecuadamente y, entonces, hay probabilidades de que se acabe rompiendo. Con ello lo que se consigue es que, antes de que se rompa, gracias a los datos, pueden enviar a una persona a que arregle esa avería. Todo lo que se logra con ello, además de tiempo, es ahorrar mucho dinero. Actualmente cualquier empresa puede explotar todos los datos que tiene, los que maneja.

A su vez, es un hecho que un ser humano no puede realizar el mismo trabajo que el que lleva a cabo la inteligencia artificial. La diferencia entre ambos se encuentra en el volumen de datos. Cada uno somos buenos haciendo cosas diferentes; las personas somos buenas reconociendo patrones pero somos buenos en eso. Un gran ejemplo de ello son los captchas de internet, los test que preguntan cuáles son semáforos por ejemplo; son fotos de Google Screen entrenando sus algoritmos puesto que necesita datos validados como que le digamos si el coche está aquí o si esto es un camión. Las máquinas son muy buenas analizando datos de manera masiva, por eso cuando los humanos tenemos un volumen de datos muy grande, la máquina lo hace mejor e incluso cuando son demasiados datos ni la máquina puede realizarlo. Esto se debe a que si la máquina supiese “todas las jugadas posibles del ajedrez”, no tendríamos nada que hacer. Es cierto que las máquinas son mejores tratando con datos sí, pero hasta cierto límite (aunque cada vez se va ampliando más, siguen habiendo límites).

La inteligencia artificial es como un conjunto de técnicas a diferentes niveles, una gama de métodos pero, la inteligencia artificial frente al machine learning (o aprendizaje automático) evoca a que son máquinas de aprendizaje, es decir, aprenden de un proceso.

Uno de los tópicos relacionados con este tema es que estamos más lejos de lo que nos venden, aunque puede que las cosas cambien muy deprisa. Actualmente parece que todo se resuelve con inteligencia artificial; es cierto que sirve para muchas cosas, pero no es la panacea. Hay muchos problemas que no se resuelven con técnicas de inteligencia artificial, ni siquiera con inteligencia artificial. Soluciones exactas como la estadística.

SOCIEDAD Y ÉTICA:

El futuro. ¿Cómo puede evolucionar a 30 años? ¿Cuáles son los extremos de esos caminos? Lo que veremos serán enfoques mixtos, es decir entre humanos y artificiales, cada uno haciendo eso en lo que son buenos. Se estima que en el año 2050 si los ordenadores siguen evolucionando como van, tendrán la misma potencia que nuestro cerebro.

Ahora bien, ¿qué tiene que ver la ética con todo esto? Quién es el que toma al final la decisión. Por ejemplo, en los vehículos autónomos el problema de la utilización de estos es si se deja que las decisiones las tomen las máquinas de manera oculta. Por ejemplo, si me compro un coche quiero saber que es popular y obviamente elegiré el coche que me salve a mí. En esas decisiones la ética tiene que ser pública y legislada, es decir, software libre y software abierto. La inteligencia artificial explicable, por ejemplo: un ordenador que decida si concede una beca o no y que justifique esa decisión para que una persona lo tome como una recomendación pero que finalmente seamos nosotros los que elijamos.

¿Cómo creemos que está afectando ya al empleo?

Tiene el mismo problema que ha tenido la tecnología desde la Edad Media siempre que ha habido avance en la sociedad ha ido afectando a los trabajadores. Ya entró en la sociedad de la información, hace 10 años no había nadie que fuera Community Manager y ahora casi que ya están desapareciendo otra vez. Existen estudios que dicen que en determinados puestos menos cualificados si que se puede hacer que una persona a través de la formación pueda acceder a trabajos más cualificados y que, trabajos más forzosos, lo puedan hacer las máquinas.

Por ejemplo, el sector servicios, (que es el mayoritario), es una masa muy grande que, de repente, (el problema no lo ves venir) en poco tiempo eres prescindible. En un banco toma decisiones un experto con parámetros; es un puesto de trabajo, pero fácilmente eliminable con la inteligencia artificial.

EMPRESA Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL.

Es ineludible que conforme va avanzando todo tan rápido tenemos que concienciarnos de que todo va a cambiar y que cada vez tendremos periodos de adaptación más cortos.

Actualmente estamos observando cómo cada vez más las empresas implantan la inteligencia artificial en todos los ámbitos siendo esta una necesidad para el entorno VUCA en el que se mueven las empresas. El cliente cada vez más exige rapidez e inmediatez y esto solo puede conseguirse con la ayuda de la IA.

A pesar de ello, no todas las empresas están dispuestas a la implantación de esta, puesto que, lo que verdaderamente necesitan primero es un cambio de mentalidad y capacidad para salir de su zona de confort y adaptarse a los grandes cambios. A su vez, las empresas deben tener claro que es necesaria una inversión muy grande para ello y que los resultados no son garantizados porque siempre existen riesgos. Además, es necesaria una concienciación e información hacia los ciudadanos, sin todo ello no se podría seguir avanzando de una manera óptima.