La Inteligencia Artificial: una herramienta, no un reemplazo para el humano

La colaboración entre personas y máquinas puede llevar a niveles de eficiencia y creatividad nunca vistos, siempre y cuando se mantenga la importancia del juicio humano y la ética en la toma de decisiones.

Peter Kroll, Country Manager México, Novacomp.

Desde que comenzó el auge del uso de la inteligencia artificial generativa (GenAI), las propias empresas que lanzaron estas herramientas han llamado la atención de los usuarios para que los modelos sean entrenados de manera correcta y, en especial, la imperiosa necesidad de utilizar datos verificados, lo que implica una revisión exhaustiva y permanente de la información que se usa al momento de automatizar procesos usando inteligencia artificial.

Esta advertencia es vital. Se debe entender que la IA puede potenciar el trabajo humano, pero no sustituirlo. La colaboración entre personas y máquinas puede llevar a niveles de eficiencia y creatividad nunca vistos, siempre y cuando se mantenga la importancia del juicio humano y la ética en la toma de decisiones. 

De este aspecto ya se hablaba desde las primeras programaciones de inteligencia artificial que datan de los años 50. Durante esa época, científicos como Alan Turing y John McCarthy comenzaron a explorar la posibilidad de crear máquinas que pudieran 'pensar'. Turing, en particular, propuso el "Test de Turing" en 1950, como una forma de determinar la inteligencia de una máquina. McCarthy, por su parte, acuñó el término "inteligencia artificial" y organizó la Conferencia de Dartmouth en 1956, considerada el punto de partida formal del campo de la IA.

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Y, para continuar con los antecedentes del tema que nos ocupa, no hay que olvidar la burbuja de las puntocom y cómo finalmente estalló, ya que fue impulsada por una prisa por capitalizar las tecnologías emergentes de Internet sin comprender completamente sus aplicaciones sostenibles, además de que las organizaciones no contaban con modelos de negocio explícitos por lo que uno de los fracasos más significativos de la era de las puntocom fue la ausencia de rentabilidad.

Es así como los proyectos de IA que, tendrán un impacto de $19.9 billones de dólares y generarán el 3,5% del PIB mundial para el año 2030, de acuerdo con el reporte de IDC: “The Global Impact of Artificial Intelligence on the Economy” deben de tener una estrategia de monetización clara que justifique su inversión a largo plazo, preparación para posibles restricciones regulatorias en torno a la privacidad de los datos, las consideraciones éticas y mucho más.

Datos sin inteligencia, no son datos 

Un aspecto crucial, por lo tanto, es la calidad de los datos alimentados en los sistemas de IA, ya que la información no verificada o de baja calidad puede llevar a resultados erróneos y decisiones equivocadas, afectando negativamente a las operaciones y para que esto no ocurra, las empresas deben implementar rigurosos controles de calidad y políticas de gestión de datos. Además, la transparencia y responsabilidad en el uso de IA son cruciales para mantener la confianza de los usuarios y evitar consecuencias no deseadas. La inteligencia artificial no debe ser vista como un fin en sí mismo, sino como un medio para mejorar las capacidades y resolver problemas complejos de manera eficiente y ética.

Gracias al big data, las compañías tienen acceso a información valiosa en tiempo real sobre el comportamiento de los consumidores, las tendencias del mercado y el rendimiento de sus operaciones. Además, la IA ofrece soluciones de automatización que permiten liberar a los empleados de tareas repetitivas, lo que aumenta la productividad y permite que los equipos se centren en actividades más estratégicas e innovadoras. 

Desafíos en la adopción de la IA  

A pesar de las ventajas evidentes que la IA y el análisis de datos pueden ofrecer, muchas empresas aún enfrentan desafíos al momento de adoptar estas tecnologías. Uno de los mayores obstáculos es la resistencia al cambio, especialmente en organizaciones tradicionales que no están acostumbradas a operar con tecnologías avanzadas. La capacitación de los empleados para utilizar estas herramientas de manera eficaz es esencial, en especial en lo que se refiere al uso ético.

La recopilación masiva de información plantea inquietudes sobre la privacidad y la seguridad de los datos. Las empresas deben ser transparentes en cuanto a cómo manejan los datos y deben de implementar medidas de protección que garanticen que la información no sea mal utilizada. La transparencia en el uso de la IA es fundamental para mantener una reputación sólida.

Para tener una buena relación entre las dos inteligencias, la humana y la artificial, es necesario centrarse en la creación de las capacidades adecuadas. A medida que la IA se vuelve cada vez más especializada, las empresas deben cultivar equipos que la entiendan y sean expertos en su dominio.

Las organizaciones necesitan algo más que una gran tecnología. requieren una comprensión integral del negocio, el mercado y las necesidades de los usuarios, lo que permite el desarrollo de soluciones genuinamente centradas en el cliente.