Dirigiéndonos más allá de la Inteligencia Artificial para aplicarla correctamente

Hay una frase común que se usa a menudo en el mundo de las nuevas tecnologías: “Tengo un martillo, con lo cual la respuesta a tus problemas debe ser un clavo”. Se suele dar el caso cuando hablamos de Inteligencia Artificial (IA). La realidad es que la mayoría de las empresas están un paso atrás. Estas empresas todavía se están preguntando: ¿Cómo podemos aplicar IA a nuestra empresa? O todavía mejor: ¿Podemos usar IA?

Quizás sean los consultores que venden la brillante idea de que IA es la solución a todos tus problemas o también puede ser que la IA está generando mucho ruido y las empresas se dejan llevar por la ola del momento. Una cosa es segura: Estas preguntas no son las que las empresas se han de plantear.

Dejemos los refranes del “martillo y el clavo” y vayamos al quid de la cuestión: ¿Aplicar IA en mi empresa ayudaría a cumplir mis retos y objetivos empresariales? En primer lugar, espero que tengas claro cuáles son tus retos y objetivos empresariales, de no ser así, este planteamiento no tendría sentido. Vamos a suponer que sí tienes claros estos conceptos. Empecemos a trabajar la respuesta.

El primer punto es tener en mente un planteamiento holístico y colectivo pensando en las posibles soluciones para alcanzar los objetivos y hacer frente a los desafíos. La realidad nos dice que necesitaremos algo más que tan solo IA para combatir todas las dificultades que se pondrán en el camino.

La IA nos puede ayudar a encontrar el camino potencial hacia el que queremos dirigirnos, pero no necesariamente tiene que ser la solución en sí.

Geoff Mulgan es el Director General de la fundación Nesta, una compañía de innovación en Londres. Geoff ha escrito recientemente un artículo donde explicó cómo se pretende poner la IA como el resultado final en lugar del inicio. Tenemos que ser conscientes, y muchos de vosotros coincidiréis, en que las aplicaciones reales de la IA son muy limitadas ya que la IA hace una cosa, solo una, y la hace muy bien, por ejemplo: clasificar textos, predicciones, reconocimiento de imágenes… Pongamos un supuesto: Imaginemos que entrenamos IA perfectamente para reconocer perros. Lo acabará haciendo perfecto, pero nunca podrá identificar gatos. Esto nos lleva a la conclusión de que, desgraciadamente, los desarrolladores de IA se centran en soluciones únicas. Este Pensamiento en sistemas, concluye que pensemos de forma sistemática en que un beneficio de un área suele conllevar una deficiencia en otra. Pongamos un ejemplo un tanto polémico: Facebook ha pasado mucho tiempo optimizando los clics en sus anuncios, pero ha tendido a descuidar la privacidad de sus usuarios.

Lo que Geoff quiere transmitir es la idea de que habríamos de aplicar IA con mayor colaboración entre los diferentes sistemas de un proyecto. Algo llamado Inteligencia Colectiva. Además de los desarrolladores, podríamos abarcar a diseñadores de procesos, psicólogos, diseñadores de organizaciones, economistas, sociólogos, etc. Además de recibir un asesoramiento de mayor profundidad, se deben considerar aquellas tecnologías que permiten combinarse con la IA, como RPA, flujos de trabajo, portales… De esta manera, la solución conseguida será una versión mejorada ya que incorporará reglas e innovaciones adicionales dentro del entorno de aplicación.

Cabe destacar que la confidencialidad de los datos tiene diferentes niveles de importancia para personas de diferentes partes del mundo.

Para concluir el post, la idea de Inteligencia Colectiva, de la que IA tan solo forma una pequeña parte, te obliga a otorgar contribuciones tanto a las máquinas, como a los equipos que realizan observaciones, piensan de forma creativa o imponen un criterio. Este pensamiento holístico te lleva a metodologías combinadas e híbridas y fomenta las fortalezas de cada miembro del equipo en sus respectivas especializaciones. Este planteamiento supera con creces el modelo del “martillo y el clavo” respecto a la IA, siendo la mejor visión desde el punto de vista empresarial y tecnológico.

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