El futuro, las prisas y los errores de concepto

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Si alguien tenía alguna desconfianza sobre la magnitud del desarrollo del machine learning y la inteligencia artificial, el CEO de Google, Sundar Pichai, se encargó hace un par de semanas de despejarlas, comparando su choque con el de tecnologias tan fundamentales en la historia de la comunidad como la electricidad o el fuego. Sundar Pichai no es en absoluto una persona dada a las hipérboles: todo lo contrario, su reputación es la de ser una persona pragmática, de carácter tranquilo y realista. Muchos lo consideramos no solo una persona dotada de una grande inteligencia, sino además, con el privilegio de estar situado en una posición que le acepta una visión sumamente termina de la realidad actual.

Sin embargo, vivimos una curiosa paradoja: a pesar de que cada vez existen menos inquietudes sobre la grande importancia de estas tecnologias y de su capacidad para producir mejoras y precio añadido, el desfase entre ambición y ejecución en las compañías en este terreno es sumamente elevado: segun una encuesta llevada a cabo por el MIT, si bien el 85% de los directivos considera la inteligencia artificial como una tecnología significativo que admitirá a su compañia acceder en nuevos negocios y sacar o mantener una mejoría competitiva, solo una de cada 5 industrias ha incorporado algún tipo de tecnologias de inteligencia artificial en sus ofertas o procesos. Tan solo una de cada 20 la ha incorporado de una forma que pueda considerarse exhaustiva, y menos del 39% de todas las industrias tiene algún tipo de tactica con respecto a ella. Las industrias mas grandes, con mas de 100.000 empleados, son las que tienen mas probabilidades de haber construido una tactica que mencione la inteligencia artificial, sin embargo tan solo la mitad tiene una como tal.

¿A qué se debe esta aparente ausencia de prisas con respecto a una tecnología que, sin duda, va a tener una grande influencia en el futuro? Básicamente, al desconocimiento y a la presencia de graves errores de concepto. Cuando pensamos en inteligencia artificial, la magnitud de sus oportunidades es tan elevada, que el común de los directivos es fácilmente incapaz de abarcarlo, y esa orientación a proyectar hasta las ultimas consecuencias dificulta el planteamiento de iniciativas mínimamente realistas. Lo que predominan son visiones apocalípticas, tremendistas: ante un capítulo que menciona la presencia de un robot en un consejo de administración apto de cualificar las tacticas o escenarios planteados por directivos, lo que el directorio medio imagina de forma inmediata no son las mejorías de un consejo así y la mejora en la calidad de la toma de decisiones de alto nivel, sino el peligro de sustitución de su puesto de trabajo, o cuando menos, la generación de escenarios de inseguridad.

¿Qué impide el planteamiento de proyectos realistas que exploren la inteligencia artificial? Twitter, por ejemplo, acaba de exhibir una tecnología capaz de recortar las fotografias que los visitantes suben a la plataforma de una forma que preserve la parte interesante, en lugar de recortar siempre segun una regla fija y, en varias ocasiones, privando a la foto de sentido hasta que es visualizada en su integridad. ¿Es una tecnología que cambie el mundo? No, en absoluto: es lo que llamamos un quick win: la compañia contaba con un grande archivo de fotografias junto con textos que las acompañaban y que podían ser utilizados para comprender qué parte de las mismas era la que debía ser destacada. Adiestrar una red neuronal para que entienda qué parte de una fotografía es la mas atrayente y, por tanto, debe esperar a la vista tras el recorte es algo que simplemente genera una pequeña mejora del servicio, sin embargo posibilita que la compañia empiece a ser consciente de las oportunidades de este tipo de tecnologias de una forma realista. Otro algoritmo, en Canadá, examina perfiles en redes sociales e intenta prevenir potenciales suicidios, la segunda causa de muerte en el país entre los diez y los 19 años.

Pensar en las ultimas consecuencias del desarrollo tecnologico es, por supuesto, interesante: a qué tipo de comunidad nos encaminamos a medida que las máquinas son capaces de llevar a cabo mas tareas, si esto incrementará la desigualdad o será imprescindible plantear medidas que lo corrijan, como se llevarán a a cabo esas dinámicas de sustitución de individuos por algoritmos y robots y si serán o no una buena cosa, si se puede ser optimista sobre ello o qué soluciones tiene la política ante ello, segun la consideración de los distintos países y sus circunstancias.

Pero también de las enormes cuestiones, sin duda atrayentes y fundamentales, falta algo en el entorno de la inteligencia artificial y el machine learning: directivos y compañías capaces de comprender lo bastante como para plantear proyectos realistas, que generen servicios tangibles, y que lleven a la organización a plantearse más, a investigar más, a desarrollarse mas en ese ámbito. Las compañías que no inviertan en machine learning e inteligencia artificial perderán oportunidades para ser mas competitivas, para maximizar su facturación, para diferenciarse de sus competidores, y para atraer y retener un talento que todavía no resulta fácil de encontrar.

Mientras algunos se plantean ambiciosas reflexiones filosóficas sobre el futuro de la comunidad para las que nadie tiene todavía respuesta, otros se dedican a extraerle partido y rendimiento, y a estudiar a crear proyectos tangibles en un ámbito que cobra cada dia mas importancia. Los principios no son sencillos, los proyectos tienen una “travesía del desierto” significativo en terminos de definición de objetivos, recolección y transformación de documentos e ingeniería de procesos y, cuando quieras ofrecerte cuenta, deberás un retraso acumulado significativo y habrás desperdiciado un tiempo precioso a la hora de crear las oportunidades de una de las tecnologias mas fundamentales en la historia de la humanidad.

 


Enrique Dans



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