La inteligencia artificial (IA) se está volviendo cada vez más omnipresente. Esto es así porque la usamos cada vez más para pedir indicaciones mientras conducimos, responder a nuestras preguntas y solicitarle recomendaciones musicales. Su uso se ha generalizado tanto que también ha empezado a ser llamada IA cotidiana.
Pero debemos calmarnos un poco y recordar que todavía falta mucho por aprender sobre la IA, sea cotidiana o no. Sin embargo, estamos seguros de que muy pronto podría llegar a cambiar los negocios y el mundo. Gartner pronostica que la mitad de las organizaciones del mundo tardarán hasta 2025 en alcanzar lo que el modelo de madurez de IA de Gartner describe como la «etapa de estabilización» de la madurez de IA.
Todavía queda mucho trabajo por hacer para armonizar todas las piezas de la IA: software, sistemas, algoritmos de aprendizaje automático (ML), las canalizaciones de datos y los controles de gobierno. A medida que más organizaciones construyan y amplíen este tipo de infraestructura, los beneficios de la IA cotidiana traerán más recompensas.
Los paralelismos entre la IA cotidiana y la electricidad
- La IA cotidiana es como la electricidad en el siglo XIX: prometedora e incipiente, pero no probada. Además, es potencialmente peligrosa sin precauciones de seguridad y con un gran poder para transformar la sociedad.
- La IA cotidiana todavía es una prueba de concepto en muchos lugares. Hasta la red de IA, los sistemas y el software. Este que extienden las aplicaciones de IA a empresas globales y consumidores, no se ha implementado por completo.
- La IA al igual que la electricidad, puede funcionar detrás de escena. Y, pese a ello, ser algo vital para el funcionamiento de un programa. Esto significa que la línea entre cuándo se inicia y se detiene la IA puede volverse borrosa.
La IA debe verse con cautela
A medida que más empresas se mueven en esta dirección, es esencial que tengamos los mecanismos de seguridad para evitar el equivalente de IA cotidiana a una descarga eléctrica. Recordemos que, una de las razones por las que la red eléctrica funciona tan bien, es porque los disyuntores y otros aparatos de seguridad están diseñados para evitar percances.
La IA cotidiana todavía debe instalar sus propias varillas de conexión. Necesita hallar formas de minimizar el sesgo de IA, falsificaciones profundas, invasiones de privacidad y otras consecuencias no deseadas.
Pero nada de esto es negativo, ya que detrás de todo esto hay una clave para que la IA cotidiana salga con éxito. Y es esta: generar confianza a través de la transparencia. Esto quiere decir que la IA no solo debe comportarse como se espera, sino que debe mostrar e incluso probar que ese es el caso. Esta es la razón por la que el concepto de explicabilidad de la IA, una metodología para rastrear y validar los procesos impulsados por la IA, es vital.
¿Cómo podrá velarse por una IA cotidiana sin sesgos?
He aquí la cuestión: ¿cómo los líderes empresariales asegurarán que sus organizaciones cuentan con el marco de gobierno de IA adecuado? Para que la gobernanza sea posible, requiere de priorización, estandarización de reglas, procesos en el diseño y despliegue de IA. Además, es necesario alinear los resultados de la IA, no solo con los resultados financieros, sino también con los objetivos no financieros: metas sociológicas y ambientales.
Al igual que la demanda de electricidad creció con la llegada de las bombillas, las tostadoras y las cafeteras, el uso de la IA cotidiana se acelerará con la aparición de asistentes virtuales, vehículos autónomos y hogares inteligentes.
En gran parte del mundo, la electricidad es considerada una necesidad. A medida que la IA avanza de proyectos piloto a iniciativas empresariales en toda la empresa, es probable que llegue el día donde no podremos imaginar nuestra vida sin la IA. ¿Ese futuro está a la vuelta de la esquina?
