Carlos Jerez, director del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional UC (Chile)

“Ante el desarrollo de la IA, nuestra capacidad de aprender a aprender será lo más elemental”

Carlos Jerez, director del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional UC (Chile)

La Inteligencia Artificial (IA) puede parecer un asunto nuevo, pero no lo es. “Desde la revolución industrial hemos desarrollado máquinas que han permitido replicar acciones”, afirma Carlos Jerez, director del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional de la Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). Sin embargo, lo inédito de nuestros días es “la capacidad de procesar inmensos volúmenes de datos mediante algoritmos cada vez más sofisticados y bases de datos más completas”. “De esta forma, podemos dar vida a procesos de inteligencia artificial que solucionan labores que, eventualmente, no podrán ser realizados por humanos”, añade.

Todo ello ha despertado el interés del mundo empresarial, que ven que se les abre un horizonte nuevo que en muchos casos no saben cómo aprovechar.  “Las organizaciones deben partir buscando los quick wins, es decir, proyectos donde se pueden potenciar labores humanas rápidamente con elementos de IA y que muestran resultados tangibles en plazos de tres a seis meses –afirma–. Esto último es muy importante, porque si la empresa no ve un resultado en el corto plazo, estos proyectos se vuelven una promesa que genera ansiedad. Al integrar pequeños proyectos en una organización se genera know how, confianza y sobre todo rentabilidad”.

La IA influye también en la relación con el cliente, ya que “permite agregar valor mediante la generación de nuevas experiencias”, por ejemplo, a través de interfaces humano-máquina. “Ya podemos ver sistemas de ayuda en páginas web donde, por medio de una ventana de chat, un bot atiende nuestras inquietudes”, señala Jerez en una entrevista del Centro de Innovación UC Anacleto Angelini.

Pero “hay matices que se deben enseñar a estos sistemas de IA para que no sean deficientes”, y no solo en el caso de los chats de atención al cliente, sino también en servicios más complejos, como automóviles autónomos. Estos “dependen de un montón de variables más, pero básicamente tienen el mismo desafío hacia el cliente: monitorear y guiar los sistemas constantemente para que transformen la calidad del servicio a un nivel inalcanzable para el humano”.

DEEP LEARNING

Si nos centramos en el campo del empleo, muchos ven la IA como una amenaza. Sin embargo, el director del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional UC cree que “debe ser vista como una oportunidad”. “En este nuevo escenario, necesitaremos formar capital humano que sea capaz de interactuar con las nuevas actividades de las organizaciones –apunta-. Para este nuevo profesional, primará el pensamiento crítico y creativo y la adaptación a desafíos desconocidos”.

Está claro que “los futuros sistemas autónomos se nutrirán de personas que sean capaces de proponer soluciones más eficaces, pero también explorar ideas que aun no existen”. “Y dada la velocidad en la que se desarrolla la IA, es muy difícil que un currículo tradicional con poca optatividad permita desarrollar las competencias necesarias para este escenario; nuestra capacidad de aprender a aprender será lo más elemental”.

El futuro pasa por el deep learning. “Ya estamos viendo importantes disrupciones en el ámbito de reconocimiento facial, por ejemplo”, tal y como apunta Carlos Jerez. “Actualmente hay una enorme cantidad de expresiones minúsculas que sólo otro humano es capaz de reconocer. “Para enseñarle esto a una máquina, se requiere bases de dato inmensas”, lo cual “es posible por el desarrollo de hardware, permitiendo introducirle a una máquina billones de fotos de sonrisas, por ejemplo”.

El abanico de posibilidades es amplio, desde el control de fraude en bancos, hasta sistemas de reconocimiento de imágenes médicas, pasando por vehículos autónomos”. “Sin duda esto irá de la mano con el desarrollo de tecnología Internet of Things (IoT), para que cada vez más datos puedan ser procesados por sistemas más sofisticados”.

“En 10 años más quizás hablemos de una suerte de extreme deep learning; es difícil no imaginarse un escenario de singularidad en el que la máquina supera al ser humano, claramente da para soñar y quizás hasta tener susto. Por esta razón, debemos desarrollar las capacidades para enfrentarlo”, concluye.

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