Hoy en día, todas las marcas, empresas y puntos de venta están apostando por la inteligencia artificial, desde las start-up y las grandes corporaciones hasta los supermercados. Al fin y al cabo, quienes no lo hagan se quedarán atrás. Pero, ahora que todos sabemos que la IA es necesaria, lo que nos planteamos es lo siguiente: ¿cómo podemos utilizarla correctamente?, ¿lo estamos haciendo?
Desde los algoritmos de los motores de búsqueda y la navegación por satélite hasta tu asistente virtual del hogar, la inteligencia artificial ocupa un lugar importante en nuestra vida. Nos autodiagnosticamos la gripe con Google, discutimos con asistentes de chat virtual sobre repartos no efectuados e incluso pedimos a robots aspiradores (a los que ponemos nombre de mascota) que limpien por nosotros.
Sin duda, si nos parásemos a pensarlo, nos daríamos cuenta de hasta qué punto la IA está presente en todo lo que hacemos.
No obstante, a pesar de este uso generalizado de la IA, no ha sido hasta que han tenido lugar los últimos avances que hemos vuelto a plantearnos seriamente una vieja cuestión:
¿Podemos confiar en las máquinas?
Todos hemos visto Deus Ex Machina, Blade Runner (la original y 2049) y, quizá la más relevante de todas, Matrix. Pero, la ciencia ficción es precisamente eso, ¿no? Ficción.
Pero, aunque estamos lejos de los robots sensibles completamente indistinguibles de los humanos, al ritmo al que está evolucionando e implantándose, la IA podría conducir a más problemas que soluciones si no se controla.
La fiebre de la IA
Prácticamente todas las empresas del planeta están hablando o reflexionando sobre la IA, o directamente planeando su implementación. Al confiarle a la IA la gestión de funciones secundarias, los equipos pueden centrarse en aportar un valor añadido o en prestar servicios nuevos o mejores.
Pero esto es solo la punta del iceberg.
A las farmacéuticas les permite asimilar y analizar rápidamente grandes cantidades de datos de ensayos clínicos, por lo que ya la están utilizando para sintetizar nuevos medicamentos para enfermedades graves.
A los fabricantes les está ayudando a supervisar mejor las aplicaciones y el uso de la maquinaria en todas sus plantas, así como a detectar cuándo es necesario realizar tareas de mantenimiento para evitar averías.
Incluso los minoristas le están sacando partido, ya que les permite determinar el precio, embalaje y lugar en la tienda óptimos para un producto, lo que en última instancia aumenta el interés de los clientes y los acerca a lo que necesitan.
Según las estadísticas de IDC, se prevé que el gasto en IA aumente hasta los 154 000 millones de dólares en 2023, un 26,9 % más que en 2022.
Repito: 154 000 millones de dólares.
Sin embargo, al igual que vemos los aspectos positivos, también estamos empezando a considerar los negativos. Y todo gracias a un acontecimiento reciente.
Un elemento desestabilizador
En noviembre de 2022, OpenAI lanzó un chatbot que ha revolucionado el mundo de la IA. Un chatbot capaz de entender el contexto, los matices e incluso el humor que se esconde detrás del lenguaje humano:
Desarrollado a partir de los grandes modelos de lenguaje (LLM) fundacionales de OpenAI, al igual que sus predecesores, ChatGPT ha redefinido por completo los estándares de la IA al demostrar que las máquinas pueden llegar a aprender las complejidades del lenguaje humano.
Este chatbot utiliza técnicas de aprendizaje profundo para generar respuestas que se asemejan a lo que podría decir cualquiera de nosotros.
Cuando se lanzó, a medida que sus usuarios compartían en redes sociales todo lo que podía hacer, ChatGPT se convirtió en un éxito (o en una pesadilla) de la noche a la mañana. De pronto, existía un chatbot capaz de escribir historias, programar software y hasta dar consejos para viajes.
Y no solo eso: los usuarios descubrieron que puede realizar una gran variedad de tareas lingüísticas, como traducir, resumir y responder preguntas. Además, como responde en menos de un segundo, es ideal para mantener conversaciones en tiempo real.
Y todo ello de una forma que suena, bueno, humana.
Pero, para que la IA llegue a este punto, es necesario suministrarle continuamente una gran cantidad de datos. Conversaciones. Correos electrónicos. Preferencias. Textos. Cualquier cosa que le permita alcanzar un ápice de humanidad.
Por desgracia, esto plantea ciertas interrogantes en el ámbito empresarial: ¿la estamos utilizando de forma ética?, ¿qué opinan nuestros empleados?, ¿nos meteremos en problemas?
Todo depende de cómo se use
El principal reto de la IA es su uso ético. Todos sabemos que la IA requiere grandes conjuntos de datos variados para funcionar, pero ¿cuántos datos y de qué tipo?, ¿y dónde están los límites?
Durante mucho tiempo, el desarrollo y la aplicación de la IA en la vida cotidiana y en las empresas no se ha controlado. Después de todo, nadie se va a quejar de que una Roomba se active con la voz (a pesar de que, técnicamente, esto significa que te escucha).
Sin embargo, muchos consideran que la frontera la marca el momento en el que las empresas se sirvan de estas herramientas para aprovecharse de información personal o privada, escuchar conversaciones a través de distintos canales sin permiso o acentuar sesgos que perpetúen fenómenos como el racismo.
¿Por qué? Porque en ese momento se ponen en tela de juicio la «humanidad» de la IA, la ética de la IA. Empezamos a aplicar los mismos principios por los que nos regimos como personas a la tecnología que utilizamos.
Y esto nos lleva a lo más importante de todo: que, en última instancia, nosotros somos los responsables de lo que haga la IA. Una máquina no es intrínsecamente buena o mala: lo es la persona que la alimenta. Lo es la información que le proporcionamos.
Puede que la normativa sobre IA sea relativamente nueva, pero los marcos de privacidad y protección de datos, salud y seguridad, RR. HH., etc. no lo son.
Sin unas normas definidas que determinen la ética y las consideraciones del uso de este tipo de tecnología, ¿cómo podemos esperar que los resultados sean positivos?
No hay que buscar pretextos para un trabajo mal hecho
En el caso de las empresas, la cuestión no es si debe darse o no el salto, sino cómo debe darse.
Todos estamos familiarizados, en mayor o menor medida, con los beneficios de la IA en distintos sectores, por lo que el reto no consiste en tomar la decisión, sino en implantar y utilizar esta tecnología correctamente.
Por ejemplo, la mayoría de las organizaciones utilizan algún tipo de automatización robótica de procesos (RPA, una forma de IA) para escalar sus operaciones, reducir la carga administrativa y permitir al personal clave centrarse en tareas más importantes. Hablamos de centros de atención al cliente, procesos de cuentas por pagar o envíos de solicitudes de sustitución de tarjetas de débito o crédito perdidas.
Y sí, todo esto está muy bien, pero solo puede funcionar si los procesos están bien definidos y arraigados y, sobre todo, si tienen sentido. En el momento en que aplicas cualquier tipo de automatización a algo que no funciona o que no puede hacer frente a las exigencias asociadas a escalar, empiezan a aparecer agujeros. Agujeros que suelen ser increíblemente caros de cerrar.
Imaginemos una línea de producción automotriz. La fábrica siempre cumple los plazos, pero una de cada 100 piezas que produce es defectuosa.
Eso es una tasa de error del 1 %. Parece insignificante, ¿verdad? Pero ¿y si añadiéramos la automatización a la ecuación? De repente, la planta puede producir 10 000 piezas… de las que 100 son defectuosas. Si un capataz estuviese presente en las instalaciones, podría comprobar la calidad de las piezas y retirar las defectuosas, pero en esta planta está todo automatizado, también el control de calidad.
Además, no se le ha facilitado a la IA responsable del control de calidad el conjunto de parámetros necesarios para separar las piezas defectuosas de las buenas. ¿Ves lo rápido que se desmorona todo?
Hacer las cosas bien
Aunque el ejemplo anterior no es nuevo, aquí tienes algunas cosas que debes tener en cuenta cuando te plantees implantar una IA de vanguardia en tu empresa:
¿Cómo gestionarás los problemas en tiempo real?
Escalar los procesos aumenta la eficiencia, pero también agudiza los problemas, especialmente si no has reforzado la resolución de problemas o los controles de calidad.
Puede que necesites adaptar la infraestructura para que admita las nuevas funciones o que tengas que contratar a más personal y crear nuevos equipos que gestionen tus programas basados en IA.
Da igual el motivo, es fundamental que reflexiones sobre las distintas situaciones con antelación, ya que esto te ayudará a ofrecer una solución ética y de alto rendimiento.
¿Qué tipo de datos suministrarás a la IA?
Uno de los principales retos a los que se enfrentan las empresas tiene que ver con el suministro de datos abundantes y de calidad a los algoritmos y sistemas de la IA, especialmente en el contexto de protección y seguridad de datos actual.
Como sabes, la IA es solamente un medio para un fin; algo que permite a las empresas hacer lo que ya hacen (y más) en menos tiempo y con menos esfuerzo. Pero, para obtener los mejores resultados posibles, hay que proporcionarle el conjunto de datos adecuado.
¿Cómo protegerás los datos de los clientes?
A medida que la inteligencia artificial evoluciona, aumenta no solo su capacidad de recoger datos personales, sino de utilizarlos de formas que atentan contra la privacidad. Un buen ejemplo es el reconocimiento facial, que está diseñado para determinar automáticamente quién eres basándose en una serie de datos preestablecidos. La tecnología busca de forma eficiente en una base de datos de imágenes existentes para averiguar quién eres, por lo que depende totalmente de las bases de datos que estén conectadas al sistema de reconocimiento.
Supongamos que se filtra o se altera alguna de esas bases de datos. De repente, alguien puede engañar a la máquina y hacerle creer que es otra persona u otra cosa. Las consecuencias pueden ser catastróficas.
Por eso, la fase final del control tiene que implicar a seres humanos. Ningún tipo de IA puede funcionar de forma eficaz y ética sin nosotros. Esa es la realidad.
Lo importante es que consideres la IA como un valor añadido. No cabe duda de que las máquinas pueden automatizar los procesos más laboriosos y repetitivos, pero cuando se necesita la empatía o el pensamiento crítico para comprender los deseos de los clientes, los empleados o cualquier otra persona, debes asegurarte de que un ser humano está detrás de las decisiones.
Hasta que la IA pueda actuar con matices y emociones (en resumen, comprender lo que nos hace humanos), depende de nosotros, como líderes, gestores, innovadores, consumidores y, lo que es más importante, personas, marcar los límites y comportarnos con empatía.
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