A pesar de la innovación de IA cada vez más acelerada y la creciente popularidad, la gente todavía está sumida en los mitos sobre la IA y en lo que implica exactamente la tecnología.
¿Alguna vez te has preguntado que muy pocas tecnologías han creado tanta emoción y revuelo como la IA? La IA ha establecido firmemente su posición superior en este mundo impulsado por la tecnología, con la intención de servir a la raza humana de todas las formas posibles. Hemos visto cómo la IA ha permitido a las personas viajar en un vehículo sin conductor y cómo ha simplificado los trabajos de atención al cliente. Al mismo tiempo, hay varias afirmaciones de que la IA puede ser catastrófica para la raza humana. Puede que te sorprenda, pero Elon Musk ha dicho: “Creo que deberíamos tener mucho cuidado con la inteligencia artificial. Si tuviera que adivinar cuál es nuestra mayor amenaza existencial, probablemente sea esa «. Por otro lado, tenemos al director ejecutivo de Google, Sundar Pichai, diciendo: “La IA es una de las cosas más importantes en las que está trabajando la humanidad. Es más profundo que, no sé, la electricidad o el fuego «.
La web está plagada de debates y opiniones sobre la tecnología. Refiriéndose a estos debates, los plebeyos hacen suposiciones inútiles sobre la IA y sus ofertas. Algunos dicen que la IA es milagrosa, algunos temen su ritmo de innovación, mientras que otros modifican por completo el significado de la tecnología. Con relativamente poca o ninguna comprensión del verdadero potencial de la IA, la gente tiende a seguir el tren. Repasemos algunos mitos generalizados sobre la IA que han socavado la IA y sus capacidades en gran medida:
Mito n. ° 1: la inteligencia artificial puede dar sentido a los datos «sucios»
Todos sabemos que la IA se nutre de los datos. Cuantos más datos, más preciso y específico será el algoritmo; esta es la suposición más común sobre la IA. Sin embargo, solo la mitad de esa afirmación es realmente cierta. La eficiencia de los algoritmos de IA depende de los datos, justificado. ¿Pero algún dato? ¡NO! Los datos que se alimentan como entrada para entrenar herramientas de IA deben ser relevantes para los casos de uso de la industria, específicamente. Por ejemplo, los bancos que aprovechan los chatbots para automatizar el servicio al cliente manual y que requiere mucho tiempo, primero tendrán que capacitar al chatbot para evaluar las necesidades específicas de los clientes bancarios y regresar con un conjunto de respuestas adecuado. El chatbot debe diseñarse con datos de alta calidad sobre las operaciones bancarias, los detalles del cliente y los procesos que mantienen conectados al banco y a sus clientes. Pero, al mismo tiempo, los datos de las redes sociales de un cliente no tendrán sentido para el chatbot. El chatbot solo se verá abrumado con los enormes trozos de datos falsos, lo que le dará a la no tan útil respuestas a los clientes. Por lo tanto, para lograr tanto la productividad como la precisión con la IA, las empresas deben identificar cuidadosamente las áreas problemáticas de su negocio que requieren la intervención de la IA. Al identificar los casos de uso, deben anotar las fuentes de datos requeridas que ayudarán a que una herramienta de inteligencia artificial se vuelva robusta.
Mito n. ° 2: la IA requiere expertos en tecnología para su funcionamiento
¿Qué tan difícil es interactuar con SIRI? ¿Cuánto esfuerzo debemos poner al conversar con chatbots? ¿Qué tan doloroso es recibir recomendaciones de videos de Youtube? En absoluto, ¿verdad? Bueno, las aplicaciones de IA son difíciles de construir, pero no del todo difíciles de operar. Un estudio de Pega Systems compartió este hecho después de encuestar a 6000 clientes en todo el mundo. Descubrieron que el 84 por ciento de las personas sin saberlo herramientas de IA usadas diario! Ahora bien, ¿cómo podrían usar las herramientas de inteligencia artificial con tanta frecuencia si fueran demasiado difíciles de operar? Para construir una herramienta de IA, los actores de back-end deben pasar por un proceso que involucra conceptualización, planificación, diseño, desarrollo, prueba, experimentación y marketing. Considerando que, para manejar una herramienta de inteligencia artificial, no hay un proceso o paso establecido que se espere que sigamos.
Mito n. ° 3: la IA y la automatización son lo mismo
La IA y la automatización son dos conceptos totalmente diferentes. La automatización incluye software o hardware diseñado específicamente para tareas predefinidas. Uno de los mejores ejemplos de automatización, utilizado en las empresas hoy en día, es la automatización de procesos robóticos. Las herramientas robóticas de automatización de procesos realizan tareas repetitivas, laboriosas y que requieren mucho tiempo, como la entrada de datos, la generación de informes, las auditorías y mucho más. Por otro lado, la IA se trata de desarrollar máquinas inteligentes que sean capaces no solo de imitar a los humanos, sino también de aprender nuevas ideas y conceptos sobre la marcha. Las herramientas impulsadas por IA también poseen capacidades de toma de decisiones y el potencial de mejorar con el tiempo. Tomemos de nuevo el ejemplo de la automatización de procesos robóticos. Esta herramienta de automatización puede procesar datos estructurados y dar los resultados deseados. Pero cuando se trata de analizar datos no estructurados, la herramienta falla. La automatización de procesos robóticos detectará, por ejemplo, los correos entrantes, pero no podrá leer ni comprender el cuerpo del correo. Pero si esta herramienta de automatización basada en reglas funciona con inteligencia artificial, no solo puede leer, sino también tomar las acciones de seguimiento relevantes.
Mito n. ° 4: la IA nos quitará nuestros trabajos
La intención de la mayoría de las aplicaciones de IA es reemplazar los procesos mundanos, liberando tiempo a los empleados para que puedan concentrarse en el trabajo intelectual y estratégico. La IA ofrece la velocidad y precisión que las empresas necesitan para realizar su trabajo en este mercado competitivo. Con la IA encontrando numerosas aplicaciones, la gente piensa que pronto se convertirá en la razón principal por la que perderán sus trabajos. Pero esto no es cierto. La realidad es que la IA creará más puestos de trabajo de los que ocupará. Para 2025, se espera que se pierdan 85 millones de puestos de trabajo debido a la IA. ¡Pero al mismo tiempo, la IA creará 2,3 millones de puestos de trabajo!
Mito n. ° 5: la inteligencia artificial y la robótica son lo mismo
La gente suele utilizar los términos IA y robótica indistintamente. Pero el hecho es que existe una gran diferencia entre los dos términos. La robótica es simplemente una rama de la tecnología que involucra máquinas programadas (robots de lectura) destinadas a cumplir un propósito comercial o doméstico específico. Considerando que la IA es una tecnología que incluye programas, aplicaciones y herramientas que sirven para la toma de decisiones. El factor principal que diferencia a la IA de la robótica es la «inteligencia para tomar decisiones. Teniendo en cuenta el potencial de la IA en robótica, los profesionales han fusionado los dos conceptos para brindar a las empresas los beneficios de ambos. Estos robots inteligentes pueden realizar tareas complejas que requieren inteligencia humana, aprender con el tiempo y volverse más inteligentes y eficientes a través de una formación rigurosa basada en datos. Los mitos sobre la IA existen porque la mayoría de las personas han obtenido sus conocimientos sobre la tecnología de películas de ciencia ficción, salas de redacción o redes sociales en lugar de prestar atención a la realidad. Si las personas continúan haciéndolo, obviamente se horrorizarán cada vez que se lleve a cabo una innovación de IA.
