4 minutos de lectura 12 abr. 2021
Inteligencia artificial

Inteligencia Artificial: Expectativa vs. realidad

Por EY Perú

Organización multidisciplinaria de servicios profesionales

4 minutos de lectura 12 abr. 2021

Esta publicación es parte de la Revista Execution.

Pareciera que la Inteligencia Artificial (IA) actualmente sirve poco, pero, la ejecución de una sola tarea puede generar muchísimo valor.

Mucho se especula sobre el impacto de la tecnología en el desarrollo del ser humano, al punto de pensar que la evolución de la Inteligencia Artificial (IA) podría llegar a amenazar a nuestra especie. Y lo hemos visto en películas, libros de ciencia ficción y en la opinión de algunos pensadores de nuestra época. Si bien es poco probable que esta situación se dé, parece ser buen momento de aprovechar y aterrizar la expectativa que hay sobre esta tecnología en la actualidad.

Ya sea por las películas, libros o por el mismo marketing de las empresas que desarrollan productos de Inteligencia Artificial, hay la percepción de que la tecnología actualmente aprende sola, y que es suficiente darle algunos datos para que pueda inferir respuestas sobre cualquier materia. También se cree que puede entender y resolver cualquier tipo de problema que un humano puede y que, además, podría desarrollar conciencia. Estas son las capacidades de lo que se llama Inteligencia Artificial General, y si bien hay algunas empresas haciendo investigaciones en ese campo, todavía hay mucho camino por recorrer. Expertos del MIT estiman que, en el caso más optimista, todavía estamos a varias décadas de llegar a este nivel.

Por otro lado, la tecnología que sí está a nuestra disposición y que cada vez se va utilizando más se llama Inteligencia Artificial Estrecha o enfocada (“Narrow AI”). “Narrow AI” implica que la tecnología se usa para una tarea, y sus modelos se entrenan en esa tarea únicamente. Buenos ejemplos son Siri o Google Assistant, que tienen la tarea de ejecutar comandos, y “Watson for Oncology” de IBM, que puede ayudar a encontrar tratamientos efectivos para algunos tipos de cáncer. Cada uno es muy bueno en esa tarea específica, pero “Watson for Oncology” no puede ejecutar comandos de nuestros teléfonos, y Siri tampoco puede ayudar a encontrar tratamientos oncológicos.  

Podría parecer entonces que la Inteligencia Artificial actualmente sirve poco. Sin embargo, la ejecución de una sola tarea puede generar muchísimo valor para las empresas y la personas en general. Amazon tiene modelos de IA que sugieren productos de acuerdo con el histórico de compras del cliente, y eso es parte de lo que permite que nuestra experiencia al usarlo sea espectacular, y que Amazon sea una de las tres empresas de mayor valor en el mundo. Así también, Google utiliza Inteligencia Artificial en su motor de búsqueda, en su traductor, y en otros desarrollos, cada cual enfocado a una tarea. En el Perú existen casos en los que empresas locales ya están usando Inteligencia Artificial en algún proceso de negocio, siendo el caso más usado el de los chatbots o asistentes virtuales para atención automatizada a clientes.  Como ejemplo podemos mencionar a Financiera Efectiva que lanzó su asistente virtual “María” en el 2018, para inicialmente colocar créditos a través de un chat sin intervención humana, y que ahora además resuelve dudas y da información a los clientes. 

Un dato importante, más allá de que el valor del mercado global de AI alcanzaría los casi US$500 mil millones para el 2025, según IDC, es que el valor generado por esta tecnología la que superará largamente los billones de dólares anuales siendo aplicada prácticamente a todas las industrias. Así es que, por el momento, más que pensar en cuando llegará la “General AI”, hay una oportunidad muy grande para explorar cómo, utilizando “Narrow AI”, podemos genera valor en nuestras empresas y en nuestras vidas.

Resumen

Ya sea por las películas, libros o por el mismo marketing existe la percepción de que la tecnología actualmente aprende sola, y que es suficiente darle algunos datos para que pueda inferir respuestas sobre cualquier materia. Si bien hay algunas empresas haciendo investigaciones en ese campo, todavía hay mucho camino por recorrer. Expertos del MIT estiman que, en el caso más optimista, todavía estamos a varias décadas de llegar a este nivel.

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