Inteligencia Artificial

El ser humano puede poner en contexto e improvisar, la Inteligencia Artificial todavía no. Todos los sistemas aprenden, pero no hay cabida para imprevistos, de ahí la importancia de integrarlos con el conocimiento humano.

Uno de los grandes errores que se están cometiendo en la adopción de sistemas basados en Inteligencia Artificial y Machine Learning es creer que son suficientes por si mismos según Ramón Trías, presidente de AIS Group y pionero de la Inteligencia Artificial en España.

La integración de tecnología y negocio debe realizarse teniendo en cuenta que los managers son el timón y los responsables de incorporar la digitalización y las técnicas asociadas al devenir de los negocios. «Hay que llegar al punto donde la necesidad lleve al medio, no que sea el medio el que marque, que es el enfoque que estamos viendo en muchas compañías. Para cada reto, para cada problemática, hay que analizar qué técnica es la más adecuada para obtener una respuesta óptima», afirma Trías.
Se están mitificando las capacidades de la Inteligencia Artificial, «olvidando que estas herramientas no tienen metaconocimiento, o sea, sentido común. Son muy buenas a la hora de resolver problemas muy delimitados, pero, hoy, no son capaces de manejar la generalización, es decir, no saben aplicar reglas de un entorno a otro».
El presidente de AIS Group señala que el ser humano sí puede generalizar e improvisar, «la Inteligencia Artificial todavía no» y recuerda que todos los sistemas aprenden de la historia y los hechos imprevistos no tienen cabida. «De ahí la importancia de integrarlos con el conocimiento del experto».  Corresponde al experto intuir y reflexionar y al Machine Learning manejar un número altísimo de variables y dimensiones. Ambos deben complementarse.
Inteligencia Artificial y digitalización de la economía
Hoy la digitalización, la robotización y la automatización están muy presentes en todos los sectores incluido el sector de atención y experiencia de clientes. «La digitalización -afirma- ha provocado cambios que están para quedarse».
Estamos viviendo un boom de la Inteligencia Artificial aplicada a los procesos de digitalización, pero que tanto la Inteligencia Artificial como el Machine Learning y la optimización matemática son técnicas relativamente antiguas, que ahora emergen gracias a la mejora y abaratamiento del hardware, que permite que incluso las pymes puedan llevar a cabo procesos y soluciones que antes estaban reservados a centros de investigación. «En la banca, por ejemplo, la digitalización está produciendo un ajuste de costes al traspasar algunas actividades de las empresas a los usuarios. Antes las transferencias las hacían los empleados, ahora las hacen directamente los usuarios».
La inteligencia artificial, tomará valor real cuando se integre con el resto de sistemas de información de las organizaciones. «Unos lo aplicarán para reducir costes, otros para aumentar las ventas, otros para mejorar procesos… Por ello es importante aprender a gestionar los proyectos que involucran estas tecnologías y cómo se encajan dentro de las cadenas de valor», apunta Ramón Trías.

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