Inteligencia Artificial: una revolución silenciosa y ubicua que democratiza el conocimiento

¿Cómo deberíamos entender a la IA? ¿De qué manera impacta e impactará la inteligencia artificial en el ámbito laboral? ¿Cómo debemos prepararnos para un futuro en el que la inteligencia artificial tenga cada vez más participación, desde el punto de vista de la capacitación y la preparación para los trabajos que aún no existen? Impacto del Machine Learning en las organizaciones.



(@americalearning) Entrevistamos a Antonio Orbe, experto en inteligencia artificial y Director del Máster en Dirección de Empresas Digitales de LIDlearning y La Salle International Graduate School, con motivo del lanzamiento de su libro “Una Mirada Al Futuro. Inteligencia artificial, abundancia, empleo y sociedad”.
¿Qué impacto tiene actualmente la inteligencia artificial en la vida de las personas?
La IA supone una revolución silenciosa y ubicua. Multitud de áreas de nuestra vida están siendo afectadas por la IA. Todos los usuarios de un smartphone usan sin saberlo la IA, desde el navegador al corrector de teclado. En la empresa la IA está presente en un número creciente de procesos que mejoran su eficiencia.
¿A la inteligencia artificial se la percibe como una ventaja o como una amenaza?
En términos generales la IA es una enorme ventaja ya que hacemos más con menos. El mundo mejora en casi todos los aspectos, el hambre disminuye, la democracia se afianza, la información se disemina y la educación nos hace más libres.
La amenaza se percibe en relación al desempleo tecnológico que es una realidad. Otra amenaza como la IA general que es capaz de hacer todo y dominar a los humanos está muy lejos de ser cierta y hoy en día es solo ciencia ficción.

Más allá de cómo se percibe a la IA, ¿cómo deberíamos entenderla?
La IA es un conjunto de rutinas de software que automatizan procesos. En la medida que una actividad humana es repetitiva, es automatizable y candidata a que la realicen las computadoras.
La IA está incorporando nuevas tecnologías que la hacen muy poderosa como Big Data y Machine Learning.
El Breakfast for Learning organizado por LIDlearning y La Salle International Graduate School en el que usted participó recientemente, tenía como título «Inteligencia Artificial y RRHH: de la automatización del trabajo a una nueva gestión del talento». ¿De qué manera impacta e impactará la inteligencia artificial en el ámbito laboral?
La automatización siempre ha impactado en el ámbito laboral. Construimos máquinas para que ayuden en las tareas humanas y en su caso la reemplacen. Los tractores de antaño son la IA actual.
En el marco de su presentación en el evento que mencionábamos en la pregunta anterior, usted manifestó que la inteligencia artificial es un pequeño ejército de hormiguitas que sustituyen tareas, más que puestos de trabajo. ¿Cuándo estima que comenzará a reemplazar puestos de trabajo y cuáles cree que serán los ámbitos laborales que se verán más afectados?
Es importante ver que la IA es específica y no general. Cada programa de IA está diseñado para hacer muy eficientemente una sola cosa. De modo que reemplaza una sola tarea. Un puesto de trabajo está compuesto de múltiples tareas. La IA automatizará solo una tarea. Y después otra y luego otra más. Eventualmente el puesto de trabajo se quedará si contenidos.
Desde que construimos máquinas, estas están reemplazando humanos. El ritmo se ha acelerado recientemente. Potencialmente no hay labor humana que no sea automatizable aunque algunas están mejor protegidas que otras.
Se entiende que las tareas de nivel intermedio son más candidatas. No es sencillo reemplazar a un camarero y las profesiones muy manuales son poco robotizables. Así mismo, las de alto nivel o las que tienen que ver con la empatía no son muy automatizables. En medio queda una enorme cantidad de tareas como las administrativas que ya está siendo afectadas.
Muchos especialistas destacan que los robots no tienen necesidades, no poseen sentimientos, no se cansan y no son representados por sindicatos; lo cual plantea un enorme cambio del paradigma laboral para las fuerzas de trabajo de los próximos años. ¿Cómo debemos prepararnos para esto, desde el punto de vista de la capacitación y la preparación para los trabajos de un futuro cada vez más próximo?
No hay una receta sencilla. Desde un punto de vista personal, la formación, la flexibilidad y estar atento a los cambios son esenciales. Globalmente la sociedad tiene que reflexionar sobre el gigantesco cambio que estamos viviendo.
Usted sostiene que los usuarios entrenamos a los ordenadores (computadoras) sin saberlo, de tal forma que al final se produce una democratización del conocimiento. ¿Cómo se produce este proceso?
Cada vez que haces clic en una página estás entrenado un sistema. La IA supervisada (la mayoría de los casos) requiere que los humanos corrijamos el sistema. Un cambio esencial es la ingente cantidad de contenidos que los humanos subimos a las redes. Fotos, vídeos, conversaciones, desplazamientos, likes... todo es información con la que los humanos entrenamos a las redes.
Acceder a un experto no es sencillo: hay pocos y están ocupados. Cuando los expertos entrenan a una IA, esta puede atender a millones de usuario. De este modo la IA es un intermedio entre el usuario y el experto y el conocimiento de este se hace disponible a todos, se democratiza.
Últimamente se está hablando mucho del Machine Learning. ¿Qué opinión tiene sobre esta tendencia y qué impacto considera que está teniendo el Machine Learning en las organizaciones?
Programar cada posible caso es una labor inabarcable. Si las máquinas aprenden, pueden resolver multitud de situaciones imposibles de prever y programar. El aprendizaje automático o Machine Learning es una idea muy antigua, pero solo ahora es posible debido a tres causas: la mejora de los algoritmos, la potencia de las máquinas y la gigantesca cantidad de datos que los usuarios hemos puesto a disposición de los algoritmos.
Gracias al Machine Learning las organizaciones pueden avanzar mucho más rápido en la mejora de los procesos.
¿Cómo puede el Machine Learning ayudar a identificar preferencias de aprendizaje?
Machine Learning se basa en aprendizaje supervisado. Los expertos entrenan al sistema.
No obstante, hay nuevos métodos de aprendizaje no supervisado que están comenzando a funcionar. Damos a la máquina el input (los datos del problema) y el output (recompensa positiva si acierta y negativa si falla). La máquina se encarga de optimizar el resultado desentrañando (figuradamente) el problema.
En el futuro veremos una enorme mejora de ambos sistemas.
En su libro recientemente publicado: ‘Una mirada al futuro. Inteligencia artificial, abundancia, empleo y sociedad’, usted se pregunta si la tecnología reemplazará puestos de trabajo y dejará sin empleo. A partir de allí, ¿cómo hay que prepararse para un mundo nuevo?
Solo la educación puede prepararnos. Ya no valen los antiguos recorridos profesionales. El cambio es permanente. Desde el punto de vista de los gobiernos, la reflexión es imperativa. Nuestro sistema académico está preparando a la gente para un mundo que ya no existe. Todo debe cambiar, desde el sistema impositivo hasta la consideración de una renta básica universal que proteja a los más desfavorecidos. Las oportunidades son enormes y debemos guiar el proceso hacia un mundo nuevo.
Febrero 2017

Entrevista realizada por America Learning Media

Autor: 
noreply@blogger.com (Antonio Orbe)