Inteligencia Artificial: lo bueno, lo malo y lo feo

En el último año, la Inteligencia Artificial (IA) ha marcado un punto de inflexión significativo al generar conciencia sobre sus aplicaciones en la vida diaria. Sin embargo, existe una percepción común de que la IA resolverá todos los problemas, lo cual no se ajusta a la realidad y es crucial aprender a manejar estas expectativas.

Considerando esto, José Rodríguez Huerta, Managing Director en Codurance, en su charla subraya tanto los beneficios como los desafíos asociados con la IA Generativa (IA Gen). Nos guía en un recorrido de conocimiento y reflexión sobre lo bueno, lo malo y lo feo de la IA teniendo en cuenta que es esencial abordar esta tecnología con expectativas realistas, dado que aún está en evolución y podría enfrentar desafíos iniciales antes de alcanzar una estabilización completa.

Definición de la IA

Para entender mejor este punto de inflexión, primero debemos definir: ¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)? La IA es una tecnología que replica la inteligencia humana para realizar diversas tareas, como generar lenguaje natural y crear imágenes. 

Para ilustrarlo, Huerta considera la analogía de la habitación china: es como si alguien siguiera instrucciones para hablar en chino sin comprender el idioma. Esto ejemplifica cómo la IA puede parecer inteligente externamente, pero su proceso interno involucra reglas y algoritmos complejos que no implican comprensión real del contenido.

Beneficios de la IA en organizaciones

En su charla, Huerta asegura que la IA no solo ofrece beneficios de productividad para las organizaciones, sino que también proporciona apoyo en varias áreas clave como:

• Análisis de datos: Mejora la toma de decisiones mediante el análisis y la extracción de información de grandes volúmenes de datos.
• Automatización de tareas: Automatiza tareas repetitivas y manuales, por ejemplo la optimización de procesos como la revisión de currículums.
• Mejora de la experiencia del usuario: Facilita la interacción y búsqueda de información, mejorando la satisfacción del mismo.

Retrieval Augmented Generation (RAG) y plataformas de IA

¿Qué es RAG?

Retrieval Augmented Generation (RAG) es una técnica innovadora que combina la recuperación de información con la capacidad de generar texto, lo cual resulta en respuestas más precisas y relevantes para las necesidades específicas de los usuarios o las aplicaciones.

Funciona de la siguiente manera:

1. Base de conocimientos: Se introduce y codifica información en una base de datos.
2. Pregunta: El usuario formula una pregunta.
3. Recuperación de información: El sistema busca información relevante de la base de conocimientos.
4. Generación de respuesta: El modelo de lenguaje utiliza esta información para generar una respuesta precisa.

En palabras de Huerta;

Estos modelos no tienen información a menos que se les proporcione. Entonces, la información que tienen está codificada internamente y solo tienen información hasta el momento en que se entrenaron. Es necesario ofrecerles contexto para generar respuestas más concisas.

Plataformas de IA

Antes de profundizar en cada una de las plataformas de IA, Huerta asegura que es crucial entender que estas plataformas no solo reflejan el avance hacia un entorno laboral más automatizado y eficiente, sino también la necesidad de utilizarlas estratégicamente para maximizar su impacto positivo en las organizaciones, siempre tomando en cuenta la importancia de las habilidades y el talento del equipo de desarrollo.

Algunas de las plataformas de IA más frecuentadas por los usuarios son:

• Perplexity AI: Proporciona respuestas precisas utilizando bases de datos de conocimiento.
• Copilot: Ayuda a desarrolladores a ser más productivos, amplificando tanto habilidades buenas como malas.
• ChatGPT: Puede aplicarse en diversas profesiones para mejorar la generación de contenido y tareas administrativas.

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Desafíos y consideraciones éticas

Aunque la inteligencia artificial (IA) promete grandes avances, también enfrenta desafíos importantes. La falta de transparencia en cómo se toman decisiones con IA es complicada. Además, la seguridad y la privacidad son preocupaciones clave debido al riesgo de mal uso y la protección de datos personales. Las cuestiones éticas y legales, como la responsabilidad en accidentes con vehículos autónomos, también son temas cruciales. Es importante al momento de usar plataformas de IA, abordar estos desafíos con políticas claras que guíen un uso responsable y ético de la IA.

El futuro de la IA

La inteligencia artificial (IA) tiene un enorme potencial transformador, sin embargo es importante experimentar y adaptar estas tecnologías con precaución. Se necesitan entender normativas claras y regulaciones éticas para maximizar los beneficios de la IA mientras se mitigan sus riesgos.

Conclusión

La Inteligencia Artificial (IA) no desaparecerá, y aunque no parece estar desacelerando ni acelerando excesivamente, el campo continúa en constante evolución, representando una oportunidad considerable. Aunque no existe una solución perfecta para resolver todos los problemas de manera automática, la IA actúa como un multiplicador significativo de capacidades. Hasta que se establezcan normas claras y se estabilice el panorama, será difícil predecir con certeza su evolución y las áreas de inversión.

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