Partimos de la no existencia de una definición universal de aquello a lo que llamamos Inteligencia Artificial. Existen diferentes definiciones elaboradas por diversos organismos. Por ejemplo, para la Unión Europea la Inteligencia Artificial comprende aquellos sistemas basados principalmente en software (aunque también en hardware) que son capaces de percibir su entorno a través del análisis de datos y son capaces de procesar la información para ejecutar las mejores acciones con el fin de alcanzar el objetivo marcado.
Se le conoce como IA débil o estrecha aquella que es capaz de realizar tareas específicas y limitadas (las más comunes) como reconocimiento de voz, identificación de imágenes, etc… Por otra parte, se conoce como IA fuerte aquella que es capaz de gestionar diferentes habilidades cognitivas o incluso aprender de forma autónoma. Y por último se define como IA superinteligente aquella tecnología que sería capaz de superar a la inteligencia humana en cualquier aspecto.
A día de hoy seguimos trabajando con sistemas de IA débil que, aunque cada día tienen mayor potencia, aún distan de ser inteligencias capaces de abordar cualquier tipo de problema y hacerlo mejor que un humano. Las herramientas de Inteligencia Artificial débil que conocemos en la actualidad son capaces de realizar una gran cantidad de tareas cognitivas en temas muy concretos como en asistentes virtuales, ciberseguridad, domótica, traducción, transporte, economía y un largo etcétera. Se trata de algoritmos que han sido entrenados para un fin muy concreto y han aprendido a realizar tareas específicas, pero de gran alcance.
Desde el punto de vista del usuario se me ocurren tres grandes enfoques para el uso de esta tecnología. Por un lado tendríamos la visión más pura, el uso de la tecnología desde el dominio de las matemáticas y los algoritmos basados en probabilidades.
Este sería el enfoque más profundo a través del cual se puede llegar a crear nuevos algoritmos para las tareas específicas que se requieran basados en las matemáticas y el ajuste de los parámetros de las diferentes fórmulas que los definen. No obstante, este enfoque está generalmente reservado a quienes poseen altos conocimientos en matemáticas y específicamente en estadística, que además tienen capacidades de desarrollar algoritmos por software.
Bajando un escalón tendríamos a los desarrolladores, es decir, aquellos que tienen conocimientos de desarrollo de software (usualmente con R o Python) que emplean las librerías y funciones ya creadas por los anteriores y les permiten desarrollar aplicaciones a medida basadas en los algoritmos ya desarrollados por terceros. Eventualmente también son capaces de ajustar y parametrizar los algoritmos, pero generalmente de forma más superficial.
Y por último tendríamos al grueso de los usuarios, aquéllos que, sin tener elevados conocimientos en algoritmia o programación, son capaces de hacer uso de las herramientas y aplicaciones programadas por los desarrolladores e incorporarlo en su entorno de trabajo con el objetivo de facilitarles las tareas más complejas o repetitivas.
La mayoría de los mortales se encuentran en este último grupo, por lo que haré hincapié en este tipo de aplicaciones de usuario, es decir, aquellas aplicaciones que encontramos y podemos descargar en nuestro ordenador, en nuestro teléfono móvil o hacer uso de ellas de forma online.
Son muchas las aplicaciones que tienen estas inteligencias artificiales, las más revolucionarias podríamos decir que están siendo las llamadas IAs generativas, capaces de crear según nuestras instrucciones una imagen o un texto específico. También tenemos algoritmos de análisis de imágenes que nos permiten identificar objetos en las imágenes de video para ser analizados. Existen otras IAs más específicas de análisis financieros, clasificación, diagnostico o de estrategia.
Como toda nueva tecnología, cada avance en la Inteligencia Artificial nos abre una puerta nueva a reenfocar nuestros procesos de negocio y hacer uso de éstas con el fin de hacer nuestro trabajo más sencillo o eficiente. El uso de la tecnología en nuestros trabajos tradicionales nos da la oportunidad de crear nuevos enfoques y diferenciarnos de la competencia.
Los sectores que más están viendo crecer estas aplicaciones son el Fintech, marketing, audiovisual, jurídico o desarrollo de software. Hoy en día los programadores hacen uso de herramientas como chatgpt para agilizar la elaboración de código, o los juristas en la redacción de contratos o el análisis de estos, en marketing online para la generación de contenidos en redes sociales o en Fintech para la clasificación de los clientes en función de su comportamiento financiero. Pronto las herramientas de IA serán tan comunes como básicas al
igual que hoy se pide inglés u ofimática a un empleado.
Las grandes empresas, en su búsqueda de la eficiencia y la reducción de costes, aplican estos algoritmos para realizar trabajos antes reservados a humanos. Esto no es algo nuevo y se viene realizando desde hace años. Las herramientas de RPA (Robot Process Automation) ya se aplican en tareas administrativas o de atención al cliente desde hace tiempo. No obstante, la inclusión de la inteligencia artificial en estos procesos permite llegar a un mayor número de funciones susceptibles de ser automatizadas y esto hace que ciertos trabajos estén en riesgo de ser ejecutados por programas de ordenador.
Las tareas susceptibles de ser automatizadas son aquellas que resultan predecibles, repetitivas y no requieran ser manuales. Profesiones como diseñadores web, taquígrafos, creadores de contenido, auditores, periodistas o
asistentes administrativos tienen más posibilidades de ser reemplazadas que aquellas como mecánicos, albañiles, carpinteros, pintores, fontaneros o mineros donde el trabajo es mucho más manual.
Alguien me decía: “Es poco probable que la IA te quite el trabajo, pero es muy probable que lo haga alguien que sepa de IA”.
En definitiva, y a falta de profundizar más en los próximos artículos, lo más apropiado sería afirmar que los robots nos van a ‘acompañar’ en el trabajo a lo largo de un proceso adaptativo, durante el que tendremos que aprender y comprender que lo que está sucediendo ahora no es nada nuevo, aunque lo parezca. Ya ha sucedido antes y todos nos estamos beneficiando de ello.
