7 paradojas de la Inteligencia Artificial

Cada tecnología introduce paradojas.
Pero la inteligencia artificial parece tener más que su parte justa: da y
quita, todo al mismo tiempo. Por supuesto, esto hace que sea más difícil y
confuso para los líderes empresariales y de tecnología tomar decisiones sobre
IA en sus organizaciones, especialmente porque implica presupuestos
considerables, convencer a todos y reasignar recursos.




 

Aquí hay algunas paradojas
prominentes de la IA:

1. La IA
reduce los requisitos de mano de obra

La IA aumenta los requisitos de
habilidades. Reunir capacidades impulsadas por IA requiere habilidades para
hacerlo, y este es uno de sus mayores desafíos. Por ejemplo, la IA reemplaza tareas anteriormente realizadas por humanos, con un 62% de los encuestados en una encuesta de
Rackspace Technology diciendo que ha llevado a una reducción de personal dentro
de su organización. Al mismo tiempo, el problema u obstáculo más comúnmente
enfrentado es la escasez de talento
calificado para hacer que la IA suceda
, citado por el 67%.

2. La IA es
complicada de desarrollar e implementar

La IA facilita el desarrollo e implementación de aplicaciones. Las personas que más se benefician de las
tecnologías de IA hasta la fecha son los tecnólogos mismos: automatizando sus
operaciones y asegurando la calidad, permitiendo un desarrollo de aplicaciones
más rápido, una mayor optimización de la red y eliminando el trabajo manual de
tareas, según una encuesta del Grupo Watson de IBM.

3. La IA es
costosa de implementar

La IA ayuda a gestionar y reducir los
costos de informática. Por ejemplo, la práctica creciente de FinOps, que
fomenta el control inteligente del gasto en tecnología, puede beneficiarse de
la IA y el aprendizaje automático, según un análisis de la Fundación FinOps. Al
mismo tiempo, es posible que se necesiten esfuerzos de mitigación de costos de
FinOps y otros para gestionar y construir capacidades de IA.

4. La IA
automatiza y mecaniza el trabajo

La IA exige una mayor creatividad en
el trabajo. Los autores del informe sobre trabajos futuros del Foro Económico
Mundial estiman que el 44% de las habilidades de los trabajadores se verán
afectadas en los próximos cinco años, y las habilidades cognitivas se informa
que están creciendo en importancia más rápidamente, «reflejando la
creciente importancia de la resolución de problemas complejos en el lugar de
trabajo».

5. La IA no
ayudará a las empresas que realmente, realmente más la necesitan

Hay una tendencia a asumir que
tomando la tecnología más nueva y avanzada, gastando toneladas de dinero en
soluciones y consultoría asociada, y, ¡listo! Crecimiento milagroso y clientes
felices de la noche a la mañana. Las organizaciones lentas e ineficientes que se beneficiarían más de la IA son menos propensas a adoptarla de manera
productiva. Las organizaciones con culturas visionarias que tendrían éxito sin
la IA son sus mayores defensores.

6. La IA
requiere enormes conjuntos de datos

La IA puede aliviar los requisitos de
gestión de datos. Asimismo, la IA requiere datos de la más alta calidad. La IA
puede asegurar una mayor calidad de datos. Si bien la IA es un devorador de
recursos de datos, puede ser instrumental para identificar y preparar los datos
necesarios para sistemas impulsados por análisis.

7. La IA
aporta una inteligencia increíble, pero es realmente tonta

La IA puede ser capaz de descifrar la
física cuántica, pero no se le puede enseñar las tareas más simples. Este es el
«paradigma de Moravec», acuñado por Hans Peter Moravec de la
Universidad Carnegie Mellon, quien observó que «es comparativamente fácil
hacer que las computadoras exhiban un rendimiento a nivel de adulto en pruebas
de inteligencia o jugar a las damas, y difícil o imposible darles las
habilidades de un niño de un año cuando se trata de percepción y
movilidad».

La IA es una tecnología
extremadamente prometedora para muchos problemas y oportunidades empresariales.
Pero los compromisos son interesantes, y seguramente nos desconcertarán durante
algún tiempo.

¿Cuál es la diferencia entre inteligencia artificial, aprendizaje automático y robótica?

Fuente: Forbes

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