No siempre es claro en qué momento una tecnología sale del laboratorio, pierde su novedad y se convierte en algo de uso diario. Eso parece estar pasándole a la inteligencia artificial, después de 40 años de investigación científica y debates éticos.
Durante años, la ciencia ficción mostró una inteligencia artificial con sentidos como los del ser humano, solo que superiores y, en muchos casos, malévolos. La imagen de robots de aspecto humanoide e intenciones nefastas está dando paso a sistemas mucho menos obvios, mucho más útiles y siempre dirigidos por la productividad y la rentabilidad.
Cuando nos dicen que más del 70% de las transacciones de la bolsa de valores de Nueva York son realizadas por robots, nadie piensa en robots con extremidades y aspecto humanoide, son sencillamente piezas de software capaces de analizar una enorme cantidad de información, en milésimas de segundo, y tomar decisiones que en última instancia deciden el valor de las empresas.
Tampoco pensamos en máquinas “sentadas” en un escritorio escribiendo en un teclado cuando utilizamos chats de soporte al usuario, que, cada vez más, son chatbots, otra vez, programas de cómputo que dan soporte a usuarios con respuestas y comportamientos muy similares a los de un ser humano.
Obstáculos salvados. Si lo pensamos, es bastante primitivo comunicarse con máquinas o con otros seres humanos a través de un teclado. La capacidad de comunicarnos verbalmente con las máquinas, procesando lenguaje natural (en vez de lenguajes técnicos como el de los controladores aéreos o los mecánicos de maquinaria agrícola), siempre se discutió como uno de los impedimentos o escollos insalvables que harían imposible la inteligencia artificial. Hoy vemos cada día más gente conversando con su teléfono, su automóvil o su equipo de sonido. También vemos como la satisfacción del usuario con un producto tecnológico decae rápidamente cuando el producto no aprende. Es común que el usuario espere que los sistemas aprendan de interacciones anteriores, que cada vez entiendan mejor y se equivoquen menos.
Muy pocos usuarios entienden qué significa la tecnología de aprendizaje de máquina o aprendizaje profundo ( machine learning, deep learning ), pero muchos se exasperan con sistemas que no aprenden.
En el mundo laboral, la inteligencia artificial cumple cada día más roles. En empresas e instituciones que reciben miles de aplicaciones de personal diariamente, el proceso de selección de personal sin la ayuda de software, además de muy caro, es poco práctico.
En centros de procesamiento de datos que han crecido en tamaño y complejidad durante décadas, ya se ha tornado imposible su administración, reparación y operación cotidiana sin ayuda automatizada.
Los sistemas militares e industriales de alta complejidad y precisión sencillamente no son manejables por seres humanos, hay que tomar en cuenta demasiadas variables en tiempo real.
Obviamente, no se puede abdicar de la responsabilidad, por lo que son necesarias políticas (públicas y privadas) para la aplicación de estas tecnologías. Por ejemplo, cuando un ser humano toma una decisión basada en recomendaciones automatizadas, debe ser posible rastrear los motivos o variables que llevaron a la recomendación.
Oportunidades. Conforme crecen las capacidades técnicas de estas tecnologías, las oportunidades de innovación disruptiva crecen más que proporcionalmente. Esto por cuanto siempre es posible utilizar las tecnologías de maneras insospechadas antes y, sobre todo, por las posibilidades de combinar diferentes tecnologías. Por ejemplo, las combinaciones de Internet de las cosas, blockchain, análisis de datos ( big data ), inteligencia artificial y energía solar, son demasiadas para numerar, y estoy seguro de que hay muchas que aún no hemos siquiera imaginado.
El potencial de la innovación basada en este tipo de tecnologías está al alcance de todos, no hay que ser dueño de la tecnología o tener acceso a un laboratorio lleno de científicos. Para producir innovación de productos, servicios y modelos de negocio a partir de la inteligencia artificial, es necesario contar con entendimiento e imaginación. Entendimiento de las facultades de la tecnología y la dirección en la que se está desarrollando, así como los límites prácticos y las consideraciones éticas que la acompañan. Imaginación que permita visualizar un futuro sin las barreras tradicionales a la alta productividad, para producir, así, enormes réditos económicos y sociales.
Para promover el entendimiento de las tecnologías de inteligencia artificial, tanto entre tecnólogos como entre funcionarios y ejecutivos, hemos organizado en el Club de Investigación Tecnológica una sesión, el próximo 20 de abril, con personeros de Google, Cognitiva y Singularities. La imaginación es más difícil de promover.
El autor es ingeniero, presidente del Club de Investigación Tecnológica y organizador del TEDxPuraVida.
