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Al Robot: Mitos de las IAs


Mitos de las IAs


Por: Edgar Tercero


Aunque las tecnologías actuales son tan populares y pareciera que son de dominio publico, se tienen conceptos errados sobre lo que realmente hacen o los peligros qué podemos enfrentar. Si bien existen aspectos qué debemos tomar en cuenta a la hora de usar las inteligencias artificiales, es importante conocer sus límites así como sus alcances.


Lo que siempre he destacado en los artículos así como las clases qué imparto es aprender sobre datos, hablar ese lenguaje, conocer el tipo de información que esta disponible, quien la produce, quien la consume y como la podemos traducir en un beneficio.


Si somos los encargados de hacer hablar a los datos hay que tomar en cuenta el tipo de dato, la sensibilidad qué tienen, el volumen y la rapidez con qué podemos accederlos. De esta forma podremos brindar la certeza de seguridad, limpieza, qué dará buena toma de decisiones. Porque una IA con datos sucios puede ser peligroso porque nos llevará a ejecutar acciones que repercutir en posibles costos o atrasos.


¿Porque son tan importantes los datos para las IAs? Esto se debe al hecho de l9 qué conocemos como aprendizaje automático, una serie de algoritmos qué utilizan actualmente la gran mayoría de IAs, esto es lo que las dota de conocimiento, a esto es lo que podríamos llamar su inteligencia.


Esto es como los humanos, aprendemos con base a lo que vemos, escuchamos, olemos explorando el mundo con nuestros sentidos, lo cual nos lleva a generar ideas, conceptualizar lo que experimentamos generando así conocimiento, todo eso se puede traducir en datos qué una computadora puede analizar, procesar rápidamente para generar ideas con valor a los humanos.



Al leer lo anterior pensaríamos qué es un proceso costoso qué no todos podemos darnos el lujo de utilizar, además de no contar con lugares donde guardar tantos datos, limpiarlos y mantenerlos actualizados. Eso es algo que solo las grandes empresas de tecnología pueden costear, inclusive ell9s cuentan con un equipo de trabajo especializado para hacer ciencia de datos.


Sin embargo, todo depende del punto en donde nos encontremos actualmente, tal vez estamos únicamente analizando la situación actual, comprendiendo porque ocurren las cosas dentro de nuestra empresa o inclusive temas personales como nuestras propias finanzas.


Aquí es donde entran varios aliados como las nubes qué actualmente ofrecen plataformas al alcance de todos, donde solo pagamos por lo qué consumimos. Con precios accesibles, contribuyendo a la mejora de los algoritmos pero aprovechándose para mejorar nuestros procesos.


Lo que también lleva a pensar a las personas que ya no serán relevantes en los trabajos futuros, lo cual no es completamente cierto, porque recordemos qué estas herramientas son un apoyo para nosotros si aprendemos como utilizarlas, sustituyendo inclusive actividades tediosas y repetitivas por no mencionar aquellas qué pueden poner en riesgo la vida.


Por lo tanto debemos aprender a convivir neón ellas, sofisticados a nosotros mismos, empezar a documentarse buscando nuevas opciones para nuestro desarrollo persona y profesional. No digo que sea fácil pero si es posible aprender cosas con mayor velocidad hoy en día que hace 20 o 30 años. Inclusive permiten mejorar el rendimiento de atletas gracias a la información que se recaba después de que terminan algún evento. Vean lo complejo de un volante de fórmula 1 actual, pero al aprender a utilizarlo se logran nuevos récords así como disminuir accidentes fatales. Se sigue requiriendo de los humanos para completar estas actividades, humanos especializados.


Pero recordemos tener cautela con el uso de las IA, como he mencionado antes, si los datos vienen sucios las IAs no son tan confiables, recordemos quien pone esos datos a su disposición, así que es posible que alguien mal intencionado coloque desviaciones a propósito o simplemente sea un error humano.


Las IAs son un reflejo de nuestro mundo real, así que pueden duplicar las cosas bien hechas así como los errores. Por lo tanto, quien conquistarla al mundo no sería una IA sino el humano que esta detrás.


“El camino al éxito en las IAs es el conocimiento de los datos”



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