La Inteligencia Artificial es una tecnología que ya está teniendo gran impacto en nuestras vidas.…
El machine learning ha conseguido que en la última década el ser humano haya desarrollado tecnologías como los automóviles sin conductor, los sistemas de reconocimiento de voz, los algoritmos de los buscadores que nos ofrecen los resultados más relevantes a nuestras búsquedas o un mejor conocimiento del genoma humano, entre otros.
La capacidad que tienen las máquinas de aprender de manera autónoma ha supuesto una auténtica revolución en la sociedad en los últimos años. Hace algún tiempo hablábamos en nuestro blog del impacto que la inteligencia artificial tendrá en el management del futuro. Sin embargo es importante matizar que inteligencia artificial y machine learning, aunque muchas veces son conceptos que se utilizan indistintamente, no son exactamente lo mismo:
– La inteligencia artificial es el concepto más amplio, y hace referencia a las máquinas que son capaces de realizar tareas de una forma que nosotros consideraríamos inteligente.
– El machine learning es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que debemos dar acceso a los datos a las máquinas y que estas puedan aprender de forma autónoma.
En la historia del concepto de machine learning ha habido dos grandes hitos que impulsaron definitivamente su desarrollo. El primero fue la constatación, allá por los años 50 del siglo XX, que en lugar de enseñar a las máquinas todo lo necesario para cumplir la función que tuvieran asignada, era posible enseñarlas a aprender por sí mismas. Y la segunda fue la aparición de Internet, que ha generado cantidades ingentes de información disponible para ser analizada.
Además, el aprendizaje autónomo de las máquinas y su crecimiento en los últimos años se explica en buena medida por la aparición de las llamadas redes neuronales, que consisten en sistemas de computadoras diseñadas para clasificar la información de la misma forma que lo haría un sistema humano, y hacer predicciones con cierto grado de probabilidad en función de los datos analizados.
Así, las máquinas inteligentes tienen la capacidad de reconocer y procesar piezas de información y sus elementos, como textos o imágenes. Las predicciones que van haciendo en función de esos datos y el feedback de todo el proceso que reciben es lo que determina su capacidad de aprendizaje. Es decir, a mayor repetición de las tareas, mayor aprendizaje y efectividad.
Aunque esto no significa que las máquinas vayan a tener la capacidad de sustituir totalmente a los humanos, más bien han de ser vistas como un complemento de mejora.
Podemos poner el ejemplo de los llamados “trabajadores del conocimiento”, que son aquellos cuya principal fuerza de trabajo es la mente y el conocimiento que utilizan en su día a día (periodistas escribiendo artículos, arquitectos diseñando edificios, ingenieros desarrollando proyectos, científicos estudiando modelos…).
En su caso, la irrupción de las máquinas inteligentes y la automatización de los trabajos parece que conllevará un doble efecto de reducción de tareas e incremento en la calidad de los trabajos. ¿Qué quiere decir esto?
La realidad es que en su caso las máquinas que aprenden ciertamente pueden asumir parte de sus funciones, pero por otra parte se pueden complementar con el trabajador y de esta forma darle un valor añadido al trabajo.
Por ejemplo, en el ámbito del periodismo una máquina inteligente puede “producir” artículos básicos con datos, imágenes y hechos que después el periodista puede ampliar y mejorar con nuevos puntos de vista y enfoques, ahorrando tiempo y mejorando la calidad final de la noticia.
Aunque todavía es pronto para determinar las implicaciones totales del machine learning, pues es una tecnología que crece muy rápido y de la cual aún no podemos imaginar sus límites. Desde Euroforum estaremos muy atentos a las novedades que se produzcan en este campo.
