Inteligencia Artificial (IA) es un término de moda, pero no es una moda pasajera sino algo que lleva creciendo desde la segunda mitad del siglo XX. Si se dice que los datos son el petróleo del siglo XXI también se dice que la IA es la electricidad porque, como sucedió con la electricidad en el siglo XIX, se espera que en el XXI la IA pase a ser omnipresente, algo que no vemos pero que habilita gran parte de nuestra actividad diaria.
Una muestra de su nivel de penetración actual lo podemos ver en el informe de 2019 del Observatorio Español BIDA (Big data, Inteligencia artificial y Data Analytics) del que se hace eco INDESIA en 2021. Según ese informe, en 2019 solo había siete empresas del IBEX 35 que no hicieran ninguna mención a la IA en sus informes anuales.
La evolución de la IA
Pero no todo ha sido fácil para llegar al momento actual. Desde sus comienzos ha habido grandes éxitos, pero también sonados fracasos incluyendo momentos en los que la acumulación de expectativas incumplidas (a veces más propias de la ciencia ficción que de la realidad) llevó a reducir la inversión en los conocidos “inviernos de la IA”. Por el camino, una supuesta carrera por la supremacía intelectual entre hombres y máquinas en juegos como Ajedrez, ¡Geopardy! o Go han fortalecido la imagen de una IA competencia de las personas en lugar de una IA que nos aumente en nuestras capacidades.
Actualmente, la enorme capacidad de procesamiento (sobre todo en nube), de comunicación y el volumen de datos que se generan en cada segundo (un ejemplo de esto es que se mandan más de 16 millones de mensajes de texto cada minuto o los más de medio millón de comentarios en Facebook por minuto), han hecho que la IA en general y el Machine Learning en particular se hayan convertido en una realidad que facilita a las empresas la predicción de la demanda, la optimización de operaciones, la creación de nuevos productos o la mejora de la relación con los clientes.
Este crecimiento se ha debido también a la focalización de los esfuerzos en una aproximación más práctica de la IA que, huyendo de la idea de una IA fuerte que sea capaz de superar a los hombres en cualquier tarea cognitiva, a una débil en la que se crean pequeñas IAs capaces de resolver cuestiones concretas aumentando de esta forma las capacidades de los humanos.
Su impacto en la economía
El nivel de penetración no es el mismo en todos los sectores. En concreto, según un estudio de McKinsey, el sector de la construcción e infraestructuras es uno de los que menor nivel de digitalización tienen. Aunque las cosas están cambiando. Prueba de ello es que todas las grandes empresas del sector cuentan ya con sus propios departamentos de datos e IA, además de que las grandes tecnológicas están creando productos específicos para el sector, que los productos tecnológicos tradicionales del sector cada día incorporan más capacidades de IA y que cada día surgen nuevos startups que facilitan la resolución de los problemas tradicionales del sector mediante el uso de IA.
Pero, para empezar, pensemos qué es la IA. Sin entrar en tecnicismos, la IA es una nueva forma de software en la que la entrada son datos y el resultado son modelos. El programador, en este caso científico de datos, no detalla instrucciones precisas como el software tradicional, sino que proporciona datos con los que la máquina aprende.
Y es que no hay una única definición de Inteligencia Artificial en este momento, debemos verla en contexto.
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