La era de la superinteligencia: ¿cuándo la veremos?

Antonio Pita Lozano    29 julio, 2019
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La “era de la superinteligencia” fue el título de la mesa redonda a la que asistí el pasado 16 de julio en el marco del evento DigitalES Summit 2019. Este sugerente nombre hace referencia al libro del Dr. Nick Bostrom que tanto revuelo ha causado desde su publicación y que no deja indiferente a nadie. No olvidemos que su autor es el experto de cabecera de personalidades tan influyentes como Elon Musk y defiende sus argumentos junto con Stephen Hawking.

En el panel se repasó el estado del arte de la inteligencia artificial en el mundo empresarial desde la óptica de compañías muy diversas (Sanitas, Iberdrola, Everis, ESADE y AFG). Resultó muy enriquecedor comprobar la transversalidad de esta ciencia y la globalidad del cambio que se está produciendo.

Inteligencia artificial fuerte y débil

Los ponentes comenzaron tratando de responder a la pregunta del moderador de si veremos próximamente superinteligencias gracias a la inteligencia artificial. Todos coincidieron en que aún estamos muy lejos. Alejandro Zunzunegui, chief digital & transformation officer de Sanitas, afirmó que “estamos en la fase de descubrimiento de la inteligencia artificial, en la que tenemos que compaginar la inteligencia natural con la inteligencia artificial”. David Pereira, head of data & intelligence for Europe en Everis indicó que “actualmente solo se está utilizando la “inteligencia artificial estrecha” o “débil” y aún estamos lejos de una “inteligencia artificial fuerte”.

La diferencia entre una y otra radica en que la “inteligencia artificial fuerte” hace referencia a la inteligencia artificial que excede a la inteligencia humana promedio (camino previo a convertirse en una superinteligencia) mientras que la “inteligencia artificial débil” es aquélla focalizada en realizar una tarea específica en un dominio específico.

Marc Torrens, profesor asociado del departamento de Operaciones, innovación y data sciences de ESADE, señaló que “tras setenta años de investigación en inteligencia artificial todavía estamos en su infancia; es cierto que la tecnología está evolucionando de manera exponencial pero la ciencia no”. De hecho, puntualizó que hace falta un nuevo marco científico que permita su desarrollo.

Casos de uso y aplicaciones

Ahora bien, aunque estemos en una etapa incipiente, como nos recordaba David, la inteligencia artificial débil (narrow AI) nos permite resolver tareas muy concretas mejor que los humanos. Los ponentes compartieron varios casos de uso en los que están aplicando inteligencia artificial en sus organizaciones, la mayoría de ellos muy enfocados a la eficiencia mediante la reducción de costes, aunque también comentaron ejemplos de generación de nuevos ingresos e incluso de mitigación de riesgos.

Beatriz Crisóstomo, head of Innovation management de Iberdrola explicó que están mejorando la eficiencia de muchos procesos, creando nuevos productos y servicios gracias a la segmentación de clientes e incluso utilizando el reconocimiento de imágenes para mantenimiento predictivo de instalaciones con drones.

En Sanitas, por su parte, están aprovechando estas nuevas capacidades para conseguir una personalización máxima de la gestión de la salud e incluso han transformado la relación médico paciente para pasar de una medicina reactiva a otra predictiva y preventiva.

Muriel Faure, chair of Innovation mission en AFG, contó cómo han conseguido automatizar muchas tareas rutinarias relacionadas con la regulación para que las personas puedan dedicar su tiempo al trabajo que realmente aporta valor. También aportó un punto de cordura al destacar que “la inteligencia artificial puede tomar decisiones, pero todavía no puede tomar buenas decisiones”, ella aboga por un uso de la inteligencia artificial como ayuda a una mejor toma de decisiones por parte de las personas.

Finalmente, David, de Everis, recordó que la inteligencia artificial no solo se aplica en el sector privado, sino que “es un magnífico aliado para afrontar los retos sociales, como los objetivos de desarrollo sostenible (ODS) de Naciones Unidas”, ámbito en el que Telefónica Empresas, a través de LUCA, lleva mucho tiempo trabajando.

Una inteligencia artificial ética

La inteligencia artificial también entraña riesgos, uno de ellos es la ética del proceso de aprendizaje. Como nos recordó David, “hay que crear una inteligencia artificial responsable y que ayude a disminuir la desigualdad”. Pero más allá de la teoría, a mí me gustaría saber realmente cuántas empresas tienen sus propios principios de inteligencia artificial  y cuántos equipos analíticos tienen su propia metodología para evaluar la justicia en los algoritmos, como ocurre en Telefónica. Es fundamental que todos nos concienciemos de este tema porque está en nuestras manos construir un mundo mejor o peor.

La clave de la transformación: la cultura empresarial

Me fascina de todos los paneles de inteligencia artificial que siempre se comienza hablando de la cantidad de cosas que se puede hacer y todos nos preguntamos “¿entonces por qué no se hace?”, “¿por qué cuesta tanto extraer el conocimiento de los datos?” Del mismo modo, los ponentes suelen terminar tratando este asunto, que tiene muchas aristas y que si fuese fácil de resolver ya se habría hecho. Es, además, un problema tan sumamente complejo que incluso resulta difícil afrontarlo.

La cuestión es que estamos ante la cuarta revolución industrial: la de los datos y la comunicación, que nos está arrollando tanto por la velocidad del cambio como por su transversalidad y, lo que es más importante, su globalidad. Está afectando a todos los sectores en todo el mundo a la vez y de forma vertiginosa. Esto nunca había ocurrido en la historia de la humanidad. En este sentido, Marc Torrens, de ESADE, se lamentaba de que la sociedad no está lo suficientemente preparada y falta información y formación que acompañe a las personas para ayudarlas a afrontar este cambio mediante una actualización de sus capacidades.

Esa falta de información hace que la sombra de la destrucción de empleo planee sobre todos, generando miedo e incertidumbre, sobre todo por el desconocimiento.  En palabras de David, de Everis, “las personas sentimos rechazo a todo lo que desconocemos o sobre lo que sentimos que no tenemos el control”. Si, además, desde los medios, se destacan los aspectos negativos y peligrosos del nuevo mundo, este sentimiento se acrecienta. Y puso un ejemplo muy ilustrativo: hacia 1900 en los periódicos aparecían caricaturas de la electricidad como un demonio, algo que ahora sería impensable.

Conforme pasamos del mundo macro al mundo micro de las empresas, nos damos cuenta de que “la inteligencia artificial tiene que estar en el ADN de las  compañías” como apuntó Muriel, que hizo referencia al cambio cultural necesario como pilar de la transformación data driven de una compañía . Alejandro Zunzunegui, de Sanitas, añadió que “es imprescindible democratizar el dato y para ello es necesario que esté disponible para quien lo necesite, asegurar su calidad y gobernarlo”. Desde mi punto de vista, es necesario resolver el problema tecnológico, pero no es suficiente. Añadiría un curso de data literacy para que todos los empleados puedan extraer el mayor valor de los datos desde sus capacidades y funciones y pierdan el miedo a lo desconocido. Si no, ¿cómo esperamos que nuestros compañeros desarrollen esas capacidades analíticas?

Lo que está claro es que es la inteligencia artificial ya ha llegado a las compañías y asistiremos a un crecimiento imparable: transformarse en data driven no es una opción, sino una cuestión de supervivencia.

Imagen: 6eo tech

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