Hasta hace bien poco, cualquiera que mencionase la Inteligencia Artificial en una conversación no especializada podía esperar una de estas dos reacciones sorprendentes: ¿Qué? o “Y ¿bien?”. Ni que decir tiene si se refería a ella por IA (AI en inglés). Entonces, probablemente, se verían caras muy extrañas. Y, aunque muchas personas aún no han oído hablar de ella o no se han percatado de su existencia, pocas tienen más que una idea esquemática sobre lo que entraña, y la mayoría son muy escépticas respecto a su valor humano, no cabe duda que, desde la eclosión de GPT3 (Generative Pretrained Transformer, un modelo predictivo de lenguaje generativo desarrollado por OpenAI, que ha sido entrenado con una gran cantidad de texto en internet para responder a preguntas y generar texto de manera autónoma), es uno de los temas de moda. Sobre todo, por la cantidad de cuestionamientos y desacuerdos que se están produciendo sobre la naturaleza, el control y el uso de esta nueva disciplina, pues no hay una sola definición que juzguen feliz por igual todos los practicantes y usuarios de ella. 

¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (IA) es el campo de la informática que se ocupa del desarrollo de algoritmos y sistemas capaces de realizar tareas que imitan la inteligencia humana, como el aprendizaje, la percepción, el razonamiento y la toma de decisiones, que mejoran conforme la información que recopilan es cada vez mayor y de mejor calidad.

La IA funciona combinando grandes cantidades de datos con procesamiento rápido e iterativo y algoritmos inteligentes, permitiendo al software aprender automáticamente de patrones o características en los datos. Permite que los sistemas tecnológicos perciban su entorno, se relacionen con él, resuelvan problemas y actúen con fines específicos.

Ha experimentado un gran crecimiento en los últimos años y se ha utilizado para mejorar, entre otras cuestiones: la eficiencia y la precisión en diversas tareas, como el diagnóstico médico, la identificación de fraudes, la atención al cliente y la optimización de procesos industriales.

Las tecnologías implicadas en la IA incluyen:

1. El procesamiento del lenguaje natural, que permite entender el lenguaje humano y generar respuestas en consecuencia.

2. El reconocimiento de voz y de imagen, que identifica y categoriza objetos y patrones visuales y auditivos.

3. El aprendizaje automático, que aprende a partir de datos y mejora su rendimiento a medida que se expone a más información.

4. La robótica, que permite la creación de robots capaces de realizar todo tipo de tareas físicas complejas.

Un poco de historia

La historia de la inteligencia artificial, caracterizada por los denominados inviernos y veranos de la IA, periodos en los que la inversión en esta materia fluctúa de alta a baja y viceversa sin un aparente término medio, se remonta a la década de 1950, cuando los investigadores comenzaron a explorar cómo las máquinas podían ser programadas para imitar el comportamiento humano y resolver problemas complejos de manera similar a como lo hacen las personas.

En 1950 el matemático y filósofo Alan Turing, actor clave en la lucha contra el Reich al descifrar el código de la máquina Enigma, había publicado su famoso test —una prueba diseñada para determinar si una máquina puede mostrar un comportamiento indistinguible del de un ser humano en una conversación—, además de otras claves sobre máquinas pensantes, en su trabajo Computer machine and intelligence. Fue uno de los primeros escritos serios que planteaba la posibilidad de una inteligencia mecánica.

En la década de 1960, la IA tuvo avances muy limitados, aunque se desarrollaron una serie de técnicas de programación que incluían el razonamiento lógico y la simulación de redes neuronales. Fruto de ello fue el conocido chatbot —programa de IA diseñado para responder de forma automática y coherente a lo que le decimos o escribimos— ELIZA, diseñado en el MIT entre 1964 y 1966 por Joseph Weizenbaum que implementaba lenguaje natural.

En los años 70, la IA experimentó un auge de interés y financiación, impulsado en parte por la idea de que las máquinas podrían reemplazar el trabajo humano en una amplia gama de tareas, lo que dio lugar a los sistemas expertos: programas informáticos que tienen el objetivo de solucionar un problema concreto y utilizan IA para simular el razonamiento de un ser humano.

En este contexto, en los 80, surgió la Quinta generación, un proyecto de investigación y desarrollo en IA liderado por Japón. El objetivo principal del proyecto era desarrollar una nueva generación de ordenadores y tecnologías de IA que pudieran entender y procesar el lenguaje natural humano. Tuvo un gran impacto en el desarrollo de la IA, especialmente en el procesamiento del lenguaje natural, desarrollándose varios nuevos enfoques que incluían su representación semántica y su generación.

Si bien la Quinta generación no logró todos sus objetivos, debido en parte a desafíos técnicos todavía no resueltos y a falta de financiación, sentó las bases para muchas de las tecnologías de IA utilizadas en la actualidad, especialmente en el procesamiento del lenguaje natural.

Además, fue una importante contribución a la investigación y al desarrollo al promover la cooperación y el intercambio de conocimientos y tecnologías entre investigadores de todo el mundo y fomentó el desarrollo de nuevos enfoques y técnicas de IA.

El siguiente hito lo encontramos en 1987, cuando Martin Fischles y Oscar Firschein describieron lo que deberían ser los 12 atributos de un agente inteligente:

• Tener actitudes mentales tales como creencias e intenciones.

• Tener la capacidad de obtener conocimiento, es decir, aprender.

• Resolver problemas, incluso descomponiendo los más complejos en otros más simples.

• Ser capaz de realizar operaciones más complejas.

• Poseer la capacidad de dar sentido, si es posible, a ideas ambiguas o contradictorias.

• Planificar, predecir consecuencias, evaluar alternativas (como en los juegos de ajedrez).

• Conocer los límites de sus propias habilidades y conocimientos.

• Distinguir las situaciones a pesar de su similitud.

• Ser original, creando incluso nuevos conceptos o ideas, y hasta utilizando analogías.

• Poder generalizar.

• Percibir y modelar el mundo exterior.

• Entender y utilizar el lenguaje y sus símbolos.

De esta forma, el fin de la creación de una inteligencia artificial sería emular la mente humana y funcionar y responder como tal, lo que implica evolucionar y alcanzar un conocimiento superior al con que inicialmente fue programada.

A mediados de la década de 1990, la IA volvió a resurgir con nuevos avances en las técnicas de aprendizaje automático y la creación de grandes bases de datos de entrenamiento. Esto permitió el desarrollo de sistemas capaces de reconocer patrones complejos en datos, el reconocimiento de voz y el procesamiento de imágenes.

En la década de 2000, la IA se convirtió en un factor importante en la industria tecnológica, generalizándose su uso en aplicaciones como la publicidad en internet, la recomendación de productos y servicios, la seguridad cibernética y la detección de fraudes.

En la actualidad, la IA es un campo de conocimiento e investigación en constante evolución, impulsado por los avances en la tecnología de procesamiento de datos y la creciente cantidad de datos disponibles para el entrenamiento de sus sistemas. Se espera que tenga un impacto cada vez mayor en la economía y en la vida cotidiana, y que se utilice para resolver problemas cada vez más complejos en una amplia gama de situaciones.

Actores importantes

La IA es un campo interdisciplinario y, además de Alan Turing, muchos científicos informáticos, matemáticos, ingenieros y otros expertos y empresas han contribuido a su desarrollo en las últimas décadas:

• John McCarthy, Marvin Minsky, Nat Rochester y Claude Shannon: son considerados los padres fundadores, ya que acuñaron el término «inteligencia artificial» y organizaron la Conferencia de Dartmouth en 1956, considerada como su inicio. En sus ocho semanas de duración se trabajó bajo la premisa de que cualquier aspecto del aprendizaje o cualquier otro rasgo inteligente podía ser descrito con tanta precisión que una máquina podría simularlo.

Minsky, cofundador con McCarthy del Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT, fue un defensor del enfoque de «arquitectura cognitiva», que se centró en la creación de sistemas de inteligencia artificial capaces de imitar la estructura y el funcionamiento del cerebro humano para dotar a las máquinas con inteligencia humana. Ya en 1951 había creado la primera red neuronal artificial capaz de aprender, llamada SNARC.

• IBM: ha sido un actor importante en el desarrollo de la IA desde la década de 1950. En la década de 1990 desarrolló el sistema de ajedrez Deep Blue, que, en 1997, derrotó al campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov en una partida histórica. En la actualidad, IBM es líder en el desarrollo de sistemas de IA empresariales y ha desarrollado el popular sistema de IA Watson.

• Google: ha invertido fuertemente en IA, y ha desarrollado una serie de sistemas de IA líderes en la industria, incluyendo el sistema de reconocimiento de voz Google Assistant y el sistema de traducción de idiomas Google Translate.

• Elon Musk: Aunque es más conocido por sus empresas Tesla y SpaceX, Elon Musk también ha sido un defensor de la investigación de la IA y ha fundado varias empresas dedicadas a su desarrollo: OpenAI y Neuralink.

Actualmente los actores importantes se podrían englobar en:

1. Empresas tecnológicas: Empresas como Google, Microsoft, Amazon, Facebook, IBM y Apple están liderando el desarrollo de la inteligencia artificial, invirtiendo fuertemente en su investigación y desarrollo, y aplicando tecnologías de IA en sus productos y servicios.

2. Empresas de automoción: Empresas como Tesla, Waymo, General Motors, y Toyota, están utilizando la IA para desarrollar vehículos autónomos y sistemas de asistencia al conductor.

3. Empresas de salud: Empresas como IBM Watson Health, DeepMind, Augmedix, CloudMedX Health, Babylon Health, Corti… están utilizando la IA para mejorar el diagnóstico; el reconocimiento de imágenes, para recopilar los datos procedentes de imágenes radiológicas; el tratamiento y la prevención de enfermedades. La IA ayuda a los profesionales médicos a diseñar los tratamientos más adecuados para cada paciente y se ocupa de las tareas repetitivas y monótonas, para que médicos y sanitarios puedan concentrarse en su trabajo real en lugar de, por ejemplo, labores burocráticas.

4. Gobiernos: USA, Europa, China, Japón…, están invirtiendo grandes sumas en investigación y desarrollo y estableciendo políticas y regulaciones para guiar su uso responsable.

5. Universidades y centros de investigación: Están realizando investigaciones en una amplia gama de áreas relacionadas con la IA, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y la robótica.

6. Startups: Empresas como Owkin, Healx, Insilico Medicine, Sword Health, Activ Surgical, en medicina; Ceres Imaging y Rurusi en agricultura; Sentinel en la prevención de falsificaciones; Frontline en el mundo de la construcción; Growth Road en psicología; NeoCheck en verificación de identidad; Shimoku en la retención y fidelización de clientes; uSens combina la IA con la realidad virtual (RV) y la realidad aumentada (RA); Verint genera chatbots para empresas de todo tipo; UiPath se centra en el aprendizaje automático de robots principalmente para mejorar la eficiencia de las cadenas de suministros; SenseTime crea soluciones para la industria y servicios; etc. Todas desarrollando tecnologías de inteligencia artificial innovadoras.

Parece obvio que, para garantizar su evolución y adopción efectiva y responsable, es importante trabajar en conjunto para desarrollar soluciones y establecer estándares éticos, responsables y seguros para su aplicación.

Áreas de aplicación: impacto económico y social

La generalización del uso de la IA puede tener un impacto económico y social significativo en diferentes áreas:

1. Automatización de trabajos: La IA automatiza procesos y tareas que antes eran realizados por humanos, lo que mejora la eficiencia y reduce los costes de producción.

2. Mejora de la eficiencia: ayuda a las empresas a mejorar la eficiencia y a reducir los errores en sus operaciones, lo que conduce a una mejora en la calidad de los productos y servicios, así como a una reducción de costes.

3. Nuevas oportunidades: crea nuevas oportunidades de negocio y nuevas formas de trabajo, especialmente en el desarrollo y mantenimiento de los propios sistemas de IA. También ayuda a descubrir patrones y tendencias en los datos que llevarán a la creación de nuevos productos y servicios.

4. Cambios en la forma de trabajo: cambiará la forma en que las personas trabajan y colaboran, permitiendo una mayor flexibilidad en el trabajo y una mayor colaboración entre equipos distribuidos geográficamente.

5. Cambios en la educación: modificará la forma en que se enseña y aprende, ofreciendo nuevas oportunidades de educación personalizada y adaptativa.

6. Impacto en la privacidad y la seguridad: puede plantear preocupaciones de privacidad y seguridad al recopilar grandes cantidades de datos personales.

Impacto laboral

La adopción generalizada de la IA y la automatización puede llevar a la desaparición de ciertos trabajos repetitivos o que pueden ser realizados de manera más eficiente por sistemas de IA. Sin embargo, también se crearán nuevos trabajos para los que se requerirán nuevas habilidades, fundamentalmente para desarrollar, implementar y mantener los propios sistemas de IA.

Algunos de los trabajos que pueden desaparecer incluyen:

1. En fabricación y producción: La IA automatizará, todavía más y mejor, muchos procesos de fabricación y producción, lo que reducirá la necesidad de trabajadores en estas áreas.

2. En transporte y logística: La IA está automatizando el transporte y la logística, lo que indudablemente reducirá, entre otras, la necesidad de conductores y trabajadores de almacén.

3. En atención al cliente: La generalización de los chatbots automatizará los servicios de atención al cliente, reduciendo también la necesidad de trabajadores en esta área.

4. En contabilidad y finanzas: automatizará muchas tareas contables y financieras, con el consiguiente impacto en el número de trabajadores en estas áreas.

Sin embargo, la IA también creará nuevos trabajos y oportunidades en áreas como:

1. Desarrollo y mantenimiento de sistemas de IA: La creciente demanda de sistemas de IA creará oportunidades para desarrolladores y profesionales de tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) especializados en la creación y mantenimiento de estos sistemas.

2. Análisis de datos y toma de decisiones: Al ayudar a las empresas a procesar grandes cantidades de datos y a tomar decisiones más informadas, se requerirán profesionales con habilidades analíticas avanzadas y experiencia en el uso de herramientas de IA.

3. Atención médica y asistencia: La IA automatiza, y lo hará aún más, ciertos procesos de atención médica y asistencial, pero también crea oportunidades para profesionales de la salud y cuidadores especializados en la implementación y supervisión de sistemas de IA en la atención al paciente.

4. Seguridad y privacidad: La mejora de la seguridad y la privacidad de los sistemas y datos requerirá profesionales especializados en la implementación y supervisión de sistemas de IA de seguridad y privacidad.

Parece claro que la generalización del uso de la IA tendrá un impacto significativo en la economía y la sociedad. Si se maneja adecuadamente, la IA puede mejorar la eficiencia, reducir los costes, crear nuevas oportunidades y mejorar la calidad de vida de las personas. Sin embargo, también puede tener efectos negativos, como la pérdida de empleos y preocupaciones éticas y de privacidad. Es importante abordar estos problemas, trabajar en conjunto para garantizar que la IA se utilice de manera responsable y efectiva, y que las personas, ya desde la más temprana formación, adquieran los conocimientos y las habilidades relevantes para adaptarse a estos cambios, en el mercado laboral y en sus vidas.

.

Si este artículo te ha gustado, no dudes en difundirlo a través de las redes sociales, pulsando los botones que hay más abajo. De este modo me estarás ayudando a difundir y compartir conocimiento y a crear reflexión, debate, opinión y comunidad. ¡Muchas gracias!

Y si quieres recibir en tu correo los artículos de Medio en serio medio en broma, en el mismo momento de su publicación, haz clic en el botón Suscríbete.