Impacto de la Inteligencia Artificial en nuestra vida cotidiana
En la última década, la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) han liderado una revolución tecnológica que está transformando nuestra forma de vivir, trabajar y relacionarnos. La IA, que busca crear sistemas capaces de tareas que requieren inteligencia humana, se ha integrado en nuestra vida cotidiana, desde asistentes virtuales hasta sistemas de recomendación personalizados, simplificando tareas y optimizando procesos. Por otro lado, el ML, una rama específica de la IA centrada en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender a partir de datos, impulsa gran parte de este progreso. Gracias a los avances en algoritmos y el acceso a enormes cantidades de datos, el ML está alcanzando niveles de precisión y sofisticación sin precedentes en diversos campos.
Imagen generada con IA, https://copilot.microsoft.com/
Sin embargo, el corazón de la IA y el ML reside en los datos, estos son el combustible esencial que alimenta los algoritmos y modelos, permitiéndoles aprender, adaptarse y ofrecer resultados significativos. La importancia de los datos en este contexto es monumental, ya que constituyen el tejido conectivo que vincula la teoría con la práctica, la idea con la realidad. Cada clic, cada interacción en línea, cada transacción comercial genera un rastro digital que alimenta el ciclo de retroalimentación de la IA y el ML. Esta abundancia de datos no solo facilita la creación de modelos más precisos y efectivos, sino que también abre nuevas fronteras de innovación y descubrimiento, transformando radicalmente la forma en que abordamos problemas complejos y tomamos decisiones.
El avance exponencial del ML y la IA ha desencadenado una ola de innovación que ha transformado radicalmente numerosas industrias y ha permeado nuestra vida cotidiana. Esta revolución tecnológica ha permitido a las grandes empresas líderes de la actualidad (como Google, Facebook, Tesla, Amazon, Netflix y Apple) generar un gran número de productos innovadores. Sin embargo, el impacto de la IA va más allá de estas empresas de renombre, ya que afecta a todas las industrias a través de una amplia lista de aplicaciones. El ML brinda a las empresas una visión detallada de las tendencias en el comportamiento de los clientes y los patrones operativos comerciales, así como respalda el desarrollo de nuevos productos y servicios.
¿Alguna vez te has preguntado cómo funcionan el Reconocimiento Facial en Dispositivos Móviles, el traductor de Google, los coches autónomos de Tesla, la predicción de tráfico de Google Maps y Alexa?
El reconocimiento facial en dispositivos móviles emplea algoritmos de ML para analizar características faciales únicas y autenticar usuarios. Esta tecnología se usa para desbloquear teléfonos, autorizar pagos y proteger la privacidad del usuario. A medida que aprenden y se adaptan, estos algoritmos mejoran su precisión con el tiempo, brindando una experiencia segura y conveniente.
El Traductor de Google utiliza el ML para traducir documentos, oraciones y sitios web al instante. En lugar de seguir un enfoque tradicional de enseñar reglas gramaticales a una computadora, el Traductor de Google permite que la máquina encuentre patrones por sí misma. Utiliza millones de documentos traducidos por humanos para detectar patrones lingüísticos y mejorar la calidad de las traducciones con el tiempo.
Los coches autónomos de Tesla están diseñados para ser más seguros que los conducidos por humanos. Utilizan sensores de alta tecnología, como radar y cámaras, para detectar el entorno y tomar decisiones de conducción seguras. Estos datos son procesados por algoritmos de ML que analizan el tráfico, las condiciones climáticas y otros factores para tomar decisiones de conducción en tiempo real.
Google Maps utiliza datos en tiempo real recopilados de usuarios para predecir el tráfico y sugerir rutas más rápidas. Cuantos más usuarios utilicen la aplicación, más precisos serán los datos de tráfico. Google utiliza algoritmos de ML para analizar patrones de tráfico históricos y en tiempo real y predecir el tráfico futuro en una determinada área.
Alexa, el asistente virtual de Amazon, utiliza el ML para realizar una variedad de tareas, como leer libros, dar el pronóstico del tiempo y controlar dispositivos domésticos inteligentes. Utiliza datos de voz enviados a Amazon para comprender y responder a las solicitudes de los usuarios de manera precisa y eficiente.
Desafíos e impacto sociales del uso de la IA y el machine learning
El desarrollo de la IA plantea una preocupación significativa sobre la pérdida de empleos. Sin embargo, la historia ha demostrado que, con cada avance tecnológico, la demanda laboral se reconfigura. Por ejemplo, la transición hacia vehículos eléctricos en la industria automotriz crea nuevas oportunidades de empleo en áreas como ingeniería de baterías y desarrollo de infraestructura de carga. Del mismo modo, la inteligencia artificial generará demanda en roles relacionados con la gestión de sistemas y el análisis de datos. Aunque ciertos trabajos pueden desaparecer, surgirán nuevos roles que requieren habilidades humanas únicas, como creatividad y empatía. Es fundamental que las empresas y los gobiernos inviertan en programas de reentrenamiento y educación para facilitar la transición laboral hacia estos nuevos campos en crecimiento. De esta manera, se puede aprovechar el potencial transformador de la inteligencia artificial para impulsar la innovación y el crecimiento económico, al tiempo que se asegura que nadie se quede rezagado en el proceso.
Los casos de sesgo y discriminación en sistemas de machine learning plantean profundas preocupaciones éticas en el uso de la inteligencia artificial. El sesgo puede surgir de datos de entrenamiento sesgados o algoritmos mal diseñados, amplificando prejuicios existentes. Abordar este problema requiere un enfoque multidisciplinario con diversidad en el desarrollo de algoritmos, transparencia en los procesos de toma de decisiones y auditoría continua.
Protegerse implica prácticas rigurosas de recopilación y selección de datos, y algoritmos transparentes. Es crucial involucrar a diversas comunidades en el diseño de sistemas de IA para garantizar la equidad. Un ejemplo es Amazon, donde un algoritmo discriminó a candidatos por género. Esto destaca la necesidad de una supervisión y evaluación ética rigurosa. El sesgo y la discriminación también pueden encontrarse en aplicaciones como reconocimiento facial y redes sociales, subrayando la importancia de abordarlos integralmente.
Fuentes:
- Pedrero V., Reynaldos-Grandón K., Ureta-Achurra J., Cortez-Pinto E. (2021). Generalidades del Machine Learning y su aplicación en la gestión sanitaria en Servicios de Urgencia. Revista médica de chile, 149, 248-254. http://dx.doi.org/10.4067/s0034-98872021000200248
- Management Solutions (2018). Machine learning, una pieza clave en la transformación de los modelos de negocio. https://www.managementsolutions.com/sites/default/files/publicaciones/esp/machine-learning.pdf
- Arias V., Salazar J., Garicano C., Contreras J., Chacón G., Chacín-González M., Añez R., Rojas J., Bermúdez-Pirela V. (2019). Una introducción a las aplicaciones de la inteligencia artificial en Medicina: Aspectos históricos. Revista Latinoamericana de hipertensión. 14(5), 590-609. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=170262877013
Autores:
Francisco Javier López Flores
Estudiante de Doctorado en Ciencias en Ingeniería Química
Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo
José María Ponce Ortega
Profesor e Investigador Titular C
Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo
