Cargando

Escribe para buscar

Inteligencia Artificial ¿Cómo está transformando el mundo?

Compartir

La inteligencia artificial (IA) es una herramienta de amplio alcance que permite integrar información, analizar datos y utilizar los conocimientos resultantes para mejorar innumerables procesos, transformando todos los ámbitos de la vida.

La mayoría de la gente no está muy familiarizada con el concepto de inteligencia artificial (IA). A modo de ejemplo, cuando se les preguntó a 1.500 líderes empresariales de alto nivel en los Estados Unidos en 2017 sobre la IA, solo el 17% dijo que estaba familiarizado con el concepto.  Algunos de ellos no estaban seguros de qué era o cómo afectaría a sus empresas en particular. Entendieron que había un potencial considerable para modificar los procesos comerciales, pero no tenían claro cómo se podría implementar la IA dentro de sus propias organizaciones.

A pesar de que la mayoría de las personas no saben como definirla, la IA es una tecnología que está transformando todos los ámbitos de la vida. Es una herramienta de amplio alcance que permite a las personas repensar cómo integramos la información, analizamos los datos y usamos los conocimientos resultantes para mejorar la toma de decisiones.

Cualidades de la Inteligencia Artificial

Aunque no existe una definición uniformemente acordada, generalmente se piensa que la IA se refiere a “máquinas que responden a la estimulación con las respuestas tradicionales de los humanos, compartiendo capacidades de contemplación, juicio e intención”.

Según los investigadores Shubhendu y Vijay, estos sistemas de software “toman decisiones que normalmente requieren un nivel humano de experiencia” y ayudan a las personas a anticipar los problemas o abordarlos a medida que surgen. Como tales, operan de manera intencional, inteligente y adaptativa.

Intencionalidad

Los algoritmos de inteligencia artificial están diseñados para tomar decisiones, a menudo utilizando datos en tiempo real. Son diferentes a las máquinas pasivas que solo son capaces de respuestas mecánicas o predeterminadas. Utilizando sensores, datos digitales o entradas remotas, combinan información de una variedad de fuentes diferentes, analizan el material al instante y actúan sobre la base de los conocimientos derivados de esos datos. Con mejoras masivas en los sistemas de almacenamiento, velocidades de procesamiento y técnicas analíticas, son capaces de lograr una enorme sofisticación en el análisis y la toma de decisiones.

Inteligencia

La IA generalmente se lleva a cabo junto con el aprendizaje automático y el análisis de datos. El aprendizaje automático toma datos y busca tendencias subyacentes. Si detecta algo que es relevante para un problema práctico, los diseñadores de software pueden tomar ese conocimiento y usarlo para analizar problemas específicos. Todo lo que se requiere son datos que sean lo suficientemente robustos como para que los algoritmos puedan discernir patrones útiles. Los datos pueden venir en forma de información digital, imágenes de satélite, información visual, texto o datos no estructurados.

Adaptabilidad

Los sistemas de IA tienen la capacidad de aprender y adaptarse a medida que toman decisiones. En el área de transporte, por ejemplo, los vehículos semiautónomos tienen herramientas que les permiten a los conductores y vehículos conocer la congestión, los baches, la construcción de carreteras u otros posibles impedimentos de tráfico que se avecinan. Los vehículos pueden aprovechar la experiencia de otros vehículos en la carretera, sin participación humana, y todo el corpus de su “experiencia” lograda es inmediata y totalmente transferible a otros vehículos configurados de manera similar. Sus algoritmos, sensores y cámaras avanzados incorporan experiencia en las operaciones actuales y utilizan paneles de control y pantallas visuales para presentar información en tiempo real, de modo que los conductores humanos puedan entender el tráfico continuo y las condiciones vehiculares. Y en el caso de los vehículos totalmente autónomos, los sistemas avanzados pueden controlar completamente el automóvil o camión y tomar todas las decisiones de navegación.

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial

La IA no esta distante, sino algo que está aquí hoy y que se está integrando y desplegando en una variedad de sectores. Esto incluye campos como finanzas, seguridad nacional, atención médica, justicia penal, transporte y ciudades inteligentes. Existen numerosos ejemplos en los que la IA ya está teniendo un impacto en el mundo y aumentando las capacidades humanas de manera significativa.

Finanzas

Una de las razones del creciente papel de la IA son las tremendas oportunidades de desarrollo económico que presenta. Un proyecto realizado por PriceWaterhouseCoopers estimó que “las tecnologías de inteligencia artificial podrían aumentar el PIB mundial en $ 15,7 billones, un 14%, para 2030”.  Eso incluye avances de $ 7 billones en China, $ 3,7 billones en América del Norte, $ 1,8 billones en el norte Europa, $ 1,2 billones para África y Oceanía, $ 0,9 billones en el resto de Asia fuera de China, $ 0,7 billones en el sur de Europa y $ 0,5 billones en América Latina. China está dando pasos rápidos porque se ha fijado el objetivo nacional de invertir 150.000 millones de dólares en IA y convertirse en el líder mundial en esta área para 2030.

Mientras tanto, un estudio del McKinsey Global Institute de China encontró que “la automatización impulsada por la inteligencia artificial puede dar a la economía china una inyección de productividad que agregaría de 0,8 a 1,4 puntos porcentuales al crecimiento del PIB anualmente, dependiendo de la velocidad de adopción”. Los autores descubrieron que China está actualmente a la zaga de los Estados Unidos y el Reino Unido en el despliegue de IA, el gran tamaño de su mercado de IA le brinda a ese país enormes oportunidades para pruebas piloto y desarrollo futuro.

Las inversiones en inteligencia artificial financiera en los Estados Unidos se triplicaron entre 2013 y 2014 a un total de $ 12.200 millones. Según los observadores de ese sector, “las decisiones sobre préstamos ahora se toman mediante un software que puede tener en cuenta una variedad de datos finamente analizados sobre un prestatario, en lugar de solo una calificación crediticia y una verificación de antecedentes”.

Además, existen los llamados robo-advisers que “crean carteras de inversión personalizadas, obviando la necesidad de corredores de bolsa y asesores financieros”. Estos avances están diseñados para quitar la subjetividad en temas como invertir, y tomar decisiones basadas en consideraciones analíticas, y hacer estas opciones en cuestión de minutos.

Un ejemplo destacado de esto está teniendo lugar en las bolsas de valores, donde el comercio de alta frecuencia por máquinas ha reemplazado gran parte de la toma de decisiones humana. La gente envía órdenes de compra y venta, y las computadoras las igualan en un abrir y cerrar de ojos sin intervención humana.

Las máquinas pueden detectar ineficiencias comerciales o diferenciales de mercado a muy pequeña escala y ejecutar operaciones que generen ganancias de acuerdo con las instrucciones del inversor. Impulsado en algunos lugares por computación avanzada, estas herramientas tienen capacidades mucho mayores para almacenar información debido a su énfasis no en un cero o uno, sino en “bits cuánticos” que pueden almacenar múltiples valores en cada ubicación. Eso aumenta drásticamente la capacidad de almacenamiento y reduce los tiempos de procesamiento.

La detección de fraudes representa otra forma en que la IA es útil en los sistemas financieros. A veces es difícil discernir actividades fraudulentas en organizaciones grandes, pero la IA puede identificar anomalías, valores atípicos o casos desviados que requieren una investigación adicional. Eso ayuda a los gerentes a encontrar problemas al principio del ciclo, antes de que alcancen niveles peligrosos.

Seguridad nacional

La IA juega un papel importante en la defensa nacional. La inteligencia artificial acelerará el proceso tradicional de guerra con tanta rapidez que se ha acuñado un nuevo término: hiperguerra.

El análisis de big data asociado con la IA afectará profundamente las ciencias militares, ya que se filtran cantidades masivas de datos casi en tiempo real, si no eventualmente en tiempo real, brindando a los comandantes y a su personal un nivel de análisis de inteligencia y productividad nunca antes visto. El mando y el control se verán afectados de manera similar cuando los comandantes humanos deleguen ciertas rutinas y, en circunstancias especiales, decisiones clave a las plataformas de inteligencia artificial, lo que reducirá drásticamente el tiempo asociado con la decisión y la acción posterior.

Al final, la guerra es un proceso competitivo en el tiempo, donde generalmente prevalecerá el bando capaz de decidir lo más rápido y avanzar hacia la ejecución. De hecho, los sistemas de inteligencia artificialmente inteligentes, vinculados a los sistemas de mando y control asistidos por IA, pueden llevar el apoyo y la toma de decisiones a una velocidad muy superior a las velocidades de los medios tradicionales de librar la guerra.

Medicina

Las herramientas de inteligencia artificial están ayudando a los diseñadores a mejorar la sofisticación computacional en la atención médica. Por ejemplo, Merantix es una empresa alemana que aplica el aprendizaje profundo a problemas médicos. Tiene una aplicación en imágenes médicas que detecta ganglios linfáticos en el cuerpo humano en imágenes de tomografía computarizada (TC).

Según sus desarrolladores, la clave es etiquetar los ganglios e identificar pequeñas lesiones o crecimientos que podrían ser problemáticos. Los humanos pueden hacer esto, pero los radiólogos cobran $ 100 por hora y es posible que solo puedan leer cuidadosamente cuatro imágenes por hora. Si hubiera 10,000 imágenes, el costo de este proceso sería de $ 250,000, lo cual es prohibitivamente caro si lo realizan humanos.

Lo que el aprendizaje profundo puede hacer en esta situación es entrenar a las computadoras en conjuntos de datos para aprender qué es un ganglio linfático de apariencia normal versus uno de apariencia irregular. Después de hacer eso a través de ejercicios de imágenes y perfeccionar la precisión del etiquetado, los especialistas en imágenes radiológicas pueden aplicar este conocimiento a pacientes reales y determinar el grado de riesgo de que alguien tenga ganglios linfáticos cancerosos. Dado que es probable que solo unos pocos den positivo, es una cuestión de identificar el nodo no saludable versus el saludable.

La IA también se ha aplicado a la insuficiencia cardíaca congestiva, una enfermedad que afecta al 10% de las personas mayores y cuesta $ 35 mil millones cada año en los Estados Unidos. Las herramientas de inteligencia artificial son útiles porque predicen de antemano los posibles desafíos que se avecinan y asignan recursos para la educación del paciente, la detección y las intervenciones proactivas que mantienen a los pacientes fuera del hospital.

Justicia

AI se está desplegando en el ámbito de la justicia penal. La ciudad de Chicago ha desarrollado una “Lista estratégica de sujetos” impulsada por IA, que analiza a las personas que han sido arrestadas, y califica el riesgo de convertirse en futuros perpetradores.

Clasifica a 400.000 personas en una escala de 0 a 500, utilizando elementos como edad, actividad delictiva, victimización, antecedentes de arrestos por drogas y afiliación a pandillas. Al observar los datos, los analistas encontraron que la juventud es un fuerte predictor de violencia, ser víctima de un tiroteo está asociado con convertirse en un futuro perpetrador, la afiliación a una pandilla tiene poco valor predictivo y los arrestos por drogas no están significativamente asociados con la actividad delictiva futura.

Los expertos judiciales afirman que los programas de inteligencia artificial reducen los prejuicios humanos en la aplicación de la ley y conducen a un sistema de sentencia más justo.

Transporte

El transporte representa un área en la que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están produciendo importantes innovaciones. La investigación de Cameron Kerry y Jack Karsten de Brookings Institution ha encontrado que se invirtieron más de $ 80 mil millones en tecnología de vehículos autónomos entre agosto de 2014 y junio de 2017. Esas inversiones incluyen aplicaciones tanto para la conducción autónoma como las tecnologías centrales vitales para ese sector.

Los vehículos autónomos (automóviles, camiones, autobuses y sistemas de entrega de drones) utilizan capacidades tecnológicas avanzadas. Esas características incluyen guía y frenado automáticos de vehículos, sistemas de cambio de carril, el uso de cámaras y sensores para evitar colisiones, el uso de IA para analizar información en tiempo real y el uso de computación de alto rendimiento y sistemas de aprendizaje profundo para adaptarse a nuevas circunstancias a través de mapas detallados.

Los sistemas de detección de luz y alcance (LIDAR) y la inteligencia artificial son clave para la navegación y la prevención de colisiones. Los sistemas LIDAR combinan instrumentos de luz y radar. Están montados en la parte superior de vehículos que utilizan imágenes en un entorno de 360 ​​grados de un radar y rayos de luz para medir la velocidad y la distancia de los objetos circundantes. Junto con los sensores colocados en la parte delantera, los lados y la parte trasera del vehículo, estos instrumentos brindan información que mantiene a los autos y camiones que se mueven rápidamente en su propio carril, los ayuda a evitar otros vehículos, aplica los frenos y la dirección cuando es necesario, y lo hace instantáneamente para evitar accidentes.

El software avanzado permite a los automóviles aprender de las experiencias de otros vehículos en la carretera y ajustar sus sistemas de guía a medida que cambian el clima, la conducción o las condiciones de la carretera. Esto significa que el software es la clave, no el automóvil físico o el camión en sí.

Ciudades inteligentes

Los gobiernos metropolitanos están utilizando IA para mejorar la prestación de servicios urbanos. Por ejemplo, el Departamento de Bomberos de Cincinnati está utilizando análisis de datos para optimizar las respuestas a emergencias médicas. El nuevo sistema de análisis recomienda al despachador una respuesta adecuada a una llamada de emergencia médica, ya sea que un paciente pueda recibir tratamiento en el lugar o deba ser llevado al hospital, teniendo en cuenta varios factores, como el tipo de llamada, la ubicación, clima y llamadas similares.

Dado que reciben 80,000 solicitudes cada año, los funcionarios de Cincinnati están implementando esta tecnología para priorizar las respuestas y determinar las mejores formas de manejar las emergencias. Ven la IA como una forma de lidiar con grandes volúmenes de datos y encontrar formas eficientes de responder a las solicitudes públicas.

 

En resumen, el mundo está a punto de revolucionar muchos sectores a través de la inteligencia artificial y el análisis de datos. Ya hay implementaciones significativas en finanzas, seguridad nacional, atención médica, justicia penal, transporte y ciudades inteligentes que han alterado la toma de decisiones, los modelos comerciales, la mitigación de riesgos y el rendimiento del sistema. Estos desarrollos están generando importantes beneficios económicos y sociales.

El mundo está a punto de revolucionar muchos sectores a través de la inteligencia artificial, pero la forma en que se desarrollan los sistemas de IA debe entenderse mejor debido a las importantes implicaciones que estas tecnologías tendrán para la sociedad en su conjunto.