¿Alguna vez has oído hablar de Neuralink? Es una empresa emergente en ciernes, cofundada por Elon Musk que está trabajando en una integración seria de la Inteligencia Artificial con el cuerpo humano. Han desarrollado un chip que es una matriz de 96 pequeños hilos de polímero, cada uno de los cuales contiene 32 electrodos y se puede trasplantar al cerebro.

Sé lo que estás pensando: “Esto es ciencia ficción seria”, pero la respuesta es: no. Esto está sucediendo en el mundo real y usando este dispositivo, ¡y puede conectar su cerebro con dispositivos electrónicos cotidianos sin siquiera tocarlos!

Tiempo para algunas preguntas serias: ¿Es realmente necesario? ¿Será tan útil? ¿Estamos preparados para este tipo de tecnología? ¿Cómo afectaría nuestras vidas en el futuro? Averigüemos los desafíos en IA.

La naturaleza de la Inteligencia Artificial y el problema del sesgo

La buena o mala naturaleza de un sistema de IA realmente depende de la cantidad de datos con los que están entrenados. Por lo tanto, la capacidad de obtener buenos datos es la solución para buenos sistemas de IA en el futuro. Pero, en realidad, los datos cotidianos que recopilan las organizaciones son deficientes y no tienen importancia por sí mismos.

Están sesgados y solo definen de alguna manera la naturaleza y las especificaciones de un número limitado de personas con intereses comunes basados en la religión, la etnia, el género, la comunidad y otros prejuicios raciales. El cambio real solo se puede lograr definiendo algunos algoritmos que puedan rastrear estos problemas de manera eficiente. (leer La ética en la Inteligencia Artificial)

Cómo la IA puede mejorar las empresas en los próximos años

Grandes empresas como Apple y Google han invertido mucho en el desarrollo de la Inteligencia Artificial. Más allá de esos negocios, la IA con frecuencia se infrautiliza en otros sectores, incluidos la fabricación, la educación, el comercio minorista y la atención médica.

Todas estas empresas producen enormes volúmenes de datos todos los días, pero la IA rara vez se usa para analizar conjuntos de datos masivos y sacar conclusiones de estos patrones y características de esos datos. La pregunta principal es, ¿por qué el tema es tan prominente? La falta de acceso, comprensión y habilidades son la causa. Hemos leído acerca de los principales problemas con la IA. Necesitamos aprender qué puede cerrar la brecha entre esos problemas de IA y la rentabilidad de un negocio.

Uno de los mayores problemas de inteligencia artificial es que los recursos de procesamiento sofisticados y costosos necesarios no están disponibles para la mayoría de las empresas. Además, carecen de acceso a la costosa y escasa experiencia en IA necesaria para utilizar esos recursos de manera efectiva.

A partir de 2022, el 37 % de las empresas ya han empleado servicios de IA y continúan haciéndolo. Según un estudio, la industria de la IA ganará 126.000 millones de dólares cada año para 2025.

Según Forbes, la IA se convertirá en una industria de $15,7 billones para 2030, y las inversiones alcanzarán aproximadamente $500 mil millones para 2024.

Aquí hay 3 formas en que la IA puede ayudar a escalar negocios y superar los problemas mencionados anteriormente con la IA:

Utilizar las tecnologías de IA ya existentes

Las empresas ya no necesitan entrenar su IA desde el principio porque ya se está realizando mucho trabajo de IA en la nube, que está disponible en general, a diferencia de los modelos más antiguos con problemas de IA en inteligencia artificial. Pueden beneficiarse del trabajo ya realizado por las otras empresas. Son capaces de adaptar las tecnologías de IA que ya funcionan para satisfacer sus propias demandas. Pero no pueden hacerlo sin una interfaz intuitiva y fácil de usar.

Sigue actualizando las tecnologías de IA regularmente

El aprendizaje y la mejora continuos son posibles con la IA. Esto es lo que lo convierte en una forma genial de tecnología. Si es propietario de un Tesla, lo sabe, ya que siempre hay disponible una nueva actualización de software. Esto ocurre porque actualmente hay millones de Teslas en la carretera, todos los cuales recopilan datos que se utilizan diariamente para mejorar cada automóvil.

Con la IA, este tipo de aprendizaje e intercambio de conocimientos es necesario en todos los campos de aplicación e industrias. Mejorar constantemente la tecnología lo ayudará a mejorar su negocio como ningún otro y también a superar los problemas de IA.

Aprovecha la última tecnología

Incluso si fueran innovadores en ese momento, los métodos de IA utilizados recientemente ya no son efectivos. Hay varios problemas de IA en inteligencia artificial para modelos más antiguos. Siempre se están desarrollando modelos de IA y redes neuronales nuevos y mejorados, de manera similar a cómo las personas adquieren habilidades mientras intentan aprender algo nuevo y crecen continuamente y agregan nuevos talentos a lo largo de sus vidas; Sin embargo, para que los usuarios de IA se beneficien de ellos, se requieren nuevos diseños de procesadores y modelos de programación que puedan ejecutar tanto algoritmos de IA como no de IA.

Entonces comenzará a surgir una nueva era de soluciones de IA más útiles y económicamente viables en una amplia gama de casos de uso y sectores. Pronto podremos superar las restricciones actuales de potencia, complejidad y gasto.

ética e inteligencia artificial (IA)

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