Desglose de las ventajas y desventajas de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) se refiere a los campos convergentes de la informática y la ciencia de datos centrados en la construcción de máquinas con inteligencia humana para realizar tareas que antes habrían necesitado un ser humano. Por ejemplo, aprendizaje, razonamiento, resolución de problemas, percepción, comprensión del lenguaje y más. En lugar de depender de las instrucciones explícitas de un programador, los sistemas de IA pueden aprender de los datos, lo que les permite gestionar problemas complejos (así como tareas sencillas pero repetitivas) y mejorar con el tiempo.

La tecnología de IA actual tiene una amplia gama de casos de uso en diversas sectores; las empresas utilizan la IA para minimizar los errores humanos, reducir los elevados costes de las operaciones, proporcionar una visión de los datos en tiempo real y mejorar la experiencia del cliente, entre otras muchas aplicaciones. Como tal, representa un cambio significativo en la forma de enfocar la informática, creando sistemas que pueden mejorar los flujos de trabajo y potenciar elementos de la vida cotidiana.

Pero incluso con los innumerables beneficios de la IA, tiene desventajas notables cuando se compara con los métodos de programación tradicionales. El desarrollo y la implementación de la IA pueden conllevar riesgos de ciberseguridad, desplazamientos de puestos de trabajo y problemas de protección de datos, por no mencionar la ingente empresa técnica que supone garantizar que los sistemas de IA se comporten según lo previsto.

En este artículo, analizaremos cómo funciona la tecnología de IA y expondremos las ventajas y desventajas de la inteligencia artificial en comparación con los métodos informáticos tradicionales.

La IA opera con tres componentes fundamentales: datos, algoritmos y potencia de cálculo. 

• Datos: los sistemas de IA aprenden y toman decisiones basadas en datos, y requieren grandes cantidades de datos para entrenarse de manera efectiva, especialmente en el caso de los modelos de machine learning (ML). Los datos suelen dividirse en tres categorías: datos de entrenamiento (ayudan al modelo a aprender), datos de validación (ajustan el modelo) y datos de prueba (evalúan el rendimiento del modelo). Para obtener un rendimiento óptimo, los modelos de IA deben recibir datos de diversos conjuntos de datos (por ejemplo, texto, imágenes, audio y más), lo que permite al sistema generalizar su aprendizaje a datos nuevos e invisibles.
• Algoritmos: los algoritmos son los conjuntos de reglas que utilizan los sistemas de IA para procesar datos y tomar decisiones. La categoría de algoritmos de IA incluye los algoritmos de ML, que aprenden y hacen predicciones y toman decisiones sin programación explícita. La IA también puede funcionar a partir de algoritmos de deep learning, un subconjunto del ML que utiliza redes neuronales artificiales (ANN) multicapa (de ahí el adjetivo "deep", que se traduce como "profundo") para modelar abstracciones de alto nivel en las infraestructuras de big data. Y los algoritmos de aprendizaje por refuerzo permiten a un agente aprender comportamientos realizando funciones y recibiendo castigos y recompensas en función de su corrección, ajustando el modelo de forma iterativa hasta que esté totalmente entrenado.
• Potencia informática: los algoritmos de IA suelen necesitar importantes recursos informáticos para procesar cantidades tan grandes de datos y ejecutar algoritmos complejos, especialmente en el caso del deep learning. Muchas organizaciones recurren a hardware especializado, como las unidades de procesamiento gráfico (GPU), para agilizar estos procesos. 

AI systems also tend to fall in two broad categories:

• Inteligencia artificial estrecha, también conocida como IA estrecha o IA débil, realiza tareas específicas como el reconocimiento de imágenes o voz. Los asistentes virtuales como Siri de Apple, Alexa de Amazon, IBM watsonx e incluso ChatGPT de OpenAI son ejemplos de sistemas de IA estrechos.
• La inteligencia artificial general (AGI), IA sólida o IA fuerte, puede realizar cualquier tarea intelectual propia de un ser humano: es capaz de entender, aprender, adaptarse y trabajar a partir del conocimiento en todos los dominios. AGI, no obstante, sigue siendo solo un concepto teórico.

A diferencia de la programación de IA, la programación tradicional requiere que el programador escriba instrucciones explícitas para que el ordenador las siga en cada escenario posible; luego, el ordenador ejecuta las instrucciones para resolver un problema o realizar una tarea. Es un enfoque determinista, similar a una receta, donde el ordenador ejecuta instrucciones paso a paso para lograr el resultado deseado.

El enfoque tradicional es adecuado para problemas claramente definidos con un número limitado de resultados posibles, pero a menudo resulta imposible escribir reglas para cada escenario cuando las tareas son complejas o exigen una percepción similar a la humana (como en el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, etc.). Aquí es donde la programación de IA ofrece una clara ventaja sobre los métodos de programación basados en reglas.

El potencial de la IA en el mundo real es inmenso. Sus aplicaciones incluyen el diagnóstico de enfermedades, la personalización de las redes sociales, la ejecución de sofisticados análisis de datos para la modelización meteorológica y la alimentación de los chatbots que gestionan nuestras solicitudes de atención al cliente. Los robots con IA pueden incluso ensamblar coches y minimizar la radiación de los incendios forestales.

Como ocurre con cualquier tecnología, la IA tiene ventajas y desventajas en comparación con las tecnologías de programación tradicionales. Además de las diferencias fundamentales en su funcionamiento, la IA y la programación tradicional también difieren significativamente en términos de control del programador, gestión de datos, escalabilidad y disponibilidad.

• Control y transparencia: la programación tradicional ofrece a los desarrolladores un control total sobre la lógica y el comportamiento del software, lo que permite una personalización precisa y resultados predecibles y consistentes. Y si un programa no se comporta como se esperaba, los desarrolladores pueden rastrear el código base para identificar y corregir el problema. Los sistemas de IA, en particular los modelos complejos como las redes neuronales profundas, pueden ser difíciles de controlar e interpretar. A menudo funcionan como “cajas negras”, donde se conocen la entrada y la salida, pero no está claro el proceso que utiliza el modelo para llegar de una a otra. Esta falta de transparencia puede resultar problemática en sectores que dan prioridad a la explicabilidad de los procesos y la toma de decisiones (como la sanidad y las finanzas).
• Aprendizaje y tratamiento de datos: la programación tradicional es rígida; se basa en datos estructurados para ejecutar programas y, por lo general, tiene dificultades para procesar datos no estructurados. Para "enseñar" nueva información a un programa, el programador debe añadir nuevos datos o ajustar procesos de forma manual. Los programas codificados tradicionalmente también tienen problemas con la iteración independiente. En otras palabras, es posible que no puedan adaptarse a escenarios imprevistos sin una programación explícita para esos casos. Como los sistemas de IA aprenden de grandes cantidades de datos, son más adecuados para procesar datos no estructurados como imágenes, videos y texto en lenguaje natural. Los sistemas de IA también pueden aprender continuamente de nuevos datos y experiencias (como en el machine learning), lo que les permite mejorar su rendimiento con el tiempo y los hace especialmente útiles en entornos dinámicos en los que la mejor solución posible puede evolucionar con el tiempo.
• Estabilidad y escalabilidad: la programación tradicional es estable. Una vez que un programa está escrito y depurado, realizará las operaciones exactamente igual, todas las veces. Sin embargo, la estabilidad de los programas basados en reglas se produce a expensas de la escalabilidad. Como los programas tradicionales solo pueden aprender a través de intervenciones de programación explícitas, requieren que los programadores escriban código a escala para ampliar las operaciones. Este proceso puede resultar inmanejable, si no imposible, para muchas organizaciones. Los programas de IA ofrecen más escalabilidad que los programas tradicionales, pero con menos estabilidad. Las características de automatización y aprendizaje continuo de los programas basados en IA permiten a los desarrolladores escalar procesos rápidamente y con relativa facilidad, lo que representa una de las ventajas clave de la IA. Sin embargo, la naturaleza improvisada de los sistemas de IA supone que los programas no siempre pueden proporcionar respuestas consistentes y apropiadas.
• Eficiencia y disponibilidad: los programas informáticos basados en reglas pueden ofrecer disponibilidad 24x7, pero a veces solo si cuentan con trabajadores humanos que los manejen las 24 horas del día.

AI technologies can run 24/7 without human intervention so that business operations can run continuously. Another of the benefits of artificial intelligence is that AI systems can automate boring or repetitive jobs (like data entry), freeing up employees’ bandwidth for higher-value work tasks and lowering the company’s payroll costs. It’s worth mentioning, however, that automation can have significant job loss implications for the workforce. For instance, some companies have transitioned to using digital assistants to triage employee reports, instead of delegating such tasks to a human resources department. Organizations will need to find ways to incorporate their existing workforce into new workflows enabled by productivity gains from the incorporation of AI into operations.

Omdia prevé que el mercado mundial de la IA tendrá un valor de 200 000 millones de dólares en 2028¹. Eso significa que las empresas deben esperar que la dependencia de las tecnologías de la IA aumente, con el aumento de la complejidad de los sistemas de TI empresariales. Pero con la cartera de productos de IA watsonx de IBM , las organizaciones tienen una herramienta potente en su caja de herramientas para ampliar la IA.

IBM watsonx permite a los equipos gestionar las fuentes de datos, acelerar los flujos de trabajo responsables de la IA e implementar e integrar fácilmente la IA en toda la empresa, todo en un mismo lugar. Watsonx ofrece una serie de características avanzadas, como la gestión integral de cargas de trabajo y la monitorización de datos en tiempo real, diseñadas para ayudarle a escalar y acelerar las infraestructuras de TI con IA y datos fiables en toda la empresa.

Aunque no está exento de complicaciones, el uso de la IA representa una oportunidad para que las empresas sigan el ritmo de un mundo cada vez más complejo y dinámico, enfrentándose a él con tecnologías sofisticadas que puedan manejar esa complejidad.