¿Qué es la inteligencia artificial y qué no es?

En términos generales, la inteligencia artificial (IA) es un campo de estudio y un tipo de tecnología que se caracteriza por el desarrollo y uso de máquinas capaces de realizar tareas que normalmente habrían requerido inteligencia humana.

La IA ya ha transformado muchas industrias y aspectos de la sociedad, desde la introducción de chatbots de atención al cliente hasta aplicaciones mejoradas de GPS y cartografía. Sin embargo, existen varios conceptos erróneos sobre la IA y sus usos potenciales.

En las siguientes preguntas y respuestas, Kay Firth-Butterfield, responsable de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático del Foro Económico Mundial, detalla los distintos tipos de IA, los avances y aplicaciones importantes en el campo del aprendizaje automático y -quizá lo más importante- analiza los malentendidos más comunes sobre la IA.

"La IA se compone de varios modelos diferentes de aprendizaje automático. Estos incluyen, entre otros, el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje supervisado y no supervisado, la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje profundo.

"Todos los modelos de aprendizaje automático desarrollan y avanzan predicciones estadísticas, pero difieren en su uso y comprensión de los datos. ChatGPT, por ejemplo, es un chatbot impulsado por IA que es capaz de predecir la siguiente palabra más probable en una frase. Con predicciones numerosas y relativamente precisas, ChatGPT es capaz de crear párrafos coherentes".

"La IA no es inteligencia, sino predicción. Con los grandes modelos lingüísticos, hemos visto un aumento de la capacidad de la máquina para predecir con precisión y ejecutar un resultado deseado. Pero sería un error equiparar esto a la inteligencia humana.

"Esto queda claro al examinar los sistemas de aprendizaje automático que, en su mayor parte, sólo pueden hacer muy bien una tarea a la vez. Esto no es de sentido común y no es equivalente a los niveles humanos de pensamiento que pueden facilitar la multitarea con facilidad. Los humanos podemos tomar información de una fuente y utilizarla de muchas formas distintas. En otras palabras, nuestra inteligencia es transferible; la de las máquinas, no".

"La IA tiene un enorme potencial de uso en diversos sectores, como la educación, la sanidad y la lucha contra el cambio climático. FireAId, por ejemplo, es un sistema informático basado en IA que utiliza mapas de riesgo de incendios forestales para predecir la probabilidad de que se produzcan en función de variables estacionales. También analiza el riesgo y la gravedad de los incendios forestales para ayudar a determinar la asignación de recursos.

"Mientras tanto, en la sanidad, la IA se está utilizando para mejorar la atención al paciente a través de una prevención, diagnóstico y tratamiento más personales y eficaces. La mejora de la eficiencia también está reduciendo los costes sanitarios. Además, la IA está llamada a cambiar radicalmente -e idealmente a mejorar- la atención a las personas mayores."

"Las exageraciones sobre el potencial de la IA proceden en gran medida de equívocos sobre lo que la IA puede hacer realmente. Todavía vemos muchas máquinas dotadas de IA que alucinan sistemáticamente, es decir, que cometen muchos errores. Así que la idea de que este tipo de IA sustituirá a la inteligencia humana es poco probable".

"Otro obstáculo para la adopción de la IA es el hecho de que los sistemas de IA obtienen sus datos de fuentes poco representativas. La inmensa mayoría de los datos proceden de un sector de la población de Norteamérica y Europa, lo que hace que los sistemas de IA reflejen esa visión del mundo. ChatGPT, por ejemplo, extrae en gran medida la palabra escrita de esas regiones. Mientras tanto, casi 3000 millones de personas siguen sin tener acceso regular a Internet y no han creado datos por sí mismas".

"Los sistemas de IA son increíblemente nuevos. Por eso, las empresas y el público en general deben tener cuidado antes de utilizarlos. Los usuarios deben comprobar siempre que un sistema de IA se ha diseñado y desarrollado de forma responsable, y que se ha sometido a pruebas rigurosas. Piense en otros productos: un fabricante de automóviles nunca lanzaría un vehículo nuevo sin someterlo previamente a pruebas rigurosas.

"El riesgo de utilizar sistemas de IA no probados y mal desarrollados no solo amenaza el valor y la reputación de la marca, sino que también expone a los usuarios a litigios. En Estados Unidos, por ejemplo, la normativa gubernamental ha dejado claro que las empresas tendrán que rendir cuentas por el uso de herramientas de contratación basadas en IA que discriminen.

"También están los grandes problemas de sostenibilidad que rodean a la IA y a los sistemas informáticos avanzados, que utilizan una enorme cantidad de energía para desarrollarse y funcionar. La huella de carbono de todo el ecosistema de las tecnologías de la información y la comunicación equivale ya a las emisiones de combustible de la industria de la aviación."

"Ante todo, la gente debería pensar si la IA es o no la mejor herramienta para resolver un problema o mejorar un sistema. Si la IA es adecuada, el sistema debe desarrollarse con cuidado y probarse bien antes de ponerlo a disposición del público.

"Los usuarios también deben ser conscientes de la normativa legal, y el sector público y el privado deben colaborar para desarrollar barreras de protección adecuadas para las aplicaciones de la IA.

"Por último, los usuarios deben utilizar las diversas herramientas y recursos que se han desarrollado para ayudar a introducir una IA responsable".