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Redacción Adlatina |
En una columna publicada por el holding, el director de inteligencia artificial de WPP y director ejecutivo de Satalia, Daniel Hulme, dice que comprender las aplicaciones previstas de las tecnologías de inteligencia artificial es quizás la forma más convincente de pensar en ella. Y define seis categorías Es por eso que usar estas seis categorías de tecnología a través de las cuales pensar en la utilidad de la IA.
Con razón o sin ella, la IA se ha convertido en sinónimo de diferentes tecnologías. Nube, datos, algoritmos: todos nos permiten hacer cosas interesantes con IA. Estas tecnologías no necesariamente nos ayudan a definir la IA, pero son una forma en la que podemos comenzar a construir un marco para comprenderla, entender sus parámetros y su alcance (para bien y para mal).
Pero el debate por definir la IA continúa. A nosotros, en Satalia, de WPP, nos gusta definirla como "comportamiento dirigido y adaptado a objetivos". Se trata de tomar decisiones en relación con un objetivo específico y de la capacidad de determinar si esas decisiones fueron buenas o malas, para que la tecnología pueda tomar mejores decisiones en el futuro. Pero seamos claros, la IA tal como la conocemos realmente no aprende por sí sola, al menos no lo hace en la actualidad, por lo que incluso esta definición realmente no nos hace avanzar.
En este marco surge estas seis categorías a través de las cuales podemos, y quizás deberíamos, pensar en la utilidad de la IA. Por ahora, son nuestra lente para considerar la IA y nos ayudarán a definir un marco para comprender su evolución como una fuerza para el bien y, lo que es más importante, también su potencial para hacer daño y, por lo tanto, requerir intervención.
1. Automatización de tareas
La primera categoría de tecnología es la automatización de tareas. Esto incluye la automatización de procesos robóticos, el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial, etcétera. Las nuevas tecnologías nos han permitido realizar tareas mejor y más rápido y reemplazar tareas específicas con algoritmos simples para crear un gran valor en términos de optimización y automatización. La tecnología que reemplaza a los humanos en el desempeño de varias tareas siempre pasa a primer plano cuando los trabajos están amenazados. Pero probablemente haya un término medio entre la realización de tareas por parte de humanos y máquinas, y es el término medio el que probablemente tendrá el mayor impacto con el tiempo.
2. Generación de contenido
A menudo denominada "IA generativa", esta categoría implica la generación automática de imágenes, videos, texto, música, etcétera. Se trata de aumentar el proceso creativo, algo que suele ser denominado inteligencia de contenido. Existen aplicaciones válidas y útiles de este tipo de IA, por ejemplo, para impulsar una mayor participación en las campañas. Pero aún se requerirán salvaguardas a medida que este tipo de tecnología se adopte con mayor frecuencia y se vuelva más sofisticada.
3. Representación humana
Este tipo de tecnología consiste en reemplazar a los humanos con tecnología. Estas tecnologías de interfaz, como los chatbots y los avatares, se ven y se sienten humanos y generan preocupaciones sobre la ética y el riesgo. Esta tecnología nos hace preguntar: ¿debe un chatbot u otra tecnología que parezca y suene como un ser humano declarar que en realidad no es un ser humano antes de que un usuario interactúe con esa tecnología? o ¿debería alguna vez darse a la tecnología un nombre humano?
También está la cuestión de la homofilia. Tenemos en cuenta, en Satalia, que las personas tienden a buscar o sentirse atraídas por aquellos que son como ellos. Entonces, ¿cómo funciona esto cuando los humanos interactúan con no humanos y cuando no está claro para los humanos quién, en el grupo, no es realmente humano? ¿Qué significa eso para la construcción de confianza? ¿Se crea una burbuja social? ¿Reduce la diversidad? Todas estas son preguntas que debemos enfrentar.
4. Extraer conocimientos/predicciones complejas de los datos
Aquí estamos hablando de aprendizaje automático y análisis avanzado, esencialmente ciencia de datos mediante la cual extraemos información compleja de los datos. Luego sigue la necesidad de explicar esas correlaciones si queremos entender el mundo de maneras nuevas y mejores para que podamos construir mejores sistemas.
El aprendizaje automático para extraer nuevas correlaciones complejas está atrayendo mucha atención: se habla mucho sobre este tipo de tecnología. A través de una lente de marketing, puede ayudarnos a comprender nuevas personas e identificar nuevos tipos de comportamientos humanos en formas que nunca antes habíamos podido lograr y luego aprovechar eso. Quizás esta categoría de tecnología sea el mejor lugar para comenzar si queremos construir un marco para que la IA solo se use como una fuerza para el bien.
5. Toma de decisiones compleja
Sistemas expertos, optimización, inferencias: todas estas son formas de utilizar las tecnologías de IA para tomar mejores decisiones. Pero, si estos conocimientos se entregan a los humanos para que tomen decisiones procesables, ¿se puede cuantificar el valor final de esos conocimientos? ¿Debe confiarse a las máquinas todo el proceso de optimización? ¿Dónde deberían comenzar y terminar la automatización y la optimización?
6. Extendiendo las habilidades de los humanos
La capacidad de extender las habilidades de los humanos tanto en el mundo físico como en el digital es la última categoría de tecnologías de IA en nuestra lista. Aquí, estamos hablando del uso de exoesqueletos que pueden tomar decisiones de control utilizando tecnología de IA y cibernética. Esta categoría trata sobre el uso de la tecnología como una extensión de nosotros mismos en el mundo físico con el fin de mejorar el rendimiento. Y, en el metaverso, se trata de tener un gemelo digital, un avatar, que tome decisiones en su nombre.
Factores comunes a las seis categorías
En las seis categorías hay, y debería haber, diferentes conjuntos de restricciones. Y, para cada uno de ellos, existen diferentes cuestiones de seguridad, protección, ética y gobernanza. Las preguntas son infinitas: ¿hay sesgo en la IA generativa? ¿Estamos optimizando para el KPI correcto? ¿Qué pasa si tenemos combinaciones tóxicas de datos?; y ¿qué pasa si extraemos insights a los que no deberíamos poder acceder? Estas preguntas, y muchas más, nos ayudarán a construir un marco dentro del cual esperamos que sea más seguro operar.
Pero es mucho más complejo que eso. Estas seis categorías de tecnología son en gran parte combinables. Son bloques de construcción para sistemas completos. Pero al categorizar las tecnologías de esta manera, podemos identificar fortalezas, preocupaciones éticas, debilidades, fricciones, oportunidades.
Esta forma de pensar nos permite desagregar las tecnologías y sus aplicaciones después de décadas de desarrollo fragmentado que ha resultado en un panorama de IA confuso. Es mediante la desagregación que podemos comenzar a trabajar en la mejora de las tecnologías, las habilidades y los procesos para ayudarnos a resolver mejor los problemas y, lo que es más importante, comprender el marco para un futuro seguro y ético para la IA.