IA subsimb\u00f3lica o conexionista<\/strong>. Mientras la primera pone el foco en la resoluci\u00f3n de problemas que requieran inteligencia imitando c\u00f3mo los resuelve un humano, la segunda pone m\u00e1s bien el foco en obtener mejores y m\u00e1s r\u00e1pidos resultados que el humano pero no necesariamente siguiendo los mismos mecanismos de razonamiento que utilizamos las personas.<\/p>\nHace unos a\u00f1os la IA ha invadido de forma intensiva el sector productivo para fomentar la inserci\u00f3n del dato en los procesos de decisi\u00f3n, y lo ha hecho en su nueva vertiente menos simb\u00f3lica y m\u00e1s dedicada a utilizar la computaci\u00f3n intensiva y las tecnolog\u00edas emergentes (tecnolog\u00edas de nube, Internet de las Cosas, Datos masivos o Computaci\u00f3n de datos n\u00fameros, datos de sensores, im\u00e1genes, v\u00eddeos, audios, textos…).<\/p>\n
2. La expansi\u00f3n de la IA<\/h2>\n
La IA que se ha hecho famosa \u00faltimamente se basa sobre todo en la utilizaci\u00f3n de mucho dato hist\u00f3rico de todo tipo para aprender los patrones que gobiernan los fen\u00f3menos, y poder hacer predicciones anticipadas de c\u00f3mo ir\u00e1n las cosas (en ventas, stock, facturaci\u00f3n, demanda, clientes, bajas de los trabajadores, eficiencia de los procesos productivos, tratamientos o productos recomendados en funci\u00f3n del perfil de usuario\/ esperados, tiempo de espera, etc). De hecho, en cualquier vertical y en cualquier punto de un proceso o ecosistema, all\u00ed hay espacio para que una IA aprenda y ayude a anticiparse. La mayor parte de predicciones se realizan entrenando modelos de lo que se conoce como redes neuronales artificiales, exponente muy representativo de la IA subsimb\u00f3lica, que con los a\u00f1os ha generado el deep-learning y las \u00faltimas evoluciones de la IA generativa. Todos ellos modelos que requieren un elevado consumo de datos de entrenamiento, a cambio de poder captar las estructuras m\u00e1s complejas y las interacciones de mayor grado. As\u00ed el BigData se ha hecho protagonista de primera l\u00ednea en el escenario de la IA y con el tiempo, se ha creado la percepci\u00f3n ilusoria de que la IA se reduce al deep-learning y el BigData y la IA generativa y que sin BigData nadie puede hacer IA de calidad.<\/p>\n
Lo cierto es que, mientras las grandes corporaciones han podido adoptar procesos de IA de forma masiva y mejorar de forma muy significativa sus negocios, existe un grueso enorme del sector productivo que todav\u00eda se est\u00e1 planteando c\u00f3mo dar este salto. Fuera de las grandes corporaciones es infrecuente disponer de bases de datos hist\u00f3ricas tan largas como estos modelos requieren. Y adem\u00e1s, con las nuevas regulaciones, aunque las tuvi\u00e9ramos muchas veces, no podemos utilizarlas sin consentimiento (radiograf\u00edas pulmonares por ejemplo). En efecto, PYMEs, microempresas, free-lances, aut\u00f3nomos, o empresas medianas de larga tradici\u00f3n (buena parte del comercio m\u00e1s tradicional), ni han iniciado todav\u00eda el proceso de transformaci\u00f3n digital o no disponen de bases de datos hist\u00f3ricas muy largas y se miran esta revoluci\u00f3n un poco desde la barrera.<\/p>\n
<\/p>\n
3. Otra mirada<\/h2>\n
Indudablemente la Sociedad Digital ha llegado para quedarse, y la IA juega un papel clave. Las oportunidades de la IA por la econom\u00eda y la empresa son enormes, pudiendo aplicarse absolutamente a todos los verticales. Como buena disciplina instrumental que es, el valor de la IA se encuentra justamente en lo que puede aportar a otros \u00e1mbitos como el comercio, la salud, el medio ambiente, el trabajo, el turismo, la industria, etc.<\/p>\n
Y la realidad es que disponer de BigData para poder entrenar a los m\u00e1s recientes modelos de IA intensiva en computaci\u00f3n no es ni tan f\u00e1cil, ni tan frecuente, ni tan inocuo. Y merece la pena meditar, no s\u00f3lo si es f\u00e1cil, sino si es conveniente. Siempre que hablemos de nuevos f\u00e1rmacos, de ensayos en salud, de macetas de resistencia de nuevos materiales (que son destructivos), deberemos huir del BigData, aunque tengamos la mayor organizaci\u00f3n del mundo. Y siempre que hablemos de organizaciones peque\u00f1as, sencillamente tendremos dificultad para reunir grandes cantidades de datos. Por eso, por ejemplo, que actualmente se est\u00e1n introduciendo nuevos enfoques basados \u200b\u200ben lo que se denomina datos federados<\/strong>, que permiten coalicionar datos de diferentes organizaciones para hacer, para entendernos, causa com\u00fan para poder entrenar modelos estables de IA, pero sin mover el dato de la organizaci\u00f3n original mientras se extrae su m\u00e1ximo valor combinando el entrenamiento de muchas bases de datos independientes, distribuidas y m\u00e1s peque\u00f1as, respetando las privacidades. Y m\u00e1s a\u00fan, existen los modelos de transfer learning<\/strong> que permiten especializar una IA entrenada con datos m\u00e1s gen\u00e9ricos en el contexto espec\u00edfico de una compa\u00f1\u00eda determinada aprovechando todo el entrenamiento previo, y haciendo que unos pocos datos propios de la compa\u00f1\u00eda sirvan s\u00f3lo para redondear el entrenamiento de la IA e incorporar as\u00ed en el modelo las especificidades de la empresa en cuesti\u00f3n. Por otra parte, es importante plantearse hasta qu\u00e9 punto es necesario el BigData indiscriminado (cu\u00e1ntos Smart Watches<\/em> miden presi\u00f3n cada 5 minutos de millones de ciudadanos cada d\u00eda y registran medidas siempre normales para todos durante meses….) s\u00f3lo las medidas an\u00f3malas llevan carga informativa en este mar de datos, y en cambio la huella de carbono<\/strong> de guardarlas y procesarlas todas deber\u00eda preocuparnos. De hecho, \u00bfhay que guardar todos los datos masivos?<\/p>\nOtro reto ligado a este tipo de modelos es que, si bien hacen predicciones lo suficientemente buenas y r\u00e1pidas, no facilitan el por qu\u00e9 de la predicci\u00f3n (o al menos no directamente), y dificultan poder justificarla. En efecto, si no hablamos de decisiones muy operativas como subir una persiana o la temperatura de un horno industrial, esta carencia de argumentario resulta m\u00e1s limitante cuando hablamos de decisiones estrat\u00e9gicas (donde abrimos la pr\u00f3xima filial o qu\u00e9 nuevo producto sacamos la pr\u00f3xima temporada), o de la elaboraci\u00f3n de pol\u00edticas p\u00fablicas basadas en modelos de datos (como cu\u00e1les). Es por eso que la IA ha desarrollado una nueva rama de investigaci\u00f3n que se llama Explainable AI<\/strong> (Explicabilidad), que busca las formas de poder argumentar por qu\u00e9 una IA hace una predicci\u00f3n u otra, contribuyendo as\u00ed a la adopci\u00f3n real de la IA en los procesos de decisi\u00f3n. Pues sin argumentaci\u00f3n de las decisiones es dif\u00edcil poder asumirlas.<\/p>\nLa IA tiene otras ramas que no son el deep-learning, ni los modelos predictivos del aprendizaje autom\u00e1tico basado en datos (grandes o peque\u00f1as, federadas o no, con entrenamiento propio o transferido….) y que abordan la comprensi\u00f3n de fen\u00f3menos complejos en estadios m\u00e1s primigenios de la transformaci\u00f3n digital, cuando por ejemplo, todav\u00eda no nos preocupa anticiparnos funcionamos como organizaci\u00f3n o c\u00f3mo son nuestros clientes, o nuestros proveedores y poder planificar el propio proceso de transformaci\u00f3n digital de forma inteligente. Es aqu\u00ed donde herramientas de la Inteligencia Artificial m\u00e1s cl\u00e1sica como los modelos de representaci\u00f3n del conocimiento, la ingenier\u00eda del conocimiento, o el aprendizaje no supervisado<\/strong> pueden ser una oportunidad inigualable para activar la palanca de cambio en organizaciones m\u00e1s peque\u00f1as que no pueden, por ahora, y solas, subir al carro del Bigdata, el deep learning o la IA generativa.<\/p>\nCreo que desde el sector de la IA tenemos una gran responsabilidad, no s\u00f3lo en disparar el crecimiento de las empresas m\u00e1s tecnificadas, que est\u00e1n realizando la transformaci\u00f3n digital sin impedimentos porque su nivel de madurez en datos y tecnolog\u00eda ya les permite, sino en ayudar a que las que est\u00e1n en niveles m\u00e1s prematuros de madurez o tienen estructuras m\u00e1s modestas puedan igualmente enfrentarse a los retos de la sociedad. En este sentido, Catalu\u00f1a tiene una estrategia de IA lanzada en febrero de 2020 y cuenta con alianzas como CIDAI, AIRA, OEIAC o la DCA y el DIH4cat que permiten a las peque\u00f1as empresas acceder a fondos de innovaci\u00f3n para realizar prototipaje y testeo de sistemas de IA \u00e9ticos.<\/p>\n
La IA es una tecnolog\u00eda de alto impacto que aporta enormes beneficios para el desarrollo econ\u00f3mico y social, pero tambi\u00e9n comporta unos riesgos, mayormente ligados a los usos y c\u00f3mo configuramos los datos que lo alimentan. Riesgos que pueden revertir en la vulneraci\u00f3n de derechos fundamentales o en el incremento de las desigualdades sociales en distintos aspectos. Por eso la Comisi\u00f3n Europea trabaja desde 2018 al establecer un marco \u00e9tico para las aplicaciones de la IA y en una Ley Europea de la IA que permita regular el sector. El pasado 14 de junio de 2023, el Parlamento Europeo aprob\u00f3 el Reglamento Europeo de la Inteligencia Artificial<\/strong> por 499 votos a favor, 28 en contra y 93 abstenciones. Se enviar\u00e1 ahora la propuesta al Consejo de Europa y los Estados miembros podr\u00e1n dar su opini\u00f3n. Se prev\u00e9 que el Reglamento (que no requerir\u00e1 transposici\u00f3n, ni adaptaci\u00f3n) pueda entrar en vigor en junio de 2026. Espa\u00f1a mientras tanto, encabeza el primer y \u00fanico piloto (sandbox) previsto en Europa para ensayar lo f\u00e1cil que es crear e implantar sistemas de IA alineados con este Reglamento. El sandbox, presentado el pasado mes de junio, se lanzar\u00e1 en octubre de 2023 con el objetivo de generar gu\u00edas de buenas pr\u00e1cticas y directrices para la aplicaci\u00f3n del Reglamento, y enviar\u00e1 feedback sobre la operatividad del mismo desde las empresas hacia la propia Comisi\u00f3n Europea, que se tendr\u00e1 en cuenta para la redacci\u00f3n reglamento definitivo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"1. Introducci\u00f3n La Inteligencia Artificial nace en la Escuela de verano de Darmouth en 1956 con la idea de hacer m\u00e1quinas que imiten la inteligencia […]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[75],"tags":[],"class_list":["post-5726","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-blog-es"],"acf":[],"yoast_head":"\n
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