El término “IA” -O inteligencia artificial, es una palabra de moda en el mercado actual y se utiliza con bastante libertad. El revuelo aumenta continuamente con la aparición de nuevas y sorprendentes competencias en IA. Pero también existe una tendencia a incluir el aprendizaje automático (o ML) bajo el paraguas de la IA, lo que puede llevar a sobrevalorar enormemente las iniciativas de ML y sus capacidades. Recordando que la IA se refiere a la capacidad a nivel humano, es de vital importancia diferenciar el modelo ML. No hacerlo inflará excesivamente las expectativas y afectará negativamente la forma en que el verdadero aprendizaje automático puede respaldar las operaciones comerciales.
Si se aplica y supervisa adecuadamente, el aprendizaje automático , o ML puede aumentar la eficiencia de los procesos comerciales existentes, emitir predicciones procesables y crear valor tangible. Ejemplos de este uso podrían ser predecir qué clientes probablemente cancelarán, brindando a una organización la oportunidad de ofrecer incentivos; o identificar posibles transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito durante la transacción. Estos casos de uso práctico pueden afectar significativamente las operaciones comerciales, pero no se equivoque: estas actividades no tienen nada que ver con la IA. Esta es tecnología de aprendizaje automático en todos los sentidos.
Dicho esto, la mayoría de la gente todavía los confunde. La IA se ha convertido en un término general que evoca vagamente un tipo de tecnología capaz de realizar cualquier tarea intelectual que los humanos puedan realizar. Al vincular los procesos de aprendizaje automático con la IA, nos aseguramos de que los proyectos de aprendizaje automático no cumplan su promesa. Es importante mantener las capacidades y limitaciones del ML al frente y al centro al configurar iniciativas de ML.
Y ya que estamos en el tema, echemos un vistazo más de cerca al mundo en expansión de la “inteligencia artificial”, cada vez más posicionada como una tecnología poderosa con capacidades a nivel humano. ¿Un poco exagerado? Creemos que sí; de hecho, aplicar la palabra inteligencia para describir una máquina puede ser, en el mejor de los casos, impreciso. Y aunque estas máquinas utilizan metodologías avanzadas como aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, sistemas basados en reglas, reconocimiento de voz, visión por computadora y más, siempre hay margen para errores y malas interpretaciones. Al fin y al cabo, un sistema de inteligencia artificial todavía no ha podido pasar la prueba de Turing, que es un ejercicio de tres personas en el que una computadora utiliza comunicación escrita para engañar a un humano haciéndole pensar que es otra persona. Pero a pesar de los asombrosos avances en inteligencia artificial, aún no se ha creado una computadora.
Pero no olvidemos que, al suavizar la retórica de la IA, tanto la IA como el ML pueden ser verdaderas propuestas de valor si se formulan y aplican correctamente, con expectativas realistas sobre su papel en los procesos de negocio. En última instancia, las iniciativas de IA y ML siguen siendo un objetivo móvil a medida que navegamos por la revolución tecnológica en curso. Para afrontar estos enormes desafíos será necesario que las empresas sigan siendo ágiles, flexibles e intuitivas.
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