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Desde hace varios meses, la inteligencia artificial (IA) est\u00e1 en el centro de todos los debates, especialmente desde la llegada de ChatGPT, que permite proporcionar una interfaz “humana” a esta tecnolog\u00eda. Todo el mundo se pregunta si se trata de algo tan excepcional como afirman investigadores, personas influyentes o incluso acad\u00e9micos, o si constituye una amenaza, como informan los medios.<\/p>\n
Dado que no todas las IA son iguales, no es justo decir que todas las IA representan una amenaza. Algunas soluciones de inteligencia artificial, particularmente las generativas, tienen fallas que deben corregirse, por ejemplo para evitar generar resultados inexactos y\/o sesgados.<\/p>\n
Sin embargo, como ocurre con todas las tecnolog\u00edas, estos problemas no son universales. Entonces, mientras los investigadores de IA y otros expertos en TI trabajan con funcionarios gubernamentales para abordar estas preocupaciones muy espec\u00edficas sobre c\u00f3mo funcionan ciertas IA, es importante enfatizar que no todas las IA son similares porque no se crean de la misma manera. Es posible educar a una inteligencia artificial de la misma forma que a un humano.<\/p>\n
En realidad, la IA est\u00e1 teniendo un impacto positivo en la sociedad actual. Por ejemplo, los sectores manufacturero y minorista (incluidas las empresas de bienes de consumo) est\u00e1n utilizando IA adaptativa para pronosticar la demanda y planificar el inventario. La visi\u00f3n artificial impulsada por IA permite inspecciones detalladas de la calidad del producto, desde medicamentos hasta piezas electr\u00f3nicas y de autom\u00f3viles, botellas de refrescos y comidas congeladas que salen de la l\u00ednea de fabricaci\u00f3n.<\/p>\n
El personal de campo debe garantizar la satisfacci\u00f3n del cliente tanto en la tienda como en l\u00ednea. Gracias a la IA adaptativa, pueden atender f\u00e1cilmente a varios clientes al mismo tiempo. De hecho, este \u00faltimo puede integrarse en una aplicaci\u00f3n de terminal m\u00f3vil, en un sistema de gesti\u00f3n de inventarios, de log\u00edstica y\/o de comercio electr\u00f3nico, o incluso en la nube adjunta a un sistema de automatizaci\u00f3n industrial.<\/p>\n
Dondequiera que est\u00e9, la IA est\u00e1 entrenada para \u201cescuchar\u201d lo que el usuario quiere, \u201cver\u201d lo que sucede a su alrededor (cambios o tendencias que podr\u00edan escapar al ojo humano) y evaluar todas las facetas de una situaci\u00f3n antes de informar. personal de primera y segunda l\u00ednea del enfoque a seguir para satisfacer mejor al cliente.<\/p>\n
Es decir, la IA utilizada en las empresas para mejorar la gesti\u00f3n operativa o la consecuci\u00f3n de objetivos no es la IA generativa que suscita debates y temores entre los investigadores y el p\u00fablico en general. La IA hacia la que deber\u00edan avanzar los l\u00edderes de negocio o de equipo es aquella capaz de analizar datos generados por objetos f\u00edsicos del Internet de las Cosas (IoT) (etiquetas\/lectores de c\u00f3digos de barras o RFID, terminales m\u00f3viles, tabletas, c\u00e1maras de visi\u00f3n artificial o sensores ambientales) para tomar ellos utilizables.<\/p>\n
Adem\u00e1s, existe una gran cantidad de herramientas tecnol\u00f3gicas responsables impulsadas por IA que abordan esta necesidad, desde software de gesti\u00f3n de tareas y fuerza laboral hasta sistemas de inspecci\u00f3n visual y prevenci\u00f3n de p\u00e9rdidas, o plataformas de previsi\u00f3n\/planificaci\u00f3n, y muchas otras se crean todos los d\u00edas de acuerdo con un principio \u00e9tico. modelo de desarrollo.<\/p>\n
Con el auge de los objetos conectados al IoT y de los dispositivos inteligentes de \u00faltima generaci\u00f3n, la IA responsable y \u00e9tica est\u00e1 a punto de volverse tan necesaria para las empresas como lo es el tel\u00e9fono inteligente para nuestra vida diaria. Se recurrir\u00e1 cada vez m\u00e1s a la IA para ayudar a los profesionales y las empresas a explotar el valor de los datos recopilados.<\/p>\n
Es cierto que las preocupaciones en torno a la IA generativa se extienden a todas las tecnolog\u00edas de inteligencia artificial, pero es importante asegurarnos de examinar los nuevos casos de uso propuestos. Cada decisi\u00f3n de utilizar IA tambi\u00e9n debe estar impulsada por factores cr\u00edticos como la privacidad de los datos, la latencia de respuesta, el costo y el ancho de banda de red disponible.<\/p>\n
Finalmente, es necesario evaluar y perfeccionar continuamente la metodolog\u00eda de IA responsable en t\u00e9rminos de \u00e9tica, desarrollo e implementaci\u00f3n, apoy\u00e1ndose en procesos, principios, capacitaci\u00f3n y herramientas avanzados, garantizando al mismo tiempo la coherencia y el cumplimiento.<\/p>\n<\/div>\n