Argentina
This article was added by the user . TheWorldNews is not responsible for the content of the platform.

Inteligencia artificial: 5 cosas en las que ya es parte de nuestra vida y ni nos habíamos dado cuenta

Si hay un par de verdades sobre la inteligencia artificial es que es inevitable y avanza firme con nosotros. En algunos casos, sin que lo hayamos notado.

Juan Gustavo Corvalán es una voz muy autorizada a la hora de bajar a tierra conceptos que por intangibles y “de nicho”, resultan ajenos a miles de personas. Dirige y cofundó el Laboratorio de Innovación e Inteligencia Artificial de la UBA (IALAB), espacio que curiosamente funciona en la Facultad de Derecho. Es abogado, pero se especializó en “machine learning” en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (Estados Unidos), y en inteligencia artificial, en la Universidad de Oxford (Inglaterra).

¿“Inteligencia Artificial” es con mayúsculas, como en su momento -cuando literalmente no era un sustantivo común- muchos escribían “Internet”? Uno le pregunta vocalizando in-te-li-gen-cia ar-ti-fi-cial”, pero Corvalán no responde “I-A” (las letras por separado) sino “ia”, de corrido. La define como "la nueva electricidad”. Y comparte cinco dimensiones en las que ya empieza a reinar.

1. Microtargeting

Si usted nació en los 70 o antes, capaz no le sea tan familiar la expresión de Corvalán de “estar perfilado”, o que las empresas lleven adelante acciones de “microtargeting”.

Target significa “blanco”. Con la “ia”, las compañías apuntan a perfiles de usuarios y clientes más definidos, de modo de generar mejores estrategias de acercamiento para aumentar ventas o inclinar su interés en cierta dirección.

“Como la 'ia' permite extraer datos y metadatos grandes, procesarlos y analizarlos, se genera un ciclo de 'perfilado' a partir del cual se diseñan grupos de probabilidades”, explicó Corvalán. Los grupos somos nosotros. Las probabilidades, nuestras acciones.

Las empresas extraen millones de datos de lo que hacen los usuarios. Foto Archivo
Las empresas extraen millones de datos de lo que hacen los usuarios. Foto Archivo

El perfilado tan “acabado” es lo que a veces impulsa esa sensación de que el navegador online “te comprende”, por ejemplo, al recibir un aviso publicitario de lo que “justo justo” uno estaba buscando.

Aun cuando la inteligencia artificial esté operando silenciosa, el usuario cree que todo lo que ocurre online es producto de sus decisiones. Pero “no siempre es así”, advirtió el experto, antes de explicar que “uno decide algunas cosas, mientras que las otras se nos ofrecen en base a elecciones previas y a las predicciones de lo que uno podría llegar a querer”.

“No hay excepción a esto, salvo que navegues en modo 'incógnito', pero aun así te podrían perfilar”, reconoció Corvalán.

La tendencia no parece mermar. Una encuesta de 2022 del gigante IBM mostró que el 35% de las empresas habían adoptado IA en algún segmento de su negocio; y un 42% adicional evaluaba hacerlo. El alza de uso de la IA, ese año, fue cuatro puntos porcentuales más que en 2021.

2. La era de los chatbots

En la pandemia, muchas provincias y efectores de salud tuvieron su “boti”, como el chatbot porteño que entre otras cosas gestionaba turnos para vacunación Covid.

Fue tan útil como odiado, en especial, cuando no funcionaba o incumplía las expectativas. Volveremos sobre esto.

Con más o menos limitaciones, los robots programados para interactuar con nosotros no son nuevos, pero lo que sí fue novedoso en estos meses fue el logro (¿intelectual, hay que decir?) de la nueva versión del tan nombrado Chat GPT, fascinante y atemorizante a la vez.

Desde el robotito tedioso con su “hola, en qué puedo ayudarte” hasta el insaciable Chat GPT, estas herramientas son una muestra clara de la autosuperación (por ahora, con límites inexplorados) de la inteligencia artificial.

Corvalán recordó que más de 70 países están usando chatbots para relacionarse con la ciudadanía, sin contar las numerosas empresas que los usan como recepcionistas.

Pero, ¿funcionan, realmente? Clarín lo preguntó, en base a los chatbots de atención telefónica, que por lo general terminan derivando a un humano. Para Corvalán, “Boti es un caso exitoso y en general suelen funcionar. En el sector público, ayudan muchísimo para orientar a la ciudadanía en un mundo en que la nueva burocracia son las filas digitales”.

Por supuesto, todo esto tiene sus limitaciones. Corvalán las llamó “human in the loop”, concepto que se usa en el mundo "para aludir al debate de en qué punto de la cadena o circuito (loop) tiene que haber interacción humana”.

Es que, desde ya, “no todo puede ser producto de decisiones automatizadas. Hay que intervenir antes de que el algoritmo tome decisiones que puedan afectar negativamente a las personas”.

3. Selección de personal

Según el reporte de IBM en base a las respuestas de más de 7.000 empresas (1.000 de América latina), un cuarto de las compañías apela a la inteligencia artificial para emparchar la escasez de recursos humanos adecuados a sus necesidades.

Ahora bien, a la hora de reclutar personas, también aprovechan las herramientas de la “ia”. En concreto, en lugar de someter a un humano a mirar cientos de CV, un algoritmo aplica filtros.

Parece un poco espeluznante, pero seguramente sorprenda menos a quienes ya están usando redes sociales como LinkedIn. Es simple: así como quien busca trabajo aprovecha las propuestas que le hace el algoritmo, las empresas también filtran palabras clave (tags), descripciones o referencias puntuales que los postulantes hayan hecho. Hay quienes aseguran algo que parece perverso, y es que hasta la foto de perfil “correcta” (la sonrisa, el gesto) influye.

Los CV ahora son analizados en base a palabras clave que filtra la IA. Foto Archivo
Los CV ahora son analizados en base a palabras clave que filtra la IA. Foto Archivo

Pero, sea en LinkedIn o en programas cerrados de las propias compañías, muchas determinaciones del orden de los recursos humanos están sujetas a la inteligencia artificial.

Ahora bien, el procesamiento de datos puede adoptar una forma completamente distinta. En el mundo de las empresas de alimentos, por ejemplo, “todo se parametriza, para no desperdiciar. Desde lo que van a vender hasta cuánto habrá que reponer después. Todo, gracias a la 'ia'”, explicó Corvalán.

Y si de procesar y de predecir se trata,“tambien los gobiernos usan 'ia' muchísimo. Es un nuevo paradigma”, agregó, y dijo: “Hay algoritmos involucrados en el procesamiento de datos engorrosos, como la recaudación impositiva, pero, también, para saber dónde hay que ir a arreglar calles o, esencial, en la prevención de catástrofes climáticas”.

4. La revolución en ciencia y salud

Hasta hace no mucho tiempo, los datos que se acumulaban en los hospitales se desechaban. Ya no. O, al menos, de a poco, todo dato que camina va a parar al asador.

Tiene sentido, ya que los centros de salud son ámbitos donde se generan repositorios inmensos de información sanitaria y científica riquísima: desde un simple análisis de laboratorio hasta los varios formatos de diagnóstico por imágenes, todos los estudios digitalizados involucran variables cruciales para la comprensión de las enfermedades y la mejora de los tratamientos (edad, sexo, diagnóstico, medicación administrada).

Un centro de salud pionero en la incorporación de IA fue el Hospital Italiano de Buenos Aires. Y, hace poco, Clarín contaba del estudio en pacientes con accidente cerebrovascular (ACV) que se hizo en la clínica La Sagrada Familia-ENERI “Dr. Pedro Lylyk”. En base al procesamiento de información por IA, lograron modificar el umbral de atención que antes dejaba a muchos  cuadros afuera del tratamiento.

En la investigación científica, la inteligencia artificial ya sirve para mejorar el descubrimiento y uso de fármacos. Foto EFE
En la investigación científica, la inteligencia artificial ya sirve para mejorar el descubrimiento y uso de fármacos. Foto EFE

El mundo de la industria farmacéutica no está exento de la “ia”, desde ya, si bien “recién está iniciando ese camino”, dijo Corvalán. Por ahora, los usos concretos son de dos tipos: “Análisis y descubrimiento de medicamentos, por un lado, y combinación de fármacos, por otro".

O sea, "se están haciendo combinaciones de drogas o compuestos a través de simulación. Incluso la 'ia' te puede llegar a sugerir nuevas combinaciones”.

Elocuente, definió el cruce salud-IA como un “verdadero tsunami”.

5. Algoritmos para levantar la educación

Dejando de lado el espinoso asunto de los usos del Chat GPT en el ámbito educativo, Corvalán contó que en su instituto perfilaron 35 sistemas educativos de la región: analizaron las formas a través de las cuales esos países habían (siempre mediante IA) procesado datos para evaluar el abandono escolar.

En educación, ya se utiliza la IA para analizar datos que permiten analizar distintas variables. Foto Mauricio Nievas / Archivo
En educación, ya se utiliza la IA para analizar datos que permiten analizar distintas variables. Foto Mauricio Nievas / Archivo

“La IA en educación está teniendo dos o tres roles importantes. Por un lado, con los datos en mano, se usa para entenderlos y tratar de decirte cosas que no están a la vista del ojo humano. Una máquina tiene herramientas que le permiten ir sobre millones de datos que ni en cien años podrías analizar manualmente”, afirmó.

Ese procesamiento “redunda en la obtención de patrones de información relevantes”. Por ejemplo, encontrar una conexión entre determinadas cualidades y elecciones del alumno y que luego abandone la carrera.

¿Un caso extremo, por fuera del plano educativo? “En China, cuando vas a pedir un crédito, analizan más de 5.000 variables, incluyendo si tu celular se queda sin batería y tendés a no cargarlo, dato por el que te consideran un posible moroso porque saben que esas personas no pagan los créditos”. Esto también es IA.

A la obtención de patrones para predecir acciones se suma la posibilidad de extraer “métricas geniales”, dijo, entusiasmado, y sumó: “Así, no solo mezclo los datos y pronostico sino que también hago un seguimiento de lo que hacen quienes generan datos. Así, adapto mis predicciones a cómo se comporta la persona. Son algoritmos de 'ia' que hacen un seguimiento para mejorar los pronósticos”.

Esto es lo que las empresas llaman “seguimiento de producto”. El objetivo, tener métricas más sólidas y, luego, poder escalar.

Consejos a pie de página

“Mi conclusión provisoria es simple: hoy, la empresa que no tenga su modelo de negocios basado en la 'ia' no va a poder competir. Es como estar en 1930 y decidir que no vas a tener electricidad”, sintetizó Corvalán.

En medio de tanta novedad, la cautela es buena consejera. Corvalán acudió a un par de ejemplos elocuentes, que suele repetir como un mantra.

El primero, no idealizar ni entronizar la “ia”. Tampoco, desestimarla. Más bien, saber que aunque la IA sea una suerte de pensamiento cognitivo gestado por sistemas informáticos que imitan la inteligencia humana, “no entiende de contextos ni de valores subyacentes. No distingue entre el bien y el mal”.

La IA analiza datos, pero no entiende de contextos ni de valores. Foto Pexels
La IA analiza datos, pero no entiende de contextos ni de valores. Foto Pexels

“Puede sesgar y, de hecho, se equivoca, lo que nos da mucho trabajo porque no la usamos en un mundo ideal sino que interviene con seres que sienten”, remarcó.

Lo segundo es que, "si bien muchos dicen, con respecto a las plataformas de música o entretenimiento, 'no me toques mi algoritmo' como si fuera parte de su identidad -aunque es cierto que la generación alfa sostiene a toda costa una identidad algorítmica-, no todo lo que dice el celu está bien para nuestra vida". 

De hecho, propuso “empoderarse frente a las máquinas que te sugieren escuchar todo el tiempo el mismo tipo de música”.

“Es como Star Wars. Hay que balancear el lado luminoso con el lado oscuro de los algoritmos”, comparó.

Es que, “si dejamos que los algoritmos nos hagan un postre y nadie vigila los ingredientes (en este caso, los datos), si nadie controla la materia prima ni el producto final, capaz nos comamos una torta de alcaparras con cianuro”.

AS