SAN FRANCISCO – Recientemente, Facebook, Google, Amazon y Microsoft y otros grandes proveedores de tecnología han recibido críticas por confiar en los contratistas para analizar las conversaciones y grabaciones realizadas por los usuarios para ayudar a capacitar los sistemas de inteligencia artificial de los proveedores.
Al no decirles explícitamente a los usuarios que sus comunicaciones «privadas» y solicitudes de asistentes de inteligencia artificial serían leídas o escuchadas, los gigantes tecnológicos violaron la privacidad de sus usuarios, dicen los críticos.
Si bien los gigantes tecnológicos deberían haber sido más abiertos en cuanto a cómo usarían los datos de los usuarios, tener un humano involucrado no es raro cuando se entrena o se usan sistemas de inteligencia artificial. De hecho, el emparejamiento de la IA y los humanos es necesario para un sistema de IA inteligente y preciso.
La automatización completa no siempre es lo mejor
“Lo único que se está automatizando realmente en este momento es la RPA”, dijo Ryan Welsh, director ejecutivo del proveedor de inteligencia artificial Kyndi, durante un panel de discusión sobre el futuro de la inteligencia artificial en la Cumbre de IA aquí.
Sin embargo, más allá de la RPA, que se usa principalmente para automatizar tareas repetitivas, los sistemas completamente automatizados no necesariamente funcionan bien.
Para ilustrar los problemas de automatizar completamente un sistema, Welsh recordó haber trabajado con una compañía farmacéutica en particular. La compañía, dijo, analizaría grandes cantidades de datos para determinar si algo salió mal en su proceso de fabricación.
La empresa farmacéutica quería automatizar ese proceso, pero cuando le proporcionó a Kyndi un conjunto de datos, Kyndi no pudo producir resultados precisos.
Después de analizar lo que salió mal, Kyndi determinó que los empleados de la empresa que trabajaron en el proyecto solo estuvieron de acuerdo entre ellos el 66% del tiempo.
“Por lo tanto, si intenta automatizar un proceso en el que incluso sus humanos no están de acuerdo en ciertas cosas, sería mejor que les brindara inteligencia artificial a esas personas para aumentar su productividad e, idealmente, mejorar el proceso en lugar de tratar de automatizar a través de un todo el grupo ”, dijo Welsh.
Los empleados humanos no están de acuerdo en muchos procesos en los que los empleados humanos no están de acuerdo, por lo que tratar de automatizar todos esos procesos no siempre dará resultados de alta precisión, dijo.
Al emparejar la inteligencia artificial y los humanos, y al utilizar la automatización en áreas específicas en lugar de intentar automatizar un flujo de trabajo completo, las organizaciones pueden lograr resultados más rápidos al tiempo que mantienen los niveles de precisión.
Inteligencia aumentada
“Toda la IA que vemos hoy es una IA estrecha”, dijo Asha Samal, directora senior de IA del proveedor de transformación digital Publicis Sapient, durante la mesa redonda.
La IA estrecha puede realizar una sola tarea dedicada, a diferencia de la IA general en gran parte aún conceptual, que, en teoría, podría realizar cualquier tarea que pudiera hacer un humano.
Con una IA estrecha, la IA y los humanos tienen que trabajar juntos, dijo Samal. «Todavía requiere ese humano en el circuito», dijo.
«En su estado actual, la IA puede aprender, pero no puede razonar», dijo Samal.
La IA general, sin embargo, podría razonar. Se espera que “sea capaz de usar el juicio en situaciones difíciles, sumergirse en el conocimiento previo” para ayudar a tomar decisiones, dijo Samal.
Sin embargo, dijo, incluso con la IA general, los humanos seguirán teniendo trabajos y tomarán decisiones. Esos trabajos pueden ser diferentes a los trabajos disponibles en la actualidad, pero los humanos siempre serán relevantes.
La Cumbre de IA de 2019 se llevó a cabo del 25 al 26 de septiembre en el Palacio de Bellas Artes.