BOGOTÁ (EFE).— Tal vez como en ninguna otra época, la tecnología está ocasionando disrupciones en tiempo récord y la inteligencia artificial (IA) es promotora de la mayoría de ellas.
Las telecomunicaciones, el sector financiero, los servicios y hasta la contratación de personal se ven influidos por el empuje de la IA generativa, que tiene resultados palpables.
Pero el uso de esta herramienta suscita preocupaciones de seguridad. “Ha habido filtración de información, mal uso de los resultados obtenidos y modelos que han sido corrompidos con el fin de generar perjuicios”, admite Gabriel Arango, director de Tecnología de GlobalLogic, empresa de servicios digitales con sede en California.
La compañía, propiedad de Hitachi, instruye obligatoriamente a sus ingenieros en el uso de la IA generativa. El objetivo es calibrar “cuál es el principal impacto de utilizar ese tipo de herramientas”, detalla Arango, quien también prestó sus servicios para TTEC, una compañía de tecnología y servicios con sede en Greenwood Village, Colorado.
La IA se desarrolla mediante la acumulación de datos. Al igual que los seres humanos están sometidos a un proceso de socialización, la IA absorbe de todo el ecosistema de datos.
“Grandes cantidades de datos no estructurados, considerados previamente inútiles, se transformarán en herramientas cruciales para comprender tendencias de compra, comportamientos de clientes y mucho más”.
“Los datos son la base, pero también uno de los puntos débiles de la IA, porque si se entrena mal un modelo el resultado no será correcto”.
Por eso hay advertencias del tipo: “Estos datos son generados por IA, úselos con precaución, no son una fuente de verdad”, agrega Arango, ingeniero de Sistemas de la Universidad Tecnológica Nacional de Buenos Aires y MBA de la UADE Business School.
Era un término de ciencia ficción, pero ya se está viendo su significado real: la IA y el “cloud computing” aprovechan las ventajas del cálculo cuántico en casi todos los campos, desde la fabricación de aviones hasta la modelación de estructuras moleculares en medicina.
La computación cuántica está en pleno desarrollo, la producción de computadoras cuánticas para tareas de uso general todavía es muy cara.
“Pero en áreas como, por ejemplo, los laboratorios clínicos permite hacer millones de modelos de análisis de medicamentos y drogas, probarlas una y otra vez hasta entrenarse, y así evitar años de trabajo”, asevera Arango, quien llama la atención sobre el binomio IA y velocidad de transmisión de información.
“En menos de veinte años hemos pasado del 3G al 5G, y en países como China ya se están haciendo pruebas con 5.5G e incluso 6G, y ya se ve en el futuro el 7G”, vaticina.
En América Latina, el sector público podría beneficiarse de estos avances para agilizar “procesos que actualmente son muy engorrosos y en los que la exagerada intervención humana cuesta mucho tiempo y dinero”.
La automatización robótica de procesos (RPA, por sus siglas en inglés) suprime tareas manuales. “Eso es lo que podrían utilizar los Gobiernos o las industrias que todavía siguen muy dependientes del papel y los trámites”, concluye.