En la actualidad el valor de la inteligencia artificial (IA) es indudable. No obstante, la pregunta ahora se convirtió en cómo usarla mejor y esto depende, en gran parte, de cuánto confían los trabajadores y los usuarios en las herramientas de IA.

Las computadoras alguna vez fueron vistas como máquinas más o menos infalibles que simplemente procesaban información y cuyos cálculos nunca se equivocaban. Si aparecía algún problema de cálculo o de proceso de negocio, definitivamente había sido causado por un error humano, no por la computadora.

Pero a medida que las máquinas empiezan a realizar tareas cada vez más humanas, que van más allá del cálculo numérico y entran en el ámbito de la toma de decisiones, el mundo empresarial deberá desarrollar una nueva comprensión de lo que significa confiar en las máquinas.

Proveedores de la nube están ofreciendo cada vez más y mejores modelos preconstruidos permitiendo que cualquier empresa pueda acceder fácilmente a la mejor IA. Por lo que el diferencial no está en qué herramienta se usa, sino en cómo se utiliza y si la empresa, sus colaboradores y clientes confían en los resultados.

Entonces, lo que puede importar en el futuro no es quién pueda crear el mejor algoritmo, sino quién pueda usar la IA de forma más efectiva. A medida que los algoritmos asumen tareas probabilísticas como detección de objetos, reconocimiento de voz y generación de texto e imágenes, el impacto real de las aplicaciones de IA puede depender de cuánta confianza haya en lo que hacen. Si no se confía, difícilmente se utilice, y es por este motivo que se está trabajando en ese aspecto: la confianza.

Las empresas también están lidiando con la “explicabilidad”, la capacidad de un modelo para brindar una justificación explícita para su decisión o recomendación. La explicabilidad en los sistemas de IA es necesaria cuando lo exigen las reglamentaciones, pero también se está convirtiendo en una funcionalidad esperada en situaciones en las que ayuda a aclarar a los usuarios finales cómo usar una herramienta, mejorar el sistema en general y evaluar la equidad. La explicabilidad es uno de los principales diferenciadores entre el uso exitoso de la IA a escala y la incapacidad de obtener retornos de la inversión en IA, sin embargo, muchas empresas no han descubierto cómo alcanzarla.

Organizaciones líderes están trabajando para resolver problemas que disminuyen la confianza en las implementaciones de IA. Algunos de los enfoques más efectivos tratan a la IA no tanto como una tecnología puntual, sino más bien como una pieza de un proceso más grande, considerando las diversas etapas en las que los humanos interactúan con el sistema de IA y trabajando para identificar y abordar áreas de posible desconfianza. Para una IA más confiable, las empresas con visión de futuro se apoyan en la transparencia de los datos, la explicabilidad algorítmica y la fiabilidad de la IA.

Transparencia de datos

Los métodos transparentes de recopilación permiten al usuario final comprender por qué se recopilan ciertos datos y cómo se utilizarán. Cuando los usuarios tienen este control, pueden tomar decisiones con base en información sobre si la herramienta de IA representa un intercambio de valor justo.

Fiabilidad de la inteligencia artificial

Con la IA, la pregunta no es si funcionará, sino qué tan preciso será el resultado o el modelo para evaluar una situación. La IA generalmente no es ni correcta ni incorrecta en el sentido tradicional. Sus resultados son probabilísticos y expresan la probabilidad de ciertos acontecimientos o condiciones como porcentajes, lo que puede hacer que la evaluación de la confiabilidad sea un desafío. Pero los trabajadores necesitan saber qué tan exacta y precisa es.

Las organizaciones que adoptan un enfoque riguroso para garantizar la confiabilidad de la IA obtienen mejores resultados de manera constante. Aquellos que documentan y hacen cumplir un conjunto de procedimientos diseñados para garantizar que las herramientas de aprendizaje automático se implementen de manera consistente y confiable tienen el doble de probabilidades de lograr sus objetivos y de implementar IA de manera confiable que aquellos que no lo hacen.

Pero confiable no significa necesariamente perfecto. Así como los colaboradores de trabajo humanos nunca entregarán resultados perfectos cada vez, la IA también cometerá errores. Por lo tanto, la vara de confiabilidad no es la perfección, sino la frecuencia con la que cumple o supera un estándar de rendimiento existente.

Inteligencia artificial generativa

A medida que las empresas implementan la IA en los sistemas operativos tradicionales, emerge una nueva tendencia: la IA generativa. Algunos ejemplos son los generadores de texto, de imagen e incluso de sonido. Estos tipos de generadores de contenido se vuelven más sofisticados cada día y están llegando al punto en el que a las personas les cuesta distinguir la diferencia entre las obras generadas artificialmente y las creadas por humanos.

La preocupación por el impacto de la automatización en los trabajos no es nada nuevo, pero se está volviendo cada vez más pronunciada a medida que nos dirigimos hacia este futuro generado automáticamente.

Eso no significa, sin embargo, que ciertos trabajos vayan a desaparecer. Incluso las aplicaciones de IA más sofisticadas de la actualidad no pueden igualar a los humanos en lo que refiere a tareas puramente creativas como la conceptualización. En definitiva, todavía estamos muy lejos de que las herramientas de IA puedan remplazar a los humanos en estas áreas.

Aunque la IA está transformando ciertos trabajos y automatizando algunas tareas, también puede generar nuevas oportunidades y roles laborales. La tecnología puede ayudar a los humanos a ser más productivos y eficientes en su trabajo, permitiendo que se centren en tareas de mayor valor agregado.