Actualmente, todos los días es anunciada alguna noticia relacionada con la inteligencia artificial (también llamada por sus iniciales, “IA”). Podemos definirla como un sistema informático avanzado, entrenado profundamente con una gran cantidad de datos, diseñado para emular el razonamiento detrás de la inteligencia humana. Teniendo en cuenta su propia profundidad técnica, resulta algo complicado discernir qué beneficios e inconvenientes nos podemos encontrar al usar la inteligencia artificial.
Puede ser que ya hayas interactuado con alguna IA, como ChatGPT, Midjourney, Sora, DALL-E, Gemini, Stable Diffusion o Grammarly; como también puede que hayas optado usarla en su integración como asistente virtual en plataformas online como Notion, Figma o Canva.
La ciencia de datos es la cuna de esta nueva tecnología y para acceder a las nuevas oportunidades laborales que trae consigo, debes saber qué estudiar para trabajar en inteligencia artificial. Después de todo, se trata de un avance que ha generado profesiones muy demandadas, como artificial intelligence software developer, machine learning engineer o data scientist (¡que no es lo mismo que data analyst!).
Aún así, todas estas noticias deben tener su talón de Aquiles, ¿no es así? En este artículo, exploraremos los aspectos positivos y negativos de utilizar inteligencia artificial.
Ventajas de la inteligencia artificial
La IA es una realidad que ha llegado para quedarse. Sin importar la industria, ha tenido un impacto enorme. Así que veamos los argumentos a favor de la inteligencia artificial, que impulsan a que incontable cantidad de personas, profesionales y empresas opten por usarla en sus procesos:
Automatización de tareas repetitivas
La IA puede automatizar tareas tediosas y repetitivas, como la clasificación de datos, el etiquetado de imágenes o la generación de código. Esto permite a los equipos de desarrollo y otros perfiles profesionales técnicos centrarse en tareas más estratégicas, creativas o de concentración extensa. El ahorro de tiempo es importante para estos perfiles, por lo que vemos herramientas como GitHub Copilot tener un gran índice de popularidad.
Análisis de datos avanzado
Los algoritmos de IA pueden analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y extraer información valiosa. Esto es especialmente útil en el campo de la ciencia de datos y el big data, donde la IA puede identificar patrones complejos y tendencias que podrían pasar desapercibidos para las personas.
Es muy común que analistas de datos la usen para corroborar conclusiones e incrementar los aciertos en predicciones de resultados. La inteligencia artificial es aliada de las y los profesionales más demandados del mercado laboral. Una de las profesiones que te mencionamos al inicio de este artículo, data scientist, es una de las mejor remuneradas de la actualidad.
Personalización y recomendaciones
La IA puede utilizar datos del comportamiento y preferencias de las personas usuarias para personalizar experiencias en sitios web y aplicaciones. Esto incluye recomendaciones de productos, contenido personalizado y ajuste dinámico de la interfaz (UI), lo que mejora la satisfacción del cliente y aumenta la retención. En este punto puedes imaginarte que grandes compañías como YouTube, Spotify y Netflix usan la inteligencia artificial en funcionalidades de sus productos.
Optimización del rendimiento
Mediante técnicas de aprendizaje automático (machine learning en inglés), la IA puede optimizar continuamente el rendimiento de los sistemas web y las aplicaciones, identificando cuellos de botella, mejorando la velocidad de carga y optimizando la experiencia del usuario.
Detección de anomalías y seguridad
Los algoritmos de IA pueden detectar anomalías en los datos y en el comportamiento del usuario, lo que es fundamental para la seguridad cibernética. Esto incluye la detección de intrusiones, el análisis de registros de actividad y la identificación de patrones de fraude. Ciertamente, los bancos son parte de las entidades que se benefician de usar la inteligencia artificial.
Disponibilidad 24/7
Los sistemas de IA pueden funcionar de forma continua, sin fatiga ni descanso, lo que permite servicios disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana. En el caso de chats de atención al cliente, se pueden potenciar para dar respuestas más personalizadas y completas a inquietudes frecuentes.
Adoptar el uso de la inteligencia artificial de una manera responsable y beneficiosa para todas las personas es un proceso liderado por la educación y la accesibilidad.
El uso de la inteligencia artificial, independientemente de la intencionalidad de la persona usuaria, seguirá siendo tema de debate. Reflexionemos un momento sobre las noticias, ¿sabemos, con seguridad, la tasa de adopción de la IA en países en vías de desarrollo?
Tenemos consciencia de la brecha de género en el sector TIC, así que puede que nos estemos enfrentando a una faceta de la brecha de adopción de nuevas tecnologías entre los hemisferios de nuestro mundo.
Desventajas de la inteligencia artificial
Creerás que, al ser HACK A BOSS una empresa de formación tecnológica, nos frenaríamos en ofrecerte argumentos en contra del uso de la inteligencia artificial, pero sería irresponsable de nuestra parte no analizar ambas caras de la transición tecnológica que estamos experimentando como sociedad.
A fin de cuentas, la IA es solo otra herramienta que puede usarse tanto para bien como para mal. ChatGPT, por ejemplo, puede ser usado como una especie de “tutor personalizado” y acelerar el aprendizaje, y a su vez, puede utilizarse de tal forma que el “copia y pega” de sus respuestas sea solo otra práctica del plagio.
En el entorno de trabajo, en cambio, vemos preocupaciones orientadas a las consecuencias de la existencia de la inteligencia artificial: el impacto en los puestos de trabajo convencionales.
Este es un fenómeno que se vio en el pasado con grandes cambios, como la llegada de Internet en la década de 1990 o la implementación del servicio de correo electrónico en la nube alrededor del 2009 (en otras palabras, la conquista de Gmail de las comunicaciones corporativas).
Esto se debe a que, naturalmente, querremos proteger nuestra identidad profesional y la supervivencia de nuestro cargo, que se asocia directamente a la relevancia de nuestras funciones cotidianas.
De allí la importancia de tener la oportunidad de reciclarse profesionalmente y actualizar nuestros conocimientos para el presente y el futuro.
La adaptabilidad es una de las soft skills más valoradas en la actualidad, especialmente porque el ritmo del cambio que trajo consigo el uso de la IA es mucho más rápido que el de cualquier otro cambio que se haya visto en la industria tecnológica. Pues bien, con este delicado escenario podemos empezar a enumerar las posibles desventajas de usar inteligencias artificiales:
Desplazamiento laboral
La automatización impulsada por la IA puede llevar a la pérdida de empleos en ciertos sectores, lo que puede aumentar la brecha de habilidades digitales y generar preocupaciones sobre el desempleo estructural. En este punto es importante recordar que las nuevas tecnologías crean más empleo del que reemplazan. Además, ¡nunca es tarde para aprender a programar! A diferencia de lo que muchas personas puedan temer, la IA no acabará con los programadores o las programadoras.
Dependencia de los datos
La IA requiere grandes cantidades de datos para entrenar modelos con precisión. Esto puede ser un desafío, especialmente si los datos son escasos o de baja calidad (o que no puedan acceder a ellos por limitaciones asociadas a la privacidad o confidencialidad). Además, la calidad de los resultados del modelo estará directamente relacionada con la calidad de los datos utilizados para su entrenamiento.
Es por esto que todo el proceso de data mining es tan importante en la creación, mantenimiento y evolución de las inteligencias artificiales.
Sesgos algorítmicos
Los algoritmos de IA pueden reflejar y amplificar sesgos existentes en los datos utilizados para su entrenamiento. Esto puede resultar en decisiones injustas o discriminatorias, especialmente en áreas como la contratación, el crédito y la justicia penal.
Es increíblemente importante implementar medidas para mitigar y corregir estos sesgos, y la forma más segura y rápida de hacerlo es promoviendo la diversidad dentro de los equipos encargados del desarrollo de la IA.
Falta de transparencia o alta interpretabilidad
Los algoritmos de IA a menudo son cajas negras, lo que significa que su funcionamiento interno puede ser difícil de comprender para los humanos. Esto mismo plantea desafíos en términos de responsabilidad, si algo falla, ¿cómo se identifica y garantiza encontrar el origen?, ¿quién (o quiénes) se hace responsable?, ¿la o el usuario promedio podrá hacerle frente por su cuenta?
Algunos modelos de IA, especialmente los más complejos como las redes neuronales profundas (DNN, por sus siglas en inglés de Deep Neural Network), pueden ser difíciles de interpretar, ya que las instrucciones que ofrecen son dirigidas directamente al ordenador. Esto dificulta la comprensión de cómo se toman las decisiones y puede generar desconfianza en las partes interesadas.
Alto coste y uso de recursos
Desarrollar e implementar soluciones de inteligencia artificial puede ser costoso en términos de talento humano, infraestructura computacional y tiempo. Además, mantener y actualizar estos sistemas también puede requerir recursos significativos a largo plazo.
¡Se necesitan profesionales en inteligencia artificial! La dependencia excesiva de la IA puede hacer que las organizaciones sean vulnerables a fallos técnicos o a la indisponibilidad del sistema, lo que puede tener consecuencias graves en las operaciones comerciales.
Riesgo de seguridad y privacidad
A pesar de ser una gran ayuda para la generación de código, se ha detectado que la utilización de IA en programación puede plantear riesgos de seguridad y privacidad. Esto incluye la vulnerabilidad del código generado, la formulación de funciones con fallas, así como preocupaciones sobre la recopilación y el uso indebido de datos personales.
Por todas estas características, el futuro de la IA es emocionante, prometedor y retador. Si quieres aprender mucho más sobre IA, ¡es una de las razones para estudiar ciencia de datos!
Aprende más sobre qué hay detrás de la IA
Tú, como ser humano, tienes una inteligencia innata que no puede ser replicada por la inteligencia artificial. Eres capaz de crear cosas completamente nuevas, de sacar conclusiones con información limitada de manera orgánica, eres capaz de usar tu inteligencia emocional para conectar con otras personas, ¡y mucho más!
Así que refuerza estas habilidades blandas e inicia tu camino aprendiendo sobre la inteligencia artificial desde cero. Esta es tan solo una de las ventajas de apuntarte al Bootcamp de Data Science & IA, las otras son muchas: tutorías, desarrollar proyectos para tu portafolio, clases de inglés, y acceso a la Boost Academy una vez apruebes el programa.
¿Tienes dudas? Completa el formulario debajo de este artículo y contestaremos todas tus preguntas.
