En la última década, la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en un término general para cualquier logro de algoritmos informáticos que anteriormente requerían razonamiento y pensamiento humano. Desde la victoria de AlphaGO sobre el entonces campeón de Go, Lee Sedol, hasta los vehículos autónomos que circulan por las carreteras públicas, todo ha caído bajo el paraguas del debate sobre la IA.
El reciente logro en la producción de arte a través de la difusión estable, que muchos etiquetan como “robo de creatividad”, ha causado sensación a nivel mundial. Ante tal éxito generalizado, no es de extrañar que las empresas se apresuraran a adoptar la IA con la esperanza de obtener una ventaja competitiva. Sin embargo, una investigación reciente de Fivetran ha señalado que una gran mayoría ha fallado en ese sentido.
La principal conclusión de la encuesta fue que, si bien el 87 por ciento de las empresas creen que la IA es fundamental para la supervivencia de su compañía, el 86 por ciento no confía en que la IA tome decisiones comerciales sin la entrada humana. ¿Por qué sucede esto?
Comencemos con el costo de operar sistemas de IA. A lo largo de los años, ha habido avances fenomenales en hardware informático, algoritmos y servicios de infraestructura (como Google TPU y Amazon AWS Lambda). Sin embargo, el crecimiento en el tamaño de modelos de redes neuronales de referencia mantiene la IA costosa. La formación y despliegue de modelos grandes como la detección de objetos en vehículos autónomos o redes tipo Bert en aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural actualmente requiere varias GPUs Nvidia o dinero en instancias de AWS.
Otra razón importante por la que los sistemas de IA no cumplen con las expectativas es la baja disponibilidad de datos, tanto en cantidad como en calidad. De hecho, la encuesta destaca que alrededor del 71% de las organizaciones tienen dificultades para encontrar los datos necesarios para ejecutar programas, cargas de trabajo y modelos de IA. Además, solo una cuarta parte de quienes logran obtener datos pueden transformar esos datos en conocimientos accionables.
A pesar de los avances en IA, las redes neuronales actualmente desplegadas siguen siendo en gran medida cajas negras. La explicabilidad empeora a medida que la red neuronal se vuelve más profunda. Dado que las decisiones que no se pueden explicar no pueden ser confiadas, su despliegue comercial es limitado. A medida que la IA se vuelve más compleja, es importante tener una clara gobernanza en aspectos como la explicabilidad, equidad y sesgo.
Otro problema crucial es la brecha de comunicación entre los ingenieros de IA y el equipo ejecutivo. Dado que los KPI son diferentes para los dos equipos, la mayoría de los proyectos de IA no avanzan más allá de la fase piloto. Los ingenieros de IA no están convirtiendo efectivamente métricas como la precisión, la precisión media y la latencia en métricas como el crecimiento de ingresos y el ahorro de costos, los KPI que realmente importan a los ejecutivos.
Para superar estos desafíos, las empresas deben invertir en investigación de IA de vanguardia, asegurarse de que los beneficios se compartan en toda la organización y alentar a los ejecutivos a ser más alfabetizados en IA. Esto puede lograrse haciendo que los conjuntos de datos creados y adquiridos estén disponibles en toda la organización, invirtiendo en infraestructura y talento de IA, y fomentando la formación de los ejecutivos en programas de aprendizaje de IA para líderes empresariales.
La inteligencia artificial tiene el potencial de transformar por completo la forma en que operan las empresas, pero para lograrlo, es necesario abordar los desafíos mencionados con determinación y estrategia. La era de la IA en las empresas aún está en evolución, y su adopción efectiva puede marcar la diferencia en la competencia y la eficiencia empresarial en el futuro cercano.
Sígueme en Twitter / LinkedIn para obtener actualizaciones sobre historias como esta. Siéntete libre de visitar mi blog, donde escribo sobre temas como admisiones a MBA, vida en Canadá y mis experiencias con tecnología de vanguardia.
Source: Medium
