Desglosando las ventajas y desventajas de la inteligencia artificial – Blog de IBM

La inteligencia artificial (IA) se refiere a los campos convergentes de la informática y la ciencia de datos centrados en construir máquinas con inteligencia humana para realizar tareas que antes habrían requerido un ser humano. Por ejemplo, aprendizaje, razonamiento, resolución de problemas, percepción, comprensión del lenguaje y más. En lugar de depender de instrucciones explícitas de un programador, los sistemas de IA pueden aprender de los datos, lo que les permite manejar problemas complejos (así como tareas simples pero repetitivas) y mejorar con el tiempo.

La tecnología de IA actual tiene una variedad de casos de uso en diversas industrias; las empresas utilizan la IA para minimizar el error humano, reducir los altos costos de las operaciones, proporcionar información de datos en tiempo real y mejorar la experiencia del cliente, entre muchas otras aplicaciones. Como tal, representa un cambio significativo en la forma en que abordamos la informática, creando sistemas que pueden mejorar los flujos de trabajo y mejorar elementos de la vida cotidiana.

Pero incluso con los innumerables beneficios de la IA, tiene desventajas notables en comparación con los métodos de programación tradicionales. El desarrollo y la implementación de la IA pueden conllevar preocupaciones sobre la privacidad de los datos, desplazamientos laborales y riesgos de ciberseguridad, sin mencionar la enorme tarea técnica de garantizar que los sistemas de IA se comporten según lo previsto.

En este artículo, analizaremos cómo funciona la tecnología de IA y expondremos las ventajas y desventajas de la inteligencia artificial en comparación con los métodos informáticos tradicionales.

¿Qué es la inteligencia artificial y cómo funciona?

La IA opera sobre tres componentes fundamentales: datos, algoritmos y potencia informática. 

• Fecha: Los sistemas de IA aprenden y toman decisiones basándose en datos, y requieren grandes cantidades de datos para entrenarse de manera efectiva, especialmente en el caso de los modelos de aprendizaje automático (ML). Los datos a menudo se dividen en tres categorías: datos de entrenamiento (ayudan al modelo a aprender), datos de validación (afina el modelo) y datos de prueba (evalúa el rendimiento del modelo). Para un rendimiento óptimo, los modelos de IA deben recibir datos de diversos conjuntos de datos (por ejemplo, texto, imágenes, audio y más), lo que permite al sistema generalizar su aprendizaje a datos nuevos e invisibles.
• Algoritmos Los algoritmos son conjuntos de reglas que utilizan los sistemas de IA para procesar datos y tomar decisiones. La categoría de algoritmos de IA incluye algoritmos de ML, que aprenden y hacen predicciones y decisiones sin programación explícita. La IA también puede funcionar a partir de algoritmos de aprendizaje profundo, un subconjunto de ML que utiliza redes neuronales artificiales (RNA) de múltiples capas (de ahí el descriptor “profundo”) para modelar abstracciones de alto nivel dentro de infraestructuras de big data. Y los algoritmos de aprendizaje por refuerzo permiten a un agente aprender comportamiento realizando funciones y recibiendo castigos y recompensas en función de su corrección, ajustando iterativamente el modelo hasta que esté completamente entrenado.
• Poder computacional: Los algoritmos de IA a menudo requieren importantes recursos informáticos para procesar cantidades tan grandes de datos y ejecutar algoritmos complejos, especialmente en el caso del aprendizaje profundo. Muchas organizaciones dependen de hardware especializado, como unidades de procesamiento gráfico (GPU), para optimizar estos procesos. 

Los sistemas de IA también tienden a clasificarse en dos categorías amplias:

• Inteligencia artificial estrecha, también llamada IA ​​estrecha o IA débil, realiza tareas específicas como reconocimiento de imágenes o voz. Asistentes virtuales como Siri de Apple, Alexa de Amazon, Watsonx de IBM e incluso ChatGPT de OpenAI son ejemplos de sistemas de IA limitados.
• Inteligencia artificial general (AGI), o IA fuerte, puede realizar cualquier tarea intelectual que un humano pueda realizar; puede comprender, aprender, adaptarse y trabajar a partir del conocimiento en todos los dominios. Sin embargo, la AGI sigue siendo sólo un concepto teórico.

¿Cómo funciona la programación tradicional?

A diferencia de la programación de IA, la programación tradicional requiere que el programador escriba instrucciones explícitas para que la computadora las siga en todos los escenarios posibles; Luego, la computadora ejecuta las instrucciones para resolver un problema o realizar una tarea. Es un enfoque determinista, similar a una receta, donde la computadora ejecuta instrucciones paso a paso para lograr el resultado deseado.

El enfoque tradicional es adecuado para problemas claramente definidos con un número limitado de resultados posibles, pero a menudo es imposible escribir reglas para cada escenario cuando las tareas son complejas o exigen una percepción similar a la humana (como en el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, etc.). Aquí es donde la programación con IA ofrece una clara ventaja sobre los métodos de programación basados ​​en reglas.

¿Cuáles son los pros y los contras de la IA (en comparación con la informática tradicional)?

El potencial de la IA en el mundo real es inmenso. Las aplicaciones de la IA incluyen el diagnóstico de enfermedades, la personalización de las redes sociales, la ejecución de análisis de datos sofisticados para el modelado meteorológico y el funcionamiento de los chatbots que manejan nuestras solicitudes de atención al cliente. Los robots impulsados ​​por IA pueden incluso ensamblar automóviles y minimizar la radiación de los incendios forestales.

Como ocurre con cualquier tecnología, la IA tiene ventajas y desventajas en comparación con las tecnologías de programación tradicionales. Además de las diferencias fundamentales en su funcionamiento, la IA y la programación tradicional también difieren significativamente en términos de control del programador, manejo de datos, escalabilidad y disponibilidad.

• Control y transparencia: La programación tradicional ofrece a los desarrolladores control total sobre la lógica y el comportamiento del software, lo que permite una personalización precisa y resultados predecibles y consistentes. Y si un programa no se comporta como se esperaba, los desarrolladores pueden rastrear el código base para identificar y corregir el problema. Los sistemas de IA, en particular los modelos complejos como las redes neuronales profundas, pueden resultar difíciles de controlar e interpretar. A menudo funcionan como “cajas negras”, donde se conocen la entrada y la salida, pero el proceso que utiliza el modelo para pasar de una a la otra no está claro. Esta falta de transparencia puede ser problemática en industrias que priorizan la explicabilidad de los procesos y la toma de decisiones (como la atención médica y las finanzas).
• Aprendizaje y manejo de datos: La programación tradicional es rígida; depende de datos estructurados para ejecutar programas y normalmente tiene dificultades para procesar datos no estructurados. Para "enseñar" a un programa nueva información, el programador debe agregar manualmente nuevos datos o ajustar procesos. Los programas tradicionalmente codificados también luchan con la iteración independiente. En otras palabras, es posible que no puedan adaptarse a escenarios imprevistos sin una programación explícita para esos casos. Debido a que los sistemas de inteligencia artificial aprenden de grandes cantidades de datos, son más adecuados para procesar datos no estructurados como imágenes, videos y texto en lenguaje natural. Los sistemas de IA también pueden aprender continuamente de nuevos datos y experiencias (como en el aprendizaje automático), lo que les permite mejorar su rendimiento con el tiempo y hacerlos especialmente útiles en entornos dinámicos donde la mejor solución posible puede evolucionar con el tiempo.
• Estabilidad y escalabilidad: La programación tradicional es estable. Una vez que un programa se escribe y se depura, realizará las operaciones exactamente de la misma manera, siempre. Sin embargo, la estabilidad de los programas basados ​​en reglas se produce a expensas de la escalabilidad. Debido a que los programas tradicionales solo pueden aprender a través de intervenciones de programación explícitas, requieren que los programadores escriban código a escala para poder ampliar las operaciones. Este proceso puede resultar inmanejable, si no imposible, para muchas organizaciones. Los programas de IA ofrecen más escalabilidad que los programas tradicionales pero con menos estabilidad. Las funciones de automatización y aprendizaje continuo de los programas basados ​​en IA permiten a los desarrolladores escalar procesos rápidamente y con relativa facilidad, lo que representa una de las ventajas clave de la IA. Sin embargo, la naturaleza de improvisación de los sistemas de IA significa que es posible que los programas no siempre proporcionen respuestas consistentes y apropiadas.
• Eficiencia y disponibilidad: Los programas informáticos basados ​​en reglas pueden proporcionar disponibilidad 24 horas al día, 7 días a la semana, pero a veces sólo si cuentan con trabajadores humanos que los operen las XNUMX horas del día.

Las tecnologías de inteligencia artificial pueden funcionar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, sin intervención humana, para que las operaciones comerciales puedan funcionar de manera continua. Otro de los beneficios de la inteligencia artificial es que los sistemas de IA pueden automatizar trabajos aburridos o repetitivos (como la entrada de datos), liberando ancho de banda de los empleados para tareas laborales de mayor valor y reduciendo los costos de nómina de la empresa. Sin embargo, vale la pena mencionar que la automatización puede tener importantes implicaciones de pérdida de empleo para la fuerza laboral. Por ejemplo, algunas empresas han pasado a utilizar asistentes digitales para clasificar los informes de los empleados, en lugar de delegar dichas tareas a un departamento de recursos humanos. Las organizaciones necesitarán encontrar formas de incorporar su fuerza laboral existente en nuevos flujos de trabajo habilitados por las ganancias de productividad derivadas de la incorporación de la IA a las operaciones.

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