Inteligencia Artificial, o de forma abreviada IA, es una de las tecnologías más importantes del siglo XXI. Al igual que la electricidad a principios del siglo XX, tiene el potencial de transformar la manera en la que funcionan los negocios, la industria y la sociedad.
IA se podría definir como la capacidad de una máquina de imitar el comportamiento humano inteligente a través de la automatización de varios tipos de tareas. Pero no pensemos solo en máquinas grandes, existen otras muy pequeñas, incluso invisibles a nuestros ojos, que se han vuelto muy poderosas gracias a la IA: son los algoritmos, una tecnología que todavía nos resulta lejana y misteriosa, pero que desde hace unos años se ha colado sigilosamente en nuestras vidas y ya está presente en nuestro día a día a todas horas: en la detección facial de los móviles; en los asistentes virtuales de voz como Siri de Apple o Alexa de Amazon, al buscar una imagen específica en Google Photos, en el filtrado de los emails que recibimos en nuestra bandeja de entrada, o cuando nos dejamos guiar por el GPS de nuestro automóvil.
Desde el inicio del desarrollo de esta tecnología, ya en los años 50, se han desplegado dos nuevos campos, el Aprendizaje Automático (machine learning), y más recientemente lo que se conoce como Aprendizaje Profundo (deep learning). En el Aprendizaje Automático, los sistemas informáticos aprenden y mejoran su rendimiento sin intervención humana; en vez de utilizar instrucciones específicas, estos sistemas utilizan algoritmos para analizar datos, identificar patrones de forma automática y realizar predicciones. El Aprendizaje Profundo es la versión mejorada del aprendizaje automático, ideal para resolver problemas más complejos y con una gran cantidad de datos, gracias al uso de redes neuronales formadas por capas de nodos interconectados, imitando la forma en la que las neuronas se conectan y procesan información en el cerebro humano. Estos avances están impulsando el uso de macrodatos o datos masivos (big data) debido a la habilidad de la IA para procesar ingentes cantidades de datos, y la computación en la nube (cloud computing), que proporciona a los negocios una capacidad de procesamiento sin precedentes y enormes ventajas competitivas.
Aunque la IA está todavía en una fase muy inicial, sus aplicaciones, conocidas como tecnologías cognitivas, abarcan ya múltiples sectores, como salud, finanzas, transporte o educación, entre otros. Esta tecnología ayuda en la interpretación de exploraciones por MRI (resonancia magnética), para identificar los primeros signos de enfermedad; ayuda a los bancos a detectar fraude, analizando patrones de comportamiento de los usuarios; nos permite realizar una planificación de rutas más inteligente en el transporte, considerando datos históricos y en tiempo real sobre el estado de la carretera, el clima, el tráfico, el tiempo de espera, etc.; y se utiliza también para el procesamiento del lenguaje natural del que se basan los equipos informáticos para poder reconocer y responder al habla humana, o en el software de escritura con manos libres.
Todas estas tecnologías cognitivas presentan muchos desafíos para la sociedad actual. De entrada, veremos cómo se transforman los trabajos existentes y se crean otros totalmente nuevos: según el Fondo Monetario Internacional (FMI), la IA acabará con 85 millones de puestos de trabajo en cinco años, pero a cambio creará 97 millones. En este escenario, las empresas van a tener la posibilidad de liberar a los trabajadores de tareas repetitivas para que puedan centrarse en la realización de trabajos más significativos, como la toma de decisiones, una tarea que tardará más en ser conquistada por la IA, dado que requiere de una alta dosis de experiencia, juicio y empatía, y estas características de los humanos son todavía muy complejas para las máquinas. Otro factor importante será la necesidad constante de aumentar la capacidad de procesamiento, que se duplica cada dos años como predijo la Ley de Moore en 1965, pero que podría no ser suficiente para el despliegue masivo de IA. Una solución sería la informática cuántica, pero todavía nos quedan diez años para empezar a tenerla disponible. Y tampoco deberíamos pasar por alto el desafío que supondrá la disponibilidad de trabajadores con la suficiente experiencia o conocimiento en Ciencia de Datos, incluyendo Informática, Matemáticas y Estadística. Actualmente ya resulta difícil encontrar empleados que sepan cómo utilizar o supervisar sistemas de IA, y no hablemos de construirlos. Una solución sería orientar la IA a un servicio, eliminando la necesidad de que las empresas construyan sus propios sistemas de IA, y que en su lugar se pague por utilizar soluciones “listas para usar”, simplemente conectando sus propios datos a plataformas de proveedores externos.
Pero no solo tenemos que hablar de desafíos, también es importante hablar de riesgos: en la comunidad tecnológica existe la preocupación de que los sistemas IA no puedan ser controlados una vez que hayan aprendido a entrenarse a sí mismos, y que lleguen a tomar decisiones problemáticas o adquirir sesgos inaceptables. De acuerdo con los reglamentos generales de protección de datos de la UE, las empresas que usan IA deben poder explicar cómo se llegó a tomar ciertas decisiones, es decir, explicar el algoritmo utilizado, que debería ser transparente. Cuando una máquina usa IA opaca, su lógica no puede explicarse fácilmente, pero los ciudadanos tienen el derecho a saber qué decisiones toma una inteligencia artificial en base a ellos.
Sin duda el despliegue de la IA va a suponer un gran reto para nuestra sociedad, a la par que una gran oportunidad. La UE, consciente de ello, está desarrollando el futuro Reglamento Europeo de IA, que establecerá la necesidad de que los Estados miembros cuenten con una autoridad supervisora en esta materia. En España, el Consejo de Ministros ya ha acordado el inicio del procedimiento para determinar en dónde se establecerá la sede física de la futura Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA), siendo Galicia una de las claras favoritas gracias al ecosistema tecnológico que se ha ido creando en la Comunidad gallega en los últimos años. El objetivo de esta agencia será incorporar la Inteligencia Artificial como factor para mejorar la productividad de las empresas españolas y de la Administración Pública; y con en ella podremos dar soporte a procesos tan ilusionantes como la investigación de materiales para la energía del futuro, el estudio de tratamientos para enfermedades incurables, o la creación de algoritmos para que las empresas alcancen retos hasta ahora inimaginables. La IA requiere de nosotros que seamos cautos, pero debemos avanzar hacia el futuro sin miedo, y abiertos al progreso.
