Un número creciente de actividades que realizamos día a día está basado en decisiones tomadas por programas que hacen uso de la inteligencia artificial (IA). No somos conscientes de los alcances que sus aplicaciones han tenido y tendrán en pocos años en nuestras vidas. Es una revolución que, guardadas las proporciones, puede ser superior a la de la incursión de la electricidad, que cambió, de manera radical, la vida de los hogares y las formas de producción de bienes y servicios, incluyendo la agricultura y, por ende, el mundo del trabajo y la educación.
Las “doras” y toda suerte de electrodomésticos cambiaron la vida de las familias. Lavadora, secadora, brilladora, nevera, televison y, por supuesto, los dispositivos actuales para acceder a internet son inventos alentados, entre otros factores, por la electrificación. Ni que se diga de los desarrollos tecnológicos que, al margen de otras fuentes de energía (carbón, petróleo), se han desarrollado por los usos de la electricidad: generación de luz, calor, movimiento, señales… Sin los grandes hornos eléctricos no existirían las siderúrgicas y por ende los vehículos con sus componentes de acero.
Esta nueva revolución de la I.A. se despliega a una velocidad de la que no nos percatamos. Definida como “una rama de la ciencia de los computación que trata de la simulación de comportamiento inteligente en computadores” y como “la capacidad de una máquina de imitar el comportamiento inteligente humano” (Merriam-Webster), es un hecho que la I.A. tiene y tendrá influencia en nuestras vidas como no lo hubiéramos imaginado hace pocos años.
La aplicación waze que utilizamos para ir de un lugar a otro apela a la I.A. para proponer la mejor ruta dadas las condiciones del tráfico en la ciudad y, obvio, Uber, Cabify, Didi y tantas otras, se mueven gracias a ella. Usando algoritmos que clasifican nuestras preferencias a través de las huellas diarias que dejamos en internet es que Amazon y Spotify predicen cuáles pueden ser los libros, artículos y canciones de nuestro interés. La asistente personal Siri (admitida en las plataformas de la familia Apple) es una inteligencia artificial, como lo es Alexa en el grupo Amazon. Y tantos otros ejemplos…
Parte de la inteligencia artificial es el campo del “aprendizaje automático” o “aprendizaje de máquinas”, más conocido como “machine learning”. Ni más ni menos que la construcción de programas que aprenden a detectar patrones en la medida en que sean expuestos a más y más datos. Todos los días, por ejemplo, sabemos de fraude en transacciones con las tarjetas de crédito. Con algoritmos que evalúen el tiempo de transacción, los montos, el lugar, la categoría de la compra, los bancos podrían catalogar en fracciones de segundo transacciones sospechosas y, deseablemente, frenar la consumación del fraude.
Que una máquina pueda diferenciar si una imagen contiene un perro o un gato revestía un alto nivel de dificultad con los métodos tradicionales de I.A. No obstante, la tarea se facilita hoy, ya que hace tan solo una década hizo su incursión el “deep learning” (aprendizaje profundo), un área del aprendizaje de máquinas que, a través de programas inspirados en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano (redes neurales artificiales), ha permitido, desde hace pocos años, un salto gigantesco en la potencia y rapidez de los algoritmos construidos para aprender. Desde el 2014 los algoritmos pueden no ya diferenciar el perro del gato sino describir lo que hay en una foto.
El aprendizaje profundo se usa ya en el ámbito de la comprensión conceptual de palabras y expresiones, con aplicaciones tan revolucionarias como las traducciones de un lenguaje a otro y, como lo ha demostrado IBM, en eventos de debates entre humanos y máquinas. El mundo de la rendición de conceptos ya ha sido interferido por la I.A.
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Las aplicaciones del “deep-learning” van destruyendo ocupaciones tradicionales y creando nuevas
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Las aplicaciones del “deep-learning” van destruyendo ocupaciones tradicionales y creando nuevas. En el terreno de la salud, la I.A. puede realizar diagnósticos, descubrir nuevas drogas, apoyar el desarrollo de ayudas sensoriales para pacientes en situación de discapacidad. En la producción industrial y agrícola, más allá de la automatización, hay terrenos como el mantenimiento predictivo o la agricultrura de precisión, que cambiarán en cuestión de lustros la estructura ocupacional del sector productivo. Los gobiernos, para bien, contarán con herramientas para mejorar la seguridad, para convertir las ciudades en inteligentes… y, para mal, con datos personales que podrían conducir al ejercicio de mayor control y manipulación de la ciudadanía.
Estos cambios están golpeando a la puerta. Un país como Colombia debe prepararse. Sus niños y jóvenes estarán en el mercado laboral cuando las aplicaciones del “machine-learning” habrán sustituido no solo trabajos de tipo repetitivo sino un sinnúmero de ocupaciones que hoy son propias de abogados, jueces, médicos, ingenieros, conductores y pilotos, maestros y artistas.
Anticiparnos, revisar los modelos educativos y prepararnos para las nuevas realidades del mercado laboral, son mandatos mínimos ante la incursión de nuevas tecnologías como las comprendidas en la I.A. Aprovecharla para mejorar la calidad de vida de todos es, valga la redundancia, inteligente.
