Impacto de la IA en la vida cotidiana
Para comprender mejor el impacto de la IA en la vida cotidiana, es importante explorar sus diferentes tipos. Tres de las más conocidas y relevantes son:
- IA débil: esta IA se especializa en tareas específicas y no aprende más allá de ellas. Ejemplos de IA débil incluyen el reconocimiento de imágenes, los procesadores de lenguaje natural y los generadores de imágenes. Asistentes virtuales como Siri, Google Assistant y Alexa son formas de IA débil, capaces de comprender y responder a comandos de voz, pero no de realizar diagnósticos médicos precisos.
- Máquinas reactivas: estas IA solo pueden reaccionar a estímulos específicos, sin la capacidad de crear o acceder a memorias futuras. Ejemplos de máquinas reactivas incluyen los filtros de correo no deseado y los sistemas de recomendación que sugieren contenido o productos basados en el comportamiento del usuario.
- IA de memoria limitada: este tipo de IA puede almacenar información, aprender de ella y utilizarla para ejecutar nuevas tareas. Son útiles para hacer predicciones y se emplean en ámbitos como las finanzas y las previsiones meteorológicas. Ejemplos comunes incluyen chatbots y coches autónomos.
Y es que como bien explica Alejandro Dingianna, Gerente de BI y Analítica Digital de CAT Technologies, en diálogo con Ámbito, el impacto de estos tipos de IA en la vida cotidiana “es profundo y multifacético”. Aunque a menudo de manera imperceptible, ya generó importantes cambios: desde los filtros de spam que evitan que las bandejas de entrada se inunden con correos electrónicos no deseados hasta las recomendaciones personalizadas que ofrece Netflix.
La IA en la industria de los medios pagos
Nahuel Bello, especialista en Cybersecurity e Intelligence Solutions, explica a este medio que, la industria de medios de pago evoluciona de la mano de la tecnología. Indica que en dicho sector se utiliza la IA para robustecer la seguridad, detectando el fraude mucho más rápido, y mejorando las experiencias de pago de los clientes de manera instantánea. “Esto permite tomar mejores decisiones conectando inteligencia, desde procesar millones de datos en tiempo real hasta validar identificación de clientes con biometría”, entre otras soluciones.
Según indica, en la firma de pagos donde se desarrolla están transformando por completo la experiencia de pago de los clientes al integrar inteligencia artificial en cada etapa del customer journey, que finaliza con la introducción de la biometría facial para garantizar seguridad y comodidad en cada transacción.
“La IA ya está transformando nuestra vida diaria, y la industria de medios de pago no es la excepción”, asegura Bello. Algunos ejemplos concretos incluyen:
- Detección de fraude en tiempo real: la IA analiza miles de millones de transacciones para identificar patrones sospechosos y prevenir fraudes antes de que ocurran, protegiendo a los consumidores y a los comercios.
- Autenticación biométrica: la IA incorpora el uso de huellas dactilares o reconocimiento facial para verificar la identidad del usuario, haciendo las transacciones más seguras y simples.
- Experiencias de pago personalizadas: la IA analiza el comportamiento del consumidor para ofrecer recomendaciones personalizadas, ofertas relevantes y una experiencia de pago más fluida.
Inteligencia artificial e inversiones: cuál es el alcance
Mariano Fiorito, Country Head en Schroders, opina que la IA ha emergido como una fuerza transformadora en diversos aspectos de la vida cotidiana, así como en el ámbito de las inversiones.
Fiorito explica que en Schroders adoptan la IA para potenciar la eficiencia y la toma de decisiones estratégicas en la gestión de inversiones y private assets. El experto considera que la IA generativa representa “una quinta revolución industrial, distinta de todas las anteriores”. Y es que las revoluciones industriales pasadas facilitaron el trabajo físico con avances como la máquina de vapor, los trenes, los automóviles, los teléfonos, las bombillas, las computadoras e Internet.
Sin embargo, Fiorito sostiene que la innovación actual, por primera vez, ayuda con el trabajo cognitivo. El experto de Schroders asevera que la revolución de la IA está creando muchas oportunidades en los mercados privados, “especialmente en empresas emergentes de sectores como la energía y la biotecnología”.
Asimismo, sostiene que la IA también impactará a largo plazo en industrias como la inmobiliaria e infraestructura, aumentando la demanda de oficinas en centros tecnológicos y revitalizando la demanda de centros de datos. Además, “el alto consumo energético de la IA presenta oportunidades en inversiones en energía renovable”, concluye Fiorito.
Sesgos: ¿puede la IA exacerbar las desigualdades sociales existentes?
Dingianna de CAT Technologies responde que la comprensión de las múltiples IA y sus impactos es esencial en el mundo moderno. “A medida que esta tecnología continúa avanzando, se debe mantener un enfoque ético y responsable para maximizar sus beneficios y minimizar sus riesgos”. El experto asegura que “reconocer los sesgos y trabajar activamente para reducir su impacto garantizará que la IA contribuya positivamente a la sociedad en su conjunto”.
Para Fiorito de Schroders, la IA tiene el potencial de transformar la sociedad de manera positiva y muy en línea con Dingianna indica que “con un enfoque adecuado, la IA puede ser una herramienta poderosa para reducir las desigualdades y crear oportunidades más equitativas”.
No obstante, indica, que para garantizar que la IA no exacerbe las desigualdades sociales, es crucial adoptar un enfoque inclusivo y equitativo. Esto incluye invertir en la capacitación de la fuerza laboral para que pueda adaptarse a las nuevas demandas del mercado laboral impulsadas por la IA.
Un punto clave: la democratización de la tecnología
“Las tecnologías de IA deben ser accesibles a todos, incluyendo a las pequeñas empresas y a las comunidades en desarrollo, para que puedan beneficiarse de estas innovaciones”, concluye.
Por último, Victoria Martínez, AI + Analytics en Red Hat Latam, opina que es un hecho que la IA “puede exacerbar las desigualdades sociales si no se implementan controles adecuados para su uso responsable”. Y es que, según menciona históricamente, la IA ha sido desarrollada predominantemente por hombres, lo que ha llevado a sesgos en muchos algoritmos.
Martínez comenta que el libro “Data Feminism” de Catherine D’Ignazio y Lauren Klein explora cómo estos sesgos pueden reforzar las desigualdades. “Ahí analiza la intersección entre la ciencia de datos y la teoría feminista, cuestionando los binarios tradicionales y las jerarquías que fomentan la opresión”.
Por lo tanto, para la desarrolladora, resulta esencial trabajar hacia un equilibrio, promoviendo el acceso equitativo a la información y los servicios, y asegurando que los datos y los algoritmos sean neutrales e inclusivos. “Afortunadamente, muchas personas están dedicando esfuerzos significativos a este movimiento, aunque a menudo el gran trabajo que realizan no es visible”, lamenta Martínez.
Fuente: Ámbito
