La IA no es la panacea para el caos de datos

Cuando hoy en día se utiliza la palabra de moda „IA“, suele ocurrir lo mismo que con la „digitalización“ en el pasado: de repente, una tarea tediosa y compleja se convierte en un proyecto de innovación con potencial de futuro. „Uf, problema peliagudo, ¿por qué no le pones IA?“ se dice entonces, como si la IA fuera la panacea para el caos de los datos. La realidad suele ser distinta. La IA es como un espejo, y lo que le damos nos lo devuelve de forma sorprendentemente similar.

Mito 1: „Cuantos más datos introduzcamos en la IA, mejor“.“ Suena lógico, pero a menudo es erróneo. Los datos sólo son útiles si son accesibles, comprensibles, están bien estructurados y actualizados. En la práctica, sin embargo, la información suele almacenarse de forma independiente y aislada en silos de datos, repartidos entre departamentos, sistemas y formatos. Si la IA puede acceder a ella, a menudo acaba ahí: en la basura. Mierda dentro, mierda fuera, como dice el refrán. Lo que muchos olvidan: Cualquiera que hable de buena IA debe hablar también de mantenimiento de datos, claridad de procesos y gobernanza.

Sin responsabilidades claramente definidas, flujos de datos transparentes y estructuras adecuadas, ni siquiera el mejor algoritmo sirve de mucho. La IA no funciona a pesar de los datos malos: sólo funciona gracias a los datos buenos. Esto significa que la gestión de datos es crucial para un uso rentable de la IA. Los estudios demuestran que sólo un tercio de las empresas gestionan sus datos de forma eficiente. El nivel medio mundial de madurez de los datos es de 2,6 en una escala de 5 puntos, por lo que hay mucho margen de mejora. Solo cuando el volumen exponencialmente creciente de datos cumpla determinados criterios, la IA podrá analizarlos, reconocer patrones, hacer predicciones y, en última instancia, constituir una base fiable para la toma de decisiones.

Mito 2: „¡La IA quiere conquistar el mundo!“ Este mito persiste. Probablemente porque suena más emocionante de lo que realmente es la IA. La IA no es un robot pensante ni un ser sensible. Los algoritmos pueden hacer muchas cosas, pero no tienen nada que ver con la inteligencia real. La IA no quiere nada. No entiende nada. Y tampoco actúa por voluntad propia, sino únicamente según patrones con los que ha sido entrenada. Hay que reconocerlo: Cada vez lo hace mejor. Hace poco se presentó un nuevo modelo lingüístico que simula el comportamiento humano con una precisión asombrosa. Pero incluso para esta capacidad, primero hubo que entrenarlo con más de diez millones de decisiones procedentes de experimentos psicológicos.

Esto demuestra que la IA cambiará las profesiones, hará obsoletos los puestos de trabajo y creará otros nuevos. Pero no sustituirá a las personas, sino que cambiará los métodos de trabajo. No es un colega humanoide, sino una herramienta. Es cierto que es una herramienta muy poderosa. Y ahí está el problema: nos gusta hablar de potencial, pero rara vez de responsabilidad. ¿Quién es responsable cuando la IA comete errores? ¿Pueden las máquinas asumir responsabilidades? Estas preguntas aún no tienen respuesta.

Mito 3: „La IA es neutral y no comete errores“.“ Estaría bien. La IA sólo es tan neutral como los datos con los que se ha entrenado, y éstos suelen corresponder a estereotipos. Cualquiera que crea que la IA está libre de prejuicios debería echar un vistazo a las comprobaciones de crédito automatizadas o a los procedimientos de solicitud de empleo. Spoiler: La discriminación no se produce a pesar de la IA, sino gracias a ella. Prejuicios dentro, prejuicios fuera. Sin un escrutinio crítico en todas las fases del ciclo de vida de la IA, control humano y buenos datos de entrenamiento, la IA simplemente reproduce lo que sabe, y a veces esto no solo conduce a un trato desigual, sino incluso a interacciones no deseadas con la ciberseguridad.

ConclusiónLa IA no es una panacea, pero es una herramienta. La IA puede hacer mucho. Pero no todo. Y, sobre todo, no por sí sola. Si quieres utilizarla, tienes que ocuparte de cosas que a menudo se pasan por alto: Calidad de los datos. Las responsabilidades. Los procesos. Esfuerzo de formación. Gobernanza. A veces parece que la IA se ha convertido en una excusa cómoda para evitar el trabajo real. Pero si evita crear buenas estructuras, no acabará teniendo una IA inteligente, sino un sistema caro que comete los mismos errores que antes. Pero más rápido. Así que quizá deberíamos poner menos IA y pensar más.