La IA no es la panacea para el caos de datos

Hoy en día, cuando se utiliza la palabra de moda «IA», suele ocurrir lo mismo que con «digitalización» en el pasado: una tarea tediosa y compleja se convierte de repente en un proyecto innovador con potencial para el futuro. «Uf, qué problema tan complicado, ¿por qué no utiliza la IA para resolverlo?», se dice, como si la IA fuera la panacea para el caos de datos. Sin embargo, la realidad suele ser diferente. La IA es como un espejo: lo que le damos nos lo devuelve de una forma sorprendentemente similar.

Mito 1: «Cuantos más datos introduzcamos en la IA, mejor». Esto suena lógico, pero a menudo es incorrecto. Los datos solo son útiles si son accesibles, comprensibles, están bien estructurados y actualizados. Sin embargo, en la práctica, la información suele almacenarse de forma independiente y aislada en silos de datos repartidos por departamentos, sistemas y formatos. Si la IA puede acceder a ella, a menudo acaba allí: en la basura. Como dice el refrán, «si entra basura, sale basura». Lo que muchos olvidan es que cualquiera que hable de una buena IA también debe hablar del mantenimiento de los datos, la claridad de los procesos y la gobernanza.

Sin responsabilidades claramente definidas, flujos de datos transparentes y estructuras adecuadas, incluso el mejor algoritmo es de poca ayuda. La IA no funciona a pesar de los datos malos, solo funciona gracias a los datos buenos. Esto significa que la gestión de datos es crucial para el uso rentable de la IA. Los estudios muestran que solo un tercio de las empresas gestionan sus datos de manera eficiente. El nivel medio de madurez de los datos a nivel mundial es de 2,6 en una escala de 5 puntos. Hay mucho margen de mejora. La IA solo podrá analizar el volumen de datos en crecimiento exponencial, reconocer patrones, hacer predicciones y, en última instancia, formar una base fiable para la toma de decisiones cuando cumpla ciertos criterios.

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 ni un robot pensante ni un ser sensible. Los algoritmos pueden lograr muchas cosas, pero eso no tiene nada que ver con la inteligencia real. La IA no quiere nada. No entiende nada. Tampoco actúa por voluntad propia, sino según los patrones con los que ha sido entrenada. Hay que reconocer que cada vez lo hace mejor. Recientemente se ha presentado un nuevo modelo lingüístico que simula el comportamiento humano con una precisión asombrosa. Sin embargo, incluso esta capacidad requirió un entrenamiento con más de diez millones de decisiones procedentes de experimentos psicológicos.

Esto demuestra que la IA transformará las profesiones, dejando obsoletos algunos puestos de trabajo y creando otros nuevos. Sin embargo, no sustituirá a las personas, sino que cambiará los métodos de trabajo. No es un compañero humanoide, sino una herramienta. Es cierto que es una herramienta muy poderosa. El problema es que nos gusta hablar del potencial, pero rara vez de la responsabilidad. ¿Quién es responsable cuando la IA comete errores? ¿Pueden las máquinas asumir responsabilidad? Estas preguntas aún no tienen respuesta.

Mito 3: «La IA es neutral y no comete errores». Ojalá fuera así. Sin embargo, la IA es tan neutral como los datos con los que se ha entrenado, que suelen corresponder a estereotipos. Cualquiera que crea que la IA es imparcial debería investigar las comprobaciones de crédito automatizadas o los procedimientos de solicitud. Spoiler: la discriminación no se produce a pesar de la IA, sino a causa de ella. Sesgo dentro, sesgo fuera. Sin un examen crítico en todas las fases del ciclo de vida de la IA y sin buenos datos de entrenamiento, la IA simplemente reproduce lo que sabe. Esto puede conducir no solo a un trato desigual, sino también a interacciones de ciberseguridad no deseadas.

Conclusión: La IA no es una panacea, sino una herramienta. La IA puede hacer mucho, pero no todo, y sobre todo no por sí sola. Si quiere utilizarla, debe ocuparse de aspectos que a menudo se pasan por alto, como la calidad de los datos, las responsabilidades, los procesos, el esfuerzo de entrenamiento y la gobernanza. A veces parece que la IA se ha convertido en una excusa conveniente para evitar hacer el trabajo real. Sin embargo, si descuida la creación de estructuras eficaces, no obtendrá una IA inteligente, sino un sistema caro que perpetúa los errores del pasado, solo que a una escala más rápida. Así que tal vez deberíamos poner menos énfasis en la IA y más en el pensamiento.