¿La inteligencia artificial como abrepuertas? Expectativas frente a realidad

En la actualidad, la inteligencia artificial sigue funcionando con relativa frecuencia en secreto y, por tanto, pasa desapercibida para muchos usuarios, por ejemplo en el control de brazos robóticos en la industria automovilística, en sistemas de asistencia médica, en robots de juguete o en la nube de AFI Solutions para la formación con documentos de facturación.

Sin embargo, no en todas partes tuvieron o tienen éxito, según un estudio de IDC. Los experimentos fallidos son habituales y existen en todos los sectores y objetivos. Las personas también desempeñan aquí un papel decisivo.

La inteligencia artificial no es inteligente per se

Por tanto, es muy dudoso que los sistemas de IA o máquinas inteligentes, tal como se utilizan hoy en día, estén en condiciones de dominar el mundo. Hasta la fecha, siguen dependiendo demasiado de sus maestros humanos, que les plantean la pregunta, el objetivo o su propósito. También son estos profesores los que las alimentan con conjuntos de datos seleccionados que están estrechamente relacionados con la tarea que tienen entre manos y con los que se les permite entrenarse dentro de unos límites de sistema y parámetros estrechamente definidos.

De lo contrario, si hay demasiado margen de maniobra para la IA, los resultados sólo podrán analizarse con dificultad o no analizarse en absoluto. Cuando se trata de resultados, es de nuevo el ser humano, el científico de datos o el analista especializado en datos, quien primero debe interpretar los resultados de la IA y hacerlos utilizables. 

Si miramos a nuestro alrededor en busca de proyectos de IA, los casos de uso actuales, especialmente en el entorno B2B, son bastante sobrios o, al menos, están fuertemente ligados a un ámbito de aplicación específico. Los dos sistemas de IA desarrollados por IBM, "Deep Blue" (ganador en 1996 en ajedrez contra Gary Kasparov) y su desarrollo posterior "Watson" (ganador en 2011 en Jeopardy contra dos oponentes humanos), por ejemplo, solo son "inteligentes" dentro de un determinado conjunto de reglas o con conjuntos de datos adecuadamente entrenados.

Las tareas más complejas siguen siendo difíciles de resolver para la inteligencia artificial. En los proyectos B2B suelen faltar recursos y la cantidad de datos necesarios para una formación exhaustiva.

La IA también puede ser diferente

Hay algunos proyectos de IA con resultados bastante preocupantes. En un experimento de comunicación realizado por un conocido gigante de las redes sociales, dos chatbots apoyados por IA empezaron de repente a hablar entre ellos en un "lenguaje secreto" que los investigadores humanos ya no podían entender. Los dos bots desarrollaron un lenguaje más eficiente a partir de los términos humanos para poder negociar con mayor rapidez.

Sin embargo, los lenguajes optimizados para la IA no son infrecuentes en la investigación. El lenguaje secreto tampoco fue la razón por la que se canceló el experimento. Como la IA iba a interactuar con humanos en su posterior campo de aplicación, naturalmente tenía que utilizar lenguaje humano. Sin embargo, los científicos no impusieron esta restricción crucial a los dos robots. 

Más valor para experimentar con la IA

En definitiva, el ejemplo anterior es un montaje experimental en condiciones de laboratorio en el que se exploran tanto las posibilidades como las limitaciones de los sistemas y máquinas inteligentes. Y estos experimentos son importantes porque a menudo producen resultados sorprendentes, algunos de los cuales nos muestran nuestros propios procesos de pensamiento y debilidades humanas.

La tarea de cualquier tipo de inteligencia artificial está claramente formulada: debe permitir a las máquinas iniciar procesos de aprendizaje de forma autónoma, reaccionar adecuadamente a la nueva información y cumplir tareas que requieran un pensamiento similar al humano y un canon humano de valores.

El entrenamiento de los sistemas controlados por IA desempeña un papel clave, comparable al proceso de aprendizaje humano. Esto determina el rendimiento de una máquina inteligente en las condiciones marco dadas, o no.

Tecnologías como el aprendizaje automático y profundo, el reconocimiento natural del habla, etc. se utilizan para reconocer patrones recurrentes y clasificarlos en función de determinadas probabilidades; en otras palabras, la IA aprende. Sin embargo, los paradigmas fiables que pueden interpretarse solo pueden reconocerse en estos datos una vez que se dispone de una cantidad correspondientemente grande de datos para el entrenamiento. Aquí comienza, por así decirlo, el proceso de comprensión o aprendizaje autónomo.

¿Quién ha ajustado los nuevos valores del IVA?

En julio de 2020, se produjo un cambio en los tipos de IVA vigentes, que pasaron del 19 al 16 y del 7 al 5 por ciento. Tras estos cambios, las empresas a veces tenían que tener en cuenta cinco tipos impositivos diferentes (más el 0%), dependiendo de si las facturas se emitían antes o después del ajuste. Tanto las empresas como sus proveedores de servicios temían nuevos gastos en la tramitación de las facturas.

Bernd Kullen, experto en IA de AFI Solutions, ha observado un fenómeno sorprendente en el servicio en la nube de AFI Solutions a este respecto: "En el AFI DocumentHub basado en la nube, los recibos se procesan con la ayuda de nuestra IA AFI. En el caso de nuestros clientes, hemos observado que los tipos de IVA ya se han reconocido correctamente, aunque los nuevos tipos aún no se hayan añadido al proceso de reconocimiento."¿Inteligencia artificial? 

"Dado que utilizamos nuestra IA AFI en DocumentHub, existen candidatos para muchas facturas que también pueden utilizarse para reconocer los totales de las facturas", dice Kullen.

"Allí no se almacena ningún contenido, sino información geográfica, es decir, qué se encuentra en qué lugar del documento. Esto significa que el contenido de un valor formado puede diferir o cambiar, lo que ha provocado la transferencia automática de los nuevos tipos de IVA."

Un resultado sorprendente: nadie le dijo a la IA AFI que hiciera esto. Simplemente se enseñó a sí misma a través de la formación automática de documentos en el AFI DocumentHub. 

Gracias a estos resultados, la inteligencia artificial tiene una razón de ser y, al mismo tiempo, aporta argumentos a favor de su utilización para otros clientes o en otros productos y ámbitos de aplicación. No en vano, la IA se considera una tecnología clave para abrir las puertas a desarrollos futuros como los coches autoconducidos o los robots quirúrgicos inteligentes.