Hoy en d\u00eda, cuando se utiliza la palabra de moda \u00abIA\u00bb, suele ocurrir lo mismo que con \u00abdigitalizaci\u00f3n\u00bb en el pasado: una tarea tediosa y compleja se convierte de repente en un proyecto innovador con potencial para el futuro. \u00abUf, qu\u00e9 problema tan complicado, \u00bfpor qu\u00e9 no utiliza la IA para resolverlo?\u00bb, 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.<\/p>\n\n\n\n
Mito 1: \u00abCuantos m\u00e1s datos introduzcamos en la IA, mejor\u00bb.<\/strong> Esto suena l\u00f3gico, pero a menudo es incorrecto. Los datos solo son \u00fatiles si son accesibles, comprensibles, est\u00e1n bien estructurados y actualizados. Sin embargo, en la pr\u00e1ctica, la informaci\u00f3n 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 all\u00ed: en la basura. Como dice el refr\u00e1n, \u00absi entra basura, sale basura\u00bb. Lo que muchos olvidan es que cualquiera que hable de una buena IA tambi\u00e9n debe hablar del mantenimiento de los datos, la claridad de los procesos y la gobernanza. <\/p>\n\n\n\n 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 gesti\u00f3n 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 podr\u00e1 analizar el volumen de datos en crecimiento exponencial, reconocer patrones, hacer predicciones y, en \u00faltima instancia, formar una base fiable para la toma de decisiones cuando cumpla ciertos criterios.<\/p>\n\n\n\n Mito 2: \u00ab\u00a1La IA quiere conquistar el mundo!\u00bb.<\/strong> Este mito persiste. Probablemente porque suena m\u00e1s 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 act\u00faa por voluntad propia, sino seg\u00fan los patrones con los que ha sido entrenada. Hay que reconocer que cada vez lo hace mejor. Recientemente se ha presentado un nuevo modelo ling\u00fc\u00edstico que simula el comportamiento humano con una precisi\u00f3n asombrosa. Sin embargo, incluso esta capacidad requiri\u00f3 un entrenamiento con m\u00e1s de diez millones de decisiones procedentes de experimentos psicol\u00f3gicos. <\/p>\n\n\n\n Esto demuestra que la IA transformar\u00e1 las profesiones, dejando obsoletos algunos puestos de trabajo y creando otros nuevos. Sin embargo, no sustituir\u00e1 a las personas, sino que cambiar\u00e1 los m\u00e9todos de trabajo. No es un compa\u00f1ero 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. \u00bfQui\u00e9n es responsable cuando la IA comete errores? \u00bfPueden las m\u00e1quinas asumir responsabilidad? Estas preguntas a\u00fan no tienen respuesta.<\/p>\n\n\n\n Mito 3: \u00abLa IA es neutral y no comete errores\u00bb. <\/strong>Ojal\u00e1 fuera as\u00ed. 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 deber\u00eda investigar las comprobaciones de cr\u00e9dito automatizadas o los procedimientos de solicitud. Spoiler: la discriminaci\u00f3n no se produce a pesar de la IA, sino a causa de ella. Sesgo dentro, sesgo fuera. Sin un examen cr\u00edtico 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 tambi\u00e9n a interacciones de ciberseguridad no deseadas.<\/p>\n\n\n\n Conclusi\u00f3n:\u2009<\/strong>La IA no es una panacea, sino una herramienta. La IA puede hacer mucho, pero no todo, y sobre todo no por s\u00ed 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 creaci\u00f3n de estructuras eficaces, no obtendr\u00e1 una IA inteligente, sino un sistema caro que perpet\u00faa los errores del pasado, solo que a una escala m\u00e1s r\u00e1pida. As\u00ed que tal vez deber\u00edamos poner menos \u00e9nfasis en la IA y m\u00e1s en el pensamiento.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Me sorprendi\u00f3 darme cuenta de dos cosas: Este es mi \u00faltimo Mit Erschrecken habe ich zwei Dinge festgestellt: Das ist meine letzte
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\nKolumne und ich habe noch gar nicht \u00fcber k\u00fcnstliche Intelligenz geschrieben.
\nAber kaum ein Buzzword eignet sich besser f\u00fcr das Grande Finale.<\/p>\n","category_list_v2":"MAG 25-11<\/a>, SAP-Buzzword-Check<\/a>","author_info_v2":{"name":"Julia Rettig, Nagarro","url":"https:\/\/e3mag.com\/es\/author\/julia-rettig\/"},"comments_num_v2":"0 comentarios","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/157887","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1704"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=157887"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/157887\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":158395,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/157887\/revisions\/158395"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/147187"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=157887"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=157887"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=157887"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=157887"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}