Contenido
- AI vs Automatización
- ¿Alguna desventaja?
- Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
Fuente: CharlieAJA / iStockphoto
Para llevar:
La IA está más cerca de lo que piensas, y realmente puede introducir algunos cambios radicales en la forma en que trabajamos y vivimos.
La inteligencia artificial (IA) es un tema candente en la empresa en estos días, con los líderes de la industria que buscan aplicaciones que van desde productos inteligentes hasta infraestructura informática auto-reparadora, incluso autoconsciente.
Pero, ¿cuánto de esto es real y cuánto es la ciencia ficción? ¿Estamos realmente a punto de vender nuestra humanidad a una clase de señores de los robots? ¿O la tecnología no producirá ningún cambio significativo?
A juzgar por lo que está disponible en este momento y hacia dónde se dirigen las tendencias de desarrollo, la respuesta a las dos últimas preguntas es "No".
AI vs Automatización
Lo primero que hay que entender sobre la IA de hoy es que no es solo una extensión de la automatización existente. La automatización tradicional se puede utilizar para hacer que las máquinas, dispositivos y aplicaciones realicen tareas repetibles, generalmente a un ritmo constante y de manera consistente. La automatización impulsada por IA permite que la entidad programada primero se adapte y responda a una amplia gama de estímulos y luego ajuste sus propios patrones de programación y operación para adaptarse a su entorno cambiante. Entonces, si bien un brazo robótico automatizado se puede programar para unir cierto panel a un cierto tipo de puerta de automóvil de la misma manera un número infinito de veces, un brazo AI puede analizar diferentes tipos de paneles y descubrir por sí mismo cómo conectarlos a Diferentes tipos de puertas. (Para obtener más información sobre la automatización, consulte Automatización: ¿El futuro de la ciencia de datos y el aprendizaje automático?)
En términos de infraestructura empresarial, la inteligencia artificial es la clave para implementar la transformación digital que es necesaria para prosperar en una economía orientada a los servicios, dice Venkat Srinivasan, presidente y CEO de la firma de automatización Rage Frameworks. AI ya está introduciendo varias capacidades clave para las operaciones de infraestructura utilizando un enfoque más lingüístico para el análisis de datos en lugar de los algoritmos de bases de datos tradicionales. De esta forma, los sistemas de datos empresariales obtienen la capacidad de comprender los datos en su contexto y su relevancia para el mundo real, lo que a su vez les permite dar sentido a las resmas de datos no estructurados que se encuentran en archivos empresariales intactos y olvidados. Al mismo tiempo, permite un mayor nivel de razonamiento y trazabilidad, brindando a los operadores humanos y otros sistemas inteligentes la capacidad de profundizar en análisis y otros procesos para determinar cómo y por qué se toman las decisiones.
Pero, ¿cómo, exactamente, todo esto se desarrollará a nivel operativo? ¿Qué tipo de aplicaciones podemos esperar de los procesos impulsados por IA?
Según Gil Press, socio gerente de la consultora de investigación gPress, dos de los más profundos son el reconocimiento de voz y la generación de lenguaje natural. Utilizando redes neuronales y otras tecnologías avanzadas, compañías como Google y Amazon ya están empujando la informática conversacional al hogar a través de Google Home y Alexa. Es solo cuestión de tiempo, entonces, que estas mismas tecnologías invadan el centro de datos, permitiendo que incluso usuarios no técnicos simplemente pregunten a sus entornos de datos qué necesitan saber en lugar de escribir, hacer clic o ingresar. Además, con las capacidades de autoaprendizaje y autocorrección que AI ofrece, es probable que el ciclo de vida de los sistemas y los patrones de actualización cambien drásticamente: el equipo no se degradará con el tiempo; mejorará con poca o ninguna participación humana. Además, el entorno de datos en sí se volverá más proactivo en sus operaciones, haciendo sugerencias sobre cómo optimizar el rendimiento de los datos, no solo respondiendo a los comandos.
¿Alguna desventaja?
¿Es esta visión de un futuro brillante, brillante, todo lo que hay para la IA en la empresa entonces? ¿Qué pasa con las desventajas?
Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
No puede mejorar sus habilidades de programación cuando a nadie le importa la calidad del software.
Sin duda, dice Chris Preimesberger de eWeek, la IA tendrá que implementarse de manera controlada y coordinada, como cualquier otra tecnología. De hecho, muchas de las dificultades clave son las mismas que con las plataformas de datos existentes, como implementar una tecnología en busca de una solución y no garantizar que los procesos automatizados estén relacionados con los requisitos del negocio. Pero la IA también requiere una atención especial, como reconocer el hecho de que la IA solo puede ofrecer resultados tan buenos como los datos que recibe. También hay una compensación entre amplitud y profundidad cuando se trata de IA; cualquier sistema que esté diseñado para abordar una amplia gama de funciones no podrá profundizar en los procesos altamente granulares que impulsan la productividad. (Para obtener más información sobre el futuro de la IA, consulte ¡No mires atrás, aquí vienen! El avance de la inteligencia artificial).
Y probablemente lo más importante de todo: no importa cuán "inteligente" se vuelva una plataforma de IA, siempre necesitará un cerebro humano para guiarla.
Entonces, aunque pueda parecer un cliché, el hecho es que la IA está realmente al borde o rehaciendo el entorno de datos a algo similar a lo que hemos visto en películas de ciencia ficción todos estos años: un entorno de datos que habla y piensa que es literalmente todo a nuestro alrededor, como la computadora a bordo del Starship Enterprise.
En este sentido, parece que todos tendremos que acostumbrarnos a la idea de que la empresa ya no es solo una colección de dispositivos y software que respalda nuestros datos, sino un miembro receptivo y altamente efectivo del equipo comercial.