El uso aplicado de la  inteligencia artificial (AI) es uno de los retos de las empresas en el área de Innovación. Pero, ¿cómo logran las empresas saber utilizarla correctamente y luego llevarla al mercado?

La consultora MCKinsey ha entrevistado en profundidad a Andrew Ng, cofundador de Coursera, AI Fund y Landing, y uno de los principales especialistas en Inteligencia Artificial del mundo. Andrew Ng aborda de manera clara cómo las empresas pueden organizar, contratar y hacer uso de la IA para agregar valor.

Según Andrew NG, aún estamos en una etapa temprana de la IA: “Casi todo el valor económico creado por la IA es a través de un tipo de tecnología, que aprende entradas y salidas, o tal vez asignaciones de A a B, como puede ser por ejemplo, en un nivel muy básico, un correo electrónico, diciéndole que es correo no deseado o no. Para reconocimiento de voz, por ejemplo, toma un clip de audio y genera una transcripción de texto. Para la traducción automática, ingresa una oración en inglés y genere una oración en chino. Para un auto sin conductor, ingresa una imagen de lo que está enfrente de su auto y las lecturas de su radar y genera la posición de los otros coches”.

IA artificial de aprendizaje supervisado

Esa es la parte más básica de la Inteligencia Artificial, aunque ha evolucionado rápidamente en poco tiempo.  Según Andrew NG,  las ideas técnicas, en su mayoría, han existido durante muchas décadas, “pero solo recientemente hemos proporcionado suficiente poder de computación y datos a esta forma de IA para que funcione realmente bien. Y en este tipo de mapeo A a B, el término técnico es aprendizaje supervisado. Esta idea en sí misma es suficiente para transformar múltiples industrias.

Pensemos en la automatización con esteroides, dice el fundador de Coursera. “Hasta hace poco, había algunas cosas que podíamos automatizar con las computadoras. Gracias al reciente aumento de la IA, especialmente el aprendizaje supervisado y el aprendizaje automático, el conjunto de cosas que sabemos cómo automatizar es mucho más grande.

Andrew Ng, fundador de Coursera

La IA no supervisada, la que aprende por sí misma, aún está en etapas iniciales

En la literatura de investigación de AI, “a menudo hablamos sobre el aprendizaje no supervisado, lo que significa, aproximadamente, dejar que la IA mire alrededor del mundo y resuelva las cosas por sí mismo. A veces hablamos de transferencia de aprendizaje, donde aprendes a hacer una cosa y usas ese conocimiento para hacer otra cosa también. A veces, hablamos sobre el refuerzo de aprendizaje, que es un poco como la forma de entrenar a un cachorro. El perro hace algo bueno, y tú dices: “Buen perro”. Hace algo malo, y tú dices, “Perro malo”. Y con el tiempo, el perro descubre lo que hizo bien, lo que hizo mal, y con suerte lo hace más de las cosas buenas. Diría que de todas estas categorías, el aprendizaje supervisado es el que está creando un valor claro. En algunas de estas otras categorías siento que los algoritmos y el pensamiento y cómo lo llevan al mercado todavía están en la etapa inicial”.

De cara al futuro, Andrew NG considera que la IA “traerá una transformación de muchas compañías e incluso el surgimiento de nuevos tipos de compañías. Hoy, tenemos cosas llamadas compañías de Internet. Lo fundamental que define a una compañía de Internet no es si usted opera un sitio web. Es si usted ha diseñado toda su empresa para aprovechar las nuevas capacidades que Internet le ofrece. Con el surgimiento de la inteligencia artificial, aún estamos averiguando cómo diseñar nuestras empresas para aprovechar las capacidades de inteligencia artificial. Así como la creación de un sitio web no lo convierte en una empresa de Internet, tener un poco de aprendizaje automático no lo convierte en una empresa de IA”.

Respecto a la digitalización y la IA, el fundador de Coursera indica que “en muchas industrias veremos algunas olas. La primera ola es la digitalización, donde tomamos cosas que eran analógicas y las digitalizamos. La revolución de la digitalización en muchas industrias primero llega y crea datos digitales. Después viene la ciencia de los datos, donde comienzas a obtener más información, y luego también la IA, porque la Ia sólo es eficiente después de que tienes los datos digitales para crear valor”.

 

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