Bienvenidos a AboutData.blog de Gold Light Data, donde exploramos lo último en Big Data, IA, ML, Analítica de Negocios e Inteligencia de Negocios. Únete a nosotros para mantenerte informado y empoderado en el dinámico mundo de la tecnología de datos.

Cómo priorizar la responsabilidad por encima de la reactividad al evaluar la IA

Durante décadas, la inteligencia artificial (IA) fue un territorio explorado casi exclusivamente por científicos de datos con niveles de doctorado. Sin embargo, todo cambió en noviembre de 2022 cuando OpenAI lanzó ChatGPT. De repente, la IA fue catapultada al debate público, volviéndose accesible para cualquiera con conexión a internet. Como era de esperar, los medios de comunicación se llenaron de titulares sensacionalistas y predicciones apocalípticas sobre cómo la IA podría transformar nuestro mundo laboral para bien o para mal.

Meses después, esos titulares se han convertido en argumentos de venta y ofertas de productos diseñadas para ayudar a las personas a integrar herramientas de IA en su trabajo. Sin embargo, actualmente, muchas estrategias de ventas aún explotan el miedo a quedarse atrás o ser reemplazados.

En el webinar “IA en Negocios: La Importancia de la Innovación Responsable”, Brad Kasell y Karl Altern, expertos en tecnología y gobernanza de datos respectivamente, ofrecen su visión sobre la IA: sus orígenes, su estado actual, su futuro y cómo podemos innovar de forma responsable en este campo.

En la siguiente sección desmitificaremos algunos de los conceptos erróneos más comunes sobre la IA.

#1: Todos están usando IA y mi equipo se está quedando atrás

De hecho, Karl señaló que ha hablado con muchos líderes que se están tomando el tiempo para evaluar la IA para sus empresas. Algunos tienen inquietudes sobre el uso de datos empresariales sensibles para entrenar modelos, particularmente después de haber oído historias de advertencia sobre proyectos de IA que salieron mal.

Recomendación: No hay necesidad de apresurarse para adoptar IA. Es más importante seleccionar y adaptar las herramientas adecuadas que incorporarlas rápidamente solo para mantenerse a la par con la competencia.

#2: Los equipos de TI o los organismos reguladores pueden controlar completamente el uso de herramientas de IA

Las organizaciones, industrias e incluso los gobiernos indudablemente enfrentarán desafíos para supervisar y controlar completamente el uso de herramientas de IA en el lugar de trabajo o en la sociedad. Muchas personas usarán estas herramientas para ahorrar tiempo y esfuerzo, incluso si tienen que usar sus propios dispositivos personales.

Recomendación: Es crucial diseñar entornos seguros y proporcionar una educación adecuada sobre los riesgos y oportunidades que implica el uso de IA.

#3: La IA quitará mi trabajo o los trabajos de quienes me rodean

Para aquellos que no son científicos de datos, la aparición de ChatGPT fue una sorpresa que amenazó con cambiar la dinámica del lugar de trabajo. Algunas personas se sintieron inspiradas, pero otras se sintieron desconcertadas o incluso temerosas por sus empleos.

Recomendación: A medida que las empresas integran la IA de manera responsable, es probable que los trabajos evolucionen en lugar de desaparecer. La IA será otra herramienta en el kit de herramientas empresariales, aunque una especialmente poderosa.

¿Cómo pueden los líderes innovar de forma responsable en el mundo de la IA?

Priorizar la responsabilidad sobre la reactividad es la mejor práctica que los líderes de TI pueden adoptar y difundir hoy en día en el ámbito de la IA. Karl y Brad creen que, eventualmente, el futuro de la IA en los lugares de trabajo se centrará más en la gestión de modelos que en las capacidades en bruto.

Crear entornos seguros para el uso de la IA y educar a las personas tanto en las oportunidades como en los riesgos es esencial. Para obtener consejos prácticos sobre cómo lograrlo, no dejes de ver el webinar completo.

Tags :

Author: Iván Torres
Author: Iván Torres

Iván Torres actualmente cuenta con una Maestría en Ciencias en Analítica de Negocios e Inteligencia Artificial Aplicada, otorgada por la Universidad de Charleston (West Virginia, USA), también es profesor de Ingeniería y Maestría en la Universidad TecMilenio, y ha contribuido en diferentes proyectos tecnológicos como analista, consultor y líder para empresas de ámbito internacional acumulando más de 15 años de experiencia en los campos de desarrollo de Software, Big Data, analítica de negocio e I.A. Editor de About Data Blog.

Deja un comentario

Categories

Related Post