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6 desafíos de la Inteligencia Artificial ignorados por las empresas

Publicado en 28-ene-2019 5:00:00

La elección de datos, cuestiones éticas y la ejecución sin planeación son algunos de los obstáculos.

 

6 desafíos de la Inteligencia Artificial ignorados por las empresas.

Ya discutimos muchas veces en nuestro canal los beneficios de la implantación de la Inteligencia Artificial en la venta al por menor, en la ciberseguridad, así como para las Smart cities, entre otros temas ya abordados.


Uno de esos beneficios es el aumento de la retención de clientes, ya que la tecnología es capaz de anticipar los desafíos de las personas y ayudar a la venta al por menor si se realiza la atención más personalizada, enviando promociones en momentos oportunos y de productos que sean de interés para el consumidor.


Otro beneficio, es la posibilidad del uso de la Inteligencia Artificial contra el cibercrimen ya que la IA está aprendiendo a detectar automáticamente patrones que no son comunes en ambientes de tráfico de la web aun de forma criptografiada, emitiendo una alerta sobre invasiones.


En fin, chatbots, robotización, software de administración, machine learning son parte de todo lo que la tecnología puede ofrecer para revolucionar profesiones, aumentar la productividad y la economía en las organizaciones y mudar la forma de relacionarse con el cliente, convirtiéndola mucho más personalizada y amigable.

 

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Desafíos de la Inteligencia Artificial en el mundo de los negocios

Dentro de todo ese mercado existen algunos desafíos que todavía son ignorados por el mundo corporativo y que necesitan ser discutidos:


Datos desorganizados: la mayoría de las empresas no tienen los datos que necesitan ser analizados de forma organizada y la Inteligencia Artificial funciona totalmente basada en la lectura de ese material para desempeñar su función. Si lees información equivocada, creará patrones equivocados y toda la cadena se rompe.

Es importante reforzar que, de nada sirve tener millares de centenas de datos si estos no son utilizados para el negocio, que ayudarán a las máquinas en aprender a ejecutar las tareas para las que fueron programadas.

Datos sin patrón y reglamentación: Para ser compartidas en el futuro con otras empresas, la información de una compañía debe seguir algunos patrones y tener la seguridad de que podrán transitar por la red siguiendo los requisitos tanto federales, estatales, municipales e internos de las organizaciones que recibirán los datos.

Falta de conocimiento: como el mercado de Inteligencia Artificial todavía está en fase de desarrollo, las máquinas no saben todo. Faltan muchas programaciones para ser realizadas y el gap sucede cuando se presenta un hecho en que la máquina no está preparada para responder. Algo fuera del patrón requiere ser reconocido, programado y aprendido para que después la máquina pueda responder.

Ejecución sin planeación: algunos negocios implantan IA por miedo de quedarse fuera del mercado, porque la competencia la implanto y tuvo buen resultado, pero si no hay una planeación sobre lo que la empresa espera de la máquina, los datos que ésta colecta no serán suficientes para traer esa respuesta, entonces la inversión se convierte en un desperdicio. Es necesario efectuar una investigación de mercado, validar los pros y los contras de la tecnología y comenzar con programaciones básicas para agilizar la tecnología poco a poco, enfocada especialmente en las metas del negocio.

Seguimiento humano: en muchos casos la Inteligencia Artificial necesita ser acompañada por el parecer de un ser humano.

Por ejemplo, y de manera muy especial, en cuestiones críticas como un vehículo autónomo. La máquina puede tomar decisiones por sí misma a partir de programaciones, pero es necesaria la existencia de un control humano para decisiones críticas que una persona tomaría diferente a una máquina.

Lo mismo sucede con cuestiones de salud. Un diagnóstico de cáncer puede ser dado con precisión por una máquina, pero ésta no es quien debe comunicar al paciente y orientarlo. La cuestión personal todavía es muy importante en determinadas situaciones.

Cuestiones éticas: el Foro Económico Mundial enlistó 9 cuestiones éticas relacionadas a la IA:


  1. 1. Desempleo generado por la sustitución de la mano de obra por máquinas autónomas.
    2. Desigualdad causada por la mala distribución de la riqueza generada por las máquinas.
    3. Alteraciones del comportamiento humano y de las relaciones interpersonales.
    4. Errores cometidos por las máquinas autónomas, algunos pudiendo ser fatales para los seres humanos.
    5. Preconceptos reproducidos por máquinas y sistemas que utilizan malas bases de datos o poco confiables.
    6. Los riesgos de las armas autónomas.
    7. El temor de que la Inteligencia Artificial venga a causar consecuencias todavía inimaginables por los humanos.
    8. El miedo de que la IA un día supere las capacidades y la inteligencia humana.
    9. La interacción entre humanos y los robots.
    En resumen, los desafíos son grandes y es competencia de cada negocio definir sus estrategias de negocio, percibiendo si tienen la capacidad para entrar en este mercado y si la inversión será la correcta.

 



Categorias: Inteligencia Artificial