Diego Martins, vicepresidente de IA de Globant, estuvo presente en el primer día de la duodécima edición del Congreso de Negocios en la Era Digital (NED).
Infomercado, media partner en este evento, dialogó con el experto sobre los beneficios de la Inteligencia Artificial, los pendientes sobre propiedad intelectual y la polémica sobre si sustituye o no el trabajo de las personas.
¿En qué contexto nos encuentra la Inteligencia Artificial?
La Inteligencia Artificial no es algo nuevo; ha estado operando durante décadas. Sin embargo, lo que nos sorprendió hace un año fue la apertura al público en general con el lanzamiento de ChatGPT. Esto desató una ola de disrupciones e inversiones significativas por parte de las organizaciones, debido a la rápida adopción masiva del producto por la gente. Para ejemplificar, mientras a Netflix le tomó 3 años y medio alcanzar un millón de usuarios, a Facebook le llevó año y medio, a ChatGPT solo le tomó 5 días.
Esta inteligencia artificial llega en un momento crucial, encontrándonos realizando tareas repetitivas y precarias que hoy en día presentan un alto riesgo de ser reemplazadas por cualquier otra persona.
Lo primero que estamos observando es una potenciación extraordinaria de los roles existentes, ahorrando considerable tiempo en tareas que antes considerábamos necesarias, como las burocráticas, por ejemplo, estudiar jurisprudencia o llevar a cabo procesos de conciliación contable. En estos casos, la IA no está reemplazando a los humanos, sino que los está potenciando, actuando como un copiloto en diversos roles.
En este contexto, las organizaciones se enfrentarán a la decisión de maximizar su negocio, es decir, mejorar y optimizar sus operaciones, o reinventarse por completo para ser algo completamente diferente.
¿Cuáles son los riesgos que pueden surgir de la IA y cómo podríamos evitarlos?
La Inteligencia Artificial ha irrumpido en nuestras vidas de manera abrupta, y aún estamos evaluando su utilidad. En este proceso, es crucial analizar los problemas que ya estamos identificando, como posibles sesgos relacionados con género o raza, así como cuestiones de propiedad intelectual.
Además, la incorporación de la IA plantea preguntas importantes sobre su uso indebido. Podríamos enfrentarnos a nuevas formas de estafas y suplantación de identidad, entre otros riesgos. En lugar de detener su avance, es esencial abordar estos desafíos mediante un trabajo activo y continuo.
Con respecto a la legislación sobre la Inteligencia Artifical, ¿crees que debería haber una ley para todos los países o que cada uno tenga su propia ley?
Sería perfecto contar con una ley universal, pero es bastante complicado lograr que todos los países adopten una normativa estándar, especialmente en asuntos de Estado. Algunos países en Europa, por ejemplo, han bloqueado el acceso a ChatGPT. En mi opinión, esto podría ser una forma de postergar lo inevitable; creo que ya hemos dado el salto y estamos «en la mitad del río».
En este contexto, pienso que cada individuo, empresa y nación debería abordar los desafíos relacionados con la inteligencia artificial. Si lo hacemos de manera colaborativa, sería aún mejor.
¿A qué te refieres cuando dices que la Inteligencia Artificial es la ‘punta del Iceberg’?
Hace un año, la Inteligencia Artificial se consideraba algo gastado porque nos decepcionó; resultaba demasiado compleja y difícil de utilizar. Ahora, la IA es más accesible, especialmente la inteligencia artificial generativa, que es solo la punta del iceberg. Quisiera hacer una comparación con la fiebre del oro: despertó la atención, atrajo inversiones y fomentó la creación de nuevas empresas. Sin embargo, debajo de estas aplicaciones, existen otras tecnologías más prácticas que ya han demostrado su eficacia.
Es relevante destacar que no hemos tenido éxito en el pasado con modelos matemáticos de machine learning y deep learning, como los que estamos viendo ahora con los nuevos modelos de lenguaje general. Esto subraya la importancia de hablar sobre la inteligencia artificial generativa. A medida que surgen estas necesidades, se hace evidente la importancia de organizar los datos, contar con modelos de predicción y adoptar herramientas que aún están en proceso de desarrollo.
