La mayoría de nosotros ha tenido alguna experiencia "hablando" con las últimas herramientas de IA del mercado. Si ha pasado suficiente tiempo con la IA, ya sabe que es como ese amigo brillante pero olvidadizo que tiene grandes ideas pero a veces se olvida de lo que hablaron. O ese colega que siempre está al teléfono y comparte noticias dudosas de chats aleatorios, difundiendo información errónea.
Eso es sólo la punta del iceberg cuando hablamos de los retos de la inteligencia artificial. Investigadores de la Universidad Estatal de Oregón y Adobe están desarrollando una nueva técnica de entrenamiento para reducir el sesgo social en los sistemas de IA. Si esta técnica resulta fiable, podría hacer que la IA fuera más justa para todos.
Pero no nos adelantemos. Ésta es sólo una solución entre las muchas que se necesitan para abordar los numerosos retos de la IA a los que nos enfrentamos hoy en día. Desde problemas técnicos hasta dilemas éticos, el camino hacia una IA fiable está plagado de cuestiones complejas.
Desgranemos juntos estos retos de la IA y veamos qué hace falta para superarlos.
10 retos y soluciones de la IA
A medida que avanza la tecnología de la IA, se enfrenta a toda una serie de problemas. Esta lista explora diez retos acuciantes de la IA y esboza soluciones prácticas para un despliegue responsable y eficiente de la IA.
1. Prejuicios algorítmicos
El sesgo algorítmico se refiere a la tendencia de los sistemas de IA a mostrar resultados sesgados, a menudo debido a la naturaleza de sus datos de entrenamiento o su diseño. Estos sesgos pueden manifestarse de numerosas formas, a menudo perpetuando y amplificando los sesgos sociales existentes.
Un ejemplo de ello se observó en un estudio académico con la aplicación de generación de arte de IA generativa Midjourney. El estudio reveló que, al generar imágenes de personas de distintas profesiones, la IA representaba de forma desproporcionada a profesionales de más edad con títulos de trabajo especializados (por ejemplo, analista) como hombres, lo que ponía de manifiesto un sesgo de género en sus resultados.
Soluciones
- Datos diversos y representativos: Utilizar conjuntos de datos de formación que reflejen realmente la diversidad de todos los grupos para evitar sesgos relacionados con el género, la etnia o la edad
- Detección y supervisión de sesgos: Compruebe periódicamente si sus sistemas de IA presentan sesgos. Esto debería ser una combinación de supervisión automatizada y sus propias revisiones manuales para asegurarse de que no se le escapa nada
- Ajustes algorítmicos: Participa activamente en el ajuste de los algoritmos de IA para combatir los sesgos. Esto podría significar reequilibrar las ponderaciones de los datos o añadir restricciones de equidad a sus modelos
- Directrices éticas de IA: Ayude a dar forma a las prácticas éticas de IA adoptando y aplicando directrices que aborden la imparcialidad y el sesgo, asegurándose de que estos principios se entretejen en cada etapa de su proyecto de IA
2. La falta de transparencia de la IA provoca desconfianza
La transparencia en la IA significa ser abierto sobre cómo funcionan los sistemas de IA, incluido su diseño, los datos que utilizan y sus procesos de toma de decisiones. la explicabilidad va un paso más allá al garantizar que cualquiera, independientemente de sus conocimientos técnicos, pueda entender qué decisiones toma la IA y por qué. Estos conceptos ayudan a abordar los temores sobre la IA, como los sesgos, los problemas de privacidad o incluso riesgos como los usos militares autónomos.
explicabilidad en IA mediante unite.ai_ Comprender las decisiones de la IA es crucial en áreas como las finanzas, la sanidad y la automoción, donde tienen un impacto significativo. Esto es difícil porque la IA a menudo actúa como una caja negra, incluso sus creadores pueden tener dificultades para determinar cómo toma sus decisiones.
Soluciones
- Desarrollar una documentación clara: Proporcionar detalles exhaustivos sobre los modelos de IA, su proceso de desarrollo, los datos introducidos y los procesos de toma de decisiones. Esto fomenta una mejor comprensión y sienta las bases para la confianza
- Implementar modelos de IA que sean explicables: Utilizar modelos que ofrezcan más transparencia, como árboles de decisión o sistemas basados en reglas, para que los usuarios vean exactamente cómo se convierten las entradas en salidas
- Utilizar herramientas de interpretabilidad: Aplicar herramientas como LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) o SHAP (SHapley Additive exPlanations) para desglosar las contribuciones de las distintas características en el proceso de toma de decisiones del modelo
3. Ampliar la IA es más difícil de lo que parece
La ampliación de la tecnología de IA es fundamental para las organizaciones que pretenden aprovechar su potencial en varias unidades de negocio. Sin embargo, lograr esta escalabilidad de la infraestructura de IA está plagado de complejidades.
Según Accenture, 75% de los líderes empresariales creen que se quedarán sin negocio en cinco años si no consiguen averiguar cómo ampliar la IA.
A pesar del alto potencial de retorno de la inversión, muchas empresas tienen dificultades para pasar de proyectos piloto a una implantación a gran escala.
El fiasco de Zillow con la compraventa de viviendas es un claro recordatorio de los problemas de escalabilidad de la IA. Su IA, destinada a predecir los precios de la vivienda con fines lucrativos, presentaba tasas de error de hasta el 6.9% lo que provocó graves pérdidas financieras y una depreciación de las existencias de 304 millones de dólares.
El reto de la escalabilidad es más evidente fuera de los gigantes tecnológicos como Google y Amazon, que poseen los recursos para aprovechar la IA con eficacia. Para la mayoría de los demás, especialmente las empresas no tecnológicas que acaban de empezar a explorar la IA, las barreras incluyen una falta de infraestructura, potencia informática, experiencia e implementación estratégica.
Soluciones
- **Infraestructura mejorada: Desarrollar una infraestructura digital sólida que pueda gestionar implantaciones de IA a gran escala. Por ejemplo, los servicios en la nube y los centros de datos localizados reducen la latencia y mejoran el rendimiento
- Equipos interdisciplinares: Fomentar un entorno de colaboración en el que las unidades tecnológicas y de negocio trabajen juntas para integrar sin problemas las soluciones de IA en los modelos de negocio existentes
- Herramientas automatizadas de desarrollo de IA: Utilizar plataformas como evoML de TurinTech para automatizar el desarrollo de códigos de aprendizaje automático, lo que permite una creación y despliegue más rápidos de los modelos
- Aprendizaje y adaptación continuos: Implantar mecanismos de aprendizaje y actualización continuos de los modelos de IA para adaptarse a los datos del mundo real y a las condiciones cambiantes del mercado, garantizando la relevancia y la eficiencia a largo plazo
- Invertir en el desarrollo del talento: Desarrollar la experiencia interna en IA a través de prácticas de formación y contratación centradas en las tecnologías de IA emergentes, reduciendo la dependencia excesiva del talento externo en IA
Lea también Estadísticas esenciales de IA para saber hoy
4. Deepfake y el fraude de la IA generativa
estado del mercado mundial de la IA Generativa a través de_
www https://marketresearch.biz/report/generative-ai-in-customer-services-market/_ Marketresearch.biz /%href/
Las tecnologías de IA generativa y deepfake están transformando el panorama del fraude, especialmente en el sector de los servicios financieros. Facilitan y abaratan la creación de falsificaciones convincentes.
Por ejemplo, en enero de 2024, un deepfake que se hacía pasar por un director financiero dio instrucciones a un empleado para que transfiriera 25 millones de dólares mostrando las graves implicaciones de tales tecnologías.
Esta tendencia al alza pone de manifiesto los retos a los que se enfrentan los bancos en su lucha por adaptar sus sistemas de gestión de datos y detección del fraude para contrarrestar estafas cada vez más sofisticadas que no solo engañan a los particulares, sino también a los sistemas de seguridad basados en máquinas.
El potencial de este tipo de fraude se está expandiendo rápidamente, y las proyecciones sugieren que la IA generativa podría elevar las pérdidas financieras relacionadas en los EE.UU. hasta el 40.000 millones de dólares en 2027, un salto significativo desde los 12.300 millones de 2023.
Soluciones
- Tecnologías de detección avanzadas: Los bancos deben invertir en tecnologías más nuevas que puedan detectar anomalías deepfake y generativas de IA con mayor eficacia
- Supervisión humana: La integración de análisis humanos cualificados con respuestas de IA mejora las tasas de detección y ayuda a verificar y comprender la identificación de fraudes impulsados por IA
- Esfuerzos colaborativos de prevención del fraude: El establecimiento de asociaciones dentro y entre industrias puede ayudar a desarrollar mecanismos más sólidos para identificar y prevenir el fraude
5. Interoperabilidad y retos de la interacción entre humanos e IA
Cuando diferentes organizaciones o países utilizan conjuntamente la IA, deben asegurarse de que ésta se comporta éticamente de acuerdo con las normas de cada uno. Esto se denomina interoperabilidad ética, y es especialmente importante en ámbitos como la defensa y la seguridad.
Ahora mismo, los gobiernos y las organizaciones tienen su propio conjunto de normas y ética. Por ejemplo, consulta las Directrices de Microsoft para la Interacción entre Humanos e Inteligencia Artificial:
directrices de Microsoft para la interacción entre las personas y la inteligencia artificial microsoft Sin embargo, hay una falta de estandarización en esta ética y normas en todo el mundo.
Ahora mismo, los sistemas de IA vienen con su propio conjunto de normas éticas, que pueden estar bien en un lugar pero ser problemáticas en otro. Cuando estos sistemas interactúan con los humanos, si no se comportan como se espera de ellos, pueden dar lugar a malentendidos o desconfianza
Soluciones
- Establecer normas éticas universales: Acordar normas éticas básicas que todos los sistemas de IA deban seguir, independientemente de su procedencia. Centrarse en la equidad, la responsabilidad y la transparencia
- Utilizar un sistema de certificación sólido: Antes de utilizar cualquier sistema de IA, debe pasar una dura prueba para confirmar que cumple estas normas éticas. Esto podría incluir controles por parte de los creadores y también de grupos independientes
- Asegúrese de que todo el mundo está informado: Explique siempre con claridad cómo la IA toma decisiones y utiliza los datos. Esta transparencia ayuda a generar confianza y facilita la integración de distintos sistemas de IA
- **Compruebe periódicamente los sistemas de IA para asegurarse de que siguen cumpliendo las normas éticas. Actualízalos cuando sea necesario para adaptarlos a las nuevas normas o tecnologías
6. La ética de la IA va más allá de las buenas intenciones
La Inteligencia Artificial (IA) se está introduciendo en casi todos los aspectos de nuestras vidas, desde los coches autoconducidos hasta los asistentes virtuales, ¡y es brillante! Pero aquí está el truco: la forma en que utilizamos la IA a veces puede provocar serios quebraderos de cabeza éticos. Hay cuestiones éticas espinosas en torno a la privacidad, la parcialidad, el desplazamiento laboral y mucho más.
Ahora que la IA puede hacer tareas que antes hacían los humanos, hay todo un debate sobre si debería hacer algunas de ellas.
Por ejemplo, ¿debería escribir guiones de cine? Suena bien, pero ha provocado un gran revuelo en el mundo del espectáculo con huelgas en Estados Unidos y Europa. Y no se trata sólo de qué trabajos puede asumir la IA, sino también de cómo utiliza nuestros datos, toma decisiones y, a veces, incluso se equivoca. Todo el mundo, desde los creadores de tecnología hasta los juristas, se apresura a encontrar la manera de gestionar la IA de forma responsable.
Soluciones
- Clarificar las normas: Desarrollar directrices claras sobre cómo debe utilizarse la IA. Esto significa establecer límites para evitar el uso indebido y comprender las implicaciones legales de las acciones de la IA
- Respetar la privacidad: Para entrenar la IA se utilizan enormes cantidades de datos, incluida información personal. Debemos tener mucho cuidado con la forma en que se recogen, utilizan y protegen estos datos. Se trata de asegurarnos de que la IA respeta nuestra privacidad
- Lucha contra los prejuicios: La IA es tan buena como los datos de los que aprende, y a veces estos datos tienen prejuicios. Debemos eliminar estos sesgos de los sistemas de IA para asegurarnos de que son justos y no discriminan
- Proteger la propiedad intelectual: La IA puede producir trabajos basados en lo que ha aprendido de las obras creativas de otros. Esto puede vulnerar los derechos de autor y despojar a los creadores de lo que les corresponde, a menos que tengamos cuidado
- Ética frente a velocidad: En la loca carrera por sacar al mercado las últimas tecnologías de IA, la ética puede quedar relegada a un segundo plano. Tenemos que equilibrar la necesidad de velocidad con hacer las cosas bien
7. Mezclar conjuntos de datos de IA puede ser un desastre
cómo se dividen los datos para el desarrollo de la IA mediante_ puerta de investigación Al desarrollar AI aprendizaje automático puede resultar difícil distinguir correctamente entre los conjuntos de datos de entrenamiento, validación y prueba. El conjunto de datos de entrenamiento del modelo de IA enseña al modelo, el conjunto de datos de validación lo pone a punto y el conjunto de datos de prueba evalúa su rendimiento.
Una mala gestión a la hora de dividir estos conjuntos de datos puede dar lugar a modelos que no funcionen adecuadamente debido a una infraadaptación o que funcionen demasiado bien con los datos de entrenamiento, pero mal con datos nuevos y desconocidos debido a una sobreadaptación.
Este paso en falso puede obstaculizar gravemente la capacidad del modelo para funcionar con eficacia en aplicaciones de IA del mundo real, donde la adaptabilidad y la precisión en datos estandarizados son fundamentales.
Soluciones
- División de datos estructurados: Adoptar un enfoque sistemático para dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba
- Técnicas de validación cruzada: Utilizar métodos de validación cruzada, especialmente en escenarios con datos limitados. Técnicas como la validación cruzada K-fold ayudan a maximizar el uso del entrenamiento y proporcionan una estimación más robusta del rendimiento del modelo en datos no vistos
- Aleatorización de los datos: Asegúrese de que la división de los datos es aleatoria para evitar que se introduzca cualquier sesgo de IA por el orden de los datos. Esto ayuda a crear conjuntos de entrenamiento y validación que sean representativos del conjunto de datos global
8. Riesgos y preocupaciones de la toma de decisiones automatizada
Cuando la IA toma decisiones, las cosas pueden ponerse difíciles, sobre todo en áreas críticas como la sanidad y la banca. Un gran problema es que no siempre podemos ver cómo toman sus decisiones los sistemas de IA.
Esto puede dar lugar a decisiones injustas que nadie puede explicar. Además, estos sistemas son objetivo de piratas informáticos que, si consiguen entrar, podrían robar muchos datos importantes.
Soluciones
- Desarrollar protocolos de seguridad sólidos: Asegurarse de que los sistemas de IA están bien cerrados contra los hackers. Seguir actualizando la seguridad para cerrar cualquier nueva brecha que surja
- Aumentar la transparencia: Utilizar tecnología que ayude a la IA a explicar sus decisiones en términos sencillos. Si todo el mundo entiende cómo se toman las decisiones, confiará más en la IA
- Proteger la información privada: Proteger todos los datos personales que maneja la IA. Siga leyes como el GDPR para asegurarse de que la privacidad de nadie se vea comprometida
- Fomentar la colaboración multidisciplinar: Conseguir que expertos de todos los campos -tecnología, derecho, ética- trabajen juntos. Pueden ayudar a garantizar que las decisiones de la IA sean justas y seguras
También leer: Lo más popular **Herramientas de Inteligencia Artificial para estudiantes
9. Falta de normas y reglamentos claros en materia de IA
En la actualidad, no existe un único organismo de control mundial para la IA; la regulación varía según el país e incluso según el sector. Por ejemplo, en EE.UU. no existe un organismo central específico para la IA.
Lo que vemos hoy es un mosaico de Gobernanza de la IA y normativas aplicadas por diferentes organismos en función de su ámbito de competencia, como la protección de los consumidores o la privacidad de los datos.
Este enfoque descentralizado puede dar lugar a inconsistencias y confusión, ya que pueden aplicarse normas diferentes en función de dónde y cómo se despliegue la IA. Esto dificulta que los desarrolladores y usuarios de IA se aseguren de que cumplen plenamente la normativa en todas las jurisdicciones.
Soluciones
- **Los países podrían beneficiarse de la creación de un organismo específico centrado en la IA. Este organismo podría supervisar todas las cuestiones relacionadas con la IA, mantenerse al día con el rápido ritmo de desarrollo de la IA y garantizar el cumplimiento de las normas éticas y de seguridad
- Cooperación internacional: La IA no se detiene en las fronteras. Los países deben trabajar juntos para crear normas y acuerdos internacionales sobre el uso de la IA, de forma similar a como funcionan los tratados mundiales para la protección del medio ambiente
- Legislación clara y adaptable: Las leyes deben ser claras (para que las empresas sepan cómo cumplirlas) pero también lo bastante flexibles para adaptarse a los nuevos avances de la IA. Las actualizaciones y revisiones periódicas de las leyes sobre IA podrían ayudar a mantener su pertinencia
- Participación del público y de las partes interesadas: Las normativas deben elaborarse con las aportaciones de un amplio abanico de partes interesadas, incluidas empresas tecnológicas, especialistas en ética y el público en general. Esto puede ayudar a garantizar que se tengan en cuenta diversos puntos de vista y que el público confíe más en los sistemas de IA
Lea también ***Herramientas de Inteligencia Artificial para abogados*
10. Información errónea de la IA
Imagine disponer de una tecnología capaz de pensar como un ser humano. Esa es la promesa de la Inteligencia General Artificial (AGI), pero conlleva grandes riesgos. La desinformación es uno de los principales problemas.
Con la AGI se pueden crear fácilmente noticias falsas o información falsa convincente, lo que hace más difícil para todos averiguar qué es verdad y qué no.
Además, si la AGI toma decisiones basadas en esta información falsa, puede llevar a resultados desastrosos, afectando a todo, desde la política a las vidas personales.
Soluciones
- **Siempre compruebe los hechos antes de permitir que AGI difunda la información. Utilice fuentes fiables y confirme los detalles antes de que nada se haga público
- **Al igual que enseñamos a los niños lo que está bien y lo que está mal, tenemos que enseñar a las AGI un comportamiento ético. Esto incluye comprender el impacto de difundir información falsa y tomar decisiones justas y equitativas
- Mantener a los humanos informados: Por muy inteligente que sea una AGI, hay que mantener a los humanos involucrados en el proceso de toma de decisiones. Esto ayuda a detectar errores y garantiza que las acciones de AGI reflejen nuestros valores y nuestra ética
- **Establece directrices estrictas sobre lo que la inteligencia artificial puede y no puede hacer, especialmente cuando se trata de crear y difundir información. Asegúrese de que estas reglas se sigan al pie de la letra
Leer también: El completo Glosario de IA
Herramientas para afrontar los retos de la IA
Cuando se está inmerso en la IA, la elección de las herramientas adecuadas no es sólo algo que está bien tener; es una necesidad para garantizar que su viaje por la IA no se convierta en desastroso. Se trata de simplificar lo complejo, proteger sus datos y obtener el apoyo que necesita para resolver los retos de la IA sin arruinarse.
La clave está en elegir un software de IA a medida que mejore la productividad y, al mismo tiempo, proteja su privacidad y la seguridad de sus datos.
Entre en Cerebro ClickUp la navaja suiza de la inteligencia artificial para su lugar de trabajo.
ClickUp Brain: Eficiencia, seguridad e innovación, todo en uno
ClickUp Brain está diseñado para gestionar todo lo relacionado con la IA, desde la gestión de proyectos y documentos hasta la mejora de la comunicación en equipo. Gracias a las capacidades de IA de ClickUp Brain, podrá hacer frente a los retos relacionados con los datos, mejorar la gestión de proyectos y aumentar la productividad, todo ello de forma sencilla y segura. ClickUp Brain es una solución integral que:
- Se integra perfectamente en su trabajo diario
- Garantiza que sus datos sigan siendo suyos
- Ahorra dinero y recursos
ClickUp Brain se integra de forma inteligente en su flujo de trabajo para ahorrarle tiempo y esfuerzo, al tiempo que protege sus datos. Al igual que el resto de la plataforma ClickUp, cumple la normativa GDPR y no utiliza sus datos para la formación.
Así es como funciona:
- AI Knowledge Manager: ¿Alguna vez ha deseado obtener respuestas instantáneas y precisas de sus documentos de trabajo o chats? ClickUp Brain lo hace posible. Se acabó el rebuscar en archivos durante horas. Sólo tiene que pedir, y usted recibirá, ya sea detalles de un documento de proyecto o ideas de las actualizaciones del equipo pasado
- Administrador de proyectos de IA: Imagine tener un compañero de IA que mantenga sus proyectos en marcha. Desde la automatización de las actualizaciones de tareas hasta el resumen del progreso del proyecto, ClickUp Brain se encarga de las partes tediosas para que usted pueda centrarse en el panorama general
cree plantillas en ClickUp para simplificar los flujos de trabajo de sus proyectos en cuestión de minutos
- Escritor de IA para el trabajo: Esta herramienta cambia las reglas del juego para todos aquellos a los que les da pavor escribir. Ya sea que esté redactando un correo electrónico rápido o la elaboración de un informe completo, ClickUp cerebro ayuda a refinar su prosa, revisar su ortografía, y ajustar su tono a la perfección
escriba todo con mayor rapidez y precisión, desde copias de correos electrónicos hasta agendas de reuniones, con ClickUp Brain_
Responder a los retos de la IA con las herramientas adecuadas
A pesar de los retos que plantea la IA, estamos de acuerdo en que la inteligencia artificial ha avanzado mucho. Ha evolucionado desde la automatización básica hasta sofisticados sistemas capaces de aprender, adaptarse y predecir resultados. Muchos de nosotros ya hemos integrado la IA en varios aspectos de nuestras vidas, desde asistentes virtuales hasta herramientas avanzadas de recopilación y análisis de datos.
A medida que la IA avanza, podemos esperar aún más innovaciones, Hackeos de IA y herramientas de IA para aumentar la productividad, mejorar la toma de decisiones y revolucionar las industrias. Este progreso abre nuevas posibilidades, impulsándonos hacia un futuro en el que la IA desempeñe un papel crucial tanto en la esfera personal como en la profesional.
En Herramientas de IA como ClickUp Brain, puede sacar el máximo partido de las tecnologías de IA y, al mismo tiempo, protegerse frente a los retos que plantea la IA para la privacidad y la seguridad de los datos. ClickUp es su herramienta de gestión de tareas basada en IA para todo, desde proyectos de software hasta marketing. Elija ClickUp para transformar de forma segura su organización en una entidad impulsada por los datos y la IA mientras aumenta la productividad de su equipo.
¿Listo para transformar sus flujos de trabajo con IA? Suscríbase ahora a ClickUp