Inteligencia artificial: ¿cómo debe aplicarse en una empresa?

La inteligencia artificial (IA) está en boga desde fines del 2022, con la popularización de ChatGPT. Organizaciones de todo tipo se vuelcan a ella con avidez y registran aciertos y errores en su implementación.

Al respecto, "muchas organizaciones quieren correr antes de caminar", afirmó ante iProfesional Alexander Ditzend, consultor, capacitador y programador especializado en inteligencia artificial aplicada a negocios y presidente de la Sociedad Argentina de Inteligencia Artificial (SAIA).

Esta entidad es una organización independiente, sin fines de lucro dedicada a hacer investigaciones, generar encuentros, fortalecer los nuevos medios de educación y concientizar a la sociedad sobre el desarrollo ético de la IA.

En la siguiente entrevista de iProfesional, Ditzend explica cómo debe una organización implementar la inteligencia artificial y analiza el devenir de esta tecnología de la información en la Argentina.

-¿Cómo pueden las organizaciones (empresas, Estado) aprovechar hoy las herramientas que ofrece la inteligencia artificial?

-Hay que encontrar puntos de apalancamiento, modificaciones en la forma de accionar que tienen el mínimo costo de implementación y el máximo impacto en la organización. Es común el error de implementar una tecnología solo porque la competencia lo hace o porque está de moda.

La factibilidad de un proyecto de inteligencia artificial tiene generalmente una arista más relacionada con la cultura y el liderazgo que con la factibilidad técnica o la oferta de soluciones.

Esta tecnología es mucho más difícil de regular que el software al que venimos acostumbrados.

El arco de aplicación de la inteligencia artificial es muy amplio y existen millones de herramientas disponibles. Son deslumbrantes. Y nos vemos motivados y hasta presionados a buscarle a esas herramientas un proyecto de destino. Ese es el camino al fracaso certero.

La única forma de tener éxito en un proceso de incorporación de inteligencia artificial dentro de la organización es empezando por los objetivos estratégicos. A partir de ahí se avanza sobre las ideas de mejora que mejor encajen con la cultura y que cuenten con equipos dispuestos a afrontar procesos profundos de cambio.

En último lugar se selecciona la combinación de herramientas que logre el objetivo dentro de las limitantes del segundo paso. Cuando los dos primeros pasos están claros, elegir tecnologías es un proceso simple en comparación.

-¿Cuáles son los requisitos tecnológicos y culturales que debe tener una organización que decida incursionar en la aplicación de la inteligencia artificial en sus procesos de negocio?

-El requisito tecnológico es la digitalización de la mayor cantidad datos posibles de todas las actividades. Cuanto más ordenados e integrados estén, más rápidos serán los cambios que se verán. En cuanto a la cultura el factor más importante es la flexibilidad y la existencia de liderazgo para conferir los beneficios detrás del esfuerzo.

-¿Cuáles son las mejores prácticas que recomiendan al momento de aplicar inteligencia artificial en una organización?

-Es recomendable cuando se pueda empezar por proyectos de pequeña envergadura implementados por un equipo multifacético altamente motivado que no supere las cinco personas. Este equipo debe tener apoyo total de la más alta jerarquía y espacio para llevarlo adelante en paralelo a las tareas diarias y urgentes.

Es preferible que sean internos con apoyo de proveedores y consultoras externas. Delegarle todo un proyecto a personal ajeno a una organización puede generar resistencias que llevan al fracaso de la implementación. El impacto del primer proyecto irradia en toda la organización y promueve el desarrollo de los siguientes.

Los objetivos de la IA deben estar alineados con el mayor bienestar social posible y los sesgos, identificados y minimizados.

-¿Cuáles son los errores más comunes y frecuentes que observan en las organizaciones que aplican la inteligencia artificial?

-Muchas organizaciones quieren correr antes de caminar. Primero hay que tener todos los datos organizados y concentrados en un solo lugar. Eso ya es un proceso arduo para la mayoría. Sobre esos datos se puede aplicar aprendizaje automático.

Otro error común es pensar que la transformación hacia la inteligencia artificial se puede comprar. Es una evolución de toda la organización. Existen consultoras que ayudan en el camino, pero el cambio cultural es propio de la organización.

-¿La dirigencia política, empresaria, sindical y social de la Argentina es consciente acerca de los riesgos y las oportunidades que presenta la inteligencia artificial?

-Se está hablando del tema por suerte. Eso es un gran paso. El gobierno anterior desarrolló un plan nacional de inteligencia artificial pero nunca entró en vigor. La oportunidad para un país como el nuestro donde tenemos uno de los índices más grandes de unicornios tecnológicos por habitante del planeta es abismal.

Para aprovechar este "barajar y dar de nuevo" del mundo tenemos que coordinar esfuerzos para promover el desarrollo de la inteligencia artificial no sólo en las grandes urbes sino en lo profundo del país. Para eso se creó la Sociedad Argentina de Inteligencia Artificial.

-¿Cómo evalúa el marco legal argentino en el que se desarrolla la inteligencia artificial? ¿Qué normas son necesarias para fomentar su desarrollo?

Esta tecnología es mucho más difícil de regular que el software al que venimos acostumbrados. Estos sistemas pueden crear música, por ejemplo. Se presenta el debate de la propiedad intelectual de la obra dado que se usaron canciones de varios autores para entrenar el sistema, otra empresa es la autora del algoritmo que produjo la canción y una tercera parte es la de la usuaria que usó el algoritmo para crear la pieza musical.

Esta es solo una de las conversaciones que se están teniendo en el mundo y Europa está a la cabeza en estos temas. Será cuestión de tomarlos como ejemplo para empezar a regular estos sistemas acá.

Alexander Ditzend.

Principalmente veo necesarios dos grupos de normas. Uno relacionado al proceso de entrenamiento y otro a la implementación. Con respecto al entrenamiento me refiero al proceso de obtención de datos para alimentar un sistema. Sin un marco regulatorio claro se puede incurrir en violaciones de privacidad de los datos o uso indebido de propiedad intelectual.

En relación con la implementación es importante asegurar que todo sistema de inteligencia artificial en producción tenga en cuenta el bienestar integral de la sociedad y no solo de un reducido grupo. Los objetivos del sistema tienen que estar alineados con el mayor bienestar social posible y los sesgos debidamente identificados y minimizados.

Sobran ejemplos de sistemas mal implementados que generan un daño palpable en una porción de la sociedad. Solo para nombrar algunos, en los últimos años se conocieron casos de algoritmos que excluían injusta y equivocadamente a mujeres de procesos de selección de personal y hasta un sistema de reconocimiento facial que confundía chimpancés con personas afroamericanas.

Si hay reglas claras provistas por un marco regulatorio bien pensado las empresas se ven obligadas a disponer los recursos necesarios para evitar estos impactos negativos.