El 2023 se ha convertido en el año de la inteligencia artificial (IA). La generación automática de textos, imágenes y audios a través de herramientas como el ChatGPT está revolucionando la creación de contenidos y ha hecho estallar más de una mente incrédula.
De hecho, la IA va tan deprisa y es tan fácil de utilizar que, incluso, algunos líderes de opinión como Elon Musk ya han empezado a tenerle miedo y han pedido frenar su uso.
¿Qué tiene de bueno y qué peligros comporta la IA? ¿Reducirá nuestro sentido crítico? ¿Nos podemos beneficiar de ella o nos quitará el trabajo? En el siguiente artículo, repasamos las ventajas de la IA y valoramos sus límites.
Pero, vamos por partes.
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) es un campo de investigación englobado por múltiples disciplinas que se ocupa de crear sistemas y algoritmos que enseñan a las máquinas a desarrollar tareas complejas, hasta ahora solo propias de los humanos.
La IA funciona mediante algoritmos. Pero, ¿qué es un algoritmo?
Un algoritmo es un conjunto ordenado de instrucciones que enviamos a una máquina para que realice una función o funciones determinadas. En el caso de la IA, los algoritmos que utiliza son soluciones o pasos, basados en modelos matemáticos y estadísticos, que guían al sistema para que ofrezca la respuesta más adecuada y ayude a tomar mejores decisiones.
¿Cómo aprende una IA?
La IA se alimenta de la información recopilada durante décadas, además de los datos que proporcionan los usuarios que la utilizan. Cuantas más personas la usan y más preguntas tiene que responder, más rápido aprende.
Para hacerlo, emula mecanismos propios del razonamiento humano (reconocimiento de patrones, conexión entre elementos…) y se sirve del aprendizaje automático: resuelve cuestiones en función del conocimiento y de la experiencia que va adquiriendo. ¿El objetivo? Que cada búsqueda sea más precisa que la anterior.
Cuantas más personas la utilizan y más preguntas responde, más rápido aprende.
¿Qué posibilidades tenemos con la IA?
Cada día que pasa, aparecen nuevas herramientas basadas en inteligencia artificial. Incluso, utilizamos o hemos utilizado aplicaciones que trabajan con inteligencia artificial y no lo sabemos.
¿Has visto alguna vez cómo Google Fotos te clasifica las fotografías por carpetas según las personas, los lugares y las cosas que aparecen?
¿Dónde se aplica la inteligencia artificial?
La IA puede aplicarse en infinidad de ámbitos. Desde la medicina (es capaz de detectar enfermedades en una fase muy temprana), pasando por la industria, el transporte, las finanzas o la lingüística. Vemos algunos ejemplos de campos de aplicación de la inteligencia artificial:
1 | Procesamiento de lenguaje natural o PLN
El procesamiento del lenguaje natural es una rama de la inteligencia artificial relacionada con la lingüística. Sirve para que las máquinas procesen órdenes, escritas o habladas, y respondan emulando el lenguaje humano.
Algunos ejemplos muy comunes son las herramientas de corrección automática o el texto predictivo de nuestros móviles y servicios de correo electrónico como Gmail.
Además, el gran adelanto del PLN es que las máquinas ya no sólo procesan los mensajes que reciben, sino que pueden llegar a conocer, incluso, su intencionalidad y matices.
2 | Computer speech
Es la rama de la IA que permite convertir mensajes de audio en mensajes de texto (speech-to-text) y mensajes de texto en mensajes de voz (text-to-speech). En este segundo campo es clave el acento y la entonación.
Esta tecnología se utiliza en el desarrollo de asistentes virtuales, sistemas de navegación para vehículos, audiolibros o herramientas de accesibilidad para personas con discapacidades visuales, etc., y ha evolucionado muchísimo en los últimos años.
¿Notas la diferencia cuando habla un sistema de navegación de un coche antiguo en comparación con uno más nuevo?
Puedes ver rápidamente cómo funciona, introduciendo un texto en el Traductor de Google y escuchando la entonación después. También a través de la aplicación de transcripción instantánea del mismo gigante americano. ¡Alucina cómo transcribe lo que dices con alta precisión!
3 | Computer vision
Es la rama de la inteligencia artificial que enseña a las máquinas a interpretar y entender el mundo visual. Puede analizar y comprender imágenes, vídeos e ilustraciones y extraer información.
¿Cómo funciona? La herramienta obtiene una imagen, la procesa de manera automática y hace una interpretación.
Se utiliza para detectar y reconocer objetos, hacer un seguimiento, estimar una posición o reconocer a una persona.
El desbloqueo facial del móvil sería un claro ejemplo de visión por computador, ya que el sistema es capaz de reconocer una cara, a partir de puntos de referencia (ojos, nariz, boca…). También lo son los sistemas de conducción autónoma o la realidad aumentada y virtual. En medicina, sirve para detectar enfermedades en una fase muy inicial.
En el ámbito más personal, si te gusta la jardinería, puedes probar un ejemplo de aplicación de visión por computador descargándote la app PictureThis. A través de la aplicación, fotografía una planta que tengas en casa y te dirá cuál es, cómo tienes que cuidarla y si sufre alguna enfermedad o plaga.
4 | La inteligencia artificial generativa
En el mundo del periodismo y de la investigación, la inteligencia artificial generativa ofrece muchas posibilidades. Tiene que ver con las técnicas y modelos de IA que sirven para generar datos que todavía no existen. Mediante el aprendizaje automático y, a partir de la experiencia y la lectura de patrones estadísticos, permite crear información de nuevos datos o muestras.
La inteligencia artificial generativa permite escribir noticias de manera automática como, por ejemplo, resultados deportivos, informes financieros o datos meteorológicos.
Y, si no te lo crees, mira:
NewsGPT, el primer canal de noticias de Estados Unidos generado completamente por IA
5 | Robótica
Resumiéndolo mucho, la robótica es la tecnología más compleja de la IA. Implica la interacción con todas las ramas anteriores y otras disciplinas como la ingeniería, la mecánica o la electrónica.
Los robots pueden ser capaces de moverse, reconocer objetos (Computer vision), entender significados (PLN), ejecutar acciones de manera precisa e, incluso, comunicarse (Computer speech).
¿Cómo puede afectar la inteligencia artificial en el mundo del periodismo y de la comunicación?
Sin entrar a valorar las preocupaciones éticas que plantea el sistema, la IA puede ayudar a simplificar las tareas menos creativas y – además – contribuir a aumentar la productividad de los periodistas. Y es que la inteligencia artificial permite recopilar información de varias fuentes, resumir noticias y aglutinar datos en pocos segundos y de manera automática.
Ahora bien, hay que aprender a utilizarla y, ahora más que nunca, desarrollar nuestro sentido crítico. Si no hay supervisión, el resultado puede ser más perjudicial que positivo:
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¿Cómo tenemos que adaptarnos a la llegada masiva de la IA?
Está claro que, a medida que la tecnología avance, tarde o temprano las personas y las organizaciones nos tendremos que adaptar. Para sobrevivir en este nuevo mundo que se nos presenta, las personas con trabajos repetitivos y con poco valor añadido están obligadas a reinventarse y a potenciar su lado más creativo.
Al equipo directivo de Domestika, por ejemplo, empresa autodefinida como “la mayor comunidad creativa”, no le ha temblado el pulso para reducir el 45% de su plantilla en España escudándose con la llegada del ChatGPT y la IA.
¿Y en un futuro? ¿Cómo podremos evitar que situaciones como esta se repitan a menudo?
Aunque todavía es pronto para pronosticar cómo afectará la llegada de la Inteligencia artificial, en este futuro robotizado la formación será clave. ¿Por qué?
- Para entender y utilizar de manera correcta las tecnologías basadas en IA.
- Para establecer pautas y determinar cuestiones éticas como, por ejemplo, la privacidad, la transparencia y la responsabilidad social.
- Para prepararnos para posibles desafíos como, por ejemplo, la necesidad de gestionar nuevas expectativas de los clientes.
- Para aprender a diferenciar lo real de lo inventado.
Con las nuevas herramientas basadas en IA también tenemos que desarrollar nuestra capacidad de dudar de todo aquello que vemos y leemos. Por eso, de ahora en adelante, la validación de contenidos irá ganando importancia, y será necesario diseñar herramientas específicas para detectar informaciones erróneas o, directamente, falsas.
Charles Darwin lo tenía muy claro:
“Las especies que sobreviven no son las más fuertes, ni las más rápidas, ni las más inteligentes, sino las que se adaptan mejor al cambio.”
Veremos.
Laia Dolcet
