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Fecha: December 14, 2018 Autor: Redacción Parametro
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IA: más allá de la ficción, la acción

Los gobiernos y empresas deben estar listos para hacer frente a las transformaciones sociales que la inteligencia artificial implica a niveles masivos (comunidades, localidades, ciudades y naciones), especialmente en tres grandes áreas:

La inteligencia artificial se ha vuelto parte de nuestra vida diaria: interactuamos con “bots” en las redes sociales, hablamos con nuestros dispositivos móviles y alimentamos día con día aplicaciones con información personal: los recorridos que realizamos, nuestros planes y hasta el número de pasos que damos. Involuntaria o inconscientemente en la mayoría de los casos, alimentamos grandes bases de datos con nuestras posturas políticas, preferencias musicales y gustos de todo tipo.

Este contexto no es para preocuparse sino para ocuparse. Los gobiernos y empresas deben estar listos para hacer frente a las transformaciones sociales que la inteligencia artificial implica a niveles masivos (comunidades, localidades, ciudades y naciones), especialmente en tres grandes áreas:

  1. Educación y empleo

De acuerdo con el director de U-Gob, Carlos Castañeda Girón, los maestros se encuentran entre las ocupaciones menos familiarizadas con la tecnología y la innovación, lo que abre una brecha entre ellos y sus estudiantes, además de ampliar la distancia entre la preparación académica y las necesidades del mercado laboral.

Los maestros y otros profesionales se enfrentan a una potencial “depreciación del conocimiento” un fenómeno que ocurre de forma acelerada. De acuerdo con información del Foro Económico Mundial con base en investigaciones del Instituto de Laxenburg, Austria, hay tasas de depreciación del conocimiento entre 10 por ciento por año en turbinas eólicas y 30 por ciento al año en energía solar en el campo de los energéticos. En industrias de servicios, la devaluación del conocimiento puede ser de hasta 100 por ciento al año. Esto se debe a que el personal es el poseedor del ‘stock’ de conocimientos y las elevadas tasas de rotación del personal (por cualquier razón) se asocian con la depreciación del conocimiento, especialmente si el personal ocupa posiciones clave.

La experiencia, que era un criterio relevante para dar a un candidato el puesto de trabajo, ha perdido peso debido a las constantes disrupciones en los negocios y porque es menos probable que la experiencia en la producción sea codificada en actividades de innovación y desarrollo. “El conocimiento adquirido de la experiencia puede ser básicamente más susceptible a la depreciación que otros tipos de conocimiento”, dice el estudio.

En México, sólo uno de cada cinco directores de empresas piensan que la disrupción de un nuevo modelo de negocio le va a afectar. Mientras que a nivel global, la cifra asciende a uno de cada dos (encuesta Perspectivas Globales del CEO 2017 de KPMG).

  1. Salud y privacidad

El término biometría se refiere al desarrollo de métodos matemáticos y estadísticos para el reconocimiento de personas basados en rasgos físicos o conductuales; podemos clasificarla en biometría estática -características corporales que son únicas en una persona, como son las huellas dactilares- y biometría dinámica -patrones dinámicos como la voz, la firma manuscrita, la marcha y el análisis de gestos-.

Las crecientes aplicaciones en seguridad de los medios electrónicos y digitales hacen indispensable la investigación de métodos más robustos que impidan manipular el proceso de autentificación de personas.

Asimismo, tener mayor acceso a las condiciones de salud de nuestro organismo con indicadores de presión, glucosa, frecuencia cardiaca, etc. y además de forma instantánea, genera ventajas importantes como la posibilidad de prevenir y tratar padecimientos a tiempo, sin embargo, los indicadores biométricos conllevan un riesgo social al hacerse públicos y vulnerar a las personas ante la discriminación o la invasión de su privacidad.

 

  1. Legalidad

Oren Etzioni, en un texto para The New York Times señala tres reglas clave para que la inteligencia artificial se ajuste a los marcos  legales:

Primero, afirma que los códigos penales deben ser modificados de modo que el desarrollador no pueda argumentar que un sistema de IA hizo algo que no pudo comprender o anticipar. Decir “no fui yo, fue mi sistema” no debería exculpar a alguien de actos ilícitos.

En segundo lugar, establece que dada la extraordinaria capacidad de este tipo de tecnología para obtener información, registrarla y analizarla, es muy probable que extraiga información confidencial, así que se debe empoderar legalmente a los ciudadanos para que sean ellos quienes controlen toda su información y establecer lineamientos para penar a los desarrolladores de los sistemas cuando los datos salgan de sus manos sin su consentimiento.

Finalmente, subraya que un sistema de IA debe exponer con claridad que no es humano. La sociedad necesita la garantía de que los sistemas con inteligencia artificial tengan una etiqueta que los identifique y que jamás puedan confundirlos con humanos al interactuar con ellos, por ejemplo, en redes sociales, donde podrían influir en sus opiniones intencionalmente a través del engaño.

Plantear estos tres puntos para regular la IA suena sencillo, pero se ha convertido en un verdadero reto para la gestión pública, pues las transformaciones tecnológicas y sociales, seguirán ocurriendo mientras que su impacto aún está sobre la mesa de discusión.

Redacción: Yanet G. Sánchez

Fuentes: The NY Times; Foro Económico Mundial; IAPEM; U-Gob.

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