2024: El año en que la inteligencia artificial comenzó a trabajar

Si 2023 fue un año lleno de asombro por los avances en inteligencia artificial, 2024 se presenta como el período en el que ese asombro se traduce en aplicaciones útiles. Este cambio ha sido resaltado por Arvind Narayanan, profesor de ciencias de la computación en la Universidad de Princeton y coautor del libro AI Snake Oil: What Artificial Intelligence Can Do, What It Can't, and How to Tell The Difference, que explora lo que la inteligencia artificial puede hacer, lo que no, y cómo distinguir entre ambos.

Desde el lanzamiento de ChatGPT hace dos años, cerca de 100 millones de personas han probado este chatbot, encontrando su utilidad en diversas tareas, aunque también evidenciando sus limitaciones. Hoy, la tecnología de IA generativa se ha integrado en muchos servicios tecnológicos, como las respuestas generadas por IA en Google y las nuevas funciones en herramientas de edición de fotos.

Transformación de la IA generativa

Arvind Narayanan explica que el principal problema con la IA generativa el año pasado fue que las empresas lanzaban modelos avanzados sin una forma clara de aplicación. Este año, se observa un desarrollo en la construcción de productos que realmente aprovechan estas capacidades para ofrecer soluciones útiles. La evolución de los modelos de IA, desde el lanzamiento de GPT-4 en 2023, ha llevado a replantear expectativas, alejándose del miedo de que la IA reemplace a la humanidad, para ser vista como una herramienta tecnológica normal.

En las conferencias trimestrales, los ejecutivos tecnológicos enfrentan preguntas sobre la rentabilidad de sus gastos en IA, que requieren complejos sistemas computacionales y energía considerable. Este gasto ha sido monumental, alcanzando cientos de miles de millones de dólares en inversión. Mientras que algunos analistas expresan dudas sobre el costo-beneficio de la IA, otros, como Kash Rangan de Goldman Sachs, mantienen una perspectiva optimista, señalando que estas herramientas están demostrando ser incrementales en productividad en diferentes áreas profesionales.

Implicaciones en el lugar de trabajo

A medida que la tecnología avanza, surge la preocupación entre los trabajadores sobre si la IA servirá para complementar sus labores o si, por el contrario, los reemplazará. Por ejemplo, Borderless AI ha implementado un chatbot para redactar contratos laborales sin necesidad de abogados, lo que plantea inquietudes sobre el futuro del empleo. Asimismo, los actores de videojuegos han expresado su preocupación por el uso de IA que podría replicar actuaciones sin consentimiento, lo que llevó a huelgas en la industria del cine.

Las preocupaciones sobre el uso de la IA por parte de los estudios de cine también fueron un factor en las recientes huelgas de la industria, que buscaron asegurarse de que existan protecciones contra el uso indebido de esta tecnología. A su vez, músicos y autores también han levantado la voz respecto a la IA, aunque expertos en inteligencia artificial coinciden en que todavía no puede crear obras completamente nuevas o únicas como lo hacen los humanos.

El futuro de la IA

Walid Saad, profesor de ingeniería eléctrica y experta en IA, puntualiza que aunque podemos entrenar a la IA con más datos, esto no se traduce en mayor creatividad. Según él, la inteligencia artificial carece de la comprensión del mundo que poseen los humanos, lo que limita su capacidad para razonar y anticipar eventos futuros. Esta falta de sentido común es una de las áreas clave que se están abordando para que las herramientas de IA sean más efectivas.

Las futuras aplicaciones de IA están siendo diseñadas para operar como agentes que pueden asistir en la resolución de problemas en lugar de simplemente realizar tareas. Por ejemplo, se espera que en 2025 veamos chatbots capaces de colaborar y razonar, lo que cambiará la manera en que interactuamos con estas tecnologías.

IA en el campo médico

La inteligencia artificial también está transformando el campo médico, donde se le reconoce por ayudar en diagnósticos más rápidos y en la investigación farmacéutica. Este año, se otorgó un Nobel de química a un trabajo de Google que podría facilitar el descubrimiento de nuevos medicamentos. La IA ha demostrado ser útil para analizar grandes volúmenes de datos, guiando a los médicos en el proceso de atención al paciente.

Sin embargo, la IA presenta ciertos riesgos, como la posibilidad de perpetuar errores en los datos que procesa. A pesar de estas limitaciones, la interacción entre los laboratorios de investigación y la inteligencia artificial está acelerando el desarrollo de tratamientos, reduciendo lo que antes podían ser años de trabajo a solo unos pocos días.

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