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Entender el panorama de la IA

Por Margherita Pagani y Renaud Champion 

Tecnología

Harvard Business Review

A medida que las herramientas de inteligencia artificial se vuelven más comunes, muchas empresas se ponen al día cuando se trata de incorporar estos nuevos sistemas en su infraestructura existente. Y eso es más que comprensible: estas herramientas son muy variadas, a menudo poco comprendidas y están en constante evolución. Para empezar a entender el panorama de la IA y determinar cómo deberá adaptarse su empresa, lo primero que debe comprender es que el término "IA" cubre un amplio espectro de cosas diferentes.

En un estudio presentado en el próximo libro Inteligencia artificial para la creación de valor sostenible , trazamos un mapa de cómo se estaban utilizando más de 800 sistemas de IA diferentes en 14 industrias. Sobre la base de nuestro análisis, encontramos que estos sistemas cayeron en cuatro categorías distintas: los sistemas que las tareas rutinarias completos con implicaciones éticas limitados, los sistemas que las tareas rutinarias completas que hacen tienen un componente ético, sistemas que las tareas creativas completos con implicaciones éticas limitados, y los sistemas que requieren creatividad y toma de decisiones éticas.

A medida que integra estas herramientas en su organización, comprender las diferencias entre estos diferentes tipos de tareas respaldadas por IA puede ayudarlo a determinar la mejor herramienta para cada trabajo, descubrir la mejor manera de apoyar esa herramienta con empleados humanos y, en última instancia, optimizar la colaboración. entre humano y máquina.

1. Tareas de memoria

La primera categoría que identificamos fueron los sistemas de inteligencia artificial diseñados para completar tareas repetitivas y de memoria. Estos sistemas, incluidos los brazos robóticos para la fabricación, los vehículos guiados automatizados (AGV) para la manipulación de productos o las carretillas elevadoras autónomas , se utilizan para tareas mecánicas sencillas en entornos industriales como fábricas y almacenes. En estos casos, el papel del ser humano es simplemente supervisar la herramienta de IA.

Si bien estas herramientas harán que muchos trabajos de ensamblaje tradicionales se vuelvan obsoletos, aún requerirán que los humanos supervisen la finalización de estas tareas en roles nuevos y más centrados en la gestión. Para prepararse para esta transición, las empresas deben considerar la mejor manera de volver a capacitar a los empleados y mantener el compromiso y la motivación entre los equipos que se enfrentan a asumir estas nuevas responsabilidades.

2. Tareas sencillas que requieren una toma de decisiones ética

Sin embargo, algunas tareas que son muy repetitivas requieren un alto nivel de conciencia ética, lo que hace que el apoyo humano a estos sistemas de IA sea particularmente importante. Por ejemplo, cuando se trabaja con robots que ayudan a las personas discapacitadas con la mecánica de la alimentación (como el brazo robótico de Kinova ), apoyan a las personas mayores o con discapacidades para que se pongan de pie o caminen (como los productos de exoesqueleto de Ekso Bionics o ReWalk ), o administren medicamentos y proporcionar estimulación cognitiva (como Nao para el autismo o Paro para el Alzheimer), es vital que los humanos proporcionen los componentes éticos y empáticos que un robot por sí solo no puede ofrecer.

Cuando las empresas implementan este tipo de sistemas de inteligencia artificial, deben asegurarse de considerar las implicaciones éticas de cualquier tarea automatizada y asegurarse de que las herramientas automatizadas estén acompañadas por empleados humanos equipados para realizar llamadas éticas difíciles cuando sea necesario. Por ejemplo, si un robot proporciona medicamentos, es importante pensar en la mejor manera de automatizar el proceso de informar a los pacientes y obtener el consentimiento (y, potencialmente, incluir un dispositivo de seguridad humano para complementar cualquier comunicación automatizada).

Además, este tipo de tareas a menudo también se benefician de un toque humano, incluso cuando esos humanos en realidad no están haciendo nada diferente a como lo haría la máquina. Si tiene un robot que brinda atención a personas mayores en un asilo de ancianos, probablemente valga la pena que un empleado humano lo acompañe en sus rondas, aunque solo sea para mejorar la experiencia de las personas a las que ayuda.

3.  Tareas creativas con componentes éticos limitados

Esta categoría de sistemas de IA se refiere a aplicaciones en las que la IA se aprovecha para tareas que requieren un alto nivel de creatividad y complejidad, pero que no requieren mucha conciencia ética. Por ejemplo, las herramientas financieras de inteligencia artificial encargadas de predecir los cambios del mercado tienen que realizar cálculos complejos para desarrollar resultados procesables, pero esos procesos generalmente no tienen mucho de un ángulo ético. De manera similar, los robots quirúrgicos pueden ejecutar tareas muy complejas que a veces requieren una resolución creativa de problemas, pero generalmente no involucran consideraciones éticas significativas.

Al implementar uno de estos sistemas, generalmente hay menos posibilidades de problemas éticos, pero las empresas deben ser conscientes de las limitaciones de sus herramientas de inteligencia artificial cuando se trata de creatividad e innovación. Puede ser útil crear mecanismos para que los empleados humanos supervisen cómo se completan las tareas y proporcionar información cuando tengan ideas para soluciones más efectivas o innovadoras.

4. Tareas con componentes tanto creativos como éticos

La última categoría que identificamos fueron los sistemas de IA que se utilizan para tareas que requieren un alto nivel de creatividad y toma de decisiones éticas. En estos casos, le pedimos a una máquina que interactúe con su entorno y lleve a cabo una tarea compleja con carga ética con una participación humana mínima o nula. Por ejemplo, los vehículos totalmente autónomos (como Tesla o los proyectos de automóviles autónomos de Google , que tienen potencial para aplicaciones comerciales y de consumo) deben ejecutar tareas creativas y complicadas al tiempo que automatizan decisiones éticas de gran importancia, como cómo priorizar preocupaciones de seguridad conflictivas. . Del mismo modo, los robots de búsqueda y rescate utilizados para encontrar y evacuar a las personas de los sitios de desastres naturales deben aprovechar las capacidades creativas y éticas para realizar sus tareas de manera segura.

Estos sistemas tienen un gran potencial para mejorar vidas, pero también requieren la mayor cantidad de supervisión. Si bien hemos logrado grandes avances en el desarrollo de herramientas automatizadas que pueden ejecutar tareas complejas con carga ética, es vital garantizar que los empleados humanos aprovechen sus capacidades creativas y éticas para respaldar estos sistemas. Por lo menos, es importante ser consciente de las múltiples dimensiones de complejidad que estos sistemas están abordando, de modo que pueda estar atento a las áreas en las que la herramienta de inteligencia artificial podría no tomar la misma decisión que usted (ya sea un problema ético o creativo).

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No hay una respuesta fácil cuando se trata de implementar IA en su negocio, y solo se volverá más complicado a medida que estos sistemas continúen evolucionando y expandiéndose. Pero armado con este marco simple, puede comenzar a manejar las capacidades humanas que necesitará desarrollar en su equipo para aprovechar al máximo la amplia gama de herramientas de inteligencia artificial a su disposición.

Margherita Pagani es Profesora Titular de Marketing Digital en la EMLYON Business School de Francia, Directora del Centro de Investigación AIM sobre Inteligencia Artificial en la Creación de Valor y Codirectora de la Maestría en Marketing Digital y Ciencia de Datos. Síguela en Twitter @Marghe_PAGANI.

Renaud Champion es Director Ejecutivo de Inteligencias Emergentes en la EMLYON Business School, está a cargo de su estrategia en Inteligencia Artificial y es el fundador del Instituto de Inteligencia Artificial en Gestión (AIM). Como emprendedor, fundó el fondo de capital riesgo Robolution Capital y la empresa de experiencia PRIMNEXT, ambas especializadas en IA y robótica avanzada. También es asesor independiente de la Comisión Europea y miembro de la Iniciativa Global IEEE sobre Ética en Sistemas Autónomos e Inteligentes.