El Estigma de la Inteligencia Artificial: La Demonización Social

La Inteligencia Artificial lleva investigándose y desarrollándose desde hace muchos años, de hecho, en 1956, en la Conferencia de Dartmouth, fue la primera vez que se mencionó el término “Inteligencia Artificial”, donde se debatió la posibilidad de crear máquinas o dispositivos que pudiesen simular la inteligencia humana.

Durante los siguientes años, hasta bien entrado el año 2000, la inteligencia artificial (IA) no dejaba de ser un concepto teórico. Ha sido en las dos últimas décadas, en la que la IA ha experimentado un crecimiento significativo.

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Si bien la IA ha avanzado significativamente, aún estamos en el principio de una nueva era, ya que todavía existen limitaciones a la hora de replicar completamente la inteligencia humana. Las IA actuales se enfocan en tareas específicas y en simular aspectos de la inteligencia, como el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora, pero aún queda un largo camino por recorrer antes de lograr una IA generalizada y completamente autónoma.

Hace unos años, el desarrollo y la implementación de la inteligencia artificial requerían de habilidades especializadas en ciencia de datos, programación y algoritmos complejos. Sin embargo, en la actualidad se ha simplificado este proceso, lo cual ha convertido a las Inteligencias Artificiales en accesibles y fáciles de usar, lo que permite a los usuarios interactuar con modelos de IA muy avanzados, como GPT-3.

Esto ha facilitado que una amplia gama de personas, desde desarrolladores y emprendedores, hasta profesionales en diversos sectores, puedan aprovechar las capacidades de la IA para resolver problemas, generar contenido y crear aplicaciones, entre otras posibilidades, sin la necesidad de invertir tiempo y recursos significativos en la capacitación y desarrollo de modelos personalizados desde cero.

La implementación y el uso de IA por parte de las empresas, a menudo, se presenta en los medios de comunicación con un enfoque sensacionalista, enfatizando el posible impacto negativo que puede tener en el empleo al automatizar tareas y roles.

Aunque algunos sectores e individuos se muestran contrarios a la puesta en marcha de la inteligencia artificial, es esencial evaluar cuidadosamente el verdadero la verdadera repercusión que puede tener en la sustitución de ciertos puestos de trabajo, así como en los posibles despidos que puedan darse en las empresas, especialmente aquellos que se justifican por la introducción de esta tecnología. Es importante tener en cuenta los factores involucrados en cualquier reestructuración de personal, y no atribuir directamente a la inteligencia artificial la responsabilidad exclusiva de las decisiones de las empresas.

Analizando las causas que genera esa percepción negativa, que cada vez más nos invade, de inteligencias artificiales como GPT-3, podemos destacar la falta de comprensión sobre su funcionamiento, la desinformación mediática, que exagera los aspectos negativos, las preocupaciones éticas y morales sobre su impacto en la privacidad, el sesgo y el efecto que puede tener en el empleo, así como la representación distorsionada en la cultura popular, donde a menudo se las presenta como amenazantes o malintencionadas.

No hay que olvidar que, las inteligencias artificiales, como GPT-3, son herramientas creadas por humanos y no tienen conciencia propia, por lo que su comportamiento y uso dependen de cómo se diseñen y manejen. Para mitigar los posibles riesgos y aumentar los beneficios, se necesita un enfoque ético y responsable en su desarrollo y uso.

La preocupación por la automatización de trabajos y la suplantación de roles en una empresa, pueden llevar a culpar a las IA, pero es importante recordar que esas decisiones siempre dependen de personas, con sus pros y sus contras.

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Sobre el Autor

Ginés León

Ginés León

Licenciado en Estadística, ha centrado la carrera profesional en el campo de la logística, la gestión de equipos y la eficiencia de procesos. Alta formación en Investigación Operativa, Métodos de Predicción, Programación, Análisis y Explotación de Datos mediante diferentes Técnicas Estadísticas.

Además de la licenciatura, su formación cuenta con un Máster de Logística, un Máster en Matemáticas Aplicadas, un MBA, un Máster en Big Data y Business Intelligence y un Experto en Blockchain.

Ha trabajado y organizado operativas y procesos con los departamentos logísticos de diferentes empresas como Nespresso, La Caixa, Canal +, Disa, Bimbo, Endesa, y otras de calado internacional como Amway y NuSkin. En el ámbito público, ha colaborado y desarrollado operativas especiales con el Servicio Canario de Salud, especialmente el HUNSC y Gerencia de Atención Primaria de Tenerife.

Durante su etapa en el Grupo Valora, fue el responsable del desarrollo e implantación del Proyecto GDP, motivado por el cambio de normativa que regula el Transporte de Medicamentos a Temperatura Ambiente (15ºC - 25ºC), desde la valoración y decisión de compra de los equipos, a las operativas, Cuadros de Mando Integrales (CDMI) y Kpi.

Después de una carrera profesional de más de 9 años en los puestos de Subdirector de Operaciones para Canarias de SEUR y la Dirección Logística de 3 empresas del Grupo Valora, se plantea un nuevo reto en TITSA, empresa de transporte interurbano de Tenerife.

Durante el primer año desempeñó su trabajo como responsable de la Zona Sur de Tenerife. A partir del segundo año, Octubre 2017, ejerce como responsable de un nuevo departamento en Titsa, el departamento de Big Data & Data Science.

El Dpto. de Big Data & Data Science de TITSA fue reconocida como la Mejor Iniciativa Empresarial o de Administración Pública de Big Data de España en la cuarta edición de los Data Science Awards, que organiza anualmente, LUCA, la unidad de datos e Inteligencia Artificial de Telefónica.

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